1.5. Дешифрирование изображений.

Дешифрирование изображений основная задача при использовании снимков для исследований геосистем. Оно включает распознавание объектов (вы-

явление объектов на снимке) и отнесение их к некоторому типу;

измерение — определение размеров, расстояний между объектами, количества объектов на единицу площади и т. п.

Географическое дешифрирование основывается обычно на систематическом обследовании объектов, на изображении в сочетании с разнообразными дополни­тельными данными.

Дешифрованными признаками пространственных объектов служат тон, цвет, размер, форма, текстура, рисунок, тень, местоположение, связь с другими элемен­тами. При автоматизированном дешифрировании учитывают обычно лишь не­сколько признаков тон, цвет, размер, подразделяя их при этом на яркостные, гео­метрические и комплексные.

Яркостные признаки являются основными и в большинстве случаев единст­венными. При обработке многозональных снимков они наиболее удобны, так как каждая точка просматриваемого изображения получает многомерную числовую характеристику набор спектральных признаков. Известно, что разные природные объекты обладают специфическими спектральными характеристиками, связанны­ми с их отражательной способностью. Однако эти признаки не вполне надежны. Яркость искажается при фотообработке, зависит от освещенности объекта, т. е. высоты Солнца, времени суток и года, состояния атмосферы, угла поля зрения съемом ной системы, рельефа местности и т.п. Это ведет к неоднозначному соот­ветствию объекта и его яркостных признаков, что в конечном счете снижает дос­товерность дешифрирования. Кроме того, спектральные признаки разных объек­тов могут частично совпадать и перекрываться.

Геометрические признаки — это форма (линейная, плоская, объемная), раз­мер, топологические свойства объектов (например, связность, число промежут­ков). Геометрические признаки используют значительно реже яркостных, так как их довольно трудно формализовать.

Комплексные признаки — это специфическое сочетание яркостных и гео­метрических признаков, определяющее структуру (текстуру) изображенных на снимке объектов. Они наиболее эффективны и устойчивы, хотя и трудно форма-

15

лизуемы. Косвенно их используют в алгоритмах классификации с обучением, осуществляемой по эталонам (тестовым участкам).

К дополнительным источникам данных относятся карты, фенологические справочники, информация о деятельности человека на исследуемой территории. Такая информация может содержаться в различных слоях БД ГИС. Специалисты используют все эти элементы, а также свои навыки и знания в смежных областях.

1.6. Преобразования исходных признаков.

Синтезирование цветного изображения. Для выполнения этой процедуры выбирают три зональных изображения, каждое из которых рассматривают как красную, зеленую и синюю составляющую палитры RGB. В общем виде эту про­цедуру (во многих ГИС-пакетах она носит название COMPOSIT) можно выразить соотношением

где С — синтезированное значение; R, G, В — зональные компоненты; а_} а₂ и а₃-некоторые коэффициенты.

Коэффициенты иногда определяют экспериментально, с тем чтобы учесть параметры съемки и характерные особенности объектов дешифрирования. Но ча­ще пользуются стандартными процедурами, предоставляемыми программными пакетами. В тех из них, которые работают с 8-битовыми изображениями (напри­мер, IDRISI), каждое из изображений-компонент квантуется на 6 градаций, при этом диапазон изменения яркости на них сокращается до 32 значений, с тем что­бы в синтезированном изображении знамение пиксела не превысило 255 (в одном байте каждой компоненте отводят 6 бит и в результате получают 6x6x6 =216 значений цвета). В пакетах, работающих с 24-битовыми изображениями, для каж­дой компоненты отводится байт.

Для отображения многозональных снимков используют различные комби­нации зон, позволяющие создавать цветные изображении, подчеркивающие те или иные особенности объектов. Поскольку такие изображения предназначены в ос­новном для визуализации на экране дисплея (в палитре RGB), комбинации строят с непользованием трех зон, порядок которых соответствует красной, юной и си-

16

ней цветовым пушкам монитора.

Обычно используют следующие три стандартные комбинации зон.

1. Красная, зеленая и синяя зоны создают композицию истинного цвета. Ис­ тинный цвет означает, что объекты выглядят так, как они должны были бы вос­ приниматься невооруженным глазом.

2. Ближняя ИК, красная и зеленая зоны создают композицию ложного цвета. Композиции ложного цвета выглядят аналогично фотоснимку в ИК области спек­ тра, в которой, например, растительность представляется красной, вода — темно- синей или черной и т.д.

3. Средняя ИК, ближняя ИК и зеленая зоны создают композицию псевдо­ цвета. В ней цвет объектов не соответствует естественному: например, дороги мо­ гут быть красными, вода — желтой, растительность — синей, т.е. изображаться в произвольной палитре. Такая композиция часто позволяет подчеркнуть цветом различия объектов, что удобно для визуального дешифрирования снимка.