Психологические основы обработки первичной информации - Рубахин В.Ф.

Глава 1 Физические основы построения первичных информационных моделей

Глава 2 Психофизический анализ приёма первичной информации человеком-оператором

Глава 3 Структурно-эвристическая концепция обработки первичной информации

Глава 4 Исследование процесса решения задач оператором

Глава 5 Теоритические основы обучения обработке первичной информации

Автор: Рубахин В.Ф.

Теги: психология обработка информации

Год: 1974

Похожие

Физические основы теории информации

Дискретная и цифровая обработка информации

Основы психического развития (Психологические технологии).

Интеллектуальные системы защиты информации

Текст

А К А Д Е М ИЯ НАУК СССР
НАУЧНЫЙ СОВЕТ ПО КОМПЛЕКСНОЙ ПРОБЛЕМЕ «КИБЕРНЕТИКА»
ИНСТИТУТ ПСИХОЛОГИИ
В. Ф. РУ Б АХИ Н
ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ
ОБРАБОТКИ
ПЕРВИЧНОЙ ИНФОРМАЦИИ
8
ИЗДАТЕЛЬСТВО «НАУКА»
ЛЕНИНГРАДСКОЕ ОТДЕЛЕНИЕ
ЛЕНИНГРАД • 1974
i К С И Т р о Л Ь Н Ы Й ЭКЗЕМПЛЯР
74' 322 ft)'
УДИ 612.821.1/.3 : 007-\-lS3.71 : 007
Психологические основы обработки первичной информации. Руба-
хин В. ф. d97zi. Изд-во «Наука», Ленингр, отд., Л. 1—296.
В книге раскрываются: структурно-эвристическая концепция обработки
информации, представленной в виде первичных информационных моделей;
особенности деятельности опсраторов-дешифровщиков; некоторые вопросы
моделирования психофизиологических функций в технических опознаю-
щих системах. В основу теории обработки первичной информации положены
идеи о многоуровневом активном характере восприятия; гипотеза о слойно-
ступепчатой природе процессов приема и переработки подобной информации;
методы количественной оценки приема и переработки первичной информации,
основанные на использовании «иерархических альтернатив».
На основе выполненных теоретико-экспериментальных исследований
определены пути повышения эффективности деятельности, подготовки и орга-
низации труда операторов. Рассмотрены возможности машинной обработки
первичной информации с привлечением современной вычислительной тех-
ники. На основе сформулированной детерминированно-эвристической кон-
цепции моделирования психофизиологических функций человека предло-
жены некоторые методики машинной обработки информации.
Выявленные закономерности могут быть распространены на широкий
класс операторов сенсорно-интеллектуального профиля, занимающихся об-
работкой информации в затрудненных условиях восприятия. В общепсихоло-
гическом плане полученные результаты раскрывают структуру и механизмы
сепсорно-перцептивных процессов и некоторые проблемы перехода от вос-
приятия дискретных элементов к восприятию целостных ситуаций, от смысло-
вого восприятия к оперативному мышлению, от алгоритмической деятель-
ности — к эвристической. В книге рассматриваются пограничные вопросы
общей, инженерной и педагогической психологии, физиологии и психологии
труда, некоторых разделов кибернетики, применительно к обработке первич-
ной информации. Илл. — 66, табл. — 33, библ. — 338 назв.
„ 30501-572 „ .
Р 055(02)-74 884'7 ‘
0 Издательство «Наука», 1974
ВВЕДЕНИЕ
Многие виды современного труда связаны с приемом --и обра-
боткой первичной информации, представленной в виде оптиче-
ских, «фотоэлектронных» и других изображений реальной обста-
новки, без формального перекодирования на символический
язык. К таким видам трудовой деятельности, в частности, отно-
сится труд операторов-дешифровщиков и других специалистов,
работающих с материалами, полученными с помощью средств
воздушного фотографирования и радиоэлектронных средств (те-
левизионной, радиолокационной, тепловой и радиотехнической
аппаратуры) при картографировании территории, геологических
съемках, поиске полезных ископаемых, в транспортных изыска-
ниях, лесном деле и других отраслях народного хозяйства,
а также при различных научных исследованиях, например, при
изучении тектонических структур, географических ландшафтов,
динамики географических процессов и т. п.
В настоящее время возможности аэрометодов значительно
расширяются за счет получения и использования первичной
информации из космоса в целях изучения природных ресурсов
Земли, исследования поверхности Луны и других небесных тел.
Для эффективного решения перечисленных и аналогичных
задач необходимы, с одной стороны, дальнейшее совершенство-
вание технических средств получения информации, а с другой —
оптимизация деятельности специалистов различного [профиля
н ранга, обеспечивающих обработку потоков «зашумленной»
информации в сложных информационных системах.
Основным, наиболее сложным процессом обработки подобной
информации является дешифрирование. Под дешифрированием
понимается процесс опознания, определения качественных и ко-
личественных характеристик и оценки элементов местности и рас-
положенных на ней объектов по их изображениям применительно
к конкретным целям. Различают общетопографическое дешифри-
рование, выполняемое в интересах составления топографических
карт, и специальное — геологическое, геоморфологическое, гидро-
логическое, геоботаническое и т. д.
В настоящее время делаются попытки построения общей
теории обработки первичной информации с выделением различных
ее аспектов: методологических, технических, ландшафтно-геогра-
фических, логических и психологических. Исследования по ука-
занным направлениям ведутся неравномерно. Некоторые общие
методологические, ландшафтно-географические и логические ас-
пекты дешифрирования рассматриваются в разработках по аэро-
методам ЛАЭМ МГ СССР, ЛГУ, МГУ и других организации
[4, 61, 65, 151, 191, 231 и др.]. В последние годы в нашей стране
1*
3
и за рубежом активизировались исследования в области техни-
ческих основ обработки первичной информации, связанных с ана-
лизом факторов, влияющих на формирование изображений раз-
личной физической природы, со статистическими аспектами
обнаружения и опознания объектов, с объективизацией дешифро-
вочного процесса и т. д.
Существенное место в общей теории обработки первичной
информации принадлежит ее психологическим аспектам, ибо
оператор является основным и решающим звеном в информацион-
ных дешифровочных системах, а качество его труда в большой
степени зависит от учета психофизиологических факторов. С этой
проблемой связаны оптимизация обработки первичной информа-
ции человеком, разработка рациональных методик дешифриро-
вания, отбор и обучение специалистов, НОТ операторов, автома-
тизация процесса дешифрирования и т. д. Практика свидетель-
ствует о том, что многие из перечисленных вопросов в настоящее
время далеко не решены.
Не случайно в научно-технической литературе по дешифри-
рованию и фотограмметрии как отечественной {Фаас (рукописи],
Герасимова (78], Гольдман [91], Райзер [231], Самойлович
(2581 и др.), так и зарубежной (Colwell [3061, Reyna [333],
Sadacca 1334], Summerson [336], Ilempenins [313]) имеется много
высказываний о необходимости изучения и учета «человеческого»
фактора при обработке дешифровочной информации. В США
развернуты исследования в области физиологии и психологии
дешифрирования |334|. Основное внимание уделяется анализу
влияния психофизиологических качеств операторов на резуль-
таты дешифрирования. К сожалению, в большинстве указанных
работ, особенно зарубежных, психологические проблемы в де-
шифрировании рассматриваются с чисто «сенсорных» позиций,
в целях повышения чувствительности системы «глаза-снимок».
Последнее — необходимое, но не основное условие повышения
эффективности дешифрирования. Главное здесь — оптимизация
смысловой обработки дешифровочной информации.
Данная работа посвящена исследованию психологических
и инженерно-психологических аспектов процессов обработки
первичной информации. Методологической основой исследования
является марксистско-ленинская теория отражения. В свете
этой теории процесс отражения внешней среды детерминирован
воспринимаемыми структурами и характеризуется определенной
ступенчатостью в рамках единого процесса, активностью и ди-
намичностью, адекватностью на данном уровне отражения.*
Перцептивный образ является результатом активного взаимо-
действия субъекта с внешним миром.
* В. И. Л с и и н. Философские тетради. Полное собрание сочинений,
т. 29, М., Госполитиздат, 1963.
4
Работа опирается на физиологические исследования, посвя-
щенные аналитико-синтетической деятельности коры головного
мозга, физиологии активности, становлению функциональных
систем на основе рефлекторной теории И. М. Сеченова—И. П. Пав-
лова, и психологические исследования, связанные с различными
проблемами общей теории восприятия. Особое значение для
работы имеют учение об активном, многоуровневом характере
восприятия, о связи восприятия с другими психическими процес-
сами и практической деятельностью, а также структурная теория
восприятия, успешно разрабатываемая в настоящее время в со-
ветской психологии. Эти проблемы всесторонне рассматриваются
в исследованиях Леонтьева [166], Ананьева [7], Запорожца
[118], Зинченко [123, 125], Ломова [173, 175J и др. В работе
используются результаты исследований, связанных с проблемами
оперативного мышления и эвристическими аспектами психических
процессов.
В книге раскрываются: общая психологическая теория обра-
ботки первичной информации, особенности деятельности опера-
торов-дешифровщиков, некоторые вопросы моделирования пси-
хофизиологических функций в технических системах. На основе
выполненных теоретико-экспериментальных исследований опреде-
лены рациональные пути подготовки и организации труда опе-
раторов. Предложены психологически обоснованные методы
машинной обработки первичной информации. Выявленные законо-
мерности могут быть распространены на широкий класс опера-
торов сенсорно-интеллектуального профиля, занимающихся обра-
боткой «приборной» информации в затрудненных условиях
восприятия. В общепсихологическом плане полученные результаты
раскрывают структуру сенсорно-перцептивных процессов и неко-
торые закономерности перехода от восприятия дискретных эле-
ментов к восприятию целостных ситуаций, от смыслового во-
сприятия к оперативному мышлению, от алгоритмической дея-
тельности к эвристической.
Автор искренне благодарен рецензентам — члену-корреспонденту
АНН СССР В. Д. Небылицыну и засл. деят. науки и техники
РСФСР проф. С. /X. Дроботову за существенные рекомендации.
Автор выражает свою признательность академику АПН
А. Н. Леонтьеву, члену-корреспонденту АПП СССР Б. Ф. Ломову,
проф. В. И. Николаеву, проф. Е. Д. Голикову, канд. техн, наук
В. Б. Комарову, канд. геол.-мин. наук *4. В. Садону за полезные
советы, высказанные в процессе обсуждения книги.
Глава 1
ФИЗИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ
ПЕРВИЧНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ
При применении инструментальных аэрометодов информация
о местности и расположенных на ней объектах поступает к по-
требителю в виде зашумленных изображений различной физи-
ческой природы. Последние можно рассматривать как своеоб-
разные первичные информационные модели, с той или иной сте-
пенью подобия отражающие элементы реальной ситуации и вза-
имосвязи между ними.
§ 1.1 .< Концепция об оптических
и фотоэлектронных изображениях как первичных]
информационных моделях
Первичные информационные модели можно разделить на два
больших класса: 1) оптические, получаемые в видимой части
спектра электромагнитных колебаний — 350—900 ммк; 2) элек-
тронные, получаемые в невидимой части спектра (тепловые,
радиолокационные и др.). Фотографии последних будем называть
фотоэлектронными информационными моделями.
Информационные модели отражают целостные предметы внеш-
ней среды. Каждый из них является сложным объектом, в кото-
ром могут быть выделены составные части — элементы и связи
между ними, образующие некоторую структуру. Структура упо-
рядочивает множество дискретных элементов в соответствии с за-
конами их организации. Причем каждый элемент сложного
объекта может рассматриваться как самостоятельный объект,
состоящий из элементов более низкого ранга и имеющий свою
структуру. Как видно, объект некоторого /-го уровня иерархии
состоит из элементов, являющихся объектами уровпя /—1. Такое
«квантование» может быть продолжено до уровня микроэлемен-
тов, в качестве которых при зрительном восприятии объектов
человеком выступают ощущаемые градации яркости. Следова-
тельно, сложный объект является некоторой системой иерархи-
ческого характера. Основная информация об объектах заклю-
чается в их структуре, ибо если характеристики элементов не-
устойчивы, вариативны, то связи между ними являются более
6
устойчивыми, постоянными. Кроме того, поскольку объекты
связаны между собой и находятся в определенных взаимосвязях
с окружающей средой, структурная информация о них допол-
няется внеструктурной информацией индикаторного характера.
При подобном подходе информационная модель может рас-
сматриваться как некоторая система, имеющая определенную
структуру и внеструктурные связи. В ней могут быть выделены
структурная и индикаторная составляющие, роль каждой из
которых в процессе опознания изменяется в зависимости от сте-
пени «разрушенности» информационной модели шумами.
Первичные информационные модели, как объекты восприятия,
существенно отличаются по своему характеру от реальных пред-
метов при восприятии их в наземных условиях. В самом деле,
они не передают целого ряда характеристик предметов; воспри-
нимаемые геометрические и оптические свойства изображения
объектов значительно изменены и искажены по сравнению с их
свойствами в натуре (например, форма изображения объектов,
как правило, представляет собой необычный вид сверху; раз-
меры объектов в несколько тысяч и десятки тысяч раз меньше
их реальных величин и очень непостоянны в зависимости от
масштаба съемки; природный цвет объектов на черно-белых
изображениях передается сравнительно ограниченной гаммой
ахроматических тонов ослабленной контрастности и т. д.); эти
свойства находятся в большой зависимости от атмосферно-опти-
ческих, аэронавигационных и других условий, от действия шумов.
Рассмотрим особенности первичных информационных моделей
с позиций теории систем знаков.
Как показано в [74], различные плоскостные изображения
пространства относятся к так называемым искусственным за-
мещающим системам и отличаются друг от друга своим содержа-
нием, способом построения и характером, зависящим от исполь-
зования изобразительных средств, степени кодированное™ и ин-
формационной емкости. По этим критериям рассматриваемые
информационные модели заметно отличаются от проективных чер-
тежей и топографической карты. Действительно, проективные
чертежи по своему построению обычно являются многоплановыми
ортогональными проекциями избирательно выбранных объектов
и их сочетаний, а по характеру относятся к так называемым
абстрагированным изображениям [170 и др.]. Топографическая
карта является ортогональной проекцией местности, а по своему
характеру относится к условно-символическим, обобщенным изо-
бражениям, с использованием стабильной системы условных
обозначений («картографической азбуки») для определенной
группы масштабов (условные знаки рельефа и местных предметов,
пояснительные условные знаки, подписи, цифровые обозначе-
ния, окраска элементов карты). При этом масштабный ряд карт
сравнительно ограничен. Топографическая карта обладает рядом
7
преимуществ, которых непосредственно нет у первичных инфор-
мационных моделей; точное геометрическое подобие земной
поверхности; высокие измерительные свойства по определению ко-
ординат, высот точек и уклонов местности; определенное декоди-
рование информации о внешних компонентах ландшафта; гене-
рализованное отражение больших пространств с выделением
границ контуров и показом их структуры [3 и др.]. Генерализа-
ция контуров, использование внемасштабных условных знаков
для отображения важных объектов, имеющих малые размеры,
снимают проблему различения сходных стимулов при пользовании
картой. Как справедливо отмечает ряд исследователей (Буданов,
Гамезо и др.), топографическая карта имеет определенное сход-
ство с текстуальной записью о местности, а чтение карты — с чте-
нием текста. В то же время в известном смысле карта «субъек-
тивна», ибо является результатом творческой работы геодезиста,
топографа и картографа.
Наиболее детально вопросы картографической формы пере-
дачи информации с позиций семиотики и теории информации
изложены в работах Бочарова [36]. Автор совершенно правильно
систему картографических знаков рассматривает как определен-
ную техническую систему кодирования и предлагает буквенно-
цифровую схему логических связей в интересах построения си-
стемы знаков. В этом случае создается иерархическая структура
в виде кодового дерева с TV-мерным делением для определенного
класса объектов и его элементов. Суть дела сводится к последо-
вательному наращиванию признаков по мере перехода на уровень
конечного множества. В указанной работе рассматриваются кри-
терии оценки содержания картографической информации: до-
стоверность, современность, состав и количество информации,
точность и соответствие информации ее назначению; а также кри-
терии оценки картографической формы передачи информации:
наглядность изображения, графическая и численная нагрузка
карты знаковыми изображениями, соотношение количества зна-
ков и количества информации, точность передачи информации
знаками, экономичность знаков, читаемость карты и др. При
этом учитываются некоторые закономерности зрительного вос-
приятия отдельных знаков и их совокупности различной густоты.
Вопросы логики и психологии чтения топографической карты
обстоятельно изложены в работах Гамезо [72 и др.].
Итак, картографические изображения относятся к условно-
символическим, представляющим собой частный случай сигнала-
кода с сохранением пространственно-временной структуры источ-
ника информации.
Что касается первичных информационных моделей, то они
являются центральной проекцией местности и расположенных
на ней объектов, построенной по законам линейной перспективы,
а по своему характеру относятся к «натурно-воспроизводящим»
В
изображениям. Основные из них — аэрофотографичсские инфор-
мационные модели — напоминают визуально наблюдаемую кар-
тину .местности с летательного аппарата. Как видно, здесь совсем
иная природа кодирования информации. Рассматриваемые ин-
формационные модели непосредственно отражают местность, не
в обобщенном виде, путем использования определенной «азбуки»,
а наоборот, со всеми деталями, со всеми «фотометрическими»
переходами между ее элементами. Причем некоторые из них —
в невидимых лучах. Они заметно отличаются от обычных фото-
графий.
К общим особенностям первичных информационных моделей
можно отнести:
а) определенную условность («естественное» кодирование) ин-
формации за счет проективных, масштабных и других преобра-
зований, действия тепловых, радиолокационных контрастов и т. д.;
б) загрубленность элементов изображения в зависимости от
уровня разрешения, «обедненность» его структурного содержа-
ния за счет действия шумов;
в) отсутствие взаимооднозначного соответствия между эле-
ментами моделей и реальных объектов.
Вот нечему эти модели могут быть отнесены к «зашумленным»
информационным моделям.
Для формального представления об отношениях между ин-
формационными моделями и их прообразами естественно исполь-
зовать теоретико-множественный аппарат, с введением понятий
об изоморфизме и гомоморфизме [247].
При этом следует иметь в виду, что об изоморфизме моде-
лей по отношению к источнику сообщения можно говорить только
в части отражения некоторых элементно-предикатных структур.
Понятие изоморфизма условно.
Зашумленные информационные модели, полученные в раз-
личных условиях формирования, в общем случае гомоморфны
по отношению к отражаемым объектам, что затрудняет их обра-
ботку.
Построение информационных моделей связано с преобразова-
нием параметров объектов в параметры электромагнитных сигна-
лов; с преобразованием и усилением сигналов в приемном устрой-
стве, избирательно чувствительном к определенному диапазону
волн; с формированием непосредственного изображения или
системы отметок. При этом осуществляется переход от простран-
ства объектов к пространству сигналов, а затем к пространству
информационных моделей и соответствующих им текущих об-
разов (схема 1.1). Эти переходы связаны с «суммацией» шумов,
за счет искажения объектов естественной и искусственной маски-
ровкой, влияния атмосферно-оптических и аэросъемочных усло-
вий, несовершенства технических средств съемки. Электронные
изображения с помощью специальных фотоприставок могут быть
9
сфотографированы. Изображения, полученные на борту, пере-
даются с носителя на землю фототелевизионным путем.
Пространство решений
Пространство информационных
моделей и соответствующих им
перцептивных образов
Пространство сигналов
Пространство объектов
Схема 1.1.
Общая схема получения и обработки первичной инфор-
мации.
Как видно, система получения первичной информации в об-
щем виде складывается из нескольких подсистем: приемного
устройства сигналов, подсистемы усиления и преобразования
сигналов в информационную модель, фотоприставки для фикса-
ции изображения с экрана электронно-лучевой трубки (ЭЛТ),
10
подсистемы обработки фотопленки, устройства преобразования
изображения в электрические сигналы, телевизионного прием-
ного устройства. В случае непосредственной обработки инфор-
мации на борту носителя или сбрасывания контейнера с пленкой
для наземной обработки информации рассмотренная система
упрощается.
Обработка первичной информации связана со съемом инфор-
мации с аэроснимка, экрана ЭЛТ или его фотоизображения,
с телевизионного и фототелевизионпого изображения; с обработ-
кой полученной информации, в конечном итоге, с ее декодирова-
нием и оценкой; с выдачей информации, связанной с ее формаль-
ным перекодированием, характер которого определяется стоящей
задачей.* Здесь условно осуществляется переход от пространства
перцептивных образов к пространству решений.
§ 1.2. Характеристика различных видов первичных
информационных моделей
1.2.1, Особенности аэрофотографических информационных моделей
В настоящее время основным видом ’аэрометодов является
аэрофотосъемка, а наиболее распространенными информацион-
ными моделями — аэрофотографические, получаемые в видимой
части спектра.
При изучении природных ресурсов используются плановые
и перспективные кадровые аэроснимки, плановые и аксономет-
рические щелевые и панорамные снимки. Щелевые аэроснимки
представляют собой сплошное фотоизображение местности в виде
фотограммы, полученное при фотографировании через узкую
щель в кассете (щелевого аэрофотоаппарата АЩАФА) на дви-
жущуюся аэропленку, скорость перемещения которой синхронна
со скоростью движения оптического изображения в фокальной
плоскости. Панорамные аэроснимки представляют собой фото-
изображение на неподвижную аэропленку, образующую часть
некоторой цилиндрической поверхности. При достаточном пере-
крытии кадровые и щелевые аэроснимки могут рассматриваться
стереоскопически. Различают черцо-белые аэроснимки, получен-
ные с аэроплепки, сенсибилизированной ко всей видимой части
спектра или ее отдельным участкам; цветные (трехслойные),
дающие изображение с натуральной передачей цветов, и спектро-
зональные (двухслойные и трехслойные), сенсибилизированные
к отдельным участкам спектра и дающие контрастное изобра-
* По данным XI Международного фотограмметрического конгресса
(1968), способы фиксации отдсшифрированной информации распределяются
следующим образом: количественные показатели — 19%, текстовые показа-
тели— 39%, графические показатели — 42% (Рсйнхольд и Вольф).
И
жение в условных цветах. Все эти разновидности аэрофотографи-
носких информационных моделей обладают своими специфиче-
скими структурными и индикаторными свойствами.
Па формирование аэрофотоизображения и на его качество
влияет огромное количество факторов. Эти факторы можно объе-
динить в пять групп: 1) свойства объектов; 2) атмосферно-опти-
ческие условия; 3) аэросъемочные условия; 4) характеристика
технических средств съемки, их передаточных функций; 5) усло-
вия фотолабораторной обработки. К первой группе относятся:
спектральные и яркостные характеристики объектов, структура
поверхности объектов, их форма, размеры, физическое состояние
объектов, географическое положение и окружающий фон; ко
второй: освещенность, оптическая толща атмосферы, ее прозрач-
ность, воздушная дымка, облачность, влажность, температура,
радиация; к третьей: высота, скорость, угловые колебания и ви-
брация носителя, угол наклона оптической оси аэрофотоаппарата
(АФА), азимут съемки и др.; к четвертой: характеристики свето-
фильтра, аэрофотообъектива, затвора, устройств компенсации
линейного сдвига изображения, выравнивания аэропленки и дру-
гих подсистем АФА, а также применяемых фотоматериалов;
к пятой: состав проявителя, режим обработки. Ко всему этому
надо добавить время суток и года, а также условия работы бор-
товой аппаратуры (температура, давление и т. п.).
Все эти факторы влияют на контрастность, степень разреше-
ния и масштаб аэрофотоизображения. Совокупность последних
характеристик, определяющих качество изображения, можно рас-
сматривать как его «литер». Очевидно, что состав литера, в за-
висимости от решаемой задачи, может быть расширен за счет
включения в него других параметров, связанных с физическими
условиями формирования информационной модели.
Многие из перечисленных факторов, определяющих конечное
изображение, являются случайными. К их числу, в частности,
можно отнести изменения характеристик фотографической си-
стемы из-за вибраций, поступательного движения и угловых ко-
лебаний носителя, атмосферно-оптических условий, а также из-
менения условий обработки аэрофильма. Следовательно, само
изображение будет иметь случайный характер, а процесс извле-
чения информации из него содержать статистические аспекты.
Аэроснимок можно рассматривать как случайное поле оптиче-
ских плотностей. Однако в пределах отдельных контуров аэро-
фотоизображения сохраняется стационарность распределения
яркостей по множеству реализаций. Такие участки представляют
собой стационарные эргодические поля. Для описания аэрофото-
изображения могут быть использованы микрофотометрическая
развертка изображения, при которой регистрограмма рассмат-
ривается как случайная функция координат аэронегатива, и ап-
парат математической статистики и теории случайных функций.
12
В работах [303, 16 и др.1 в качестве математических моделей
используются законы распределения оптических плотностей
и геометрических элементов, корреляционная функция и спек-
тральная плотность.
Каковы же основные особенности аэрофотографических инфор-
мационных моделей? Прежде всего к ним можно отнести:
а) сравнительно высокий уровень разрешения (в угловой
море </!')’ определяющий наглядность изображения;
б) геометрическую определенность положения точек на пла-
новом аэроснимке;
в) высокую информационную емкость но сравнению с другими
моделями, как формальную, определяемую большим числом
воспроизводимых элементов (1 —1010 ди. единиц на кадр 30x30 см
при числе градаций яркости т~ 16 и разрешающей способности
R =50 линий на 1 мм), так и смысловую, определяемую разнооб-
разными характеристиками объектов и обилием информации,
заключенной во взаимосвязях между объектами;
г) малую степень обобщения,* связанную с передачей боль-
шого количества объектов и их деталей, в том числе сторонних,
а также с отсутствием четко выделенных границ контуров, нали-
чием зон постепенного перехода;
д) известное кодирование информации за счет проективных, **
масштабных и фотометрических преобразований характеристик
объектов и маскировки последних.
Первые три из перечисленных особенностей можно рассмат-
ривать как положительные свойства аэрофотоизображений. По-
следние особенности определяют сложность восприятия и дешиф-
рирования аэроснимков. По мере разрушения структуры изобра-
жения, уменьшения контрастности, увеличения степени размы-
тости трудности восприятия возрастают.
Рассмотренные особенности аэрофотоизображений определяют
их изобразительные и измерительные свойства. Изобразительные
свойства аэроснимков связаны с «деталированностью», степенью
наглядности и кодированности изображения. В настоящее время
степень воспроизведения деталей местности на аэроснимке оце-
нивается через разрешающую способность. Разрешающая спо-
собность системы объектив-фотослой (количество линий на 1 мм)
определяется путем тестовых испытаний. Разрешающая способ-
* Для изучения больших пространств, выявления микроструктуры зна-
чительных территорий выгоднее использовать мелкомасштабные я сворх-
мелкомасштабпые аэроснимки.
** Подобие передачи на аэроснимке нарушается в силу свойств централь-
ной проекции, особенно для объектов, имеющих значительные высотные раз-
меры и расположенных на краю аэроснимка, а также за счет отклонения оси
АФА от отвесной линии н вследствие влияния рельефа и теней за счет дей-
ствия различных внешних факторов.
13
ность системы при отсутствии шумов, с учетом контраста объек-
тов съемки, определяется по формуле Фризера-Истомина:

