Генерализация аэрокосмического изображения

Генерализация аэрокосмического изображения

С изменением масштаба снимка происходит обобщение изображения, следовательно, изменяется и его дешифрируемость. Решение задач генерализации при переходе от снимков к карте, а так же разработка проблем автоматизации дешифрирования требует знания тех закономерностей, которым подчиняется обобщение изображения при переходе от масштаба к масштабу.

Генерализация изображения на аэрокосмических снимках включает геометрическое и тоновое обобщение рисунка изображения и зависит от ряда факторов – технических (масштаб и разрешение снимков, метод и спектральный диапазон съемки) и природных (влияние атмосферы, особенности территории). В результате такой генерализации изображение многих черт земной поверхности на снимках освобождается от частностей, в то же время разрозненные детали объединяются в единое целое, поэтому более четко изображаются объекты высших таксонометрических уровней, крупные региональные и глобальные структуры, глобальные и планетарные закономерности.

В отличие от картографической генерализации, носящей творческий характер, генерализация изображения космических снимков жестко подчиняется физико-техническим законам и управляющее воздействие на нее более ограничено. Оно может быть реализовано путем продуманного выбора средств и па­раметров съемки (съемочных систем, масштаба, зоны спектра) или преобразования снимков (увеличения уровней квантова­ния, параметров фильтрации).

Экспериментально выявлены некоторые закономерности ге­нерализации изображения космических снимков. Размер вос­производимых объектов зависит от их формы и от контраста с окружающим фоном; происходит упрощение формы, обобще­ние тонов и цветов; черные и белые тона исчезают и заменя­ются менее контрастными; характерно более быстрое исчезно­вение темных контуров на светлом фоне, чем светлых на тем­ном фоне. По-разному обобщаются линейные, размытые (диф­фузные), мозаичные границы и контуры.

Влияние генерализации изображения на дешифрируемость космических снимков двойственное; оно может быть и положительным и отрицательным. С одной стороны, сильно обобщенное изображение умень­шает возможность высокоточного и детального картографиро­вания по космическим снимкам, в частности, влечет ошибки дешифрирования. Недаром стремятся к использованию сним­ков высокого разрешения, а для оценки полноты и достовер­ности дешифрирования космических снимков прибегают к проверке по аэроснимкам. С другой стороны, обобщенность изображения космического снимка относится к его достоинствам. Во-первых, это свойство позволяет использовать космические снимки для непосредст­венного составления тематических карт в средних и мелких масштабах без трудоемкого детального многоступенчатого пе­рехода от крупных масштабов карт к мелким, что обеспечива­ет экономию времени и средств. Во-вторых, оно дает преиму­щества смыслового, содержательного плана. Оказалось, что на космических снимках выявляются важные объекты, скрытые на снимках более крупных масштабов.

Один из практических выходов исследований по генерали­зации изображения, космических снимков состоит в определении оптимального соотношения масштабов космических сним­ков и составляемых по ним карт. Детальность изображения на снимках обычно значительно выше детальности карт соот­ветствующих масштабов; поэтому для картографических работ целесообразно использовать снимки с увеличением, коэффици­ент которого колеблется для снимков разного типа от 2 до 40. По наиболее реалистичным оценкам это соотношение составляет в случае сканерных снимков около 2; для фотографичес­ких снимков разрыв в масштабах снимков и карт может увеличиваться до 5—20.

Сравнивание дешифрируемости снимков различных масштабов поз­волило получить общие закономерности географического обобщения воздушных и космических снимков Земли. Изменение масштаба съемки влечет за собой и изменение рисунка. Одни объекты в силу обобщения отходят на второй план или вовсе не изображаются на снимках, другие становятся основными. Анализ аэрокосмических снимков показал, что оптимальными масштабами для дешифрирования являются следующие:

 

- детальные 1:1000 - 1:2000

 

- фации;

-крупномасштабные 1:2000 - 1:10 000

 

- среднемасштабные 1: 15 000-1:25 000 – урочища;

- мелкомасштабные 1:З00 000-1:200 000 – группы урочищ;

- сверхмелкомасштабные 1:1 000 000-1:10 000 000 – ландшафты;

- глобальные 1:50 000 000 и мельче географические  зоны.

Для количественной оценки степени обобщения контуров сущест­вует несколько критериев. Поскольку изображение контура представ­ляет собой извилистую линию с тем большим количеством извилин, чем меньше она обобщена, можно объективно оценивать степень обобщения контура,  сравнивая извилистость на разных изображениях.

Линейные резкие контуры при переходе к снимкам более мелкого масштаба изменяют длину крайне незначительно. Существенно укора­чиваются длины контуров, проведенные по мозаичным границам (от 30 до 50% длины).  В соответствии с этим уменьшается коэффициент общей извилистности, чем меньше, тем извилистее сам контур.

19 августа 2013 /
Похожие новости
Логическая структура процесса дешифрирования. Часть 1
Информационная емкость снимков
Методы преобразования аэрокосмического изображения
Изобразательные свойства снимков
Масштаб снимка
Комментарии

НАПИСАТЬ КОММЕНТАРИЙ

Ваше Имя:
Ваш E-Mail:
Полужирный Наклонный текст Подчеркнутый текст Зачеркнутый текст | Выравнивание по левому краю По центру Выравнивание по правому краю | Вставка смайликов Выбор цвета | Скрытый текст Вставка цитаты Преобразовать выбранный текст из транслитерации в кириллицу Вставка спойлера
Вопрос:
Сколько часов 1 сутках?
Ответ:*
Введите код: