Задачи, решаемые по снимкам

Многочисленные задачи, которые решают по космическим снимкам, можно разделить на четыре группы: инвентаризационные, оценочные, динамические и прогнозные.

Инвентаризационные задачи

При работе с аэроснимками и космическими снимками решаются задачи разных типов. Чаще всего, дешифрируя снимки, мы выявляем местонахождение объектов, определяем их количество, площади. Так поступают, например, при дешифрировании и составлении карт, на которых выделены территории, занятые болотами, озерами, лесами, пашнями, населенными пунктами. По космическим снимкам, например, впервые создана карта растительности Аляски — огромной малоисследованной территории, большая часть которой используется как оленьи пастбища, и для инвентаризации этих пастбищ необходимо детально знать распределение растительного покрова. Для территории Европы по обзорным снимкам с метеоспутников составлена карта лесов, которая показывает, насколько разреженным стал здесь лесной покров — кружево лесов разрывается в местах поселений, промышленных зон, вырубок, сельскохозяйственных земель, болот. Такая карта позволяет выявить реальные площади лесов.

На Среднерусской возвышенности, в плодородной центральной черноземной области, снабжающей хлебом страну, из-за эрозионных процессов сокращаются площади, которые можно использовать для сельскохозяйственных полей. По космическим снимкам выделены территории, занятые овражно-балочной сетью, исключенные из пахотных земель и нуждающиеся в проведении противоэрозионных мероприятий.

Оценочные задачи

Они более сложные, ставятся, когда требуется не просто установить распространение тех или иных объектов, а оценить их состояние, например, определить степень повреждения растительности в зоне воздействия вредных выбросов промышленного комбината или выявить загрязнение снежного покрова вокруг городов, которое указывает, насколько чист в них воздух. С их помощью оценивается пригодность территории для строительства, распашки, вероятность развития опасных процессов — лавин, селей в горах и т. п. Решение оценочных задач требует более сложного анализа факторов, определяющих развитие процесса, или косвенных признаков, говорящих о характере повреждения, загрязнения и т. п. Здесь никак не обойтись без привлечения дополнительной информации. Решение оценочных задач особенно важно при эколого-географических исследованиях.

По космическим снимкам выполнена оценка состояния ландшафтов в зоне промышленного воздействия медно-никелевого комбината «Североникель» в районе Мончегорска, на Кольском полуострове. Дымовые выбросы комбината, содержащие серу, погубили окрестные леса. Дешифрование космических снимков вместе с полевыми исследованиями и наблюдениями с вертолета позволили составить карту оценки состояния повреждения растительности, что необходимо для планирования и проведения мероприятий по восстановлению лесов. На космических снимках, сделанных весной, в начале таяния снежного покрова, вокруг городов видны огромные темные пятна загрязненного снега. Накопленные за зиму пыль и грязь выступают на поверхность и хорошо обрисовывают зоны промышленного и транспортного загрязнения воздуха. Оказалось, что эти зоны намного превышают площадь города. По таким снимкам построены карты зон загрязнения воздуха вокруг городов и рассчитано, в какие речные бассейны и сколько поступит загрязнения при таянии снега.

Динамические задачи

Возможность многократного повторения съемки делает снимки ценнейшим материалом для изучения изменений в природе и хозяйственной деятельности, т. е. для решения динамических задач. Регулярные аэрокосмические съемки — основа мониторинга, т. е. постоянного слежения за меняющимися объектами. Особенно важен такой мониторинг в береговых зонах морей, уровень которых испытывает колебания, а сама береговая зона подвергается затоплению при подъеме уровня, а при его опускании — иссушению и опустыниванию. Именно такими являются наши внутренние моря — Каспий и Арал. Каспийское море отличается тем, что уровень воды в нем, а значит, и его площадь периодически меняются. Длительное время с середины прошлого века уровень воды падал, и море сильно отступило, а с 1977 г. неожиданно начался подъем уровня, достигший почти 2 м. Так как в связи с прогнозами потепления климата ожидается подъем уровня Мирового океана, то Каспий сейчас рассматривается как природная лаборатория для изучения изменений береговой зоны при повышении уровня моря. Разновременные космические снимки позволили составить серии карт состояния и изменений береговой зоны. На снимках и составленных по ним картах видно, как изменился за эти годы один из участков его побережья — район устья реки Сулак в Дагестане. В 1978 г. берег имел два больших выступа — старую дельту Сулака, образовавшуюся, когда река поворачивала перед впадением в море на север, и новую дельту, которая стала формироваться после того, как реку повернули на восток, прорыв специальный канал. Когда уровень Каспия поднялся почти на 2 м, оба дельтовых выступа оказались затопленными и стали размываться, а воды Сулакской бухты подошли вплотную к поселку Сулак, где пришлось строить защитные дамбы.

В связи с падением уровня Аральского моря одна из крупных экологических катастроф нашего времени произошла в Приаралье. Уровень моря снизился более чем на 20 м, а его площадь сократилась на 54%; с осушенного дна ветер поднимает облака пыли и солей, засоляя окружающие территории. Отсутствие качественной пресной питьевой воды ухудшает условия жизни, угрожая здоровью населения. По съемкам из космоса составлены карты изменения береговой линии и площади акватории Аральского моря.

Прогнозные задачи

Получаемая по снимкам информация позволяет заглянуть в будущее, решать прогнозные задачи. Нас ежедневно знакомят с прогнозом погоды на основе анализа снимков с метеорологических спутников. Метеорологи, прослеживая пути циклонов и антициклонов, скорость их перемещения, сообщают возможную погоду на завтра. Следя по космическим снимкам за таянием снежного покрова, гидрологи рассчитывают возможный уровень воды в реках во время весеннего половодья. Для этого создаются специальные модели стока, позволяющие вычислить уровень воды в реке, если известно, на какой площади стаял снег. А это можно определить по повторным снимкам, измеряя площадь речного бассейна, еще покрытую снегом: ее изменения и покажут площадь снеготаяния. Очень важная экономическая область прогнозирования по космическим снимкам — прогноз урожая. На снимках видны сельскохозяйственные поля. Цвет их изображения в течение сезона вегетации меняется, причем у каждой сельскохозяйственной культуры по-своему. Например, на приведенных снимках Среднего Поволжья, которые синтезированы таким образом, что зеленая растительность отобразилась красным цветом, часть полей, имевших красный цвет изображения в июне, стала на июльских снимках голубоватой или желтой. Это поля пшеницы, зеленой в июне и к июлю созревшей, пожелтевшей и даже уже убранной. Другие поля в июне имели черный цвет, а в июле стали красными. Это кукуруза, всходы которой в июне еще не развились, а в июле поднялись зеленой стеной. Определяя по снимкам площади под посевами разных сельскохозяйственных культур и следя за их развитием, привлекая дополнительно метеорологическую информацию, удается с высокой точностью прогнозировать урожайность.