60) 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 – техни-ческих (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 квантова¬ния, параметров фильтрации).

Экспериментально выявлены некоторые закономерности генерализации изображения космических снимков. Размер вос¬производимых 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 тем¬ном фоне. По-разному обобщаются линейные, размытые (диф¬фузные), 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 умень¬шает возможность высокоточного и детального картографирования по космическим снимкам, в частности, влечет ошибки дешифрирования. Недаром стремятся к использованию сним¬ков высокого разрешения, а для оценки полноты и достовер¬ности 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 непосредст¬венного составления тематических карт в средних и мелких масштабах без трудоемкого детального многоступенчатого пе¬рехода от крупных масштабов карт к мелким, что обеспечива¬ет экономию времени и средств. Во-вторых, оно дает преиму¬щества смыслового, содержательного плана. Оказалось, что на космических снимках выявляются важные объекты, скрытые на снимках более крупных масштабов.

Один из практических выходов исследований по генерали¬зации изображения, космических снимков состоит в определении оптимального соотношения масштабов космических сним¬ков 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, коэффици¬ент которого колеблется для снимков разного типа от 2 до 40. По наиболее реалистичным оценкам это соотношение составляет в случае сканерных снимков около 2; для фотографичес¬ких 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 представ¬ляет собой извилистую линию с тем большим количеством извилин, чем меньше она обобщена, можно объективно оценивать степень обобщения контура, сравнивая извилистость на разных изображениях.

Коэффициент общей извилистности (по Н.М. Волкову) подсчитывается по формуле: K1=L/D, где D – длина прямой линии между точками А и В; L - длина извилистой линии между этими точками.

Коэффициент извилистности (по С.А. Николаеву) определяется следующим образом: K2=l/d, где l – средняя длина дуг из¬вилин; d – средняя длина хорд.

Коэффициент изменения площадей при переходе от масштаба к масштабу равен: Ks=S1/S2.

Линейные резкие контуры при переходе к снимкам более мелкого масштаба изменяют длину крайне незначительно. Существенно укора¬чиваются 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.