Материал: 2385

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.

Тень объекта является одним из существенных дешифровочных признаков. Различают тени

собственные, образуемые в результате различной освещенности поверхности объекта в сочетании с ее неровностями, и тени падающие. Так, различные части кроны дерева, скаты крыши, овраги, насыпи, и др. получают различное количество солнечных лучей на единицу поверхности, что определяет их плотность и структуру. Форма отбрасываемой предметом тени и ее размер позволяет судить о высоте дерева, башни или глубине ямы, канавы, и, следовательно, и о содержании объекта. При этом следует иметь в виду, что на размер тени оказывает влияние рельеф местности (рис. 6.1).

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.).

Цвет и его насыщенность является наиболее достоверным

признаком, так как при съемке с натуральной цветопередачей цвета объектов местности соответствует цветам фотоизображения. Наилучшие результаты получают при дешифрировании спектрозональных аэроснимков с более высоким цвето-

вым контрастом.

Структура изображения – наиболее устойчивый прямой дешифровочный признак, прак-

тически 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.

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 почвен-

ным 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.

147

Косвенные дешифровочные признаки возникают из закономерностей

взаимного расположения объектов местности в силу природных условий, их назначения, хозяйственного использования и т. д. К косвенным признакам относятся существующая в натуре и отразившаяся на снимках взаимосвязь, взаимозависимость или взаимообусловленность различных объектов и явлений

и сопутствующих им характеристик. 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. Логический анализ прямых и косвенных дешифровочных признаков значительно повышает достоверность дешифрирования.

Такой логический анализ позволяет, в частности, определить содержание изображенных на рис. 9.2 объектов:

к скотным дворам 1 с северной стороны примыкает дорога 3 для подвоза кормов; высокие круглые сооружения 2 вблизи юго-восточных углов скотных дворов – силосные или водонапорные башни; темные прямоугольники 4 между дворами – загоны для скота.

С уменьшением масштаба аэроснимка прямые дешифровочные признаки видоизменяются. Так, если по снимкам масштаба 1:5000 непосредственно выявляется большинство дешифрируемых объектов, то на снимках масштаба 1:10 000 и мельче исчезают многие малые объекты – колодцы, столбы, реперы и др., а детали объектов среднего размера становятся неразличимыми.

Косвенные дешифровочные признаки достаточно устойчивы, и зависят от масштаба в меньшей степени.

Рельеф местности дешифрируется по характеру изображения элементов гидрографии и геоморфологического строения местности, по теням и освещенности склонов. Однако выполнять его следует с обязательным использованием стереоскопов.

3. Содержание дешифрирования

В зависимости от принятой технологии производства работ, дешифрирование выполняют на фотопланах, фотосхемах, контактных или увеличенных снимках. Содержание работ, детальность дешифрирования и набор характеристик объектов определяются назначением работ.

Содержание топографического дешифрирования, его точность, степень детализации, правила отображения объектов на снимках и набор их характеристик регламентируются действующими нормативными документами – инструкциями, наставлениями, руководствами, в том числе условными знаками топографических карт (планов) соответствующего масштаба и др.

Сельскохозяйственное дешифрирование – один из наиболее распространенных видов

специального дешифрирования. Его особенностью является выявление в первую очередь границ административно-территориальных и территориальных единиц, землепользований, землевладений, границ объектов недвижимости, сельскохозяйственных угодий с их характеристиками и сведениями о хозяйственном использовании. При этом некоторые топографические объекты не дешифрируются вообще (ориентиры, отдельные деревья, гидротехнические сооружения и др.), а иные показываются с

148

неполными характеристиками (отсутствуют данные о грузоподъемности мостов, покрытии дорог, скорости течения, глубине брода и др.).

Объектами сельскохозяйственного дешифрирования являются: пункты государственной геодезической сети; населенные пункты; дорожная сеть и соответствующие сооружения; объекты гидрографии; границы и ограждения; земли сельскохозяйственного назначения; леса; болота; земли несельскохозяйственного назначения; земли, подвергшиеся радиоактивному загрязнению.

