Признаки дешифрирования

Признаки, по которым объекты распознаются на снимках, называются дешифровочными. Дешифровочные признаки делятся на прямые, которые находят непосредственное отражение на снимках, и косвенные, по которым выделяются объекты и их свойства, не отразившиеся непосредственно на снимке.

Прямые дешифровочные признаки делятся на три группы:

– геометрические (форма, тень, размер);

– яркостные (фототон, уровень яркости, цвет, спектральный образ);

– структурные (структура, текстура, рисунок).

Форма изображения – это основной прямой дешифровочный признак, по которому устанавливается наличие объекта и его свойства.

На плановом снимке объекты местности изображаются как в плане, то есть с сохранением подобия контуров натуры, но в меньших размерах, в зависимости от масштаба снимка. В центре снимка плановость сохраняется полностью, а на его краях высокие предметы (например, фабричные трубы), изображаются как бы наклонёнными к центру снимка.

Различают геометрически определённую и геометрически неопределённую форму. Первая служит надёжным дешифровочным признаком и относится к различным созданным человеком объектам – дорогам, зданиям, сельскохозяйственным угодьям и др. Вторая характерна для многих природных объектов площадного типа и часто не может служить определённым дешифровочным признаком.

Рисунок – Фрагмент аэроснимка 1992 г. и схема его дешифрирования

Линейные объекты – дороги, ЛЭП, трубопроводы и др. можно распознать на снимках гораздо меньшего масштаба, чем компактные. Особенность рисунка линейной формы является важным дешифровочным признаком. Например, по характеру извилистой формы можно отличить реку от дороги. Железную дорогу от автомобильной можно отличить по значительно большему и более плавному радиусу кривизны поворота у первой. Автомобильные дороги имеют более крутые повороты, причём чем ниже класс дороги, тем круче повороты. Такие объекты, как трубопроводы и ЛЭП поворачивают под прямым углом.

Сельскохозяйственные поля часто распознаются по наличию прямолинейных, часто параллельных между собой отрезков границ. Поля, орошаемые циркулярными поливными системами, имеют форму круга (рисунок).

Рисунок – Изображение на космических снимках сельскохозяйственных полей разной формы

Для вырубок леса и тофроразработок типична прямоугольная форма. Карьеры по добыче полезных ископаемых имеют форму, близкую к прямоугольной, овальной или круглой. Водохранилища и пруды отличаются от естественных водоёмов наличием прямолинейного участка береговой линии – плотины или запруды.

Рисунок – Изображение карьера с открытой добычей металлов. Ширина карьера около 2 км	Рисунок – Изображение лесных вырубок на аэрофотоснимке

Рисунок – Изображение Днепро-Брагинского водохранилища на космическом снимке	Рисунок – Изображение железных и автомобильных дорог накосмоснимке

Большинство природных объектов имеет неопределённую форму, хотя можно найти исключения. Например, округлая форма геологических структур, связанных с вулканической деятельностью или овальная или круглая форма термокарстовых западин и озёр.

Рисунок – Изображение геологической кольцевой структуры на космическом снимке. Ширина структуры более 20 км	Рисунок – Изображение термокарстовых озёр и западин на космическом снимке

Тень – дешифровочный признак, позволяющий судить о пространственной форме объектов на одиночной снимке. Различают тени собственные и падающие. Собственная тень – это тень, лежащая на самом предмете, то есть его теневая сторона, не освещённая солнцем. Чёткие границы между освещённым и неосвещённым участками говорят о наличие угловатых изгибов поверхности объекта, что в большей степени характерно для скальных структур, искусственных образований и т.п. Плавные изгибы поверхности (например, у крон деревьев) передаются постепенными переходами от света к тени.

Рисунок – Изображение сельского населённого пункта на крупномасштабном аэрофотоснимке: 1 – собственная тень; 2 – падающая тень	Рисунок – Падающая тень, отбрасываемая отдельными элементами сложного здания МГУ, позволяет судить об их высоте друг относительно друга, о наличии башен, шпилей и т.п.

