Дешифрирование вод на аэрокосмических фотоснимках

Дешифрирование вод на аэрокосмических фотоснимках. В связи с развитием дистанционных исследований методика тематического дешифрирования снимков быстро наполняется новым содержанием.

Двигателем этого прогресса является практическая необходимость значительного расширения круга изучаемых природоведческих проблем ресурсного, динамического, прогнозного и других направлений, а также внедрение автоматизированных систем обработки дистанционной информации, что требует более глубокого учета географических закономерностей и взаимосвязей между компонентами природной среды. Новые подходы, базирующиеся на комплексной интерпретации мелкомасштабных снимков, особенно заметны в космическом землеведении.

С уменьшением масштаба на снимке теряются многие детали изображения природной среды, но в результате космической спектральной, геометрической и тематической генерализации на нем проявляется новая информация.

Например, за счет более высокой степени визуализации крупных полей с различной оптической плотностью надежно дешифрируются линеаменты, кольцевые структуры, морские течения и другие природные объекты и явления. С другой стороны, потеря деталей привела к необходимости более глубокого учета взаимосвязей между составляющими природных комплексов выявления косвенных, ландшафтных признаков дешифрирования, что в свою очередь значительно повысило достоверность результатов.

Известно, что объем регистрируемой на снимке информации во многом зависит от спектрального диапазона съемки. При съемке в видимом диапазоне электромагнитных волн 0,4 0,8 мкм определяющее значение имеет интегральная яркость объекта, а при съемке в узком диапазоне спектральная. Природные тела вода, растительность, горные породы и др. характеризуются различной отражательной способностью, которая дифференцируется также для фиксированных длин электромагнитных воли. Эксперименты показали, что, несмотря на влияние на яркостные характеристики местности внешних факторов высоты солнца, прозрачности атмосферы и др выделяются длины электромагнитных волн, в которых та или иная группа объектов регистрируется на снимке более контрастно.

На графике видно, что, например, для целей гидрологического дешифрования повышенной информативностью обладают снимки, полученные в диапазоне 0,6 0,8 мкм. В этом случае водная поверхность резко вычленяется на фоне изображения других природных образований.

Появляется широкая возможность автоматизированного распознавания объектов посредством математической формализации процесса дешифрирования и использования современных систем цифровой обработки изображений. Методика топографического и тематического специального дешифрирования природных объектов и явлений на дистанционных снимках базируется на общих принципах, изложенных в ряде работ. При топографическом картографировании главное внимание уделяется отображению внешних очертаний объектов местности, показу их взаимного расположения и раскрытию внутренних свойств. Эти так называемые топографические объекты местности определяют главное содержание карт соответствующих масштабов и назначения использование в народном хозяйстве, в Вооруженных Силах, при решении задач научно-исследовательского характера и др Основное содержание тематических карт, в частности карт природы, представляет отображение того или иного элемента или явления элементов или явлений физико-географической среды вод, растительного покрова, почв, ландшафтов и т. д. Некоторые карты могут содержать узкую специальную информацию мутность вод, норма стока, корневые гнили леса и др. При тематической интерпретации аэрокосмических снимков широко используется ландшафтный метод дешифрирования.

Набор современных средств и методов изучения природной среды с использованием дистанционной информации очень широк.

Он включает применение самолетных и космических съемок, привлечение картографических, справочно-географических, литературных и фондовых источников, проведение полевых работ. Многие авторы отмечают большие преимущества космических материалов при создании серий взаимосвязанных тематических карт, т. е. при реализации комплексного изучения и картографирования природных условий и ресурсов.

Все это относится и к дистанционному исследованию вод. Гидрологический анализ аэрокосмических снимков предполагает знание не только прямых видимых признаков дешифрирования, но и учет существующих в природных комплексах взаимосвязей и взаимозависимостей, как на региональном, так и на глобальном уровнях.

Устанавливаемые в полевых условиях гидрологические дешифровочные признаки целесообразно систематизировать в виде аэрокосмофотоэталонов, которые в оптимальном варианте должны представлять собой наборы разномасштабных, разновременных и разнотипных снимков с отдешифрированными на них гидрологическими элементами и комплексами природной среды, характеризующими сущность и динамику происходящих гидрологических процессов.

При этом необходимо устанавливать технические и природные параметры съемки, которым соответствует ландшафтно-гидрологическая интерпретация эталонного фотоизображения. В данных условиях основные количественные и качественные характеристики вод, снятые с эталонов, можно экстраполировать в границах ландшафта определенного ранга. Распознавание открытых водных поверхностей, снега и льда на материалах аэрокосмической съемки производят в основном по прямым признакам дешифрирования.

