Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические положения и анализ работ по картографической генерализации 10
1.1. Основные положения теории картографической генерализации 10
1.1.1. Существо, факторы, способы картографической генерализации 10
1.1.2. Исследования отечественных и зарубежных ученых 11
1Л .3. Автоматизация картографической генерализации 24
1.2. Анализ методов картографической генерализации 38
1.2.1. Населенные пункты 39
1.2.2. Гидрографическая сеть 50
1.2.3. Дорожная сеть 56
1.2.4. Особенности картографической генерализации на обзорно-топографических картах 58
Глава 2. Методика картографической генерализации населенных пунктов, гидрографической и дорожной сети на обзорно-топографических картах 61
2.1. Основные положения методики. Количественная и качественная генерализация 61
2.2. Система количественных и качественных признаков населенных пунктов, гидрографической и дорожной сети, отображаемых на обзорно-топографических картах масштаба 1:500000 73
2.3. Дифференциация территории и корреляционный анализ в методике картографической генерализации 78
2.4. Особенности редакционных указаний по картографической генерализации 83
Глава 3. Реализация методики картографической генерализации населенных пунктов, гидрографической и дорожной сети на обзорно-топографических картах 87
3.1. Населенные пункты 87
3.2. Гидрографическая сеть 93
3.3. Дорожная сеть 99
3.4. Программное и техническое обеспечение методики 101
Глава 4. Применение космических снимков для картографической генерализации на обзорно-топографических картах. Способ объективизации 140
4.1. Общие сведения об аэрокосмической (оптической) генерализации.. 140
4.2. Выбор космического снимка, его типа и разрешения 142
4.3. Изображение объектов различных видов локализации на сканерных снимках 146
4.4. Программные средства обработки космических снимков.
Рекомендации по выбору снимков и технология объективизации картографической генерализации 147
Заключение 156
Список литературы
- Существо, факторы, способы картографической генерализации
- Система количественных и качественных признаков населенных пунктов, гидрографической и дорожной сети, отображаемых на обзорно-топографических картах масштаба 1:500000
- Гидрографическая сеть
- Выбор космического снимка, его типа и разрешения
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Одним из важных вопросов составления карт в традиционной и цифровой форме является картографическая генерализация, влияющая на полноту содержания, практическую ценность и научные достоинства карт разного назначения и масштаба. Генерализация в настоящее время уже не является только специфической картографической задачей. Подходы к ее решению предложены в рамках геоинформатики, обработки данных дистанционного зондирования Земли. Исследование и оценка возможностей аэрокосмических снимков как актуального информационного источника при составлении карт обеспечивает развитие научных основ картографической генерализации. Продвижению в автоматизации генерализации способствует интеграция методов разных наук, современное понимание генерализации как междисциплинарной методической и технологической задачи.
Опыт, накопленный за многие десятилетия научно-исследовательских и производственных работ по генерализации, послужил основой для создания разнообразных картографических произведений. Однако, многообразие подходов, способов и методов картографической генерализации, ее автоматизации не позволяет говорить о полном, исчерпывающем решении этой задачи. Первостепенное значение имеет разработка математического аппарата картографической генерализации совокупности объектов, позволяющего объективно выполнять и контролировать этот процесс на основе современных компьютерных технологий и материалов дистанционного зондирования Земли.
Обзорно-топографические карты, занимающие особое место в масштабном ряду топографических карт, обеспечивают преемственность топографического и мелкомасштабного картографирования. По обзорно-топографическим картам ведется изучение природных и социально-экономических объектов и явлений крупных районов страны, генеральное планирование мероприятий федерального и регионального значения.
Комплексный, многозначный характер задачи генерализации на обзорно-топографических картах обуславливает актуальность исследований этого процесса.
Благодаря открытому пользованию обзорно-топографические карты востребованы в различных тематических проектах. Большая часть картосоставительских работ при этом связана с отображением триады — населенных пунктов, гидрографической и дорожной сети, что определяет потребность обоснованного отбора и обобщения этих элементов. В связи с этим возникает необходимость в разработке методики генерализации на обзорно-топографических картах с учетом их специфики.
