Кравцова В.И. Генерализация аэрокосмического изображения: континуальные и дискретные снимки - файл 1.3.doc

приобрести
Кравцова В.И. Генерализация аэрокосмического изображения: континуальные и дискретные снимки
скачать (4064.2 kb.)
Доступные файлы (27):
n1.doc50kb.17.04.2007 16:36скачать
n2.doc27kb.27.04.2007 16:44скачать
n3.doc33kb.26.03.2011 00:07скачать
2.1.doc139kb.20.04.2007 18:04скачать
2.2.doc102kb.20.04.2007 18:19скачать
2.3.doc152kb.20.04.2007 18:41скачать
3.1.doc134kb.23.04.2007 09:39скачать
3.2.doc133kb.23.04.2007 10:15скачать
3.3.doc190kb.23.04.2007 10:32скачать
4.1.doc289kb.30.05.2007 09:05скачать
4.2.doc731kb.30.05.2007 09:07скачать
4.3.doc29kb.23.04.2007 13:09скачать
4.4.doc27kb.23.04.2007 13:12скачать
5.1.doc30kb.23.04.2007 13:19скачать
5.2.doc218kb.23.04.2007 13:37скачать
5.3.doc629kb.24.04.2007 16:31скачать
5.4.doc826kb.27.04.2007 16:45скачать
5.5.doc33kb.27.04.2007 14:11скачать
5.6.doc25kb.26.03.2011 00:04скачать
6.1.doc385kb.27.04.2007 14:42скачать
6.2.doc504kb.27.04.2007 16:39скачать
1.1.doc29kb.17.04.2007 16:50скачать
1.2.doc64kb.17.04.2007 17:18скачать
1.3.doc834kb.20.04.2007 17:23скачать
1.4.doc117kb.20.04.2007 17:33скачать
1.5.doc33kb.20.04.2007 17:42скачать
1.6.doc33kb.20.04.2007 17:46скачать

1.3.doc

1.3. Меры генерализации

1.3.1. Принятые показатели степени генерализации
КРОМЕ РАЗНООБРАЗИЯ применяемых для генерализации аэрокосмического изображения терминов, исследователи прибегают и к разным показателям для выражения степени генерализации, т. е. к разному выражению меры генерализованности изображения (табл. 1.2).

В большинстве случаев используются метрические показатели – масштаб и разрешение снимков. Л. Е. Смирнов (1975, 1982) называет их основными факторами, определяющими уровень организации структуры аэрокосмического изображения. К этим двум показателям склоняется большинство исследователей (Гонин, Стрельников, 1975; Гонин, 1980; Кравцова, 1977, 1980). Однако в отдельных случаях исследователи ограничиваются только масштабом изображения. Так, В. Д. Скарятин (1973,1976) (как и другие исследователи-геологи) выделяет уровни генерализации по масштабу снимков без учета их разрешения, а это, как совершенно очевидно, недостаточно.

Б. В. Виноградов (1972), напротив, кроме масштаба и разрешения включает в число показателей еще и обзорность снимков. Благодаря работам Б. В. Виноградова даже названия уровней генерализации космического изображения даются по их обзорности (глобальный, региональный, локальный, и лишь четвертый – детальный – назван по степени генерализации); эти названия довольно прочно вошли в последующую литературу. Например, к ним прибегает С. А. Сладкопевцев (1982) для обозначения масштабных уровней. Однако это представляется неправильным, т. к. генерализация действует в каждой точке изображения независимо от величины охватываемой им площади. Конечно, показатель обзорности при работе с обобщенными изображениями очень важен, так как определяет возможность целостной передачи обширных и протяженных объектов, объединения разрозненных фрагментов изображения в единое целое, однако мерой генерализованности изображения он служить не может, хотя целесообразно указание оптимальной обзорности (охвата) для каждого уровня генерализации изображения.

Наиболее универсальные показатели – сочетание масштаба и разрешения – иногда интегрируются в один показатель: приведенный масштаб (Гонин, 1970; Гонин, Стрельников, 1975), детальность изображения (Кравцова, 1977), оптимальное увеличение (Гонин, 1970). Эти понятия не предлагаются авторами для определения меры генерализации аэрокосмического изображения, но по существу могут быть хорошими ее показателями.

Таблица 1.2

Выражение степени (мера) генерализации аэрокосмического изображения

АВТОР

ХАРАКТЕРИСТИКИ, используемые для выражения степени обобщения

НАЗВАНИЕ УРОВНЯ ОБОБЩЕНИЯ

1

2

3

МЕТРИЧЕСКИЕ

Л.Е. Смирнов, 1975;

Г.Б. Гонин,

С.И. Стрельников, 1975;

Г.Б. Гонин, 1980;

В.И. Кравцова, 1977

Масштаб и разрешение

-------

В.Д. Скарятин,

1973, 1976

Масштаб (10-кратное изменение)

104, 105, 106, 107, 108

С.А. Сладкопевцев,

1982

Масштаб (3-кратное изменение) и обзорность

Детальный:

1:50 000-1:100 000,

Локальный:

1:150 000-1:300 000,

Мелкорегиональный:

1:500 000-1:1 000 000,

Крупнорегиональный:

1:1 500 000-1:3 000 000,

Континентальный:

1:5 000 000-1:10 000 000,

Глобальный:

1:15 000 000-1:30 000 000

Б.В. Виноградов,

1972

Масштаб, разрешение и обзорность

Детальный, локальный, региональный, глобальный


Продолжение табл. 1.2

1

2

3

МЕТРИЧЕСКИЕ ИНТЕГРАЛЬНЫЕ

Г.Б. Гонин, 1970

Оптимальное увеличение снимков

-------

Г.Б. Гонин,

С.И. Стрельников, 1975;

