Классификация дешифрирование. Сохранение снимков в библиотеке фотографий

ДЕШИФРИРОВАНИЕ СНИМКОВ

Султангулова Зиля Сабитовна

Голдырев Александр Вячеславович

студенты 4 курса, географический факультет, БашГУ, РФ, г. Уфа

Вильданов Ильдар Радикович

научный руководитель, асс., БашГУ, РФ, г. Уфа

Космический снимок содержит подробную информацию о состоянии объектов земной поверхности в момент съемки. Для дешифрирования снимков используют специальные методы и дополнительные данные, полученные из различных источников - карт, отчетов о полевых исследованиях и ранее полученных результатов анализа снимков той же территории. Дешифрирование основывается на определенных физических характеристиках объектов и явлений, а его результаты зависят от опыта оператора, типа распознаваемого объекта и качества снимка.

Дешифрирование определяют как процесс изучения снимков с целью идентификации объектов и оценки их значимости. Дешифрирование является сложной задачей, для решения которой необходимо выполнить ряд работ по классификации и подсчету количества объектов, измерению их параметров и определению границ.

Первым этапом дешифрирования является классификация объектов, в ходе которой оператор относит различные объекты на снимке к определенным классам или кластерам. Процедура классификации также состоит из нескольких этапов, первым из которых является выделение пространственных объектов. Затем на этапе распознавания устанавливается тождество между отдельными объектами и соответствующими классами. Для выполнения этого шага необходимы дополнительные знания об изучаемой территории. Наконец, на заключительном этапе, который называется идентификацией, каждый объект на снимке приписывается с некоторой степенью вероятности к одному из определенных классов.

Следующий этап дешифрирования - подсчет количества объектов на снимке - во многом зависит от того, насколько точно была проведена их классификация.

Третий этап состоит в определении геометрических характеристик объекта: длины, площади, объема и высоты. К этому этапу относится и денситометрия - измерение яркостных характеристик объекта.

Последний этап заключается в определении контуров однородных по своим свойствам объектов или пространственных областей, которые при этом закрашиваются определенным цветом или штриховкой. Эту задачу проще выполнять при наличии у объектов четких границ и гораздо сложнее там, где свойства объектов изменяются плавно, например, на границе водоема и песчаных почв .

Для успешного дешифрирования очень важно понимать, от каких параметров зависит представление объекта на снимке.

Для систематической идентификации, распознавания и определения границ объектов используют определенные характеристики изображений, которые называются дешифровочными признаками. Примеры таких признаков приводятся ниже.

Размер объекта зависит от масштаба. Как правило, при дешифрировании анализируются относительные размеры объектов на одном и том же снимке. Например, размер частного дома должен быть меньше размера крупного торгового центра.

Форма объекта или его контуров является очень четким критерием дешифрирования. Как правило, объекты, созданные человеком (например, дороги, каналы, здания), имеют четкие границы и правильную форму, а форма природных объектов - лесных массивов, водоемов и пр. - является очень нерегулярной.

Тон объекта характеризует его относительную яркость или цвет. Это один из наиболее важных качественных критериев дешифрирования. Обычно тон объекта определяется как темный, средний или яркий.

Структура изображения определяется взаимным расположением объектов на снимке. Как правило, отчетливая и хорошо распознаваемая структура возникает в местах периодически повторяемых тонов и текстур. Так, например, разную структуру образуют упорядоченные дома в городе и деревья в саду.

Текстура, или частота изменений тона в определенной области снимка, является качественным параметром и обычно характеризуется как резкая или плавная. Например, сухие песчаники обладают плавной текстурой без выраженных вариаций тона. Наоборот, текстура смешанного леса является очень резкой из-за частых пространственных изменений тона, которые связаны с различием в форме и размерах верхушек деревьев разных пород и вариациями плотности лесного покрова.

Тень является одним из наиболее важных критериев дешифрирования, поскольку она дает представление об относительной высоте и профиле объекта. В горных районах тень хорошо подчеркивает топографические особенности рельефа и является полезным критерием при дешифрировании геологических структур.

Взаимосвязи - еще один важный критерий дешифрирования, определяющий закономерности взаимного расположения близлежащих объектов. Например, небольшие участки земли белого цвета, расположенные нерегулярно вдоль реки, свидетельствуют о наличии у нее сухого песчаного берега. Сетка линий и регулярно расположенные прямоугольные объекты между ними указывают на территорию городского типа.

Тип местности является описательной характеристикой территории, в том числе ее топографии, почвенного или растительного покрова и т. д

Реестр результатов дешифрирования- это способ собрать воедино всю имеющуюся информацию. Такие реестры выполняют двойную функцию, являясь одновременно:

1. Средством обучения молодых специалистов методам дешифрирования сложных снимков или тематического дешифрирования в новой области.

2. Способом документирования информации и примеров дешифрирования, относящихся к определенной тематической области.

По существу, реестр результатов дешифрирования - это набор справочных материалов, с помощью которых можно быстро и точно идентифицировать объекты на снимках. Обычно реестр состоит из двух частей: набора снимков или стереопар с примечаниями и графического или словесного описания. Реестры систематизируются так, чтобы в любой момент можно было легко найти нужный снимок, относящийся, например, к определенной дате, территории или объекту.

Реестр результатов дешифрирования - это еще и способ систематизации сведений о важнейших характеристиках объекта или явления. В то же время, следует подчеркнуть, что для использования реестров необходимы знания в тематической области. Сведения, содержащиеся в реестре, не могут заменить опыта специалиста, это всего лишь способ систематизации информации, который помогает ускорить процесс обучения дешифрированию.

Реестры результатов дешифрирования являются эффективным способом распространения опыта ведущих специалистов. Они помогают развивать практические навыки работы со снимками и позволяют получать четкое представление о самом процессе дешифрирования .

Оборудование, которое используется для дешифрирования снимков, является относительно простым и, за исключением отдельных компонентов, недорогостоящим. В лаборатории дешифрирования должно быть достаточно места для хранения снимков и работы с ними. Для дешифрирования требуется следующее оборудование.

Светостол с прозрачной поверхностью и подсветкой снизу для удобного просмотра пленок. Если используются пленки в рулонах, стол должен быть оснащен специальными держателями и валиками, так чтобы пленку можно было свободно проматывать от одного края стола к другому.

Специальные измерительные шкалы, мирры , которые используют при дешифрировании, имеют очень точную градуировку. Точность обычных линеек, которые встречаются в быту, совершенно недостаточна для целей дешифрирования.

Стереоскопы - приборы, предназначенные для стереоскопического просмотра аэрофотоснимков. Наиболее простым из этих устройств является карманный стереоскоп. Благодаря своим малым размерам и небольшой стоимости карманный стереоскоп стал одним из самых популярных приборов, применяемых для визуального дешифрирования.

Увеличители - устройства, предназначенные для более подробного изучения снимков. Коэффициенты увеличения при анализе изображений выбирают в зависимости от личных предпочтений и исследовательской задачи.

Денситометр - прибор, принцип действия которого основан на изменении яркости светового луча при его прохождении через пленку. С помощью денситометров измеряют плотность снимков - количественную характеристику тона изображения.

Параллаксометр - устройство, которое используется вместе со стереоскопом. С его помощью можно оценить топографическую высоту объектов, представленных на стереопаре. Параллаксометр снабжен двумя стеклянными пластинами, каждая из которых располагается под одной из линз стереоскопа. На каждой пластине нанесена небольшая черная точка. Одна пластина остается неподвижной, а вторую перемещают параллельно шкале параллаксометра до тех пор, пока две точки не совместятся. Измеренная величина перемещения в этом положении используется для расчета высоты точки рельефа.

Увеличивающий трансфероскоп - прибор, выпускаемый корпорацией «Бауш и Ломб» для визуального совмещения снимков. С его помощью можно точно совмещать карты и снимки разного масштаба. При этом оператор наблюдает оба изображения через бинокулярные линзы и может изменять увеличение и ориентацию одного из снимков. После совмещения снимков оператор может выделить необходимые детали на одном из них и перенести их на промежуточный слой, который затем отпечатывается на другом снимке.

Основные принципы дешифрирования были сначала разработаны для аэрофотоснимков, а затем адаптированы к задачам дистанционного зондирования с использованием космических снимков.

Список литературы:

1. Билич Ю.С., Васмут А.С Проектирование и составление карт. М.: «НЕДРА», 1984. - 360 с.
2. Чандра А.М., Гош С.К. Дистанционное зондирование и географические информационные системы. М.: Техносфера, 2008. - 312 с.

Федеральное государственное бюджетное образовательное

Учреждение высшего профессионального образования

«Астраханский государственный университет»

Кафедра: географии, картографии

и геоинформатики

О Т Ч Е Т

По предмету:

«Дешифрование аэрокосмических снимков»

Выполнил:

Студент III курса

Калбаев А.М.

Проверил:

к. г. н. доцент кафедры

Шабанов Д.И.

Астрахань-2016

LANDSAT - американская система изучения природных ресурсов Земли, которая была открыта в июле 1972 года с запуска космического аппарата LANDSAT 1.

Космический аппарат LANDSAT 1 был запущен чтобы посредством многозональнымх и периодически повторяющихся долговременных съемок собрать пригодный для компьютерной обработки материал. До настоящего времени запущено 7 спутников LANDSAT. Полученные снимки со спутников Landsat - 1, 2, 3, 4, 5, 7 широко используются для мониторинга окружающей среды и современных динамических процессов на поверхности Земли - извержений вулканов, землетрясений, цунами, выпадения и таяния снега, вегетации растений, а также для решения вопросов сельского и лесного хозяйства, геологического картирования, поисков и разведки месторождений полезных ископаемых, океанографии, пространственного планирования территории.

Технические характеристики сканирующих систем LANDSAT.

Многозональные сканирующие системы, установленные на спутниках LANDSAT совершенствовались со временем. На борту первых трех космических аппаратов LANDSAT 1, 2, 3 (первоначальное название ERTS - Earth Resources Technology Satellites) были установлены телевизионные камеры RBV и многоспектральное сканирующее устройство MSS (Multispectral Scanner System).

Технические характеристики сканеров MSS

*БИК – ближний инфракрасный;

**ТИК – тепловой инфракрасный

Технические характеристики сканеров TM и ETM+.

На спутниках LANDSAT 4, 5 был установлен сканер TM (Thematic Mapper, по-русски тематический картограф). По сравнению с MSS этот сканер имеет улучшенное спектральное и пространственное разрешение и высокую радиометрическую чувствительность.

На спутнике LANDSAT 7 установлен сканер ETM+ (Enhanced Thematic Mapper, по-русски улучшенный Тематический картограф). Сканер ETM+ спутника Landsat 7, точно повторяет возможности сканеров TM, кроме того, у этого сканера есть новые особенности: 6 канал разделен на две части и увеличено его пространственное разрешение; добавлен панхроматический канал, который имеет пространственное разрешение 15 метров

Номер спектрального канала	Спектральные диапазоны (мкм) датчика TM	Спектральные диапазоны (мкм) датчика ETM+	Пространственное разрешение (м)	Радиометрическое разрешение	Зона обзора (км)
	0.45 - 0.52	0.45 - 0.52		8 бит (256 уровней)	185x185
	0.52 - 0.60	0.53 - 0.61
	0.63 - 0.69	0.63 - 0.69
	0.76 - 0.90	0.78 - 0.90
	1.55 - 1.75	1.55 - 1.75
	10.4 - 12.5	10.4 - 12.5	TM – 120 ETM+ - 60
	2.08 - 2.35	2.09 - 2.35
Панхроматический	___	0.52 - 0.90