(1.1)
где Rq — разрешающая способность при к =1; kt — контраст
изображения объекта.
Разрешающая способность в полете может быть определена
экспериментально по изображению тест—объекта (миры) или
вычислена, если известны коллиматорная разрешающая спо-
собность и данные, характеризующие помехи. Наибольшее вли-
яние на разрешающую способность реальных аэроснимков ока-
зывают воздушная дымка и сдвиг изображения. Остальные по-
мехи значительно меньше влияют на результирующую разре-
шающую способность.
Разрешающая способность с учетом воздушной дымки опре-
деляется из выражения:
/ kt \0.30
*2 = *о -7----Л-----Г , (1-2)
где х = яркость дымки; г — коэффициент яркости объекта.
Разрешающая способность с учетом сдвига изображения опре-
деляется по эмпирической формуле:
3— 1.8т]
Яз = Я1щ. 6 + 2.5— 1.8ч’ (1,3)
где 3 — сдвиг изображения относительно светочувствительного
слоя, 7] — оптический кпд затвора АФЛ.
Зная разрешающую способность системы в полете, а также
высоту съемки (Н) и fk АФА, можно определить линейное разре-
шение на местности, приведенное к горизонтальной плоскости;
Н
R« — 2fkRsa>si-
Величина в силу случайного влияния различных помех из-
меняется в пределах кадра по нормальному закону.
Для строгого расчета разрешающей способности реального
аэроснимка необходим учет всех рассмотренных выше факторов,
влияющих на построение изображения через законы их распре-
деления. Измерения должны вестись в нескольких точках кадра.
Эта сложная задача может быть решена методами статистиче-
ского моделирования на ЭЦВМ.
Рассмотренный критерий имеет ряд недостатков: неполно от-
ражает реальные условия съемки, субъективен, невысок по точ-
ности (л*15—30%) и т. д. Для его реализации необходимы
14
тестовые испытания. Правда, в последнее время предложены до-
статочно надежные способы определения разрешающей способ-
ности аэронегативов, полученных при фотографировании мест-
ности, не оборудованной специальными мирами, через функцию
рассеивания [185].
Более эффективным критерием для оценки передаточных
функций системы, строящей изображения, являются простран-
ственные контрастно-частотные характеристики (ПКЧХ). Однако
эти характеристики, особенно для объектов съемки и атмосферы,
изучены недостаточно. Поэтому в настоящее время для практи-
ческих целей используются значения И с учетом влияния кон-
трастов объектов и помех, вносимых условиями фотографирования.
Рассмотренные критерии являются функциональными крите-
риями, обеспечивающими частично оценку качества изображе-
ния. Помимо этого, для оценки качества любого изображения
могут быть использованы информационные критерии, определяю-
щие количество воспроизведенной информации, и так называе-
мые «кибернетические» интегральные критерии, являющиеся ме-
рой информации управления, воздействующей на зрительный
анализатор, и его «отклика» на воспринятое изображение [13].
Несомненно, главным «оценщиком» качества изображения яв-
ляется наблюдатель.
Наглядность изображения определяется структурной целост-
ностью изображения, полнотой воспроизведения характеристик
объектов, например цветовых. Более наглядны перспективные
аэроснимки, представляющие собой вид сбоку при нахождении
центра проекции высоко под земной поверхностью. Если опо-
знание объектов на перспективных аэроснимках требует лишь
усиления восприятия проекционных отношений между элемен-
тами местности [63], то опознание объектов на плановом аэро-
снимке требует общей перестройки восприятия. Правда, как
будет показано дальше, эффективность опознания объектов, не-
значительных по своим линейным и высотным размерам, при
наличии достаточных дешифровочных навыков у операторов выше
на плановых аэроснимках. На рис. 1.1 видно уменьшение на-
глядности и повышение степени обобщенности при переходе от
наземных фотографий местности к перспективным и плановым
аэроснимкам, а затем к топографической карте.
Вероятность опознания объектов при дешифрировании, ви-
димо, является сложной функцией, с одной стороны, ряда пара-
метров, определяющих построение изображения, а с другой —
характеристик оператора-дешифровщика.
Измерительные свойства аэрофотоизображения связаны с точ-
ностью определения координат точек и производства различных
измерений — линейных, площадных, высотных и угловых. Из-
мерительные свойства определяются влиянием угла наклона
аэроснимка, рельефа, фотографического качества и т. п. [256 и др.].
15
Рис. 1.1. Виды снимков.
Изображен один и тот же участок местности — конечно-моренный ландшафт (средняя
полоса европейской части СССР), а — наземная фотографии; б — перспективный аэро-
снимок.
Рис. l.l (продолжение}.
e~ п.тановып аэроеш-мок.
Приближенное значение смещений точек из-за суммарного
влияния угла наклона аэроснимка (Дга) и рельефа местности
(ДгА) может быть определено по формуле:
(1.5)
где г — удаление точки от центра; h — превышение точки над
исходной плоскостью; Н — высота съемки; /7, — фокусное рас-
•стоявпе АФА; я — угол наклона аэроснимка; р — угол, обра-
зованный радиусом данной точки и направлением главной вер-
тикали аэроснимка.
2 В. Ф. Рубахин ' - • 17
Для плановых аэроснимков значения в пределах рабочей
площади невелики (доли миллиметра). К краям аэроснимка эти
значения возрастают. Измерения следует производить в пределах
рабочей площади. В силу тех же причин на аэроснимке искажа-
ются отдельные направления и углы между ними. Ошибки сте-
реоизмерений зависят во многом от используемых способов;
и будут рассмотрены отдельно. Значительные трудности с выпол-
нением измерительных операций возникают при работе с косми-
ческими аэроснимками за счет влияния кривизны земли и реф-
ракции.
Совокупность • изобразительных и измерительных свойств
аэроснимков определяет их информационные свойства, инфор-
мационный потенциал. На практике информационные свойства
обычно включают в понятие «дешифрируемости» аэроснимка.
Под дешифрируемостыо аэроснимка понимается общая сумма
информации, заключенная в модели, которую можно извлечь
путем дешифрирования в определенных целях. Аналогично этому
определению понятие «дешифрируемости объектов». Количест-
венной мерой дешифрируемость может служить абсолютное коли-
чество заключенной в модели смысловой информации, а более
наглядно — отношение этой информации к информации, пере-
даваемой моделью при оптимальных условиях съемки.* С помощью
этих показателей возможно сравнение моделей, полученных в раз-
личных литерных условиях.
В целом рассмотренные свойства аэрофотографических ин-
формационных моделей определяют преимущества аэрофото-
съемки среди других аэрометодов, ее объективность и достовер-
ность. Разрешающая способность на местности при аэрофото-
съемке с больших высот характеризуется несколькими метрами.
К сказанному надо добавить высокое быстродействие получения
аэроснимков.
Но у аэрофотосъемки есть и недостатки. К ним относятся
трудности и длительность обработки информации, зависимость
от метеоусловий и времени суток. Мелкомасштабные и сверх-
мелкомасштабные снимки сильно «зашумлены». Отсюда возникает
настоятельная необходимость по оптимизации обработки за-
шумленной аэрофотографической информации и комплексирова-
нию аэрофотосъемки с другими аэрометодами.
Перспективно применение фотосъемки из космоса.
* При специальном индикационном дешифрировании иногда в понятие
дешифрируемости включают отношение количества информации, извлекае-
мой из модели, к количеству информации, необходимой для решения
поставленной задачи (^А'
18
1.2.2. Особенности телевизионных изображений
Телевизионная съемка также использует видимую часть спек-
тра. Для изучения земной поверхности применяется фототелеви-
зионная съемка, обеспечивающая считывание аэрофотографи-
ческих и других изображений и передачу их с носителя на землю.
На формирование телевизионного изображения влияет большое
количество факторов, связанных с характеристиками воспроиз-
водимых объектов, атмосферно-оптическими и метеорологиче-
скими условиями передачи изображения, а также с техниче-
скими факторами его построения (наклон антенны, мощность
излучения и т. п.). Перечисленные и другие факторы влияют
на качество телевизионного изображения. Информационные
свойства телевизионных изображений ниже аэрофотографиче-
ских. Для телевизионных изображений свойственны: а) более
низкий уровень разрешения (порядка 500—1000 строк, в не-
сколько раз ниже по сравнению с аэроснимками); б) более огра-
ниченный набор передаваемых градаций яркости (на порядок
меньше) и пониженная контрастность; в) наличие значительных
геометрических искажений — растровых, имеющих систематиче-
ский характер, и дифференциальных, носящих случайный ха-
рактер; г) меньшая информационная емкость (на порядок меньше
по сравнению с аэрофотографическим изображением); д) непре-
рывность и динамичность изображения на экране, определяющие
трудность ориентирования и привязки объектов (в среднем про-
должительность опознания и изучения одного объекта ;%40—
20 сек.). Естественно, что первые четыре особенности относятся
и к фотографиям телевизионных изображений.
В настоящее время телевизионные изображения еще далеко
не совершенны. По зарубежным данным, при высотной аэро-
съемке телевизионные системы обеспечивают разрешение по земле
порядка нескольких десятков метров, а иэ космоса — значи-
тельно ниже. Более эффективно применение фототелевизионной
съемки для передачи космических снимков из космоса. Для изу-
чения природных условий перспективно применение цветного
телевидения.
1.2.3. Особенности информационных моделей,
полученных фотоэлектронными методами съемки
К основным видам электронной аэросъемки относятся тепло-
вая и радиолокационная. Особое место среди них занимает аэро-
спектрометрическая съемка.
Тепловая съемка в настоящее время использует
дальнюю инфракрасную часть спектра (2—14 ммк). «Тепловое»
изображение возникает под действием собственного излучения
природных и искусственных объектов, и следовательно, отражает
иные физические свойства воспроизводимых объектов, их тепло-
2*
19
Pnc. 1.2. Виды снимков.
Изибражсп один и тот же участок местности — кратер вулкана, а — тепловое
изображение; б—плановый аэроснимок (панхром),
PllC. 1.2 (иродо тм-ение).
«—схема дешифрировании (покачаны icpMcni'OHH.ieiiini}.
выс контрасты. В теплолокаторе сканирующее, фотоэлектронное-
регистрирующее устройство преобразует невидимую тепловую
энергию в видимое изображение.
Тепловая съемка в настоящее время только начинает внед-
ряться в практику, главным образом для геолого-географиче-
ских исследований: для геологического и инженерно-геологиче-
ского картирования, изучения вулканической деятельности, по-
иска полезных ископаемых и подземных вод. Короче говоря, для
исследования природных объектов, обладающих различной тепло-
емкостью [193, 256 и др.]. На формирование тепловых изобра-
жений влияет ряд факторов, среди которых особую роль играют
температура, влажность, облачность и другие метеорологические
условия.
По своим изобразительным свойствам тепловые снимки ниже
аэрофотографических. Для тепловых снимков характерны: а) еще
более низкое разрешение (при AZ—0°. 5 порядка 5—(/); б) низкая
контрастность изображения, связанная с передачей тепловых
контрастов; в) контурный характер изображения, без выделения
внутренней структуры; г) геометрическая неопределенность по-
ложения точек на снимке; д) крайняя изменчивость изображения,
в том числе в течение суток.
Эти особенности, дополнительное кодирование информации
придают тепловым изображениям значительную условность.
Тепловые контрасты но всегда совпадают с оптическими, ибо
тепловая излучательная способность объектов не тождественна
21
их спектральной отражательной способности. В то же время
тепловой съемке присущи определенные положительные свой-
ства; передача дополнительных физических свойств объектов,
возможность получения изображений ночью. Изменчивость изо-
бражения может быть использована для изучения свойств поч-
венно-растительного покрова в динамике. Перспективно исполь-
зование цветных тепловых карт.
До последнего времени методика тепловой съемки и возмож-
ности ее применения исследованы недостаточно. По зарубежным
данным, аппаратура «теплового» изучения местности при съемке
с малых высот обеспечивает разрешение на местности 10—20 м.
С увеличением высоты разрешение заметно снижается. Большее
будущее за инфракрасными системами на лазерах. Перспективно
использование радиотепловой съемки, использующей естествен-
ное радиотепловое излучение в сантиметровом диапазоне, менее
подверженной влиянию внешних факторов, более чувствитель-
ной, обеспечивающей известный прогноз на глубину. Результаты
съемки фиксируются в виде графиков или изображений.
Радиолокационная съемка использует ультра-
короткие невидимые радиоволны. Для съемки местности обычно
применяются РЛС бокового обзора, работающие в см- и дм-ди-
апазонах радиоволн. Формируемое под действием отраженных
радиоволн изображение на экране ЭЛТ локатора напоминает
фотографическое. Оно передает радиолокационные контрасты
объектов. Радиолокационная съемка в настоящее время приме-
няется для скоростного составления мелкомасштабных топогра-
фических карт, геологических, инженерно-геологических и гля-
циологических исследований [145, 193, 298, 329].
Радиолокационное изображение имеет свои особенности: а) не-
высокое разрешение по сравнению с аэрофотографическим изоб-
ражением (десятки метров на местности); б) пониженную кон-
трастность изображения; в) своеобразный контурный характер
изображения площадных объектов, повышенную «скульптурность»
изображения рельефа и яркостно-точечный характер изображе-
ния объектов, соизмеримых или меньших элемента разрешения;
г) значительные искажения контуров; д) независимость каче-
ства от освещенности (времени суток) и метеорологических условий
(облачности). С одной стороны, радиолокационная съемка пока
имеет ряд недостатков, связанных с недостаточно высокими изоб-
разительными и измерительными свойствами радиолокационных
снимков, а с другой — обладает значительными преимуществами,
связанными с большими возможностями применения. По сравне-
нию с тепловой радиолокационная съемка позволяет проникать
в глубину поверхностного слоя и давать некоторую информацию
о скрытой структуре подстилающих поверхностей. Делаются
попытки математического описания и автоматической обработки
радиолокационных изображений [19 и др.]. В настоящее время
22
Рис. 1.3. Виды снимков.
Изображен один и тот ясе участок местности — озерный ландшафт,
а—радиолокационное изображение; б - плановый аороснимок (панхром).
разрабатываются РЛС, дающие изображения, приближающиеся
по разрешению к аэрофотографическим. Используется эффект
поляризации. В США ставится вопрос о ведении радиолокацион-
ной разведки из космоса.
В последние годы развиваются аэроспектрометрические методы,
основанные на регистрации электромагнитных колебаний в уз.ких
спектральных интервалах с высокой точностью. При двухмерной
съемке результаты ее фиксируются в виде фотоизображения,
оптические плотности которого пропорциональны спектральным
яркостям объектов в данной зоне спектра. Разрешение подобных
изображений пока ниже, чем на обычных аэроснимках [146].
Есть и другие аэрометоды, например использующие ультра-
фиолетовое излучение, а также «нефотографические» — аэрогео-
физические методы, выходящие за рамки данной работы.
Из изложенного видно, что первичные информационные мо-
дели различной физической природы заметно отличаются друг
от друга по своим изобразительным, измерительным, информа-
ционным качествам и «литерным» характеристикам. «Визуализи-
рованные» электронные информационные модели содержат общую
оптическую составляющую и специфические составляющие, свя-
занные с актуализацией определенного участка спектра электро-
магнитных колебаний. Наибольший эффект дает комплексное
применение информационных моделей с учетом их слабых и
сильных сторон [138].
В настоящее время в США разрабатываются комплексные
•системы средств и методов для «дистанционного» изучения земной
поверхности из космоса, включающие аэрофотографическую, теп-
ловую, радиолокационную и другую аппаратуру [308]. При
этом используются многодиапазонные АФА, обеспечивающие
одновременное получение до 10 «тоновых сигнатур» для одних
и тех же объектов. Ведутся исследования в области многоканаль-
ной спектрометрической аппаратуры. Все это позволяет глубже
вскрыть природу изучаемых объектов. Разрабатываются способы
сопоставления изображений, полученных по многим каналам,
в различных зонах спектра. Оптимальных решений пока нет.
При дальнейшем изложении главное внимание будет уделено
•оптимизации обработки аэрофотографической информации. Ос-
новные положения исследования могут быть экстраполированы
на другие информационные модели.
§ 1-.3. Информационные аспекты обработки
первичных информационных моделей
Дешифрирование первичных информационных моделей по своей
форме представляет своеобразный информационно-логический про-
цесс снятия неопределенности в сведениях об элементах природ-
ной обстановки.
:24
В настоящее время делаются попытки изучения информацион-
ных свойств рассматриваемых моделей, главным образом формаль-
ной информационной емкости фотографического слоя и отчасти
запечатленной информации, как контурной, так и смысловой
[106, 179, 267 и др.]. Эти исследования полезны для решения
задач, направленных на оптимизацию условий съемки. Ряд
работ связан с оцснкой^дешифрируемости моделей через их инфор-
мационный потенциал. В [267] дано подразделение деп1ифровоч-
ной информации на полную, оперативную и «извлекаемую».
Понятно, что это деление условно и зависит от конкретной задачи.
Сложнее обстоит дело с оценкой процесса обработки инфор-
мационных моделей оператором-дешифровщиком.
Как показано в ряде исследований, для количественной оценки
приема, переработки и передачи информации оператором воз-
можно использование методов и критериев теории информации,
но при корректном их применении. Прежде всего нельзя огра-
ничиваться статистической мерой информации, ибо человек не
является аналогом приемника системы связи. Для информацион-
ной деятельности человека характерны нестационарность про-
цесса приема и переработки информации, скачкообразное сокра-
щение числа рассматриваемых альтернатив на каждом этапе
принятия решения, зависимость функционирования от смысла,
ценности, значимости перерабатываемой информации и т. д.
Непременным условием применения информационных методов
для этих целей являются: выявление структуры и механизмов
изучаемого процесса; анализ качественных характеристик воспри-
нимаемой и перерабатываемой информации; учет временной не-
определенности мри обработке потоков информации.
Теоретико-информационный подход к обработке и оценке
результатов инструментального (микрофотометрического) дешиф-
рирования обоснован в [93,94], а специального дешифрирова-
ния — в [151 ].
Рассмотрим этот подход.
Дешифрирование совокупности объектов У опирается на
использование системы признаков X. Причем последняя в смысле
условной модальности признаков может быть одномерной, дву-
мерной, . . . , ?г-мерной.*
При информационном подходе к дешифрированию энтропия
объединенной взаимосвязанной системы Н (X, У), в случае одно-
мерной индикации, определяется из выражения
Н(Х, У) = Я(Л) + Яу(У), (1.6)
где Н (X) — полная энтропия одномерной системы признаков;
Нх (У) — средняя условная энтропия дешифрируемого объекта
при реализации определенного признака X.
* Используются обозначения, принятые в. указанных работах.
25
В случае двумерной индикации энтропия равна
/ЦХ, У, Z)r=H(X) + Hx(Y) + Hx>Y{Z) (1.7)
и т. д.
В общем виде количество информации, извлекаемой в резуль-
тате дешифрирования, независимо от определения содержания
или оценки состояния объектов, равно разности энтропии до
опыта и после опыта:
{Y)-nx{Y). (1.8)
Для определения количества информации, в случае исполь-
зования одномерной системы признаков, может быть использо-
вано выражение
у .¥ .V
/ = ~ 2 f (!/.,) log Г (i/J+2 2 Р^‘’ Vj'l]o« (I-9)
где Лг — множество дешифрируемых объектов; М — общео ко-
личество используемых признаков; Р (ijj) — вороятность появле-
ния у ..-того объекта; Р — вероятность появления ат+того
признака; PXi (yj) — условная вероятность г/г--того объекта при
наличии признака хе
При двумерной системе индикации
Л' Л[ N
/ = 2 P(!/y)10g/> (!/,)+2 2 Р^‘- (!/,) +
;=i >=х /=1
М Л' Z
+ 2 2 2 +)iog^„,(+) (1-ю)
^ly=lfc=l J
И T. Д.
Когда множество дешифрируемых объектов N равно общему
количеству используемых признаков М и условные вероятности
или PXi (у ) = 1, количество информации равно ис-
ходи ой энтр опии
у у
+ - -2 р<«^к,ер (+) = - 2 р <+> 10®р (++ U-i')
?=1 *=1
При р^р.^. . . р}=. . . pn=P = 1IN
.f — log Р — log У. (1.12)
Приведенные формулы теории информации имеют ограничен-
ное применение к дешифрированию зашумленных информацион-
ных моделей. Ограниченность применения формул (1.9,1.10)
связана с их абстрагированием от уровня опознания; с трудно-
стями определения априорного распределения вероятностей по-
явления объектов и присущих им признаков; с пренебрежением
взаимным влиянием зашумленных объектов друг на друга; с не-
учетом структурной и внеструктурной информации этих объек-
тов, их ценности. Некоторые пути преодоления этих трудностей
будут рассмотрены ниже.
Глава 2
ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПРИЕМА
ПЕРВИЧНОЙ ИНФОРМАЦИИ ЧЕЛОВЕКОМ-ОПЕРАТОРОМ
Переработка информации осуществляется человеком на раз-
ных уровнях отражения внешней среды по многоэтажным прог-
раммам. В их основе лежит сложная система управления, вклю-
чающая съем информации, информационную подготовку принятия
решения, процедуру принятия решения и программирование
исполнительных действий. Можно выделить два основных макро-
уровня переработки информации: сенсорно-перцептивный и рече-
мыслительный. Выделение этих уровней очень условно, ибо
внутри них могут быть свои уровни и подуровни. Не случайно
в настоящее время возникает проблема «вертикальпого синтеза»
различных уровней психической деятельности [166].
На различных уровнях переработки информации «работает»
своя система психологических моделей отражения и структуриро-
вания ситуаций внешней среды. На первом выделенном макро-
уровне функционируют сенсорные и перцептивные модели [125].
Сенсорные модели, связанные с переводом (в общем случае с ко-
дированием) внешних раздражений (сигналов) на алфавит нерв-
ных импульсов, функционируют на рецепторном уровне анали-
заторных систем и подчиняются нейрофизиологическим законам.
Перцептивные модели, связанные с обратным переводом (декоди-
рованием) нервных импульсов на алфавит предметного отражения
внешней среды, функционируют на корковом уровне анализа-
торных систем и имеют характер психического изображения
[48]. На втором выделенном макроуровне действует система
концептуальных моделей различной степени обобщения, связан-
ных с переработкой «понятийной» информации и принятием ре-
шения о проблемной ситуации. Все эти модели тесно взаимодей-
ствуют друг с другом. Подобная классификация психологических
моделей является упрощенной и нуждается в дальнейшем углуб-
ленном изучении.
Обработка информации в процессе дешифрирования связана
с работой всей системы зрительного анализатора. В главе рас-
сматриваются некоторые вопросы приема и первичной переработки
информации на сенсорно-перцептивном уровне с психофизиологи-
ческих позиций. Дается краткая характеристика зрительной
37
системы, закономерностей построения первичных моделей воспри-
ятия, а также оценка эффективности функционирования зритель-
ной системы. Все это необходимо для построения общей психологи-
ческой теории обработки потоков первичной информации, опти-
мизации дешифровочного процесса и определения возможностей
его моделирования.
§ 2.1. Краткая характеристика функционирования
зрительной системы при восприятии информации
Как известно, зрительный анализатор состоит из рецептора,
афферентных нервов, подкорковых и коркового центров. Зрительный
анализатор работает как многоуровневая, самонастраивающаяся
система, включающая прямые и обратные связи. Настройка ана-
лизатора обеспечивается за счет адаптации и различных движений
глаз. Прием и первичная обработка зрительной информации
осуществляются па уровне рецептора, с использованием его
светочувствительного, оптического и кинестетического аппаратов.
Многоканальный ввод информации и перекодирование сигна-
лов в форму, удобную для дальнейшей обработки, обеспечивает
сетчатка, состоящая из системы нейронов, различных видов
биполяров, ганглиозных, горизонтальных и амакриновых клеток.
Функции фоторецепторов выполняют колбочки и палочки, объеди-
ненные в морфологические и функциональные образования —
рецептивные поля (РП), связанные с общей ганглиозной клеткой
как возбуждающими, так и тормозными связями. Рецептивные
поля всесторонне исследованы В. Д. Глезером [84] и др. Показано,
что РП являются универсальными, полифункциональными обра-
зованиями. выполняющими целый ряд операций ио формирова-
нию сигнала. Рецсптивно-проводятцие и интегрирующие функции
в сетчатке выполняют биполяры и ганглиозные клотки, а ассоци-
ативные — горизонтальные и амакриновые клетки.
В съеме информации принимает участие кинестетический
аппарат рецептора. Различают микро- и макродвижения глаз.
У них разные функции, но все виды движений препятствуют ис-
чезновению видимых различий неподвижного объекта в процессе
фиксации взора [304]. Выделяют несколько типов непроизвольных
микродвижений: дрейф, тремор, микросаккадические движения.
Микродвижения дают возможность преодолевать ограничения,
обусловленные особенностями оптической системы глаз, в част-
ности искажения изображений, получаемых на сферической по-
верхности, а также обеспечивают нормальный физиологический
режим работы чувствительных элементов зрительного анализа-
тора на сравнительно одинаковом оптимальном уровне. Некоторые
микродвижения глаз выступают в роли «собственных двигатель-
ных шумов глаза» [80]. Макродвижения глаз при рассматривании
крупных объектов также имеют саккадический характер. Угловая
38
скорость движения глаз во время скачков очень велика и быстро
достигает 450° в сек., благодаря чему на перемещение затрачива-
ется в среднем около 3% всего времени рассматривания, а на
фиксирование взора, если пренебречь микродвижениями, — 97%.
Выделяют два основных типа макродвижений: поисково-устано-
вочные и гностические. К макродвижениям относятся конверген-
ция и дивергенция, а также аккомодационные движения. Одно-
актное и точное зрительное действие может быть осуществлено
в пределах оперативного поля зрения.* Размеры ноля зависят
от угловых размеров воспринимаемых объектов и степени насы-
щенности ими перцептивного пространства, а также от характера
зрительной задачи, колебания внимания и других факторов
[80]. Основной первичной функцией макродвижений является
перевод взгляда, наведение визуального канала на объект. В основе
регуляции движения глаз, как показано в [91, лежит визуальная
«стимуляция, в обычных условиях — симультанное видение вос-
принимаемых объектов, а не наоборот. Оказывается, что при
«трубчатом» зрении с ограниченным полем зрения образ объекта
в целом фактически не формируется, восприятие глубины нару-
шается, измерительные функции страдают. На более высоких
уровнях восприятия макродвижения обеспечивают поиск, обна-
ружение и опознание объектов, определение их местоположения,
счет объектов и т. д. в зависимости от решаемой задачи.
Процесс переработки зрительной информации начинается в ре-
цептивных полях сетчатки. В PJ1 происходит интегрирование
зрительной информации, выделение сигнала из шума, изменение
световой чувствительности и разрешающей способности в зави-
симости от освещенности, декорреляции сигналов, выделение
границ контраста. РП интегрирует весь световой поток, падающий
на его фоторецепторы, по закону пространственной и временной
суммации. Реакция ганглиозной клетки пропорциональна ло-
гарифму энергии этого светового потока независимо от ее 'распре-
деления в пределах поля. Дифференцировка сигналов с разных
РП осуществляется в корковом центре.
Изменение световой чувствительности и остроты зрения свя-
зано с реорганизацией нервных процессов. Вместе с первичным
возбуждением в сетчатке возникают тормозные процессы. Эти
процессы имеют реактивный характер. Реактивное торможение
тем сильнее, чем выше интенсивность раздражителя. Под влиянием
тормозных процессов, с увеличением освещенности, зона возбуж-
дения РП сужается, световая чувствительность надает, а разре-
шающая способность увеличивается. При темновой адаптации,
наоборот, тормозные процессы ослабляются, зона пространствен-
ной суммации увеличивается, световая чувствительность возра-
* В [167] введены понятия афферептационного и предиыформационного
полей, связанных с функционированием сенсорного звена зрительной системы.
29
стает, а разрешающая способность уменьшается. Так происходит
взаимный обмен разрешающей способности и световой чувстви-
тельности. РП функционирует как своеобразная следящая система»
реагируя лишь на изменение освещенности, подчеркивая только
смену состояния разражителя. Обратную связь обеспечивает
глазодвигательная система. Выявленные зоны нечувствительности,
в которых мигрирующие точки фиксации не вызывают ответной
реакции, ограничивают автоколебания системы. Выделение изме-
нений в пространстве и времени обеспечивает декорреляцию, т. е.
нарушение избыточных статистических связей. По сути дела
декорреляция — первая стадия кодирования сигнала в зритель-
ном анализаторе. Практически декорреляция в сетчатке осущест-
вляется разными способами, в частности предсказанием, индук-
цией, кинестетическим путем [83]. Система предсказания в сет-
чатке довольно сложная. Замечено, что глаз человека реагирует
не только на первые разности сигналов (первые производные),
но и на вторые и более высшие производные. Так осуществляется
обработка зрительной информации в РП.
Дальнейшая обработка зрительной информации, связанная
с перекодированием непрерывных сигналов в дискретные нерв-
ные импульсы, происходит в ганглиозных клетках. Отсюда им-
пульсы идут по волокнам зрительного нерва в подкорку и кор-
ковый центр зрительного анализатора. Скорость передачи им-
пульсов колеблется в пределах от 6 до 60 имп./сек. Зрительная
информация здесь кодируется частотой импульсов, числом им-
пульсов в посылке, а также распределением интервалов между
импульсами. В подкорковых зрительных центрах осуществляется
общее редуцирование поступающих импульсов. Дискретизация
сигналов с последующим их декодированием и объединением
в известной мере обеспечивает генерализацию зрительного воспри-
ятия и уменьшение вредного воздействия случайных помех на этот
процесс.
Окончательная обработка информации, связанная с декоди-
рованием нервных импульсов, формированием и запечатлением
зрительных образов в виде психического изображения, их опоз-
нанием, а также управлением зрительным процессом, происходит
