Teorija interpretacije zračnih i svemirskih slika. Dešifriranje slike

Metoda vizualnog dešifriranja, izravni i neizravni znakovi dešifriranja.

Materijali korišteni u vizualnoj interpretaciji

Koncept dešifriranja slika. Klasifikacija dekodiranja.

dekodiranje (tumačenje) nazvana analizom video informacija kako bi se izvukle informacije o površini i unutrašnjosti Zemlje (drugi planeti, njihovi sateliti), objektima koji se nalaze na površini, procesima koji se odvijaju na površini i u prostoru blizu površine.

Sastav informacija uključuje, na primjer, određivanje prostornog položaja objekata, njihovih kvalitativnih i kvantitativnih karakteristika, određivanje granica zahvata proučavanih procesa i podatke o njihovoj dinamici i još mnogo toga. Zadaci dešifriranja također uključuju dobivanje informacija iz drugih izvora koji se ne mogu očitati izravno sa slika, na primjer, informacija o prisutnosti, položaju i svojstvima neprikazanih objekata, imena naselja, rijeka, prirodnih granica. Takvi izvori mogu biti materijali prethodno obavljenog dekodiranja, planovi, karte, pomoćne slike, referentna literatura, sam teren.

Druga definicija dešifriranja:

Dešifriranje slika (tumačenje) - proces prepoznavanja lokalnih objekata iz fotografske slike i identificiranja njihovog sadržaja s označavanjem kvalitativnih i kvantitativnih karakteristika konvencionalnim znakovima .

Ovisno o sadržaju, dekodiranje se dijeli na:

opći geografski

posebna (tematska, grana).

Opće geografsko tumačenje uključuje dvije varijante:

Topografska interpretacija- izvodi se za otkrivanje, prepoznavanje i dobivanje karakteristika objekata koje treba prikazati na topografskim kartama.Jedan je od temelja procesa tehnološke sheme ažuriranja i izrade karata.

interpretacija krajolika– provodi se za regionalno i tipološko zoniranje prostora i rješavanje posebnih problema.

Posebna (tematska, sektorska) interpretacija proizveden za rješavanje odjelnih zadataka za određivanje karakteristika pojedinih skupova objekata. Postoji mnogo vrsta tematskih interpretacija. poljoprivredni, šumarski. geološke, zemljišne, geobotaničke i dr. i druge odjelne namjene. Ako je krajnji cilj posebne interpretacije sastavljanje tematskih karata, kao što su poljoprivredne, zemljišne ili geobotaničke, onda. u nedostatku prikladne topografske osnove, posebnom tumačenju ide i topografsko.

Osnova metodološke klasifikacije dešifriranja u svoje modernoj razini razvoj su sredstva za čitanje i analizu video informacija. Na temelju toga mogu se razlikovati sljedeće glavne metode dešifriranja:

vizualni, u kojem informacije sa slika čita i analizira osoba:

strojno-vizualni, u kojem se video informacije preliminarno pretvaraju specijaliziranim ili univerzalnim strojevima za tumačenje kako bi se olakšala naknadna vizualna analiza rezultirajuće slike:

automatizirani(dijalog), u kojem čitanje sa slika i analiza. ili izravnu analizu redak po redak snimljenih video informacija, izvode specijalizirani ili univerzalni strojevi za tumačenje s aktivnim> dijelom operatera:

auto(stroj), u kojem se dešifriranje u cijelosti obavlja pomoću strojeva za tumačenje. Osoba definira zadatke i postavlja program za obradu i video informacije.

U svim metodama mogu se razlikovati niže razine klasifikacije – metode i varijante metoda.

Osnovna shema procesa dešifriranja u bilo kojoj metodi ostaje nepromijenjena - priznanje izvodi se uspoređivanjem i određivanjem stupnja blizine određenog skupa značajki objekta koji se dekodira s odgovarajućim referentnim značajkama koje se nalaze u memoriji osobe ili stroja. U ovom slučaju, procesu prepoznavanja prethodi proces učenja (ili samoučenja), u kojem se utvrđuje popis objekata koji se dešifriraju, odabire skup njihovih značajki i utvrđuje prihvatljiv stupanj njihove razlike.

Uz nedovoljnu apriornu informaciju o klasama predmeta i njihovim obilježjima, osoba i stroj mogu prikazane objekte podijeliti prema blizini nekih obilježja u homogene skupine - grozdove, čiji sadržaj zatim određuje osoba ili stroj pomoću dodatni podaci.

2. Vizualna metoda dešifriranja, izravni i neizravni znakovi dešifriranja .

Prirodne objekte prikazane na slikama dekoder može identificirati i interpretirati prema njihovim svojstvima, koja se odražavaju u značajkama dešifriranja tih objekata. Svi znakovi za dešifriranje mogu se podijeliti u dvije skupine: izravni dešifrirajući znakovi i neizravni.

Izravni znakovi uključuju ona svojstva i karakteristike objekata koji su izravno prikazani na slikama i mogu se uočiti vizualno ili pomoću tehničkih sredstava.

Za usmjeravanje znakova za dešifriranjem uključuju oblik i dimenzije slike objekata u tlocrtu i visini, ukupni (integralni) ton crno-bijele ili boje boja (spektrozonske) slike, teksturu slike.

Oblik u većini slučajeva dovoljan je znak za odvajanje objekata prirodnog i antropogenog podrijetla. Objekti koje je stvorio čovjek u pravilu se razlikuju po ispravnoj konfiguraciji. Tako, na primjer, sve zgrade i strukture imaju pravilne geometrijske oblike. Isto se može reći i za kanale, autoceste i željezničke pruge, parkove i trgove, oranice i kultivirane krmne površine i druge objekte. Oblik predmeta ponekad se koristi kao neizravni znak za određivanje karakteristika drugih objekata.

Dimenzije objekata za dekodiranje u većini slučajeva ocjenjuju se relativno. Relativna visina objekata procjenjuje se izravno iz njihove slike na rubovima slika dobivenih korištenjem širokokutnih slikovnih sustava. O veličini, kao i obliku u visini, može se suditi po sjenama koje padaju s predmeta. Naravno, područje na koje pada sjena mora biti horizontalno.

Pod utjecajem terena i specifičnosti projekcije korištene u sustavu snimanja izobličavaju se dimenzije slike objekata, kao i oblik.

Ton slike je funkcija svjetline objekta unutar spektralne osjetljivosti prijamnika zračenja slikovnog sustava. U fotometriji, analog tona je optička gustoća slike. varijabilnost ove značajke povezana je sa sljedećim čimbenicima: svjetlosnim uvjetima, strukturom površine, vrstom fotografskog materijala i uvjetima njegove obrade, zonama elektromagnetskog spektra i drugim razlozima. siva, itd. Broj koraka određen je pragom svjetlosne osjetljivosti ljudskog vidnog aparata.

Eksperimentalno je utvrđeno da ljudsko oko Eksperimentalno je utvrđeno da ljudsko oko može razlikovati do 25 gradacija sivih tonova, a u praktične svrhe češće se koristi skala sivih tonova od sedam do deset stupnjeva (tablica 2).

Tablica 1Kvantitativne karakteristike gustoće slike

Uz pomoć računala moguće je razlikovati do 225 razina sive s fotografija i filmova. Osim toga, te se razine, ovisno o zadatku, mogu grupirati prema određenim koracima sa svojim kvantitativnim karakteristikama. Na ton fotografske slike značajan utjecaj imaju teksturna svojstva objekata na kojima raspodjela svjetlosti reflektirane s površine predmeta u prostor.

Optička gustoća služi kao kod koji prenosi svojstva objekata.Objekti koji su potpuno različite boje mogu se u istom tonu prikazati na crno-bijeloj fotografiji ili televizijskoj slici. S obzirom na nestabilnost indikatora, pri dešifriranju fototon se procjenjuje samo u kombinaciji s drugim značajkama dešifriranja (na primjer, struktura). Ipak, fototon je taj koji djeluje kao glavna dešifrirajuća značajka koja oblikuje obrise granica, dimenzije i strukturu slike objekta.

Ton može biti prilično informativan znak s pravim elementima sustava snimanja i uvjetima snimanja.