Падающая тень – это тень, отбрасываемая самим предметов на землю и другие объекты. Они передают форму объектов в виде, близком к привычному. Ретрансляторы, трубы, отдельно стоящие деревья, геодезические знаки, ТВ-башни и другие высокие объекты с маленькой площадью часто хорошо дешифрируются по падающим теням, передающим силуэт объекта. Падающая тень может быть важнейшим дешифровочным признаком в случае небольших контрастов объекта и фона, то есть когда объект слабо различим на фоне других объектов.

Для определения высоты предмета по длине тени методом сравнения служит формула:

,

где h – высота определяемого объекта, м; h′ – высота известного объекта, м; l – длина изображения тени определяемого объекта, мм, l′ – длина изображения тени известного объекта, мм.

Существенную роль играет тень как дешифровочный признак рельефа. По выраженности границы тени определяют профиль водораздельных поверхностей, бровок эрозионной формы, гребней форм эолового рельефа, а по размеру, протяжённости - относительную высоту или длину форм рельефа (рисунок). При дешифрировании форм микрорельефа плоских равнин тень как дешифровочный признак играет едва ли не главную роль.

Рисунок – Изображение барханных песков на космическом снимке	Рисунок – Изображение сильно расчленённого низкогорного рельефа на мелкомасштабном аэрофотоснимке.

Значение тени как дешифровочного признака велико на крупномасштабных снимках; при переходе к мелким масштабам оно снижается. Даже на среднемасштабных космических снимках изображаются лишь тени горных хребтов и облаков.

Размер как дешифровочный признак уступает по надёжности другим признакам. Оценивается в основном только относительный размер. Например, при дешифрировании снимков сельских населённых пунктов самое больше строение на участке – как правило, дом, меньшие по размерам – подсобные строения. Для дешифрирования лесов имеют значение размеры крон и их соотношение с размерами промежутков между ними. Относительная ширина дорог может показывать их тип – в лесной зоне шоссейные или улучшенные дороги шире, чем полевые; в зоне тундры, напротив, полевые дороги имеют существенно большую ширину, так как представляют собой широкую полосу земли с многочисленными колеями.

Рисунок – Размер объектов одной и той же формы часто бывает весомым аргументом в определении их функций. Круглые павильоны станции московского метро «Университет» значительно меньше здания цирка

Следующая группа прямых дешифровочных признаков – яркостные признаки – связаны с одним и тем же свойством местности – спектральной отражательной способностью.

Фототон – оптическая плотность изображения на чёрно-белых фотоотпечатках при визуальном анализе, то есть степень почернения фотоплёнки в соответствующем месте, а в последующем – почернения на позитивном отпечатке (снимке). Она является логарифмической функцией яркости изображаемого объекта (интегральной или зональной – в узкой зоне спектра). Различная интенсивность световых лучей, отражающихся от фотографируемых предметов и попадающих на светочувствительную плёнку, приводит к разной степени почернения эмульсионного слоя.

Тон изображения зависит от многих факторов, к числу которых относят:

· отражательную способность предмета (чем интенсивнее отражает предмет световые лучи, тем светлее получается его изображение на снимке);

· внешнее строение поверхности предмета (чем глаже поверхность, тем светлее она получается на снимке, например, грунтовая дорога, проложенная через вспаханное поле, получается значительно светлее пашни, несмотря на то, что их цвет в натуре почти одинаков);

· освещённостью предмета (чем больше освещён предмет, тем светлее его изображение на снимке;

· светочувствительностью фотографической эмульсии на разных сортах плёнки и т. д.

Например, при дешифрировании почв по черно-белым снимкам тон изображения почв определяется их отражательной способностью, которая зависит от их минералогического и органического состава. Гумусовые вещества и окислы железа снижают общую яркость почв, а кремнезем, карбонаты и хлориды увеличивают ее. Именно поэтому черноземы, отличающиеся большим содержанием гумуса, изображаются на снимках темными тонами, а солончаки из-за выцветов легко растворимых солей (хлоридов, сульфатов) – очень светлыми.

