Теория дешифрирования аэро- и космических снимков.

Понятие о дешифрировании снимков. Классификация дешифрирования.

Визуальный способ дешифрирования, косвенные признаки и прямые дешифрирования.

Информационные особенности снимков с позиций визуального дешифрирования

Материалы, применяемые при визуальном дешифрировании

Понятие о дешифрировании снимков. Классификация дешифрирования.

Дешифрированием (интерпретацией) именуется анализ видеоинформации с целью извлечения сведений о поверхности и недрах Почвы (вторых планет, их спутников), расположенных на поверхности объектах, происходящих на поверхности и в близповерхностном пространстве процессах.

В сведения входят , к примеру, определение пространственного положения объектов, их качественных и количественных черт, выяснение границ простирания изучаемых процессов и информацию о их динамике и другое. В задачи дешифрирования входит кроме этого получение из иных источников информации, которая не может быть считана конкретно со снимков, к примеру сведений о наличии, свойствах и положении неотобразившихся объектов, названий населенных пунктов, рек, урочищ. Такими источниками могут служить материалы ранее выполненного дешифрирования, замыслы, карты, вспомогательные снимки, справочная литература, конкретно местность.Результаты визуального дешифрирования фиксируются условными символами на дешифрируемом изображении, машинного — тоновыми, цветовыми, знаковыми либо иными условными обозначениями.

Второе определение дешифрирования:

Дешифрирование снимков (интерпретация)-процесс распознавания объектов местномти по фотографическому изображению и обнаружение их содержания с обозначением условными символами качественных и количественных черт.

В зависимости от содержания дешифрирование дробят на:

Общегеографическое

особое (тематическое, отраслевое).

Общегеографическое дешифрирование включает две разновидности:

Топографическое дешифрирование-производится для обнаружения, получения и распознавания черт объектов, каковые должны быть изображены на топографических картах.Оно есть одним из баз процессов технологической создания карт и схемы обновления.

Ландшафтное дешифрирование –выполняется для регионального и типологического райнирования решения и местности особых задач.

Особое (тематическое, отраслевое) дешифрирование производится для ответа ведомственных задач по определению черт отдельных совокупностей объектов. Разновидностей тематического дешифрирования довольно много. сельскохозяйственное, лесохозяйственное. геологическое, почвенное, геоботаническое и др. и другого ведомственного назначения. В случае, если конечной задачей особого дешифрирования есть составление тематических карт, к примеру сельскохозяйственных, почвенных либо геоботанических, то. при отсутствии подходящей топографической базы, особое дешифрирование сопровождается топографическим.

Базой методической классификации дешифрирования на его современном уровне развития являются анализа видеоинформации и средства считывания. Исходя из этого, возможно выделить следующие главные способы дешифрирования:

визуальный, в котором информация со снимков считывается и анализируется человеком:

машинно- визуальный, в котором видеоинформация предварительно преобразуется специальными либо универсальными интерпретационными автомобилям для облегчения последующего визуального анализа взятой изображения:

автоматизированный (диалоговый), в котором считывание со снимков и анализ. либо яркий анализ построчно записанной видеоинформации, выполняются специальными пли универсальными интерпретационными автомобилями при активном части оператора:

непроизвольный (машинный), в котором дешифрирование абсолютно выполняется интерпретационными автомобилями. Человек определяет задачи и задает видеоинформации и программу обработки.

Во всех способах возможно выделить низшие уровни классификации — варианты и способы способов.

Принципиальная схема дешифровочного процесса в любом способе остается неизменной — распознаваниевыполняется методом определения и сопоставления степени близости некоего комплекта показателей дешифрируемою объекта с соответствующими эталонными показателями, находящимися в памяти человека либо автомобили. Процессу распознавания наряду с этим предшествует процесс обучения (либо самообучения), при котором определяется список подлежащих дешифрированию объектов, отбирается совокупность их показателей и устанавливается допустимая степень их различия.

При недостаточном количестве априорной информации о классах объектов и их показателях человек и машина может поделить изобразившиеся объекты по близости некоторых показателей на однородные группы — кластеры, содержание которых определяется после этого человеком либо машиной посредством дополнительных данных.

2. Визуальный способ дешифрирования, косвенные признаки и прямые дешифрирования.

