ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ Дистанционное зондирование охватывает теоретические исследования, лабораторные работы, полевые наблюдения и сбор данных с борта самолетов и искусственных спутников Земли. Теоретические, лабораторные и полевые методы важны также для получения информации о Солнечной системе, и когда-нибудь их начнут использовать для изучения других планетных систем Галактики. Некоторые наиболее развитые страны регулярно запускают искусственные спутники для сканирования поверхности Земли и межпланетные космические станции для исследований дальнего космоса. См. также ОБСЕРВАТОРИЯ; СОЛНЕЧНАЯ СИСТЕМА; ВНЕАТМОСФЕРНАЯ АСТРОНОМИЯ; КОСМОСА ИССЛЕДОВАНИЕ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ.
Системы дистанционного зондирования. В системе такого типа имеются три основных компонента: устройство для формирования изображения, среда для регистрации данных и база для проведения зондирования. В качестве простого примера такой системы можно привести фотографа-любителя (база), использующего для съемки реки 35-мм фотоаппарат (прибор-визуализатор, формирующий изображение), который заряжен высокочувствительной фотопленкой (регистрирующая среда). Фотограф находится на некотором расстоянии от реки, однако регистрирует информацию о ней и затем сохраняет ее на фотопленке.
Устройства формирования изображений, регистрирующая среда и база. Приборы, формирующие изображения, делятся на четыре основные категории: фото- и кинокамеры, многоспектральные сканеры, радиометры и активные радиолокаторы. Современные однообъективные зеркальные фотокамеры создают изображение, фокусируя ультрафиолетовое, видимое или инфракрасное излучение, приходящее от объекта, на фотопленке. После проявления пленки получается постоянное (способное сохраняться длительное время) изображение. Видеокамера позволяет получать изображение на экране; постоянной записью в этом случае будет соответствующая запись на видеоленте или фотоснимок, сделанный с экрана. Во всех других системах визуализации изображений используются детекторы или приемники, обладающие чувствительностью на определенных длинах волн спектра. Фотоэлектронные умножители и полупроводниковые фотоприемники, используемые в сочетании с оптико-механическими сканерами, позволяют регистрировать энергию ультрафиолетового, видимого, а также ближнего, среднего и дальнего ИК-участков спектра и преобразовывать ее в сигналы, которые могут давать изображения на пленке. Энергия микроволн (диапазон сверхвысоких частот, СВЧ) подобным же образом трансформируется радиометрами или радиолокаторами. В сонарах для получения изображений на фотопленке используется энергия звуковых волн. См. также СВЕРХВЫСОКИХ ЧАСТОТ ДИАПАЗОН; РАДИОЛОКАЦИЯ; ГИДРОЛОКАТОР.
Приборы, используемые для визуализации изображений, размещают на различных базах, в том числе на земле, судах, самолетах, воздушных шарах и космических летательных аппаратах. Специальные камеры и телевизионные системы повседневно используются для съемки представляющих интерес физических и биологических объектов на земле, на море, в атмосфере и космосе. Специальные камеры замедленной киносъемки применяются для регистрации таких изменений земной поверхности, как эрозия морских берегов, движение ледников и эволюция растительности.
Архивы данных. Фотоснимки и изображения, сделанные в рамках программ аэрокосмической съемки, надлежащим образом обрабатываются и сохраняются. В США и России архивы для таких информационных данных создаются правительствами. Один из основных архивов такого рода в США, EROS (Earth Resources Obsevation Systems) Data Center, подчиненный Министерству внутренних дел, хранит ок. 5 млн. аэрофотоснимков и ок. 2 млн. изображений, полученных со спутников "Лендсат", а также копии всех аэрофотоснимков и космических снимков поверхности Земли, хранящихся в Национальном управлении по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА). К этой информации имеется открытый доступ. Обширные фотоархивы и архивы других изоматериалов имеются у различных военных и разведывательных организаций.
Анализ изображений. Самая важная часть дистанционного зондирования - анализ изображений. Такой анализ может выполняться визуально, визуальными методами, усиленными применением компьютера, и целиком и полностью компьютером; последние два включают в себя анализ данных в цифровой форме.
Первоначально большинство работ по анализу данных, полученных дистанционным зондированием, выполнялось визуальным исследованием индивидуальных аэрофотоснимков или путем использования стереоскопа и наложения фотоснимков с целью создания стереомодели. Фотоснимки были обычно черно-белыми и цветными, иногда черно-белыми и цветными в ИК-лучах или - в редких случаях - многозональными.
Основные пользователи данных, получаемых при аэрофотосъемке, - это геологи, географы, лесоводы, агрономы и, конечно, картографы. Исследователь анализирует аэрофотоснимок в лаборатории, чтобы непосредственно извлечь из него полезную информацию, нанести ее затем на одну из базовых карт и определить области, в которых надо будет побывать во время полевых работ. После проведения полевых работ исследователь еще раз оценивает аэрофотоснимки и использует полученные из них и в результате полевых съемок данные для окончательного варианта карты. Такими методами подготавливают к выпуску множество разных тематических карт: геологических, карт землепользования и топографических, карт лесов, почв и посевов.