Ton slike oranica može značajno varirati u vremenu i prostoru, budući da značajno ovisi o stanju površine nezauzetih polja (orana, drljana, suha, vlažna i sl.), o vrsti i fenofazi usjeva na okupirana polja.

Boja slike je spektralna karakteristika i određuje energiju svjetlosnog toka.Gamuta boja slika je bitan znak interpretacije. Ovaj znak treba razmotriti u dva aspekta. U prvom slučaju, kada se slika na zračnim i satelitskim snimkama formira u bojama bliskim prirodnim bojama (snimke u boji), prepoznavanje i klasifikacija objekata terena ne uzrokuje posebne poteškoće. U ovom slučaju uzimaju se u obzir takve karakteristike boje kao što su njezina lakoća i zasićenost, kao i razne nijanse iste boje. U drugom slučaju, slika u boji se formira u proizvoljnim bojama (pseudo-bojama), kao što je slučaj sa spektralno-zonskim slikama. Značenje ovog svjesnog izobličenja boje Priroda slike leži u tome što na slikama promatrač lakše percipira kontraste boja detalja slike, stoga slike zraka i prostora u boji imaju veću dešifriranje od crno-bijelih. Najbolji rezultati se postižu pri dešifriranju multispektralnih zračnih fotografija s većim kontrastom boja.

Boje multispektralne fotografije iz zraka manje su stabilne od boja fotografije u prirodnoj boji. Ako je potrebno, mogu se značajno promijeniti uz pomoć svjetlosnih filtera.

Postoji posebna tehnika dešifriranja kada se boja u slikama koristi za kodiranje detalja slike koji imaju istu optičku gustoću. Ova metoda se široko koristi u interpretaciji zonskih slika dobivenih kao rezultat višezonskih istraživanja. Vrlo je učinkovit u interpretaciji krajolika. U tom slučaju, pojedinačne elementarne krajobrazne jedinice mogu se kodirati nekom bojom, na temelju njihovih povezanih značajki i svojstava.

Sjena kao dešifrirajuća značajka igra važnu ulogu u dešifriranju objekata i njihovih svojstava. Padajuća sjena koju baca predmet na površini zemlje, koji se nalazi na strani suprotnoj od Sunca, naglašava volumen objekta i njegov oblik. Njegov oblik i veličina ovise o visini Sunca, terenu (području) na koji sjena pada i smjeru osvjetljenja.

Postoji nekoliko načina za određivanje visine objekta iz padajuće sjene:

gdje je l duljina sjene objekta na snimci iz zraka;

m - nazivnik razmjera slike;

n je relativna duljina sjene, koja je preuzeta iz tablica V.I. Drury (vidi Smirnov L.E., 1975.)

gdje je b₁ duljina sjene objekta na fotografiji iz zraka;

h₂ je visina poznatog objekta na fotografiji iz zraka;

b₂ je duljina sjene na zračnoj fotografiji poznatog objekta

Oblik padajuće sjene može se koristiti za prepoznavanje i umjetnih objekata (zgrade, stupovi, triangulacijske točke) i prirodnih objekata. Sjene koje padaju naširoko se koriste kao znakovi tumačenja u proučavanju vegetacije. .Padajuće sjene prikazuju izduženi oblik siluete objekta. Ovo svojstvo koristi se pri dešifriranju ograda, telegrafskih stupova, vodotornja i silosa, vanjskih znakova točaka geodetske mreže, pojedinačnih stabala, kao i izraženih oblika reljefa (litice, jaruge i sl.). Istodobno, treba imati na umu da na veličinu sjene utječe teren.Svaka pasmina ima svoj specifični oblik krune, koji se odražava u njezinoj sjeni i omogućuje vam da odredite njen sastav vrste. Na primjer, oblik padajuće sjene smreke podsjeća na oštar trokut, dok je kod bora ovalan. Međutim, treba imati na umu da je sjena vrlo dinamična značajka dešifriranja (mijenja se tijekom dana). Može premašiti veličinu objekta kada je Sunce nisko iznad horizonta.

Tekstura (struktura slike) - prirodu distribucije optička gustoća preko polja slike objekta. Struktura slike je najstabilnija značajka izravnog dekodiranja, praktički neovisna o uvjetima snimanja. Struktura je složeno obilježje koje kombinira neke druge izravne dešifrirajuće značajke (oblik, ton, veličina, sjena) kompaktne skupine homogenih i heterogenih detalja slike terena na slici. Ponovljivost, smještaj i količina ovih detalja dovode do identifikacije novih svojstava i doprinose povećanju pouzdanosti interpretacije. Važnost ove značajke raste kako se skala slike smanjuje. Primjerice, tekstura šumskog masiva formirana je slikom krošnje pojedinih stabala na fotografijama, a uz visoku razlučivost sustava snimanja - slikom elemenata krošnje - grana ili čak lišća; tekstura čiste oranice formirana je prikazom obradivih brazda ili pojedinačnih gruda.

Postoji prilično velik broj struktura formiranih kombinacijama točaka, područja, uskih traka raznih oblika, širina i dužina. Neki od njih su razmotreni u nastavku.

struktura zrna karakterističan za sliku šuma. Uzorak stvaraju sive mrlje zaobljenog oblika (krošnje drveća) na više tamna pozadina stvorene zasjenjenim prazninama između stabala. Sličnu strukturu ima i slika kultivirane vegetacije (vrtova).

Homogena struktura Formira ga isti tip mikroreljefa i karakterističan je za niske travnate močvare, stepske ravnice, glinene pustinje i akumulacije u mirnom stanju vode.

Trakasta struktura tipična za slike povrtnjaka i oranica i posljedica je paralelnog rasporeda brazda.

Fino zrnasta struktura tipično za sliku grmlja raznih vrsta.

mozaička struktura Tvori ga vegetacijski ili zemljišni pokrivač nejednake vlažnosti i karakterističan je za nasumično raspoređena područja raznih boja, veličina i oblika. Slična struktura, nastala izmjenom pravokutnika različitih veličina i gustoće, tipična je za sliku osobnih parcela,

Pjegava struktura tipično za slike vrtova i močvara.

Kvadratna struktura karakteristična za neke tipove šumskih močvara i naselja gradskog tipa. Nastaje kombinacijom šumskih područja odvojenih svijetlim prugama močvare, a čita se kao kombinacija područja ujednačenog tona. Istu strukturu stvaraju slike višekatnica (razmjerno velikih pravokutnika) i elementi unutarčetvrtnog razvoja naselja.

Smanjivanjem razmjera teksturu stvaraju veći elementi terena, na primjer, pojedina polja oranica.Tekstura je jedna od najinformativnijih značajki. Po teksturi osoba nepogrešivo prepoznaje šume, vrtove, naselja i mnogi drugi objekti. Za ove objekte tekstura je relativno stabilna u vremenu.

Neizravni znakovi mogu se podijeliti u tri glavne skupine. prirodni, antropogeni i prirodno-antropogeni. Neizravni dešifrirajući znakovi su prilično stabilni i u manjoj mjeri ovise o mjerilu.

Do prirodnim uključuju odnos i međuovisnost predmeta i pojava u prirodi. Također se zovu krajolik. Takvi znakovi mogu biti, primjerice, ovisnost vrste vegetacijskog pokrivača o vrsti tla, njegovoj slanosti i vlažnosti ili odnos reljefa s geološkom građom područja i njihova zajednička uloga u procesu formiranja tla.

Preko antropogena neizravni znakovi identificiraju predmete koje je stvorio čovjek. U ovom se slučaju koriste funkcionalne veze između objekata, njihov položaj u općem kompleksu struktura, zonska specifičnost organizacije teritorija, komunikacijska podrška objekata. Na primjer, stočna farma poljoprivrednog poduzeća može se identificirati kombinacijom glavnih i pomoćnih zgrada, unutarnji raspored teritorij, intenzivno isklesane staze, položaj dešifrovanog kompleksa građevina u odnosu na stambeni prostor, priroda prometne mreže. Slično, radionice za popravke prepoznaju se po slici vozila koja se nalaze na teritoriju, ergela je pouzdano identificirana po areni koja se nalazi uz njezin teritorij. Istodobno, svaka od struktura kompleksa zasebno, bez veze s drugima, nije dešifrirana. . Na primjer, lagana vijugava linija koja povezuje naselja gotovo je sigurno slika seoske ceste; s istom vjerojatnošću, lake vijugave linije izgubljene u šumi ili na polju su poljski ili šumski putevi; konstrukcija u blizini raskrižja laganog vijugavog pojasa (makadamske ceste) sa željezničkom prugom ukazuje na prisutnost križanja ovdje; cesta koja se odvaja na obali rijeke i nastavlja s druge strane ukazuje na prisutnost broda ili trajekta; skupina zgrada u blizini željezničke pruge s više grana sugerira prisutnost željezničke stanice. Logička analiza izravnih i neizravnih dešifrirajućih znakova značajno povećava pouzdanost dešifriranja.