Характеристика каналов

Комбинация Landsat 5,7	Комбинация Landsat 8	Возможная информация
4,3,2	5,4,3	Стандартная комбинация «искусственные цвета». Растительность отображается в оттенках красного, городская застройка – зелено-голубых, а цвет почвы варьируется от темно до светло коричневого. Лед, снег и облака выглядят белыми или светло голубыми (лед и облака по краям). Хвойные леса будут выглядеть более темно-красными или даже коричневыми по сравнению с лиственными. Эта комбинация очень популярна и используется, главным образом, для изучения состояния растительного покрова, мониторинга дренажа и почвенной мозаики, а также для изучения агрокультур. В целом, насыщенные оттенки красного являются индикаторами здоровой и (или) широколиственной растительности, в то время как более светлые оттенки характеризуют травянистую или редколесья/кустарниковую растительность.
3,2,1	4,3,2	Комбинация «естественные цвета». В этой комбинации используются каналы видимо диапазона, поэтому объекты земной поверхности выглядят похожими на то, как они воспринимаются человеческим глазом. Здоровая растительность выглядит зеленой, убранные поля – светлыми, нездоровая растительность – коричневой и желтой, дороги – серыми, береговые линии – белесыми. Эта комбинация каналов дает возможность анализировать состояние водных объектов и процессы седиментации, оценивать глубины. Также используется для изучения антропогенных объектов. Вырубки и разреженная растительность детектируются плохо, в отличие от комбинации 4-5-1 или 4-3-2. Облака и снег выглядят одинаково белыми и трудноразличимы. Кроме того, трудно отделить один тип растительности от другого. Эта комбинация не позволяет отличить мелководье от почв в отличие от комбинации 7-5-3.
7,4,2	7,5,3	Эта комбинация дает изображение близкое к естественным цветам, но в тоже время позволяет анализировать состояние атмосферы и дым. Здоровая растительность выглядит ярко зеленой, травянистые сообщества – зелеными, ярко розовые участки детектируют открытую почву, коричневые и оранжевые тона характерны для разреженной растительности. Сухостойная растительность выглядит оранжевой, вода- голубой. Песок, почва и минералы могут быть представлены очень большим числом цветов и оттенков. Эта комбинация дает великолепный результат при анализе пустынь и опустыненных территорий. Кроме того, может быть использована для изучения сельскохозяйственных земель и водно-болотных угодий. Сгоревшие территории будут выглядеть ярко красными. Эта комбинация используется для изучения динамики пожаров и пост-пожарного анализа территории. Городская застройка отображается в оттенках розово-фиолетового, травянистые сообщества – зелеными и светло зелеными. Светло зеленые точки внутри городских территорий могут быть парками, садами или полями для гольфа (актуально для России:)). Оливково-зеленый цвет характерен для лесных массивов и более темный цвет является индикатором примеси хвойных пород.
4,5,1	5,6,2	Здоровая растительность отображается в оттенках красного, коричневого, оранжевого и зеленого. Почвы могут выглядеть зелеными или коричневыми, урбанизированные территории – белесыми, серыми и зелено-голубыми, ярко голубой цвет может детектировать недавно вырубленные территории, а красноватые – восстановление растительности или разреженную растительность. Чистая, глубокая вода будет выглядеть очень темно синей (почти черной), если же это мелководье или в воде содержится большое количество взвесей, то в цвете будут преобладать более светлые синие оттенки. Добавление среднего инфракрасного канала позволяет добиться хорошей различимости возраста растительности. Здоровая растительность дает очень сильное отражение в 4 и 5 каналах. Использование комбинации 3-2-1параллельно с этой комбинацией позволяет различать затопляемые территории и растительность. Эта комбинация малопригодна для детектирования дорог и шоссе.
4,5,3	5,6,4	Эта комбинация ближнего, среднего ИК-каналов и красного видимого канала позволяет четко различить границу между водой и сушей и подчеркнуть скрытые детали плохо видимые при использовании только каналов видимого диапазона. С большой точностью будут детектироваться водные объекты внутри суши. Эта комбинация отображает растительность в различных оттенках и тонах коричневого, зеленого и оранжевого. Эта комбинация дает возможность анализа влажности и полезны при изучении почв и растительного покрова. В целом, чем выше влажность почв, тем темнее она будет выглядеть, что обусловлено поглощением водой излучения ИК диапазона.
7,5,3	7,6,4	Эта комбинация дает изображение близкое к естественным цветам, но в тоже время позволяет анализировать состояние атмосферы и дым. Растительность отображается в оттенках темно и светло зеленого, урбанизированные территории выглядят белыми, зелено-голубыми и малиновыми, почвы, песок и минералы могут быть очень разных цветов. Практически полное поглощение излечения в среднем ИК-диапазоне водой, снегом и льдом позволяет очень четко выделять береговую линию и подчеркнуть водные объекты на снимке. Горячие точки (как, например, кальдеры вулканов и пожары) выглядят красноватыми или желтыми. Одно из возможных применений этой комбинации каналов – мониторинг пожаров. Затопляемые территории выглядят очень темно синими и почти черными, в отличие от комбинации 3-2-1, где они выглядят серыми и плохо различимы.
5,4,3	6,5,4	Как и комбинация 4-5-1 эта комбинация дает дешифровщику очень много информации и цветовых контрастов. Здоровая растительность выглядит ярко зеленой, а почвы – розовато-лиловыми. В отличие от 7-4-2, включающей 7 канал и позволяющей изучать геологические процессы, эта комбинация дает возможность анализировать сельскохозяйственные угодья. Эта комбинация очень удобна для изучения растительного покрова и широко используется для анализа состояния лесных сообществ.
5,4,1	6,5,2	Комбинация похожа на 7-4-2, здоровая растительность выглядит ярко зеленой, за исключением того, что эта комбинация лучше для анализа сельскохозяйственных культур.
7,5,4	7,6,5	Эта комбинация не включает ни одного канала из видимого диапазона, и обеспечивает оптимальный анализ состояния атмосферы. Береговые линии четко различимы. Может быть использован для анализа текстуры и влажности почв. Растительность выглядит голубой.
5,3,1	6,4,2	Эта комбинация показывает топографические текстуры, в то время как 7-3-1 позволяет различить горные породы.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ, ВИДЫ И МЕТОДЫ ДЕШИФРИРОВАНИЯ СНИМКОВ

Дешифрирование фотоснимков – это процесс выявления, распознавания и определения количественных и качественных характеристик объектов на фотоснимке местности, подлежащих отображению на картах и планах. В зависимости от назначения и задач, решаемых в ходе выполнения процесса дешифрирования снимков, различают два вида дешифрирования: общегеографическое и отраслевое. Последнее иногда называют тематическим или специальным. Отраслевое дешифрирование производится для решения ведомственных задач по определению характеристик отдельных совокупностей объектов, располагающихся на земной поверхности и в атмосфере. Разновидности отраслевого дешифрирования довольно многочисленны. Это геоморфологическое, геологическое, лесное, почвенное, сельскохозяйственное, гидрогеологическое, метеорологическое и т. д. дешифрирование снимков. Может быть выполнено и специальное дешифрирование, например, для создания военных или туристических карт.

Общегеографическое дешифрирование снимков (оно подразделяется на топографическое и ландшафтное) предполагает получение обобщенной информации о поверхности Земли: региональное или типологическое районирование земной поверхности; наличие и размещение системы гидрографии, дорожной сети, населенных пунктов, растительности и других элементов местности; установление их взаимосвязей и т. п. Топографическое дешифрирование снимков производится с целью обнаружения, распознавания и получения характеристик объектов, которые затем должны быть изображены на топографической карте. Топографическое дешифрирование является одним из основных процессов технологической схемы создания и обновления карт. Ландшафтное дешифрирование снимков имеет целью региональное или типологическое районирование местности для Кузнецова И. А. 6 изучения поверхности Земли и решения специальных технических задач. В зависимости от принципов организации работ, а также условий (места) их выполнения различают 4 основных метода дешифрирования снимков. 1. Полевой метод предусматривает выполнение работ непосредственно на местности с выявлением заданных объектов, в том числе и не отобразившихся на снимке. Недостатками этого метода являются трудоемкость и значительные материальные затраты. Кроме того, полевое дешифрирование сложно в организационном отношении. 2.

Аэровизуальный метод заключается в распознавании изображений объектов с самолета или вертолета. Этот метод позволяет увеличить производительность и снизить стоимость работ. Вместе с тем аэровизуальный метод дешифрирования снимков требует специальной подготовки операторов по быстрому ориентированию и распознаванию объектов за сравнительно ограниченные сроки. 3. Камеральный метод предусматривает распознавание объектов и получение их характеристик без выхода в поле, путем изучения свойств фотоизображений. Основой для принятия решения при камеральном дешифрировании служат демаскирующие признаки объектов, определенным образом изображающиеся на снимке. 4. Комбинированный метод сочетает в себе камеральный и полевой методы. В камеральных условиях выполняется дешифрирование хорошо поддающихся распознаванию объектов, а в поле или в полете распознаются те объекты или их характеристики, которые невозможно вскрыть камерально. Во всех без исключения методах дешифрирования применяются три способа выполнения работ: визуальный, машинный (автоматический) и комбинированный (человек и машина), а также разновидности этих способов. Визуальный способ в настоящее время является основным способом дешифрирования снимков. Восприятие и обработку информации снимка при визуальном дешифрировании осуществляют глаз и мозг оператора-дешифровщика. Если глаз не Дешифрирование аэрокосмических снимков 7 вооружен, говорят о непосредственном визуальном дешифрировании, но, если человек использует технические средства, расширяющие возможности глаза, такое дешифрирование называют инструментальным визуальным дешифрированием. Для успешного решения задач дешифрирования часто применяют снимки, на которых показан пример дешифрирования заданного района. Такие снимки носят название снимков- эталонов, а способ дешифрирования, основанный на их использовании, – визуальным дешифрированием по эталонам. Машинный (автоматический) способ дешифрирования предусматривает выполнение всех этапов дешифрирования снимков с помощью специальных устройств, позволяющих повысить производительность и облегчить труд человека. Различают разновидности машинного способа: фотоэлектронный микрофотометрический, пространственной фильтрации и комбинированный. Изображение на аэрокосмических снимках зависит от яркости объектов местности и состоит из участков с различной оптической плотностью. Яркостные различия объектов, зафиксированных на фотоснимках, воспроизводятся в виде разности их оптических плотностей, которые можно измерить и выразить количественно.

Измерив оптическую плотность деталей изображения, и зная, значения коэффициентов яркости соответствующих объектов, можно классифицировать эти объекты по однородным классам. Такой способ дешифрирования называется микрофотометрическим. Он основан на установлении и использовании корреляционных связей между свойствами объектов и статистическими характеристиками их фотоизображений, в числе которых: фотометрические (средняя плотность, дисперсия, корреляционные функции оптической плотности), геометрические (средние размеры, кривизна, частота пересечений контурных линий) и ряд других. Измерение плотностей изображения может быть выполнено как визуально, так и с помощью приборов. Визуальная оценка плотностей выполняется по специальной шкале черно-белых то- Кузнецова И. А. 8 нов, состоящей из 7–10 ступеней. Точность такой оценки ± 10 %, и зависит она от индивидуальных способностей специалиста. Для измерения оптических плотностей используются денситометры и фотометры различных конструкций. Принцип работы этих измерительных приборов состоит в том, что луч от источника света проходит через проявленный слой, попадает на фотоумножитель (ФЭУ), где возникает фототок, энергия которого зависит от величины оптической плотности. Силу тока можно отсчитать по шкале прибора, градуированной в единицах оптической плотности. При измерении световой луч пробегает (строка за строкой) по всей площади снимка (непрерывное измерение) или просвечивает отдельные участки (дискретное измерение). Так как световой луч имеет некоторую толщину, то прибором будет измеряться оптическая плотность не идеальной точки проявленного слоя, а небольшого участка, в пределы которого могут попасть детали местности с различными яркостями. Поэтому результат измерения всегда будет осредненной величиной. Для целей дешифрирования удобно использовать денситометры с микроскопической оптикой – микрофотометры, которые позволяют измерять оптические плотности малых участков и деталей изображения. Они подразделяются на не регистрирующие (для дискретных измерений) и регистрирующие.

Причем, регистрирующий микрофотометр обеспечивает непрерывные измерения по профилям с представлением результатов измерений в виде графиков регистрограмм. Фотоэлектронный способ дешифрирования снимков в целом аналогичен микрофотометрическому, вместе с тем, есть и отличие: информация считывается одновременно с некоторой площади изображения и параллельно обрабатывается. Способ пространственной фильтрации основан на прямом и обратном преобразовании Фурье и корреляционных связях между свойствами объектов и спектрами пространственных частот их фотоизображений. Комбинированный способ дешифрирования снимков предусматривает связь оператора-дешифровщика с автоматизированной Дешифрирование аэрокосмических снимков 9 системой, которая должна давать максимум сведений, необходимых человеку для принятия решения по распознаванию. Внешний вид поверхности естественных объектов характеризуется структурой изображения. Ее постоянство обусловливается единством образующих элементов (кроны деревьев, трава и т. д.) и естественной генерализацией, выполняемой фотографирующей системой. Объекты искусственного происхождения отличаются специфическими, часто стандартными формами, постоянством состава, типовыми размерами и четко проявляющейся взаимосвязью с окружающей средой.

Наримановский район расположен в юго-западной части Прикаспийской низменности с сильным выступом.

Территория района, в основном, расположена в Правобережной степи ниже уровня мирового океана за исключением некоторых Бэровских бугров, в зоне западных подстепных ильменей (ЗПИ), незначительная часть территории располагается в вершине дельты и в южной части Волго-Ахтубинской поймы.

Общая протяженность границы района свыше 400 км. Площадь района 6,1 тыс.кв.км. Плотность населения составляет 7,1 чел. на 1 кв.км.

