Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Аналитический обзор состояния проблемы.
1.1. Общие сведения о спектральной изученности природных объектов 9
1.2 Спектрально-отражательные характеристики растительного покрова 17
1.3. Спектрально-отражательные характеристики почв 27
1.4. Факторы, влияющие на спектрально-отражательные характеристики системы «почва-растение» 31
1.5. Постановка задачи исследования 35
Глава 2. Экспериментальные исследования спектрально- отражательных характеристик растительного покрова и почв в зонах углеводородных аномалий
2.1. Теоретические и экспериментальные предпосылки оценки влияния углеводородов на спектрально-отражательные характеристики растений и почв 36
2.2. Методы и аппаратное обеспечение натурных экспериментов 49
2.3. Модель базы данных для хранения материалов полевых обследований 52
2.4. Описание выполненных натурных экспериментов. 54
Глава 3. Комплексный анализ результатов натурных экспериментов
3.1. Анализ результатов спектрометрирования системы «почва- растительность» 77
3.2. Анализ результатов геохимии почвенных проб 80
3.3. Комбинирование результатов спектрометрирования и геохимического анализа 84
Глава 4. Практическое использование результатов исследований
4.1. Автоматизация процесса дешифрирования спектрозональных и цветных снимков 90
4.2. Выявление угнетенной растительности по данным спектрозональной съемки 93
4.3. Информационное обеспечение аэрокосмического мониторинга нефтегазоносных территорий 97
Выводы по главе 110
Заключение 112
Литература 113
Приложение 1
- Спектрально-отражательные характеристики растительного покрова
- Методы и аппаратное обеспечение натурных экспериментов
- Анализ результатов геохимии почвенных проб
- Выявление угнетенной растительности по данным спектрозональной съемки
Введение к работе
В настоящее время проблема дешифрирования данных дистанционного зондирования земной поверхности остается актуальной задачей. Целенаправленное применение аэрокосмической информации позволяет эффективно решать задачи в области топографии, тематического картирования, геологии, исследования природных ресурсов, экологии и др. научных и производственных направлениях человеческой деятельности.
В последнее время в различных отраслях народного хозяйства и природопользовании актуальной является задача обнаружения и мониторинга природных и антропогенных элементов и явлений, которые находятся не на поверхности, а в глубине земного покрова. Так, например, для контроля за состоянием нефтепроводов и газопроводов, а также для мониторинга месторождений углеводородов необходимо быстро и регулярно получать информацию, по широкому спектру показателей состояния окружающей среды. Данная проблема наиболее актуальна для интенсивно разрабатываемых месторождений нефти и газа, мест проложения продуктопроводов и др. В тоже время, разработка современных автоматизированных технологий тематической обработки аэрокосмических изображений тормозится отсутствием необходимой теоретической и экспериментальной изученностью геохимических и спектрально-отражательных характеристик растительного покрова и почв в зонах углеводородных аномалий (УВА). Это определяет необходимость и важность проведения специальных исследований геохимических и спектрально-отражательных характеристик природных объектов в зонах УВА.
В связи с этим целью диссертационной работы являлись теоретические и экспериментальные исследования геохимических и спектрально-отражательных характеристик растительного покрова и почв в зонах углеводородных аномалий в целях тематической обработки аэрокосмических
изображений и информационного обеспечения мониторинга геотехнических систем.
Для достижения поставленной цели были решены следующие научные задачи:
проведение всестороннего аналитического анализа состояния изученности спектрально-отражательных характеристик растительного покрова и почв;
- разработка методики и проведение экспериментальных исследований
особенностей геохимических и спектрально-отражательных характеристик
растительного и почвенного покровов в зонах и вне зон УВА;
разработка системы дешифровочных признаков обнаружения аномалий растительного и почвенного покровов, обусловленных углеводородными аномалиями;
создание логической структуры и макета базы данных для хранения результатов геохимического анализа, данных спектрометрической съемки, аэрокосмических и наземных изображений;
разработка методики автоматизированного дешифрирования зональных аэрокосмических изображений с применением разработанной системы дешифровочных признаков;
выработка рекомендаций по проведению дистанционного мониторинга геотехнических систем.