Do prirodno-antropogena posredna znakovi uključuju ovisnost ljudske gospodarske djelatnosti o određenim prirodnim uvjetima, očitovanje svojstava prirodnih objekata u ljudskoj djelatnosti i drugo. Primjerice, prema rasporedu pojedinih vrsta usjeva moguće je donijeti određenu prosudbu o svojstvima tla, njihovoj vlažnosti, prema promjeni površinske vlage na mjestima odvoda, elementima zatvorene drenaže. sustav se dešifriraju. Objekti koji se koriste u identifikaciji i određivanju karakteristika objekata koji se ne mogu izravno dešifrirati nazivaju se pokazatelji, i dešifriranje indikacija. Takvo dešifriranje može biti višefazno, kada se izravni pokazatelji dešifriranih objekata identificiraju uz pomoć pomoćnih indikatora. Metode interpretacije indikacije rješavaju probleme detekcije i utvrđivanja karakteristika objekata koji nisu prikazani na slikama. Najvažniji pokazatelji različitih pojava u neizravnoj interpretaciji su vegetacija, reljef i hidrografija.

Vegetacija dobar je pokazatelj tla, kvartarnih sedimenata, vlažnosti tla itd. Prilikom dešifriranja mogu se koristiti sljedeći indikativni znakovi vegetacije:

Morfološke značajke omogućuju razlikovanje drvenaste, grmolike i livadske vegetacije na slikama iz zrakoplovstva.

Florističke (vrstne) značajke omogućuju dešifriranje sastava vrsta, na primjer, nasadi bora su ograničeni na pjeskovita automorfna tla, nasadi crne johe na travnato-gledljiva tla.

Fiziološki znakovi temelje se na odnosu hidrogeoloških i geokemijskih uvjeta mjesta rasta sa kemijska svojstva pasmine. Na primjer, na vapnencima su lišajevi narančasti, a na granitima žuti.

Fenološke značajke na temelju razlika u ritmovima razvoja vegetacije. To se posebno dobro očituje u jesen u listopadnoj vegetaciji u promjeni boje lišća. Na aerosnimkama u boji jasno se razaznaje vrsta sastava vegetacije, što naglašava uvjete uzgoja.

Fitocenotske značajke omogućuju dešifriranje tipova šumske vegetacije i asocijacija livadske vegetacije, koje su ograničene na određene uvjete uzgoja. Primjerice, borove šume lišajeva rastu na povišenim elementima reljefa s automorfnim rastresitim pjeskovitim tlima, duge mahovine borove šume su ograničene na niže elemente reljefa i buseno-podzolisto-močvarna tla.

Olakšanje jedan je od najvažnijih pokazatelja. Povezanost reljefa s ostalim komponentama prirodnih kompleksa, njegova velika uloga u formiranju izgled krajobrazi i mogućnost izravne interpretacije omogućuju korištenje reljefa kao pokazatelja velikog broja prirodnih objekata i njihovih svojstava. Takvi pokazatelji mogu biti sljedeća morfometrijska i morfološka obilježja reljefa: a) apsolutne visine i amplitude visinskih kolebanja na određenom području; b) opća disekcija reljefa i kutova nagiba padina; c) orijentacija pojedinih reljefa i izloženost padina (sunčevi, vjetrovi) koji zajedno s apsolutnim visinama određuju klimatske uvjete i vodni režim na ovom području; d) povezanost reljefa s geologijom; e) geneza reljefa, njegova starost i moderna dinamika itd.

Hidrografija važan je pokazatelj fizičko-geografskih i geoloških uvjeta. Bliska povezanost strukture i gustoće hidrografske mreže (jezera, rijeke i močvare) te geologije i reljefa omogućuje korištenje zračnih fotografija, posebno riječne mreže, kao izravne krajobrazne značajke u analizi terena u geomorfološkim istraživanjima. , geološke i paleografske pojmove.

Znakovi za dešifriranje obično se koriste zajedno, bez podjele u grupe. Sliku na dešifriranom području osoba obično percipira kao cjelinu - model terena. Na temelju analize modela stvaramo preliminarnu hipotezu o biti predmeta (pojave) i njegovim svojstvima. Ispravnost hipoteze se potvrđuje ili odbija (ponekad više puta) uz pomoć dodatnih značajki.

5. Informacijska svojstva slika s gledišta vizualne interpretacije

Za procjenu informacijskih svojstava slike koriste se dvije karakteristike:

1. informativni;

2. . dešifriranje.

informativan - stručna procjena potencijalne mogućnosti dobivanja potrebnih informacija o objektima iz ovih slika. Nemoguće je odabrati kvantitativni kriterij za procjenu informacijskog sadržaja slike. informativni sadržaj obično se ocjenjuje verbalno: visoka informiranost, nedovoljno informativna i sl. Ovisno o ciljevima dešifriranja (zadacima koje treba riješiti), iste se slike mogu prepoznati kao visoko informativne i nedovoljno informativne.

Formalna procjena količine informacija sadržanih u slici može se temeljiti na njenom odnosu s rezolucijom. Što je razlučivost slika veća, to više informacija sadrže. Na temelju semantičke informacije moguće je odrediti njezinu vrijednost za istraživača. Na primjer, jasna slika sastava vrsta šumske vegetacije na infracrvenim zračnim fotografijama ukazuje na učinkovitost korištenja ovih slika za dešifriranje sastava vrsta. Dešifriranjem aero satelitske slike možete dobiti razne informacije, činjenice. Međutim, informacije uključuju samo one koje ispunjavaju zadatak, cilj.

Da bi se odredila maksimalna količina informacija, koncept " potpune informacije",što treba shvatiti kao informaciju koja se u svakom pojedinom slučaju može izvući iz slika dobivenih u optimalnim tehničkim i vremenskim uvjetima za snimanje, kao i mjerilo. Međutim, često se koriste slike sa svojstvima koja nisu optimalna. Količina informacija sadržanih u njima općenito je manja od potpunih informacija i iznosi operativni informacija. Operativne informacije uključuju one potrebne informacije koje se mogu izračunati: dobivene dešifriranjem slikovnih podataka. Međutim, izvučene informacije su gotovo uvijek manje od operativne zbog pogrešaka dešifriranja. Pogreške u dekodiranju objekata mogu se pojaviti iz sljedećih razloga: kod dekodiranja objekata niskog kontrasta; lažna identifikacija objekata zbog podudarnosti dešifrirajućih značajki (na primjer, vapnenci i snježna polja). Međutim, dekoder često nailazi na smetnje i šum koji za istraživača nemaju nikakvu vrijednost. Interferencije uključuju prisutnost blještavila, kao i slike na slikama atmosfere, koja se na sliku postavlja u obliku izmaglice, ili atmosferskih pojava kao što su magla, prašne oluje i sl. Kvalitativna raznolikost i količina ekstrahiranog informacija je u velikoj mjeri određena svojstvima informacijskog polja slika .

Jednostavnost usporedba slika s prirodom, vanjska podudarnost slike predmeta s načinom na koji ih vidimo, određuju jasnoću slika. Predmeti se prepoznaju na fotografijama ako njihova slika odgovara izravnoj vizualnoj slici i ako je iz prakse dobro poznata, na primjer, naoblaka. Vidljivost fotografija oduvijek se posebno cijenila. Pretpostavljalo se da je mogućnost izravnog vizualnog prepoznavanja glavna prednost slika iz zrakoplova. Ali s razvojem metode veliku važnost počeo davati izražajnost slici. Slika je to izražajnija, što su na njoj intenzivnije i kontrastnije istaknuti predmeti i pojave koji su predmet interpretacije.