Наримановский район находится в зоне пустынных степных почв. Почвенные условия приведены в разрезе четырёх зон: поймы, дельты, степи и зона западных подстепных ильменей.

Район располагает ценными охотничьими угодьями, где добывают пушного зверя: ондатру, лисицу, енотовидную собаку, зайца, а также ведётся любительская охота на водоплавающую птицу – утку, гуся, кулика.

Территория района перспективна для рекреационного освоения (отдых населения), как кратковременного, так и долговременного стационарного, бальнеолечения, а так же разработки сапропеля.

Водные ресурсы: Общая площадь земель водного фонда составляет 30987 га. Крупные реки, протекающие по территории района (р.Волга и р. Бузан) и имеющие судоходное значение, занимают площадь 10255 га. Остальную часть занимают воды промыслового значения, в том числе под реками 9123 га, под озёрами, ериками и ильменями 7048 га, под водохранилищами и прудами 1 га, под внутренними межхозяйственными оросительными каналами 4560 га.

На территории района расположено более 100 озёр. Наиболее крупные из них, имеющие площадь водного зеркала от 100 га и более: Юсалчан (350 га) ; Шушай-2 (350 га); Курченское (200 га); Хаматы (505 га); Хайта (272 га); Утусун (320 га); Бешкуль (200 га). Глубина этих озёр колеблется от 1,5 м до 3 м.

Минерально-сырьевой комплекс: В Наримановском районе имеются запасы выявленных и разведанных месторождений полезных ископаемых: строительного песка, глины, нефти, соли, источники минеральной воды, залежи лечебной грязи.

На карте, можно увидеть, дороги, которые потягиваются попрек карты. Также, можно увидеть, луговую растительность, которая располагается небольшими ареалами в переделах всей карты. На юго-востоке изображения, можно увидеть, водные объекты - это ильменя

Западные подстепные ильмени - система пресных и солёных озёр в западной части дельты Волги в Астраханской области и Калмыкии. Западные подстепные ильмени, расположены в пределах западной ильменно-бугровой равнины. Рельеф этой равнины сформировался под действием трансгрессий Каспийского моря.

Место расположение:

Астраханская область. Угодье начинается от пригородной зоны г.Астрахань. От долины Волги в районе г. Астрахань граница водно-болотного угодья уходит на запад, а затем на юг, по природной границе водоёмов и перехода ландшафта в полупустыню и выходит к побережью Каспийского моря. На западе и юге в угодье входят пограничные районы Калмыкии. Восточной границей угодья является побережье долины Волги.

Растительных покров в западно-подстепных ильменях представлен несколькими видами: прутняково-белополынных, житняково-мятликово-белополынных, солянок и лохом узколистным.

5.Схема дешифрирования (снимка Desert_04_L5169028_02820090620_MTL)

Визуальный метод дешифрирования, прямые и косвенные признаки дешифрирования.

Материалы, используемые при визуальном дешифрировании

Понятие о дешифрировании снимков. Классификация дешифрирования.

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

В состав сведений входят, например, определение пространственного положения объектов, их качественных и количественных характеристик, выяснение границ простирания изучаемых процессов и данные о их динамике и многое другое. В задачи дешифрирования входит также получение из иных источников информации, которая не может быть считана непосредственно со снимков, например сведений о наличии, положении и свойствах неотобразившихся объектов, названий населенных пунктов, рек, урочищ. Такими источниками могут служить материалы ранее выполненного дешифрирования, планы, карты, вспомогательные снимки, справочная литература, непосредственно местность.Результаты визуального дешифрирования фиксируются условными знаками на дешифрируемом изображении, машинного - тоновыми, цветовыми, знаковыми или иными условными обозначениями.

Другое определение дешифрирования:

Дешифрирование снимков (интерпретация)- процесс распознавания объектов местномти по фотографическому изображению и выявление их содержания с обозначением условными знаками качественных и количественных характеристик.

В зависимости от содержания дешифрирование делят на:

Общегеографическое

специальное (тематическое, отраслевое ).

Общегеографическое дешифрирование включает две разновидности:

Топографическое дешифрирование -производится для обнаружения, распознавания и получения характеристик объектов, которые должны быть изображены на топографических картах.Оно является одним из основ процессов технологической схемы обновления и создания карт.

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

Специальное (тематическое, отраслевое) дешифрирование производится для решения ведомственных задач по определению характеристик отдельных совокупностей объектов. Разновидностей тематического дешифрирования очень много. сельскохозяйственное, лесохозяйственное. геологическое, почвенное, геоботаническое и др. и другого ведомственного назначения. Если конечной задачей специального дешифрирования является составление тематических карт, например сельскохозяйственных, почвенных или геоботанических, то. при отсутствии подходящей топографической основы, специальное дешифрирование сопровождается топографическим.

Основой методической классификации дешифрирования на его современном уровне развития являются средства считывания и анализа видеоинформации. Исходя из этого, можно выделить следующие основные методы дешифрирования:

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

машинно- визуальный , в котором видеоинформация предварительно преобразуется специализированными или универсальными интерпретационными машинам с целью облегчения последующего визуального анализа полученною изображения:

автоматизированный (диалоговый), в котором считывание со снимков и анализ. или непосредственный анализ построчно записанной видеоинформации, выполняются специализированными пли универсальными интерпретационными машинами при активном >части оператора:

автоматический (машинный), в котором дешифрирование полностью выполняется интерпретационными машинами. Человек определяет задачи и задает программу обработки и видеоинформации.

Во всех методах можно выделить низшие уровни классификации - способы и варианты способов.

Принципиальная схема дешифровочного процесса в любом методе остается неизменной - распознавание выполняется путем сопоставления и определения степени близости некоторого набора признаков дешифрируемою объекта с соответствующими эталонными признаками, находящимися в памяти человека или машины. Процессу распознавания при этом предшествует процесс обучения (или самообучения), при котором определяется перечень подлежащих дешифрированию объектов, отбирается совокупность их признаков и устанавливается допустимая степень их различия.

При недостаточном объеме априорной информации о классах объектов и их признаках человек и машина может поделить изобразившиеся объекты по близости некоторых признаков на однородные группы - кластеры, содержание которых определяется затем человеком или машиной с помощью дополнительных данных.

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

Природные объекты, изображающиеся на снимках могут опознаваться и интерпретироваться дешифровщиком по их свойствам, которые находят отражение в дешифровочных признаках этих объектов. все дешифровочные признаки можно разделить на две группы: прямые дешифровочные признаки и косвенные.

К прямым признакам относят те свойства и характеристики объектов, которые непосредственно отображаются на снимках и могут восприниматься визуально или с использованием технических средств.

К прямым дешифровочным признака м относят форму и размеры изображения объектов в плане и по высоте, общий (интегральный) тон черно-белого или цвета цветного (спектрозонального) изображений, текстуру изображения.

Форма в большинстве случаев является достаточным признаком для разделения объектов природного и антропогенного происхождения. Объекты, созданные человеком, как правило, отличаются правильностью конфигурации. Так, например, любые здания и сооружения имеют правильные геометрические формы. То же можно сказать о каналах, шоссейных и железных дорогах, парках и скверах, пахотных и культурных кормовых угодьях и других объектах. Форма объектов используется иногда как косвенный признак для определения характеристик других объектов.

Размеры дешифрируемых объектов в большинстве случаев оцениваются относительно. Об относительной высоте объектов судят непосредственно по их изображению на краях снимков, полученных с помощью широкоугольных съемочных систем. О размерах, а также и о форме по высоте можно судить по падающим от объектов теням. Разумеется, что площадка, на которую падает тень, должна быть горизонтальной.

Размеры изображения объектов так же как и форма, искажаются вследствие влияния рельефа местности и специфики используемой в съемочной системе проекции.

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

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

Таблица 1Количественные характеристики плотности изображения

С помощью компьютеров возможно различать до 225 уровней серого тона по снимкам и пленкам. Кроме этого, эти уровни, в зависимости от поставленной задачи, можно группировать по определенным ступеням с их количественными характеристиками. Существенное влияние на тон фотоизображения оказывают фактурные свойства объектов, от которых зависит распределение отраженного от поверхности объекта света в пространство.

Оптическая плотность служит кодом, который передает свойства объектов.. Совершенно различные по цвету объекты могут отобразиться на черно-белом фотоснимке или телевизионном изображении одинаковым тоном. Учитывая нестабильность показателя, при дешифрировании фототон оценивают только в сочетании с другими дешифровочными признаками (например, структурой). Тем не менее именно фототон выступает как основной дешифровочный признак, формирующий очерта­ния границ, размеры и структуру изображения объекта.

Тон может быть достаточно информативным признаком при правильно выбранных элементах съемочной системы и условиях съемки.

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

Цвет изображения является спектральной характеристикой и определяет энергию светового потока.. Цветоваягамма изображений является существенным признаком дешифрирования. Этот признак следует рассматривать в двух аспектах. В первом случае, когда изображение на воздушных и космических снимках формируется в цветах, близких к естественным цветам (цветные снимки), распознавание и классификация объектов местности не вызывает особых затруднений. В данном случае учитываются такие характеристики цвета, как его светлотаи насыщенность, а также различные оттенки одного и того же цвета. В другом случае цветное изображение формируется в произвольных цветах (псевдоцветах), как это имеет место при спектрозональной съёмке. Смысл этого сознательного искажения цветовой гаммы натуры на изображении состоит в том, что на снимках наблюдатель легче воспринимает цветовые контрасты деталей изображения, поэтому цветные воздушные и космические снимки обладают более высокой дешифрируемостью, чем черно-белые. Наи­луч­шие результаты получают при дешифрировании спектро­зональных аэро­снимков с более высоким цвето­вым контрастом

Объекты местно­сти	Цвет (тон) изображения на аэроснимках
черно-белых	цветных	спектрозональных
Лес сосновый	светло-серый	темно-зеленый	темно-пурпурный
Лес еловый	серый	зеленый	коричневато-пурпур­ный
Лес лиственный	яркий светло-серый	светло-зеленый	синевато- и зеленовато-пурпур­ный
Лес дубовый	серый	зеленый	зеленовато-голубой с оттенками
Лес березовый	светло-серый	зеленый
Лес осиновый	яркий светло-се­рый	светло-зеленый
Кустарник лист­венный	серый	зеленый	зеленовато-синий
Травянистая рас­ти­тельность	серый	зеленый	серовато-голубой, светло-пурпурный
Полевые техни­че­ские культуры	серый с оттен­ками	зеленый с от­тен­ками	голубой, кирпичный, виш­невый, пурпурный
Закрепленные пески	серый	серовато-жел­тый	пурпурный
Постройки	серый с оттенками	светло-красный, светло-серый, зеленый	однообразно пурпур­ный
Дороги с покрытиями	серый	светло-серый	пурпурный

Цвета спектрозонального аэроснимка менее стабильны, чем цветного снимка в естественных цветах. При необходимости они могут быть значительно изменены с помощью светофильтров.

Существует особый приём при дешифрировании, когда цвет на изображениях используется для кодирования деталей изображения, имеющих одинаковую оптическую плотность. Этот метод широко используется при дешифрировании зональных снимков, полученных в результате многозональных съёмок. Он весьма эффективен при проведении ландшафтного дешифрирования. В этом случае отдельные элементарные ландшафтные единицы можно закодировать каким-либо цветом, исходя из их родственных признаков и свойств.

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

Существует несколько способов определения высоты объекта по падающей тени:

где l - длина тени объекта на аэроснимке;

m - знаменатель масштаба снимка;

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

где b₁ - длина тени объекта на аэроснимке;

h₂ - высота известного объекта на аэроснимке;

b₂ - длина тени на аэроснимке известного объекта

По форме падающей тени можно распознавать как искусственные объекты (постройки, столбы, пункты триангуляции), так и естественные объекты. Падающие тени в качестве признаков дешифрирования широко используются при изучении растительности. .Падающие тени отображают вытянутую форму силуэта объ­екта. Это свойство используют при дешифрировании изгородей, телеграфных столбов, водонапор­ных и силосных башен, наружных зна­ков пунктов геодезической сети, отдельных деревьев, а также резко выра­женных форм рельефа (обрывов, промоин и пр.). При этом следует иметь в виду, что на размер тени оказывает влияние рельеф местности.Для каждой породы характерна своя специфическая форма кроны, что находит отражение в её тени и позволяет определить её видовой состав. Например, форма падающей тени ели напоминает остроугольный треугольник, тогда как у сосны она овальная. Однако следует помнить, что тень - весьма динамичный дешифровочный признак (изменяется в течение суток). Она может превышать размер объекта при низком положении Солнца над горизонтом

Текстура (структура изображения) - характер распределения оптической плотности по полю изображения объекта. Структура изображения – наиболее устойчивый прямой дешифровочный признак, практически не зависящий от условий съемки. Структура представляет собой сложный признак, объединяющий неко­то­рые другие прямые дешифровочные признаки (форму, тон, размер, тень) компактной группы однородных и разнородных деталей изображения местности на снимке. Повторяемость, размещение и количество этих деталей приводят к выявлению новых свойств и способствуют повышению достоверности дешифрирования. Важность этого признака повышается с уменьшением масштаба снимка. Например, текстура массива леса образуется изображением на снимках крон отдельных деревьев, а при высоком разрешении съемочной системы - изображением также элементов крон - ветвей или даже листьев; текстура чистой пашни формируется отображением пахотных борозд или отдельных комьев.

