Аэровизуальное дешифрирование
С появлением космических снимков объемы этих работ возросли. Космические снимки – большая обзорность (до 2000 км)
В случае местности с мелкими контурами, то рекомендуемая высота порядка 300 м.
Если местность с крупными контурами, тогда высота полета может быть поднята до 100 метров.
Подспутниковые наблюдения
Наблюдения возникли при разработке методики дешифрирования космических снимков. То есть синхронные работы наземные, воздушные (самолетные), орбитальные.
28 эталоны полевого дешифрирования
Сочетание полевого и камерального дешифрирования организуется в виде эталонного дешифрирования. Эталон- образец дешифрирования, созданный на отдельном снимке из многих, покрывающих территорию исследования или картографирования.
Способ заключается в том, что в поле с большой полнотой и детальностью дешифрируются отдельные снимки, или группы снимков, на типичных для данной территории ключевых участках. Затем эти снимки, становясь эталоном, используются при камеральном дешифрировании. Эталоны сопровождаются описаниями. Существует два подхода к содержанию эталонов. 1-под эталоном подразумевается эталон признаков. На нём выделяются независимо от величины все участки, которые отличаются друг от друга характером изображения. Предполагается, что полученные эталоны будут осмысляться и использоваться в камералке специалистами. Эталон прямых признаков указывает, каким образом признак связан с сущностью объекта дешифрирования. Удобен при массовых работах, так как исключает разнобой в результатах дешифрирования. 2 способ – эталон содержания. Эталонные снимки полностью дешифрируются в принятой системе картогр условных знаков. Получается графическая схема дешифрирования- предкарта. Эти эталоны создаются специалистами.
Способ эталонирования находит применение как рабочий прием, с другой стороны, как способ систематизации признаков, а в конечном счете, как способ описания и изучения г.о.З. или её частей. Эталонирование применяется в топографическом картографировании. Снимки для эталонов выбираются из всей их массы, покрывающей картографируемую территорию и дешифр в поле, затем в камералке оприраясь на полевые образцы, дешифрир все остальные снимки. Эталоны составляются и используются, в общем массиве снимков, полностью входя в аэрофототопографическую технологию. Эталонирование, как способ систематизации признаков используется, при работе со снимками всех масштабов.
В одном случае классифицируем изображение по форме (яма,гора), в др-по содержанию(лес,вода). Это обуславливает многообразие создаваемых эталонов. Выделив по формальным признакам тоновые и контурные структуры и текстуры, получим эталон прямых признаков, если определим объекты по их реальному содержанию, получим целевой эталон.
Эталонирование сейчас стало рассматриваться, как способ описание какой либо территории, хранения инфо о ней, а массивы эталонов- как банки инфо о состоянии объктов съемки на опред время и дату.
29 камеральное дешифрирование
Заключается в распознавании объектов на снимках в лабораторных условиях, путём сопоставления изображения с имеющимися эталонами и знаниями дешифровщика. Отличительная особенность подготовительного этапа при камеральном дешифрировании- должное внимание к сбору дополнит материалов,от этого зависит качество результатов дешифрирования. Высокие требования предъявляются при камеральном дешифрировании качеству съемочных материалов(детальность,контрастность). Процесс дешифрирования начинается с просмотра снимков по принципу перехода от общего к частному(сначала общий просмотр, потом с увеличением). Дешифровщик проводит анализ от крупных объектов к мелким. Порядок дешифрирования зависит от поставленной задачи,характера местности, масштаба снимков. Чаще распознавание снимка начинается с физиономичных объектов(наилучшим образом читаемых).Принцип эталонного дешифрирования является основным при камеральном дешифрировании. Камеральное дешифрирование по эталонам выполняется способом географич интерполяцией(используется когда существует постеп плавные переход свойств объектов) и экстраполяцией(закл в распространении установленных в одном месте свойств объектов на др учатки с аналогич изображением на снимках). Чем полнее и точнее представлены на эталоне изучаемые объекты и их свойства, тем достовернее результаты камерального дешифрирования.
30. Основы автоматизации дешифрирования. Способы параллелепипеда и минимального расстояния.
Совокупность значений яркости снимка, на которых основано распознавание объектов – это пространство спектральных признаков. Каждый пиксел в этом пространстве представлен точкой, коорд которой определяют значение уровня яркости и следовательно – положение в пространстве. Класссиф-ация объектов предполагает разделение пространства признаков на замкнутые области (классы) с определенными значениями признаков. Отнесение пикселов к классам зависит от принятого правила классиф – контролируемая (с обучением) или неконтролируемая (без обучения).
Неконтрол – разделение всех пикселов изображения на группы (кластеры). Критерием отнесения пикселов к кластерам служит схожесть спектральных характеристик. Дешифрировщик должен определить соответствия выделенных кластеров классам земн поверхности, кот выполняется с использ доп информации. Задачу кластеризации реализуют различные алгоритмы.
Контролир – заключ в отнесении каждого из пикселов снимка к определенному классу объектов на местности, которому соответствует некоторая область в пространстве признаков.
Способ минимального расстояния – один их методов контролир классификации. применяется, когда классы объектов хорошо детерминированы в пространстве. Смысл метода закл в отнесении пиксела к тому эталонному классу, евклидово расстояние до центра которого в пространстве признаков минимально. Типичные пикселы каждого класса используются для вычисления средних значений, характеризующих каждый класс. Для каждого пиксела вычисляются расстояния до центров классов (средних значений яркости), затем ему присваивают название класса, расстояние до которого минимально.
Способ параллелепипедов – основан на подходе, который учитывает вариации признаков и допускает отнесение пикселов к чужим классам. Он заключается в отнесении пикселов изображения к эталонным классам. Интервалы значений яркости эталонных характеристик классов в пространстве признаков определяют замкнутую область, которая принимает форму параллелепипеда. Пиксел относится к тому классу объектов, в параллелепипед которого он попадает со своим значением яркости.