книги из ГПНТБ / Рубахин, В. Ф. Психологические основы обработки первичной информации

так и недостаточным анализом взаимосвязей между элементами объектов, самими объектами, между последними и окружающими условиями, т. е. недостаточной мыслительной регуляцией про­ цесса опознания. Ошибки восприятия обычно имеют более гру­ бый характер, чем ошибки мышления, имея на низких ступенях опознавательных навыков вид «неожиданных суждений». Ко вто­ рой группе относятся ошибки, связанные с неправильным анали­ зом косвенных признаков. Они объясняются как несовершенством самого мышления, так и недостаточной опорой процесса на пер­ цептивные факторы. Среди них часто встречаются ошибки, свя­ занные с предвзятой установкой на обязательное нахождение тех или иных объектов в соответствии с общим характером ситуа­ ции. В особый класс могут быть выделены количественные ошибки, связанные с подсчетом объектов и выполнением различных расчет­ ных операций. Ошибки всех видов в конечном итоге ведут к потере дешифровочной информации.

§ 4.5. Статистические аспекты решения дешифровочных задач

В [248] была высказана гипотеза, что эвристический характер дешифровочной деятельности не исключает чисто статистических аспектов дешифрирования, в известной мере связанных со стати­ стической природой информационных моделей. Выполненное пси­ хологическое исследование дешифрирования позволяет сделать предположение о следующих областях статистического анализа: а) оценка априорной информации; б) определение вероятностной структуры аэрофотоизображения; в) оценка внутренних элемен­ тов природной обстановки путем использования корреляцион­ ных зависимостей между индикаторами и объектами индикации; г) решение аналоговых задач в процессе экстраполяции.

Роль статистических аспектов априорных процессов экспе­ риментально раскрыта в предыдущей главе.

Для определения роли статистических аспектов в других сфе­

1)эксперимент на воспроизведение распределения элементов структуры аэрофотоизображения по памяти после выполнения спе­ циального (инженерно-геологического) дешифрирования;

2)эксперимент на сравнительный анализ различных способов дешифрирования, в разной степени опирающихся на вероятност­ ную структуру информационных моделей.

В качестве «тест-объектов» в обеих сериях использовались панхроматиче­ ские аэроснимки (стереопары) в масштабе 1 : 20 000 с изображением ланд­ шафтов ледниковых отложений: озерноледниковых (№ 1), основной морены (№ 2), камовых (№ 3), конечной морены (№ 4), флювиогляциальных (№ 5). Каждый из названных ландшафтов отличается своим внешним обликом. На

189

экспериментальные аэроснимки были составлены эталонные восковки (на рельеф и ситуацию) и двумерные столбчатые диаграммы распределения эле­ ментов рельефа и ситуации.

К обеим сериям были привлечены две группы специалистов: 1) высокой квалификации (с высшим образованием); 2) средней квалификации (со сред­ ним техническим образованием), по 10 человек.

Рассмотрим первую серию экспериментов.

Методика эксперимента включала: а) камеральное инженерно-геологи­ ческое дешифрирование аэроснимков с составлением карто-схем рельефа (в горизонталях) и ситуации, схематических ландшафтно-геологических про­ филей по заданным направлениям и определением геолого-генетических ком­ плексов отложений (генезис, литологический состав, уровень грунтовых вод); б) описание используемых индикаторов с их ранговой оценкой; в) воспро­ изведение по памяти пространственного расположения элементов ситуации; г) построение по памяти гистограмм распределения элементов рельефа и си­ туации. В процессе дешифрирования использовались увеличительные опти­ ческие приборы и стереоскопы.

Идея эксперимента сводилась к установлению корреляционных отноше­ ний между эталонными и экспериментальными распределениями элементов рельефа и ситуации, являющихся индикаторами внутренних компонентов ландшафта, в условиях правильного и ошибочного инженерно-геологического дешифрирования.

Для математической обработки использовались обобщенные эталонные и экспериментальные гистограммы, построенные по 6 разрядам, на основе учета площадного распределения компонентов ландшафта в горизонтальной и вер­ тикальной плоскостях.

Результаты эксперимента показали, что вероятность дешифри­ рования инженерно-геологических условий в первой группе испы­ туемых примерно в 2 раза выше, чем во второй. Замечена опреде­ ленная корреляция правильных ответов с прежним опытом в смысле знания региона в целом. Для дальнейшего анализа все работы были разделены на: а) правильно отдешифрированные и б) ошибочно отдешифрированные (на уровне геолого-генетиче­ ских комплексов отложений).

На рис. 4.17 представлен один из экспериментальных аэросним­ ков с камовым ландшафтом, а на рис. 4.18—4.21 результаты де­ шифрирования йен. А. весьма высокого качества.

Общий анализ погрешностей в определении доли каждого эле­ мента структуры (см. табл. 4.6) свидетельствует о нормальном законе распределения этих погрешностей, описываемым функ­ цией

На рис. 4.22 в виде примера приведены гистограммы распре­ деления ошибок определения доли ситуационных компонентов ландшафта.

