Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Скачиваний:
298
Добавлен:
22.07.2018
Размер:
1.28 Mб
Скачать

Таблица 2

Количественные характеристики плотности изображения

Òîí

Плотность

 

 

Белый

0,1 и менее

 

 

Почти белый

0,2—0,3

 

 

Светло-серый

0,4—0,6

 

 

Серый

0,7—1,1

 

 

Темно-серый

1,2—1,6

 

 

Почти черный

1,7—2,1

 

 

Черный

2,2 и больше

 

 

С помощью компьютеров возможно различать до 225 уровней серого тона по снимкам и пленкам. Кроме этого, эти уровни, в зависимости от поставленной задачи, можно группировать по определенным ступеням с их количественными характеристиками.

Существенное влияние на тон фотоизображения оказывают фактурные свойства объектов, от которых зависит распределение отраженного от поверхности объекта света в пространство.

Выделяются три группы объектов (поверхностей): ортотропные, зеркалящие, изрытые.

Ортотропные поверхности отражают падающий на них свет равномерно во всех направлениях. Сюда относятся пески, рыхлый снег и др.

Зеркалящие поверхности отражают свет преимущественно в одном направлении (в плоскости падения солнечных лучей). К ним относятся: вода, чистый лед, сухие каменистые поверхности. Иногда на воде появляется блик, чему способствует высокое стояние Солнца, широкий угол поля зрения объектива аэрофотоаппаратуры (АФА). Благодаря блику в различных частях аэроснимка возникают самые различные сочетания тонов, поэтому приходится иногда пользоваться одной частью снимка или просматривать смежные аэроснимки.

Изрытые (иссеченные) поверхности максимально отражают электромагнитные волны к источнику света. Сюда относится растительный покров.

Обнаружение на снимке одних объектов среди других зависит от наличия оптического контраста между ними или между изображением объекта и фоном. Минимальная разность яркости, различаемая глазами, называется порогом контрастности.

112

Пороги контрастности глаза и фотоэмульсии одинаковы и примерно равны 2 %. Однако глаз воспринимает яркостный контраст только в видимой зоне спектра, когда фотоэмульсия может отражать контраст и за ее пределами.

Цвет объектов местности является спектральной характеристикой и определяет энергию светового потока. Воздействуя на фотослой, световой поток определяет значение оптических плотностей на воздушных и космических снимках. В данном случае дешифрирование сводится к определению значений оптических плотностей на черно-белых снимках и созданию спектрального образа сфотографированной местности, что в конечном итоге позволяет классифицировать объекты местности.

Цветовая гамма изображений является существенным признаком дешифрирования. Этот признак следует рассматривать в двух аспектах. В первом случае, когда изображение на воздушных и космических снимках формируется в цветах, близких к естественным цветам (цветные снимки), распознавание и классификация объектов местности не вызывает особых затруднений. В данном случае учитываются такие характеристики цвета, как его светлота и насыщенность, а также различные оттенки одного и того же цвета. В другом случае цветное изображение формируется в произвольных цветах (псевдоцветах), как это имеет место при спектрозональной съемке. Смысл этого сознательного искажения цветовой гаммы натуры на изображении состоит в том, что на снимках наблюдатель легче воспринимает цветовые контрасты деталей изображения, поэтому цветные воздушные и космиче- ские снимки обладают более высокой дешифрируемостью, чем черно-белые.

Цвета спектрозонального аэроснимка менее стабильны, чем цветного снимка в естественных цветах. При необходимости они могут быть значительно изменены с помощью светофильтров. Известно, например, что лиственные породы на пленке СН-2 (негатив) получаются сине-зелеными, а хвойные — пурпурными. При печати на бумаге Ф-1, Ф-2 лиственные леса передаются красным или оранжевым, а хвойные — сине-зеленым или зеленым цветом. При печа- ти на бумаге СБ-2 хвойный лес изображается буровато-коричневым цветом, а лиственный — светло-зеленым или голубым.