Г.Б. Гонин, 1980

Приведенный масштаб снимков

-------

В.И. Кравцова,

1977

Детальность изображения, определяемая масштабом и разрешением и выраженная через оптимальное увеличение снимка

Коэффициенты увеличения:

2-5, 5-15, 15-30

ИНФОРМАЦИОННЫЕ

А.И. Обиралов, 1982;

Л.Е. Смирнов, 1975

Информационная емкость снимка в битах

-------

СМЫСЛОВЫЕ ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ

Л.Е. Смирнов,

1975, 1982

Таксономические ландшафтные единицы, изображающиеся на снимках

Фации, урочища, группы урочищ, ландшафты, географические зоны и климатические пояса

Б.В. Виноградов,

1981

Иерархические уровни классификации структур растительного покрова

Микрохоры, мезохоры, макрохоры и т.д.

В.И. Кравцова,

1988

Географическое разрешение

Порядки эрозионных форм; с/х поля в районах богарного и орошаемого земледелия; населенные пункты – планировочная структура – улицы – здания


В связи с компьютеризацией обработки снимков, работой с цифровыми изображениями стала актуальной оценка изображения в мерах информационной емкости (Смирнов, 1975; Обиралов, 1982). Относимая к площади, она также может служить мерой генерализованности изображения.

К косвенным, но очень важным в смысловом отношении показателям генерализации обращаются в своих работах Л. Е. Смирнов и Б. В. Виноградов. Л. Е. Смирнов (1975, 1982) выделяет уровни географического обобщения, определяя их низшей таксономической ландшафтной единицей, изображение которой сохраняется на снимках данного масштаба: фации (для крупномасштабных аэроснимков до 1:10 000), урочища (для аэроснимков средних масштабов 1:15 000-1:25 000), группы урочищ и местности (для мелкомасштабных аэроснимков 1:30 000-1:200 000), и уровни ландшафтов, географических зон и климатических поясов для космических снимков – сверхмелкомасштабных региональных (1:1 000 000-1:10 000 000) и глобальных (1:50 000 000). Такой подход к выделению уровня географического обобщения по таксономическому уровню изображающихся на снимке объектов – то есть с опорой на сущность изучаемых объектов – представляется нам очень целесообразным (хотя приведенная классификация масштабов снимков и оценка уровня географического обобщения на них небезупречны).

В работах Б. В. Виноградова (1981а, 19816) для оценки степени обобщенности снимков, по которым проводится изучение растительности, используются иерархические уровни классификации структур (фитоценохор) растительного покрова – макрохоры, мезохоры, микрохоры. Им проанализированы системы уровней генерализации пространственных единиц растительного покрова болот, лесов, аридной зоны. Системный анализ показывает наличие дискретной системы "узловых" уровней генерализации. Частотно-пространственный анализ распределения размерностей фитоценохор позволяет найти математическое выражение этих уровней генерализации. Эти предложения, вызывающие критическое отношение из-за известной усложненности терминологии, тем не менее, привлекают тем, что обращаются для оценки генерализации изображения к существу изображаемого явления, к таксономическим уровням природных геосистем, к возможностям их дешифрирования. Правда, при использовании этого принципа неизбежны трудности количественного выражения меры генерализации.

В отдельных случаях прибегают к использованию и других, также предметных, но более частных характеристик генерализованности изображения – например, коэффициентов изменения извилистости контуров (Смирнов, Грищенко, 1968; Смирнов, Морозов, 1972).

В этом же ряду стоит наше предложение (Кравцова, 1988) использовать для оценки качества снимков новый содержательный показатель – географическое разрешение, которому посвящен раздел 1.3.2 настоящей работы. В отличие от предложений Л. Е. Смирнова и Б. В. Виноградова об использовании классификационных ландшафтных и геоботанических единиц, неизбежно субъективных и неоднозначно понимаемых разными исследователями, мы обратились к простым географическим объектам, четко отображающимся на снимках – эрозионным формам, с/х полям, населенным пунктам, однозначно определяемым дешифровщиками.
1.3.2. Географическое разрешение снимков
ОТОБРАЖЕНИЕ на фотографических снимках малых объектов, деталей местности, как указывалось выше, обычно характеризуется очень широко распространенным показателем – разрешением снимков RМ (разрешение на местности, геометрическое, линейное разрешение), под которым понимают размер на местности минимальных объектов определенного контраста, воспроизводимых на снимке. Для сканерных снимков, как известно, такое разрешение зависит от размера е элемента изображения – пиксела: . На первый взгляд этот показатель представляется вполне подходящим для оценки размеров отображаемых на снимках объектов. Однако на деле он связан с размерами изображающихся объектов не прямо, а весьма сложным образом, причем для разных объектов неоднозначно. Он не дает возможности сразу представить себе, какие объекты можно будет дешифрировать на снимках при данном линейном разрешении, так как это зависит от контраста, формы, характера границ и других особенностей географических объектов.

Учитывая это, в нуждах практического потребителя информации снимков предложено ввести также понятие географического разрешения снимков (Кравцова, 1988, 1991, 1995).

Географическое разрешение содержательный (объектный) показатель изобразительного качества снимков; оно характеризуется специально выбранными географическими объектами, которые обладают определенной размерностью, обеспечивающей их изображение на снимках данного типа.

