МЕТОДЫ ГЕОЛОГИЧЕСКОГО ДЕШИФРИРОВАНИЯ

Принципы автоматического дешифрирования материалов ДЗ

Полезную информацию о сцене мы извлекаем благодаря тому, что физические поля, связанные с ней, определенным образом упорядочены. Для электромагнитного излучения (собственного или отраженного) эта упорядоченность относится к нескольким параметрам. Благодаря пространственной упорядоченности электромагнитного излучения, мы воспринимаем изображение структурированным, рассеянным на отдельные участки, которые сопоставимы с геологическими объектами, формирующими сцену. Спектральная упорядоченностьть проявляется в том, что сцена и ее отдельные участки в разных частях спектра могут иметь различную яркость, причем спектральные характеристики разнородных поверхностей, как правило, не совпадают. Следует учесть, что они закономерным образом меняются от перемещении точки измерения - измеряемые суммарная или спектральная яркости каждого участка зависят от пространственного положения датчика. Совокупность такого рода измерений называется интегральной яркостью. Основная идея автоматического дешифрирования заключается в следующем. Дешифрирующая (распознающая) система производит серию измерений образа, подлежащего классификации, и сравнивает эти измерения с набором эталонных измерений в "словаре образов". Совпадение (или близкое к тому) измерения с элементом словаря дает желаемую классификацию. Предположим, что необходимо различить (классифицировать) по данным ДЗ объекты двух типов (например, известняки и граниты, или галечники и пески и т. д.). Различные объекты имеют различные спектральные характеристики.
На 1 показаны возможные спектральные кривые объектов А и В, подлежащих различению; подобные осредненные кривые получают экспериментальным путем при лабораторных или полевых исследованиях.

Рис.1. Построение двухмерного пространства откликов по данным измерения спектральных характеристик объектов

Приведенные кривые заметно отличаются друг от друга в двух интервалах длин волн - в окрестностях L1 и L2; эти различия можно использовать при построении различающей (распознающей, классифицирующей) автоматической системы. Для этого измерительный комплекс должен замерять отклик (например, яркость) сцены на длинах волн L1 и L2, а распознающая система - сопоставлять эти измерения, сводя их на координатную плоскость с координатами- отклик на волне L1 - отклик на волне L2. Если сцену формируют объекты только двух указанных классов, то мы получим два различающихся гнезда (кластера) точек, группирующихся вокруг А и В, и обладающих определенным статистическим распределением. Классификацию какого-либо участка распознающая система производит отнесением его точки в пространстве откликов к тому или иному кластеру, что достигается достаточно простыми методами статистического анализа (например, оценивается расстояние до центра кластера).
Современная вычислительная техника позволяет использовать для распознавания не два, а много спектральных диапазонов и соответственно строить не двухмерное, а многомерное пространство откликов, что улучшает распознавание.
Таким образом, использование нескольких выборок, называемых обучающими, для определения границ решения в многомерном пространстве - основной метод, который стал базой количественного подхода к анализу данных ДЗ. При этом могут быть использованы не только спектральные, но и более сложные для анализа временные и пространственные измерения.

Принципиальная схема визуального дешифрирования

В работе геолога-интерпретатора можно усмотреть некоторую аналогию с работой автоматических распознающих систем. Исследователь анализирует (измеряет) изображение, выделяет совокупности точек, обладающих определенным внутренним единством, сравнивает выделенные образы с идеализированными образами (представлениями), хранящимися в его памяти, и на этой основе производит классификацию исходных образов. Даже при таком, несколько формальном сравнении действий человека и компьютера в качестве элемента системы дистанционного геологического зондирования очевидны важные преимущества человека.

• Первое - его способность эффективно получать и сохранять множество сведений о результатах дистанционного зондирования и пользоваться справочными данными.

• Второе - врожденная способность делать выборку данных, используя опыт и знания для принятия решений, при высоком уровне интеллектуального поведения при управлении процессом анализа.

Пока еще нельзя исключить человека из системы дистанционного зондирования даже для решения относительно простых геологических задач. Процессы восприятия и переработки зрительной информации изучены еще слабо, их нельзя рассматривать как "простое отражение", когда глаз исследователя представляется как подобие оптического объектива, а мозг - экран, на который проецируется изображение. Следует различать понятия "снимок" как форму представления данных дистанционных измерений и "изображение" как результат видения исследователем снимка.

Рис. 2 . Принципиальная схема визуального геологического дешифрирования

На рис. 2 показана принципиальная схема визуального геологического дешифрирования. На входе системы находится космический снимок, который является кадровой формой представления данных измерения сцены. Снимок воспринимается исследователем; восприятие предполагает непрерывное обращение к базе знаний. Результат восприятия является космическое изображение, осмысление которого на основе базы знаний приводит к формированию специфических моделей сцены. Сформированная модель в большой степени влияет на восприятие сцены, корректируя изображение. Полученная модель регистрируется в той или иной форме (схемы, карты, описания и пр.), и далее проверяется соответствие модели и сцены как полевыми, так и иными методами; после идентификации и соответствующей корректировки модель оформляется окончательно в виде материалов дешифрирования.

Профессиональные модели дистанционных изображений

Следующим за восприятием космического снимка этапом геологического дешифрирования является распознавание изображений с целью создания той или иной модели, определяемой задачей исследования.
Это распознавание космических изображений подобно обратным геофизическим задачам, в которых по данным, измерения физических полей требуется восстановить параметры возмущающих тел. Распознавание происходит путем сравнения выделенных особенностей космического изображения со знакомыми образами известных геологических объектов. Это сравнение может быть логическим, рассудочным, но может происходить и бессознательно.
Представим себе, что мы разглядываем перспективную пейзажную фотографию неизвестной нам местности. Первое, что мы там увидим, - это хорошо знакомые предметы, организованные в осмысленные целостности: дома, люди, автомобили, деревья, реки и т. д. При восприятии изображения с хорошо известными нам объектами осмысленное целое предшествует своим частям и качествам, т. е. восприятие в этом случае можно определить как процесс бессознательного умозаключения.
В аналогичном положении находится опытный геолог-интерпретатор, изучающий качественный космический снимок хорошо известного ему района - без промежуточных этапов он видит сразу геологическую модель местности и склонен рассматривать снимок как своего рода окно, через которое виден непосредственно ландшафт. Ситуация осложняется, когда по каким-либо причинам такой отчетливого геологического видения добиться не удается. Это возникает при необычном облике или неудовлетворительном качестве снимка, при слабом знакомстве с геологическим строением изучаемого района, при небольшом опыте геолога-интерпретатора и пр. B этом случае могут возникнуть несколько разных вариантов.

• Во-первых, при отсутствии геологического, исследователь может обладать четким ландшафтным видением, т. е. он непосредственно (бессознательно) хорошо выделяет даже мелкие геоморфологические детали, особенности распределения растительного покрова разнородных поверхностей и пр. Такая ландшафтная модель сцены становится для интерпретатора опорной, и, используя ее и свои знания о связях ландшафта с геологическим строением, он приходит к определенной геологической модели. Сформированная геологическая модель обычно так сильно меняет восприятие, что на некоторые участках сцены видение становится геологическим.

• Во-вторых, исследователь различает только крупные ландшафтные особенности. В этом случае, используя знания о характеристиках крупных ландшафтных элементов и данные наземных работ исследователь может попытаться сконструировать детальную ландшафтную модель и уже через нее перейти к геологической; в случае неудачи он может ограничиться построением грубой геологической модели, отвечающей уровню его видения ландшафта, и на ее основе приблизиться к решению поставленных перед ним задач.

• И, наконец, интерпретатор не обладает ни геологическим, ни ландшафтным видением, и воспринимает КС как несвязную мозаику цветовых или тональных контуров. Однако и из такой картины можно извлечь полезную информацию. Одно из решений - это некоторая геометризация мозаики и выделение на ней "правильных" фототональных или цветовых контуров и границ (например, прямолинейных или круговых), предполагая, что им могут отвечать какие-либо реальные геологические объекты. В тех случаях, когда восприятие не достигает уровня объектного видения, механизмы зрения склонны апроксимировать сигнальную информацию простейшими геометрическими совокупностями - прямой линией, окружностью и пр. Так когда-то были "открыты" марсианские каналы. Поэтом следует опасаться, что искусственная геометризация мозаики преподнесет объекты, навязанные восприятием и не имеющие какого-либо соответствия в геологическом строении изучаемой территории (Подробнее смотреть здесь) Другое решение более сложно, но более плодотворно; оно заключается в привлечении геологических, геоморфологических и других материалов на изучаемую сцену, сравнении их с космическим изображением с последующей хотя бы частичной реконструкцией ландшафтно-геологических моделей.

Все рассмотренные случаи различного видения космического изображения могут встретиться при анализе одного КС, и, таким образом, дешифрирование разных его частей сможет представлять самостоятельные задачи. Анализ космических изображений осуществляется на основе базы знаний, главными элементами которой являются образы геологических, геоморфологических, ландшафтных и др. объектов, а также сведения об их пространственных и временных отношениях и причинных связях. Результатом анализа являются различные модели изображения (рис. 3) - тонально-геометрические, ландшафтные, геологические. В зависимости от конкретных обстоятельств любая из этих моделей может формироваться без участия рассудочной деятельности. Логический анализ связан с необходимостью перехода от тонально-геометрических к ландшафтным и, далее, к геологическим моделям. Сформированные модели корректируют изображение (меняется видение КС), а новые данные, полученные при осмысливании модели, поступают в базу знаний.

Рис. 3. Схема последовательного формирования моделей космического изображения

Регистрация моделей дешифрирования

Данные анализа (наблюдения) КС становятся информацией только после того, как они зарегистрированы. Основными методами регистрации являются графический и описательный. Далее с дешифровочной графикой обращаются так же, как и с другими графическими геологическими материалами. В настоящее время их принято трансформировать в векторную форму и интегрировать в ГИС проекты. Важно отметить, что очень многие задачи дистанционного геологического зондирования являются многоуровневыми. Например, для неотектонического районирования требуется предварительное составление геоморфологических карт, для экологических исследований - составление карт ландшафты, экономической деятельности, схем проницаемости и пр. И этих случаях необходима регистрация как исходных, так и промежуточных и конечных моделей, так что визуальное дешифрирование сопровождается созданием целого ряда графических материалов.

Системы дешифровочных признаков

При описании материалов дешифрирования большое внимание уделяется дешифрованным признакам, т. е. тем особенностям фотоизображения, которые позволяют поставить его с теми или иными природными объектами. Существует несколько классификаций дешифровочных признаков. Дешифровочные признаки делятся на прямые и косвенные.
Прямые относятся непосредственно к выделяемому геологическому обьекту, выражают в понятийной, словесной форме его образ. Например, прямыми дешифровочными признаками антиклинальной складки будут концентрический рисунок фотоизображения (соответствующий деформированным слоям) и определенная ориентировка пластовых треугольников; прямым признаком сдвига является смещенный по прямой линии параллельно-полосчатый рисунок фотоизображения, соответствующий слоистости; поверхность выравнивания может выглядеть на фотоизображении как область однородного фототона и т. д.
Под косвенными дешифровочными признаками понимаются особенности изображения определенных элементов ландшафта, раскрывающие непосредственно не наблюдаемые геологические объекты. Другими словами, косвенные признаки описывают переходы от тонально-геометрических и ландшафтных моделей к моделям геологическим. Например, косвенным признаком развивающегося локально поднятия может быть изометричный участок повышенного эрозионного расчленения: в космическом изображении такой участок проявлен как замкнутая область с упорядоченной линейной текстурой, окруженная однородной фототональной поверхностью; косвенный дешифровочный признак молодого разрыва - трассирующиеся по одной прямой линии эрозионные понижения (на КС это линейные фотоаномалии); косвенным признаком сдвига служат эшелоны кулисных складок и т. д.
Очевидно, что отнесение дешифровочных признаков к прямым или косвенным зависит как от задачи дешифрирования, так и от типа сформированной модели космического изображения. По мнению Э. Баррета и Л. Куртиса, независимо от характера изображений и передаваемой ими информации, для дешифрирования имеют значение девять признаков объектов.

