автореферат диссертации по геодезии, 05.24.02, диссертация на тему:Математическая обработка результатов спектрометрирования и материалов многозональных аэро- и космических съемок сельскохозяйственных угодий

£. I I•; I ¡1

На правах рукописи УДК 528.83:528.85

Дмитриева Елена Евгеньевна

Математическая обработка результатов спектрометрироваиия 'и материалов многозональных аэро- и космических съемок сель скохозяйственных угодий.

05.24.02- Аэрокосмические съемки, фотограмметрия, фототопография

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва-1998

Работа выполнена на кафедре вычислительной техники Государственного университета по землеустройству.

Научный руководитель: кандидат технических наук,

доцент К.А. Зыков

Научный консультант: кандидат технических наук,

профессор И.В. Алмазов

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор И.Г. Журкин кандидат технических наук, доцент,

старший научный сотрудник Н.И. Аржаненко

Ведущая организация: Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов АН РФ

Защита состоится с - 1998 г. в /О часов на

заседании диссертационного совета К.063.01.02 в Московском Государственном Университете Геодезии и Картографии по адресу: 103064, Москва, Гороховский пер. 4, МИИГАиК, ауд. 321.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИИГАиК. Автореферат разослан ¿>0 г.

Ученый секретарь . л

диссертационного совета Б.В. Краснопевцев

Общая характеристика работы.

Актуальность темы. В настоящее время активно развиваются, особенно за /бежом, дистанционные методы изучения окружающей среды. Продолжаются :следования оптических свойств растительного покрова, в том числе посевов льскохозяйственных культур.

В связи с проведением земельной реформы в нашей стране возникла по->ебность в количественном и качественном учете земель. Количественный учет >статочно полно разработан и осуществляется наземными и аэрокосмическими ;тодами. Качественный учет преимущественно проводится наземными метода-I. Вопросы качественного учета земель с помощью дистанционных методов ну-[аготся в активной разработке.

Составной частью учета земель является инвентаризация на основе мате-шлов аэро- и космических съемок.

Возрастающие объемы работ по спектрометрированию, видеоспектромет-фованию и многозональным съемкам требуют систематизации и согласования :то дик измерений. Возникла потребность в более корректном и рациональном 1боре каналов видеоспектрометрирования и зон электромагнитного спектра [я аэрокосмических съемок. Результаты измерений спектральных характери-ик, используемые для этих целей, содержат погрешности различной природы, гсутствие учета погрешностей приводит к ошибочному выбору диапазонов емок, некорректному использованию функций спектральной отражательной о.собности (вегетационных индексов, спектральных контрастов и др.).

Таким образом, назрела необходимость в разработке и совершенствовании [тематических методов для обработки спектральных данных.

Цель работы.

1. Разработка методики сглаживания случайных составляющих ошибок измерений спектральной отражательной способности, включая инструментальные и методические погрешности, ошибки за счет влияния внешних факторов. Оценка точности после сглаживания.

2. Разработка способов оценки точности функций спектральной отражательной способности (контрасты, вегетационные индексы, цветовые коэффициенты, оптическая плотность) на основе теории ошибок измерений.

3. Разработка и совершенствование методик выбора зон электромагнитного спектра и времени проведения азрокосмических съсмг использованием гармонического анализа.

4. Совершенствование методов определения засоренности посевов сельскохозяйственных культур по данным спектрометрирования и многозональных съемок.

5. Применение разработанных математических методов для оценки распознаваемости переувлажненных земель на аэро- и космических снимках, для определения засоренности сельскохозяйственных угодий, для выбора диапазонов съемок , для сглаживания результатов измерений коэффициентов спектральной яркости сельскохозяйственных угодий.

Научная новизна.

Дан информационно-аналитический обзор отечественных и зарубежных библиографических источников по вопросам изучения, математической обработки, накопления и оценки информации о спектральной отражательной способности почв, растительности, сельскохозяйственных угодий. Проанализирован опыт использования результатов спектрометрирования и аэрокосмических съемок для целей сельского хозяйства.

Предложена методика сглаживания и интерполирования результатов спектрометрирования с оценкой точности на основе применения тригонометрических полиномов Фурье.

Предложена методика оценки точности функций спектральной отражательной способности (контрастов, вегетационных индексов, оптической плотности, цветовых коэффициентов).

Практическая ценность работы.

Значение разработанной методики сглаживания и интерполирования результатов измерений спектральных характеристик состоит в том, что она позволяет ослабить влияние случайных погрешностей в рядах измерений; сделать оценку точности результатов сглаживания; найти значения и оценить точность спектральных характеристик, относящиеся к точкам между узлами измерений. Интерполирование дает возможность сопоставлять и систематизировать результаты измерений, полученные в разных зонах электромагнитного спектра или на разных длинах волн внутри широкого диапазона.

Выведены формулы для оценки точности функций спектральной отражательной способности (однозональных и зональных контрастов, фотографических контрастов, вегетационных индексов), позволяющие использовать эти функции для выбора диапазонов аэро- и космических съемок, каналов видео-спектрометрирования, оценки распознаваемости объектов и для других задач. Оценка точности разработана на основе теории погрешностей результатов измерений.

Даны рекомендации по выбору зон электромагнитного спектра для съемок переувлажненных и засушливых земель.

Предложенный метод определения засоренности сельскохозяйственных посевов является развитием существующего. Он позволяет: повысить точность оп-

сдслсния засоренности; оценить точность полученных результатов; использо-ать результаты определения коэффициентов спектральной яркости почв, сорня-ов и культурной растительности из базы данных спектрометрической информа-ии.

Показано, что увеличение количества длин волн измерений для определе-ия засоренности не всегда приводит к повышению точности.

Апробация работы.

Основные положения диссертации и результаты исследований были доло-;ены и обсуждены на Всесоюзном совещании "Аэрокосмические методы в поч-оведении и их использование в сельском хозяйстве", Москва, 1987 год; на Меж-ународном совещании "Интеркосмос" в 1987 году в Эберсвальде (ГДР); на на-чно-технических конференциях по итогам научно-исследовательских работ гео-езического факультета МИИЗ в 1987 и 1990 годах; на научно-производственной онференции по итогам научно-исследовательских работ за 1986 год, БСХА, орки, в 1987 году; на конференциях молодых ученых МИИЗ в 1987, 1988 и 1989 эдах; на научно-технической конференции, посвященной 210-летию института, ШИЗ, Москва, 1989; на научно-практической конференции Государственного ниверситета по землеустройству по итогам научно-исследовательских работ за 991-1995 гг., Москва, 1996 год. По материалам диссертации опубликовано де-ять печатных работ.

Реализация результатов исследований.

Результаты научной работы, в частности, алгоритмы и программы для магматической обработки спектральной информации, практические рекомендации о выбору диапазонов аэро- и космических съемок внедрены и используются в одразделениях Федерального кадастрового центра "Земля" Госкомзема Рос-

>1И.

Объем работы.

Диссертация содержит введение, три главы и заключение. Объем работы 4-5 страниц основного текста, 3 рисунка. Список литературы включает 150 на-менований, их них 33 на иностранных языках. Приложения вынесены в отдель-ый том, объем которого составляет 96 страниц.

Глава1. Спектральная отражательная способность и методы обработки информации о спектральных свойствах природных объектов.

В первой главе дан информационно-аналитический обзор литературных сточников по вопросам изученности спектральных свойств растительности, очв, сельскохозяйственных угодий. Рассматривается современное состояние магматической обработки результатов спектрометрирования и материалов много-^налытых аэро- и космических съемок. Проанализированы методы накопления и

использования спектральном информации для целей аэро- и космических съемок природной среды. Сформулированы основные принципы создания банка данных спсктромсфичсской информации.

Спектральные характеристики основных типов почв исследовались многими отечественными и зарубежными учеными (И.И. Карманов, А.К. Комяков, Е.Л. Кринов, П.П. Фсдченко, В.И. Рачкулик, S.A. Bowers, O.L. Montgomery, V.l. Myers и др.). Кривая спектральной яркости для почв имеет плавный вид. Для видимой зоны спектра наименьшие значения коэффициентов спектральной яркости находятся в синем диапазоне и, постепенно возрастая, достигают максимума в красной части спектра.

Характер кривой спектральной яркости растительности отличается от кривой чистой почвы. Для кривой спектральной яркости растительности характерно наличие максимума в зеленой части спектра и минимума в красной.

КСЯ почв зависит от условий освещения и наблюдения и свойств самих почв. На них оказывают влияние содержание гумуса, влажность, механический состав, оподзолснносить, карбонатность, засоленность, эродированность почв и другие свойства.

Спектральная отражательная способность растительных покровов - величина непостоянная и изменяется под воздействием факторов окружающей среды. Она зависит от минерального питания, от влажности подстилающей почвы, от фитопатологического состояния растений, от широты местности произрастания. Но самые существенные изменения спектральной отражательной способности вызваны сезонными изменениями растений.

Сельскохозяйственные угодья, естественные и культурные, представляют систему почва- растительность. Спектральная отражательная способность таких объектов, как почва и растительность, составляющих сельскохозяйственные угодья, достаточно хорошо изучена. Некоторыми исследователями проведена классификация объектов по их спектральным признакам. Но к сожалению, нет достоверных оценок проведенных исследователями измерений.

Таким образом, спектральные свойства природных образований изучаются с начала XX века. К настоящему времени накопился значительный объем результатов исследований спектральной отражательной способности почв, растительности и сельскохозяйственных угодий. Установлены формы кривых спектральной яркости природных образований ( классы Е.Л. Кринова), некоторых разновидностей почв, растительных группировок, сельскохозяйственных культур. Общие тенденции поведения спектральной отражательной способности, открытые отечественными и зарубежными исследователями, не вызывают сомнений. Но разнородность и неупорядоченность информации об оптических свойст-

¡ах природных и сельскохозяйственных объектв вызвали необходимое'!!, пробст обобщение исследований, их систематизацию и классификацию но разным регионам. Фундаментальные труды, посвященные обобщению и систематизации шнных об оптических свойствах природных объектов, написаны отечественными /чеными: В.А. Андрониковым, К.Е. Мелешко, В.И. Рачкуликом, Ю.К. Россом, М.В. Ситниковой, Ю.С. Толчельниковым, П.П. Федченко, Н.Г. Хариным и др.

Обобщение и систематизацию результатов измерений спектральной отра-катсльной способности проводить достаточно сложно, потому что большинство 13 опубликованных работ не содержит сведений о точности информации. В частости, не приводятся интервалы варьирования спектральных характеристик, от-;угствуют сведения о методах математической и статистической обработки ре-|ульгатов измерений и оценке точности. Но, к сожалению, в большинстве случаев 1С производится сглаживание результатов измерений, фильтрация грубых оши-зок, оценка точности. Полученные данные, после простейшей математической обработки, используются для расчета функций спектральной отражательной спо-юбности ( контрасты, вегетационные индексы, цветовые коэффициенты и др.), соторые в дальнейшем применяются для выбора сроков и параметров аэро- и <осмических съемок, для оценки биомассы и др. без оценки точности.

Впервые, методика математической обработки данных измерений спектральной отражательной способности природных объектов на основе применения вероятностно-статистического подхода была описана К.Е. Мелешко (1970). Считая величину г(Х) (КСЯ) и величины , пропорциональные ей, величиной случайной он предложил использовать выборочный метод измерений КСЯ природных объектов и статистические методы обработки случайных величин КСЯ.

Математическая обработка данных спектрометрирования и материалов аэро- и космических съемок достаточно хорошо развита в области тематической эбработки. Например, новейшие работы посвящены обработке гиперспектральных измерений, вопросам создания модели многоспектральных изображений и

ар-

Основы предварительной математической обработки результатов измерений спектральных характеристик разработаны. Но вопросам сглаживания результатов измерений уделяется недостаточное внимание.

Недостаточно разработана оценка точности функций спектральной отражательной способности.

Хотя спектральная отражательная способность почв изучена достаточно полно, можно отметить следующие недостатки. Натурные исследования спектров отражения почв с Земли и летательных аппаратов не охватывают все почвенные провинции нашей страны. Травянистая растительность в районах интенсивного

земледелии спею регистрировалась недостаточно и бессистемно. Весь вегетационный период произрастания трав оптическими измерениями не охвачен. Отсукч-вуки полные сведения о спектрах отражения сельскохозяйственных кулыур. составляющих основу типичных севооборотов в главных сельскохозяйственных зонах С1 рапы.

Постоянно меняющиеся условия окружающей среды, специфические особенности изучаемых объектов, повышение требований к точности приводят к необходимости продолжать исследовательские работы по выбору и уточнению параметров съемочных систем.

Задача обучения специалистов в области дистанционного зондирования требует наличия систематизированного материала, представленного как в аналоговой, так п в цифровой форме, снабженного достоверной и полной текстовой частью.

При планировании экспериментов по наземному сопровождению аэро- и космических съемок требуются предварительные сведения об оценках коэффициентов спектральной яркости снимаемых объектов, об оценках их дисперсий.

Таким образом, возрастающие объемы работ по спектрометрированию и многозональным съемкам требуют систематизации и согласования методик измерений и обработки результатов. Следует ставить вопрос о создании региональных банков спсктрофотомстрической и другой аэрокосмической информации для изучения сельскохозяйственных посевов, природных кормовых угодий и охраны окружающей среды. Целесообразно продолжить исследования по выбору наиболее информативных зон спектра для детальных исследований растительности Нечерноземной зоны страны.

Глава2. Некоторые вопросы математической обработки результатов измерений спектральной отражательной способности.

Во второй главе излагаются метод сглаживания результатов спектрометри-рования с помощью тригонометрических полиномов Фурье с оценкой точности после сглаживания и оценка точности функций спектральной отражательной способности, разработанная на основе теории погрешностей результатов измерений.

Сглаживание результатов измерений спектральной отражательной способности с помощью тригонометрических полиномов Фурье.

Результаты измерений спектральных характеристик представляют собой ряды наблюдений случайных величин, отягощенные погрешностями разного рода. Возникает задача ослабления влияния погрешностей на результаты измерений.

Предлагается метод сглаживания, основанный на аппроксимации кривых спектральной яркости F(A.) тригонометрическими рядами Фурье: F(A.)=an/2+ aicos(2rtA./T) + bisin(27iA7T) + a2cos(47tX/T)+ + b2sin(4nX/T) + ... + +a„cos(2nnA./T) + b„sin(27mWT), (1)

где n=l/2(m-l); m - число измерений; T= A.m-A.i - длина изучаемого спектрального диапазона.

Для дискретного разложения коэффициенты aj и bj вычисляются как

2N-I

aj =( I f(\¡)cos(jTt/Ni))/N , j=0, 1,2,..., k,

x=° (2)

2N-I

bj =( I f(Xi)sin(jrt/Ni))/N , j=0,1,2,..., k,

>•=0

где] - номер гармонической составляющей ряда Фурье.

Разложение функции в ряд Фурье строго удовлетворяет принципу наименьших квадратов ([pv2]—> min). Сумма квадратов ошибок аппроксимации есть разность между суммой квадрата функции (с коэффициентом 1/N) и суммой квадратов коэффициентов, которая вычисляется с учетом ао 2/2:

2N-I 2N-1 2N-I

S ( fxc, -fann)2 = 1 /N s f«,2 - ( ao 2/2+I (aj2 +bj2)) (3)

*•=<> *•=<> *=0

и стремится к минимуму.

Функции cosX, cos2A.,..., cos(N-l)A., cosN?., smX, sin2\,..., sin(N-l)X. являются ортогональными на дискретном множестве точек 0, л/N, 2níN, ..., ((2N-l)n)ÍN и поэтому вычисление последующих коэффициентов Фурье идет независимо от вычисления предыдущих а,, Ьг

Преобразование Фурье обладает свойством усреднения информации об объекте по всем гармоникам ряда.

Применение тригонометрических рядов упрощает сглаживание и оценку точности измеренных величин коэффициентов спектральной яркости и подобных сарактеристик по сравнению с использованием алгебраических полиномов.

Для сглаживания результатов измерений спектральной отражательной :пособности предлагается следующая методика.

1 этап. Вычисление средних арифметических значений по результатам измерений.

2 этап. Сглаживание полученной спектральной кривой с помощью разложения Фурье (1).

Сглаживание производится по формуле F(.x)=an/2+aicos х + bisin х + a2Cos 2х+ b2sin 2+... +a„cos nx + b„sin nx (4) где х=2тг/п=Я..

Формулы Бесселя для вычисления коэффициентов гармоник :

2N-I 1

an=l/nZy¡ |

х=о |

2N-1 I

at = 1/n Z y¡ cos kx¡ I- i=0, 1, 2,..., k . (5)

>.=<> I

2N-I I

bk= l/п Z y¡ sin kx¡ I

k=Q J

Для восстановления кривой по формуле (4) необходимо иметь (N+l)/2 коэффициентов Фурье.

Разработаны формулы для вычисления средних квадратических погрешностей коэффициентов Фурье и сглаженных значений спектральных характеристик:

m.io=[l/n2Zm2(yi )]i/2;

i=i

п

niak=[ l/n S (m(y¡ ) COS kXiPP;

i=l

n

nibk=t l/nS(m(y, )sin kx,)z]l'2; 1=1

mp = [ m2;,o/4 + ( nial cos x)2 + ( шы sin x)2 + ( ma2 cos 2x)2 + ( шьг sin 2x)2 +

+...+ ( m;,2n+l COS(2n+l) x)2+( ШЬ2п+1 sin(2n+l) x)2]1'2 . (6)

Вес сглаженного результата измерений определяется по формуле

Рр=с/т2р где с - коэффициент ; (7)

При обработке неравноточных измерений необходимо выполнить действия:

1) обработать каждый блок спектральных характеристик, состоящих из равноточных наблюдений, по методике, описанной этапами 1 и 2;

2) расчет для каждого блока весов значений спектральной отражательной способности после сглаживания;

3) вычисление средневзвешенных значений спектральной отражательной способности, полученных после обработки разных блоков наблюдений, их весов. Сглаживание средневзвешенных значений заключается в следующем:

а) расчет коэффициентов Фурье с учетом весов обрабатываемых значений спектральных характеристик по формулам:

п

ao=,l/n Z p.yci, }

1=1

п

at = l/n X p,yc¡ cos кх

к=0, 1,2, ...,п (8)

bk= 1/nZ p.ycí sin kx¡ J ¡=[

б) вычисление весов коэффициентов ао, ak, Ьк по формулам:

Ра0=с/ш2а0 ; Pak=c/m2bk", Pbk=c/m2br . (9)

4) расчет сглаженных значений спектральной отражательной способности с помощью полинома

ф(х)= Раоао/2+ PaiaiCOS X + Pblbisin X + Pa2a2COS 2х + Pb2b2SÍn2x + ... + + Panancosnx+ Pbnbnsinnx. (10)

У большинства приборов, предназначенных для измерения спектральных характеристик, светофильтры имеют длины волн пропускания, расположенные неравномерно в некотором диапазоне электромагнитного спектра. В этом случае нужно использовать метод тригонометрической аппроксимации кусочно-чипейиых функций.

Коэффициентов Фурье для аппроксимации кусочно-линейной функции:

N

ао= I/N 2 y(ti);

¡=i

N

ak= 1/xN X{ y(t¡)sin(2xi) - y(t¡-i)sin(2x(i-l))} -

¡=i

N

- sin x /(x2N) z { y(t¡) - y(ti-i)sin(2x(i-l))} ; (11)

N

bk= l/xNS{y(ti-i)cos(2x(i-l)) -y(t¡)cos(2xi)} + ¡=i N

+ sin x /(x2N) S { y(ti) - y(t¡-i)}cos(2x(i-l)).

¡=i

Сглаживание кривой и интерполяция на заданные пользователем длины волн производится по формуле: м

ф(х,)= ао/2+ £{аксоз(2хку) + Ькзт(2хку)}, (12)

к=1

где V - требуемое значение аргумента.

Выведены формулы для вычисления средних квадратических погрешностей коэффициентов Фурье и сглаженных значений для кусочно-линейной функции: N

тао=[1/№£{т2(у0}/№р; ¡=1

N

Шак= [1/(хЫ)2 Ш2(У|)51П2(2Х1) +т2(уи)зт2(2х(М))} +

¡=1

N

+ {зтх/(х2Н)}2£{т2(у0-т2(у0зт(2х(М))}р; (13)

¡=1

N

тЬк= [1/(хМ)21{ т2(уи) соз2(2х(М)) - т2(у0соз2(2и)} +

N

+ {зтх/(х2М)}21 {ш2(уО+ш2(ум) }соз2(2х(Ы)) ]"2.

1=1

тф=[т2ао/4+(та|со5(2ху))2+(тызт(2ху))2+(та2С05(4ху))2+ (тызт(4ху))2+ +...+(та„соз(пху))2 + (тьпсоз(пху))2]"2. (14)

Вес определяется по формуле:

Р„=с/т2,р . (15)

Задача интерполирования данных эффективно решается с использованием аппроксимации кривой спектральной яркости тригонометрическим полиномом Фурье. При сглаживании спектральных коэффициентов яркости либо других спектральных характеристик рассчитываются коэффициенты гармонических составляющих. Далее кривая восстанавливается, но уже на интересующие пользователя длины волн. Оценку точности можно сделать по формулам (6), (7), (14), (15).

Использование тригонометрического разложения Фурье для аппроксимации и сглаживания предоставляет следующие удобства:

1) подбирается один тригонометрический полином для всего рабочего диапазона длин волн;

2) вид аппроксимирующего полинома одинаков и для почв и для растительности и других объектов;

3) существует возможность сопоставления результатов измерении, сделанных на разных длинах воли, но в одном рабочем диапазоне.

Оценка точности функций спектральной отражательной способности.

В практике обработки данных дистанционного зондирования часто возникают .задачи, когда интересующую величину непосредственно измерить нельзя. Измеряются некоторые другие величины, например коэффициенты спектральной яркости, а искомая величина вычисляется (спектральные контрасты, вегетационные индексы) на основе известных функциональных связей. Аргументы-результаты измерений содержат ошибки. Поэтому функция, вычисляемая по угим аргументам, тоже будет содержать ошибки. Возникает задача оценки точно-:ти функций результатов измерений.

Разработаны критерии оценки точности функций спектральной отражательной способности. Применены теоремы о систематических и случайных эшибках линейной и нелинейной функции из теории погрешностей результатов измерений.

• Однозоиальиые контрасты:

к|=л/гг ,

где п и Г2 - коэффициенты спектральной яркости соответственно объектов I и 2, причем Г2 >П ;

кг = гг/ п, где п >Г2; кз=(п-г2)/г| , где п>гг; к4=(Г2-Г|)/г2, где Г2>п;

к5=(п-г2)/(г|+г2); кб=(г|-г2)/2(г|+г2).

Предлагается использовать указанные контрасты с учетом доверительных интервалов, характеризующих точность [к( - (т(к{); к/ + где I - коэффици-

ент доверия Стыодента, к( - соответственный контраст, ¡= 1 ,...,6,

ш (k,)=[{m(n)/r2 + {-ш(г2) ЫгЪ }2]"2, (16)

ш (к2)=[{-ш(г|)г2/ Г2,}2 + {m(r2) /г, }2]"2 , (17)

ш(кзИ{т(г0г2/г2|}2+ {-m(r2)/ri }2]»2, (18)

Ш (к4)=[{-ш(Г|)/Г2 }2 + {Л1(Г2) Г|/ Г22 }2]"2 , (19)

m (к5)=[{т(п)2г2/(п +г2)2}2 + {-т(п)2п/ (г, +г2)2 }2Р, (20)

т(кб)=[{т(г|)г2/(п +nW + {:т(г2)п/(г|+г2)2 }2]"2 . (21)

Проведен анализ величин ошибок контрастов для пяти случаев сочетаний нар объектов. Установлено, что в случае малоконтрастных объектов наимень-лими погрешностями обладают контрасты к5 и кб . Для контрастных объектов ;амым устойчивым в смысле накопления ошибок является кб.

