karşılaştırmalı deşifre bir dizi bölgesel görüntü, görüntüde tasvir edilen nesnelerin spektral görüntülerinin kullanımına dayanmaktadır. Bir fotoğraftaki bir nesnenin spektral görüntüsü, bir dizi bölgesel siyah beyaz fotoğraftaki görüntüsünün tonuyla görsel olarak belirlenir; ton, optik yoğunluk birimlerinde standart bir ölçekte değerlendirilir. Elde edilen verilere dayanarak, farklı spektral bölgelerdeki görüntülerde görüntünün optik yoğunluğundaki değişimi yansıtan spektral görüntünün bir eğrisi oluşturulur. Bu durumda, ordinat ekseni boyunca çizilen baskıların optik yoğunluk değerleri D, kabul edilenin aksine, ekseni yukarı doğru küçültürler, böylece spektral görüntü eğrisi spektral parlaklık eğrisine karşılık gelir. Bazı ticari programlar, dijital görüntülerden spektral görüntülerin otomatik olarak çizilmesini sağlar. Çok bölgeli görüntülerin karşılaştırmalı yorumunun mantıksal şeması aşağıdaki adımları içerir: bir nesnenin spektral görüntüsünün görüntüleri ile belirlenmesi- bilinen spektral yansıma ile karşılaştırma- nesne tanımlama.

Görüntünün tüm alanı üzerindeki konturları deşifre ederken, spektral görüntü, karşılaştırmalı deşifre yöntemleriyle gerçekleştirilen deşifre edilebilir nesnelerin dağılımının sınırlarını belirlemek için de başarıyla kullanılır. Onları açıklayalım. Bölgesel görüntülerin her birinde, belirli nesne kümeleri görüntü tonuyla ayrılır ve bu kümeler farklı bölgelerdeki görüntülerde farklıdır. Bölgesel görüntülerin karşılaştırılması, bu kümeleri ayırmayı ve tek tek nesneleri tanımlamayı mümkün kılar. Böyle bir karşılaştırma, her biri üzerinde farklı nesne kümelerinin tanımlandığı bölgesel görüntülerin şifresini çözmek için şemaların birleştirilmesiyle ("çıkarılması") veya bölgesel görüntülerden diferansiyel görüntülerin elde edilmesiyle gerçekleştirilebilir. Karşılaştırmalı yorumlama en çok, başta ormanlar ve ekinler olmak üzere bitki nesnelerinin incelenmesinde uygulanabilir.

Çok bölgeli görüntülerin sıralı yorumunda, yakın kızılötesi bölgedeki görüntüsünün parlaklığındaki artış nedeniyle, daha açık bir arka plan üzerinde kırmızı bölgedeki bitki örtüsünün koyu konturlarının “kaybolduğu” gerçeği de kullanılır. ” görüntüden, tektonik yapının ve kabartmanın büyük özelliklerinin algılanmasına müdahale etmeden. Bu, örneğin jeomorfolojik çalışmalarda, farklı bölgesel görüntülerden farklı oluşum yer şekillerinin deşifre edilmesi olasılığını açar - yakın kızılötesi bölgedeki görüntülerden endojen ve dışsal - kırmızı. Sıralı kod çözme, sonuçların aşamalı olarak toplanmasının teknolojik olarak nispeten basit işlemlerini sağlar.

Çok zamanlı görüntülerin şifresini çözme.Çok zamanlı görüntüler, incelenen nesnelerdeki değişikliklerin niteliksel bir çalışmasını ve nesnelerin dinamik özellikleriyle dolaylı olarak yorumlanmasını sağlar.

Dinamik araştırma. Görüntülerden dinamik bilgi çıkarma işlemi, değişikliklerin tanımlanmasını, grafik gösterimini ve anlamlı yorumlanmasını içerir. Çok zamanlı görüntülerdeki değişiklikleri tanımlamak için, alternatif (ayrı) veya eşzamanlı (ortak) gözlem ile gerçekleştirilen birbirleriyle karşılaştırılmalıdır. Teknik olarak, çok zamanlı görüntülerin görsel karşılaştırması, en basit şekilde, onları tek tek gözlemleyerek gerçekleştirilir. Çok eski bir "yanıp sönme" yöntemi, örneğin, iki görüntüyü sırayla farklı zamanlarda hızlı bir şekilde görüntüleyerek yeni ortaya çıkan ayrı bir nesneyi oldukça basit bir şekilde algılamaya izin verir. Değişen bir nesnenin bir dizi çekiminden açıklayıcı bir sinegram oluşturulabilir. Yani, aynı açıda durağan uydulardan 0,5 saatte elde edilen Dünya görüntüleri bir animasyon dosyasında birleştirilirse, bulutların günlük gelişimini ekranda tekrar tekrar çoğaltmak mümkündür.

Tespit etmek küçük değişiklikler sırayla değil, özel tekniklerin kullanıldığı çok zamanlı görüntülerin ortak gözlemlenmesinin daha etkili olduğu ortaya çıktı: görüntüleri birleştirmek (monoküler ve dürbün); bir fark veya toplam (genellikle renkli) görüntü sentezleme; stereoskopik gözlemler.

saat monoküler Gözlem sırasında aynı ölçeğe indirgenmiş ve izdüşümü saydam olarak yapılmış görüntüler üst üste bindirilerek birleştirilir ve ışıkla izlenir. Görüntülerin ortak görüntülenmesi için görüntülerin bilgisayarla yorumlanması sırasında, birleşik görüntülerin bir görüntünün diğerinin arka planına karşı yarı saydam veya "açma" alanları olarak algılanmasını sağlayan programların kullanılması tavsiye edilir.

dürbün gözlem, farklı zamanlarda çekilen iki görüntünün her biri bir gözle bakıldığında, en uygun şekilde, gözlem kanallarının görüntünün büyütme ve parlaklığının bağımsız olarak ayarlanabildiği bir stereoskop kullanılarak gerçekleştirilir. Dürbün gözlemleri, bir nehrin akışındaki değişiklikler gibi, nispeten tek biçimli bir arka plana karşı net nesnelerdeki değişiklikleri tespit etmede iyidir.

Farklı zamanlara ait siyah beyaz fotoğraflardan elde etmek mümkündür. sentezlenmiş renkli görüntü. Doğru, deneyimin gösterdiği gibi, böyle bir renkli görüntünün yorumlanması zordur. Bu teknik, yalnızca yapısı basit ve keskin sınırları olan nesnelerin dinamiklerini incelerken etkilidir.

Hareket nedeniyle değişiklikleri incelerken, nesnelerin hareketi en iyi sonuçlar verir stereoskopik gözlemçok zamanlı görüntüler (sözde stereo efekt). Burada hareketin doğasını değerlendirebilir, örneğin bir dağ yamacındaki aktif bir heyelanın sınırları gibi hareketli bir nesnenin sınırlarını stereoskopik olarak algılayabilirsiniz.

Çok zamanlı görüntülerin sıralı ortak gözlem yöntemlerinin aksine, ön düzeltmeler gerektirirler - onları aynı ölçeğe, dönüşüme getirirler ve bu prosedürler genellikle değişikliklerin tanımından daha karmaşık ve zaman alıcıdır.

Dinamik özelliklerle kod çözme. Coğrafi nesnelerde, zaman içinde durumlardaki bir değişiklik ile karakterize edilen zamansal değişiklik kalıpları, daha önce belirtildiği gibi, nesnenin geçici görüntüsü olarak adlandırılan deşifre edici özellikleri olarak hizmet edebilir. Örneğin günün farklı saatlerinde çekilen termal görüntüler, belirli bir özelliği olan nesneleri tanımayı mümkün kılar. günlük kurs hava sıcaklığı. Çok zamanlı görüntülerle çalışırken, çok bölgeli görüntülerin şifresini çözerken kullanılan tekniklerle aynı teknikler kullanılır. Sıralı ve karşılaştırmalı analiz ve senteze dayanırlar ve herhangi bir dizi görüntüyle çalışmak için ortaktırlar.

Alan ve kameral yorumlama. saat tarla Deşifre işleminde, nesnenin ayni olarak fotoğraftaki görüntüsü ile karşılaştırılmasıyla nesnelerin tanımlanması doğrudan zemin üzerinde gerçekleştirilir. Kod çözme sonuçları, resme veya ona bağlı şeffaf bir kaplamaya uygulanır. Bu, en güvenilir şifre çözme türüdür, ancak aynı zamanda en pahalıdır. Alan yorumlaması sadece fotoğraf baskılarında değil, ekran (dijital) görüntülerde de yapılabilmektedir. İkinci durumda, genellikle hassas tablet ekranlı bir alan mikrobilgisayarının yanı sıra özel bir bilgisayar kullanılır. yazılım. Kod çözme sonuçları, bir bilgisayar kalemi kullanılarak ekrandaki alanda not edilir, bir dizi geleneksel sembolle sabitlenir ve mikrobilgisayar belleğinin birkaç katmanında metin veya tablo biçiminde kaydedilir. Şifre çözme nesnesi hakkında ek ses bilgisi girmek mümkündür. Alan yorumlaması sırasında, genellikle görüntülerin üzerine eksik nesneleri koymak gerekir. Ek çekim, gözle veya enstrümantal yöntemle gerçekleştirilir. Bunun için, görüntüde olmayan nesnelerin koordinatlarını hemen hemen her gerekli doğrulukla sahada belirlemeyi mümkün kılan uydu konumlandırma alıcıları kullanılır. 1:25.000 veya daha küçük ölçekteki görüntülerin şifresini çözerken, bir mikro bilgisayara bağlı taşınabilir uydu alıcılarını tek bir şifre çözücü alan setinde kullanmak uygundur.

Bir tür alan yorumlaması havacılık tundrada en etkili olan kod çözme, çöl. Bir helikopter veya hafif uçak uçuşunun yüksekliği ve hızı, görüntülerin ölçeğine bağlı olarak seçilir: bunlar ne kadar büyükse, ölçek o kadar küçüktür. Aerovisual yorumlama, uydu görüntüleri ile çalışırken etkilidir. Ancak uygulanması kolay değildir. Sanatçı, nesneleri hızlı bir şekilde dolaşabilmeli ve tanıyabilmelidir.

saat kameral Kod çözmenin ana ve en yaygın türü olan kod çözme, nesne, alana girmeden ve görüntüyü nesne ile doğrudan karşılaştırmadan doğrudan ve dolaylı deşifre özellikleri ile tanınır. Pratikte, her iki şifre çözme türü genellikle birleştirilir. Kombinasyonlarının rasyonel şeması, havacılık görüntülerinin ön kameral, seçici alan ve nihai kameral yorumunu sağlar. Alan ve kamera yorumunun oranı da görüntülerin ölçeğine bağlıdır. Büyük ölçekli hava fotoğrafları esas olarak sahada yorumlanır. Geniş alanları kapsayan uydu görüntüleri ile çalışırken, kameral yorumlamanın rolü artar. Uzay görüntüleri ile çalışırken zemin alanı bilgileri genellikle haritalardan elde edilen kartografik bilgilerle değiştirilir - topografik, jeolojik, toprak, jeobotanik vb.