При решении поставленных задач использовались методы
математической статистики, закономерности формирования полей
электромагнитного излучения, спектрофотометрирования и
геохимического анализа, визуально-инструментального и тематического дешифрирования изображений, компьютерной графики и ГИС-технологий. Экспериментальные исследования включали натурные эксперименты по полевому обследованию тестовых участков, проведенные автором в период 2000-2002 гг.
Результаты исследований изложены в четырех главах.
В первой главеА по результатам анализа научной отечественной и зарубежной литературы, изложены общие сведения о спектральной изученности природных объектов, а также о формировании спектральных откликов от различных природных объектов (растения и почва) и факторах, оказывающих влияние на спектрально-отражательные характеристики системы «почва-растение». Проведен анализ работ по особенностям дешифрирования спектрозональных пленок разных типов и их отпечатков на различных типах бумаги. В результате выполненных исследований были определены наиболее информативные зоны для изучения растительного покрова и почв, установлено какие зоны спектральной кривой, наиболее эффективно отображают процессы, протекающие в растительном покрове, что в последствии определило диапазон длин волн использованный для работ по полевой спектрометрической съемке природных объектов.
Во второй главе рассмотрены предшествующие теоретические и экспериментальные исследования влияния углеводородов на геохимический состав и спектрально-отражательные характеристики почв и растительного покрова. Представлена разработанная автором методика проведения полевых обследование территорий в зонах углеводородных аномалий. Описана структура и макет компьютерной базы данных для хранения геопространственных данных.
В третьей глава описываются результаты комплексного анализа данных спектрометрической съемки на тестовых районах и геохимического анализа почвенных проб и результаты комплексирования этих данных со спектрозональными изображениями исследуемых территорий.
В четвертой главе описывается разработанная методика автоматизированного дешифрирования спектрозональных снимков с применением предложенной системы цветовых дешифровочных признаков.
Научная новизна работы состоит в результатах проведенных теоретико-экспериментальные исследованиях по изучению геохимических и
спектральных характеристик растительного покрова и почв в зонах и вне зон углеводородных аномалий (УВА). На основании которых, разработана система цветовых дешифровочных признаков, позволившая создать методику тематического дешифрирования спектрозональных и многозональных аэрокосмических изображений. Разработаны рекомендации по ведению дистанционного мониторинга геотехнических систем. Результаты исследований позволяют более эффективно использовать возможности дистанционного зондирования Земли в целях поиска и разведки месторождений УВ, мониторинга разрабатываемых залежей УВ и геотехнических систем связанных с транспортировкой и переработкой УВ.
Практическая ценность работы состоит в том, что результаты выполненных исследований и разработанные методики, позволяют более эффективно использовать методы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) для исследования природных ресурсов Земли (ИПРЗ) и мониторинга окружающей среды. Они могут найти применение в научно-производственной деятельности ряда российских (НПО «Комета», ФГУНПП «Аэрогеология», Госцентр «Природа», МЧС РФ и других организаций), работающих с аэрокосмической информацией.
На защиту вынесены следующие научные положения диссертации:
Углеводородные аномалии естественного происхождения оказывают существенное влияние на геохимический состав почв, вызывая появление слоя ожелезнения, который проявлялся либо одним достаточно мощным прослоем или несколькими отдельными прослоями небольшой мощности, имеющими оттенки от рыжеватого до рыжевато-красного цвета и наблюдающимися на глубинах от 5 до 30см.
Углеводородные аномалии опосредованно влияют на состояние растительного покрова, вызывая появление хлоротической окраски листьев растения. Наиболее заметное изменение спектральной кривой пораженной растительности происходит в диапазоне длин волн А,=680-700 нм., т.е. в зоне абсорбции хлорофилла.
Предложенная система цветовых дешифровочных признаков, позволяет в адекватной форме описывать специфические особенности природных объектов, представленных на многозональных аэрокосмических изображениях.
Предложенная методика интерпретационной обработки спектрозональных изображений, позволяет повысить достоверность их дешифрирования до 80%.
Теоретические и практические результаты исследований по теме диссертации изложены в 3 научных работах, опубликованных в научных изданиях:
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и пяти приложений. Общий объем работы составляет 122 стр. текста, включая 5 рисунков, 9 таблиц и 5 приложений. Список литературы содержит 159 наименований из них 23 иностранная литература.
Спектрально-отражательные характеристики растительного покрова
Спектральные отражательные свойства растительного покрова определяются следующими основными физическими факторами: оптическими свойствами листа, геометрией покрова и угловым распределением листьев, отражательной способностью почв и проективным покрытием почвы растительностью, углом освещения и углом визирования, состоянием атмосферы.
Рассмотрим общие свойства спектральной отражательной способности лесных насаждений и кустарников. Она изменяется в зависимости от сезона года и фазы вегетации. Все спектральные кривые лесных насаждений и кустарников могут быть разделены на четыре типа[22,77].
Тип 1. Отражательная способность постепенно и очень незначительно возрастает от фиолетового к красному концу спектра, оставаясь почти без изменений на всем протяжении ближней ИК области спектра и, сохраняя тот уровень, которого она достигает на красном участке. Таким образом, кривые данного типа соответствуют почти нейтрально серому фону с чуть заметным желтоватым или буроватым оттенком. Этот тип соответствует отражательной способности всех лиственных пород леса в зимний период. Так, наиболее темными являются береза и лиственница молодых древостоев, средний КЯ равен 0.05. Более светлыми являются дуб молодого древостоя, КЯ равен 0.06., далее липа спелого древостоя и осина молодого древостоя, КЯ 0.08, самой светлой в этот период оказывается береза спелого древостоя. Тип 2. Отражательная способность во всей видимой области спектра остается довольно на низком уровне (0.02-0.05), около длины волны 550 нм наблюдается слабый максимум. В ближней РЖ области отражательная способность повышенная, однако значения КЯ не превосходят 0.10-0.20, что является невысоким для растительных образований. Таким образом, кривые второго типа соответствуют темнозеленому мало насыщенному фону. Типичными представителями этого типа являются хвойные породы лесов в зимний период. Самой темной является сосна спелого древостоя, у которой КЯ даже в максимуме (550нм) равен лишь 0.021. Поэтому сосну следует отнести вообще к самым темным природным образованиям.
Тип 3. Отражательная способность в видимой области спектра заметно выше, чем в предыдущем типе, тем не менее, она остается в общем невысокой. Максимум в желто-зеленых лучах (550нм), обусловленный насыщенной зеленой окраской растительности, выражен значительно резче. Отражательная способность в ближней ИК области спектра, начиная с 700 нм, резко возрастает и остается очень высокой на всем протяжении этой области, причем КЯ достигает 0.6-0.7. К этому типу относятся древостой лиственных пород в период вегетации с молодой листвой и хвойные породы - с молодой хвоей. По мере развития молодой листвы и хвои (фаза «полный лист») насаждения несколько темнеют, хотя ход по спектру остается более или менее одинаковым. В фазу «поздняя зелень» отражательная способность лиственных пород снова становится высокой и притом более высокой, чем в фазу «молодой лист», т.е. до наступления осенней раскраски лиственные леса светлеют, а хвойные породы, наоборот, становятся более темными, приближаясь к зимнему виду. Отражательная способность лесов в ближней РЖ области, начиная с 700 нм, оказывается различной у разных пород. Самыми темными являются сосна и ель, более светлые - береза и осина.
Тип 4. Отражательная способность остается в диапазоне 400-500 нм такой же, как и в предыдущем типе, однако возрастает в красном и ближнем
ИК участках спектра. Кривые четвертого типа соответствуют оранжево-красному фону и осенней раскраске всех лиственных лесов.
Рассмотрим спектральную отражательную способность травяных покровов. По характеру спектральной отражательной способности травяные покровы могут быть подразделены на четыре типа по характеру максимума в зеленых лучах и по характеру наклона спектральных кривых отражения.