• Вегетационные индексы.

Для оценки биомассы в настоящее время применяются как простые использование оптической плотности негативного фотографического изображе-

имя), так п сложные - вычисление так называемых вегетационных индексов, представляющих собой различного рода зональные отношения спектральных характеристик.

Предлагается оценивать точность вегетационных индексов доверительными интервалами, разработанными на основе теории погрешностей результатов измерений: [ вегетационный индекс - tm,,.H.; вегетационный индекс +tm„.„.].

Наиболее часто применяемые зональные отношения и их СКО: простое вычитание p(Ä.i)-p(Ä.2),

m-patiiuern" m2(pi) + ш2(р2); (22)

простое деление (q) p(>i.i)/p(ta),

щ-'ц= [m(pi)/p(Xz)]2 +[ -p(kt) т (Р2)/Р2аг)]2; (23)

корень квадратный простого деления [p(Xi)/p(ta)]"2

тЧд= [1/2т(р,){р(Ъ)/р(^)}"2]2 + [-1/(2р(Ь))т (р2) {p(h)/p(X2)}»2] 2; (24)

сложное деление p(Xi)/(p(\i)-p(ta)),

т2СЛ=[-ш(Р1)р(Ъ)/{р(^|) -p(X2)}V+[m(p2)p(h)l{p(h) -Р(Ъ)}2]2; (25)

простое множественное отношение (Q) (p(X.i)-p(X2))/(p(X.i)+p(X.2)), m2Q=[2m(p,)p(X2)/{p(^i)+pa2)}2]2 + [-2m(p2)p(X.i)/{p(X.0+p(A.2)}2]; (26)

сложное множественное отношение [(р(А.|)-р(Х2))/(р(Х|)+р(Л2))]"2,

m2CMo=[m(pi) Р(ШР(Ь)+Р(Ь)){(Р(Ь) -p(b2))/(p(Xi) +р(Хл))} "2)]2 + +[-ш(р2) р(Х|)/((р(Я.|)+р(А.2)){(рСЯ.1)-р(*.2))/(р(Я.|)+р(Х2))}"2)Р ; (27)

взаимный растительный индекс [(p(zi)-p(z2))2+(p(oi)-p(o2))2]"2, m2,,p„={m(p/i) (p(zl)-p(z2))/[((p(z,)-p(z2))2+(p(0,)-p(02))2]"2}2 + + {m(p/2) (p(Z2)-p(Z|))/[((p(Zl)-p(Z2))2+(p(Ol)-p(02))2]"2} 2 + + {m(p.,l) (P(0,)-P(02))/[((P(Z,)-P(Z2))2+(P(00-P(02))2]"2} 2 +

+ {m(Po2) (p(02)-p(0,))/[((p(zl)-p(Z2))2+(p(0l)-p(02))2]1«} 2. (28)

Приведем здесь некоторые спектральные отношения КСЯ, применяемые для определения состояния растительного покрова и их СКО.

Для анализа сомкнутости растительного покрова наиболее подходящим является отношение КСЯ гк/г,,

rn2oTii=(m(rK)/ri)2 +(- rK m(r,)/r2,)2. (29)

Параметр Рг, применяемый для определения состояния развития сельскохозяйственных культур

Рг= [г„к/г,- 1]/[г„к/г,+ 1] ,

т2Р=(2ш(г„к)г,/(г„к+г1)2 )2 +(-2т(г5)г„к/(г„к+г,)2 )2. (30)

Параметр I'r(B), характеризующий сомкнутость растений

Р,(В)= Г,Г„к/Гк.

т-=(т(г,) Гик /г«2 )2 +(т(г„к)г,/гк2 )2 +(-т(Гк)г,г„ь /гк-2 )2. (31)

• Оптическая плотность фотографического изображения. \г Ь Е(Я.) 8(Я.)Та(Х)ТС1|Д)Т1Д)

а,,-, =1о(^5) са+^х^-(г„гД)+х(М+°М) ¿х ,

А.| кл

где О (л..) - спектральная плотность, соответствующая системе светочувствительности; у(Х) - коэффициент контрастности фотоизображения для соответствующих зон электромагнитного спектра; Е(Л.) - спектральная освещенность объекта; 8(Х) - спектральная светочувствительность фотослоя; Та(Л) - коэффициент пропускания атмосферы в соответствующем диапазоне длин волн; ТСф(Х)- коэффициент пропускания светофильтра; Т0(Х)- коэффициент пропускания объектива; г„б (X) - коэффициент спектральной яркости объекта в диапазоне длин волн А.1 -Л2; у(Х)- спектральный коэффициент задымленности атмосферы; а(Х) - спектральный коэффициент светорассеяния.

Прогнозируемую величину оптической плотности аэрофотоизображения следует характеризовать доверительным интервалом [Боб. - <тп; Боб. + 1тв], где Я.2

шо={2:[1ёету^{Е(Я.)8(Х.)Та(Х.)Тс(Що(?.)(гоб(?.)+х(Х.)+а(),))}/кл]2+

X,

+[у(Х)^е(шЕ/Е(Х)+т5/8(Х)+шта/Та(Х)+штс/Тс(Х)+

+тто / Т0(Х))]2+[у(Я.)^е(Шг +тх +шу)/(г0с,(Х)+х(Я)+а(>.))]2 ДХ} "2. (32)

•Фотографические контрасты.

Фотографические контрасты, в отличие от спектральных более близки к реальным контрастам объектов на фотоснимке. Разработаны доверительные интервалы для фотографических контрастов как для черно-белых фотоизображений, так и для цветных.

]. Для черно-белого фотографического изображения контраст \г

1Е(Х) 8(Х)Т(Х)га(Л)с1А. X,

Оа - Он = ЛОаЛ = ку1" -

%1

1Е(Х) 8(Щ(Х)гь(А.)ёХ

предлагается оценивать доверительным интервалом [ЛОа/ь- йпп; А1)а/ъ. + №0], где

Х.2

пГ- ( ДОа/Ъ) = 1( [ kmy lgE(?,)S(>0T(>0(ra(>.)+rb(^))]2 + Xi

+[ ynu lgE(^)S(X.)T(X.)(raW+rb(X))]2+2[kylgemE(^)/E(X)]2+ , +2[kylgcms(^)/S(X)]2 +2[kYlgemT(^)/T(X.)]2 +[kylgemr(A.)/raM]2)+ (33)

+[kylgemr(?0/rb(m2 )AÄ.

2.Для цветного фотографического изображения: (Dal - Dbl)-(Da2 - Db2) = Д Da/bxpOM.=

X.2 Я.4

iE(X,) S(X.)T(A.)ra(X.)dX. /Е(Я.) S(A.)T(A.)ra(A.)dA.

X.1 Xi

= k(yi lg--Y2 lg —-),

■Xl "Ka

JE(X.) S(X)T(X)rb(X)dX iE(>0 S(>.)T(>.)rb(>.)d^

X.1 Xi

[ADa/bxp0M- t ШаЛ) хром. (A.); ADaibxpoM. + t ШаЛ>хром. (X)]

Ша/b хром. (X)= {Ktyinik lgE(MS(X)T(X)(ra(M+rb(X.)]2 + X.,

+[km,i lgE(X)S(Ä.)T(X)(r,(X)+rb(A.)P+2Pcrilg e mE(X)/E(A.)]2+ +2[ky,lg e rns(X)/S(>0]2+2[kyilg e пп(Х)П(Х)]г+ +[ky,lg e mra(X.)/ra(A.)]2+[kyilg e тгь(Х)/гь(Х)]2)АХ.+ Ь

, +1([У2П1к lgE(>.)S(>0T(>0(ra(>,)+rb(>-)]2 + (34)

>13

+[kmr2 lgE(?0S(/0m)(ra(>,)+rb(A.)]2+2[ky2lg e mF.(>,)/E(>.)]2+ +2[ky2lg e ms(>0/S(>0]2+2[ky2lg e тТ{Х)ГТ(Х))г+ -Hfkyjlg e mra(?t)/ra(X)]2+[ky2lg e тгЪ(Х)1ть(Х)]г)Щ1/2 . •Цветовые коэффициенты.

В почвоведении для различения подтипов почв по спектральным характеристикам используют так называемые цветовые коэффициенты: г {Х-Ш нм) г (Я=800 нм)

xi=-;Х2=-;

г (Х=Ш нм) г (Х.=650 нм)

г (А=800 нм) г (Х=800 нм)

Хз=- ; %4=

г (А.=400 нм) г (Х=550 нм) Доверительный интервал [ %к- ш(Хк); Хк + т(Хк)],

где ш(Хк) =[{ш( г(М)/ г(^)}2 +{-ш( г(^))г(>,)/г2(^)}2]"2. (35)

Критерии оценок для зональных контрастов аналогичны (16), (18), (19), (20), (21).

При выборе каналов спектрометрировапия, диапазонов аэро- и космических съемок, прогнозировании распознаваемости природных и сельскохозяйственных объектов по коэффициентам контраста и другим функциям спектральной яркости, необходимо проводить оценку точности таких прогнозов и функций спектральной отражательной способности, что обычно не делается. Изложенная выше методика позволяет делать такую оценку па основе теории ошибок измерений.

Разработанные формулы для вычисления СКП оптической плотности и фотографических контрастов позволяют проводить имитационное моделирование указанных величин в зависимости от изменений внешних факторов.

ГлаваЗ. Применение математических методов для обработки данных дистанционного зондирования в интересах сельского хозяйства.

В данной главе описано практическое применение изложенных в предыдущей главе, теоретических разработок для решения таких задач, как оценка рас-тознаваемости объектов на аэро- и космических снимках, определения засорен-юсти сельскохозяйственных угодий, выбора диапазонов аэро- и космических :ъемок, сглаживания результатов измерений КСЯ. Проведена сравнительная кономическая оценка оптимального выбора материалов аэро- и космических ъемок.

Оценка распознаваемости переувлажненных земель на аэро- и космических

снимках.

В настоящее время разработаны методы выявления заболачивания, осно-анные на знаниях о растениях-индикаторах заболачивания. Данные методы ис-ользуются преимущественно ландшафтоведами и геоботанимками при непо-редственном изучении местности.

Автором данной работы исследовались возможности выявления начала роцессов заболачивания на естественных и культурных кормовых угодьях по атериалам аэро- и космических съемок.

В качестве экспериментальных данных для оценивания переувлажненных :нокосов использовались результаты спектрометрирования заливных сенокосов 'Шилутском районе Литовской ССР, выполненного Западным филиалом ИСХАГИ в 1982 году.

Оценка распознаваемости переувлажненных сенокосов была проведена гя двух периодов аэроспектрометрирования: вторая декада июня и третья деда июля месяца. Оценка выполнена с помощью коэффициентов контраста К5 и „ так как ошибки в них накапливаются примерно в два раза меньше.

Анализируя коэффициенты контраста К5 по данным июня, можно сказать, чю диапазон спектромстрирования 416-808 нм нельзя применять для аэро- и космических съемок с целью выявления переувлажненных сенокосов. Другие рассмотренные диапазоны электромагнитного спектра по количеству различимых переувлажненных сенокосов можно расставить по следующим местам:

I место - 0,52-0,56 мкм

II место - 0,58-0,62 мкм

III место - 0,46-0,52 мкм

IV место - 0,64-0,68 мкм

V место - 0,70-0,74 мкм.