Реализация поставленной цели потребовала решения следующих задач:
изучение, анализ и обобщение существующих способов, методов и подходов к генерализации в традиционной и автоматизированной форме с выделением особенностей генерализации на обзорно-топографических картах;
разработка математического аппарата, теоретических положений и практическая реализация методики картографической генерализации населенных пунктов, гидрографической и дорожной сети;
разработка и обоснование дискретной модели площадок карты («ячеистая структура») для генерализации;
исследование применения способов дифференциации территории для картографической генерализации;
разработка программного обеспечения методики картографической генерализации (программные модули генерализации);
экспериментальная реализация предложенной методики, создание диаграмм и образцов карт на различные районы России;
разработка рекомендаций по применению космических снимков для объективизации картографической генерализации.
Объектами исследования являются изданные топографические карты
масштабов 1:200 000, 1:500 000 на различные по характеру населенности,
типам гидрографических сетей, характеру и развитию дорожной сети территории РФ. Предмет исследования - методика и технология автоматизации картографической генерализации при составлении обзорно-топографических карт масштаба 1:500 000.
Методы исследований, примененные в диссертационной работе, опираются на математические способы аппроксимации, дифференциации территории, экспертных оценок, теоретические и методологические основы топографического картографирования, обработки данных дистанционного зондирования Земли, на достижения в области цифровых компьютерных технологий. Все картографические приложения (диаграммы и образцы карт) разработаны на основе методов и приемов цифрового картографирования.
На защиту выносятся:
1. Математический аппарат, теоретическое обоснование и практическое
подтверждение, схема методики картографической генерализации
населенных пунктов, гидрографической и дорожной сети на обзорно-
топографических картах масштаба 1:500 000 на основе сопоставления и
анализа изданных карт.
Программное обеспечение методики картографической генерализации (комплекс алгоритмов и программных модулей генерализации).
Набор диаграмм и образцов картографической генерализации на различные районы России.
4. Рекомендации по применению космических сканерных снимков и
технология объективизации картографической генерализации на обзорно-
топографических картах.
Научная новизна.
В диссертации впервые обоснован и решен ряд вопросов, представляющих теоретические (математический аппарат - коэффициенты и аналитические зависимости, обоснование количественных и качественных признаков генерализации) и практические (диаграммы, образцы карт) результаты единого подхода к составлению трех взаимосвязанных элементов
на обзорно-топографических картах масштаба 1:500 000. Работа является логическим развитием отечественных и зарубежных методов на основе обобщения и формализации опыта традиционного составления карт.
К оригинальным результатам исследований, по мнению автора, можно отнести:
анализ методов картографической генерализации, обобщение отечественного и зарубежного опыта традиционного и автоматизированного решения задач генерализации;
разработка методики картографической генерализации населенных пунктов, гидрографической и дорожной сети на обзорно-топографических картах масштаба 1:500 000;
комплекс программных модулей реализации положений методики;
опытно-производственные исследования по использованию отечественных космических сканерных снимков МСУ-Э для объективизации картографической генерализации на обзорно-топографических картах.
Практическая значимость.
Результаты исследований по теме диссертации использованы в учебном процессе на кафедре картографии МИИГАиК при проведении лекционных и практических занятий по курсам «Общая картография», «Картография» и дипломном проектировании, что подтверждено документально.
Рекомендации по объективизации картографической генерализации на обзорно-топографических картах с использованием космических сканерных снимков, автоматизированному дешифрированию используются в производственном процессе в Научном центре оперативного мониторинга Земли (НЦ ОМЗ, РОСКОСМОС) в 2004 - 2006 гг., что также подтверждено справкой.
Апробация работы.
Диссертационные исследования доложены и обсуждены на научных заседаниях кафедры Картографии, ежегодных научно-практических
конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых МИИГАиК (2003 -2006 гг.). Сделаны доклады на научной конференции кафедры физической географии и картографии Харьковского национального университета им. В. Н. Каразина (Харьков, 21-22 марта 2003 г.), на Международной научно-технической конференции, посвященной 225-летию МИИГАиК (Москва, май, 2004 г.), на научном конгрессе «ГЕО-Сибирь-2005» (Новосибирск, 27-29 апреля 2005 г.), на V Международной конференции «Молодые ученые - промышленности, науке, технологиям и профессиональному образованию: проблемы и новые решения» (Москва, 29 июня - 03 июля 2005 г.). Представлен доклад и опубликована статья в трудах Международной конференции по картографии и ГИС (International Conference on Cartography and GIS, January 25-28,2006, Borovets, Bulgaria).