Являясь показателем изобразительного качества снимков, географическое разрешение может служить также и мерой генерализации аэрокосмического изображения. Об этом свидетельствует анализ снимков разного разрешения, который показывает, что характер изображения ряда географических объектов закономерно меняется при изменении линейного разрешения и поэтому может служить показателем обобщенности, генерализованности изображения снимков. Покажем это на примере основных общегеографических объектов, прослеживая их изображение с переходом от обзорных, сильно обобщенных снимков, к более детальным, то есть, пользуясь приемом "дегенерализации" (Книжников, 1988).

На сканерных снимках малого разрешения (1-2 км) из речной сети видны лишь крупнейшие реки первого порядка в их среднем и нижнем течении (Волга, Обь, Енисей). Их притоки и эрозионные формы рельефа (не подчеркнутые распределением снежного покрова) не просматриваются. Различаются обобщенные крупные контуры залесенных и безлесных территорий, но не видна сетка сельскохозяйственных полей в земледельческих районах, населенные пункты, дорожная сеть.

На сканерных снимках среднего разрешения (300 м) изображаются все крупные реки (первого порядка), их рукава и часть притоков, крупные эрозионные формы – балки первого порядка. Среди лесных массивов выделяются безлесные участки и территории с малой лесистостью. В земледельческих районах с крупной нарезкой сельскохозяйственных полей (1-2 км) начинает прорисовываться в структуре изображения сетка полей, при этом индивидуальные поля еще не воспринимаются, но в целом земледельческие районы, отделяются по структуре изображения от полупустынных животноводческих районов. Начинают выявляться и крупнейшие населенные пункты, однако дорожная сеть еще не видна.

На сканерных снимках относительно высокого разрешения (50-100 м) характер изображения существенно меняется. Изображается речная сеть вплоть до притоков средних порядков (шириной более 0,5 элемента изображения). Достаточно полно выявляется балочная сеть, но такие эрозионные формы, как овраги, еще не видны. В лесных массивах четко выделяются безлесные участки, крупные вырубки. Видны системы государственных лесных полос. В земледельческих районах степной зоны четко выделяются в индивидуальном изображении сельскохозяйственные поля. Однако в районах орошаемого земледелия отдельные поля не воспринимаются, проявляется лишь общая характерная сетчатая структура изображения этих районов. Опознаются городские и крупные сельские населенные пункты, причем в городах выявляются элементы их структуры – районы с разной густотой застройки, основные линии планировочной структуры. Прослеживаются крупные элементы транспортной сети – автомагистрали и частично железные дороги (при широкой полосе отчуждения).

Переходя далее к фотографическим или сканерным снимкам с высоким разрешением 20-50 м, мы обнаружим, что на них речная сеть выявляется вплоть до притоков высших порядков шириной 10 м. В дополнение к балкам начинают выделяться крупнейшие овраги. В лесных массивах прослеживается система вырубок, широкие просеки. Кроме государственных лесополос видны колхозные лесополосы по границам полей. Отдельные поля изображаются уже не только в районах зернового земледелия, но и в районах хлопководства на орошаемых землях. В населенных пунктах дополнительно прорисовывается их структура: еще не видны отдельные здания, но светлые линии магистралей и проездов, сливаясь с прямоугольниками зданий, расположенных вдоль них, образуют характерные для изображения населенных пунктов светлые полосы, подчеркивающие их планировочную структуру. Хорошо выделяется сеть шоссейных и грунтовых дорог, становятся хорошо видны взлетные полосы аэродромов.

Переход к фотографическим снимкам очень высокого (10-20 м) и сверхвысокого (менее 10м) разрешения позволяет выявить новые детали в изображении населенных пунктов, где при таком разрешении прорисовываются отдельные здания. Появляется изображение промышленных объектов, четко изображается вся транспортная сеть, включая железные дороги, и другие важные объекты антропогенного ландшафта.

Из проведенного анализа характера изменения изображения общегеографических объектов при переходе к снимкам все более высокого линейного разрешения следует, что может быть выделен определенный круг общегеографических объектов, изображение которых может служить показателем разрешения снимков. Использование такого нового показателя, названного нами географическим разрешением, удобно для географа, применяющего снимки, так как сразу дает ему представление об изображающихся на снимках объектах.

Данное выше определение географического разрешения нуждается в нескольких ограничивающих пояснениях. Во-первых, технический, метрический термин "разрешение" употреблен с некоторой вольностью, не строго, так как это понятие не несет здесь количественной меры, а используется для качественной характеристики. Во-вторых, следует пояснить, что имеется в виду под "изображением на снимках". При оценке качества снимков и их дешифрируемости различают разные степени отображения объектов, обеспечивающие: обнаружение (выделение объекта из фона); различение (раздельное восприятие двух расположенных рядом объектов); опознание (отнесение объекта к определенному классу) ("Основы...", 1986). Последнее можно считать собственно возможностью дешифрирования. К этому можно добавить четвертую степень – возможность графического выделения контура объекта, фиксации результатов дешифрирования. Поскольку географо-картографическое использование снимков предусматривает решение задач дешифрирования и картографирования, то при определении географического разрешения имеется в виду такое качество изображения, которое обеспечивает, по крайней мере, уверенное распознавание, дешифрирование объекта.

Третье ограничение касается надежности дешифрирования, которая в свою очередь определяется его точностью, достоверностью и полнотой (Смирнов, 1985). В данном случае для нас важна полнота достоверного определения объектов; точность, связанная не столько с изобразительными, сколько с геометрическими свойствами снимков, может быть опущена. Ограничения по полноте и достоверности дешифрирования сильно различаются в зависимости от конкретных решаемых задач, но в среднем для большинства видов дешифрирования полнота (вероятность правильного выявления объектов по отношению к их общему числу) составляет 80-90%. Это соответствует и практическим оценкам полноты визуального дешифрирования, и достигаемой сейчас точности автоматизированного дешифрирования. Для многих видов картографирования такая полнота достаточна, имея в виду, что обычно детальность используемых снимков в контурном отношении превышает детальность составляемых карт и требуется некоторая генерализация при переходе от снимка к карте.

Изложенное выше позволяет уточнить определение географического разрешения как содержательного (объектного) показателя изобразительного качества снимков, характеризуемого специально выбранными географическими объектами, которые, обладая определенной размерностью, изображаются на снимках данного типа и дешифрируются с вероятностью не менее 80%.

Для характеристики географического разрешения космических снимков должны быть выбраны объекты, обладающие хорошо выраженной физиономичностью изображения, имеющие не локальное, а широкое территориальное распространение, и характеризующиеся определенными размерами (варьирующими в относительно ограниченных пределах), причем должны соблюдаться все эти условия. Так, обладающие очень характерной физиономичностью формы эолового рельефа нельзя использовать в качестве такого показателя из-за их строгой локализации в районах распространения песков; контуры лесов, обладающих свойством широкого территориального распространения в разных природных зонах, не могут быть использованы из-за варьирования их размеров от сотен метров до тысяч километров. Только в пределах определенных природных зон - например, колочной лесостепи Западной Сибири, для которой характерны ограниченные размеры лесных массивов-колков, можно использовать контуры лесов для характеристики географического разрешения.

По этой же причине не могут быть использованы для определения географического разрешения озера, очень подходящие по фи-зиономичности и контрастности изображения, но сильно варьирующие по размерам. Варьирование ширины рек находится в существенно меньших пределах – от метров до первых километров, но то обстоятельство, что физиономичность рек разных порядков меняется мало, препятствует использованию их как показателя географического разрешения.

Таким образом, далеко не все объекты местности могут служить для характеристики географического разрешения. Поставленным требованиям вполне удовлетворяют три группы объектов: формы эрозионного рельефа, сельскохозяйственные поля и населенные пункты. Эти объекты удобно использовать еще и потому, что каждая группа образует своеобразный ряд объектов различающихся размеров.

Формы эрозионного рельефа (рис. 1.1). Разноразмерный ряд здесь дают речные долины, балки, овраги.

Уже на глобальных фотографических и сканерных снимках с разрешением 5-10 км просматриваются, благодаря смене растительности, крупнейшие долины в аридных районах, занятые тугайными лесами, болотами, посевами хлопчатника и других культур на орошаемых землях, например, долина Нила. По тому же признаку выделяются долины крупнейших рек на сканерных снимках низкого разрешения (1-2 км).


Рис. 1.1. Изображение форм эрозионного расчленения на снимках разного разрешения: 5-10 км (I), 1,5 км (II), 300 м (III), 85 м (IV) со спутников "Метеосат" и "Метеор-30" (сканирующие устройства МСУ-М, МСУ-С, сканирующая система «Фрагмент»)
Их изображение и может служить показателем разрешения 1-10 км. На сканерных снимках среднего разрешения (300 м), благодаря различиям в изображении земледельческих массивов и нераспаханных земель, отображаются, кроме долин, еще и крупные формы эрозионного рельефа - балки шириной около 2 км (соответствующие эрозионным формам 3-его порядка); число порядков дешифрируемых эрозионных форм составляет 3–4. На сканерных и фотографических снимках относительно высокого разрешения (50-100 м) видны уже балки шириной до 0,5 км (обычно это эрозионные формы 5-7 порядков), и число порядков дешифрируемых эрозионных форм возрастает до 5-7 (Лаптева, Тальская, 1981). Таким образом, изображение балок 3-его порядка может служить показателем разрешения 300 м, а 5-7 порядков - разрешения 50-100 м.



Рис. 1.2. Изображение сельскохозяйственных полей в равнинных районах зернового земледелия на снимках разного разрешения: 300 м (I), 85 м (II), 20 м (III) со спутника "Метеор-30" (сканирующее устройство МСУ-С, сканирующая система "Фрагмент") и с орбитальной станции "Салют" (фотокамера КФА-210)

И только на фотографических и сканерных снимках высокого разрешения (20-50 м) и фотографических снимках очень высокого разрешения (10-20 м) выделяются крупнейшие овраги, изображение которых и может служить показателем разрешения 10-50 м.
Сельскохозяйственные поля (рис. 1.2, 1.3). Среди них ряд объектов разной размерности образуют крупные поля в районах зернового земледелия на равнинах, со сторонами 1-2 км и более, и мелкие поля, главным образом хлопчатника в районах орошаемого земледелия, с размером сторон менее 1 км.



Рис. 1.3. Изображение сельскохозяйственных полей в районах орошаемого хлопководства на снимках разного разрешения:

300 м (I), 80 м (II), 20 м (III) со спутников "Метеор-30" (сканирующее устройство МСУ-С), "Ландсат" (сканирующая система МЗЗ) и космического корабля "Союз-22" (фотокамера МКФ-6)

Ряд мог бы быть продолжен, например, с использованием рисовых полей и чек, имеющих размеры в сотни и десятки метров.

На сканерных и фотографических снимках низкого разрешения сельскохозяйственные поля не изображаются совсем. На сканерных снимках среднего разрешения (300 м) в равнинных районах зернового земледелия начинает неявно проявляться сеть полей, обусловливая сетчато-зернистую структуру изображения, в то время как районы орошаемого земледелия изображаются интегрально, без расчленения на поля. На сканерных и фотографических снимках относительно высокого разрешения (50-100 м) поля в равнинных районах зернового земледелия видны хорошо, четко определяются их границы и фототон изображения каждого поля; в районах же орошаемого земледелия отдельные поля не прослеживаются, но, слабо выявляясь, они обусловливают своеобразную сетчатую структуру изображения; и лишь на фотографических снимках высокого разрешения (20-50 м) обеспечивается индивидуальное изображение полей хлопчатника, возможность выделения их границ и определения фототона.

Таким образом, нерасчлененное изображение массивов сельскохозяйственных полей в районах зернового земледелия служит показателем разрешения 300 м, индивидуальное изображение таких полей – показателем разрешения 50-100 м и выше, а индивидуальное изображение полей в районах орошаемого земледелия - показателем разрешения 20-50 м.

Населенные пункты (рис. 1.4). Разноразмерный ряд здесь образуют: крупные города – сельские населенные пункты – планировочная структура населенных пунктов – улицы вместе с примыкающими к проезжей части зданиями – отдельные здания в населенных пунктах.

На глобальных и региональных фотографических и сканерных снимках низкого разрешения населенные пункты не изображаются. Только в условиях зимнего ландшафта на снимках низкого разрешения могут быть выявлены крупнейшие города (диаметр d > 30 км) вместе с зоной загрязнения вокруг них. На сканерных снимках среднего разрешения (300 м) опознаются (с помощью карты) общие контуры крупнейших городов, а в зимних условиях – крупных и средних городов (d > 10 км), а также крупнейших сельских населенных пунктов в степной зоне (d > 5 км).


Рис. 1.4. Изображение населенных пунктов городского типа на снимках разного разрешения: 300 м (I), 85 м (II), 5-10 м (III) со спутников "Метеор-30" (сканирующее устройство МСУ-С). "Ландсат" (сканирующая система М55), "Ресурс-Ф" (фотокамера КФА-1000)
На сканерных и фотографических снимках относительно высокого разрешения (50-100 м) города не только опознаются, но и дешифрируется их планировочная структура, основные магистрали, районы с разной густотой застройки; то же относится и к крупнейшим сельским населенным пунктам при съемке в зимних условиях. На фотографических и сканерных снимках высокого разрешения (20-50 м) главным элементом в структуре изображения населенных пунктов являются сливающиеся ряды зданий и улиц, образующие светлые полосы, в результате чего для изображения населенных пунктов в целом характерна полосчатая структура; на фотографических и полученных многоэлементными приемниками излучения снимках очень высокого разрешения (10-20 м) эти полосы расчленяются на составляющие элементы, появляется изображение индивидуальных зданий, что предопределяет разрушение полосчатой структуры и появление зернисто-сетчатой структуры изображения в пределах отдельных кварталов. Разумеется, размеры зданий, наличие зеленых насаждений и т.п. сильно влияют на характер изображения, но, тем не менее, общие закономерности изменения изображения на снимках разного разрешения все же удается проследить.

Отображение выделенных групп объектов на снимках разного геометрического разрешения показано в табл. 1.3.

Кроме трех проанализированных групп объектов может быть назван целый набор характерных индивидуальных объектов (лесополосы, вырубки и просеки в лесу, автодороги, взлетные полосы аэродромов, мосты), изображение которых также могло бы быть использовано для характеристики географического разрешения снимков. Относительно этих объектов следует сделать несколько замечаний. Хорошая физиономичность, индивидуальная, четко выраженная форма и определенные размеры – отличительные черты тех индивидуальных объектов, которые можно рекомендовать для характеристики географического разрешения. Например, изображение колхозных лесополос шириной 10 м – показатель высокого разрешения 20 м, а изображение трехрядных государственных лесополос (ширина посадок 30 м при расстоянии между ними 200 м) – показатель относительно высокого разрешения фотографических и сканерных снимков – 50-100 м. В большинстве случаев индивидуальные объекты могут быть использованы как показатели относительно высокого, высокого и очень высокого разрешения, но не изображаются на снимках среднего и низкого разрешения, что и ограничивает их применение. Второе ограничение связано с локальным распространением этих объектов.

Конечно, рекомендации по объектам – показателям географического разрешения, нельзя рассматривать как абсолютные. Необходима региональная проверка репрезентативности рекомендованных показателей. Ясно, что в различных районах роль названных объектов как показателей географического разрешения может увеличиваться либо уменьшаться. Так, крупнейшие долины в аридных районах, занятые сельскохозяйственными землями или влаголюбивой растительностью (когда очень высок фотографический контраст их изображения на фоне пустыни), хорошо выделяются на глобальных снимках с разрешением несколько километров, но такие же долины в залесенных районах или на участках выходов коренных пород могут быть на снимках того же типа совсем не видны. Балки со степной или луговой растительностью пастбищ хорошо выделяются среди окаймляющих их распаханных полей на снимках относительно высокого разрешения в районах Средне-Русской возвышенности, где они видны именно как нераспаханные земли. Однако такие же балки в Молдавии на снимках того же типа не видны, поскольку система адаптивного земледелия предусматривает здесь максимальное использование плодородных земель, в том числе распашку пологих склонов балок, специально для этого террасируемых. Отдельные сельскохозяйственные поля на снимках относительно высокого разрешения различаются, если оптическая плотность их изображения неодинакова, т. е. в летний период, когда различия в биомассе разных сельскохозяйственных культур и агротехническом состоянии полей наибольшие. Весенняя и особенно осенняя распашка нивелирует аспект сельскохозяйственных полей; малы различия в их изображении и на ранних стадиях вегетации растений. Поэтому, рекомендуя использовать этот показатель географического разрешения, мы имеем в виду летние снимки с максимально "пестрым" изображением сельскохозяйственных полей.