в корковом центре анализатора. Современные исследования поз-
воляют говорить о наличии по крайней мере трех иерархически
связанных друг с другом зон в корковом отделе зрительного
анализатора [178]. Первичная зона состоит в основном из высоко-
специализированных нейронов, избирательно отвечающих на
элементарные яркостные, геометрические и цветовые параметры
(признаки) сигнала. J3 [84 и др.] показано, что продолжительность
выделения подобных элементарных признаков постоянна и не
зависит от их информационного содержания. Следовательно,
корковые РП, состоящие из специализированных клеток, видимо,
«работают» по врожденным программам безусловно-рефлектор-
30
ного типа. В настоящее время достаточно подробно изучены РП,
выделяющие элементы формы: углы наклона линий и длины линий
контура. В первичной зоне осуществляется анализ элементов
«проекционного сетчаточного изображения». Вторичная зона со-
стоит не только из специализированных, но и из ассоциативных
нейронов различного характера, обеспечивающих избирательное
объединение (синтез) выделенных элементов. В следующей зоне,
целиком состоящей из ассоциативных и так называемых мульти-
модальных нейронов, осуществляются преобразование признаков
и становление зрительного образа как некоторого целостного
образования. Корковые РП последних зон «работают» по времен-
ным, условнорефлекторным программам. Так ценой сложной
структуры корковых РП обеспечивается высокая степень кор-
ковой интеграции.
Физиологические механизмы процессов обработки информа-
ции на корковом уровне, представляющие особый интерес для
психологии дешифрирования, весьма сложны и мало изучены.
В [84] выделяются два основных механизма, обеспечивающие
построение образов: а) механизм выделения элементарных приз-
наков образов, связанный с функционированием корковых РП
по генетически закрепленным программам; б) механизм выделения
так называемых сложных признаков, связанный с функциониро-
ванием сложных нейронных сетей по условнорефлекторным прог-
раммам. В той же работе делается интересная попытка раскрыть
процедуру опознания отдельных образов или системы образов
на основе использования присущих им сложных признаков.
Показано, что эта процедура опирается на последовательное
развертывание признаков, инвариантных к оптическим и геомет-
рический! преобразованиям, без поэлементного описания, за ис-
ключением случаев совершенно незнакомых объектов. В качестве
одного из доводов в пользу этого положения приводятся экспе-
риментальные материалы о зависимости времени опознания це-
лостных изображений от их информативности, определенной
по величине алфавита. Опознание по сути дела сводится к клас-
сификации образов на одном уровне, с последующим выбором
наиболее адекватного из «словаря зрительных образов».
Однако такой подход, опирающийся на трактовку образа,
как отражение формы (контура) объекта, и сложных признаков,
как некоторых статических интегральных образований, выпол-
няющих разделительную функцию в пространстве образов, не-
достаточно полно раскрывает механизмы опознавательного про-
цесса в случае зашумленных изображений и не показывает их
связи с механизмами становления образа. Здесь не учитывается
многоуровневость опознавательного процесса с изменением ин-
формативности воспринимаемых объектов при переходе от одного
уровня к другому. Процессы преобразования и объединения приз-
наков, формирования инвариантных структур, синтеза эталонных
31
образов и опознания сложных изображений более адекватно
раскрываются на основе собственно психологического анализа
перцептивно-опознавательной деятельности, что будет показано
в следующей главе.
Ряд работ [51, 126] посвящен исследованию мнемических
свойств зрительной системы. В них показано, что сенсорные и
мнемические функции этой системы находятся в единстве. Кратко-
временная память есть не что иное, как состояние рецепторного
звена зрительного анализатора. Специальные эксперименты, про-
веденные по методике стабилизации изображения относительно
сетчатки, показали, что на короткое время сетчатка аапечатляет
большое количество стимулов («иконическая» память). Ограни-
чение объема кратковременной памяти, по мнению авторов, свя-
зано лишь с разрешающей способностью сетчатки и явлением
иррадиации. Мнемические процессы имеют избирательный ха-
рактер и обеспечивают избирательность восприятия. Нам пред-
ставляется, что исследования рассмотренного цикла имеют су-
щественное значение для выяснения природы структурирования
сложных признаков в процессе опознания образов.
Как видно из изложенного, прием и первичная обработка
зрительной информации осуществляются на основе совместного
функционирования сенсорного и кинестетического аппаратов,
но приоритет принадлежит первому из них.
Взаимодействие функций сенсорного и эффекторного звеньев
зрительной системы в целом раскрыто в [167]. Авторами пока-
заны отличия проекционных сетчаточных эффектов, обеспечи-
вающих интеросистемную афферентацию двигательных процессов
и иолучение прединформации об объектах от центрального пер-
цептивного образа и динамика становления последнего.
§ 2.2. Эффективность функционирования
зрительной системы при восприятии первичных
информационных моделей
Эффективность зрительного процесса при рассматривании
малых деталей, с которыми приходится иметь дело при восприятии
зашумленных изображений, определяется различительной, в том
числе цветоразличительной, чувствительностью, разрешающей
способностью зрительного анализатора и продолжительного вос-
приятия [246]. С другой стороны, эффективность этого процесса
зависит от характера воспринимаемых объектов; технических
характеристик системы построения информационной модели; ат-
мосферно-оптических и съемочных условий; физической природы
самих изображений.
Ниже рассматривается эффективность функционирования зри-
тельной системы, главным образом при дешифрировании наиболее
изученных аэрофотографических изображений, включая неко-
торые их разновидности.
32
2.2.1. Светоразличительпая чувствительность
Как известно, светоразличительная (контрастная) чувстви-
тельность анализатора обратно пропорциональна порогу конт-
растности и зависит от силы раздражителей, взаимодействия их
между собой, яркости поля адаптации, места и площади раздра-
жения па сетчатке, продолжительности раздражения, от исходного
уровня возбуждения анализатора, от взаимодействия различ-
ных анализаторов между собой и от ряда других общих физи-
ологических условий [157]. Она изменяется у различных опера-
торов в значительных пределах.
Под дифференциальным порогом контрастности понимается
отношение минимальной, еще ощущаемой, разности яркостей
объекта и фона (ДВ=В—Вф) к яркости фона (Вф). При средних
яркостях раздражителей отношение прибавки к величине исход-
ного раздражителя константно:
дя
К = -£— = const (закон Вебера).
Фактически ощущения изменяются медленнее, чем растет
сила раздражителя. По Фехнеру, интенсивность ощущения растет
пропорционально логарифму раздражения. Однако и этот закон
имеет лишь приближенное значение. Исследования последних -
лет показывают, что связь между изменениями интенсивности
раздражителей и интенсивности ощущений является нелинейной,
связанной с изменениями чувствительности анализатора, со ско-
ростью изменений раздражителя и т. д. [174]. Более точно
пороговые отношения описываются степенной функцией. По мне-
нию ряда исследователей, процесс различения имеет «квантовый»
характер. В [20] выдвинута гипотеза о зонном изменении порога
различения, зависящем от отношения между приростом перемен-
ного раздражителя и разрешающей способностью сетчатки.
Для учета скорости изменений интенсивности раздражителя
введен динамический порог различительной чувствительности.
Наряду с интенсивностными порогами ныне выделяют временные
и пространственные пороги, находящиеся в тесном единстве.
Интересная «поведенческая» концепция пороговых процессов раз-
вивается в [114]. Автор показывает относительный характер
функционирования этих процессов.
Для решения практических задач в ипженерно-психологи-
ческих исследованиях введено понятие оперативного порога
различения, как правило, на порядок превышающего значения
дифференциального порога. Дифференциальный порог контрастной
чувствительности (К) не является постоянной величиной. Он
зависит от абсолютной яркости объекта и фона, от угловых раз-
меров объекта, от четкости его контура. Применительно к аэро-
3 в. ф. Рубахин 33
снимкам, ио данным Г. П. Жукова, К зависит от ширины полосы
размытости (/) между смежными плотностями:
^ = 14-р35згз, (2.1)
Л 0
где v — линейное увеличение при наблюдении; г — некоторый
коэффициент, зависящий от формы полосы размытости (для
прямоугольной и близкой к ней формы £ — 8.4 мм); Ко — порого-
вая разность плотностей при отсутствии полосы размытости.
На практике порог контрастной чувствительности для объ-
ектов с угловой величиной а^1° при нормальных условиях
освещенности, при резкой границе между объектом и фоном и
недефицитной продолжительности наблюдения в среднем равен
0.02 [192]. Этот порог может уменьшиться при благоприятных
условиях до 0.01 и в десятки раз увеличиться при ухудшении
условий рассматривания. Так, например, на аэроснимках при
наличии значительных полос размытости величина К достигает
0.35 [256]. При благоприятных условиях величина К обеспечивает
восприятие яркостных контрастов между объектами, передающихся
фотоэмульсиями существующих аэропленок.
Рекомендуемая в инженерной психологии зона контраста
лежит в пределах от 0.65 до 0.95, причем оптимальным является
контраст, равный 0.85—0.9 [132]. Следует сказать, что уровень
«видимости» определяется отношением контраста объекта с фоном
к пороговому контрасту:
Для получения хорошей видимости величина V должна быть
приблизительно 15—30.
Светоразличительная чувствительность зависит от уровня
адаптационной яркости. Оптимальная яркость фона приблизи-
тельно 500—700 нт. Оптимальное соотношение между самым
светлым и темным объектами в поле зрения 40 : 1.
Практически зрительный анализатор человека способен раз-
личать до сотни ахроматических тонов. Под влиянием тренировки
различительная чувствительность может быть значительно повы-
шена. На черно-белых аэроснимках число воспринимаемых ахрома-
тических тонов меньше: примерно 20 для матовой фотобумаги,
25 для глянцевой и 40 для позитивной пленки. Для целей дешиф-
рирования очень важна разработка градуированной шкалы ах-
роматических тонов.
Возможности дешифрирования могут быть увеличены за счет
объективного изучения яркостных и контрастных характеристик
изображений объектов на аэроснимке. Для этого используется
микрофотометрический способ, оспованный на инструментальном
измерении по аэроснимкам оптических параметров дешифрируе-
34
мых объектов. В настоящее время принципам, методике и воз-
можности микрофотометрического способа в различных областях
дешифрирования посвящено большое количество разработок в
СССР и за рубежом [94, 256, 302, 303, 332]. В нашей стране микро-
фотометрический способ всесторонне исследуется в разработках
ЛАЭМ МГ СССР.
Фотометрический способ основан на измерении оптических плотностей
объектов на аэроснимке (негативе) с помощью микрофотометров, денсито-
метров и других приборов. Наибольшее распространение получили реги-
стрирующие микрофотометры — МФ-2, МФА-2, МФ-4 и др. Регистрирующие
микрофотометры обеспечивают получение значений оптических плотностей
в виде регистрограммы по определенному маршруту. Отсчеты по оси абсцисс
дают геометрические характеристики объектов, по оси ординат — фотоме-
трические.
Поскольку зависимости между оптическими свойствами объектов и их
фотографическим изображением имеют случайпый характер, постольку для
получения информации об изучаемых объектах по их рсгистрограммам целе-
сообразно использовать многократные измерения характеристик объектов
с последующей обработкой результатов с помощью аппарата математической
статистики. В [94 ] предложен ряд статистических характеристик для мате-
матического описания аэрофотоизображения объектов: средняя деталь опти-
ческой плотности, средняя величина оптической плотности, средняя длина
волн регистрограмм, средние квадратические отклонения и кривые распре-
деления каждой из этих характеристик, корреляционные зависимости между
ними, автокорреляционная функция регистрограммы. Есть попытки для этих
целей применить аппарат теории информации.
Сам процесс микрофотометрического дешифрирования может быть осу-
ществлен по двум направлениям: а) путем непосредственного сравнения ре-
гистрограмм с эталонными, полученными по данным многократных наблю-
дений; б) на основе предварительной статистической обработки рабочих ре-
гистрограмм и последующего сравнения полученных результатов с эталон-
ными количественпымп описаниями данного класса объентов. В перспективе
микрофотометрирование может быть использовано в целях автоматизации
дешифровочного процесса [15, 283]. В настоящее время мпкрофотометриче-
ский способ дешифрирования находится в стадии экспериментальных разра-
боток* На пути его реализации много трудностей, связанных с отсутствием
воздушных спектрофотометрических характеристик многих объектов; влия-
нием большого количества факторов на получение аэрофотопзображения;
с нестандартными условиями фотолабораторией обработки и т. п.
Разумеется, микрофотометрирование не применимо при реше-
нии сложных дешифровочных задач и может рассматриваться
как вспомогательный способ, в известной мере облегчающий
труд оператора.
2.2.2. Цветоразличительная чувствительность
Зрительный анализатор обладает цветоразличительной чув-
ствительностью. Механизм цветового зрения далеко не изучен.
В свете современных представлений природа цветового зрения
связапа, с одной стороны, с функционированием специализирован-
ных фоторецепторов и клеток в подкорковых и корковом центрах
зрительного анализатора, а с другой — с динамикой нервных
процессов, явлениями ассимиляции и диссимиляции цветочувст-
3*
35
вительного вещества в клетках анализатора в зависимости от
длины волны раздражителя. Согласно трехкомпопен гной теории
цветового зрения Ломоносова—Гельмгольца, дифференцированное
восприятие цветов обусловлено функционированием грех видов
нервных элементов в колбочках, чувствительных к красному,
зеленому и фиолетовому цветам. В зависимости от соотношения
процессов возбуждения, вызываемых в этих элементах действиями
света различной длины волны, возникают ощущения разных
цветов. Эти ощущения возникают в специализированных РП
коры, отвечающих узким участкам спектра. Однако, как пока-
зывают исследования последнего времени, их функционирование
связано с динамикой и взаимодействием нервных процессов.
Ощущение цвета зависит от интенсивности цветового тона,
его насыщенности и светлоты, от действия одновременного и пос-
ледовательного цветового контраста, а также от условий и интен-
сивности освещения, величины цветовой поверхности, дистанции
наблюдения, от взаимодействия различных анализаторов между
собой и т. д,
В обычных условиях глаз реагирует на цвета в диапазоне
от 300 до 1 000 мкм. В целом глаз значительно чувствительнее
к цветовым тонам, чем к ахроматическим. Но к разным лучам
спектра зрительный анализатор чувствителен неодинаково. На-
иболее чувствителен глаз к желтому и голубому цветам. Диф-
ференциальный порог чувствительности в этих участках спектра
равен примерно 1 ммк. Значительно ниже чувствительность
глаза к красному и сине-фиолетовым цветам. Наиболее высокое
сенсибилизирующее и наименее утомляющее воздействие на чув-
ствительность глаза оказывают средневолновые участки спектра.
В целом зрительный анализатор способен различать, по мнению
некоторых авторов, до десяти и более тысяч цветовых тонов
различной насыщенности и светлоты. Вот почему в процессе
дешифрирования полезно использование цветовых (трехслойных)
и спектрозональных ^аэроснимков, так как на них лучше опоз-
наются многие малоконтрастные объекты, даже если разрешаю-
щая способность таких аэроснимков ниже черно-белых.
Ощущения цветов у различных наблюдателей подвержены
значительным изменениям. Весьма распространены пониженная
цветоразличительная чувствительность и различные виды частич-
ной цветовой слепоты, особенно на красный и зеленый цвета.
Наиболее тяжелый случай расстройства цветового зрения харак-
теризуется полной цветовой слепотой. Дефекты цветоощущения
имеются примерно у 10% всех мужчин и у 0.1% женщин [1581.
В настоящее время в практике топографического и специаль-
ного дешифрирования используются два класса цветных аэро-
пленок: трехлойные и спектрозональные. У первого класса аэро-
пленок (ЦП-1, ЦН-3, ЛН-5 и др.) верхний слой несенсибилизи-
рован и чувствителен к синим лучам, средний слой — ортохрома-
36
тический — чувствителен к зеленым лучам, нижний слой —
панхроматический — к красным лучам спектра. Они дают изобра-
жение с натуральной передачей цветов. Спектрозональные аэро-
снимки делятся на двухслойные (СН-2м, СН-6, СН-4, СН-5,
СН-3 и др.) и трехслойные (СН-23). Они дают контрастное изо-
бражение в условных цветах. Кроме этого, применяются цветные
обратимые пленки ЦО-1 и ЦО-2. Фактически цветные аэроснимки
представляют собой специфические разновидности аэрофотогра-
фических информационных моделей.
Несмотря на то, что современные цветные аэропленки уступают
панхроматическим (тип 1011-800, тип II и др.) и специальным
(изохроматическим, инфрахроматическим) черно-белым аэроплен-
кам по эффективной светочувствительности (в 3—4 раза) и разре-
шающей способности (в 2—2.5 раза), они отличаются более высо-
кой дешифрируемостью по целому ряду компонентов ландшафта
и местных предметов.
По результатам, исследований, приведенных Л. М. Гольдманом в области
топографического дешифрирования в различных географических зонах
СССР [91], аэроснимки, полученные с цветных (трехслойных) аэропленок,
обладают более высокой эффективностью по сравнению с черно-белыми при
дешифрировании почвенных обнажений, луговых угодий, сельскохозяй-
ственных посевов, лесов осенью, различных строений (в среднем на 0.15),
но уступают им в части опознания точечных и линейных объектов, требующих
особой резкости изображения. Цветные (трехслойные) аэроснимки сохраняют
преимущества при дешифрировании топографических обт>ектов перед черно-
белыми, даже если они имеют масштаб я 1.5-раэа мельче (для средних масшта-
бов). Исследования в области геологического дешифрирования, выполнен-
ные в СССР н США, показали, что цветные (трехслойпыс) аэроснимки обла-
дают хорошей дешифрируемостью скальных пород яркой окраски, но мало
отличающихся по тону и структуре аэрофотоизображения [216 и др.].
На спектрозональных аэроснимках более эффективно, чем
на панхроматических и цветных (трехслойных), дешифрируются
лесная и кустарниковая растительность, болота, увлажненные
участки, мелкие водные объекты [22, 91 и др.].
Большой цикл экспериментальных исследований в области инженерно-
геологического дешифрирования показал, что из спектрозональных аэро-
плепок при опознании внешних компонентов ландшафта — индикаторов
инженерно-геологических условий — в средней полосе, на северо-востоке евро-
пейской части СССР и в Западной Сибири наибольшей эффективностью отли-
чаются СН-2м (табл. 2.1) и СН-23 [40, 42, 44].
В целом достоверность дешифрирования внешних компонентов ланд-
шафта на СП-2м на 0,15—0.20 выше, чем на панхроматических аэроснимках.
Особенно целесообразно ее использование в тундровых и таежных районах.
Эффективность аэропленки СН-23, являющейся более универсальной, в ряде
случаев еще более значительна. Повышение дешифрируемости геолого-гене-
тических комплексов отложений на аэроснимках, полученных с аэропленок
СН-2м и СН-23, несомненно связано с использованием цветовой структуры
аэрофотоизображения, которая весьма специфична для тех илп иных комплек-
сов в определенных ландшафтно-геологических условиях. Менее исследована
дешифрируемость других новых спектрозональных аэропленок. По резуль-
татам некоторых разработок аэропленка СН-4-обладает достаточно хорошей
дешифрируемостью обнажений почво-грунтов и коренных пород, а СН-5 —
37
Таблица 2.1
Сравнительная характеристика дешифрируемое^! индикаторов
инженерно-геологических условий по панхроматическим
и сиектрозональным аэроснимкам масштабов 1 : 10 000—1: 20 000
Наименование индикаторов Наименование аоропленок
панхром, т. 10 СП-2м
Общая структура аэрофотонзобра- жения Дешифрируемость эле- ментов общей структуры аэрофотоизображения удовлетворительная Цветовая мозаика общей структуры аэрофотоизо- бражения обеспечивает более достоверное выде- ление инженерно-гео- логических районов участков
Геоморфологиче- ские н гидро- графические Дешифрируемость общего характера рельефа, ме- зо- и некоторых форм микрорельефа, а также водных объектов удов- летворительная. Вы- деление типов болот иногда затруднено Микроформы рельефа, мелкие водотоки и типы болот дешифрируются более достоверно
Геоботанические Дешифрируемость чи- стых древостоев удов- летворительная. Сме- шанные леса и типы леса дешифрируются недо- стоверно. Кустарниково-травя- но-моховая раститель- ность практически не дешифрируется Достоверность дешиф- рирования геоботани- ческих индикаторов возрастает на 0.20— 0.25 в основном за счет дифференцировки пород в смешанных лесах, определения типов леса, кустарников п тундр
П очвенно-грунто- вые Дешифрируемость кои- туров по прямым при- знакам недостоверная Достоверность дешиф- рирования обнаженных почво-грунтов возра- стает на 0.15—0.2.
Хозяйственного освоения тер- ритории Дешифрируемость хо- рошая Заметными преимуще- ствами не обладает
растительности. Но в целом они уступают аэропленкам СН-2м и СН-23.
На рис. 2.1 и 2.2 в виде примера представлепы летние панхроматический и
спектрозональнын аэроснимки с аэропленкн СН-2м в масштабе 1 : 20 000 на
ландшафты Печорской низменности, а на рис. 2.3 — спектрозопальный аэро-
снимок с аэропленки СН-23 в масштабе 1 : 5000 на один из ландшафтов средней
полосы европейской части СССР.
Следует отметить, что соотношение цветовых характеристик
природных объектов, особенно растительности, меняется в зави-
симости от сезона съемки. В частности, динамика цветовых харак-
теристик травянистой растительности, в зависимости от феноло-
38
гических фаз, и изменение фотометрических свойств этой расти-
тельности на панхроматических и различных видах цветных
аэроснимков исследованы в [2401. В соответствии с этим меняется
и степень дешифрируемости спектрозональных аэропленок.
Рис. 2.1. Ландшафт северной тайги (северо-восток европейской части СССР),
Долина реки: 1 — повышенные участки рельефа, покрытые сосновый лесом; 1а— моло-
дые сосняки по вырубкам; 2 — березово-сосновые леса; 15 — березняки по логам; 16а —
вырубки; 26 — низинные и переходные осоково-сфагновые болота. Панхром, август,
м. 1 : 20 000.
Спектрозональная аэропленка СН-2м наиболее эффективна в лет-
ний и осенний периоды, а СН-23 — в весенний.
Дешифрируемость цветных аэроснимков зависит не только
от эмульсии аэропленок, но и от типа используемой фотобумаги.
Как показали экспериментальные исследования [41], при цветной
печати с двухслойной спектрозональной аэропленки целесообразно
использовать спектрозональную фотобумагу СВ-2, сенсибилизи-
39
рованную к зелено-красным цветам, а при печати с цветной (трех-
слойной) аэропленки и СН-23 —- трехслойную фотобумагу типа
«Фотоцвет». Исследования проводились применительно к инже-
нерно-геологическому дешифрированию. По большинству ком-
понентов ландшафта во все сезоны года более высокие результаты
дешифрирования были получены но спектрозональным аэросним-
кам СН-2м на фотобумаге СБ-2 с преобладанием зеленовато-
голубых цветов.
В [266 ] исследовалась дешифрируемость топографических
объектов на раннеосенннх аэроснимках, полученных с аэропленок
СН-2м, СН-5 и ЦН-3 на фотобумаге шести типов: СБ-2,^ Ф-1,
С-2, ЦБ-1, Fomacdor (ЧССР) и Kodac paper (США). Оказалось,
что для целей топографического дешифрирования в указанных
условиях наиболее эффективны системы: СН-2м—Ф-1, ЦБ-1,
СБ-2 (для малых деталей), ЦП-3-—Ф-2, ЦБ-1.
В целом к основным особенностям восприятия цветных аэро-
фотоизображений можно отнести:
а) активное использование дополнительных параметров объ-
ектов (цветовой тон, его насыщенность, светлота, цветовой кон-
траст), заметно увеличивающих арсенал дешифровочных призна-
ков и нередко выполняющих индикаторную роль по отношению
к другим признакам;
б) использование комплексных дешифровочных признаков —
цветовой структуры аэрофотоизображения;
в) легкость восприятия цветных изображений по сравнению
с черно-белыми, за счет непосредственной дифференцировки цве-
товой структуры'на отдельные «блоки»;
г) более высокую чувствительность восприятия цветовых тонов;
д) меньшую утомляемость зрительного анализатора при ра-
боте со снимками, с естественной передачей цветов;*
е) известное сокращение времени опознания и обработки
дешифровочной информации.
Многочисленные исследования показывают, что общее повы-
шение дешифрируемости естественных и искусственных объектов
на цветных (трехслойных) и особенно на спектрозональных аэро-
снимках связано, с одной стороны, с избирательным отражением
и дифференцировкой объектов, отличающихся по яркости в опреде-
ленных зонах спектра, а с другой — с рассмотренными выше
психофизиологическими особенностями цветового восприятия.
Цветные (трехслойные) и спектрозональные аэроснимки обла-
дают и определенными недостатками, к которым относятся:
низкая светочувствительность и пониженная разрешающая спо-
собность; известная неустойчивость цветовых характеристик объ-
* По нашим данным, подтвержденным исследованиями [313], длительная
работа со спектрозональными снимками с неестественной гаммой цветов и
резкими контрастами приводит к зрительному утомлению.
40
Рис. 2.2. Ландшафт северной тайги (северо-восток европейской части СССР).
Долина реки: обозначения, как на рис. 2.1. СН'2м( август, м. 1:20 000.
Рис. 2.3. Ландшафт основной морены (средняя полоса европейской части
СССР).
СН-23, сентябрь, м. 1 : 5000.
ектов в зависимости от влияния природных, атмосферно-оптиче-
ских, аэрофотосъемочных и химико-технологических факторов;
искажение натуральных цветов на цветных (трсхслойных) аэро-
снимках * и условность (своеобразное кодирование) цветов на
спектрозональлых аэроснимках; нивелировка цветовых тонов
с увеличением высоты съемки и уменьшением масштаба; трудности
в «обозначении» и запоминании цветовых характеристик; слож-
ность и длительность обработки аэропленок; более высокая
стоимость их изготовления. Необходимо устранение указанных
недостатков.
Все эти данные надо учитывать в процессе дешифрирования,
психофизиологическом отборе операторов-дешифровщиков и даже
при создании новых видов спектрозопалъных аэропленок. Важна
разработка стандартных калориметрических шкал цветов в инте-
ресах дешифрирования.
2.2.3. Разрешающая способность
Разрешающая способность зрительного анализатора (острота
зрения) обратно пропорциональна угловому пределу разрешения
глаза и зависит как от физических условий наблюдения (яркости
и освещенности фона, контраста объекта с фоном, спектрального
состава излучения и т. п.) и формы объекта, так и от функциональ-
ного состояния зрительного анализатора, в том числе от световой
чувствительности.)
Численно острота зрения Sa выражается величиной
где-1^— угловой предел разрешения глаза.
Величина а|ф меняется в зависимости от ряда факторов, в том
числе от изменения яркости фона:
+ 0.46 ]g^l0-4)-i, (2.4)
где а — постоянная величина, определяемая формой объекта;
Вф — яркость фона (в нт). Оптимальная яркость фона, соответст-
вующая наибольшей разрешающей способности глаза, составляет
около 500—700 нт.
В свою очередь яркость определяется величиной освещенности
и зависит от коэффициента отражения рассматриваемой поверх-
ности и угла наблюдения. Чем больше освещенность и коэффи-
циент отражения, тем выше яркость рассматриваемой поверхно-
сти и, как следствио, разрешающая способность. Например,
при освещенности фона в 1 люкс угол монокулярного зрения
* Специальные исследования показывают, что между спектрофотометри-
ческими характеристиками реальных объектов и их изображений на цветных
аэроснимках нет прямого соответствия [337].
41
в случае прямого контраста приблизительно равен 1(5, в 10
люкс — 0(9, в 100 люкс — 0(8, в 1000 люкс — 07 и т. д. На ост-
роту зрения оказывает влияние и цвет освещения фона. Например,
она выше при красном освещении, чем при голубом.
Разрешающая способность находится в большой зависимости
от яркостного контраста. Как видно из рис. 2. 4, острота зрения
резко увеличивается с ростом контраста до А—0.1, затем рост
несколько замедляется до А=0.2, после чего для сложных объ-
ектов стабилизируется.
Рис. 2.4. Зависимость остроты зрения (по оси орди-
нат — мин-1) от контраста (по оси абцисс — отн. ед.)
объектов различной формы (по Пинегину и Булано-
вой).
1 — обнаружение квадрата; 2 — опознание квадрата в раз-
личной ориентации; з — опознание силуэта самолета с опре-
делением его курса.
Для улучшения условий зрительной работы необходимо либо
увеличение яркости освещенности фона, либо увеличение конт-
раста. Второй путь более эффективен.
Различают три пространственных порога видения: а) порог
нераздельного видения или обнаружения (min. visibile); б) порог
раздельного видения (min. separabile); в) порог опознания (min.
cognoscibile).
У операторов с нормальным зрением при благоприятных усло-
виях наблюдения яркость порядка 10 нт, неограниченное
время) угловой предел разрешения глаза (обнаружения) при
монокулярном зрении равен ~20" для линейных объектов и 40"
для точечных объектов, при бинокулярном зрении — соответст-
венно 10" и 25". У некоторых наблюдателей последняя величина
после специальных тренировок может быть снижена до 3—10"
и меньше. Имеются данные по повышению различения величины
просветов в деталях у опытных шлифовальщиков по сравнению
с обычным уровнем более чем в 20 раз 18]. При практических
расчетах порог обнаружения обычно принимается равным 1'.
42
Опознание объектов зависит от их конфигурации и других
признаков и требует обнаружения какого-то минимального ко-
личества деталей этих объектов (N^). Для одноконтрастных
простых геометрических фигур Лг колеблется в пределах от 2
до 3 [98]; для более сложных форм увеличивается до 10 [133].
Порог опознания простых конфигураций примерно в 3 раза выше
порога обнаружения. По результатам исследований [294, 275
и др.] порог различения и опознания простейших геометрических
фигур практически одинаков. Однако в ряде исследований пос-
ледних лет показано, что пороги различных этапов восприятия
(обнаружения, различения, опозпания) находятся в зависимости
от энтропии опознаваемых объектов, т. е. от их информационной
емкости, которая для простых объектов определяется характером
и сложностью конфигурации [46, 152 и др.].
Рассмотренные выше данные не могут быть механически пере-
несены на дешифрирование. При дешифрировании объектов по