Тип 1. Средняя кривая отражения довольно круто поднимается вверх от фиолетового к красному концу спектра, причем наклон кривой равен 2.6, а значение КЯ возрастает от 0.082 до 0.216. Около 600 нм наблюдается выпуклость на кривой - максимум. В ближней ИК области кривая продолжает подниматься, причем около длины волны 830 нм КЯ достигает 0.386. Характерным для них является общая повышенная отражательная способность по всему спектру. Поэтому они обладают довольно большой яркостью и песочно-желтой окраской. К этому типу относятся высохшие (летние) травы пустынь.
Тип 2. Средняя кривая отражения данного типа постепенно поднимается вверх в направлении от фиолетового к красному участку спектра. Однако, в отличие от предыдущего типа, она имеет более пологий вид, причем коэффициент наклона кривой равен 2.00, а средний КЯ возрастает от 0.053 до 0.106. Кривая расположена значительно ниже, чем в предыдущем случае. Таким образом, объекты данного типа отличаются от объектов первого типа меньшей яркостью и обладают более буровато-серой окраской. В ближней ИК области спектра отражательная способность точно также меньше, чем в предыдущем случае, причем КЯ около 830 нм достигает максимального значения, равного 0.276. К этому типу относятся старая прошлогодняя (побуревшая) трава после таяния снега, заросли полыни и бурьяна в конце лета, т.е. когда они начинают засыхать.
Методы и аппаратное обеспечение натурных экспериментов
В целях разработки методики проведения натурных экспериментов по изучению геохимических и спектрально-отражательных характеристик растительного покрова и почв в зонах углеводородных аномалий нами был изучен широкий круг биохимических и спектрометрических методик, используемый в настоящее время для поиска и разведки природных ископаемых, а также для оценки природо-ресурсного потенциала и экологического состояния территорий[11, 16, 19-22, 33, 34, 37, 39, 45, 47, 48, 51, 52,71,91,97,98, 111]. Исходя из целей и задач диссертационной работы была разработана общая схема проведения экспериментальных исследований, представленная на рис.2.2.1.(см. приложение 1) Методика проведения натурного эксперимента предусматривает следующие основные этапы экспериментальных работ: 1-й этап. Полевые работы. В рамках данного этапа должны быть выполнены визуальные обследования растительного покрова и почв на тестовых участках и даны описания типов и состояния природных объектов представленных на исследуемых территориях. Затем должно быть произведено фотографирование почвенных разрезов и отбор растительных и почвенных проб. На завершающем этапе полевых экспериментов выполняется спектрометрическая съемка растительности. 2-й этап. Камеральные работы. На этом этапе предусматривается проведение по стандартным методикам геохимического анализа с соответствующей статистической обработкой результатов, а также осуществляется поиск, пространственно-временная привязка и предварительная обработка материалов многозональной и спектрозональной аэрокосмической съемки на исследуемую территорию. Завершаются камеральные работы информационным насыщением базы геопространственных данных, обеспечивающей хранение и оперативный доступ к экспериментальным данным в целях их последующей тематической обработки. 3-й этап. На данном этапе экспериментальных исследований осуществляется комплексирование разнородной геопространственной информации об исследуемых объектах, с целью определения количественных и качественных отличий геохимических и спектрально-отражательных показателей растительных и почвенных объектов, находящихся в зонах и вне зон углеводородных аномалий. Аппаратное обеспечение полевых работ. Фотографирование обследуемой территории проводилось с помощью стандартных фотокамер: Зенит ЕТ с использованием цветной пленки Konica и Kodak Фотоаппарат Kodak Цифровая камера Olympus Фотографии, полученные при съемке фотоаппаратами Зенит ЕТ и Kodak, были оцифрованы с помощью сканера Mustek 12000 SP Plus с разрешением 600dpi. При обработке цифровых изображений, полученных с помощью камеры Olympus, был использован портативный компьютер Notebook Hewlett Packard. Параметры компьютера CPU Intel Pentium 800 MHz., RAM 128, HDD 13GB. Спектрозональная съемка производилась с помощью аппарата КФА-1000. Для получения спетрозональных изображений использовался фотокомплекс МК-4[124,126]. Аппаратура МК-4 предназначена для проведения многозональной съемки земной поверхности в видимом и ближнем ИК диапазонах спектра. Она получает информацию, используемую для регистрации разнообразных характеристик земной поверхности, растительного и почвенного покровов, морских акваторий, морских океанических течений, результаты антропогенного воздействия на окружающую среду и т.