Referans kod çözme. Kameral yorumlama, kullanıma dayalıdır. şifresi çözülmüş standartlar, verilen bölge için tipik olan kilit alanlarda sahada oluşturulur. Bu nedenle, deşifre standartları, deşifre özelliklerinin bir özelliği ile birlikte üzerlerine basılmış tipik nesnelerin deşifre edilmesinin sonuçlarıyla karakteristik alanların resimleridir. Ayrıca, coğrafi inceleme yöntemiyle gerçekleştirilen kameral yorumlamada standartlar kullanılmaktadır. interpolasyon ve ekstrapolasyon, yani, tanımlanan deşifre özelliklerini standartlar arasındaki ve ötesindeki alanlara yayarak. Standartları kullanan kameralı yorumlama, bir dizi kuruluşta standartların fotoğraf kitaplıkları oluşturulduğunda, ulaşılması zor alanların topografik haritalanmasında geliştirilmiştir. Ülkemizin kartografik servisi, deşifre örneklerinin albümlerini yayınladı. çeşitli tipler Hava fotoğraflarındaki nesneler. Çoğu çok bölgeli olan uzay görüntülerinin tematik yorumunda, Moskova Devlet Üniversitesi'nde eğitim almış kişiler böyle bir öğretim rolü oynamaktadır. M.V. Lomonosov bilimsel ve metodolojik atlasları içeren "Çok bölgeli havacılık görüntülerinin deşifre edilmesi" yönergeler ve çeşitli bileşenlerin kodunu çözme sonuçlarının örnekleri doğal çevre, sosyo-ekonomik nesneler, antropojenik etkinin doğa üzerindeki sonuçları.

Görsel yorumlama için görüntülerin hazırlanması. Coğrafi yorumlama için orijinal görüntüler nadiren kullanılır. Hava fotoğraflarını yorumlarken, genellikle temaslı baskılar kullanılır ve uydu görüntülerinin, bir uzay görüntüsünün küçük ve düşük kontrastlı ayrıntılarını daha tam olarak ileten film üzerindeki asetatlar kullanılarak "iletim yoluyla" yorumlanması arzu edilir.

Görüntü dönüştürme.Daha hızlı, daha kolay ve daha eksiksiz görüntü çıkarma için gerekli bilgi belirtilen özelliklere sahip başka bir görüntü elde etmeye indirgenen dönüşümünü gerçekleştirin. Gerekli bilgilerin vurgulanması ve gereksiz bilgilerin çıkarılması amaçlanır. Görüntü dönüşümünün ekleme yapmadığı vurgulanmalıdır. yeni bilgi, ancak yalnızca daha fazla kullanım için uygun bir forma getirir.

Görüntü dönüştürme, fotoğrafik, optik ve bilgisayar yöntemleriyle veya bunların bir kombinasyonu ile yapılabilir. Fotoğrafik yöntemler, çeşitli fotokimyasal işleme modlarına dayanır; optik - resimden geçen ışık akısının dönüşümü üzerine. En yaygın bilgisayar görüntüsü dönüşümleri. Şu anda bilgisayar dönüşümlerine alternatif olmadığını söyleyebiliriz. Sıkıştırma-açma, kontrast dönüştürme, renkli görüntü sentezi, niceleme ve filtreleme gibi görsel yorumlama için görüntülerin yaygın bilgisayar dönüşümleri ve yeni türev coğrafi görüntülerin oluşturulması.

Resimleri büyüt. Görsel yorumlamada, kullanmak gelenekseldir teknik araçlar, gözün olanaklarını genişletmek, örneğin çeşitli büyütmelere sahip büyüteçler - 2x'ten 10x'e. Görüş alanında ölçeği olan kullanışlı ölçüm büyüteci. Büyütme ihtiyacı, görüntülerin ve gözün çözünürlüğünün karşılaştırılmasıyla netleşir. Gözün en iyi görüş mesafesindeki (250 mm) çözümleme gücünün 5 mm-1 olduğu varsayılır. Örneğin çözünürlüğü 100 mm-1 olan bir uzay fotoğrafı görüntüsündeki tüm detayları ayırt edebilmek için 100/5 = 20 kat arttırılmalıdır. Sadece bu durumda fotoğrafta yer alan tüm bilgileri kullanabilirsiniz. Fotoğrafik veya optik yöntemlerle yüksek büyütme (10x'ten fazla) ile fotoğraf elde etmenin kolay olmadığı dikkate alınmalıdır: fotoğrafik büyütücüler gereklidir. büyük bedenler veya orijinal görüntülerin çok yüksek, uygulanması zor aydınlatması.

Bir bilgisayar ekranında görüntüleri gözlemlemenin özellikleri. Görüntülerin algılanması için ekranın özellikleri önemlidir: en iyi yorumlama sonuçları, yeniden görüntülenen büyük ekranlarda elde edilir. en yüksek miktar renkler ve yüksek görüntü yenileme hızı. Bir bilgisayar ekranındaki dijital görüntünün büyütülmesi, görüntünün bir pikseli piksel ekranının bir pikseline karşılık geldiğinde optimale yakındır.

PIX alanındaki piksel boyutu (uzaysal çözünürlük) biliniyorsa, görüntüleme ekranındaki görüntü ölçeği şuna eşittir:

Örneğin, bir dijital uydu görüntüsü TM/Landsat zeminde bir piksel boyutu ile PIX = 30 m ile ekranda yeniden üretilecektir. piksel d = 1:100.000 ölçeğinde 0,3 mm Küçük detayların dikkate alınması gerekiyorsa, bir bilgisayar programı kullanılarak yapılan bir ekran görüntüsü ek olarak 2, 3, 4 kat veya daha fazla büyütülebilir; bu durumda, görüntünün bir pikseli 4, 9, 16 ekran pikseli veya daha fazlası ile görüntülenir, ancak görüntü gözle fark edilebilir bir "piksel" yapısı alır. Uygulamada, en yaygın ek artış 2 - Zx. Tüm resmi aynı anda ekranda görebilmek için görüntünün küçültülmesi gerekir. Ancak, bu durumda yalnızca her 2'nci, 3'üncü, 4'üncü, vb. görüntülenir. görüntünün satırları ve sütunları ve üzerinde ayrıntıların ve küçük nesnelerin kaybı kaçınılmazdır.

Ekran görüntülerini deşifre ederken etkili çalışma süresi, görsel baskıları deşifre etmeye göre daha kısadır. Mevcut durumu da hesaba katmak gerekir. sıhhi normlarözellikle dekoderin gözlerinin ekrandan minimum mesafesini (en az 500 mm), sürekli çalışma süresini, elektromanyetik alanların yoğunluğunu, gürültüyü vb. düzenleyen bir bilgisayarda çalışın.

Aletler ve yardımcılar. Genellikle görsel yorumlama sürecinde basit ölçümler ve nicel tahminler yapmak gerekir. Bunu yapmak için çeşitli yardımcı araçlar kullanılır: paletler, ölçekler ve ton tabloları, nomogramlar vb. Stereoskoplar, görüntüleri stereoskopik olarak görüntülemek için kullanılır. çeşitli tasarımlar. Kameral yorumlama için en iyi cihaz, bir stereo çiftinin iki kod çözücü tarafından görüntülenmesini sağlayan çift gözlem sistemli bir stereoskop olarak düşünülmelidir. Tek tek görüntülerden ortak bir kartografik temele yorumlama sonuçlarının aktarımı genellikle küçük bir özel optik-mekanik cihaz kullanılarak gerçekleştirilir.

Şifre çözme sonuçlarının formülasyonu. Görsel yorumlamanın sonuçları çoğunlukla grafik, metinsel ve daha az sıklıkla dijital formlarda sunulur. Genellikle, deşifre çalışmasının bir sonucu olarak, bir anlık görüntü elde edilir; geleneksel işaretler incelenen nesneler. Kod çözme sonuçları da şeffaf bir kaplama üzerine sabitlenir. Bir bilgisayarda çalışırken, sonuçları yazıcı çıktıları (basılı kopyalar) şeklinde sunmak uygundur. Uydu görüntülerine göre, sözde şifre çözme şemaları, içeriğinde, görüntünün ölçeğine ve izdüşümüne göre derlenmiş tematik haritaların parçalarını temsil eder.

Otomatik kod çözme, elektronik bir bilgisayar tarafından gerçekleştirilen görüntüdeki verilerin yorumlanmasıdır. Bu yöntem, büyük miktarda verinin işlenmesi ve dijital teknolojilerin gelişmesi, otomatik teknolojilere uygun bir formatta görüntü sunması gibi faktörler nedeniyle kullanılmaktadır. Görüntüleri yorumlamak için belirli yazılımlar (yazılımlar) kullanılır: ArcGIS, ENVI (bkz. Şekil 5), Panorama, SOCETSET, vb.

Şek.5. ENVI 4.7.01 program arayüzü

Bilgisayarları ve özel programları kullanmanın tüm avantajlarına, teknolojinin sürekli gelişmesine rağmen, otomatikleştirilmiş sürecin de sorunları vardır: dar resmileştirilmiş şifre çözme özelliklerini kullanarak makine sınıflandırmasında örüntü tanıma.

Nesneleri tanımlamak için belirli özelliklere sahip sınıflara ayrılırlar; bu alanı bölümlere ve nesne sınıflarına bölme işlemine segmentasyon denir. Çekim sırasında nesnelerin genellikle kapalı olması ve "gürültü" (bulutlar, duman, toz vb.) ile birlikte olması nedeniyle, makine segmentasyonu doğası gereği olasılıklıdır. Kaliteyi iyileştirmek için nesnelerin spektral özelliklerine (renk, yansıma, ton) nesnelerin şekli, dokusu, konumu ve göreceli konumu hakkında bilgi eklenir.

Nesnelerin makine segmentasyonu ve sınıflandırılması için farklı sınıflandırma kuralları üzerinde geliştirilmiş algoritmalar bulunmaktadır:

eğitimli (denetimli sınıflandırma);

eğitimsiz (denetimsiz sınıflandırma).

Eğitimsiz bir sınıflandırma algoritması, bir görüntüyü oldukça hızlı bir şekilde bölümlere ayırabilir, ancak çok sayıda hatayla. Kontrollü sınıflandırma, sınıflandırılanlarla aynı tipte nesnelerin bulunduğu referans alanlarının gösterilmesini gerektirir. Bu algoritma, bilgisayardan çok fazla çaba gerektirir ve sonucu daha doğru bir şekilde verir.

3.1. envi 4.7.01 kullanarak otomatik şifre çözme

Uzay görüntülerinin yorumlanması ve işlenmesi yöntemlerini incelemek için, Landsat-8 uydusundan Udmurt Cumhuriyeti topraklarına bir görüntünün kodu çözüldü. ABD Jeolojik Araştırma web sitesinden elde edilen görüntü. Izhevsk şehri resimde açıkça görülüyor, Izhevsk Pond, Kama Nehri'nin Votkinsk şehrinden Sarapul şehrine akışı da bozulma olmadan okunuyor. Çekim tarihi - 05/15/2013 ve 05/10/2017. 2013 görüntüsünün bulutlar tarafından kapsanma yüzdesi %45'tir ve görüntünün üst kısmının deşifre edilmesi zordur (ancak, neredeyse tüm ilkbahar-yaz anket dönemi görüntüde yüksek miktarda bulut içerir). Bu nedenle bilgilerin analizine yönelik asıl çalışma daha güncel bir görüntü ile gerçekleşecektir.

2017 görüntüsünün bulutlar tarafından kapsanma yüzdesi %15'tir ve bölgenin yüzeyini kaplayan bir grup bulut nedeniyle görüntünün sağ üst köşesi işlenmeye uygun değildir.

Görüntüde kullanılmak üzere benimsenen koordinat sistemi, WGS84 elipsoidini temel alan UTM—Evrensel Enine Merkatör'dür.

ENVI yazılım paketi (PC), Dünya'nın uzaktan algılanmasından (ERS) gelen optoelektronik ve radar verilerinin tam bir işleme döngüsünün yanı sıra bunların coğrafi bilgi sistemleri (GIS) verileriyle entegrasyonunu sağlayan bir yazılım ürünüdür.

ENVI'nın avantajları ayrıca, acemi bir kullanıcının gerekli tüm veri işleme algoritmalarında hızlı bir şekilde ustalaşmasını sağlayan sezgisel bir grafik arayüzü içerir. Mantıksal açılır menü öğeleri, verileri analiz etme veya işleme sürecinde ihtiyaç duyulan işlevi bulmayı kolaylaştırır. ENVI menü öğelerini basitleştirmek, yeniden oluşturmak, Ruslaştırmak veya yeniden adlandırmak veya yeni işlevler eklemek mümkündür. 4.7 sürümünde, ENVI ve ArcGIS ürünlerinin entegrasyonu gerçekleştirilmiştir.

