Лекция 3

1. Разрешающая способность и пространственное разрешение снимков

Для характеристики детальности аэрокосмических снимков предложено несколько количественных показателей. Среди дешифровщиков наибольшее распространение получили два показателя: пространственное разрешение и разрешающая способность.

Показатель «разрешающая способность» используется для:

1) оценки фотографических материалов;

2) оценки объективов съемочных камер;

3) характеристики способности зрительной системы человека различать детали и т.д.

Для определения фактической величины разрешающей способности конкретного фотоснимка измеряют с помощью измерительной лупы ширину нескольких наиболее узких и контрастных объектов на снимке. Среднее значение измеренных величин в миллиметрах, допуская определенное упрощение, принимают за IR и вычисляют разрешающую способность снимка, которую используют для сравнительной оценки различных снимков и съемочных систем.

Показатель «разрешающая способность» наиболее подходит для оценки возможности снимка раздельно передавать линейные близко расположенные объекты.

Показатель «пространственное разрешение» подходит для оценки размера на местности того минимального объекта (или его отдельной детали), который изобразится на снимке.

Для фотографических снимков в качестве такого показателя принимают линейное разрешение L_R , т.е. наименьшую ширину на местности линейного протяженного объекта, еще воспроизводимого конкретным снимком. Линейное разрешение можно рассчитать по номинальной величине разрешающей способности, используя формулу:

R_d = 25,4 ∙ 2 √2R = 71,1 R

За пространственное разрешение цифровых снимков принимают размер пиксела на местности, который обозначается PIX (от слова pixel). Этот первостепенный показатель любой космической съемочной системы всегда приводится в ее проспекте. По этому номинальному показателю сравниваются различные сканерные системы.

Например, пространственное разрешение снимков MSS/Landsat принимают равным 80 м, МСУ-Э/Ресурс-0 – 45 м, Ikonos – 0,8 м. Пиксел является наименьшим элементом цифрового изображения, внутри которого отдельные объекты не различаются. Экспериментально установлено, что для надежного воспроизведения компактного объекта на цифровом снимке его размер должен быть не менее четырех пикселов, а для того, чтобы различались компактные объекты разной формы, их площадные размеры должны составлять уже несколько десятков пикселов.

При сравнительной оценке фотографических и цифровых снимков по пространственному разрешению, характеризуемому для фотографических снимков линейным разрешением L_R, а для цифровых – размером пиксела PIX на местности, принимают, что:

L_R = √2PIX

В практической работе с фотографическими и со сканерными снимками это различие нередко игнорируется.

---

Говоря о пространственном разрешении, ответственном за детальность изображения на снимке, отметим еще такие виды разрешений, характеризующие системы дистанционного зондирования, как радиометрическое (энергетическое), а также спектральное, тепловое и временное разрешение.

Радиометрическое (яркостное) разрешение – число уровней яркости, регистрируемых приемником излучения. Оно может быть выражено также в битах (2 уровня – 1 бит, 4 уровня – 2 бит, 16 уровней –4 бит, 64 уровня – 6 бит, 256 уровней – 8 бит, 1024 уровня – 10 бит).

Спектральное разрешение определяется шириной спектральных зон съемки и измеряется в нанометрах (нм) или микрометрах (мкм). Наиболее низкое спектральное разрешение (сотни нм) имеют фотографические панхроматические снимки и снимки, получаемые инфракрасными радиометрами, а самое высокое (до 10 нм) — гиперспектральные снимки. Повышение спектрального разрешения позволяет подробнее классифицировать объекты, например, на основе знаний о полосах поглощения воды, хлорофилла, минералов, газов в атмосфере.

Тепловое разрешение характеризуется величиной разностей температур различных объектов, которые удается зарегистрировать тепловым снимком. У лучших снимков оно составляет десятые доли градуса.

Временное разрешение зависит от периодичности съемок и оценивается интервалом времени между повторными съемками. Оно меняется от 15–30 мин при регулярной съемке с геостационарного метеоспутника, суточного интервала у околоземных метеорологических спутников, 16–18 сут у ресурсных спутников на солнечно-синхронных орбитах, до интервалов в несколько лет, характерных для съемок, выполняемых, например, с картографических спутников.

