ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 13.09.2020

Просмотров: 512

Скачиваний: 5

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.


Факторы, определяющие надежность:

1.    Надежность исполнителя – зависит от его физиологических данных (зрение) и психических  данных (логика, интуиция, зрительная память); точности опознавания границ (обычно это ± 0,15 мм); точности их нанесения на будущую карту; квалификации дешифровщика (опыт работы); уровень знаний дешифровщика; профессиональная подготовка; знание изучаемой территории;

2.    Природные особенности территории и объектов дешифрирования – более надежно дешифрируются объекты с четкими границами, если для их распознавания используются прямые дешифровочные признаки.

3.    Качество материалов и условия работы. Качество материалов – это полное их соответствие поставленной задаче; снимки должны иметь оптимальный масштаб и разрешение, правильно выбранные спектральные зоны и сезон (и время суток) съемок. Должно быть хорошее освещение и непродолжительная работа (период работы состоит из: периода привыкания, периода стабильной работы, периода наступления усталости).

4.    Выбор методики дешифрирования (применяемые методы, способы обработки материалов, последовательность анализа снимков и т.д.).

Точность результатов дешифрирования принято оценивать ошибкой положения опознанных контуров относительно точек геодезической основы или ошибкой их взаимного положения.

Показатель качества вычисляется по формуле отношением: суммы правильно определенных объектов к общему числу объектов.

Факторы, влияющие на дешифровочные свойства аэрокосмических снимков:

ОсвещенностьНадо использовать снимки, полученные при разной высоте Солнца. Так, лесные территории лучше дешифрируются при минимальных размерах теней, т.е. при высоком Солнце (более 40°), так как в противном случае падающие тени деревьев верхнего яруса закрывают кроны более низких ярусов.

Наоборот, микрорельеф в степных и пустынных районах более уверенно распознается при низком Солнце за счет большей площади теней.

При дешифрировании горных территорий наибольший эффект дает использование снимков, полученных при средней высоте Солнца, когда тени не слишком велики и более прозрачны, чем в полдень.

Приход солнечной радиации на поверхность Земли зависит от ориентировки и крутизны склонов. Не только прямое, но и рассеянное освещение всегда больше на склонах южной экспозиции. В январе крутые южные склоны могут иметь продолжительность возможного облучения в 13-14 раз больше, чем северные.

Горизонтальные и наклонные участки по-разному освещаются Солнцем:

•        в утренние часы наклонные (к Солнцу) поверхности освещены силы- нее, чем горизонтальные,

•        а в полдень, наоборот, больше радиации поступает на горизонтальные участки.

Это приводит к тому, что одинаковые или близкие по характеру объекты на разных склонах изображаются на снимках неодинаково, что важно иметь в виду при дешифрировании.


Влияние облачности. Кучевая облачность снижает освещенность в два—четыре раза, облака среднего яруса — на 14.  Облачность верхнего яруса, наоборот, увеличивает общую освещенность за счет увеличения доли рассеянной радиации. Съемка под тонкой пленкой облачности верхнего яруса дает снимки, исключительно подходящие для дешифрирования горных районов, так как на них практически отсутствуют тени. Однако такая ситуация встречается крайне редко.

Влияние на участок местности освещенности и увлажненности. На склонах, обращенных на юг, освещенность наибольшая, следовательно наилучшие условия для произрастания для светолюбивых древесных пород (таких как сосна обыкновенная, осина, береза)

В узких лощинах вытянутых в долготном направлении и на крутых северных склонах освещенность наименьшая и, следовательно, там могут преобладать теневыносливые породы (такие как ель и пихта).

Характер увлажнения равнинной местности так же в некоторой мере определяется рельефом.

В локальных понижениях и логах образуются болота, в широких поймах рек создаются условия для избыточного переувлажнения. В таких местах произрастают влаголюбивые породы (такие как ива, осина, ель, береза пушистая, а так же некоторые кустарники).

Дешифрирование вырубок определяется по характерному рисунку дорожной сети (магистральных волокон), формам, размерам (они должны быть в соответствие с требованиями), и контрастом между восстанавливающейся на вырубках растительностью и прилегающими лесными участками.

Техногенно-нарушенные участки лесов дешифрируются при сопоставлении панхроматических и спектрозональных снимков. При этом на панхроматических снимках наблюдается сложная структура территории, состоящая из большого количества «полос» и точек, при этом фактура изображения очень пестрая. В то же время на спектрозональном снимке такой участок представляется более-менее равномерным тоном.





