1) Спектральная отражательная способность природных объектов. Фундаментальные исследования по спектрометрированию выпол¬нил Е.Л. Кринов еще в 40-х годах прошлого века. Положив нача¬ло работам по оптике ландшафтов, он разработал первую спект¬рометрическую классификацию, которая со временем стала клас¬сической. По спектральной яркости в видимом диапазоне, где получен наибольший объем экспериментальных данных, все мно¬гообразие объектов земной поверхности отчетливо делится на несколько классов, каждый из которых отличается по характеру спек¬тральной отражательной способности.

(также относятся ко второму вопросу→ ) I. Горные породы и почвы характеризуются увеличением коэф¬фициентов спектральной яркости по мере приближения к красной зоне спектра. Спектральная яркость горных пород зависит от входящих в их состав минералов и элементов, а почв — от содер¬жания соединений железа и гумуса.

II. Растительный покров отличается характерным максимумом отражательной способности в зеленой (0,55 мкм), минимумом — ' в красной (0,66 мкм) и резким увеличением отражения в ближ¬ней инфракрасной зоне. Низкая отражательная способность веге-тируюших растений в красной зоне связана с поглощением, а ее увеличение в зеленой зоне — с отражением этих лучей хлорофил¬лом. Большие коэффициенты яркости в ближней инфракрасной зоне объясняются пропусканием этих лучей хлорофиллом и отра¬жением их от внутренних тканей листа.

III. Водные поверхности характеризуются самыми низкими зна¬чениями и монотонным уменьшением отражательной способнос¬ти от сине-фиолетовой к красной зоне спектра, поскольку длин¬новолновое излучение сильнее поглощается водой.

IV. Снежный покров обладает наиболее высокими значениями коэффициентов спектральной яркости с небольшим их пониже¬нием в ближней инфракрасной зоне спектра. Близки к этому классу по характеру отражения облачные образования, которые имеют не¬сколько узких полос поглощения в длинноволновой части спектра.

Общим для всех объектов является понижение коэффициента спектральной яркости в зоне 2—3 мкм. Обращают на себя внима¬ние два минимума у кривых при длинах волн 1,43 и 1,93 мкм, обусловленные полосами поглощения воды. Особенно они замет¬ны у кривой отражения зеленой растительности, где они добав¬ляются к уже отмеченному минимуму в зоне 0,66 мкм.

Спектральная отражательная способность, по которой разде¬лены классы, различается и у объектов внутри класса.

Более того, коэффициенты спектральной яркости варьируют в определенных пределах и для объектов одного вида. Так, на отражательную способность горных пород влияют запыленность, раз¬личные поверхностные выцветы и корки, спектральное отраже¬ние которых по сравнению с исходной породой может существенно отличаться. При повышении влажности почв их яркость уменьшается (при полном насыщении водой — в два раза), но характер кривой спектральной отражательной способности не меняется.

Спектральная яркость растений меняется с их возрастом: она выше у молодых растений и ниже у находящихся в стадии полной зрелости. Отражательная способность растительности зависит от фитопатологических изменений. При заболевании растения erot листья начинают слабее поглощать красные и отражать инфра¬красные лучи. Из всех объектов суши растительный покров имеет наиболее информативные спектральные характеристики, которые чутко реагируют на его изменчивость.

Отражательная способность водных объектов сильно зависит от содержания в воде фитопланктона и ее загрязнения — наличия взвешенных частиц, нефтяной пленки и т.д.

Загрязнение снега и содержание в нем воды также приводят к I изменениям отражательной способности. При насыщении снега водой отражение ближнего и среднего инфракрасного излучения резко падает.

Таким образом, спектральная отражательная способность зависит от свойств объектов, их состояния, а также от сезона.

Коэффициент спектральной яркости. На земной поверхности наиботее распространены окрашенные (хроматические) объек¬ты Считается, что природная палитра местности включает около 60 000 цветовых оттенков. Яркость таких объектов в разных спект¬ральных зонах неодинакова и характеризуется коэффициентами спектральной яркости. Значения коэффициентов спектральной яркости для различных длин волн представляют в форме графи¬ка — кривой спектральной яркости. В аэрокосмическом зондирова¬нии различают кривые спектральной яркости объектов, которые получают по результатам прямых спектрометрических измерений, и так называемые кривые спектрального образа, определяемые обычно по некалиброванным многозональным снимкам. Хотя не-редко понятие «спектральный образ» трактуется более широко и объединяет то и другое.

На знании спектральной яркости объектов основаны различ¬ные способы и приемы получения и обработки аэрокосмических снимков, в том числе и автоматическое распознавание объектов Поэтому изучение спектральной отражательной способности раз¬личных объектов и геосистем различных таксономических рангов представляет собой одну из задач аэрокосмических методов.

3) Улучшение изображения для дешифрирования иа экране Боль-шая часть преобразований направлена на улучшение качества изоб¬ражения для визуального дешифрирования на экране. Охаракте¬ризуем наиболее распространенные.

преобразоеаиие контрастности снимка основано на регулиро¬вании соотношения между яркостью пикселов цифрового снимка в файле и на экране компьютера (либо в файле и на принтерном отпечатке), которое задается специальной функцией — кривой воспроизведения яркостей. Ее отображают на графике, по горизон¬тальной оси которого отложены значения яркости в файле, а по вертикальной оси - - значения яркости на экране. Например, для 8-битового изображения значения яркости по каждой из осей бу¬дут меняться от 0 до 255. Если кривая воспроизведения яркостей представляет собой прямую линию, идущую из начала координат под углом 45*, то это значит, что все значения яркости из файла отображаются такими же значениями яркости на экране. Однако общий диапазон яркостей снимка обычно составляет лишь часть максимально возможного. Поэтому следует исключить из рассмотрения значения яркости, не входящие в ре¬альный диапазон яркостей снимка. Кроме того, целесообразно, чтобы наиболее важные для дешифровщика объекты отобрази¬лись с хорошей проработкой. Для этого нужно диапазон яркостей этих объектов в файле отобразить более широким диапазоном яр¬костей на экране, чтобы усилить цветовые различия между дета¬лями. Учитывая эти два обстоятельства, преобразуют прямую в кусочно-линейную ломаную линию или кривую. В ди-апазоне яркостей, соответствующем дешифрируемым объектам, кривая воспроизведения яркостей для обеспечения оптимального контраста должна иметь наибольшую крутизну. Значениям ярко¬сти, находящимся за пределами диапазона яркостей снимка, в таком случае соответствуют горизонтальные участки кривой и они отображаются одним значением яркости на экране.

Для изменения и выбора оптимальной кривой воспроизведе¬ния яркостей целесообразно использовать гистограмму яркостей цифрового снимка — график, показывающий по одной оси зна¬чения яркости, а по другой — количество пикселов с такими значениями. Для удобства выбора кривой с помощью программных средств выводят на экран совмещенное изображение гистограммы яркостей исходного снимка и кривой воспроизведения яркостей. Программы обработки снимков позволяют вручную задавать произвольную форму кривой. Они также выводят на совмещенный график получаемую при таком варианте кривой гистограмму экранного снимка, по которой можно судить, сколько пикселов соответствует каждой градации яркости на экране (рис. 3.17, в). Чем равномернее распределяются пикселы на гистограмме, тем больше оттенков можно различить на экранном снимке. Программы графической редакции, такие как PhotoShop, тоже позволяют изменять форму кривой воспроизведения яркостей, но не дают контрольного совмещения с гистограммами (рис. 3.17, г). Желательно, чтобы эта кривая монотонно возрастала, т.е. с увеличением значений яркости в файле росли бы значения яркости на экране. Иначе, если на кривой есть выраженные минимумы, то диапазоны яркостей, соответствующие разным объектам, изобразятся одинаковым цветом на экране.

Синтезирование цветных изображений на экране компьютера осуществляется аддитивным способом: смешивается свет от зе¬леного, синего и красного элементов-люминофоров, который включает каждый пиксел экрана. Для обозначения этого способа цветовоспроизведения принято употреблять английскую аббре¬виатуру RGB (Red, Green, Blue — красный, зеленый, синий). Сущность объектов целесообразно определять по снимкам с нату¬ральной цветопередачей, а разделение объектов и их оконтури-вание выполнять по снимкам с преднамеренно ложной цветопе¬редачей (табл. 3.1). Например, широко применяется синтез с ок-рашиванием изображения, полученного в зеленой зоне спектра, синим цветом, в красной — зеленым, а в ближней инфракрас¬ной — красным. В этом случае растительность изображается крас¬ным цветом, обнаженные поверхности — серо-голубым, водные поверхности — синим (цв. вкл. I, 10). Если же окрасить эти зоны в другом порядке, можно получить другие варианты цветового синтеза.

Синергизм снимков — это слияние различных изображений, приведенных к единой системе координат, например сканерных снимков в видимом диапазоне и радиолокационных снимков. Наи¬более широко применяется синергизм панхроматического изоб¬ражения высокого разрешения с цветным синтезированным (мно¬гозональным) изображением более низкого разрешения. В ходе преобразования пикселам панхроматического снимка придается цвет. При этом создается новый многозональный снимок с таким же количеством пикселов, как на панхроматическом снимке, и, следовательно, с таким же пространственным разрешением, но позволяющий иметь цветное синтезированное изображение (цв. вкл. I, 11). Если участки электромагнитного спектра, охватывае¬мые многозональным и панхроматическим снимками совпадают, то цветовая гамма нового изображения практически соответству¬ет исходному многозональному.