Имеется достаточно большое число структур, образованных сочетаниями точек, площадей, узких полос различной формы, ширины и длины. Некоторые из них рассмотрены ниже.

Зернистая структура характерна для изображения лесов. Рисунок создается серыми пятнами округлой формы (кронами деревьев) на более темном фоне, создаваемом затененными промежутками между деревьями. Аналогичную 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 является следствием параллельного расположения борозд.

Мелкозернистая структура характерна для изображения кустарников различных пород.

Мозаичная структура образуется растительностью или почвенным покровом неодинаковой влажности и характерна для беспорядочно расположенных участков различного тона, размеров и форм. Аналогичная структура, создаваемая чередованием прямоугольников различ­ного раз­мера и плотности, характерна для изображения приуса­дебных участ­ков,

Пятнистая структура характерна для изображений садов и болот.

Квадратная структура характерна для некоторых типов лесных болот и населенных пунктов городского типа. Она образуется сочетанием участков леса, разделенных светлыми полосами болота, и читается как сочетания площадей однородного тона. Такую же структуру создают изображения многоэтажных зданий (относительно крупные прямоугольники) и элементов внутриквартальной за­стройки в насе­ленных пунктах.

По мере уменьшения масштаба текстура создается более крупными элементами местности, например отдельными полями пашни.. Текстура относится к наиболее информативным признакам. Именно по текстуре человек безошибочно опознает леса, сады, населенные пункты и многие другие объекты. Для перечисленных объектов текстура сравнительно устойчива во времени.

Косвенные признаки можно разделить на три основные группы. природные, антропогенные и природно-антропогенные. Косвенные дешифровочные признаки достаточно устойчивы, и за­висят от масштаба в меньшей степени.

К природным относятся взаимосвязи и взаимообусловленности объектов и явлений в природе. Их называют также ландшафтными . Такими признаками могут быть, например, зависимость вида растительного покрова от типа почвы, ее засоленности и увлажненности или связь рельефа с геологическим строением местности и их совместная роль в почвообразовательном процессе.

С помощью антропогенных косвенных признаков опознают объекты, созданные человеком. При этом используются функциональные связи между объектами, их положение в общем комплексе сооружений, зональная специфика организации территории, коммуникационное обеспечение объектов. Например, животноводческая ферма сельскохозяйственного предприятия может быть опознана по совокупности основных и вспомогательных построек, внутренней планировке территории, интенсивно выбитым прогонам, положению дешифрируемого комплекса сооружений относительно жилой зоны, характеру дорожной сети. Аналогично ремонтные мастерские опознаются по изображению расположенных на территории машин, конный завод надежно опознается по примыкающему к его территории манежу. При этом, каждое из сооружений комплекса отдельно, вне связи с прочими, не дешифрируется. . Например, соединяющая населенные пункты светлая извилистая ли­ния почти наверняка является изображением проселочной дороги; с той же вероятностью теряющиеся в лесу или в поле светлые извилистые линии – полевые или лесные дороги; постройка вблизи пересечения светлой извилистой полосы (грунтовой дороги) с железной до­ро­гой свидетельствует о наличии здесь переезда; обрывающаяся на берегу реки дорога и ее продолжение на другом берегу указывает на на­личие брода или парома; группа построек вблизи многократно раз­ветвляющейся железной до­роги подсказывает о наличии железнодо­рожной станции. Ло­гический анализ прямых и кос­венных дешифровочных при­знаков значи­тельно повышает достоверность дешифриро­ва­ния.

К природно-антропогенным косвенным признакам относятся, зависимость хозяйственной деятельности человека от определенных природных условий, проявление свойств природных объектов в деятельности человека и другое. Например, по размещению некоторых видов культур можно составить определенное суждение о свойствах почв, их увлажненности, по изменению влажности поверхности в местах расположения дрен дешифрируют элементы закрытой осушительной системы. Объекты, используемые при опознавании и определении характеристик недешифрующихся непосредственно объектов, называются индикаторами, а дешифрирование - индикационным. Такое дешифрирование может быть многоэтапным, когда непосредственные индикаторы дешифрируемых объектов опознаются с помощью вспомогательных индикаторов. Приемами индикационного дешифрирования решаются задачи по обнаружению и определению характеристик неотобразившихся на снимках объектов. Важнейшими индикаторами различных явлений при косвенном дешифрировании служат растительность, рельеф и гидрография.

Растительность является хорошим индикатором почв, четвертичных отложений, увлажнённости почвогрунтов и т.д. При дешифрировании могут использоваться следующие индикационные признаки растительности:

Морфологические признаки позволяют различать на аэрокосмических снимках древесную, кустарниковую и луговую растительность.

Флористические (видовые) признаки позволяют дешифрировать видовой состав, например, сосновые насаждения приурочены к песчаным автоморфным почвам, черноольховые – к дерново-глеевым почвам.

Физиологические признаки основаны на связи гидрогеологических и геохимических условий места произрастания с химическими свойствами пород. Например, на известняках лишайники имеют оранжевый цвет, а на гранитах - жёлтый.

Фенологические признаки базируются на различиях в ритмах развития растительности. Особенно это хорошо проявляется осенью у лиственных пород растительности в изменении окраски листьев. На цветных аэрокосмических снимках хорошо различается видовой состав растительности, который подчёркивает условия произрастания.

Фитоценотические признаки позволяют дешифрировать типы лесной растительности и ассоциации луговой растительности, которые приурочены к определённым условиям произрастания. Например, сосняки-лишайники произрастают на повышенных элементах рельефа с автоморфными рыхло-песчаными почвами, сосняки долгомошники приурочены к пониженным элементам рельефа и дерново-подзолисто-заболоченным почвам.

Рельеф является одним из важнейших индикаторов. Связь рельефа с другими компонентами природных комплексов, его большая роль в формировании внешнего облика ландшафтов и возможность непосредственного дешифрирования позволяют использовать рельеф как индикатор самых разнообразных природных объектов и их свойств. Такими индикаторами могут быть следующие морфометрические и морфологические особенности рельефа: а) абсолютные высоты и амплитуды колебаний высот на данном участке; б) общая расчленённость рельефа и углы наклона склонов; в) ориентировка отдельных форм рельефа и экспозиция склонов (солярная, ветровая), которые вместе с абсолютными высотами определяют климатические условия и водный режим на данной территории; г) связь рельефа с геологией; д) генезис рельефа, его возраст и современная динамика и др.

Гидрография является важным индикатором физико-географических и геологических условий. Тесная связь структуры и густоты гидрографической сети (озёр, рек и болот) с геологией и рельефом позволяет использовать аэрофоторисунок, особенно речной сети, как прямой ландшафтный признак при анализе местности в геоморфологическом, геологическом и палеографическом отношениях.

Дешифровочные признаки обычно используются совокупно, без подразделения их на какие-либо группы. Изображение на дешифрируемом участке обычно воспринимается человеком как единое целое - модель местности. На основе анализа модели создаемся предварительная гипотеза о сути объекта (явления) и его свойствах. Правильность гипотезы подтверждается или отвергаемся (иногда многократно) с помощью дополнительных признаков.

5. Информационные свойства снимков с точки зрения визуального дешифрирования

Для оценки информационных свойств снимка используют две характеристики:

1. информативность;

2. . дешифрируемость.

Информативность - экспертная оценка потенциальной возможности получения с данных снимков необходимых сведений об объектах. Подбор количественного критерия для оценки информативности снимка невозможен. информативность обычно оценивается словесно: высокая информативность,недостаточная информативность и т. д. В зависимости от целей дешифрирования (решаемых задач) одни и те же снимки могут признаны высокоинформативными и недостаточно информативными.

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.

Для определения максимального количества информации введено понятие «полная информация», под которой следует понимать ту информацию, которую в каждом конкретном случае можно извлечь из снимков, полученных при оптимальных технических и погодных условиях съемки, а также масштабе. Однако часто используются снимки, обладающие свойствами, отличными от оптимальных. Содержащееся в них количество информации в общем случае меньше полной информации и составляет оперативную информацию. В оперативную информацию входят те из необходимых сведений, которые можно рассчитывать: полу чить путем дешифрирования данных снимков. Однако извлеченная информация почти всегда меньше оперативной из-за ошибок дешифрирования. Ошибки при дешифрировании объектов могут возникать по следующим причинам: при дешифрировании слабоконтрастных объектов; ложное опознавание объектов из-за совпадения дешифровочных признаков (например, известняки и снежники). Однако часто дешифровщик сталкивается с помехами и шумом, которые не представляют ценности для исследователя. К помехам можно отнести наличие бликов, а также изображение на снимках толщи атмосферы, которая в виде дымки накладывается на изображение, или таких атмосферных явлений, как туман, пыльные бури и др. 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 ценилась. 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.

Дешифрируемость аэрокосмических снимков - это сумма их свойств, определяющих количество информации, которую можно получить путем дешифрирования снимков для решения данной задачи.Известно, что одни и те же снимки обладают разной дешифрируемостью по отношению к разным объектам и задачам. задачи. Количественно ее можно выразить через отношение оперативной информации (I 0), содержащейся в данных снимках, и Iп полной информации:

Однако часто для определения дешифрируемости снимков используется относительная дешифрируемость, которая характеризуется через отношение полезной информации (I), которую несет аэроснимок, к полной информации, которая может быть получена по аэроснимку:

Величина Dc называется коэффициентом дешифрируемости. Понятие «полная информация» может быть истолковано по-разному, в соответствии с этим относительная дешифрируемость может характеризовать различные свойства аэроснимков. Если за полную информацию принять максимальную информационную емкость аэроснимков, то коэффициент дешифрируемости будет показывать загруженность аэроснимков бесполезными сведениями, иными словами «уровень шума

По этой же формуле (Dc = I / Imax) может быть вычислена и относительная дешифрируемость отдельных объектов. При соответствующем подходе она позволяет сравнивать аэроснимки, снятые на различной пленке, отпечатанные на различной бумаге и т. д. Таким образом, через коэффициент дешифрируемости выражается ценность аэроснимка как источника информации.

Полнота дешифрирования может быть охарактеризована через отношение использованной (распознанной) полезной информации (I 1) ко всей полезной информации, содержащейся в данных

аэроснимках:

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

Под достоверностью дешифрирования следует понимать вероятность правильного опознавания или истолкования объектов. Она может оцениваться через отношение количества правильно распознанных объектов (n) к сумме всех распознанных объектов.

Дешифрируемость может быть улучшена путем увеличения изображения, изменения контраста, уменьшения смаза и других преобразований.

1. Какие виды аэрофотосъемки применяют в лесном хозяйстве?

2. Каковы причины искажения изображений на аэрофотосъемках и способы их устранения?

3. Какие виды дешифрирования Вы знаете?

4. В чем сущность разности продольных параллаксов?

5. Для каких целей закладывается таксационно -дешифрованная пробная площадь (ТДПП)?

6. Что такое дистанционные методы в изучении лесов?

1 . В связи с широким применением аэрофотосъемки во многих отраслях лесного дела имеют значение различные виды фотографирования земной поверхности с самолета.
Виды аэрофотосъемки отличаются рядом признаков.
Фотографирование земной поверхности с самолета может происходить при различных положениях главной оптической оси аэрофотоаппарата. В зависимости от этого признака существуют следующие виды аэрофотосъемки: горизонтальная, плановая и наклонная (перспективная) - рис.
Под горизонтальной подразумевается такая аэрофотосъемка, при которой главная оптическая ось аэрофотоаппарата занимает отвесное положение (α=0), плоскость негатива строго горизонтальна.
Если в момент фотографирования главная оптическая ось аэрофотоаппарата отклоняется от отвесной линии в среднем на 1-1,5°, но не более 3°, то такая аэрофотосъемка называется плановой.

