Стереомодели в изучении биологических объектов
реклама
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ГОУ ВПО «СИБИРСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ ГЕОДЕЗИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ» Л.К. Трубина СТЕРЕОМОДЕЛИ В ИЗУЧЕНИИ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ Монография Новосибирск СГГА 2006 УДК 528.7:574 Т771 Рецензенты: Заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор Московского государственного университета геодезии и картографии И.Г. Журкин Кандидат биологических наук, старший научный сотрудник Центрального сибирского ботанического сада СО РАН Н.В. Власова Трубина Л.К. Т771 Трубина, Л.К. Стереомодели в изучении биологических объектов [Текст] : монография / Л.К. Трубина. − Новосибирск: СГГА, 2006. − 136 с. ISBN 5-87693-191-8 В монографии излагаются подходы к развитию информационного обеспечения исследований биосистем на основе сбора пространственных данных по стереомоделям. Предложены методы стереомакросъемки и съемки с близких расстояний для изучения биоразнообразия, рассмотрены технологические особенности их проведения применительно к задачам изучения конкретных видов. Представлены результаты исследований разнообразных биообъектов по цифровым изображениям разных масштабов. Монография может быть полезна специалистам, занимающимся биомониторингом, сравнительной морфологией, систематикой растений и животных и другими смежными с ними направлениями исследований, а также аспирантам и студентам экологического профиля. Ответственный редактор: Б.В. Селезнев, кандидат технических наук, профессор Сибирской государственной геодезической академии УДК 528.7:574 ISBN 5-87693-191-8 © ГОУ ВПО «Сибирская государственная геодезическая академия» (СГГА), 2006 СОДЕРЖАНИЕ Предисловие......................................................................................................... 5 Введение ............................................................................................................... 6 1. Глава 1. Развитие информационного обеспечения исследований биосистем по стереомоделям ..................................................................... 8 1.1. Цифровая фотограмметрия как инструмент изучения структурной изменчивости биоценозов и формы разнообразных биологических объектов ................................................................................................. 8 1.2. Концепция сбора пространственных данных по стереопарам в системном подходе к изучению природной среды .......................... 12 2. Глава 2. Фотограмметрическая обработка изображений разнообразных биообъектов ............................................................................................... 18 2.1. Основные принципы математической обработки стереопар цифровых изображений разных масштабов ..................................... 18 2.2. Стереофотосъемка с использованием зеркальной системы............ 20 2.3. Алгоритмы обработки стереопар цифровой съемки с близких расстояний и макросъемки ................................................................. 26 2.4. Обработка изображений, полученных электронным микроскопом ............................................................................................................... 30 2.5. Геопривязка аэрофотоснимков, в том числе разновременных и разномасштабных, средствами векторных ГИС .............................. 33 3. Глава 3. Технологические схемы сбора пространственных данных по материалам цифровых стереосъемок ...................................................... 40 3.1. Сбор пространственных данных по материалам аэрофотосъемки 40 3.2. Применение наземной стереосъемки для прикладных исследований ....................................................................................... 44 3.3. Стереомакросъемка и съемка с близких расстояний в изучении биоразнообразия.................................................................................. 46 3.3.1. Методика проведения съемок с использованием тест-объектов ......................................................................................................... 46 3.3.2. Стереомодели как основа формирования электронных коллекций ....................................................................................... 55 3.3.3. Особенности получения и обработки изображений гербарных образцов для формирования электронных коллекций .............. 59 3.4. Стереомикросъемка микроформ поверхности биообъектов .......... 63 4. Глава 4. Опыт применения фотограмметрических технологий ............ 67 4.1. Оценка нарушенности ландшафтов по аэрофотоснимкам ............. 67 4.2. Применение наземной стереосъемки ................................................ 67 4.2.1. Изучение влияния структуры биогеоценозов на процесс распространения искусственных аэрозольных облаков ........... 67 4.2.2. Изучение биоценоза катены ......................................................... 73 4.3. Применение стереомакросъемки ....................................................... 73 4.3.1. Получение количественных характеристик для структурного анализа отдельных органов растений ......................................... 73 Идентификация особенностей морфологии насекомых по стереомоделям ............................................................................... 82 4.3.3. Изучение морфологии раковин двустворчатых моллюсков ..... 84 4.4. Выявление форм биообъектов, соответствующих микроуровню .. 86 4.4.1. Пыльцевые зерна........................................................................... 86 4.4.2. Семена ............................................................................................ 89 4.4.3. Анализ срезов листовых пластин ................................................ 94 Заключение......................................................................................................... 97 Список литературы............................................................................................ 99 4.3.2. ПРЕДИСЛОВИЕ Технические достижения последних десятилетий позволяют широко использовать стереомодели для количественных исследований разнообразных биологических объектов. В монографии приведены методы и технологии цифровых стереосъемок для информационного обеспечения исследований биосистем разных иерархических уровней. Предложена концепция сбора пространственных данных по стереопарам в системном подходе к изучению природной среды, рассмотренная в главе 1. Методы сбора пространственных данных по цифровым стереомоделям, адаптированные к конкретным задачам изучения природных объектов, изложены в главе 2. В главе 3 рассмотрены технологические особенности проведения стереосъемок с близких расстояний и макросъемки, конструкции тест-объектов для лабораторных и натурных съемок. Результаты применения стереомоделей в изучении разнообразных биообъектов приведены в главе 4. Представленные в монографии методы и технологии цифровых стереосъемок практически реализованы в рамках научно-исследовательских проектов, выполняемых в СГГА, а также в интеграционных проектах Сибирского отделения РАН в течение последних пяти лет. В 2003 г. создана межведомственная учебно-научная лаборатория информационных технологий в гео- и биоэкологии на базе СГГА совместно с Институтом химической кинетики и горения СО РАН, направление деятельности которой − разработка и внедрение фотограмметрических методов, адаптированных к задачам изучения разнообразных биообъектов. Автор выражает признательность и благодарность ректору СГГА, профессору И.В. Лесных за помощь и поддержку в подготовке монографии; главному научному сотруднику ИХКГ СО РАН К.П. Куценогому за плодотворное сотрудничество при подготовке и реализации совместных научных проектов; старшим научным сотрудникам ЦСБС СО РАН Н.В. Власовой, В.П. Гранкиной, директору Зоологического музея ИСЭЖ СО РАН В.Г. Мордковичу, профессору НГУ И.В. Стебаеву за помощь в реализации приложений фотограмметрических методов к изучению биообъектов; профессору СГГА Б.В. Селезневу за обсуждение рукописи и полезные замечания. Хочется также отметить вклад аспирантов О.А. Беленко, Е.И. Дюхиной, А.М. Климашина, активно участвовавших в экспериментальных исследованиях. ВВЕДЕНИЕ Проблемы обеспечения устойчивого развития человечества требуют активизации усилий по решению проблем сохранения окружающей среды. При этом одними из приоритетных направлений остаются изучение средообразующих функций биологических систем и определение пределов их устойчивости. В этой связи активно развиваются интеграционномеждисциплинарные подходы, и внедряются компьютерные технологии в таких исследованиях. Системный подход к изучению природной среды основан на анализе данных о биологических структурах разных иерархических уровней. Важным источником получения этих данных, наряду с другими, являются методы дистанционного зондирования, в том числе аэрокосмические съемки. Научные и практические разработки по их применению на глобальном, региональном и, до некоторой степени, локальном уровнях ведутся активно и плодотворно. Что же касается нижних уровней организации биосистем, то информационные возможности материалов съемок, особенно в крупных масштабах, для их изучения в полной мере еще не востребованы. В то же время, роль подобных съемок для выявления только еще зарождающихся в природе изменений возрастает за счет возможности получения по ним более детальных сведений о свойствах и состоянии отдельных видов и организмов. Наибольшего эффекта в анализе биообъектов по материалам крупномасштабных съемок можно достигнуть, применяя стереофотограмметрический метод, при котором сбор данных осуществляется не только по снимкам, но и по стереомоделям. Несомненные преимущества такого подхода заключаются в том, что пространственные по своей природе объекты изучаются по адекватным им трехмерным моделям, обладающим высокими метрическими свойствами. До недавнего времени сложность реализации фотограмметрических технологий сдерживала их внедрение в практику биоэкологических исследований. Ситуация изменилась с переходом фотограмметрии на цифровые методы съемки и обработки изображений, что значительно расширило форматы ее приложений. Основные факторы, способствующие этому: применение для съемки цифровых камер и, как следствие, оперативное получение изображений с высоким разрешением; возможность фотограмметрической обработки на компьютере, что обеспечило высокую степень ее автоматизации и визуализацию результатов в стереорежиме на экране монитора. Таким образом, возникли предпосылки для практической реализации фотограмметрических технологий, адаптированных для сбора пространственных данных о биообъектах, соответствующих следующим уровням биосистем: популяционно-видовому, организменному и клеточному. В частности, по стереомикроизображениям могут быть выявлены морфологические изменения пыльцы и семян различных растений. Стереосъемка с близких расстояний позволяет охарактеризовать растение в целом и отдельные его части (стебель, лист, плод), а стереомакросъемка – исследовать микроструктуру их поверхностей. Наземная стереосъемка в границах фации достаточно информативна для анализа развития видового и популяционного разнообразия. В целом использование «ярусной» информации, получаемой по материалам аэрокосмических съемок, дополненной данными наземной съемки, с близких расстояний, вплоть до микросъемки, способно обеспечить пространственно сопряженными данными практически все иерархические уровни организации живой природы. Эти принципиально новые возможности составили основу концепции сбора пространственных данных по цифровым стереомоделям в целях информационного обеспечения многоуровневых исследований биосистем. Сложность проблемы многоуровневого мониторинга биосистем обусловлена широким спектром изучаемых биообъектов, отличающихся друг от друга многообразием форм и размеров. Очевидно, в этом случае требуются нестандартные виды съемок и, соответственно, иные принципы фотограмметрической обработки, отличные от существующих технологически отлаженных приемов, используемых в фототопографии и прикладной фотограмметрии, и обеспечивающие необходимую степень информационной насыщенности для изучения конкретного уровня. С учетом этого предложены методы и технологии сбора пространственных данных по цифровым стереомоделям, адаптированные к конкретным задачам изучения природных объектов. Представляется перспективным использование стереомоделей при формировании электронных коллекций по биоразнообразию. Специфические свойства стереомоделей позволяют при рассматривании их на мониторе в стереоскопическом режиме увидеть сфотографированные объекты достаточно близкими к их реальному виду, что недостижимо другими методами. Показаны пути реализации такой формы представления информации о многообразии мира природы. Это может быть полезным для сохранения уникальных музейных экземпляров, гербарных образцов или результатов натурных съемок редких и исчезающих видов и будет способствовать расширению круга пользователей коллекционными фондами в научных и образовательных целях. 1. ГЛАВА 1. РАЗВИТИЕ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ БИОСИСТЕМ ПО СТЕРЕОМОДЕЛЯМ 1.1. Цифровая фотограмметрия как инструмент изучения структурной изменчивости биоценозов и формы разнообразных биологических объектов Фотограмметрия как техническая дисциплина в своем развитии опирается на достижения в области фотографии, оптического приборостроения, авиации, космонавтики и вычислительной техники. Технический прогресс в каждой из перечисленных сфер порождает новые технологии в фотограмметрии, посредством которых решаются прикладные задачи в различных областях человеческой деятельности. Уже давно наряду с геодезией фотограмметрия является основным инструментом создания топографических и тематических карт разных масштабов по космическим, аэро- и наземным снимкам. Кроме того, фотограмметрические методы пространственных измерений по стереопаре снимков позволяют решать обширный круг инженерных задач, среди которых – определение деформации сооружений, изучение динамики движущихся объектов, коррозии металлов, выражаемой сотыми долями миллиметра. Рентгенографические измерения в хирургической и судебной медицине, специальные съемки для копирования скульптур, реставрации архитектурных памятников и другие подобные задачи обеспечиваются объективными и высокоточными фотограмметрическими методами. Снимки Земли, полученные из космоса, используют для изучения ее природных ресурсов и мониторинга состояния окружающей среды. Снимки других небесных тел: Луны, Венеры, Марса и др. – позволяют отображать их рельеф и получать другую количественную и качественную информацию. В своей статье Р.М. Хрущ [Хрущ, 2003], обобщая различные периоды развития фотограмметрии, отмечает: «…применение же фотограмметрических методов по размаху и масштабам решаемых задач по праву можно считать беспрецедентным». Современный этап развития фотограмметрии – это цифровая фотограмметрия, базирующаяся на новых технических средствах получения изображений и их компьютерной обработки. Эти технические возможности нашли своѐ воплощение в новых технологиях решения традиционных задач аэрои фототопографии, которые реализованы на цифровых фотограмметрических станциях (ЦФС). Сегодня на рынке предлагается ряд цифровых фотограмметрических станций различного назначения и класса точности. Большинство из них обеспечивают полный набор функций для обработки аэрофотоснимков разных масштабов, включая фототриангуляцию, построение цифровых моделей рельефа (ЦМР), формирование ортофотоизображений и ортофотопланов. В некоторых ЦФС присутствуют модули по обработке космических и наземных снимков. Каждой ЦФС присущи свои достоинства и недостатки, но их широкий выбор на рынке уже позволяет подобрать подходящий вариант под решение конкретной задачи. Непрерывное совершенствование ЦФС обеспечивает высокую степень автоматизации фотограмметрических процессов, в том числе одного из наиболее сложных – распознавания соответственных точек стереопары, что делает цифровую фотограмметрию гибкой, универсальной, производительной и экономически эффективной. При этом фотограмметрические операции теряют свою профессиональную специфику в плане зависимости от остроты стереозрения оператора. Основным требованием к оператору становится умение работать с компьютером и его периферийными устройствами. Типовые процедуры цифровой фотограмметрической обработки реализованы не только в составе программного обеспечения ЦФС, но и в полнофункциональных растровых геоинформационных системах (ГИС), например, в Erdas Imagine – программном пакете, разработанном специально для обработки и анализа данных дистанционного зондирования (ДДЗ), выполняющем функции автоматической классификации дешифрируемых объектов. Кроме того, векторные ГИС включают в себя отдельные модули, обеспечивающие использование снимков в виде растровых подложек. Разработан ряд программных продуктов (3D Studio MAX, SoftImage, PhotoModeler и др.) для формирования трехмерных моделей реального мира и их визуализации в разных формах. Они реализуют возможности трехмерного отображения с учетом цвета, фактуры поверхности и параметров освещения, позволяют имитировать движение и т. п. Важным фактором, влияющим на совершенствование методов фотограмметрии, является создание цифровых съемочных систем (ЦСС). Конструктивно ЦСС, к которым относятся цифровые фотоаппараты и видеокамеры, схожи с аналоговыми съемочными системами, главная особенность ЦСС − применение в них устройств, исключающих химическую обработку фотоматериалов, для фиксации изображений – приборов с зарядовой связью (ПЗС-матриц). Кроме того, они снабжены рядом дополнительных устройств: аналогово-цифровыми преобразователями и модулями памяти для записи цифровых изображений. Применение ЦСС качественно изменило процесс съемки благодаря автоматизации непосредственно процесса фотографирования, исключению фотографической обработки и, что немаловажно, возможности коррекции визуального качества снимков в интерактивном режиме или позднее, с помощью компьютерных программ. Рынок цифровых камер предоставляет широкий выбор для потребителей. Большинство цифровых фотоаппаратов оснащены объективами с переменным фокусным расстоянием, благодаря чему в них реализована функция оптического увеличения изображения. Кроме того, выпускаются цифровые камеры со сменными объективами, что способствует достижению высокого изобразительного качества снимков при съемках разных масштабов. Одним из важных параметров ЦСС, кроме качества объектива, является размер элемента матрицы, т. е. ее физическая разрешающая способность. С появлением новых моделей возрастает разрешающая способность, уже реально достижение размера пиксела 1 мкм. Цифровые фотоаппараты хорошо приспособлены для макросъемки, так как малые размеры ПЗС-матрицы значительно облегчают изготовление безаберрационной оптики для получения неискаженных изображений с предельно близкого расстояния или даже с увеличением по отношению к оригиналу. При этом цифровые камеры имеют значительную глубину резкости, не свойственную пленочным фотоаппаратам. Кроме того, при макросъемке цифровыми фотоаппаратами нет проблем со смазом изображений, возникающим от колебаний при спуске затвора, так как можно управлять съемкой с помощью специального дистанционного пульта, либо с компьютера. Для хранения изображений употребляются флэш-карты памяти большой вместимости и с высокой скоростью записи, что обеспечивает получение большого числа кадров за короткое время и облегчает организацию съемки в полевых условиях, особенно при фиксировании динамических процессов. Характеристики конкретной цифровой камеры зависят от категории, к которой она относится: любительская, полупрофессиональная и профессиональная. Понятно, что профессиональные камеры позволяют получать изображение наилучшего качества, но их стоимость высокая. Для решения прикладных задач, исходя из рационального выбора соотношения «цена − качество», можно рекомендовать и полупрофессиональные камеры, которые отличаются подходящим набором характеристик и вполне обеспечивают хорошее качество изображения природных объектов разного масштаба. Таким образом, в настоящее время существенно расширились возможности проведения съемок разных масштабов. Это вместе с высоким потенциалом современных технических средств обработки цифровых изображений способствует расширению спектра приложений фотограмметрических методов. Суммируем основные факторы, обеспечивающие применение стереомоделей для изучения разнообразных биологических объектов. Оперативность выполнения съемок цифровыми камерами, которые хорошо приспособлены для съемок в разных масштабах, включая сверхкрупномасштабные. При этом обеспечивается автоматизация как процесса фотографирования, так и переноса изображений на компьютер, нет необходимости выполнять фотохимическую обработку материалов съемки. Доступность фотограмметрических технологий для широкого круга пользователей, исследователей природной среды, за счет их реализации компьютерными средствами, что исключалось ранее при использовании оптикомеханических фотограмметрических приборов. Комплексный подход за счет совместного применения материалов стереосъемок различных видов и масштабов. Для определения роли и места фотограмметрических методов в изучении природной среды обратимся к классификации биосистем. Для живой природы характерна сложная, иерархическая организация ее структур, при этом в довольно обширной литературе рассматриваются классификации, основанные на разных принципах и подходах [Реймерс, 1990; Виноградов, 1984]. Для выявления спектра приложений фотограмметрических методов в изучении объектов природной среды важен учет пространственных уровней, так как каждому уровню отвечает некоторый оптимальный диапазон масштабов снимков и, следовательно, технологий сбора данных. В свою очередь, пространственные уровни неразрывно связаны с биологическими уровнями организации природной среды, и совместное их рассмотрение позволит, конечно, в некоторой степени, конкретизировать типы биообъектов и диапазоны их размеров для каждого пространственного уровня. Согласно классическим определениям, вся совокупность органического мира Земли вместе со средой обитания образует биосферу (биосферный уровень), которая складывается из биоценозов (биоценотический уровень). Под биоценозом понимается сообщество организмов, обитающих на определенной территории, а совокупность особей одного и того же вида образует популяции (популяционновидовой уровень). Составляющие эти популяции особи (организменный уровень) имеют свойственные им как целым организмам черты строения. Рассматривая их строение, можно выделить отдельные органы и ткани (органно-тканевой уровень), образованные различными клетками (клеточный уровень). Сопоставить уровни, выделяемые при территориальном подходе, с биологическими можно следующим образом: глобальному уровню соответствует биосферный, региональному – биоценотический, локальному – популяционно-видовой, элементарному − организменный, субэлементарному − органно-тканевой уровень и микроуровню − клеточный уровень. Приведенная градация не имеет четких границ или разрывов даже между уровнями организма и популяции. Каждый уровень в отдельности включает в себя объекты различного пространственно-временного масштаба, которые характеризуются набором специфических признаков. Они изучаются в рамках целой системы биологических, географических и экологических наук, при этом инструментами исследований служат всевозможные методы, в том числе аэрокосмические съемки природной среды. Так, материалы дистанционного зондирования, получаемые в широком диапазоне электромагнитного излучения, позволяют выявлять разнообразные факторы, влияющие на условия существования живых организмов, в том числе человека, фиксировать многие виды антропогенной нарушенности ландшафта, одним словом, успешно осуществлять комплексное исследование природных ресурсов и экологический мониторинг территорий. Научные и практические разработки по применению аэрокосмической информации для этих целей нашли свое отражение в работах Б.