Рисунок – Светлый участок на снимке показывает заболачивание участка территории, (отмечено стрелками) возникшее из-за препятствия поверхностному стоку, созданного насыпью узкоколейной железной дороги.

Человеческий глаз может определить до 25 ступеней серого тона, однако в силу изменчивости оптической плотности однородных объектов в зависимости от различных факторов, нет необходимости настолько точно определять градацию тона. Поэтому на практике для количественной оценки тона используют 7-балльную шкалу В. Я. Михайлова.

Уровень яркости – показатель, аналогичный фототону, но присущий цветным и многозональным снимкам. Уровнями яркости шкалы (обычно из 256 ступеней) закодированы те же интегральные и спектральные яркости. На цветных снимках различия в спектральной яркости объектов отражаются цветом, а на многозональных – набором тонов или уровней яркости в зонах, называемым спектральным образом.

Например, в большинстве случаев яркость изображения почв на снимках зависит от содержания гумуса в поверхностном слое, и этому признаку различаются почвы с разным содержанием гумуса (в пределах от 0, 5 до 6%). На рисунке приведен пример района сочленения лесной, лесостепной и степной зон в Центральном Татарстане, где на весеннем снимке территории с уже распаханными, но еще не занятыми посевами полями различаются по яркости изображения такие типы почв, как дерново-подзолистые, темно-серые, серые лесные и черноземы.

Рисунок – Участок Центрального Татарстана на левобережье р. Камы в районе впадения в нее р. Шешмы. Разделяются поля с дерново-подзолистыми (1), серыми лесными (2), темно-серыми лесными (3) почвами и черноземами (4). Снимок КФА-1000/Ресурс-Ф

Рисунок – Смена цвета (или тона) изображения разделяет участки газонов, покрытые густой травянистой растительностью и вытоптанные.

Цветные снимки обладают значительно большим богатством оттенков, чем чёрно-белые, к тому же глаз легче воспринимает цветовые различия, чем оттенки серого. Исходя из этого, дешифрирование цветных снимков удобнее для исполнителя. Однако цвет объектов на снимках меняется под влиянием многочисленных факторов.

Спектральный образ – набор тонов (яркостей) изображения объекта на серии зональных снимков (рисунок). При автоматизированном дешифрировании многозональных снимков он служит основным, а часто и единственным дешифровочным признаком. При визуальном дешифрировании сопоставление снимков в красной и ближней инфракрасной зонах результативно для распознавания растительности и водных объектов. Серия из снимков в зеленой, красной и ближней инфракрасной зонах служит незаменимым материалом для дешифрирования разноглубинных водных объектов.

Рисунок – Серия зональных снимков в четырёх участках спектра:

а – 0, 45-0, 52 мкм; б – 0, 52-0, 60 мкм; в – 0, 63-0, 69 мкм; г – 0, 76-0, 90 мкм

Структурные признаки – это набор сложных дешифровочных признаков, он представляет сочетание изображения объектов и их частей определённой формы, размера и тона (цвета), дополняя его новым свойством – пространственным распределением элементов изображения, их размещением, повторяемостью. Благодаря этим свойствам он мало зависит от условий освещения, сезона и технических параметров съёмки, несмотря на изменчивость его отдельных составляющих. Структурные дешифровочные признаки принято считать надёжными. К ним относятся текстура, структура, рисунок.

Текстура – это сочетание элементов изображения на низшем уровне, воспринимаемых как различия в фототоне или яркости на экране неопределённой формы (рисунок).

Рисунок – Образцы текстуры фотоизображения: а – древовидная, б – зернистая, в – прямоугольная, г – полосчатая, д – пятнистая, е – регулярная, ж – дугообразная, з – прямолинейная

Рисунок – Зернистую текстуру лесной растительности не спутаешь с однородной поверхностью изображения травяного покрова на полянах и газонах

Структуру изображения создают более крупные элементы на снимке, у которых распознаются форма и размер, например, контуры сельхозугодий, городские кварталы, лесные насаждения.