Природные объекты, изображающиеся на снимках смогут опознаваться и интерпретироваться дешифровщиком по их особенностям , каковые находят отражение в дешифровочных показателях этих объектов. все дешифровочные показатели возможно поделить на две группы: прямые дешифровочные показатели и косвенные .

К прямым показателям относят характеристики и те свойства объектов, каковые конкретно отображаются на снимках и смогут восприниматься визуально либо с применением технических средств.

К прямым дешифровочным признакамотносят размеры и форму изображения объектов в плане и по высоте, неспециализированный (интегральный) тон черно-белого либо цвета цветного (спектрозонального) изображений, текстуру изображения.

Формав большинстве случаев есть достаточным показателем для разделения объектов природного и антропогенного происхождения. Объекты, созданные человеком, в большинстве случаев, отличаются правильностью конфигурации. Так, к примеру, сооружения и любые здания имеют верные геометрические формы. То же возможно сообщить о каналах, шоссейных и железных дорогах, скверах и парках, пахотных и культурных других объектах и кормовых угодьях. Форма объектов употребляется время от времени как косвенный показатель для определения черт вторых объектов.

Размеры дешифрируемых объектов как правило оцениваются довольно. Об относительной высоте объектов делают выводы конкретно по их изображению на краях снимков, взятых посредством широкоугольных съемочных совокупностей. О размерах, и и о форме по высоте возможно делать выводы по падающим от объектов теням. Очевидно, что площадка, на которую падает тень, должна быть горизонтальной.

Размеры изображения объектов так же как и форма, искажаются благодаря специфики рельефа и влияния местности применяемой в съемочной совокупности проекции.

Тон изображенияявляется функцией яркости объекта в пределах спектральной чувствительности приемника излучений съемочной совокупности. В фотометрии аналог тона — оптическая плотность изображения. непостоянство данного показателя связано со следующими факторами: условиями освещения, структуры поверхности, типа условий и фотографического материала его обработки, территории других причин и электромагнитного спектра.Тон оценивается визуально методом отнесения изображения к определенной ступени нестандартизированной ахроматической шкалы, к примеру тон яркий, светло-серый, серый и т. д. Число ступеней определяется порогом световой чувствительности зрительного аппарата человека.

Умелым методом установлено, что человеческий глаз Умелым методом установлено, что человеческий глаз может различать до 25 градаций серого тона, в практических целях чаще употребляется серая шкала тонов от семи до десяти ступеней (табл. 2).

Таблица 1Количественные характеристики плотности изображения

Посредством компьютеров допустимо различать до 225 уровней серого тона по плёнкам и снимкам. Также, эти уровни, в зависимости от поставленной задачи, возможно собирать по определенным ступеням с их количественными чертями. Значительное влияние на тон фотоизображения оказывают фактурные особенности объектов, от которых зависит распределение отраженного от поверхности объекта света в пространство.

Оптическая плотность является кодом, что передает свойства объектов.. Совсем разные по цвету объекты смогут отобразиться на черно-белом фотоснимке либо телевизионном изображении однообразным тоном. Учитывая нестабильность показателя, при дешифрировании фототон оценивают лишь в сочетании с другими дешифровочными показателями (к примеру, структурой). Однако конкретно фототон выступает как основной дешифровочный показатель, формирующий очертания границ, размеры и структуру изображения объекта.

Тон возможно достаточно информативным показателем при верно выбранных элементах съемочной совокупности и условиях съемки.

Тон изображения пашни может существенно изменяться во времени и пространстве, гак как значительно зависит от состояния поверхности незанятых полей (перепаханная, боронованная, сухая, мокрая и др.), от вида и фенофазы культур на занятых полях.