Квантование — разновидность преобразования, когда непре¬рывное полутоновое изображение заменяется дискретным, яркость которого разделена на несколько ступеней. В практике дешифри¬рования снимков используют квантование равномерное и нерав¬номерное. При равномерном квантовании диапазон яркостей сним¬ка делится на равные ступени. Оно используется для дискретиза¬ции изображения объектов с плавно изменяющимися характери¬стиками, например разделения вод с разной степенью мутности (рис. 3.18, а), снежного покрова разной загрязненности. Неравно¬мерное квантование выполняется для выделения определенных видов объектов, которым соответствуют ступени яркости разной величины. Простейший его случай - бинарное квантование изоб¬ражения на два уровня яркости по значениям, устанавливаемым дешифровщиком, применяемое, например, для выделения кон¬туров лесов среди заснеженных безлесных пространств на зимнем снимке (рис. 3.18, б). Нередко применяют окрашивание кванто¬ванных изображений в контрастные цвета для подчеркивания ре¬зультатов разделения объектов.

Неправильный выбор ступеней квантования может привести к появлению ложных контуров или объединению в одном контуре разнородных объектов. Чтобы избежать таких ошибок, следует срав¬нивать кривые спектрального образа, построенные по многозо¬нальному снимку для разных участков в пределах одной выделен¬ной ступени, и по возможности проверять границы полученных контуров по достоверным картам или другим источникам на клю¬чевых участках.

Фильтрация — преобразование, в процессе которого избыточ¬ная для решения определенной задачи информация отсеивается, а необходимая приводится к виду, упрощающему ее использова¬ние. Этот вид преобразований применяется для подчеркивания контуров, выделения линейных элементов определенной ориенти-ровки, выявления изменений изображения на серии снимков, а также для ликвидации различного рода помех на изображении, уменьшения влияния атмосферной дымки и т.д. Наибольшее рас¬пространение получили два компьютерных способа фильтрации: изменение яркости в «скользящем окне» и преобразование Фурье.

4) Аэрокосмические снимки применяются во всех направлениях изучения Земли, но интенсивность их использования и результативность применения в разных областях исследований различны. Они чрезвычайно важны в исследованиях литосферы, показывая раздробленность геологического фундамента линейными разломами и кольцевыми структурами и облегчая поиски месторождений полезных ископаемых; в исследованиях атмосферы, где снимки дали основу метеорологических прогнозов; благодаря снимкам из космоса открыта вихревая структура океана, зафиксировано состояние растительного покрова Земли на рубеже веков и его изменения в последние десятилетия. Пока космические снимки значительно меньше применяются при социально-экономических исследованиях. Различаются и типы задач, решаемых по снимкам в разных предметных областях. Так, решение инвентаризационных задач реализуется при изучении природных ресурсов, например при картографировании почв, растительности, поскольку снимки наиболее полно отображают сложную пространственную структуру почвенно-растительного покрова. Оценочные задачи, оперативная оценка состояния экосистем выполняются в рамках исследований биопродуктивности океанов, ледового покрова морей, контроля за пожароопасной ситуацией в лесах. Прогностические задачи, использование снимков для моделирования и прогнозирования наиболее развито в метеорологии, где их анализ является основой прогнозов погоды, в гидрологии — для прогноза талого стока рек, паводков и наводнений. Начинаются исследования по прогнозированию сейсмической активности, землетрясений на основе анализа состояния литосферы и верхней атмосферы.

При работе со снимками используются все виды их обработки, но наиболее широко развито дешифрирование снимков, прежде всего визуальное, которое теперь подкрепляется возможностями компьютерных улучшающих преобразований и классификации изучаемых объектов по снимкам. Большое развитие получило создание по снимкам различных производных изображений на основе спектральных индексов. С выполнением гиперспектральной съемки стали создаваться десятки видов таких индексных изображений. Разработка методов интерферометрической обработки материалов радиолокационной съемк и открыла возможность высокоточных определений смещений земной поверхности. Переход к цифровым методам съемки, развитие цифровой стереоскопической съемки и создание цифровых фотограмметрических систем расширили возможности фотограмметрической обработки космических снимков, используемой главным образом для создания и обновления топографических карт.

Хотя одно из основных достоинств космических снимков заключается в совместном отображении всех компонентов земной оболочки, обеспечивающем комплексность исследований, тем не менее применение снимков в различных областях изучения Земли шло пока разрозненно, так как везде требовалась углубленная разработка собственных методик. Идея комплексных исследований наиболее полно реализована при выполнении в нашей стране программы комплексной картографической инвентаризации природных ресурсов, когда по снимкам создавались серии взаимоувязанных и взаимосогласованных карт. Осознание на рубеже веков экологических проблем, нависших над человечеством, и парадигма изучения Земли как системы вновь активизировали комплексные межотраслевые исследования.

Анализ применения снимков в разных направлениях исследований четко показывает, что при всем многообразии решаемых задач магистральный путь практического использования аэрокосмических снимков лежит через карту, которая имеет самостоятельное значение и, кроме того, служит базовой основой ГИС.

8.Технологические схемы дешифрирования. Дешифрирование снимков, как исследовательское, так и производственное, всегда выполняется целенаправленно. Географы изучают по снимкам геосистемы разных рангов, их компоненты, а также отдельные объекты, явления и процессы, выполняя ландшафтное геоморфологическое и другие виды дешифрирования.

Технология и организация работ по дешифрированию существенно зависят от его задач, территории, масштаба и вида снимков (фотографических или сканерных, тепловых, радиолокационных и др.). от использования одиночных снимков или их серий (многозональных, разновременных). Существуют различные организационно-технологические схемы дешифрирования, но все они включают следующие этапы:

1) знакомство с методическими рекомендациями по данному виду дешифрирования, литературой и картографическими мате¬риалами по объекту и району исследований;

2) выявление набора объектов дешифрирования (составление предварительной легенды будущей схемы дешифрирования или карты); 3) подбор снимков для дешифрирования, преобразование сним¬ков для повышения их выразительности, подготовка приборов и вспомогательных средств дешифрирования. Следует иметь в виду, что снимки, оптимальные для решения одной задачи, могут оказаться неэффективными для другой;

4) собственно дешифрирование аэрокосмических снимков и оценка его достоверности;

5) оформление результатов дешифрирования.

Центральным моментом любых работ является собственно дешифрирование аэрокосмических снимков. Тематическое дешифрирование можно выполнять по двум принципиальным логическим схемам. Первая схема предусматривает вначале распознавание объектов, а затем их графическое выделение; вторая схема — вначале графическое выделение на снимке участков с однотипным изображением, а затем их распознавание. Обе схемы завершаются этапом интерпретации, научного толкования результатов дешиф¬рирования. Работая со снимками, особенно с космическими, дешифровщик широко привлекает дополнительный материал, обыч¬но картографический, который служит для уточнения дешифровочных признаков и оценки результатов дешифрирования.

Первая схема оказывается универсальной для решения боль¬шинства задач; она получила широкое признание в практике ви¬зуального дешифрирования. Вторая схема весьма эффективна при дешифрировании относительно простых объектов по яркостным признакам, но имеет ограниченное применение Обе эти схемы при компьютерном дешифрировании реализуются в технологиях классификации с обучением и без обучения.

Полевое дешифрирование

Полевое дешифрирование состоит из:

1. Наземного дешифрирования,

2. Аэровизуального дешифрирования,

3. Подспутниковых наблюдений.

Полевое дешифрирование заключается в сопоставлении изображения на снимке (фотоплане, фотосхеме) с местностью.

9……..Наземное дешифрирование может быть:

• сплошным,

• выборочным,

• маршрутным (чаше при географических исследованиях) – включает описания, сбор образцов, измерения, фотографирование эталонных участков.

Обычно:

• на открытой местности дешифровщик может наблюдать полосу шириной до 500 м,

• в залесенной, с пересеченным рельефом – не более 300 м.

Наземное дешифрирование включает все этапы подготовки. При этом:

• просмотр (по возможности стереоскопический – стереоочками, полевыми карманными стереоскопами – «Топопрет»)

• и подготовка снимков (для равнинной территории – единого масштаба снимков; для горной местности – масштаб отдельно для долин и отдельно для склонов и хребтов).

После просмотра снимков составляется предварительный вариант легенды.

Достоинство наземного дешифрирования: возможно одновременно собирать дополнительные сведения и данные об объектах, а также выполнять и другие работы.

10………..Аэровизуальное дешифрирование (дешифрирование с воздуха) выполняется с борта вертолета (скорость 2 км./мин.) или легкого самолета. Время работы специалиста – около 2 часов. Заранее необходимо:

• проработать маршрут полета (нанести его на карту или снимок). При высоких требованиях к детальности определить высоту (200-400 м., макс. до 800 м.) и скорость полета (не более 100 км.час.),

• подготовить и систематизировать съемочный материал.

Обработка данных при аэровизуальном дешифрировании: оформление, корректировка или расшифровка неясных мест в записях выполняется в тот же день.

Достоинство: большое число ориентиров и большой охват территорий. Возможность наземных наблюдений.

11…..Подспутниковые наблюдения – это единовременное получение информации об объекте на земле, с воздуха и из космоса.

Виды работ могут быть комплексными, это:

• Съемка с самолета разной аппаратурой,

• Синхронно со съемкой из космоса,

• Спектрометрирование с воздуха и на земле,

• Описание состояния всех объектов земной поверхности на снимаемом участке, измерения, взятие проб.

Достоинство космических снимков: большое охват территорий. Большая достоверность.