Геологи и другие ученые ведут лабораторные и полевые исследования спектральных характеристик различных природных и цивилизационных изменений, происходящих на Земле. Идеи таких исследований нашли применение в конструкции многоспектральных сканеров MSS, которые используются на самолетах и КЛА. Искусственные спутники Земли "Лендсат" 1, 2 и 4 имели на борту MSS с четырьмя спектральными полосами: от 0,5 до 0,6 мкм (зеленая); от 0,6 до 0,7 мкм (красная); от 0,7 до 0,8 мкм (ближняя ИК); от 0,8 до 1,1 мкм (ИК). На спутнике "Лендсат 3" используется, кроме того, полоса от 10,4 до 12,5 мкм. Стандартные составные изображения с применением метода искусственного окрашивания получаются при комбинированном использовании MSS с первой, второй и четвертой полосами в сочетании с синим, зеленым и красным фильтрами соответственно. На спутнике "Лендсат 4" c усовершенствованным сканером MSS тематический картопостроитель позволяет получать изображения в семи спектральных полосах: трех - в области видимого излучения, одной - в ближней ИК-области, двух - в средней ИК-области и одной - в тепловой ИК-области. Благодаря этому прибору пространственное разрешение было улучшено почти втрое (до 30 м) по сравнению с тем, что давал спутник "Лендсат", на котором использовался только сканер MSS.
Поскольку чувствительные датчики спутников не предназначались для стереоскопической съемки, дифференцировать те или иные особенности и явления в пределах одного конкретного изображения пришлось, используя спектральные различия. Сканеры MSS позволяют различать пять широких категорий земных поверхностей: вода, снег и лед, растительность, обнаженная порода и почва, а также объекты, связанные с деятельностью человека. Научный работник, хорошо знакомый с исследуемой областью, может выполнить анализ изображения, полученного в одной широкой полосе спектра, каким, например, является черно-белый аэрофотоснимок, который в типичном случае получается при регистрации излучений с длинами волн от 0,5 до 0,7 мкм (зеленая и красная области спектра).
Однако с увеличением числа новых спектральных полос глазам человека становится все труднее проводить различия между важными особенностями похожих тонов в различных участках спектра. Так, например, только один съемочный план, снятый со спутника "Лендсат" с помощью MSS в полосе 0,5-0,6 мкм, содержит ок. 7,5 млн. пикселов (элементов изображения), у каждого из которых может быть до 128 оттенков серого в пределах от 0 (черный цвет) до 128 (белый цвет). При сравнении двух изображений одной и той же области, сделанных со спутника "Лендсат", приходится иметь дело с 60 млн. пикселов; одно изображение, полученное с "Лендсат 4" и обработанное картопостроителем, содержит около 227 млн. пикселов. Отсюда с очевидностью следует, что для анализа таких изображений необходимо использовать компьютеры.
Цифровая обработка изображений. При анализе изображений компьютеры используются для сравнения значений шкалы серого (диапазона дискретных чисел) каждого пиксела снимков, сделанных в один и тот же день либо в несколько разных дней. Системы анализа изображений выполняют классификацию специфических особенностей съемочного плана в целях составления тематической карты местности.
Современные системы воспроизведения изображений позволяют воспроизводить на цветном телевизионном мониторе одну или несколько спектральных полос, отработанных спутником со сканером MSS. Подвижный курсор устанавливают при этом на один из пикселов или на матрицу пикселов, находящихся в пределах некоторой конкретной особенности, например водоема. Компьютер выполняет корреляцию всех четырех MSS-полос и классифицирует все другие части изображения, полученного со спутника, которые характеризуются аналогичными наборами цифровых чисел. Исследователь может затем пометить цветным кодом участки "воды" на цветном мониторе, чтобы составить "карту", показывающую все водоемы на спутниковом снимке. Эта процедура, известная под названием регулируемой классификации, позволяет систематически классифицировать все части анализируемого снимка. Имеется возможность идентификации всех основных типов земной поверхности.
Описанные схемы классификации с помощью компьютера довольно просты, однако окружающий нас мир сложен. Вода, например, совсем не обязательно имеет единственную спектральную характеристику. В пределах одного съемочного плана водоемы могут быть чистыми или грязными, глубокими или мелкими, частично покрытыми водорослями или замерзшими, и каждый из них обладает собственной спектральной отражательной способностью (а значит, и своей цифровой характеристикой). В системе интерактивного анализа цифрового изображения IDIMS используется схема нерегулируемой классификации. IDIMS автоматически помещает каждый пиксел в один из нескольких десятков классов. После компьютерной классификации сходные классы (например, пять или шесть водных классов) могут быть собраны в один. Однако многие участки земной поверхности имеют довольно сложные спектры, что затрудняет однозначное установление различий между ними. Дубовая роща, например, может оказаться на изображениях, полученных со спутника, спектрально неотличимой от кленовой рощи, хотя на земле эта задача решается очень просто. По спектральным же характеристикам дуб и клен относятся к широколиственным породам.
Компьютерная обработка алгоритмами идентификации содержания изображения позволяет заметно улучшить MSS-изображение по сравнению со стандартным.