Цвет изображенияявляется спектральной чёртом и определяет энергию светового потока.. Цветоваягамма изображений есть значительным показателем дешифрирования. Данный показатель направляться разглядывать в двух качествах. В первом случае, в то время, когда изображение на воздушных и космических снимках формируется в цветах, родных к естественным цветам (цветные снимки), классификация и распознавание объектов местности не вызывает особенных затруднений. В этом случае учитываются такие характеристики цвета, как его светлотаи насыщенность, и разные оттенки одного и того же цвета. В другом случае цветное изображение формируется в произвольных цветах (псевдоцветах), как это имеет место при спектрозональной съёмке. Суть этого сознательного искажения цветовой гаммы натуры на изображении пребывает в том, что на снимках наблюдатель легче принимает цветовые контрасты подробностей изображения, исходя из этого цветные воздушные и космические снимки владеют более высокой дешифрируемостью, чем черно-белые. отличных показателей приобретают при дешифрировании спектрозональных аэроснимков с более высоким цветовым контрастом

Цвета спектрозонального аэроснимка менее стабильны, чем цветного снимка в естественных цветах. При необходимости они смогут быть существенно поменяны посредством светофильтров.

Существует особенный приём при дешифрировании, в то время, когда цвет на изображениях употребляется для кодирования подробностей изображения, имеющих однообразную оптическую плотность. Данный способ обширно употребляется при дешифрировании зональных снимков, взятых в следствии многозональных съёмок. Он очень действен при проведении ландшафтного дешифрирования. В этом случае отдельные элементарные ландшафтные единицы возможно закодировать каким-либо цветом, исходя из их свойств и родственных признаков.

Тень как дешифровочный показатель играется ключевую роль при дешифрировании объектов и их особенностей. Падающая тень, отбрасываемая объектом на земную поверхность, расположенную со стороны, противоположной Солнцу, подчёркивает объёмность объекта и его форму. Её размер и очертание зависят от высоты Солнца, рельефа местности (участка), на которую падает тень, и направления освещения.

Существует пара способов определения высоты объекта по падающей тени:

где l — протяженность тени объекта на аэроснимке;

m — знаменатель масштаба снимка;

n — относительная протяженность тени, которая берётся из таблиц В.И. Друри (см. Смирнов Л.Е., 1975)

где b? — протяженность тени объекта на аэроснимке;

h? — высота известного объекта на аэроснимке;

b? — протяженность тени на аэроснимке известного объекта

По форме падающей тени возможно распознавать как неестественные объекты (постройки, столбы, пункты триангуляции), так и естественные объекты. Падающие тени в качестве показателей дешифрирования активно применяются при изучении растительности. .Падающие тени отображают вытянутую форму силуэта объекта. Это свойство применяют при дешифрировании изгородей, телеграфных столбов, водонапорных и силосных башен, наружных знаков пунктов геодезической сети, отдельных деревьев, и быстро выраженных форм рельефа (обрывов, промоин и пр.). Наряду с этим направляться иметь в виду, что на размер тени влияет рельеф местности .Для каждой породы характерна собственная своеобразная форма кроны, что находит отражение в её тени и разрешает выяснить её видовой состав. К примеру, форма падающей тени ели напоминает остроугольный треугольник, в то время как у сосны она круглая. Но направляться не забывать, что тень — очень динамичный дешифровочный показатель (изменяется в течении 24 часов). Она может быть больше размер объекта при низком положении Солнца над горизонтом

Текстура (структура изображения)- темперамент распределения оптической плотности по полю изображения объекта. Структура изображения – самый устойчивый прямой дешифровочный показатель, фактически не зависящий от условий съемки. Структура представляет собой сложный показатель, объединяющий кое-какие другие прямые дешифровочные показатели (форму, тон, размер, тень) компактной группы однородных и разнородных подробностей изображения местности на снимке. Повторяемость, количество и размещение этих подробностей приводят к обнаружению новых особенностей и содействуют увеличению достоверности дешифрирования. Важность этого показателя увеличивается с уменьшением масштаба снимка. К примеру, текстура массива леса образуется изображением на снимках крон отдельных деревьев, а при высоком разрешении съемочной совокупности — изображением кроме этого элементов крон — ветвей либо кроме того листьев; текстура чистой пашни формируется отображением пахотных борозд либо отдельных комьев.

Имеется большое число структур, образованных сочетаниями точек, площадей, узких полос разной формы, длины и ширины. Кое-какие из них рассмотрены ниже.

Зернистая структура характерна для изображения лесов. Рисунок создается серыми пятнами округлой формы (кронами деревьев) на более чёрном фоне, создаваемом затененными промежутками между деревьями. Подобную структуру имеет изображение культурной растительности (садов).