Региональные различия здесь также наблюдаются – например, контрасты изображения сильно зависят от типа севооборота, набора культур в нем. Естественно, что в районах вне степной и лесостепной зон, например, в лесной зоне, где земледельческие массивы занимают небольшие площади, их дешифрируемость ухудшается за счет уменьшения площади полей (0,1-0,5 км2), разнообразия их размеров и конфигурации, падения контрастов изображения. В полупустынной зоне размеры полей в равнинных условиях при богарном земледелии иногда даже увеличиваются до 3-5 км2, но контраст изображения преобладающих кормовых культур на фоне пастбищной растительности невелик. Эти разные факторы в обоих случаях ограничивают возможность использования изображения полей в качестве показателя географического разрешения вне степной и лесостепной зон.

Имеются ограничения и для такого, в целом очень хорошего показателя географического разрешения, как населенные пункты. Сильные различия в их сезонном изображении – при наличии снежного покрова и без него – отражены уже при выборе показателя. Отображение населенных пунктов сильно зависит от их планировки – правильной или бессистемной, от наличия зеленых массивов внутри кварталов; одинаковые по размерам населенные пункты в зависимости от планировки могут либо изобразиться, либо не изобразиться на снимке данного типа.

Несмотря на эти ограничения, три основные выделенные группы объектов являются наиболее общими, наиболее широко применимыми и опорными для характеристики географического разрешения. Эти три группы взаимно дополняют одна другую в том отношении, что в совокупности ими может быть охарактеризован весь имеющийся сейчас ряд снимков по разрешению.

На мелкомасштабных снимках низкого и среднего разрешения в качестве показателя детальности снимков может быть использовано изображение форм эрозионного рельефа; на снимках среднего и относительно высокого разрешения – сельскохозяйственных полей; при высоком и очень высоком разрешении снимков хорошим показателем их детальности является изображение населенных пунктов и ряда индивидуальных объектов.

Три названные группы объектов можно считать опорными и в том отношении, что они характерны и широко распространены в умеренных широтах. В то же время совершенно ясно, что они не охватывают всех возможных условий и ситуаций. Бесполезно пытаться оценивать снимки Антарктиды по отображению форм эрозионного рельефа, снимки районов тундровой зоны по изображению сельскохозяйственных полей, а необжитых районов - по изображению населенных пунктов. С другой стороны, в каждом природном районе можно найти круг объектов, которые могут служить региональными показателями географического разрешения и генерализованности аэрокосмического изображения. Так, в Западно-Сибирской лесостепи это будут березовые колки; в лесных районах - вырубки; в районах развития вечной мерзлоты - термокарстовые озера; в Центральной Якутии – аласы; для глинистых пустынь Устюрта удобно использовать карстовые просадки и закустаренные западины; для Мангышлака – изображение участков разведки или добычи нефти – нефтяных скважин с пучками сходящихся к ним дорог; для Прикаспийской низменности и других пустынных районов пастбищного животноводства – изображение участков стоянок скота, колодцев и водопоев с радиально сходящимися к ним скотогонными тропами; в высокогорных районах – изображение ледников или деталей их поверхности – моренных гряд, крупнейших трещин и ледопадов.

Большинство названных объектов имеют относительно небольшие размеры и пригодны для характеристики снимков высокого разрешения; при уменьшении разрешения региональная физиономичность изображения постепенно теряется и становятся более значимыми общие показатели географического разрешения.

Для характеристики географического разрешения мы предложили использовать объекты общегеографического плана. Между тем ясно, что при тематическом дешифрировании и картографировании в каждой из областей географии (и шире - природоведения) могут быть выделены и выделяются (Каленов, Шехтер, 1986; Калашников, 1986; Снищенко, 1986) свои ряды объектов, определенные таксономические ранги которых соответствуют снимкам того или иного типа. В геологическом дешифрировании это разломы и разрывные нарушения разных порядков и глубины. В гидрографическом – реки разной ширины и их притоки разных порядков. Для эрозионной сети возможно выделение отображающихся порядков ее форм. При изучении эолового рельефа возможны ряды по проявлению его типов, затем форм генерального направления, систем усложняющих их, индивидуальных форм эолового рельефа и т. д. Для нужд ландшафтного дешифрирования могут быть выделены ряды по таксономическим уровням территориальных ландшафтных единиц (снимки, отображающие фации, урочища, местности, ландшафты и т. д.). Существенный интерес в этом отношении представляют выявленные закономерности в изменениях размерности ландшафтных территориальных единиц разных таксономических рангов (Глазовский,1987).

Ряды объектов, характеризующие тематическое географическое разрешение, могут быть использованы также в качестве меры генерализации изображения. Выявление таких рядов имеет существенное значение для оценки снимков разного типа как материалов для отраслевых и комплексных географических исследований и тематического картографирования, поскольку такой ряд по существу определяет и рекомендацию по тематическому использованию снимков.

Следует указать, что несмотря на то, что показатель географического разрешения имеет слабые места (неопределенность, неточность, неметричность, региональные ограничения), тем не менее, его использование представляется перспективным и полезным для оценки степени генерализации изображения, возможностей географического и картографического применения снимков.
1.3.3. Детальность изображения и ее показатели
ГЕОМЕТРИЧЕСКОЕ разрешение снимков (разрешение на местности), как и географическое разрешение, характеризует их детальность по отношению к натуре, к местности. Однако когда речь идет о степени генерализации изображения, важно обращение и к другой характеристике – детальности самого изображения, которое может быть по-разному насыщено деталями в зависимости от того, каков масштаб снимков того или иного разрешения. Не являясь собственно показателем аэрокосмической генерализации, ее мерой, детальность изображения, тем не менее, должна приниматься во внимание при оценке его генерализованности. Избыточная детальность изображения может скрывать, затушевывать истинную степень генерализованности, а оптимальная детальность – полностью раскрывать ее. Поскольку глаз не воспринимает деталей изображения, лежащих за пределами его разрешающей способности, то в соответствии с восприятием невооруженным глазом обычно рекомендуют увеличение (уменьшение) снимков до оптимальной для восприятия детальности. Детальность изображения, насыщенность изображения деталями может быть оценена с помощью различных показателей.