Tako, izražajnost slike karakterizira jednostavnost dešifriranja predmeta i pojava koje su najbitnije za rješavanje problema. Vidljivost i ekspresivnost u određenom smislu suprotna, međusobno isključiva svojstva zrakoplovne slike. Dakle, obojite prirodne boje Slike. Zonalne slike spektra boja su manje jasne, ali su pri dešifriranju, na primjer, šumske vegetacije, izražajnije. Jasnoća i ekspresivnost slike povezane su s njezinom ljestvicom, ali optimalna ekspresivnost i jasnoća ljestvica slike ne podudaraju se jedna s drugom. Vidljivost se povećava s povećanjem.

Dešifriranje zrakoplovne slike je zbroj njihovih svojstava koja određuju količinu informacija koja se može dobiti dešifriranjem slika za rješavanje zadanog problema.Poznato je da iste slike imaju različitu dešifriranje u odnosu na različite objekte i zadatke. zadataka. Kvantitativno, može se izraziti kroz omjer operativnih informacija (I 0) sadržanih u ovim slikama i Ip potpunih informacija:

Međutim, često se za određivanje dešifriranja slika koristi relativna dešifriranje, koja se karakterizira kroz omjer korisna informacija(I) prenosi zračna fotografija na potpune informacije koje se mogu dobiti iz zračne fotografije:

Vrijednost Dc naziva se koeficijent dešifriranja. Pojam "potpune informacije" može se tumačiti na različite načine, u skladu s tim, relativna dešifriranje može karakterizirati različita svojstva zračnih fotografija. Ako kao potpunu informaciju uzmemo maksimalni informacijski kapacitet zračnih fotografija, tada će koeficijent dešifriranja pokazati opterećenje zračnih fotografija beskorisnim informacijama, drugim riječima, „razina buke

Ista formula (Dc = I / Imax) također se može koristiti za izračunavanje relativne dešifriranja pojedinih objekata. Uz odgovarajući pristup, omogućuje vam usporedbu zračnih fotografija snimljenih na različitim filmovima, ispisanim na njima drugačiji papir itd. Dakle, vrijednost zračne fotografije kao izvora informacija izražava se kroz koeficijent dešifriranja.

Potpunost dešifriranja može se okarakterizirati u smislu omjera korištenih (prepoznatih) korisnih informacija (I 1) prema svim korisnim informacijama sadržanim u podacima

fotografije iz zraka:

Potpunost dešifriranja u velikoj mjeri ovisi o obučenosti dekriptora, njihovom iskustvu i posebnom znanju.

Pod pouzdanošću dešifriranja treba razumjeti vjerojatnost ispravnog identificiranja ili interpretacije objekata. Može se procijeniti kroz omjer broja ispravno prepoznatih objekata (n) i zbroja svih prepoznatih objekata.

Dešifriranje se može poboljšati povećanjem slike, promjenom kontrasta, smanjenjem zamućenja i drugim transformacijama.

Neupućenoj osobi čini se neobično i nejasno. Za razliku od karte, nema simboli, opisi s objašnjenjima. Stoga se mora znati čitati slike, odnosno, kako kažu stručnjaci, dešifrirati ih. Dešifriranje se temelji na poznavanju karakterističnih dešifrirajućih značajki objekata – svojevrsne abecede slika. Neki od ovih znakova su izravni, oni izravno ukazuju koji je objekt prikazan na slici. Primjerice, bijela je znak snježne ili slane kore, pravokutni oblik zemljišta je znak oranih ili zasijanih polja, a narav građevine može se odrediti oblikom sjene. Pet glavnih izravnih znakova prikazano je na slici. Međutim, neizravni znakovi su značajniji. Omogućuju vam da dobijete informacije o objektima i procesima koji nisu prikazani na slikama, koristeći njihove odnose. Na primjer, karakter u sušnim krajevima svjedoči o dubini nevidljive podzemne vode i njenoj zasićenosti mineralnim solima. Dešifriranje neizravnim znakovima naziva se indikativno. Ova složena vrsta geografske analize daje informacije o objektima nevidljivim na tlu prema svojim vidljivim pokazateljima.

Za rad sa satelitskim slikama često se koriste osobna računala. Digitalna fotografija može se prikazati na zaslonu računala, uvećati ili smanjiti, poboljšati kvalitetu i učiniti više kontrasta, obojena u razne boje gledati predmet iz različitih kutova. Niz zonskih crno-bijelih slika omogućuje sintetiziranje slike u boji odabirom takvih zona i svjetlosnih filtera na kojima će se jasnije istaknuti objekti od interesa za istraživača. Na temelju analize svjetline zonskih slika, računalo će samo identificirati homogene skupine objekata, odnosno izvršiti nekontrolirano, nekontrolirano razvrstavanje. Ako su snimljeni objekti poznati za pojedina područja (nazivaju se test, referentni), tada će računalo analogno odabrati iste objekte u ostatku slike, odnosno izvršiti kontroliranu klasifikaciju.

Evo primjera takve računalne obrade satelitske slike središnjeg dijela, gdje na obali jezera Imandra u Mončegorsku radi tvornica bakra i nikla Severonikl, čije emisije dima štetno utječu na vegetaciju obližnjih teritorija.

Na slici se područja oštećenja i uništenja vegetacije razlikuju po boji slike - njihove crveno-smeđe mrlje u oštrom su kontrastu sa zelenkastim tonovima još očuvanih šuma. Računalna karta sastavljena kao rezultat kontrolirane klasifikacije prikazuje raspodjelu zona s različitim stupnjevima industrijski utjecaj na vegetaciju. Ponavljanje takve klasifikacije na temelju slika snimljenih u različitim godinama omogućuje praćenje promjene stupnja utjecaja, što je potrebno za provedbu mjera obnove i zaštite okoliša.

Dvije slike istog područja, dobivene iz različitih točaka, tvore stereoskopski (tj. rekreiraju trodimenzionalnu sliku) par. Naoružani posebnim optičkim uređajem - stereoskopom, može se promatrati trodimenzionalni, vrlo ekspresivni model terena. Ovo izvanredno svojstvo fotografija važno je za proučavanje reljefa zemljine površine. Pomoću stereofotogrametrijskih instrumenata takav se model reljefa mjeri s velikom točnošću. Dakle, stereoparovi se koriste za izradu karata područja, prvenstveno topografskih. Sada se takav rad izvodi pomoću računala, pomoću posebnih stereo naočala.

Dešifriranje slike

Dekodiranje slike

metoda za proučavanje teritorija, vodenih područja, atmosferskih pojava na temelju njihovih slika na zračnim, svemirskim, podvodnim fotografijama, foto shemama, fotoplanovima. Bit dešifriranja je dešifriranje sadržaja slika, prepoznavanje prikazanih objekata, određivanje njihovih kvalitativnih i kvantitativnih karakteristika, izdvajanje informacija na temelju ovisnosti koje postoje između svojstava predmeta i njihovog prikaza u slikama.
Po tehničkim načinima Postoje vizualna (kamera i terenska, uključujući aerovizualna), instrumentalna (mjerna) i automatizirana interpretacija, a često se te metode koriste u kombinaciji. Prema sadržaju, dekodiranje se razlikuje općegeografsko (uključujući topografsko), tematsko (geološko, krajobrazno, ekološko itd.) i posebno (gospodarenje šumama, melioracija i dr.). Kvalitetu i pouzdanost prepoznavanja objekata određuju značajke dešifriranja, razmjer i razlučivost slika, njihova stereoskopska svojstva, tehnička podrška i korišteni algoritmi.
Značajke dešifriranja su karakteristične značajke objekata po kojima se mogu prepoznati, razlikovati od drugih i protumačiti. Dijele se na izravne i neizravne. Direktno znakovi su svojstveni samim objektima, to su konfiguracija, veličina, boja, fototon, sjena od objekta, struktura i tekstura slike. Neizravno(indikativne) značajke dešifriranja objekt karakteriziraju neizravno kroz svojstva nekog drugog predmeta koji je s njim povezan. Na primjer, tektonski rasjedi i podzemne vodečesto se nalaze na fotografijama duž vegetacijskih traka povezanih s njima. U procesu dekodiranja obično se koriste unaprijed pripremljeni skupovi referentnih značajki.
Dekoder svakako mora poznavati specifične (geografske, geološke itd.) značajke teritorija i razumjeti prirodu samog dešifriranog objekta. Rezultati se prezentiraju u digitalnom obliku ili se sastavljaju u obliku shema dekodiranja, prema kojima se karte sastavljaju, pročišćavaju i ažuriraju.
Suvremeno automatizirano dekodiranje uključuje korištenje posebnih fotogrametrijskih elektronsko-optičkih uređaja, računala, softvera i informacijskih alata. Automatizacija pokriva cijeli ciklus rada, uključujući preliminarnu korekciju slika, odabir, prepoznavanje i digitalizaciju objekata, crtanje karata i njihovo prikazivanje na ekranu ili printeru.