По коэффициентам К6 в июне диапазон 416-808 нм также является нежелательным для аэро- и космических съемок переувлажненных сенокосов. Другие диапазоны можно расставить по местам:

I место - 0,52-0,56 мкм

II место - 0,64-0,68 мкм

III место - 0,70-0,74 мкм

IV место - 0,58-0,62 мкм

V место - 0,46-0,52 мкм.

Анализ данных спектрометрирования для последней декады июля показал, что этот период нельзя рекомендовать для аэро- и космических съемок как переувлажненных кормовых угодий, так и сенокосов с нормальным увлажнением. Переувлажненные сенокосы во всех рассматриваемых диапазонах электромагнитного спектра не различаются.

Если анализировать контрасты без учета доверительных интервалов, то в нюне все объекты различаются (по К5 и К6) в диапазонах: 0,52-0,62 мкм и 0,580,62 мкм; (по К5) в диапазоне спектрометрирования (416-808 нм) и 0,46-0,52 мкм. В июле не распознается только по одному сочетанию объектов в диапазоне спектрометрирования и в 0,64-0,68 мкм (по К5) и в диапазоне 0,46-0,52 мкм ( по К6). На первый взгляд получены обнадеживающие рекомендации.

Но если предельная ошибка контраста превышает его величину, то доверительные интервалы искомых спектральных характеристик объектов перекрываются. В некоторых случаях доверительный интервал одного объекта поглощает интервал другого. Например, для июля в диапазоне 416-808 нм для сочетаний объекта 1-ЗА с переувлажненными сенокосами имеем следующие результаты:

обьскт доверительный интервал КСЯ объекта К 5 предельная П01 решнос! ь К5

1-ЗА [17,42; 21,02]

2-1А [6,26; 26,25] 0,05 0,26

2-2А [6,35; 26,55] 0,08 0,31

2-ЗА [8,92; 26,62] 0,04 0,23

2-4Л [12,04; 24,98] 0,02 0,18

Как видно из примера, изображение объекта 1-ЗА будет сливаться с изображениями переувлажненных сенокосов (2-1А, 2-2А, 2-ЗА, 2-4А), хотя контраст К5 не равен нулю.

Использование доверительных интервалов контрастов дает возможность исключать перекрывающиеся по спектральным характеристикам объекты из числа распознаваемых.

Определение засоренности сельскохозяйственных угодий нежелательной

растительностью.

Засоренность сельскохозяйственных культур определяют:!) наземным способом: 2) по материалам многозональных съемок или результатам спектромет-рирования, используя корреляционные связи между спектральной яркостью объекта и его засоренностью, установленные по тестовым участкам.

Предлагается метод определения засоренности при помощи аэроспектро-метрирования, который заключается в решении системы линейных уравнений относительно к,, к2, кз:

г(Х|) = к| гп(Х|) + кг гс/ч(Х0 + к}гс(Х|) ]

г(Х2) = к|Гл(Х2)+к2Гс,х(А.2)+ кзГс(Ь) (36)

1 = к| + кг + к3 \ ,

где к| - коэффициент, выражающий вклад, почвы в проективное в процентах; к2 -

коэффициент, выражающий процентный вклад сельскохозяйственной культуры

в проективное покрытие; кз - вклад сорняка в проективное покрытие в

процентах; \\ ,\г - длины волн измерения КСЯ.

Система уравнений (36) решается одним из численных методов, например, методом главных элементов. В указанной системе г(Л.|), г(Х2) определяются методом спектрометрирования; гп(Я:), гп(Ъ), гс/х(Я.1), гс/х(?.2), гс(Х|), гс(Х2) - результаты определения КСЯ аналогичных почв, сорняков и культурной растительности при подобных условиях регистрации (сезон, время суток, высота Солнца и т.п.) из ба-

зы данных спскгромстрической информации, если сельскохозяйственная культура. сорняк и почва известны.

Рассмотрен вопрос о точности, которую обеспечивает данный метод.

представляет нелинейную функцию. СКП определения кз рассчитывается по формуле

т2(гм) т2(гп^|) ш2(гсЛХ|)

т2(кз) = -- + к2|-+ к2г-+

тЦЬ) тЦХО г2с(А.|)

т2(ГсХ.) (37)

+(к, Гп(^:)+ к2гс/х(^1> - г(^|))2- .

тЦЬ)

Основной вклад в погрешность т2(кз) вносит первый член, т.е. погрешность в процессе измерений. Влияние второго, третьего и четвертого членов в выражении (37) меньше влияния первого. Поэтому влияние погрешностей КСЯ, взятых из базы данных, ослаблено.

Проведен численный эксперимент. Установлено, что увеличение количества длин волн при спектрометрировании с целью определения засоренности культурной растительности не всегда приводит к повышению точности.

При использовании предложенного метода и обеспечении СКП измерений ±0,005, СКП на тестовых участках либо данных, взятых из базы данных спектрометрической информации +0,010 можно с вероятностью 70% определять коэффициент к3 с точностью 0,051, что соответствует 5,1% засоренности. При воздушном спектрометрировании и при использовании экспериментальных зависимостей, определенных по тестовым участкам, обеспечивается точность ¡0%.

Гармонический анализ спектральной отражательной способности сельскохозяйственных объектов для выбора параметров съемочных

систем.

Предлагается метод выбора спектральных интервалов для аэро- и космических съемок с помощью коэффициентов Фурье в разложении Фурье. Метод гармонического анализа применен для выбора диапазонов аэро- и космических съемок типичных объектов фотографирования ( спектрофотометрическая классификация природных образований по Е.Л. Кринову), а так же для съемок кормовых угодий засушливой зоны страны.

Коэффициент а0 является одним из наиболее характерных орпчтельпых признаков объектов определенного класса и типа. Следующие коэффицнещы ai, hi , ;ь , Ъ, п т.д. показывают вклад гармонических составляющих в форму кривой спектральной яркости объекта.

Для решения задачи были составлены программы на языке Turbo Pascal для персональных компьютеров IBM PC.

Гармонический анализ позволил получить следующие выводы. На основе спектральных признаков природные образования на уровне классов и типов ЕЛ. Кринов;» можно уверенно различать в широких зонах спектра. Такими зонами могут быть 400-620 и 730-840 нм и 520-840 и 730-840 нм. Для фотографирования засушливых кормовых угодий рекомендуется использовать панхроматические, изопанхроматические и инфрахроматические фотоматериалы и спектро-метрировать в широком диапазоне спектра 400-800 нм. Хорошо различаются чистые территории от покрытых растительностью в диапазоне 460-520 нм. В других рассмотренных диапазонах (520-560 нм, 580-620 нм, 640-680 нм, 700-740 нм) возникают трудности в распознавании сельскохозяйственных угодий аридной ?оиы в летний период по материалам аэро- и космических съемок и данным спек-трометрирования.

Метод гармонического анализа для выбора диапазонов аэрокосмических съемок и каналов спектрометрирования испытан на примере классов и типов Е.Л. Кринова. Установлено, что он удобен и прост в использовании. На основе его применения даны рекомендации для съемок сельскохозяйственных угодий засушливой зоны. Установлена возможность распознавания объектов по коэффициентам Фурье, например, для решения такой задачи, как разделение территорий покрытых раститслыюстыо и свободных от неё. У всех угодий, имеющих даже незначительный растительный покров в диапазоне 460-520 мм, коэффициент а: всегда положителен. В противном случае, я/ равен нулю или отрицателен.

Сглаживание результатов измерений КСЯ сельскохозяйственных угодий с помощью тригонометрических полиномов Фурье.

Разработаны методика и программа для сглаживания и интерполирования результатов измерений спектральной отражательной способности с помощью тригонометрического разложения Фурье на ЭВМ с оценкой точности после :глаживания. Программа применена для обработки результатов аэроспектро-мстрнрования кормовых угодий. Методика и программа дают хорошие результаты как для данных с равномерным шагом, так и с неравномерным. Они позво-гяют приводить данные, измеренные на разных длинах волн, к сопоставимому

виду. 1. с. к выбранному, в качестве стандартного, набору длин волн внутри исследуемого диапазона электромагнитного спектра. В программе предусмотрена возможность интерполяции данных для длин волн, отсутствующих в рядах измерений, но в пределах рабочего диапазона.

Сравнительная экономическая оценка эффективности оптимального выбора материалов аэро- и космических съемок для дешифрирования сельскохозяйственных угодий.

Снижение стоимости дешифрирования сельскохозяйственных угодий, сокращение объемов полевых работ, сведение к минимуму затрат на аэро- либо космические снимки - актуальная задача современного аэрофотогеодезического производства:

Автор делает попытку анализа стоимости работ, включая затраты на заказ аэро- и космических снимков, по дешифрированию сельскохозяйственных угодий. Для проведения сравнительной экономической оценки был взят условный объект съемок - равнинная местность, на территории которой находятся заливные сенокосы с нормальным и высоким уровнями увлажнения.

Цель сравнительной экономической оценки - показать насколько сокращаются затраты на выявление переувлажненных сенокосов при правильном выборе сроков съемки и диапазонов электромагнитного спектра.

Выполненные автором расчеты позволяют сделать заключение о том, что для выполнения работ по дешифрированию сельскохозяйственных угодий, а, в частности, переувлажненных сенокосов, на площадях менее 500 тысяч га экономически выгодней заказывать аэрофотоснимки. На площадях, начиная с 500 тысяч и выше, целесообразнее использовать космические снимки. Финансирование работ по дешифрированию сельскохозяйственных угодий на площадях свыше 500 тысяч га под силу только федеральному бюджету, так как приходится оперировать с затратами составляющими до 800 000, 1 500 000, 2 500 000 учетных единиц. На площадях около 100 тысяч га при правильном заказе аэрофотоснимков такие работы может финансировать областной бюджет.

Работы по изучению и инвентаризации сельскохозяйственных угодий, в том числе, и кормовых угодий необходимо проводить в целях объективного налогообложения землепользователей и разоблачения фактов использования земель не по назначению. Слежение за состоянием сельскохозяйственных угодий позволит своевременно выявить ухудшение экологического состояния, принять соответствующие меры или изменить способ эксплуатации угодья. Аэрокосмический мониторинг за состоянием сельскохозяйственных угодий должен проводиться в рамках государственной программы. Оптимальный выбор сезонов и

сроков проведения аэросъемочных работ, космически,х сьемок, числа и расположения, ширины зон электромагнитного спектра позволят сократим, за фаты примерно r 8 раз, т.е. па 2 ООО ООО учетных единиц.

Заключение.

1. Разработаны формулы для оценки точности функций спектральной отражательной способности (однозональных и многозональных контрастов, вегетационных индексов, оптической плотности и фотографических контрастов и др.) на основе теории погрешностей результатов измерений. Ранее использование функций спектральной отражательной способности при решении тематических задач дистанционного зондирования проводилось без учета их точности, не учитывались доверительные интервалы этих функций.

2. Разработана методика сглаживания и интерполирования результатов измерений спектральной отражательной способности с помощью тригонометрических полиномов Фурье. Разработаны формулы для оценки точности сглаженных и интерполированных значений. Сглаживание с помощью тригонометриче-:ких полиномов позволяет свести к минимуму влияние случайных погрешностей it ослабить влияние систематических ошибок.

3. Методика оценки распознаваемости объектов с использованием доверительных интервалов коэффициентов контраста проиллюстрирована на примере зценки распознаваемости переувлажненных земель на аэро- и космических снимках.

4. Разработаны шаблоны электронных таблиц с помощью табличного про-jeccopa Excel на базе IBM PC для оценки распознаваемости объектов по коэффициентам контраста с использованием доверительных интервалов.

. 5. Предложена методика выбора зон электромагнитного спектра и времени 1эрокосмических съемок с использованием гармонического анализа. Методика фименена в задачах выбора зон спектра для съемок основных классов природ-1ых объектов по Кринову E.JI. и для съемок кормовых угодий засушливой зоны :траны. Рекомендованные диапазоны аэрокосмических съемок соответствуют ¡публикованным в литературе для соответствующих географических зон.