Для количественной оценки качества изображения на фотографических снимках традиционно используется показатель разрешающей способности снимков ( R). Она обычно выражается числом пар линий на 1 мм изображения, в соответствии с определением этого показателя по мире. Однако этот показатель не адекватен объектам географо-картографического исследования и целесообразней обратиться к таким показателям детальности изображения, которые соответствовали бы решаемым по снимкам задачам. Желательно, чтобы они, с одной стороны, отражали возможные минимальные размеры картографируемых объектов, которые должны быть сопоставимыми с количественными цензами кар-тографической генерализации, и с другой стороны, учитывали удобство работы со снимками. В связи с этими задачами показатели детальности должны характеризовать, во-первых, минимальные размеры изображающихся на снимке деталей; во-вторых, напыщенность ими изображения, то есть их количество на единицу площади; в третьих, они должны характеризовать изображение) относительно возможностей зрительного восприятия и указывать, в каком увеличении (или уменьшении) оно нуждается для оптимального восприятия глазом. Чтобы удовлетворить эти требования можно использовать систему из четырех взаимодополняющих показателей (табл. 1.4).

Таблица 1.4

Показатели детальности изображения

Показатели

Обозначения и единицы измерения

Формулы для расчета

Разрешающая способность

R (мм-1)

Определяется по мере

Разрешение на местности в масштабе снимка (разрешающая способность в линейном выражении)

(мм)

Для фотоснимка



Для сканерного снимка



Число элементов изображения на 1 мм2 площади снимка

Е






Приведенный масштаб

1:Мпр



Оптимальное увеличение

V





RМ – разрешение на местности;

е – размер элемента сканерного снимка;

М – знаменатель масштаба;

RГ – разрешающая способность глаза


В качестве простого и универсального показателя детальности изображения, характеризующего минимальные размеры изображающихся деталей, целесообразно использовать величину разрешения на местности RМ, взятую в масштабе изображения . Используя такой показатель, мы избегаем недостатков, на которые указывалось в предыдущем разделе, когда для характеристики уровня генерализации используется только масштаб или только разрешение снимков. Разрешение фотоснимков в масштабе изображения может быть подсчитано по формуле:. Оно соответствует также разрешающей способности R в линейном выражении . В случае сканерной съемки следует учесть, что размер минимальной детали местности, изображающейся на снимке (аналог разрешения на местности RМ для сканерного снимка), зависит от размера е элемента изображения (пиксела) на местности: (здесь за минимальную деталь принимается диагональ пиксела). Приведя эту величину к масштабу снимка М, получим .

Основные действующие съемочные сканирующие системы обеспечивают получение снимков с размером минимальных деталей изображения порядка 0,1 мм. Это соответствует разрешающей способности глаза (5 пар л/мм) и графической точности построения карт. Таким образом, у этих снимков выдержано оптимальное соотношение масштаба и разрешения, поэтому для визуального наблюдения они практически не требуют увеличения. У фотографических же снимков детали изображения измеряются сотыми долями мм, т. е. имеется избыток деталей по сравнению с возможностью восприятия невооруженным глазом. Поэтому ограничиваться использованием неувеличенных фотографических снимков, особенно космических, нецелесообразно.

Простым и емким показателем качества изображения, характеризующим его насыщенность деталями, может служить потенциальное число деталей (элементов) Е изображения на 1 мм площади снимка.

Чтобы рассчитать Е для фотографических снимков с известной разрешающей способностью R, необходимо перейти от ее линейного выражения к линейному размеру наименьшей опознаваемой по снимку фигуры. В соответствии с экспериментальными исследованиями так называемой выделяющей способности (величины, обратной диаметру окружности, описанной вокруг геометрической фигуры, форма которой опознается с данной вероятностью (Вифанский, Гороховский, 1961)), линейный размер d наименьшей опознаваемой фигуры простейшей формы – круга – в 2 раза превышает величину разрешающей способности в линейном выражении, т. е. (Мельканович, 1973). Если принять, что эта закономерность действует и для площадной матрицы фигур, то в оригинальном масштабе съемки число деталей на 1 мм2 площади будет:

, а при увеличении снимков V: . Через разрешение на местности в масштабе снимка R' число элементов изображения на 1 мм2 площади оригинального снимка получит следующее выражение: а для увеличенного снимка соответственно: .

Для сканерных снимков аналогичный расчет может исходить из числа элементов изображения (пикселов), приходящихся на 1 мм2 площади в масштабе снимка. Хотя элемент сканерного снимка часто представляет собой прямоугольник с соотношением сторон 3Ч4 (МSS / "Ландсат", "Фрагмент" / "Метеор-Природа"), 1Ч1,7 (МСУ-М / "Метеор-Природа"), при оценочных расчетах можно принимать его за квадрат со стороной, равной большей стороне прямоугольника е. Тогда для расчета числа элементов в 1 мм2 сканерного снимка (т. е. числа пикселов) может быть использована формула



Если, по аналогии с фотографическим снимком, принять во внимание опознаваемость фигур простейшей формы (когда ), то для сканерного снимка



Поскольку правомерность такой аналогии пока не доказана (этим исследованиям посвящен раздел 4), то при оценке детальности современных космических снимков в табл. 1.5 приведено также число пикселов в 1 мм2.