Görüntüyü kod çözme işlemine hazırlamak için, onu işlemek ve analiz için spektral görüntünün kendisini elde etmek gerekir. Bir dizi görüntüden görüntü elde etmek için, kontrol panelindeki Katman Yığınlama komutunu kullanarak tüm kanalları tek bir akış/kapsayıcıda düzenlemek gerekir (bkz. Şekil 6). Tüm dönüşümlerden sonra, çalışmaya devam edebileceğimiz çok kanallı bir kap/görüntü elde ederiz: filtreleme, bağlama, denetimsiz sınıflandırma, dinamik algılama, vektörleştirme. Tüm görüntü kanalları aynı çözünürlüğe ve aynı projeksiyona getirilecektir. Bu komutu yüklemek için şunu seçin: BasicTools>LayerStacking veya Map>LayerStacking .

Şekil 6. ENVI program arayüzü - Layerstacking'de kanal yığınlama

Multispektral bir görüntüyü görselleştirirken, ENVI yazılım paketinin menüsünde aşağıdaki komutları seçmek gerekir: File>OpenExternalFile>QuickBird. Yeni KullanılabilirBandsList penceresinde (bkz. Şekil 7) bir görüntüyü RGB satırlarında sentezlemek için sırasıyla kırmızı, yeşil ve mavi kanalları seçiyoruz - "4,3,2" kanallarının sırası. Sonuç olarak, insan gözünün aşina olduğu bir görüntü elde ederiz (bkz. Şekil 8.) ve ekranda 3 yeni pencere belirir - Görüntü, kaydırma, yakınlaştırma.

Şekil 7. Kullanılabilir BantlarListesi penceresi

Şekil 8. 15 Mayıs 2013'te çekilen görüntünün sentezlenmiş görüntüsü - "4,3,2" kanallarının dizisi.

Son zamanlarda, ENVI'daki Landsat-8 görüntüsüyle ilgili olarak, doğal renklere yakın bir görüntü elde etmek için "3,2,1" kanal dizisi daha sık kullanılmaktadır. İki diziyi karşılaştırmak için, her iki sonucu da ekranda görüntüleyen bir filtreleme prosedürü uygulayalım (Görüntü penceresinde bir Filtre sekmesi vardır (bkz. Şekil 9).

Şekil 9. Bir anlık görüntüyü "3,2,1" sırasında filtreleme

Bu komut sayesinde görüntünün kalitesini artırabilirsiniz: bu durumda bulutların şeffaflığı arttı, yüzeylerin (su alanları, ormanlar, antropojenik bölgeler) ayrılmasının net konturları ortaya çıktı. Aslında, Filtre görüntünün "gürültüsünü" düzeltmeye yardımcı olur.

Kontrolsüz sınıflandırma, pikselleri sınıflara dağıtma ilkesine göre gerçekleştirilir - benzer parlaklık özellikleri. ENVI'da denetimsiz iki sınıflandırma algoritması vardır: K-means ve IsoData. K-means komutu, daha karmaşık bir büyüklük sırasıdır: görüntü ayarlarının ve çıktı sonuçlarının seçiminde belirli beceriler gerektirir. IsoData komutu daha basittir ve sadece sistemde belirtilen parametrelerin değiştirilmesini gerektirir (bakınız şekil 10): ana panel, Sınıflandırma - Denetimsiz - K-means/ IsoData komutu (bakınız şekil 11) .

Şekil 10. ENVI'da IsoData ayarları penceresi

Ortaya çıkan denetimsiz sınıflandırma örneğinde, kızılötesi ve mavi kanallar hakimdir ve görüntü alanındaki hidro ağ hakkında ayrıntılı bilgi sağlar.

Şekil 11. denetimsiz sınıflandırma

ENVI kompleksi aracılığıyla, coğrafi referanslı bir görüntü kullanarak bir görüntüyü kaydetmek kolay ve kullanışlıdır ve ardından ortaya çıkan görüntü MapInfo'da kullanılır. Bunu yapmak için, ana menüden Harita>Kayıt>GCP'leri Seç: Görüntüden Haritaya öğesini seçin. Sonuç, özel bir formatta kaydedilerek karşılaştırma için hemen MapInfo'da görüntülenebilir (bakınız şekil 12).

Şekil 12. MapInfo'da kullanım için görüntü coğrafi referansı

ENVI'daki görüntü vektörleştirmesi, vektörleştirme komutu aracılığıyla MapInfo'daki ENVI'dan görüntü bağlama ile aynı veri seti ile gerçekleşir: projeksiyon, elipsoid, bölge numarasını belirtmelisiniz (bakınız şekil 13).

Seçilen bölgedeki değişikliklerin dinamikleri, çok zamanlı çok bölgeli görüntüler (2013 ve 2017 için) kullanılarak izlenir. Dinamikler 3 şekilde izlenebilir:

yanıp sönme yöntemi;

"sandviç" yöntemi - MapInfo'daki katmanların kombinasyonu;

değişim haritasını kullanma.

Şekil 13. Görüntü vektörleştirme

Yanıp sönme yöntemi, görüntülenecek katmanları seçmek için pencerede NewDisplay komutunu kullanarak 2 anlık görüntüyle iki farklı pencere oluşturur. Her iki görüntü de Görüntü penceresindeki LinkDisplays komutu kullanılarak birbirine bağlanır ve ekranda farklı noktalarda aynı şekilde hareket eden ve aynı alanı gösteren her iki görüntüyü de görebilirsiniz (bkz. Şekil 14). Bir bilgisayar faresini tıklattığınızda, görüntülü ekranlar yerleri değiştirir - yanıp sönme, değişiklikleri (dinamikleri) algılamanıza izin verir.

Şekil 14. Dinamik algılama - yanıp sönme yöntemi

"Sandviç" yöntemi, Dosya - Görüntüleri Kaydet komutu kullanılarak daha önce Jpeg2000/.jp2 formatında kaydedilmiş her iki görüntünün eşzamanlı birleşiminden oluşur. Alternatif olarak, her iki görüntü de tek bir projeksiyonda (Universal Transverse Mercator) Mapinfo'da açılmalıdır. Rahat bir karşılaştırma için, üst katmanın/görüntünün şeffaflığı %50 olarak değiştirilir ve değişiklikler için görsel bir arama yapılır, ardından dinamik alanların tahsisi yapılır (bkz. Şekil 15).

Alınan 2 görüntü coğrafi referanslıysa, katmanlarla ve geotiff/tiff biçimiyle ayrılmışsa, o zaman modern bir gerçek yöntem vardır - haritayı değiştirin. Her iki görüntüde de aynı katman türünü seçmelisiniz, örneğin üçüncü - yeşil. Dönüşümlerin bir sonucu olarak, filtre ayarlamaları gerektiren büyük miktarda gürültü içeren bir harita elde edilir.

Şekil 15. Açıklayıcı dinamikler - "sandviç" yolu

Üç yöntemi de karşılaştırırsak, çalışmanın yazarı "sandviç" yönteminden daha fazla etkilenir, çünkü yanıp sönme yöntemi, görüşe güçlü bir yük verir ve erken fizyolojik göz yorgunluğuna neden olur. Bir değişiklik haritası oluşturmak her zaman etkili değildir, çünkü. Gürültü tamamen ortadan kaldırılamaz.

Örneğin, odak uzaklığı / = 70 mm olan bir hava kamerası tarafından çekilen görüntüler için C = 250 = 3.5. Buradan,

kısa odaklı hava kameralarıyla çekilen fotoğrafların stereoskopik görüntülenmesinde, arazi abartılı olarak algılanır ve bu da çeşitli mikroformlarının incelenmesini kolaylaştırır. Bu durumda, bu tür görüntülerin stereoskopik algısı ile eğimlerin gerçekte olduğundan çok daha dik göründüğü akılda tutulmalıdır.

Görsel yorumlamada, binoküler görmenin özelliklerini kullanarak, sadece stereoskopik görüntü çiftlerini değil, aynı zamanda görüntülerden oluşan çiftleri de gözlemlemek faydalıdır. farklı renk(dürbün renk karıştırma), siyah beyaz ve renkli, keskin (parlak) ve yumuşak (mat) çekimler vb.

3.1.3. Görüntülerin görsel yorumlanması türleri ve yöntemleri

Görsel yorumlama sırasında, icracı bir havacılık görüntüsündeki nesneleri tanır, kalitelerini belirler ve bazı nicel özellikler, nesneler, fenomenler ve süreçler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarır ve ayrıca yorumlamanın sonuçlarını grafiksel bir biçimde sabitler.

Coğrafi deşifre etmede önemli bir metodolojik yaklaşım, deşifre edilmiş nesnelerin gelişim aşamasında ve çevreleriyle yakın ilişki içinde analizidir. Kod çözme, genelden özele ilkesine göre gerçekleştirilir. Bir coğrafyacı için bir havacılık görüntüsü, her şeyden önce, bir bütün olarak algılanan, incelenen alanın bir bilgi modelidir. Bununla birlikte, hedeflenen kod çözme sırasında, icracı genellikle hem görüntüde mevcut olan fazla (gereksiz) bilgi ve gerekli bilgi eksikliği ile karşılaşır. Havacılık görüntülerinin yorumlanmasının belirli bilgi ve beceriler gerektirdiğini bir kez daha vurgulamak gerekir. daha derin profesyonel bilgi Araştırmanın konusu hakkında icracı, görüntüden elde edilen bilgiler daha doğru, eksiksiz ve güvenilirdir. Sanatla sınırlanmış bir entelektüel etkinlik olan görsel kod çözmenin sonuçları, önemli ölçüde yalnızca görüntülerin özelliklerine değil, aynı zamanda dekoderin deneyimine, bilgisine, kavrama yeteneğine ve çoğu zaman sezgisine bağlıdır.

Kod çözmenin teknolojik şemaları. Hem araştırma hem de üretim olan görüntülerin yorumlanması her zaman amaca yönelik olarak gerçekleştirilir. Coğrafyacılar, farklı derecelerdeki jeosistemleri, bunların bileşenlerini ve ayrıca görüntüleri kullanarak tek tek nesneleri inceler.

siz, fenomenler ve süreçler, peyzaj, jeomorfolojik, hidrolojik, glaciolojik ve diğer yorumlama türlerinin gerçekleştirilmesi.

Yorumlama çalışmalarının teknolojisi ve organizasyonu, önemli ölçüde görevlerine, bölgesine, ölçeğine ve görüntülerin türüne (fotoğraf veya tarayıcı, termal, radar vb.), Tek görüntülerin veya bunların serilerinin kullanımına (çok bölgeli, çoklu-bölge) bağlıdır. geçici). Şifre çözme için çeşitli organizasyonel ve teknolojik şemalar vardır, ancak hepsi aşağıdaki adımları içerir:

2) bir dizi şifre çözme nesnesinin tanımlanması (gelecekteki bir şifre çözme şeması veya haritası için bir ön açıklamanın hazırlanması);

3) yorumlama için görüntülerin seçimi, ifade edilebilirliklerini artırmak için görüntülerin dönüştürülmesi, enstrümanların hazırlanması ve AIDSşifre çözme. Bir sorunu çözmek için ideal olan görüntülerin bir başkası için etkili olmayabileceği akılda tutulmalıdır;

4) havacılık görüntülerinin doğru yorumlanması ve güvenilirliğinin değerlendirilmesi;

5) kod çözme sonuçlarının kaydı.