Geografija. Moderna ilustrirana enciklopedija. - M.: Rosman. Pod uredništvom prof. A. P. Gorkina. 2006 .

Pogledajte što je "dekodiranje slike" u drugim rječnicima:

interpretacija slika u znanosti o muljnom toku- thoto–interpretacija za muljne tokove INTERPRETACIJA SLIKA U SELEVIZIJI jedna je od metoda proučavanja muljnih tokova, koja se posebno široko koristi u njihovom kartiranju. Sastoji se od prepoznavanja bazena muljnog toka na zračnim i satelitskim snimcima i ... ... Pojave muljnog toka. Terminološki rječnik

Interpretacija zračnih fotografija, jedna od metoda proučavanja terena s njegove slike dobivene zračnim snimanjem. Sastoji se od identificiranja i prepoznavanja fotografiranih objekata, utvrđivanja njihovih kvalitativnih i kvantitativnih karakteristika, kao i ... ... Velika sovjetska enciklopedija

Čitanje, prepisivanje, tumačenje sadržaja. fotografske i televizijske snimke napravljene u dekomp. intervali vidljive zone spektra i infracrvene (IR) slike u rasponu od 1,8-14 mkm. Pucanje iz svemira je napravljeno iz svemira s posadom ... ... Geološka enciklopedija- 8.4.6 Interpretacija velikih zračnih i svemirskih snimaka radi se retrospektivne procjene stanja okoliša.

Bit dešifriranja. Tumačenje slika kao metode proučavanja teritorija, vodenih područja, pojava temelji se na odnosu između svojstava objekata i prirode njihove reprodukcije u slikama.

Svojstva dešifriranja su svojstva objekata koji se odražavaju na slici i koriste za prepoznavanje.

Dešifriranje snimka znači otkrivanje, prepoznavanje, klasificiranje i tumačenje identificiranog objekta ili fenomena.

Dekodiranje je proces prepoznavanja: predmeta, njihovih svojstava, odnosa prema njihovim slikama na slici. Ovo je također metoda proučavanja i proučavanja objekata, pojava i procesa na zemljinoj površini, koja se sastoji u prepoznavanju objekata po njihovim karakteristikama, određivanju karakteristika i uspostavljanju odnosa s drugim objektima.

2. Uloga i važnost dešifriranja pri izradi i ažuriranju topografskih karata.

Proces interpretacije u izradi i ažuriranju topografskih karata razmatra se na širokoj geografskoj osnovi, uzimajući u obzir složenost zadataka koje se rješavaju i proizvodnu orijentaciju kartiranja.

3. Vrste i metode dekodiranja.

Vrste dešifriranja. Postoje vojna, topografska, geološka, ​​poljoprivredna, šumarska i dr. dekodiranje.. Prilikom zemljopisnog dešifriranja potrebno je odrediti što je prikazano na slici. Ovisno o ciljevima istraživanja i interpretacije, odgovor može biti jednostavan (šuma, ribnjak, ledenjak) ili složeniji.

Trenutno je vizualna interpretacija glavna i najčešća, budući da se u njoj predmet ili pojava koja se proučava razmatra u prostornoj povezanosti s okolinom, što daje dodatne informacije koje bježe tijekom računalne obrade. Stoga, kako bi dobili složene tematske informacije, nastoje integrirati vizualnu i računalnu interpretaciju, od kojih svaka ima svoje prednosti i ograničenja.

4. Dešifriranje znakova slika objekata terena.

Znakovi za dešifriranje dijele se na izravne i neizravne.

Svojstva objekata koja se izravno odražavaju na slikama obično se nazivaju izravnim dešifrirajućim značajkama.

To uključuje tri skupine značajki:

Geometrijski (oblik, sjena, veličina),

Osvjetljenje (fototon, razina svjetline, boja, spektralna slika),

Strukturni (tekstura, struktura, uzorak slike).

Značajke izravnog dešifriranja omogućuju prepoznavanje objekata prikazanih na slici, međutim, nije uvijek moguće iz njih odrediti njihova svojstva, odnosno interpretirati ih, kao i mapirati objekte koji nisu prikazani na slikama, proučavati procese i pojave.

Neizravni znakovi uključuju međuovisnost i međusobne veze koje postoje u prirodi između pojava i objekata prikazanih na zračnim fotografijama: geomorfološke, geobotaničke, odnos reljefa i otpornosti tla i stijena na eroziju, vremenske uvjete itd.

Na primjer, po prirodi vegetacijskog pokrivača može se suditi o tlu i hidrogeološkoj strukturi područja, po obrisu riječnih kanala u planu, može se suditi o tipu kanalskog procesa, prema starim rijekama. na poplavnim ravnicama - njegov smjer i tempo, itd.

Korištenje drugih vrsta snimanja iz zraka u kombinaciji s tradicionalnim planskim aerofotografiranjem: perspektivno, kolor, spektralno-zonalno, višezonsko, termalno, radarsko, lasersko skeniranje u zraku i sl., značajno proširuje mogućnosti interpretacije.

Dekodiranje - odgovara na pitanje što je u ovo mjesto snimka (koji objekt), t.j. mogućnost dobivanja informacija o subjektu o objektu. Jedinstveni proces dešifriranja uključuje sljedeće faze: otkrivanje, prepoznavanje i interpretaciju, kao i određivanje kvalitativnih i kvantitativnih karakteristika objekata i prikazivanje rezultata dešifriranja u grafičkom, digitalnom ili tekstualnom obliku. Tu su vojna, topografska, geološka, ​​poljoprivredna itd. tumačenja slika. U geografskoj interpretaciji prije svega potrebno je odgovoriti na pitanje što na slici. Ovisno o ciljevima svemirskih istraživanja, sadržaj ovog odgovora može biti prilično jednostavan (šuma, akumulacija, glečer) ili složeniji (šuma cedra teško oštećena sibirskom svilkom; područja akumulacije s različitim koncentracijama suspendirane tvari i fitoplanktona) . Tehnologije klasifikacije: klaster (na temelju formalnih značajki koje postavljamo, program distribuira piksele u klase), klasifikacija uz obuku (dekoder postavlja standarde (trenira program)) Dekodiranje se oduvijek shvaćalo kao izdvajanje visokokvalitetnih geoinformacija iz slike kada se izravno gledaju. Trenutno je ovo glavni i najčešći način izvlačenja informacija iz slika. Tijekom vizualne interpretacije, proučavani lokalni objekt ili pojava uvijek se razmatra u prostornom odnosu s okolinom, što daje važne dodatne informacije koje obično izmiču tijekom računalne obrade. Stoga je strategija unaprjeđenja metoda dobivanja tematskih informacija iz zrakoplovnih slika integraciju vizualne i računalne interpretacije, od kojih svaka ima svoje prednosti i ograničenja. Dakle, vizualna interpretacija slika na zaslonu računala uspješno se nadopunjuje automatiziranom obradom pomoću posebnih programa koji poboljšavaju svojstva dekodiranja slike ili brzo i s velikim detaljima odabiru jasno prikazane objekte. Za odvajanje objekata različitih vrsta, za određivanje granica između njih, koriste se metode računalne klasifikacije (clustering). Računalo omogućuje analizu velikih količina digitalnih informacija, što je potrebno, primjerice, kod obrade hiperspektralnih slika. Važno je napomenuti da se za procjenu pouzdanosti rezultata računalne obrade slika često moraju koristiti vizualne procjene.

№34 Kvantitativno, instrumentalno, automatizirano i automatsko dekodiranje. Poteškoće računalnog dekodiranja.