Существует особый прием при дешифрировании, когда цвет на изображениях используется для кодирования деталей изображения, имеющих одинаковую оптическую плотность. Этот метод широко используется при дешифрировании зональных снимков,

113

полученных в результате многозональных съемок. Он весьма эффективен при проведении ландшафтного дешифрирования. В этом случае отдельные элементарные ландшафтные единицы можно закодировать каким-либо цветом, исходя из их родственных признаков и свойств.

Форма объектов, или их конфигурация, позволяет установить наличие объекта и его свойства. Зрительная система наблюдателя в первую очередь выделяет именно очертания предметов, их форму. Однако форма на аэрокосмических снимках воспринимается несколько непривычно, так как мы привыкли видеть в обычных условиях объект сбоку, а на снимках в ракурсе «вид сверху».

Различают геометрическую определенную и неопределенную форму. Первая присуща, как правило, всякого рода сооружениям (постройкам, мостам и др.) и может служить надежным дешифровочным признаком. Вторая характерна для границ многих природных объектов (луга, леса и др.) и часто может служить определенным дешифровочным признаком.

Далее различают компактную, вытянутую (линейную) и объемную форму. По сравнению с компактной формой, вытянутую форму можно распознать на аэроснимках более мелкого масштаба. Особенность рисунка вытянутой формы часто является важным дешифровочным признаком для линейных объектов (например, по характеру извилистой формы можно отличить реку от каналов осушительной сети). По форме объектов в большинстве случаев удается различать природные объекты от антропогенных. Для антропогенных (техногенных) объектов характерна правильная геометрическая конфигурация — изображения массивов распаханных земель, вырубки, железные дороги (прямолинейные), шоссейные (с плавными закруглениями).

Использование формы как признака дешифрирования зависит от масштаба изображения. С уменьшением масштаба снижается роль формы как дешифровочного признака. Для мелких объектов этот признак теряет свое значение.

Форма как дешифровочный признак широко используется при дешифрировании видового свойства лесной и кустарниковой растительности. Разработана классификация крон лесной растительности по их форме.

Роль формы объектов как признака дешифрирования возрастает, если использовать стереоскопические приборы. В этом слу- чаи на стереомодели воспринимается объемная форма, что значи- тельно облегчает дешифрирование не только тех объектов, кото-

114

рые имеют высоту, но и плоских, поскольку их расположение, приуроченное к определенным формам рельефа, позволяет с большей достоверностью их классифицировать.

Размер объектов учитывается при распознавании объектов и установлении их свойств. Размер является важным дешифровоч- ным признаком, особенно в том случае, когда фототон и форма объектов близки между собой. Точное определение объектов входит в задачу дешифрирования. Так, например, возможно определение высоты деревьев и размера крон, ширины реки и дороги, глубины оврагов и т. д. Знание размеров отдельных объектов необходимо не только для характеристики этих объектов, но и для правильного представления об изучаемой местности.

Масштаб аэроснимка, который известен, не дает наглядного представления о натуральных размерах объектов, если не имеется аэрофотоэталонов. В таком случае необходимо обнаружить такие объекты, размеры которых приблизительно известны (дома, деревья и т. д.).

Размеры объемных объектов более правильно воспринимаются и оцениваются только при стереоскопическом рассматривании. Размер изображения объекта зависит от масштаба аэроснимка. Предельные возможности каждого масштаба определяются в основном разрешающей способностью аэропленки, объектива АФА, фотобумаги и человеческого глаза.

Разрешающая способность аэроснимков в среднем составляет 10—12 лин/мм. Это определяет размеры разрешающей детали на аэроснимках — 0,5 мм. Отсюда же следует, что минимальные размеры объектов, которые могут изображаться на аэроснимках, равны для масштаба 1:50 000 — около 5 м; масштаба — 1:10 000 — 1 м.