2. Информационные свойства снимков

Дешифрирование аэрофотоснимков с точки зрения психологии представляет собой информационно-логический процесс творческой деятельности человека в условиях недостатка или избытка информации и отсутствия системы алгоритмов. Алгоритмы вырабатываются в ходе восприятия ситуации. В этом состоит трудность процесса дешифрирования.

Недостаток информации объясняется многозначностью дешифровочных признаков и невозможностью отперелить некоторые свойства объектов в камеральных условиях (например, изображение одним и тем же тоном разных типов растительности и грунтов, невозможность определить назначение постройки и т.д.).

Избыток информации связан с изображением на аэроснимках тех объектов, дешифрирование которых не вызывается необходимостью (например, движущийся транспорт не изображается на топографической карте).

Задача дешифрирования – извлечь как можно больше с аэроснимка информации, необходимой для поставленной цели.

Результаты дешифрирования зависят от информационной емкости снимков.

2.1. Определение информации применительно к аэрометодам

---

Применительно к аэрометодам ИНФОРМАЦИЯ – это совокупность сведений о состоянии объектов земной поверхности, которые необходимы для решения тех или иных задач, на основе которых используются фотоснимки.

Все сведения, содержащиеся в аэрофотоснимках (АФС), можно разделить:

1) собственно информационные, т.е. сведения необходимые для решения задачи данного исследования;

2) сведения, не представляющие интереса для решения этих задач, являющиеся помехой для них и даже затрудняющие решение. Это информационный шум.

Например, облака для синоптических карт – источник информации, для ландшафтного дешифрирования – это шум.

Каждый снимок, используемый в научно-практических целях, содержит определенные сведения об изучаемом объекте. Для оценки пригодности как носителя информации, снимок может быть подвергнут как формальному, так и смысловому анализу.

В основу формальной оценки объема информации, содержащейся в снимке, может быть положена ее связь с разрешающей способностью. Чем выше разрешающая способность снимков, тем больший объем информации в них содержится.

На основе смысловой информации можно определить ценность ее для исследователя.

Например, четкое изображение на инфракрасных аэроснимках породного состава лесной растительности, указывает на эффективность использования данных снимков для дешифрирования ее видового состава

Путем дешифрирования аэрокосмических снимков можно получить самые разнообразные сведения, факты. Однако к информации относятся только те из них, которые отвечают поставленной задаче, цели.

Содержание и количество извлекаемой из снимков информации обусловливается:

- уровнем наших знаний об объекте;

- заранее сформулированными требованиями к информации (например в виде легенды или перечня условных знаков).

Полная информация – максимально количество информации, которую в каждом конкретном случае можно извлечь из снимков, полученных при оптимальных технических и погодных условиях съемки, а также масштабе.

Часто используются снимки, полученные не при оптимальных условиях. Содержащееся в них количество информации составляет оперативную информацию.

Извлеченная информация – это сведения, полученные путем дешифрирования снимков. Извлеченная информация всегда меньше оперативной.

Ошибки при дешифрировании объектов могут возникать по следующим причинам:

1) при дешифрировании слабоконтрастных объектов;

2) ложное опознавание объектов из-за совпадения дешифровочных признаков (например, известняки, солончаки и снежники);

Часто дешифровщик сталкивается с помехами и шумом, которые не представляют ценности для исследования. К помехам можно отнести наличие бликов, изображение на снимке толщи атмосферы, которая в виде дымки накладывается на изображение, или таких атмосферных явлений как туман, пыльные бури и т.д.

---

Деление получаемых сведений на информацию и шум условно. Они имеют одну природу и могут взаимно переходить друг в друга.

Например, если при фотографической съемке шумом является изображение облаков, закрывающих местность, то при синоптическом дешифрировании космических снимков Земли помехой служат изображение поверхности земли и воды, которое накладывается на изображение облачности.

2.2. Информационное поле снимков

Качественное разнообразие и количество извлеченной информации в значительной степени определяются свойствами информационного поля снимков. Простота сопоставления снимков с натурой, внешнее совпадение изображения объектов с тем, как мы их видим, определяют наглядность снимков. Объекты узнаются на снимках, если их изображение соответствует непосредственному зрительному образу и если оно хорошо известно из практики, например, облачность.