В. Виноградова, Е.А. Востоковой, А.А. Григорьева, И.Г. Журкина, Л.К. Зятьковой, Ю.П. Киенко, Ю.Ф. Книжникова, К.Я. Кондратьева, Б.А. Новаковского и многих других ученых. В то же время можно констатировать, что в подавляющем большинстве методы обработки материалов аэрокосмических съемок ориентированы на решение задач глобального, регионального и, в меньшей степени, локального уровней [Берлянт, 1996; Баранов и др., 1998; Киенко, 1999; Савиных и др., 2000]. Что касается нижних уровней организации биосистем, то информационные возможности материалов съемок, особенно в крупных масштабах, для их изучения в полной мере еще не востребованы. В общем случае для объектов каждого пространственного уровня необходимо множество данных [Арский, 1992; Кондратьев, Крапивин, 2001]. При этом различают первичные данные, получаемые непосредственными измерениями самих объектов или их изображений, и вторичные – новая информация об объекте, как результат обработки первичных данных, к ним относятся и стереоскопические модели, формируемые при стереофотограмметрическом подходе и предназначенные для изучения пространственных структур [Валюс, 1962]. Несомненные преимущества использования стереомоделей состоят в том, что пространственные по своей природе объекты изучаются по адекватным им трехмерным моделям, обладающим высокими метрическими свойствами, что позволяет получать принципиально новые сведения о свойствах и состоянии объектов живой природы. Кроме того, стереомодели могут иметь самостоятельную ценность как носители уникальной визуальной информации о биоразнообразии. Отметим значимость исходных снимков как первичных данных, которые можно преобразовывать сколь угодно разными способами, неоднократно обращаясь к ним как к объективному документу, несущему неискаженную информацию об объекте на конкретный момент времени. 1.2. Концепция сбора пространственных данных по стереопарам в системном подходе к изучению природной среды Системный подход к изучению природной среды требует наличия сопряженных пространственных данных о биологических структурах разных иерархических уровней от биоценоза в целом до отдельного организма и его клетки. Это можно обеспечить сбором пространственных данных по материалам разных видов цифровых стереосъемок: от аэрофотосъемки крупных масштабов, наземной съемки (в том числе с близких расстояний), макросъемки до микросъемки. Стереомодели, формируемые по материалам таких стереосъемок, способны обеспечить всестороннее и детальное изучение разнообразных объектов природной среды, выявление существующих между ними взаимосвязей в пространстве и, что не менее важно, наглядное представление результатов исследований компьютерными средствами. Классификация съемок, обеспечивающих пространственными данными исследование биообъектов, соответствующих разным иерархическим уровням, представлена на рис. 1, где темным фоном выделены те пространственные уровни исследований природной среды, для которых, на наш взгляд, наиболее актуально использование стереофотограмметрических методов. КОСМИЧЕСКАЯ СЪЕМКА БИОСФЕРНЫЙ АЭРОФОТОСЪЕМКА НАЗ ЕМНАЯ СЪЕМКА СЪЕМКА С БЛИЗКИХ РАССТОЯНИЙ МАКРОСЪЕМКА БИОЦЕНОТИЧЕСКИЙ 100 м ПОПУЛЯЦИОННОВИДОВОЙ 1м ОРГАНИЗМЕННЫЙ 10 см ОРГАНО-ТКАНЕВОЙ 1 см МИКРОСЪЕМКА КЛЕТОЧНЫЙ Метод съемки 1000 м Уровень орга низа ци и 10 мкм Пространственное разрешение Рис. 1. Методы съемок для изучения природной среды Представленные в таком контексте материалы съемок, с одной стороны, обеспечивают точное пространственное позиционирование изучаемых объектов, а с другой − высокое пространственное разрешение цифровых снимков для каждого иерархического уровня делает реальным получение информации о конкретном биообъекте с высокой степенью детальности, вплоть до строения его отдельного органа, например, крылышка насекомого или рисунка прожилок листа. В целом такой подход позволит обеспечить пространственно сопряженными данными все иерархические уровни природной среды, тем самым, способствуя системному ее изучению. Проиллюстрировать возможности получения пространственно сопряженных данных по материалам разных видов стереосъемок можно на примере растительности: по аэрофотоснимкам получают количественные характеристики пространственного распределения видов растительности, по наземным изучают, например, отдельные деревья, по макроснимкам − листья, по микроснимкам − семена и пыльцу. При систематизации суждений о природной среде существенны и значимы сведения о специфических свойствах каждого иерархического уровня, но в то же время, важна их функциональная интеграция для глубокого понимания анализируемой биосистемы в целом. Разная информационная насыщенность материалов стереосъемок, соответствующая каждому уровню, и несомненная их объективность призваны способствовать этому. Конкретизация объектов, надежно идентифицируемых по снимкам разных масштабов, осуществляется в соответствии с уровнем пространственной организации и опирается на базу знаний природоведческих наук. Безусловно, всякий раз уточняется состав объектов и как следствие − набор количественных и качественных параметров, подлежащих определению и характеризующих те или иные компоненты биосистемы или ее в целом. Рассмотрим изобразительные качества материалов разных видов съемок для изучения конкретных биологических объектов. Стереомикросъемка отображает строение срезов и структур растений на клеточном уровне, позволяет идентифицировать морфологическое строение клетки. По материалам стереомакросъемки распознается строение органов и тканей отдельной особи или организма, в частности, структурные элементы отдельного растения: конфигурация, линейные и относительные размеры листа, рисунок прожилок относительно оси симметрии и расстояния между их основаниями, форма лигулы; микроструктура поверхности вегетативных и репродуктивных органов и пр.; морфология насекомых: относительные размеры, пространственная структура крылышек. В основном макросъемка удобна для изучения лабораторных образцов, собранных при обследовании пробных площадок. Стереосъемка с близких расстояний охватывает отдельные растения в целом, обеспечивая их структурный анализ, в частности, определение размеров их частей: стеблей, листьев, плодов, их ориентацию в реальном биоценозе, биомассу, исследование абиотических компонентов: микрорельефа, поверхностной структуры почв, их трещиноватости, идентификацию зоостром и др. Наземная съемка позволяет выделять значения некоторых параметров популяционного уровня: разнообразие и относительность обилия видов, оценивать изменения видового состава растений и животных и др. При этом возможны варианты ее проведения как с уровня земли, так и с вышек и других приспособлений, для съемки с разным ракурсом. Это увеличивает обзорность и обеспечивает определение дополнительных параметров, таких, как процент встречаемости, проективное покрытие, численность и др. По материалам крупномасштабных аэрофотосъемок детально идентифицируются структура почвенного и растительного покрова, различные фитоценотические характеристики: густота, сомкнутость крон, проективное покрытие, фитомасса, зоогенные структуры, биокомплексы низших животных, распространение хвое- и листогрызущих насекомых. На каждом информационном уровне решается целый ряд как научных, так и прикладных задач. При этом диапазон масштабов снимков таков, что в каждом конкретном случае можно получать снимки, обеспечивающие достаточную для исследуемого набора объектов детальность. Предлагаемая концепция получения пространственных данных в системном подходе к изучению природной среды [Трубина, 2002г] основана на использовании материалов различных видов цифровых стереосъемок требуемого масштабного ряда для каждого из иерархического уровней соподчиненных биосистем в качестве первичных источников данных. Для ее реализации предлагается для сбора пространственной информации на клеточном, организменном, популяционном, биоценотическом уровнях использовать цифровую фотограмметрическую технологию, схема основных процессов которой представлена на рис. 2. I 1 Изучение структуры экосистемы 2 Аэрофотосъемка 3 Геопривязка снимков по карте или инструментальными геодезическими методами 4 ЦСС или аэрофотоаппараты 5 ЦФС или ГИС 1 Цель исследований и характеристики изучаемых объектов 2 Обоснование вида съемки и определение ее параметров 3 Геопространственное обеспечение съемок 6 Векторизация объектов 7 Тематиче ские карты, ЦМР 4 18 1 Изучение морфологии отдельных особей и микробиоценозов Съемка с близких расс тояний 2 и макросъемка 3 Специальные тест-объекты 4 Цифровые фотоаппараты 5 ЦСК и специальные программные модули 6 Координаты X Y Z 7 Стереомодель, морфометрические характеристики, компьютерная II трехмерная модель Стереосъемка (с двух и более точек фотографирования) 5 6 7 Фотограмметрическая обработка Сбор геопространственных данных Интерпретация результатов средствами ГИС 1 Распространие аэрозолей в разных биогеоценозах Наземная съемка и/или аэроф отосъемка Геодезические работы 3 4 Цифровые фотоаппараты 5 ЦФС 6 Набор точек для ЦММ и идентификация границ распространения аэрозолей 7 Оценка характеристик биогеоценоза по ЦММ 2 1 Изучение семян, пыльцевых зерен, листовых срезов 2 Микросъемка 3 Специальные тест-объекты 4 Микроскоп с фотонасадкой или цифровой микроскоп 5 ЦСК и специальные программные модули 6 Координаты X Y Z 7 Стереомодель, морфометрические характеристики, трехмерная модель Рис. 2. Обобщенная технологическая схема: ЦСК – цифровой стереокомпаратор; – измерения в стереорежиме; III – монокулярные измерения IV Базовую основу обобщенной технологии составляют съемки ЦСС, обработка снимков цифровыми фотограмметрическими методами и применение геоинформационных систем. Функциональные возможности ГИС необходимы для интерпретации, визуализации результатов фотограмметрической обработки и последующего интегрирования их с информацией, получаемой физическими, химическими и другими методами. Составляющие ее суть частные технологии I-IV (рис. 2) проведения съемок разных масштабов не охватывают всего круга возможных приложений стереомоделей для изучения объектов, составляющих биосистемы. Быстрое совершенствование съемочной техники и средств обработки изображений позволяет последовательно развивать методы и технологии сбора пространственных данных для изучения природной среды. 2. ГЛАВА 2. ФОТОГРАММЕТРИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ РАЗНООБРАЗНЫХ БИООБЪЕКТОВ 2.1. Основные принципы математической обработки стереопар цифровых изображений разных масштабов Цифровые методы обработки изображений становятся основными в фотограмметрии, при этом аналитические подходы к решению задач фотограмметрии практически не претерпели изменений. Количественные характеристики природных объектов, составляющих биосистему, могут быть получены в результате измерений и дальнейшей математической обработки стереопары или путем совместной обработки измерений нескольких стереопар для объектов большой протяженности. Классическая математическая модель обработки стереопары изображений, представляющих собой результат центрального проектирования точек объекта съемки, базируется на условиях коллинеарности и компланарности проектирующих лучей [Дубиновский, 1982; Лобанов, 1984]. Запишем функциональную зависимость между параметрами модели в обобщенном виде (1) F Сn , AГ , xn , yn , X , Y , Z 0 , где n – индекс, принимающий значения 1 или 2, что соответствует левому и правому изображениям стереопары; Сn – координаты и углы ориентации съемочной системы, а также параметры, характеризующие геометрию съемочной системы; АГ – опорные данные; xn, yn – координаты соответствующих точек левого и правого изображений; X, Y, Z – пространственные координаты определяемых точек объекта. В частном случае параметры, определяющие положение съемочной системы, могут быть измерены непосредственно при съемке, но в общем случае их необходимо определять. Для этого требуется на изображении иметь точки с известными координатами в пространстве объекта, либо должны быть известны линейные размеры отображенных объектов. Эти величины и составляют базу опорных данных АГ. Координаты соответствующих точек xn, yn стереопары являются первичными данными для дальнейших вычислений и измеряются в монокулярном или стереоскопическом режиме. Важнейшая характеристика первичных данных – точность, которая обусловливается качеством исходных изображений с точки зрения соответствия центральной проекции. При этом точность измеряемых координат точек цифрового изображения лимитируется размером пиксела, зависящего от характеристик цифровой камеры. Пространственные координаты X, Y, Z вычисляются как функции измеренных величин, при этом возможно использование различных математических зависимостей, реализованных в виде конкретных алгоритмов теми или иными программными средствами. Выбор вычислительных средств диктуется особенностями решаемой задачи, при этом всегда существуют альтернативные решения. Общая задача аналитической обработки изображений включает в себя ряд подзадач, каждая их которых имеет свою специфику в зависимости от масштаба съемки и особенностей формирования изображений съемочной системой (табл. 1). В конечном итоге обработки первичных данных получают пространственные координаты характерных точек объекта, по значениям которых определяют морфометрические характеристики или формируют 3Dмодели сфотографированных объектов. Существует несколько путей реализации каждой из перечисленных в табл. 1 задач. Классическая модель обработки стереопары изображений требует точного знания элементов внутреннего ориентирования и систематических ошибок формирования изображения. Она детально разработана и успешно применяется для обработки аэрофотоснимков на цифровых фотограмметрических станциях [Карпатов и др., 2004; Нехин, Зотов, 2003; Руководство пользователя…, 2004]. Некоторые задачи по совместной обработке аэрофотоснимков для сбора тематической информации можно обеспечить и средствами ГИС, дополняя их специально создаваемыми приложениями [Де Мерс, 1999; Карпатов, 2004]. Таблица 1. Основные задачи аналитической обработки изображений Состав каждой задачи Результирующая информация Определение параметров съемки (калибровка) Фокусное расстояние снимков, координаты точек фотографирования и углов наклона снимков Обработка одиночных снимков или стереоскопических пар цифровых изображений и сбор данных об изучаемом объекте Первичные данные: плоские координаты характерных точек объекта Вторичные данные: пространственные координаты характерных точек объекта, исходные данные для цифровой модели Определение количественных характеристик объектов и формирование цифровой модели поверхности объекта Геометрические характеристики формы и конфигурации объекта Отображение результатов Стереомодели; 3D-визуализация цифровых моделей объектов; база данных морфометрических и других количественных характеристик В то же время, для расширения спектра приложений фотограмметрических методов необходимы новые дополнительные алгоритмы или адаптация существующих к целям и задачам изучения разнообразных биологических объектов. Специфические подходы требуются для обработки материалов цифровой съемки, получаемой неметрическими цифровыми камерами, в частности, для исследований объектов организменного и клеточного уровней. Для формализации процесса обработки таких изображений эффективны алгоритмы, основанные на проективных преобразованиях за счет возможности оперирования непосредственно с пикселами изображений. Кроме того, система координат для каждого снимка стереопары может выбираться произвольно, элементы внутреннего ориентирования снимков могут быть неизвестны, а линейные факторы, действующие на качество изображения, учитываются автоматически. Все это снижает требования к проведению съемочных работ, что является существенным для организации съемок биологических объектов цифровыми фотоаппаратами. Специфика алгоритмов обработки изображений, получаемых с помощью микроскопов, особенно электронного типа, обусловлена их конструктивными особенностями, определяющими тип проекции формируемого изображения, а также сложностью изготовления тест-объектов для микросъемки. Поэтому правильный, оптимальный подбор алгоритма обработки микроснимков – достаточно сложная и тонкая проблема. Характер прикладной задачи, тип изучаемых объектов и имеющиеся в распоряжении исследователя технические и программные средства влияют на принятие решения в пользу той или иной методики, включая алгоритм обработки изображений. Кроме выбора вариантов наилучшего математического подхода, существуют задачи технологического характера. Необходима разработка методик проведения съемок, адаптированных к специфике таких задач, включая рациональное размещение аппаратуры, способы создания тест-объектов и обеспечение точности определения координат опорных точек, подбор оптимальных параметров съемки и т. д. На данном этапе важно обеспечить удобство использования технических и программных средств при минимуме затрат усилий и времени для извлечения нужной информации, что может способствовать широкому внедрению фотограмметрических методов в практику экологических и биологических исследований. 2.2. Стереофотосъемка с использованием зеркальной системы Применение зеркальной системы для съемки биологических объектов небольших размеров (например, отдельных особей насекомых) позволяет избегать «мертвых» зон при съемке и восстанавливать «полную» трехмерную модель по результатам измерений одной стереопары, а не трех и более, как при обычной съемке, когда объект фотографируется со всех сторон. Сущность предлагаемого метода [Трубина, 2002в] заключается в формировании математической модели по измерениям изображений видимой части объекта, расположенного перед зеркалом, и не видимых на объекте, но отраженных в двух зеркалах, расположенных за объектом под углом относительно друг друга (рис. 3). Рис. 3. Изображения жука в зеркальной системе Обработка такой стереопары на цифровой фотограмметрической станции позволяет построить объемную модель и, следовательно, измерить пространственные координаты объекта и его деталей по трем проекциям, изобразившимся в зеркалах, при одних параметрах съемки. Для аналитического решения задачи необходимо знать положение зеркал относительно выбранной системы координат (углы поворота относительно каждой оси и расстояние до плоскости зеркала от начала системы координат). В этом случае, пространственные координаты точек изображений объекта, сформированные первым и вторым зеркалом, перевычисляют в исходную систему координат, тем самым координаты трѐх частей объекта (видимой и двух зеркальных) будут определены в одной системе координат, т. е. совмещены. Для внешнего ориентирования фотограмметрической модели предлагается тест-объект с замаркированными точками. Так как объекты съемки могут быть разными по размерам, то это учтено в конструкции предлагаемого тест-объекта путем использования переменного числа опорных точек. Тест-объект представляет собой пластину с выгравированной регулярной сеткой с дискретностью штрихов 10 мм. В узлах сетки сделаны отверстия для установки калиброванных металлических шпилек определенной высоты. На основе проведенных экспериментов установлено, что оптимальным является расположение зеркал под углом 120° друг к другу и перпендикулярно плоскости пластины, а оптимальное размещение аппаратуры при съемке показано на рис. 4. Рис. 4. Установка для съемки в зеркальной системе: 1 – первое (левое) зеркало; 2 – второе (правое) зеркало; 3 – объект (прообраз); 4 – образ объекта в первом и втором зеркалах; 5 – тест; 6 – базисное устройство; 7 – цифровая камера Для реализации метода необходимо выполнить следующие процессы: 1. Фотографирование цифровой камерой исследуемого объекта, расположенного в тест-объекте перед двумя зеркалами. 2. Компьютерная обработка полученной цифровой стереопары: а) измерение координат характерных точек объекта, включая их зеркальные образы, а также точек, расположенных на зеркалах, для уточнения пространственного положения зеркал; б) построение пространственной модели: взаимное ориентирование снимков и внешнее ориентирование модели по опорным точкам, включая зеркальные образы исходных опорных точек, сформированных первым и вторым зеркалами. 3. Преобразование пространственных координат измеренных точек образов (зеркальных) в исходную (истинную) систему. 