Эхолоты и GPS навигаторы

В некоторых моделях эхолотов с цветным экраном (например, в эхолотах Garmin) отраженные сигналы окрашиваются различным цветом в зависимости от уровня их мощности. Красным цветом обозначаются самые мощные сигналы, оранжевым – сильные, желтым – средние, зеленым – слабые и синим – самые слабые. В монохромных версиях тех же эхолотов уровни принимаемых сигналов обозначаются Оттенками серого цвета – чем сильнее сигналы, тем темнее его отметка, и наоборот.

Обобщая имеющиеся в прессе материалы по распознаванию рыбы и результаты опроса среди пользователей эхолотов, можно сделать следующие предположения.

Многие представляют щуку как смещенную в один конец толстую дугу, сома – как одинокую толстую дугу. Некоторые виды рыб изображаются на экране эхолота в виде нескольких тонких дуг – например, судак или лещ. Однако, при отсутствии каких-либо экспериментальных данных достоверность этих оценок невелика.

Поскольку однозначно распознать рыбу невозможно, то для повышения достоверности оценки необходимо одновременно сопоставлять полученную дугу с рельефом и структурой дна, характерным для обитания тех или иных видов рыб. Такая работа требует большого опыта работы с эхолотом, понимания характерных особенностей, повадок и привычек различных рыб.

Для облегчения обнаружения и распознавания для рыбаков с малым опытом в большинстве любительских эхолотов имеется функция отображения обнаруженной рыбы в виде символов – «рыбок» различных размеров. Они формируются путем анализа по определенным алгоритмам мощности отраженных от подводных объектов сигналов. В большинстве эхолотов используются три градации размеров – мелкая, средняя и крупная, обозначаемые соответствующими символами (рис. 27).

Рис. 27. Отображение эхо-сигналов в виде символов – «рыбок»

Рис. 28. Изображение символов на экране двухлучевых эхолотов

Однако не следует считать, что, включив режим автоматического распознавания, можно будет получить от эхолота достоверную информацию о размере рыбы – автомат, он и есть автомат, вырабатывающий по уровню мощности отраженных сигналов символы установленных размеров. Уровень мощности отраженных сигналов зависит от множества факторов – от степени загрязнения воды, от наличия в ней планктона, растительности, температурных перепадов, которые эхолот не учитывает при анализе принимаемых сигналов. Помимо этого, прибор не различает всех тонких нюансов отраженных сигналов, которые легко распознает глаз человека, поэтому он может присваивать символы рыб дрейфующим в воде топлякам, воздушным пузырям, водорослям.

Символы в монохромных эхолотах обычно окрашены в черный цвет. В двухлучевых эхолотах символы рыб, полученные узким лучом, будут закрашены, а полученные широким лучом – будут обозначены в виде контура (рис. 28).

Еще одна проблема автоматического распознавания заключается в невозможности определения размера рыб, обозначаемых самым крупным символом – он может быть присвоен и килограммовому окуню, и сому весом несколько десятков килограммов.

Для распознавания крупных экземпляров рыб в некоторых современных эхолотах имеется функция реального сканирования. Приборы, оснащенные такой функцией, выдают на экран изображение рыбы, пропорционально ее истинному размеру (рис. 29). Имея шкалу глубин, можно достаточно легко определить размер рыбы.

В заключение рассуждений на тему автоматического распознавания следует отметить, что самым лучшим устройством для этого пока еще является человеческий глаз и мозг – недаром в профессиональных эхолотах на экран выводятся только отображения реальных сигналов.

Масштабирование

Масштабирование является весьма эффективным приемом для наблюдения за рыбой. Сущность масштабирования заключается в увеличении (растягивании) отдельных выделенных по глубине участков в несколько раз обычно в два и в четыре раза. Для осуществления этой операции в эхолотах существует функция «ZOOM» (масштаб). Картину с измененным масштабом можно рассматривать на полном экране, а также в режиме с разделенным экраном, когда на одной половине экрана будет полномасштабное изображение, а на второй половине – увеличенный вдвое или в четыре раза выбранный участок изображения (рис. 30), что очень удобно для просмотра интересующих мест – покрытых растительностью, коряг, ям.