Публикации.
Содержание диссертации изложено в 11-ти опубликованных статьях. Исследования диссертации отражены в научно-технических отчетах кафедры Картографии Московского государственного университета геодезии и картографии (МИИГАиК).
Получено документальное подтверждение использования в Научном центре оперативного мониторинга Земли (НЦ ОМЗ, РОСКОСМОС):
«Руководство по применению космических сканерных снимков для объективизации картографической генерализации на обзорно-топографических картах» (66 с, препринт).
«Методическое пособие по автоматизированному дешифрированию в программном пакете Erdas Imagine 8.5. Обработка снимков, неконтролируемые и контролируемые классификации» (65 с, препринт).
Объем и структура работы.
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Содержит 192 страницы машинописного текста, 15 таблиц, 42 рисунка, 7 приложений. Список литературы включает 189 наименований, из них 36 иностранных публикаций, 16 Интернет-источников.
Автор выражает искреннюю благодарность научному руководителю работы Заслуженному деятелю науки и техники РФ, доктору технических наук, профессору Бугаевскому Льву Моисеевичу за внимание и помощь в работе. Автор признателен заведующей кафедрой Картографии, доктору технических наук, профессору Верещаке Тамаре Васильевне, коллективу кафедры Картографии МИИГАиК за всестороннюю поддержку, замечания и рекомендации, способствовавшие улучшению работы. Считаю своей приятной обязанностью отметить помощь сотрудников отдела технологий обработки и архивации данных детального наблюдения Земли и руководство НЦОМЗ.
Существо, факторы, способы картографической генерализации
Картографическая генерализация является одним из наиболее ответственных и сложных процессов при создании как традиционных, так и цифровых карт. Установление принципов и закономерностей генерализации является важной научной задачей [103].
Научным основам картографической генерализации посвящены исследования отечественных и зарубежных географов и картографов Н. Н. Баранского, В. И. Сухова, А. М. Комкова, Н. И. Шилова, А. С. Николаева, А. Ф. Асланикашвили, К. А. Салищева, И. П. Заруцкой, А. М. Берлянта, Ю. В. Филиппова, А. С. Васмута, Э. Имгофа, Л. Ратайского, Ф. Топфера, Э. Срнка и других ученых [4,8,9,34,43,44,53,68-71,85-87,90,100,103,105,116-120,128,153,162,164,165].
Картографическая генерализация представляет собой процесс выявления и отображения на картах существенных, типичных свойств и характерных особенностей картографируемых предметов и явлений [72]. Картографическая генерализация проявляется в обобщении качественных и количественных характеристик объектов, замене индивидуальных понятий собирательными, отвлечении от частностей и деталей для отчетливого изображения главных черт пространственного размещения объектов и явлений природы и общества.
К факторам картографической генерализации принято относить: назначение, масштаб карты, тематику и тип карты, особенности и изученность картографируемой территории, способ картографического изображения и оформления карты [105]. Известны способы картографической генерализации: отбор (при помощи норм и цензов), обобщение очертаний, обобщение количественных и качественных характеристик [29]. Общая теория картографической генерализации едина для решения задач генерализации в традиционном (ручном) и автоматизированном варианте создания карт и основывается на современном опыте и научных достижениях отечественной и зарубежной картографии. Главным вопросом любого метода должны быть вопросы выявления системы количественных и качественных признаков генерализации и разработки математического аппарата.
Состояние решения задачи картографической генерализации определяется совокупностью факторов, среди которых уровень разработки математического описания метода, наличие средств автоматизации, специальное программное обеспечение. Решение этих и других задач в разные периоды развития картографии получают различные теоретические и практические воплощения.
Упоминание картографической генерализации имеется в трудах М. В. Ломоносова, относящихся к созданию Атласа Российского (XVIII в.) в форме рекомендации: «... чтоб на карте не назначить малого и не пропустить большого места».