д. Аппаратура МК-4 состоит из многозонального аппарата СА-М и звездного аппарата СА-ЗР. Во время фотографирования в кадр впечатывается фотометрический клин. Аппаратура МК-4 обеспечивает получение изображений в 4-х спектральных каналах выбираемого для данного комплекта аппаратуры из 6-ти заданных зон в диапазоне длин волн от 400 до 900 Им. Характеристики аппаратуры СА-М. Фотографическая разрешающая способностьна черно-белой фотопленке, лин./мм. 160
Фокусное расстояние объективов, мм 300 Формат кадра, см 180х 180 Спектральные диапазоны съемки по зонам, нм: Разрешающая способность на местности переменная, в зависимости от высоты съемки и применяемых фотопленок может достигать 6м. Спектрометрирование растительных проб осуществлялось с помощью стандартного спектрометра СФ-10. Отбор почвенных проб, а также раскопка разрезов и зачисток производилось штатным геологическим инвентарем. После проведения полевых работ, обычно встает вопрос о структуризации и дальнейшем хранении полученной информации. Особенно важно было отработать хранения результатов геохимического анализа и фотографической информации. Обычно, данные геохимического анализа представляют собой в основном таблицы Exel и имеют сравнительно небольшой объем, поэтому для хранения их можно воспользоваться MS Access. Но в нашей работе также использовались фотоснимки, полученные при полевом обследовании точек наблюдения, а также данные аэрокосмической съемки. Такой вид данных как снимки, которые представляют собой большие массивы данных и MS Access не моет быть использован. Однако сравнительно простая в использовании среда MS Access остается удобным средством для получения данных[92]. Для хранения всего массива информации, в том числе и хранение снимков, нами была использована объектно-реляционная база данных PostgreSql для Linux (см. приложение 5). Предполагалось, что вся информация будет храниться на отдельном компьютере, далее именуемом сервер БД, a MS Access вы ступает в роли программы клиента. И так для создания БД была выбрана технология клиент - сервер, где клиент общается с сервером по средствам использования драйвера ODBC. Для простоты получения информации из БД, была разработана система запросов. Запросы организуются посредствам специально запрограммированной формы создания запросов (рис. 2.3.3). Для того, что бы исключить ошибки наполнения БД, которые в последствии затруднят поиск информации, были созданы специальные таблицы - в последствии будим их называть словари (рис. 2.3.4) . Структура БД представлена на (рис. 2.3.1). Работа с базой данных начинается с автоматического запуска главной формы (рис. 2.3.2). Из главной формы можно перейти в форму создания запросов и форму заполнения словарей. В разделе словари освещена следующая информация:
Анализ результатов геохимии почвенных проб
Для проведения полевых работ были отобраны несколько территорий. В состав этих территорий входили: участки с наличием углеводородов (не подверженный сильному антропогенному воздействию), участки с наличием углеводородов (техногенные отходы) и участки, на которых условно углеводороды не присутствуют.
Во время проведения полевых экспериментов было проведено детальное обследование почвенных разрезов и прилегающего растительного покрова. При изучении почвенных разрезов выкапывались шурфы глубиной до 50 см., производилось визуальное наблюдение почвенных слоев, отбор проб из каждого слоя, географическая привязка местонахождения каждого разреза. Также производилось описание окрестностей разреза и растительного покрова. В районе с антропогенным загрязнением производились только фотографическое и визуальное наблюдение местности. В место шурфов производились зачистки срезов почвенных горизонтов, а также обследование почвенных обнажений. По данным полевых работ (полученным почвенным пробам) был проведен спектральный анализ на наличие в почве химических элементов. Результаты анализа были подвергнуты статистической обработке (см. Приложение). По проведенным исследованиям в районе с нахождением углеводородов можно сделать следующие предварительные заключения: из интересующих нас элементов были получены результаты по содержанию V, Ni, Со, Си (См. приложение №4).