6. Разработано и реализовано программное обеспечение для сглаживания и ттерполирования спектральной отражательной способности, а также для выбо->а зон электромагнитного спектра на базе IBM PC.

7. Разработана методика определения засоренности сельскохозяйственных ультур нежелательной растительностью с оценкой точности. Проведено имита-[иопное моделирование погрешностей определения засоренности трех полей ельскохозяйственных культур, получены практические рекомендации для повы-jchия точности определения засоренности.

8. Предложена структура банка данных спектрометрической информации для целей аэро- и космических съемок сельскохозяйственных угодий.

9. Проведен сравнительный экономический анализ эффективности оптимального выбора материалов аэро- и космических съемок, показывающий целесообразность предварительного выбора диапазонов и сроков аэрокосмических съемок перед заказом фотоснимков для обследований угодий. Правильный выбор сроков съемок и диапазонов электромагнитного спектра при использовании аэрофотоснимков для обследования сельскохозяйственных угодий позволяет снизить общие затраты на выполнение работ более чем в десять раз, а при использовании космических снимков почти в восемь раз.

10. Сделан вывод о необходимости создания региональных банков данных для целей землеустройства и кадастра земель России.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1) Zykov К.A., Dmitrieva Е.Е. Harmonische Analysis des spektralen Remissiosvcmogens von Iriden und landwirtsobaitlichen Kulturen,un emblich des 20. Jahrentages der Vereinigung "Interkosmos von 8.-10. Dezember 1987 in Eberwalde", s. 31-32.

2) Дмитриева E.E., Зыков K.A. Гармонический анализ спектральной яркости сельскохозяйственных объектов для выбора оптимальных параметров спектрометрических и многозональных съемочных систем.// В сб. научн. трудов МИ-ИЗ:" Совершенствование технологий геодезических, фотограмметрических и картографических работ для целей сельского хозяйства", М., 1989, с. 93-104.

3) Дмитриева Е.Е. Гармонический анализ спектральной отражательной способности некоторых объектов Казахстана для выбора оптимальных параметров спектрометрических и многозональных съемочных систем.// В сб. научн. трудов МИИЗ: "Совершенствование технологий аэро- и геодезических работ для целей агропромышленного комплекса", М., 1989, с. 47-56.

4) Дмитриева Е.Е. О необходимости создания банка спектральных данных для целей землеустройства.// В сб. : "Совершенствование землеустройства в условиях перестройки хозяйственного механизма в АПК". Тезисы докладов на Всесоюзной научно-технической конференции 31 мая - 2 июня 1989 г., часть IV, М., 1989, с. 515-517.

5) Дмитриева Е.Е., Зыков К.А. Аппроксимация коэффициентов спектральной яркости почв и растительности тригонометрическими рядами Фурье.// Материалы совещания " Аэрокосмические методы в почвоведении", М., Колос, 1989, с. 76-78.

6) Зыков К.А., Дмитриева Е.Е., Юодянис Р.Ю. Анализ спектральной отражательной способности почв, посевов сельскохозяйственных культур и заливных сенокосов.// В сб. научн. трудов : "Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйстве", М., Наука, 1990, с. 190-201.

7) Дмитриева Е.Е. Обоснование структуры банков спектрометрической информации для целей аэро- и космических съемок пастбищных угодий засушливой зоны СССР.// В сб. научн. трудов МИИЗ, М., 1991, с. 37-42.

8) Дмитриева Е.Е. Оценка влияния дневной динамики спектральных свойств объектов на их распознаваемость на аэро- и космических снимках.// В сб. научн. трудов ГУЗ :"Аэро- и геодезические работы для целей агропромышленного комплекса", М., 1992, с. 24-28.

9) Дмитриева Е.Е. Оценка распознаваемости переувлажненных земель на аэро- и космических снимках.- В кн.: Тез. докл. Научно-практ. конференции 19-20 марта 1996 года, ГУЗ, М., 1996, с. 32-34.

1одп. к печати 16.03.98 Формат 60x90 Бумага офсетная Печ. л. 1,4 ^ч.-изд. л. 1,4 Тираж 80 экз. Заказ № 61 Цепа договорная

МосГУГиК 103064, Москва К-С4, Гороховский пер., 4

Введение.

Глава 1. Спектральная отражательная способность и методы обработки информации о спектральных свойствах природных объектов.

§1.1 Общие сведения о спектральной отражательной способности сельскохозяйственных угодий.

§ 1.2 Состояние методов математической обработки результатов спектрометрирования и материалов многозональных аэро- и космических съемок.

§ 1.3 Спектрометрическая информация, ее накопление и использование для аэрокосмических съемок природной среды.

§ 1.4 Выводы

Глава 2. Некоторые вопросы математической обработки результатов измерений спектральной отражательной способности.

§ 2.1 Обработка результатов измерений спектральной отражательной способности с помощью тригонометрических полиномов и оценка точности аппроксимации.

§2.2 Задача оценки точности функций спектральной отражательной способности.

§2.3 Однозональные контрасты природных объектов.

§ 2.4 Вегетационные индексы.

§ 2.5 Оптическая плотность и фотографические контрасты.

§ 2.6 Цветовые коэффициенты.

§ 2.7 Зональные контрасты.

§ 2.8 О расчете весов функций результатов измерений спектральных характеристик.

§ 2.9 Выводы.

Глава 3. Применение математических методов для обработки данных дистанционного зондирования в интересах сельского хозяйства.

§ 3.1 Оценка распознаваемости переувлажненных земель на аэро- и космических снимках.

§ 3.2 Определение засоренности сельскохозяйственных угодий нежелательной растительностью.

§ 3.3 Гармонический анализ спектральной отражательной способности сельскохозяйственных объектов для выбора параметров съемочных систем.

§ 3.4 Сглаживание результатов измерений КСЯ сельскохозяйственных угодий с помощью тригонометрических полиномов Фурье.

§ 3.5 Сравнительная экономическая оценка эффективности оптимального выбора материалов аэро- и космических съемок для дешифрирования сельскохозяйственных угодий.

§ 3.6 Выводы.

В связи с проведением земельной реформы в стране возникла потребность в количественном и качественном учете земель. Вопросы количественного учета земель достаточно полно разработаны и решаются наземными или аэрокосмическими методами. Качественный учет проводится преимущественно наземными методами. Очевидно, оптимальное решение задачи заключается в разумном сочетании наземных и дистанционных методов.

Инвентаризация земель является первым шагом [5] на пути мониторинга состояния и использования земель в сельском хозяйстве. Составление достоверного кадастра сельскохозяйственных земель, позволяющего иметь полноценные сведения об истинной стоимости земли, - одна из наиболее важных задач перехода к рыночной экономике. Инвентаризация земель проводится на основе материалов, полученных методами аэро- и космических съемок [36,78].

В настоящее время активно развиваются дистанционные методы изучения природной среды [77], особенно за рубежом. Особой популярностью за рубежом пользуются методы многоканального видеоспектрометрирования. Продолжается изучение оптических свойств объектов окружающей среды, в том числе растительного покрова, посевов сельскохозяйственных культур. Спектрометрирование используется как один из методов получения информации об экологическом состоянии природных объектов, урожайности сельскохозяйственных культур, поражении болезнями и вредителями сельскохозяйственных посевов, а также для выбора и уточнения диапазонов аэрокосмических съемок. Все возрастающие объемы работ по спектрометрированию и многозональным съемкам требуют систематизации и согласования методик измерений.

Бессистемный подход к изучению оптических свойств сельскохозяйственных угодий, неполнота и несовместимость спектральных данных о сельскохозяйственных объектах зачастую приводят к трудностям в использовании этих материалов для решения проблем сельского хозяйства.

Вопросы первичной математической обработки спектральных характеристик практически не разработаны. В большинстве опубликованных работ по вопросам спектрометрирования не приводится сведений об оценке точности полученных величин. В связи с увеличением объемов работ по видеоспектрометриро-ванию, многозональным аэрокосмическим съемкам возникла потребность в более корректном и рациональном выборе каналов видеоспектрометрирования и зон электромагнитного спектра для аэрокосмических съемок. Результаты измерений оптических характеристик, используемые для этих целей, содержат погрешности, вызванные влиянием факторов окружающей среды, изменением самого объекта, инструментальными и методическими ошибками. Отсутствие учета погрешностей приводит к ошибочному выбору диапазонов съемок. Также отсутствует методика оценки точности функций спектральной отражательной способности таких, как вегетационные индексы, спектральные контрасты, оптическая плотность фотоизображения и др.

Цель работы.

1. Разработка методики сглаживания случайных составляющих ошибок измерений спектральной отражательной способности, включая инструментальные ошибки, ошибки за счет изменения факторов внешней среды, вариаций свойств самого объекта измерений.

2. Разработка способов оценки точности функций спектральной отражательной способности таких, как оптическая плотность, контрасты, вегетационные индексы, цветовые коэффициенты.

3. Разработка и совершенствование методик выбора зон спектра и времени аэрокосмических съемок с использованием гармонического анализа.

4. Разработка методики оценки точности при определении засоренности посевов сельскохозяйственных культур по данным спектрометрирования и многозональных съемок.

5. Иллюстрация применения разработанных математических методов для обработки результатов дистанционного зондирования сельскохозяйственных объектов.

Научная новизна работы. Дан информационно-аналитический обзор отечественных и зарубежных библиографических источников по вопросам изучения, математической обработки, накопления и оценки информации о спектральной отражательной способности почв, растительности, сельскохозяйственных угодий. Проанализирован опыт использования результатов спектрометрирования и аэрокосмических съемок для целей сельского хозяйства.

Впервые предложена методика оценки точности функций спектральной отражательной способности, разработанная на основе теории погрешностей результатов измерений. Выведены формулы, позволяющие рассчитать доверительные интервалы таких функций спектральной отражательной способности, как оптическая плотность, вегетационные индексы, визуальные и фотографические контрасты, оценить надежность полученных результатов. Формулы позволяют учитывать погрешности исходных данных при выборе диапазонов аэрокосмических съемок, каналов видеоспектрометрирования, при оценке состояния растительности и биомассы с использованием вегетационных индексов.

Предложена методика сглаживания результатов измерений спектральной отражательной способности, интерполирования на основе примеисния тригонометрических полиномов Фурье.

В первой главе дается обзор научной литературы по вопросам изучения спектральной отражательной способности сельскохозяйственных угодий, проанализировано состояние методов математической обработки результатов спектрометрирования, многозональных аэро- и космических съемок. Рассмотрены метод накопления и использования спектрометрической информации для аэрокосмических съемок природной среды.

Во второй главе излагается предлагаемая методика обработки результатов измерений спектральной яркости с помощью тригонометрических полиномов. Приводится вывод формул для оценки точности таких функций спектральной отражательной способности, как однозональные контрасты, вегетационные индексы, зональные контрасты, оптическая плотность и фотографические контрасты, цветовые коэффициенты. Проведен математический анализ надежности применения разных видов однозональных контрастов для оценки распознаваемости объектов.

В третьей главе иллюстрируется применение предложенных математических методов для решения таких задач, как оценка распознаваемости переувлажненных земель на аэро- и космических снимках, определение засоренносги сельскохозяйственных угодий нежелательной растительностью, выбор параметров съемочных систем, сглаживание и интерполирование результатов измерений коэффициентов спектральной яркости сельскохозяйственных угодий. Дана сравнительная экономическая оценка эффективности оптимального выбора материалов аэро- и космических съемок для дешифрирования сельскохозяйственных угодий.

