ЭлБиб

Почвенная интерпретация космических изображений в системе методов ЦПК

131

го разрешения позволяют определить лишь соотношение разных компонен-

тов в комплексе. Для их дешифрирования необходимо привлечение КС очень

высокого разрешения или аэроснимков. И в том, и в другом случае преиму-

щество использования снимков состоит в определении точного местополо-

жения сопутствующих почв или почв-компонентов комплекса и размеров их

ареалов.

Наибольшая площадь открытой пашни наблюдается в Предкавказье

весной, перед посевом яровых, или осенью, в период после уборки урожая

или в начале отрастания озимых. В начальной стадии развития посевов ози-

мых визуальный анализ также может быть полезен, поскольку их состояние

хорошо индицирует и развитие процессов эрозии, и дополнительное увлаж-

нение почв в мезопонижениях, и комплексность ПП, и проявление засоления.

Каждый из этих периодов съемки имеет свои преимущества. Поэтому опре-

деление сезона съемки имеет большое значение.

Наибольшую проблему представляет дешифрирование почв полей под

развитым покровом культурной растительности. Такие поля даже в назван-

ные сезоны занимают большую часть пахотных земель. Прямое почвенное

дешифрирование в этих условиях невозможно. Косвенное — практически

также, поскольку спектральная яркость изображения в условиях малоконтра-

стного ПП отражает лишь вид сельскохозяйственных культур. В этих усло-

виях может быть полезна цифровая обработка изображений.

Классификация изображения и ее интерпретация

Классификация

(

кластерный анализ

)

выполнялась методом К-средних, который учитывает

тоновые и текстурные различия объектов. В работе использовался алгоритм,

предложенный В.В. Асмусом и др. (1987, 1988). В алгоритме заложена воз-

можность правильной кластеризации смешанных пикселей, а также выделе-

ния (N+1)- го класса. Точность и достоверность результатов обеспечивается

комплексным использованием яркостных и пространственных характеристик

(таблица 1).

Результаты кластерного анализа воспроизводились в виде карты и таб-

лицы статистик.

Анализ кластерной карты

позволяет определить особенности геогра-

фии кластеров, преобладающие формы их ареалов, наличие текстуры, наибо-

лее часто встречающиеся сочетания кластеров и их специфичность.

Электронная Научная СельскоХозяйственная Библиотека