Фотографирование же при наклонном положении главной оптической оси аэрофотоаппарата (α>3°) называется наклонной, или перспективной, аэрофотосъемкой. В том случае, когда на аэроснимке изображается естественный горизонт, аэрофотосъемка будет перспективной с горизонтом.
Кроме того, может быть планово-перспективная аэрофотосъемка, при которой по одному и тому же маршруту с помощью специальных аэрофотоаппаратов одновременно производятся плановые и перспективные аэроснимки.
В зависимости от характера покрытия местности аэроснимками аэрофотосъемка разделяется на одинарную, маршрутную и многомаршрутную, или аэрофотосъемку площади.
Oдинapнaя аэpoфoтocъeмкa представляет собой фотографирование отдельных объектов местности (например, гари, ветровала, склада древесины, участка леса, сплава и др.) одиночными аэроснимками. Такая аэрофотосъемка применяется при решении отдельных лесохозяйственных вопросов, при аэротаксации лесов и авиационной охране лесов от пожаров.
Маршрутной аэрофотосъемкой называется воздушное фотографирование полосы местности по определенному маршруту. В зависимости от объекта, подлежащего аэрофотосъемке, маршруты полетов могут быть прямолинейными (ряд кварталов леса), ломаными, или криволинейными (вдоль русла реки). При такой аэрофотосъемке между аэроснимками в маршруте осуществляется перекрытие, достигающее 56-60%. Оно называется продольным перекрытием.
Маршрутная аэрофотосъемка, состоящая из одного, двух или трех маршрутов, применяется для лесотранспортных, водномелиоративных и других работ, проводимых в пределах узкой полосы местности.
Многомаршрутная, или аэрофотосъемка площади, применяется в тех случаях, когда необходимо заснять лесной массив, занимающий значительную площадь. Производится она путем проложения ряда прямолинейных и параллельных между собой маршрутов аэроснимков, взаимноперекрывающихся. При данном виде аэрофотосъемки, помимо продольных перекрытий между аэроснимками в маршрутах, должно быть соблюдено и заданное перекрытие между аэроснимками соседних маршрутов полета, называемое поперечным перекрытием, Обычно оно составляет 30-40% (рис. 16).

В России ведущее место в картографировании страны, в том числе лесных массивов, заняла плановая аэрофотосъемка. Планово-перспективная аэрофотосъемка получила крайне ограниченное распространение, а перспективная аэрофотосъемка применяется для научных целей и для получения фотографии - панорамы местности.
По методу последующей фотограмметрической обработки аэроснимков и изготовления конечной продукции различаются три вида аэрофотосъемки: контурная, комбинированная и стереофотограмметрическая, или стереотопографическая.
Контурная аэрофотосъемка - это съемка, в результате которой получается контурный план местности.
Комбинированная аэрофотосъемка заключается в том, что контурный план местности создается путем использования материалов аэрофотосъемки, а рельеф изображается на нем горизонталями в результате полевых наземных топографогеодезических работ, преимущественно с применением мензульной съемки с использованием аэроснимков.
Стереофотограмметрическая, или стереотопографическая, съемка дает возможность получить топографический план местности на основании камеральной обработки аэроснимков при небольшом объеме геодезических работ.
Лётно-съемочный процесс для всех этих видов аэрофотосъемки в основном один и тот же, но стереофотограмметрическая съемка предъявляет специальные требования к оптике, юстировке аппарата и фиксированию элементов внешнего ориентирования.
Плановую аэрофотосъемку разделяют на крупномасштабную - при масштабе фотографирования крупнее 1:10000, среднемасштабную - при масштабе фотографирования от 1:10000 до 1:30000, мелкомасштабную-при масштабе фотографирования мельче 1:30000 (1:50000, 1:75000 и предельно до 1:100000).
Применение того или иного вида аэрофотосъемки в лесном деле зависит от назначения самой съемки и предъявляемых к ней требований. Аэроснимки, полученные в результате плановой, перспективной или других видов аэрофотосъемки в крупном или мелких масштабах, резко различаются по фотограмметрической обработке и использованию их для различных целей лесного хозяйства и лесной промышленности.
Фотограмметрическая обработка плановых аэроснимков наиболее проста в условиях равнинной местности. Здесь она заключается прежде всего в устранении искажений от несоблюдения вертикального положения главной оптической оси аэрофотоаппарата и от колебаний высоты полета.
Возможность использования плановых аэроснимков для таксации леса без предварительной и сложной фотограмметрической обработки (развертывания, трансформирования) является большим достоинством и позволяет сразу же после аэрофотосъемки применить их для полевых работ. В тех же случаях, когда для решения различных лесохозяйственных и лесоинженерных задач требуется составление более точных планов, создаются фотопланы с соблюдением потребной степени точности.
Основным недостатком плановой аэрофотосъемки считается меньшая производительность ее по сравнению с перспективной и планово-перспективной съемками. Но при современном со стоянии техники этот недостаток устраняется в связи с наличием широкоугольных объективов, применением увеличения фотоизображений и большого формата аэроснимков.
Аэроснимки наклонной аэрофотосъемки с перспективным изображением снятой местности имеют переменный масштаб, уменьшающийся от переднего плана к дальнему. При этом значительное уменьшение масштаба на дальнем плане вызывает резкое падение распознаваемости снимаемых объектов и таксационных показателей насаждений. Если на переднем плане деревья с кронами видны полностью, то по мере удаления от переднего плана к дальнему кроны деревьев все более налегают друг на друга и закрывают собой мелкие прогалины, речки, дороги, просеки и другие земные объекты.
При наклонной аэрофотосъемке в горной местности на аэроснимках получаются значительные искажения ситуации, появляются «мертвые» пространства, вследствие чего на них не фиксируется ряд важных деталей местности.
К числу основных недостатков наклонной аэрофотосъемки относится большая сложность их фотограмметрической обработки.
Заслуживает внимания так называемая щелевая аэрофотосъемка, разработанная в 1936 г. В.С. Семеновым. Схема двухщелевого аэрофотоаппарата системы Семенова приведена на рис. 17.

Сущность щелевой аэрофотосъемки заключается в непрерывном фотографировании полосы местности на движущуюся пленку сквозь узкую щель в фокальной плоскости камеры, расположенную перпендикулярно направлению полета. Щелевой аппарат затвора не имеет, объектив ею все время открыт. При щелевой аэрофотосъемке происходит непрерывное экспонирование пленки, поэтому контактный отпечаток имеет на рулонной бумаге вид сплошной ленты. Движение пленки синхронизировано с движением изображения, что и обусловливает резкость снимка.
Чаще всего щелевые аппараты делаются двухобъективными. Один из них, широкоугольный, дает мелкомасштабное изображение, другой - Крупномасштабное. С помощью этих аппаратов можно производить фотографирование с низкой высоты полета в облачные дни и в условиях сумерек, получать плановые аэроснимки одновременно в различных масштабах, выполнять стереоскопическую съемку одним объективом через обе щели и вести перспективную съемку под любым заданным углом. в частности, щелевая аэрофотосъемка под углом 45° применялась при изучении лесосырьевых баз в зимних условиях. Такая съемка названа аксонометрической. Это правильно только по отношению к середине ленты, так как изображения предметов в краевых частях получались под иными поперечными углами, непрерывно увеличивающимися от центра к краям аэроснимка. По этой причине измерительные свойства таких аэроснимков значительно хуже плановых. Кроме того, встречается полосатость (ребристость) изображения, возникающая за счет неполной синхронизации движения пленки с движением изображения.
Щелевая аэрофотосъемка имеет практическое значение для лесоустройства, различных лесоинженерных и лесохозяйственных целей.
За последние годы развитие получает двухмасштабная аэрофотосъемка. Такая аэрофотосъемка выполняется одновременно двумя аэрофотоаппаратами, в двух различных масштабах (мелком и крупном) при соотнощении 1:2. При лесоустройстве аэроснимки более мелкого масштаба используются для составления планово-картографических материалов, а аэроснимки более крупных масштабов служат для контурного дешифрирования, полевых работ, ориентирования на местности, таксационного и измерительного дешифрирования.
Применяемые для этой цели спаренные аэрофотоаппараты имеют различные фокусные расстояния и при наличии разных форматов аэроснимков (например, 18х18 см и 30x30 см) позволяют почти полностью покрыть снимаемую площадь аэроснимками двух масштабов. Для крупномасштабной аэрофотосъемки возможно уменьшение величины поперечного перекрытия (16-20%). так как такие аэроснимки фотограмметрической обработке не подвергаются.

2 . АЭРОФОТОСЪЁМКА, фотографирование земной поверхности с воздуха специальным фотоаппаратом (аэрофотоаппаратом, АФА), смонтированным на подвижном носителе (например, на самолёте, вертолёте, дирижабле). Широко применяется для картографирования, разведки местности (исследования природных ресурсов), экологического контроля, в археологии и др. Обычно аэрофотосъемку выполняют однообъективным АФА для покадровой фоторегистрации, который отличается от обычного фотоаппарата максимально полной автоматизацией съёмочного процесса, применением дистанционного управления и контроля, большим форматом кадра. Аэрофотосъемку осуществляют по определённому направлению (маршрутная аэрофотосъемка) или по площади (площадная аэрофотосъемка); диапазон длин волн от 380 до 1300 нм. На качество получаемых фотоснимков (помимо несовершенства съёмочной аппаратуры) оказывают влияние такие факторы, как рассеяние света в атмосфере, турбулентность атмосферы, термобарические условия, смещение оптического изображения относительно фотослоя в процессе экспонирования. Для уменьшения смещения изображения аэрофотосъемку выполняют с минимальными по длительности выдержками, а также используют оптическую или механическую компенсацию. При использовании оптических (зеркальных или клиновых) компенсаторов оптическое изображение смещается на фотослоев направлении, противоположном движению самолёта или другого носителя. При механической компенсации фотоплёнку перемещают в направлении смещения оптического изображения со скоростью, близкой к скорости носителя; экспонирование осуществляется через узкую щель, поэтому такие АФА называются щелевыми.

Изображение местности на снимке имеет искажения, основные из которых обусловлены непостоянством высоты фотографирования, рельефом местности, наклоном снимка, кривизной земной поверхности.

Различают плановую и перспективную аэрофотосъемку. При плановой аэрофотосъемке (наиболее распространена) оптическая ось фотообъектива перпендикулярна земной поверхности (при этом АФА занимает горизонтальное положение). Для сохранения положения АФА неизменным в течение всего времени съёмки его стабилизируют при помощи гироскопических устройств. Перспективная аэрофотосъемка осуществляется при наклонных (по отношению к земной поверхности) положениях оптической оси; применяется в основном для получения обзорно-поисковой информации. Незначительные перспективные искажения изображения на аэрофотоснимке исправляют посредством специальных приборов - фототрансформаторов. Аэрофотоснимки подвергают дешифрованию (распознаванию зафиксированных на них объектов) или фотограмметрической обработке. Для лучшего распознавания наземных объектов аэрофотосъемку нередко выполняют с помощью многообъективных АФА в различных участках оптического спектра (спектрозональная аэрофотосъемка). Для получения фотосхемы местности при съёмке обеспечивают взаимное перекрытие изображаемых участков на соседних фотоснимках. При перекрытии свыше 60% соседние фотоснимки образуют так называемые стереопары, позволяющие наблюдать стереоскопическое изображение местности. Для расширения полосы фоторегистрации используется панорамная аэрофотосъемка. Прямое панорамирование обеспечивается покачиванием объектива (или всего АФА) в плоскости, перпендикулярной направлению полёта; косвенное панорамирование - с помощью призменных или зеркальных систем, располагаемых перед объективом АФА. Масштаб фотоснимков m зависит от высоты фотографирования Н и фокусного расстояния объектива f: m=f/Н; соответственно различают крупномасштабные, среднемасштабные и мелкомасштабные (высотные) снимки.

3 .Топографическое дешифрирование является одним из основных процессов технологической схемы создания и обновления карт.

По данным профессора М.Д. Коншина, удельный вес стоимости топографического дешифрирования при съемках карт масштаба 1: 25 000 составляет около одной третьей, а при обновлении карт масштабов 1: 25 000 - 1: 100 000 - до половины стоимости их создания.

Топографическое дешифрирование фотоснимков производится с целью обнаружения, распознавания и получения характеристик объектов, которые должны быть изображены на составляемой или обновляемой топографической карте.

Ландшафтное дешифрирование аэрофотоснимков имеет целью региональное или типологическое районирование местности. Это имеет большое значение как для изучения поверхности Земли, так и для решения специальных технических задач, например, для планирования аэросъемки.

Отраслевое (специальное) дешифрирование производится различными организациями для решения ведомственных задач, отнесенных ко второй группе, и имеет много разновидностей.

Виды и разновидности дешифрирования аэрофотоснимков не являются какими-то резко отличными и не связанными друг с другом. Это, в частности, проявляется в единстве методов и способов выполнения работ, применяемых во всех видах дешифрирования.

Из принятой классификации видов дешифрирования для военных топографов наибольший интерес представляют две разновидности:

Топографическое дешифрирование;

Военное дешифрирование.

