Файл: Лабутина Использование данных ДЗЗ для экомониторинга.pdf

Использование данных дистанционного зондирования для мониторинга экосистем ООПТ

25

съемочных и картографических материалов с целью изучения изме-
нений объектов. 

Что  касается  объективности  получаемых  результатов,  то  нужно 

иметь в виду следующее. При компьютерной обработке данных дис-
танционного  зондирования  анализ  изображения  осуществляется  по 
формальным  признакам,  поэтому  получаемые  результаты  лишены 
субъективизма. Однако представление о том, что они полностью объ-
ективны,  не  в  полной  мере  соответствует  действительности.  Много-
численные и разнообразные эксперименты по определению достовер-
ности компьютерной классификации показывают, что, как правило, 
верно  определяются  60–80%  объектов.  Результат  тем  лучше,  чем 
больше различаются объекты по своим оптическим свойствам. Если 
они имеют сходные оптические характеристики, для их распознава-
ния  приходится  привлекать,  кроме  яркостных  и  структурных,  дру-
гие дешифровочные признаки. В таких случаях более правильными,  
а  значит,  и  объективными  оказываются  результаты  визуального  
дешифрирования.

Определенный  субъективизм  результатов  визуального  дешиф-

рирования  не  всегда  имеет  отрицательный  характер,  он  аналогичен 
субъективизму карты. В процессе дешифрирования исполнитель про-
водит осмысленную картографическую генерализацию: обобщает из-
гибы границ, отбрасывает мелкие или несущественные объекты. При 
применении  визуального  метода  благодаря  широкому  привлечению 
косвенных  дешифровочных  признаков  объекты  классифицируются 
по  их  сущности,  а  при  компьютерной  обработке  –  по  формальному 
признаку,  в  конечном  итоге  по  их  внешнему  облику.  Сопоставление 
визуального и автоматизированного методов дешифрирования пока-
зывает, что все они имеют свои преимущества и ограничения, поэтому 
в  каждом  конкретном  случае  предпочтение  отдается  одному  из  них 
или  оба  используются  параллельно,  в  зависимости  от  поставленной 
задачи,  географических  особенностей  и  оптических  свойств  объекта 
изучения, имеющихся материалов и технических средств, 

3.1. визуальное дешифрирование

Признаки, по которым распознаются объекты на снимках, называ-

ют дешифровочными. Дешифровочные признаки принято делить на 
прямые и косвенные. 

Методическое пособие

26

Прямые  дешифровочные  признаки

  –  это  свойства  объекта, 

находящие  непосредственное  отображение  на  снимках.  К  ним  отно-
сятся  три  группы  признаков:  геометрические  (форма,  тень,  размер), 
яркостные  (фототон,  уровень  яркости,  цвет,  спектральный  образ), 
структурные (текстура, структура, рисунок). 

К первой группе, как следует из ее названия, относятся признаки, 

связанные  с  размерами  и  формой  объектов  на  местности. 

Форма

  – 

наиболее надежный, т. е. не зависящий от условий съемки признак. К 
тому же наш глаз наиболее уверенно распознает именно форму объ-
ектов. С изменением масштаба снимков форма объекта на нем может 
несколько изменяться, за счет исчезновения деталей она упрощается. 
Форма в плане часто используется при распознавании объектов, свя-
занных с деятельностью человека, поскольку они, как правило, имеют 
форму, близкую к правильной геометрической. Исключительно боль-
шое  значение,  особенно  при  дешифрировании  рельефа  местности, 
имеет  пространственная,  объемная  форма  объектов.  Самый  надеж-
ный  способ  ее  определения  –  стереоскопическое  наблюдение  пары 
перекрывающихся снимков. 

Тень

  –  дешифровочный  признак,  позволяющий  судить  о  про-

странственной форме объектов на одиночном снимке. Различают соб-
ственную тень, т. е. часть объекта, не освещенную прямым солнечным 
светом, и падающую – тень от объекта на земной поверхности или по-
верхности других объектов. Собственная тень позволяет судить о по-
верхности объектов, имеющих объемную форму: резкая граница тени 
характерна для угловатых объектов, например крыш домов, а размы-
тая свидетельствует о плавной поверхности, например крон деревьев. 
Падающая тень в большей степени характеризует вертикальную про-
тяженность, силуэт объекта.