Снимки, полученные в видимой области электромагнитного спектра, весьма информативны для дешифрирования речной и озерной сети, заснеженности территории, ледовой обстановки, что объясняется значительной вариацией спектральных коэффициентов яркости указанных объектов от 0,1 для чистых и глубоких водных масс в спокойном состоянии до 0,9 для свежевыпавшего снега. Главными дешифровочными признаками поверхностных вод являются ровный фототон и специфическая монотонная или выразительная структура изображения воды, снега и льда извилистость непрерывно линейно вытянутого рисунка рек овальная форма озер и приуроченность водотоков и водоемов к пониженным элементам рельефа.

По темному фототону и вытянутой форме уверенно распознаются реки шириной до 0,05 0,07 мм в масштабе снимка, что соответствует его разрешающей способности 1015 линиймм. Меньше указанного предела реку на снимке обычно не видно.

При этом большое значение имеют факторы, обусловливающие резкость и градационную характеристику фотографического материала внешние условия съемки, структура эмульсионного слоя и режим фотографической обработки, от которых во многом зависит информационная емкость снимка. Как показали исследования, проведенные в ЦНИИГАиК, дешифрируемость цветных снимков на 15 30 выше соответствующего показателя черно-белых панхроматических изображений. Таким образом, на наиболее распространенных среднемасштабных 120 и мелкомасштабных 110 космических снимках по прямым признакам надежно распознаются относительно крупные реки. Озера дешифрируются, когда становится различимой их форма.

Но при большом скоплении озер иногда удается опознать даже очень мелкие из них, которые изображаются на снимке в виде небольших точек. Поэтому при дешифрировании поверхностных вод косвенные признаки имеют особое значение. Если прямые признаки дешифрирования на разномасштабных снимках относительно стабильны в любых ландшафтах, то косвенные признаки следует отнести к категории мобильных, потому что они способны варьировать в очень широких пределах при изменении масштаба съемки, а также в значительной степени зависеть от природных условий.

Так, фототон водной поверхности и конфигурацию рек, каналов, озер и водохранилищ можно считать одинаковыми как в лесной, так и в степной или тундровой зонах. Однако увлажненные выше фонового уровня территории индицируются в лесной зоне по угнетенной растительности, а в степной, наоборот, по буйной растительности.

Примеры такого рода очень многочисленны, так как косвенные ландшафтные признаки могут быть весьма тонкими и иметь локальный характер. Рассмотрим основные признаки дешифрирования поверхностных вод на конкретном материале. Спутниковые съемки содержат обширную информацию о снежном покрове, которая необходима для оценки влагозапасов, объема и режима поступления талой воды в речную сеть. При использовании многократных съемок в видимом 0,4 0,8 мкм, ближнем инфракрасном ИК 0,7 1,3 мкм и тепловом ИК 8 12 мкм спектральных диапазонах можно определять степень заснеженности водосборов, высотное положение заснеженных участков, продолжительность залегания снега по высотным поясам, его глубину и плотность.

На космических снимках четко фиксируется площадь тающего снега. На белом фоне снежного покрова уверенно дешифрируются верхние звенья речной сети, так как обильно пропитанный водой снег по тальевгам выделяется более темными узкими полосами.

После схода снега эту ин формацию об истоках получить уже невозможно. Космическая съемка очень эффективна для изучения сов ременного и древнего оледенения. При фотографировании горных районов с космических орбит уменьшаются плановые искажения, которые достигают больших значений на материалах аэрофотосъемки. Даже на мелкомасштабных дистанционных материалах хорошо просматриваются тело ледника, троговые долины и морены. Имеется опыт реконструкции древнего оледенения и конкретизации параметров четвертичных ледников в максимальную фазу их развития.

Белый тон фотоизображения льда является основным дешифровочным признаком наледей. Кроме прямых признаков тона, структуры и формы при распознавании наледей подземных вод учитывается ряд косвенных признаков дешифрирования географическое положение бассейна, высотный пояс, приуроченность к определенным формам рельефа и линиям тектонических нарушений, геологическое строение территории и др. Распознавание наледных тел и наледных полян вполне возможно на черно-белых снимках, полученных в видимом диапазоне спектра.

Но наибольшей гляциологической информацией обладают снимки в ближней инфракрасной зоне. Они обеспечивают более высокий контраст фотоизображения открытого льда и окружающего ландшафта независимо от их физиономичных черт. На спектрозональных снимках лучше выделяются переувлажненные грунты, поэтому они предпочтительны для дешифрирования наледных полян после стаивания льда. Исследования показали, что с уменьшением масштаба снимка главнейший признак дешифрирования наледных полян структура фотоизображения ослабевает и в качестве основного признака выступает фототон.