Недостатки космических снимков: процесс сложен организационно, низкое разрешение, видно мало ориентиров.

Применяется для изучения и картографирования природных ресурсов.

14.СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЕ ДЕШИФРИРОВАНИЕ

Задачей сельскохозяйственного дешифрирования является опознавание на аэроснимке местоположения и определение ха­рактеристики контуров и объектов подлежащих государствен­ному земельному учету. К контурам и объектам сельскохозяй­ственного дешифрирования относятся: границы землепользова­ния; пашни (чистые, засоренные, излишне увлажненные, полив­ные, поименные, осушаемые); залежи (чистые, поросшие кустар­ником, заросшие лесом, заболоченные); сенокосы (заливные, улучшенные, суходольные, заболоченные); пастбища (чистые, улучшенные, заросшие кустарником или лесом, заболоченные, с кочками, засоренные); сады, виноградники и ягодники; земли, непригодные или малопригодные для использования в сельско­хозяйственном отношении (пески, солонцы и др.); резкие фор­мы рельефа (овраги, курганы и др.); некоторые объекты топо­графического дешифрирования (сельские населенные пункты, дороги, гидрография и др.).

Острая необходимость в инвентаризации сельскохозяй­ственных земель в сочетании с яркой выраженностью сельскохо­зяйственных угодий на снимках обусловили тот факт, что самые ранние примеры географического применения космических сним­ков были связаны с использованием земель — это карта юго-запада США, составленная по снимкам с космических кораблей Geminy и Apollo и изданная в 1969 г. Сельскохозяйственные задачи в 70-х гг. XX в. заняли ведущее место в программе ресурсного спутника Landsat. При систематической повторяемости съемок он обеспе­чивал наблюдение за динамикой развития сельскохозяйственных культур и прогнозирование урожайности. Большой объем инфор­мации и требование оперативности стимулировали развитие ком­пьютерных методов обработки космических снимков при сель­скохозяйственных исследованиях.

В применении космических методов для сельского хозяйства выделилось несколько направлений: определение состава и со­стояния посевов сельскохозяйственных культур, оценка биомас­сы, прогноз урожайности и разработка для этого автоматизиро­ванных сельскохозяйственных информационных систем; изучение и оценка пастбищных ресурсов; инвентаризация и картографиро­вание земельных угодий, изучение динамики сельскохозяйствен­ного использования земель; контроль за проведением агротехни­ческих мероприятий; изучение систем земледелия, типов органи­зации сельскохозяйственной территории.

предъявляется главное требование, заключающееся в том, чтобы получить раздельное по оптиче­ской контрастности изображение перечисленных выше видов контуров, На основании предварительных исследований было произведено предвычисление ожидаемых разностей оптических плотностей изображения некоторых сельскохозяйственных контуров на аэронегативах. Были выбраны такие семь сочетаний контуров, которые на местности дают самый меньший оптиче­ский контраст. Предвычисленные разности оптических плот­ностей изображений сельскохозяйственных контуров.

несмотря на их приближенный характер, позволяют утверждать, что аэрофотосъемка на инфрахроматической аэропленке дает возможность получить аэроснимки с на­илучшими дешнфровочнымн свойствами сочетаний сельскохо­зяйственных контуров, в то время как на панхроматической аэропленке их различия иногда не удалось бы получить, так как эти различия меньше порога контрастной чувствительности глаза

Основным методом дешифрирования аэроснимков для нужд сельского хозяйства является пока что полевое дешифрирование.

Однако опытному дешифровщику, хорошо знающему местные особенности района съемки, разрешается камеральное дешиф­рирование четко изобразившихся на аэроснимке контуров. При камеральном дешифрировании основными дешифрованы ми признаками для опознавания сельскохозяйственных контуров являются тон, цвет и линейная (реже точечная или другая) то­нальная структура аэрофотоизображения. В большинстве слу­чаев дешифрирование выполняется на фотопланах масштабов 1:25000,1:10000 и крупнее.

В стадии исследований находится применение микрофото­метрического метода дешифрировании (см. VII гл.) для опозна­вания сельскохозяйственных контуров. Применительно к усло­виям лесостепи Западной Сибири была выведена корреляцион­ная зависимость между предполагаемым контуров (ПК) и эле­ментами микрофотометрической регистрограммы и почвой.

Исследования показали, что средняя квадратическая ошибка определения контуров предложенным ме­тодом составляет 6%.

Дешифровщик обязан показать на плане фактическое со­стояние сельскохозяйственных угодий в момент дешифрирова­ния, Например, сенокосные угодья поросшие кустарником, сле­дует показывать как сенокос с кустарником, а не кустарником; нельзя показывать пашней распаханные сенокосные угодья с целью последующего улучшения травостоя.

Следует отметить дешифрирование по аэроснимкам границ землепользования. Трудности их дешифрирования заключают­ся в том, что поворотные пункты границ, закрепленные давно, в натуре часто не сохранились. Однако на аэроснимках хорошо изображаются линии границ землепользования (межи), а так­же окопка межевых столбов, если они совпадают с отчетливым изгибом очертания какого-либо сельскохозяйственного угодья. В настоящее время все больше входит в практику нанесение на фотоплан границ землепользования по координатам. С этой целью отдельные поворотные пункты границ землепользования привязываются к пунктам опорной геодезической сети и произ­водится перевычисление координат землепользования систе­му координат опорной геодезической сети.

Определение состава сельскохозяйственных культур. Состав куль­тур выявляется по материалам многозональных съемок или по­вторных съемок в течение сезона вегетации, или на основе ис­пользования как многозональной, так и многовременной инфор­мации, что повышает надежность дешифрирования. Разделение сельскохозяйственных культур по многозональным сканерным снимкам выполняется с использованием известных характерис­тик спектральной отражательной способности культур или на ос­нове анализа эталонных участков с известными культурами, при­чем основные зерновые культуры (озимая пшеница) выявляются с очень высокой точностью (98 %). Наиболее разработана методи­ка опознавания посевов пшеницы, кукурузы, сои.

Методика дешифрирования разновременных снимков опира­ется на знание временного хода спектральной яркости культур или на многолетние фенологические данные о развитии культур, сроках прохождения основных фенофаз развития (сельскохозяй­ственного календаря) с учетом метеорологических условий года съемки.

Оценка состояния посевов, биомассы, прогнозирование урожай­ности. По снимкам высокого разрешения возможно распознава­ние состояния посевов — сомкнутости, пятнистости, пожелтения в связи с засухой, полегания, повреждения вредителями. Оценка состояния посевов по снимкам в тепловом диапазоне и радиоло­кационным снимкам позволяет судить о степени изреженности посевов, недостатке воды в растениях. Для характеристики биомассы растительного покрова используют различные вегета­ционные индексы (VI, NDVI, EVI), которые получают на основе анализа спектральной яркости в красной и ближней инфракрас­ной зонах. Составляемые регулярно с 1982 г. по снимкам со спут­ников NOAA карты вегетационного индекса применяются для мониторинга состояния посевов в условиях развития засушливых явлений.

Изучение и оценка ресурсов пастбищ. Космические снимки, как следует из обзора их геоботанического применения, пригод­ны для изучения растительности пастбищ и их инвентаризации. Выполняется оценка биомассы пастбищной растительности пре­рий США, саванн Африки на основе картографирования вегета­ционного индекса по данным спутников NOAA. По снимкам со спутника Landsat впервые на основе их компьютерной обработки проведена инвентаризация и составлены карты оленьих пастбищ Канады, Аляски, Гренландии. В Средней Азии отработана мето­дика оценки состояния пастбищ по снимкам с метеорологичес­ких спутников, используемым для определения оптимальных мар­шрутов перемещения скота.

Инвентаризация и картографирование земельных угодий. Снимки высокого разрешения со спутников Ресурс- Ф, по опыту Всесо­юзного института сельскохозяйственных аэрофотогеодезических изысканий (ВИСХАГИ), обеспечивают составление карт сель­скохозяйственных угодий, земельно-кадастровых карт, фотопла­нов землепользования в масштабах вплоть до 1:50 000 и 1:25 000. Возможность периодического повторения космических съемок позволяет решить вопрос о регулярном обновлении карт земель­ных угодий, что крайне важно в связи с их быстрым устареванием. Создаются и обзорные карты земельных угодий на территорию страны и мира; впервые они были составлены в серии карт для высшей школы. Для этого выполнено эталонное дешифрирование угодий на снимках в различных природных и сельскохозяйственных районах, выявлены признаки разных типов сельскохозяйствен­ных земель; использовалось районирование территории по структуре изображения, характерной для различных типов сельскохо­зяйственных земель.

С этой целью для девя­ти регионов земного шара разработаны таблицы по семи типам землепользования и 25 основным сельскохозяйственным культу­рам мира. Сведения о земельных угодьях, их площадях, типах сель­скохозяйственных культур и площадях, занятых под ними, мож­но получать непостредственно по снимкам при их компьютерной обработке и без составления традиционных карт.

Изучение систем земледелия. Различия в структуре изображе­ния хозяйств разной производственной направленности, напри­мер преобладание рисунка пашен в районах зерново-животноводческого направления со стойловым содержанием скота и отсут­ствие рисунка пашен в районах животноводческого направления с пастбищным содержанием скота, свидетельствуют о возможно­сти использования космических снимков для анализа особеннос­тей сельскохозяйственного производства в масштабах отдельных стран и мира.