Известно, что авторство введения термина «генерализация» в картографическую литературу принадлежит Э. фон Сидову (1857г.), который подразумевал под этим понятием процесс, зависящий от знаний и художественного видения картографа. В 1850-60-е гг. в зарубежной литературе появляются работы, исследующие количественные закономерности генерализации.
Первое описание картографической генерализации принадлежит немецкому ученому Максу Эккерту (1921). В его понимании генерализации представлялась как субъективный процесс без закономерностей, зависящий только от умения картографа-составителя. Главным фактором генерализации называлось назначение карты. Немецкий географ Альфред Геттнер, [43] описал сущность картографической генерализации как ограничения в отборе картографируемых объектов, опускании незначительных объектов и их деталей.
Субъективизм генерализации рассматривался как достоинство карты, обусловленное интуицией составителя. До середины XX в. подобные взгляды на проблему генерализации присутствовали в работах зарубежных картографов (Э. Райе, 1933; Э. Имгоф, 1940 г. - на русском языке [59]).
В отечественной картографии публикации по картографической генерализации особенно активно стали появляться в 30-е годы XX в. В 40-е гг. активно проводился поиск математических зависимостей генерализации топографических карт. Большая работа выполнена специалистами Военно-топографического управления Генштаба Красной Армии, была издана серия выпусков практического пособия по составлению топографических карт для населенных пунктов, водной сети, рельефа, дорожной сети, почвенно-растительного покрова. Рассмотрены вопросы составления и корректуры топографических карт, особенности составления топографических карт малоисследованных районов СССР и пограничных территорий, вопросы графического оформления и издания. Среди авторов этих работ необходимо назвать А. М. Комкова, С. А. Николаева, Н. И. Шилова, И. Б. Кострица, А. П. Суетова, М. К. Бочарова [17-20,69-72,85-87].
Становление и развитие электронно-вычислительных средств в 50-60-е гг. XX века способствовало появлению такого направления как автоматизация картографической генерализации. В 70-80-е гг. автоматизация генерализации стала ключевой проблемой картографии, было разработано большое количество алгоритмов и программ по отбору и обобщению элементов содержания карт. К. А. Салищев отмечал, что автоматизация в картографии должна быть не самоцелью, а средством достижения лучшего качества картографических произведений [103].
Система количественных и качественных признаков населенных пунктов, гидрографической и дорожной сети, отображаемых на обзорно-топографических картах масштаба 1:500000
Для решения задачи районирования можно использовать дискриминант-ный, таксономический, кластерный, факторный, компонентный методы и другие методы районирования [33].
В разрабатываемой методике задача районирования занимает одно из центральных мест. Наиболее простой и удобный математический аппарат лежит в основе методов таксономического и кластерного анализа, что определяет предпочтение этих методов для целей районирования в предлагаемой работе. Существенной особенностью таксономического метода является многократное механическое повторение действий, которое определяет простоту автоматизации путем организации цикла вычислений. Различие методов состоит в принципе формирования групп: в таксономическом анализе группы устанавливаются после завершения всех этапов группировки исходных значений, в кластерном анализе операция установления эталонов (кластеров) предшествует всем вычислениям.
Программное решение и практические результаты применения описанных методов для районирования населенных пунктов, гидрографической и дорожной сети представлены в главе 3.
Сущность таксономических методов заключается в следующем. Для рассматриваемых объектов устанавливается количество т территориальных единиц (объектов), для каждой из которых определены значения характеристик X по п показателям. Принимаем эти показатели за координаты в п-мерном пространстве и определяем для каждой пары единиц таксономические расстояния dy. Применяя составленную матрицу этих расстояний D, выполняется дифференциация территорий (объектов) по различным алгоритмам.
Способ Б. Берри. Выполнение дифференциации проводится поэтапно. Имеется т исходных территориальных единиц (объектов). На первом этапе находим в матрице D наименьшее таксономическое расстояние dy между территориальными единицами и объединяем их в одну новую матрицу. Устанавливаем для нее показатели, являющиеся среднеарифметическими из показателей исходных территориальных единиц.
В результате таких вычислений вместо т территориальных единиц их будет образовано на единицу меньше. Процесс повторяется до достижения приемлемого уровня дифференциации [33].
Основные положения кластерного анализа состоят в следующем. Имеется множество m исследуемых объектов (территориальных единиц), для каждого из которых определено п параметров (характеристик), записанных в матрице. Деление этого множества на однородные группы, называемые кластерами, при условии отсутствия сведений о распределении объектов внутри каждой группы, называется кластерным анализом. Во всех случаях кластерного анализа используется понятие расстояния между объектами и группами.
Опытно-статистические способы картографической генерализации
В разработанной методике применен комплекс опытно-статистических методов - проведение экспертных оценок, выборочный способ, анализ нормативных документов и картографических произведений [22,29].
Экспертные оценки используются для оценки качества выполненной генерализации (рис.2, п. 12.). Выборочный способ, с дополнениями по форме и размеру площадок для разных по характеру локализации объектов, предназначен для установления ячеистой структуры. Анализ нормативных документов необходим для изучения особенностей изображения элементов содержания обзорно-топографической карты по руководствам, а также для сравнения карт разных масштабов и определения закономерностей выполненной генерализации. Кратко рассмотрим основные положения этих методов.
Центральное место в экспертных оценках занимает понятие экспертизы, - процесса опроса экспертов, сбора и анализа экспертной информации. Экспертные способы предоставляют возможность накопления и использования опыта специалистов. Экспертные оценки применяются на этапах анализа исходных данных, для оценки выполненной генерализации и качества оформления карты.
К опытно-статистическим способам относят выборочный способ, основанный на определении коэффициентов густоты размещения тех или иных элементов местности. Сущность этого способа состоит в следующем:
На исходной карте (например, на карте масштаба 1:500 000) глазомерно ограничивают районы, отличающиеся между собой по густоте, составу и величине объектов. В границах выделенных районов намечаются небольшие площади, в которых на карте более крупного масштаба (например, 1:200 000) измеряются длины объектов (гидрографической сети, дорожной сети, орографических линий) или подсчитывается количество объектов (населенных пунктов), а затем осуществляется обработка результатов измерений.
Анализ нормативных документов выполняется по инструкциям, наставлениям, редакционным документам по составлению общегеографических карт, в разработке которых приняли активное участие крупные специалисты-картографы из многих стран, а также литературным источникам, например, 104 выпуск трудов ЦНИИГАиК [90]. Особое место в этом способе отведено анализу лучших отечественных и зарубежных картографических произведений.
Гидрографическая сеть
Совокупность ручьев, речек и рек, соединяющихся друг с другом и в конце концов изливающихся в море или бессточное озеро, носит название речной сети.
Известны две системы деления рек в речной сети: по порядкам и по величине [111]. Согласно первой системе, одна из рек системы считается главной и дает название всей системе, все прочие реки являются се притоками. Вторая система деления рек на классы определяется зависимостью от их величины. Притоками первого класса называют самые малые, неразветвленные, элементарные водотоки бассейна. Притоками второго класса в этом случае будут являться реки, принимающие притоки только первого класса и т. д. В методике наиболее целесообразным представляется первый подход ввиду того, что он дает представление о развитии речной сети рассматриваемого бассейна.
Основная задача генерализации речной сети состоит в выявлении рисунка речной сети средних и мелких несамостоятельных систем, так как отбор рек происходит главным образом в их пределах. Вместе с тем, развитие речной сети зависит от комплекса природных условий, между отдельными гидрографическими характеристиками существуют достаточно тесные связи. Потому при генерализации необходим комплексный учет всех известных взаимосвязанных признаков. Сложность генерализации повышается со сложностью речной системы, справедливо и обратное: чем меньше система, тем проще ее устройство [47].
Рисунок каждой системы составляется из ряда простых рисунков. Элементарные виды рисунков речной сети, повторяясь в пределах какой-либо территории, создают однородный рисунок - геометрический тип речной сети. К основным типам речных систем принято относить следующие: радиальная, параллельная, решетчатая, древовидная (древовидно-ветвящаяся и перистая), лабиринтообразная, веерообразная [47].
Самым распространенным количественным признаком характеристики речной сети является ее густота, которую принято выражать в виде отношения суммарной длины рек данной речной системы к площади ее бассейна. Это отношение называется коэффициентом густоты речной сети: К = -, (37) где: ]Г/- общая длина рек (км или см в масштабе карты), а Р — площадь бассейна (кв. км или кв. см в масштабе карты) [38,39]. Типы речной сети по густоте могут быть охарактеризованы коэффициентами густоты в следующем виде (таблица 10).
Приведенные в таблице 10 характеристики типов густоты речной сети дают возможность получить представление о густоте речной сети территории и связать густоту речной сети с нормами отбора рек. Кроме густоты, характер речной сети определяется также ее составом. Под составом речной сети с картографической точки зрения понимается распределение рек на группы по их длине. Между составом речной сети и ее густотой существует зависимость, обусловленная характером развития речной сети.
Предпринятые в работах [61,62] исследования коэффициентов густоты речной сети показали, что абсолютные значения коэффициентов густоты речной сети, определенные по картам масштаба 1:200 000, в среднем в 3 раза
больше по сравнению с вычисленными по карте масштаба 1:1 000 000. Этот результат обосновывается особенностями картографической генерализации, поскольку при уменьшении масштаба уменьшается извилистость, а, следовательно, длина водотоков и количество их притоков.
В разделе 3.4. приведено описание работы программного модуля автоматизированного распознавания типа речной сети по совокупности количественных и качественных признаков на примере древовидно-ветвящегося и перистого типов.
Рис. 8. Вид рабочего окна программы - гидрография На рис.8 представлено отображение значений длин рек по площадкам карты, в правой части - характеристика бассейнов рек по кодам значимости (порядок реки, длина реки). Красным цветом показаны реки длиной менее 1.5 см в В процессе разработки методики возникла необходимость выбора и использования программного обеспечения. Для создания программ количественной и качественной частей методики применены средства языка программирования Visual Basic v 6.0. Картометрические работы в пределах площадок карт, расчет коэффициентов, дифференциация территории и установление аналитических зависимостей реализуются в работе программных модулей.
Функциональные возможности языка Visual Basic v 6.0. обеспечивают оригинальную технологию картографической генерализации на обзорно-топографических картах в соответствие с разработанным математическим аппаратом, адекватно соответствуют поставленной задаче получения графических изображений. Программные коды на Visual Basic могут быть встроены и отлажены в среде большинства ГИС профессионального уровня, что определяет основное преимущество использования этого языка программирования в разработанной методике [60].
Для создания образцов карт используются инструментальные средства графической программы Corel Draw, ГИС Arc View 3.2. и ArcGIS v 9.0. [83,114]. Для оценки качества составления карт в интерактивном режиме -программное обеспечение для работы с космическими снимками Erdas Imagine - глава 4. Visual Basic v 6.0. Язык программирования BASIC (Beginners АН-Purpose Symbolic Instruction Code — Универсальный символический программный код для новичков) и языки на его основе относятся к наиболее используемым программным средствам. Microsoft Visual Basic v 6.0. является технологией визуального проектирования и объектно-ориентированного программирования. Visual Basic является основой для приложений Applications Edition в Microsoft Excel, Microsoft Access и других.
Процесс создания программы в Visual Basic состоит из двух шагов: создание формы программы (диалогового окна) и написания процедуры обработки события. В стандартной форме имеются базовые компоненты, обеспечивающие взаимодействие между программой и пользователем.
Выбор космического снимка, его типа и разрешения
Изображение гидрографии. На сканерных снимках малого разрешения (1-2 км) из речной сети видны лишь крупнейшие реки. На снимках среднего разрешения (300 м) изображаются все крупные реки (первого порядка), их рукава и часть притоков. На снимках относительно высокого разрешения (50-100 м) характер изображения существенно меняется. Изображается речная сеть вплоть до притоков средних порядков (шириной более 0,5 элемента изображения). Под элементом изображения понимается пиксел, площадка определенного размера, в данном случае порядка 50-100 м. На сканерных снимках с высоким разрешением 20-50 м речная сеть выявляется вплоть до притоков высших порядков шириной 10 м [75].