их аэрофотографическим и фотоэлектронным изображениям, имею-
щим, как правило, размытые контуры и ослабленную контраст-
ность, угловой предел разрешения будет выше [256]. По данным
Н. II. Сытинской и Г. А. Истомила, особенно велико отрицатель-
ное влияние на видимость объектов на аэроснимке «размытого»
контраста.
Ниже приводятся некоторые экспериментальные данные при-
менительно к аэроснимкам.
Минимальный разрез (диаметр) d0 резко изобразившегося на
аэроснимке кружка, воспринимаемого невооруженным глазом при
Д2)я=1.0 —D2 — дифференциальный порог различаемых
оптических плотностей), равен 0.12 мм (на удалении 250 мм).
Для других значений контраста при отсутствии полосы размы-
тости порог определяется, по данным [256], из выражения
1
do = 0.12AZ)2 , мм. (2.5)
Минимальный размер (линейный порог) компактного (точеч-
ного) объекта, обнаруживаемого на аэроснимке, при наличии
полосы размытости шириной I, может быть определен по формуле
1
> С4МЛ 2 . (2.6)
Для опознания формы компактного объекта на аэроснимке пре-
дельные размеры его фотоизображения должны в среднем в 2.5 раза
превышать пороговые размеры обнаружения этого объекта. Тогда
формула (2. 6) примет вид
d' . 3.5/Л/ГТ. (2’7)
min (ютг.)
43
Порог обнаружения и опознания линейных объектов на аэро-
снимке может быть определен из выражения
2. (2.8)
Следовательно, при благоприятных условиях наблюдения
порог обнаружения как точечных (около 2—3'), так и линейных
(около 1') объектов на аэроснимке в 2.5—5 раз выше углового
предела разрешения при восприятии реальных объектов. Порог
опознания точечных объектов простой конфигурации па аэро-
снимке в этих же условиях приблизительно равен 7—8'. Он бли-
зок к оперативному порогу опознания наименьшей детали, уста-
новленному в инженерной психологии [174]. Практически опе-
ративный порог опознания одиночных объектов на аэроснимке
равен примерно 30'+2 (1 мм в масштабе аэроснимка). Он близок
к оперативному порогу опознания знаков средней сложности
на экранах индикаторов.
Предельные размеры объектов, воспроизводимых на аэро-
снимке, определяются разрешающей способностью объектива
АФА, применяемой аэропленки и масштабом съемки. Общая
практическая разрешающая способность современных объекти-
вов и аэропленок с учетом влияния условий фотографирования
(сдвиг изображения за счет поступательного движения самолета
и его вибрации, светорассеяние фотографирующей системы, воз-
душная дымка и т. д.), в центре аэроснимка в среднем близка
к 24 л/мм, а на краях — в 2 раза ниже. При последней разрешаю-
щей способности будут воспроизводиться объекты, имеющие ши-
рину порядка 0.035 мм в масштабе аэроснимка. Разрешающая
способность опытных аэропленок значительно выше.
Для обнаружения малых объектов на аэроснимках с невысо-
ким разрешением полезно увеличение изображений примерно
в 4—5 раз (фото-путем или с использованием увеличительных при-
боров). С повышением разрешающей способности могут быть ис-
пользованы большие увеличения [192]. Выход за пределы этих
значений сначала прекращает появление новых элементов, а затем
приводит к потери резкости изображения за счет появления
зернистости.
При этом следует иметь в виду, что вследствие наличия раз-
мытого контраста размеры фотоизображения мелких деталей
на аэроснимке не соответствуют их размеру в масштабе аэро-
снимка. Относительная величина этого несоответствия зависит
от отношения линейного размера L изображения объекта к раз-
решающей способности R с учетом контрастности изображения.
При отношении у от 1 до 2.5 искажение размеров составляет
+ 10—20% (знак плюс соответствует светлому объекту на темном
фоне, знак минус — темному объекту на светлом фоне). При
44
наличии сдвига также возрастают искажения размеров объектов
и изменяется их конфигурация. Величина сдвига определяется
по приближенной формуле
В — 0.6 ТРЖ (2.!))
где W — путевая скорость; М — знаменатель масштаба аэро-
снимка; t — время выдержки.
При указанной выше разрешающей способности, при Д£) ,
близкой к 1, на крупномасштабных аэроснимках порядка 1 :
5000—1 : 10 000 практически могут быть опознаны компактные
объекты в диаметре 0.4—0.5 м; на среднемаспттабных аэросним-
ках (1 : 50 000) — в диаметре до 5 м; на мелкомасштабных аэро-
снимках (1 : 100 000) — порядка 10 м. Зависимость не строго
линейная. С повышением разрешающей способности эти значения
могут быть уменьшены. По американским данным, на космичес-
ких снимках масштаба 1 : 1 000 000—1 : 3 000 000. полученных
с космических аппаратов, обнаруживаются железные дороги и
другие линейные объекты большой протяженности.
Приведенные выше данные следует учитывать при организа-
ции дешифровочных работ, рационально используя оптические
приборы для увеличения объема извлекаемой информации. Выбор
оптических приборов для дешифрирования зависит от масштаба
и разрешающей способности аэроснимков, стоящей перед де-
шифровщиком задачи, требуемой достоверности и имеющегося
резерва времени.
2.2.4. Временные характеристики зрительного восприятия
Эффективность дешифрирования в условиях дефицита вре-
мени зависит от продолжительности опознания отдельных объек-
тов и пропускной способности зрительного анализатора. Про-
должительность времени ощущения элементарного сигнала
достаточной интенсивности равна примерно 0.1 сек., а вос-
приятия этого сигнала — в среднем 0.25—0.3 сек. Время без-
ошибочного опознания знаков различной сложности при благо-
приятных условиях наблюдения изменяется в пределах от 1.52 до
1.79 сек. [39].
Эффективность времени сохранения зрительного впечатления
и опознания зависит от яркости стимула, контраста его с фоном,
формы и угловых размеров [132]. Практика показывает, что ско-
рость опознания простых геометрических фигур (квадрат, окруж-
ность и т. д.) возрастает по мере увеличения их размеров, по затем
понижается, когда фигуру становится невозможно воспринять
сразу, в целом; скорость же опознания сложных, изрезанных
фигур, с большой энтропией, почти монотонно возрастает с уве-
личением размеров.
45
Многочисленные исследования Хика, Хаймсна и др. показы-
вают зависимость продолжительности времени дизъюнктивной
сенсомоторной реакции от количества средней информации на
стимул. В. И. Николаев на основе анализа структуры «полного
времени оператора» выявил время, затрачиваемое на прием, пере-
работку информации и принятие решения на сравнительно эле-
ментарном уровне [202]:
1^=0.037, (2.10)
где I — количество информации (индивидуальной или средней),
перерабатываемой оператором.
Под общей пропускной способностью анализатора понимается
то предельное количество информации в единицу времени (в сек.),
которое может быть воспринято и переработано анализатором.
Для ее оценки в настоящее время используется максимальная
скорость приема и передачи информации человеком. Например,
по данным [83], максимальная скорость приема знаковой инфор-
мации равна примерно 60—70 дв. единиц (бит) в сек. При опре-
делении пропускной способности наблюдателям предъявлялись
телевизионные изображения простых объектов и элементарные
сюжетные картины. По данным [174], максимальная скорость
приема информации, представленной буквами и цифрами, алфа-
вит которых строго фиксирован, равна около 55 дв. единиц в сек.
Фактически таким путем, как справедливо подчеркивает Б. Ф. Ло-
мов, выявляется «мгновенное» значение пропускной способности.
Пропускная способность анализатора не является постоянной
величиной, она зависит от целого ряда факторов. Во-первых,
от характера самой информации. Показано, что время реакции
по-разному зависит от величины индивидуальной информации
и средней информации, связанной с длиной алфавита и распре-
делением вероятностей появления его элементов. При этом ока-
зывает влияние смысл и ценность воспринимаемой информации.
Во-вторых, пропускная способность зависит от продолжитель-
ности времени предъявления информации. В-третьих, она зави-
сит от характера решаемых задач, заметно падая с их усложне-
нием и наличием помех, а также от степени тренировки и утомле-
ния оператора. В [124] показано, что пропускная способность
вообще неодинакова для различных процессов приема и перера-
ботки информации. Надо сказать, что для сложных случаев
человеческой деятельности рациональные количественные меры
оценки пропускной способности пока но найдены.
Для дешифрирования большое значение имеет не только
скорость зрительного восприятия, но и устойчивость ясного ви-
дения объектов, которая заметно колеблется у разных наблю-
дателей.
Для оценки временных характеристик деятельности человека
в режиме информационного поиска в [23, 132] разработана мето-
46
дика, основанная на измерении числа фиксаций глаз наблюда-
теля. В ряде исследований показано, что средняя длительность
фиксации зависит от перцептивной и интеллектуальной слож-
ности решаемых задач, оставаясь относительно постоянной *
в рамках одной задачи. Так, например, при работе с цифровыми
таблицами средняя длительность фиксации равна приблизительно
0.2 сек.; при решении различных задач с условными знаками
она изменяется от 0.25 до 0.52 сек.; при работе с экраном РЛС
изменяется от 0.37 до 0.83 сек. Для ориентировочной оценки сред-
ней продолжительности времени упорядоченного поиска прибор-
ной информации предложена формула, основанная на определе-
нии числа шагов (фиксаций) для решения задачи в зависимости
от структуры ииформационното поля и на оценке среднего вре-
мени одной фиксации:
/V +1
Ti« ~ । i Т’фя» (2-11)
где Elfi — математическое ожидание числа шагов (фиксаций)
до первого успешного исхода; N — общий объем отображения
(общее число элементов информационного поля); М — оператив-
ный объем информации (число критических элементов информа-
ционного поля); Т^п — длительность фиксации.
Эта формула предусматривает, что объем фиксации равен
одному элементу (т|=1). В случае группировки элементов поля,
величина N в формуле (2.11) заменяется на Для повышения
точности необходимо внесение поправок, учитывающих инстру-
ментальные ошибки эксперимента 1132]. Величина т1п изменяется
в зависимости от индивидуальных свойств наблюдателя.
Как будет показано ниже, рассмотренная методика не может
быть полностью перенесена на работу с зашумленными информа-
ционными моделями, воспроизводящими реальную действитель-
ность. Вопросы прогнозирования временных затрат, в зависи-
мости от структуры и информативности подобных моделей, рас-
сматриваются в следующей главе.
« * *
Психофизиологические особенности восприятия телевизион-
ных и тепловых изображений изучены недостаточно. Как было
показано выше, возможности опознания объектов на этих изо-
бражениях более ограничены, за счет их пониженных изобрази-
тельных, измерительных и информационных свойств.
Некоторые особенности восприятия телевизионных изображе-
ний рассмотрены в [13 и др.]. В частности, исследована чувстви-
* Как будет показано ниже, при решении сложных перцептивных задач
это время может варьировать в определенных пределах в зависимости от
этапа решаемой задачи.
47
тельность зрительного анализатора к восприятию четкости,
контраста и зашумленности телевизионного изображения. Выяв-
лены сенсорные характеристики, определяющие зависимости
между параметрами телевизионного изображения и уровнем
интенсивности ощущений зрительного анализатора (в «единицах»
ощущений) по шкалам счета единиц и отношений. Установлены
закономерности «обмена» (компенсации) между параметрами изо-
бражения в процессе их восприятия, обеспечивающие эквивалент-
ный отклик зрительного анализатора. В их основе лежат вероят-
ностные интеграционные процедуры.
Некоторые особенности восприятия радиолокационных изо-
бражений рассматриваются в работах, посвященных законо-
мерностям обнаружения и опознания сигналов на экранах РЛС
[21. 174, 274 и др.]. Так, в [220] дан инженерно-психологический
анализ деятельности оператора РЛС кругового обзора с опреде-
лением его функций, выявлением особенностей процесса обнару-
жения и опознания отметок сигналов, оценкой психофизиологи-
ческих характеристик восприятия яркостных отметок. Показана
статистическая природа информационных процессов. Почти не
изучены особенности восприятия тепловых изображений. Общим
для восприятия радиолокационных и тепловых снимков является
необходимость своего рода дополнительной «визуализации», мыс-
ленного перехода от воспринимаемых образов к естественным для
человека «оптическим представлениям», с декодированием таких
специфических феноменов, как радиолокационный и тепловой
контраст и т. п.
§ 2.3. Психофизиологические механизмы
и возможности стереоскопического рассматривания
изображений
Особое значение для оператора-дешифровщика имеет стерео-
скопическая пластичность зрения, так как стереоскопический
анализ, в том числе и измерительный, в настоящее время все шире
внедряется в практику дешифрирования.
2.3.1. Теоретические основы восприятия стереомоделн
В основе стереоскопического, объемного восприятия про-
странства лежат временные связи, возникающие между оптичес-
кими и мышечными аппаратами зрительного анализатора, «зри-
тельно-мышечные ассоциации», по выражению И. М. Сеченова.
При бинокулярном зрении зрительные оси обоих глаз пере-
секаются в точке наблюдения — точке фиксации. Изображения
точек фиксации находятся в центрах желтых пятен. Точки, нахо-
дящиеся вблизи точек фиксации, рассматриваются глазом резко;
точки, не попадающие на желтое пятно, воспринимаются нечетко,
48
«периферическим зрением». Угол у между зрительными осями,
направленными на некоторую точку наблюдения, называется
углом конвергенции или стереоскопическим параллаксом.
Поскольку величина стереоскопического параллакса незна-
чительна, угол у в аналитической мере выражается
L ’
(2. 12)
где Ьг — глазной базис (около 70 мм); L — расстояние от глаза
до точки фиксации.
Точки пространства, находящиеся на одинаковом расстоянии
от наблюдателя, имеющие одинаковую величину стереоскопиче-
ского параллакса, раздражают коррес-
пондирующие (соответственные) точки
на сетчатках левого и правого глаза и
воспринимаются как одиночные. Геоме-
трическое место таких точек простран-
ства называется гороптером. Каждому
положению точки фиксации соответст-
вует своя поверхность гороптера, имею-
щая в разных случаях различную фор-
му. Точки пространства, находящиеся
на разном расстоянии от точки фиксации,
имеют различную величину стереоско-
пического параллакса. Их изображения
несколько смещаются с корреспонди-
рующих точек сетчаток глаза и раздра-
жают слегка диспаратные (разнород-
ные) точки. Величины дуг на ^етчатках
левого и правого глаза между идентич-
ными изображениями точки фиксации (А)
и любой другой точки (В, С, . . .), ле-
жащей в поле ясного видения, пе равны
между собой. Разность дуг на сетчатках
А
(точка фиксации)
Рис. 2.5. Сущность бино-
кулярной диспарации.
Пояснения в тексте.
называется физиологическим параллаксом о2=
ас—Как видно из рис. 2.5, точки, расположенные на разном
удалении от наблюдателя, имеют различную величину о. Вели-
чина о может быть получена из выражения-'
(J = /rv,
(2.13)
где /г — фокусное расстояние глаза; v — бинокулярный парал-
лакс, равный разности между углом конвергенции на точку фик-
сации и на любую другую точку (v=f1— -у2).
Для того чтобы предметы не двоились, а воспринимались объ-
емно, смещение их изображений с корреспондирующих точек
сетчаток глаз должно быть незначительным. Слияние изображений
4 В, Ф. Рубахин 49
в один пространственный образ происходит для точек простран-
ства, физиологический параллакс которых с 0.4 мм [264].
Минимальное значение о колеблется в пределах от 0.001 до-
0.002 мм.
Рассмотренный механизм стереоскопического зрения, связан-
ный с возникновением на сетчатках левого и правого глаза не-
конгруэнтных изображений, т. е. неравных между собой по вели-
чине и различных по форме и тону, носит название бинокулярной
диспаратности. Явление бинокулярной диспаратности сопровож-
дается деятельностью кинестетических систем глаза (макродвиже-
ния глаз, конвергенция и дивергенция, аккомодация, зрачковый
рефлекс и др.).
Как было сказано выше, величина угла конвергенции зависит
от расстояния до объекта. При этом определенному углу конвер-
генции (в метро-углах) соответствует аккомодация определенной
силы ( в диоптриях). Однако это соответствие не является стро-
гим. Глаз способен дополнительно конвергировать при неизмен-
ной аккомодации и наоборот. Добавочная конвергенция, направ-
ленная на уничтожение чрезмерной диспаратности, также способ-
ствует восприятию пространства. Однако при помощи аппарата
конвергенции и аккомодации можно только грубо определить
пространственное положение объектов, в пределах до 10 м. Между
тем из 2. 12 можно найти, что при остроте стереоскопического-
зрения 10" и 5=0.065 м радиус стереоскопического зрения
л? 1340 м. Следовательно, ведущая роль при восприятии простран-
ства принадлежит механизму бинокулярной диспаратности, имею-
щей условнорефлекторный характер. Раасвелд [331], в противо-
вес конвергентной теории «проектирования», развивает «цикло-
пическую» концепцию, которая близка диспаратной и хорошо'
подходит для объяснения ряда фЛюменов стереозрения.
Определенную роль при восприятии пространства играют
и так называемые монокулярные факторы, а именно: воспри-
нимаемая величина, степень четкости контура, яркость объектов,
в зависимости от их удаления, распределение светотеней, пере-
крытие одного объекта другим и др., что отражается на сетчатке
каждого глаза. Эти признаки являются дополнительными условно-
рефлекторными раздражителями при восприятии элементов про-
странства.
Однако механизм стереоскопического зрения не исчерпывается
всеми этими явлениями, происходящими на уровне рецепторов
зрительного анализатора [81. Пространственные образы несом-
ненно являются продуктом высшего анализа и синтеза, осущест-
вляемого корковым центром зрительного анализатора. Эти об-
разы, как правило, несколько смещены в сторону «ведущего»
глаза. В зависимости от изменения окружающих условий и вза-
имодействия между различными РП коркового центра зритель-
ного анализатора это смещение может изменить свой характер.
50
Большую роль при этом играет парная работа больших полуша-
рий головного мозга, соответствующая парной работе рассматривае-
мых рецепторов. Как показали исследования И. II. Павлова,
К. М. Быкова, Б. Г. Ананьева и др., именно парная работа боль-
ших полушарий обеспечивает тонкую дифференцировку направ-
лений на объекты и глубины между ними. Во всех этих процессах
большое значение имеет второсигнальная регуляция деятель-
ности анализаторов. Второсигнальные связи, лежащие в основе
Рис. 2.6. Принципиальная схема построения стереомодели при
использовании стереоскопа.
РР — плоскость аэроснимка; в1Я2 — наблюдаемая точка на левом и правом
снимках; — глаза наблюдателя: 3^ n 31 л —большие зеркала;
32.п.32.л. — малые зеркала. Штриховыми линиями показан ход лучей при
объемном восприятии точки А'.
знаний, опыта, мышления человека, обеспечивают использование
самых разнообразных косвенных признаков для объемного вос-
приятия пространства.
При работе с аэроснимками используется стереоскопическое
восприятие стереомодели местности. Для получения стереоэф-
фекта при рассматривании пары снимков, снятых с некоторого
базиса, необходимо, чтобы каждым глазом наблюдалось только
одно изображение из взятой стереопары. Стереоскопическое вос-
приятие невооруженным глазом дает большую нагрузку на мы-
шечный аппарат и приводит к быстрому утомлению зрительной
системы. Эта задача значительно облегчается при использовании
стереоскопов различной конструкции (рис. 2.6), которые обеспе-
чивают механическое разделение полей зрения левого и правого
глаза и способствуют восприятию глубины, за счет увеличения
базиса наблюдения и применения оптических увеличительных
систем.
4*
51
В основе искусственного стереоэффекта лежат те же механизмы,
что и при стереоскопическом восприятии объемных объектов
в натуре. Бинокулярная диспаратность при рассматривании
стереопары определяется наличием разности продольных парал-
лаксов идентичных точек рассматриваемых аэроснимков. 1Год
продольным параллаксом (Р) некоторой точки понимается раз-
ность абсцисс этой точки в системе координат левого и правого
снимков стереопары. За начало координат принимается главная
точка аэроснимка, а за ось абсцисс — начальное направление.
Что касается работы мышечных систем глаза, то при искус-
ственном стереоэффекте величина аккомодации практически оста-
ется постоянной, а конвергенция меняется с изменением величины
бинокулярной диспаратпости. Исходя из диапазона дополни-
тельной конвергенции — 5° 15', максимально воспринимаемая
величина разности продольных параллаксов на расстоянии 250 мм
равна приблизительно 25 мм. Эта величина соответствует види-
мому максимальному превышению иллюзорной стереомодели
(около 70 мм). Как справедливо подчеркивается в [78], вос-
приятие «иллюзорной» (мнимой) стереомодели требует большой
активности различных психических процессов (представлений,
наглядно-образного мышления и т. п.) по реализации «вторичных»
монокулярных признаков глубины.
Специальные исследования [153, 256] показывают, что вос-
приятие стереомодели представляет собой не мгновенный акт,
а развертывающийся во времени процесс, имеющий условно-
рефлекторную природу. Процесс восприятия стереомодели про-
ходит несколько фаз: а) фазу появления расплывчатого стерео-
эффекта, связанную с работой сенсорных систем; б) фазу форми-
рования или роста стереоэффекта, связанную с работой мышечных
систем глаза, с дополнительной конвергенцией; в) фазу стабили-
зации стереоэффекта, возникающую с момента вовлечения в про-
цесс всех рецепторных систем. По мере накопления стереоскопи-
ческого опыта длительность фаз сокращается, переходы между
ними сглаживаются и само восприятие стереомодели становится
более точным.
Стереоскопическое зрение, в том числе и восприятие разности
высот, обладает высокой разрешающей способностью.
Определим пороговую величину восприятия глубины на аэроснимке
(по [264]).
Согласно (2. 13), бинокулярный параллакс при переходе от одной
точки пространства к другой равен:
/1 1\ br(L2-Lt)
—71-7г—ЬЦ£1 £1£2
или, обозначая —Л2 = ДЛ и учитывая, что LyL2 < L2, получим:
&ГАЛ (2. 14)
> £2 -
52
Откуда разностный порог восприятия глубины ДА при стереоскопиче-
ском зрении с учетом формулы (2. 13) будет равен
ДА =
_£2_
(2.15)
При рассматривании аэроснимков физиологический параллакс связан
с разностью продольных параллаксов идентичных точек — ДР. Заменив,
v через отношение Др к фокусному расстоянию АФА — получим
х /г
а = Дрт~,
'к
а при наличии увеличения и наблюдательной системы
а = Др -у- v.
7к
Из известной формулы превышений следует:
h h fb h
(2.16)
(2.17)
где h — превышение между точками; Н—высота фотографирования, соот-
ветствующая L в формулах (2.12. 14, 15); А— базис аэрофотосъемки.
Подставляя значение Др в формулу (2.17), получим:
h
Тогда, согласно формуле (2.15),
В
— h~ v = hw. (2. IS)
Сомножитель -г- v — w носит название коэффициента полной плас-
ог
Q
тики, а отношение -у —удельной пластики стереоэффекта.
Заменив в формуле (2. 15) L па И п сравнивая формулы (2. 15) и
(2.18), находим
Выражая базис фотографирования в масштабе аэроснимка В = -j2-
получим
/ь v
(2. 19}
Отсюда видно, что чувствительность восприятия глубин возрастает при
уменьшении высоты аэрофотосъемки и увеличении базиса фотографирования.
При vmin получим значение h шн,, воспринимаемого при стереоскопическом
рассматривании аэроснимков. Так, например, считая, что ^ты = 25", /к=
= 142 мм, Я=1000 м и v=1.5X при Ь.м=70 мм, получим Лт1П=0.25 м.
53
Однако одни закономерности построения изображения не опре-
деляют действительных порогов восприятия глубины на аэро-
снимке. Как показывает опыт, они в значительной степени зави-
сят от контраста, периметра, площади объекта и от отношения
его вертикальных размеров к горизонтальным. Получены мате-
риалы, свидетельствующие об экспоненциальной зависимости
стереовосприятия от отношения высоты объекта к его диаметру.
Фотографическое качество изображения также вносит свои кор-
рективы в приведенные расчеты. На практике пороги восприятия
в 2—3 раза выше расчетных [60]. Так на аэроснимках, получен-
ных короткофокусными аэрофотоаппаратами с высоты около
1000 м при рассматривании в стереоскоп с увеличением 1.5х
могут быть восприняты объекты высотой (глубиной) 1.0 м и более;
на аэроснимках, полученных с высоты до 2000 м, — объекты вы-
сотой (глубиной) порядка 3.0 м и т. д.
Стереомодель — своеобразная информационная модель мест-
ности, более близкая к реальной действительности, чем плоскост-
ное изображение, но не полностью подобная ей. При стереоскопи-
ческом рассматривании стереомодель воспринимается деформи-
рованной. Форма воспринимаемой стереомодели зависит от целого
ряда факторов: аэрофотосъемочных, психофизиологических и др.
Воспринимаемая стереомодель, в зависимости от конкретных
условий, может быть вытянута, сплющена, наклонена, повер-
нута и т. п. Наиболее значительные искажения связаны с верти-
кальной деформацией стереомодели. Вертикальная деформация
при рассматривании стереопары зависит от условий аэрофото-
съемки (/к АФА; базиса фотографирования и высоты аэрофото-
съемки), условий стереоскопического рассматривания аэросним-
ков (расстояния между глазами и воспринимаемой стереомоделью,
расстояния между аэроснимками) и физиологических особенностей
стереоскопического зрения наблюдателя. Чтобы вывести прибли-
женную формулу вертикальной деформации, найдем вертикаль-
ный масштаб стереомодели. Последний при рассматривании
отереомодели без увеличения равен отношению наблюдаемого
превышения —к действительному превышению — Л =
А/
где d — расстояние от глаз до воспринимаемой стереомодели.
Коэффициент вертикальной деформации стереомодели равен отно-
шению вертикального масштаба к горизонтальному: * *
_ 1 . 1 _ (2-21)
Р ' тт ]кЪТ ’
* Более точное значение и дано в [312] с учетом величины разности про-
дольных параллаксов.
-54
Так как для 60-процентного перекрытия аэроснимков формата
18x18 см ЬСН=ЬГ, то в этом случае
d
(2.22>
Г’ 1
Если ввести увеличение стереоскопа то окажется, что ~ и
1
увеличивается в и раз, а отношение р останется неизменным.
Величина р находится экспериментальным или расчетным
путем [289]. Трудность последнего способа заключается в том,,
что расстояние от глаз до воспринимаемой стереомодели (J) опре-
деляется довольно сложно. Оно не может быть выведено из чисто
геометрических построений и зависит как от характера стерео-
модели, так и от психофизиологических особенностей наблюда-
теля. По экспериментальным данным разных авторов, d изме-
няется от 250 до 450 мм. На практике часто берут расстояние
наилучшей видимости — 250 мм, по, например, в [327] наиболее
приемлемой величиной при использовании линзового стереоскопа
с 2—Зх увеличением считается 410 мм.
Как видно из формул (2.21 и 2.22), величина р находится в пря-
мой зависимости от расстояния до воспринимаемой модели и в об-
ратной зависимости от фокусного расстояния АФА. Практически
неискаженная стереомодель получится в случае d=fR, т. е. когда
при стереоскопическом рассматривании аэроснимков восстанав-
ливается неискаженная связка проектирующих лучей каждого
аэроснимка. Если фокусное расстояние проектирующих устройств
пе равно фокусному расстоянию АФА, которым производилось
фотографирование, связка проектирующих лучей искажается
и модель деформируется, вытягиваясь при d > /к и сжимаясь
при d <ZfK- Утрирование стереомодели до определенного предела
на аэроснимках, полученных короткофокусными АФА, способ-
ствует опознанию и измерению форм рельефа и других объемных
объектов.
Кроме того, стереомодель может быть подвергнута «боковым»
деформациям. Эта группа деформаций также зависит как от аэро-
фотосъемочных условий, так и от условий стереоскопического
рассматривания. По данным работы [328], наибольшую роль
здесь играют последние факторы, а именно правильность ориен-
тирования аэроснимков по начальным направлениям и особенно
изменение положения стереоскопа относительно начальных на-
правлений. Дело в том, что при рассматривании стереопары для
лучшего обзора всей площади наблюдатель меняет положение
глаз (стереоскопа) относительно аэроснимков, т. е. глаз, как
центр проектирующей системы, не занимает неподвижного поло-
жения относительно снимка, подобного тому, которое имеет
объектив АФА во время фотографирования, что и приводит к иска-
жению стереомодели. Непараллельность глазного базиса начальным
направлениям аэроснимков также вызывает наклон стерео-
модели. Особенно резко возрастают искажения на краях аэро-
снимка. Отдельные вершины как бы «тянутся» за глазами наблю-
дателя, что приводит к изменению видимой крутизны склонов,
к искажению видимого взаимного положения отдельных форм
рельефа и т. д. В частности, склоны, обращенные к направлению
движения стереоскопа, будут казаться круче, а склоны, имеющие
противоположное направление, станут более пологими.
В процессе дешифрирования, при производстве стереопаблю-
дений и стереоизмерений, необходимо учитывать изложенные
выше психофизиологические закономерности деформаций и иска-
жения стереомодели [88, 289, 327, 3281.
2.3.2. Эффективность стереоскопического рассматривания аэроснимков
Стереоскопическое рассматривание аэроснимков обеспечивает
получение дополнительной информации о высоте (глубине) объ-
ектов, их пространственной конфигурации и пространственном
расположении, об уклонах местности и способствует повышению
качества опознания форм рельефа и целого ряда объемных местных
предметов. Об этом свидетельствуют, в частности, результаты вы-
полненных экспериментов.
К экспериментам было привлечено 50 человек испытуемых — учащихся
•специальных учебных заведений, Они составили две группы: 1) группу наблю-
дателей, но обладавших опытом стереоскопического анализа аэроснимков;
2) группу наблюдателей, имевших опыт стереоскопического анализа аэросним-
ков. Для выполнения эксперимента каждая группа была разделена на две
подгруппы: а) «визуалистов» и б) «стереоскопистов». Для экспериментов ис-
пользовались панхроматические аэроснимки формата 30X30 см с изображе-
нием пересеченной местности, с круппохолмистым рельефом, с относитель-
ными высотами от 1(Рдо 20 м, со склонами крутизной от 3 до 5°, с большим
количеством местных предметов различной высоты и пространственной кон-
фигурации, полученные АФА с fK—100 мм с высоты 1000 м (горизонтальный
масштаб аэроспнмков 1 : 10*000, вертикальный масштаб стереомодели при-
близительно 1 : 1400). Разрешение аэроснимков и их качество удовлетвори-
тельное. При работе в основном применялся стереоскоп ЛЗ-З.
Общие результаты экспериментов представлены в табл. 2.2.
В первую группу включены объекты высотой 2—3 м (небольшие
хозяйственные постройки); во вторую — объекты высотой 5—
10 м (постройки, производственные сооружения, искусственные
элементы рельефа); в третью — объекты высотой 15—20 м (формы
