Вестник ТвГУ. Серия "География и Геоэкология". 201 8. No 3 поскольку с позиции ДЗЗ этот ряд измерений этого параметра может быть наиболее полным и точным. Построения динамики водного зеркала начинается с выбора спутниковых изображений наилучшего качества с доступных оптических и радиолокационных снимков. Исследование межсезонной динамики подразумевает наличие данных приемлемого качества один-два раза в месяц, даты в течение года должны идти с частотой в 25-30 дней. Спутниковые снимки в каждом месяце обрабатываются согласно блок- схеме на рис. 2. Схема описывает «алгоритм получения итогового профиля динамики водного зеркала водохранилища, который принимает на вход множество снимков оптического диапазона. Если за какие-то даты отсутствуют данные подходящего качества и разрешения, необходимо воспользоваться РЛИ за эти даты. В большинстве случаев множество снимков, полученных таким методом, образует полный ряд по месяцам. Далее, поскольку РЛИ подвержены влиянию спекл-шума, необходимо применить алгоритмы фильтрации. Классификация на снимках оптического диапазона — один из наиболее удачных методов выделения водного зеркала. Однако в случае расположения объекта в горной местности, возникает существенное влияние теней. Спектральная яркость затененных участков суши приближается к яркости водной поверхности, в результате чего пиксель будет отнесён к неверному классу (суша к воде или наоборот). Во избежание таких ошибок при классификации применяется алгоритм топографической — коррекции, который восстанавливать — значения отражательной способности затененных участков. Как было сказано выше, РЛИ не зависит от погодных условий. Тем не менее классификация участков такого снимка дает весьма серьёзные погрешности при наличии приводного ветра. Рябь, образуемая в этом случае на водном зеркале, меняет яркость пикселей полутонового изображения (пиксель имеет один из 256 оттенков серого цвета) и классификатор относит пиксели к неверному классу. Кроме того, РЛИ не позволяет — алгоритму классификации без обучения — определить обмелевшие участки водохранилищ (рис. 3 6, в). Теоретически, данная проблема может быть решена путем формирования обучающей выборки по оптическому снимку за близкую дату — двух групп пикселей, определяющих воду и сушу. Практически же может оказаться, что даже большого числа пикселей может оказаться — недостаточно — для классификатора. Таким образом, РЛИ не может быть использовано при детектировании обмелевших участков водных объектов. - 142 -