Элементы технологии дешифрирования космических снимков.
У специалистов дистанционного зондирования Земли существует понятие маски, которое придает совершенно противоположное значение этому слову в общепринятом его употреблении. Все знают, что маска
существует для того, чтобы скрыть что-либо, как правило, лицо. Маски, которые используются при обработке цифровых спутниковых снимков, наоборот - позволяют максимально открыть объект наблюдений.
Начнем с примера использования масок в снимках высокой детальности. Перед вами обычный черновой, необработанный космический снимок земель хозяйства “Партизан” Симферопольского района АР Крым (Рис.1), на котором не совсем
просто найти нужный объект и, тем более, определить его состояние. Допустим, нас интересует не весь снимок, а только села, в которых проживают жители этого хозяйства и близлежащие к этим селам территории.
Для того, чтобы получить необходимый нам результат, мы изготавливаем маски интересующих нас объектов (Рис.2), и в конечном итоге (опуская все промежуточные премудрости цифровой обработки снимков)
получаем, то, что нам надо:
Центральная усадьба хозяйства - село Журавлевка (Рис.3)
Село Сторожевое с птицефермой и одноименной остановкой электрички
Евпаторийско-Симферопольского направления (Рис.4);
Село Сумское с оросительными гидротехническими системами (Рис.5).
Посмотрите еще раз на снимок первый (Рис.1), для того, чтобы вам стало понятнее, что “космическая” маска максимально открывает объект.
А вот примеры использования маски в обработке снимков менее детальных. В таких снимках потребность в использовании маски значительно усиливается по
сравнению с предыдущими примерами.
Маска Крыма (Рис.6). Использование маски Крыма позволяет, прежде всего, решать многочисленные задачи, связанные с определением его
агроклиматических характеристик или проведением картографических работ по физико-географическому районированию. Более достоверное физико-географическое районирование Крыма позволило бы его различным ветвям власти составлять более достоверные программы и планы рационального
использования крымских природных ресурсов.
Например, можно, используя биоиндикационные возможности растительного покрова определить его характер в различные календарные времена года (Рис.7), или даже в отдельные месяцы.
В июне, к примеру, очень хорошо начинают прорисовываться физико-географические зоны Крыма (Рис.8). Кроме того, июнь в космическом календаре Крыма является наиболее подходящим месяцем
определения земель, на которых посеян подсолнечник. Необходимо построить маски этих участков с целью дальнейшего анализа состояния подсолнечника и прогноза его урожайности.
В июле максимально готова к снятию с нее “космической” маски сама “королева полей” кукуруза (Рис.9)
В августе можно смело снимать маску с зернового резерва Крыма – риса (Рис.10).
Помните, мы с вами как-то обсуждали проблему: где жить хорошо? Так вот, еще одним из многочисленных показателей хорошей жизни является степень озелененности наших мест проживания. Например, городов.
Для того, чтобы с этим определиться, можно построить маску Симферополя (Рис.11), и с ее помощью, легко разыскав Симферополь на разновременных снимках, построить так называемые графики биопродуктивности городского фитоценоза.
А затем, чтобы узнать, “а как там в Греции?”, построить тем же способом такие же графики по другим интересующим нас городам и сравнить, и сделать, как говорят, соответствующие выводы. Например
(Рис.12), в сравнении с Николаевом и Одессой в Симферополе зеленый мир наиболее прекрасен весной. Зато в Одессе летом зелени больше, чем в Симферополе. Наверное, Одессе в этом помогает ее морской климат. А
Симферополю, видимо, слабо помогает зеленхозная городская служба.
Маски административных районов (Рис.13). Они позволяют очень о многом рассказать. Например, об урожаях ранних зерновых культур. Кто-то может возразить: “Разве для этого нам мало статистики?”
Давайте посмотрим (Рис.14). Вы видите кривые биопродуктивности ранних зерновых двух районов Крыма. Они похоже друг на друга, как две капли воды. По логике вещей при одинаковом характере
биопродуктивности сельхозкультур разных объектов наблюдений должны быть и примерно равные урожаи этих культур в этих районах. К сожалению, статистика опровергает логику. Разница в урожаях в нашем примере – 10
центнеров. Еще раз подчеркиваю. “Космические” маски открывают все. Даже сокрытое.