рельефа, высокие здания). Как видно, стереоскопическое рассма-
тривание улучшает результаты опознания объемных объектов
на аэроснимке. Эффективность опознания зависит от отношения
высоты объекта к его диаметру. Опознание объектов сопровожда-
ется повышением относительного количества используемых пря-
мых признаков. По данным эксперимента, при визуальном (без
стереоскопа) рассматривании выбранных объектов в среднем ис-
56
пользовалось около 55% прямых и 45% косвенных признаков;
при стереоскопическом рассматривании соотношение между ними
меняется—64% и 36%. Происходит известная активизация
использования непосредственных прямых признаков.
Таблица 2.2
Эффективность стереоскопического опознания
элементов местности
Градации элементов местности (по высоте) (м) Относительное повышение результатов опознания Относительное количество исполь- зуемых прямых, признаков (%)
2-3 0.05 61
5-10 0.10 62
15—20 0.30 68
Результаты экспериментов позволяют сделать следующие вы-
воды:
а) эффективность стереоскопического опознания объектов на-
ходится в линейной зависимости от высоты дешифрируемых
объектов;
б) наиболее эффективно стереоскопическое опознание локаль-
ных и резко выраженных положительных форм рельефа;
в) при стереоскопическом рассматривании аэроснимков опозна-
вательный процесс известным образом перестраивается по сравне-
нию с визуальным опознанием главным образом по линии усиления
чувственной основы восприятия, за счет увеличения абсолют-
ного и относительного (до 10% по полученным данным) коли-
чества используемых прямых признаков;
г) общее повышение вероятности опознания элементов мест-
ности при стереоскопическом рассматривании аэроснимков не
слишком велико (до 0.3 на экспериментальных снимках), что,
говорит о ведущей роли смысловых компонентов в дешифриро-
вании; *
д) наибольший эффект при стереоскопическом рассматрива-
нии элементов местности по аэроснимкам был получен в группе
испытуемых, не имевших стереоскопического опыта, что, по-види-
мому, свяаано с большей ролью для них целостного стереоскопиче-
ского восприятия местности для облегчения перехода от обычного,
восприятия объектов к необычному восприятию их на аэро-
снимке, а также с неумением испытуемых этой группы актуали-
зировать систему косвенных признаков;
* Однако при этом не падо забывать об опосредованном влиянии стерео-
скопического рассматривапия па результаты дешифрирования путем выявле-
ния дополнительных качественных и количественных характеристик воспри-
нимаемых объектов.
57
е) наиболее целесообразно использовать стереоскопическое
рассматривание избирательно, а именно: для выявления орогидро-
графической системы и создания общего пространственного об-
раза об изучаемом участке местности на этапе предварительного
дешифрирования и для детального дешифрирования локальных
участков и объектов, имеющих четко выраженные пространствен-
ные признаки и достаточные размеры.
§ 2.4. Психофизиологические основы
и возможности измерительного дешифрирования
Возможности дешифрирования могут быть расширены за счет
использования измерительных способов: графических измерений,
стереоизмсрений, фотометрических наблюдений.
Среди этих способов особое место принадлежит стереоизмере-
ниям, обеспечивающим определение высотных и угловых харак-
теристик местности. Высота или глубина объемных объектов
и уклоны местности при стереоскопическом дешифрировании мо-
гут быть определены стереоглазомерными или инструментальными
способами.
При стереоглазомерном способе высотные характеристики
-объектов определяются либо путем стереоскопического сравне-
ния, либо при помощи вертикального масштаба стсреомодели.
В первом случае высота или глубина объектов находится в резуль-
тате стереоскопического сравнения этих объектов с объектами,
высота которых известна; во втором случае — путем стереоско-
пической оценки вертикальных размеров дешифрируемых объек-
тов в миллиметрах и использования вертикального масштаба
стереомодели. Процедура стереоглазомерных измерений имеет
сложную структуру и складывается из целого ряда самостоятель-
ных операций: получения стереоэффекта, опознания объектов,
стереоглазомерного сравнительного анализа, стереоскопической
оценки размеров воспринимаемых объектов и др. Реализация
обоих вариантов стереоглазомерного способа связана с опре-
деленными психологическими трудностями. Эффективность спо-
соба зависит от наличия у наблюдателей высокоразвитых стерео-
глазомерных навыков, в основе которых лежит формирование
эталонных стереоскопических представлений. При надлежащей
тренировке определение высот с помощью вертикального мас-
штаба может производиться с достаточной точностью для предва-
рительных оценок элементов местности.
Для получения более высоких результатов в процессе стерео-
скопического дешифрирования необходимо использовать инстру-
ментальные способы с применением простейших приборов типа
параллаксометра или специальных фотограмметрических при-
боров малой (стереометры, измерительные стереоскопы и др.)
и средней (стереокомпаратор, прецизионный стереометр) точности.
-58
При определении превышения точек земной поверхности, рас-
положенных близко друг от друга в плане (например, бровка
и дно оврага), а также древостоев, отдельных инженерных соору-
жений и т. д. влияние элементов внешнего ориентирования аэро-
снимков стереопары не учитывается и стереоизмерения доста-
точно точно и быстро могут производиться инструментальным
способом с помощью простейших стереоприборов в сочетании
со стереоскопом. Этот способ основан на параллактическом прин-
ципе — на определении разности продольных параллаксов изме-
ренных точек. В практике стереодешифрирования пользуются
приближенной зависимостью между разностью продольных па-
раллаксов (ДР) двух точек и их взаимным превышением (h).
Эта зависимость выражается формулой
h = -,— &p = k±p, (2.23}
усл
где к — параллактический коэффициент.
Как видно, процедура инструментальных стереоизмерений
имеет, с психофизиологической точки зрения, иную структуру.
В эту структуру входят такие сложные операции, как ориенти-
рование аэроснимков относительно друг друга, наведение марки
на стереомодель, снятие отсчетов и т. п. Эффективность стерео-
инструментальных способов во многом зависит от уровня стерео-
скопической чувствительности у наблюдателей, в частности
«чувства поверхности стереомодели».
Каковы же возможности стереоинструментальных способов?
Исследования показывают, что на точность определения пре-
вышений близко расположенных точек основное влияние оказы-
вают ошибки измерения разности продольных параллаксов
Ошибки определения высоты аэрофотосъемки и базиса фотографи-
рования существенного влияния не оказывают. Простейшие при-
боры обеспечивают при наличии достаточных навыков наведения
марки на поверхность стереомодели сравнительно высокую точ-
ность измерения продольных параллаксов, со средней квадра-
тической ошибкой тДр + 0.05—0.10 мм. Наиболее высокие резуль-
таты дает параллаксометр. Простейшие приемы стереоизмерений
и применяемые при этом приборы не обеспечивают получения
количественных оценок слабо выраженных, обширных форм
рельефа с неотчетливыми перегибами, так как, во-первых, при
обычном стереоскопическом рассматривании аэроснимков эти
формы просто не будут восприняты, а во-вторых, при определении
превышений точек, расположенных на значительном удалении
друг от друга, необходимо учитывать элементы взаимного и внут-
реннего ориентирования. Для получения точных результатов
при определении превышений между точками, расположенными
на значительном удалении друг от друга, необходимо использо-
вать строгие фотограмметрические методы и стереофотограмметри-
59-
ческие приборы, дающие точность измерения Др с ошибкой
т^р порядка 0.01—0.03 мм.
Для оценки эффективности определения высот объектов различными
способами в интересах специального дешифрирования были проведены три
серии экспериментов с использованием: а) стереоглазомерного способа; б) па-
раллактических пластин ПЛ-2; в) СТД-2 и стереокомпаратора.
В экспериментах принимали участие студенты инженерного вуза, про-
шедшие специальную подготовку (I группа), и фотограмметристы высокой
квалификации (И группа). Для экспериментов были использованы аэро-
снимки, полученные АФА с /к= 100 мм с высоты порядка 1000 м. Измерялись
высоты различных инженерных сооружений (от 3.5 до 10 м) и глубины искус-
ственных форм релт.ефа (карьеры, ямы, траншеи), общим количеством —
30 объектов.
Результаты всех серий экспериментов приведены в табл. 2.3. Как видно,
экспериментальные ошибки оказались ниже расчетных. Это объясняется
хорошей подготовкой испытуемых. Стерооглазоморный способ по времени
оказался в 6—8 раз производительнее инструментальных, по точности при-
ближаясь к упрощенному инструментальному. Однако этот способ дает
.значительную дисперсию и заметно зависит от высоты и характера оценивае-
мых объектов. Точность стереоскопических оценок порядка 40.3—0.4 мм.
Таблица 2.3
Эффективность различных способов
стереоизмерения высот объемных объектов
Ошибки (м) Время
случайные систематические одного измерения (мин.)
Наименование способа экспериментальные
г я группы испытуемых
S 8 I II I II I II
Стсреоглазомерпый . . Инструментальный: А. С использованием простейших прибо- ров: а) параллакти- ческие пластины Б. С использованием точных стереопрп- боров: а) СТД-2 б) стереокомпаратор СК-3 41.45 +0.73 ±0.44 41,06 +0.86 +0.65 ±0.58 +0.98 ±0,80 +0.60 ±0.36 ±0.87 —0.36 -1-0,15 ±0.18 ±0.60 —0.27 ±0.15 ±0.09 0.8 5.0 3.5 3.7 0.3 2,9 2.4 2.6
Параллактические пластины и особенно липейки, изготовленные на стекле,
дают более устойчивые результаты. Еще более устойчивы результаты изме-
рений с помощью точных стсреоприборов. Результаты испытуемых высокой
квалификации заметно выше, особенно по временным показателям и но точ-
ности работы на стереокомпараторе. С увеличением высоты фотографирования
величина ошибки измерения возрастает, особенно при использовании про-
стейших приборов (с увеличением высоты в 1.5 раза ошибки возрастают
приблизительно в 2 раза). Анализ систематических ошибок, полученных па
•60
Рис. 2.7. Экспериментальная аппаратура.
А- стереокомпаратор СК-3: 1 - станина; 2 — наблюдательная система; з, 4 — спимкодср*
жатели; М.г — перемещение каретки по оси хх; - • перемещение наблюдательной
системы по оси уу, Р — пиит продольных параллаксов; q — винт поперечных парал-
лаксов,
Н — стереометр СТД-2: 1 — станина; 2 — основной механизм продольной коррекции;
3 — основной механизм поперечной коррекции; 4 — наблюдательная система; <5, S —
снимкодержатели; 7 — кремальера перемещения каретки по оси хх; в — кремальера
перемещения наблюдательной системы по оси уу; Р — параллактический винт.
аэроснимках разных масштабов, свидетельствует об известной иллюзии пре-
увеличения высоких и преуменьшения низких объектов. Последнее особенно-
характерно для стереоглазомерного способа.
Точность измерения высот объектов, нс имеющих четкой поверхности,
например древостоев, несколько ниже. По экспериментальным материалам,
точность измерения высот древостоев по крупномасштабным и средпемасштаб-
ным аэроснимкам, полученным короткофокусными АФА, характеризуется
следующими средними квадратическими ошибками: стерео глазомерным спо-
собом +2.5 м, с использованием простейших стерсоприборов + 1.5 м, с ис-
пользованием точных приборов +1.0 м.
Как было сказано, уклоны также могут быть определены сте-
реоглазомерным и инструментальным способами.
При стереоглазомерном способе может быть использована
следующая методика (1481:
а) стереоглазомерная оценка видимых искаженных углов,
склона (и) па стереомодели;
б) внесение поправок * в видимые углы склона в зависимости
от их положения иа стереомодели:
(2.24)
где г — расстояние от главной точки аэроснимка до верхней точки
склона; Ьг — главный базис; d — расстояние от глаз до воспри-
нимаемой стереомодели; ЬС1Г — базис аэрофотосъемки в масштабе
аэроснимка; ? — угол при вершине склона между вектором линии
уклона и вектором на центральную точку аэроснимка;
в) определение действительных углов склона (j) с учетом
коэффициента вертикального преувеличения (у).
Как видно, процедура стереоглазомерных оценок уклонов
усложняется .значительным количеством промежуточных рас-
четных операций, даже при использовании соответствующих
номограмм. Эффективность способа зависит от наличия высоко-
развитых стереоглазомерных навыков и умения совершать изме-
рительные и расчетные процедуры.
При инструментальном способе углы склона определяются
путем измерения разности продольных параллаксов или с по-
мощью стереоуклопомеров и стереошаблонов. В первом случае-
углы склона могут быть приближенно вычислены по формуле:
= (2.25>
исн''
где Др — разность продольных параллаксов, соответствующая
верхней и нижней точкам склона; I — заложение склона. Зало-
жение склона определяется по элементарным формулам [148].
В условиях равнинной местности (при ^=10 м) вместо заложения
(Z) берут длину линии самого склона (Г) (в пределах рабочей
площади аэроснимка). Во втором случае крутизна склонов изме-
* Поправка вводится при измерении углов склонов, равных 20° и более-
62
ряется непосредственно с помощью стерсоуклонон-параллаксо-
метров (СУП-2ЛА конструкции В. Б. Комарова и Б. М. Кирил-
лина [147] и др.), геологического стереометра ГС-2 ВАГТ-а или
других подобных приборов. Уклоны с помощью СУП-2ЛА опре-
деляются путем измерения пространственно перемещающейся мар-
кой видимых углов склона стереомодели, рассматриваемой под
-стереоскопом, с последующим переходом от видимых углов к дей-
ствительным при помощи номограммы. Точность прибора близка
к рассмотренному выше параллактическому способу. Но для
успешной работы со стереоуклономером необходима предвари-
тельная тренировка наблюдателей путем измерения расчетных
углов склонов на снимках — макетах или на реальных аэро-
снимках.
Для целей специального дешифрирования особый интерес
представляют стереоглазомерный и инструментальный с приме-
нением стереоуклономера способы определения уклонов. Эти
способы интересны и по своим психологическим особенностям.
Для оценки эффективности указанных способов были проведены две се-
рии экспериментов.
В экспериментах цервой серии, посвященных оценке стереоглазомерного
•способа, принимала участие группа студентов инженерного вуза в количе-
стве 5 человек. Для эксперимента были использованы аэроснимки, получен-
ные АФА с /к=100 мм, с высоты до 1000 м. Измерялись углы склонов моренных
холмов крутизной от 4 до 12° (всех'о 30 уклонов). Использовалась описанная
выше методика. За истинные значения углов склопов принимались результаты
нолевых измерений теодолитом ТТ-4. Ио результатам экспериментов истин-
ные ошибки измерения углов склонов величиной до 15° колеблются в преде-
лах от —2 до 4-3°, систематическая ошибка около + 1°. Углы склонов, как
правило, заншкаются. Средняя квадратическая ошибка одного измерения
составила т.а^±1°.5 (с учетом систематической ошибки). С увеличением
уклонов ошибки возрастают. По данным ЛАЭМ, для углов склопов величи-
ной 20—40° т-а^±4°. Специальная тренировка наблюдателей на эталонных
•аэроснимках позволила выработать у них навыки непосредственного перехода
от видимых уклонов к действительным, что резко повысило производитель-
ность работ.
В экспериментах второй серии, посвященных исследованию СУП-2ЛА,
принимала участие группа высококвалифицированных специалистов. Для
эксперимента использовались: а) аэроснимки, полученные АФА с /к=200 мм,
формата 30X30 см, с высоты 1000 м; б) аэроснимки, полученные АФА с
=140 мм, формата 18X18 см, с высоты 2800 м. В нервом случае измерялись
углы склонов крупных холмов, лощин, долин с крутизной до 30°; во втором —
углы склопов донпомореппых холмов высотой до 10—15 м, крутизной до 15°,
и более мелких камовых холмов. В обоих случаях — по 30 уклонов. За истин-
ные значения углов склонов принимались результаты полевых измерений
•оптическим теодолитом. По результатам экспериментов точность определения
углов склопов СУП-2ЛА характеризуется следующими величинами:
а) по аэроснимкам, полученным с //—1000 м, средняя квадратическая
ошибка тя=+Г.8, систематическая ошибка 8=-]-0о.8;
б) по аэроспимкам, полученным с //=2800 м, zna=±3°0, 8=-|-20.3.
Как видно, при работе с мелкомасштабными аэроснимками, полученными
со сравнительно большой высоты, ошибки измерения углов склопов, осо-
бенно малой протяженности, могут быть значительными. Преобладают ошибки
преувеличения крутизны склонов.
63
Аналогичные исследования в последнее время были проведены в ЛАЭМ
и других организациях. Согласно данным ЛАЭМ, по результатам измерения
55 склонов на аэроснимках, полученных АФА с /к=100 мм, с высоты порядка
1000 м, та= +2°.5 для углов склонов до 30° и +4° — для углов от 30 до 45°.
Разброс в результатах во многом объясняется квалификацией наблюдателей.
Интересно, что измерение углов склона неопытным наблюдателем характери-
зовалось тв=+5°.О.
Выполненный анализ применения различных способов и при-
боров оценки по аэроснимкам высотных и угловых элементов
местности с учетом их психофизиологических особенностей позво-
ляет рекомендовать стерсоглазомерный способ для предваритель-
ного изучения местности при специальном дешифрировании;
а инструментальный, с использованием простейших приборов
или точных приборов (малой точности), — для детального изуче-
ния элементов местности. В настоящее время ставится вопрос
о стереоскопическом изучении космических аэроснимков и про-
изводстве измерений по ним [149]. Вопрос этот очень сложный,
требующий всестороннего учета психофизиологических особен-
ностей стереоскопического зрения.
§ 2.5. Проблемы зрительного утомления
При длительной зрительной работе, особенно в условиях
дискомфорта, возникают явления зрительного утомления, кото-
рые проявляются в понижении работоспособности светочувстви-
тельного и кинестетического аппаратов глаз. Утомление светочув-
ствительного аппарата сводится к снижению различительной
и разрешающей способности глаза. Происходит и «цветовое»
утомление зрительного анализатора, причем наиболее сильно
утомляет глаз сине-фиолетовый цвет и наименее сильно — жел-
тый и зеленый. Утомление кинестетического аппарата более зна-
чительно. Оно сводится к ослаблению и замедлению реакций
на раздражения глазодвигательных и аккомодационных мышц..
Все это нарушает нормальный режим работы глаз. Эти явления
сопровождаются резью в глазах, головными болями и другими
расстройствами нервной системы. Зрительное и общее утомление
зависит от наличия слепящих источников света, общих условий
освещенности, температуры, влажности и состава воздуха, нали-
чия шума и т. д.
Оба вида зрительного утомления имеют место и при дешифри-
ровании аэроснимков и других первичных информационных моде-
лей, что связано с необходимостью рассматривать мелкие детали
в условиях близко расположенной плоскости фиксации. Способ-
ствует утомлепию операторов-дешифровщиков информационная
перегрузка вследствие предъявлений большого объема материала
в условиях дефицита времени. Особенно сильно проявляется зри-
тельное утомление при работе на стереоскопических приборах.
Работа на этих приборах дает большую нагрузку па зрительный
64
анализатор, в первую очередь на кинестетический аппарат глаза,
и на центральную нервную систему в целом. Дополнительными
факторами, вызывающими зрительное утомление, являются: не-
совершенная юстировка приборов, остаточные поперечные па-
раллаксы, необычное освещение, низкое качество изображения
и др., а также действие факторов внешней среды (условий оби-
таемости). Развитию зрительного утомления весьма способствуют
однотипные, монотонные наблюдения и измерения [313]. К этому
надо добавить умственное утомление, связанное с решением логи-
ческих задач в процессе дешифрирования, а также общую на-
пряженность труда операторов-дшпифровщиков. Утомление при
дешифрировании опасно тем, что оно ведет к увеличению коли-
чества пропусков обнаружения и опознания важных объектов
и появлению ложных тревог, нередко за счет иллюзий восприятия.
По результатам исследований [153 и др.], длительная измери-
тельная стереоскопическая работа приводит к нарушению мышеч-
ного баланса глаз и значительным функциональным изменениям
зрительного анализатора. Экспериментальные материалы Коно-
валовой [153] говорят о том, что возбудимость, оцениваемая
методом определения порога фосфена, и лабильность, оценивае-
мая методом определения критической частоты слияния мелька-
ний, у операторов-стереоскопистов закономерно снижаются в те-
чение рабочего дня за счет развития тормозных процессов. К концу
дня эти параметры в среднем снижаются на 40% от исходного
уровня, причем степень снижения зависит от сложности выпол-
няемых измерений. Непрерывная работа на стереоприборах
в течение рабочего дня вызывает расплывчатый стереоэффект
и приводит к снижению скорости стереоизмерительных операций
и их точности примерно в 3 раза по сравнению с первоначальными
значениями. Точность замеров на стереокомпараторе падает
до 0.12 мм, что в зависимости от высоты съемки вызывает ошибки
измерения превышений —2—12 м. Причем на снижение точности
стереоскопических измерений оказывает влияние ряд таких внеш-
них факторов, как разномаспггабпость, неодинаковая резкость
смежных аэроснимков стереопары, низкая освещенность и др.
Особенно велика степень утомления у операторов, имеющих
дефекты зрения (дальнозоркость, близорукость и т. п.) и страдаю-
щих функциональным расстройством нервной системы.
Продолжительность периода оптимально продуктивной ра-
боты оператора-дешифровщика пе более 4 час. Близкие к этому
данные получены при анализе работы оператора-локаторщика
[274]. К концу 4-часового периода работы появляются ясные
признаки утомления, выражающиеся в более позднем обнаруже-
нии новых целей, замедленном определении координат и т. д.
В [220] рекомендуется продолжительность дежурства операторов
РЛС устанавливать не более 2 час. Эти данные свидетельствуют
о большой напряженности и утомительности труда стереоско-
5 В, ф. Рубахин
65
листов, в том числе дешифровщиков, ири большой нагрузке
на зрительный анализатор.
Как видно из изложенного, зрительный анализатор у дешиф-
ровщиков должен обладать высокой сенсорной чувствитель-
ностью, хорошими качествами оптического и кинестетического
аппаратов рецепторов и не иметь нарушений, выходящих из
нормы. Все это необходимо учитывать при отборе и обучении
операторов-дешифровщиков, нормировании и организации их
труда. Важной проблемой является также разработка методики
психофизиологической оценки и контроля деятельности и состоя-
ния дешифровщиков. Необходимо обеспечение благоприятных
«эргономических» условий и режима труда операторов-дешифров-
щиков.
Глава 3
СТРУКТУРНО-ЭВРИСТИЧЕСКАЯ КОНЦЕПЦИЯ
ОБРАБОТКИ ПЕРВИЧНОЙ ИНФОРМАЦИИ
По своему содержанию обработка первичной информации,
дешифрирование представляет сложную перцептивно-познава-
тельную деятельность [151, 239]. В главе раскрываются психоло-
гические особенности дешифровочной деятельности. Рассматри-
вается общая психологическая модель процесса дешифрирования.
Основное внимание уделяется психологическим механизмам реше-
ния задач на сенсорно-перцептивном уровне.
§ 3.1. Психологический анализ дешифровочной деятельности
3.1.1. Профессиографическая характеристика
дешифровочной деятельности
В общем виде деятельность человека может иметь алгоритми-
ческий или эвристический характер.
Под эвристической деятельностью понимается процесс решения
человеком нестандартных задач, с нахождением новых связей и
отношений между объектами и явлениями в условиях недостатка
или, наоборот, избыточности информации и отсутствия заданной
жесткой системы алгоритмов и критериев. Для эвристической дея-
тельности характерно решение так называемых экстраполяцион-
ных логических задач с неопределенной областью поиска [222,
223]. Процедура решения подобных задач имеет иерархически-
поисковую структуру. С операциональной точки зрения их реше-
ние связано с широким использованием специфических операций —
«эвристик»: упреждающего планирования; избирательного струк-
турирования ситуации на основе установления смысловых отно-
шений между ее элементами; самопрограммирования и выработки
алгоритмов на основе оценки ситуации и т. п. [225, 226]. Эв-
ристики, независимо от уровня переработки информации, имеют
ряд функций: сокращения перебора различных вариантов реше-
ния; наведения на цель путем использования рациональных страте-
гий (для задачи) и тактик (для подзадач); построения оптималь-
ного варианта решения. Видимо, сводить понятие «эвристики»,
применительно к деятельности человека, до способа «сокращения
поиска решения» нельзя.
5*
67
Разумеется, жесткой границы между указанными видами
деятельности нет, ибо эвристическая деятельность наряду с эври-
стическими компонентами несомненно содержит алгоритмические
и наоборот. Речь идет о преобладании тех или иных компонентов.
Дешифровочная деятельность является сенсорно-интеллек-
туальной деятельностью эвристического типа. Эту деятельность
характеризуют следующие основные особенности:
а) своеобразный опосредствованный характер отражения
элементов реальной обстановки на основе восприятия первичных
«натурн ©-воспроизводящих» информационных моделей;
б) иерархическая структура, связанная с последовательным
решением многоуровневой задачи, расчленяющейся на ряд част-
ных задач и подзадач;
в) значительная активность различных психических процес-
сов при ведущей роли мыслительных процедур;
г) развернутый характер перцептивно-опознавательных про-
цессов в рамках «информационного поиска с отсроченным обслу-
живанием», с циклической их реализацией;
д) высокая значимость точностных параметров при опознании
объектов и выполнении измерительных операций;
е) значительный уровень психической напряженности, свя-
занный с большой ответственностью за результаты дешифрирова-
вания.
Оптимизация дешифровочной деятельности связана с развитием
и совершенствованием ее «внутренних средств».
Для дешифровочной деятельности, с эвристической точки
зрения, типичным является: а) непрерывная смена «пространств
функционирования» тех или иных процедур (от сенсорно-перцеп-
тивного к собственно-логическому); б) сочетание процедур пере-
бора и сокращения вариантов решения с их «конструированием»;
в) выявление иерархической системы смысловых связей между
деталями внешних элементов ситуации, между различными внеш-
ними элементами, между внешними и внутренними элементами
ситуации и т. д., т. е. сложное структурирование ситуации п ее
оценка.
Большой «удельный вес» эвристических компонентов в дешиф-
ровочной деятельности не исключает в ряде случаев алгоритми-
ческих процедур, например, при «измерительном» дешифрирова-
нии, и чисто статистических аспектов дешифрирования, связанных
с использованием априорной информации, с анализом вероятност-
ной структуры информационной модели, включая оценку распре-
деления ее элементов, с экстраполяцией полученных данных и т. д.
С точки зрения соотношения эвристических и алгоритмических
компонентов и возможностей машинной обработки информации,
дешифрирование условно может быть подразделено на «собственно-
эвристическое» и «серийное». К первому виду относится дешифри-
рование, связанное со смысловым анализом сложных ситуаций,
68
решением поисковых задач, опознанием незнакомых или малозна-
комых объектов, решением диагностических задач и т. д.; ко вто-
рому виду — дешифрирование, связанное с идентификацией из-
вестных в прошлом опыте объектов заранее установленного алфа-
вита. Как видно, по своей психологической природе оба вида
дешифрирования заметно отличаются друг от друга, хотя и связаны
между собой определенными переходами.
3.1.2. Общая психологическая модель процесса дешифрирования
Как показывают выполненные исследования, дешифровочный
процесс имеет многоуровневую структуру [151 ]. На каждом уровне
могут быть выделены этапы, отличающиеся своей целевой установ-
кой; различным характером и степенью структурного анализа
перцептивного материала; определенным набором поисковых, опо-
знавательных и логических операций. Уровни и этапы связаны
между собой прямыми и обратными связями, образуя несколько
взаимосвязанных локальных систем. Структурная схема процесса
зависит от ряда факторов: содержания дешифрируемых объектов;
особенностей информационных моделей и их литера, характери-
зующего физические условия формирования этих моделей; задачи
дешифрирования; субъективных качеств и подготовки оператора-
дешифровщика и т. д. В практике дешифрирования условно могут
быть выделены следующие основные группы задач: а) сплошное
дешифрирование внешних элементов природной обстановки и их
оценка (топографическое дешифрирование); б) избирательное изу-
чение внешних и внутренних элементов природной обстановки
с оценкой их свойств (специальное дешифрирование); в) поиск
«запрограммированных» объектов (некоторые виды специального
дешифрирования). С психологической точки зрения первые два
вида дешифрирования связаны с решением структурно-эвристи-
ческих дешифровочных задач (перцептивных и диагностических);
последний —- с решением собственно поисковых задач различ-
ного характера.
В общем виде с учетом особенностей всех задач психологи-
ческая модель дешифрирования складывается из следующих
уровней [244]: 1) планирования дешифровочного процесса;
2) структурного анализа изображения; 3) детального анализа де-
шифровочной информации; 4) общей оценки информации (схема
3.1*). На первом уровне могут быть выделены этапы: а) «ввода»
в дешифровочную обстановку путем использования априорной
информации (качественной и количественной), связанной с ха-
рактеристиками объектов дешифрирования и характером условий
* В настоящее время эта модель с некоторыми модификациями ис-
пользуется в различных видах специального дешифрирования, в целях
оптимизации производства дешифровочных работ [33, 200].
69
Уровень плани-
рования дешиф-
ровочного про-
цесса
Уровень струк-
турного анализа
информационной
модели
Уровень деталь-
ного анализа
дешифровочной
информации
Уровень обшей
оценки инфор-
мации
Схема 3.1. Структурная схема дешифровочного процесса.
формирования информационных моделей (литером *); б) пред-
варительного изучения общей структуры системы изображений;
в) планирования дешифровочного процесса по дальнейшим эта-
пам, исходя из конечной цели, и отдельных операций на каждом
этапе. Здесь формируется исходная «упрощенная» концептуальная
модель решения конкретной дешифровочной задачи. На втором
уровне вскрывается структура изображений, осуществляется
поиск запрограммированных объектов. Следует сказать, что этот
процесс весьма сложен, проходит через ряд стадий различной
степени семантизации. В зависимости от содержания решаемой
задачи может быть выделено несколько этапов общего и специализи-
рованного структурного анализа или поисковых этапов разного
порядка. На третьем уровне осуществляется детальная пере-
работка информации. Здесь могут быть выделены этапы: а) не-