Топографическое дешифрирование фотоснимков - это обнаружение и распознавание, а также получение характеристик тех объектов, которые должны быть изображены на топографической карте.

Военное дешифрирование - это процесс обнаружения и распознавания военных объектов, а также определения тактических свойств местности по их фотографическим изображениям.

Результаты дешифрирования доводятся до войск в графической, цифровой или текстовой формах.

В зависимости от принципов организации работ и условий выполнения различают четыре метода дешифрирования аэрофотоснимков:

Полевое дешифрирование предусматривает выполнение работ непосредственно на местности. В результате полевого дешифрирования выявляются все объекты, которые необходимо нанести на топографическую карту, в том числе и не изобразившиеся на фотоснимке. Опознанные объекты и их характеристики вычерчиваются на фотоснимке в условных знаках.

Методы и способы дешифрирования

дешифрование снимок фотоизображение

Полевое дешифрирование аэрофотоснимков может быть полным и неполным.

При полном производится распознавание всех подробностей, подлежащих вскрытию (например, распознаются все элементы местности, изображаемые на топографической карте).

Неполное полевое дешифрирование обеспечивает распознавание только тех объектов, которые не могут быть надежно отдешифрированы камерально.

Полевой метод дешифрирования аэрофотоснимков применяется при:

Съемке и обновлении карт на районы, имеющие особо важное хозяйственное и оборонное значение;

Геодезических работах;

Полевой подготовке снимков;

Создании фотоснимков - эталонов дешифрирования на ключевые участки.

Недостатком полевого метода является его трудоемкость и значительные материальные затраты. Кроме того, полевое дешифрирование сложно в организационном отношении.

Камеральный метод дешифрирования фотоснимков предусматривает распознавание объектов и получение их характеристик без выхода в поле путем изучения свойств фотоизображений.

Основой для принятия решения при камеральном дешифрировании служат дешифровочные признаки объектов, определенным образом изобразившихся на снимке.

Камеральный метод дешифрирования аэрофотоснимков является в настоящее время основным во всех видах дешифрирования и используется при стереотопографическом методе аэрофототопографической съемки. Недостаток метода состоит в том, что он не может обеспечить 100%-ную полноту и достоверность полученной информации.

Аэровизуальный метод заключается в распознавании объектов с самолета или вертолета. Этот метод позволяет увеличить производительность и снизить стоимость работ в труднодоступных и малообжитых районах.

Например, стоимость аэровизуального дешифрирования в труднодоступных районах составляет около 40% от затрат, необходимых для выполнения полевого дешифрирования.

Вместе с тем, аэровизуальный метод дешифрирования требует специальной подготовки операторов по быстрому ориентированию и распознаванию объектов за сравнительно ограниченные сроки.

Комбинированный методпредусматривает сочетание камерального и полевого дешифрирования, причем, в поле или в полете выявляются и распознаются только те объекты или их характеристики, которые невозможно вскрыть камерально, то есть основная работа по дешифрированию выполняется в камеральных условиях.

Вопрос о том, должно ли камеральное дешифрирование предшествовать полевому (аэровизуальному) или наоборот, решается в зависимости от конкретных условий.

Во всех без исключения методах дешифрирования применяются три способа выполнения работ:

Визуальный;

Машинный (автоматический);

Комбинированный (человек и машина).

Визуальный способ дешифрирования снимков является основным. В дальнейшем, даже в случае развития машинного способа, он будет чаще применяться в полевом и аэровизуальном методах.

Восприятие и обработку информации снимка осуществляет глаз и мозг оператора дешифровщика. Если глаз не вооружен, говорят о непосредственном визуальном дешифрировании.

Однако, как правило, человек использует технические средства, расширяющие возможности глаза. В этом случае говорят об инструментальном визуальном дешифрировании.

Для успешного решения задач дешифрирования часто применяют снимки, на которых показан пример дешифрирования. Такие снимки носят название аэрофотоснимков - эталонов, а способ дешифрирования - визуальное дешифрирование по эталонам.

Машинный (автоматический) способ дешифрирования предусматривает выполнение всех этапов дешифрирования с помощью специальных устройств. Различают следующие разновидности машинного способа:

Микрофотометрический;

Фотоэлектронный;

Пространственной фильтрации.

Микрофотометрический способ дешифрирования аэрофотоснимков основан на установлении и использовании корреляционных связей между свойствами объектов и статистическими характеристиками их фотоизображений. Для этих целей пригодны фотометрические (средняя плотность, ее дисперсия, асимметрия и эксцесс, корреляционные функции оптической плотности и т. п.), геометрические (средние размеры, кривизна, частота пересечений контурных линий и т. д.) и другие характеристики фотоизображений.

Фотоэлектронный способ дешифрирования аэрофотоснимков аналогичен микрофотометрическому. Однако, в отличие от микрофотометрического способа, здесь информация считывается одновременно с некоторой площади изображения и обрабатывается параллельно.

Способ пространственной фильтрацииоснован на прямом и обратном преобразовании Фурье и корреляционных связях между свойствами объектов и спектрами пространственных частот их фотоизображений.

Комбинированный способ дешифрирования предусматривает тесную связь оператора - дешифровщика с автоматизированной системой, которая должна давать максимум сведений, необходимых человеку для принятия решения по распознаванию.

Вид и разновидность дешифрирования накладывает свой отпечаток на состав распознаваемых на снимке объектов, а также на свойства объектов.

Наиболее представительной является группа топографических объектов:

Гидрография;

Различные угодья;

Населенные пункты;

Дорожная сеть, линии ЛЭП;

Границы и т. п.

Разновидности тематического (отраслевого) дешифрирования направлены на изучение внутреннего содержания объектов.

«Происхождение» объекта определяет не только его внешний облик и положение, но и методику дешифрирования.

Объектам естественного происхождения характерны произвольность формы контура и отсутствие строгой упорядоченности в расположении. Внешний вид характеризуется структурой изображения.

Объектам искусственного происхождения характерны часто стандартные формы, постоянство состава, типовые размеры.

В зависимости от абсолютных значений и соотношений линейных размеров объекты делятся на три группы:

Компактные (имеют исключительно малые размеры);

Линейные (это те, у которых длина более чем в три раза превосходит ширину);

Площадные (имеют большие размеры).

В зависимости от состава и предназначения элементов объекта выделяются две группы:

Простые (одиночные);

Сложные (групповые).

Простой - это элемент сложного.

Сложный - это упорядоченная совокупность простых объектов, объединенная целевым назначением.

Объекты по-разному отражают падающую на них солнечную радиацию и поэтому разделяются по контрасту:

Малоконтрастные;

Контрастные;

Высококонтрастные.

Длительность существования объектов и их признаков делит объекты на динамичные и стационарные.

Динамичные объекты меняют свои свойства или вообще пропадают в сравнительно короткие сроки - часы, сутки, недели.

Стационарные - меняют свои характеристики, но в течение сезона, нескольких лет.

4. Пара горизонтальных снимков Р1и Р 2 , полученных с горизон­тального базиса B = S 1 S 2 , с осями абсцисс, лежащими на одной прямой (идеальный случай съемки) в позитивном варианте, показа­на на рисунке 5.1.

Рис. 5.1 - Изображение отвесной линии на паре снимков идеального случая съемки

Отвесная линия AD (на местности - столб, за­водская труба и т. п.) отобразилась на снимках отрезками а 1 d 2 и a 2 d 2 , направленными соответственно в точки о х и о 2 , так как точки надира n 1 и п 2 на горизонтальных снимках совмещаются с главны­ми точками. Точки а 1 и а 2 будут иметь равные ординаты У а 1 =У а 2 так как в идеальном случае съемки след сечения снимков базис­ной плоскостью будет параллелен общему направлению осей абс­цисс этих снимков. Аналогичное равенство будет справедливым для любой пары соответственных точек.

Разность ординат соответственных точек пары снимков назы­вают поперечным параллаксом точки Y1 – Y2 = qt (1)

Одна и та же пара снимков в различных ракурсах показана на рисунках 5.1 и 5.2.

Рис. 5.2- Координаты концов отвесной линии, изображенной на паре снимков

Из них видно, что абсциссы точек изображения изменяются в зависимости от высоты их положения относительно плоскости, принятой за начальную (плоскость Е). С увеличением геодезической отметки точки масштаб изображения элементов, лежащих в горизонтальной плоскости, проходящей че­рез эту точку, будет укрупняться. Следовательно, через абсциссы точек пары снимков можно получить информацию о высотах то­чек и, в частности, о рельефе местности.

Разность абсцисс пары соответственных точек на левом и пра­вом снимках называют продольным параллаксом точки

P = X1 – X2

5. Таксационно-дешифровочные пробные площади (ТДПП) закладывают с целью тренировки, изучения морфологической структуры полога насаждений, установления зависимостей между таксационными и дешифровочными показателями. Пробные площади подбираются в однородных по лесорастительным уловиям и таксационной характеристике участках, намеченных по АФС под стереоприборами. Пригодность этих участков окончательно выясняется на местности путем натурного осмотра насаждения.

Для удобства перечета и определения участия крон деревьев в пологе насаждения длинная сторона ТДПП намечается параллельно лу­чам солнца в момент аэрофотосъемки и она располагается по возмож­ности ближе к центру АФС. Ее опознают и привязывают в натуре г ясно заметным ориентирам.

При исследовательских работах на ТДПП проводится частичное или. сплошное картирование деревьев и проекций их крон. Для этого ТДПП разбивают на площадки размером 5 х 5 м (в древостоях I - III класса) или 10 х 10 м (в насаждениях старших возрастов). По уг­лам площадок ставят колышки размером 40 - 50 см с номерами площа­док.

Затем все деревья нумеруют и определяют их местоположения путем промеров между колышками по двум взаимно перпендикулярным направлениям (система координат). Определяют местоположение де­ревьев, которые находятся вне ТДПП, но кроны которых входят на ее территорию. Определив положение каждого дерева, измеряют его па­раметры: диаметр на высоте 1,3 м (d 1,3), диаметр кроны (Дк),вы­соту (h), высоту расположения наибольшего диаметра кроны (ЬДк), длину кроны (Lk) . (Рис. 1-3).

Затем устанавливают степень густоты и форму кроны в верти­кальном и горизонтальном разрезах по классификации Г.Г.Самойло- вича (рисАК-ЗД. По густоте кроны делят на три группы:

Густые (1) - при осмотре в натуре сбоку в кроне не более 25% просветов между ветвями;

Средней густоты (2) - количество просветов не более 50%;

Редкие (3) - просветы составляют более 50%.

Запись проводится в виде - "2 - IV (3) - 8” - (средней густоты, шаровидная, сфероидальная, неправильно эллипсовидная).

Диаметр крон правильной формы измеряют в направлениях С-Ю, В-3. Диаметр ассимметричных крон измеряют также и в направлениях СВ-ЮЗ, СЗ-ЮВ. Измерение следует проводить с помощью крономера или 2-х метровой рейки с точностью + - 0,1 м.

Местоположение деревьев и проекции крон зарисовывают на план (миллиметровка) пробной площади в масштабе - I: 100 или I: 200 (рис 3,6) .

При закладке ТДПП с частичным картированием деревьев отбива­ют ленту вдоль длинной стороны пробной площади. Если средний Дк менее 5 м, ширина ленты должна быть 5 м, при Дк более 5 м – отбивается лента шириной 10 м. Отграниченную ленту разбивают клетки размером 5x5 или 10 х 10 м. Все последующие операции на ленте выполняют вышеизложенным способом.

По результатам обмеров составляют профили древостоев (рис 3.7).

После картирования и составления профиля древостоя проводят сплошной перечет деревьев по ступеням толщины в зависимости от среднего диаметра древостоя:

До 6 см - по 1 см ступеням толщины;

От 6 до 16 см - по 2 см ступеням толщины;

От 16 и более - по 4 см ступеням толщины.

При перечете сырорастущие деревья подразделяются на деловые, полуделовые и дровяные. К деловым относятся деревья, длина дело­вой части которых не менее 6,5 м, и при высоте ствола до 18 м - не менее 1/3 высоты. К полуделовым относятся деревья, у которых длина деловой части составляет от 2 до 6,5 м. Дровяными считаются деревья с длиной деловой части менее 2,0 м.

Рисунок 1. Показатели формы и размера крон дерева.

Рисунок 2. Изменение формы крон по мере увеличения высоты до наибольшей ширины кроны при одной и той же ширине, длине и высоте дерева.

Рисунок 3. Измерение показателей формы и размера кроны дерева.

Рис 4. Классификация форм крон деревьев (в схематическом изображе­нии).

I. Конусовидные: I- узкоконусовидная (шиловидная); 2- узкопирамидальная; 3 - конусовидная; 4 - тупоконусовидная; 5 - ширококонусовиндная.