Разрешающая способность глаза равна примерно 5 лин/мм, что в два раза ниже разрешающей способности аэроснимков. Поэтому при дешифрировании аэрофотоснимков прибегают к увели- чительным приборам или же к увеличению аэроснимков до четырех раз, не теряя информативности.

Минимальные размеры объектов могут колебаться в зависимости от оптического контраста и формы объектов. Различают три порога восприятия:

à) порог нераздельного видения: ему соответствуют масштабы аэроснимков, в которых структурные объекты воспринимаются нераздельно и не могут быть расчленены на элементы;

115

á) порог раздельного видения: ему соответствуют масштабы аэроснимков, в которых элементы сложных объектов уже разли- чаются, но еще не могут быть опознаны.

â) порог восприятия формы: ему соответствуют оптимальные масштабы аэроснимков, в которых объекты опознаются по форме.

Рисунок фотоизображения является одним из важнейших прямых дешифровочных признаков для распознавания различ- ных ландшафтов, который на аэрофотоснимках формируется в результате сочетания ряда прямых признаков — тона или цвета фотоизображения, формы и размера объектов. Д. М. Кудрицкий (1956) впервые ввел понятие комплексного дешифровочного признака, которое включает сочетание прямых и косвенных дешифровочных признаков. Однако к комплексным признакам следует отнести сочетания и прямых признаков, среди них: соотношение площадей, занятых различными объектами, число и соотношение объектов различных размеров, пространственное распределение объектов, сочетание и видоизменение форм отдельных объектов, сочетание и изменение тонов изображения, характер границ между объектами и комплексами и др.

Характер рисунка фотоизображения тесно связан с физико-гео- графическими условиями изучаемой территории. В нем отражаются внутренние связи между компонентами ландшафта (рельеф, почва, растительность), а также их генезис и морфология.

Для характеристики рисунка изображения используются такие понятия, как структура и текстура изображения. Разные авторы в них вкладывают различный смысл. Мы остановимся на определении Л. Е. Смирнова (1975), где под структурой следует понимать набор форм, размеров, тонов или цветов и цветовых оттенков, участвующих в построении рисунка. А текстура дает представление о пространственном расположении элементов структуры и их взаимном сочетании.

Структура выделяется тональная, или цветовая, и геометриче- ская (контурная). Контурность всегда сопутствует тональной структуре, хотя структура может быть практически бесконтурной.

Следует различать рисунок фотоизображения какой-то территории и ее ландшафтный рисунок, так как между ними имеются различия. Ландшафтный рисунок фотоизображения на аэроснимках формируется из фотоизображения отдельных элементов ландшафта, в то же время на рисунок фотоизображения аэрокосмического снимка оказывают влияние и такие факторы, как погодные и технические условия съемки, время суток и сезон съем-

116

ки, процесс обработки, светотеневая мозаика крон растительности, а также хозяйственная деятельность человека.

По определению А. С. Викторова (1986), ландшафтным рисунком территории называется пространственная мозаика, которую образуют на земной поверхности участки, соответствующие развитым на этой территории природным территориальным комплексам (ПТК) или микрообразованиям комплексного характера. Непосредственная связь характера рисунка изображения с ландшафтами позволяет называть комплексные признаки прямыми ландшафтными признаками.

Рисунок фотоизображения ландшафтов отличается своей сложностью и закономерным повторением мозаики. Объекты, расположение которых на первый взгляд кажется беспорядоч- ным, в реальности образуют на аэрокосмических снимках правильные, закономерно построенные и разнообразные узоры. Каждому природно-территориальному комплексу соответствует определенный рисунок, передающий его морфологические особенности. Наличие большого разнообразия рисунков фотоизображения привело к необходимости проведения их систематизации. Первые попытки в данном вопросе были сделаны Н. С. Подобедовым (1962) и Л. А. Богомоловым (1963). Более детальная классификация рисунков аэрокосмических изображений для географических целей была выполнена Л. Е. Смирновым (1975), в основу которой были положены такие исходные элементы изображения, как точ- ка (пятно) и линия (полоса). Всего было выделено пять групп рисунков фотоизображения (цепочная, регулярная, мозаичная, линейная, слошная-полосчатая), каждая из которых подразделяется на отдельные виды рисунков.