Современные технологии производства работ по дешифрированию основаны на использовании цифровых методов картографирования и включают:

подготовительные работы: подбор необходимых картографических материалов, сбор сведений об официальных названиях и категориях населенных пунктов, информации о дорожной сети, данных государственного учета земель и лесного фонда, данных инвентаризации и государственного земельного кадастра, сведений о характеристиках и составе лесных земель и т. д.;

камеральное дешифрирование

характеристик объектов, полученных в камеральных условиях видов и качественного состава земель; нанесение объектов, не изобразившихся

на материалах аэрофотосъемки; согласование с руководителями хозяйств данных о хозяйственном использовании земель и др.

контроль качества результатов исполненных работ и их приемку.

Перечисленные работы выполняются как составная часть работ по созданию (обновлению) топографических или иных карт, планов или информационных систем соответствующего назначения.

Задачи топографического и сельскохозяйственного дешифрирования объединяются при создании

«базовой картографической модели местности», содержание которой соответствует требованиям

к топографической карте масштаба 1:10000, а полнота дешифрирования и набор характеристик объектов сельскохозяйственного

назначения определяется документами, регламентирующими порядок государственного учета земель.

4. Спектральный образ как дешифровочный признак

Сельскохозяйственное производство связано с культивированием, в основном, травянистой растительности. В дистанционном изучении растительности можно выделить следующие основные направления:

изучение естественных кормовых угодий;

дешифрирование сельскохозяйственных культур, наблюдение за их развитием, прогнозирование урожайности;

обнаружение заболеваний и повреждений растений.

Современные возможности многозональной цифровой съёмки позволяют в значительной степени успешно решать задачи перечисленных направлений используя спектральные характеристики травяной растительности.

Спектральная характеристика отразившегося от растений излучения в интервале длин волн λλ = 0,4—2,6 мкм, зависит, в основном, от интенсивности поглощения радиации хлорофиллом в видимой области и водой в средней ИК (инфракрасной) зоне спектра, а также от интенсивности отражения, обусловленного особенностями гистологии листьев, в ближней ИК зоне λλ = 0,75—1,3 мкм.

Многочисленными исследованиями установлено, что спектральная отражательная способность здоровых зеленых травянистых растений различных видов мало варьирует.

149

Типичный ход кривой КСЯ (коэффициентов спектральной яркости) растений показан на рис. 9.3 .

Ввидимой области спектра происходит наиболее интенсивная ассимиляция лучистой энергии растениями. Максимум поглощения приходится на интервалы λλ = 0,40— 0,47 мкм в синей и λλ = 0,59—0,68 мкм в красной зонах спектра, максимум отражения — в зеленой' зоне с экстремумом около 0,54 мкм.

Вближней ИК зоне отражательная способность растений максимальна —40—50 %

иболее. Зависит она от структуры мезофилла листьев. Поскольку структурные межвидовые различия бывают существенны, то наибольшие различия КСЯ растений наблюдаются именно в этой зоне спектра.

Ход кривой КСЯ в средней зоне λλ = 1,3-2,6 мкм определяется интенсивностью поглощения радиации водой в интервалах с максимумами около 1,4; 1,9 и 2,6 мкм. Интегральный уровень отражения в этой зоне зависит от содержания влаги в

листьях — зависимость обратная

(рис. 9.4).

Фенологическая динамика растений, а также изменения, обусловленные дефицитом питательных веществ и воды,

избыточной засоленностью почв, приводят к большей или меньшей трансформации исходной кривой КСЯ. По мере развития растений, пока окраска их определяется хлорофиллом, наблюдается некоторое снижение интенсивности отражения в видимой области спектра и увеличение в ближней ИК зоне. В период созревания культур и увядания, вследствие неблагоприятных условий произрастания, в формировании цветового аспекта растений начинают превалировать каротины, центофиллы (желтые пигменты) и антецианины (красные пигменты). Интенсивность отражения в видимой области спектра при этом увеличивается, ход кривой КСЯ выравнивается с постепенным повышением по мере увеличения λ и несколько уменьшается в области ближней ИК зоны.

