Методика дешифрирования по космоснимкам

Общий методический подход к компьютерному дешифрированию космоснимков основан на пиксельном анализе изображений и сопоставлении результатов с данными, полученными при фотоэталонировании объектов исследований. Для таких важных компонентов ландшафтов как пашня, пастбища и лесонасаждения всех видов методика дешифрирования основывается на критериях, позволяющих количественно установить уровни их деградации.

С развитием новых технологий получения высококачественных сканерных снимков с космических аппаратов появилась возможность создания крупномасштабных космофотокарт с отражением на них ранее недоступных, важных деталей. Материалы дистанционных съемок являются основным источником данных для разработки динамических моделей ландшафтов, подверженных различным видам деградации, в т. ч. и водной эрозии. Анализ распределения пикселей по космоснимку создает условия для получения разносторонней информации об объекте исследования на момент съемки. Топологический и типологический подходы обеспечивают выявление деградированных контуров, дают возможность определить их положение в пространстве и взаимодействие с соседними контурами.

На космоснимках ландшафтов дешифровочными признаками эрозионных процессов являются:

- изменение тона на изображении ландшафта, которое обусловлено различной отражательной способностью как почв, так и растительности, произрастающей на этих почвах (рис. 2);

Космоснимок эрозионного ландшафта на тестовом участке "Вторая Ураковка"

Рис. 2. Космоснимок эрозионного ландшафта на тестовом участке "Вторая Ураковка"

- характерный рисунок изображения линейной эрозии, которая ярко выражена на снимках локальными рисунками на небольших участках поверхности с четко выделенным расчленением земной поверхности и образованием различных эрозионных форм, таких как промоины, овраги, балки, долины (рис. 3, 4);

Космоснимок промоины на тестовом участке "Вторая Ураковка"

Рис. 3. Космоснимок промоины на тестовом участке "Вторая Ураковка"

Космоснимок оврага на тестовом участке "Русская Ураковка"

Рис. 4. Космоснимок оврага на тестовом участке "Русская Ураковка"

- характерный рисунок плоскостного смыва, отображаемый на снимках вытянутыми вниз по склону пятнами более светлого тона (рис. 5).

Космоснимок плоскостного смыва на тестовом участке "Вторая Ураковка"

Рис. 5. Космоснимок плоскостного смыва на тестовом участке "Вторая Ураковка"

При интенсивном смыве аллювиальный материал отлагается обычно в виде конусов выноса и формирует пролювиальные отложения (рис. 6).

Космоснимок конуса выноса на тестовом участке "Вторая Ураковка"

Рис. 6. Космоснимок конуса выноса на тестовом участке "Вторая Ураковка"

Информация о деградации содержится в оцифрованном растровом изображении в виде совокупности пикселей различного тона. Исследования распределения пикселей по значению фототона позволяют установить их корреляцию с количественными характеристиками объекта мониторинга.

Визуальный анализ позволяет на основании дешифровочных признаков выявить основные очаги деградации, природные и искусственные образования, гидрографическую сеть (отдельные водоемы), дороги и др.

Наиболее важным при визуальном анализе является определение границ очагов деградации и выделяющихся объектов, расположение которых на снимке носит временный (разливы рек, облачность) или постоянный, но кардинально отличающийся от окружающей обстановки характер (выходы коренных пород, корковые солончаки и др.).

При визуальном анализе проводится выделение всех дешифрируемых объектов контурами и их классификация.

Компьютерный анализ выделенных контуров, отнесенных к определенным дешифрируемым (визуальным) группам, основан на исследовании распределения пикселей уже в этом выделенном контуре на космокарте объекта исследований.

Исходя из того, что выделенный контур достаточно точно определяет границы однородного объекта, можно все пиксели этого контура отнести к характеристике этого объекта. Однако при последующем анализе часть пикселей не будет учтена, так как они могут принадлежать к группам пикселей, соответствующим по значению фототона граничным объектам. Граничными являются объекты, которые лежат внутри контура, а значения фототона пикселей лежат внутри диапазона фототона, определяющего объект исследований.

Распределение пикселей на изображении однородного объекта количественно определяет параметры этого объекта и строится в виде гистограммы с установлением количества пикселей, приходящихся на каждый тон. Для компьютерной графики установлено 256 тонов по шкале серого (или любого другого основного) цвета. Если известны площадь участка и общее количество пикселей, то легко определить площади объектов, относящихся к каждому из 256 тонов изображения, то есть задача отнесения площади исследуемого объекта к определенному тону решается количественно.

Важнейшим элементом анализа состояния исследуемого объекта является отнесение фототона изображения к фактическому состоянию объекта. Для реализации этой операции применяется эталонирование, позволяющее увязать значения фототона с фактическим состоянием объекта исследований.

В результате эталонирования определяется наиболее вероятное значение величины (диапазона величин) фототона, которое можно достоверно связать с уровнем деградации объектов.