По форме элементов можно выделить зернистую, пятнистую, полосчатую, сетчатую структуру. Также в эту классификацию можно добавить характеристику размера, например, мелкозернистая, среднепятнистая, крупнополосчатая. Регулярная структура типична для объектов, связанных с деятельностью человека – сетчатая для изображения садов, полосчатая – для изображения виноградников и посевов пропашных культур. Большинство же природных образований имеют нерегулярную структуру (рисунок).

а	б
в	Рисунок – Изображения на снимках а – садов, б – плантации кофейных деревьев (регулярная структура), в – лесов (нерегулярная структура)

Рисунок изображения – это устойчивое сочетание нескольких разных структур, типичное для определённого объекта земной поверхности. В рисунке находят отражение как природные особенности территории – структура почвенного и растительного покрова, распределение геоморфологических элементов, литологические особенности слагающих пород, тектонические условия, так и пространственные взаимоотношения объектов антропогенного происхождения. Очень часто рисунок территории определяется её рельефом.

Структурные признаки тесно связаны с масштабом снимка. Так, кроны деревьев, воспринимаемые на крупномасштабном снимке, как структура изображения, на более мелкомасштабных составят текстуру, а структуру на них составят сочетания выделов с разным составом древостоя и полян между ними. Грядовые пески на крупномасштабных аэроснимках воспринимаются как отдельные образования, в более мелком масштабе выявляется рисунок чередующихся элементов: более освещённых склонов южной экспозиции, затенённых северных, зарослей саксаула или тамарикса у подножья склонов. На космическом снимке за счёт исчезновения деталей такой рельеф образует структуру изображения. Рисунок изображения на снимках разного масштаба и разрешения соответствует рисунку ПТК разного ранга.

Косвенные дешифровочные признаки используются для определения свойств объектов, отобразившихся на снимке и не определённых по прямым признакам, выявления объектов, которые не отобразились на снимках и их свойств, изучения процессов и явлений. Методологической основой дешифрирования по косвенным признакам является наличие взаимосвязей и взаимообусловленности всех природных и антропогенных свойств территории.

В качестве косвенных признаков служат, как правило, прямые дешифровочные признаки других объектов, называемые индикаторами. Не отразившиеся на снимке объекты, свойства и т. д., определяемые с помощью индикаторов, называются индикатами. Можно выделить три основные группы индикаторов:

– индикаторы объектов;

– индикаторы свойств;

– индикаторы движений и изменений.

Можно привести следующие примеры индикации объектов: туннель распознаётся по разрыву фотоизображения железной дороги, пересекающей гору, брод – по подходящей к реке с двух сторон дороги и отсутствию моста, скопление судов у берегов говорит о наличии пристани, колодцы в пустыне определяются по сходящимся к ним тропам и сильной вытоптанности территории вокруг них и т. д.

Примеры индикации свойств: по типу судов можно определить пассажирский или грузовой порт, глубину реки, иногда – тип перевозимого товара и, следовательно, производство в районе начала маршрута; функциональный тип населённых пунктов характеризуется наличием промышленных предприятий, ж/д станции и др.; в сёлах жилые постройки обычно расположены ближе к улице, чем нежилые; относительно крупные, вытянутой формы здания, расположенные на окраине или вблизи населённого пункта, со сбитой растительностью вокруг них и сетью расходящихся от них прогонов служат косвенным признаком животноводческой фермы.

Примеры индикации динамики: по характеру распределения выбросов вокруг предприятия можно определить розу ветров; эоловые формы рельефа также служат для индикации направления ветра; мутьевые потоки, выносимые реками в прибрежную зону озёр или морей, индицируют течения в приповерхностном слое воды.

Роль косвенных дешифровочных признаков тем больше, чем мельче охват снимков и больше охват территории. При топографическом дешифрировании они составляют лишь небольшую долю, а при географическом в большинстве случаев приобретают решающее значение.

Рисунок – Изображение серии песчаных дюн, индицирующих направление преобладающих ветров	Рисунок – Изображение на снимке мутьевых потоков, индицирующих течения