4. Формирование цифровой модели объекта и ее трехмерная визуализация, вычисление количественных характеристик формы объекта. Рассмотрим подробнее некоторые процессы. Вычисление координат точек образов теста в пространстве левого и правого зеркал. Для получения аналитических зависимостей, связывающих положение объекта и его образа (преобразований, осуществляемых зеркалом), необходимо учитывать законы формирования изображений плоским зеркалом. Известно, что плоские отражающие поверхности не нарушают гомоцентричности отраженного пучка лучей. Любой предмет, где бы он не находился, изображается плоским зеркалом резко. Кроме того, плоские зеркала с наружным отражающим слоем являются безаберрационными оптическими системами. Формирование изображений в зеркале, согласно законам геометрической оптики [Грейм, 1981], характеризуется в общем случае следующими видами преобразования: инверсией, сдвигом и поворотом. В соответствии с рис. 5, каждой точке М (Х, У, Z) объекта будет соответствовать точка М' (Х', У' ,Z'). Координаты точки М' являются некоторыми функциями координат точки М. Оператор действия в векторном виде, в соответствии с обозначениями, принятыми на рис. 5: СМ СМ' ; (2) r r 2CM ; CM ( p rn ) n , следовательно, (3) r r 2( rn ) n 2 pn , где r – задает точку М объекта; r – задает точку М' образа; p – расстояние по нормали от начала системы координат до зеркала; n – ортонормаль к плоскости зеркала. Рис. 5. Формирование изображения в зеркале После выполнения необходимых операций получим выражение (2) в матричном виде: (4) r Tоз r 2 pn , где Tоз – тензор пространственного преобразования Tоз 1 2 nx2 2 nx n y 2 nx n y 1 2 n 2y 2 nx nz 2 n y nz 2 nx nz 2 n y nz ; 1 2 nz2 n nx ny . nz В соответствии с предложенной схемой съемки, первое зеркало было установлено относительно оси Х под углом 30°, а второе зеркало – под углом минус 30°, на заданных расстояниях от начала системы координат до первого зеркала р1, а до второго – р2. На основе этих задаваемых параметров получим формулы преобразования координат для каждого из зеркал. Для определения оператора преобразования первого зеркала необходимо исходную систему координат развернуть на угол α (30°) вокруг оси Z (рис. 6), что соответствует матрице поворота L12 следующего вида: cos sin 0 L12 sin cos 0 . (5) 0 0 1 Рис. 6. Формирование изображения в угловом зеркале Положение точки в исходной системе координат задается вектором r , положение зеркального отражения этой же точки в промежуточной системе координат – вектором r ' , после преобразований окончательные координаты Y точки образа – вектором rз . Учитывая оператор действия одиночного зеркала (4), принимающий более проcтой вид, так как орт n совмещен с осью Y , запишем формулы для определения координат точки образа в новой системе: (6) rз rL12Tоз 2 p1 n , где Tоз n 1 0 0 0 0 1 0 ; 0 1 0 1 ; 0 rз – вектор, определяющий положение точки М' в системе OX´Y´Z´; L12 – матрица поворота. Необходимо выполнить также обратное преобразование координат точек из новой системы в исходную с помощью матрицы L21: cos sin 0 L21 sin cos 0 . (7) 0 0 1 Следовательно, окончательные координаты точки образа в исходной системе будут вычисляться по формуле: (8) rз rз L21 . Для определения координат точек образа, формируемых вторым зеркалом, можно воспользоваться формулами (8), при этом α = -30°, а р1 заменяется на р2. Формирование цифровой модели и ее визуализация. В процессе сбора данных на цифровой станции можно измерять минимальный набор точек для вычисления по ним необходимых линейных размеров особи или относительных характеристик. Кроме того, имеется возможность построить цифровую модель объекта. Для ее формирования предлагается фиксировать с определенным шагом точки по всей поверхности объекта, дополняя недостающие детали точками на зеркальном отображении. Для сокращения объема измерений предварительно намечаются границы совмещения частей модели, чтобы исключить двукратные измерения на границах. Для трехмерной визуализации предварительно координаты точек зеркальных образов преобразуются в исходную систему координат. Полученные файлы с пространственными координатами измеренных точек экспортируются в программные продукты, обеспечивающие функции 3D-графики, например MatLab. Фотографирование тестового объекта и оценка точности метода. При проведении экспериментальных работ использовался цифровой фотоаппарат CASIO QV 3000EX/Ir, который закреплялся в базисном устройстве, позволяющем отклонять оптическую ось от горизонта приблизительно на 30° и задавать необходимую величину базиса фотографирования (при режиме «макро»). Для оценки точности метода был сфотографирован объект геометрически правильной формы, размеры деталей которого измерены микрометром с точностью 0,02 ÷ 0,04 мм (рис. 7). 4 5 5 4 10 10 8 8 7 9 2 7 1 3 4 2 5 1 10 8 7 9 2 1 3 Рис. 7. Изображение объекта геометрически правильной формы в зеркальной системе При фотографировании устанавливался режим «макро» с автоматической фокусировкой и «высокое разрешение», при этом размер изображения составил 2 0481 536 пикселов. Пространственный размер пиксела при отстоянии до объекта около 300 мм соответствует 130 мкм. Полученная стереопара обработана по предлагаемой методике. Сопоставление производилось по 20 элементам, при этом среднеквадратическая погрешность определения линейных размеров составила 0,36 мм. 2.3. Алгоритмы обработки стереопар цифровой съемки с близких расстояний и макросъемки Для аналитической обработки как одиночных изображений, так и стереопар, получаемых цифровыми камерами при съемке с близких расстояний и макросъемке, разработан комплекс программ, алгоритмы которых основаны на формулах проективной фотограмметрии. Далее приводятся предлагаемые алгоритмы решения этих задач. Аналитическая обработка стереопары изображений. На первом этапе определяются координаты точек фотографирования. Для этого необходимо шесть опорных точек, которые не должны лежать в одной плоскости, а три из них – на одной прямой. Направления (векторы) на три из них (рис. 8) выбираются в качестве координатного базиса, а любой другой вектор раскладывается по этим осям [Калантаров и др., 2000]: A R1 B R2 C R3 , (9) i ri где ri – вектор, определяющий положение точки на снимке; A, B, C – смешанные векторные произведения, составленные из векторов R1 , R2 , R3 , R4 , определяющих направления на базисные точки: A R2 R3 R4 , B R3 R1 R4 , C RRR ; , , – проективные координаты измеренных на снимке опорных точек: r2 r3 ri r3 r1 ri r1 r2 ri , , . r1 r2 r4 r2 r3 r4 r3 r1 r4 Рис. 8. Схема разложения векторов в проективной системе координат Векторы Ri и ri в координатной форме будут иметь вид: Ri в Xi Yi Xs Ys ; ri xi yi . 1 (10) Zi Z s Используя точки 5 и 6, получим шесть уравнений в координатной форме, которых неизвестными будут X S , YS , Z S – координаты центра фотографирования и коэффициенты 1, 2 . Для определения неизвестных исходную систему приведем к линейному виду, в результате получим систему уравнений поправок общего вида: a1i X s a2 i Y s a3 i Z s a4 i 1 a5 i 2 li vi , (11) где aij – коэффициенты, вычисляемые как частные производные по соответствующим переменным от выражения (9). Составленная система уравнений решается по методу наименьших квадратов. Рекомендуется применять сингулярное разложение. В этом случае исключается процесс составления нормальных уравнений, сокращается число вычислительных операций, и обеспечивается высокая вычислительная устойчивость метода, что существенно, так как исходная система уравнений относится к числу плохо обусловленных. Расчет координат точек фотографирования проводится независимо для каждого снимка стереопары, что имеет значение при обработке материалов макросъемки, поскольку объект может занимать почти всю фактическую площадь перекрытия, следовательно, в этой зоне трудно поместить достаточное число опорных точек. Вычисление пространственных координат определяемых точек в системе координат тест-объекта выполняется на основе прямой фотограмметрической засечки, формульный вид которой следующий: Xi Yi Zi X s(1,2 ) X (1,2 ) i Ys(1,2 ) N Y(1,2 ) i , Z s(1,2 ) Z (1,2 ) i (12) где индексы 1, 2 соответствуют точкам фотографирования левого и правого снимков; N – скалярный множитель, отнесенный к пространственной системе и вычисляемый следующим образом: N Nx Ny N x2 N y2 N z2 ; X S2 Y2 YS2 X 2 X1Y2 YS2 Z 2 Y1 X 2 Z S2 Y2 Y1 Z 2 Z S2 X 2 Z1Y2 ; (13) ; X S2 Z 2 . Z1 X 2 X 1 Z 2 Для подсчета пространственных координат точек каждого снимка стереопары служат формулы: 1 1 ji ( X1 X Sj ) 1/ 2 ji ( X 2 X sj ) ji ( X 3 X sj ) X ji ; 1 1 ji 1 2 ji ji Nz Y ji Z ji 1 1 ji (Y1 YSj ) 1/ 1 1 1 ji ( Z1 1 ji Z Sj ) 1/ 2 ji 1 2 ji (Y2 2 ji ( Z2 Ysj ) ji (Y3 Ysj ) ji ( Z3 Z sj ) ; (14) ji Z ji ) . 1 1 ji 1 2 ji ji В дальнейшем по найденным пространственным координатам точек объекта вычисляются требуемые морфометрические характеристики, например, площадь, периметр и т. п. При таком подходе к вычислительной обработке получаемые характеристики всех исследуемых объектов отнесены к единой системе координат, что облегчает последующую статистическую обработку результатов. К тому же упрощается графическая интерпретация морфологических различий биообъектов, так как нет необходимости в дополнительной обработке вычисленных параметров (сдвиг, поворот, масштаб), достаточно легко осуществлять оверлей графических образов для визуального анализа и получения дополнительных количественных показателей. Апробация алгоритмов по обработке неметрических снимков выполнена также на примере обработки стереопары рентгеновских снимков [Трубина и др., 1990; Трубина, Селезнѐв, 1991]. Точность метода в значительной степени зависит от параметров съемки и взаимного расположения опорных точек, по которым определяются неизвестные, в частности, от отношения высоты съемки к разности высот точек тест-объекта и от величины базиса. В свою очередь, их выбор диктуется размерами объекта и необходимой степенью проработки деталей на поверхности объекта, поэтому о реальной точности можно говорить только применительно к конкретной задаче. Обработка одиночных изображений. Пространственные координаты характерных точек можно определить по формулам (14), используя предварительно вычисленные координаты точек фотографирования по отображенным на снимке точкам тест-объекта. Для повышения точности расчета морфометрических характеристик по одиночным изображениям необходимо трансформировать их или значения измеренных координат. Эта задача также реализована на основе проективных преобразований. Как известно, на каждом снимке изображаются 6 точек тест-объекта, из которых для решения задачи трансформирования необходимы и достаточны четыре точки. Базируясь на известной теории об отношении четырѐх точек [Калантаров и др., 2000], запишем уравнение коллинеарности векторов, определяющих положение соответственных точек снимка и точек тест-объекта, на основе проективного соответствия: a11 x a21 y a31 a12 x a22 y a32 ; , (15) X Y a13 x a32 y 1 a13 x a23 y 1 где x, y – координаты точки на снимке; X , Y – координаты той же точки тест-объекта; а11 а32 – элементы ориентирования проективного снимка. На основе (15) запишем исходную систему уравнений в общем виде: a11 xi a13 xi X i a21 yi a31 a23 yi X i X i ; (16) a12 xi a13 xi Yi a22 yi a23 yi Yi a23 Yi , где i – номер точки. В матричном виде систему (16) можно представить как AX = B, где x1 0 x1 X 1 y1 0 0 1 y1 X 1 0 x1 x1Y1 0 y1 y1Y1 0 1 ; . . . . . . . . A xi 0 xi Yi yi 0 0 1 Yi xi 0 xi xi Yi 0 yi yi Yi 0 1 (17) B X 1 Y1 . . X i Yi . Решая систему (17), находим неизвестные параметры аналитического трансформирования координат снимка: X a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 . Ожидаемая точность результата зависит от взаимного расположения опорных точек. Для наилучшего решения они должны быть максимально удалены друг от друга, а для исключения неопределенности любые три из них не должны лежать на одной прямой. Увеличение числа точек, участвующих в решении, может повысить точность. Определив параметры преобразования, можно вычислить координаты в пространстве тест-объекта любой измеренной точки по формулам (15). Описанные выше алгоритмы реализованы средствами системы Matlab. 2.4. Обработка изображений, полученных электронным микроскопом Наиболее распространенными являются электронные микроскопы просвечивающего типа и растровые электронные микроскопы. Для фотограмметрической обработки стереопар, получаемых с их помощью, разработаны разные методы. При этом для получения аналитических зависимостей предложены разные подходы, в частности, предполагалось, что проектирование выполняется пучком лучей, близким к параллельному [Мельник, 1981]. В других исследованиях отмечается, что в действительности проектирующий пучок слегка сходящийся [Гарелик, 1967]. В работе М.Ж. Сагындыковой [Сагындыкова, 1983] реализованы алгоритмы обработки микростереофотограмметрической съемки на основе проективных преобразований. В целом можно отметить, что принципы формирования изображений электронными микроскопами не позволяют реализовать их строгую фотограмметрическую обработку. В качестве одного из вариантов применительно к анализу конкретных объектов, а именно идентификации формы семян различных растений, разработан метод обработки стереопары микроснимков [Трубина, 2003]. Размер семян варьируется от нескольких миллиметров до микрометров, при их изучении обращается внимание на микроструктуру поверхности, на которой выделяют так называемые «бугорки», которые становятся различимыми при увеличении от 40× с дальнейшей детализацией до увеличения 800×. Сущность метода заключается в построении фотограмметрической модели объекта в условной системе координат по приближенным значениям элементов внутреннего и углового внешнего ориентирования снимков с последующей ее корректурой по латексам, сфотографированным совместно с объектом. Для формирования стереопары при съемке предметный стол микроскопа поочередно наклоняется по часовой стрелке и против вокруг одной оси, тем самым имитируется симметрично конвергентный случай съемки со следующими элементами ориентирования снимков (рис. 9): α1 α2 , ω1 ω2 κ1 κ2 0 ; X s1 0, Ys1 0, Z s1 D cos α ; X s2 Bx , Ys2 0, Z s2 Bz . Рис. 9. Получение и обработка стереопары микроизображений Компоненты базиса и эквивалентное фокусное расстояние вычисляются по формулам: D2 / Bz Bx tg , , (18) f Bx 2 D sin , 4V где V – увеличение; D – расстояние между объектом и плоскостью изображения. Полученные значения используются в качестве установочных величин для построения модели по стереопаре. Затем в стереоскопическом режиме измеряют координаты соответствующих точек левого и правого снимков: концевые точки диаметров латексов и характерные точки на поверхности семени. Исходя из геометрических построений, показанных на рис. 9, в соответствии с условием коллинеарности следует: R1 N1 R1/ ; R2 N 2 R2/ , (19) где R1/ и R2/ – векторы, определяющие положение соответствующих точек левого и правого снимков, которые вычисляются по заданным угловым элементам ориентирования снимков по формулам: x1 x2 R2 A2 y2 . R1 A1 y1 , (20) f f Согласно условию компланарности, можно записать B R0 R1 R2 , или, учитывая значения (19), получим Bx N1 X1/ N 2 X 2/ ; Bz N1 Z1/ By 0. N 2 Z 2/ ; (21) Условия (21) позволяют составить систему уравнений, из решения которой определяются N1 и N2. Фотограмметрические координаты измеренных точек модели вычисляются по формулам: X m1 N1 X 1/ ; X m2 N 2 X 2/ ; Ym1 N1Y1/ ; Ym2 N 2 Y2/ ; Z m1 N1 Z1/ ; Z m2 N 2 Z 2/ . (22) Согласно выражению (19), фотограмметрические координаты измеренных точек модели вычисляются дважды, в качестве окончательных принимают их средние значения: Ym Ym Xm Xm Zm Zm 1 2 1 2 1 2 Ym , , . (23) Xm Zm 2 2 2 Корректура модели осуществляется на основе сравнения истинных диаметров латексов D с диаметрами Dx, Dy, Dz, определенными из фотограмметрических построений в трех координатных плоскостях: Dx Xm Xm ; Dy Ym Ym ; Dz Zm Zm , (24) m к n m к n m k n где X m , Ym , Z m – координаты начальных точек диаметров; X m , Ym , Z m – n n n k k k координаты конечных точек диаметров. Для этого от уравнений пространственного преобразования координат переходят к уравнениям поправок, в которых свободными членами выступают разности (D - Dx), (D - Dy), (D - Dz). Угловые элементы ориентирования модели определяются из решения следующей системы: Dx D D D m Dy t, m (25) Dz K m где D – истинный размер латексов; K – коэффициент аффинности Dm ; D K – тензор пространственного преобразования. В результате решения уравнений уточняют элементы углового внешнего ориентирования модели, ее масштаб и коэффициент деформации по оси Z. Затем вновь вычисляют пространственные координаты определяемых точек. Окончательные значения пространственных координат определяемых точек уточняются по формулам: Xm X i i Yi Zi Ym i . (26) Zm i Основные этапы вычислительной обработки: 1) вычисление установочных величин по заданным параметрам микросъемки; 2) измерение в стереоскопическом режиме концевых точек диаметров латексов; 3) вычисление диаметров латексов в фотограмметрической системе координат; 4) корректировка модели по истинным значениям диаметров латексов; 5) вычисление координат определяемых точек. Разработанный алгоритм реализован в виде отдельного модуля. Точность решения задачи составляет 2% от размера латексов. 2.5. Геопривязка аэрофотоснимков, в том числе разновременных и разномасштабных, средствами векторных ГИС При использовании аэрофотоснимков для изучения структуры биоценозов разработан метод цифровой плановой фототриангуляции, реализованный прикладными средствами ГИС. Способ позволяет обработать разновременные, разномасштабные и архивные аэрофотоснимки равнинной и всхолмленной местности, обеспечивая увязку взаимного положения выделов, идентифицируемых по смежным аэрофотоснимкам. Существующая методика обработки снимков в ГИС предполагает привязку отдельных кадров по опорным точкам, опознанным на карте, и их трансформирование. Независимая привязка или трансформирование каждого кадра не позволяет добиться хороших результатов по точности согласования метрической информации при «сшивании» соседних снимков. Особенно это проявляется при ненадежном переопознавании точек с карты на снимок в случае малоконтурной местности. Одним из подходов, во многом исключающим указанные недостатки при обработке снимков равнинной местности, является предлагаемый способ цифровой плановой фототриангуляции, обеспечивающий каждый снимок необходимым количеством опорных точек, увязанных в общую сеть и совместно уравненных. Эффективность применения предлагаемого способа обеспечивается следующими преимуществами: реализация способа возможна прикладными средствами ГИС, т. е. не требуется дорогостоящих фотограмметрических приборов и высококвалифицированных исполнителей; существенно упрощается технология проведения работ по сравнению с классической аналитической пространственной фототриангуляцией; при построении сети элементы внутреннего ориентирования, зачастую неизвестные, могут не учитываться; для равнинных и всхолмленных районов задача практически отвечает строгой теории фотограмметрических построений. Сущность способа состоит в восстановлении цифровой плановой фототриангуляционной сети по узловым точкам, обозначающим положение связующих точек сети, и направлениям на них из центральных точек снимков. Выполняемые математические преобразования основаны на использовании инвариантности подобия, т. е. равенстве углов с вершиной в точке нулевых искажений на аэрофотоснимке и на местности при условии, что искажения на снимках, возникающие вследствие влияния рельефа местности, не превышают допустимых значений. Таким образом, идея метода представляет собой модификацию метода графической фототриангуляции, с усовершенствованиями, ставшими возможными за счѐт средств компьютерной графики. Вычисляя направления из центральных точек снимков, выбранных вблизи точек нулевых искажений, на узловые точки, для каждого снимка получим графические объекты, состоящие из жестко связанных между собой направлений, т. е. углы между ними не изменяются при дальнейших действиях и преобразованиях. Узловыми точками служат выбранные на снимках и помеченные (замаркированные) определенным символом точки: связующие в зоне тройного перекрытия, опорные и трансформационные – в рабочих зонах снимков (рис. 10). Для построения сети последовательно объединяются построенные графические объекты, принадлежащие двум соседним стереопарам по следующему правилу. Новые координаты точек каждого последующего объекта относительно предыдущего вычисляются на основе таких преобразований, как линейное смещение, поворот и изменение масштаба до тех пор, пока не совпадут общие (начальные, указывающие на центральные точки смежных снимков) направления, а масштаб всех графических объектов будет соответствовать масштабу первого объекта. Рис. 10. Схема размещения точек при плановой фототриангуляции При этом проверяются расхождения координат точек пересечения направлений на одноименные связующие точки, они должны быть минимальными. Окончательные значения координат связующих точек вычисляются из определения координат центра тяжести возникающего треугольника погрешностей. Для внешнего ориентирования свободной сети в обработку включаются опорные точки, выбираемые на топокарте или определяемые из геодезических построений, надежно опознаваемые на снимках. Решение задачи реализовано на основе цифровой технологии в среде инструментальной ГИС (MapInfo) [Трубина, 2002б] с использованием встроенного программного обеспечения и стандартных процедур векторной графики, составлены дополнительные программы средствами Map Basic. Далее рассмотрим последовательность и содержание процессов цифровой плановой фототриангуляции, которые приведены на рис. 11. 1. Позиционирование (регистрация) растровых изображений в условной системе координат Для измерения координат запроектированных точек (что фактически соответствует векторизации растровых изображений) необходимо все 2-1 1-1 14 1-Gr1 23 2-2 1-2 33 24 34 13 фототриангуляция плановая Цифровая 11. 11 Рис.Рис. Цифровая плановая фототриангуляция Прикладные программы (Map Basic) Файлы с координатами точек для трансформирования каждого снимка Вычисление геодезических координат Внешнее ориентирование маршрутной сети Ввод координат опорных точек Каталог уравненных координат в условной системе Анализ треугольников погрешностей Совмещение начальных направлений (изменение масштаба и поворот векторных объектов) Построение свободной сети фототриангуляции Стандартные функции ГИС Каталог координат в условной системе Выбор точек сети и их маркировка Регистрация растровых изображений в условной системе координат Файлы с цифровыми изображениями 26 36 46 3-3 3-2 25 45 35 38 4-4 3-4 39 4-Gr2 48 49 цифровые снимки представить в единой системе координат. В качестве такой системы принимается правая прямоугольная система координат, с началом, например, в левом нижнем углу первого цифрового снимка, и осями координат, направленными вдоль сторон кадра (рис. 12). Для регистрации одного снимка достаточно задать координаты трех точек в выбранной системе. Аналогичным приемом выполним привязку всех снимков в порядке их следования, тем самым как бы осуществим «монтаж» растровых изображений в условной системе координат. Y ММ 53 180 54 55 0 0 180 53 360 X ММ Рис. 12. Регистрация растровых изображений 2. Выбор точек сети и вычисление направлений Для построения сети фототриангуляции на каждом цифровом снимке в интерактивном режиме выбираем и маркируем центральные точки, а также связующие, опорные и трансформационные. Выполнение этих действий приводит к получению таблицы (каталога) координат запроектированных точек в выбранной системе координат. В качестве центральной точки выбирают наиболее четкую контурную точку, расположенную, возможно, ближе к главной точке снимка. Эта точка должна хорошо опознаваться на смежных снимках маршрута, где она также маркируется. Все включаемые в сеть точки намечаются на контурах, расположенных как можно дальше от центрального направления, но не ближе 1 см от края снимка. При этом надежность идентификации точек обеспечивается рассматриванием изображений на экране в режиме увеличения. Опорные точки (не менее двух) выбирают, по возможности, на крайних снимках маршрута, с точностью опознавания 0,1 мм в масштабе снимка и аналогично на карте. Направления на запроектированные точки на экране не проводятся, а вычисляются по измеренным координатам точек. Таким образом, на каждом аэрофотоснимке маршрута аналитически формируются графические объекты, состоящие из направлений на соответственные точки, как уже отмечалось выше, жестко связанных между собой. 3. Построение свободной сети фототриангуляции Построение свободной сети заключается в ориентировании каждого последующего пучка лучей (графического объекта) относительно предыдущего по общим начальным направлениям с приведением звеньев ромбической сети к масштабу первого звена. При реализации этого процесса оперируют только с векторными объектами, растровые изображения не используют. Для получения ромбической сети, координаты всех точек пучка лучей второго снимка перевычисляются по формулам, реализующим перемещение и поворот до тех пор, пока начальные направления на первом и втором снимках не совместятся. При этом три направления на связующие точки должны пересечься в одной точке. При наличии грубых ошибок в идентификации точек или вследствие влияния рельефа вместо точки пересечения может возникнуть треугольник невязок (рис. 13). Если сторона треугольника не превышает 0,3 мм в масштабе реального снимка, то вычисляются вероятнейшие значения координат точки пересечения, как центра тяжести треугольника, которые принимаются за окончательные для фиксирования положения связующей точки. Аналогичные действия выполняются для всех последующих снимков, в результате чего определяется взаимное положение всех запроектированных точек в единой системе координат и в едином масштабе, т. е. построена свободная сеть фототриангуляции. Рис. 13. Треугольник невязок Выполнение последовательности необходимых действий обеспечивается как стандартными функциями ГИС, так и специально созданными приложениями. 