Осредненные данные (для районов содержащих УВ) по исследованию донных проб (Си, U, Th, Ni, V, Со, Fe, Si, Мп) приведены в табл.3.1.
Также следует отметить, что при визуальном наблюдении почвенных разрезов, был обнаружен слой ожелезнения на глубине примерно 30 см. от поверхности (См. приложение 2). Оттенки данного слоя изменялись от бледного желтого до почти оранжево-красного цвета в зависимости от концентрации железа. Природа образования такого слоя может быть связана с присутствием углеводородов. На ряду с отбором почвенных проб, производились отборы проб поверхностных вод. По полученным водным пробам также был произведен детальный лабораторный анализ на содержание химических элементов. По данным анализа водных проб мы получили, что среднее значение Рн на исследуемом районе примерно равно 7,4. Такое значение Рн означает, что в районе отбора водных проб в системе вода - грунт преобладают кислотно- щелочные растворы. В районах с присутствием углеводородов отмечалось высокое содержание растворов Рн в почве. Обратимся к результатам визуального обследования растительного покрова. Растительность особенно однолетние, травянистые породы имеют характерно выраженный желтовато зеленый окрас, тоже самое наблюдается на многолетних растениях и деревьях. Деревья приняли окраску ближе к осенней, что не характерно для времени года. Самым наглядным примером может послужить визуальное наблюдение растительного покрова в зоне освоенного месторождения. Если саму скважину принять за условное начало наблюдений то можно видеть что деревья одной и той же породы (предположительно лиственница) изменяют свой окрас в зависимости от удаления от места разработки (см. приложение 2). Желтизну листьев могло бы объяснить отсутствие увлажнения, но такие симптомы хлоротичности проявляются на деревьях растущих прямо на берегу водоема. Второй причиной, как говорилось выше, могло бы служить отсутствие в почве железа, что вызвало бы хлороз листьев. Однако, рассмотрев почвенные обнажения, а также склоны холмов, можно видеть, что они красно - коричневого цвета, местами бурого и оранжево - красного цветов. Такие цвета дают понять что в этой почве железо присутствует по крайней мере в достатке. Об избыточности концентрации железа можно только делать предположения, так как химический анализ на данную территорию не проводился. Особенно заметно большое скопление железа в районах шламового амбара. В этих районах железо сконцентрировалось в техногенном горизонте и под ним, на глубине примерно 30-35 см. Прослои железа здесь ярко выраженные и имеют яркую оранжевую с красноватым оттенком окраску. Мощность одного прослоя железа в таких местах достигает 5-6 см. Обратимся к травяному покрову, произрастающему непосредственно на техногенных почвах. Растения имеют желтый окрас похожий на цвет сухого сена, так же видно, что растения имеют угнетенное состояние.
Рассмотрим теперь результаты, полученные при обследовании района не содержащего углеводороды (см. приложение 4). Из интересующих нас элементов (Си, U, Th, Ni, V, Со, Fe, Si, Мп) были получены следующие данные (среднее по району).
Выявление угнетенной растительности по данным спектрозональной съемки
Для проведения дешифрирования растительного покрова на спектрозональных снимках надо учитывать тот факт, что можно производить дешифрирование визуальным или визуально-инструментальным методом с использованием непосредственно самих негативов или их отпечатков на фотобумаге.
При дешифрировании негативов мы работаем непосредственно с цветовыми характеристиками природных объектов, трансформированными цветовой передаточной функцией пленки, поэтому, при дешифрировании спектрозональных пленок необходимо учитывать тип пленки. Под типом пленки тут будем понимать двухслойные и трехслойные пленки.
В случае работы с отпечатками на бумаге, надо принимать во внимание, что одни и те же природные и антропогенные объекты отснятые на одну и туже пленку при печати на разные типы бумаги могут давать совершенно разные цветовые схемы.