Однородная структура образуется однотипной формой микрорельефа и характерна для низинных травянистых болот, степной равнины, глинистой пустыни, водоемов при спокойном состоянии воды.

Полосчатая структура характерна для изображений огородов и распаханных пашен и есть следствием параллельного размещения борозд.

Мелкозернистая структура характерна для изображения кустарников разных пород.

Мозаичная структура образуется растительностью либо почвенным покровом неодинаковой влажности и характерна для непоследовательно расположенных участков разного тона, форм и размеров. Подобная структура, создаваемая чередованием прямоугольников плотности и различного размера, характерна для изображения приусадебных участков,

Пятнистая структурахарактерна для изображений садов и болот.

Квадратная структура характерна для некоторых типов лесных населённых пунктов и болот муниципального типа. Она образуется сочетанием участков леса, поделённых яркими полосами болота, и читается как сочетания площадей однородного тона. Такую же структуру создают изображения многоэтажных строений (довольно большие прямоугольники) и элементов внутриквартальной застройки в населенных пунктах.

По мере уменьшения масштаба текстура создается более большими элементами местности, к примеру отдельными полями пашни.. Текстура относится к самые информативным показателям. Конкретно по текстуре человек точно опознает леса, сады, поселения и многие другие объекты. Для перечисленных объектов текстура относительно устойчива во времени.

Косвенные признакиможно поделить на три главные группы. природные, антропогенные и природно-антропогенные.Косвенные дешифровочные показатели достаточно устойчивы, и зависят от масштаба в меньшей степени.

К природным относятся взаимообусловленности и взаимосвязи объектов и явлений в природе. Их именуют кроме этого ландшафтными. Такими показателями смогут быть, к примеру, зависимость вида растительного покрова от типа земли, ее увлажнённости и засоленности либо сообщение рельефа с геологическим строением местности и их совместная роль в почвообразовательном ходе.

Посредством антропогенных косвенных показателей опознают объекты, созданные человеком. Наряду с этим употребляются функциональные связи между объектами, их положение в общем комплексе сооружений, зональная специфика организации территории, коммуникационное обеспечение объектов. К примеру, животноводческая ферма сельскохозяйственного предприятия возможно опознана по совокупности главных и запасных построек, внутренней планировке территории, интенсивно выбитым прогонам, положению дешифрируемого комплекса сооружений довольно жилой территории, характеру дорожной сети. Подобно ремонтные мастерские опознаются по изображению расположенных на территории автомобилей, конный завод надежно опознается по примыкающему к его территории манежу. Наряду с этим, каждое из сооружений комплекса раздельно, вне связи с другими, не дешифрируется. . К примеру, соединяющая поселения яркая извилистая линия наверняка есть изображением проселочной дороги; с той же возможностью теряющиеся в лесу либо в поле яркие извилистые линии – полевые либо лесные дороги; постройка вблизи пересечения яркой извилистой полосы (грунтовой дороги) с железной дорогой говорит о наличии тут переезда; обрывающаяся на берегу реки ее продолжение и дорога на втором берегу говорит о наличии брода либо парома; несколько построек вблизи многократно разветвляющейся железной дороги подсказывает о наличии ЖД станции. Логический анализ прямых и косвенных дешифровочных показателей существенно повышает достоверность дешифрирования.

К природно-антропогенным косвенным показателям относятся, зависимость хозяйственной деятельности человека от определенных природных условий, проявление особенностей природных объектов в деятельности человека и второе. К примеру, по размещению некоторых видов культур возможно составить определенное суждение о особенностях земель, их увлажненности, по трансформации влажности поверхности в местах размещения дрен дешифрируют элементы закрытой осушительной совокупности. Объекты, применяемые при определении и опознавании черт недешифрующихся конкретно объектов, именуются индикаторами,а дешифрирование — индикационным.Такое дешифрирование возможно многоэтапным, в то время, когда яркие индикаторы дешифрируемых объектов опознаются посредством запасных индикаторов. Приемами индикационного дешифрирования решаются задачи по определению и обнаружению черт неотобразившихся на снимках объектов. Наиболее значимыми индикаторами разных явлений при косвенном дешифрировании помогают растительность, гидрография и рельеф.