Выразительный рисунок сельскохозяйственных угодий делает снимки хорошей основой для сельскохозяйственного райониро­вания территории, которое обычно выполнялось с использовани­ем материалов сельскохозяйственной статистики и получило те­перь возможность точной территориальной привязки статистиче­ского материала.

Работа с космическими снимками, четко отображающими сель­скохозяйственную деятельность в единстве с природной средой, вызвала к жизни учение о природно-производственных агроландшафтных системах, являющееся основой для разработки рекомен­даций по повышению эффективности их использования.

Таким образом, информация космических снимков не ограни­чивается оперативными сведениями о состоянии посевов сель­скохозяйственных культур, а включает широкий круг вопросов, таких, как формы территориальной организации сельского хо­зяйства, применяемые системы земледелия, производственная направленность хозяйств, что дает возможность проводить много­сторонний анализ особенностей сельскохозяйственного производ­ства обширных территорий.

15. Населенные пункты, промышленные, сельскохозяйственные и социально-культурные объекты

На космических фотоснимках возможно дешифрировать как крупные населенные пункты, поселки городского типа, так и сельские населенные пункты с квартальной или рядовой застройкой.

Изображения названных населенных пунктов на фотоснимках отличаются рядами четких светлых линий проездов и улиц, разделяющих застроенную часть на правильные геометрические фигуры. При увеличении 4? и более в изображении на снимках кварталов и рядов могут быть различимы отдельные постройки, имеющие прямоугольную форму, подчеркиваемую тенями.

Населенные пункты сельского типа с бессистемной застройкой в основном дешифрируют по общему контуру. Светлые пятна, соответствующие постройкам, и темные пятна крон деревьев создают характерную зернистую структуру их изображения. На этом фоне в виде светлых линий выделяют проезды.

При дешифрировании отдельно расположенных дворов возможно выделение строении, не скрытых кронами деревьев.

Наличие стоянок и кочевий определяют по косвенным признакам - белесым пятнам вытоптанной поверхности и пучкам грунтовых дорог. При просмотре фотоснимков с увеличением изображения кочевий и стоянок могут быть выделены отдельные строения.

Дешифрирование по космическим снимкам населенных пунктов, промышленных и сельскохозяйственных объектов производят стереоскопически с увеличением до 4 - 5?. Наиболее удобны для этих целей черно-белые фотоснимки, границы объектов на которых резче, чем на цветных и спектрозональных.

При дешифрировании населенных пунктов используют крупномасштабные карты, планы населенных пунктов, справочники административно-территориального деления, разносезонные космоснимки, аэрофотоснимки прошлых лет.

Выделяющиеся городские промышленные и хозяйственные постройки дешифрируют по светлому тону крыш, форме, теням.

Заводы и фабрики распознают, как правило, по характерной планировке и структуре, отличной от структуры жилой части населенных пунктов.

Заводские и фабричные трубы на фотоснимках часто демаскируются шлейфом дыма, который более резок у горловины трубы и расплывчат с удалением от нее.

Вышки-ретрансляторы в редких случаях дешифрируют по длинной тени на светлом фоне, например, песков или степи.

Взлетно-посадочные полосы аэродромов дешифрируют по правильной прямоугольной форме и светлому тону покрытия (грунтовые или бетонные). Аэродромные постройки располагаются рядом с полосой и распознаются по форме, тону и теням.

Постоянные загоны для скота на космоснимках дешифрируют по квадратной, прямоугольной или круглой форме и темно-серому тону вытоптанной скотом земли. В изображении кошар рядом или внутри их контура распознают крыши навесов, крытые загоны, пристройки.

Кладбища, как правило, на снимках без картматериала не распознаются. При наличии древесной растительности они демаскируются ею. Кроме того, кладбища обычно располагаются на возвышенных местах.

Положение опор и столбов линий электропередач на снимках определяют только по невспаханным вокруг них участкам. Изображаются они темными линзообразными пятнами, располагающимися через равные промежутки. Чаще всего на космоснимках распознаются опоры электролиний, пересекающих угодья.

Подземные трубопроводы на космоснимках изображаются светлыми линиями - следами засыпанных траншей с трубами. Внешне трубопроводы похожи на дороги, но в отличие от последних, для них характерны резкие, иногда отходящие под прямым углом ответвления, значительные по длине спрямленные участки и меньшая четкость линий. При дешифрировании следует использовать крупномасштабные карты и ведомственные материалы.

Недешифрируемые промышленные, культурные и сельскохозяйственные объекты (нефтяные вышки, опоры, радиомачты, водонапорные башни, трансформаторные будки, кладбища и т.д.) переносят с крупномасштабных карт, планов или наносят при полевом обследовании.

Для лучшего выделения отдельных малых по размерам и труднодешифрирующихся объектов (построек в населенных пунктах, отдельных деталей объектов и т.д.) целесообразно использовать выборочно (увеличенные до 4х и более) фрагменты исходных снимков.

17. За последние два-три десятилетия человечество все более пристальное внимание стало обращать на водную оболочку нашей планеты − Мировой океан. Причин этому много, и, по-видимому, одной из главных из них является настоятельная необходимость лучше познать сам океан, изучить происходящие в его глубинах и на поверхности процессы, подсчитать запасы минеральных и пищевых ресурсов и выяснить, как эффективнее использовать его в качестве транспортной магистрали. Сейчас, когда многие страны испытывают все более острый дефицит пищевого белка, когда истощаются ресурсы суши, когда на суше уже выработаны многие месторождения нефти и других полезных ископаемых, человечество возлагает все большие надежды на океан, на его богатства.

Программы исследования Мирового океана во всех развитых странах расширяются стремительными темпами. Просторы Мирового океана непрерывно бороздят научно-исследовательские суда (НИС) нескольких десятков стран. Только в нашей стране несколько сот больших и малых НИС участвуют в программах исследования океана. С помощью НИС за 200 лет, прошедших с начала научных исследований в Мировом океане, обследованы все, даже самые отдаленные его уголки, и, казалось бы, океанологи могут быть довольны сложившейся ситуацией. Но, к сожалению, это пока не совсем так.

Даже такие большие флотилии НИС уже не могут удовлетворить современных потребностей науки. Дело в том, что площадь, которую занимает на земном шаре Мировой океан, огромна − около трех четвертей поверхности нашей планеты. Его площадь превышает 360 млн. км2, а за один рейс НИС длительностью несколько месяцев можно обследовать только весьма незначительную ее часть. В глобальном же масштабе любой НИС за конкретный небольшой отрезок времени проводит измерения только в одной точке. И если, даже используя несколько НИС, можно получить на какой-то обширной акватории десятки таких «точек», то «состыковать» их данные, полученные зачастую в разное время, бывает порой весьма затруднительно.

По предварительным оценкам, информативность спутниковых систем исследования Земли такова, что она в ряде случаев намного выше традиционных контактных методов. Определение, например, температуры поверхности Мирового океана с использованием только одного океанологического ИСЗ эквивалентно синхронным измерениям на 20 000 НИС. Как показали уже первые эксперименты, наблюдения Мирового океана из космоса с помощью ИСЗ и ОКС имеют ряд принципиальных особенностей, делающих их весьма привлекательными для всех ученых, занятых исследованием океана.

ИССЛЕДОВАНИЯ ОКЕАНА ИЗ КОСМОСА В ВИДИМОМ И БЛИЖНЕМ ИНФРАКРАСНОМ ДИАПАЗОНАХ

Простейшим, но одним из наиболее информативных методов исследования Мирового океана из космоса в видимом диапазоне спектра, не требующим, по существу, никакого оборудования, является метод визуальных наблюдений с борта космического корабля или пилотируемой орбитальной станции. Результаты исследований при этом могут быть перенесены на специально подготовленные планшеты или просто зарисованы. В некоторых случаях наблюдаемые космонавтами явления могут быть сфотографированы с помощью фотоаппаратов и, таким образом, строго задокументированы.При наблюдении Мирового океана из космоса особенно хорошо заметны большие изменения цветового тона океана в океанических фронтальных зонах − там, где соприкасаются водные массы разной степени насыщенности красящими взвесями, на границах крупных течений, на мелководье. Так, например, теплые воды тропиков бедны жизнью и имеют насыщенный сине-зеленый цвет, а холодные воды умеренных широт имеют ярко выраженный зеленый оттенок, обусловленный высокой концентрацией различных микроводорослей, и поэтому зоны смешения этих вод отчетливо заметны.

Одним из наиболее отработанных методов исследования поверхности Земли из космоса является космическое фотографирование. Специально сконструированные для работы в космосе фотоаппараты устанавливают на борту автоматических ИСЗ и пилотируемых ОКС, и к настоящему времени уже получены сотни тысяч фотографий поверхности Земли, в том числе и фотографий океана.

Даже обычная черно-белая, а тем более цветная фотография, может содержать в себе много океанологической информации. Практически на космической фотографии океана может быть запечатлено многое из того, что может увидеть глаз космонавта, за исключением самых малоконтрастных объектов. С другой стороны, информационные возможности современной фотографии в ряде случаев шире возможностей человеческого зрения, и с помощью специальных видов фотографии можно зарегистрировать то, что не видно невооруженным глазом.

При спектрозональной съемке с использованием многослойных фотоматериалов применяются принципы обычной цветной фотографии, но спектральная чувствительность слоев выбирается такой, чтобы лучше выявить объекты, интересующие ученых. Для съемки Мирового океана из космоса один из слоев фотопленки можно сделать чувствительным к лучам ближнего инфракрасного диапазона с длинами волн до 1 мкм. В результате можно решить ряд интересных задач, которые недоступны для визуальных или обычных фотографических методов.