3. Изобразительные свойства снимков

Для каждого ландшафта свойственен свой набор и сочетание элементов. Каждый ландшафт имеет индивидуальные черты, а также сохраняет общие признаки, по которым можно производить: отождествление, сравнение, типизацию и эталонирование.

Структурные особенности каждого ландшафта основаны на тесных внутренних связях, при правильном анализе которых можно по одному звену сложного комплекса установить остальные взаимосвязи. Структура изображения географического комплекса тесно связана с генезисом данной системы. Рисунок изображения соответствует структуре морфологических частей ландшафта или более крупной географической единице, в зависимости от масштаба изображения.

Например,

- на глобальных космических снимках макроструктура изображения соответствует климатическим поясам или же природным зонам;


- на крупномасштабных снимках для пойменных ландшафтов структура изображения будет соответствовать изображению отдельных типов пойм.


Каждый аэрокосмический снимок, каждый рисунок на снимке несет в себе определенное содержание, и вместе с тем рисунки различаются по форме. Каждому природно-территориальному комплексу соответствует определенный рисунок, передающий его морфологию.

Например, для ландшафтов, сформированных лёссовидными отложениями (Оршано-Могилевское плато) характерен пятнистый рисунок изображения, который формируют различного размера округлой формы суффозионные западины (блюдца), а для нижнего течения р. Припяти, где преобладает гривистый пит поймы, характерен дугообразный рисунок изображения.

Таким образом, любому природному комплексу свойственны как бы две разные сложности:

1) сложность системы по набору компонентов подчеркивается структурой;

2) сложность из-за раздробленности компонентов предается текстурой рисунка изображения.

Структура выделяется:

- тональная (цветовая);

- геометрическая (контурная).

Сочетание одних тонов цветов образует изображение. Смена одних тонов и цветов другими происходит вместе с чередованием объектов с различной яркостью.

Контурность всегда сопутствует тональной структуре, но тональная структура может быть практически бесконтурной, если одни тона или цветовые оттенки плавно переходят в другие, не образуя четких границ.

Например, изображение на космических снимках пустынных территорий с однородным почвенно-растительным покровом.

В рисунке фотоизображения отражаются внутренние связи между компонентами ландшафта и процессы, происходящие в данном природном комплексе, а также пространственное размещение их элементов. Т.Е. рисунок передает структуру ландшафтных единиц.

При дешифрировании объектов на аэрокосмических снимках приходится сталкиваться с различными границами.

Природные границы различаются:

1) резкие, или линейные (урезы воды, бровки оврагов и т.д.);

2) размытые, или диффузные (плавные переходы болот к суходолу);

3) мозаичные, или дисперсные (некоторые опушки лесов, верхняя граница лесного пояса в горах).

Контуры, образуемые на снимках этими границами, обобщаются (генерализуются) различным образом.

Линейные контуры (овраги) выпрямляются и упрощаются за счет исчезновения мелких извилин. Обобщение линейных контуров имеет много общего с картографической генерализацией, чем объясняется сходство в очертаниях побережий, речной сети на картах и снимках, вплоть до глобальных космических. Линейные резкие контуры при переходе к снимкам более мелкого масштаба изменяют длину крайне незначительно.

Размытые контуры с уменьшением масштаба становятся контрастными, более узкими и приближаются к линейным. Границы в виде полос, представляющие собой переходные комплексы между различными ландшафтными единицами, становятся контрастными, хорошо заметными и также приближаются к линейным контурам.


Мозаичные границы, в зависимости от степени дисперсности, строения либо укрупняются, сохраняя мозаичность, либо превращаются сначала в диффузные, а затем в линейные границы.

На увеличенных снимках контрастные линейные контуры с укрупнением масштаба передаются с большими подробностями. Изображение получается более детальным, выделение контуров не представляет труда. Контуры мозаичные и размытые, (например сложные опушки леса, границы болот и т.д.) на увеличенных снимках выделяются с меньшей уверенностью и меньшим однообразием, чем на контактных отпечатках. Линейные и контрастные объекты выдерживают большее уменьшение, чем точечные и малоконтрастные.



4. Генерализация аэрокосмического изображения

С изменением масштаба снимка происходит обобщение изображения, следовательно, изменяется и его дешифруемость. Решение задач генерализации при переходе от снимка к карте, а также разработка проблем автоматизации дешифрирования требуют знания тех закономерностей, которым подчиняется обобщение изображения при переходе от масштаба к масштабу.

