14952 (Аналитическое дешифрование космических снимков)

2016-07-31СтудИзба

Описание файла

Документ из архива "Аналитическое дешифрование космических снимков", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "ботаника" из , которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "рефераты, доклады и презентации", в предмете "ботаника и сельское хоз-во" в общих файлах.

Онлайн просмотр документа "14952"

Текст из документа "14952"

Федеральное Агентство по образованию РФ.

Уральский Государственный Лесотехнический Университет.

Кафедра лесной таксации и лесоустройства.

РЕФЕРАТ на тему:

АНАЛИТИЧЕСКОЕ ДЕШИФРИРОВАНИЕ КОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ

Выполнила:

студентка ЛХФ-39

Семенова Яна

Проверил: Григорьев В.В.

Екатеринбург 2010

Содержание

Введение

  1. Особенности лесотаксационного дешифрирования космических снимков

  2. Дешифровочные признаки и методология

Список литературы

Введение

Дешифрирование космических снимков - чтение, расшифровка, интерпретация фотографических и телевизионных снимков, выполненных в различных интервалах видимой зоны спектра и инфракрасных (ИК) снимков в диапазоне 1 ,8-14 ммк. Съемка из космоса производится 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. Разрешение на местности для фотографических снимков колеблется от 40 до 300 м и более, при разрешающей способности снимков для объектов среднего контраста от 20 до 30 мм. Разрешение на местности телевизионных снимков значительно ниже, оно составляет в среднем 1-3 км. Пространственное разрешение ИК снимков составляет 10-15 км при чувствительности к температурным перепадам от ± 1 до ± 10°.

Вследствие разнообразия информации, которую содержат космические снимки, применяется специализированное дешифрирование космических снимков: геологическое, океанографическое, гидрологическое, географическое и др. Масштабы снимков, используемых для геологического дешифрирования, различны: от 10-6 до 10-8. В зависимости от масштаба съемки, площадь местности, охватываемая одним кадром, изменяется от нескольких тысяч км 2 до целых континентов. Дешифрирование космических снимков 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 дешифрировании космических снимков, в основном те же, что и при дешифрировании аэрофотоснимков. Различия заключаются в том, что 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 данных на объективной основе.

1. Особенности лесотаксационного дешифрирования космических снимков

Для применения в практике лесного хозяйства в настоящее время доступны космические фото и сканерные снимки высокого (1-2, 5-10; 15-40м), среднего (150м) и низкого (1км) пространственного разрешения, получаемые в различных спектральных зонах. Для лесотаксационного дешифрирования используют снимки высокого разрешения. Снимки низкого и среднего разрешения применяют в охране лесов от пожаров, а также для обобщенного мелкомасштабного картографирования. По их данным дешифрируют границы ландшафтов и местностей, их основные элементы, выделяют площади с растительностью, не покрытые лесом и нелесные земли.

На космических снимках (КС), как и на АФС, прямыми признаками дешифрирования являются цвет (тон), структура и текстура изображения, а основными косвенными - ландшафтные, основанные на приуроченности лесов и их отдельных типов к определенным формам рельефа, положенные в основу ландшафтного метода дешифрирования.

Ландшафтный метод предусматривает обязательное изучение и установление пространственных взаимосвязей между природно-территориальными комплексами, расположенными в непосредственном соседстве. Такие взаимосвязи, отраженные в текстуре изображения, дают возможность с достаточной полнотой охарактеризовать всю территорию.

Для выявления и установления внутри - и межландшафтных связей и индикаторов тех или иных компонентов, явлений и процессов разработаны специальные методики ландшафтно-индикационных исследований. При отсутствии выявленных индикаторов на подготовительном этапе к дешифрированию проводится анализ литературных и картографических материалов для установления взаимосвязей между трудно наблюдаемыми компонентами ландшафта. Для целей картографирования лесов представляют интерес следующие сопряженные карты:

-изученности лесов (лесоустроительные);

-топографические;

-геологические - для выявления связи структурных форм с литогенной основой, структурной предопределенностью ландшафтов;

-структурно- геоморфологические - отражающие взаимосвязи форм рельефа с структурным планом строения территории;

-карты четвертичных отложений - для выявления литогенной основы ландшафта;

-почвенные - для выяснения типов почв, материнских пород и их взаимосвязей с другими компонентами;

-растительности - для выявления зависимостей распределения растительного покрова от рельефа, почвенно-грунтовых и гидрологических условий, а также для установления влияния растительности на почвы, подземные воды, формирование микроформ рельефа;

-использования земель - для установления антропогенного воздействия на природные комплексы.

