Дешифрование снимков

Снимки содержат разнообразную информацию о местности. С их помощью метеорологи определяют атмосферные фронты, а также наблюдают за образованием и перемещением циклонов, гидрологи фиксируют зоны затопления во время половодий геологи ищут полезные ископаемые, картографы составляют карты.

Снимок, полученный с высоты, кажется непосвященному человеку необычным и малопонятным. В отличие от карты он не имеет условных обозначений, пояснительных подписей. Поэтому надо уметь читать снимки, или, как говорят специалисты, дешифрировать их. Дешифрирование основано на знании отличительных дешифровочных признаков объектов — своеобразной азбуки снимков. Одни из этих признаков прямые, они непосредственно указывают, какой объект изобразился на снимке. Например, белый цвет — признак снега или солевой корки, прямоугольная форма земельных участков — признак распаханных или занятых посевами полей, а по форме тени можно определить характер постройки. Пять главных прямых признаков показаны на рисунке. Однако более существенны косвенные признаки. Они позволяют получить сведения об объектах и процессах, не изобразившихся на снимках, используя их взаимосвязи. Например, характер растительности в засушливых районах свидетельствует о глубине залегания невидимых грунтовых вод и насыщенности их минеральными солями. Дешифрирование по косвенным признакам называют индикационным. Этот сложный вид географического анализа дает сведения о невидимых на местности объектах по их видимым индикаторам.

Для работы с космическими снимками часто используют персональные компьютеры. Цифровой снимок можно вывести на экран компьютера, увеличить его или уменьшить, улучшить качество и сделать более контрастным, раскрасить в различные цвета, рассмотреть объект с разных сторон. Серия зональных черно-белых снимков позволяет синтезировать цветное изображение, подбирая такие зоны и светофильтры, на которых яснее проступят интересующие исследователя объекты. На основе анализа яркости зональных изображений компьютер сам выявит однородные группы объектов, т. е. выполнит неконтролируемую, неуправляемую классификацию. Если для отдельных участков известны изобразившиеся объекты (их называют тестовыми, эталонными), то компьютер по аналогии выделит такие же объекты на остальной части снимка, т. е. выполнит управляемую классификацию.

Здесь приведен пример такой компьютерной обработки космического снимка на центральную часть Кольского полуострова, где на берегу озера Имандра в Мончегорске работает медно-никелевый комбинат «Североникель», дымовые выбросы которого губительно воздействуют на растительность близлежащих территорий.

На снимке по цвету изображения выделяются участки повреждения и уничтожения растительности — их красно-коричневые пятна резко контрастируют с зеленоватыми тонами еще сохранившихся лесов. Составленная в результате выполнения управляемой классификации компьютерная карта показывает распространение зон с разной степенью промышленного воздействия на растительность. Повторение такой классификации по снимкам, сделанным в разные годы, позволяет следить за изменением степени воздействия, что необходимо для проведения восстановительных и природоохранных мероприятий.

Два снимка одного и того же участка местности, полученных с разных точек, образуют стереоскопическую (т. е. воссоздающую объемное изображение) пару. Вооружившись специальным оптическим прибором — стереоскопом, можно наблюдать объемную, очень выразительную модель местности. Это замечательное свойство снимков важно для изучения рельефа земной поверхности. Пользуясь стереофотограмметрическими приборами, с большой точностью измеряют такую рельефную модель. Так по стереопарам составляют карты местности, прежде всего топографические. Теперь такую работу выполняют с помощью компьютера, пользуясь специальными стереоочками.