1. Форма. Многочисленные компоненты окружающей среды можно достаточно уверенно распознать по их очертаниям или форме. Это справедливо как в отношении природных, так и антропогенных образований.

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

3. Тон. Разные объекты излучают или отражают электромагнитные волны разной длины и энергии. Эти различия могут выражаться на снимках изменениями в тоне, цвете или плотности изображения, что и служит ключом к их дешифрированию.

4. Тень. По теневому силуэту можно определять характер формы объектов. Изучение теней применяется при геоморфологических исследованиях. В то же время глубокие тени в районах со сложной орографией могут скрыть важные сведения, например, горные, сильно расчлененные районы выглядят сплошным черным пятном. Однако и этот признак можно рассматривать как полезный, принимая повышение плотности фототона как характеристику расчлененности рельефа.

5. Облик. На снимках часто обнаруживаются природные (и искусственные) комплексы сходного облика. Это обстоятельство во многом облегчает дешифрирование, особенно при анализе и картировании сложных образований, а не тех более элементарных составляющих, из которых они слагаются.

6. Текстура. Эта важная качественная характеристика фотоизображений тесно связана с тоном и позволяет выделить участки изображения с одинаковым рисунком изображения, обусловленным сочетанием микротоновых различий. К числу распространенных текстур можно отнести гладкие, волнистые, пятнистые, линейные и текстуры с нерегулярным рисунком. Анализ текстур достаточно субъективен. Но текстура редко бывает единственным критерием распознавания и корреляции характеристик, используемых в процессе дешифрирования. Она часто привлекается как основа для подразделения образований, уже выявленных с помощью более четких критериев. Например, снимки различных пород могут иметь одинаковый RTOH, но разную текстуру.

7. Местоположение. На заключительном этапе дешифрирования ; интерпретацию и классификацию некоторых объектов удается уточнить по их местоположению относительно других, более понятных объектов. Например, складка неясной природы, расположенная между двумя антиклиналями, является, скорее всего, синклиналью; разрыв, соединяющий окончания кулисно расположенных надвигов, как правило, оказывается сдвигом и т. д.

8. Разрешение на местности. Разрешающая способность снимка зависит от особенностей аппаратуры дистанционных измерений, от состояния окружающей среды во время наблюдений, а также от последующей обработки полученной первичной информации. Разрешающая способность всегда лимитирует размер и, следовательно, во многих случаях характер объектов, которые могут быть опознаны. Некоторые объекты всегда оказываются слишком маленькими, чтобы получиться на снимке, другие имеют нерезкие или неясные очертания.

9. Стереоэффект. Стереоскопическая модель космического изображения дает информацию, которую невозможно получить с отдельного снимка (и, как правило, по сканерным снимкам). Все серийные фотографические КС делаются со значительным горизонтальным и вертикальным перекрытием, что позволяет получать по ним стереомодели изображения.

Главным фактором дешифрирования, обеспечивающим распознавание на космическом изображении тех или иных объектов, является соотнесение космического изображения и представлений об образе, т. е. знания о том, как выглядит, изображается объект на космических снимках; это знание хранится либо в памяти исследователя и опирается на предыдущий опыт, либо во внешних по отношению к исследованию банках образов (например, каталогах космических снимков тех или иных геологических образований). Представления об образах в памяти исследователя категоризированы, т. е. после восприятия снимка какого-либо объекта, например равнинной реки, в памяти содержатся представления не столько о конкретной реке, сколько о реках этого типа вообще. Именно это свойство памяти делает восприятие подвижным, иначе распознавание никогда ранее не виденных объектов было бы вообще невозможным. Восприятие снимков приводит к разным моделям изображения - тонально-геометрическим, ландшафтным и геологическим. В тех случаях, когда восприятие не "дотягивает" до геологического видения, возникает необходимость использования внешних, не относящихся к конкретному снимку знаний о связях геологических объектов между собой и с различными элементами ландшафта, о внутреннем строении геологических и ландшафтных объектов, их временной эволюции, т. е. использования всего богатого теоретического аппарата геологии и смежных с ней областей знания. Эти знания, используемые при дешифрировании для перехода от более Простых к более сложным моделям, называются косвенными, дедуктивными и прочими дешифровочными признаками. Дедуктивный анализ данных, направленный на создание сложных геологических моделей из более простых, не является привилегией дистанционного зондирования - это обычная геологическая процедура, применяемая к данным, полученным и любым другим методом.