Картографирование и изучение ландшафтов осуществляется путем выделения на космических снимках картографируемых ландшафтных единиц (группа ландшафтов, ландшафт, местность, урочище, фация) по принципу от общего к частному. На основе анализа цвета (тона), структуры и текстуры изображения выделяются первоначально наиболее крупные природно-территориальные комплексы, возможные для выделения на снимке данного масштаба (пространственного разрешения). Внутри выделенных единиц проводится более дробное деление. При дешифрировании выделенных контуров большое значение имеет анализ их пространственного размещения и сопряженность друг с другом.

Основным принципом ландшафтного картографирования на основе дешифрирования космических изображений является морфоструктурный, учитывающий связи морфологических элементов рельефа с геолого-структурным характером местности.

Изучение и картографирование ландшафтов больших территорий на основе дешифрирования космических снимков проводится в определенной последовательности. Вначале на снимках поднимается гидрографическая сеть и все водные объекты. Затем проводятся границы между наиболее крупными ландшафтными единицами, особенно четко проявляющиеся на мелкомасштабных космических снимках. Выделение их контролируется по имеющимся топографическим и тематическим картам. При работе на небольших участках, охватываемых отдельным снимком, ранг ландшафтных единиц предварительного разделения территории соответственно будет ниже. Дальнейшее, более детальное, выделение тематических контуров проводится уже с учетом предварительного ландшафтного разделения изучаемой территории.

Гидрографические объекты опознаются по прямым признакам, в основном, по цвету (тону) водных поверхностей водоемов и рек и характерному рисунку гидрографической сети. Искусственные водоемы часто опознаются по гидротехническим сооружениям (плотинам, дамбам),

которые определяются по прямолинейному рисунку границ водоема в его расширенной (нижней) части. Отделение мелководной поверхности водоема от суши или зарослей гидрофильной растительности наиболее достоверно осуществляется при наличии съемки в ближней инфракрасной зоне электромагнитного спектра (0,7 - 0,8 мкм), изображение открытой водной поверхности в которой имеет наиболее интенсивный темный тон (цвет).

Рельеф и его формы опознаются, как правило, по прямым дешифровочным признакам. При дешифрировании в первую очередь выявляются крупные морфоструктурные формы мега- и макрорельефа. Далее осуществляется детальное изучение внутреннего строения выделенных крупных морфоструктурных элементов, обособляются элементы морфоструктур более низкого порядка, выявляются выраженные в рельефе элементы разломной тектоники, фиксируются отдельные формы рельефа, с учетом тектонического строения территории, физико-географических условий и истории развития рельефа района. Для стереоскопического (при наличии стереоскопической съемки) изучения гор и сильно пересеченной местности по КС с помощью стереоприборов получают стереоскопическую модель местности (преимущественно форм рельефа с амплитудами колебания не менее нескольких десятков метров). Равнинные формы рельефа стереоскопически не воспринимаются, но хорошо выделяются на снимках по косвенным признакам (гидрографической сети, растительности, почвенному покрову и другим компонентам ландшафта). Дешифрирование форм рельефа равнинных территорий проводят с использованием топографических карт и выборочной аэрофотосъемки.

Минимальные значения разности высот на местности, оцениваемые дешифровщиком при стереоскопическом наблюдении космических фотоснимков размером 30x30 см с 60 % продольным перекрытием, находятся в пределах 50-150 м при наблюдении снимков без увеличения и 14-43 м при увеличении изображений в 3.5 х.

Почвенный покров при дешифрировании космических снимков определяется на основе использования прямых и косвенных признаков.

На территориях, покрытых древесно-кустарниковой растительностью, характер почвенного покрова может быть установлен на основе косвенных признаков - по взаимосвязи его с характером растительного покрова (видовой состав, тип лесорастительных условий, класс бонитета) и приуроченностью к определенным формам рельефа.