Апробация работы. Основные положения диссертации и результаты исследований были доложены и обсуждены на Всесоюзном совещании "Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйстве", Москва, 1987 год; на Международном совещании "Интеркосмос" в 1987 году в Эберсвальде (ГДР); на научно-технических конференциях по итогам научно-исследовательских работ геодезического факультета МИИЗ в 1987 и 1990 годах; на научно-производственной конференции по итогам научно-исследовательских работ за 1986 год, БСХА, Горки, в 1987 году; на конференциях молодых ученых МИИЗ в 1987, 1988 и 1989 годах; на научно-технической конференции, посвященной 210- летию института, МИИЗ, Москва, 1989; на научно-практической конференции Государственного университета по землеустройству по итогам научно-исследовательских работ за 1991-1995 гг., Москва, 1996 год. По материалам диссертации опубликовано девять печатных работ, одна сдана в печать.

Внедрение. Результаты научных исследований автора (алгоритмы и программы для математической обработки спектральной информации, практические рекомендации по выбору диапазонов аэро- и космических съемок) внедрены и используются в подразделениях Федерального кадастрового центра «Земля» Госкомзема России.

§ 3.6 Выводы

В данной главе:

1) Проведены исследования распознаваемости переувлажненных земель на аэро- и космических снимках по коэффициентам контраста с оценкой точности по формулам, разработанным автором диссертационной работы.

2) Получены следующие рекомендации. Проводить аэро- и космические съемки с целью выявления переувлажненных кормовых угодий целесообразнее в июне. Наилучшими являются диапазоны 0,52-0,56 мкм и 0,70-0,74 электромагнитного спектра. Немного хуже распознаются переувлажненные угодья в зонах 0,58-0,62 мкм и 0,64-0,68 мкм. Широкий диапазон 416-808 нм нельзя использовать для съемок не только переувлажненных угодий, но и кормовых угодий с нормальным уровнем увлажнения. В конце июля месяца следует отказаться от съемок естественных кормовых угодий с высоким и нормальным уровнем увлажнения в Нечерноземной зоне России.

3) Предложен строгий метод определения засоренности посевов сельскохозяйственных культур при помощи аэроспектрометрирования, основанный на составлении и решении системы линейных уравнений. Метод позволяет решить вопрос не только о засоренности, но и об изреженности посевов и о биомассе культурной растительности.

Разработана оценка точности определения засоренности посевов сельскохозяйственных культур. Применение строгого метода определения засоренности полей по результатам спектрометрирования позволит значительно сократить наземные исследования тестовых участков, повысить точность результатов, избежать избыточности при спектрометрировании.

4) Предложен метод выбора диапазонов электромагнитного спектра для аэро- и космических съемок с помощью коэффициентов Фурье в разложении Фурье. Метод гармонического анализа применен для выбора диапазонов аэро- и космических съемок типичных объектов фотографирования (спектрофотометрическая классификация природных образований по E.J1. Кри-нову), а также для съемок кормовых угодий засушливой зоны страны. Гармонический анализ позволил получить следующие выводы. На основе спектральных признаков природные образования на уровне классов и типов E.JI. Кринова можно уверенно различать в широких зонах спектра. Такими зонами могут быть 400- 620 и 730-840 нм и 520-840 и 730-840 нм. Для фотографирования засушливых кормовых угодий рекомендуется использовать панхроматические, изопанхрома-тические и инфрахроматические фотоматериалы и спектрометрировать в широком диапазоне спектра 400-800 нм. Хорошо различаются чистые территории от покрытых растительностью в диапазоне 460-520 нм. В других рассмотренных диапазонах (520-560 нм, 580-620 нм, 640-680 нм, 700-740 нм) возникают трудности в распознавании сельскохозяйственных угодий аридной зоны в летний период по материалам аэро- и космических съемок и данным спектрометрирования.

5) Предложено для сглаживания и интерполирования измерений КСЯ применять тригонометрическое разложение Фурье. Разработаны методика и программа для IBM AT- 486 для сглаживания и интерполирования результатов измерений спектральной отражательной способности с помощью тригонометрического полинома Фурье.

6) Проведена сравнительная экономическая оценка эффективности наиболее оптимального выбора материалов аэро- и космических съемок для дешифрирования сельскохозяйственных угодий. Составленные автором таблицы для расчета стоимости аэрофотоснимков и космических снимков, общих затрат на выполнение работ по дешифрированию могут быть использованы для прикидочных расчетов и составления технических заданий на выполнение работ в аэрофото-геодезическом производстве.

Для дешифрирования сельскохозяйственных угодий на площадях менее 500 тысяч га выгоднее заказывать аэрофотоснимки. Правильный выбор сроков съемок и диапазонов электромагнитного спектра при использовании аэрофото

129 снимков для обследований сельскохозяйственных угодий позволяет снизить общие затраты на выполнение работ более чем в десять раз, а при использовании космических снимков почти в восемь раз.

Заключение.

Результатами научно-исследовательской работы являются следующие.

1. Разработаны формулы для оценки точности функций спектральной отражательной способности (однозональных и многозональных контрастов, вегетационных индексов, оптической плотности и фотографических контрастов и др.) на основе теории погрешностей результатов измерений. Ранее использование функций спектральной отражательной способности при решении тематических задач дистанционного зондирования проводилось без учета их точности, не учитывались доверительные интервалы этих функций.

2. Разработана методика сглаживания и интерполирования результатов измерений спектральной отражательной способности с помощью тригонометрических полиномов Фурье. Разработаны формулы для оценки точности сглаженных и интерполированных значений. Сглаживание с помощью тригонометрических полиномов позволяет свести к минимуму влияние случайных погрешностей и ослабить влияние систематических ошибок.

3. Методика оценки распознаваемости объектов с использованием доверительных интервалов коэффициентов контраста проиллюстрирована на примере оценки распознаваемости переувлажненных земель на аэро- и космических снимках.

4. Разработаны шаблоны электронных таблиц с помощью табличного процессора Exel на базе IBM PC для оценки распознаваемости объектов по коэффициентам контраста с использованием доверительных интервалов.

5. Предложена методика выбора зон электромагнитного спектра и времени аэрокосмических съемок с использованием гармонического анализа. Методика применена в задачах выбора зон спектра для съемок основных классов природных объектов по Кринову E.JI. и для съемок кормовых угодий засушливой зоны страны. Рекомендованные диапазоны аэрокосмических съемок соответствуют опубликованным в литературе для соответствующих географических зон.

6. Разработано и реализовано программное обеспечение для сглаживания и интерполирования спектральной отражательной способности, а также для выбора зон электромагнитного спектра на базе IBM PC.

7. Разработана методика определения засоренности сельскохозяйственных культур нежелательной растительностью с оценкой точности. Проведено имитационное моделирование погрешностей определения засоренности трех полей сельскохозяйственных культур, получены практические рекомендации для повышения точности определения засоренности.

8. Предложена структура банка данных спектрометрической информации для целей аэро- и космических съемок сельскохозяйственных угодий.

9. Проведен сравнительный экономический анализ эффективности оптимального выбора материалов аэро- и космических съемок, показывающий целесообразность предварительного выбора диапазонов и сроков аэрокосмических съемок перед заказом фотоснимков для обследований угодий. Правильный выбор сроков съемок и диапазонов электромагнитного спектра при использовании аэрофотоснимков для обследования сельскохозяйственных угодий позволяет снизить общие затраты на выполнение работ более чем в десять раз, а при использовании космических снимков почти в восемь раз.

10. Сделан вывод о необходимости создания региональных банков данных для целей землеустройства и кадастра земель России.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1) Zykov К.A., Dmitrieva Е.Е. Harmonische Analysis des spektralen Remissiosvemogens von Iriden und landwirtsobaitlichen Kulturen,un emblich des 20. Jahrentages der Vereinigung "Interkosmos von 8.-10. Dezember 1987 in Eberwalde", s. 31-32.

2) Дмитриева E.E., Зыков K.A. Гармонический анализ спектральной яркости сельскохозяйственных объектов для выбора оптимальных параметров спектрометрических и многозональных съемочных систем.// В сб. научн. трудов МИ-ИЗ:" Совершенствование технологий геодезических, фотограмметрических и картографических работ для целей сельского хозяйства", М., 1989, с. 93-104.

3) Дмитриева Е.Е. Гармонический анализ спектральной отражательной способности некоторых объектов Казахстана для выбора оптимальных параметров спектрометрических и многозональных съемочных систем.// В сб. научн. трудов МИИЗ: "Совершенствование технологий аэро- и геодезических работ для целей агропромышленного комплекса", М., 1989, с. 47-56.

4) Дмитриева Е.Е. О необходимости создания банка спектральных данных для целей землеустройства.// В сб. : "Совершенствование землеустройства в условиях перестройки хозяйственного механизма в АПК". Тезисы докладов на Всесоюзной научно-технической конференции 31 мая - 2 июня 1989 г., часть IV, М., 1989, с. 515-517.

5) Дмитриева Е.Е., Зыков К.А. Аппроксимация коэффициентов спектральной яркости почв и растительности тригонометрическими рядами Фурье.// Материалы совещания " Аэрокосмические методы в почвоведении", М., Колос, 1989, с. 76-78.

6) Зыков К.А., Дмитриева Е.Е., Юодянис Р.Ю. Анализ спектральной отражательной способности почв, посевов сельскохозяйственных культур и заливных сенокосов.// В сб. научн. трудов : "Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйстве", М., Наука, 1990, с. 190-201.

7) Дмитриева Е.Е. Обоснование структуры банков спектрометрической информации для целей аэро- и космических съемок пастбищных угодий засушливой зоны СССР.// В сб. научн. трудов МИИЗ, М., 1991, с. 37-42.

8) Дмитриева Е.Е. Оценка влияния дневной динамики спектральных свойств объектов на их распознаваемость на аэро- и космических снимках.// В сб. научн. трудов ГУЗ :"Аэро- и геодезические работы для целей агропромышленного комплекса", М., 1992, с. 24-28.

9) Дмитриева Е.Е. Оценка распознаваемости переувлажненных земель на аэро- и космических снимках.- В кн.: Тез. докл. Научно-практ. конференции 19-20 марта 1996 года, ГУЗ, М., 1996, с. 32-34.

1. Азизов Б.М., Мамедов Р.Г., Султанова Н.Б., Герайзаде А.П. Микрофотометрический анализ влажности почв по данным дистанционной съемки //В сб.: Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйст-ве.М.:Наука,1990,с. 183-189.

2. Аковецкий В.И., Донсков Г.Н., Корнеев Ю.Н. и др. Радиационная фотограмметрия. М.,Недра, 1979,239 с.

3. Андроников В.Л. Аэрокосмические методы изучения почв. М., Колос, 1979, 277 с.

4. Андроников В.Л., Добровольский Г.В. Современные проблемы космического почвоведения.// В сб. научн. трудов: «Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйстве», М., Наука, 1990, с. 8-15.

5. Андроников В.Л., Королюк Т.В. Использование дистанционных методов в почвоведении и сельском хозяйстве,- Итоги науки и техники. ВИНИТИ, Почвоведение, 1985,5,179с.

6. Андроников B.JL, Королюк Т.В. Дистанционные методы почвенного мониторинга на службе расширенного воспроизводства плодородия почв. //Материалы совещания "Аэрокосмические методы в почвоведении". М.,Колос, 1989, с. 9091.

7. Арманд H.A., Башаринов А.Е., Шутко A.M. Исследование природной среды радиофизическими методами . -Изв. ВУЗов,"Радиофизика",1977,29,N6,с. 809841.

8. Арманд H.A., Олексич В.Н., Шинкарюк В.Г., Шутков A.M. Дистанционное определение влажности почв орошаемых земель Молдавии. -Гидротехн. и мелиорация. 1981,N1,с. 58-60.

9. Аэрокосмические методы в почвоведении. М., Колос, 1989, 128с.

10. Аэрокосмические методы исследования лесов. Тезисы докладов., Красноярск, ИЛИД, 1984, 186с.

11. Баррет Э., Куртис Л. Введение в космическое землеведение. М., Про-гресс,1979,368 с.