Herhangi bir çalışmanın merkezi noktası, havacılık görüntülerinin gerçek yorumudur. Tematik yorumlama, iki temel mantıksal şemaya göre gerçekleştirilebilir. İlk şema, önce nesne tanımayı ve ardından grafiksel seçimini sağlar; ikinci şema - ilk önce, aynı görüntü türüne sahip alanların görüntüsünde grafiksel seçim ve ardından bunların tanınması. Her iki şema da yorumlama aşamasıyla, deşifre sonuçlarının bilimsel yorumuyla sona ermektedir. Görüntülerle, özellikle uzay görüntüleri ile çalışırken, kod çözücü, deşifre özelliklerini iyileştirmeye ve deşifre sonuçlarını değerlendirmeye yarayan, genellikle kartografik olmak üzere ek materyalden kapsamlı bir şekilde yararlanır.

İlk şema, çoğu sorunu çözmek için evrenseldir; görsel yorumlama pratiğinde geniş kabul görmüştür. İkinci şema, nispeten basit nesnelerin parlaklık özellikleriyle deşifre edilmesinde çok etkilidir, ancak sınırlı bir uygulamaya sahiptir. Bilgisayar yorumlamadaki bu şemaların her ikisi de eğitimli ve eğitimsiz sınıflandırma teknolojilerinde uygulanmaktadır.

şifre çözme işaretleri. Bir havacılık görüntüsünde, nesneler bir dizi şifre çözme (maskesini kaldırma) özelliği bakımından birbirinden farklıdır. Ana özellikleri tanımlayın

doğrudan (basit ve karmaşık) ve dolaylı (renk dahil I, 5) bölmek gelenekseldir. Doğrudan basit deşifre özellikleri, görüntünün ve gölgenin şekli, boyutu, tonu (rengi) ve yukarıdaki özellikleri birleştiren karmaşık (karmaşık) bir özellik görüntü desenidir. Dolaylı işaretler, nesneler arasındaki ilişkilere, görüntüde görünmeyen nesnelerin iyi tasvir edilmiş diğer nesneler tarafından belirlenme olasılığına dayanır. Dolaylı işaretler aynı zamanda nesnenin konumu, coğrafi yakınlığı, nesnenin çevre üzerindeki etkisinin izleridir.

Her nesnenin, genellikle sabit olmayan, ancak mevsime, zamana ve anketin spektral aralıklarına, görüntü ölçeğine vb. bağlı olan doğrudan ve dolaylı deşifre özelliklerinde ortaya çıkan kendi özellikleri vardır. En çok görünür mesafe görüntüleri için geliştirilmiş olan bu özellikler, termal ve radar görüntülerinde kendi özelliklerine sahiptir. Bu nedenle, görünür aralıktaki görüntülerdeki görüntünün tonu, nesnelerin parlaklığına, termal kızılötesinde - sıcaklıklarına ve radyo aralığında - yüzey pürüzlülüğüne, nem içeriğine ve geometrisine bağlıdır. radyo ışını ile aydınlatma. Termal kızılötesi görüntülerde gölge gibi bir deşifre etme özelliği yoktur ve radar görüntülerinde düz alanların görüntü yapısının kullanımı benek gürültüsünün varlığı nedeniyle karmaşıktır. Belirli koşullara bağlı olarak, şifreyi çözen işaretlerin ve işaretlerin kendilerinin göreli önemi değişir. Acemi bir sanatçı, doğrudan şifre çözme özellikleriyle daha çok çalışır; dolaylı işaretlerin ustaca kullanılması, kod çözücünün yüksek nitelikli olduğunun kanıtıdır.

Doğrudan (anında) deşifrede doğrudan işaretler kullanılır. Görünür aralığın görüntüleri için özelliklerini sunuyoruz.

Biçim, görsel yorumlamada etkili bir doğrudan işarettir. Nesne hakkındaki bilgilerin ana bölümünün bulunduğu kontur şeklindedir. Antropojenik nesneler geometrik olarak doğru, standart bir şekle sahiptir - tarım alanları dikdörtgen bir şekille ayırt edilir (renk dahil I, 5, a), hava alanları çapraz çizgilerle tanımlanır. Üç boyutlu şekil, nesneleri stereoskopik olarak tanımanıza olanak tanır.

Boyut, esas olarak büyük ölçekli görüntülerle çalışırken kullanılan bir özelliktir. Farklı fonksiyonel amaçlara sahip binalar, boyuta göre ayırt edilir (renk dahil. I, 5, b), tahıl ve yem mahsulü tarlaları ayrılır. Deşifre sürecinde boyut tahmini, genellikle bilinen bir nesnenin boyutuyla görsel karşılaştırma ile yapılır. Hem mutlak boyutlar hem de oranları önemlidir.

Konunun parlaklığı ve görüntünün spektral alanı tarafından belirlenen görüntünün tonu (siyahlık derecesi), ayrılmaya yardımcı olur.

ana yüzey türleri: kar, Açık zemin, bitki örtüsü. Yer Güneş parlaması resimde genellikle su kütlelerini gösterir. Ancak ton sabit bir özellik değildir. Aynı ışıklandırmayla bile aynı nesne ekranda görünebilir. farklı parçalar farklı bir tonda bir resim ve tam tersi. Tonların oranı çok daha kararlı - ton kontrastları. Çok bölgeli bir görüntüde, bir dizi bölge görüntüsünde çoğaltılan aynı nesnenin tonu farklı olacaktır. Spektral parlaklık eğrisi ile ilişkili olarak, karmaşık bir doğrudan işarete - nesnenin spektral görüntüsüne - dönüşür.

Renk, siyah beyaz bir görüntünün tonundan daha bilgilendirici ve güvenilir bir özelliktir. Su nesneleri, ormanlar, çayırlar, sürülmüş tarlalar renkle iyi ayırt edilir (renk dahil. I, 5, c). Amaca yönelik olarak bozulmuş renklere sahip görüntüleri kullanarak, farklı bitki türlerini ayırın, kayalar vb.

Gölge, hem doğrudan hem de dolaylı deşifre işaretlerine atfedilebilir. Fotoğraf ve tarayıcı görüntülerinde, uygun ve olay olarak ikiye ayrılır. Ayrıntılı fotoğraflardaki gölge, fotoğraflanan nesnenin siluetini yansıtır ve yüksekliğini tahmin etmeyi mümkün kılar (renk dahil I, 5, d). Gölge her zaman nesnenin kendisinden çok daha büyük bir göreli karşıtlığa sahip olduğundan, genellikle yalnızca düşen bir gölge, fabrika bacaları gibi planda küçük ama uzun olan nesneleri algılamayı mümkün kılar. Dağlık bölgelerde derin gölgeler deşifre etmeyi zorlaştırır. Gölgeler görüntünün çizimini önemli ölçüde etkiler.

Resim çizimi - sadece tarım alanları gibi nesnelerin hatasız bir şekilde tanımlanmasını sağlayan kararlı bir karmaşık deşifre etme özelliği, Yerleşmeler, Ayrıca farklı şekiller jeosistemler. Bir veya iki sıfatla terimler kullanılarak alt bölümlere ayrıldıkları havacılık görüntü modellerinin birkaç sınıflandırması vardır: granüler, mozaik, radyal jet, vb. Her doğal-bölgesel kompleks, görüntü üzerinde morfolojik yapısını yansıtan belirli bir desenle karakterize edilir (renk dahil. I, 6). Şekilde, görüntüler dokuyu - desen oluşturan öğelerin şeklini ve yapıyı - doku öğelerinin mekansal düzenlemesini ayırt eder. Bazen görüntünün deseni, morfometrik yorumlamanın temeli olarak hizmet eden nicel göstergelerle karakterize edilir.

Bilgisayar yorumunda, bir dijital görüntünün dokusu genellikle, genellikle görsel yorumlamada ayırt edilen doku ve yapı kavramlarının içeriğini kısmen birleştiren piksel parlaklık değerlerinin uzamsal değişkenliği olarak anlaşılır.

Morfometrik yorumlama. Nesnelerin şifre çözme özelliği - biçim - genellikle şifre çözme sırasında belirlenir.

görsel olarak, ancak ölçümlerine bağlı olarak nesnelerin şekle göre daha doğru bir şekilde ayrılması mümkündür. Tek tek nesnelerin şekline ek olarak, nesnelerin şeklinin nicel istatistiksel özellikleri belirlenir. Kütle dağılımı ve dağıtımları - ayrıca işaret görevi görebilirler belirli tip nesneler.

Şekillerini, boyutlarını, mekansal dağılım özelliklerini, görüntü desenini - dokusunu ve yapısını karakterize eden nicel göstergelerin belirlenmesine dayanan nesnelerin tanınması ve incelenmesi denir. morfometrikşifre çözme. Sayıları farklı araştırma alanlarında düzinelerce ölçülen morfometrik parametreleri belirleme yöntemleri, en basit görsel ve araçsal ölçümlerden görüntülerin bilgisayarla işlenmesine kadar değişir.

Morfometrik yorumlama, büyük ölçekli hava fotoğraflarından anket uydu görüntülerine kadar çok çeşitli ölçeklerdeki görüntülerle çalışırken kullanılır. Çeşitli kullanılır tematik alanlar Araştırma. Örneğin, orman envanterinde, dikim değerlendirmesinin önemli görevlerinden biri - orman meşcerelerinin bonitetini (yani kalitelerini, odun rezervlerini) belirlemek - büyük ölçekli hava kullanılarak taç çapı ve gölgelik yoğunluğunun analizine dayalı olarak dolaylı olarak çözülür. fotoğraflar; bu özelliklerin istatistiksel göstergeleri, profillerin stereofotogrametrik aletlerde ölçülmesiyle elde edilir.

Jeolojik ve jeomorfolojik çalışmalarda kullanılan görüntülerin bir başka morfometrik analizi türü, fay tektoniği elemanlarının (uzunluk, yön, çizgisellik yoğunluğu) dağılımının analizidir. Çizgiselliklerin deşifre edilmesinin sonuçlarından elde edilen dağılım diyagramları, maden yataklarının aranması için farklı beklentilere sahip farklı temel yapılarına sahip alanların belirlenmesi için temel teşkil eder. Bu tür görüntülerin analizi için yaygın olarak kullanılır yazılım bilgisayar işleme. görevi kapat- örneğin dağ geçidi ağının yoğunluğuna göre, erozyonel diseksiyonun yoğunluğuna göre bölgenin imar edilmesi. Farklı yoğunluk ve diseksiyon derinliğine sahip alanların görüntülerinden izolasyon, eğim açıları ve eğimlerin bir stereo modele dayalı olarak ve görüntülerden oluşturulan bir dijital model temelinde izolasyonu da sağlanmaktadır. bilgisayar programları. Peyzaj çalışmalarında kullanılan görüntü örüntüsünün morfometrik olarak yorumlanması daha zordur, çünkü örüntü özelliklerinin resmileştirilmesi ve ölçülmesi daha zordur. Bununla birlikte, peyzaj desenlerinin nicel özellikleri, bunlara dayalı olarak peyzaj morfometrik bilgisayar yorumlaması için algoritmalar geliştirmek amacıyla incelenmektedir.

Gösterge kod çözme. doğrudan aksine dolaylı Doğada nesnel olarak var olan nesneler ve fenomenler arasındaki bağlantı ve karşılıklı bağımlılığa dayanan kod çözme, kod çözücü, resimde gösterilmeyen nesnenin kendisini değil, işaretçisini belirler, gösterge. Bitki örtüsünün yanı sıra topografya ve hidrografi, en sık gösterge olarak kullanılır. Dolaylı işaretler altında yatar manzara Peyzajın tek tek bileşenleri arasındaki, deşifre edilen nesne ve her şey arasındaki çok taraflı bağlantılara dayanan deşifre yöntemi doğal kompleks. Genellikle, görüntülerin ölçeği azaldıkça dolaylı deşifre özelliklerinin rolü artar.

tsv'de. dahil I, 5, dolaylı işaretlerle deşifre edilen nesnelerin örnekleridir. Tarlalarda ıslanan toprak lekeleri, bir çökme mikro-kabartmasının ve yakın bir yeraltı suyu seviyesinin gelişimini gösterir. Buzul üzerindeki yüzey morenlerinin kıvrımları ve kıvrımları, bunun titreşimli bir buzul olduğunu ve hareket etmesi beklendiğini gösterir.