4. Внешнее ориентирование маршрутной сети Для приведения координат точек свободной сети достаточно иметь две опорные точки, тогда по приращениям координат этих точек вычисляем масштабный коэффициент t и угол поворота фотограмметрической системы координат по формулам: ( X2 Y 2 )1/ 2 ; t 2 2 1/ 2 ( Xф Yф ) sin cos Y Xф X ( X ф2 Yф2 ) t X Xф Y Yф ( X ф2 Yф2 Yф ; (27) . )t Наличие избыточного числа опорных точек позволяет найти вероятнейшее значение элементов ориентирования сети. Для этого составляется система уравнений на основе выражения: R Ro t Rф , (28) где Rф – вектор координат точек свободной сети; R – вектор координат точек в исходной системе; Rо – вектор линейного переноса начала системы координат; t – масштабный коэффициент; Π – матрица поворота. Если в одномаршрутной сети недостаточно опорных точек для ее редуцирования и ориентирования, то такие сети предварительно объединяются в блок по общим точкам, расположенным в зонах поперечного перекрытия снимков. Для отладки предлагаемого алгоритма были проведены многократные испытания по макетным снимкам. Помимо этого программа была апробирована на производственных материалах. Разработанный способ обеспечивает возможность обработки аэрофотоснимков с неизвестными элементами внутреннего ориентирования. Кроме того, реализация способа прикладными средствами ГИС делает его доступным специалистам прикладных областей, в частности, при решении экологических и других задач природопользования. 3. ГЛАВА 3. ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ СХЕМЫ СБОРА ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ ПО МАТЕРИАЛАМ ЦИФРОВЫХ СТЕРЕОСЪЕМОК 3.1. Сбор пространственных данных по материалам аэрофотосъемки Практика применения аэрофотоснимков для решения экологических задач часто основана на простом переносе отработанных методик изучения природных объектов по картам. Подобный подход не пригоден для детальных исследований структуры биоценозов. Так, при таких исследованиях основной функциональной единицей является гомогенный биогеоценоз, который характеризуется местоположением, площадью почвенных и растительных выделов, их расположением в рельефе, экспозицией склонов и т. п. [Воробьев и др., 1996]. Определить и отобразить такие характеристики с достаточной полнотой, наглядностью и точностью возможно на картах масштаба 1 : 25 000 и крупнее. Сбор таких детальных данных об изучаемой территории эффективно осуществлять по аэрофотоснимкам и современным крупномасштабным картам, если таковые имеются. Использование ЦФС для сбора данных по аэрофотоснимкам позволяет получать не только традиционную картографическую продукцию, но и трехмерные модели местности, обеспечивающие всестороннее изучение различных компонентов природной среды. В процессе цифровой фотограмметрической обработки формируется максимально полный объем пространственных данных, легко передаваемый в ГИС для интеграции с картографическими (или другими) данными и их комплексной интерпретации. Организация данных в виде отдельных информационных слоев представляется оптимальной для последующего анализа. Набор необходимых первичных данных и получаемой по ним информации показан на рис. 14. И сходны е данны е К о см и ч ес к и е с ним ки Аэрофотоснимки Геопространственны е данны е Отображение результатов пространственного анализа ц и ф р ов о й П р о и зво д н ы е с л о и С ло и к а рт ы Трансформированное изображение Ортофотоизображение Картографические данны е Данные полевых измерений Д анны е ст атистичес ких исс ледов аний и д р. Цифровая модель рельефа Тематическая основа Разреженная топографическая основа Пространственная модель рельефа Карты в изолиниях Блок- диаграммы Карты углов наклона, экспозиции склонов Оценочные карты Рис. 14. Набор данных для биоценотических исследований Использование топографических карт и материалов дистанционного зондирования обеспечивает создаваемым тематическим слоям точную геопространственную картографическую основу и, соответственно, согласование содержания тематических слоев. В отличие от картографических данных, по которым непосредственно создаются отдельные тематические слои, прямое извлечение морфометрических данных по аэрофотоснимкам невозможно. Обеспечение необходимой точности и детальности сбора данных требует учета особенностей формирования изображений разных ландшафтов и достаточно точной взаимной привязки снимков. Материалы аэрофотосъемки целесообразно преобразовать фотограмметрическими методами для получения трансформированных изображений, а при необходимости – ортофотоизображений. Такая фотограмметрическая продукция позволяет формировать новые «производные» слои и имеет самостоятельное значение для совместного анализа с разнообразной тематической информацией. В зависимости от региональных особенностей территорий, типов природных комплексов и параметров исходных аэрофотоснимков, их фотограмметрическая обработка может быть реализована разными программными средствами. Так, в частности, трансформирование и масштабирование снимков на основе аффинных или проективных преобразований можно осуществить стандартными средствами ГИС. В некоторых случаях этого недостаточно для метрического согласования информации, извлекаемой из соседних снимков, из-за особенностей геометрии каждого из снимков (они могут быть получены в разных условиях и при различных параметрах съемки) или недостатка числа хорошо опознаваемых точек (при съемке малоконтурной местности) на каждом из них для геопривязки. Для хорошего согласования результирующих данных важно получить геометрически правильное изображение на всю исследуемую территорию. Для достижения этого при обработке аэрофотоснимков равнинных территорий можно выполнять их геопривязку на основе цифровой плановой фототриангуляции. При изучении всхолмленных и горных территорий существенным фактором, влияющим на точность извлекаемых данных, является рельеф, поэтому в таких случаях сбор данных оптимально осуществлять по фотограмметрической модели, формируемой по стереопаре аэрофотоснимков, либо по ортофотоизображению. Такие процедуры реализованы в программном обеспечении ЦФС. Следует подчеркнуть, что сбор данных по стереомодели позволяет создавать ЦМР заданной структуры, с детальным отображением любых форм рельефа, что важно при определении морфометрических показателей рельефа в биоценотических исследованиях. Достижение максимально возможной точности для рассматриваемого круга задач не является первостепенной, важна доступность предлагаемых технологических решений исследователям природной среды, которая зависит и от затрат на приобретение технических средств и обучение исполнителей. Эти факторы и перечисленные выше требования к фотограмметрической обработке аэрофотоснимков учтены в предлагаемой технологической схеме сбора пространственных данных для изучения биоценозов [Журкин, Трубина, 2001], основные процессы которой представлены на рис. 15. В зависимости от цели исследований и морфологических особенностей изучаемой территории, выбирается оптимальный вариант решения задачи. Так, в частности, при изучении равнинных территорий для оценки нарушенности ландшафта или определении структуры растительного покрова, технологическая цепочка может соответствовать последовательности процессов, обозначенной цифрой 1 на рис. 15. В этом случае фотограмметрическая обработка заключается в выполнении цифровой плановой фототриангуляции, по результатам которой трансформируются все снимки на изучаемую территорию. Такие трансформированные изображения, имеющие геопривязку, или сформированный по ним цифровой фотоплан служат основой для сбора разнообразной тематической информации о размещении природных объектов с достаточно высокой точностью локализации их границ. Для территорий с предгорным и горным рельефом фотограмметрическая обработка должна включать построение пространственных моделей местности или формирование ортофотоизображений (последовательность процессов обозначена на рис. 15 цифрой 2), по которым осуществляют сбор данных. Результирующие новые цифровые изображения местности и файлы цифровых данных экспортируются в ГИС, средствами которых вычисляются морфометрические характеристики и другие количественные показатели. Кроме того, производятся интеграция разнородных данных, пространственный анализ и отображение результатов в разных формах, например, в виде изолиний разных показателей, трехмерных поверхностей, совмещенных карт различных показателей и пр. В целом такой подход обеспечивает объективность и достоверность результатов. ВИДЫ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ Аэрофотоснимки 1 Тематические, топографические карты Статистическая информация АНАЛИЗ И ВЫБОР МЕТОДА ОБРАБОТКИ ДАННЫХ 2 ВВОД РАСТРОВЫХ ДАННЫХ И ИХ ФОТОМЕТРИЧЕСКАЯ КОРРЕКЦИЯ ФОТОГРАММЕТРИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА СНИМКОВ Геопривязка снимков на основе цифровой плановой фототриангуляции с последующим их трансформированием ГИС Построение модели местности по стереопаре Формирование ЦМР Ортофототрансформирование Сбор пространственных данных Цифровая фотограмметрическая станция Цифровой фотоплан или ортофотоплан, файлы цифровых данных СБОР ТЕМАТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ ГИС АНАЛИЗ И ФОРМИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДНЫХ СЛОЕВ Оценочные карты Блок-диаграммы, изолинейные карты, поверхности и т.д. ГИС, SURFER, MATLAB и другие Рис. 15. Технологические процессы сбора пространственных данных по аэрофотоснимкам 3.2. Применение наземной стереосъемки для прикладных исследований Синтетический экологический подход к изучению природной среды получил свое развитие в виде учения о биогеоценозах (В.А. Сукачев). Одна из форм исследований биогеоценозов – детальные стационарные исследования на специально выбранных площадках. Как правило, размеры таких площадок выбирают такими, чтобы реализовать возможности проведения количественных исследований всех компонентов биогеоценоза. Применение методов наземной цифровой стереофотосъемки в разных масштабах позволит обеспечить исследователей целым набором данных, получаемых традиционно из трудоемких натурных измерений. По материалам таких съемок можно определить: структурное разнообразие растительности, ее вертикальную ярусность и горизонтальную зональность, морфологические характеристики отдельных растений, как древесных, так и травянистых, а также характеристики почвенного покрова и рельефа. Одним из направлений наших исследований являлось применение наземных стереосъемок для изучения влияния структуры биогеоценоза на распространение атмосферных аэрозолей. При численном моделировании атмосферной диффузии аэрозолей большие трудности возникают при задании граничных условий реальной неоднородности поверхности [Бызова, Куценогий, 1977; Бызова и др., 1989]. Такие ситуации возникают при распространении аэрозольного облака над пересеченной местностью, в пределах которой находятся участки растительности различного типа (трава, кустарники, деревья), овраги, холмы, озѐра, реки, водоѐмы и т. п. Другой случай – рассеяние примесей в условиях сложной городской застройки. Как правило, при проведении численного моделирования процесса распространения аэрозольного облака граничные условия задаются очень схематично, что приводит к значительным расхождениям полученных расчетных полей концентрации с результатами измерений [Куценогий, 1983; Куценогий, 1987]. При моделировании в природных условиях дымовых струй с различными свойствами примесей одним и тем же источником можно определить ряд важных параметров, влияющих на поведение аэрозольного облака в приземном и пограничном слоях атмосферы, в том числе, особенности взаимодействия частиц с подстилающей поверхностью и расположенной на ней растительностью. Такие экспериментальные исследования базируются на применении генератора аэрозолей регулируемой дисперсности (ГРД) . ГРД позволяет формировать дымовую струю с разным размером частиц, изменять ее геометрию в горизонтальном и вертикальном направлениях. Процесс распространения облака, генерируемого ГРД, в реальных природных условиях предлагается фиксировать методом цифровой наземной стереофотосъемки. Одно из первых приложений наземной фотосъемки для подобных задач реализовано в 1970-х гг. [Буров и др., Исследования выполнялись при участии ИХКГ СО РАН, лаборатории дисперсных систем. 1969]. По материалам съемки можно выполнять сбор пространственных данных для выявления структуры биоценоза, а также описания траектории движения дымовой струи в приземном слое атмосферы. Предложенная технологическая схема проведения работ включает следующие процессы: 1. Выбор местоположения ГРД и маркировка точек опорной сети с учетом розы ветров на момент съемки. 2. Синхронная стереосъемка генерируемых аэрозольных облаков двумя и более цифровыми камерами. 3. Геодезические работы по определению пространственных координат опорных точек. 4. Цифровая обработка полученных стереопар. 5. Вычисление характеристик подстилающей поверхности и аэрозольного облака. Распространение аэрозольного облака является динамическим процессом, что обуславливает особенности проведения съемки и фотограмметрической обработки снимков. Кратко остановимся на содержании отдельных процессов. Создаваемая перед съемкой опорная сеть точек необходима для ориентирования модели, создаваемой по стереопарам, при этом опорные точки должны располагаться в стандартных зонах области перекрытия снимков. Такие условия бывает достаточно сложно выполнить, так как направление распространения аэрозольного облака зависит от многих факторов и трудно прогнозируемо. Поэтому целесообразно до начала эксперимента замаркировать избыточное число точек в предполагаемой зоне распространения облака, а геодезические работы по определению пространственных координат выполнять только для точек, отобразившихся на снимках в зоне перекрытия. До проведения стереосъемки дымового облака требуется решить следующие задачи: выбрать рациональную частоту экспозиции движущегося объекта с измерением интервалов времени между двумя экспозициями и предусмотреть синхронизацию работы затворов съемочных камер. Применение для съемки однотипных цифровых камер облегчает выполнение этих условий, так как их функциональные возможности позволяют выдерживать заданный интервал фотографирования и управлять работой камер непосредственно с переносного компьютера − ноутбука. В процессе съемки ноутбук позволяет в режиме оn-line выполнять просмотр изображений и при необходимости корректировать режимы съемки. Для синхронизации работы обеих камер изготовлен кабельный разветвитель одновременного подключения их к компьютеру. Обработка стереоскопических изображений на ЦФС включает следующие процессы: определение элементов внешнего ориентирования снимков; построение фотограмметрической модели по установочным элементам; формирование цифровой модели подстилающей поверхности и аэрозольного облака. Разработанная технология цифровой наземной стереосъемки апробирована на серии полевых экспериментов, результаты которых приведены в четвертой главе. 3.3. Стереомакросъемка и съемка с близких расстояний в изучении биоразнообразия 3.3.1. Методика проведения съемок с использованием тест-объектов В условиях нарастающей напряженности экологических стрессов все более актуальными становятся научные исследования, направленные на выявление общих закономерностей структуры, функционирования, сохранения и восстановления биоразнообразия. Большое внимание уделяется структурному разнообразию, включая морфологические исследования биообъектов организменного уровня. Стереомакросъемка и съемка с близких расстояний могут служить средством получения пространственных данных о разнообразных биологических объектах. Количественная информация об изучаемом биообъекте, в зависимости от его пространственной формы, может быть определена по одиночным фотоснимкам. Однако более эффективным в общем случае является стереофотограмметрический метод, так как фотограмметрическая модель, построенная по стереопаре снимков, даже для плоских объектов (например, гербарных образцов), улучшает их визуальное восприятие, подчеркивает отдельные детали, повышает точность измерений. Кроме того, стереоскопическая модель имеет самостоятельное значение как средство хранения визуальной информации в базах данных по биоразнообразию животного и растительного мира. Биологические объекты различаются по размерам в широком диапазоне. Ограничимся рассмотрением объектов с характерными линейными размерами в диапазоне от 1 до 50 см. Сюда можно отнести, например, насекомых, некоторые растения и их органы. Важной характеристикой формы, влияющей на измерительные качества изображений объектов, является выпуклость, по этому признаку их можно разделить на «плоские» и «объемные». Для изучения объектов, отнесенных к «плоским», достаточно одиночных изображений, а для «объемных» обязательно получение стереопары. Чаще всего одной стереопары бывает недостаточно, так как вследствие перспективы некоторые детали объекта могут перекрываться самим объектом, в результате требуется дополнительная съемка с другим ракурсом. Один из вариантов решения этой задачи − выполнять съемку, размещая объект в зеркальной системе. В зависимости от специфики конкретной задачи (цели исследований, типа и размера изучаемого объекта) выбирается оптимальный метод – фотограмметрический или стереофотограмметрический, а также вид съемки – горизонтальный, фронтальный или перспективный (с близких расстояний или макросъѐмка) (рис. 16). Рис. 16. Виды съемок Для детального изучения микробиоценозов, морфометрии отдельных представителей насекомых и структурного анализа растений разработана технология сбора пространственных данных по трехмерным моделям, создаваемым по стереопарам цифровой съемки с близких расстояний, и макросъемки [Трубина и др., 2001; Трубина, 2002а]. Основные процессы предлагаемой технологии показаны на рис. 17. В соответствии с выбранным методом съемки, для изучения конкретного биологического объекта вычисляются параметры съемки и характеристики тест-объекта (его размеры, разности высот опорных точек и их плотность). Фотографирование объекта, размещенного в тест-объекте, выполняется цифровым фотоаппаратом. Рис. 17. Технология съемки с близких расстояний и макросъемки Выбор параметров съемки и разработка тест-объектов. Основными параметрами, влияющими на метрическое и визуальное качество изображений, являются: фокусное расстояние съемочной камеры, размер матрицы ПЗС; расстояние от объектива до объекта съемки; базис фотографирования; характеристики тест-объекта (разность высот точек тест-объекта, точность определения координат опорных точек); условия освещения (типы источников, их расположение); экспозиционные параметры. Последние два влияют на визуальное качество изображений и, как следствие, на восприятие стереоизображений. С точки зрения точности фотограмметрических построений, наиболее значимы базис фотографирования и пространственные характеристики тест-объекта. Причем величина базиса влияет на пластику стереоскопически рассматриваемых моделей (естественное восприятие глубины пространства), поэтому при макросъемке необходимо обращать особое внимание на правильный его выбор. Перечисленные параметры макросъемки сильно коррелируют, следовательно, изменение одного из них требует уточнения всех других. Первоначально подбирается расстояние до объекта съемки, наиболее часто стараются достичь максимального размера изображения объекта, приближая объектив к объекту. Понятно, что минимальное расстояние до объекта ограничено функциональными возможностями фотоаппарата. Сообразуясь с задачами, определяют необходимое расстояние, а затем вычисляют базис и подбирают параметры тест-объекта. Для адекватной передачи реальной формы биообъектов при создании иллюстраций в виде стереомоделей параметры съемки должны обеспечивать ортостереоскопичность изображения, т. е. передачу правильной геометрии модели объекта. Рассмотрим необходимые условия формирования объемных ортостереоскопических изображений с пластикой, подчеркивающей подобие объектам в природе. Пластика объемного воспроизведения обеспечивается параметрами стереосъемки, методом формирования и наблюдения стереомодели на экране монитора. Фактически в формировании стереоизображения участвуют две системы: первичная изображающая система (цифровой фотоаппарат) и система наблюдения. Схема получения изображений представлена на рис. 18. Рис. 18. Схема получения стереоизображений: D – расстояние от объектива до объекта съемки; bc – базис съемки Масштаб изображений, получаемых цифровой фотокамерой, с учетом особенностей макросъемки в соответствии с обозначениями, принятыми на рис. 18, определяется соотношением f f 1 , (29) mc D где f – фокусное расстояние объектива; Δf – величина дополнительного выдвижения объектива. Поскольку величина (f + Δf) устанавливается автоматически в цифровой камере и чаще всего неизвестна, то для предварительных расчетов удобнее использовать следующую формулу: 1 l , (30) mc L где l – формат кадра, определяемый размером цифровой матрицы фотокамеры; L – размер кадра в пространстве объекта (легко определяется по жидко-кристаллическому дисплею цифровой камеры при наличии в пространстве объекта измерительной линейки или по точкам тест-объекта). Изображения рассматриваются при увеличении ms на мониторе с расстояния d, базис, соответствующий глазному базису, – bг. Схема системы наблюдения показана на рис. 19. Для расчетов среднее значение bг можно принять равным 65 мм, а d – 250 мм (предел легкой аккомодации глаз). Окончательное увеличение фотографируемого объекта на рассматриваемом изображении определяется как M = mс ms . Рис. 19. Схема системы наблюдения Для практических расчетов масштаб рассматриваемых изображений можно определить как 1 м , M об где м – размер экранного пиксела вдоль строки; – размер k – размер изображения в об L пиксела в пространстве объекта вдоль кадра; k пикселах. Для воспроизведения ортоскопических изображений угловое соотношение между точками в предметном пространстве, отнесенное к передним узловым точкам объективов, должно быть тождественно с угловыми соотношениями между соответствующими точками в пространстве совмещенных изображений. Углы конвергенции в пространстве объекта обозначены γ и определяются в соответствии с рис. 19 и принятыми обозначениями как bc , (31) tg 2 2D что будет соответствовать следующим углам в пространстве изображений: bc tg . (32) 2 2 Dmc При рассматривании изображений углы конвергенции будут, соответственно bг tg . (33) 2 2 Dms Для выполнения выше сформулированного условия должно соблюдаться равенство tg 2 tg 2. Приравняем выражения (32) и (33) и выразим искомую величину bc, в результате получим dbг . (34) bc Dmc ms Формула (34) позволяет вычислить оптимальную величину базиса стереосъемки для воспроизведения ортостереоскопического изображения. Для измерительных целей важно качество стереомодели в части количества различимых планов (порог восприятия глубины D ). Для оценки этого параметра можно воспользоваться формулой [Книжников, Гельман, 1999] D (35) D м. bг Размещение аппаратуры при съемке и тест-объекты. Как было отмечено, для фотограмметрической обработки материалов съѐмки с близких расстояний и макросъемки обязательно использование координат точек тестобъекта, фотографируемого совместно с объектом. Вопросам разработки тестобъектов для калибровки снимков с близких расстояний при решении различных прикладных задач уделено достаточно большое внимание в работах В.