Все географические карты лгут

Как и все другие карты, ортокарта имеет все картографические признаки: масштаб, проекцию и символы, которые отображают общий уровень ее подробности, а также степень растяжения или сжатия, которые нужны для того, чтобы трансформировать искривленную поверхность нашей Земли в изображение на плоском листе бумаги или экране. На ортокартах также применяются оттенки серого цвета для отображения пространственных характеристик. Не менее важна разрешающая способность карты, которая обычно измеряется проекцией на Земле длины одной стороны квадрата пикселя. Хотя, как правило, чем меньше эта единица, тем лучше, все же излишне громоздкая сетка ячеек, покрывающих гигантское число квадратов на Земле, может представить излишне жесткие требования к электронной памяти и компьютерной обработке данных. Какой объем этих данных является оптимальным, зависит от цели анализа и от отображаемых картой явлений: наземные ячейки со стороной 10 см нужны для военной разведки, тогда как такие же ячейки со стороной 10 метров вполне подходят для оценки лесных угодий в районе примыкания нескольких штатов друг к другу. С самого начала спутникового изучения поверхности Земли в качестве стандарта была принята метрическая система. Военный офицер-аналитик должен отличить на снимке гражданскую автомашину от военного грузовика и танка, тогда как ученому, занимающемуся вопросами охраны окружающей среды, достаточно видеть только значительные массивы деревьев. Поскольку интерактивные возможности позволяют наблюдателю увеличивать или уменьшать изображение, масштаб картинки на экране играет меньшую роль, чем действительное разрешение составляющего ее снимка местности, которое ограничивает размеры наименьшего объекта, который может «захватить» сенсор.

То, что отображается на бумаге или экране, – это трансформация в свет, краску или тонер одного или более измерений, записанных для ячейки разрешения на земле. Когда ортокарта является обычным черно-белым аэрофотоснимком, на пикселе записывается то количество света, которое отражается от Земли в видимой части электромагнитного спектра, как это показано в левой части рис. 5.1. Поскольку более короткие волны в синей части видимого спектра легко рассеиваются в атмосфере, обычно их фильтруют, с тем чтобы получить менее смазанный снимок, – хотя панхроматическое изображение в принципе отображает все частоты видимого света, для обеспечения резкости изображения требуется уклон в сторону зеленого, желтого, оранжевого и красного цветов.

Черно-белые ортокарты весьма разнообразны: некоторые снимаются и воспроизводятся с применением только фоточувствительных эмульсий; другие переводятся в цифровой вид с помощью обычных сканеров; а третьи «рождаются цифровыми» благодаря цифровым камерам или инструментам, известным как радиометры, которые могут фиксировать разность в отраженном излучении вне видимого спектра (длина волн 0,4–0,7 µm). Особенно важна чувствительность эмульсии или радиометра к энергии в отражаемой части инфракрасного излучения (примерно 0,7–2,5 µm), то есть чуть ниже того, что человеческий глаз воспринимает как красный цвет. Такая чувствительность важна, потому что значительная часть покрытия поверхности Земли, например растительность, испускает много близкого к инфракрасному излучения, которое оно получает от Солнца, тогда как другие объекты, например камуфляжные сетки, использовавшиеся во Второй мировой войне для сокрытия артиллерии и другого боевого снаряжения от самолетов-разведчиков, такого излучения дают значительно меньше. Разработанные военными специалистами пленки, специально предназначенные для обнаружения маскировки, показывали настоящую растительность в более светлых тонах, а искусственную – как более темную поверхность, мертвое пространство, несмотря на то что невооруженному взгляду открывались фальшивые деревья и кустарники.

Рис. 12.1. Спектральные показатели для голой почвы, растительности и воды в видимой и близкой к инфракрасной части электромагнитного излучения

Пленки для обнаружения маскировки и электронное фотографирование в конечном счете привели к созданию мультиспектральных сканеров, которые могут различать растительность, голую почву, снег и водные пространства с помощью четких «спектральных анализаторов», как показано на рис 12.1.