Göstergeleri kullanan dolaylı deşifre, gözlem için daha az erişilebilir olan bileşenlerin veya süreçlerin, peyzajın gözlemlenen "fizyognomik" bileşenlerine dayalı olarak tanımlandığı gösterge deşifresi olarak adlandırılır. Bu tür bir deşifrenin coğrafi temeli, gösterge öğretimidir (göstergesel peyzaj bilimi). Uydu görüntüleri ile çalışırken, görüntünün güçlü genelleştirilmesi nedeniyle doğrudan özellikler önemini kaybettiğinde, gösterge yorumlaması özellikle önemli bir rol oynar. Düz alanların uydu görüntülerinde öncelikle dış bitki örtüsü gösterilir. yeryüzü mikro rölyefin ortaya çıkması nedeniyle; bitki örtüsü, toprakları ve toprakları yargılamak için de kullanılabilir. Gösterge niteliğindeki deşifre sırasında, sözde gösterge tabloları, burada göstergenin her türü veya durumu için, ona karşılık gelen görüntülenen nesnenin türü belirtilir. Böyle bir teknik, bitki örtüsünün dağılımı ile yeraltı suyunun sadece varlığını değil, aynı zamanda derinliğini ve mineralleşmesini de belirlemek mümkün olduğunda, hidrojeolojik yorumlama için özellikle dikkatli bir şekilde çalışılmıştır.

İncelenen fenomenle bağlantıları ilk bakışta açık olmayan nesneler gösterge görevi görebilir. Böylece, büyük tektonik faylar üzerinde kümülüs bulutlarının lineer sırtlarının oluşumu tekrar tekrar kaydedildi. Saha jeofizik çalışmaları, bu tür faylar boyunca ek ısı akışlarının yükseldiğini göstermiştir, bu da bulutların oluşumunu açıklar ve bu nedenle arızaların bir göstergesi olarak hareket edebilir.

Gösterge kod çözme ile uzamsal özelliklerden zamansal olanlara geçiş mümkündür. Tanımlamaya göre uzay-zamansal gösterge işaretleri ile satırlar, sürecin göreceli yaşını veya gelişim aşamasını belirlemek mümkündür. Çeşitli formlar ne yazık ki

Pirinç. 3.9. Hareket izleyiciler:

a - buzulun yüzeyindeki ortanca morenler; b - çölde hakim rüzgarlar yönünde uzayan kumlu sırtlar; c - nehir tarafından denize taşınan farklı bulanıklıktaki su akışları; d - deniz yüzeyindeki fitoplankton, görsel

lysing mantar akımı

permafrost bölgesindeki uydu görüntüleri, termokarst gölleriyle ilişkileri, permafrost termokarst süreçlerinin gelişim aşamalarını göstererek genç, olgun, yıpranmış bir termokarst kabartmasını ayırmayı mümkün kılar.

Kitle nesneleri (izleyiciler) genellikle, birlikte hareketin yönünü ve doğasını görselleştiren okyanustaki su kütlelerinin, yüzey rüzgarlarının ve buzulların buzunun hareketinin göstergeleri olarak hizmet eder (Şekil 3.9). Onların rolü oynanabilir kırık buz, süspansiyonlar, denizdeki suların hareketini izleyen fitoplankton, medyan morenler, bir dağ buzulunun yüzeyinde bir çatlak veya katman düzeni. Suların hareketi, su yüzeyinin sıcaklık kontrastlarıyla iyi görselleştirilir - Dünya Okyanusunun girdap yapısının ortaya çıkması termal kızılötesi görüntülerden elde edilir. Levha buzullarının karla kaplı yüzeyindeki kumlu masiflerin ve sastrugilerin Eolian yer şekilleri, yüzey rüzgar akışlarının baskın yönünü gösterir. Sadece yön değil, aynı zamanda hareketin bazı nicel özellikleri, hızı da ortaya çıkıyor. Örneğin, bir dağ buzulunda, buzla birlikte aşağı doğru hareket eden bir buzulun altında görünen ojiv yayları, buzulun ekseni boyunca uzar, bu da orta kısımda kenarlardaki buz hareketinin hızına kıyasla daha yüksek bir hız olduğunu gösterir. bloklu bir tipten ziyade bir laminer gösteren buzulun buz hareketi.

Çok bölgeli görüntülerin kodunun çözülmesi. Çok bölgeli bir havacılık görüntüsü genellikle aşağıdakilerden oluşur: 4-6 nispeten dar spektral bölgelerde elde edilen görüntüler. Bu tür görüntüler, hem farklı uzunluklardaki yansıyan radyo dalgalarını kaydederken hem de farklı polarizasyonlarıyla elde edilen radar görüntülerini de içerebilir. Bir dizi bölgesel görüntü ile çalışmak, tek bir görüntü ile çalışmaktan daha zordur ve çok bölgeli görüntülerin yorumlanması, özel metodolojik yaklaşımların kullanılmasını gerektirir. En çok yönlü yaklaşımrenkli görüntü sentezi,belirli bir şifre çözme problemini çözmek için optimal olan bir renk sentezi seçeneği seçimi dahil. Bir dizi akromatik ile çalışarak ek sonuçlar da elde edilebilir.(siyah ve beyaz) bölge resimleri. Bu durumda, iki ana metodolojik yaklaşım kullanılır -karşılaştırmalı ve ardışıkşifre çözme.

karşılaştırmalı deşifre bir dizi bölgesel görüntü, görüntüde tasvir edilen nesnelerin spektral görüntülerinin kullanımına dayanmaktadır. Bir fotografik görüntüdeki bir nesnenin spektral görüntüsü, bir dizi bölgesel dizideki görüntüsünün tonuyla görsel olarak belirlenir. siyah ve beyaz resimler; ton, optik yoğunluk birimlerinde standart bir ölçekte değerlendirilir. Elde edilen verilere dayanarak, görüntünün optik yoğunluğundaki değişikliği yansıtan bir spektral görüntü eğrisi oluşturulur (Şekil 3.10).

Pirinç. 3.10. Ana orman oluşturan türlerin ve bölgesel görüntülerin bir dizi fotoğraf baskısından elde edilen diğer nesnelerin spektral görüntüsünün eğrileri MKF-6 / Soyuz-22 (grafiklerde dikey çizgiler)

çekim alanlarına karşılık gelir):

1 - kum; 2 - çayırlar (ne yazık ki); 3 - çam; 4 - karaçam; 5 - huş ağacı, söğüt,

kavak; 6 - ladin; 7 - kül; 8 - su

Farklı spektral bölgelerdeki görüntüler. Bu durumda, ordinat ekseni boyunca çizilen D baskılarının optik yoğunluk değerleri, kabul edilenin aksine, eksen boyunca yukarı doğru azalır, böylece spektral görüntü eğrisi spektral parlaklık eğrisine karşılık gelir. Bazı ticari programlar, dijital görüntülerden spektral görüntülerin otomatik olarak çizilmesini sağlar. Çok bölgeli görüntülerin karşılaştırmalı yorumunun mantıksal şeması aşağıdaki adımları içerir: görüntülerden nesnenin spektral görüntüsünün belirlenmesi - bilinen spektral yansıtma ile karşılaştırma - nesnenin tanımlanması.

Görüntünün tüm alanı üzerindeki konturları deşifre ederken, spektral görüntü, karşılaştırmalı deşifre yöntemleriyle gerçekleştirilen deşifre edilebilir nesnelerin dağılımının sınırlarını belirlemek için de başarıyla kullanılır. Onları açıklayalım. Bölgesel görüntülerin her birinde, belirli nesne kümeleri görüntü tonuyla ayrılır ve bu kümeler farklı bölgelerdeki görüntülerde farklıdır. Örneğin, Şekil 2'de gösterilende. 3.11 örnek resimde kırmızı bölge (K), çam, ladin ormanları ve yanmış alanlar ve yakın kızılötesi (IR) - ladin ormanları ve yanmış alanlar. Eşleşme-! Bölgesel görüntülerin bölünmesi, bu kümeleri ayırmayı ve bu durumda çam ormanları gibi tek tek nesneleri ayırmayı mümkün kılar. Böyle bir karşılaştırma, bölgesel görüntülerin şifresini çözmek için / her biri üzerinde farklı nesne kümelerinin tanımlandığı / veya bölgesel görüntülerden diferansiyel görüntüler elde etmek için şemaları birleştirerek (“çıkararak”) gerçekleştirilebilir. Bölgesel görüntülerin çıkarılması için işlem dizisi veya bunların kod çözme şemaları, kod çözme formülleri şeklinde yazılabilir (bkz. Şekil 3.11). Karşılaştırmalı yorumlama en çok, başta ormanlar ve ekinler olmak üzere bitki nesnelerinin incelenmesinde uygulanabilir.

K - IR veya IR - K

Karaçam ormanları (L) çam ormanları(İLE)

Ladin ormanları ve yanmış alanlar (F+D) Alasy

L \u003d (L + C) ik - C \u003d (L + C) ik - [(C + E + G) k - (E + G) "]

Pirinç. 3.11. Çok bölgeli görüntülerin MKF-6 / Soyuz-22'nin orta tayga bölgesinin ormanlarının tür bileşimine göre ayrılması için karşılaştırmalı yorumu (Merkez Yakut ovası, Vilyuy nehrinin orta yolu)

sıralı şifre çözme farklı nesnelerin farklı spektral bölgelerdeki görüntülerde en uygun şekilde görüntülenmesi gerçeğine dayanmaktadır. Örneğin, sığ su fotoğraflarında, farklı spektral bölgelerden (K, O, 3) ışınların farklı penetrasyonları nedeniyle, su ortamıüzerinde bulunan eşleme nesnelerini bul farklı derinlik, ve bir dizi çok bölgeli görüntünün yorumlanması, çok derinlikli bir analiz yapmanızı sağlar (Şekil 3.12).

Pirinç. 3.12. Çok bölgeli görüntülerin sıralı yorumu

Farklı derinlikler için IFF-v / Soyuz-22

Hazar Denizi'nin sığ kuzeydoğu kesimindeki dip kabartma formlarının analizi:

1 - sualtı yelelerinin tepeleri; 2 - yamaçların üst kısımları; 3 - yamaçların alt kısımları; 4 - düzleştirilmiş intercree-

nye depresyonları; 5 - iç boşluklar

Çok bölgeli görüntülerin sıralı yorumunda, yakın kızılötesi bölgedeki görüntüsünün parlaklığındaki artış nedeniyle, kırmızı bölgedeki bitki örtüsünün koyu konturlarının daha açık bir arka plana karşı “kaybolduğu” gerçeği de kullanılır. ” görüntüden, tektonik yapının ve kabartmanın büyük özelliklerinin algılanmasına müdahale etmeden. Bu, örneğin jeomorfolojik çalışmalarda, farklı bölgesel görüntülerden farklı oluşum yer şekillerinin deşifre edilmesi olasılığını açar - yakın kızılötesi bölgedeki görüntülerden endojen ve dışsal - kırmızı. Sıralı kod çözme, sonuçların adım adım toplanmasının teknolojik olarak nispeten basit işlemlerini sağlar.

Çok zamanlı görüntülerin şifresini çözme. Çok zamanlı görüntüler, incelenen nesnelerdeki değişikliklerin niteliksel bir çalışmasını ve nesnelerin dinamik özellikleriyle dolaylı olarak yorumlanmasını sağlar.