Б. Дубиновского, П.Д. Амромина и др. Для реализации предложенной технологии, применительно к специфике биологических объектов, автором разработана и изготовлена мобильная установка для макросъемки, включающая тест-объект и базисное устройство крепления камеры. Общий вид установки показан на рис. 20. Установка состоит из следующих частей: вертикальной стойки (1), на которой перемещается горизонтальная штанга (2), чем обеспечивается изменение расстояния до объекта, суппорта (3) для смещения фотокамеры на величину базиса. Объекты съемки размещают на предметном столике (4), который одновременно служит тест-объектом. Установка обеспечивает горизонтальную и конвергентную съемку объектов линейных размеров от 1 до 40 см. Собственно тест-объект представляет собой сборную конструкцию, включающую горизонтальную металлическую пластину размером 400400 мм, на которой выгравирована регулярная сетка с дискретностью 20 мм, а в центре – 2 мм. В пересечении штрихов имеются отверстия для установки калиброванных металлических шпилек (5) разной высоты. По результатам метрологических испытаний получен паспорт координат точек тест-объекта с точностью 0,05 мм в плане и по высоте. Рис. 20. Конструкция тест-объекта Для проведения фронтальной съемки, в том числе при натурных съемках, например, непосредственно в местах произрастания растений, предлагается в пространстве объекта размещать дополнительный тест-объект в виде рамы (рис. 21). Рис. 21. Тест-объект для натурных съемок Установка достаточно универсальна, так как обеспечивает съемку объектов разных линейных размеров от 1 до 100 см. При этом необходимо следить, чтобы объект изображался с максимально возможным увеличением, и в то же время в кадр попадало не менее трех точек. После чего, определив расстояние, вычисляют и устанавливают величину базиса. Режим освещения объекта зависит от поставленной цели. Например, для передачи естественной окраски изучаемой особи применение осветительных устройств вообще не желательно, а для подчеркивания формы объекта и достижения максимальной выразительности искусственные источники освещения, наоборот, полезны. Подробные рекомендации по использованию различных источников света и видов освещения приведены в специальной литературе по фотографии [Овсянников, 1996]. На визуальное качество влияют параметры экспозиции (выдержка, размер диафрагмы). При съемке цифровыми камерами выбор этих величин не представляет особых сложностей за счет большого числа функций по автоматическому их подбору. Так, в большинстве цифровых фотоаппаратов предусмотрены разные режимы установки экспозиции: автоматический, с приоритетом выдержки, с приоритетом диафрагмы и ручной, т. е. есть возможность выбора подходящего варианта. Экспонирование может производиться при помощи дистанционного управления автоспуском для исключения смаза изображения. Фотограмметрическая обработка. Для реализации предлагаемой технологии созданы программы и выполнено их тестирование на макетных и реальных снимках. В общем случае точность определения пространственных координат точек и вычисляемых по ним количественных характеристик объектов зависит от следующих факторов: точности формирования исходных цифровых изображений, определяемой характеристиками ЦСС (размер матрицы ПЗС и пр.); точности измерения координат точек цифрового изображения; точности определения координат точек тест-объекта; теоретической строгости алгоритмов обработки. Установлено, что точность определения координат точки фотографирования существенно зависит от разности высот точек тест-объекта. На графике приведены величины среднеквадратических ошибок определения отстояния до объекта съемки (D) в зависимости от разности высот точек тестобъекта ΔD (рис. 22). Плановые координаты точки фотографирования определяются с более высокой точностью. 140 D=100 120 D=200 100 80 D=300 60 D=400 40 20 0 0.08 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 mD, мм Рис. 22. График точности определения высоты фотографирования На следующем этапе статистических испытаний определялся оптимальный базис съемки, который при макросъемке возможно изменять в небольших пределах, поэтому решающим при его выборе является требование к ортоскопичности получаемых изображений, для чего следует руководствоваться формулами (34), (35). В табл. 2 приведены результаты исследования точности определения пространственных координат искомых точек в зависимости от расстояния до объекта съемки. На основе анализа результатов выбраны оптимальные параметры съемки для объектов разного типа: величина базиса съемки, необходимая разность высот точек тест-объекта, которая должна быть в пределах 0,25 – 0,30 от высоты съемки. Таблица 2. Точность решения задач по макроснимкам Расстояние между объективом и объектом съемки, мм Точность определения пространственных координат точек объекта, мм mX mY mZ 400 0,32 0,32 0,42 300 0,25 0,26 0,38 250 0,22 0,21 0.36 150 0,10 0,12 0,30 90 0,08 0,10 0,22 Для реализации этого условия при проведении макросъемки изготовлен комплект шпилек разной высоты для всех тест-объектов. Проведенные испытания подтверждают, что предлагаемые методы макросъемки сочетают в себе достаточно высокую точность при простоте выполнения съемки и доступности обработки снимков. Результаты апробации предлагаемой технологии в биологических исследованиях по материалам съемки с близких расстояний и макросъемки приведены в главе 4. 3.3.2. Стереомодели как основа формирования электронных коллекций В целях изучения и систематизации биоразнообразия животного и растительного мира биологи в своей научной деятельности собирают огромный фактический материал, храня его в виде гербариев, коллекций насекомых и других архивов. Расширить круг пользователей созданными коллекционными фондами в научных и особенно образовательных целях, обеспечить сохранность уникальных образцов для будущих поколений − задача важная и решаемая в настоящее время. Современные компьютерные технологии способствуют развитию новых форм представления биологических данных в виде виртуальных гербариев, электронных атласов, баз данных, электронных библиотек, в том числе с применением Интернет-технологии. В качестве дополнительной формы представления данных о биообъектах в электронных библиотеках и базах данных предлагается использовать стереоскопические модели (стереомодели), создаваемые по стереопарам снимков, коллекционных экземпляров и натурных съемок [Трубина, 2005]. Стереомодели. Обладая стереоскопическим зрением, мы привыкли видеть мир объемным, такое восприятие является естественным стереоэффектом. Достигнуть его можно при совместном рассматривании изображений, полученных с двух точек пространства, в этом случае возникает искусственный стереоэффект, т. е. восстанавливается стереоскопическая модель сфотографированного объекта. Стереоскопический эффект можно получать без специальных приборов. Для начала можно тренировать глаза по простейшим стереопарам, приведенным ниже (рис. 23). Большая окружность в плоскости чертежа, а малая − выше. Большая окружность в плоскости чертежа, а малая − ниже. Основание фигуры в плоскости чертежа, а верхняя часть − выше. Рис. 23. Простейшие стереопары для наблюдения стереоэффекта Рассматривать их следует с расстояния 20 – 25 см, стараясь, чтобы каждый глаз видел свое изображение. При их непосредственном рассматривании видно три изображения. Среднее представляет собой слитный образ левого и правого изображений и воспринимается пространственным. Чтобы устранить видимость мешающих боковых изображений, на некотором расстоянии между глазами можно поместить разделительный экран (например, лист бумаги). Таким же образом можно рассматривать стереопару фотоснимков, приведенных на рис. 24. Рис. 24. Стереопара изображений жука (жужелицы) В зависимости от взаимного расположения снимков, возможно получение прямого, обратного и нулевого стереоэффекта. Прямой стереоэффект наблюдается, когда левое и правое изображения помещаются, соответственно, перед левым и правым глазом наблюдателя (рис. 25, а − заштрихована область перекрытия снимков). Обратный стереоэффект возникает, когда изображения меняются местами (рис. 25, б), в этом случае форма стереоскопической модели обратна форме объекта в натуре. Для получения нулевого стереоэффекта оба изображения разворачиваются в разные стороны на 90о (рис. 25, в), при этом слитное изображение будет восприниматься плоским. а б в Рис. 25. Взаимное расположение снимков для получения стереоэффекта Существуют различные аппаратные средства получения искусственного стереоэффекта на экране монитора: оптическая стереоскопическая насадка, электронные жидкокристаллические очки со светозатворами и анаглифические очки с красно-синими фильтрами и пр. При оптическом способе на экран выводятся левое и правое изображения (как на рис. 24), которые рассматриваются через установленный перед экраном зеркально-линзовый стереоскоп. При анаглифическом способе рассматриваются два совмещенных изображения, окрашенные в дополнительные цвета (красный и синий) при помощи очков-светофильтров, имеющих такую же окраску. При электронном способе рассматриваются два совмещенных изображения, вывод на экран которых выполняется с помощью специальных аппаратных средств, реализующих с определенной частотой построчную (строка левого изображения затем строка правого и т. д.) либо покадровую развертку изображений, при этом их вывод синхронизирован с работой жидкокристаллических стереоочков. В фотограмметрическом производстве для визуализации стереомоделей на экране монитора в основном применяют оптический и электронный способы, которые из-за высокой стоимости пока не доступны широкому кругу потребителей. Для формирования электронных коллекций с включением стереомоделей рекомендуется анаглифический способ, как требующий наименьших затрат. Предлагается также к использованию в качестве одного из вариантов компактная призменная стереонасадка простой конструкции, которая изготовлена для наблюдения стереомоделей на экране монитора или их бумажных копий. Принцип наблюдения стереоизображений с помощью такой насадки показан на рис. 26. Рис. 26. Схема хода лучей через компактную призменную стереонасадку На экран монитора выводятся два изображения стереопары, при этом в левой части размещают правое изображение, соответственно, в правой части – левое. Наблюдатель рассматривает эти изображения через стереонасадку, с ее помощью направление лучей, идущих от правого и левого изображений стереопары, изменяется так, что глаза автоматически видят каждый свое сопряженное изображение пространственно наложенным одно на другое, благодаря чему происходит свободное слияние обоих изображений в пространственную картину. Недостатком этого способа является то, что наблюдатель, кроме основного стереоскопического изображения, видит также по бокам плоские изображения. Таким образом, практическая реализация возможностей рассматривания стереомоделей на экране монитора может найти приложение в изучении разнообразных биологических объектов, что обеспечит их представление, очень близкое к реальному, существующему в природе. Следует отметить, что размер объекта не влияет на возможности формирования стереомоделей. Например, можно рассматривать ландшафт, снимки которого получены с самолета, изучать в деталях устройство лапок насекомых или цветка по снимкам с большим увеличением, а также внутреннее строение листа или клетки по микроснимкам. Изложенные подходы предлагается применять для подготовки тематических СD-дисков с включением стереоскопических моделей по разным разделам биологии и экологии. Во время проведения учебных занятий стереомодели с таких СD-дисков при индивидуальной работе можно демонстрировать на экране монитора, кроме того, они могут проецироваться на выносной экран с помощью мультимедийного проектора для одновременного рассматривания группой лиц из зала через анаглифические очки. Компьютерная поддержка учебных курсов биологии в виде СD-дисков с включением стереоскопических моделей по разным разделам биологии и экологии способна дополнительно обеспечить: наглядную демонстрацию биологического разнообразия живой природы на качественно новом уровне; доступность информации о биологическом разнообразии, накопленной в специализированных музеях и различных научных учреждениях. Они могут служить дополнительными методическими пособиями для индивидуальной и самостоятельной работы обучающихся. Предложенный подход к формированию тематических дисков с включением стереомоделей уже применен при подготовке первого из планируемой серии диска «Приспособления насекомых и растений к различным жизненным средам», в котором иллюстрации сформированы для наблюдений с помощью призменной стереонасадки. 3.3.3. Особенности получения и обработки изображений гербарных образцов для формирования электронных коллекций Гербарные коллекции остаются основой для проведения исследований по изучению биоразнообразия на видовом уровне. В частности, при оценке состояния природных экосистем, изменение видов устанавливается при сравнении сборов растений с типовыми образцами, следовательно, важно обеспечить их доступность исследователям, что реально только на основе компьютерных технологий. Для компьютерного представления гербариев предлагается метод формирования коллекций образцов растений в виде структуры, включающей набор цифровых изображений разного масштаба, например, растение целиком (гербарный лист) фотографируется в максимально крупном масштабе, далее каждый орган растения (стебель, лист, корень и т. д.) фотографируется отдельно с более близкого расстояния. Кроме того, к ним можно добавить изображения семени, пыльцы, получаемые при микросъемке. Такой подход позволит в максимальной степени отразить особенности каждого гербарного образца за счет отображения отдельных органов растений с большим увеличением, чем в целом гербарный лист. Уникальная информация, содержащаяся на гербарном листе, будет передана со всеми возможными деталями, при этом специальная компоновка снимков при их рассматривании обеспечит подобие работы непосредственно с оригиналом гербарного листа, когда исследователь рассматривает его через лупу. Для реализации поставленной задачи разработан метод цифровой съемки и формирования электронной коллекции гербарных листов. Дополнительно в коллекцию можно включать стереомодели отдельных органов растения: семя, лист, пыльцу (образцы изображений приведены в главе 4). Предлагаемый метод включает: отбор и инвентаризацию образцов; цифровую фотосъемку с разным разрешением; компьютерное формирование электронной коллекции. Для съемки предлагается использовать цифровую камеру типа Sony DSC-F707 (5-Мгп, диапазон фокусировки от 2 см до , разрешение 2560 1920 элементов) или другую такого же класса. Разные режимы съемки, реализованные в функциях камеры, позволят получить с хорошим разрешением как общий вид растения, так и отдельные его органы. В качестве примера на рис. 27 приведено изображение гербарного листа целиком, корня и колоска, полученные при разных масштабах съемки и скомпонованные в единое целое. При этом изображения корня и колоска получены в режиме макросъемки, что позволило выявить их структуру. Для объективности суждений в каждое изображение следует включать масштабную шкалу. При необходимости измерения размеров пространственных элементов на поверхности органов для включения их в базу данных потребуется выполнение стереоскопической съемки с последующей фотограмметрической обработкой. Для формирования электронной коллекции предполагается использовать программу «Front Page», обеспечивающую хранение данных в виде серии HTML-документов. Такая структура организации данных позволяет осуществлять быстрый доступ к ним и облегчает последующий перенос в Интернет, обеспечивая легкость пополнения и корректировки данных. Визуализация данных организуется таким образом, что пользователь из представленных в таблице названий видов запрашивает интересующий его вид, после чего на экране появляются фрагменты разномасштабных изображений (рис. 27). Пользователь делает выбор, щелкая на пиктограмме интересующего его элемента, и на экране появляется изображение, например, корня с максимально возможным увеличением. Если изображение сопровождается значком «очки», то его последующая визуализация предназначена для просмотра через анаглифические очки. Формирование электронной коллекции в виде набора изображений разных масштабов будет способствовать отображению индивидуальных особенностей каждого органа растения, представленного на гербарном листе. В целом компьютерные образы могут служить альтернативой базовым гербариям уникальных коллекций, способствуя их сохранности за счет более редкого к ним обращения. Рис. 27. Гербарный лист, набор изображений разного масштаба: лист целиком, корень и колос 3.4. Стереомикросъемка микроформ поверхности биообъектов Как общий метод исследования, микрофотография включает в себя целый ряд частных методик, выбор которых определяется, прежде всего, природой исследуемого объекта и его свойствами, подлежащими изучению. Способы стереоскопического рассматривания микроскопических объектов через стереомикроскопы или через другие стереоскопические приборы, не только самих объектов, но и стереопар снимков, полученных с помощью микроскопов, известны достаточно давно [Бергнер и др., 1997]. Для получения стереопар использовались как стереомикроскопы, так и обычные микроскопы, снабженные фотонасадкой. В этом случае стереопары формируются путем двукратного фотографирования при различных положениях объекта, за счет поворота или наклона исследуемого образца. Предложены фотограмметрические подходы к обработке таких стереопар с целью получения метрической информации о форме определенных типов объектов, но большей частью небиологической природы. На сегодняшний день появились уникальные возможности для анализа объектов на микроуровне – современные микроскопы, снабженные цифровыми системами формирования изображений и программным обеспечением по их обработке, а также цифровые лазерные микроскопы. Тем не менее, пока они доступны ограниченному кругу исследователей из-за высокой стоимости. Поэтому остается актуальной обработка фотоизображений, получаемых достаточно распространенными микроскопами, в том числе оптическими и электронными микроскопами просвечивающего типа, с последующим сканированием изображений для цифровой фотограмметрической обработки. Предлагаемые технологии разрабатывались для целей изучения морфологии таких биологических объектов, как пыльца и семяна различных растений в рамках одного из направлений современной биологии – это исследования в области структурной эволюции растений. Рассмотрим особенности и задачи изучения таких объектов. Пыльцевые зерна неоднородны по составу и имеют сложную форму, а некоторые способны изменять ее под влиянием внешних условий. Кроме того, форма пыльцевых зерен влияет на процессы их рассеивания и переноса. Количественные данные о форме пыльцевых зерен необходимы для определения концентрации пыльцы в воздухе и моделирования процессов ее переноса [Головко и др., 1998]. Характерный размер пыльцевых зерен – от 5 до 100 мкм, следовательно, для получения их изображений применимы оптические микроскопы. Семена имеют более крупные размеры по сравнению с пыльцевыми зернами, их размеры варьируют от десятых долей до нескольких миллиметров. Семена отличаются разнообразием форм, размеров [Федотова, Арджанова, 1992] и наличием особых элементов скульптуры поверхности – «бугорков». Число «бугорков», их форма и ширина окаймления имеют важное диагностическое значение. Использование фотограмметрического метода позволяет получать характеристики таких пространственных структур поверхности семени, в том числе отдельных «бугорков», как наиболее важных элементов структуры. Объемная форма семени не проявляется при микросъемке оптическим микроскопом, поэтому для еѐ изучения применялся сканирующий электронный микроскоп (СЭМ). Типичными проблемами получения качественных стереопар для последующей фотограмметрической обработки являются: выбор метода препарирования (или контрастирования) объекта, а при съемке оптическим микроскопом – схемы размещения источников освещения, обеспечивающих максимальную проработку структуры поверхности объекта; выбор методики получения стереопар (способ перемещения и величина перемещения объекта); выбор или изготовление тест-объектов для калибровки снимков; выбор параметров съемки, в том числе увеличения; выбор параметров формирования цифрового изображения (при фотосъемке − сканирование негатива или увеличенного позитива); определение методики фотограмметрической обработки. Применительно к изучению пыльцевых зерен и семян растений разработана технология микросъемки [Трубина, Головина, 2000], основные процессы которой приведены на рис. 28. При отработке технологии съемка выполнялась с помощью оптических микроскопов разных марок и фотокамер. Для формирования стереопары выбран способ смещения объекта препоратоводителем между экспозициями параллельно продольной стороне кадра. В этом случае съемка выполняется с параллельным положением главных оптических лучей и, следовательно, глубина резкости одинакова для обоих снимков, что существенно для формирования стереоизображений пыльцевых зерен. При выборе базиса съемки ориентировались на обеспечение возможности стереоскопических наблюдений. Для восприятия объемных изображений разность продольных параллаксов Δх не должна превышать 2,5 мм, с учетом увеличения на экране монитора эта величина вычисляется по формуле Δх = 2,5 / V, (36) где V – увеличение при рассматривании стереопар. Исходя из этого и характеристик применяемого микроскопа, вычислялся базис для выбранного масштаба. Для метрической калибровки изображений на препоратоводителе совместно с исследуемыми образцами размещается специально изготовленный тест-объект в виде регулярной сетки, выполненной на баритовом стекле. Изготовлено несколько тест-объектов для съемки при разных увеличениях. В оптических микроскопах на достижения хорошего стереоскопического эффекта в значительной степени влияют условия освещения, оптимальные подбираются в процессе пробных съемок. В технологии предусмотрен процесс сканирования, необходимый при съемке фотокамерами. Рекомендуется сканировать исходные негативы с разрешением не менее 800 dpi. Рис. 28. Технология микросъемки Оптические микроскопы формируют изображения, соответствующие центральной проекции, которые фиксируются неметрическими камерами, поэтому для их обработки реализованы алгоритмы на основе проективных преобразований для обработки стереопар, рассмотренные в главе 2. Изображения семян получали электронным микроскопом, затем их сканировали и выполняли фотограмметрическую обработку. Разработанный метод обработки таких стереопар микроснимков (см. главу 2) определяет особенности проведения микросъемки. Во-первых, выполняется специальная подготовка объекта, заключающаяся в его препарировании, а также нанесении латексов. Во-вторых, реализация симметрично конвергентного случая съемки при формировании стереопары обеспечивается наклоном предметного стола микроскопа в одной плоскости, при этом углы наклона в разные стороны должны быть одинаковыми. Конкретные значения углов зависят от выбранного при съемке увеличения. На основе ряда пробных съемок выбраны оптимальные углы поворота для разных увеличений и размеров латексов. По полученным стереоскопическим парам восстанавливается модель объекта, по результатам измерения которой вычисляются необходимые количественные характеристики: площадь, периметр, линейные размеры отдельных элементов, определяющих структуру поверхности семени. Предусмотрена также возможность набора соответствующих точек на всей поверхности в полуавтоматическом режиме для построения цифровой модели объекта с дальнейшей визуализацией ее в трехмерном виде. Результаты апробации технологии обработки материалов стереомикросъемки с целью изучения пыльцы и семян растений приведены в главе 4. 