Высокая контрастность льда и открытой водной поверхности позволяет использовать космические снимки для изучения .ледовых явлений в реках, на озерах и водохранилищах, в морях. Оперативное слежение за динамикой разрушения речного льда помогает выявлять заторные участки и прогнозировать наводнения.

Для организации такого мониторинга успешно используются данные, получаемые с метеорологических спутников. Материалы дистанционного зондирования применяют при изучении транзита речных наносов и режима осадконакопления в прибрежных зонах озер и морей. Область аккумуляции твердого стока в устьях рек дешифрируется по светлому фототону водной поверхности. Это дает возможность следить за динамикой подводного рельефа, заносимостью акваторий, процессами переформирования берегов. С помощью аэрокосмической фотосъемки и телевизионной информации успешно изучается динамика речных разливов.

По разной степени почернения фототона на снимках достоверно дешифрируются границы и площади разливов, последовательность затопления поймы, характер происходящих в ней эрозионно-аккумулятивных процессов и ряд других гидрологических явлений. Такие сведения особенно важны при исследовании наводнений на неизученных реках, что имеет большое практическое значение в условиях Сибири. Особую сложность при гидрологическом дешифрировании дистанционной информации представляет процесс распознавания малых рек. Например, в залесенных районах кроны деревьев могут полностью скрывать русла шириной до 5 6 м, в связи с чем их выявление нередко затруднено даже на очень крупномасштабных 12000 16000 снимках.

Однако во многих случаях при определенных условиях съемки и состоянии ландшафта можно получить удовлетворительные результаты дешифрирования малых рек даже на мелкомасштабных космических фотоснимках.

Так, на залесенных равнинных территориях во время интенсивного снеготаяния в верхнем звене речной сети начинает скапливаться большое количество талой воды. Благодаря контрастному фотоизображению водной поверхности и снега воды и почвенно-растительного покрова на космических снимках любого масштаба становятся хорошо заметными даже мельчайшие водотоки. Это позволяет детально изучить строение речной сети и составить подробную гидрографическую карту. Для тундровых районов Сибири характерна задержка схода снега даже в незначительных углублениях рельефа, где в результате метелевого переноса мощность снежного покрова становится выше фоновой.

На 1 2 недели позднее снег стаивает также на затененных уступах микрорельефа. При весенней съемке этот снег может служить индикатором речной сети. После схода снега мелкие тундровые реки на космических снимках не просматриваются. В условиях залесенной местности в качестве индикаторов малых рек нередко удается использовать растительность.

Лес чутко реагирует на изменение условий произрастания света, тепла, влаги, минеральной пищи и др. В каждой природной зоне и физико-географической провинции экологические особенности древесных пород различны, поэтому и индикаторная роль их меняется. Например, на относительно увлажненных днищах долин может произрастать в одних климатических условиях ель, в других сосна или береза. Особенно хорошо видовой состав растительности разделяется на спектрозональных снимках, поэтому при гидрологическом дешифрировании такие материалы более ценны.

В отдельных случаях эффективно синтезирование черно-белых узкоканальных изображений. Оттенению рисунка речной сети на мелкомасштабных космических снимках способствует глубокий врез речных долин, особенно в малоконтурных горно-степных районах. Повышению контраста способствует не только затененность склонов и днищ глубоких долин, но и развитие в прирусловой части более мощной растительности. Широко используются косвенные признаки дешифрирования малых рек в освоенных сельскохозяйственных районах.

Надежным индикатором рек являются пруды. Четко выделяются долины водотоков, оконтуренные участками пашен. Дешифровочные признаки динамики вод подробно рассмотрены В. И. Орловым. Несмотря на то, что им использованы в основном материалы аэрофотосъемки, изложенная методика комплексного анализа хода развития компонентов природы и их взаимосвязей может быть применима к фотоснимкам любого масштаба. Достоинства космических методов здесь особенно ощутимы, так как при большом территориальном обзоре динамические процессы можно анализировать с учетом более широкого спектра географических закономерностей и взаимосвязей между компонентами природной среды.

Как видно из приведенных примеров, в качестве косвенных признаков дешифрирования вод могут выступать не только долговременные, но и кратковременные состояния элементов местности. Все их перечислить невозможно, так как они специфичны для конкретных ландшафтов и условий съемки.

Наша задача заключалась в том, чтобы обратить внимание исследователя на необходимость широкого географического подхода к процессу интерпретации снимка.