Существенную роль играет тень как дешифровочный признак ре-

льефа. По выраженности границы тени определяют профиль водораз-
дельных поверхностей, бровок эрозионных форм, гребней форм эоло-
вого рельефа, а по размеру, протяженности – относительную высоту 
или длину форм рельефа (рис. 6). При дешифрировании форм микро-
рельефа  плоских  равнин,  речных  террас  тень  как  дешифровочный 
признак играет едва ли не главную роль. 

Размер

  –  не  вполне  надежный  признак.  При  дешифрировании 

чаще  используются  не  абсолютные,  а  относительные  размеры  объ-
ектов.

Использование данных дистанционного зондирования для мониторинга экосистем ООПТ

27

Яркостные дешифровочные признаки

 связаны с одним и тем же 

свойством объектов местности – спектральной отражательной способ-
ностью, которая фиксируется на снимке в зависимости от вида съемки 
и типа материала, используемого при дешифрировании. На панхро-
матических и зональных (отдельных съемочных каналов) сканерных 
снимках  интегральная  или  спектральная  яркость  объектов  земной 
поверхности  закодирована  уровнями  яркости  (чаще  говорят  «ярко-
стью») шкалы из определенного числа ступеней (например, 256 или 
2048). Этот признак является функцией интегральной или зональной 
(в  относительно  узкой  зоне  спектра)  яркости  объектов.  На  многозо-
нальном снимке различия в спектральной яркости объектов отобража-
ются набором уровней яркости в съемочных зонах, называемым спек-
тральным образом, а на цветных синтезированных снимках – цветом  
(рис.  7). 

Фототоном,  или  тоном  изображения

,  принято  называть 

оптическую  плотность  на  черно-белых  фотоотпечатках  при  визуаль-
ном анализе. Наиболее широко этот признак использовался при де-
шифрировании материалов фотографической съемки, в первую оче-
редь аэрофотосъемки.

Отражательные  свойства  объектов  не  постоянны  во  времени,  за-

висят  от  высоты  Солнца,  прозрачности  атмосферы,  фазы  вегетатив-
ного развития и других факторов. Изменчивостью спектральной яр-
кости объектов, а также неоднозначностью изобразительных свойств 
съемочных  систем  объясняется  невысокая  надежность  яркостных 
дешифровочных  признаков.  Яркостные  дешифровочные  признаки 
одного  и  того  же  объекта  на  разных  снимках  могут  сильно  варьиро-
вать, но, несмотря на это, они широко используются при визуальном 
дешифрировании, а при компьютерном в настоящее время являются 
основными. 

Солнечное излучение обладает свойством в зависимости от длины 

волны проникать в воду на разную глубину, поэтому серия из снимков 
в голубой, зеленой и красной съемочных зонах создает как бы разно-
глубинный образ водных объектов и служит незаменимым материа-
лом для их дешифрирования.

Структурные  признаки

  являются  отражением  реально  суще-

ствующих  ландшафтных  рисунков,  горизонтальной  ландшафтной 
дифференциации.  На  снимке  эти  признаки  представляют  собой 
сочетание  изображений  объектов  и  их  частей  определенной  фор-
мы,  размера  и  тона  (цвета),  дополняя  его  новым  свойством  –  про-