посредственного анализа и опознания сложных и простых объек-
тов (внешних компонетов ситуации); б) интерпретации содержа-
ния, состояния, индикаторных свойств внешних компонентов си-
туации; в) индикационного опосредствованного анализа внутрен-
них компонентов ситуации. Этот детальный анализ сопровож-
дается и завершается контрольными операциями. На всех этапах
детального анализа происходит решение аналоговых задач путем
экстраполяции сведений с изученных участков на неизученные.
На втором и третьем уровнях вскрывается и накапливается инфор-
мация; на основе структурного анализа наглядно воспринимаемой
ситуации и использования индикаторных процедур происходит
формирование частных перцептивных и концептуальных моделей
для решения чисто логических задач последнего уровня. На за-
ключительном уровне осуществляется окончательная обработка
накопленной информации, определяются «искомые» свойства
участка местности, оценивается обстановка и т. д. Здесь форми-
руется конечная концептуальная модель решения проблемной
дешифровочной ситуации. Эта концептуальная модель форми-
руется, с одной стороны, на основе отражения внешней среды,
а с другой — переработки информации, и содержит определенные
«установочные» элементы.
Из изложенного видно, что на каждом этапе дешифровочного
процесса опознаются и интерпретируются объекты (совокупности
объектов) различных алфавитов. Очевидно, что для их определе-
ния используются дешифровочные признаки разного характера
и рапга. По мере’перехода от одного уровня к другому снимается
неопределенность, сокращается объем избыточной информации
и возрастает объем полезной информации с последующим ее обоб-
щением. Собственно-эвристическое дешифрирование характери-
* Иногда факторы и условия, определяющие особенности построения
информационной модели щхарактер внутренних связей, называют дополни-
тельными дешифровочными критериями.
71
зуется «прохождением» через все уровни рассматриваемой мо-
дели; серийное дешифрирование реализуется в основном в пре-
делах третьего уровня. В первом случае преобладают сложные
операции структурно-перцептивного анализа, эвристического
поиска, индикационно-экстраполяционные операции различного
характера. В процессе дешифрирования формируются новые
эталонные образы, некоторые поисковые и опознавательные алго-
ритмы, логический базис системы индикаторов. Во втором слу-
чае дешифрирование опирается на реализацию опознавательных
алгоритмов, на экстраполяционные операции к эталонным обра-
зам и индикаторам. При комплексной обработке системы оптиче-
ских и фотоэлектронных информационных моделей структурная
схема дешифровочного процесса усложняется за счет возникно-
вения перекрестных внутренних связей.
Как видно, па каждом уровне и этапе решается определенная
дешифровочная задача. К общим особенностям такого рода задач
относятся:
а) детерминированность решения конечной целью;
б) экстраполяционный характер решения в некоторой области
«перцептивно-логического» пространства;
в) наличие «конфликтных» проблемных ситуаций за счет не-
достатка, избытка информации или искажения се шумами;*
г) иерархически-динамическая структура, связанная с кван-
тованием п роцссса;
д) сочетание структурного и индикаторного анализа.
С логико-психологической точки зрения процесс решения
дешифровочной задачи может быть расчленен на следующие ос-
новные операции,
1. Уяснение дешифровочной задачи:
а) анализ требований задачи и уяснение ее конечной цели;
б) общее планирование решения задачи с выдвижением си-
стемы предварительных гипотез;
в) переформулирование общей задачи (цели) и расчленение
ее на подзадачи (подцели) в соответствии с выделенными проблем-
ными ситуациями.
2. Оценка дешифровочной проблемной ситуации:
а) структурный и индикаторный анализ, оценка ситуации
в рамках подзадачи, уточнение гипотез;
б) оценка гипотез, принятие решения на уровне z-й подзадачи;
в) проверка эффективности решения, переход к следующей
подзадаче.
3. Выход на конечную цель и ее реализация.
* Дешифровочная проблемная ситуация является весьма сложной. По
терминологии А. М. Матюшкипа [183], она имеет чертыи «гештальт-модели»,
и вероятностной модели, и информационно-семантической модели.
72
Из рассмотренной схемы видно, что фактически на каждом
ее этапе осуществляются процедуры как информационной подго-
товки принятия решения, так и выработки самого решения дешиф-
ровочной задачи, причем решение «созревает» далеко в глубине
первых этапов. Операциональная структура принятия решения,
«сообразования» гипотез с достигнутыми результатами на каждом
этапе логико-психологической модели решения задачи подробно
рассмотрена в [162].
В основе решения дешифровочной задачи лежит непрерывное
ее переформулирование, построение системы перцептивных и
концептуальных моделей различной степени обобщения отражае-
мой ситуации. Все эти модели взаимодействуют между собой
как на одном, так и на различных уровнях иерархии. Отчетливо
прослеживается при дешифрировании трансформирование пред-
варительной и частных концептуальных моделей в конечную
концептуальную модель решения исходной проблемной ситуации.
Система моделей приводится в действие в результате рассогла-
сования прогноза и результата и выявления потенциальных воз-
можностей ликвидации этого рассогласования.
В настоящее время природа концептуальных моделей и зако-
номерности их взаимосвязей с моделями, непосредственно отра-
жающими внешнюю среду, далеко не изучены. Выполненные
исследования свидетельствуют о том, что концептуальная модель
имеет сложное строение и включает набор образов реальной об-
становки, прогнозируемой обстановки и возможных управляющих
воздействий [299]. Различают постоянные концептуальные мо-
дели, хранящиеся в долговременной памяти, и оперативные. В со-
ставе концептуальной модели могут быть выделены структурные
и статистические компоненты [227 и др. ]. Структурные компоненты
связаны с анализом проблемной ситуации; статистические —
с использованием априорной информации. Вопросы динамики
структурирования проблемной ситуации с различных позиций рас-
сматриваются в [29, 115, 116, 225, 226, 280 и др. ]. Концептуальная
модель может быть описана с помощью лингвистических приемов.
3.1.3. Характеристика профессионально важных психологических свойств
специалистов-дешифровщиков
Эффективность дешифровочной деятельности в значительной
степени зависит от наличия у специалистов-дешифровщиков опре-
деленной системы профессионально важных психофизиологиче-
ских и психологических свойств. К первым из них относятся:
свето- и цветоразличительная чувствительность, разрешающая
способность, стереоскопическая пластичность, пропускная способ-
ность и другие свойства зрительного анализатора. Количественные
характеристики этих свойств были приведены выше. Эти пара-
метры, особенно острота зрения, не должны у операторов-дешифров-
73
щиков отклоняться от нормы. Однако специальные исследова-
ния [334] показали, что чисто зрительные свойства (в норме)
не находятся в большой корреляции с результатами дешифриро-
вания. Значительно большую роль играют психические позна-
вательные процессы при их профессиональной специализации.
Из анализа общей психологической модели процесса дешифри-
рования видно, что для разных уровней дешифровочной деятель-
ности характерно использование различных по своей природе,
сложности и возможностям технического моделирования психи-
ческих познавательных процессов. Прежде всего дешифрирование
опирается па восприятие информационных моделей. Восприятие
первичных информационных моделей представляет собой своеоб-
разную разновидность восприятия графического изображения,
обусловленную специфическим характером воспринимаемого ма-
териала. К общим особенностям этого восприятия могут быть
отнесены: отчетливая стадийность процесса; специальная направлен-
ность на выделение незначительных по своим размерам и малоза-
метных по своему яркостному контрасту объектов из окружаю-
щего фона; активная'дифференцировка сходных между собой изо-
бражений многих объектов; подвижность процесса отражения;
высокая степень обобщенности и смысловой характер процесса
при его достаточном развитии [246].
[[На различных уровнях дешифрирования реализуются про-
цессы смыслового восприятия разного характера. Например, на
первом и втором уровнях преобладают перцептивно-поисковые
операции эвристического характера; на третьем уровне — соб-
ственно опознавательные. Однако процессы восприятия не обеспе-
чивают полного решения задач па различных уровнях и этапах де-
шифрирования, связанных с операциями планирования, конт-
роля и экстраполяции; с интерпретацией опознанных объектов;
с индикационным анализом внутренних компонентов ситуации;
с оценкой изображенной ситуации и т. д. При дешифрировании
большую роль играют представления памяти, в том числе простран-
ственные представления, и процессы воссоздающего изображения.
Образы представлений обеспечивают переход от плоских и необыч-
ных образов восприятия элементов местности на информацион-
ной модели к образам и понятиям реальной деятельности. При ра-
боте с потоками дешифровочной информации велико значение про-
цессов»' долговременной и оперативной памяти, «скоростных»
параметров переработки информации в канале кратковременной
памяти. Особенно велика роль при дешифрировании оперативного-
мышления с преобладанием «образных» компонентов. Планирова-
ние дешифровочных процессов связано с применением чисто ло-
гических операций. Обобщение зрительной информации, заклю-
ченной в информационной модели, в определенные смысловые
комплексы, установление взаимосвязей между опознаваемыми
объектами и их индикаторами, между внешними и внутренними
74
элементами природной обстановки, оценка ситуации и т. п. тре-
буют большой мыслительной активности, связанной с построением
соответствующих концептуальных моделей. В основе этой мысли-
тельной деятельности лежат сложные аналитико-синтетические
процессы, включающие операции вероятностного и эвристического
прогнозирования.
Психологическая природа дешифрирования радиолокационных
и тепловых снимков во многом близка к дешифрированию аэро-
снимков. Однако здесь есть и свои особенности. При дешифриро-
вании радиолокационных и тепловых снимков, в частности,
происходит активизация логической деятельности, связанная
с преодолением затрубленной структуры изображения и необходи-
мостью декодирования специфических феноменов типа радиолока-
ционного контраста или радиолокационных теней. В результате
обеспечивается известный переход к «оптическим» образам дейст-
вительности. В связи с этим при дешифрировании подобных сним-
ков особое значение имеют общеструктурный анализ с широким
использованием косвенных признаков, позволяющий в 'определен-
ных пределах «снять» условность изображения, а также комп-
лексный анализ их с другими изображениями.
Помимо рассмотренного, большое значение при дешифрирова-
нии имеют такие личностные свойства, как наблюдательность (боль-
шой объем внимания, высокая его устойчивость и концентрация),
целеустремленность, настойчивость и упорство, оперативность,
чувство ответственности, стрессоустойчивость и другие эмоцио-
нально-волевые качества [18 и др.].
Значительное внимание анализу психофизиологических и пси-
хологических свойств у дешифровщиков уделяется в зарубежной,
особенно американской литературе, иногда, впрочем, с излишней
фетишизацией этих свойств [306, 307, 323, 334]. В американском
Руководстве по фотограмметрии [325] подчеркиваются следующие,
наиболее важные качества для оператора-дешифровщика: острота
зрения, «сила» воображения, наблюдательность, правильность
суждения, профессиональная эрудиция. В наиболее поздней ра-
боте, посвященной физиологическим и психологическим вопро-
сам дешифрирования [313], к физиологическим аспектам отнесены
морфологические, функциональные и эффекторные свойства зри-
тельного анализатора, а к психологическим — процессы приема
и переработки информации, памяти, мышления и т. д. Кроме того,
выделены смешанные аспекты, связанные с решением конкрет-
ных визуальных задач.
§ 3.2. Структурный анализ восприятия
и опознания первичной информации
Рассмотрим более подробно базисные для дешифрирования про-
цессы смыслового восприятия.
75
3.2.1. Некоторые вопросы «структурной» теории восприятия
и опознания
Как известно, под восприятием понимается непосредственный
активный процесс целостного отражения человеком объектов и
явлений внешней среды и отнесения их к определенному классу.
Физиологической основой восприятия являются условнорсфлек-
торные связи на комплексные раздражители и на отношения
между составными частями этих раздражителей. Эти временные
нервные связи образуют замкнутые системы, включая обратные
связи по управлению процессом восприятия. Образ восприятия
представляет собой сложное «чувственное» образование, отражаю-
щее объекты в целом, во взаимосвязи их частей и свойств. Образ
есть результат перцептивного процесса и в то же время основа
управления перцептивными и другими действиями. В образе
фиксируется извлеченная из внешней среды информация, запе-
чатлеваемая в виде перцептивных структур. Как было показано
выше, сложные объекты внешней среды представляют собой неко-
торые специфические системы иерархического характера. Следо-
вательно, перцептивный образ также есть сложная иерархическая
система, характеризующаяся множеством упорядоченных эле-
ментов разного ранга и связей между ними. Причем в образе, как
и в самой информационной модели, могут быть выделены струк-
турная и индикаторная составляющие. Последняя отражает вне-
структурные связи индикаторного характера.
Подобное системное описание образов является наиболее
общим. Его необходимо конкретизировать психологически. С этой
точки зрения перцептивный образ'является своеобразным психи-
ческим изображением объектов внешней среды. Как показано
в [48], он представляет собой предметно-структурную модель
объектов на конечном уроне отражения, сохраняющую инвариант-
ными метрические свойства объектов. Для псе характерна прост-
ранственно-временная упорядоченность элементов в соответствии
с элементами прообраза. Поэтому психическое изображение яв-
ляется отображением в пространстве отображаемых объектов,
а не в пространстве носителя изображения.
Психическому изображению свойственны: адекватность; струк-
турная целостность, обеспечивающая обобщенное отражение про-
странства и оптимизацию поисковых действий при более глубоком
анализе этого пространства; константность проекции, обеспечиваю-
щая инвариантность психического изображения; субъективность.
Как видно, перцептивные образы представляют собой сигналы —
изображения источника информации, с разной степенью деталь-
ности представляющие сведения об объектах внешней среды. Они
отличаются от сигналов-кодов воспроизведением конкретных ха-
рактеристик элементов прообраза и отношений между ними. Эти
образы позволяют формировать любое управляющее воздействие,
76
отвечающее конкретным структурам внешней среды и поставлен-
ной задаче. В свете данного теоретико-множественного и содер-
жательного определения образа его нельзя трактовать как про-
стое «проекционное» отражение формы. И еще одно: на наш
взгляд, понятие перцептивной модели шире, чем образ, так как
включает в себя не только информационные, но и управляющие
функции, а также личностно-установочные компоненты.
Нам представляется, что сложная перцептивно-опознаватель-
ная деятельность наиболее адекватно, в том числе и в количествен-
ном отношении, описывается с позиций так называемой структур-
ной теории восприятия. Последняя предполагает расчленение
перцептивно-опознавательной деятельности на ряд этапов и про-
цессов с квантованием их на операции и подоперации в рамках
целостной иерархической организации. В основу структурной
теории восприятия, разработанной в советской психологии, поло-
жены следующие принципы: а) активность и избирательность
отражения внешней среды; б) детерминированность перцептивно-
опознавательных процессов воспринимаемыми стимулами, их
информативностью, решаемой задачей и «установочными» факто-
рами; в) этажная обработка информации, обеспечивающая ее
последовательное перекодирование; г) структурно-элементный ана-
лиз воспринимаемых стимулов и соответствующих им образов
с привлечением индикаторных операций; д) единство функциональ-
ных и «языковых» процедур. Очевидно, что перцептивно-опозна-
вательная деятельность связана с использованием не одного, а це-
лого ряда внутренних механизмов: собственно-структурных, эври-
стических, вероятностных. Подобные принципы дают возможность
подойти к формальному описанию процессов воприятия и опозна-
ния и, следовательно, к их моделированию и оптимизации.
Процесс восприятия объектов или их изображений в ограничен-
ных пространственно-временных условиях имеет развернутый
характер. Этот сложный процесс в первом приближении может
быть расчленен на следующие основные этапы: поиск и обнаруже-
ние стимулов; их различение; идентификация; декодирование
(схема 3.2). Такое деление принято в инженерной психологии
применительно к восприятию приборной информации [173]. Эта
этапность отчетливо проявляется при восприятии малоразмер-
ных, зашумленных и замаскированных, зачастую незнакомых
в прожнем опыте объектов, с которыми приходится иметь дело
при дешифрировании информационных моделей.
Т1а первом этапе происходит установление наличия стимула
в информационном поле, без определения границ, формы контура
и других свойств воспринимаемого стимула. Формально здесь
решается задача вероятцостного отнесения стимула к одной из
двух категорий: «сигнал-шум» или «шум». Статистическая теория
идеального наблюдателя, широко применяемая в радиолокации,
предполагает, что свойства наблюдателя, отнесенные к определен-
77
Схема 3. 2. Структурная схема процесса восприятия.
ному рабочему уровню, остаются постоянными на всем интервале
наблюдения. В этом случае результат наблюдения характеризуется
общей ошибкой (критерий идеального наблюдателя):
г = Р (Л| I 40) Р (40) + Р j Л;) Р (Л-о, (3.1)
где — наличие сигнала; До — отсутствие сигнала; — реше-
ние о наличии сигнала; 4J — решение об отсутствии сигнала;
Р (Д;/До) — условная вероятность ложной тревоги; Р (Л;/4Х) —
условная вероятность пропускаюигнала. В статистической теории
обнаружения используются и другие критерии: критерий мини-
мума среднего риска, критерий Неймана—Пирсона и др. Весовые
критерии в большей степени характеризуют опознавательную дея-
тельность человека.
Следует иметь в виду, что при работе реального наблюдателя
имеет место взаимодействие статистических свойств сигналов
и статистических свойств наблюдателя за счет колебания рабочего
уровня последнего вокруг некоторого значения [270]. Эти ко-
лебания обусловлены функционированием сенсорных механиз-
мов и механизмов перекодирования сенсорных сигналов. При ра-
боте с информационными моделями рабочий уровень близок
к пороговому.
Эффективность обнаружения малоразмерных объектов на аэро-
снимке и других информационных моделях, как было показано
выше, зависит от различительной чувствительности, разрешаю-
щей способности зрительного анализатора и, следовательно, от
78
размеров, контрастности объектов и т. и., а также от продолжи-
тельности наблюдения и априорной информации о районе съемки
и самих объектах.
На втором этале осуществляется сравнительный анализ сти-
мулов между собой, в первую очередь на основе различения
яркостных контрастов и выделения контура. Операция выделе-
ния контура реализуется по принципу так называемой параллель-
но-последовательной развертки. При этом, как было показано,
элементарные признаки отражаются параллельно, а сложные при-
знаки разного уровня развертываются «с наращиванием». Эта опе-
рация обеспечивает расчленение комплексного стимула на эле-
менты и последующее их объединение в определенную систему.
Следует сказать, что механизм психической развертки далеко
не изучен. Ясно одно, что он управляется воспринимаемой струк-
турой. Некоторые закономерности функционирования «после-
довательных» механизмов построения образа контура описаны,
в частности, в [49].
Па следующем этапе осуществляется идентификация стимулов,
т. е. отнесение их к некоторому множеству «геометрических»
образов, но без раскрытия их внутреннего содержания. В прак-
тике дешифрирования этот этап обычно совпадает с последним
этапом — с декодированием, т. е. с соотнесением стимулов с реаль-
ными объектами. Попутно отмстим, что в некоторых случаях де-
шифрирования может быть совмещение и других этапов, вплоть
до совмещения обнаружения с опознанием. Например, при деши-
фрировании кораблей на однородном фоне водной поверхности.
В общем виде в основе опознания (идентификации и декодиро-
вания) лежит сравнение текущих, перцептивных образов с запе-
чатленными в памяти обобщенными эталонами и выбор соответ-
ствующей гипотезы. Выделенные этапы расчленяются па подэтапы,
отдельные процессы и т. д.
В дальнейшем изложении с позиций структурной теории по-
дробно анализируются специфические особенности процессов вос-
приятия и опознания первичных информационных моделей на
уровне идентификации и декодирования.
3.2.2. «Слойно-ступенчатая» содержательная модель процессов
восприятия и опознания первичной информации
Восприятие первичных информационных моделей представ-
ляет собой особый вид зрительного восприятия, обусловленный спе-
цифическими чертами этих моделей. Прежде всего следует ска-
зать, что при восприятии подобных моделей функционируют три
группы отношений: а) между объектами внешней среды и информа-
ционными моделями; б) между моделями и текущими образами;
в) между последними и эталонами (схема 3.3). Это определяет опо-
средствованный характер отражения объектов внешней среды.
79
Схема 3.3. Общая схема восприятия информационной модели.
Особенности первичных изображений определяют специфику
перцептивных образов, функционирующих при их восприятии,
и саму динамику этого процесса. Перцептивные образы здесь
характеризуются определенной структурной «обеддодностью», в об
щем виде гомоморфными отношениями с эталонами и динамиче-
ским соотношением между структурной и индикаторной составляю-
щими в зависимости от «литерных» условий формирования инфор-
мационной модели. Последняя как бы способствует восстановлению
структуры зашумленного сообщения в образе. Отражение инфор-
мационных моделей, в частности аэрофотоизображеннй, нередко
сопровождается зрительными иллюзиями. Среди них наиболее рас-
пространены иллюзии геометрического характера, выражаю-
щиеся в неправильной оценке размеров, формы, объемной конфи-
гурации объектов, в зависимости от условий визирования и взаим-
ного расположения воспринимаемых объектов. Распространены
также оптические иллюзии, например связанные с эффектом ир-
радиации, вследствие светорассеяния в рецепторе зрительного ана-
лизатора. Так, освещенные объекты на снимке кажутся больше
затемненных, хотя и равных им по величине. Процесс восприятия
информационных моделей, направленный на выделение объектов из
окружающего фона, активную дифференцировку близких между
собой объектов, корригирование искажений в них, преодоление
иллюзий, имеет развернутый, очень подвижный характер.
Выполненные экспериментальные исследования по восприя-
тию зашумленных изображений позволили выдвинуть гипотезу
о «слойно-ступенчатой» природе решения перцептивно-опознава-
тельной задачи в этих условиях [254, 255]. В соответствии с этой
гипотезой процесс решения подобной задачи включает:
а) «послойный» анализ, своего рода препарирование структуры
изображений, идя от слоев с крупноразмерными элементами
к слоям с более мелкоразмерными элементами;
б) ступенчато-этапную обработку информации в пределах слоя
с функционированием аналитико-синтетических процедур в не-
сколько тактов, циклично;
80
в) формирование на выходе слоев промежуточных образов
с последующей их интеграцией в итоговый;
г) экстраполяцию этих образов к эталонным различного инфор-
мационного содержания и определение эталона, изоморфного те-
кущему образу.
Приведенная схема находит определенное подтверждение в ра-
ботах В. II. Зинченко об этапности становления образа [117, 123,
127] и в работах Б. Ф. Ломова о фазном характере опознаватель-
ного процесса в затрудненных пространственно-временных усло-
виях [174, 175].
В исследованиях, проведенных в ЛГУ в сложных условиях
наблюдения, с изменением дистанции, освещенности, экспозиции
и т. д., выделялись фазы, связанные с последовательной «детали-
ровкой» образа воспринимаемых простых фигур. Применительно
к процессу восприятия «зафиксированных» информационных мо-
делей целесообразнее использовать термин «елейность» вместо
«фазности», поскольку условия наблюдения здесь не меняются.
В «таксономическом» смысле процесс развивается от уровней
с высокой степенью неопределенности к более категорическим.
Речь идет о классификации образов, основапцой на построении
иерархического алфавита классов объектов. Видимо, информа-
ционные уровни таксономической классификации совпадают с не-
которыми из слоев. Подобная многослойность может реализовы-
ваться как в пространстве «геометрических» образов, так и в про-
странстве образов реальных объектов.
Выдвигается предположение, что процесс вскрытия структуры
информационной модели, извлечения из нее информации в пределах
каждого слоя имеет ступенчато-этапный характер. В пределах слоя
осуществляется «элементно-операциональный» анализ с последую-
щим объединением, синтезом исходного стимульного материала
в некоторые целостные образования. Причем в этом процессе можно
выделить «формальную зону», связанную с «параллельным» ана-
лизом и элементарным синтезом яркостных и контурных элемен-
тов на основе функционирования алгоритмических механизмов
по постоянным, безусловно рефлекторным программам, и «семанти-
ческую зону», связанную с более высокими формами анализа и
синтеза семантических образований на основе функционирова-
ния специфических «эвристических» механизмов но временным,
условнорефлекторным программам. Понятно, что граница между
зонами условна, а число этапов в них переменно. Эти «функцио-
нальные» представления находятся в соответствии с «зонной» струк-
турой коркового центра зрительного анализатора, рассмотрен-
ной выше. Перцептивные действия в пределах слоя имеют явно
выраженный скачкообразный характер. Вот почему можно гово-
рить о ступенчатой обработке информации в пределах слоя. Можно
предполагать, что функционирование аналитико-синтетических
процедур на каждом уровне не осуществляется в один цикл. Чело-
6 В. Ф. Рубахип 81
веку свойственно, не завершая процесс в одном слое, переходить
к следующему, более мелкоразмерному. После такого первого про-
хода слоев может происходить возвращение к слою крупных эле-
ментов, связанных с использованием крупноразмерных единиц
восприятия. Цикл повторяется. При этом возможны скачки че-
рез слой.
Следовательно, перцептивно-опознавательные процессы в за-
трудненных условиях сопровождаются некоторыми эвристиче-
скими процедурами. По мерс становления навыков эти процессы
приобретают в известной мере фиксированно-алгоритмический
характер. Правильнее говорить о функционировании семейства
алгоритмов «восхождения по ступеням», меняющихся от слоя к слою.
При этом осуществляется определенное «слияние» слоев и ступе-
ней в них. Последнее происходит и при повышении структурной
целостности информационной модели.
На выходе слоя формируется промежуточный образ. Ссманти-
зация достигнутого уровня извлечения информации осуществ-
ляется на основе сопоставления (экстраполяции) текущего перцеп-
тивного образа с эталоном (эталонами) и определения эталона,
изоморфного текущему образу. При этом используются некоторые
вероятностные процедуры. Так осуществляется акт опознания.
На выходе промежуточные образы трансформируются в итоговый.
Это предположение находится в соответствии с представлениями
Ф. Кликса о фазном переходе от физического пространства к «фе-
номенальному» [143]. При достаточной сохранности структуры
информационной модели достигается цель опознания на уровне
основного множества в соответствии с поставленпой задачей.
При значительном разрушении структуры модели шумами по-
теря ее элементов может быть компенсирована за счет использова-
ния внешних индикаторов, в качестве которых выступают связан-
ные с опознаваемыми объектами другие, более помехоустойчивые
элементы окружающей ситуации, а также за счет активизации дея-
тельности представлений (воображения), мыслительной деятель-
ности в целом *. Этот процесс осуществляется уже за пределами раз-
решения информационной модели. Но цель может быть достиг-
нута. Здесь этот процесс имеет явно выраженный эвристический
характер и сопровождается вероятностными процедурами.
При значительной степени зашумления цель опознания не до-
стигается. На выходе имеют место либо альтернативные ответы
в форме конъюнкций, либо целостные ответы более низкого уровня
опознания.
Разумеется, рассмотренная схема лишь с известной степенью
приближения описывает реальный процесс восприятия и опозна-
* Как показали исследования И. А. Тоидзе [281 ], возможности восприя-
тия подпороговой информации расширяются за счет встречной «визуализации»
основных процессов решения при выборе гипотезы.
82
ния зашумленных изображений, который может значительно видо-
изменяться в зависимости от конкретных условий. В процессе
восприятия зашумленных изображений человек способен глубоко
вскрывать их структуру и извлекать присущий им объем инфор-
мации на основе структурно-эвристического анализа, но испыты-
вает определенные затруднения в использовании вероятностных
процедур для принятия решения о классе опознаваемого объекта,
а также для «оперативного» использования индикаторов.
Как видно, функционирование слойно-ступенчатой содержа-
тельной модели процесса восприятия зашумленных изображений
связано с подготовкой принятия решения на сенсорно-перцептив-
ном уровне и опознанием изображения.
§ 3.3, Информационная подготовка принятия решения
па сенсорно-перцептивном уровне
Информационная подготовка принятия решения на сенсорно-
перцептивном уровне сводится к поиску, выделению, классифи-
кации и обобщению информации о воспринимаемой ситуации и
построению текущих образов об элементах этой ситуации. Не-
пременным условием функционирования перцептивно-опознава-
тельной деятельности является формирование эталонных образов.
3.3.1. Построение эталонных и текущих перцептивных образов
Одним из существенных процессов восприятия является син-
тез эталонных образов изображений при отсутствии шумов.
К сожалению, этому процессу до последнего времени недостаточно
уделяется внимания в психологической литературе. Мало накоп-
лено экспериментальных фактов.
Синтез образов связан со специфическими перцептивными дей-
ствиями, которые представляют собой своеобразный саморегули-
рующийся процесс поиска и переработки информации, обладающий
механизмом обратной связи и «подстраивающийся» к особенно-