Генерализация изображения на аэрокосмических снимках включает геометрические и тоновое обобщение рисунка изображения.

Генерализация изображения зависит от факторов:

- технических (масштаб и разрешение снимков, метод и спектральный диапазон съемки);

- природных (влияние атмосферы, особенности территории).

В результате такой генерализации изображение многих черт земной поверхности на снимках освобождается от частностей, в то же время разрозненные детали объединяются в единое целое, поэтому более четко изображаются объекты высших таксонометрических уровней, крупные региональные и глобальные структуры, глобальные и планетарные закономерности.

В отличие от картографической генерализации, носящей творческий характер, генерализация изображения космических снимков жестко подчиняется физико-техническим законам и управляющее воздействие на нее более ограничено. Оно может быть реализовано путем продуманного выбора средства и параметров съемки (съемочных систем, масштаба, зоны спектра) или преобразования снимков 9увеличения уровней квантования, параметров фильтрации).



Закономерности генерализации изображения космических снимков.

Размер воспроизводимых объектов зависит от их формы и от контраста с окружающим фоном; происходит упрощение формы, обобщение тонов и цветов; черные и белые тона исчезают и заменяются менее контрастными; характерно более быстрое исчезновение темных контуров на светлом фоне, чем светлых на темном фоне. По-разному обобщаются линейные, размытые (диффузные), мозаичные границы и контуры.

Влияние генерализации изображения на дешифруемость космических снимков двойственное: оно может быть положительное и отрицательное.


1) Сильно обобщенное изображение уменьшает возможность высокоточного и детального картографирования по космическим снимкам, в частности – влечет ошибки дешифрирования. Поэтому на практике стремятся к использованию снимков высокого разрешения, а для оценки полноты и достоверности дешифрирования космических снимков прибегают к проверке по аэроснимкам.

2) обобщенность изображения относится к достоинствам снимка:

- позволяет использовать космические снимки для непосредственного составления тематических карт в средних и мелких масштабах без трудоемкого детального многоступенчатого перехода от крупных масштабов карт к мелким, что обеспечивает экономию средств и времени;

- дает преимущества смыслового, содержательного плана (на космических снимках выявляются важные объекты, скрытые на снимках более крупных масштабов).

Сравнение дешифрируемости снимков различных масштабов позволило получить общие закономерности географического обобщения воздушных и космических снимков Земли.

1) Изменение масштаба съемки влечет за собой и изменение рисунка.

2) Одни объекты в силу обобщения отходят на второй план или вовсе не изображаются на снимках, другие становятся основными.

3) Оптимальными масштабами для дешифрирования являются:

- детальные 1: 1 000 – 1: 2 000 – фации;

- крупномасштабные 1: 2 000 – 1: 10 000 – фации;

- среднемасштабные 1: 15 000 – 1: 25 000 – урочища;

- мелкомасштабные 1: 200 000 – 1: 300 000 – группы урочищ;

- сверхмелкомасштабные 1: 1 000 000 – 1: 10 000 000 – ландшафты;

- глобальные 1: 50 000 000 и мельче – географические зоны.

Для количественной оценки степени обобщения контуров существует несколько критериев. Поскольку изображение контура представляет собой извилистую линию с тем большим количеством извилин, чем меньше она обобщена, можно объективно оценивать степень обобщения контура, сравнивая извилистость на разных изображениях.

Коэффициент общей извилистости (по Н.М. Волкову) подсчитывается по формуле:

K1 = L / D,

где D – длина прямой линии между точками А и В; L – длина извилистой линии между этими точками.

K2 = l / d ,

где l – средняя длина дуг извилин; d –средняя длина хорд.

Коэффициент изменения площадей при переходе от масштаба к масштабу равен:

Ks = S1/ S2



Линейные резкие контуры при переходе к снимкам более мелкого масштаба изменяют длину крайне незначительно. Существенно укорачиваются длины контуров, проведенные по мозаичным границам (от 30 до 50% длины). В соответствии с этим уменьшается коэффициент общей извилистости, чем меньше, тем извилистее сам контур.



5. Методы преобразования космического изображения

Высококачественные аэрокосмические изображения обладают чрезвычайно большой информационной емкостью. При визуальном дешифрировании вследствие ограниченной чувствительности зрительного анализатора не удается извлечь всю информацию, содержащуюся на снимке.