По тону и рисунку изображения при отсутствии древесно-кустарниковой растительности (преимущественно земли сельскохозяйственного назначения, госземзапаса, пустынные и полупустынные территории и пр.) выделяются на снимках контуры комплексов или сочетаний почв, имеющих четко выраженные границы (сочетания гидроморфных почв с различным засолением или сочетания различно эродированных почв и др.). Установление зональных типов почв, их сочетаний и комплексов осуществляется по косвенным дешифровочным признакам. Выявленные взаимосвязи почвенного покрова с фотофизиономичными компонентами ландшафта и закономерности распределения самих почв и почвообразующих факторов позволяют раскрыть генетическую сущность почвенного покрова и его структуру. Использование косвенных дешифровочных признаков позволяет в пределах ландшафтов выделять почвенный покров включительно до разновидностей.

По дешифровочным признакам возможно выявление отдельных характеристик (свойств) почвенного покрова: его механический состав, засоление, режим увлажнения и др. Наиболее четко выделяются почвы с экстремальными свойствами: очень легкого механического состава (пески), очень сильного засоления (солончаки), очень сильного переувлажнения, гидроморфные (луговые, болотные и заболачивающиеся).

Растительный покров. Древесная растительность опознается на космических снимках всех масштабов по прямым дешифровочным признакам, кустарниково-травянистая - почти исключительно по косвенным признакам. Отграничение участков, занятых древесной растительностью, от не заселенных территорий проводится по тону (цвету) и рисунку. Более детальное разделение территории на страты или таксационные выделы по преобладающим породам или группам пород производится на спектрозональных или многоспектральных изображениях. На снимках высокого разрешения (10м и лучше) древесная растительность подразделяется по преобладающим породам или их группам (сосна, лиственница, темнохвойные, мягколиственные), укрупненным группам типов лесорастительных условий, группам возраста, полноты и запаса.

Преобладающие породы или их группы и группы состава насаждений дешифрируют в основном по цвету, микроструктуре и приуроченности к определенным типам лесорастительных условий. Полноту и группы возраста определяют (по снимкам высокого разрешения) на основе микроструктуры полога насаждений и их статистических характеристик; остальные таксационные показатели - расчетным путем на основе их взаимосвязей.

По космическим снимкам с разрешением на местности 10 м и лучше после определения преобладающей и составляющих пород, типа леса или группы типов леса и класса бонитета, дешифрируют группу или класс возраста преобладающей породы. Для их определения используют главным образом морфологические признаки дешифрирования: контурную структуру и текстуру изображения, просматриваемость полога в глубину и др. При этом класс бонитета устанавливают по установленному типу леса или группе типов леса. Завершающим дешифрируемым показателем является относительная полнота, которую определяют или визуально стереоскопическим способом на основе приобретенного во время дешифровочных тренировок опыта, или инструментально путем измерения сомкнутости непосредственно по сильно увеличенному снимку или его изображению на экране компьютера. При ее определении учитывают, что сомкнутость полога на космических снимках чаще всего совпадает с полнотой. При тренировке и дешифрировании относительной полноты основными признаками ее являются: просматриваемость полога в глубину, величина промежутков между кронами, общая сомкнутость полога. Кроме того, при ее определении учитывают преобладающую и сопутствующие породы, тип леса, группу возраста, рельеф местности.

Остальные таксационные признаки при дешифрировании космических снимков определяют на основании различных взаимосвязей: средняя высота - по классу (группе) возраста, классу бонитета и преобладающей породе, средний диаметр - по средней высоте, с учетом возраста и полноты, запас на 1 га - по средней высоте и относительной полноте.

На космических снимках высокого разрешения (1-2м) высота насаждения может быть определена путем измерения длины теней деревьев (особенно при съемке в утренние и вечерние часы). По измеренным диаметрам проекций крон (площадям проекций крон) может быть определен средний диаметр деревьев в насаждениях на высоте 1,3м, а также высота и сомкнутость полога насаждения. Данные снимки позволяют использовать морфологические признаки при дешифрировании состава насаждений, условий местопроизрастания, с большей точностью производить измерения и определять таксационные характеристики насаждений.

Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5173
Авторов
на СтудИзбе
437
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее