Сравнение дешифрирования снимков МСУ-Э и SPOT.
Основные преимущества снимков SPOT по сравнению с МСУ-Э определяется большей детальностью изображения, получаемой вследствие большей разрешающей способности. Некоторым недостатком SPOT при обновлении карт 1:200000 является необходимость проведения генерализации изображения (обобщение форм объектов, группировка, отбор и т.п), в то время как на снимках МСУ-Э имеет место "естественная" фотографическая генерализация..
Рис 4. Влияние фотографической генерализации. Обратите внимание на лесную дорогу в нижней левой части изображения.
Обратите внимание на отсутствие (точнее говоря очень слабое проявление) на снимке МСУ лесных дорог, которые хорошо видны на SPOT. В свою очередь на снимке МСУ хорошо "генерализуется" тонкая структура просек (дорог?) в нижней левой части снимка.
Теперь рассмотрим малоосвоенные территории в зоне пересечения снимков. В этом случае разница между количествами объектов которые можно получить с каждого из снимков уже не столь заметна. Это возникает вследствие того, что плотность объектов значительно меньше, поперечные размеры объектов в среднем, увеличиваются (например дороги более сильно разъезжены). А природные объекты в целом дешифрируются сходно.
Рис 5. Влияние фотографической генерализации. Малоосвоенные территории. (Ср. с Рис. 6).
Рис 6. Исходный картографический материал (дороги, реки, леса, инженерные коммуникации).
Из сравнения исходного материала и космических снимков видно, что имеются объекты:
1. Присутствующие на обоих снимках (инж. коммуникация в верхней левой части)
2. Присутствующие на SPOT, но отсутствующие на МСУ (лесные дороги в левой средней части снимка)
3. Отсутствующие или видимые фрагментарно на обоих снимках. (лесная дорога в центральной части снимка)
Сделаем некоторые выводы, относительно применения снимков с точки зрения их дешифрирования
q Космические снимки должны быть (по возможности) спектрозональными. Это позволит а) дополнительно различать по типам дешифрируемые объекты, например дороги и просеки б) использовать изображения в условных цветах для выделения границ естественной растительности и заболоченных участков в) определять метрику "невидимых" объектов используя изменение характера растительности (для малых рек и ручьев). Кроме того, со спектрозональных снимков можно получить дополнительную тематическую информацию.
q Снимки должны иметь по возможности более высокое пространственное разрешение.
q Чем более высокое разрешение имеет снимок, тем больший процент в составе работ по обновлению карты с его помощью будет занимать картографическая генерализация. С точки зрения наилучшего совпадения картографической (1:200000) и фотографической генерализации можно признать снимки МСУ-Э, т.е. при их использовании дополнительных работ по генерализации проводить не потребуется.
q Учитывая дороговизну снимков высокого разрешения, можно порекомендовать следующую схему:
1. На урбанизированные и прилегающие к ним территории, города спутники и т.п., т.е. хорошо освоенные земли можно использовать снимки SPOT.
2. На малоосвоенные земли можно использовать снимки МСУ. Учитывая, что снимки МСУ имеют достаточно большую полосу захвата, то их можно использовать и как основной рабочий материал для выяснения необходимости применения снимков более высокого разрешения.
q Для любого обновления потребуется проведение полевого дешифрирования или какой-либо другой процедуры которая позволит однозначно установить типы объектов (не говоря уже о их характеристиках). В ряде случаев при определении или уточнении типа новых объектов можно воспользоваться исходным цифровым картографическим материалом для выяснении "контекста" (например если новый линейный объект соединяет две уже имеющиеся на карте дороги, то это скорее всего так же дорога).
q При использовании снимков высокого разрешения SPOT можно определять некоторые метрические характеристики объектов (с погрешностью ±10м): ширину просек, рек и т.д.