12. Бузников A.A., Севастьянов В.И., Смоктий О.И., Хрунов Е.В. Спектры отражения природных образований. /Исследование природной среды с пилотируемых орбитальных станций. -Гидрометеоиздат, Jl.,1972.

13. Буката Р.П., Брутон Д.Е., Джером Д.Х. Состояние растительного покрова как индикатор грунтовых вод по данным наблюдений из космоса. /Исслед. земли из космоса N2,1991,с. 107-118.

14. Бурмистров Г.А. Основы способа наименьших квадратов, Гос. науч,-технич. из-во литературы по геологии и охране недр, М.,1963, с.392.

15. Вергасов В.А., Журкин И.Г., Красикова М.В. Вычислительная математика. М., Недра, 1976.

16. Вериго С.А., Разумова JI.A. Почвенная влага., Л., Гидрометеоиздат, 1973, 120 с.

17. Виноградов Б.В. Количественное выражение функции дистанционной индикации влажности. -Докл. АН СССР, 1983,268, N4, с. 1011-1014 .

18. Виноградов Б.В. Аэрометоды изучения растительности аридных зон. М.- Л., Наука, 1966, с. 361.

19. Виноградов Б.В. Преобразованная Земля : аэрокосмические исследования. М., Мысль, 1981,296 с.

20. Виноградов Б.В. Использование дистанционной индикации и аэрофотосъемки для оценки продуктивности растительности аридных зон.- Растительные ресурсы, 1970, т.5, N2, с. 157-166.

21. Виноградов Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем. М., Наука, 1984, 320 с.

22. Виноградов Б.В. Космические методы изучения природной среды. М., Мысль, 1976, с.286.

23. Виноградов Б.В. Дистанционная фенология в геоботанике. Ботан.ж., 1979, т. 64, с. 805-819.

24. Виноградов Б.В. Определение влажности почвы дистанционными аэрокосмическими методами. Водные ресурсы, 1973, N3.

25. Виноградов Б.В. Объективные методы анализа изображений растительности на аэроснимках. В кн.: Использование аэрометодов при исследовании природных ресурсов. M.-JL: Изд-во АН СССР, 1961, с. 5-16.

26. Виноградов Б.В. Дистанционное изучение биосферы. Итоги науки и техники. Теоретические и общие вопросы географии. Т.З.М. ВИНИТИ, 1977, с. 58-146.

27. Виноградов Б.В. Дистанционное измерение фитомассы. Исслед. Земли из космоса, 1982,5, с.36-45.

28. Виноградов Б.В., Леонтьева Е.В. Использование аэрометодов для изучения растительности Северного Казахстана Матер, к использованию аэрометодов при изучении почв и растительности Северного Казахстана. М.-Л., Изд-во АН СССР, 1957.

29. Виноградов Б.В., Кондратьев К .Я. Космические методы землеведения. Л., 1971.

30. Выгодская H.H., Горшкова И.И. Теория и эксперимент в дистанционных исследованиях растительности. Л.: Гидрометеоиздат, 1987,247 с.

31. Гарелик И.С. Географические информационные системы дистанционное зондирование// В сб. Итоги науки и техники. Исследование земли из космоса, т.З, М., 1989, с. 3-80.

32. Географическая интерпретация аэрокосмической информации. М., Наука, 1988,133 с.

33. Глушко Е.В., Кондратьева Т.И. Опыт по составлению ландшафтов орошаемого земледелия пустынной зоны по материалам космической съемки .- Исслед. Земли из космоса, 1984, N3, с. 13-23.

34. Гнедко Б.В., Хинчин А.Я. Элементарное введение в теорию вероятностей, М., Наука, 1982, 160 с.

35. Гонин Г.Б. Космическая фотосъемка для изучения природных ресурсов, Л., Недра, 1980.

36. Горбунова Г.С., ПаршинаЗ.С., Беденко В.П. Оптические свойства и фотосинтез некоторых видов культурных и дикорастущих растений в зависимости от экологических условий. Тр. сектора астроботаники АН КазССР, т.8. Алма-Ата, 1960.

37. Горожанкина С.М. Лесоболотоведческая интерпретация многозональной фотосъемки. -Исслед. Земли из космоса- 1990, N5, с. 53-58.

38. Горышина Т.К. Экология растений: Учеб. пособие. -М.: Высш. школа, 1979, 368 с.

39. Громыко Г.Л. Статистика . М., Изд-во Моск. ун-та, 1981, 408 с.

40. Губин В.Н., Яцухно В.М. Отражение современной геодинамики мелиорированных территорий на материалах дистанционных съемок . /Материалы совещания "Аэрокосмические методы в почвоведении", М.:Колос, 1989, с. 113114.

41. Дадыкин В.П., Беденко В.П. О связи оптических свойств листьев растений с влажностью почвы. -ДАН СССР, 1960, т. 134, N4.

42. Дейвис Ш.М., Ландграбе Д.А., Филлипс Т.Л. и др./Под ред. Ф. Свейна и Ш. Дейвис . Дистанционное зондирование : количественный подход. /Пер. с англ. М, Недра, 1983, с. 415 Пер. изд. США, 1978, 396 с.

43. Дьяконов В.П. Справочник по алгоритмам и программам на языке бейсик для персональных ЭВМ,М., Наука, Главн. редакци я физико-математической литературы, 1987,240 с.

44. Егоров B.B. Международный симпозиум " Спектральные исследования в дистанционном зондировании" (о. Мауи, Гавайи, США, 15-20 ноября,1992 г.)-Исслед. Земли из космоса, N 5,1993, стр. 120-121.

45. Живичин А.Н., Соколов B.C. Дешифрирование фотографических изображений, М., Недра, 1980.

46. Зайдельман Ф.Р. Режим и условия мелиорации заболоченных почв. М., Колос, 1975, с. 320.

47. Зыков К.А. Проблемы спектрометрирования сельскохозяйственных угодий для целей картографирования. В сб. : Создание топографической основы для целей землеустройства. М., 1984, с. 72-78.

48. Иванян Г.А. Выбор спектральных интервалов дистанционного зондирования сельхозугодий в диапазоне 0,4-2,5 мкм // Применение методов дистанционной диагностики в сельском хозяйстве.- К.: Наукова думка, 1989, с.75-79.

49. Ильинский Н.Д., Обиралов А.И., Фостиков A.A. Фотограмметрия и дешифрирование снимков: Учебник для вузов,- М.: Недра, 1986,375с.

50. Использование аэрокосмических съемок в целях охраны природы. М., АН СССР МФГО, 1988, 100с.

51. Исследование Земли из космоса, т. 1, /Итоги науки и техники. М., ВИНИТИ, 1987.

52. Калмыков А.И., Ефимов В.Б., Кавелик С.С. Радиолокационная система ИСЗ "Космос 1500". -Исслед. Земли из космоса, 1981, N1, с. 84-93.

53. Карманов И.И. Спектральная отражательная способность и цвет почв, как показатели их свойства. М.гКолос, 1974.

54. Каунас З.В., Лапе В.А. Особенности применения дистанционных методов для оценки мелиоративного состояния осушенных суглинистых почв./Материалы совещания 'Аэрокосмические методы в почвоведении", М:Колос, 1989, с. 116118.

55. Кемниц Ю.В. Теория ошибок измерений, М., Недра, 1967, 192 с.

56. Клещенко А.Д. Оценка состояния зерновых культур с применением дистанционных методов., Л., Гидрометеоиздат, 1986,192 с.

57. Клещенко А.Д., Шуляк О.М. О возможности использования результатов самолетной гаммасъемки для определения влажности в различных слоях почвы. /В сб. : Тр.ин-та эксперим. метеорологии.С.-х. метеорология, 1976, вып. 7(66), с. 38-40.

58. Климкович И.И. Использование оптических характеристик сельскохозяйственных угодий для выбора контрастных зон спектра в интервале 400-800 нм. Труды МИИЗ. Геодезия, 1976, вып. 78, стр. 40-49.

59. Климкович И.И. Использование методов гармонического анализа для обработки информативных признаков при спектрометрировании. II Науч. тр./ Моск. ин-т инж. землеустройства.М., 1981, с. 91-95.

60. Климкович И.И., Обиралов А.И. Особенности кривых спектрального ярко-стного контраста для различных сельскохозяйственных объектов. /В Сб. науч. тр. МИИЗ "Геодезия и фотограмметрия", 1977, вып. 90, стр. 97-101.

61. Книжников Ю.Ф. Основы аэрокосмических методов географических исследований, М., МГУ, 1980.

62. Комяков А.К. О возможностях определения влажности почв по отражательной способности в оптическом диапазоне. -Вестн. Ленингр. ин-та, 1982, N9, с. 79-85.

63. Кондратьев К.Я. Дистанционное изучение почв и растительности. Обзор по материалам симпозиума КОСПАР, г. Будапешт, июнь 1980 г., Исслед. Земли из космоса, 1981, N1, с. 108-118.

64. Кондратьев К .Я., КозодеровВ.В., Федченко П.П. Аэрокосмические исследования почв и растительности, 1986,231с.

65. Кондратьев К.Я., Васильев О.Б., Федченко П.П. Опыт распознавания почв по их спектрам отражения. Почвоведение, 1978, N 4, с. 5-16.

66. Кондратьев К.Я., Федченко П.П. Спектральная отражательная способность и распознавание растительности. Л.,Гидрометеоиздат, 1982, 216 с.

67. Королюк T.B. Использование аэрокосмических материалов съемки для контроля за мелиоративным состоянием орошаемых земель. -В сб. : Тез. докл. 5 совещания по мелиор. гидрогеол. инженер, геол. и мелиор. почвоведения. М.5 1984, т.2, с. 166-167.

68. Котцов В.А., Фивенский Ю.И. Гармонический анализ спектральной яркости природных объектов для выбора съемочных систем при многозональной съемке. Сб./ Космические исследования земных ресурсов. М.: Наука, 1976, с. 137-144.

69. Кравцова В.И. Концепция единого фонда космических снимков и новые показатели для их географо-картографической оценки./ Весн. МГУ. Сер. 5.-1988.-N6. с.53-62.

70. Кринов E.J1. Спектральная отражательная способность природных образований. М., Л: Изд-во АН СССР, 1947.

71. Крупенио H.H. Радиолокационное картирование влажности открытых почв. -Исслед. Земли из космоса, 1985, N1, с. 88-94.

72. Кузнецов В.В., Большаков В.К., Бурков В.П., Дибцев E.H. Исследование оптических свойств северо-запада РСФСР в мелиоративных целях. -В сб.: 1 Всес. конф. "Биосфера и климат по данным космич. исслед." Баку, ЭЛМ, 1982, с. 192-195.

73. Кучко A.C. Аэрофотография и специальные фотографические исследования, М., Недра, 1988.

74. Лаврова М.П., Стеценко А.Ф. Аэрофотосъемка, аэрофотосъемочное оборудование, М., Недра, 1981.

75. Леонидов В.А. Решение задач мелиорации и водного хозяйства с помощью космических комплексов. -В сб. ¡Радиационные методы и средства в мелиорации. М., 1982, с. 86-90.

76. Лимонов А.Н. Наземные исследования влияния некоторых факторов на пространственную отражательную способность природных образований. Диссертация на соиск. уч. степ. канд. техн. наук. М., МИИЗ, 1982,176с.

77. Матиясевич Л.М. Математическая модель процесса дешифрирования фотоснимков. -В сб.: "Аэрокосмические исследования Земли. Методы обработки видеоинформации с использованием ЭВМ", М., Наука, 1978, с.20-24.

78. Мелешко К.Е. Спектрофотометрические исследования природных покровов Земли. Стандартизация методики измерения и обработки. JI., Недра, 1976, 112 с.

79. Обиралов А.И. Дешифрирование снимков для целей сельского хозяйства. -М.: Недра, 1982, 145 с.