Dinamik araştırma. Görüntülerden dinamik bilgi çıkarma işlemi, değişikliklerin tanımlanmasını, grafik gösterimini ve anlamlı yorumlanmasını içerir. Çok zamanlı görüntülerdeki değişiklikleri tanımlamak için, alternatif (ayrı) veya eşzamanlı (ortak) gözlem ile gerçekleştirilen birbirleriyle karşılaştırılmalıdır. Teknik olarak, çok zamanlı görüntülerin görsel karşılaştırması, en basit şekilde, onları tek tek gözlemleyerek gerçekleştirilir. Çok eski bir "yanıp sönme" yöntemi (titreme yöntemi), örneğin, iki görüntüyü sırayla farklı zamanlarda hızlı bir şekilde inceleyerek yeni ortaya çıkan ayrı bir nesneyi oldukça basit bir şekilde algılamaya izin verir. Değişen bir nesnenin bir dizi çekiminden açıklayıcı bir sinegram oluşturulabilir. Yani, aynı açıda yer sabit uydulardan 0,5 saat içinde alınan Dünya görüntüleri, bir “çınlama” filmine veya bir animasyon dosyasına monte edilirse, o zaman bulutların günlük gelişimini ekranda tekrar tekrar çoğaltmak mümkündür.

Küçük değişiklikleri tespit etmek için, dönüşümlü olarak değil, özel tekniklerin kullanıldığı çok zamanlı görüntülerin ortak gözlemlenmesinin daha etkili olduğu ortaya çıktı: görüntüleri birleştirmek (monoküler ve dürbün); bir fark veya toplam (genellikle renkli) görüntü sentezleme; stereoskopik gözlemler.

Monoküler gözlemde, aynı ölçeğe ve izdüşüme indirgenmiş ve şeffaf bir temelde yapılmış görüntüler üst üste bindirilir ve ışıkla izlenir. Görüntülerin ortak görüntülenmesi için görüntülerin bilgisayarla yorumlanması durumunda, birleşik görüntülerin algılanmasını sağlayan programların kullanılması tavsiye edilir.

bir görüntünün diğerinin arka planına karşı yarı saydam veya "ortaya çıkan" alanları.

Binoküler gözlem, farklı zamanlarda çekilen iki görüntünün her biri tek gözle izlendiğinde, en uygun şekilde, gözlem kanallarının görüntünün büyütme ve parlaklığının bağımsız olarak ayarlanabildiği bir stereoskop kullanılarak gerçekleştirilir. Dürbün gözlemleri, bir nehrin akışındaki değişiklikler gibi, nispeten tek biçimli bir arka plana karşı net nesnelerdeki değişiklikleri tespit etmede iyidir.

Çok zamanlı siyah beyaz görüntülerden elde etmek mümkündür. sentezlenmiş renkli görüntü. Doğru, deneyimin gösterdiği gibi, böyle bir renkli görüntünün yorumlanması zordur. Bu teknik, yalnızca yapısı basit ve keskin sınırları olan nesnelerin dinamiklerini incelerken etkilidir.

Hareket, nesnelerin hareketi nedeniyle meydana gelen değişiklikleri incelerken, en iyi sonuçlar şu şekilde verilir: stereoskopik gözlemçok zamanlı görüntüler (sözde stereo efekt). Burada hareketin doğasını değerlendirebilir, örneğin bir dağ yamacındaki aktif bir heyelanın sınırları gibi hareketli bir nesnenin sınırlarını stereoskopik olarak algılayabilirsiniz.

Çok zamanlı görüntülerin sıralı ortak gözlem yöntemlerinin aksine, ön düzeltmeler gerektirirler - onları aynı ölçeğe, dönüşüme getirirler ve bu prosedürler genellikle değişikliklerin tanımından daha karmaşık ve zaman alıcıdır.

Dinamik özelliklerle kod çözme. Coğrafi nesnelerde, zaman içinde durumlardaki bir değişiklik ile karakterize edilen zamansal değişiklik kalıpları, daha önce belirtildiği gibi, nesnenin geçici görüntüsü olarak adlandırılan deşifre edici özellikleri olarak hizmet edebilir. Örneğin, günün farklı saatlerinde elde edilen termal görüntüler, belirli bir günlük sıcaklık değişimine sahip nesneleri tanımayı mümkün kılar. Çok zamanlı görüntülerle çalışırken, çok bölgeli görüntülerin şifresini çözerken kullanılan tekniklerle aynı teknikler kullanılır. Sıralı ve karşılaştırmalı analiz ve senteze dayanırlar ve herhangi bir dizi görüntüyle çalışmak için ortaktırlar.

Alan ve kameral yorumlama. Sahada Deşifre işleminde, nesnenin ayni olarak fotoğraftaki görüntüsü ile karşılaştırılmasıyla nesnelerin tanımlanması doğrudan zemin üzerinde gerçekleştirilir. Kod çözme sonuçları, resme veya ona bağlı şeffaf bir kaplamaya uygulanır. Bu, en güvenilir şifre çözme türüdür, ancak aynı zamanda en pahalıdır. Alan yorumlaması sadece fotoğraf baskılarında değil, ekran (dijital) görüntülerde de yapılabilmektedir. İkinci durumda, genellikle hassas bir ekrana sahip bir alan mikro bilgisayarı kullanılır. yara tableti, ayrıca özel yazılım

nie. Kod çözme sonuçları, bir bilgisayar kalemi kullanılarak ekrandaki alanda not edilir, bir dizi geleneksel sembolle sabitlenir ve mikrobilgisayar belleğinin birkaç katmanında metin veya tablo biçiminde kaydedilir. Şifre çözme nesnesi hakkında ek ses bilgisi girmek mümkündür. Alan yorumlaması sırasında, genellikle görüntülerin üzerine eksik nesneleri koymak gerekir. Ek çekim, gözle veya enstrümantal yöntemle gerçekleştirilir. Bunun için, görüntüde olmayan nesnelerin koordinatlarını hemen hemen her gerekli doğrulukla sahada belirlemeyi mümkün kılan uydu konumlandırma alıcıları kullanılır. 1:25.000 ve daha küçük ölçekteki görüntüleri deşifre ederken, bir mikro bilgisayara bağlı taşınabilir uydu alıcılarını tek bir dekoder alan setinde kullanmak uygundur.

Bir tür saha yorumlaması, tundra çölünde en etkili olan aero-görsel yorumlamayı içerir. Bir helikopter veya hafif uçak uçuşunun yüksekliği ve hızı, görüntülerin ölçeğine bağlı olarak seçilir: bunlar ne kadar büyükse, ölçek o kadar küçüktür. Aerovisual yorumlama, uydu görüntüleri ile çalışırken etkilidir. Bununla birlikte, uygulanması kolay değildir - sanatçı, nesneleri hızlı bir şekilde dolaşabilmeli ve tanıyabilmelidir.

Kod çözmenin ana ve en yaygın türü olan kameral kod çözmede, nesne, alana girmeden ve görüntüyü nesne ile doğrudan karşılaştırmadan doğrudan ve dolaylı deşifre özellikleriyle tanınır. Pratikte, her iki şifre çözme türü genellikle birleştirilir. Kombinasyonlarının rasyonel şeması, havacılık görüntülerinin ön kameral, seçici alan ve nihai kameral yorumunu sağlar. Alan ve kamera yorumunun oranı da görüntülerin ölçeğine bağlıdır. Büyük ölçekli hava fotoğrafları esas olarak sahada yorumlanır. Geniş alanları kapsayan uydu görüntüleri ile çalışırken, kameral yorumlamanın rolü artar. Uzay görüntüleri ile çalışırken zemin alanı bilgileri genellikle haritalardan elde edilen kartografik bilgilerle değiştirilir - topografik, jeolojik, toprak, jeobotanik vb.

Referans kod çözme. Kameral yorumlama, kullanıma dayalıdır. şifre çözme standartları verilen bölge için tipik olan kilit alanlarda sahada oluşturulur. Bu nedenle, deşifre standartları, deşifre özelliklerinin bir özelliği ile birlikte üzerlerine basılmış tipik nesnelerin deşifre edilmesinin sonuçlarıyla karakteristik alanların resimleridir. Ayrıca, geo- yöntemiyle gerçekleştirilen kameral kod çözmede standartlar kullanılır.

grafik enterpolasyon ve ekstrapolasyon, yani tanımlanan deşifre özelliklerini standartlar ve ötesi arasındaki alanlara yayarak. Standartları kullanan kameralı yorumlama, bir dizi kuruluşta standartların fotoğraf kitaplıkları oluşturulduğunda, ulaşılması zor alanların topografik haritalanmasında geliştirilmiştir. Ülkemizin kartografik servisi, hava fotoğraflarında çeşitli nesnelerin yorumlanmasının örneklerinin albümlerini yayınladı. Çoğu çok bölgeli olan uzay görüntülerinin tematik yorumlanması durumunda, Moskova Devlet Üniversitesi'nde eğitim almış kişiler böyle bir öğretim rolü oynamaktadır. M.V. Lomonosov bilimsel ve metodolojik atlaslar, metodolojik öneriler ve doğal çevrenin çeşitli bileşenlerinin, sosyo-ekonomik nesnelerin, sonuçların deşifre edilmesinin sonuçlarının örneklerini içeren “Çok bölgeli havacılık görüntülerinin deşifre edilmesi” antropojenik etki doğa üzerinde.

Görsel yorumlama için görüntülerin hazırlanması. Coğrafi yorumlama için orijinal görüntüler nadiren kullanılır. Hava fotoğraflarını yorumlarken, genellikle temaslı baskılar kullanılır ve uydu görüntülerinin, bir uzay görüntüsünün küçük ve düşük kontrastlı ayrıntılarını daha tam olarak ileten film üzerindeki asetatlar kullanılarak "iletim yoluyla" yorumlanması arzu edilir.

Görüntü dönüştürme. Görüntüden gerekli bilgilerin daha hızlı, daha basit ve daha eksiksiz çıkarılması için, belirtilen özelliklere sahip başka bir görüntü elde etmeye indirgenen dönüşümü gerçekleştirilir. Gerekli bilgilerin vurgulanması ve gereksiz bilgilerin çıkarılması amaçlanır. Görüntü dönüşümünün yeni bilgi eklemediği, sadece onu daha sonra kullanıma uygun bir forma getirdiği vurgulanmalıdır.

Görüntü dönüştürme, fotoğrafik, optik ve bilgisayar yöntemleriyle veya bunların bir kombinasyonu ile yapılabilir. Fotoğrafik yöntemler, çeşitli fotokimyasal işleme modlarına dayanır; optik - resimden geçen ışık akısının dönüşümü üzerine. En yaygın bilgisayar görüntüsü dönüşümleri. Şu anda bilgisayar dönüşümlerine alternatif olmadığını söyleyebiliriz. Sıkıştırma-açma, kontrast dönüştürme, renkli görüntü sentezi, niceleme ve filtreleme gibi görsel yorumlama için görüntülerin ortak bilgisayar dönüşümleri ve ayrıca yeni türev coğrafi görüntülerin oluşturulması, Bölüm'de tartışılacaktır. 3.2.

Resimleri büyüt. Görsel yorumlamada, olasılıkları genişleten teknik araçların kullanılması gelenekseldir.

gözler, örneğin farklı büyütmeye sahip büyüteçler - 2x'ten 10x'e. Görüş alanında ölçeği olan kullanışlı ölçüm büyüteci. Büyütme ihtiyacı, görüntülerin ve gözün çözünürlüğünün karşılaştırılmasıyla netleşir. Gözün en iyi görme mesafesindeki (250 mm) çözümleme gücünün 5 mm-1 olduğu varsayılır. Örneğin, bir uzay fotografik görüntüsündeki tüm detayları çözünürlükle ayırt etmek için

100 mm-1, ^ ^ = 20 kat arttırılmalıdır. sadece bunda

durumda, fotoğrafta yer alan tüm bilgileri kullanabilirsiniz. Fotoğrafik veya optik yöntemlerle yüksek büyütmeli (10x'ten fazla) fotoğrafların elde edilmesinin kolay olmadığı akılda tutulmalıdır: büyük boyutlu fotoğraf büyütücüler veya orijinal fotoğrafların çok yüksek aydınlatması gereklidir.

