Тикунов В. С. Геоинформатика. Изображения, полученные сканированием

Скачать полную версию учебника (с рисунками, формулами, картами, схемами и таблицами) одним файлом в формате MS Office Word Скачать книгу

Изображения, полученные сканированием. Фотографические снимки необходимо для обработки переводить в цифровую форму. Для этого, так же как и при цифровании карт, используют сканеры. Цифровые копии зональных снимков, представленных в виде негативов на фотопленке или отпечатков на бумаге получают сканированием каждого кадра. К кодированию фотографической плотности зональных снимков нужно подходить очень осторожно, с тем чтобы не нарушить зонального соотношения ее значений (многие сканеры автоматически растягивают значения до интервала 0-255). Вторая проблема — геометрическое (попиксельное) совмещение отсканированных изображений. Три совмещенных сканированных зональных снимка можно программно скомбинировать для получения цветного изображения.

К характеристикам, определяющим дешифровочные возможности снимков, относятся показатели разрешения данных съемки. В дистанционном зондировании разрешение — это мера способности оптической системы различать сигналы, которые пространственно близки или спектрально подобны. Выделяют четыре различных типа разрешения:
спектральное — определяемое характерными интервалами длин волн электромагнитного спектра, к которым чувствителен датчик;
пространственное — определяемое линейным размером области (площадки) на земной поверхности, представляемой каждым пикселом;
радиометрическое (яркостное) — число возможных кодированных значений (уровней квантования) спектральной яркости в файле данных для каждой зоны спектра, указываемое числом бит;
временное — определяемое частотой получения снимков конкретной области.

Каждый из этих четырех типов содержит специфическую информацию, которую можно выделить из необработанных данных.
Спектральное разрешение соответствует числу и размеру зон съемки и зависит от параметров съемочной системы. Зона может быть Широкой, как одна зона черно-белого панхроматического снимка (0,4-0,7 мкм), или достаточно узкой, как, например, красная зона снимка Ландсат ТМ (0,63-0,69 мкм).
Чем шире зона электромагнитного спектра, тем ниже спектральное разрешение. Четкое выделение спектральных зон повышает вероятность того, что интересующий объект будет идентифицирован.
Пространственное разрешение — это минимальная угловая или линейная величина изобразившегося объекта местности и зафиксированная пикселом (рис. 34). Чем выше разрешение, тем меньше его числовое значение. Пространственное разрешение аэроснимков определяют числом различающихся пар линий, отнесенных к 1 мм. Различают снимки низкого, среднего и высокого разрешения, измеряющегося соответственно километрами, сотнями или десятками метров. Знание этих параметров особенно важно при совместном использовании снимков и векторных карт в ГИС, поскольку большинство операций с растровыми данными осуществляется с точностью до пиксела.

Рис. 34. Характеристики пространственного разрешения: (доступно при скачивании полной версии книги)
а — геометрически показана связь разрешения на местности и параметров съемочной
системы (f — фокусное расстояние; w— линейный размер детектора; IFOV —
мгновенный угол зрения; Н — высота полета; — разрешение на местности);
б — связь размера и яркости объекта местности с размером пиксела

Радиометрическое разрешение определяется чувствительностью детекторов к различиям в значениях спектральной плотности энергетической яркости отраженного от поверхности сигнала и фиксируется набором четко дифференцированных уровней квантования битового динамического диапазона. Количество уровней — число бит — определяет число возможных значений в цифровой записи каждой зоны снимка (в файле данных). Оно связано с технологическими параметрами датчиков и характеризует максимальный диапазон изменения «сырых» (необработанных) значений спектральной яркости. Например, при 8-битовом радиометрическом разрешении значения спектральной яркости могут изменяться от 0 до 255, а при 7-битовом — от 0 до 127.
Временное разрешение определяет, как часто датчик получает изображение конкретной области. Например, спутник Ландсат может обозревать одну и ту же область Земли один раз каждые 16 дней, a SPOT — один раз каждый день. Временное разрешение является важным фактором при изучении и обнаружении изменений на территории. Рис. 35, а иллюстрирует все четыре типа разрешения данных дистанционного зондирования (ДЗ).

Рис. 35. Структура данных съемки: (доступно при скачивании полной версии книги)
а — четыре типа разрешения данных представлены на примере снимка Ландсат ТМ в зоне 2; б — растровые координаты

Числовые типы данных. Стандартный числовой тип записей цифровых снимков — бинарный байтовый, что соответствует правилам кодирования спектральной яркости. Как известно, в компьютерных программах используют также целые, действительные типы чисел и буквенно-цифровые символы (ASCII-коды). Поскольку в большинстве случаев для обработки аэрокосмических снимков используют растровые ГИС-пакеты, зональные изображения рассматривают в них как слои информации наряду с другими слоями БД. Эти слои могут использовать типы данных, отличающиеся от байтовых. Поэтому необходимо знать числовые типы применяемых данных, чтобы правильно отображать и обрабатывать информацию. Например, растровый слой, представляющий высоты поверхности со значениями от -51,257 до 553,401, будет обрабатываться иначе, чем слой, содержащий информацию о размещении Двух объектов — суши и воды, и использующий только два значения (0 и 1) для их идентификации.

Интегрирование в одной системе двух типов данных — растровых и векторных — основное преимущество ГИС-пакетов, включающих процедуры обработки изображений. Совместное использование растровых и векторных слоев способствует:
• более достоверному определению признаков объектов, изоб разившихся на снимке;
• добавлению к спектральным признакам других атрибутов объ ектов;
• обеспечению атрибутивной информацией, полученной п снимкам объектов векторной карты.

Векторное цифрование объектов по снимку (цифрование п растровой подложке) применяют для:
• выделения дорог, водоемов, изолиний, границ административных районов;
• выбора эталонов для классификации объектов;
• выделения границ представляющих интерес областей для использования в разных задачах.

Скачать полную версию учебника (с рисунками, формулами, картами, схемами и таблицами) одним файлом в формате MS Office Word Скачать книгу