В качестве показателя детальности изображения, характеризующего его относительно возможности восприятия глазом и удобного для сопоставления снимков разного типа, может быть рекомендован приведенный масштаб, предложенный в работах Г. Б. Гонина (1970, 1980), учитывающий в совокупности разрешение и масштаб снимков. Приведенный масштаб соответствует разрешающей способности RГ. человеческого глаза (которая составляет 5 мм-1): , где – исходный масштаб, определяемый фокусным расстоянием объектива и высотой съемки. Если известно разрешение на местности RМ, то знаменатель приведенного масштаба будет равен Мпр = 2 RГ RМ.

По соотношению оригинального масштаба съемки и приведенного масштаба можно определить коэффициент оптимального увеличения снимков V(V можно определить также по соотношению разрешающей способности снимка и глаза: ), при котором детальность изображения соответствует возможностям восприятия изображения невооруженным глазом (Гонин, 1970). Здесь, однако, следует сделать два замечания. Во-первых, оптимальное увеличение предусматривает возможность изучения снимков, распознавания объектов при дешифрировании, но не фиксации результатов - проведение контуров, графические работы требуют 2-3-кратного увеличения по сравнению с оптимальным для глаза изображением. Во-вторых, оптимальное увеличение рассчитано на нормальное зрение; из нашей практики работы со снимками оно вполне удовлетворяет близоруких наблюдателей, но дальнозорким требуется некоторое увеличение (в 2-3 раза) по отношению к нему. Эти замечания не меняют отношения к коэффициенту оптимального увеличения как показателю детальности изображения, но существенны для практической работы со снимками.

Рассмотренные показатели: разрешение на местности в масштабе снимка R', число элементов на 1 мм2 изображения Е, приведенный масштаб снимка , оптимальное увеличение V (см. табл. 1.4) – взаимосвязаны и взаимозаменяемы, они с разных позиций характеризуют одно и то же качество снимков – детальность их изображения. Систему этих показателей можно рекомендовать для географо-картографической оценки детальности изображения на снимках; при оценке генерализованности аэрокосмического изображения их также следует принимать во внимание.

В таблице 1.5 приведены результаты расчета показателей детальности для всех основных используемых сейчас типов снимков в оригинальном масштабе съемки и в наиболее часто употребляемых масштабах.

График на рис. 1.5, показывающий соотношение разрешения и масштабов основных используемых типов снимков, дает возможность оценить это соотношение, в сравнении с оптимальным, соответствующим возможностям визуального восприятия, которое реализуется в приведенном масштабе. Справа от линии приведенных масштабов на этом графике отмечены имеющие определенный запас детальности снимки, соответствующие более крупному приведенному масштабу, а слева – снимки недостаточной детальности, соответствующие более мелкому приведенному масштабу.

Анализ таблицы и графика приводит к заключению, что хотя разрешение на местности у космических снимков различается в тысячи раз (от 1 до 25 000 м), а масштабы – в сотни раз (от 1:100 000 до 1:50 000 000), однако эти два показателя изменяются в целом обычно взаимосвязанно (снимки более мелких масштабов имеют и более грубое разрешение) и в результате диапазон детальности снимков не так велик.




На 1 мм2 площади изображения они передают от 20 до 8 500 элементов; в линейном же выражении колебания размеров элементов изображения составляют всего от десятых до сотых (в случае КВР-1000 – тысячных) долей мм.

Фотографические снимки характеризуются величиной разрешения в оригинальном масштабе съемки 0,008-0,025 мм и содержат 400-8 500 элементов изображения на 1 мм2 снимка, что существенно превышает возможности невооруженного глаза, поэтому для них оптимально увеличение от 4 до 12, а величина приведенных масштабов существенно крупнее масштабов съемки. Лишь при этом увеличении и в этих масштабах можно составить достоверное представление о генерализации изображения этих снимков.

Для большинства сканерных снимков (за исключением снимков со спутника "Ландсат") и многоэлементных ПЗС-снимков разрешение в масштабе снимка составляет всего около 0,1 мм и даже превышает эту величину. В используемых масштабах они содержат до 10 или десятки элементов на 1 мм2 изображения, что примерно соответствует возможностям визуальной работы со снимками; иногда эти возможности даже не используются в полной мере. Поэтому с такими снимками работают чаще всего без увеличения (или, учитывая необходимость графической фиксации результатов дешифрирования – с 2-кратным увеличением); приведенный масштаб этих снимков, соответствующий возможностям зрительного восприятия, несколько мельче используемого.



S – площадь охвата снимков; L – ширина полосы охвата; п = 1ч9;

RМ – разрешение на местности;

R – разрешающая способность (пар линий на 1 мм изображения в оригинальном масштабе съемки);

R' – величина разрешения на местности в масштабе снимка (соответствует разрешающей способности в линейном выражении);

Е – число элементов изображения на 1 мм2 площади снимка;

V – оптимальное увеличение снимка

Считая детальность изображения одним из важных показателей для его оценки, мы включили классификацию снимков по детальности изображения в систему частных классификаций космических снимков, характеризующих возможности их использования (табл. 1.6). Вся система в целом, охватывающая классификации по масштабу, обзорности, разрешению и детальности, дает наиболее полную информацию для оценки уровней генерализации космических снимков.

1.3. Меры генерализации
Учебный материал
© nashaucheba.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации