Дешифрирование аэрофотоснимков

Изучение строения литосферы с применением аэрокосмической информации базируется на современных методах и технологиях геологического дешифрирования МДС. В общей технологической схеме подобных исследований ведущее место занимают методы визуального и автоматизированного дешифрирования, заключающиеся в обнаружении, распознавании и определении геолого-геоморфологических объектов и геодинамических процессов по их изображениям на МДС.

При дешифрировании прибегают к трем основным приемам:

1. Сопоставление с эталонными снимками;

2. Сопоставление и сравнение объектов в пределах одного снимка;

3. Логическая интерпретация.

По используемым средствам дешифрирование делится на:

• Визуальное;

• Визуально-инструментальное, производящееся с помощью стереоскопов и др. простейших приборов;

• Инструментальное, выполняемое с помощью специальных приборов и машин.

При геологическом дешифрировании используют как прямые признаки (форма, размер, фототон), отображающие на снимке объект, так и косвенные, передающие те или иные свойства объектов не прямо, а через посредство других явлений: растительность, почву, обводненность и т.д.

Э.Баррет и А.Куртис считают, что независимо от изображения и передаваемой им информации, для дешифрирования объекта достаточно 9 признаков:

Форма. Объекты ландшафта можно достаточно уверенно распознать по их очертаниям или форме. Это справедливо как для природных, так и антропогенных объектов.

Размер. Во многих случаях важно учитывать длину, ширину, высоту, площадь или объем изображенных объектов. Часто о примерном масштабе их на снимке судят, сравнивая их со знакомыми элементами местности (например, дороги).

Фототон – степень почернения изображения на снимке. Нормальное зрение различает 32-35 оттенков от белого до черного цвета. На фототон влияют отражательная способность объекта, его цвет, освещенность, структура поверхности и др.

Тень. По теневому силуэту можно определить форму объекта. Глубокие тени на снимках горных областей мешают дешифрированию – например, затушевывают слоистость, складчатость и т.д. В то же время повышение плотности фототона говорит в данном случае о расчлененности рельефа.

Облик. На снимках часто обнаруживаются объекты сходного облика. Это обстоятельство во многом облегчает дешифрирование, особенно при анализе и картировании сложных геологических образований (метод подобия).

Текстура – важная качественная характеристика фотоизображения тесно связана с фототоном и позволяет выделить участки изображения с одинаковым рисунком, обусловленных сочетанием микротоновых различий. К числу распространенных текстур можно отнести гладкие, волнистые, пятнистые, линейные и др. Текстура применяется в совокупности с другими признаками. Например, снимки разных пород могут иметь одинаковый фототон, но разную текстуру.

Местоположение. На заключительных этапах дешифрирования интерпретацию и классификацию ряда объектов можно уточнить по их местоположению относительно других, уже расшифрованных объектов. Например, складка неясной природы, расположенная между двумя антиклиналями, является, скорее всего, синклиналью и т.д.

Разрешение на местности. Разрешающая способность снимка зависит от особенностей аппаратуры, с помощью которой он получен, от состояния окружающей среды во время наблюдения и от последующей обработки полученной информации. Разрешающая способность лимитирует размер объектов, которые могут быть опознаны.

Стереоэффект. Стереоскопическая модель изображения дает информацию, которую невозможно получить с отдельного снимка.

Кроме приведенных выше «основополагающих» признаков, в практике дешифровочных работ весьма эффективны и другие: рельеф, растительность, степень увлажнения поверхности и т.д.

Геоморфологические признаки. Крепость пород и устойчивость их к процессам выветривания играют значительную роль при формировании макро- и микроформ рельефа. Большое значение имеют трещиноватость пород, их тектоническая нарушенность, определяющая характер и густоту речной и овражно-балочной сети. Четко прослеживаются линейные превышения в рельефе, возникающие над крепкими жилами и дайками и т.д.

Растительность. Древесная, кустарниковая и травянистая растительность часто располагается избирательно на почвах разного состава. Например, в условиях Казахстана на сильно известковистых почвах травянистая растительность редкая или отсутствует, но охотно расселяются кустарники. Этот признак легко позволяет выявить слои и линзы карбонатных пород.

Почвы. Основными индикаторами почв являются их цветовые оттенки, проявляющиеся на снимках в применении фототона. Окраска почв зависит, главным образом, от литологических особенностей исходных пород, особенно, если почвы залегают непосредственно на коренных породах.

Степень увлажнения. Особенно сильно влияет на видовой состав и густоту растительности. Этот признак имеет исключительное значение при выявлении разрывных нарушений, а также поверхностей стратиграфических несогласий.