2. Описать по крайней мере два примера, иллюстрирующих возможный способ изменения спектральных свойств признаков поверхности Земли как функцию времени для данного географического положения и как функцию географического положения в определенное время года.

V.I. Спектральные, временные и пространственные характеристики сцены

При рассмотрении зависимости между системами датчиков и методами обработки данных важно помнить, что больщинство систем сбора данных дистанционного зондирования записывают в выбранных диапазонах длин волн изменения количества •энергии, отраженной или излученной объектами на поверхности Земли. Для фотографических датчиков данные записываются прямо в двухмерный массив (на фотографическую пленку). В сканерных системах энергия обычно записывается на магнитную ленту и затем может воспроизводиться как двухмерный массив для получения формы изображения.

После воспроизведения данных в двухмерном массиве обычно можно интерпретировать пространственные признаки данных, такие как размер, форма, текстура или линейные признаки. С точки зрения интерпретации изображений иространствен-ные признаки являются часто очень важными для правильной идентификации объекта. Однако в настоящее время вопрос применения алгоритмов расиознавания образов к данным земных ресурсов не разработан в такой степени, чтобы пространственные признаки могли использоваться столь же эффективно, как и спектральные. Таким образом, для применения методов машинного анализа к данным дистанционного зондирования мы, главным образом, заинтересованы в спектральных характеристиках данных. По этой причине знание спектральных характеристик различных исследуемых признаков поверхности Земли, таких как растительность, почва, вода и другие, является основным и очень важным моментом для правильного анализа и интерпретации данных дистанционного зондирования.

Если мы остановимся на рассмотрении биологической системы, с которой мы работаем, станет ясно, что спектральные характеристики различных признаков поверхности Земли не остаются статичными - они изменяются в зависимости от географического положения и времени. Например, в определенное время года отдельные виды сельскохозяйственных культур в различных географических областях достигают различной стадии созревания. Пшеница может находиться в стадии восковой зрелости в Южных Великих Равнинах, и в то же самое время в штатах Северных Равнин она все еще зеленая и поэтому имеет совсем другую спектральную характеристику. Или рассмотрим спектральные изменения, происходящие с течением времени в одном географическом районе. Лес, зеленый в июле, мо-

жет стать красным, желтым или коричневым в конце сентября в зависимости от пород деревьев. Городские или пригородные районы с большим количеством лиственных деревьев или огромными газонами выглядят (в . спектральном отношении) осенью, после того, как листья с деревьев опадут и трава станет коричневой, совсем не так, как несколько месяцев назад. Таким образом, чтобы определить, в какое время года лучше всего получать данные дистанционного зондирования, удовлетворяющие данной информационной цели, необходимо учитывать сезонные изменения, или временную изменчивость. При рассмотрении временных изменений становится ясно, что они влияют на изменения дистанционно исследуемых спектральных характеристик объектов. Поэтому изучение спектральных характеристик признаков поверхности Земли должно включать их временные изменения.

Временные изменения спектральных характеристик могут быть естественными, такими как сезонные изменения листвы деревьев, или антропогенными, т. е. вызванными деятельностью человека, например фермерами, которые запахивают стерню на полях, или строителями, которые перед началом строительства должны удалить растительность. В дистанционном исследовании для контроля над этими временными изменениями могут использоваться методы выявления изменений; когда для определения того, где и какие произошли определенные значительные изменения спектральных характеристик, получают данные по одной географической области в различное время в течение года или в одно и то же время в различные годы. Такие методы выявления изменений по спутниковым данным использовались при определении площади затопления при разливах больших рек, картографировании области снежного покрова, определении последствий урбанизации и контроле над лесозаготовками.

Кроме спектральных характеристик и их временных изменений необходимо рассмотреть пространственные характеристики биологической системы, с которой мы работаемрНацример, если на больших прямоугольных участках земли обнаружен определенный вид спектральных характеристик, мы можем предположить, что находимся в сельскохозяйственной области и рассматриваем группу сельскохозяйственных полей и, может быть, несколько участков леса. Такая характеристика полностью отличается от характеристики целинных земель, где преобладают лес и степь. Подобные пространственные характеристики очевидны из-за различий спектральных характеристик объектов, которые «рассматривает» система дистанционного зондирования. Именно различия спектральных характеристик (тона или цвета) позволяют нам определить размер и форму (пространственные характеристики) исследуемого объекта. Например, в видимом диапазоне длин волн на спутниковых изображениях легко можно увидеть и идентифицировать шоссе, если оно до-

статочно широкое и окружено зеленой растительностью или водой (при наличии моста). Это возможно потому, что в видимом диапазоне длин волн спектральные характеристики бетона, обладающего высокой отражательной способностью, и зеленой растительности или воды, отражательная способность которых низкая, имеют много различий. Однако если почва около шоссе песчаная (как в пустыне), различие между хорошо отражающим бетоно.м и хорошо отражающим песком небольшое, и обнаружить дорогу в этом случае будет труднее.

Другой важной пространственной характеристикой, с которой иногда сталкиваются при дистанционном зондировании, является текстура. В сущности, текстура - это просто повторяющиеся изменения тона (спектральной характеристики) в относительно небольших областях. Часто именно текстурные различия аэрофотоснимков позволяют точно идентифицировать лесной покров или различные сельскохозяйственные культуры. Однако текстуру в многоспектральных сканерных данных не так легко определить из-за более низкого пространственного разрешения системы. Текстуру часто нельзя различить с высоты спутника, и идентификация различных исследуемых объектов или типов покрытия в гораздо большей степени зависит от изменения тона (спектральной характеристики) и очень крупных пространственных признаков. Поэтому при использовании спутниковых многоспектральных сканерных данных идентификация многих признаков поверхности Земли выполняется главным образом с учетом спектральных характеристик этих признаков.

Таким образом, многоспектральные сканерные системы дают очень эффективный метод получения спектральных данных в количественной форме во многих диапазонах длин волн, а методы машинного анализа являются очень эффективными методами для анализа таких данных. Решающим здесь является то обстоятельство, что системы сбора и анализа данных основаны на спектральных характеристиках различных признаков поверхности Земли. Поэтому крайне важно глубокое понимание этих спектральных характеристик и исследование влияния на них временных и пространственных изменений. В следующих трех разделах этой главы будут рассматриваться спектральные характеристики основных естественных объектов поверхности Земли - растительности, почвы, воды и снега.

Задачи

V.I. В ходе гидрологического исследования для получения измерений отражательной способности крупной реки использовалась многоспектральная сканерная система на борту самолета, с помощью которой велись наблюдения за рекой от ее верховья в лесистой области через промышленную область и до поймы. Первый вылет был в марте во время весеннего половодья, второй- в июне. В табл. V..1 приведена относительная отражательная способность воды в видимом диапазоне длин волн и качественное состояние воды каждого участка реки в два момента времени. Вспомните два основных фактора, вызывающих динамичность, а не статичность спектральных харак-