Android-приложение для поиска дешевых авиабилетов: play.google.com
Главная -> Дистанционное зондирование

0 1 2 3 4 5 [6] 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129


0,5 0,7 0,9

1,3 1,5 1,7 1,9 Длина волны (мкм)

2,3 2,5

Рис. 1.14. Лабораторные измерения коэффициента отражения листьев кукурузы и сои:

} -кукуруза (171 образец); 2 - соя (44 образца): 3 - перекрытие

Рис. 1.15. Распределение данных в двух спектральных диапазонах для кукурузы и сои

5 С

0,67 0,69

Длина волны (мкм)

крытие, которое все же имеется для каждого отдельного спектрального диапазона.

Существенное различие между представлением данных на рис. 1.15 (где различие провести невозможно) и на рис. 1.17 (где оно возможно) в том, что на последнем данные приведены в многомерном пространстве, тогда как на рис. 1.15 изображение может быть названо «многократно одномерным» представлением. Информация, имеющаяся на рис. 1.17, но отсутствующая на рис. 1.15, показывает связь между данными двух спектральных диапазонов. Коррелированные данные распределяются в каждом диапазоне вдоль линии, тогда как некоррелированные данные имеют распределение по окружности на подобной диаграмме. В этом случае оба класса имеют высокий уровень корреляции между спектральными диапазонами. Эта корреляция и относительно малая разница средних значений данных в двух диапазонах делают возможным различение классов*. Эта взаимная связь спектральных диапазонов не очевидна, если мы рассматриваем данные в виде изображения.

* Заметим, что в данном случае (возможно, вопреки нашей интуиции) уровень корреляции для этих двух диапазонов помог в разделении классов. Вообще, представление корреляции в качестве показателя избыточности данных - слишком большое упрощение.



е-


12 13 14 15 10 11 12 Коэффициент отражения (0,67мкм)

14 15


Рис. 1.16. Совместное распределение данных в двух спектральных диапазонах:

а - 44 образца сои, б - П1 образен, кукурузы

"40=0°° Кукуруза

10 11 12 13 14 15 Коэффициент отражения (0,67мкм)

Рис. 1.17. Наложение совместных распределений сои и кукурузы

1.4. План системы для количественного подхода

Чтобы дать основу для следующих глав, будет полезным на данном этапе привести общий план системы, показывающий взаимосвязь трех основных компонент системы дистанционного зондирования: поверхность Земли, датчик и система обработки данных (рис. 1.18). В нем должна присутствовать система датчиков, ведущая наблюдения за исследуемым участком земной поверхности. Используются различные типы датчиков - фотокамеры, телевизионные системы и многоспектральные сканеры. Датчики рассматриваются в следующей главе.

Обычно за датчиком следует система бортовой обработки данных и система телеметрической связи. В качестве примеров -бортовой обработки данных можно привести радиометрическую калибровку данных, основанную на эталоне, географическую привязку потока данных датчика, изменение формата данных, а также, возможно, использование алгоритма сжатия данных. 26



Географическая привязка, калибровочные данные и т.д.


Предварительная обработка

Земля



Предварительная обработка

Анализ данных

Использование информации

Участие человека при " вводе дополнительных данных

Рис. 1.18. Пример блок-схемы системы

На земле данные будут проходить дополнительные стадии предварительной обработки. Примерами такой обработки могут быть различные геометрические преобразования данных для улучшения их картографического качества, нанесение прямоугольной или какой-либо другой системы координат, чтобы облегчить сопоставление данных дистанционного зондирования. Возможные стадии предварительной обработки рассматриваются далее в гл. IV.

Очень важным этапом является процесс анализа данных, так как благодаря именно ему «данные» становятся «информацией». Ранее мы уже отмечали, что в дистанционном зондировании существуют два основных подхода - ориентированный на изображение и ориентированный на число, и именно на данном этапе, этапе анализа, различие между ними наиболее очевидно. Только в технологии, ориентированной на число, существуют различные методы анализа. Простейшие из них включают одномерные методы, применимые к данным отдельного спектрального диапазона (например, квантование по уровню). Другие методы применимы к многоспектральным данным и тогда, когда данные из различных каналов или другие признаки данных используются одновременно (многомерные методы), и тогда, когда они используются последовательно (многократные одномерные методы). Методы анализа изложены в гл. III.

Хранение данных может осуществляться в нескольких точках системы из соображений экономии и надежности, но необходимо, чтобы оно происходило как минимум в двух точках (см. рис. 1.18). Оно требуется непосредственно перед анализом



0 1 2 3 4 5 [6] 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129



0.0221
Яндекс.Метрика