В связи с особенностями отражения видимого спектра электромагнитного излучения элементы ландшафта обладают уникальными, только им присущими спектрами. Однако при сканировании поверхности Земли оптическими цифровыми устройствами возможности получения спектральных характеристик таких элементов ограничены как выбранными спектральными диапазонами, так и возможностями формата цветного цифрового растрового изображения.

Несмотря на все эти ограничения, статистический анализ таких спектров дает возможность выделить элементы ландшафта и определить их характеристики. На рис. 7 приведена общая гистограмма распределения пикселей на космоснимке эрозионного ландшафта.

Распределение пикселей на космоснимке (см. рис. 2) характеризуется преобладанием количества пикселей в диапазонах цвета В и G. На уровне тона В = 105 (ст = 21,1), a G = 118 (ст = 22,4) диапазон R = 118 (ст = 31,8) более широкий и смещен к правой стороне гистограммы. Распределение имеет асимметрию 1,8, что свидетельствует об отсутствии нормальности.

При анализе эрозионных объектов анализ гистограмм позволяет выделить и идентифицировать их на общем снимке. Гистограмма выбранного спектрального канала показывает отраженную электромагнитную энергию и ее распределение по площади снимка. Величина этой энергии в цифровом виде соответствует числу пик-34

селей соответствующего диапазона [92].

№ пике. хЮОО

Гистограмма распределения пикселей на космоснимке эрозионного ландшафта

Рис. 7. Гистограмма распределения пикселей на космоснимке эрозионного ландшафта

Рассмотрим примеры линейной эрозии. На рис. 8 представлена гистограмма распределения пикселей на космоснимке промоины (см. рис. 3).

Распределение асимметрично (асимметрия 3,0) и характеризуется следующими средними значениями тона по диапазонам цветов: R = 113 (<т = 13, 94), G = 117 (<т= 11,8), В = 103 (ст = 11,1). Для этого изображения характерно смещение вершины гистограммы диапазона В влево, a G вправо на величину 10 единиц тона и 4 еди-35

ницы тона соответственно относительно занимающего среднюю позицию диапазона R.

Изображение оврага на космоснимке (см. рис. 4) характеризуется гистограммой распределения пикселей (рис. 9) с асимметричностью 1,9 и следующими средними значениями тона изображения по диапазонам цветов R = 108 = 33,3), G = 110 (ст = 22,4), В = 100 (<7 = 21,7).

Гистограмма распределения пикселей на космоснимке оврага

Рис. 9. Гистограмма распределения пикселей на космоснимке оврага

Можно отметить изменение соотношения гистограмм по диапазонам цветов. Так, пик диапазона R смещен вправо на 8 единиц тона от пика G, пик диапазона В смещен также на 8 единиц тона, но влево.

Необходимо отметить, что ширина канала для диапазона R превышает ширину каналов В и G, что говорит о преобладании этого цвета в смешениях цветовых схем пикселей.

На рис. 10 приведена гистограмма распределения пикселей на космоснимке пашни в ландшафте.

Распределение асимметрично (асимметрия 2,4), характеризуется следующими средними значениями тона по диапазонам цветов: R = 118 (о- = 33,21), G = 114 (и = 20,33), В = 100 (а = 19,59).

№пикс.

Гистограмма распределения пикселей на космоснимке пашни

Рис. 10. Гистограмма распределения пикселей на космоснимке пашни

Распределение по диапазонам качественно похоже на распределение ландшафта в целом (см. рис. 7), что говорит о том, что основная площадь изображения на космоснимке ландшафта относится к пашне. В этой связи можно сделать вывод, что вид и количественное распределение пикселей определяют характеристики ландшафтного объекта.

При изменении свойств анализируемых составляющих ландшафта соответственно изменяется интенсивность изображения [132], когда кривая спектрального отражения практически не изменяется по форме, но все величины спектрального коэффициента отражения пропорционально возрастают при всех длинах волн. Такие изменения свойственны почвам с монотонным гумусированным профилем, например, темно-каштановым. В почвах с резко дифференцированным генетическим профилем или, если эрозией захвачены горизонты А, В и даже С, изменениям величин тона изображения соответствуют изменения в составе видимого поверхностного слоя. При дешифрировании эрозионных ландшафтов следует учитывать не только величину тона, но и рисунок, для уточнения сопоставляя такое изображение с гистограммами этих объектов.

Смытость почв хорошо дешифрируются по снимкам ландшафтов при воздушно-сухом состоянии поверхностного слоя как при малых, так и при сильных уровнях смыва. При этом на снимках пахотного слоя отмечаются отличия в тоне изображения, которые при сопоставлении с эталонами, дают возможность идентификации уровня смытости.

По направлению плоскостного смыва наблюдается изменение тона изображения, которое в верхней части исследуемого контура имеет более темный фон, примерно в середине он становится более светлым и в нижней части снова становится темным, что соответствует увеличению смытости в средней части склона и накоплению намытых гумусированных слоев в нижней.

В связи с этим дешифрирование эрозионных ландшафтов с использованием гистограмм дает возможность выявить эрозию в различных формах и определить по смещению пиков ее уровень, устанавливаемый по средним значениям тона для каждого диапазона.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >