выбирать таким образом, чтобы данные давали достаточное представление о сцене для извлечения необходимой информации. По существу, нельзя найти причину, почему эта часть системы не может находиться под прямым управлением проектировщика и оператора системы. И все же на практике этого не происходит. Современные системы датчиков огромны, сложны и дороги. В результате новые системы проектируются довольно ред-

Географическая привязка, калибровочные данные и т.д.

;3емля

Предварительная обработка

Анализ данных

Использование информации

Участие человека с вводом - дополнительных данных

:Рис. VIи. Блок-схема системы дистанционного зондирования

«О - спутниковые датчики, пожалуй, не чаще, чем раз в десять .лет. Кроме того, они должны предназначаться для широкого круга пользователей и для многих приложений. В результате разработчик системы управляет ее проектированием, но оператор (т. е. аналитик) обычно не управляет ее работой. Однако даже проектировщик имеет небольшую возможность оптимизации системы датчиков для данного приложения, поскольку для Оправдания своей стоимости датчик применяется для большого числа приложений.

Мы будем называть остальную часть системы, находящуюся за системой датчиков, системой обработки. Очевидно, что это та часть системы, где проектировщик и оператор обычно имеют максимальную возможность выбора. Если должным образом учитывать стоимость и экономию, можно оптимизировать большую или всю обрабатывающую часть этой системы для отдельных приложений как в период проектирования, так и функционирования.

в следующих разделах более подробно рассмотрим каждую! из этих трех частей информационной системы дистанционного-зондирования и попытаемся дать критерий оценки потенциальных возможностей всей системы дистанционного зондирования как в плане удовлетворения данному новому требованию, так и для дальнейшего развития самой системы.

Задача

VII.1. Заполните табл. VII.1, перечислив функциональные части системы дистанционного зондирования; напишите, какова степень управления каждой из них проектировщиком и оператором системы (управления нет, степень управления незначительная, небольшая или значительная).

Таблица VII.1

Цели изучения.

После изучения следующего раздела читатель должен уметы;

1. Показать, почему самым подходящим способом представления сцены является стохастическая модель.

2. Дать пример относительно сцены, иллюстрирующий следующее положение: «сигнал одного человека - это шум другого человека».

3. Объяснить, нарисовав информационное дерево, как с помощью иерархической структуры можно понять сцену и получить процедуру многоступенчатой классификации.

4. Сформулировать требования к действительному списку классов.

VII.2. Сцена и ее сложность

Сцена - та часть системы, которая ставит перед нами самые сложные проблемы. Так происходит отчасти потому, что это единственная часть системы, не управляемая проектировщиком или оператором; однако, и что более важно, она несомненно наиболее динамична и сложна. На поверхности Земли такое разнообразие классов материалов покрытия с тонкими и не очень тонкими различиями благодаря влиянию очень большого числа факторов, что необходим четкий порядок и организация, чтобы увидеть их в истинной взаимосвязи. Большая часть ошибок, допускаемых при проектировании или функционировании системы, происходит из-за недооценки или значительного упрощения сложности сцены. 350

Мы предложим две идеи, которые помогут решить проблему сложности сцены. Во-первых, необходимо разделить факторы .изменчивости сцены на две категории: факторы, имеющие отношение к необходимой информации и не имеющие к ней никакого отношения. Первые из них назовем сигналом, а последние- шумом. Прежде всего заметим, что с этой точки зрения данный фактор изменчивости (например, множество образцов почв) может быть сигналом для одного приложения (например, для задачи картографирования почв) и шумом для другого (например, для картографирования сельскохозяйственных культур). Существо данного положения в том, что стохастическая модель может использоваться не только для шума, но и для сигнала. Это непосредственно связано со степенью сложности сцены; поскольку факторов, вызывающих ее изменчивость, так много, что недостаточно и, вероятно, невозможно рассматривать их все детерминированными в иричинно-следственном отношении. В данном случае мы имеем именно ту ситуацию, .для которой предназначены стохастические модели сигналов. Это не говорит о том, что мы не должны стремиться понять причинно-следственные связи изменчивости данных. Действительно, такая попытка была бы ключом к лучшему пониманию сцены. Но с философской точки зрения проектирование с использованием стохастического подхода оказывается самым эффективным способом работы с системами, содержащими много параметров сигналов.

Полезность второй идеи с точки зрения большой степени сложности сцены, в том, что она помогает понять иерархию классов объектов в сцене. Так было часто, когда сталкивались с проблемой понимания сложной ситуации или множества данных. Два примера этого - построение десятичной системы Дьюи для библиотек и таксономический метод, используемый для классификации растений и животных. Кроме того, область структур данных является в настоящее время [1] сферой очень активных исследований ученых, работающих в области информатики, и, вероятно, будет развиваться и в будущем. Таким образом, можно ждать увеличения числа методов работы со сложными сценами.

Для иллюстрации этой идеи на рис. УП.2 дан пример иерархии классов природных ресурсов Земли в виде информационного дерева. На этом рисунке мы видим нечто, напоминающее перевернутое дерево, на котором в таксономическом порядке расположены признаки поверхности Земли. В самой верхней его части находятся более общие классы поверхностных признаков. Затем они подразделяются на соответствующие под-признаки, и это разделение может продолжаться далее с использованием многих дополнительных каскадов.

Требования к действительному списку классов: 1) список Классов должен быть исчерпывающим, 2) классы должны иметь информативную ценность, 3) классы должны быть спектрально