В первую очередь к ним относятся, например, задачи по обнаружению и исследованию нефтяных загрязнений Мирового океана и по оценке его биопродуктивности. В ближнем инфракрасном диапазоне чистая вода полностью поглощает падающий на нее свет, а загрязненная вода хоть и немного, но его отражает. Аналогично влияет на отражение воды в этом диапазоне и содержание в воде водорослей и других взвесей. Поэтому пятна нефтяных загрязнений Мирового океана и его районы с высоким содержанием различных примесей проявляются на спектрозональных снимках (например, на отечественных пленках типа СН-6, СН-8) в виде характерных розовых пятен.

Съемка в коротковолновом диапазоне (0,5 − 0,6 мкм), где поглощение света в океанской воде минимально, позволяет наилучшим образом решать задачу изучения подводного рельефа и биопродуктивности вод, а съемка в длинноволновых диапазонах (0,7 − 0,8 и 0,8 − 1,1 мкм) − более отчетливо выделять поверхностные эффекты. Наконец, совместная обработка данных коротковолновых и длинноволновых диапазонов способствует эффективному обнаружению поверхности океана, загрязненной нефтепродуктами.

ИССЛЕДОВАНИЯ ОКЕАНА ИЗ КОСМОСА В ТЕПЛОВОМ ИНФРАКРАСНОМ ДИАПАЗОНЕ СПЕКТРА

В тепловом инфракрасном диапазоне спектра имеется два «окна прозрачности» атмосферы − в интервалах длин волн 3 − 5 и 8 − 13 мкм, где также можно проводить космические исследования Мирового океана. В первом из этих «окон» собственное тепловое излучение океана соизмеримо по интенсивности с отраженным солнечным, поэтому измерения температуры океана должны производиться только на теневой стороне орбиты. Во втором «окне» отраженная солнечная радиация практически отсутствует, и Тепловые измерения не зависят от условий освещенности поверхности Земли Солнцем.

Прозрачность атмосферы в этих «окнах» довольно высока, но при точных температурных измерениях требуется учитывать и поглощение излучения атмосферой Земли. Для точного определения передаточной функции атмосферы необходимо знать вертикальные профили (распределение с высотой) температуры и влажности воздуха, а также вертикальное распределение и оптические характеристики аэрозоля (облачности). Точная оценка этих величин возможна только с привлечением дополнительных данных зондирования атмосферы в видимом, ближнем инфракрасном и микроволновом диапазонах спектра. Для приближенных расчетов температуры подстилающей поверхности можно обойтись и простыми оценками атмосферных помех.

Набор гидрофизических параметров, определяемых при зондировании Мирового океана из космоса в этой области спектра, весьма ограничен, но зато среди них находится один параметр, представляющий большое практическое значение, − температура поверхностного слоя океана.

Точное знание о распределении этой температуры позволяет определять границы океанских течений, положение фронтальных зон, следить за перемещениями океанических мезомасштабных вихрей, находить районы повышенной биопродуктивности, оценивать взаимодействие океана и атмосферы и решать ряд других важных задач.

Использование инфракрасной аппаратуры, установленной на различных ИСЗ, способствовало получению ряда важных для океанологии результатов. В 1971 − 1973 гг. американскими специалистами была исследована динамика течения Гольфстрим на основании данных радиометров ИСЗ «НОАА». На многих полученных за это время инфракрасных изображениях Атлантического океана хорошо видны границы этого течения, изгибы его оси (меандры), вихри и другие характерные образования. Результаты наблюдений за западной частью Саргассова моря показали, что вихри в этом районе образуются у мыса Гаттерас и перемещаются в юго-западном направлении со средней скоростью около 1,5 км в сутки. Выяснилось, что вихри поглощаются Гольфстримом в районе полуострова Флорида, а среднее время жизни вихрей − около двух лет.

РАДИОФИЗИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ОКЕАНА ИЗ КОСМОСА

Радиофизические методы исследования Мирового океана из космоса, включая и исследования атмосферы над океаном, проводятся в микроволновом или, иначе говоря, в сверхвысокочастотном (СВЧ) диапазоне спектра на радиоволнах с длиной от нескольких миллиметров до нескольких дециметров. Формирование собственного теплового излучения океана или отраженного его поверхностью определяется в радиодиапазоне обширным комплексом гидрофизических параметров, что позволяет в ряде случаев получать информацию, которую трудно или просто невозможно добыть при зондировании океана в оптическом диапазоне спектра.

Можно определить из космоса границы ледяных полей, толщину плавающих льдов, их сплоченность, возраст и направление дрейфа. Радиоизлучение ледяных покровов океана имеет свои отличительные характеристики, это и позволяет решать перечисленные задачи.Дистанционные измерения в СВЧ-диапазоне из космоса могут быть использованы и для определения вариаций солености воды в Мировом океане. Для решения этой задачи наиболее подходит длинноволновый диапазон с длинами волн 20 − 30 см. На более коротких длинах волн эффект солености, т. е. соответствующее изменение радиояркостной температуры поверхности, пренебрежимо мал, а на более длинных волнах сказывается влияние шумов от поглощения радиоизлучения океана в ионосфере и помех от активных радиолокаторов.

18. Правильное картографическое изображение гидрографической сети — рек, озер и водохранилищ имеет большое научное и практическое значение. Водные

объекты являются существенными элементами содержания большинства

географических карт и во многом определяют их «лицо». Прежде всего это

относится к топографической карте — главной карте государства.

Вода — природный ресурс, без которого невозможна жизнь человека на земле.

Водные объекты, показанные на карте, служат надежным ориентиром для экипажа

воздушного судна, геолога, жителя малонаселенного района. Знание

пространственного размещения, качественных и количественных характеристик

гидрографической сети необходимо при проектировании, строительстве и

эксплуатации социально-промышленных. объектов, организации мониторинга

природной среды, проведении специальных полевых, производственных и научных

изысканий. Наконец, речная и озерная сеть являются своеобразным «каркасом»

при составлении многих тематических карт. Она выступает здесь как важный

элемент топографической основы.

Многие особенности характера и гидрологического режима водных объектов

находят непосредственное отображение на топографических картах. К таким

показателям относятся:. конфигурация рек, озер и водохранилищ, отметки

уреза воды,. ширина, глубина и скорость течения рек, ряд других

количественных и качественных характеристик. Чем полнее показана

гидрографическая сеть на карте, тем выше ее качество. При этом важно, чтобы

карта отражала основные, типичные черты режима рек и других водных

объектов. Это повышает ее географическую достоверность. Для обогащения

содержания карт необходимо также отображение на них различных динамических

состояний гидрографической сети, например, разливов рек, плановых

перемещений русел, изменения во времени конфигурации озер и водохранилищ.

Основной источник гидрологической информации при картографировании

территории - аэрокосмические снимки. Поэтому знание дешифровочных признаков

вод имеет решающее значение при создании карт.

Водная поверхность при пассивном способе дистанционной съемки почти

полностью поглощает световой поток, поэтому на фотоизображении, полученном

на панхроматическом материале в видимой зоне спектра (0,4—0,8 мкм), она

бывает в целом темная и ровная. Однако величина возвращаемого падающего на

воду потока энергии, т. е. отражающая способ-кость водной поверхности,

зависит от многих факторов: угла 'наклона солнечных лучей, глубины водного

объекта, характера грунта и водной растительности, твердого стока (речной

мути) и др. Поэтому на черно-белых снимках тональность фотоизображения

меняется, варьируя в очень широких пределах. Более плотный тон изображения

(до черного) имеет глубокая и чистая вода, более светлый (до белого)-мелкая

и загрязненная. На цветных снимках, в том числе спектрозональных, эти

различия цветовые. В большинстве случаев указанные тоновые и цветовые

вариации водной поверхности на снимке локальны и сравнительно легко

распознаваемы, так как структура любой «неводной» поверхности

характеризуется значительно более мозаичным рисунком фотоизображения.

Поверхностная гидрографическая сеть (реки, озера, водохранилища) имеет

специфическую линейную и площадную конструкцию. Поэтому при дешифрировании

водных объектов используются в основном геометрические, а не спектральные

или текстурные признаки.

Дешифрирование вод на аэрокосмических фотоснимках

Гидрологический анализ аэрокосмических снимков предполагает знание не

только прямых (видимых) признаков дешифрирования, но и учет существующих в

природных комплексах взаимосвязей и взаимозависимостей, как на

региональном, так и на глобальном уровнях.

Распознавание открытых водных поверхностей, снега и льда на материалах

аэрокосмической съемки производят в основном по прямым признакам

дешифрирования. Снимки, полученные в видимой области электромагнитного

спектра, весьма информативны для дешифрирования речной и озерной сети,

заснеженности территории, ледовой обстановки, что объясняется значительной

вариацией спектральных коэффициентов яркости указанных объектов — от 0,1

для чистых и глубоких водных масс в спокойном состоянии до 0,9 для

свежевыпавшего снега. Главными дешифровочными признаками поверхностных вод

являются: ровный фототон и специфическая монотонная или выразительная

структура изображения воды, снега и льда; извилистость непрерывно линейно

вытянутого рисунка рек; овальная форма озер и приуроченность водотоков и

водоемов к пониженным элементам рельефа.