Рисунок фотоизображения может быть однородным, бесструктурным. Такой рисунок характерен для изображения водной поверхности, травянистой луговой и культурной растительности, а также отдельных почв (торфяно-болотные). Чаще всего дешифровщик встречается со структурными рисунками фотоизображения — пятнистые, прямолинейные, древовидные, зернистые, дугообразные и др.

Пятнистый рисунок фотоизображения состоит из пятен различного тона и формы, размер которых зависит от масштаба съемки. Характер изображения пятнистого рисунка зависит от ландшафта, который он отражает, между рисунками имеется и много общего. Например, для территорий, сформированных лессовидными и флювиогляциальными отложениями, характерен пятнистый рисунок изображения (пятна округлой формы). В пер-

117

вом случае его формируют блюдцеобразные западины с дерновоподзолистыми глееватыми и глеевыми почвами, изображающиеся темно-серым тоном на общем сером фоне (рис. 32ä), в другом случае — холмообразные повышения светло-серого тона с автоморфными и оглеенными внизу почвами на общем сером и тем- но-сером фоне. Для северных территорий Витебской области с холмисто-моренным рельефом пятнистый рисунок (пятна вытянутой формы) создают почвы различной степени смытости. Пятнистый рисунок изображения характерен и для полесских мелиорированных ландшафтов, который создает чередование минеральных и различной мощности торфяно-болотных почв.

Регулярный рисунок фотоизображения (рис. 32å) формируется из отдельных точек, расположенных на определенном расстоянии. Так изображаются сады и ягодники.

Прямолинейным рисунком на аэрокосмических снимках изображается дорожная и мелиоративная сеть (рис. 32ç).

Древовидный рисунок фотоизображения характерен для территорий с развитой овражно-балочной сетью и дает представление о характере расчлененности, а также почвообразующих породах территории (рис. 32à).

Зернистый, èëè крапчатый, рисунок фотоизображения формируется из сочетания отдельных, различного размера зерен или крапа, которым изображаются отдельно стоящие деревья и кусты ивы. Чаще такой рисунок фотоизображения характерен для пойменных территорий (рис. 32á). Прямоугольный рисунок фотоизображения характерен для территорий, занятых под пахотными угодьями. Поля, занятые под различными сельскохозяйственными культурами, изображаются в виде прямоугольников, различных по размеру и фототону (рис. 32â).

Полосчатый рисунок фотоизображения формируется чередованием отдельных параллельных полос, которые могут соответствовать барханам, геологическим пластам, пахотным землям и др. (рис. 32ã).

Дугообразный рисунок фотоизображения, который формируется в результате чередования дугообразных, различной ширины темных и светлых полос, образует так называемые веера блуждания. Такой рисунок фотоизображения наиболее типичен для пойменных ландшафтов (гривистые поймы) (рис. 32æ).

Òåíü как дешифровочный признак играет важную роль при дешифрировании объектов и их свойств. Падающая тень, отбрасываемая объектом на земную поверхность, расположенную со стороны, противоположной Солнцу, подчеркивает объемность

118

Ðèñ. 32. Образцы рисунков изображения: à — древовидный; á — зернистый; â — прямоугольный; ã — полосчатый; ä — пятнистый; å — регулярный; æ — дугообразный; ç — прямолинейный

119

объекта и его форму. Ее очертание и размер зависят от высоты Солнца, рельефа местности (участка), на которую падает тень, и направления освещения.