4. ГЛАВА 4. ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ ФОТОГРАММЕТРИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ 4.1. Оценка нарушенности ландшафтов по аэрофотоснимкам Технология сбора данных по аэрофотоснимкам, реализуемая средствами ГИС, осуществлена при оценке нарушенности ландшафтов на территории Здвинского района Новосибирской области [Трубина, Быкова, 1999]. В частности, по аэрофотоснимкам масштаба 1 : 20 000 создан комплекс информационных материалов: разреженная топографическая основа, выделенные основные типы растительности, а также их природные и антропогенные модификации, земельные угодия, геоморфологические выделы (растительные виды сгруппированы по их расположению в рельефе). Оценивалась степень трансформации растительного и почвенного покровов, как основных индикаторов нарушенности ландшафта. Создание тематических карт выполнялось по предложенной технологии, в соответствии с последовательностью процессов обозначенных цифрой 1 на рис. 15. Сбор тематической информации осуществлялся средствами ГИС MapInfo. Для получения обобщенных характеристик местности при формировании разреженной топографической основы и геопривязки аэрофотоснимков использовались топографические карты масштаба 1 : 25 000. После сканирования растровые изображения листов карты были привязаны к географической системе координат. Выделение границ типов растительности и почв проводилось по предварительно изготовленному по аэрофотоснимкам цифровому фотоплану. Применение аэрофотоснимков позволило выделить земельные угодия различного типа и степень их подверженности антропогенному воздействию. В итоге созданы тематические карты растительного и почвенного покровов на территорию площадью 15 000 га. Метрические характеристики природных объектов получены с точностью, соответствующей положению контуров на карте масштаба 1 : 25 000. Проведен анализ собранной информации, и в результате сформированы оценочные карты, отображающие степень антропогенной нарушенности. Для визуализации полученных результатов по распределению антропогенной нарушенности ландшафта Здвинского района предложено несколько вариантов оценочных карт. Фрагменты тематической и оценочных карт нарушенности растительного и почвенного покровов приведены в прил. 1. 4.2. Применение наземной стереосъемки 4.2.1. Изучение влияния структуры биогеоценозов на процесс распространения искусственных аэрозольных облаков Проведена серия испытаний по отработке технологии цифровой наземной съемки для изучения закономерностей распространения искусственных аэрозольных облаков в разных биоценозах. Первая серия экспериментов состоялась в августе 2000 г. на геополигоне в с. Боровое, расположенном вблизи водной акватории (пригород Новосибирска) . ГРД размещался на открытой площадке, покрытой невысокой травой, окруженной березовыми колками, с высотой деревьев до 15 – 20 м. Такой ландшафт достаточно хорошо представляет динамическую неоднородность подстилающей поверхности, а близость водохранилища с обрывистым берегом термическую неоднородность. Это соответствовало задаче проследить влияние начального перегрева и исходных размеров аэрозольного облака на характер его движении в условиях динамической и термической неоднородности подстилающей поверхности [Куценогий и др., 2000а]. Эксперименты проводились в переходный период (вечером и ранним утром), так как в это время происходит перестройка структуры приземного и пограничного слоев атмосферы с условий конвективной стратификации к устойчивой и наоборот, т. е. структура течений и особенности атмосферной диффузии наиболее чувствительны к внешним условиям. Для оценки влияния дисперсного состава опыты проведены при двух режимах работы ГРД: термоконденсационном, когда создавались капли субмикронных размеров, и механическом – со средним размером капель около 20 мкм. Наземная стереосъемка генерируемого облака выполнялась цифровыми камерами Casio QV-3000EX с расстояний от 70 до 150 м с разными базисами. Для маркировки точек местности применялись специально изготовленные марки разных размеров. При каждом режиме работы ГРД зафиксировано по несколько стереопар снимков при минимально возможной в применяемой камере выдержке. Аппаратура размещалась таким образом, чтобы направление ветра было примерно перпендикулярно плоскости съемки (рис. 29). Вечерняя серия проводилась в 21 час местного времени, а утренняя – в 7 часов. Исследования выполнялись в рамках интеграционного проекта «Аэрозоли Сибири». Рис. 29. Схема размещения съемочной аппаратуры Во всех проведенных экспериментах задаваемое продольное перекрытие составило 70%; высота установки камеры − 1,5 м; ее наклон к горизонту − 7,5º. Фотограмметрическая обработка цифровых стереопар выполнялась на цифровой фотограмметрической станции SDS. Предварительно измерялись замаркированные точки для вычислений параметров каждого полученного снимка. Затем формировались фотограмметрические модели, по которым отслеживались траектории движения дымовых струй и их изменения в зависимости от структуры биоценоза. Изменение формы дымовой струи в зависимости от размера частиц и времени суток хорошо прослеживается по полученным снимкам, что иллюстрирует рис. 30. Рис. 30. Изменение формы дымовой струи в зависимости от метеоусловий и размера аэрозольных частиц (верхний ряд: вечер, субмикронные частицы; нижний ряд: утро, грубодисперсные аэрозоли) По результатам обработки полученных изображений выявлено [Куценогий и др., 2001], что поведение аэрозольного облака в утреннее и вечернее время существенно различается. Утром дымовое облако плотно прижимается к подстилающей поверхности, а его верхняя кромка монотонно поднимается по мере удаления от источника. Иная форма дымовой струи наблюдается в вечернее время, на расстоянии 30 м от генератора струя аэрозольного шлейфа резко поднимается вверх. Высота подъема струи на удалении 50 м от генератора достигает нескольких десятков метров, угол подъема – около 50º. По снимкам прослежено распространение облака на расстоянии до 150 м, далее начиналось водохранилище, что существенно повлияло на направление движения струи дыма. Струю повернуло почти на 90º, и направление движения центра струи стало почти параллельно береговой линии водохранилища. В данном эксперименте направление базиса фотографирования совпадало со средним направлением береговой линии, поэтому определить дальнейшее распространение дымовой струи по снимкам не удалось. Длина дымовой струи в утреннее время достигала 1 км, при росте верхней границы аэрозольного облака до 150 м. Так как максимальное удаление от ГРД, на котором сфотографированы дымовые струи, не превышает 150 м, влияние гравитационного оседания 20 мкм частиц (Vосед. = 1,2 см/c) не может объяснить столь разительного отличия поведения дымовых струй, состоящих из частиц разного размера, в вечернее время. Основной причиной, с которой связан вертикальный подъем струи, безусловно, является перегрев и еще не закончившееся в это время формирование инверсионного слоя у поверхности Земли. В результате теплый (по сравнению с окружающим) объем аэрозольного облака всплывает за счет архимедовых сил. В целом анализ материалов съемки показал достаточно высокую информативность цифровых изображений. Следовательно, они пригодны для изучения динамики распространения аэрозольных облаков, хотя первый этап испытаний показал, что отдельные процессы предложенной технологии требуют более детальной отработки. После модернизации устройства для синхронизации работы камер и доработки программного обеспечения проведен дополнительный эксперимент на специальной площадке, покрытой невысокой травой, вблизи Академгородка. Фотографирование проводилось двумя цифровыми камерами Casio QV-3000EX с расстояния 70 м и базисе в 16 м, размер пиксела в пространстве объекта − 0.033 м. Во время эксперимента было получено шесть стереопар, на которых зафиксировано пространственное распространение одного аэрозольного облака в разные моменты времени, интервал фотографирования между стереопарами составлял 2 с. Перед съемкой была разбита сеть маркированных опорных точек в условной системе координат (рис. 31, а). В процессе цифровой обработки по всем стереопарам формировались фотограмметрические модели, по которым в стереоскопическом режиме измерялись координаты точек по границам верхней и нижней кромок дымового шлейфа, а также координаты соответствующих точек непосредственно на облаке для характеристики его пространственной конфигурации. Рис. 31. Изменение формы дымового шлейфа, прослеженного по стереопарам цифровой наземной съемки: а – изображение аэрозольного облака; б – проекции облака, полученные по первой и второй стереопарам, и график, отображающий изменение формы струи по результатам анализа шести стереопар Результирующие данные в виде пространственных координат точек облака в вертикальной и горизонтальной плоскостях обеспечили идентификацию пространственной конфигурации облака в целом. Проекции дымового шлейфа на вертикальную плоскость представлены на рис. 31, б, где отражены результаты на два момента времени, полученные, соответственно, по первой и второй стереопарам. По результатам измерений всех стереопар вычислены характеристики изменения формы струи в зависимости от расстояния от среза сопла (рис. 31, б). Каждая кривая графика отображает форму верхней видимой кромки дымового шлейфа. Из графиков видно, что на расстоянии до 10 м направление струи практически прямолинейно, следовательно, на этом участке геометрию струи определяет скорость ее истечения из сопла, что хорошо согласуется с теоретическими расчетами. На больших удалениях для описания поведения аэрозольного облака требуется учет влияния атмосферной турбулентности. Теоретические исследования показывают, что концентрации оседающей и неоседающей примесей при удалении от источника существенно различаются и определяются характером их взаимодействия с подстилающей поверхностью, отличающейся особенностями рельефа и растительного покрова [Куценогий и др., 2004а]. Для исследования указанных выше зависимостей на площадке в районе д. Издревая Новосибирской области проведен комплексный эксперимент, включающий не только цифровую стереосъемку дымовых струй, но и сбор детальных данных о местности. Проведена серия запусков облаков, включающая по пять опытов при разных режимах ГРД в разное время суток, которые фиксировались с интервалом 8 с. В процессе обработки стереопар построена цифровая модель местности на исследуемый участок, и определены геометрические характеристики дымовых шлейфов на каждый момент времени. Цифровая модель рельефа совмещена с топокартой (прил. 2). Местность по категории рельефа относится к плоскоравнинным, с перепадами высот в пределах 5 м, с максимумом 15 м в долинах рек Иня (на востоке) и Издревая (вдоль участка). К тому же неоднородность участка обусловливалась растительностью, представленной в основном березами со средней высотой 25 м, что хорошо видно на фотосхеме, на которой показано размещение аппаратуры при проведении эксперимента (прил. 1, рис. 3П). Особенности распространения аэрозольного облака в одном из экспериментов, проведенном при термоконденсационном режиме утром, видны на фото (прил. 2, рис. 4П, а), скомпонованном из изображений на разные моменты времени. Хорошо выделяются стадии, определяющие форму дымового облака: участок от среза сопла ГРД до точки А − зона свободной турбулентной струи; на участке от точки А до точки В происходит взаимодействие струи с поверхностью Земли; далее точки В струя формируется за счет термической конвекции. По стереопарам цифровых дымовых шлейфов, зафиксированных на каждый момент времени, определены их геометрические размеры и положение в пространстве, восстановлена цифровая модель видимой поверхности дымового шлейфа (прил. 2, рис. 4П, б). Проанализированы опыты, проведенные в разное время суток, выявлены существенные различия в динамике распространения дымовых шлейфов [Куценогий и др., 2004б; Куценогий, Трубина, 2005]. Полученные результаты подтвердили эффективность применения метода цифровой наземной съемки для изучения пространственно-временного изменения геометрии искусственного аэрозольного облака в зависимости от структуры биогеоценоза. 4.2.2. Изучение биоценоза катены Особенности биоценозов особенно важно учитывать при разноплановых экологических исследованиях, например, при изучении лесных насекомых, разных энтомовредителей леса и их врагов. Связи частей биоценоза по своему характеру, силе и сложности весьма разнообразны и многоступенчаты. При этом, детально рассматривая микробиоценозы, можно получить сведения о некоторых особенностях функционирования биоценоза в целом [Куценогий и др., 2000б; Стебаев и др., 2002]. Такие исследования, на примере микробиоценоза катены, выполнялись доктором биологических наук И.В. Стебаевым (на территории, прилегающей к НГУ). В рамках этих исследований нами на двадцати пробных площадках, различающихся геоморфологическими и гидрологическими условиями, выполнен комплекс работ. Для уточнения микроформ рельефа проведена геодезическая съемка полигона. По полученным данным сформирована цифровая модель рельефа, на которой зафиксировано местоположение пробных площадок. Выполнены фронтальная и горизонтальная цифровые стереосъемки почвенных разрезов и растительного покрова. По материалам съемок получены сведения о различиях растительных форм (по составу и размерам), произрастающих в разных условиях. Проведен анализ химического состава почв и собраны данные по обилию почвенной фауны. Некоторые результаты представлены в прил. 3. В частности, отображение ЦМР в виде трехмерной поверхности, с указанием местоположений разрезов показывает различия изучаемых площадок по их положению в рельефе катены. На фрагментах цифровых изображений двух из 20 пробных площадок ясно прослеживается изменение почвенных профилей и состава видов растительности почвенного покрова. В целом проанализирована пространственная дифференциация различных биоформ в зависимости от природных условий. Использование наземной цифровой съемки существенно повысило информативность проводимых исследований, обеспечило наглядность представления результатов. 4.3. Применение стереомакросъемки 4.3.1. Получение количественных характеристик для структурного анализа отдельных органов растений Морфология растений изучает формы растений на всех уровнях от целого растения до клеточных органоидов. Дополнение традиционных (описательных) методов фотограмметрическим, обеспечивающим получение количественных показателей, позволяет получать новые сведения, важные для систематики и популяционной морфологии растений. При этом стереомодели частей растений, формируемые по стереопарам макросъемки, достаточно убедительны и служат неопровержимым доказательством реального существования описываемых диагностических признаков. Для проведения структурного анализа отдельных органов растений по материалам макро- и микросъемки разработан ряд методик. Рассмотрим их содержание применительно к изучению различных органов растений. Репродуктивные органы растений анализировались на примере бобов солодки. Поверхность этих органов большей частью неоднородная, для них характерно опушение трихомами различного строения, морфологические особенности которых связаны с условиями произрастания. Отличия трихом разных видов растений могут использоваться в качестве диагностических признаков. Однако сложность их идентификации в связи с мелкими размерами и высокой хрупкостью ограничивает возможности работы непосредственно с образцами (рис. 32), а по материалам макросъемки это возможно. Предложена следующая методика изучения особенностей опушения поверхности репродуктивных органов растений [Трубина и др., 2004]: 1) фотографирование цифровой камерой образцов в тест-объекте в режиме «макросъемка»; 2) предварительная обработка изображений для улучшения визуального качества (средствами PhotoShop); 3) анализ цифровых изображений: идентификация формы пространственных структур; Рис. 32. Пример вычисление количественных опушения поверхности характеристик формы структурных образований. боба Применение для съемки цифровой камеры полупрофессионального класса в режиме «макро» при линейных размерах исследуемых образцов бобов солодки от 1 до 3,5 см обеспечивает увеличение 3 5 . Дополнительная обработка исходного изображения средствами программного продукта PhotoShop, например, фильтрация, способствует выделению и подчеркиванию элементов микроструктур поверхности, что в некоторой степени облегчает последующий анализ. Для анализа цифровых изображений применялись разные программные продукты. Визуальный анализ поверхности бобов осуществлялся по анаглифическим стереоизображениям, созданным с помощью Image 3D. Для идентификации формы трихом и определения их размеров разработана методика, реализуемая средствами ГИС. Отображение конфигурации структурных образований, отнесенных к трихомам, выполнялось в Corel Draw. Методика обработки исходных изображений применительно к ГИС MapInfo включает в себя: математическое преобразование изображения в декартову систему координат по координатам точек тест-объекта с одновременным приведением его к требуемому масштабу. Затем в интерактивном режиме с помощью курсора обводятся необходимые структурные элементы, тем самым фиксируются дискретные значения текущих координат. Последующий геометрический анализ выделенных объектов на основе функций ГИС обеспечивает вычисление необходимых метрических характеристик каждой трихомы: площади и периметра основания и других деталей, высоты их ножек и т. д. Для определения густоты размещения микроструктур на изображение объекта наносилась сетка заданного размера, и подсчитывалось количество трихом на одну ячейку сетки, замаркированных точечным символом. По материалам стереомакросъемки изучались особенности строения поверхности бобов солодки (Glycyrrhiza L. сем. Fabaceae Lindl) . При описании типов строения поверхности плодов руководствовались «Атласом по описательной морфологии высших растений», словарем «Биология», сведениями из работ Е.В. Байковой. Анализировались образцы бобов солодки рода Glycyrrhiza L. с наиболее распространенными типами поверхностей, присущих разным видам [Гранкина, 2001]. Выполнена цифровая стереофотосъѐмка зрелых бобов 20 видов, собранных в естественных условиях произрастания Европы, Кавказа, Сибири, Средней (Казахстан) и Центральной Азии (Монголия). Съемка проводилась цифровой камерой Sony DSC-F707, в режиме «макро», в разных ракурсах с максимально возможным увеличением. В качестве примера представлены два фрагмента одного из изображений солодки вида G. achanthocarpa (Lindl) J. M. Black, которые демонстрируют хорошую проработку структурных образований на поверхности плодов солодки (на рис. 33: а – боб целиком; б – с максимальным увеличением). Образцы для исследований предоставлены сотрудником ЦСБС СО РАН В.П. Гранкиной. старшим научным а б Рис. 33. Вид G. achanthocarpa (Lindl) J. M. Black рода Glycyrrhiza L. Визуальный анализ бобов солодок по стереомоделям позволил выделить три типа поверхностей: однородную, комбинированную и неоднородную (рис. 34). Однородная поверхность представлена выростами, отнесенными к одному типу, примеры этого у разных видов: железистая (G. alaschanica , G. viscida), волосистая (G. shehiziensis, G. eglandulosa), покрытая эмергенцами (G. acanthhocarpa, G. kulabensis) или голая, т. е. без видимых выростов (G. glabra, G. aspera). Комбинированная поверхность одновременно покрыта выростами, отнесенными к разным типам, или волосками с примесью железок (G. eglandulosa), или железками с примесью волосков (G. soongorica), или сидячими железками и эмергенцами (G. foetidissima), или стебельчатыми железками и эмергенцами (G. eurycarpa) и др. а б в Рис. 34. Разнообразие поверхности бобов у видов рода Glycyrrhiza L.: а – однородная (G.hirsuta L.); б – неоднородная (G. echinata L.); в – комбинированная (G. eurycarpa P.C. Li) Поверхность относится к неоднородной, когда верхняя и нижняя части боба резко различаются, например: верхняя часть густо покрыта эмергенцами, a нижняя голая (G. echinata, G. pallidiflora), или в верхней части боба эмергенцы крупные, крючковидные, а в нижней более мелкие, прямые (G. gontscharovii). На основе анализа изображений выявлено 16 разнообразных видов опушения бобов отдельных видов солодок, которые показаны на рис. 35. Виды опушения: G. kulabensis T. Masl. – бобы густо покрыты загибающимися на концах шипами, длинно- и густощетинистые поверхности (1); G. Pаllidiflora Maxim – с длинными тонкими, довольно густыми шипами, вверху их много, внизу они редки (2); G. Achanthocarpa (Lindl) J. M. Black – покрыты острыми, толстоватыми шипами (3); G. grandiflora Waldst. et Kit. – покрыты стебельчатыми и заглубленными железками (4); G. korshinskyi Grig. – густо усажены бурыми железками или короткими шипиками (5); G. Hirsute L. – густо покрыты головчатыми железками на жестких ножках (6); G. viscida – густо покрыты стебельчатыми железками (7); G. gobica Grankina – покрыты стебельчатыми железками (8); G. soongorica Grankina – покрыты шаровидноголовчатыми железками и волосками (9); G. shiheziensis X.Y. Li – покрыты мелкими, тонкими волосками (10); G. eglandulosa X.Y. Li – покрыты нитевидными волосками с единичными железками (11); G. Glabra L. (12) и G. inflatа Batal (13) имеют голую поверхность; G. eurycarpa P.C. Li – бобы редко и неравномерно покрыты шипиками и железками (14); G. xanthioides Vass – бобы с тонкими шипами, выходящими из бородавочек, и поперечно-ячеистые, слегка розоватые (15); G. Erythrocarpa Vass – бобы с прочными, несминающимися, прямыми шипами, поперечно-жилковато-ячеистые (16). Рис. 35. Разнообразие опушений бобов солодок род Glycyrrhiza L. Форма трихом отображена средствами CorelDraw и показана на рис. 36. Рис. 36. Морфологическое разнообразие трихом у видов рода Glycyrrhiza L. (сем. Fabaceae) А – железистые трихомы: Б – не железистые трихомы: 1. Бородавчатые (G. korshinskyi Grig.). 