Bir bilgisayar ekranında görüntüleri gözlemlemenin özellikleri. Görüntü ekranının özellikleri görüntülerin algılanması için önemlidir: en iyi yorumlama sonuçları, maksimum sayıda renk üreten ve yüksek görüntü yenileme hızına sahip büyük ekranlarda elde edilir. Bir bilgisayar ekranındaki dijital görüntünün büyütülmesi, piksel ekranının bir pikselinin olduğu durumlarda optimale yakındır. rf görüntü pikselinin bir pikseline karşılık gelir c . Bu durumda artış v ekran görüntüsü şöyle olacak:

piXrf v = --

PIXc

PIX alanındaki piksel boyutu (uzaysal çözünürlük) biliniyorsa, görüntüleme ekranındaki görüntü ölçeği şuna eşittir:

1 = piksel

Md PIX"

Örneğin, yerde piksel boyutu PIX = 30 m olan bir TM/Landsat dijital uzay görüntüsü, ekranda 1:100.000 ölçeğinde pix d = 0,3 mm ile yeniden üretilecektir. 2, 3, 4 kez veya daha fazla ; bu durumda, görüntünün bir pikseli 4, 9, 16 ekran pikseli veya daha fazlası ile görüntülenir, ancak görüntü gözle fark edilebilir bir "piksel" yapısı alır. Uygulamada, en yaygın ek artış 2 - Zx. Tüm resmi aynı anda ekranda görebilmek için görüntünün küçültülmesi gerekir. Ancak, bu durumda yalnızca her 2'nci, 3'üncü, 4'üncü, vb. görüntülenir. görüntünün satırları ve sütunları ve üzerinde ayrıntıların ve küçük nesnelerin kaybı kaçınılmazdır.

Ekran görüntülerini deşifre ederken etkili çalışma süresi, görsel baskıları deşifre etmeye göre daha kısadır. Ayrıca, özellikle dekoderin gözlerinin ekrandan minimum mesafesini (en az 500 mm), sürekli çalışma süresini, yoğunluğunu düzenleyen bir bilgisayarda çalışmak için mevcut sağlık standartlarını da dikkate almak gerekir. elektromanyetik alanlar, gürültü vb.

Aletler ve yardımcılar. Genellikle görsel yorumlama sürecinde basit ölçümler ve nicel tahminler yapmak gerekir. Bunu yapmak için çeşitli yardımcı araçlar kullanılır: paletler, ölçekler ve ton tabloları, nomogramlar vb. (Şekil 3.13). Görüntülerin stereoskopik olarak görüntülenmesi için çeşitli tasarımların stereoskopları kullanılır. Kameral yorumlama için en iyi cihaz, bir stereo çiftinin iki kod çözücü tarafından görüntülenmesini sağlayan çift gözlem sistemli bir stereoskop olarak düşünülmelidir. Münferit görüntülerden ortak bir kartografik temele yorumlama sonuçlarının transferi genellikle küçük bir özel opto-mekanik cihaz.

Şifre çözme sonuçlarının formülasyonu. Görsel yorumlamanın sonuçları çoğunlukla grafik, metinsel ve daha az sıklıkla dijital formlarda sunulur. Genellikle, deşifre çalışmasının bir sonucu olarak, çalışılan nesnelerin grafiksel olarak vurgulandığı ve geleneksel işaretlerle gösterildiği bir anlık görüntü elde edilir. Kod çözme sonuçları da şeffaf bir kaplama üzerine sabitlenir. Bir bilgisayarda çalışırken, sonuçları yazıcı çıktıları (basılı kopyalar) şeklinde sunmak uygundur. Uydu görüntülerine göre, sözdeşifre çözme şemaları,içeriğinde, görüntünün ölçeğine ve izdüşümüne göre derlenmiş tematik haritaların parçalarını temsil eder.

Pirinç. 3.13. En basit ölçüm aksesuarları: a - ölçüm kaması; b - daire ölçeği

Bilimsel ve teknolojik devrim ve uzay araştırmaları çağında, insanlık, doğal çevrenin durumunu gözlemleyerek, doğal kaynakların rasyonel kullanımına özen göstererek, şu anda sınırlı olan doğal kaynakları değerlendirmek için sürekli yöntemler geliştirerek Dünya'yı dikkatle incelemeye devam ediyor. Dünyayı uzaydan ve uzay izlemeden incelemek için gelişen yöntemler arasında, çok bölgeli fotoğrafik anket hayata sıkı sıkıya giriyor ve görüntü yorumlamasının güvenilirliğini artırmak için ek fırsatlar sunuyor.

Eylül 1976'da, Interkosmos programı kapsamında uluslararası işbirliği çerçevesinde, SSCB ve GDR'den uzmanlar, SSCB pilot kozmonotlarının V.f. Bykovsky ve V. V. Aksenov, Soyuz-22 uzay aracının sekiz günlük uçuşu sırasında dünya yüzeyinin 2500'den fazla multispektral görüntüsünü elde etti. Çekim, GDR halk girişimi "Carl Zeiss Jena" ve SSCB Bilimler Akademisi Uzay Araştırma Enstitüsü uzmanları tarafından ortaklaşa geliştirilen ve GDR'de üretilen çok bölgeli bir uzay kamerası MKf-6 tarafından gerçekleştirildi. MKf-6 cihazı tarafından çok bölgeli görüntüleme de laboratuvar uçaklarından ve ardından Salyut-6 insanlı yörünge istasyonundan gerçekleştirildi. MKf-6 aparatı ile eş zamanlı olarak, artık bilimsel, pratik ve eğitici çalışmalarda yaygın olarak kullanılan yüksek kaliteli renkli sentezlenmiş görüntüler üretme olasılığını açan çok bölgeli bir sentezleyici projektör MSP-4 geliştirildi.

Bunlardan derlenen bu görüntü ve harita atlası, tipik örnekler kullanarak, çok bölgeli havacılık fotoğrafçılığından materyallerin doğal çevrenin çeşitli çalışmalarında, ekonomik faaliyetlerin planlanmasında ve operasyonel yönetiminde ve birçok tematik haritalama dalı için kullanım olanaklarını göstermektedir. . Atlas, Dünya araştırmalarının çok çeşitli alanlarını sunar. Sadece karada değil, aynı zamanda sığ denizlerde de doğal koşulların ve kaynakların incelenmesini kapsar. Dağ kıvrımlı alanların jeolojik çalışmaları için yorumlama tekniği Pamir-Alay bölgesi örneğinde sunulmaktadır. Araştırmanın jeomorfolojik-glasiolojik ve hidrolojik yönleri, güney Cis-Baykal bölgesinin tektonik yapısı ve kabartması, Okhotsk Denizi kıyılarının kabartması, nehir taşkın yataklarının kabartması ve Orta Yakutya'nın permafrost termokarst kabartması, Pamir-Alay buzulları, Baykal Gölü'ndeki katı nehir akışının dağılımı ve DDR'nin kuzey kesimindeki buzul manzaraları. Güneydoğu Kazakistan'ın yarı çöl ve çöl bitki örtüsü ve güney Cis-Baykal bölgesi ve Orta Yakutya'nın orman bitki örtüsü örneği üzerinde bitki örtüsü çalışmaları yapılmıştır. Peyzaj haritalaması, güneydoğu Kazakistan ve Orta Asya'nın eteklerindeki kurak arazileri ve dağlar arası havzaları, kuzeyin dağ tayga manzaralarını kapsar.

Baykal bölgesi ve GDR'nin orta kısmının manzaraları. Güneydoğu Kazakistan ve GDR'nin orta kesimindeki bir site örneklerinde, bölgenin fiziksel ve coğrafi bölgelenmesi amacıyla uydu görüntülerini kullanma olanakları gösterilmektedir. Atlas, doğal kaynaklarla ilgili çalışmalara ek olarak, bazı sosyo-ekonomik araştırma alanlarını da sunar - tarımsal arazi kullanımı ve yerleşiminin haritalanması ve ayrıca modern peyzajların antropojenikleriyle haritalanması örneğini kullanarak doğal çevre üzerindeki insan etkisinin incelenmesi değişiklikler. Bu çalışmalar Sovyetler Birliği'nin Orta Asya bölgelerinde ve GDR'de gerçekleştirilmiştir.

Literatür, "klasik" hava fotoğraflarının şifresini çözme yöntemini yeterince ayrıntılı olarak açıklamaktadır. Bu tür görüntüleri işlemek için geleneksel ve köklü teknoloji, pratikte başarıyla kullanılmaktadır. Atlas, çok bölgeli hava ve uzay görüntülerini farklı teknik donanım seviyelerinde (görsel, araçsal ve otomatik) işlemek için bir dizi metodolojik teknik sunar. Görsel yorumlamada en çok yönlü çalışma, renk sentezlenmiş görüntülerdir. Bir dizi bölgesel görüntü kullanırken, çeşitli teknikler kullanılır. En basit teknik - belirli fenomenlerin şifresini çözmek için en uygun spektral bölgenin seçimi - yalnızca bazı nesneler, örneğin sığ su kütlelerinin kıyı şeridi için etkilidir ve bu nedenle nispeten sınırlı bir uygulamaya sahiptir. Yaklaşık olarak standart bir yoğunluk ölçeği kullanılarak belirlenen araştırma nesnelerinin spektral görüntüsünü kullanarak bir dizi bölgesel görüntünün karşılaştırılması, belirli bir spektral parlaklık seyri ile karakterize edilen nesnelerin şifresini çözerken, özellikle orman bitki örtüsünü haritalarken orman oluşturan kayaları ayırmak için tavsiye edilir. , farklı nem içeriğine sahip kar görüntüsündeki farklılıklarla buzulların sınırlarını ve ateş hattını belirlemek, vb.

Spektrumun belirli bölgelerindeki çeşitli nesnelerin optimal gösteriminin etkisini kullanarak bir dizi bölgesel görüntünün sıralı yorumu, farklı derecelerdeki tektonik fayları ayırmak, farklı derinliklerdeki su alanlarını tutarlı bir şekilde incelemek vb. için kullanılır.

Çok bölgeli uzay görüntülerinin yorumlanması, alt uydu deneylerinde elde edilen hava fotoğraflarının seçici kullanımı ile gerçekleştirilmektedir. Görsel olarak yakalanmayan, örneğin mahsullerin durumuyla ilişkili olanlar gibi kodu çözülen nesneler arasındaki ince farkları belirlemek için, çekimden kaynaklanan bozulmaları hesaba katarak, bölgesel görüntülerden nesnelerin spektral parlaklığının fotometrik belirlemelerine dayalı ölçüm yorumlaması kullanılır. koşullar. Bu, %3-5 hata ile spektrofotometrik belirlemeler sağlar.

Büyük miktarda işlenmiş bilgiyle ilişkili operasyonel sorunları çözerken de dahil olmak üzere daha karmaşık veri analizi için, yetenekleri arazi kullanımı örneği ve pamuk mahsullerinin durumlarına bağlı olarak sınıflandırılması ile gösterilen otomatik görüntü işleme gereklidir.

Atlasta yer alan, çok bölgeli görüntülerden derlenen tüm haritalar, yeni türde kartografik çalışmalardır ve havacılık araştırmalarına dayalı tematik haritaların iyileştirilmesi olanaklarını gösterir.

Klasik yöntemlerle iyi çalışılan nispeten küçük bölgelerdeki çeşitli problemlerin çözümünde özel bir rol, bir uçaktan elde edilen çok bölgeli görüntüler tarafından oynanır. Doğal kaynakların ve çevresel kontrolün bu ayrıntılı inceleme yöntemi, örneğin GDR bölgesi için umut vericidir. Sunulan çok bölgeli hava görüntüleri örnekleri, göl alanındaki test alanını kapsamaktadır. Süsser See, GDR'nin orta kesiminde, ayrıca Ferghana Vadisi, Okhotsk sahili ve SSCB'deki diğer alanlarda. Uzay görüntüleri ise görünürlük, spektral ve uzamsal görüntü genelleme gibi iyi bilinen avantajlara sahiptir. Sunulan uzay görüntüleri, Baltık Denizi kıyılarını, kuzeydoğu Hazar ve Okhotsk Denizi'ni, güney Cis-Baykal ve kuzey Baykal bölgelerini, orta Yakutya, güneydoğu Kazakistan ve Orta Asya'yı kapsıyor.