По форме падающей тени можно распознавать как искусственные объекты (постройки, столбы, пункты триангуляции), так и естественные объекты. Падающие тени в качестве признаков дешифрирования широко используются при изучении растительности. Для каждой породы характерна своя специфическая форма кроны, что находит отражение в ее тени и позволяет определить ее видовой состав. Например, форма падающей тени ели напоминает остроугольный треугольник, тогда как у сосны она овальная. Однако следует помнить, что тень — весьма динамич- ный дешифровочный признак (изменяется в течение суток). Она может превышать размер объекта при низком положении Солнца над горизонтом.

10.1.2. Косвенные дешифровочные признаки

Косвенными называются признаки, которые непосредственно, через одни объекты и их свойства, указывают на наличие других объектов или на их особенности и свойства, не получившие изображения на аэроснимках. К косвенным признакам относятся природные закономерности и взаимосвязи, существующие между отдельными компонентами и элементами ландшафтов, ландшафтными единицами и целыми ландшафтами, а также взаимосвязи и закономерности, существующие между природными условиями и человеческой деятельностью.

Косвенные признаки делятся на две группы.

К первой группе относятся природные закономерности и взаимосвязи, существующие между компонентами и элементами ландшафтов, например связь растительности с рельефом, рельеф с гидрографией, почв с растительностью и рельефом и т. д. В связи с этим косвенные признаки делятся на геоботанические, геоморфологические, гидрографические и т. д. В целом все эти признаки называются ландшафтными. Большинство известных в географии природных связей носят качественный характер. Однако ландшафтные связи могут быть установлены также в коли- чественной форме, в виде корреляций.

Ко второй группе косвенных признаков относятся взаимосвязи и закономерности, существующие между хозяйственной деятельностью человека, природными объектами и явлениями. Иногда эти признаки дешифрирования называют социально-гео- графическими. Примером таких взаимосвязей может служить ха-

120

рактер распределения пахотных земель в зависимости от рельефа местности, состояния полевых и лесных дорог в зависимости от гранулометрического состава грунтов и их увлажненности и т. д.

При косвенном дешифрировании различных природных явлений используются различные индикаторы. Понятия об индикаторах ввел в теорию дешифрирования В. А. Фаас. В соответствии с положениями современного индикационного ландшафтоведения географические объекты разделяются на труднонаблюдаемые (индицируемые, индикаты) и на физиономичные (индикаторы). Распространенные на суше индикаторы — это поверхностные объекты (эктоярус) геосистем: рельеф, растительность, водные и антропогенные объекты, а также морфологическая структура геосистем, с помощью которых индицируются как естественные и антропогенные процессы, так и свойства грунтов, подземные воды, т. е. геологические, гидрогеологические, почвенно-грунтовые условия и их изменения. Это позволяет сделать вывод, что по внешнему облику ландшафта можно выявить процессы, происходящие в нем. Важнейшими индикаторами внутреннего строения ландшафта являются растительность, рельеф и гидрография.

Растительность является хорошим индикатором почв, четвертичных отложений, увлажненности почвогрунтов и т. д. При дешифрировании могут использоваться следующие индикационные признаки растительности.

Морфологические признаки позволяют различать на аэрокосмических снимках древесную, кустарниковую и луговую растительность.

Флористические (видовые) признаки позволяют дешифрировать видовой состав, например, сосновые насаждения приуроче- ны к песчаным автоморфным почвам, черноольховые — к дерно- во-глеевым почвам.

Физиологические признаки основаны на связи гидрогеологи- ческих и геохимических условий места произрастания с химиче- скими свойствами пород. Например, на известняках лишайники имеют оранжевый цвет, а на гранитах — желтый.

Фенологические признаки базируются на различиях в ритмах развития растительности. Особенно это хорошо проявляется осенью у лиственных пород растительности в изменении окраски листьев. На цветных аэрокосмических снимках хорошо различа- ется видовой состав растительности, который подчеркивает условия произрастания.

Фитоценотические признаки позволяют дешифрировать типы лесной и ассоциации луговой растительности, которые при-

121