Изображение населенных пунктов. На сканерных снимках малого разрешения (1-2 км) населенные пункты не изображаются. На снимках среднего разрешения (300 м) опознаются при помощи карты общие контуры крупнейших городов, в зимних условиях - средних городов.
На снимках относительно высокого разрешения (50-100 м) распознаются городские и крупные сельские населенные пункты, их планировочная структура, основные магистрали в населенных пунктах, выделяются районы с разной густотой застройки.
На сканерных снимках высокого разрешения (20-50 м) изображается внутренняя структура населенных пунктов.
Изображение дорожной сети. Дорожная сеть аналогично населенным пунктам на снимках малого разрешения не изображается. На снимках среднего разрешения (порядка 300 м) дорожная сеть также еще не видна. На сканерных снимках относительно высокого разрешения (50-100 м) прослеживаются крупные элементы транспортной сети: автомагистрали, разъезженные грунтовые дороги, частично железные дороги (при широкой полосе отчуждения).
На сканерных снимках высокого разрешения (20-50 м) видны автодороги высшего класса и железные дороги, хорошо выделяется сеть шоссейных и грунтовых дорог. На многозональных снимках в видимой зоне спектра лучше видны грунтовые, а в ближней инфракрасной зоне -шоссейные дороги [75].
Все три элемента содержания обзорно-топографических карт достаточно подробно выделяются на сканерных снимках высокого разрешения. Из снимков этого разрешения наиболее доступны по производственной деятельности НЦ ОМЗ материалы МСУ-Э. На основе снимков МСУ-Э разработана технология, выполнены экспериментальные работы.
Разработка специального программного обеспечения для обработки снимков обусловлена значительным объемом фонда данных дистанционного зондирования, необходимостью оперативной обработки полученных материалов и создания на их основе карт. Как отмечают исследователи, современное программное обеспечение в своем большинстве сочетает ГИС-функции и инструментарий обработки аэрокосмических снимков [80]. Среди полнофункциональных ГИС-пакетов выделяют Erdas Imagine, ENVI, TNTmips, ER Mapper, ILWIS, GRASS, другие программы. С точки зрения возможностей цифровой обработки снимков эти пакеты отличаются в основном набором средств пользовательского интерфейса и их удобством.
Исследования по анализу программных разработок в области обработки данных дистанционного зондирования предпринимаются с начала 90-х гг. XX в. Как правило, такие работы выполняются в крупных зарубежных компаниях. В частности, в 1996 г. Техасским региональным институтом исследований природной среды (США) был выполнен сравнительный анализ программ EASITPACE 6.01, ENVI 2.0, Erdas Imagine 8.2, ER Mapper 5.2, MBI/MAJ версий 06.00.2.04, 06.00.1.03 и TNTmips 5.3. В результате было установлено, что наиболее эффективными комплексными средствами обладают программы ER Mapper (версия 5.2) и Erdas Imagine (версия 8.2).
В предлагаемой работе наиболее оптимальным вариантом программного обеспечения для сопоставления снимка и карты по совокупности факторов (наличие качественной документации на русском языке, удобство сочетания функций работы с картой и снимком, поддержка большого числа форматов, простота организации экспорта/импорта) является Erdas Imagine версии 8.5. Это наиболее используемый программный продукт для обработки данных дистанционного зондирования Земли, в котором совмещены функции преобразования и анализа снимков, цифровой фотограмметрии [179, 183]. В настоящее время Erdas Imagine разрабатывается и распространяется компанией Leica Geosystems (Атланта, Джорджия, США).
Выбор этого программного обеспечения обусловлен во многом и опытом автора по выполнению операций трансформирования и привязки карт и снимков в НЦ ОМЗ.
В основе Erdas Imagine лежит модульно-иерархический принцип трех блоков: Imagine Essentials, Imagine Advantage и Imagine Professional (для начинающих, подготовленных и профессиональных пользователей), каждый из которых включает в себя и расширяет функциональные возможности предыдущего набора. Эта структура базируется на общей архитектуре и имеет один и тот же интерфейс пользователя и функциональные возможности на различных компьютерных платформах.
Имеется возможность работы с картографическими материалами как в векторном, так и в растровом форматах. Пакет обеспечивает работу с векторными данными ГИС ARCINFO (компания ESRI, Рейнольде, США).