Dünyayı incelemenin havacılık yöntemi, ilkesi gereği karmaşık ve disiplinler arasıdır. Her görüntü, kural olarak, Dünya keşfinin çeşitli alanlarında çok amaçlı kullanım için uygundur. Bu aynı zamanda, her görüntü için en etkili olduğu ortaya çıkan yönlerde bir deşifre tekniğinin sunulduğu atlasın bölgesel yapısıyla da tutarlıdır. Referans şeması ve bölgenin metinsel açıklaması ile çalışma alanının renk sentezlenmiş bir görüntüsü ile açılan her bölüm, görüntülerin yorumlanmasının sonuçlarını, esas olarak 1:400.000- ölçeğinde tematik haritalar şeklinde sunar. 1:500.000, kısa metin yorumlarıyla birlikte. Ana konularda, çok bölgeli görüntülerin tematik yorumlama yöntemi hakkında açıklamalar ve öneriler verilmiştir.

Atlas, uzak yöntemlerle doğal kaynakların araştırılmasında yer alan uzmanlar için çok bölgeli görüntüleri yorumlamak için bilimsel ve metodolojik bir kılavuz olarak hizmet edebilir ve daha yaygın olarak, tematik haritaların derlenmesinde uydu görüntülerinin kullanımı için görsel bir yardımcı olarak kullanılabilir. haritacılık, jeoloji, toprak bilimciler, tarım ve ormancılık uzmanları ve ayrıca korumacılar. Kuşkusuz üniversitelerde geniş uygulama alanı bulacaktır. Öğrenciler, havacılık ve uzay teorisi ve pratiği çalışırken bunu kullanabileceklerdir.

haritaların geliştirilmesi ve derlenmesinde ve doğal kaynakların incelenmesinde uzay görüntüleri ile çalışma becerilerine hakim olmak.

Atlasın hazırlanmasına ilişkin ana çalışma, Moskova Devlet Üniversitesi Coğrafya Fakültesi, SSCB Bilimler Akademisi Uzay Araştırma Enstitüsü ve GDR Bilimler Akademisi Merkez Yer Fiziği Enstitüsü tarafından gerçekleştirildi.

Atlas, jeomorfoloji, haritacılık, glasiyoloji ve kriyolitoloji, SSCB fiziki coğrafyası, yabancı ülkelerin fiziki coğrafyası, problem bölümlerinin katılımıyla Moskova Üniversitesi Haritacılık Bölümü, Coğrafya Fakültesi havacılık yöntemleri laboratuvarında derlendi. aynı fakültenin karmaşık haritalama ve atlaslar, toprak erozyonu ve kanal süreçleri için laboratuvarlar ve ayrıca Jeoloji Fakültesi, Moskova Devlet Üniversitesi Bilimsel Fotoğraf ve Sinematografi Bölümü, Tüm Birlikler Derneği "Aerojeoloji", Uzak Dünya Araştırma Merkezi'nde GDR Bilimler Akademisi Dünya Merkez Fizik Enstitüsü, Potsdam Pedagoji Enstitüsü Coğrafya Bölümü ve Üniversite Coğrafya Bölümü Yöntemleri. Halle-Wittenberg'den M. Luther.

Uzay görüntülerinin yorumlanması- fotoğraf görüntüsünün modeline (ton, renk, yapı), boyutuna ve diğer nesnelerle kombinasyonuna (fotoğraf görüntüsünün dokusu) göre incelenen doğal komplekslerin ve ekolojik süreçlerin veya bunların göstergelerinin tanınması. Bu dış özellikler, yalnızca doğrudan görüntüye yansıyan manzaraların fizyonomi bileşenlerinde bulunur.

Bu bağlamda, doğrudan işaretler - yer şekilleri, bitki örtüsü, bazen yüzey birikintileri ile sadece az sayıda doğal bileşen deşifre edilebilir.

Kod çözme, nesnelerin niteliksel ve niceliksel özelliklerinin belirlenmesinin yanı sıra algılama, tanıma, yorumlama ve sonuçların grafik (kartografik), dijital veya metinsel formlarda gösterilmesini içerir.

Genel coğrafi (topografik), peyzaj ve tematik (sektörel) jeolojik, toprak, orman, buzulbilim, tarım vb. görsellerin yorumlanması vardır.

Uzay görüntülerinin yorumlanmasının ana aşamaları: ciltleme; tespit etme; tanıma; tercüme; ekstrapolasyon.

anlık görüntü- bu, görüntünün sınırlarının uzamsal konumunun tanımıdır. Resimde gösterilen bölgenin tam coğrafi kuruluşundan oluşur. Ölçeği görüntünün ölçeğine karşılık gelen topografik haritalar kullanılarak gerçekleştirilir. Anlık görüntünün karakteristik hatları, rezervuarların kıyı şeritleri, hidrografik ağ modeli ve makro rölyef biçimleridir (dağlar, büyük çöküntüler).

Tespit etme bir fotoğraf görüntüsünün farklı çizimlerini karşılaştırmaktan ibarettir. Görüntünün işaretlerine (ton, renk, desen yapısı) göre peyzajların fotofizyognomik bileşenleri ayrılır.

Tanıma, veya şifre çözme nesnelerinin tanımlanması,- manzaraların fotofizyolojik bileşenlerinin, teknolojik yapıların, arazi kullanımının doğasının, fizyonomi bileşenlerinin teknolojik bozulmasının tanımlandığı fotoğrafik görüntünün yapısının ve dokusunun analizini içerir. Bu aşamada, fotofizyognomik bileşenlerin doğrudan şifre çözme işaretleri belirlenir.

Tercüme tanımlanmış nesneleri belirli bir ilkeye göre sınıflandırmaktan oluşur (kod çözmenin tematik odağına bağlı olarak). Bu nedenle, peyzaj yorumlamada, jeosistemlerin fizyonomi bileşenleri yorumlanır ve tanımlanan teknojenik nesneler sadece doğru yönlendirmeye hizmet eder. Ekonomik kullanımın şifresi çözülürken, arazi kullanımının tanımlanmış nesnelerine - tarlalar, yollar, yerleşimler vb. Dikkat çekilir. Peyzajların decipient (gizli) bileşenlerinin veya bunların teknolojik değişikliklerinin yorumlanması, peyzaj-gösterge yöntemi ile gerçekleştirilir. Görüntülerin eksiksiz ve güvenilir bir şekilde yorumlanması, yalnızca doğrudan ve dolaylı deşifre işaretlerinin karmaşık kullanımı temelinde mümkündür. Yorumlama sürecine, konturların çizilmesi, yani bireysel görüntülerden deşifre şemalarının oluşturulması eşlik eder.

ekstrapolasyon- çalışma alanı boyunca benzer nesnelerin tanımlanmasını ve bir ön harita düzeninin hazırlanmasını içerir. Bunu yapmak için, sırasında elde edilen tüm veriler kod çözme bireysel resimler. Ekstrapolasyon sırasında, diğer alanlarda benzer nesneler, fenomenler ve süreçler tanımlanır; manzara-analogları oluşturun.

şifre çözme genelden özele ilkesine göre gerçekleştirilir. Her fotoğraf, her şeyden önce, araştırmacı tarafından bir bütün olarak algılanan alanın bir bilgi modelidir ve nesneler, gelişim ve çevreleriyle ayrılmaz bir bağlantı içinde analiz edilir.

Aşağıdaki şifreleme türleri vardır.

tematik kod çözme iki mantıksal şemaya göre gerçekleştirin. Birincisi, nesnelerin ilk tanınmasını ve ardından grafiksel seçimlerini, ikincisi - ilk önce, görüntüdeki benzer alanların grafiksel seçimini ve ardından bunların tanınmasını sağlar. Her iki şema da bir yorumla bitiyor - deşifre sonuçlarının bilimsel bir yorumu. Bilgisayar yorumlaması ile bu şemalar öğrenme ile kümeleme ve sınıflandırma teknolojilerinde uygulanmaktadır.

Resimlerdeki nesneler, aşağıdakilere ayrılan deşifre özellikleriyle ayırt edilir: Düz ve dolaylı. İle doğrudanşekil, boyut, renk, ton ve gölgenin yanı sıra karmaşık bir birleştirici özelliği içerir - görüntünün çizimi. dolaylı işaretler, nesnenin konumu, coğrafi yakınlığı, çevre ile etkileşim izleridir.

saat dolaylı kod çözme, nesnel olarak var olan bağlantılara ve nesnelerin ve fenomenlerin karşılıklı bağımlılığına dayanarak, kod çözücü görüntüde tasvir edilemeyen nesnenin kendisini değil, göstergesini ortaya çıkarır. Bu tür dolaylı yorumlara, coğrafi temeli gösterge niteliğindeki peyzaj bilimi olan gösterge niteliğinde denir. Rolü, özellikle görüntünün güçlü bir şekilde genelleştirilmesi nedeniyle doğrudan işaretler önemini yitirdiğinde büyüktür. Aynı zamanda, göstergenin her türü veya durumu için görüntülenen nesnenin karşılık gelen türünün belirtildiği özel gösterge tabloları derlenir.

gösterge kod çözme mekansal özelliklerden zamansal olanlara geçmenizi sağlar. Uzay-zaman serilerine dayanarak, sürecin göreceli yaşı veya gelişim aşaması belirlenebilir. Örneğin, birçok Sibirya nehrinin vadilerinde bırakılan dev nehir mendereslerine göre, büyüklükleri ve şekilleri geçmişteki su akışını ve meydana gelen değişiklikleri tahmin etmek için kullanılıyor.

Kırık buz, süspansiyonlar, vb. genellikle okyanustaki su kütlelerinin hareketinin göstergeleri olarak hizmet eder.Suyun hareketi, su yüzeyinin sıcaklık kontrastlarıyla da iyi görselleştirilir - termal kızılötesi görüntülerden, girdap yapısının girdap yapısı. Dünya Okyanusu ortaya çıktı.

Çok bölgeli görüntülerin kodunun çözülmesi. Dört ila altı bölgesel görüntüden oluşan bir diziyle çalışmak, tek bir görüntüyle çalışmaktan daha zordur ve bunların yorumlanması bazı özel metodolojik yaklaşımlar gerektirir. Karşılaştırmalı ve sıralı deşifre arasında ayrım yapın.

karşılaştırmalı deşifre görüntülerden spektral görüntünün belirlenmesi, bilinen spektral yansıtma ile karşılaştırılması ve nesnenin tanımlanmasından oluşur. İlk olarak, bölgesel görüntüler üzerinde farklı bölgelerde farklı olan nesne kümeleri tanımlanır ve daha sonra karşılaştırılarak (bölgesel yorumlama şemaları çıkarılarak), bu kümelerde tek tek nesneler izole edilir. Bu tür kod çözme, bitki nesneleri için en etkilidir.

sıralı şifre çözme alan görüntülerinin farklı nesneleri en iyi şekilde gösterdiği gerçeğine dayanmaktadır. Örneğin, sığ su görüntülerinde, farklı spektral aralıklardaki ışınların su ortamına eşit olmayan şekilde nüfuz etmesi nedeniyle, farklı derinliklerde bulunan nesneler görülebilir ve bir dizi görüntü, katman katman analiz yapmanızı sağlar. ve ardından sonuçları yavaş yavaş özetleyin.

Çok zamanlı görüntülerin şifresini çözme nesnelerdeki değişimlerin ve dinamiklerinin incelenmesinin yanı sıra değişken nesnelerin dinamik özelliklerine göre dolaylı olarak yorumlanmasını sağlar. Örneğin, tarımsal ürünler, tarım takvimi dikkate alınarak büyüme mevsimi boyunca görüntü değişikliği ile tanımlanır.