стям исследуемого объекта. Интересная трактовка процесса пер-
цептивного изучения стимула дается в работах В. П. Зинченко с вы-
делением операций: а) обнаружения отдельных признаков объекта;
б) выделения его перцептивного содержания; в) ознакомления
с этим содержанием; г) окончательного формирования образа.
Динамике формирования зрительных образов посвящены
исследования Б. Ф. Ломова и его сотрудников [129,
175 и др.]. Процесс синтеза эталонных образов весьма сложен.
Он складывается из нескольких групп частных процессов: 1) струк-
турного анализа стимульного материала и построения обра-
зов; 2) их описания и запечатления; 3) последующей классифи-
кации и обобщения образов. Эти процессы, как будет показано
дальше, могут развертываться на разных уровнях. Рассмотрим
6*
83
более подробно непосредственный процесс структурирования
образа.
Как показали эксперименты но формированию эталонных обра-
зов сложных изображений на основе изучения глазодвигательных
реакций [77, 249, 251 и др.], этот процесс включает ряд этапов.
В общем виде к ним можно отнести: а) выделение простейших,
«неразложимых» оперативных единиц восприятия определенной
размерности; б) объединение последних в некоторые «конструк-
тивные» элементы; в) формирование «кортежей» элементов и их
свойств с последующим объединением в мета-элементы, инвариант
ные к различным преобразованиям (фрагменты образа); г) син-
тез фрагментов в целостные структуры, соответствующие образу
необходимой степени детальности (категоричности). Конечно,
это деление условно. Видимо, на последних этапах можно выде-
лить своего рода подэтапы, связанные с ранжированием элементов,
установлением связей между ними, выделением наиболее информа-
тивных из них и т. и.
Указанные аналитико-синтетические процедуры развертыва-
ются в соответствии со сформированным «потенциалом» восприя-
тия. Последний включает врожденные и возникшие в процессе обу-
чения и практики оперативные единицы восприятия и операции,
связанные с их актуализацией. Потенциал восприятия в процессе
познавательной практики расширяется, обогащаясь за счет новых
оперативных единиц восприятия и более сложных операций.
Под оперативными единицами восприятия понимаются целостные
психологические образования разпых алфавитов, имеющие раз-
личную размерность, являющиеся носителями информации о вос-
принимаемых объектах [125]. Имеющиеся материалы свидетель-
ствуют о большой динамичности используемых человеком единиц
восприятия в процессе решения одной перцептивной задачи. Ви-
димо, каждому из рассмотренных выше этанов соответствует свой
алфавит единиц восприятия и множество отношений между ними.
Они могут быть разделены по выделенным выше зонам — «фор-
мальной» и «семантической». Каждый последующий этап сопрово-
ждается переходом к более укрупненным оперативным единицам
восприятия, вплоть до целостных образов определенного уровня,
имеющих свой алфавит.
Попытка описать признаки, используемые в качестве оперативных еди-
ниц восприятия при формировании эталонов контурных изображений, де-
лается в ряде работ [59, 77 и др. ]. Так, например, в [77 ] рассмотрены укруп-
ненные формальные признаки, разделенные автором на первичные и вторич-
ные. К первичным признакам отнесены: а — прямолинейность (а0) или кри-
волинейность (aj участка ионтура;3— знак кривизны, выпуклый (₽х) или
вогнутый (|32); у — максимальная абсолютная величина кривизны; 8 —
абсолютная величина приращения угла наклона касательной; X — линейные
размеры участка; е — постоянная или переменная кривизна участка; —
монотонное (т^) или немонотонное (г2) изменение кривизны на участке.
Каждый участок характеризуется упорядоченной группой (кортежем) при-
знаков. Упорядоченная последовательность таких групп образует первичный
84
код данного коптура. Первичные признаки и коды преобразуются с целью
выделения формальных признаков коптура в целом. Вторичные признаки
показывают, содержит ли контур прямолинейные участки, имеет ли ои вогну-
тости, включает ли он только плавные криволинейные участки или острые
углы, или то и другое, имеет ли в своем составе дуги окружности, как распре-
деляются линейные размеры участка по длине контура, сколько вогнутостей
н криволинейных участков имеет контур, суммарное абсолютное приращение
углов наклона касательной на контуре, периодичен ли контур. Совокупность
вторичных признаков образует вторичный код, более компактный, инвариант-
ный и экономичный. Способы выявления, упорядочения признаков разных
ранюв на различных уровнях отражения еще далеко не изучены, а адекват-
ность описываемых и используемых признаков полностью не раскрыта. Не
описаны текстурные признаки изображений. Выявление оптимальных набо-
ров признаков имеет большое значение для автоматического опознания об-
разов.
Очевидно, что содержательная классификация «семантических»
признаков весьма сложна и вне конкретной задачи, вообще-то
говоря, беспредметна. Попытка функциональной классификации
этих признаков сделана в работе [297] с делением их по степени
значимости и постоянству.
При достаточной перцептивной практике формируются цело-
стные признаки эталонных образов, не сводимые к сумме или даже
функциональной системе отдельных признаков, а представляющие
собой качественно новые образования. Это показано в [238, 123,
125,239,297,251 и др.]. Наиболее подробно вопрос формирова-
ния таких целостных структур раскрыт и экспериментально обос-
нован в исследовании М. С. Шехтера [297]. Правда, автор
ограничивается формированием частных целостных признаков
«топологических» подклассов («сенсорных вариантов») абстракт-
ных геометрических фигур и фактически отрицает общие целост-
ные признаки классов. Мы считаем, что возможна иерархия
целостных образов. Ниже этот вопрос будет рассмотрен более
подробно.
В практике визуального дешифрирования первичных информа-
ционных моделей обычно используются целостные структуры, при-
надлежащие разным алфавитам, а также системам опосредствован-
ных признаков-индикаторов. В настоящее время дешифровочные
признаки принято делить на прямые, косвенные и комплексные.
К прямым признакам относятся непосредственно принадлежащие
опознаваемому объекту геометрические и оптические характери-
стики; к косвенным — количественные, пространственные, вре-
менные, функциональные, причинные зависимости между объек-
тами; к комплексным — общая структура модели и ее отдельных
областей. Очевидно, прямые признаки являются сложными пер-
цептивными, а косвенные и комплексные — логически-перцеп-
тивными. К ним подходит термин, предложенный в [297], «кон-
цептуальный» признак. Кроме того, в качестве специфических
дешифровочных признаков используются статистические зависи-
мости между элементами природной обстановки [248]. На каждом
8S
этапе построения образов и при переходе от одного этапа к другому
используется определенная система перцептивных операций.
В формально-логическом плане речь идет о построении рациональ-
ного алфавита источника сообщений через структурирование мно-
жества эталонных оптических избражепий классов объектов, с уче-
том их вероятностей [250, 254]. Процедура формирования этало-
нов на основе «идеальных» оптических изображений показана на
схеме 3. 4. При действии шумов она усложняется.
Поскольку информационные модели, по терминологии
Д. А. Ошанина, могут быть отнесены к так называемым «вариатив-
ным объектам», их образы имеют оперативный (динамический)
характер в зависимости от специфики решаемой задачи, окружаю-
щей ситуации, конкретных условий опыта [209]. Оперативный об-
раз должен достаточно надежно отражать «оперативную» струк-
туру объекта. По результатам исследований на одном уровне опо-
знания может функционировать несколько оперативных образов
на один и тот же объект, образующих некоторую систему. Как
будет показано ниже, одной из задач методики обучения дешифри-
рованию является целенаправленное формирование подобных
систем образов. Сформированные таким путем эталонные образы
можно рассматривать как минимизированные описания объектов,
обеспечивающие их надежное опознание.
Переработка информации, извлеченной из прообраза и зафик-
сированной в эталонном образе, продолжается в последующих
актах восприятия и в процессе хранения образов. Эта переработка
связана с классификацией и обобщением информации. Можно
различать первичные эталоны, обеспечивающие отражение ин-
дивидуальных черт 'объектов внешней среды на конечном уровне
основного множества, и вторичные эталоны разной степени генера-
лизации, отражающие обобщенные черты, присущие определенным
классам^объектов различных алфавитов. Очевидно, что вторичные
эталоны формируются в результате определенной мыслительной
деятельности по абстрагированию от деталей, индивидуальных
черт объектов. При формировании таких образов происходит
сокращение взаимнооднозначных связей эталонных образов с про-
образами. Внешне растет гомоморфизм. Но это сокращение свя-
зей сопровождается обобщением последних при исключении пере-
сечения. Подобный гомоморфизм можно условно назвать «раци-
ональным», а отношения между обобщенными эталонными образами
и объектами на конечном уровне отражения — «рационально-
гомоморфными». Причем эти образы классифицируются по степени
категоричности, применительно к уровням классов, имеющих ал-
фавиты разной величины. Вторичные эталоны имеют «категориаль-
ный» характер. Они образуют таксономические системы иерархичес-
кого характера по определенным основаниям. Конечно, в процессе
перцептивно-опознавательной деятельности они могут «пе-
рекрещиваться», но главное — в этажном построении образов
86
Схема 3.4. Процедура формирования эталонов оптических
изображений (по Ю. И. Фейгину).
4175]. Вторичные эталоны имеют своих признаки, в том числе це-
лостные.
Такова психология синтеза эталонных образов, формируемых
в процессе обучения, тренировки, практики.
Построение текущих перцептивных образов при восприятии
зашумленных информационных моделей происходит в принципе
по такой же, только минимизированной схеме. Но связано оно,
как было показано выше, с послойной обработкой моделей, с по-
следовательным повышением степени детальности и категорич-
ности образов. В этом смысле данный процесс противоположен
синтезу вторичных эталонов. Понятно, что функционирование
текущих образов связано 6 кратковременной памятью.
3.3.2. Эвристические механизмы информационной подготовки
принятия решения на сенсорно-перцептивном уровне
Функционирование слойно-ступенчатой содержательной мо-
дели процесса обработки первичной информации опирается на
комплекс перцептивных и опознавательных операций по съему
исходной информации, неоднородных по своему составу, имеющих
свою внутреннюю структуру. Среди перцептивных операций, обес-
печивающих подготовку принятия решения, особую роль играют
поисковые процессы по выявлению признаков воспринимаемых
зашумленных изображений объектов при построении их образов
и опознании, по нахождению этих объектов в перцептивном про-
странстве, но поиску информации в интересах решения перцеп-
тивно-опознавательных задач.
В настоящее время ведутся интенсивные исследования в об-
ласти «информационного поиска» применительно к дискретной
приборной информации. В широком смысле слова под информацион-
ным поиском понимается процесс активного выделения информации
об объекте и преобразования информации об объектах управления
с целью приведения ее к виду, пригодному для принятия решения
124, 124]. Наиболее подробно структура процесса информацион-
ного поиска применительно к деятельности оператора с отставлен-
ным обслуживанием описана в [124]. Выделены стадии: получе-
ния команды па обслуживание, собственно поиска, первичной пе-
реработки информации, выбора первичного ответного действия.
Собственно поиск складывается из операций обнаружения, поиска
и пересчета значимых сигналов, выявления изменений в информа-
ционном поле, выделения проблемной ситуации и т. д.
Имеется большое количество работ, посвященных факторам,
определяющим эффективность информационного поиска. Послед-
ние могут быть разбиты на три группы:
а) факторы, связанные с условиями наблюдения [80, 317 и др. ];
б) факторы, связанные .с особенностями воспринимаемой
зрительной информации [80, 81, 124, 130 и др.];
88
в) факторы, связанные с характером поисковой деятель-
ности 182].
В [130] показано, что эффективность поиска, в смысле времени
и точности, зависит от общего объема отображения знаковой ин-
формации, структуры информационного поля и плотности знаков
в нем, оперативного объема отображения (числа критических зна-
ков), размеров и структуры самих знаков, разнообразия элементов
информационного поля, темпа подачи информации. Время по-
иска и количество ошибок монотонно возрастают с увеличением
объема информационного поля. Длительность фиксаций, по ре-
зультатам экспериментов, зависит от сложности задачи и в пре-
делах ее и при данных условиях наблюдения остается относительно
постоянной величиной. В [82] хорошо показана зависимость эф-
фективности информационного поиска от алгоритма самого по-
иска. В [189] делается попытка алгоритмического описания пер-
цептивных действий, в том числе информационного поиска. На эф-
фективность выполняемой поисковой деятельности влияют уровень
подготовленности оператора и продолжительность рабочего
времени.
Такова краткая характеристика информационного поиска при
работе с приборной информацией.
Как было показано выше, для рассматриваемого класса первич-
ных информационных моделей, воспроизводящих реальную при-
родную обстановку, свойственны свои особенности и прежде
всего огромпая информационная емкость, избыточностьинепрерыв-
ность информации, крайняя структурная неоднородность, высо-
кая степень зашумленности, неопределенность алфавита искомых
объектов (изображения некоторых объектов вообще могут быть
заранее неизвестны). При этом оператором решается большое число
разнообразных частпьтх дешифровочных задач, в том числе слож-
ного смыслового содержания, в различной последовательности.
В связи с этим здесь информационный поиск приобретает новые
черты. Он не определяется непосредственно структурой задачи
и сопровождается рядом эвристических процедур [249, 254].
Для выявления механизмов и особенностей поисковой деятельности при
воецриятии зашумленных изображений нами были проведены специальные
экспериментальные исследования. Эксперименты состояли из трех серий:
1. Перцептивное изучение аэрофотоизображений простых объектов *
(ПО) в целях выявления закономерностей перебора признаков в процессе
восприятия информационных моделей и синтеза эталонных образов.
2. Перцептивная н смысловая (категориальная) классификация фото-
изображений ПО в интересах выявления механизмов группировки и обобще-
ния образов.
* К простым объектам (ПО) относятся отдельные одиночные объекты —
постройки, сооружения, самолеты и т. п., сами по себе достаточно сложные;
к сложным (СО) — упорядоченные совокупности ПО, объединенных целевым
назначением, например, населенные пункты, производственные предприятии,
аэродромы и т. д.
89
3. Поиск объектов в пределах кадра в интересах выявления стратегии
поиска СО и ПО.
Для проведения экспериментов была использована модифицированная
методика кннорегистрации движений глаз операторов в сочетании с магнито-
фонной записью нх речевых ответов н воспроизведением некоторых восприня-
тых или опознанных объектов, ибо одна регистрация движения глаз не спо-
собна вскрыть процесс. В постановке и проведении экспериментов принимали
участие В. К. Гайда и 10. А. Лаптев.
В качестве тест-объектов в первой и второй сериях использовались си-
луэтные изображения достаточно сложных ПО (самолетов иностранных ма-
рок). Алфавит включал 18 стимулов. Угловые размеры предъявляемых на
Рис. 3.1. Оптическая схема установки.
1 — проектор; 2 — экран; з — стекло—отражатель; 4 — обзорное стекло; 5 — испы-
туемый; б — мнимое изображение; 7 — киносъемочная камера; 8 — корпус установки.
экране ПО были значительны — от 10 до 20°. В третьей серии предъявля-
лись реальные аэроснимки. Воспринимаемые линейные размеры аэрофотонзо-
бражений с СО были близки к масштабу 1 : 10 000. Яркость на экране^ЮО нт.
Эксперименты проводились па установке, созданной в ЛГУ, обеспечивающей
проектирование изображения в плоскости объектива кинокамеры (по прин-
ципу прнзмы). Оптическая схема установки представлена па рис. 3.1. Для
съемки использовался бесшумный киноаппарат «Дружба» со скоростью
24 кадра/сек. Продолжительность времени решения задачи регистрировалась
с помощью секундомера и сигнальных лампочек, помещенных па устройстве,
элиминирующем движение головы испытуемого. Для обработки кинопленки
применялся кинопроектор К-12.
Выбор методики и аппаратуры определялся тем, что они обеспечивали:
а) панболее естественные условия проведения эксперимента;
б) практически неограниченное время решения задачи;
в) соотнесение полученной циклограммы с рассматриваемыми изобра-
жениями;
г) количественную обработку траекторных кривых.
К экспериментам были привлечены студенты инженерного вуза, имевшие
известную подготовку в области специального дешифрирования. Всего в ходе
90
экспериментов было решено около 100 перцептивных, опознавательных и по-
исковых задач различного содержания н объема.
Для качественной и количественной обработки траекторных кривых
нспользовался фиксационный метод с определением количества точек фикса-
ции, плотности их распрсделопия, длительности фиксации и т. д. и траектор-
ный анализ с определенном направления маршрута, величины скачков, опи-
сания маршрута и т. п.
Перцептивное изучение изображений простых объектов
Как было показано выше, перцептивные операции являются
непременным компонентом синтеза эталонных образов, а также
процесса формирования текущего образа на разных уровнях слойно-
ступенчатой модели и сопоставления его с эталонными. Здесь рас-
сматриваются закономерности построения образа в пределах од-
ного слоя при сохранности структурной целостности изображения.
Эксперименты первой серии по изучению перцептивного содержа-
ния ПО показали, что этот сложный в психологическом отношении
процесс имеет три аспекта: а) информационный, связанный с объек-
тивной оценкой «кинематических» затрат в зависимости от инфор-
мативности стимула; б) процедурный, связанный с динамикой «пе-
ребора» признаков; в) «модельный» (очень условное понятие),
связанный с построением самого образа.
Рассмотрим информационные аспекты этого процесса. Экспе-
рименты показали, что перцептивное изучение стимулов и форми-
рование их образов детерминированы, с одной стороны, структурой
изображения, количеством заключенной в нем информации, его
информативностью, а с другой — конкретно поставленной зада-
чей. Для оценки абсолютной информативности сложных изобра-
жений была разработана «энтропийно-смысловая» методика [204].
Дело в том, что большинство существующих способов количе-
ственной оценки сложности контура опирается на использование
формальных элементарных признаков. Так, в [46] для определения
энтропии контура предлагается использовать полярную развертку
контура с последующим определением вероятностей различных
значений величины радиуса-вектора. В [76] для сравнительной
оценки сложности контуров используются следующие количест-
венные критерии: а) число, показывающее, сколько раз на кон-
туре кривизна меняет знак (и); б) число криволинейных участков
контура, на которых кривизна линии контура отлична от 0 (у);
в) сумма абсолютных приращений угла наклона касательной (w).
Главным из них считается критерий w, в известной мере включаю-
щий в себя характеристики и и и. Существуют и другие подобные
оценки сложности контура. Как видно, эти способы дают фор-
мальную, интегральную оценку контура, без учета семантической
структуры изображения, что имеет существенное значение для
определения информативности рассматриваемого класса изобра-
жений.
91
Предлагаемая энтропийно-смысловая методика включает:
а) выделение смысловых элементов фигуры (в нашем случае —
крыло, стабилизатор, пилон и т. п.);
б) определение числа характерных перегибов контура (в ме-
стах сопряжения точки относились к обоим сопряженным эле-
ментам);
в) оценку информативности, энтропии, как функции от числа
смысловых элементов и среднего значения характерных точек на
элемент.
Рис. 3.2. Зависимость траекторных затрат (по оси ординат —
количество точек фиксации) от энтропии стимула (по оси абсцисс—
дв. ед.) 5=/(£).
В этом случае энтропия изображения может быть рассчитана
•по формуле:
- // = logra 4--^-2 (3-2)
где п — число смысловых элементов; mi — число характерных
точек для i-ro элемента фигуры (i=l, 2, . . ., 5).
В результате первой серии экспериментов были установлены
некоторые аналитические зависимости между траекторными и вре-
менными затратами на изучение и энтропией стимула. Энтропия
изображения оценивалась по формуле (3.2).
Энтропия экспериментальных фигур (Я) изменялась от 3.74
(фиг. № 5) до 6.13 (фиг. № 1) дв. единиц; среднее кличество траек-
торных параметров (5) на фигуру — от 15 до 30.
Зависимость между энтропией изображения и «траекторными»
затратами на его изучение показана на рис. 3.2. Как видно, эта
зависимость имеет параболический характер. Приближенно она
92
аппроксимируется уравнением третьей степени (кубической па-
раболы), рассчитанной по способу наименьших квадратов:
5 =689 — 391II 74Д2 — 4.52ДЗ (3. 3)
с основной ошибкой + 1.46.
Для сравнения па рис. 3.3 показана зависимость траекторных
характеристик от сложности контура, определенной по сумме
абсолютных приращений углов наклона касательной при обходе
контура, в энтропийных мерах — Как видно, графики
имеют сходство.
Рис. 3.3. Зависимость траекторных затрат от сложности
коптура, определенной по сумме абсолютных приращений
углов в энтропийных мерах S—f (На). Обозначения те же,
что на рис. 3.2.
Полученные материалы свидетельствуют о том, что для извле-
чения информации из простых, «слитных» изображений, не имею-
щих большого количества информативных признаков, и весьма
сложных объектов, с большим количеством отличительных при-
знаков (внешних деталей) необходимы существенные траекторные
затраты, необходим сложный элементно-операциональный ана-
лиз, имеющий разную психологическую природу, но одинаковое
внешнее количественное выражение. Интересно, что для фигур
с малой энтропией характерно наибольшее количество «скачков».
Для изображений с большим значением удельной энтропии (эн-
тропия на один смысловой элемент) зависимость от Н обратная
(до некоторого уровня); для изображений с малым значением
удельной энтропии, наоборот, прямая. Параболическая зависи-
мость связана с влиянием удельной энтропии.
Для исключения влияния удельной энтропии введем коэффи-
циент избыточности = 1В данном случае величина
избыточности определяется тем, что на каждый элемент прихо-
дится число точек фиксации больше единицы (Л^ > 1).
93
Коэффициент избыточности может быть вычислен по формуле
n(.g-logn)-]ogn
R — nlH — log/?) •
Как видно из рис. 3.4, зависимость между Я' и 5 линейная.
Она аппроксимируется уравнением регрессии
S = 1407?' — 94 (3.5)
Рис. 3.4. Зависимость траекторных затрат от коэффициента
избыточности S—f (R). Обозначения те же, что па рис. 3.2.
Подставив (3.4) в выражение (3. 5), получим эмпирическую
формулу
46п (// — log п) — 140 log п
(3.6)
п(Н — log п)
Выражения (3. 5) и (3. б) свидетельствуют об устойчивой
корреляционной связи между траекторными параметрами и мерой
избыточности. Коэффициент избыточности действительно позво-
лил исключить влияние удельной энтропии. Стимулы, приурочен-
ные к левой ветви параболы с большой удельной энтропией,
теперь переместились в область min, заняв свое место на «восходя-
щей» прямой. Выявленная зависимость имеет определенное зна-
чение для психологической теории кодирования информации.
Она может быть использована для прогнозирования при построе-
нии приборных информационных моделей. Попытка установить
зависимость между траекторными параметрами и величиной R',
94
определенной через На (через энтропию суммы абсолютных прира-
щений углов наклона касательной), не увенчалась успехом.
Иной характер имеет зависимость длительности фиксаций от
энтропии изображения. Как видпо из рис. 3.5, эта зависимость
обратная, описываемая уравнением:
/= 1.29 — 0.167//
(3.7)
с коэффициентом корреляции г=0.9. Анализ выражения (3. 7) го-
ворит о том, что с увеличением энтропии изображения сокра-
щается длительность фиксаций. Физически это понятно: необ-
ходимо большее количе-
ство фиксаций в единицу
времени для извлечения
информации. Эта зави-
симость напоминает за-
висимости В. Хика меж-
ду продолжительностью
времени реакции и ко-
личеством средней ин-
формации на стимул.
Константа формулы (3.7)
соответствует среднему
значению длительности
фиксации глаза до исчез-
новения изображения.
Описанная энтропий-
но-смысловая методика
в принципе позволяет
достаточно просто про-
гнозировать степень
сложности перцептив-
ной деятельности.
Рассмотрим проце-
дурные аспекты процес- Рис. 3.5. Зависимость средней длительности
са перцептивного изу- фиксации {пи оси ординат — сек.) от энтропии
чения стимулов при по- ("° °™ “бечиес - дв. ед.) (Я),
строении образа. Экспе-
рименты показали, что процесс перцептивного изучения изобра-
жений и выявления их информационного содержания имеет
свою внутреннюю структуру и может быть расчлепен на ряд
этапов-операций. К основным из них в эксперименте можно от-
нести:
1) расчленение поля изображения (двумерного пространства
признаков) на ряд компактных областей;
2) детальный анализ областей с поиском и выделением наиболее
информативных признаков;
3) синтезирование областей признаков в единое целое.
95
На этапе детального анализа выделяются подэтапы по числу
выявленных областей, т. е. осуществляется непрерывное кванто-
вание процесса, в значительной мере подсознательно. На каждом
этапе решаются свои специфические задачи, используются разные
способы перцептивного изучения и соответствующие им тактики
маршрута, формируются различные сочетания оперативных еди-
ниц восприятия.
На первом этапе производится «скоростной», грубый осмотр
изображения; осуществляется поиск и определение центра «тя-
Рис. 3.6. Перцептивное изучение. Ознакомительный этап.
(Иен. А., Tt=i сек.).
жести» фигуры и оси симметрии, если фигура симметрична, т. е.
происходит выбор координатной системы; выделяются области
признаков, подлежащих изучению. В результате формируется
предварительный схематизированный, затрубленный образ, обес-
печивающий общее программирование последующих операций.
Продолжительность (7) первого этапа, как правило, не пре-
вышает 10% от общего времени изучения; среднее количество
точек фиксации (ТУф) и случаев фиксации (S^) невелико; повтор-
ные осмотры их отсутствуют, а средняя продолжительность вре-
мени фиксации (/) меньше, чем на других этапах (^0.20 сек.).
На первом этапе преобладают ограниченные следящие (фрагмен-
тарно-огибающие) развертки в сочетании с экстраполяционно-
96
зондирующими (рис. 3.6; траектории показаны с известным обоб-
щением). Иногда они имеют хаотический характер.
На втором этапе происходит изучение и оценка признаков внутри
выделенных областей с использованием интерполяционных при-
емов. Продолжительность этапа составляет более 70% всего вре-
мени изучения; общее количество случаев фиксации примерно
в 2 раза превышает число опорных фиксационных точек за счет
обратных скачков и возвратных движений через несколько так-
тов. Средняя продолжительность времени фиксации порядка
0.35 сек., а средняя максимальная продолжительность около
0.75 сек. По результатам экспериментов для данного набора изоб-
ражений внутри этапа выделяется от двух до четырех подэтапов.
Чаще анализируются верхние области изображения. Продолжи-
тельность изучения каждой области и количество точек фиксации
внутри нее варьирует в определенных пределах. Симметричные
области изучаются неравномерно, аналог ранее изученной обла-
сти исследуется по сокращенной программе. В процессе деталь-
ного анализа выделяются некоторые центры, несущие максимум
информации, и определяются «списки» (мысленные матрицы)
признаков. От их структуры зависит надежность формируемых
образов. Одновременно с этим происходит соотнесение признаков
различных областей, устанавливаются связи между последними,
осуществляется поэлементное уточнение формируемого обра-
за.
На основании экспериментов все многообразие используемых
признаков при формировании образов данного класса изображе-
ний можно свести в две группы: геометрических и «логических»
признаков. К первым из них относятся контурные точки, которые
условно разделяются на «экстремальные», в местах наибольшей
кривизны (а < 90°) — оконечность крыла, стабилизатора и т. д.,
и «спокойного сочленения». Ко вторым относятся интерполяцион-
ные и экстраполяционные точки, а также точки симметрии, обес-
печивающие расчленение фигуры или ее элементов на равные
части или смысловые блоки. Эти точки непосредственно не свя-
заны с изменением кривизны контура. На геометрические признаки
здесь приходится до 68% всех используемых признаков, а на ло-
гические — 32%. Последние играют координационно-связываю-
щую роль.
О перцептивных ориентирах, лежащих в основе формируемых
образов, с известным приближением можно судить по числу фик-
саций, приходящихся на те или иные точки. Можно предположить,
что эти числа пропорциональны весовым характеристикам исполь-
зуемых признаков. По экспериментальным материалам 42%
признаков с весом (Р) от 2 до 4 составляют геометрические приз-
наки (табл. 3.1). Вероятно, точки с большим количеством возвра-
тов в ряде случаев имеют и другую — координатную функцию.
Точнее они являются «подцентрами» координат.
7 в. ф. Рубахин
97
Качественное распределение фиксаций
при перцептивном изучении стимулов
Таблица 3.1
Характер признаков Число фиксаций (%) Всего
1 2 3 4 5 7 8 9
Геометрические признаки:
Экстремальные . . 17 6 8 л 1 — — — — 36
Сочленения .... 5 10 8 j 2 1 — 1 — 32
Логические признаки:
Интерполяционные 7 4 1 — — 1 — — — 13
Экстраполяционные 2 4 1 1 — 1 — 1 1 11
Симметрии .... 2 2 2 — 1 1 — — 8
Всего 33 26 20 10 4 4 0 2 1 100
На втором этапе преобладают следящие (огибающие) развертки
при общем изучении областей и интерполяционпо-зондирующие
при анализе их внутренней структуры (рис. 3.7). В зависимости
от характера и размеров изображений, индивидуальных особен-
ностей наблюдателей соотношение между различными видами раз-
верток изменяется.
Табл и ц а 3.2
Характеристика этанов перцептивного изучения
(средние показатели)
Этапы Продолжи- тельность (сек.) Распределение точек фиксации Распределение траек- торных параметров (%)
этапа (Г) одной фикса- ции (t) количество точек фикса- ции (Дтф) количество случаев фик- сации (2.' Агф) л , || В о ® и о 3 = сна обратные движения (скачки) 3 я П О а а =4
Ознакомительный . . Детального анализа 0.93 0.19 3 4 100 0 0
признаков .... Синтезирования при- 6.61 0.36 9 18 40 20 40
знаков 1.70 0.50 2 6 25 0 75
На заключительном этапе (рис. 3.8) происходит объединение