II. Эллипсовидные и цилиндрические: 1 - эллипсовидная; 2- овально-конусовидная (снизу); 3- конусовидно-овальная (снизу); 4- цилин­дрическая; 5 - неправильно-цилиндрическая.

III. Параболоидные (яйцевидные) и ромбовидные: / - параболоидная (яйцевидная); 2 - полукруглоовальная (обратно-яйцевидная); 3 - полу-кругло-длинновытянутая; 4 - ромбовидная.

IV. Шаровидные и сфероидальные: 1 - шаровидная; 2 - неправильно-округлая; 3 - сфероидальная (полушаровидная); 4 - широкоовальная.

V. Плосковершинные и куполообразные: I - плосковершинная; 2 - плосковершинно-узорчатая; 3 - плосковершинно-раскидистая (зонтич­ная); 4 - куполообразная.

VI. Неправильные: 1 - неправильнооднобоко-сжатая; 2 - неправильно-узорчато-однобокая; 3 - овально-однобокая, высокопосаженная.

VII. Узорчатые, раскидистые и плакучие: I-узорчатая; 2 - узорча­товысокопосаженная; 3 - плакучая.

VIII. Сложные: I - длинная рассеченно-узорчатая; 2 - многоствольная сложная форма; 3 - канделябровидная

Рисунок 5. Классификация форм проекций крон в плане (в схематическом изображении).

I. 1 – округлая; 2 – неправильно округлая; 3 – ассиметрично-ок­руглая; 4 – округло-вытянутая; 5 – округло-длнновытянутая.

II. 1 – эллипсовидная; 2 – расширенно-эллипсовидная; 3 – непра­вильно эллипсовидная; 4 – ассиметрично-выпукло-витянутая; 5 – выпукло-вытянутая (сжато-эллипсовидная).

III. Односторонне-сжатые и ненравильно-однобокосжатые:

1, 2, 4 – неправильные; 3 – ромбовидная; 5 – узорчатая.

Рисунок 6. План горизонтальной проекции полога насаждений (8С1Л1Б, 100 лет, полнота 1,0, сомкнутость 0,75, тип леса – сосняк разнотравный).

Рисунок 7. Схема профиля насаждения (8С1Л1Б, 100 лет, полнота 1,0, сомкнутость 0,75, тип леса – сосняк разнотравный).

В процессе перечета в каждой ступени толщины дополнительной чертой отмечают учетные деревья (5, 10, 15, 20).

При перечете в каждой ступени толщины учитываются деревья, видимые на АФС. К видимым относятся те деревья, у которых кроны освещены в момент аэросъемки и размеры освещенной части кроны больше разрешающей способности АФС (1,5 м и более при масштабе АФС 1: 15000).

В результате обработки такого перечета можно установить де- шифровочный состав и сомкнутость полога. Для этого по плану изме­ряют площадь проекций крон. Этот способ наиболее точный, но и трудоёмкий. Поэтому используют более простые способы определения сомкнутости полога, рис. 3.8.

Линейный способ.

По сторонам ТДПП протягивают мерную ленту, визируют начало и конец проекции кроны на этой линии и измеряют полученный отрезок. Соотношение сумм измеренных отрезков проекции крон к общей протя­женности ленты и есть величина сомкнутости полога. Общая длина линий должна быть не менее 200 м.

Точечный способ.

На ТДПП прокладывают параллельные линии и через определенный интервал останавливаются и визируют вверх в полог с помощью кро- номера или вехи. Подсчитывают отдельно число точек визирования на крону и между кронами. Точку, попавшую в край кроны, считают за 0,5. Отношения суммы точек, попавших в крону, к общему количеству точек и есть сомкнутость полога. Для обеспечения точности опреде­ления сомкнутости полога + - 5% требуется 250 - 300 измерений.

Возраст основного элемента леса определяют путем подсчета годичных слоев на кернах, взятых с помощью возрастного бурова у шести кернов или их подсчета у 3 - 5 модельных деревьев, срублен­ных вне ТДПП.

Для учета и характеристики подроста и подлеска на ТДПП равно­мерно закладываются не менее 5 площадок, составляющих в сумме 5% от ее площади.

Характеристика травяного и мохового покрова дается в целом для ТДПП с указанием видового состава, степени проективного пок­рытия и других данных.

Почвенный разрез описывается по генетическим горизонтам с указанием их мощности, цвета, механического состава, структуры, сложения, включений, новообразований, характера смены горизонтов.

Записи проводят в карточке ТДПП (приложение 1).

Обработка ТДПП проводится в следующем порядке:

При полекамеральной обработке полуделовые стволы делятся поровну между деловыми и дровяными;

По таблицам площадей сечений подсчитывается сумма площадей сечений по каждой ступени толщины с подразделением обшей суммы по составляющим элементам леса, в том числе для деревьев, видимых на АФС;

Путем деления сумм площадей сечений на соответствующее число стволов вычисляются площади сечений средних деревьев каждо­го элемента леса, в том числе для деревьев видимых на АФС;

По площади сечений средних деревьев определяют средний ди­аметр;

На миллиметровой бумаге составляются графики зависимостей: |

d 1,3 = f (h), d 1,3 = f (Дк), d 1,3 = f (НДк) , d 1,3 = f (Lk) ;

На графике высот от оси абсцисс по значению среднего диаметра восстанавливается перпендикуляр до пересечения с кривой высот и по числовому значению на оси ординат находятся средние h, Дк, НДк, Lk; (Рис. 9).

Относительная полнота определяется с точностью до 0,01 как отношение суммы площадей сечений на 1 га таксируемого древостоя к сумме площадей региональных стандартных таблиц. При смешении пород, резко отличающихся по своим биологическим свойствам, относительные полноты устанавливаются отдельно для каждого элемента леса и суммируются при определении общей полноты яруса;

Запас определяется по каждому элементу леса, в том числе для деревьев, видимых на АФС леса, путем набора запасов по ступеням толщины по объемным таблицам соответствующего разряда высот. Общий запас древостоя находится путем суммирования запасов элементов леса.

Для контроля запас рассчитывается по формулам:

1. М =∑ g . Н. f

2. М =∑ g . (Н + 3)С; где

∑ g - сумма площадей сечений;

Н - средняя высота;

f - видовое число;

С - коэффициент, для светолюбивых пород - 0,40; для теневыносливых - 0,42;

Коэффициенты состава вычисляются по соотношению запаса составляющих пород с точностью до 0,01 и последующим округлением до целых чисел;

Процент деловой древесины определяется с точностью до 0,1% отношением запаса деловой древесины к общему запасу.

6. В условиях возрастающего значения лесов для природы и об­щества, а также усиливающегося антропогенного воздействия на лесные ландшафты особенно остро встает задача рационального использования и воспроизводства лесных ресурсов и их полезных свойств. Как считает В.И. Сухих (1990), для успешного решения этой задачи прежде всего необходимы надежные, точные и опе­ративные данные о состоянии лесных угодий и существенных изменениях, происходящих в лесных экосистемах.

К наиболее известному способу оперативного получения ин­формации о статике и динамике крупных лесных массивов отно­сится широкое использование материалов аэрокосмических съе­мок и автоматизированных методов обработки и анализа посту­пающих данных.

Начало применения аэрометодов для изучения и картографи­рования лесов в бывшем СССР относится к 20-м годам, а с конца 70-х годов в производственную практику активно внедряются методы, предусматривающие проведение космических съемок.

Имеющиеся данные убедительно доказывают эффективность таких подходов к решению задач по изучению, картографирова­нию лесов и контролю за их состоянием. Это достигается при комплексном использовании материалов авиационных и косми­ческих съемок. При этом наиболее продуктивно аэрокосмическая информация может применяться при осуществлении специализи­рованного мониторинга.

Аэрокосмический мониторинг лесов следует рассматривать как совокупность дистанционных и наземных методов получения информации об их состоянии, основных экологических и ресурс­ных функциях (Сухих, 1990).

Сбор данных в рамках системы аэрокосмического мониторин­га лесов (AKMJI) проводится на различных уровнях. Первая (об­зорная) ступень наблюдений - дистанционное зондирование с автоматических и пилотируемых космических летательных аппа­ратов (КЛА), которое должно обеспечивать регулярный - не реже раза в год, а в отдельных случаях (например, для обнаружения лесных пожаров) даже 2-3 раза в сутки - контроль над всей тер­риторией лесфонда, который предполагает распознавание всех необходимых природных и антропогенных объектов, интерпре­тацию их свойств и комплексную оценку возможных экологиче­ских нарушений.

Основу дистанционного зондирования с КЛА применительно к задачам мониторинга лесов составляют космические многозо­нальные сканерные съемки высокого разрешения (10-50м). Они позволяют в сжатые сроки получать информацию о значительных территориях и одновременно выявлять важные изменения коли­чественных и качественных характеристик лесных ресурсов на относительно небольших площадях (до 1-10га).

При изучении и картографировании лесов, слежении за дина­микой лесных экосистем на ограниченных территориях (напри­мер, при контроле за выруокои лесной растительности в опреде­ленных районах) могут также использоваться космические фото­съемки (спектрозональные или многозональные) высокого раз­решения (5-20 к) и ИСЗ серии «Космос». Как показывают прове­денные исследования, весьма полезной оказывается и оперативно передаваемая по радио с долговременных орбитальных станций (ДОС) тематическая информация, собираемая космонавтами при осуществлении по заданиям с Земли инструментально-визуальных наблюдений за конкретными объектами и процессами.

Вторая ступень мониторинга лесов - авиационная (аэросъемки и аэровизуальные наблюдения), третья - наземные обследования. Указанные мероприятия проводятся только для сбора данных, отсутствующих в материалах дистанционного зондирования с KJIA. Задача ставится таким образом, чтобы аэрокосмические измерения обеспечивали получение основного объема информа­ции, а наземные обследования осуществлялись лишь при нехват­ке или низкой разрешающей способности данных дистанционно­го зондирования. Иными словами, в подобной ситу ации фактиче­ски применяется оптимизационная модель: минимум затрат труда и финансовых средств - максимум необходимой информации.

По данным В.И.Сухих, для решения ряда научно-практических проблем вполне достаточно космической информации, в других случаях дистанционное зондирование с KJIA осуществляется в комплексе с аэросъемками (масштаб 1:500 - 1:100000), а нередко дополнительно проводятся и наземные обследования. При вы­полнении некоторых видов работ, требующих детальной инфор­мации, первая (космическая) ступень наблюдений исключается, а используются данные, получаемые только аэро- и наземными ме­тодами.

Организация мониторинга лесов требует развития специаль­ной географической информационной системы (ГИС). Геоин­формационная система (ГИС) - автоматизированная система, ориентированная на решение проблем мониторинга окружающей среды, планирования и управления ресурсами и обеспечивающая ввод, хранение, доступ, анализ и вывод информации о Земле. Она включает в себя базы картографических, таксационных и других данных, согласованных во времени в пространстве и характери- зирующих лесной фонд в статике и динамике. Наличие баз дан­ных обеспечивает всесторонний анализ имеющихся материалов о лесном фонде и выдачу соответствующих сведений в картогра­фической, статической, текстовой или иной форме (на бумажных носителях или экране дисплея) для управления лесохозяйствен- ным производством, осуществления многоцелевого лесопользо­вания, решения задач охраны окружающей среды.

Для эффективного функционирования системы мониторинга лесов создаются банки данных различных уровней:

а) детальные (повыдельные), содержащие информацию по ка­ждому таксационному выделу, которая собирается при инвента­ризации лесных насаждений, в том числе картографические ма­териалы в масштабе лесоустроительных планшетов (в большин­стве районов России - 1:10000 - 1:25000, в северно-восточной части страны - 1:50000 - 1:100000);

б) локальные, содержащие генерализованную информацию для карт масштаба 1:200000 - 1:500000 (в картографии под термином «генерализация» понимается отбор главного, существенного и его целенаправленное обобщение, предполагающее отображение объектов на карте соответственно ее значению, тематике и мас­штабу в пределах нескольких относительно крупных выделов - лесных кварталов, урочищ и т.д.);

в) региональные, содержащие генерализованную информацию для карт масштаба 1:2500000 - 1:5000000.

Специальная ГИС предоставляет возможность посредством анализа материалов аэрокосмических съемок выявлять и фикси­ровать в базе данных различные изменения, происходящие в лес­ном фонде в результате антропогенных воздействий и экологиче­ских нарушений, пожаров, повреждения лесов насекомыми- вредителями, болезнями, ветровалами и т.п. Для решения указан­ной задачи предусмотрен ввод в базу данных всей картографиче­ской информации в единой системе координат, привязанной к топографической основе. Это позволяет переносить в автомати­зированном режиме на топографические карты границы лесного фонда, лесохозяйственных предприятий, лесничеств, кварталов, таксационных выделов, а соответствующие цифровые данные включать в единую общегосударственную ГИС.