Идентификация моделей космических изображений

Дешифровочная графика и описание представляют собой предварительные материалы анализа космических снимков. Далее, необходимо убедиться, что между отдешифрированными объектами и объектами, формирующими сцену, наблюдалось соответствие, и выяснить характер этого соответствия; этим целям служит этап идентификации. Несколько условно методы идентификации можно подразделить на прямые и косвенные. Самый хороший способ выявления соответствия объектов дешифрирования и объектов сцены - то полевая проверка материалов дешифрирования. Прямая идентификация такого рода осуществима и необходима при решении многих задач геологического зондирования: при определении мест вокализации полезных ископаемых, обнаружении новых элементов геологической структуры, выявлении оползней и обвалов при инженерно-геологических исследованиях и многих других, т. е. при зондировании, ориентированном на обнаружение конкретных, не слишком крупных объектов.

Соотнесение с данными независимых исследований. Этот метод является "облегченным" вариантом прямой полевой идентификации и предусматривает как частичную полевую проверку, так и сравнение с материалами других исследований. Например, "региональные линеаменты" могут пространственно соответствовать линейным градиентам геофизических полей, крупные нефтегазоперспективные зоны обычно проявляют себя в тепловых полях, "открытые" разломы практически всегда связаны с геохимическими аномалиями и т, д. Для выбора независимых данных с целью идентификации объектов дешифрирования требуются хорошие знания методов геологических исследований и нестандартное мышление. Отметим, что совпадение результатов дешифрирования и независимых данных еще не гарантирует реальности существования объекта, так же как несовпадение не говорит о "выдуманности" объекта дешифрирования. Все это выдвигает серьезные требования к выбору самой процедуры сопоставления объектов дешифрирования и объектов сцены.

Многократное дешифрирование различных МДЗ. На изображение влияют даже небольшие изменения изучаемой поверхности (сезонные, погодные, условия освещенности и пр.), а также технические условия измерения, передачи и регистрации данных. Поэтому причины (зачастую случайные), которые обусловливают формирование образа при анализе одного космического снимка, Могут отсутствовать при анализе другого. Дешифрирование предусматривает привлечение как можно более разнообразных МДЗ. При этом некоторые структуры земной коры регистрируются на единичных снимках. Излишне критическое сравнение такого снимка с другими может привести к потере важной информации.

Выявление системной упорядоченности объектов дешифрирования. Этот метод заключается в проверке моделей космических изображений на логическую прочность. Объекты дешифрирования должны составлять связную совокупность (систему), имеющую геологический смысл. При этом те особенности геологического строения, которые выявляются в результате анализа МДЗ, должны входить в эту совокупность естественным образом, а не навязываться ей. Несовпадение этих условий вызывает недоверие к результатам дешифрирования.
Отметим, по отдельности каждый из способов косвенной идентификации не гарантирует полного соответствия объектов дешифрирования и сцены (и не претендует на это), но, примененные комплексно, они могут существенно повысить достоверность результатов дешифрирования.

Рис. 4. Основные методы геологического дешифрирования

Вопросы для самостоятельного анализа

1. Как будут выглядеть кластеры двух различающихся по спектральным характеристикам поверхностей в трехмерном пространстве откликов?
2. Один и тот же космический снимок рассматривают школьник, геолог, проводивший в этом районе геологическую съемку и геолог, работавший в соседнем районе. Для кого из них информативность снимка будут наибольшей?
3. Видимое на снимке смещение пластов вдоль прямолинейной границы является "прямым" признаком разрывного нарушения. Для какого геологического явления этот признак является "косвенным"?