По темному фототону и вытянутой форме уверенно распознаются реки шириной

до 0,05—0,07 мм в масштабе снимка, что соответствует его разрешающей

способности 10/15 линий/мм. Меньше указанного предела реку на снимке обычно

не видно. При этом большое значение имеют факторы, обусловливающие резкость

и градационную характеристику фотографического материала: внешние условия

съемки, структура эмульсионного слоя и режим фотографической обработки, от

которых во многом зависит информационная емкость снимка. Как показали

исследования, проведенные в ЦНИИГАиК, дешифрируемость цветных снимков на

15—30% выше соответствующего показателя черно-белых панхроматических

изображений.

Таким образом, на наиболее распространенных среднемасштабных (1:200000) и

мелкомасштабных (1:1000000) космических снимках по прямым признакам надежно

распознаются относительно крупные реки. Озера дешифрируются, когда

становится различимой их форма. Но при большом скоплении озер иногда

удается опознать даже очень мелкие из них, которые изображаются на снимке в

виде небольших точек. Поэтому при дешифрировании поверхностных вод

косвенные признаки имеют особое значение.

Если прямые признаки дешифрирования на разномасштабных снимках относительно

стабильны в любых ландшафтах, то косвенные признаки следует отнести к

категории мобильных, потому что они способны варьировать в очень широких

пределах при изменении масштаба съемки, а также в значительной степени

зависеть от природных условий. Так, фототон водной поверхности и

конфигурацию рек, каналов, озер и водохранилищ можно считать одинаковыми

как в лесной, так и в степной или тундровой зонах. Однако увлажненные выше

фонового уровня территории индицируются в лесной зоне по угнетенной

растительности, а в степной, наоборот, по буйной растительности. Примеры

такого рода очень многочисленны, так как косвенные (ландшафтные) признаки

могут быть весьма «тонкими» и иметь локальный характер. Рассмотрим основные

признаки дешифрирования поверхностных вод на конкретном материале.

Спутниковые съемки содержат обширную информацию о снежном покрове,

которая необходима для оценки влагозапасов, объема и режима поступления

талой воды в речную сеть. При использовании многократных съемок в видимом

(0,4—0,8 мкм), ближнем инфракрасном (ИК) (0,7—1,3 мкм) и тепловом ИК (8—12

мкм) спектральных диапазонах можно определять степень заснеженности

водосборов, высотное положение заснеженных участков, продолжительность

залегания:

снега по высотным поясам, его глубину и плотность. На космических снимках

четко фиксируется площадь тающего снега. На белом фоне снежного покрова

уверенно дешифрируются верхние звенья речной сети, так как обильно

пропитанный водой снег по тальевгам выделяется более темными узкими

полосами. После схода снега эту ин формацию об истоках получить уже

невозможно.

Особую сложность при гидрологическом дешифрировании дистанционной

информации представляет процесс распознавания малых рек. Например, в

залесенных районах кроны деревьев могут полностью скрывать русла шириной до

5—6 м, в связи с чем их выявление нередко затруднено даже на очень

крупномасштабных (1:2000 — 1:6000) снимках. Однако во многих случаях при

определенных условиях съемки и состоянии ландшафта можно получить

удовлетворительные результаты дешифрирования малых рек даже на

мелкомасштабных космических фотоснимках.

Широко используются косвенные признаки дешифрирования малых рек в освоенных

сельскохозяйственных районах. Надежным индикатором рек являются пруды.

Четко выделяются долины водотоков, оконтуренные участками пашен.

19. Геоморфологическое дешифрирование

При дешифрировании мелкомасштабных снимков геоморфо­логическое картографирование и структурно-геоморфологиче­ский анализ рассматриваются применительно не к единичным формам рельефа, а к их площадной совокупности. Выявление общих закономерностей в их расположении, геоморфологиче­ские аномалии позволяют установить морфоструктурные осо­бенности рельефа изучаемого района, так как специфика морфоскульптуры в большинстве случаев определяется содержа­нием морфоструктуры. Решая подобные задачи с учетом особенностей космических фотоснимков, проводят следующие геоморфологические исследования: геоморфологическое карто­графирование в масштабе 1:1000000 и мельче; ревизию имею­щихся обзорных геоморфологических карт; структурно-геомор­фологический анализ, изучение рельефообразующих процессов. Геоморфологическое дешифрирование космических фото­снимков представляет большой методологический интерес, так как

непосредственно по результатам орбитальной съемки можно получать обзорные геоморфологические карты, не тратя вре­мени на обычные операции по уменьшению масштаба и гене­рализации более детальных карт.

На космических снимках рельеф отображается достаточно четко только для превышений в десятки и даже сотни метров, поэтому для его изучения используются различ­ные индикаторы, главным из которых является почвенно-растительный покров.

Можно выделить несколько видов рельефа встречаемых на снимках :

Флювиальный рельеф — характеризуется на снимках видимого диапазона извилистыми полосами более темного тона, чем окружающие их пустыни и степи в аридных районах ( Аридным называют районы где сухой климат с высокими температурами воздуха, испытывающими большие суточные колебания, и малым количеством атмосферных осадков (100—150 мм/год) или полным их отсутствием).

В гумидных районах( это районы где тип климата с избыточным увлажнением, при котором количество атмосферных осадков больше, чем может испариться и просочиться в почвогрунты. Это формирует обильный поверхностный сток ручьев и рек, что способствует развитию эразионных форм рельефа, густой гидрографической сети и процветанию влаголюбивых форм растительности) сеть речных долин хорошо отображается на снимках, благодаря интразональной пойменной растительности: луговой и лесной в сухостепной зоне, болотной — в лесной. Это приводит к изображению долин темным тоном. В горных за­лесенных районах, наоборот, долины с незадернованными галечниковыми поймами изображаются светлым тоном на фоне изо­бражения лесной или луговой растительности темного тона.

Эоловый рельеф характеризуется рисунком изображе­ния форм рельефа в зависимости от направления ветрового потока. На космических снимках находит свое отражение эоло­вый рельеф не только открытых, но и закрытых районов. Хо­рошо просматриваются эоловые формы: дюны, гряды, простые и комплексные дюнные цепи, бугристые пески и т. д.

Кроме рельефообразующей деятельности ветра на снимках из космоса видны пылепесчаные потоки, особенно в прибреж­ных районах при переходе от поверхности суши к акватории.

Карстово-суффозионный рельеф распознается при оптимальных условиях съемки и дешифрировании снимков с большим увеличением. Формы рельефа в виде суффозионно-просадочных ложбин и западин, с которыми связана комплекс­ность почвенного покрова, а также различное состояние посевов сельскохозяйственных культур хорошо отображаются на сним­ках.

Гравитационные формы рельефа просматрива­ются по снимкам горных территорий, где видны обвально-осыпные склоны, делювиальные шлейфы, а на наиболее крупно­масштабных космических снимках отображаются и отвально-осыпные конусы выноса.

Ледниковые формы рельефа просматриваются в виде троговых до­лин (долина в ледниковой или древнеледниковой области с корытообразным (U-образным) поперечным профилем, широким дном и крутыми вогнутыми бортами, которые связаны с выпахивающей деятельностью ледников)

Рельеф берегов хорошо отображается на космических снимках, где выделяются абразионные берега ( берега которые формируются преимущественно волновыми процессами) характеризую­щиеся резкостью береговых линий, и аккумулятивные берега с их плавными формами. Светлым тоном выделяются узкие полосы песчаных пляжей и кос, хорошо видны вытянутые вдоль берегов лагуны, отчлененные барами или косами.

20 Дешифрирование снимков - один из методов изучения местности по её изображению, полученному посредством аэросъёмки. Заключается в выявлении и распознавании заснятых объектов, установлении их качественных и количественных характеристик, а также регистрации результатов в графической (условными знаками), цифровой и текстовой формах.

При дешифрировании космических снимков используются материалы, полученные с космических спутников, с пилотируемых космических кораблей и автоматических станций на высотах от 150 до 1000 км с околоземных орбит и на значительно более удаленных расстояниях с космических кораблей и аппаратов, предназначенных для изучения других планет, например “Зонд”, “Аполлон” и др.

Вследствие разнообразия информации, которую содержат космические снимки, применяется специализированное дешифрирование: океанографическое, гидрологическое, географическое, гляциологическое и др. Д. к. с. производится визуально по контактным и увеличенным снимкам и инструментальным способом. В последнем случае используются как простые стереоскопы, так и универсальные стереофотограмметрические приборы. Признаки, используемые при Д. к. с., в основном те же, что и при дешифрировании аэрофотоснимков.

Гляциология - наука о путях образования льда, его эволюции и разнообразии. О формах нахождения льда на земной поверхности (ледники, снежный покров, ледяные пещеры и др.), подземных льдах, плавучих льдах (айсберги), их строении, составе, физических свойствах, происхождении и развитии, геологической и геоморфологической деятельности, географическом распространении.

Как самостоятельная область знания гляциология сформировалась к концу XVIII -- началу XIX вв.

Гляциологичекое дешифрирование занимается исследованием динамических процессов в гляциосфере, то есть изменением количества льдов на Земле, а также их распределением по её поверхности.

Необходимость изучения

Существуя многие миллионы лет, ледники активно влияют на природу планеты. Они охлаждают климат, воздействуют на теплообмен, во время таяния изменяют уровень Мирового океана, продвигаясь, «вспахивают» земной рельеф, полярные ледяные шапки способствуют более контрастному проявлению широтной и высотной зональности. В настоящее время стало обычным различные природные процессы на Земле рассматривать как работу своеобразной машины: атмосфера -- океан -- суша -- ледники.

В научном мире продолжаются споры о том, в какую сторону происходят изменения климата. Ледяные потоки Альп и Кавказа, спускаясь все ниже и ниже, заставили крестьян покидать обжитые горные долины, из-за ухудшения погодных условий уменьшилось население Исландии. Примеры естественной цикличности климата можно продолжать долго. Вопрос не только академический, он затрагивает все стороны жизни на планете.

Предсказания противоречивы. На естественные изменения климата накладываются последствия хозяйственной деятельности человека. В результате сжигания топлива, вырубания лесов накапливается углекислый газ. Он создает тепличный эффект: солнечные лучи пропускает, но удерживает тепло у земли. Промышленная пыль действует обратным образом. Солнечная радиация отражается, а тепло у земли не сохраняется. Современные методы не позволяют точно оценить последствия этих факторов, приблизительны наши знания и о климатическом прошлом. Но многие явления свидетельствуют о медленном потеплении, в частности отступание ледников по всей планете, хотя и не синхронное, и не очень быстрое.

Понять сложный механизм климата нельзя без учета снежно-ледникового покрова и океана. Их взаимодействие отлаживалось на протяжении долгого периода. Чтобы обнаружить «сбои», нужна всеобъемлющая система наблюдений за природной средой. Составной частью ее должен быть учет всех ледниковых масс на планете, слежение за их колебаниями на фоне изменений климата. Ледники как индикатор климата показательны еще и тем, что они несколько запаздывают в своей реакции. «Ледниковая» память отражает более устойчивую картину.

Значение космических снимков

В подготовке важной гляциологической информации не обошлось без участия космонавтов. Как они ни заняты были во время орбитального полета, но нашли время для оценки снежно-ледовых ресурсов планеты. Дополнения к аэрофотосъемке являются очень существенными: ведь фотоаппаратами захватывается полоса намного уже, чем при визуальном наблюдении с многосоткилометровой высоты. Космические снимки -- это своеобразная оптическая генерализация, картографическая операция, над которой трудятся специалисты, здесь достигается естественным образом.

Изучение Земли из космоса началось, наверное, с запуска метеорологических спутников в 1962 году. Через пять лет такие аппараты под названием «Метеор» появились на орбитах. Вместе с наземными комплексами они составили успешно действующую систему. Космическая съемка воздушных потоков позволила с большей достоверностью, чем раньше, прогнозировать погодные условия на планете.

Не первый год идет изучение Земли с пилотируемых космических кораблей. Космонавты фотографируют горы и долины, ледниковые и речные бассейны, заснеженные равнины и океанические акватории. А космические снимки облегчают работу многих специалистов.

Обрабатывая космические снимки, получают ценную информацию о ледниках Земли. С помощью многозональной съемки с удивительной точностью определяют толщину льда в горах и приполярных районах, запасы пресной воды. Сейчас спутники используют для слежения за краем ледникового антарктического покрова и за состоянием покровных и горных ледников, они дают информацию о дрейфе и «отеле» айсбергов, как ученые называют откалывание этих ледяных глыб от основного массива. В ближайшем будущем предполагается запустить европейский спутник с полярной орбитой. С полным правом его можно будет назвать полярно-гляциологической космической лабораторией.

Но космическому «сверх зрению» предшествует серьезная подготовка. Космонавты проходят консультации в Государственном научно-исследовательском производственном центре «Природа», пристально вглядываются в Землю с самолета, встречаются со специалистами-заказчиками: геологами, океанологами, строителями, гляциологами.

Особенно детально пришлось изучить космонавтам горы Памира. Из-за исключительной прозрачности атмосферы наиболее отчетливо видны из космоса высокие горы. Поэтому их визуальное наблюдение и дает ценную информацию. Недаром отдельные космические программы именуются по названиям крупных горных систем и вершин -- «Памир», «Эльбрус».

Памир стал исследовательским полигоном космической гляциологии. Здесь представлены все глетчеры, которые встречаются в горных странах. На нем отрабатываются приемы дешифрирования, совершенствуются дистанционные методы изучения снежного покрова и ледников, ведется слежение за состоянием десятков тысяч ледников, которые орошают засушливые поля Средней Азии.

Сейчас организуется наземно-авиакосмическая служба наблюдений за природной средой. Она будет также собирать информацию, и давать прогнозы о снеге и льде, и в особенности о стихийно-разрушительных явлениях в горах -- селях, лавинах, пульсирующих ледниках. Уже сейчас благодаря космическим исследованиям наземным специалистам удалось выявить только на Памире около 100 до того неизвестных ледниковых тел, обнаружить несколько месторождений полезных ископаемых.

Космонавты орбитальной станции «Салют-6» в течение четырех экспедиций накопили обширный материал для этой работы. Подвижки ледников теперь нетрудно обнаружить на космических картах по грядам морен, изогнутых в виде петель, и по растеканию льда на выходе его из ущелий в долины. Округлые же формы говорят об относительно спокойном их состоянии.

По космическим данным уже сейчас зафиксировано и изучено около 30 пульсирующих ледников Памира. За предыдущие годы полевыми обследованиями удалось обнаружить не меньше десятка подобных объектов. Пульсирующие--это вздыбившиеся ледники. Красивое зрелище, но и опасное! О нависшей угрозе могут предупреждать космонавты.

Многие из пульсирующих ледников расположены в долине реки Вахш. Это тревожит проектировщиков, ведь здесь кроме действующей Нурекской и строящейся Рогунской ГЭС планируются другие электростанции и сельскохозяйственное освоение земель. А опорожнение озер после резких сдвигов ледников вызывает катастрофические паводки. Такое стихийное бедствие вызвал ледник Медвежий в 1973 году. Высокая волна снесла все мосты по реке Ванч. Но благодаря своевременному прогнозу гляциологов никто не пострадал, и материальный ущерб был незначительный.

Ледник Дидаль в 1974 году вел себя по-другому. Во время его продвижения откололась часть языка и разрушила автомобильную дорогу и мост. Ледяные баррикады осложнили транспортное сообщение.

Большая часть космической информации о ледниках и снежном покрове обрабатывается в Государственном научно-исследовательском производственном центре «Природа», затем используется в гляциологических разработках, на ее основании даются рекомендации народнохозяйственным организациям. Взгляд из космоса помогает завершить классификацию пульсирующих ледников и составить их каталог. По сбору космической информации для Атласа снежно-ледовых ресурсов мира создана специальная группа. Это не только помогает уточнить контуры и размеры ледников, но и облегчает составление карт их колебаний (пульсации входят в их число!), дает возможности отображать некоторые сведения о снежно-ледовом режиме в глобальном масштабе.

Космические наблюдения помогут и в оценке природного режима для трудных альпинистско - туристских маршрутов. Необходимость этого хорошо понимают космонавты. Многие из них и сами предпочитают проверку своих сил в экстремальных условиях гор.

Да и по внешнему виду многое роднит покорителей высоких широт, горных вершин и космического пространства. Костюмы из прорезиненного блестящего перкаля и морозоветрозащитные маски с электрическим подогревом напоминают скафандр. Не зря, видно, полярные районы и высокогорье часто называют «земным космосом».

Связи устанавливаются нерасторжимые. На околополярные орбиты высотой 800--1000 километров выводятся спутники-спасатели. Через аварийные радиобуи они будут принимать сигналы от терпящих бедствие в море, горах, других отдаленных районах. Такие буи устанавливаются на судах, самолетах, пригодятся они геологам, туристам, альпинистам. Сигнал бедствия поступает на спутник, а с него на наземные пункты приема. Национальные координационные центры передают информацию в поисково-спасательную службу. Эта программа «космической помощи» осуществляется спутниками Советского Союза и США.

Очевидно, изучение земных ледников позволит подойти к разгадке ледников Марса, Сатурна, Нептуна и других планет. Из космоса уже обнаружена вечная мерзлота на Марсе, ледники - «лепестки», вытекающие из кратеров некоторых планет от метеоритных ударов. Космический лед -- явление очень распространенное, ведь холод там достигает температуры ниже -- 200° С. Многие тайны ждут здесь своих исследователей.

Рекреационное значение данного дешифрирования

Нынешним туристам нужны карты с широкой информационной нагрузкой. Рекреационная часть Атласа снежно-ледовых ресурсов мира информирует о ледяных маршрутах, рассчитанных на различный вкус и подготовленность. Здесь показаны районы альпинистские высших категорий сложности, альпинистские, горнотуристские, прогулочно-спортивные, оздоровительные.

Районы характеризуются высотой над уровнем моря, оледенением, ландшафтами, транспортной и пешеходной доступностью. Например, Северо-Западный Памир (хребты Академии Наук и Петра Первого, пики Коммунизма, Корженевской, Революции и другие) представляет собой, используя научную терминологию, «район высшей категории сложности альпинистско-горнотуристского типа рекреационного освоения». Высоты 5000--6000 метров, горная болезнь проявляется в значительной степени, отдельные вершины поднимаются до 7000 метров. Сплошной покров фирновых полей изредка прорывается скальными обнажениями, огромные сложнодолинные и долинные ледники протянулись на многие километры. Район охватывает главным образом снежно-ледниковую зону, здесь много живописных панорам. Но горы затрудняют доступ к этим местам.

На картах более крупного масштаба показываются изолинии высот горной болезни, типы ледников, характер поверхности, перевалы, морены, трещины, что важно для прохождения, высота снежного покрова, период залегания, даются физиологические оценки климату.

Однако сейчас не только туристам в горах угрожают лавины, обвалы, обморожения, горная болезнь, опасные атмосферные явления, но и природа испытывает неблагоприятное влияние людей. На картах даны заповедные места и охраняемые участки, памятники природы, требующие ограниченного посещения, территории, где воспрещается распашка склонов, выпас скота, строительство капитальных сооружений.

Особенно природоохранные мероприятия необходимы в местах, предназначенных для горнолыжных спусков. Дерновый покров на таких склонах испытывает переуплотнение, под давлением тракторов и скреперов, а также при скольжении лыж задыхаются и сгнивают травы. Еще не завершены исследования допустимых нагрузок на горные склоны при различных видах рекреации. Но природа не ждет. И ограничения посетителей в зонах массового отдыха уже необходимы сейчас.

Горный туризм, как говорил Карел Чапек, заключается главным образом в выяснении, какого туристического домика мы еще не посещали. Ирония понятна. Особенно во время прогулки в хорошую погоду. И все-таки горы есть горы. Слишком много неприятностей они подчас доставляют, чтобы не думать о безопасности и той же крыше над головой. Не зря укрытия именуют здесь «приютами». Рекреационные карты несут информацию об этих приютах, домиках лесника, шале, турбазах, альплагерях с указанием времени работы в году.

Показываются тропы, пешеходные и водные пути. Альпинистские и горнотуристские маршруты разделяются по трудности. Для отдельных территорий дополнительно отмечаются вьючные тропы, а также участки на маршрутах, проходимые лишь в связке, места, удобные для устройства временных лагерей, где можно разбить палатку, достать дрова. По условным обозначениям на карте можно прочитать расположение канатных и буксировочных дорог и фуникулеров, горнолыжных трасс.

Создаваемые рекреационные карты освещают, таким образом, природные условия гор с точки зрения различных видов рекреационного освоения.

Эти карты могут быть использованы спортсменами (альпинистами, туристами, горнолыжниками), а также людьми, приезжающими отдыхать в горы. Они полезны и при строительстве различных сооружений для отдыха и спорта. Очевидно, такие карты привлекут внимание и специалистов, связанных с изучением и освоением снежно-ледникового пояса гор.

Заключение

Гляциологичекое дешифрирование является одной из вашнейших научных дисциплин, необходимо для изучения, поскольку толщи льда, расположенные как на поверхности Земли, так и в её недрах, оказывают огромное влияние на хозяйственную деятельность человека. Космические снимки - это необходимое дополнение к аэрофотоматериалам. На космических снимках происходит генерализация и уменьшение детальности изображения объектов, интеграция отдельных черт строения в крупные системы, видимые на космических снимках, но не улавливаемые на аэрофотоснимках. Уникальной особенностью космических снимков является возможность охвата всего явления в целом, что позволяет производить обобщение гляциологических данных на объективной основе. Дальнейшее развитие дешифрирования космических снимков для целей гляциологии предусматривает комплексный подход, основанный на связях явлений и процессов, происходящих в атмосфере, гидросфере, литосфере.

21. Дешифрирование растительного покрова и грунтов. При дешифрировании растительного покрова необходимо прежде всего установить основные жизненные формы растений и границы их распространения (контуры).

• Травянистая растительность - дешифрируется по тону, цвету изображения и рисунку, образуемому отдельными сообществами. Косвенные признаки: приуроченность к определенным условиям в каждой широтной зоне. Рубежами, разграничивающими объекты, могут быть русла рек, береговая линия озер, морей, обрывы, уступы (бровки), дорожная сеть, просеки в лесу.

• Грунты - показываются только обнаженные, на участках

свободных от растительности (крутые осыпные склоны, склоны, покрытые каменистыми россыпями, песчаные и галечниковые косы и пляжи по берегам морей, озер, рек, пески). К грунтам условно можно отнести болота.

Растительность на снимках дешифрируется по размеру контура, тону, цвету, форме изображения, по характеру падающих теней. Так, падающая тень – характерный признак высокоствольных пород (сосна, ель, дуб и др,). При дешифрировании болотной растительности важнейшие признаки - падающая тень окружающих деревьев, характер граничных линий и крапа. Лес при определенном масштабе изображается в форме своеобразного зернистого рисунка, величина и форма зерен которого зависит от характера и размера крон деревьев. Так, дубовый и березовый физически спелый лес на черно-белых снимках изображается более крупными зернами, чем лес хвойный. Спелый еловый или сосновый лес может иметь сплошной черный тон. Но крона деревьев меняется с возрастом насаждения и зависит от условий обитания. Крона отдельно стоящей сосны широкой шарообразной формы, а в древостое – вытянуто-цилиндрической. Поросль широколиственных лесов на фотопланах по рисунку изображения похожа на древостой мелколиственных пород. Кроны широколиственных пород создают тень, сливающуюся с изображением дерева. Молодая поросль леса не дает тени. Сильно облегчает дешифрирование падающая тень на опушке леса, по ее длине можно определить высоту деревьев. Кустарники на АФС имеют зернистое изображение, но зернистость более мелкая. Они не дают тени, расположены по крутым склонах, лощинам, берегам рек. Определение породности кустарников сильно затруднено.

При картографировании почв с использованием АФС в подготовительный период первоначально аэрофотоснимки техником подготавливаются для полевых работ. На лицевой стороне АФС ограничивают рабочую площадь, дешифрируют квартальные и окружные границы, производят надписи смежеств. При подготовке снимков к работе в местах плохой информативности АФС и в зонах пересеченного рельефа на них наносят с топографических карт горизонтали (красным цветом) и их отметки. На подготовленных снимках приступают к их контурному дешифрированию. На каждый отдешифрированный контур переносят основную характеристику древостоя: состав, тип леса, бонитет. Для этого используют лесоустроительные планшеты (М 1:10 000) и таксационные описания.

26. Спектральная яркость-это способность по разному отображать солнечное излучение электромагнитного колебания.

Спектральная яркость горных пород зависит от оптических свойств, входящих в их состав минералов и хим.элементов. Отличительная особенность почв заключается в существенных различиях яркости, при малых колебаниях по спектру. Наименьшей яркостью обладают черноземы, а наибольшей - сильно оподзоленные суглинистые почвы. На отражение солнечного света почвами влияют 3 основные группы вещ-в: 1) соединения кремния и алюминия (они отражают соединения не равномерно, но значительно); 2) темно-гумусовые вещ-ва (отражают свет слабо и равномерно); 3)соед-ия железа (обуславливает неравномерное отражение солнечн.лучей). Яркость почв зависит от влажности.

27. 28.1)Горные породы и почвы. Кривые спектральной яркости в состоянии полной полевой влагоемкости в видимом участке спектра в 2раза ниже, чем при воздушно-сухом состоянии. А в ИКР состоянииможет достигать и 3^х раз, особенно относится к светлым почвам.

2)Растительность. Наибольшее отражение в зеленой и БлижнейИКр.

3)Водные объекты.

4)Снежные пов-сти и облака

Отражательные свойства растит.покрова определ-ся след. факторами: 1)оптические свойства зеленых растений; 2)геометрия растений; 3)отражательная способн.поверхности почвы; 4)структура растит-ого покрова;

1) – большая доля 70-90% солн.лучей синих и красн.участков спектра поглощается предметом листьев(хлорофиллом) и преобразуется в энергию необходимых фотосинтезу зеленых приуроченных к массе растений. Отражательная способность может зависить от времени и влажности. По мере роста и созревания листьев меняется их отражательная способность. В конце июня самая высокая яркость имеют кроны березы с полностью распустившейся молодой листвой, кроны сосны имеют меньшую яркость, т.к. старые иглы при старении листьев и увядании, при потере хлорофилла, отражен.в видимом спектре повыш-ся, а в БлижнИКр части – снижается. Меняется характер понижения яркости за счет возрастания относит-ого содержания листьев желтых и красных предметов. Стресы сним-ся содерж-ем хлорофилла, что влечет за собой уменьшение поглощения и повышения отраж-ой способности видимом спектре, а в БИКр диапазоне – под действием стрессов отражат-ая способность снижается.

2) – 70-80% достигается примерно при 8 слоях листьев. Их существенное значение имеет ориентация листьев вертикальная, гориз-ая.

3) – Влияние почвы наиболее заметно проявл-ся в красной зоне спектра и выражается в более высокой яркости. В красной зоне отражат-ая способность будет возрастать. С увеличением пространственного разрешения съемочное системное влияние коэф-та яркости почв на яркость растит-ого покрова возрастает, изображается в скважине хода кривой спектральной яркости прежде всего по оранжево красной зоне спектра.

29. Спектральная характеристика водных объектов зависит от содержания в воде взвесей минерального и органического происхождения и состава донных отложений. Предполагается, что на поверхности водных объектов отсутствует волнение, которое может привести искажение в спектральном образе. При наличии в воде минеральных веществ привычный вид спектральной яркости меняется, возрастает яркость. Свойство воды поглощается инфракрасным излучением, широко использ-ся для дешифрирования водных границ. Это свойство влияет на отражат-ые свойства содержащих водные объекты ( лед, таящий снег, увлажнение почвы, что понижает яркость в нижние участки спектра)

30. Яркость облаков и снега может снижаться при наличии в их составе воды в жидком состоянии. Тающий снег имеет относительную яркость, особенно в БИКр спектре. Яркость снега так же понижается от его загрязнения. Дым имеет спектральную яркость аналогичную по характеру к облакам. Плотный шлейф дыма при плотном слое - частично отражают, а неплотные – отражают. Знание отраж-ых свойств объекта необходимое условие получения надежных результатов дешифрирования. Это послужило для разработки и широкого применения зональной съемки, т.е. одновременно съемки в несколько более или менее частях спектра электромагнитных колебаниях.