Поскольку база общегосударственной ГИС содержит информа­цию всех землепользователей о геологическом строении, рельефе, водных объектах, почвах, растительности, дорожно-транспортной сети и т.д. (иными словами, цифровую модель территории страны), то лесохозяйственная информационная система может по запросам получать для своих нужд цифровую топографическую основу и необходимые сведения о состоянии окружающей среды.

В рамках аэрокосмического мониторинга лесов должны ре­шаться следующие главные задачи:

Изучение и картографирование лесных земель (обновление кадастра лесных ресурсов);

Охрана лесов от пожаров;

Оценка санитарно-лесопатологического состояния лесных экосистем;

Контроль за лесопользованием и другими видами хозяйст­венной деятельности;

Всесторонний учет различных изменений в лесном фонде, обусловленных естественными и антропогенными факторами.

Изучение лесных земель традиционно осуществляется в про­цессе лесоустройства, которое включает мероприятия по органи­зации территории (в частности, проведение границ, прокладка квартальных просек) и таксацию лесов на основе сочетания на­земных обследований с дешифрированием крупно- и среднемас- штабных аэрофотоснимков (1:10000 - 1:20000), а также создание лесных карт масштаба 1:10000 - 1:25000.

Лесоустройство обеспечивает получение необходимых сведе­ний о динамике лесного фонда. Вместе с тем, оно весьма трудо­емко и требует значительных производственных затрат. Хотя на территории бывшего СССР лесоустройство осуществляется еще с середины прошлого века и в настоящее время к этой работе при­влечено около 10000 человек, детальные и надежные данные име­ются менее чем о 60% общей площади лесного фонда (700 млн. га).

Задачи изучения лесного фонда и обновления накопленных данных успешно решаются средствами аэрокосмического мони­торинга на основе широкого использования материалов дистан­ционного зондирования и проведения постоянной инвентариза­ции лесных ресурсов в условиях функционирования совмещен­ных банков картографической и таксационной информации.

В северных, северо-восточных и других районах России, не охваченных лесоустройством (обследования лесов выполнялись здесь еще в 40-е - начале 50-х гг. упрощенными, недостаточно надежными аэровизуальными и аэротаксационными методами), изучение лесного фонда осуществляется с помощью фотостати­ческих методов инвентаризации, базирующихся на дешифриро­вании космических снимков.

При фотостатической инвентаризации удается получить пол­ный набор картографических, лесоучетных и иных материалов, использующихся при реализации мероприятий по охране лесов, организации и ведению лесного хозяйства, планированию лесоза­готовок и т.д. По уровню детализации и надежности указанные материалы обычно являются вполне адекватными для достиже­ния намеченных целей.

Космические снимки также успешно применяются при прове­дении повторных лесоустроительных работ в таежной зоне: по­ступление оперативной информации гарантирует постоянное об­новление картографических, лесоучетных и проектных материа­лов в соответствии с требованиями лесоустройства при значи­тельном сокращении затрат труда и финансовых средств.

Уточнение данных лесоустройства и инвентаризации лесных ресурсов в условиях функционирования совмещенных банков картографической и таксационной информации обеспечивается за счет своевременного анализа текущих изменений в лесном, фонде, выявленных путем дешифрирования аэрокосмических снимков высокого разрешения в сочетании с организацией ограни­ченных наземных обследований или аэровизуальных наблюдений.

В рамках аэрокосмического мониторинга лесов на основе ис­пользования данных дистанционного зондирования с KJIA можно решать и задачи составления серии сопряженных многоцелевых и тематических мелкомасштабных лесных карт, которые необхо­димы различным учреждениям и ведомствам для осуществления специальных прогнозных разработок, а также мероприятий по планированию и освоению территории лесного фонда.

Применение космических снимков и совмещенных банков картографической и таксационной информации позволяет уско­рить и автоматизировать процесс создания тематических карт, повысить их качество и, как следствие, снизить производствен­ные затраты лесоустроительных работ, особенно в малоизучен­ных и труднодоступных районах.

Охрана лесов от пожаров, причиняющих огромный ущерб биоценозам (в 2002 году доля погибших насаждений от лесных пожаров составила 288 тыс. га, или 85,4% от обшей площади по­гибших насаждений, а общая площадь погибших насаждений со­ставила 334,6 тыс. га) - одна из главных задач лесного хозяйства.

Традиционные методы охраны лесов от пожаров основывают­ся на авиационном и наземном патрулировании лесных массивов. В пожароопасный период организуется поиск очагов загорания, эффективность которого оставляет желать лучшего. Применение спутниковой информации позволяет намного повысить эффек­тивность мероприятий по охране лесов от пожаров. При этом наи­более значительные результаты могут быть достигнуты посредст­вом регулярных аэрокосмических съемок лесных территорий.

Для обеспечения эффективной охраны лесов от пожаров необ­ходима обширная информация о состоянии лесного фонда, в ча­стности, нужны карты лесных ландшафтов и информация о нали­чии в них горючих материалов, районировании территорий по степени пожарной опасности. В рамках аэрокосмического мони­торинга лесов подготовка подобных карт может осуществляться в процессе лесоустройства, создания и пополнения банков данных различных уровней.

По мнению специалистов, дистанционное зондирование целе­сообразно использовать прежде всего для решения трех ключе­вых лесопожарных задач:

Наблюдения за сходом снежного покрова, фенологическим состоянием лесов, общей, метеорологической обстановкой, влажно­стью горючих материалов и нарастанием степени пожарной опас­ности лесных территорий;

Обнаружение и оценка параметров лесных пожаров при любом состоянии атмосферы;

Прогнозирование распространения огня по элементам ландшафта и слежение за динамикой лесных пожаров.

Для решения указанных задач в Институте леса им. В.Н. Су­качева СО РАН создана и действует автоматизированная система «Прогноз», состоящая из трех подсистем: спутникового опера­тивного контроля, самолетного зондирования, наземного центра приема и обработки информации.

Спутниковые методы наблюдения применяются для оператив­ной оценки общей метеорологической и пожарной обстановки, обнаружения лесных пожаров и слежения за их динамикой.

Самолетное зондирование осуществляется в целях выявления очагов загорания и детальной оценки пожарной опасности (осо­бенно в условиях значительной облачности и задымления терри­тории), картографирования и диагностики лесных пожаров. Об­работанная аэрокосмическая информация, передаваемая в назем­ный центр по радиоканалам, анализируется с помощью ЭВМ; на основе полученных результатов составляются оперативные и долгосрочные прогнозы, производится расчет необходимых ма­териально-технических ресурсов для предупреждения и ликвида­ции пожаров. Соответствующие данные направляются затем ле- сохозяйственным органам для использования в практической деятельности.

В последние годы санитарно-лесопатологическое состояние многих лесных экосистем стремительно ухудшается. Ущерб, на­носимый лесам насекомыми-вредителями, сопоставим с потеря­ми от лесных пожаров. Значительное неблагоприятное влияние на лесные насаждения оказывают также ветровалы, буреломы, усиливающееся загрязнение атмосферы (кислотные дожди). По­этому к числу важнейших задач аэрокосмического мониторинга лесов относятся оперативный учет и прогнозирование массового размножения насекомых-вредителей, оценка степени поврежде­ния лесной растительности в результате выброса загрязняющих веществ в воздушный бассейн, выявление других негативных процессов, слежение за локализацией и ликвидацией потенци­ально опасных естественных и антропогенных воздействий на лесные ландшафты.

Одна из основных особенностей защиты таежных лесов от насе­комых вредителей - необходимость контроля за их численностью на огромных территориях. Институтом леса им. В.Н.Сукачева СО РАН разработан ландшафтно-ключевой дистанционный метод изучения наиболее опасного вредителя - сибирского шелкопряда. Данный метод предусматривает выделение ареалов, наиболее благоприятных по своим экологическим условиям для перехода популяций вредителя в фазу вспышки. Реконструкция динамики очагов насекомых в пределах системы природных комплексов (в сочетании с традиционными методами прогноза) позволяет осу­ществлять вероятностный контроль за численностью насекомых- вредителей и исключает внезапность их массового размножения.

Зоны повреждения древесной растительности в результате стихийных бедствий (ветровалы, буреломы) также приурочены к определенным типам лесных насаждений и экологическим усло­виям, а деградированные вследствие загрязнения атмосферы лес­ные массивы находятся обычно вблизи крупных городов и про­мышленных центров. Поэтому наличие в банке данных карт са- нитарно-лесопатологического состояния лесных экосистем, мест размножения насекомых-вредителей и прогнозных районов воз­можного развития неблагоприятных природно-антропогенных процессов позволяет с помощью целого ряда дистанционных и наземных методов своевременно обнаружить возникновение по­добных явлений и до минимума сократить ущерб, причиняемый лесным ландшафтам.

ЛИТЕРАТУРА

1. Малов А.Н., Законников Обработка деталей оптических приборов. Машиностроение, 2006. - 304 с.

2. Бардин А.Н. Сборник и юстировка оптических приборов. Высшая школа, 2005. - 325с.

3. Кривовяз Л.М., Пуряев Д.Т., Знаменская М.А. Практика оптической измерительной лаборатории. Машиностроение, 2004. - 333 с.

4. Аковецкий В. И. Дешифрирование снимков. - М: Недра, 1983. … Аэрокосмич. методы и обработка материалов съёмок, - М.: Газойл Пресс, 2003−352

5. Коровин Г. Н., Андреев Н. А. Авиационная охрана лесов. М.: Агропромиздат, 1988.

6.ВерещакаТ.В., Зверев А.Т., Сладкопевцев С.А., Судакова С.С., Визуальные методы дешифрирования, - М.: Недра, 1990

Сущность дешифрирования. Дешифрирование снимков как метод исследования территорий, акваторий, явлений основано на зависимости между свойствами объектов и характером их воспроизведения на снимках.

Дешифровочные свойства-это свойство объектов, нашедшие отражение на снимке и используемые для распознавания.

Дешифрировать снимок-это значит обнаружить, распознать, классифицировать и интерпретировать выявленный объект или явление

Дешифрирование-это процесс распознавания:объектов, их свойств, взаимосвязей по их изображениям на снимке. Это и метод изучения и исследования объектов, явлений и процессов на земной поверхности, который заключается в распознавании объектов по их признакам, определении характеристик, установлении взаимосвязей с другими объектами.

2.Роль и значение дешифрирования при создании и обновлении топографических карт.

Процесс дешифрирования при составление и обновление топографических карт рассматривается на широкой географической основе с учетом комплексности решаемых задач и производственной направленности картографирования.

3.Виды и методы дешифрирования.

Виды дешифрирования. Различают дешифрирование военное, топографическое, геологическое, сельскохозяйственное, лесное и др. При географическом дешифрировании необходимо определить, что изображено на снимке. В зависимости от целей исследований и дешифрирования ответ может быть и простым (лес, водоем, ледник) и более сложным.

В настоящее время основным и наиболее распространено визуальное дешифрирование, так как в нем изучаемый объект или явление рассматривается в пространственной связи с его окружением, что дает дополнит информацию, которая ускользает при компьютерной обработке. Поэтому для получения комплексной тематической информации стремятся интегрировать визуальное и компьютерное дешифрирование, каждое из которых имеет свои достоинства и ограничения.

4.Дешифровочные признаки изображений объектов местности.

Дешифровочные признаки делятся на прямые и косвенные.

Свойства объектов, находящие непосредственное отображение на снимках, принято называть прямыми дешифровочными признаками.

К ним относятся три группы признаков:

Геометрические (форма, тень, размер),

Яркостные (фототон, уровень яркости, цвет, спектральный образ),

Структурные (текстура, структура, рисунок изображения).

Прямые дешифровочные признаки позволяют распознать объекты, изображенные на снимке, однако по ним не всегда удается определить их свойства, то есть интерпретировать их, а также картографировать объекты, не изобразившиеся на снимках, изучать процессы и явления.

К косвенным признакам относятся отразившиеся на аэрофотоснимках существующие в природе взаимообусловленность и взаимосвязи между явлениями и объектами: геоморфологические, геоботанические, взаимосвязь между рельефом и сопротивляемостью грунтов и пород размывам, выветриванию и т.д.

Например, по характеру растительного покрова можно судить о почвенно-грунтовом и гидрогеологическом строении местности, по очертанию русел рек в плане можно судить о типе руслового процесса, по староречьям на поймах - о его направленности и темпе и т.д.

Существенно расширяет возможности дешифрирования использование в сочетании с традиционной плановой аэрофотосъемкой других видов аэросъемок: перспективной, цветной, спектрозональной, многозональной, тепловой, радиолокационной, воздушного лазерного сканирования и т.д.