Рис. 2. Среднестатисти- 
—. 
Х#
ческие кривые распреде- 
.
ления площадей различ- 
й 
П
ной 
плотности 
тона 
в 
®
процентах от площади 
® #/
сканирования 
®
. 
® 
н 
— /
Состояние хлопчатника: 
ё
1 — хороший, 
Ё 72 - 
—- 7
# — удовлетворительный, 
ё 
_ 
—- Й
$ — угнетенный
Ё 28
ё_ 
—
No
No 
н
Ё 
--
Х 
Ин 
\
\`\‘‚/_`ч
х
_ 
\ 
\
1 
! 
} 
\Г""_і'— —‹1›\4_ 
}
‚ 27 
#4 
#2 
47 мат;/а;т
ПТЕМН - СЕЛВИГ 
і лрн і ‘і‚{;’;';’‚” 1 ітд/л]
технологии производства аэроснимка. Таким образом, кривая показыва-
ет, что участки с хорошим хлопчатником характеризуются однородным
темно-серым фотоизображением. Согласно выведенной корреляционной
зависимости, они приурочены к незасоленным (слабозасоленным) почвам.
Кривой, характеризующей вторую группу участков, с хлопчатником
в удовлетворительном состоянии (рис. 2), свойствен также один макси-
мум при Э==36; сь=4,1; У =11%. Главным отличием кривой является
ее хорошо выраженная правая асимметричность 
— в сторону более свет-
лых тонов. Это объясняется наличием мелких пятен в рисунке фотоизоб-
ражения участков этой группы. Если проанализировать кривую расп-
ределения, то можно установить процентное соотношение контуров раз-
личной плотности тона и, применив 
формулу (1) или пользуясь 
непо:
средственно кривой регрессии (рис. 1), определить засоление участка,
которое в данном случае имеет комплексный характер, с преобладанием
незасоленных и слабозасоленных почв; участие среднезасоленных почв
не превышает 10—15%.
Кривая распределения площадей по плотности тона для участков с
угнетенным хлопчатником резко отличается от двух предыдущих прежде
всего наличием двух вершин. Левый максимум расположен в темно- серой
части спектра , ==35, оы 
= 4,8; И, =14%. Правый 
— в светло-серой
части Д,==51; съ›==3,3; И,=6%. Наличие двух максимумов указыва-
ет на резкую неоднородность рисунка фотоизображения: на темном фоне
выделяются светлые (белые) пятна с сильноугнетенным или полностью
выпавшим хлопчатником, занимающие в данном случае около 25% пло-
щади. Поскольку Р,==51, по кривой регрессии 
(рис. 
1) 
определяем,
что светлые пятна имеют сильное засоление верхнего метрового слоя.
Таким образом, машинный анализ фотоизображения позволяет дать
объективную 
количественную характеристику фотоизображения 
и 
по
полученным данным распознать как минимум три группы участков под
хлопчатником в зависимости от состояния посевов, отражающего засо-
ленность почв и создаваемую ею структуру почвенного покрова. Это
открывает возможность автоматизации процесса дешифрирования аэро-
снимков и составления прогнозных карт урожайности хлопчатника.
ЛИТЕРАТУРА
Базилевич Н. И., Панкова Е. И. Опыт классификации почв по содержанию токсич-
ных солей и ионов.— Бюл. Почв. ин-та им. В. В. Докучаева, 1972, вып. 5.
95