Rezultati vizualne interpretacije često su subjektivni, stoga je važno objektivizirati ovu metodu dobivanja informacija uvođenjem mjere i broja u nju. Kada se koriste promatrački i mjerni instrumenti, govori se o instrumentalni i mjerenje dešifriranje; ako se rezultat dekodiranja dobije na temelju numeričkih karakteristika slike, tada se dekodiranje naziva kvantitativno. Uvijek smo nastojali automatizirati heuristički proces dešifriranja općenito, stoga u udžbenicima ove discipline postoje pojmovi - automatizirani pa čak i potpuno automatski dekodiranje, što s pravom pripada temeljnom znanstvenom smjeru - prepoznavanju uzoraka.

Širenjem osobnih računala dešifriranje se počelo češće dijeliti na vizualno, u kojem, kao i prije, rezultat postiže osoba koristeći svoj vizualni sustav i intelekt, i Računalo, kada je povjerena (u pravilu djelomično) elektroničkom računalu.

Zadatak računalne interpretacije slika svodi se na klasifikaciju - sekvencijalno "razvrstavanje" svih piksela digitalne slike u nekoliko skupina.

Za to su predložene dvije vrste klasifikacijskih algoritama - sa i bez obuke (clustering - od engleskog "cluster, group").

Prilikom razvrstavanja s treningom, pikseli slike u više zona grupiraju se na temelju usporedbe njihove svjetline u svakoj spektralnoj zoni s referentnim vrijednostima.

Prilikom grupiranja, svi pikseli se dijele u skupine klastera prema nekom formalnom obilježju, bez pribjegavanja podacima za obuku. Zatim klastere dobivene kao rezultat automatskog grupiranja piksela dekoder dodjeljuje određenim objektima.

Nedostaci metode:

* rezultati nisu uvijek objektivni (pouzdanost je samo 60-80%);

* metoda nije posve neovisna (često pomaže i nadopunjuje izvođača).

№35 Razlučivost slike i prostorna razlučivost.

Za karakterizaciju detalja zrakoplovnih slika predloženo je nekoliko kvantitativnih pokazatelja. Među dekoderima najviše se koriste dva indikatora: prostorna razlučivost i rezolucija koja se koristi za ocjenjivanje fotografskih materijala.

Rezolucija.– mogućnost odvojene reprodukcije slojem malih usko raspoređenih detalja slike . Određuje se fotografskom slikom posebnog standardnog ispitnog objekta - svjetova. Isprekidani svijet sastoji se od elemenata s različitim brojem poteza po linearnom milimetru. Potezi svjetova su napravljeni apsolutno bijelim i apsolutno crnim, t.j. njihov vizualni kontrast Kv = 1. Trenutno su milimetri na minus prvi stupanj (mm-1) prihvaćeni kao mjerna jedinica. Kad kažu

da fotografski materijal ima razlučivost od 50 linija po milimetru (50 mm-1), to znači da može zasebno reproducirati 50 crnih poteza širine 0,01 mm i 50 bijelih poteza na jednom tekućem milimetru.

Rezolucija:

Fotografije iz zraka (10-40 mm^-1)

Prostor (u 2-3r. iznad)

Prostorna razlučivost je vrijednost koja karakterizira veličinu najmanjih objekata koji se mogu razlikovati na slici.

№36 Komparativna interpretacija. Dešifriranje viševremenskih slika. Terenska i kameralna interpretacija. Referentno dekodiranje. Indikacija.

Usporedno dešifriranje - temelji se na korištenju spektralnih slika objekata prikazanih na slici. Spektralna slika objekta na fotografskoj slici određena je vizualno tonom njegove slike u nizu zonskih crno-bijelih slika. Na temelju dobivenih podataka konstruira se krivulja spektralne slike koja odražava promjenu optičke gustoće slike na slikama u različitim spektralnim zonama. U ovom slučaju, vrijednosti optičke gustoće otisaka iscrtane duž ordinatne osi D, prema gore osi smanjiti tako da krivulja spektralne slike odgovara krivulji spektralne svjetline. Usporedna shema dešifriranja: određivanje spektralne slike predmeta iz slika - usporedba s poznatom spektralnom refleksivnošću - identifikacija objekta.

Na svakoj od zonskih slika određeni skupovi objekata su odvojeni tonom slike, a ti se skupovi razlikuju na slikama u različitim zonama. Usporedba zonskih slika omogućuje vam odvajanje ovih skupova i isticanje pojedinačnih objekata, u ovom slučaju. Takva se usporedba može provesti kombiniranjem („oduzimanjem“) shema za dešifriranje zonskih slika, od kojih svaka identificira različite skupove objekata.

Dešifriranje viševremenskih slika. Multitemporalne slike pružaju kvalitativnu studiju promjena u predmetima koji se proučavaju i neizravnu interpretaciju objekata po njihovim dinamičkim značajkama.

Istraživanje dinamike. Da bi se identificirale promjene u viševremenskim slikama, one se moraju međusobno usporediti, što se provodi naizmjeničnim (odvojenim) ili simultanim (zajedničkim) promatranjem. Tehnički, vizualna usporedba viševremenskih slika najjednostavnije se provodi promatranjem jedne po jedne. Vrlo stari način "treptanja" (metoda treperenja) omogućuje vam jednostavno otkrivanje novonastalog zasebnog objekta brzim gledanjem dvije slike u različito vrijeme zauzvrat. Iz niza snimaka objekta koji se mijenja može se sastaviti ilustrativni kinegram. Tako, na primjer, ako se slike Zemlje dobivene za 0,5 sati s geostacionarnih satelita u istom kutu sastave u datoteku animacije, tada je moguće više puta reproducirati dnevni razvoj oblaka na ekranu.

Da bi se identificirale male promjene, pokazalo se da je učinkovitije ne sekvencijalno, već zajedničko promatranje viševremenskih slika, za koje se koriste posebne tehnike:

kombinacija slika (monokularne (kroz svjetlo) i dalekozora (svaka slika se gleda jednim okom, pomoću stereoskopa)); stereoskopska opažanja (koriste se u proučavanju promjena uslijed kretanja, kretanja objekata).

Dekodiranje dinamičkim značajkama. Kao njihova dešifrirajuća obilježja mogu poslužiti obrasci vremenskih promjena geografskih objekata, koje karakterizira promjena stanja tijekom vremena, koja se nazivaju privremena slika objekta. Na primjer, toplinske slike snimljene drugačije vrijeme dana, omogućuju vam prepoznavanje objekata koji imaju specifičnu dnevnu temperaturnu varijaciju.

Terenska i kameralna interpretacija. Na polje U dešifriranju se identifikacija predmeta provodi izravno na tlu uspoređivanjem predmeta u naravi s njegovom slikom na fotografiji. Dodatno snimanje se provodi okom ili instrumentalnom metodom. Za to se koriste satelitski prijamnici za pozicioniranje koji omogućuju određivanje koordinata objekata koji na slici nema na terenu, s gotovo bilo kojom potrebnom točnošću.

Na kameralni dekodiranje, što je glavna i najčešća vrsta dekodiranja, objekt se prepoznaje po značajkama izravnog i neizravnog dešifriranja bez ulaska u polje i izravnog uspoređivanja slike s objektom. U praksi se obično kombiniraju obje vrste dešifriranja.

Referentno dekodiranje. Kamerno tumačenje temelji se na upotrebi standardi dešifriranja stvorena na terenu na ključnim područjima tipičnim za dani teritorij. Dakle, standardi dešifriranja su slike karakterističnih područja s otisnutim rezultatima dešifriranja tipičnih objekata, popraćene obilježjem dešifriranja obilježja. Nadalje, standardi se koriste u kameralnoj interpretaciji koja se izvodi metodom geografskog interpolacija i ekstrapolacija, tj. širenjem identificiranih značajki dešifriranja na područja između standarda i dalje.

Na Indikativno dekodiranje definirati ne sam objekt, koji možda neće biti prikazan na slici, već njegov pokazivač, indikator. Kao indikatori najčešće se koriste vegetacijski pokrov, te topografija i hidrografija. U osnovi su neizravni znakovi krajolik metoda dešifriranja koja se temelji na višestranim vezama između pojedinih sastavnica krajolika, između dešifriranog objekta i cjelokupnog prirodnog kompleksa.