Методическое пособие

28

странственным  распределением  элементов  изображения,  их  разме-
щением,  повторяемостью.  Благодаря  этим  свойствам  структурные 
признаки  мало  зависят  от  условий  освещения,  сезона  и  техниче-
ских  параметров  съемки,  несмотря  на  изменчивость  отдельных  со-
ставляющих изображения, поэтому их принято считать надежными 
дешифровочными  признаками.  Относительно  мелкие  элементы  на 
снимке, у которых распознаются форма и размер, образуют структу-
ру изображения. Типичным примером служат изображения лесных 
насаждений на аэроснимках и космических снимках сверхвысокого 
разрешения. Несколько разных структур часто формируют довольно 
устойчивые  сочетания,  типичные  для  определенных  объектов  зем-
ной поверхности. Такие сочетания называют рисунком изображения. 
В рисунке находят отражение как природные особенности террито-
рии  (структура  почвенного  и  растительного  покрова,  распределе-
ние  геоморфологических  элементов,  литологические  особенности 
слагающих пород, тектонические условия), так и пространственные 
взаимоотношения  объектов  антропогенного  происхождения.  Очень 
часто  рисунок  изображения  территории  определяется  ее  рельефом 
и растительностью. Например, типичный рисунок поверхности реч-
ных  террас  с  полукружьями  заполненных  водой  или  пересохших 
стариц обусловлен различиями в микрорельефе и растительных со-
обществах,  а  характерный  рисунок  грядово-мочажинного  болота 
представляет собой чередование изображения растительности и от-
крытой водной поверхности.

Несмотря на изменчивость отдельных физиономичных элементов 

на местности, обусловленную сменой сезонных и погодных состояний 
ландшафтов,  особенности  рисунка  изображения  могут  сохраняться 
довольно долго.

Структурные признаки тесно связаны с пространственным разре-

шением или масштабом снимка, поскольку они соответствуют рисун-
ку природно-территориальных комплексов разного ранга. Например, 
на  снимках  с  высоким  пространственным  разрешением  (в  крупном 
масштабе)  структуру  изображения  формируют  кроны  отдельных  де-
ревьев, а на снимках с более низким разрешением – чередование вы-
делов лесной и травянистой растительности (рис. 8).

Косвенные  дешифровочные  признаки.

  Наличие  взаимосвязей  и 

взаимообусловленности  всех  природных  и  антропогенных  свойств 
территории  служит  методологической  основой  дешифрирования  по 

Использование данных дистанционного зондирования для мониторинга экосистем ООПТ

29

косвенным признакам. В качестве косвенных обычно выступают пря-
мые дешифровочные признаки других объектов, называемых индика-
торами. Интерпретировать изобразившийся на снимке объект можно 
по его географической приуроченности, местоположению. 

Косвенные  признаки  условно  делят  на  три  группы:  индикаторы 

объектов, индикаторы свойств объектов и индикаторы движения или 
изменений. Так, индикатором административных и государственных 
границ могут служить различия в нарезке сельскохозяйственных по-
лей,  структуре  организации  территории,  состоянии  растительного 
покрова  (рис.  9).  Колодцы  в  пустынных  и  полупустынных  районах 
определяются на аэроснимках по сети сходящихся к ним троп и пятну 
выбитой скотом растительности. На космических снимках это светлые 
пятна (их диаметр на местности несколько километров), соответству-
ющие растительному покрову с измененным в результате воздействия 
видовым составом. 

По косвенным признакам определяют скрытые свойства отчетли-

во  читающихся  на  снимке  объектов.  Чаще  это  относится  к  объектам 
хозяйственной деятельности.

Объекты-индикаторы динамики позволяют выявить наличие дви-

жения или изменений во времени по материалам одной съемки. В не-
которых случаях оказывается возможным не только установить факт 
наличия движения, но и выявить его особенности. Примером могут 
служить формы эолового рельефа – индикаторы направления ветра. 
Мутьевые  потоки,  выносимые  реками  в  прибрежную  зону  озер  или 
морей, индицируют течения в приповерхностном слое воды. Рисунок 
морен  на  поверхности  ледников  обусловлен  характером  движения 
льда. Обычно поверхностные морены представляют собой скопления 
обломочного материала в виде полос, постепенно расширяющихся в 
направлении  течения  ледника  и  повторяющих  изгибы  его  языка.  У 
пульсирующих  ледников  скорость  движения  льда  крайне  неравно-
мерна, в период подвижки (пульсации) она возрастает в десятки раз, 
что может приводить к катастрофическим последствиям. Косвенный 
дешифровочный  признак  такого  характера  движения  льда  –  нали-
чие петель или резких изгибов в изображении поверхностных морен 
(рис. 10).

Индикационное  дешифрирование

  –  это  преимуществен-

но  дешифрирование  по  косвенным  признакам.  Определение  одних 
компонентов ландшафта по другим, физиономичным, легко опозна-