Растительность есть хорошим индикатором земель, четвертичных отложений, увлажнённости почвогрунтов и т.д. При дешифрировании смогут употребляться следующие индикационные показатели растительности:

Морфологические показатели разрешают различать на космических снимках древесную, кустарниковую и луговую растительность.

Флористические (видовые) показатели разрешают дешифрировать видовой состав, к примеру, сосновые насаждения приурочены к песчаным автоморфным землям, черноольховые – к дерново-глеевым землям.

Физиологические показатели основаны на связи гидрогеологических и химических условий места произрастания с химическими особенностями пород. К примеру, на известняках лишайники имеют оранжевый цвет, а на гранитах — жёлтый.

Фенологические показатели базируются на различиях в ритмах развития растительности. Особенно это отлично проявляется в осеннюю пору у лиственных пород растительности в трансформации окраски листьев. На цветных космических снимках отлично различается видовой состав растительности, что подчёркивает условия произрастания.

Фитоценотические показатели разрешают дешифрировать типы лесной ассоциации и растительности луговой растительности, каковые приурочены к определённым условиям произрастания. К примеру, сосняки-лишайники произрастают на повышенных элементах рельефа с автоморфными рыхло-песчаными землями, сосняки долгомошники приурочены к пониженным элементам рельефа и дерново-подзолисто-заболоченным землям.

Рельеф есть одним из наиболее значимых индикаторов. Сообщение рельефа с другими компонентами природных комплексов, его громадная роль в формировании внешнего вида ландшафтов и возможность яркого дешифрирования разрешают применять рельеф как индикатор самых разнообразных природных объектов и их особенностей. Такими индикаторами смогут быть следующие морфометрические и морфологические изюминки рельефа: а) амплитуды колебаний и абсолютные высоты высот на данном участке; б) углы наклона и общая расчленённость рельефа склонов; в) ориентировка отдельных форм рельефа и экспозиция склонов (солярная, ветровая), каковые вместе с полными высотами определяют водный режим и климатические условия на данной территории; г) сообщение рельефа с геологией; д) генезис рельефа, его современная динамика и возраст и др.

Гидрография есть ответственным индикатором физико-географических и геологических условий. Тесная сообщение густоты и структуры гидрографической сети (озёр, болот и рек) с рельефом и геологией разрешает применять аэрофоторисунок, в особенности речной сети, как прямой ландшафтный показатель при анализе местности в геоморфологическом, геологическом и палеографическом отношениях.

Дешифровочные показатели в большинстве случаев употребляются совокупно, без подразделения их на какие-либо группы. Изображение на дешифрируемом участке в большинстве случаев воспринимается человеком как единое целое — модель местности. На базе анализа модели создаемся предварительная догадка о сути объекта (явления) и его особенностях. Правильность догадки подтверждается либо отвергаемся (время от времени многократно) посредством дополнительных показателей.

5. Информационные особенности снимков с позиций визуального дешифрирования

.

Для оценки информационных особенностей снимка применяют две характеристики:

1. информативность;

2. . дешифрируемость.

Информативность- экспертная оценка потенциальной возможности получения с данных снимков нужных сведений об объектах. Подбор количественного критерия для оценки информативности снимка неосуществим. информативность в большинстве случаев оценивается словесно : высокая информативность ,недостаточная информативность и т. д. В зависимости от целей дешифрирования ( решаемых задач) одинаковые снимки смогут признаны высокоинформативными и слишком мало информативными.

В базу формальной оценки количества информации, содержащейся в снимке, возможно положена ее сообщение с разрешающей свойством. Чем выше разрешающая свойство снимков, тем больший количество информации в них содержится. На базе смысловой информации возможно выяснить сокровище ее для исследователя. К примеру, четкое изображение на инфракрасных аэроснимках породного состава лесной растительности говорит о эффективности применения данных снимков для дешифрирования ее видового состава. Методом дешифрирования космических снимков возможно взять различные сведения, факты. Но к информации относятся лишь те из них, каковые отвечают поставленной задаче, цели.