Анализ спектральной отражательной способности растений в интервале λλ = 0,4— 2,5 мкм и ее изменений во времени позволяет надеяться, что при правильном выборе

параметров многозональной съемочной системы и сроков съемки можно решить ряд практических задач по определению вида растений и их состояния.

Большое практическое значение имеют исследования возможности дистанционного изучения сельскохозяйственных культур, особенно зерновых, оценка их состояния и развития, прогнозирование урожайности.

Одним из важнейших факторов, определяющих спектральную отражательную способность растительных покровов, является их морфология. Изучению морфологии, в основном применительно к культурной растительности, уделяется большое внимание в России и за рубежом (работы Ю. К. Росса, Г. К. Сюитса, Т. Р. Синклера, М. М. Шрайбера, Р. М. Хоффера и др.) Предполагается, что морфология полога — пространственное распределение листьев и их ориентация — изменяется в зависимости от сорта культуры, качества посева, условий произрастания, фенофазы и др. Если это так, то морфология полога

может использоваться при оценке состояния посевов и прогнозировании урожайности. Наиболее распространенным критерием морфологии полога является проективное

покрытие (ПП) —процент закрытия почвы растительностью. За рубежом находит широкое

150

применение иной критерий — индекс площади листьев (ИПЛ), выражающийся отношением площади листьев к площади их ортогональной проекции на землю. Оба критерия, как показали многочисленные исследования, тесно связаны с надземной биомассой, которая, в свою очередь, может использоваться при оценке ожидаемой урожайности культуры, например, зерна. Следовательно, через спектральную характеристикуизучаемых культур можно прогнозировать урожайность.

Глава 10. СИСТЕМЫ СПУТНИКОВОЙ НАВИГАЦИИ И ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ ГЛОНАСС и GPS.

Существуют две глобальные системы навигации и позиционирования - Global Positioning Systems - GPS. Первой в Советском Союзе начала создаваться ГЛОНАСС - Глобальная Навигационная Спутниковая Система. Затем стала создаваться американская NAVSTAR - Navigation System with Timing and Ranging - навигационная система, основанная на измерении времени и дальности. Американская система работает в операционном режиме, то есть она в полной мере технически и коммерчески реализована. Геодезист или навигатор, желающий стать пользователем этой системы, может приобрести аппаратуру и программное обеспечение (soft). Приемники и программное обеспечение ГЛОНАСС пока не столь доступны. Здесь рассмотрим GPS NAVSTAR как систему более доступную пользователю. Для краткости будем далее называть ее, как это делают все, просто GPS.

Термин позиционирование означает не только определение местоположения, то есть координат объекта. Вместе с координатами определяют вектор его скорости. Проще говоря, определяют направление и скорость движения объекта. Координаты и составляющие скорости задают вектор состояния объекта. Таким объектом может быть судно, корабль, самолет, вертолет, спутник, автомобиль, пеший оператор либо другой подвижный носитель. Перед разработчиками системы ставилась определенная задача. Система должна обеспечивать определение вектора состояния пользователя в любое время, в любой точке земной поверхности и с точностью, необходимой пользователю. Опыт показывает, что эта задача решена. Приведем данные об истории создания GPS.

Система находится в ведении Офиса Объединенной Программы - Joint Program Offise (JPO). Офис расположен в Космическом подразделении командных систем военно-воздушных сил США - Air Force Systems Command`s Space Division.

Подразделение находится на базе военно-воздушных сил США - Air Force Base (AFB) - в Лос-Анджелесе. В 1973 году JPO получил приказ Министерства Обороны США “установить, разработать, тестировать, освоить и развернуть спутниковую систему позиционирования”. NAVSTAR является результатом выполнения этого приказа.

Общепринятое определение системы звучит следующим образом. Глобальная система позиционирования (GPS) NAVSTAR является всепогодной спутниковой навигационной системой, разработанной Министерством Обороны США с тем, чтобы отвечать требованиям вооруженных сил по точному определению объектов, скорости их перемещения, а также по точной временной привязке в единой системе относимости в любой точке земной поверхности или окружающего пространства в непрерывном режиме.

Геодезисты сразу поняли, что эту военную навигационную систему можно эффективно использовать в мирных геодезических целях. Интересно, что до того, как

151