Primjer: Vegetacija se također može koristiti za procjenu tla i tla; masovni objekti često služe kao pokazatelji kretanja vodenih masa u oceanu, vjetrova blizu površine i leda ledenjaka. (traceri), kolektivno vizualiziranje smjera i karaktera

pokret. Njihovu ulogu mogu odigrati razbijeni led, fitoplankton, uzorak pukotina ili slojevitost na površini planinskog ledenjaka.

Tijekom indikativnog dešifriranja čine tzv indikatorske tablice, gdje je za svaku vrstu ili stanje indikatora naznačen tip prikazanog objekta koji mu odgovara.

№37 Značajke promatranja slika na zaslonu. Instrumenti i pomagala. Formuliranje rezultata dešifriranja.

Značajke promatranja slika na ekranu računala. Za percepciju slika važne su karakteristike zaslona: najbolji rezultati interpretacije postižu se na velikim zaslonima koji reproduciraju maksimalan broj boja i imaju visoku stopu osvježavanja slike. Povećanje digitalne slike na zaslonu računala je blizu optimalnog u onim slučajevima kada jedan piksel slike odgovara jednom pikselu zaslona.

Vrijeme učinkovitog rada kod dešifriranja snimaka zaslona kraće je nego kod dešifriranja vizualnih ispisa. Također je potrebno uzeti u obzir postojeće sanitarne standarde za rad na računalu, koji reguliraju, posebice, minimalnu udaljenost očiju dekodera od ekrana (najmanje 500 mm), trajanje kontinuirani rad, intenzitet elektromagnetskih polja, šum, itd.

Instrumenti i pomagala.Često je u procesu vizualne interpretacije potrebno napraviti jednostavna mjerenja i kvantitativne procjene. Za to se koriste razne vrste pomoćnih alata: palete, ljestvice i tablice tonova, nomogrami itd. Za stereoskopsko gledanje slika koriste se stereoskopi različitih dizajna. Najbolji uređaj za kameralnu interpretaciju treba razmotriti stereoskop s dvostrukim sustavom promatranja. Prijenos rezultata interpretacije s pojedinačnih slika na zajedničku kartografsku osnovu obično se izvodi pomoću malog posebnog optičko-mehaničkog uređaja.

Formuliranje rezultata dešifriranja. Rezultati vizualne interpretacije najčešće se prikazuju u grafičkom, tekstualnom i rjeđe digitalnom obliku. Obično se kao rezultat dešifriranja dobiva snimka u kojoj su predmeti koji se proučavaju grafički istaknuti i označeni konvencionalnim znakovima. Prilikom rada na računalu rezultate je zgodno prikazati u obliku ispisa pisača. Na temelju satelitskih snimaka tzv sheme dešifriranja, koje po svom sadržaju predstavljaju fragmente tematskih karata sastavljenih u mjerilu i projekciji slike.

№38 Dva tehnološke sheme vizualna interpretacija. Koraci dešifriranja.

Tehnologija i organizacija rada na interpretaciji značajno ovise o njezinim zadaćama, teritoriju, mjerilu i vrsti slika (fotografske ili skenerske, termalne, radarske itd.), o korištenju pojedinačnih slika ili njihovih serija (višezonski, višezonski vremenski). Postoje različite organizacijske i tehnološke sheme za dešifriranje, ali sve one uključuju sljedeće korake:

2) identifikacija skupa objekata dešifriranja (izrada preliminarne legende za buduću shemu ili kartu dešifriranja);

3) odabir slika za interpretaciju, transformacija slika radi povećanja njihove izražajnosti, priprema instrumenata i pomagala dešifriranje. Treba imati na umu da slike koje su optimalne za rješavanje jednog problema možda neće biti učinkovite za drugi;

4) stvarna interpretacija zrakoplovnih snimaka i procjena njihove pouzdanosti;

5) registracija rezultata dekodiranja.

Središnja točka svakog rada je stvarna interpretacija zrakoplovnih slika. Tematsko tumačenje može se izvesti prema dvije glavne logičke sheme. Prva shema omogućuje prvo prepoznavanje objekata, a zatim njihov grafički odabir; druga shema - prvo, grafički odabir na slici područja s istom vrstom slike, a zatim njihovo prepoznavanje. Obje sheme završavaju fazom interpretacije, znanstvenom interpretacijom rezultata dešifriranja. Rad sa slikama, posebno sa svemirskim, dekoder je naširoko privučen dodatni materijal, obično kartografski, koji služi za pojašnjavanje značajki dešifriranja i evaluaciju rezultata dešifriranja.

Pokazalo se da je prva shema univerzalna za rješavanje većine problema; dobio je široko priznanje u praksi vizualne interpretacije. Druga shema je vrlo učinkovita u dešifriranju relativno jednostavnih objekata prema značajkama svjetline, ali ima ograničenu primjenu. Obje ove sheme u računalnoj interpretaciji implementirane su u klasifikacijske tehnologije sa i bez obuke.

Broj 39 Dešifriranje znakova. Izravni i neizravni (oblik, veličina, ton, boja, sjena). Crtanje slike (tekstura, struktura).

U zrakoplovnoj slici, objekti se međusobno razlikuju po brojnim značajkama dešifriranja. Identificirajte glavne značajke, koje se obično dijele na ravno (jednostavno i složeno) i neizravno . Izravne jednostavne značajke dešifriranja su oblik, veličina, ton (boja) slike i sjene, a složeno (složeno) obilježje koje kombinira gore navedene značajke je uzorak slike. Neizravni znakovi temelje se na odnosima između objekata, na mogućnosti prepoznavanja objekata koji nisu vidljivi na slici po drugim objektima koji su dobro prikazani. Neizravni znakovi su i položaj objekta, geografska blizina, tragovi utjecaja objekta na okoliš.

Svaki objekt ima svoje karakteristike koje se očituju u izravnim i neizravnim dešifrirajućim znakovima, koji uglavnom nisu konstantni, već ovise o godišnjem dobu, vremenu i spektralnim rasponima snimanja, mjerilu slike itd. Izvođač početnik radi više s izravnim dešifrirajućim znakovima; vješto korištenje neizravnih znakova dokaz je visoke kvalifikacije dekodera.

Na direktno dešifriranje koristi izravne znakove.

Oblik - učinkovit izravni znak u vizualnoj interpretaciji. U obliku konture sadržan je glavni dio informacija o objektu. Antropogeni objekti imaju geometrijski ispravan, standardna forma- poljoprivredna polja izdvajaju se u pravokutnom obliku.

Veličina - značajka koja se uglavnom koristi pri radu sa slikama velikih razmjera. Građevine različite funkcionalne namjene razlikuju se po veličini. , odvojiti polja žitnog i krmnog plodoreda.

Ton slika, određena svjetlinom objekta i spektralnim područjem snimanja, pomaže da se odvoje glavne vrste površina: snijeg, otvoreno tlo, vegetacija.

Boja - informativnija i pouzdanija značajka od tona crno-bijele slike. Vodena tijela, šume, livade, oranice dobro se razlikuju po boji. Koristeći slike s namjerno iskrivljenim bojama, odvojite različite vrste vegetacije, stijene itd.

Sjena može se pripisati i izravnim i neizravnim značajkama dešifriranja. Sjena na detaljnim slikama odražava siluetu snimljenog objekta i omogućuje procjenu njegove visine. Budući da sjena uvijek ima relativni kontrast koji je mnogo veći od samog objekta, često samo padajuća sjena omogućuje otkrivanje objekata koji su tlocrtno maleni, ali visoki, kao što su tvornički dimnjaci. U planinskim predjelima duboke sjene otežavaju dešifriranje. Sjene značajno utječu na crtanje slike.

crtanje slike- stabilna kompleksna dekodirna značajka koja omogućuje nepogrešivu identifikaciju ne samo takvih objekata kao što su poljoprivredna polja, naselja, već i različite vrste geosustava. Svaki prirodno-teritorijalni kompleks karakterizira određeni uzorak na slici, koji odražava njegovu morfološku strukturu. Na slici se razlikuju slike tekstura - oblik elemenata koji tvore uzorak i struktura - prostorni raspored elemenata teksture. Ponekad je uzorak slike karakteriziran kvantitativnim pokazateljima, što služi kao osnova za morfometrijsku interpretaciju.

br. 40 Karakteristike računalnih sustava za obradu slika ( Hardver, softver, prikaz na ekranu i ispis slika).