1. Нитевидные (G. shiheziensis X.Y. Li). 2. Стебельчатые (G. alaschanica Grankina). 2. Цилиндрические (G. eglandulosa X.Y. 3. Шаровидно-головчатые (G. viscida Turcz.). Li). 3. Конические (G. zaissanica Serg.emend.Grankina). В целом проанализировано 50 цифровых снимков с изображениями плодов разных видов солодки. Результаты определения густоты размещения выростов и их количественные характеристики представлены в табл. 3. Анализ данных, приведенных в табл. 3, показывает, что среди исследованных солодок значительную часть составляют виды, опушенные головчатыми железками. Среднеарифметические показатели густоты выростов на единицу площади (1 мм2) варьируют в пределах 0,3 – 5,2 шт./мм2. Характеристики железистых трихом: площадь измеренных железок изменяется от 0,007 до 0,085 мм, а периметр − от 0,32 до 1,03 мм. Для бобов, покрытых нежелезистыми трихомами, определялись только их длины, которые получились в пределах 0,67 − 5,5 мм. Таблица 3. Характеристика микроструктур у некоторых видов Glycyrrhiza L. (сем. Fabaceae) G. eurycarpa G. xanthioides G. erytrocarpa G. bucharica ТРИХОМЫ G. kulabensis G. pallidiflora G. acanthocarpa G. echinata G. gobica G. grandiflora G. uralensis G. soongorica G. macrophilla G. korshinskyi G. hirsuta G. zaissanica G. shiheziensis G. eglandulosa G. glabra G. inflata ЭМЕРГЕН ЦЫ Тип СМЕШАННЫЙ Название вида Подтип Число на 1 мм2 Количественные характеристики S, мм² P, мм H, мм Ш Ш Ш Ш Ж Ж Ж Ж Ж Ж Ж В В B К К 0,7 1,1 0,9 1,1 5,1 1,2 1,2 2,0 5,2 4,8 4,0 0,9 - 0,02 0,01 0,05 0,02 0,08 0,02 0,01 - 0,50 0,32 1,00 0,48 1,03 0,52 0,41 - 2,65 2,79 4,59 0,81 1,14 0,96 0,74 1,29 1,04 1,03 0,67 - Ш+Ж Ш+Ж Ш+Ж Ш+Ж 1,9 1,7 3,6 0,3 0,03 0,04 - 0,58 0,79 - 2,57 5,46 1,04 1,34 Примечание. Поверхности: Ш – покрыта шипами, Ж – железистая, Ш+Ж – смешанная, К – кожистая, В – волосистая; приведены: среднее значение густоты размещения выростов на единицу площади (1 мм2), средние арифметические значения экспериментально измеренных площадей (S), периметров (P) и высоты (H), «-» – характеристики не определялись. Стереопара цифровых изображений одного из плодов, подготовленная для рассматривания анаглифическим методом, приведена в прил. 5. Результаты обработки фактического материала убедительно и наглядно показывают высокую информативность цифровых макроизображений для детального изучения микроструктурных образований на поверхности репродуктивных органов растений. Стебель и лист – основные органы растений, исследование которых выполняется для целей систематики, а их характеристики определяют при биотестировании. Для этих целей рекомендуется вычислять размеры листов и значения флуктуирующей асимметрии по измерениям длин жилок на листах травянистых и древесных пород, что до последнего времени реализуется непосредственными измерениями. Предложенные методы обработки макроснимков (см. главу 3) обеспечивают получение таких характеристик. Нами [Лесных, Трубина, 2005] по материалам цифровых макросъемок определялись: отношения расстояния между листьями к толщине стебля, размеры узлов и выростов, для листа – отношение длины к максимальной ширине и количество проводящих пучков, конфигурации прожилок. Фрагменты изображений приведены на рис. 37. а б в Рис. 37. Увеличенные фрагменты изображений листа: а – злаковое растение в тест-объекте; б – увеличенное изображение листа для подсчета числа проводящих пучков; в – увеличенное изображение узла с лигулой Оценка степени поражения стеблевой ржавчиной листов пшеницы. Материалы макросъемки могут обеспечить решение такой задачи, как оценка степени поражения листов болезнями. В частности, по материалам макросъемки листьев пшеницы, пораженных стеблевой ржавчиной, определялись площадь пораженных участков и отношение суммарной площади поражения к площади всего листа в процентах (рис. 38). Рис. 38. Выделение пораженных участков листа Для решения задачи применялась методика, основанная на преобразовании исходного цветного изображения в тематическое и выделении пораженных участков на основе автоматической классификации. Для этих целей применялся специальный модуль Erdas Emagine. Перечисленные выше примеры обработки материалов макросъемки для морфологического и структурного анализа различных органов растений показывают возможные области их приложения. Разработанные методики обеспечивают измерение широкого набора характеристик по изображениям исследуемых объектов, при этом данные фиксируются в цифровом виде, что удобно для последующей статистической обработки. 4.3.2. Идентификация особенностей морфологии насекомых по стереомоделям Для насекомых характерны разнообразные формы, при этом отмечается необычайно сложное строение тела, конфигурации отдельных его частей, а также разнообразная скульптура поверхностного покрова, насыщенная цветовая гамма и т. д. Стереомодели, формируемые по стереопарам макроснимков, способствуют выявлению особенностей строения каждой особи. В этой связи проведена серия цифровых стереосъемок различных особей насекомых, различающихся как формой, так и размерами, из коллекции зоологического музея Института систематики и экологии животных СО РАН (ИСиЭЖ). Для проведения съемки применялись разработанные установки и тест-объекты [Трубина, 2002а]. Параметры съемки вычислялись по формулам (34), (35). Рекомендуемые значения базисов для проведения стереосъемки в режиме «макро» для объектов таких размеров приведены в табл. 4. Величины базисов могут быть скорректированы в зависимости от целей, для которых проводится съемка. Например, при формировании стереопар для их визуального рассматривания для усиления стереоскопического эффекта величина базиса может быть уменьшена на 20 – 30%. Таблица 4. Рекомендуемые параметры макросъемки Расстояние от объектива до объекта, мм 400 300 250 150 90 2 3 6 Базис Максимальный размер объекта, Размер пиксела в съемки, мм пространстве объекта, мм, мм формат 2 048 1 536 длина ширина 65 360 270 0.175 48 320 240 0.156 40 260 195 0.126 25 140 105 0.068 14 80 60 0.039 С использованием трансфокации 3 10 7,5 0.049 2 8 6 0.039 1 4 3 0.019 Полученные стереопары, включая стереопары по материалам съемки в бинарной зеркальной системе, преобразованы для их стереоскопического рассматривания на экране компьютера в двух вариантах: анаглифическом и через призменную стереонасадку. Визуальные наблюдения такой информации позволяют осуществлять дешифрирование особенностей строения насекомых, например, в целях систематики. Для разграничения форм и размеров морфологических объектов, исследователи выполняют измерения считыванием трехмерных координат с самого натурного объекта с помощью электромагнитных пальчиковых дигитайзеров или бинокуляров. Принципы геометрической морфометрии на основе сравнения компьютерных образов разработаны И.Я. Павлиновым. Фотограмметрические измерения стереопар макросъемки в большей степени пригодны для уточнения индивидуальных особенностей конкретной особи. Сбор пространственных данных по стереомодели может обеспечить, например, получение цифровой модели крылышка, следовательно, его профиль, а также отображение структуры крылышка в разных формах, например, в виде теневого рельефа. Примеры, иллюстрирующие возможности выявления морфологии крыльев, приведены в прил. 4. Стереомодели коллекционных экземпляров насекомых зоологического музея ИСиЭЖ включены в СD-диск «Мир насекомых: приспособленность к среде обитания», сопроводительный текст подготовлен директором этого музея, доктором биологических наук В.Г. Мордковичем. Содержание диска позволяет узнать об особенностях строения жуков и бабочек, благодаря которым они комфортно существуют в той или иной среде обитания. Обращается внимание на форму тела особей, строение их крыльев и ног, размеры различных частей. В диске представлены следующие среды: воздушное пространство, трава и листва, поверхность почвы, почва, древесина и вода. Компоновка диска выполнена средствами программы Front Page, обеспечивающей хранение данных в виде серии HTML-документов, следовательно, быстрый доступ к ним. Визуализация осуществляется по запросу пользователя, при этом можно рассматривать или увеличенное изображение особи, или ее стереомодель. Структура размещения информации, содержащейся в диске, показана на рис. 39. Рис. 39. Структура организации данных на диске «Мир насекомых: приспособленность к среде обитания» В разделе «Фотоальбом» сгруппированы анаглифические стереоизображения, для просмотра которых к диску прилагаются анаглифические стереоочки. В целом диск содержит более 100 цифровых изображений коллекционных экземпляров бабочек и жуков. В приложении к монографии приведены примеры анаглифических стереоизображений, в том числе стереомодель одного из представителей саранчовых (прил. 6), которая включена в СD-диск. 4.3.3. Изучение морфологии раковин двустворчатых моллюсков Исследовались образцы раковин двустворчатых моллюсков, отобранные в период экспедиции на Белое море. Для анализа их формы применялась методика, основанная на фотограмметрической обработке стереопар цифровых изображений каждой раковины средствами программы PhotoModeler. Для выполнения цифровой стереосъемки раковины размещались в тест-объекте, точки которого (19, 25) отобразились на рис. 40. В прил. 7 приведена анаглифическая стереомодель одной из раковин, рассматривая которую, можно получить представление о форме ее поверхности. Стереопары цифровых изображений обработаны в программе PhotoModeler. Для построения модели измерены соответствующие точки на левом и правом снимках. Координаты точек тест-объекта использовались для приведения построенной модели к истинному масштабу. Идентификация размеров раковины выполнялась по характерным отрезкам, вычисляемым по измерениям стереопары (см. рис. 40), а их величины приведены в табл. 5. Таблица 5. Размеры раковин Параметры Размеры Площадь 1261.3 мм2 А-А 57.9 мм Б-Б 25.1 мм В-В 28.6 мм Г-Г 18.7 мм Д-Д 8.8 мм Рис. 40. Изображение раковины Кроме того, по набору соответствующих точек по всей поверхности раковины построена цифровая модель поверхности (рис. 41). Рис. 41. Цифровая модель поверхности раковины Всего обработано 16 стереопар. Полученные результаты показали различия размеров раковин. Значения площадей их поверхностей изменяются от 1052.1 до 1492.3 мм2. Размеры различных частей варьируют в следующих пределах: отрезок А-А (условная длина) − от 50.4 до 64.0 мм, самая широкая часть раковины (В-В) изменяется от 26.6 до 32.6 мм. Эти показатели отличаются от среднестатистических, что свидетельствует о наличии негативных факторов в среде их обитания. Таким образом, результаты фотограмметрической обработки обеспечивают получение морфологических признаков таких объектов, как раковин двустворчатых моллюсков, например, для целей биотестирования. 4.4. Выявление форм биообъектов, соответствующих микроуровню 4.4.1. Пыльцевые зерна По цифровым микроизображениям исследовалась форма пыльцевых зерен различных культур . Пыльцевые зерна различных растений существенно отличаются по форме, что можно увидеть на рис. 42. Здесь представлены фрагменты цифровых изображений, полученных с увеличением 100 крат, пыльцевых зерен пырея ползучего и сосны, на которых идентифицированы границы для определения площади и периметра. а б Рис. 42. Пыльца: а – пырея ползучего; б – сосны Пыльца пырея ползучего – пример пыльцевых зерен наиболее простой (близкой к сферической) формы. Пыльцевые зерна сосны имеют более сложную форму, и для ее количественного описания требуются более изощренные процедуры. Они состоят из тела (на рис. 42, а, б − сплошная линия), пыльцевого зерна и двух воздушных мешков (на рис. 48, б показаны пунктиром). В табл. 6 приведены результаты измерения параметров пыльцевых зерен (ПЗ) трех растений, имеющих форму пыльцы, близкой к сферической. Исследования выполнены совместно с сотрудниками ИХКГ СО РАН К.П. Куценогим и В.В. Головко. Таблица 6. Характеристики пыльцевых зерен некоторых видов растений Тимофеевка луговая Вид растений Пырей ползучий Лиственница сибирская Характеристики Р, мкм S, мкм2 Р, мкм S, мкм2 Р, мкм S, мкм2 Среднее значение 75,4 412 134 1430 249 4840 Ср. квад. отклонение 5,4 58 12,5 260 12 460 Число объектов 100 66 88 Параметр R 0,6075 0,6362 0,63072 2в, мкм 29 45 88 2а, мкм 18 40 70 Примем, для данного случая, что пыльцевые зерна указанных растений имеют форму плоских дисков, сечения которых аппроксимируются эллипсом. В этом случае периметр (Р) и площадь (S) выражаются через значения большой (2в) и малой (2а) осей следующими соотношениями: Р 2в ; 2 Е (е) (37) 4S 2а , 2 d где Е(е) – полный эллиптический интеграл; е sin b2 a2 2 . (38) b Из формулы (38) можно получить следующее соотношение между экспериментально определенными значениями Р и S и величиной е 4 1 е2 4 S / . (39) R f (е) Е (е) Р В первой строке табл. 6 указаны средние арифметические значения экспериментально измеренных периметров и площадей ПЗ. Во второй строке приведено среднеквадратическое отклонение вышеуказанных величин, в третьей строке приведено число измеренных ПЗ, в четвертой строке – значение параметра R (табл. 7), рассчитанное по соотношению (39). Таблица 7. Функция f(е) 0 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0 f(е) 0,6366 0,6366 0,6365 0,6364 0,6361 0,6354 0,6341 0,6319 0,6282 0,6226 f(е) 50 55 60 65 70 75 80 85 90 0,61441 0,60169 0,58385 0,55859 0,52291 0,47263 0,39808 0,29023 0 Объем эллипсоида вращения (Vi) можно определить по формуле: 2 bi ai 2 . (40) Vi 3 Диаметр эквивалентной сферы, т. е. сферической частицы, объем которой равен объему частицы несферической формы, дается следующим соотношением: d экв ш 3 2 bi (2 ai ) 2 . (41) экв Из соотношения (41) получим d3 = 26 мкм, d4экв = 41 мкм. В то же время, объем ПЗ V 2V . Исходя из этого значения, для эквивалентного 4 1,2 V3 экв 34 мкм. диаметра найдем значение d 4 Из экспериментальных данных вес ПЗ сосны составляет 1,4 · 10-8 г. Отсюда для объемного эквивалентного диаметра ПЗ сосны получим значение 30 мкм. Это экв d3экв d4экв значение находится между величинами и и близко к величине d 4 (эквивалент рассчитан по весу ПЗ). Получены и обработаны стереопары пыльцевых зерен лиственницы. При съемке исследуемый образец (препарированная пыльца) освещался одновременно падающим и боковым источником, за счет этого более четко проявилась структура поверхности зерен, величина базиса составляла 15 мм. Стереопары, полученные при этих условиях, обрабатывались на ЦФС. Соответствующие точки измерялись в стереоскопическом режиме. Результаты обработки полученных стереопар подтверждают возможность наблюдения и измерения стереоскопической модели пыльцевых зерен для получения морфометрических характеристик. Иллюстрации полученных результатов приведены на рис. 43: а – показано изображение пыльцевых зерен лиственницы, размещенной на тест-объекте (расстояние между штрихами тест-объекта − 100 мкм); б – пространственная форма пыльцевого зерна, визуализированная в виде трехмерной поверхности. На этом же рисунке показаны изолинии равных высот, проведенные с интервалом 5 мкм, при этом за исходную (нулевую) плоскость принималась плоскость тест-объекта. Изолинии получены не только для отображения пространственной формы видимой части сфотографированных пыльцевых зерен, но и для определения объема поверхности видимой части пыльцевых зерен, который составил 4.14 · 10-8 см3 и 4.27 · 10-8 см3 для первого и второго зерен, соответственно [Головко и др., 2000]. а б Рис. 43. Пыльца лиственницы: а – изображение пыльцы с изолиниями через 5 мкм; б – пространственная модель 4.4.2. Семена Семена цветковых растений очень разнообразны по размерам и форме. Их размеры могут достигать от нескольких десятков сантиметров (гигантские семена пальм) до нескольких миллиметров или долей миллиметра, что делает такие семена почти неразличимыми невооруженным глазом (например, у орхидных). В большинстве случаев по форме выделяют шаровидные, удлиненношаровидные или цилиндрические семена. Такую форму следует считать наиболее отвечающей задаче перенесения неблагоприятных условий, так как в этом случае максимальному объему соответствует минимальная поверхность контакта семени с окружающей средой. Обычно поверхность семени более или менее гладкая. Однако нередко встречаются также семена с крыльями, шипами, ребрами, волосками и другими выростами, формирующимися в основном из тканей семенной кожуры (например, семена Ложнозведчатки скальной). Для выявления различий в форме структурных образований на поверхности семени проанализированы изображения семян ряда растений, присущих разным природным экосистемам . Для определения морфологических признаков семян обрабатывались стереопары, полученные электронным микроскопом фирмы HITACHI-2R, при разных увеличениях. Исходные фотоизображения преобразовывались в цифровую форму и обрабатывались на ЦФС. Анализировались фотоизображения семян реликтового, эндемичного вида – Pseudostellaria rupestris – Ложнозведчатки скальной (рис. 44). Номер объекта Площадь, мм2 Периметр, мм 1 6,41 9,25 Длина, мм 2 2,59 3 3,08 4 0,65 1,87 5 0,70 6 0,09 Рис. 44. Ложнозведчатка скальная В результате определены такие характеристики, как площадь, периметр, длина и ширина летаральной поверхности; идентифицированы границы якоревидных «шипиков», измерены их высоты, а также степень кривизны боковой поверхности из соотношения площади к периметру. Работы выполнялись совместно с сотрудником ЦСБС СО РАН Н.В. Власовой. Изучались также семена Ясколки полевой, как представителя лесостепной зоны. Изображения Ясколки полевой были получены с различным увеличением: 80, 150 и 800 крат. Естественно, что изображение, полученное с большим увеличением, позволяет выявлять и, соответственно, измерять более мелкие детали структуры поверхности семени. Так, изображение, полученное при увеличении в 80 крат (рис. 45), дает наглядное представление о форме семени: оно округлой формы с выступами, измеренные количественные характеристики приведены на этом же рисунке. При увеличении в 150 крат отчетливо прорисовывается структура поверхности семени, что позволяет получить характеристики «бугорков»: периметр основания, количество лучей, длину бугорка. Результаты представлены на рис. 46. Дальнейшее увеличение до 800 крат (рис. 47) позволяет детально наблюдать каждый «бугорок» и, соответственно, измерить дополнительные характеристики, например, высоту «бугорков». Определяемые параметры Значения, мм 1-й диаметр 3,71 2-й диаметр 4,07 периметр 13,21 площадь 10,17 Рис. 45. Ясколка полевая (увеличение 80) Параметры Значения, мкм 1-й периметр 379,95 2-й периметр 293,40 3-й периметр 355,65 Количество лучей 1-го бугорка 17 Количество лучей 2-го бугорка 15 Длина 1-го бугорка 324,75 Длина 2-го бугорка 329,49 Рис. 46. Ясколка полевая (увеличение 150) Выполнены исследования ультраструктуры поверхности семян других видов семейства Caryophyllaceae, в частности, Merhingia umbrosa – Мерингии теневой, высокогорного, эндемичного вида Алтая и Тянь-Шаня. Поверхность семян просматривалась и фотографировалась в дорсальном и латеральном направлениях при разных увеличениях на двух стереопарах (фрагменты изображений семени Мерингии теневой приведены на рис. 48). При съемке для Высота бугорка 18,56 мкм формирования стереопары Рис. 47. Ясколка полевая (увеличение 800) выполнялся наклон образца на 4º, а для калибровки изображений одновременно с образцами фотографировались латексы размером 20 мкм. По полученным стереопарам сформированы стереоскопические модели, по измерениям которых выполнена идентификация исследуемых элементов структуры поверхности – «бугорков». Было определено число «бугорков», измерена их высота на дорсальной и латеральной поверхностях, что имеет важное значение для проведения морфофункционального анализа. По результатам измерений пространственных координат в стереоскопическом режиме восстановлена трехмерная модель отдельного «бугорка», которая визуализирована в разных формах, представленных на рис. 49. Рис. 48. Изображения семян Миренгии теневой, полученные при разных увеличениях Рис. 49. Пространственная форма отдельного «бугорка» В результате проведенного анализа выявлено, что длина «бугорка» составляет 1/5 длины семени, такое значительное увеличение структур поверхности у семян данного вида, возможно, имеет адаптивное значение, так как максимальную поверхность обычно имеют экзотестальные клетки, облегающие зародыш при его росте, сохраняющие целостность благодаря большей площади. Для горных видов они выполняют и приспосабливающую роль для «заякоревания» при попадании в субстрат. В прил. 8 приведена стереомодель поверхности семени. Таким образом, впервые удалось сравнить микроформы на поверхности семян, так называемых «бугорков», выявить существенные различия в их строении, а также визуализировать результаты в виде пространственной модели «бугорков» [Власова и др., 2003; Vlasova and oth., 2000]. 4.4.3. Анализ срезов листовых пластин Ткани, составляющие органы растений, изучают по их срезам. Сущность предлагаемой методики изучения продольных и поперечных срезов листовой пластины по изображениям заключается в автономном их дешифрировании на основе классификации по тоновому признаку объектов, подлежащих анализу. Рассмотрим особенности методики на примере получения количественных характеристик анатомического строения листовой пластинки растений видов рода Hedуrsarum L. (копеечник) . Исследуемый род включает в себя около 200 видов, которые распространены исключительно в голарктической флористической области. На территории бывшего СССР произрастает около 100 видов этого растения, в Сибири − около 20, причем большая их часть сосредоточена в Южной Сибири, в разных высотных поясах горных хребтов Алтая, Саян и Кузнецкого нагорья, в каменистых степях равнин и предгорий, а также в разреженных лиственных лесах. Относительно немногочисленный видовой состав рода Hedysarum L., его ограниченное географическое распространение, а также ценность как кормовых, лекарственных, медоносных и декоративных растений послужили основанием для изучения анатомического строения листа этих видов с целью выявления особенностей приспособления к различным экологическим условиям произрастания. Как отмечает В.К. Василевская (1954), для видов рода Копеечник и некоторых других бобовых, произрастающих в Центральной и Средней Азии, характерно наличие в мезофилле листа крупных мешковидных клеток – идеобластов и многолопастных клеток, вероятно, выполняющих водозапасающую функцию, которые и являются предметом данного исследования. Общепринятые в ботанике методики для этих целей основаны на визуальных анатомических исследованиях срезов полностью сформированных листов растений в фазе цветения [Василевская, 1954]. Изучаемый материал фиксируется в смеси спирта (96%), глицерина и воды в равных количествах [Наумов, Козлов, 1954]. Толщина листа, его тканей и размеры клеток обычно измеряются окулярмикрометром. Поскольку идеобласты и многолопастные клетки имеют неправильную вытянутую форму, при таком подходе очень сложно точно вычислить их площадь и периметр. В данном исследовании срезы листовой пластины были подготовлены с помощью салазочного микротома с термоэлектрическим охлаждением. Изучение эпидермиса проводилось на листах, просветленных специальной смесью и сфотографированных с помощью микрофотонасадки на микроскоп МБИ-3. Методические подходы к дешифрированию структурных элементов на микроизображениях срезов и их образцы предоставлены сотрудником ЦСБС СО РАН Н.