Для определения предельного числа информации введено понятие «все данные», под которой направляться осознавать те данные, которую в каждом конкретном случае возможно извлечь из снимков, взятых при оптимальных технических и погодных условиях съемки, и масштабе. Но довольно часто употребляются снимки, владеющие особенностями, хорошими от оптимальных. Содержащееся в них количество информации в общем случае меньше всех данных и образовывает своевременную данные. В своевременную данные входят те из нужных сведений, каковые возможно рассчитывать: полу чить методом дешифрирования данных снимков. Но извлеченная информация практически в любое время меньше своевременной из-за неточностей дешифрирования. Неточности при дешифрировании объектов смогут появляться по следующим обстоятельствам: при дешифрировании слабоконтрастных объектов; фальшивое опознавание объектов из-за совпадения дешифровочных показателей (к примеру, снежники и известняки). Но довольно часто дешифровщик сталкивается с шумом и помехами, каковые не воображают сокровище для исследователя. К помехам возможно отнести наличие бликов, и изображение на снимках толщи воздуха, которая в виде дымки накладывается на изображение, либо таких атмосферных явлений, как туман, пыльные бури и др. количество и Качественное разнообразие извлеченной информации в значительной мере определяются особенностями 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, в случае, если их изображение соответствует яркому зрительному образу и если оно известно из практики, к примеру, облачность. Наглядность снимков в любой момент особенно ценилась. Предполагалось, что именно возможность прямого визуального распознавания есть главным преимуществом снимков с летательных аппаратов. Но по мере развития способа громадное значение стали придавать ясности изображения. Изображение тем яснее, чем интенсивнее и контрастнее выделены на нем явления и объекты, являющиеся предметом дешифрирования.

Так, ясность изображения характеризуется простотой дешифрирования объектов и явлений, самые существенных для ответа поставленной задачи. выразительность и Наглядность в известном смысле противоположные, взаимоисключающие особенности космического изображения. Так, громаднейшей наглядностью владеют цветные в натуральных цветах снимки. Меньшая наглядность у цветных спектрозональных снимков, но при дешифрировании, к примеру, лесной растительности они имеют громадную ясность. выразительность и Наглядность изображения связаны с его масштабом, но оптимальные по наглядности и выразительности масштабы снимков не совпадают между собой. Наглядность возрастает с укрупнением масштаба.

Дешифрируемостьаэрокосмических снимков — это сумма их особенностей, определяющих количество информации, которую возможно взять методом дешифрирования снимков для ответа данной задачи.Как мы знаем, что одинаковые снимки владеют различной дешифрируемостью по отношению к задачам и разным объектам. задачи. Количественно ее возможно выразить через отношение своевременной информации (I0), содержащейся в данных снимках, и Iп всех данных:

. Но довольно часто для определения дешифрируемости снимков употребляется относительная дешифрируемость, которая характеризуется через отношение нужной информации (I), которую несет аэроснимок, к всех данных, которая возможно взята по аэроснимку:

Величина Dc именуется коэффициентом дешифрируемости. Понятие «все данные» возможно истолковано по-различному, в соответствии с этим относительная дешифрируемость может характеризовать разные особенности аэроснимков. В случае, если за все данные принять большую информационную емкость аэроснимков, то коэффициент дешифрируемости будет показывать загруженность аэроснимков ненужными сведениями, иными словами «уровень шума

. По данной же формуле (Dc = I / Imax) возможно вычислена и относительная дешифрируемость отдельных объектов. При соответствующем подходе она разрешает сравнивать аэроснимки, снятые на разной пленке, отпечатанные на разной бумаге и т. д. Так, через коэффициент дешифрируемости выражается сокровище аэроснимка как источника информации.

Полнота дешифрирования возможно охарактеризована через отношение использованной (выявленной) нужной информации (I1) ко всей нужной информации, содержащейся в данных

аэроснимках:

Полнота дешифрирования в большой мере зависит от подготовки дешифровщиков, их специальных знаний и опыта.

Под достоверностью дешифрирования направляться осознавать возможность верного опознавания либо истолкования объектов. Она может оцениваться через отношение количества верно выявленных объектов (n) к сумме всех выявленных объектов.

Дешифрируемость возможно улучшена методом повышения изображения, трансформации контраста, уменьшения смаза и других преобразований.

Существует ли Южный полюс?

Интересные записи:

• Теория и практика разрешения конфликтов
• Теория конкурентоспособности наций м. портера
• Терапевтические условия для изменения личности
• Териоморфизм тридесятого царства