Понятие об автоматизированном дешифрировании дистанционных данных

Современные компьютерные технологии позволяют решать следующие группы задач:

визуализация цифровых снимков;

геометрические и яркостные преобразования снимков, включая их коррекцию;

конструирование новых производных изображений по первичным снимкам;

определение количественных характеристик объектов;

компьютерное дешифрирование снимков (классификация).

Наиболее сложной является задача компьютерного (автоматизированного) дешифрирования, которая составляет фундаментальную проблему аэрокосмического зондирования как научной дисциплины и для решения которой прилагалось и прилагается много усилий.

При визуальном дешифрировании снимков исполнителю приходится на основе дешифровочных признаков определять, узнавать объекты, а также выделять одинаковые, однородные объекты. Для выполнения этих эвристических процедур с помощью компьютера применяют наиболее распространенный подход, основанный на спектральных признаках, в качестве которых служит набор спектральных яркостей, зарегистрированных многозональным снимком. Формальная задача компьютерного дешифрирования снимков сводится к классификации — последовательной «сортировке» всех пикселов цифрового снимка на несколько групп. Для этого предложены алгоритмы классификации двух видов — с обучением и без обучения, или кластеризации (от англ. cluster — скопление, группа). При классификации с обучением пикселы многозонального снимка группируются на основе сравнения их яркостей в каждой спектральной зоне с эталонными значениями. При кластеризации же все пикселы разделяют на группы-кластеры по какому-либо формальному признаку, не прибегая к обучающим данным. Затем кластеры, полученные в результате автоматической группировки пикселов, дешифровщик относит к тем или иным объектам. Достоверность компьютерного дешифрирования формально характеризуется отношением числа правильно классифицируемых пикселов к их общему числу и составляет в среднем 70 — 85%, заметно падая с увеличением набора дешифрируемых объектов. Достижения в области полной автоматизации дешифрирования, при которой можно было бы исключить или существенно ограничить участие человека в получении географической информации по аэрокосмическим снимкам, пока скромны.

Вычислительные алгоритмы, основанные на спектральных признаках отдельных пикселов, обеспечивают решение самых простых классификационных задач; они рационально включаются в качестве элементов в сложный процесс визуального дешифрирования, которое пока остается основным методом извлечения природной и социально-экономической географической информации из аэрокосмических снимков. Для существенного прогресса в развитии компьютерного дешифрирования необходим переход к программному обеспечению более высокого уровня, основанному на знаниях экспертов.

Специалисты в области искусственного интеллекта видят решение проблемы автоматизации дешифрирования аэро и космических снимков в объединении формализованных знаний высококвалифицированных дешифровщиков (экспертов) с возможностями современных компьютеров, т. е. в создании компьютерных экспертных систем.

Эталонирование. Получить посредством дешифрирования (визуального или компьютерного) или фотограмметрической обработки необходимые характеристики изучаемого объекта только по снимкам без каких-либо натурных определений, без обращения к «земной правде» в большинстве случаев невозможно. Например, для спектрометрических определений по многозональному снимку, на которых основано компьютерное дешифрирование, требуется выполнить радиометрическую калибровку снимков (их эталонирование), а для получения размера объекта по снимку фотограмметрическим способом необходима его геометрическая калибровка. Процедура получения и учета калибровочной информации составляет необходимый элемент технологической схемы аэрокосмических исследований. Эта информация обязательна для любой обработки снимков, хотя объем ее бывает различным; чем выше требуемая точность определений по снимкам, тем он значительнее. Принято различать абсолютную и относительную калибровку. При обработке одиночных снимков ограничиваются относительной калибровкой, а нескольких, например многозональных, желательна их абсолютная калибровка. Дополнительная информация. Снимки как особая форма информации об изучаемом географическом объекте используются в комплексе с информацией других видов. Стало традицией работать одновременно с космическими снимками и картами. При тематических исследованиях по снимку обычно определяют ареал распространения явления или процесса, его контур, а для получения содержательных характеристик привлекают материалы тематических географических исследований, включая статистические. Применение снимков особенно эффективно для пространственной экстраполяции результатов локальных полевых наблюдений.