На основании действия нормального закона распределения для дальнейшего изучения характера ошибок при различных случаях

190

Т а б л и ц а 4.6

Распределение ошибок оценки доли различных компонентов ландшафта

компонентов они недостаточно надежны. Эти суммарные мате­ риалы свидетельствуют о влиянии вероятностного анализа струк­ туры аэрофотоизображения на конечные результаты дешифриро­ вания. При этом следует сказать, что воспроизведение частоты встречаемости отдельных контуров, особенно мелких, осуществ­ ляется со значительно меньшей точностью.

Результаты дисперсионного анализа оценки каждого компо­ нента, независимо от ландшафта, показаны в табл. 4.7, а по сум­ марной оценке распределения компонентов в пределах ланд­

192

П р и м е ч а н и е . 1. Критическое значение F = 3.6 при 10% знаки сти. 2, При ранжировании первая цифра-г рдя правильного Дешифрирования, вторая — для ошибочного дешифрирования.

вании. Особенно велики и значимы различия в оценке водных объек­ тов, некоторых видов растительности, форм рельефа, связанных с уровнем грунтовых вод, т. е. внешних компонентов ландшафта, обладающих высокими индикационными свойствами. В обоих слу­ чаях достаточно точно оцениваются резко выраженные компо-

Рис. 4.18. Результаты дешифрирования ситуации (исп. А.).

ненты культурного и естественного ландшафта: населенные пункты, болота и др. В целом ситуационные компоненты оцени­ ваются точнее рельефа. Из табл. 4.8 видно, что значения а по каж­ дой группе компонентов внутри отдельных ландшафтов также выше при неправильном дешифрировании. Особенно велики и значимы различия для ландшафтов низкого уровня физиономичности (№ 1 и 2). И здесь ситуационные компоненты оцениваются точнее рельефных, в первую очередь те, которые являются доминирую­

194

щими для ландшафта. В целом дисперсионный анализ свидетельст­ вует о положительном влиянии вероятностного анализа структуры аэрофотоизображения на результаты индикационного дешиф­ рирования. Последнее подтверждается высказываниями испытуе-

А

Рис. 4.19. Результаты дешифрирования рельефа (исп. А.).

Г о р и зо н т а л и через 5 м.

мых, причем специалисты весьма высокой квалификации исполь­ зуют вероятностный анализ во взаимодействии со структурным. По результатам экспериментов «объем» распределения равен 6—10 элементам.

Корреляционный анализ более точен, ибо позволяет оценивать связи. Как видно из табл. 4.9, существует определенная корре-

13* 195

Т а б л и ц а 4.8

Дисперсионный анализ оценки компонентов внутри ландшафтов

П р и м е ч а н и е . Критические значения при 10°/о значимости:

ляция между теоретическими и экспериментальными распределе­ ниями ситуационных, рельефных и суммарных компонентов как

Рис. 4.20. Профиль, составленный по результатам дешифрирования (исп. А.).

На участке геолого-генетический комплекс отложений основной морены в сочетании

скомплексом камовых отложений.

вслучае правильного, так и ошибочного дешифрирования. Однако при правильном дешифрировании коэффициент корреляции выше.

196

Различия между г„ и гп значимые. Интересно, что коэффициент корреляции выше у рельефных компонентов, хотя, как было по­ казано ранее, средние квадратические отклонения здесь больше. Возможно, сыграл роль специальный геоморфологический ана­ лиз в интересах инженерно-геологического дешифрирования. Из табл. 4. 10 видно, что значения г по большинству ситуационных

Т а б л и ц а 4.10

Корреляционный анализ оценки отдельных компонентов ландшафта

и рельефных компонентов ландшафта выше при правильном де­ шифрировании. Особенно велики и значимы различия в значениях г для болотных объектов, ложбин и гряд, являющихся хорошими индикаторами. Та же закономерность, хотя ранжирование компо-

197

нентов несколько изменилось. Наиболее высоки коэффициенты корреляции при правильном дешифрировании для болот, водораз­ дельных участков и поймы. В целом корреляция сильнее для рельефных компонентов. В табл. 4.11 показаны значения г ком­ понентов внутри ландшафтов. Как видно, значения г везде выше в случае правильного дешифрирования. Но здесь несколько иная закономерность. Особенно велики и значимы различия в г для полюсных ландшафтов — наименее и наиболее физиономичных. Возможно, проявляются две формы вероятностного анализа струк­ туры: произвольная и непроизвольная.

Чрезвычайно важным и пока открытым является вопрос из­ влечения информации при вскрытии и оценке вероятностной струк­ туры сложного изображения. Этот вопрос интересен как в практи­ ческом, так и теоретическом отношениях. Как было показано выше, для упрощенного определения количества извлекаемой информа­

198