Рассмотрим в качестве примера использования разработанной методики дешифрирования спектрозональных космических изображений, результаты дешифрирования спектрозональных космических снимков на исследуемую территорию, геоэкологическая карта данной территории представлена в разделе 3.3.
Результаты полевых наблюдений и геоэкологического картирования показали, что на данной территории достаточно часто встречаются заболоченные территории и угнетена растительность. Состав встречающейся угнетенной растительности по всей территории разнообразен от низкорослой травяной до древесной растительности.
На рисунке 4.2.1(см. приложение 1) мы можем видеть результаты тематического дешифрирования фотоплана, состоящего из нескольких спектрозональных снимков на исследуемую территорию.
Как видно из рис.4.2.1(см. приложение 1) на представленных спектрозональных снимках можно увидеть заболоченные территории с преимущественными процессами торфообразования (территории показанные на снимке зеленоватыми оттенками с темно-зелеными вкраплениями). Темно зеленые вкрапления на снимке в большинстве случаев объясняются наличием мховой растительности. В основном по всей территории растительность имеет красноватые и красновато коричневые оттенки.
Для оценки качества результатов тематической классификации использовалась оценка вероятности правильной классификации объекта класса К, определяемая следующим образом. По контрольным участкам класс К определяются его площадь в пикселах Sk и количество пикселов Nk, отнесенных по результатам классификации к классу К. По контрольному участку (участкам) класса Q с минимальным значением распознавательной возможности его сочетания с классом К определяются площадь контрольного участка в пикселах Sq и количество пикселов Nq, отнесенных по результатам классификации к классу К. Вероятность правильной классификации класса К Рк определяется по формуле Рк = [Nk + (Sq - Nq)]/(Sk +Sq). Выборочная экспериментальная оценка правильной классификации показала, что достоверность выделенных объектов составляет не менее 80% . древостой Дубовые древостой Сосновые древостой Лиственные кустарники Редкие полукустарники в пустыне Камыши Травянистая растительность (различная) Поля с различными техническими культурами (ср. Азия) Поля с различными зерновыми культурами (Украина) Фруктовые сады Закрепленные пески (барханные цепи) Галечниковые и песчаные отмели Скалы, осыпи и монолиты коренных пород Высокогорные ледники Вода в озерах и реках Постройки Зеленый Зеленый Зеленый Зеленовато-серый Серо-зеленый Зеленый Зеленый Темно-зеленый, зеленый, зеленый с оттенками: Красноватым, желтовато-серым, коричневатым Зеленый Серовато-желтый Светло-желтый Серый, палевый, розовый, коричневый Белый Кофейный Светло-красный Желтовато-бурый Зеленый Светло зеленый С разными оттенками Коричневый Коричнево-красный Салатный, желтый Зеленый и коричневый с разными оттенками Ярко-зеленый, красновато-желтый, зеленый различной интенсивности Светло-коричневый Светло-зеленый Голубой Однообразно-зеленый Светло зеленый Сине-зеленый Зеленый, белый С мало различающимся оттенками Темно пурпурный Синевато-пурпурный и зеленовато пурпурный Светло-синий Зеленовато синий Светло пурпурный, серовато голубой Серовато-пурпурный и зеленовато-пурпурный Темно-пурпурный, голубой, светло-кирпичный, вишневый, серовато-пурпурный Темно-голубой Пурпурный Светло-кирпичный, светло пурпурный Однообразно пурпурный, изредка с красным оттенком Светло пурпурный Светло-коричневый Светло-коричневый, Крупно В таблица 4.1 представлены цвета некоторых топографических объектов при их отображении на аэроснимках различных типов и отпечатанных на разных типах фотобумагах. Таблица составлена по материалам исследований ученых ЦНИИГАиК 7]5 дополненных результатами наших исследований.
Похожие диссертации на Исследование особенностей спектрально-отражательных характеристик растительного покрова и почв в зонах углеводородных аномалий в целях тематического дешифрирования аэрокосмической информации