А. Карнауховой. Представленные для анализа снимки сканировались с разрешением 1200 dpi, что позволило выделить очень мелкие детали листовых пластин. Так как плотность изображения среза листа из-за неравномерного освещения различна, и при этом часть изучаемых объектов перекрыта верхним слоем клеток, возникла необходимость в предварительной обработке исходных черно-белых изображений в программе Photoshop, что повысило четкость выделения границ исследуемых объектов. В дальнейшем подготовленные таким образом изображения анализировались средствами Erdas Imagine. Во-первых, производилась геометрическая привязка цифрового изображения с учѐтом размера фотоснимка. Затем весь снимок разбивался на классы по тоновому признаку. При этом было выбрано избыточное количество классов для выделения всех интересующих нас объектов: устьиц, различных клеток, формирующих междуустьичное пространство, обкладочных клеток, многолопастных клеток и идеобластов. Особенности анатомического строения продольного среза листовой пластины можно увидеть на рис. 50. а б в Рис. 50. Продольный срез листовой пластины: а − исходное изображение; б – класс устьиц; в – междуустьичное пространство (выделены разными тонами серого) Пример поперечного среза приведен на рис. 51, на котором разным тоном серого выделены идеобласты. Всего обработано 38 микроизображений продольных и поперечных срезов листовых пластин копеечника. На каждом из них выделены вышеперечисленные классы. Затем был проведен автоматический подсчет площади каждого выделенного объекта (каждого устьица и т. д.). Кроме того, вычислялись их периметры с помощью создания внутреннего формата CLIMP-файла. Полученные характеристики перевычислены с учетом увеличения микроскопа к истинным значениям. а б Рис. 51. Поперечный срез листовой пластины: а − исходное изображение; б – идеобласты Далее вычислялись обобщенные характеристики (например, суммарная площадь верхних клеток и т. п.) и средние значения по группам объектов. Достоверность определения количественных значений оценивалась по разностям значений ряда показателей, вычисленных и определенных ранее по традиционной методике. Общие подходы, примененные в разработанной методике, можно рекомендовать для исследования клеточного строения разнообразных растительных тканей. Но, учитывая сложность их структуры, конкретные методические рекомендации по обработке изображений, в частности, по предварительной обработке или параметрам для автоматической классификации, можно выработать только с учетом биологических особенностей конкретного вида. ЗАКЛЮЧЕНИЕ Применение снимков в исследованиях объектов живой природы имеет давнюю историю, так как это расширяет методические возможности исследований. В настоящее время за счет внедрения цифровых методов съемки и обработки изображений их роль возрастает. Стереомодели разнообразных биологических объектов, сформированные по цифровым изображениям разного разрешения, способствуют получению принципиально новых пространственных данных об их свойствах и состоянии. В монографии показаны целесообразность и эффективность использования цифровой фотограмметрии в качестве инструмента изучения структурной изменчивости биоценозов и формы разнообразных биологических объектов. При этом применение стереосъемок разных видов и масштабов обеспечивает пространственно сопряженными данными все иерархические уровни природной среды, тем самым способствуя системному подходу к ее изучению. Рассмотрены особенности информационного обеспечения исследований по стереомоделям объектов, составляющих биосистемы на уровнях: организменном, органно-тканевом и клеточном. Для этих целей предложены методы стереомакросъемки и съемки с близких расстояний, рассмотрены технологические особенности их проведения применительно к задачам изучения конкретных видов. Представлены итоги реализации компьютерной обработки изображений разнообразных биологических объектов. Материалы аэросъемки и наземной съемки послужили для выявления структурной изменчивости биоценозов. По материалам стереомакросъемки впервые выполнен структурный анализ отдельных органов растений на примере исследования поверхности бобов солодки, проиллюстрированы возможности изучения морфологии насекомых, а также раковин двухстворчатых моллюсков. По материалам стереомикросъемки получены новые сведения о форме пыльцевых зерен и семян различных растений. Разработанные методы формирования электронных коллекций на основе стереомоделей реализованы в виде тематических СD-дисков. Представляется перспективным использование стереомоделей, сформированных по цифровым изображениям разного разрешения, для целей инвентаризации биоразнообразия на видовом уровне, поскольку такая форма представления информации, являясь наглядной и объективной, передает трехмерность природы. Настоящая работа не претендует на полноту и завершенность исследований. Однако на основании полученного опыта можно отметить следующее. Учитывая многообразие биологических объектов, разнообразие форм и сложную структуру их клеточного строения, для их изучения трудно рекомендовать стандартный набор приемов сбора данных по материалам съемок, и в особенности это касается способов распознавания структурных элементов конкретного объекта, поскольку это требует, прежде всего, глубоких знаний биологических особенностей конкретного вида. Интеграция знаний и умений специалистов-биологов и тех, кто владеет методами обработки изображений, будет способствовать внедрению стереомоделей в исследования по изучению объектов природной среды. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Амромин, П.Д. Определение кинематических параметров моделей космических аппаратов методом моностробоскопической съемки / П.Д. Амромин, Л.К. Трубина // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 1981. – № 5. – С. 95 – 102. 2. Арский, Ю.А. Экоинформатика / Ю.А. Арский и др.: СПб, 1992. – 520 с. 3. Байкова, Е.В. Морфология трихом у видов рода Salvia L. (Lamiaceae) / Е.В. Байкова // Бюл. Москов. об-ва испытателей природы. Отд. биол. – 2001. – Т. 106, вып. 4. – C. 58 – 70. 4. Баранов, Ю.Б. Программное обеспечение для обработки данных дистанционного зондирования / Ю.Б. Баранов, Ю.К. Королев, С.А. Миллер // Информац. бюл. – ГИС. – 1998. – № 9. – С. 44 – 50. 5. Беленко, О.А. Новые методические подходы к изучению частиц грубодисперсной фракции атмосферных аэрозолей / О.А. Беленко, К.П. Куценогий, Л.К. Трубина // Сб. науч. ст. Вестн. СГГА. – 2005. – Вып. 10. – С. 30 – 34. 6. Бергнер. Практическая микрофотография / Бергнер, Гебке, Мелисс. – М.: Мир, 1997. – 320 с. 7. Берлянд, М.Е. Современные проблемы атмосферной диффузии и загрязнения атмосферы / М.Е. Берлянд. – Л., ГИМИЗ, 1975. – 448 с. 8. Берлянт, А.М. Геоиконика / А.М. Берлянт. – М., 1996. – 206 с. 9. Биология. Большой энциклопедический словарь. – 3-е изд. / Гл. ред. М.С. Гилярев. – М.: Большая Рос. энциклопедия, 2001. – 864 с. 10. Блейкер, A. Применение фотографии в науке / А. Блейкер. – М.: Мир, 1980. – 245 с. 11. Буров, М.И. Стереофотограмметрический метод исследования атмосферной диффузии / М.И. Буров, В.С. Елисеев, Б.А. Новаковский // Тр. ГГО. – 1969. – Вып. 238. – С. 77 – 85. 12. Бызова, Н.Л. Влияние структуры приземного слоя атмосферы и граничного условия на величину дозы и плотность отложений аэрозольной примеси / Н.Л. Бызова, К.П. Куценогий // Тр. ИЭМ. – 1977. – Вып. 15(60). – С. 5 – 15. 13. Бызова, Н.Л. Турбулентность в пограничном слое атмосферы / Н.Л. Бызова, В.Н. Иванов, Е.К. Гаргер. – Л.: ГИМИЗ, 1989. – 263 с. 14. Бызова, Н.Л. Экспериментальные исследования атмосферной диффузии и расчеты рассеяния примеси / Н.Л. Бызова, Е.К. Гаргер, В.Н. Иванов. – Л.: ГИМИЗ, 1991. – 278 с. 15. Валюс, Н.А. Стереоскопия / Н.А. Валюс. – М.: АН СССР, 1962. – 379 с. 16. Василевская, В.К. Формирование листа засухоустойчивых растений / В.К. Василевская. – Ашхабад: Изд-во АН ТССР, 1954. – 181 с. 17. Вейцер, Ю.В. Маскирующие дымы / Ю.В. Вейцер, Г.П. Лучинский. – М.: Госхимиздат, 1971. – 202 с. 18. Виноградов, Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем / Б.В. Виноградов. – М.: Наука, 1984. – 318 с. 19. Власова, Н.В. Морфологические признаки семян представителей Caryophyllaceae и их возможное адаптивное значение / Н.В. Власова // Материалы Х Моск. совещ. по филогении растений. – М., 1999. – С. 50 – 52. 20. Власова, Н.В. Использование фотограмметрии при изучении разнообразия семян сем. гвоздичных (Caryophyllacea - Alsinoideae) Сибири / Н.В. Власова, Л.К. Трубина, К.П. Куценогий // Материалы XI съезда Рус. бот. ова. – Барнаул, 2003. – Т. 2. – С. 27 – 28. 21. Воробьев, В.В. Экологическое картографирование Сибири В.В. Воробьев и др. – Новосибирск: Наука, СИФ РАН, 1996. – 279 с. 22. Востокова, Е.А. Экологическое картографирование на основе космической информации / Е.А. Востокова, Е.А. Сушеня, Л.А. Шевченко. – М.: Недра, 1988. – С. 223. 23. Гаргер, Е.К. Исследование относительной поперечной диффузии по дымовым струям в приземном слое атмосферы / Е.К. Гаргер, А.В. Найденов, Д.Б. Уваров // Тр. ИЭМ. – 1978. – Вып. 21 (80). – С. 16 – 24. 24. Гаргер, Е.К. О рассеянии дыма от высотного точечного источника / Е.К. Гаргер // Метеорологические аспекты загрязнения атмосферы. – Л.: ГИМИЗ, 1971. – С. 194 – 206. 25. Гаргер, Е.К. О поперечной диффузии в приземном слое атмосферы / Е.К. Гаргер, А.В. Найденов, Д.Б. Уваров // Изв. АН СССР, ФАО. – 1980. – Т. 16, № 4. – С. 368 – 375. 26. Гарелик, И.С. Стереофотограмметрическая съемка и съемка в электронной микроскопии / И.С. Гарелик: автореф. дис. канд. техн. наук. – М., 1967. 27. Герасимова, М.В. Использование геоинформационных технологий для оценки экологического состояния промышленных территорий левобережья г. Новосибирска / М.В. Герасимова, К.П. Куценогий, Л.К. Трубина // Оптика атмосферы и океана. – 2002. – Т. 15, № 2. – С. 198 – 202. 28. Головко, В.В. Пыльцевая компонента атмосферного аэрозоля в окрестностях Новосибирска / В.В. Головко и др. // Оптика атмосферы и океана. – 1998. – Т. 11, № 6. – С. 645 – 649. 29. Головко, В.В. Использование фотограмметрии для определения характеристик пыльцы / В.В. Головко, К.П. Куценогий, Е.И. Киров, Л.К. Трубина, А.П. Гук // Оптика атмосферы и океана. – 2000. – Т. 13, № 9. – С. 882 – 885. 30. Гранкина, В.П. Новые виды рода Glycyrrhiza L. (Fabaceae) из Центральной Азии / В.П. Гранкина // Новости сист. высш. раст. – Л., 2001. Т. 33. – С. 145 – 150. 31. Грейм, И.А. Зеркально-призменные системы / И.А. Грейм. – М.: Машиностроение, 1981. – 125 с. 32. Григорьев, А.А. Экодинамика и геополитика / А.А. Григорьев, К.Я. Кондратьев. Т. 1: Глобальные проблемы. – СПб.; НЦРАН, 1999. 1036 с. 33. Де Мерс. Географические информационные системы / Де Мерс, Н. Майкл; пер. с англ. – М.: Дата +, 1999. – 490 с. 34. Дубиновский, В.Б. Калибровка снимков / В.М. Дубиновский. – М.: Недра, 1982. – 224 с. 35. Елисеев, В.С. Стереофотограмметрическое исследование воздушного потока в пограничном слое над холмом / В.С. Елисеев // Тр. ГГО. – 1971. – Вып. 254. – С. 87 – 99. 36. Елисеев, В.С. Траектории дымовых струй от промышленного источника / В.С. Елисеев // Тр. ГГО. – 1976. – Вып. 373. – С. 78 – 85. 37. Жуков, Г.П. Об измерении концентрации аэрозоля с помощью макета малобазового фотометра / Г.П. Жуков // Тр. ИЭМ. 1977. – Вып. 15(60). – С. 119 –132. 38. Журкин, И.Г. Фотограмметрическая обработка данных дистанционного зондирования при оценке геоэкосистем / И.Г. Журкин, Л.К. Трубина // Исследование Земли из космоса. – М., 2001. – № 3. – С. 33 – 39. 39. Калантаров, Е.И. Проективная фотограмметрия / Е.И. Калантаров, Г.Ю. Сбоева, А.В. Говоров // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2000. – № 2. – С. 92 – 99. 40. Карпатов, Е.Г. Основы геоинформатики: учеб. пособие в 2 кн. / Е.Г. Карпатов и др.; под ред. В.С. Тикунова. – М.: Издат. центр «Академия», 2004. Кн. 1. – 352 с., кн. 2. – 480 с. 41. Киенко, Ю.П. Основы космического природоведения / Ю.П. Киенко. М.: Картоцентр – Геодезиздат, 1999. – 285 с. 42. Книжников, Ю.Ф. Компьютерная система для измерения цифровых стереопар при решении нетопографических задач и научных исследованиях / Ю.Ф. Книжников, Р.Н. Гельман // Геодезия и аэрофотосъемка. – 1999. – № 4. – С. 137 – 149. 43. Книжников, Ю.Ф. Особенности стереоскопических наблюдений дискретных аэрокосмических снимков / Ю.Ф. Книжников, Н.Н. Зинчук // Геодезия и картография. – 2000. – № 5. – С. 26 – 32. 44. Князь, В.А. Автоматизация процессов в короткобазисной фотограмметрии / В.А. Князь, Д.Г. Степаньянц, Д.А. Быстриков // Тез. докл. междунар. научнотехн. конф., посвящ. 220-летию МГУГиК (МИИГАиК). – М: МГУГиК, 1999. – С. 98 – 99. 45. Кондратьев, К.Я. Биосложность и глобальный геоинформационный мониторинг / К.Я. Кондратьев, В.Ф. Крапивин // Исследование Земли из космоса. – 2001. – № 1. – С. 3 – 10. 46. Курков, В. Цифровые технологии в ближней фотограмметрии / В. Курков, А. Чекулин // САПР и графика. – 2000. – № 8. – С. 28 – 29. 47. Куценогий, К.П. Экспериментальные и теоретические исследования распространения и осаждения аэрозолей в турбулентном потоке: дис. д-ра физ.мат. наук / Куценогий К.П. – Новосибирск, 1983. – 480 с. 48. Куценогий, К.П. Экспериментальное и теоретическое исследование распространения и осаждения аэрозолей на растительность и почву / К.П. Куценогий // Тр. Советско-американского симп., Айова – Сити, США, окт. 1987. – Л.: ГИМИЗ, 1987. – С. 53 – 71. 49. Куценогий, К.П. Использование ГИС-технологий в проекте «Аэрозоли Сибири» / К.П. Куценогий, А.П. Гук, Л.К. Трубина, В.Ф. Рапута // Оптика атмосферы и океана. – 2000а. – Т. 13, № 6 – 7. – С. 690 – 693. 50. Куценогий, К.П. Фотограмметрические методы сбора данных для комплексной оценки ландшафтов и биоценозов / К.П. Куценогий, Л.К. Трубина, А.П. Гук, О.Г. Быкова // Тр. II совещ.: Экология пойм сибирских рек и Арктики. – Томск, 2000б. – С. 206 – 210. 51. Куценогий, К.П. Экспериментальное исследование поведения аэрозольного облака в условиях динамической и термической неоднородности / К.П. Куценогий, В.И. Макаров, Л.К. Трубина и др. // Тр. междунар. конф. RDAMM-2001, Вычисл. технологии. – Новосибирск, 2001. – Т. 6, ч. 2. – С. 255 – 260. 52. Куценогий, К.П. Определение геометрии дымового шлейфа от аэрозольного генератора методом цифровой стереофотограмметрии / К.П. Куценогий, В.И. Макаров, Л.К. Трубина и др. // Оптика атмосферы и океана. – 2004а. – Т. 17, № 4. – С. 339 – 344. 53. Куценогий, К.П. Изучение динамики распространения атмосферных аэрозолей по материалам цифровых наземных съемок / К.П. Куценогий, В.И. Макаров, Л.К. Трубина // Геоинформатика. Междунар. научно-техн. конф., посвящ. 225-летию МИИГАиК. – М., 2004б. – С. 307 – 312. 54. Куценогий, К.П. Комплексный мониторинг атмосферных аэрозолей Сибири / К.П. Куценогий, Л.К. Трубина // Сб. материалов науч. конгр. «ГЕОСибирь – 2005». – Новосибирск: СГГА, 2005. – Т. 5. – С. 9 – 18. 55. Лазарев, А.И. Достижения отечественной пилотируемой космонавтики в изучении окружающей среды / А.И. Лазарев, В.П. Савиных. – СПб.: Гидрометиздат, 1996. – 54 с. 56. Лесных, И.В. Информационное обеспечение геоэкологического мониторинга экосистем по материалам съемок разных масштабов / И.В. Лесных, Л.К. Трубина, К.П. Куценогий // Геоинформатика. Междунар. научно-техн. конф., посвящ. 225-летию МИИГАиК. – М., 2004. – С. 312 – 317. 57. Лесных, И.В. Методы информационного обеспечения геоэкологического мониторинга / И.В. Лесных, Л.К. Трубина // Сб. материалов науч. конгр. «ГЕО-Сибирь – 2005». – Новосибирск: СГГА, 2005. – Т. 5. – С. 76-81. 58. Лобанов, А.Н. Фотограмметрия / А.Н. Лобанов. – М.: Недра, 1984. – 552 с. 59. Мельник, В.Н. Фотограмметрическая обработка снимков, полученных на растровом электронном микроскопе: В.Н. Мельник: автореф. дис. канд. техн. наук / Мельник В.Н. – М., 1981. – 24 с. 60. Метеорология и атомная энергия. – Л.: ГИМИЗ, 1971. – 648 с. 61. Милчев, М. Цифровые фотоаппараты / М. Милчев. – СПб.: Питер, 2003. – 205 с. 62. Наумов, Н.А. Основы ботанической микротехники / Н.А. Наумов, В.Е. Козлов. – М.: Сов. наука, 1954. – 312 с. 63. Нехин, С.С. Современные технологии ЦНИИГАиК для создания и обновления карт и планов / С.С. Нехин, Г.А. Зотов // Геодезия и картография. – 2003. – № 11. – С. 44 – 51. 64. Овсянников, Н.А. Специальная фотография / Н.А. Овсянников. – М.: Недра, 1966. – 290 с. 65. Павлинов, И.Я. Геометрическая морфометрия – новый аналитический подход к сравнению компьютерных образов / И.Я. Павлинов // Тез. 2-го междунар. симп. «Информационные и телекоммуникационные ресурсы в зоологии и ботанике». – СПб, 2001. – С. 65 – 90. 66. Реймерс, Н.Ф. Природопользование: Словарь-справочник / Н.Ф. Реймерс. – М., 1990. – 637 с. 67. Руководство пользователя. Система PhotoMod 3.5 Программа Montage Des Ktop, ЗАО «Ракурс». – М., 2004. – 84 с. 68. Савиных, В.П. География из космоса / В.П. Савиных, В.А. Малинников, С.А. Сладкопевцев, Э.М. Цыпина. – М.: МГУГиК, 2000. – 234 с. 69. Сагындыкова, М.Ж. Разработка методики микростереофотограмметрической съемки: автореф. дис. канд. техн. наук / Сагындыкова М.Ж. – М., 1983. – 22 с. 70. Сахаров, В.М. Возможности мощного аэрозольного генератора при исследовании распространения примеси / В.М. Сахаров, К.П. Куценогий, Г.Н. Загуляев, И.П. Павлов, А.П. Гончаров // Тр. ИЭМ. – 1972. – Вып. 27. – С. 104-110. 71. Сахаров, В.М. Конструктивные и режимные характеристики аэрозольного генератора с регулируемой дисперсностью / В.М. Сахаров // Оптимизация технологии применения инсектицидных аэрозолей. – Новосибирск: СО ВАСХНИЛ, 1983. – С. 3 – 13. 72. Смирнов, С.А. Стереоперспектива в фотограмметрии / С.А. Смирнов. – М.: Недра, 1982. – 142 с. 73. Стебаев, И.В. Биохорологические проблемы и картографические аппроксимации тенденций поландшафтного распределения насекомых и форм их биоценотической деятельности в сибирско-казахстанских горноариадных регионах / И.В. Стебаев, В.Э. Колпаков, К.П. Куценогий, Л.К. Трубина и др. // Материалы научно-практ. конф.: География и регионы. – Пермь: ПГУ. – 2002. – Т. 7 – 8. – С. 130 – 134. 74. Трубина, Л.К. Аналитическая обработка стереоренгеновских снимков головы по принципу проективных преобразований / Л.К. Трубина, П.А. Железный, Б.В. Селезнѐв, В.В. Рева // Методы фотограмметрической обработки наземных и аэрокосмических снимков: межвуз. сб. научн. тр. НИИГАиК. – Новосибирск, 1990. – С. 54 – 59. 75. Трубина, Л.К. Фотограмметрический метод определения челюстнолицевых деформаций / Л.К. Трубина, Б.В. Селезнев. – Деп. в ОНИПР ЦНИИГАиК 23.01.91, № 471. 76. Трубина, Л.К. О возможности использования фотограмметрических технологий при эколого-географическом картографировании // Л.К. Трубина, О.Г. Быкова // Материалы междунар. науч.-техн. конф. «Соврем. проблемы геодезии и оптики, посвящ. 65-летию СГГА – НИИГАиК», 23-24 нояб. 1998. – Новосибирск: СГГА, 1999. – С. 73 – 77. 77. Трубина, Л.К. Фотограмметрический метод определения морфологии пыльцевых зерен / Л.К. Трубина, Л.А. Головина // Вестн. СГГА. – 2000. – Вып. 5. – С. 139 – 143. 78. Трубина, Л.К. Использование цифровой фотограмметрии для моделирования биоценозов / Л.К. Трубина, К.П. Куценогий, А.П. Гук // Тр. междунар. конф. RDAMM-2001, Вычисл. технологии. Новосибирск, 2001. Т. 6, ч. 2. – С. 372 – 376. 79. Трубина, Л.К. Использование цифровой макросъемки для изучения биологических объектов небольших размеров / Л.К. Трубина // Вестн. СГГА. – 2002а. – Вып. 7. – С. 101 – 106. 80. Трубина, Л.К. Разработка цифрового способа цифровой плановой фототриангуляции для реализации в среде ГИС / Л.К. Трубина // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2002б. – № 1. – С. 108 – 115. 81. Трубина, Л.К. Цифровая стереосъемка биологических объектов с использованием зеркальной системы / Л.К. Трубина // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2002в. – № 3. – С. 92 – 100. 82. Трубина, Л.К. Цифровая фотограмметрическая обработка снимков для получения геопространственных данных при оценке состояния экосистем: Автореф. дис. д-ра техн. наук 25.00.34 / Трубина Л.К. – Защищена 20.12.02. – Новосибирск, 2002г. – 35 с. 83. Трубина, Л.К. Использование цифровой стереофотограмметрии и ГИСтехнологий для описания динамической неоднородности подстилающей поверхности / Л.К. Трубина, К.П. Куценогий // Оптика атмосферы и океана. – 2002. – Т. 15, № 5 – 6. – С. 511 – 514. 84. Трубина, Л.К. Алгоритм обработки микроизображений, полученных с использованием сканирующего электронного микроскопа / Л.К. Трубина // Сб. молодых учен. СГГА. – Новосибирск, 2003. – С. 3 – 6. 85. Трубина, Л.К. Использование цифровой стереофотограмметрии для изучения влияния пожара на структуру лесного биоценоза / Л.К. Трубина, К.П. Куценогий, А.М. Климашин, Г.А. Иванова, В.А. Иванов // Материалы 5-й Междунар. конф.: Природные пожары: возникновение, распространение, тушение и экологические последствия. – Томск, 2003. – С. 192 – 193. 86. Трубина, Л.К. Компьютерный анализ изображений для целей изучения биоразнообразия / Л.К. Трубина, Н.В. Власова, В. П. Гранкина, К.П. Куценогий // Геоинформатика. Междунар. научно-техн. конф., посвящ. 225-летию МИИГАиК. – М., 2004. – С. 304 – 306. 87. Трубина, Л.К. Цифровая фотограмметрия и ГИС-технологии при исследовании атмосферных аэрозолей / Л.К. Трубина, К.П. Куценогий // География и природные ресурсы. – Томск, 16 – 25 июля 2004 г. – С. 39 – 43. 88. Трубина, Л.К. Стереоскопические модели природных объектов разного масштаба в качестве иллюстративного материала для изучения биологии / Л.К. Трубина // Материалы. междунар. конф. «Теорет. и приклад. исследования в ботанике». – Белгород: Белгород. гос. ун-т, 2005. – С. 280 – 282. 89. Трубина, Л.К. Цифровые фотограмметрические технологии в системе геоэкологического мониторинга / Л.К. Трубина, К.П. Куценогий // Актуальные проблемы геохим. экологии: материалы V Междунар. биогеохимической шк., Семипалатинский гос. пед. ин-т. – Семипалатинск, 2005. – С. 223 – 225. 90. Урмаев, Н.А. Элементы фотограмметрии / Н.А. Урмаев. – М., 1941. – 218 с. 91. Федоров, А.А. Атлас по описательной морфологии высших растений. Лист / А.А. Федоров, М.Э. Кирпичников, З.Т. Артюшенко. – М.; Л.: Изд-во АН СССР, 1956. – 304 с. 92. Федотова, Г.А. Морфология семени Gypsophila (Caryophyllaceae) // Г.А. Федотова, Р.Р. Арджанова // Бот. журн. – 1992. – Т. 5. – С. 1 – 16. 93. Федотова, Г.А. Морфология плода и семени видов Carlemannia (Carlemanniaceae) / Г.А. Федотова // Бот. журн. – 1996, Т. 5. – С. 24 – 34. 94. Хрущ, Р.М. Этапы становления и развития фотограмметрии в России / Р.М. Хрущ // Геодезия и картография. – 2003. – № 7. – С. 50 – 55. 95. Golovko, V.V. Using of photogrammetric treatment to determine the morphological characteristics of pollen grains / V.V. Golovko, K.P. Koutzenogii, L.K. Trubina // et al. J. Aerosol Sci. 1999, Vol. 30, suppl. 1. – P. 159 – 160. 96. Trubina, L.K. Digital Photogrammetric Method for Ecological Monitoring / L.K. Trubina, K.P. Koutzenogiy, A.P. Houk // Global Atmospheric Change and its Impact on Regional Air Quality. 2001, Vol. 16. – Р. 297 – 302. 97. Vlasova, N.V. Photogrammetry used to study the variety of seeds pink family caryophyllacede (alsinoideae) of Siberia / N.V. Vlasova, K.P. Koutzenogiy, L.K. Trubina, A.P. Houk // Biodiversity and dynamics of ecosystem in North Eurasia. Novosibirsk: SB RAS (august 21-24). 2000, Vol. 1. – Р. 128 – 129.