Performanse, veličina video memorije, softver. Na softverske pakete za računalnu obradu slika postavljaju se sljedeći osnovni zahtjevi: svestranost mogućnost vizualizacije mogućnost programiranja: integracija: Također se koristi softver opće namjene: za vizualizaciju slike, jednostavnu obradu i pripremu za ispis - programi za grafičko uređivanje (Adobe Photoshop, Corel PHOTO- PAINT) , za izradu opisa i izvješća - uređivači teksta (MS Word, Word Perfect), za kvantitativna analiza slike - programi za statističku obradu podataka (MS Excel), za pregled i primanje slika putem Interneta - mrežni programi (MS Internet Explorer, Netscape

Hardver. Glavne komponente računala uključuju: Središnja procesorska jedinica(CPU); radna memorija(OP) koji pohranjuje podatke i programe koje koristi računalo ovaj trenutak raditi; HDD za trajno pohranjivanje podataka i programa; menadžeri kontrolori razni vanjski uređaji za unos, izlaz i prezentaciju informacija - diskovni pogoni, monitor, printer, skener, uređaji za čitanje i pisanje magnetskih vrpca, uređaji za reprodukciju zvuka, digitalne kamere, PDA uređaji, prijamnici za globalno satelitsko pozicioniranje (GLONASS/GPS) itd. .

Za obradu slike najvažniji su sljedeći međusobno povezani računalni parametri:

Brzina, prostor na disku i RAM memorija, količina video memorije.

Vizualizacija zaslona i ispis slika na pisač. Iskustvo pokazuje da je za ugodnu vizualnu interpretaciju slike na ekranu važno koristiti ekran veličine dijagonale od najmanje 17 inča (43 cm), s matricom zaslona od najmanje 1024x768 piksela.

Budući da se rezultati računalne obrade često prikazuju na papiru, važan je način na koji se tiskaju otisci slika. Za to se koristi laser i mlazni pečat. Uz uobičajeniju inkjet tehnologiju, slika se stvara pomoću ispisne glave pisača iz koje se mikroskopske kapljice raznobojne tinte raspršuju na papir.

Prilikom izrade ispisa na pisaču, imajte na umu da će se boje ispisa uvijek razlikovati od raspona boja na snimci zaslona. Stoga je neophodna međusobna kalibracija pisača i ekrana monitora, za što postoje posebne računalni programi. Drugi važan parametar je razlučivost pisača, koja se tradicionalno mjeri u dpi. Za kvalitetnu reprodukciju slike potrebna je razlučivost od najmanje 600 dpi.

Softver podijeljeni na operacijske sustave i aplikacijske programe. Prvi osiguravaju rad računala u cjelini i osnovne funkcije: pristup datotekama, pokretanje aplikacijskih programa, upravljanje redoslijedom pristupa različitim programima vanjskim uređajima, poput tvrdog diska i pisača.

Pred softverskim paketima za računalnu obradu slika postavljaju se sljedeći osnovni zahtjevi:

a) univerzalnost;

b) mogućnost vizualizacije;

c) programibilnost;

d) integracija;

№ 41Trendovi u razvoju hardverske, softverske i informacijske podrške.

Osobna računala se ubrzano poboljšavaju, proširujući mogućnosti obrade slika. Povećava se brzina procesora, raste njihov broj, raste količina diska i RAM-a; uvježbao distribuiranu obradu slika na više računala korištenjem lokalnih mreža i interneta; povećanje veličine ekrana i poboljšanje njihove kvalitete; proširuju se računalni kapaciteti za korištenje stereo slika i virtualnih trodimenzionalnih modela u procesu dešifriranja. U budućnosti je moguće glasovno upravljanje programima umjesto ručnog unosa naredbi. Povećava se volumen javno dostupnih referentnih digitalnih informacija, na primjer, knjižnice referentnih vrijednosti spektralnih karakteristika različitih objekata na površini zemlje; pojavljuju se nove digitalne topografske i tematske karte za različite regije Zemlje. Unaprijeđuju se algoritmi za obradu podataka i razvijaju se poluautomatski interaktivni ekspertni sustavi za dešifriranje slika na temelju baze znanja – skupa pravila odlučivanja i referentne baze podataka.

№ 42 Formati za pohranu digitalnih slika. Kompresija – dekompresija informacija.

Formati za pohranu digitalnih slika. Format u kojem je datoteka snimka pohranjena je način na koji je napisana za pohranu na medij za pohranu (tvrdi disk, disketa, CD-ROM).

postojati velika raznolikost rasterski grafički formati za pohranjivanje raznih slika koji se koriste i za snimke, kao što su TIFF, BMP (bez gubitaka), JPEG, GIF (gubitak). Ne postoji jedinstveni općeprihvaćeni format za pohranjivanje zrakoplovnih slika.

Većina softverskih paketa za računalnu obradu slika omogućuje čitanje najčešćih rasterskih formata i prijevod iz jednog formata u drugi.

Kompresija digitalne slike(“pakiranje”, “komprimiranje”) je transformacija koja ima za cilj sažimanje informacija, smanjenje njihovog volumena, izraženog u bitovima ili bajtovima. To je potrebno za uštedu memorije potrebne za snimanje i pohranjivanje slika prilikom njihovog prijenosa sa satelita na Zemlju putem svemirskih komunikacijskih kanala s malom širinom pojasa, kao i za komprimiranje pretjerano detaljnih slika, što omogućuje njihovu bržu obradu na računalu ili prijenos preko interneta.

Kompresija se kombinira sa dekompresija("raspakiranje") - vraćanje izvorne slike. Kompresija se može izvesti bez gubitka i s gubitkom informacija. Ako slika sadrži jednobojne objekte koji se prikazuju pikselima s istom vrijednošću svjetline, na primjer, čista vodena tijela, tada se kompresija bez gubitka informacija provodi zamjenom ponovljenih iste vrijednosti svjetlina s jednom vrijednošću koja označava broj takvih piksela. Iskustvo pokazuje da se ovom vrstom kompresije količina informacija u zrakoplovnim slikama u prosjeku smanjuje za faktor dva, ali se slika može potpuno vratiti tijekom dekompresije. Obično se kompresija bez gubitaka provodi pomoću TIFF formata, koji se naširoko koristi za snimanje slika. Kod kompresije s gubicima prosječuju se vrijednosti svjetline piksela iste vrste područja, kao što su šumski nasadi, koje variraju u određenim granicama, a zatim se ta prosječna vrijednost i broj piksela bilježe za sve piksele. U tom se slučaju količina informacija u zrakoplovnoj slici može deseterostruko smanjiti, ali se detalji slike više ne obnavljaju tijekom dekompresije. Time se komprimira slika u JPEG formatu, koji se koristi za pregled svemirskih slika na Internetu.

№ 43 Analiza suvremenih izvora zrakoplovnih informacija. Google Earth, SASPlanet.

Google profesionalni alat za obradu, analizu i vizualizaciju geopodataka. Program kombinira ogroman broj satelitskih fotografija, što čini cjelovitu kartu Zemlje. Gotovo cijela površina zemljišta prekrivena je slikama dobivenim od DigitalGlobea, rezolucije 15 m po pikselu. Postoje odvojena područja površine (obično pokrivaju kapitele i neke veliki gradovi većina zemalja svijeta) s detaljnijim razlučivanjem. Primjerice, Moskva je snimljena s rezolucijom od 0,6 m/piksel, a mnogi američki gradovi s rezolucijom od 0,15 m/piksel. Podaci o pejzažu imaju razlučivost od oko 100 m. SAS.Planet / SAS.Planet / SASPlanet je besplatni program dizajniran za pregled i preuzimanje satelitskih slika visoka rezolucija i obične karte? sve karte koje preuzmete ostat će na vašem računalu i moći ćete ih pregledavati čak i bez internetske veze. Osim satelitskih karata, moguće je raditi i s političkim, pejzažnim, kombiniranim kartama, kao i kartom Mjeseca i Marsa. Učitavanje karata vrši se kako odabirom određenog područja (moguće nepravokutnog), tako i u procesu kretanja po karti. Karte se često ažuriraju - program će vam omogućiti preuzimanje samo najnovijih.