80. Обиралов А.И., Гебгарт Я.И., Ильинский Н.Д. и др. Практикум по фотограмметрии и дешифрированию снимков: Учебное пособие для вузов.- М.: Недра, 1990,286 с.

81. Орлов Д.С., Садовников Ю.Н., Лопухина О.В. Спектрометрический метод характеристики почв и почвенной окраски. -В сб. : Спектрофотометрические исследования почв и горных пород., Л., 1983, с. 16-18.

82. Орлов Д.С., Бирюкова О.Н. Влияние качественного состава гумуса на отражение света почвами. //Материалы совещания "Аэрокосмические методы в почвоведении. М., Колос, 1989, с. 71.

83. Панадиади Е.А., Венцкевич С.Д., Головина H.H. и др. Некоторые вопросы использования материалов космофотосъемки для целей мелиоративного картирования. -В сб.: Рациональное использование водных ресурсов. М., Наука, 1984, вып. 1, с. 53-61.

84. Поляков В.Г. Вопросы применения аэрофотосъемки при крупномасштабных почвенных исследованиях в аридных областях. В кн. Геогр. исслед. в Казахстане. Алма-Ата, 1968, с. 255-262.

85. Рачкулик В.И., Ситникова М.В. Методические указания по определению параметров растительного покрова методом отношения коэффициентов в яркости в двух участках спектра (по наземным, самолетным и вертолетным измерениям). Ташкент: САНИГМИ, 1972, 39с.

86. Рачкулик В.И., Ситникова М.В. Труды САНИГМИ, Л., 1974, вып. 19, с. 13-16.

87. Рачкулик В.И., Ситникова М.В. Отражательные свойства и состояние растительного покрова. JL, Гидрометеоиздат, 1981, 287 с.

88. Рачкулик В.И., Ситникова М.В. Влияние некоторых факторов на отражательные свойства почв. -Труды САРНИГМИ, 1972, вып. 64(79).

89. Романов М.А. Определение типового состава песчанных отложений с воздуха по их спектральной яркости. Л.:Гостоптехиздат, 1962.

90. Росс Ю.К. Радиационный режим и архитектоника растительного покрова. Л., Гидрометеоиздат, 1975, 322с.

91. Серебренников М.Г. Гармонический анализ. М., Л:ОГИЗ, 1948.

92. Сомова С.М., Федченко П.П. Зависимость спектральных отражательных свойств почв от увлажнения их поверхности. Исслед. Земли из космоса, 1986, N3, с.90-93.

93. Спектрофотометрические исследования почв и горных пород. Л., ЛГУ, 1983,205 с.

94. Технический отчет работ , выполненных в 1982 году по теме: "Использование дистанционных методов для целей кадастра на экспериментальном участке заливных сенокосов реки Нямунас в Шилугском районе Литовской ССР", т. 1, Каунас, 1982,402 с.

95. Тищенко А.Л., Грибина И.А., Смирнов C.B. Организация геоскосмоинфор-мационного банка на Московском регионе / Экол. и охрана природы Москвы и Моск. региона.- М., 1990, с. 125-129.

96. Толстихин О.Н., Викторов C.B., Кузьмина И.В., Островская Л.М. Меняющиеся ландшафты -М.:Агропромиздат, 1986, 111 с.

97. Толчельников Ю.С. Природные факторы, влияющие на тон изображения почв распаханных массивов на аэроснимках. Труды лабор. аэрометодов МГ СССР, 1960, т.9.

98. Толчельников Ю.С. Оптические свойства ландшафтов. Л., 1974, 252 с.

99. Толчельников Ю.С. Оптические свойства компонентов ландшафта. Автореферат диссретации на соискание ученой степени доктора географических наук, 1973.

100. Толчельников Ю.С., Харитонов В.А., Горбачев В.В. Аэрокосмические методы в почвенно-мелиоративных исследованиях. //В сб.: Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйстве. М.:Наука, 1990, с. 7781.

101. Федченко П.П. О влиянии влажности на спектральные отражения дерново-подзолистых почв. -Изв. вузов, геодезия и аэрофотосъемка, 1958, вып. 1.

102. Федченко П.П. Опыт дистанционного изучения поверхностного слоя почв сельскохозяйственных угодий по их спектральным свойствам: Автореф. дис. на соискание учен, степени канд. техн. наук,- Д., 1978.

103. Федченко П.П., Борисова O.A. Изменчивость коэффициентов спектральной яркости почв. -Исслед. Земли из космоса, 1984, N 3, с. 77-82.

104. Федченко П.П-., Кондратьев К.Я. Спектральная отражательная способность некоторых почв. Д., Гидрометеоиздат, 1981,230 с.

105. Фостиков A.A., Зыков К.А. Планирование, экономика и организация топо-графо-геодезического производства. Методические указания по разработке и составлению курсового проекта, М., 1993.

106. Харин Н.Г. Дистанционные методы изучения растительности. -М., Наука, 1975, 131с.

107. Харин Н.Г. Дистанционные методы и охрана природы пустынь, М.: Наука, 1980.

108. Харин Н.Г. Дистанционные методы методы изучения растительности, -М.: Недра, 1975.

109. Харин Н.Г. Влияние экологических условий на спектральную яркость древесной растительности.-Науч. докл. высш. шк олы, сер. биол. науки, N1, 1960а.

110. Шилин Б.В. Тепловая аэросъемка при изучении природных ресурсов. Д., Гидрометиздат, 1980, 245 с.

111. Юцевич Ю.К. Оптические характеристики природных объектов и их аэрофотографического изображения. Л.:Наука, 1970.

112. Юцевич Ю.К., Тихомирова М.В. Влияние высоты стояния Солнца на коэффициенты яркости земных образований. /В сб.: Исследование оптическихсвойств природных объектов и их аэрофотографического изображения,-Л.:Наука, 1970, 175 с.

113. Angstrom A. The albedo of various surfaces of ground. Geogr. Ann.,N 4,1925.

114. Baumgardner M.F.,Kristof S.J.,Johannsen C.J.,Zachary A.L. Effects of Organic Matter on the Multispectral Properties of Soils. Proc. Indiana Academy of Science, 1970, vol. 79, p. 413-422.

115. Bowers S.A.,Hanks R.J. Reflection of radiant energy from soil.-Soil Sci., 1965, vol. 100, N2, p. 130-138.

116. Colwell R.N. IAF Paper, n. 163,1968.

117. Curran P. Multispectral photograhic remote sensing of vegetation amount and productivity.-In.: Proc. 14-th. Internat. Symp. Remote Sensing Environment. San Jose,1980,p.l5.

118. Engman E.T.Jackson T.Y. Soil moisture remote sensing applications studies of the USDA-ARS. -In: Proc. Int. Geosci. and Remote Sens. Symp. (IGARSS'82),Munich,June l-4,192.N.Y.,1982,v. 2,p. ТА 7 1/1-ТА 71/6.

119. Erstin Stephen A. The delineation and classification of inland wetlands utilizing fcir stereo imagery //Proc. 7th Int. Symp. Remote Sensing Resour. Develop, and Environ.Manage,Enschede,25-29 Aug., 1986. vol. 2.-Rotterdam,Boston,1986.-е. 18.

120. Gates D.M.,Keegan H.J.,Schleter J.C.,Weidner V.R. Spectral Properties of Plants. Applied Optics, 1965, vol. 4, N 1, p. 11-22.

121. Hahl D.C.,Handy A.H. Hydrologic Interpretation of Nimbus Vidicon Image-Great Salt Lake. Wash., 1966.

122. Hardy J.R. Survey of methods for the determination of soil moisture content by remote sensing methods. -In : Proc. Remote Sens. Appl. Agricul. and Hydrol. Proc. Seminar,Jspra,21 Nov.-2 Dec.,1977.Rotterdam,1980,p. 233-247.

123. Heilman J.L.,Moore D.G. Evaluating nearsurface soil moisture using heat capacity mapping data. -Remote Sens. Environ. 1982, 12, N2, p.117-121.

124. Hyina L.N., Bostroem V.G., Malakhova N.N. Air-space-data equipment of the new soviet atlas,"environment and natural resources of the the world" /Proc. 13th1.t. Cartogr. Conf.,Morelia, oct 12-21, 1987, vol.3.-Aguascalientes, 1988.-p. 567569.

125. Jackson T.Y. Profile soil moisture from surfase measurements.-Proc. American Society Civil Engineers. Irrigation and Drainage Div., 1980, 106, N1R2, P. 81-92.

126. Kondratyev K.Ya.,Vasilyev O.B. Mironova Z.F On a procedure on natural formations.- In: Proc. Seventh Intern. Symp. Remote Sensing Environment. Univ. Mich. 1971, vol.1.

127. MAGELLAN.MATRA SEP IMAGERIEINFORMATIQUE.

128. Meier R. Möglichkeiten und Grenzen der Ferkunfung als Mittel zur flackenhaften Erfassung der Bodenfeuchte. -Wasser und Boden, 198 l,N3,s. 96-97.

129. Montgomery O.L. An Investigation of the Relattionship between Spectral Reflectance and the Chemical,Phisical and Genetic Characteristics of Soils. Ph. D. Dissertation,Department of Agronomy. PurdueUniversity, West Lafayette,Ind., 1976.

130. Myers V.l. Soil, Water and Plant Relations, in "Remote Sensingwith Special Reference to Agriculture and Forestry". National Academy of Sciences, Washington, D.C., 1970, pp. 253-297.

131. Newton B.W.,Neilman I.L.,Van Barel C.H.M. Interg rating passive microwave measurements with a soil moisture/ heat flow model. -Agr. Water Management,1983,N7,p. 379-389.

132. Nordberg W. Report COSPAR WG 6 to JOC, 1971,p. 1-7,31-32.

133. Pouquet J. Proc. 6th ISRSE. Michigan, 1969,p. 967-988.

134. Reinhold A. Photo Interpretation, t.5,n. 6,1966.

135. Sabatini R.R.,Rabchevsky G.A.,Sissala J.E. Nib us Earth Resources Satellite. Massachusetts,1971.

136. Schmugge T. Remote sensing of soil moisture with microwave radiometrs. -Trans. ASAE. 1983,p. 748-753.145

137. Sewell J.I.,Parks W.L. Proc. 10th Annu. IEEE reg.3 Convent. Scann.Spectrum. Knoxville, 1972,p. 1-4.

138. Stockhoff E.H.,Frost R.T. Proc. 7th ISRSE. Michigan, 197l,p.345-364.

139. Stoner E.R.,Baumgardner M.F. Characteristic variations in reflectance of surface of soil.- Soil Sci.,Soc. Amer.,1981 ,v.45,p.l 161-1165.

140. Vinogradov B.V.,Grigoryev A.A. Proc. 7th ISRSE. Michigan, 1971,p. 12751281.

141. Wall S.L.,Thomas R.W.,Brown C.E.,Bauer E.H. A Landsat based inventory precedure for agricultre in California. -Ibid.,p. 57-64.

142. Werner H.L.,Schmer F.A.,Horton M.L.,Waltz F.A. Proc. 7th ISRSE. Michigan, 1971,p. 1245-1258.

143. Wobber F.J. Photogram.,v.24,n.3-4,1969.

144. Woodward R.H.,Wetzel P.J.,Atlas D. "Conf. Satell./Remote Sensing and Appl.,Clearwater Beach,Fla,June 25-29,1984". Boston, Mass.,1984,p.80.85.

145. ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПО ЗЕМЛЕУСТРОЙСТВУна правах рукописи ТсЯ

146. Дмитриева Елена Евгеньевна

147. Научный руководитель: кандидат технических наук, доцект кафедрыазрофотогеодезии ГУЗ1. Зыков Ким Анатольевич " |

148. Научный консультант: кандидат технических наук, профессоркафедры аэрокосмических съемок МИИГА и К Алмазов Игорь Владимирович1. МОСКВА -1997