собов определения заснеженности. Следующая группа — это оптико-злект- ронные методы, предусматривающие возможность обработки изображений © использованием ЭВМ. Включение оператора в процесс дешифрирования осуществляется на уровне задания измеряемых характеристик и информа- тивных участков изображения, т.е. на этапе качественного исследования последнего, и заключается в первую очередь в проведении им трудно алго- ритмизируемой процедуры выбора изучаемого объекта. При этом дешиф- рирование и количественные оценки его результатов производятся автома- тически. Наиболее совершенными являются автоматизированные цифровые методы, предполагающие проведение всего комплекса обработки спутнико- вой информации с помощью универсальных ЭВМ © болышим объемом памяти и обширным матобеспечением. Доля участия исследователя состонт в разработке алгоритмов коррекции, распознавания и выделения границ заснеженных площадей с последующим анализом результатов. Однако такие универсальные машинные комплексы обработки очень дороги, сложны и трудно реализуемы. 1.3.1. Традиционные методы обработки и требования к спутниковым данным Методика обработки спутниковых снимков с целью выявления динами- ки заснеженности содержит следующие операшии [24, 98] : подбор для пе- риодов снегонакопления и снеготаяния в изучаемых районах — спутниковых. снимков, соответствующих безоблачным или малооблачным условиям; опознавание на всех выбранных снимках исследуемых водосборов по ха- рактерным особенностям изображения рельефа; дешифрирование на каж- дом снимке границ залегания снежного покрова; привязку полученных траниц к картеюснове и оценку величин площадей, покрытых снегом; определение высотного положения сезонной снеговой границы. Дешифровочные признаки снежного покрова с достаточной полнотой описаны в работах [24, 49, 55, 76] и останавливаться на них мы не будем. Значительные перепады яркостей заснеженной и бесснежной поверхностей позволяют уверенно дешифрировать границы областей залегания снега при различных плотностях фототона снимков и, следовательно,. определять степень заснеженности. Внутригодовая динамика альбедо до 7090% для заснеженных поверхностей и до 10—15% для бесснежных, покрытых расти- тельностью, определяет изменение фототона от белого к темному. Чередо- зание областей, меныших элемента разрешения и имеющих разные альбедо, приводит к появлению на снимке промежуточных градаций серого тона. Облачность на фоне снежного покрова выделяется с помощью трех дешиф- ровочных признаков [55]. При наличии стереоснимков с ИСЗ разделение для горных районов снега и облаков под стереоскопом может быть © н дежностью осуществлено для снимков масштаба 1 :1 250 000 и даже 1:7500 000 [28]. Однако применение стереофотограмметрического! метода сдерживается его болышой трудоемкостью, а также малым числом стереопа Чаще встречающиеся при инструментальном дешифрировании задачи — выделение границ объектов, оптическая плотность которых находится в определенных пределах, и привязка изображений к картографической 20