Наглядность снимков всегда особенно ценилось. Предполагалось, что именно возможность прямого визуального распознавания является главным достоинством снимков с летательных аппаратов. Но по мере развития метода большое значение стали придавать выразительности изображения. Изображение тем выразительнее, чем интенсивнее и контрастнее выделены на нем объекты и явления, являющиеся предметом дешифрирования. Таким образом, выразительность изображения харак­теризуется простотой дешифрирования объектов и явлений, наиболее существенных для решения поставленной задачи.

Наглядность и выразительность в известном смысле противоположные, взаимоисключающие свойства аэрокосмического изображения. Так наибольшей наглядностью обладают цветные в натуральных цветах снимки. Меньшая наглядность у цветных спектрозональных снимков, но зато при дешифрировании, например, лесной растительности они имеют большую выразительность.

Наглядность и выразительность изображения связаны с его масштабом, но оптимальные по выразительности и наглядности масштабы снимков не совпадают друг с другом. Наглядность возрастает с укрупнением масштаба.

Выразительность же связана с уровнем обобщенности фотоизоб­ражения и поэтому оно оптимально для различных объектов и комплексов в разных масштабах.

Говоря о ценности снимков, обычно говорят об их дешифрируемости. Дешифрируемость снимков определяется как их свойствами, так и с учетом целей дешифрирования. Известно, что одни и те же снимки обладают разной дешифрируемостью по отношению к разным объектам и задачам.

2.3. Информационная емкость снимков

Задача дешифрирования – извлечь как можно больше информации с АФС, необходимой для решения поставленной задачи. Результаты дешифрирования зависят от информационной емкости снимка.

Информационная емкость АФС и топокарт – это максимальное количество информации, содержащееся в них. Это количественная мера предельной возможности передавать информацию при изучении АФС для решения тех или иных задач.

---

Информационная емкость определяется:

- суммарной разрешающей способностью фотографической системы;

- количеством тонов или цветов фотоизображения.

Различают емкости снимков:

- формальную;

- вероятностную;

- оценочную.

Формальная информационная емкость – связана с разрешающей способностью и контрастностью АФС. Информация передается скоплением отдельно различимых точек – элементарных носителей информации. Объем информации зависит от размера точек, из которых складывается изображение, и от числа различимых тонов (цветов). Чем больше ступеней тональности, тем больше различимых контуров может быть изображено на снимке, следовательно, объем информации увеличится.

Вероятностная информационная емкость – количество информации, содержащееся на снимке с вероятностью или частотой его появления. Вероятность зависит от характера ландшафта. Знание изображаемой местности увеличивает вероятность появления того или иного объекта, изображаемого определенным цветом.

Например, белым тоном изображаются снег, солончак, пляж из кварцевого песка, известняк и т.д. Вероятность появления солончака в пустыне больше, чем в тундре, а вероятность появления снега в тундре больше, чем в пустыне.

Оценочная информационная емкость. Оценочная информация подразделяется на полезную, условно полезную и бесполезную.

Полезная информация – составляет цель дешифрирования.

Условно полезная информация – сведения, которые служат индикаторами для получения полезной информации.

Бесполезная информация – сведения, не представляющие ценности (т.е. информационный шум).

Например, для топографического дешифрирования, изображение дорог – полезная информация; подходы к броду – индикаторы для дешифрирования брода; стога сена, нерастаявший снег – информационный шум.

2.4. Дешифрируемость снимков

Дешифрирование снимков как метод исследования территорий, акваторий и некоторых атмосферных явлений по аэрокосмическому изображению основано на зависимости между свойствами объектов и характером их воспроизведения на снимках.

Единый процесс дешифрирования включает стадии:

- обнаружение;

- распознавание;

- определение качественных и количественных характеристик объектов;

- представление результатов дешифрирования в графической (картографической),цифровой или текстовой форме.

Дешифрируемость снимков – способность их давать определенное количество информации о сфотографированной местности.

Дешифрируемость определяется: свойствами снимков и целями дешифрирования. Одни и те же снимки обладают разной дешифрируемостью по отношению к разным объектам и задачам.

Факторы, определяющие надежность дешифрирования

Показатели надежности:

• Точность результатов дешифрирования (ошибка положения опознанных контуров к их истинным положениям на геодезической карте).

• Полнота результатов дешифрирования (отсутствие пропусков).

• Достоверность (отсутствие ложной информации).

---

Смотрите также файлы

• Лекция 4.doc

• Лекция 5.docx

• Лекция 6.doc

• Лекция 7.docx

• Лекция 13.doc