отдельных элементов в целостный образ. Продолжительность этапа
в среднем составляет около 20% всего времени изучения; общее
количество случаев фиксации заметно превышает число фиксацион-
ных точек главным образом за счет возвратных движений; средняя
98
длительность фиксации наибольшая, примерно 0.5 сек. Иа данном
этапе используются различные сочетания разверток. В после-
дующих актах восприятия увеличивается степень обобщенности
образа.
В табл. 3.2 дана количественная характеристика различных
этапов перцептивного изучения изображений.
Рис. 3.7. Перцептивное изучение. Этап детального анализа.
(Исп. А., Г2=5.4. сек.).
Как было сказано, в ряде работ [75, 132 и др. ] утверждается
и статистически обосновывается, что в рамках одной задачи
среднее время длительности зрительной фиксации не зависит от
количества элементов, от индивидуальных особенностей отдельных
элементов и от числа значимых элементов информационного поля.
Однако речь там идет о сравнительно простых приборных инфор-
мационных моделях, с однородными элементами при отсутствии
«инородного» фона. Проведенные эксперименты показывают, что
в случае работы со сложными и зашумленными информационными
моделями длительность фиксации зависит7от этапа перцептивной
задачи и, видимо, от информативности стимула. Эта зависимость,
как видно из табл. 3.2, проявляется и при перцептивном изучении
7*
99
стимулов. Значения были получены на большом статистическом
материале. Средние значения t имеют доверительные интервалы
при доверительной вероятности 0.99: 0.15 < < 0.23 сек.;
0.32<<<0.40 сек.; 0.41 <t3<0.59 сек. Средние квадратические
отклонения для любого значения t но этанам оказались равными —
Рис. 3.8. Перцептивное изучение. Этап заключительного синтеза.
(Исп. A., Tg—1.5 сек.).
т1=^0.12 сек., т.2 — + .030 сек., т3 = + 0.32 сек., а средняя квад-
ратическая ошибка математического ожидания не превысила
0.005 сек. Статистическая проверка показала, что различия сред-
них значений длительности фиксаций на разных этапах решения
этой задачи являются статистически значимыми (при уровне зна-
чимости q~ 1 %). Кроме того, специальный анализ свидетельствует
о статистической значимости отличий в значениях Zcp при решении
различных перцептивно-опознавательных задач.
Выделенные этапы заметно отличаются по динамике длитель-
ности фиксаций в опыте. На рис. 3.9 представлены кривые после-
довательной длительности фиксаций для фигур с разной энтропией.
Видно, что этап детального анализа признаков характеризуется
1,00
неравномерным темном изучения. Для фигур с высокой энтропией
свойственно наличие большого количества длительных фиксаций,
превышающих 600 сек. В работах но оперативному мышлению и
сложным формам перцептивной деятельности [82, 116, 225, 279
и др.] выявлена связь подобных точек с выполнением определен-
ной умственной работы. В [82] показана зависимость временной
динамики фиксаций от алгоритма поиска. Возможно, в нашем
случае наличие точек длительной фиксации связано с актуа-
лизацией логических признаков, координацией признаков, пре-
образованием образов фрагментов воспринимаемых изображений.
Рис. 3.9. Динамика длительности фиксаций в опыте
при изучении фигур с разной энтропией.
а — Н=5.07; б — Я=6.13. По оси абсцисс — число фикса-
ций, по оси ординат — время, мсек.
«Модельные» аспекты перцептивного изучения изображений
связаны с преобразованиями элементарных признаков в сложные,
последних — во фрагменты изображения с построением на их
основе образа и с преобразованием последнего. Однако условия
нашего эксперимента позволяют наблюдать лишь процесс исполь-
зования испытуемыми целостных признаков различной степени
сложности, соответствующих отдельным частям изображения.
Этот процесс нередко осознается испытуемыми и подтверждается
ответами и воспроизводимыми рисунками. Все это происходит
на основе использования определенного набора оперативных еди-
ниц восприятия. Важно подчеркнуть, что в процессе решения одной
перцептивной задачи, в том числе при построении эталонного или
текущего образа, может быть использована и используется система
оперативных единиц восприятия. Последнее в известной мере
связано с тем, что целостные признаки для различных объектов
относятся к разным уровням их обобщения. Все это не исключает,
как будет показано дальше, последовательную смену алфавитов
101
оперативных единиц восприятия по мере приобретения перцептив-
ного опыта.
Как видно, процесс перцептивного изучения ПО, недостаточно
известных в прошлом опыте, в целях формирования их образов,
имеет развернутый «поисковый» характер, в той или иной степени
включая опознавательные алгоритмические компоненты, заим-
ствованные из прошлых актов восприятия. Однако «изоморфное»
уподобление контуру отсутствует. Для перцептивных действий
характерны: а) большая динамичность процесса поиска информа-
тивных признаков при сохранении общей стратегии; б) неравно-
мерное «пространственно-временное» расчленение воспринимаемого
пространства, исходя из конечной цели; в) квантование процесса
на отдельные операции при отсутствии резких граней между ними.
Эти процедуры имеют эвристический характер. Следует подчерк-
нуть, что в основе всех этих, достаточно сложных перцептивных
действий лежит визуальная стимуляция.
Эксперименты первой серии позволили конкретизировать этапы
становления образа в пределах «слоя».
Перцептивная классификация простых объектов
Одним из основных процессов формирования обобщенных,
«вторичных» эталонных образов является процесс классификации
объектов.
Методика экспериментов второй серии сводилась к одновре-
менному предъявлению всего алфавита объектов, расположенных
в случайном порядке по окружности. Ставилась задача на их пер-
цептивную классификацию. Перцептивная классификация объек-
тов также связана с определенной этапизацией. По результатам
экспериментов можно выделить этапы: 1) предварительного озна-
комления с объектами; 2) детального изучения и группировки
объектов; 3) «топологической» классификации; 4) смысловой (ка-
тегориальной) классификации.
В условиях исследуемого класса объектов и данных условиях
опыта этапы нередко «пересекаются». Внешне эти этапы несколько
напоминают этапы перцептивного изучения одиночных стимулов.
Выделенные этапы отличаются по своим задачам, временным и
траекторным характеристикам.
На первом этапе решаются две основные задачи: выделения
типичных представителей классов в качестве перцептивных «ориен-
тиров» и предварительной группировки объектов. Продолжитель-
ность первого этапа составляет 10—15% от общего времени клас-
сификации; на каждый объект приходится 2—3 точки фиксации
со средней длительностью порядка 0.29 сек.; преобладают посту-
пательные движения (»65%). Как правило, первый скачок произ-
водится в верхний левый угол информационного поля. Здесь под-
тверждается закономерность, установленная в [67, 130]. Тактика
маршрута имеет характер радиальной развертки (в основном по
102
часовой стрелке), иногда спиральной развертки за счет неравно-
мерных повторов.
На втором этапе выполняется задача детального изучения объек-
тов. По сути дела, здесь можно выделить несколько подэтапов:
а) детального анализа разнородных объектов («посекторно»);
б) мысленного группирования их в пределах сектора; в) «межсек-
торного» сопоставления объектов; г) мысленного группирования
однородных объектов в различных секторах. Как видно, перцеп-
тивное изучение чередуется с известной мыслительной работой
по объединению объектов. Однако «мыслительные» подэтапы, как
правило, выделяются с трудом. О наличии мыслительной актив-
ности при внутреннем и внешнем группировании объектов можно
судить лишь по появлению длительных точек фиксации, образую-
щих некоторое поле. Лосекторное изучение (как правило, выде-
ляются 4 квадранта) объектов с их внутренней классификацией
осуществляется иногда в 2—3 такта. Продолжительность второго
этапа составляет примерно 70% общего времени; на каждый объект
в среднем приходится 9—10 точек фиксации, со средней длитель-
ностью ^0.41 сек. (та же закономерность!); поступательные дви-
жения несколько сокращаются за счет обратных скачков и возвра-
тов. Характер развертки сохраняется.
На последних этапах осуществляется топологическая класси-
фикация, а при достаточных знаниях и опыте наблюдателя — и смы-
словая классификация. Указанные классификации реализуются
или последовательно, или параллельно. В эксперименте классифи-
кационные этапы не дифференцировались. На заключительный
(объединенный) этап приходится »15% общего времени; количе-
ство точек фиксации на объект — 2—3 (аналогично первому этапу),
по со средней длительностью 0.51 сек.; преобладают обратные скачки
и возвратные движения (?^65%). Значимо увеличивается величина
скачков по сравнению с предыдущими этапами. Возможно, круп-
ные скачки (возвраты) связаны с проверкой гипотез.
В табл. 3.3 дана количественная характеристика различных
этапов перцептивной классификации объектов. Интересно рас-
пределение точек длительной фиксации (t > 0.6 сек.) по этапам:
первый этап около 4%; подэтап детального анализа с внутренней
группировкой объектов приблизительно 14%; подэтап «межсек-
торного» сопоставления и внешней группировки объектов около
23%; этап завершающей классификации —до 25%.* Нередко
эти точки проектируются на «пустой» фоп.
В эксперименте испытуемые осуществляли от 4 до 7 классифи-
каций тест-объектов.** В первую очередь, всеми испытуемыми
выделялись сложные стреловидные конфигурации большой эн-
* А. Гучас и Э. Римкуте [107] длительные фиксации связывают с опера-
цией подтверждения гипотезы.
** Фактически тест-объекты по топологическим признакам могут быть
разделены на 5 групп, по функциональным — на 2 класса и 5 подклассов.
103
тропии; затем — в различных вариантах «треугольное крыло»;
рамовидные конфигурации (по контрасту и физиономичности);
прямоугольные и стреловидные силуэты. Ошибки перцептивной
классификации связаны либо с доминированием формы, без учета
размеров, либо наоборот. Часто объединяются в одну группу
Таблица 3.3
Характеристика этапов перцептивной классификацш!
Основные этапы Количество подэтапов Продолжи- тельность (сек.) Количество точек фикса- ции 1 Средняя величина (ли- нейная) скачка (мм) Распределе- ние траектор- ных пара- метров (%)
этапа (Т) фиксации (4) I /Уф is н к я 3 £ да U И К о 3 а Е 5 Я 3 а ф = 3 __ Р й з в ? н в X Й о о а
Предварительное оз- накомление со стимулами .... 13.5 0.29 30 45 11.8 70 30
Детальный анализ и группировка сти- мулов 8 68.31 0.41 130 170 11.86 50 50
Классификация сти- мулов - 16.36 0.51 И 32 13.00 35 65
малые прямоугольные и стреловидные формы. Видимо, здесь ска-
зывается вторая — функциональная классификация. О двух пла-
нах классификации в ряде случаев свидетельствуют высказывания
самих испытуемых: «Классифицировал силуэты по форме, но с уче-
том их назначения» (исп. Л.).
Поиск объектов при дешифрировании информационных моделей
Методика экспериментов третьей серии сводилась к поиску
заданных объектов в пределах реального аэроснимка. Результаты
данной серии экспериментов показали, что поиск заданных зашум-
ленных объектов на «пестром» фоне представляет собой сложный
эвристический процесс. В основе поиска лежит структурный анализ
изображения. Поиск СО и ПО осуществляется в несколько этапов,
причем каждый поиск связан с поисками более низкого порядка
не только прямыми, но и обратными связями. В процессе поиска
реализуется ряд перцептивных, опознавательных и собственно
поисковых операций. Исходя из общей логики изложения мате-
риала, результаты данной серии экспериментов более подробно
будут рассмотрены в главе, посвященной решению дешифровочных
задач.
104
§ 3.4. Процесс принятия решения при опознании
зашумленных изображений
Процесс принятия решения на сенсорно-перцептивном уровне
связан с опознавательными действиями, под которыми понимается
процедура отнесения того или иного стимула к одному из N
классов стимулов. Формально опознание имеет место тогда, когда
N больше двух [270]. В содержательном смысле слова опознание
реализуется и при двухальтернативном исходе. Опознавательные
действия тесно связаны с перцептивными.
На основе проведенных исследований [245] процесс развер-
нутого опознания зашумленных изображений условно описыва-
ется следующими операциями: а) предварительное выдвижение
системы эталонов некоторого класса объектов; б) сопоставление
текущего образа с рядом эталонов и оценка одинаковости (сход-
ства) между ними; в) коррекция образов, «сообразованио» гипо-
тез с достигнутыми результатами; г) выбор «эталонной» гипотезы
и ее проверка; д) принятие решения — словесное формулирование
ответа или смена эталона. Эти операции могут быть объединены
в две группы: 1) структурного сопоставления образов па основе
избирательной переработки воспринимаемой информации; 2) пре-
образования гипотез.
3.4.1. Структурные механизмы опознавательного процесса
при восприятии зашумленных изображений
Системный подход к построению образов дает возможность
выдвинуть гипотезу о структурном характере их сопоставления
с использованием некоторых вероятностных и эвристических про-
цедур. Несомненно, подобное сопоставление текущих и эталонных
образов регулируется априорной информацией. Речь идет о пред-
варительном выдвижении системы эталонов на основе поставленной
задачи и имеющейся предварительной информации об опоз-
наваемых объектах. При опознании зашумленных изображений
знание и учет априорной информации имеют особое значение.
Последняя может иметь количественный и качественный характер.
К первой из них относятся данные о вероятностном распределении
объектов, ко второй — сведения об окружающей ситуации. Опоз-
навательный процесс зависит от трансформации объективно суще-
ствующих априорных вероятностей объектов в субъективные.
Для выявления роли количественной априорной информации
был поставлен следующий эксперимент [251]. Двум группам ис-
пытуемых по 10 человек было предложено опознать фотоизобра-
жения объектов (геометрических фигур) низкой степени разреше-
ния — рх=12 лин./мм и Р2==19 лин./мм. Экспериментальной
группе указывалась вероятность предъявления фотоизображений;
контрольной группе вероятность не сообщалась. В каждой группе
105
было сделано по 2000 предъявлений в случайном порядке. Резуль-
таты эксперимента представлены в табл. 3.4.
Т а б л и ц а 3.4
Влияние знания априорных вероятностей
на результаты опознания
Вероятность предъявления Результаты опознания
Контроль- ная группа экспериментальная группа
Р, — 12 ли- ний/мм Р3 —19 ли- ний/мм
0.3 0.11 0.15 0.20
0.7 0.28 0.43 0.54
Как видно, знание априорных вероятностей предъявления
объектов при затрудненных условиях их восприятия, способст-
вует повышению результатов опознания в определенных преде-
лах, причем в большей степени — для более высоковероятных
объектов. Однако нигде не достигается вероятность самого предъяв-
ления. Возможно, что при длительных опытах с подкреплением
вырабатывается максимальная стратегия, обеспечивающая опоз-
нание объектов с вероятностью, близкой к вероятности предъявле-
ний [156]. Психологическая природа «априорных» процессов
пока неясна. Вполне вероятно, что они близки к Марковским про-
цедурам. Но это лишь предположение. Видимо, эталонные гипо-
тезы, извлекаемые из долговременной памяти, при движении в опе-
ративную проходят, как через фильтр, через блок учета априор-
ных вероятностей.
Рассмотрим подробнее вопрос структурного сопоставления об-
разов. Большое внимание операции «сличения» полезных призна-
ков объектов, воспринятых и запечатленных, уделяется в [297].
Автор подвергает справедливой критике концепции строгой лока-
лизации следовых образов и непосредственной их актуализации,
без акта сличения. Однако следует иметь в виду, что операция сли-
чения ограничена рамками фиксации конечной позиции процесса
восприятия и пе раскрывает ого содержания и динамики.
При опознании зашумленных изображений экстраполяция те-
кущих перцептивных образов к эталонным осуществляется на вы-
ходе слоев и «исчисления» в целом. Как было сказано, смысл ое
сводится к установлению изоморфно-гомоморфного соответствия
между образами. Исходя из приведенного выше определения изо-
морфизма и гомоморфизма, очевидно, что перцептивные образы,
как эталонные, так и текущие, в общем случае гомоморфны по от-
ношению к отражаемым объектам. Об изоморфизме можно гово-
рить только в некотором сысле. Нижняя граница изоморфизма
106
устанавливается, исходя из психологического содержания реша-
емой задачи. Структурное сопоставление образов завершается опре-
делением эталона, изоморфного текущему образу. Это не всегда
может быть реализовано из-за разрушения структуры изображения
шумами. В этом случае эталонный и перцептивный образы характе-
ризуются гомоморфными отношениями. Здесь опознание заверша-
ется альтернативными ответами или переходом на более неопре-
деленный уровень. К физиологическим механизмам сопоставления
образов могут быть отнесены, по [269]: процедура сравнения вос-
принимаемого стимула с «нервной моделью стимула» на основе
специальных нейронов сравнения с последующим избирательным
угашением или, наоборот, восстановлением ориентировочных реак-
ций при сигнале рассогласования.
В настоящее время психологические механизмы экстраполя-
ции перцептивного образа к эталонному в процессе структурного
сопоставления образов изучены недостаточно. Видимо, на каждом
уровне сопоставления используется своя система эталонов, отли-
чающихся по структурной целостности и категориальной значи-
мости. При сопоставлении образов идет активная, избирательная
переработка информации, связанная с поиском отличительных
признаков между текущим и эталонными образами. При разрушен-
ной структуре изображения перебор эталонов осуществляется
вероятностно-статистическим путем. Однако этот процесс со-
провождается и эвристическими процедурами. По мере становле-
ния опознавательных навыков, видимо, осуществляется алгорит-
мизация процесса. Итак, в процессе непосредственного опознания
объектов в затрудненных условиях осуществляется в определен-
ных пределах избирательная переработка информации.
Для выявления динамики опознавательного процесса, опре-
деления тактики поиска и закономерностей использования призна-
ков при решении опознавательных задач различного содержания
и уровня были поставлены две серии экспериментов: 1) на опозна-
ние одиночных ПО (силуэтовсамолетов); 2) на опознание групповых
«композиций» этих же объектов.
Методика экспериментов первой серии сводится к опознаванию силуэтов
самолетов на трех условных уровнях: класс (транспортный, связи и т. д.);
подкласс (варианты классов); тип, с определением марки самолета. Всем
этим категориям соответствует определенная конфигурация. Экспериментам
предшествовало изучение алфавита объектов путем: а) «свободного» изучения
изображений с использованием отдельных карточек; б) «жесткого» изучения
с использованием схемы. Методика экспериментов второй серии сводилась
к опознанию групповых композиций ПО, состоящих из 2,3,4 и 5 объектов,
на уровне типа. При проведении экспериментов использовалась методика
кинорегистрации движений глаз оператора, изложеппая в предыдущем пара-
графе.
Результаты первой серии экспериментов показали, что про-
цесс опознания изображений ПО имеет совсем иной характер по
сравнению с их перцептивным изучением. Этот процесс/свернут,
107
не имеет четко выделенных этапов, опирается на другие способы
осмотра изображений объектов и оперативные единицы восприя-
тия. Для опознания характерно резкое сокращение процесса
перебора признаков при сохранении определенного набора озна-
комительных компонентов. Во внешнем плане минимизация
сводится к непосредственному «выходу» на ось симметрии или
к центру фигуры, к исключению ряда областей из анализа, к бо-
Рис. 3.10. Алгоритм опознания ыа уровне типа.
(Исп. А., Г —3.2 сек.).
лее упорядоченному осмотру оставшихся областей, к использо-
ванию ограниченного числа точек фиксации и резкому сокраще-
нию возвратов. Этот процесс непосредственно связан с процеду-
рой предсказания. Преимущественно используются фрагментар-
но-огибающие развертки в сочетании с многократно-прослежи-
вающими на отдельных участках (рис. 3. 10). Количество точек
фиксации на одну опознавательную задачу уменьшается в 2.5
раза, а число случаев фиксаций примерно в 3 раза по сравнению
с перцептивным изучением. Число точек фиксаций с трехкратным
повторением и более сокращается в 4 раза. Во внутреннем плане
минимизация сводится к использованию иных комбинаций опера-
тивных единиц восприятия за счет выпадения отдельных элемен-
108
тов, их укрупнения, образования целостных структур и после-
дующего «семантического кодирования».
Переориентация на другие признаки по результатам экспери-
мента на первый взгляд имеет парадоксальный характер. Она
связана с повышением роли и удельного веса используемых логи-
ческих признаков — до 45% (табл. 3.5). Видимо, эти признаки
обеспечивают упорядочение чисто перцептивных элементов, их
ранжирование, выстраивание в очередь и предсказание. Они
обеспечивают переход к другим алфавитам оперативных единиц
восприятия, формируя укрупненные опознавательные структуры,
а затем осуществляя семантическое кодирование. Среди геометри-
ческих признаков увеличивается роль экстремальных за счет
выпадения промежуточных признаков сопряжения элементов
изображения.
Таблица 3.5
Качественное распределение фиксаций при опознании стимулов
Характер признаков Число фиксаций (%) Всего
1 2 3 4 5
Геометрические признаки: Экстремальные Сочленения Логические признаки: Интерполяционные Экстраполяционные Симмотршт 20 9 14 3 5 12 5 3 3 8 5 2 2 2 3 2 2 37 18 19 8 18
Всего 51 31 И 3 4 100
Корреляция между конкретными признаками, используемыми
при решении аналогичных перцептивных и опознавательных
задач с учетом нх весов, пропорциональных числу фиксаций,
одними и теми же наблюдателями, невелика (^0.4) и имеет отри-
цательный характер, что связано с несовпадением признаков
с большими весовыми характеристиками. Интересно, что приз-
наки с Р = 2 совпадают не более чем на 25%, а признаки с Р—3
и более не совпадают вовсе. Очевидно, информационные центры,
закрепленные в прошлом опыте, осматриваются очень бегло,
а основное внимание направлено на анализ смысловых элементов,
съем дополнительной информации и исследование «сомнительных»
мест. Одновременно идет процесс сокращения перебора гипотез.
Естественно, что опознавательные действия реализуются в дру-
гих временных режимах. Более подробно этот вопрос раскрыт
в [251 ]. В табл. 3.6 дана количественная сравнительная харак-
109
теристика процессов перцептивного изучения и опознания на
уровне основного множества (определения типа объекта).
Таблица 3.6
Сравнительная характеристика процессов
перцептивного изучения и опознания (средние показатели)
Характеристика процесса Продолжи- тельность (сек.) Количество точек фикса- ции Распределение траекторных параметров (%)
реше- ния Задачи (Т) одной фикса- ции (0 £ поступа- тельные движения обратные скачки возврат- ные движения
Перцептивное изу- чение 9.24 0.36 14 28 42 16 42
Опознание .... 3.00 0.28 6 10 50 25 25
Процесс опознания находится в зависимости от поставленной
задачи. Последняя определяет уровень опознания. Как было
сказано, в эксперименте опознание объектов производилось на
уровне класса, подкласса и типа. Эксперименты показали, что
каждый из этих уровней отличается друг от друга продолжитель-
ностью опознания, количеством случаев и длительностью фик-
саций. Как пидно из табл. 3.7, переход от класса к типу сопровож-
дается увеличением продолжительности опознания в среднем
в 1.6 раз (от 2.1 до 3.5 сек.), количества случаев фиксаций при-
близительно на 40%, количества обратных скачков и возвратов
на 10%. Все это говорит об активизации опознавательной дея-
тельности (рис. 3.11).
Таблица 3.7
Характеристика различных уровней опознания
Уровни Продолжительность (сек.) Количество точек фикса- ции Распределение траекторных параметров (%)
опознания решения задачи (Т) фиксации (Л 2 Г?ф поступатель- ные движе- ния обратные скачки и возвратные дв ИЖС11ИЯ
Класс .... Подкласс . . . Тип Для сцен опознания, б подход. Мето 2.1 3.0 3.5 ки инфе ыл испо дика ра 0.23 0.29 0.33 рмации, дьзован счета с 4 6 извх рассм водил 7 10 12 екаек отрен ась к 57 57 48 ой на ка ный выше оценке о 43 43 52 ждом уровне энтропийный тносительной
ИО
энтропии на каждый траекторный параметр при перцептивном
изучении стимула 0^-) и последующему определению количества
извлекаемой информации на основе траекторных 'затрат при
опознании:
г 6 8 Ю п
Рис. 3.12. Динамика длительно-
сти фиксаций при опознании.
а — на уровне типа; б — на уровне
подкласса; в — на уровне класса.
По оси абсцисс — число фиксаций,
по оси ординат — время, мсек.
Рис. 3.11. Динамика перцеп-
тивно-опознавательного процесса.
а — перцептивное изучение; б — опо-
знание на уровне типа; в — опознание
на уровне класса.
Были получены следующие значения:
Уровень опознания
Количество извлечен-
ной информации (дв, ед.)
Класс.......................... 1.15
Подкласс....................... 1.85
Тип............................ 2.53
Временная динамика фиксаций для различных уровней опоз-
нания показана на рис. 3.12. Как видно, кривая опознания на
111
уровне «типа» несколько напоминает «кривые изучения» (рис.
3.9), остальные кривые (особенно на уровне класса) имеют более
сглаженный характер. Длительность фиксаций нигде не превы-
шает 0.6 сек.
Для выяснения общих закономерностей опознания сложных
объектов была поставлена вторая серия экспериментов с группо-
выми «композициями». Эксперименты показали, что в этом случае
процесс более развернут и включает большее количество перцеп-
тивных компонентов. Наблюдается несколько этапов: ознакоми-
тельный, анализа отдельных объектов, этап заключительной
оценки композиции. На первом этапе производится грубый анализ
структуры композиции с дифференцировкой объектов, определя-
ются логические элементы выделенных стимулов, выявляются
области «трудных признаков». В результате такого изучения
задается программа дальнейшего анализа. Эта программа не
сводится к механическому «дроблению». Она носит семантический
характер и реализуется на втором этапе. При этом по результа-
там экспериментов используются два способа анализа: а) интер-
поляционный, в основе которого лежит локальное изучение
стимулов; б) экстраполяционный, который основывается на по-
элементном сравнении стимулов. Их реализация зависит от осо-
бенностей изображения и личностных качеств наблюдателя.
На практике часто происходит переключение от одного способа
к другому. Для третьего этапа характерным является сравнитель-
ный анализ, сопровождаемый многочисленными возвратными
движениями.
Т а б л и ц а 3.8
Характеристика опознания композиции,
состоящих из различного количества объектов
Количество объектов в композиции Продолжи- тельность, Т (сек.) Количество точек фиксации
«ф
1 3.5 6 И
2 6.2 12 19
3 6.3 9 22
4 6.4 14 21
о 8.2 14 26
Механизм опознавательных действий во многом зависит от
числа объектов в информационном поле, их содержания и степени
сходства. С увеличением количества стимулов продолжительность
опознания, количество и число случаев фиксации увеличиваются
по определенному закону (табл. 3.8). Приведенные материалы
свидетельствуют о дискретности процесса опознания, о наличии
112
некоторых рубежей в восприятии. Для окончательного суждения
ио этому вопросу необходимы специальные исследования.
Траекторные затраты и в случае опознания связаны с энтро-
пийными характеристиками стимулов. Для оценки энтропии компо-
зиций стимулов использовалась рассмотренная выше методика,
но расчет велся с учетом числа стимулов в композиции по формуле
» я п
+т 2 S10®"1'1 (з'9)
где к — число стимулов; — число элементов стимула; mi —
число характерных точек j-го элемента.
Рис. 3.14. Зависимость вре-
мени опознания (по оси орди-
нат— сек.) объекта от струк-
туры композиции (по оси абс-
цисс — количество объектов).
Рис. 3.13. Зависимость траекторных
затрат (по оси ординат — количество
точек фиксаций) от энтропии стимула
(по оси абсцисс — дв. сд.) при опознании
композиций.
Эксперименты показали, что зависимость следует
закону правой ветви параболы, построенной для перцептивного
изучения стимулов, и описывается уравнением регрессии (рис.
3 2)
S = 7H — 24.6 (3.10)
с коэффициентом корреляции г =0.847.
Однако в случае аппроксимации правой ветви параболы
(рис. 3. 13) прямой ее уравнение приобретает вид
Л’== 10.57/— 33.2 (3.11)
Сравнение этит прямых по критерию 0 (критерию общего раз-
личия двух сравниваемых кривых) показало, что различие в коэф-
фициентах прямых статистически значимо с вероятностью не
менее 0.95. Все это косвенно говорит о функционировании в обоих
случаях близких психологических механизмов, но различной
степени «активности».
8 В. ф. Рубахин
ИЗ
Для случаев правильного опознания характерна большая пер-
цептивная активность. Выявлена определенная зависимость ре-
зультатов опознания от способа изучения перцептивного мате-
риала. Лучшие результаты (на 15%) получены у испытуемых,
использовавших самостоятельный способ «свободного» изучения
стимулов и построения своей собственной классификации. Эф-
фективность этого способа отмечается самими испытуемыми.
Интересны факты обратного влияния структуры на опознание
отдельных объектов. С увеличением количества объектов в ком-
позиции от 1 до 5 продолжительность времени уменьшается в сред-
нем с 3.5 сек. до 1.6 сек. (рис. 3.14), количество точек фиксации —
с 6 до 3. Число случаев фиксации на объект находится в линейной
зависимости от количества объектов в композиции. Исходя из
эксперимента, для опознания необходима определенная фикса-
ционная «разрешающая способность», порядка 3—4 точек фикса-
ции на объект.
Помимо этого, был поставлен частный эксперимент на парное
опознание объектов разной степени сходства. Эксперимент поз-
волил ранжировать пары объектов по степени трудности опозна-
ния (по временным и траекторным затратам) в такой последова-
тельности: «очень далекие» объекты, «очень близкие» объекты,
одинаковые объекты, «близкие» объекты. Оказывается, наиболь-
шую трудность представляют как очень далекие объекты с раз-
ницей в энтропии > 1 дв. ед., так и очень близкие объекты с раз-
ницей в энтропии около 0.1 дв. ед. Особенно резко это прояв-
ляется в смысле траекторных затрат.
Относительная изоморфность «рисунков» маршрутов при опоз-
нании различных стимулов одними и теми же наблюдателями
дает возможность сделать предположение о большей стабильности
этого процесса. Вероятно, по мере приобретения перцептивного
опыта вырабатываются индивидуальные алгоритмы опознания.
В затрудненных условиях восприятия при опознании малознако-
мых объектов опознавательный процесс приобретает четко выра-
женный эвристический характер. Следует подчеркнуть, что из-
ложенные в данном разделе факты относятся к сукцессивным
формам опознания, опирающимся на недостаточно закрепленные-
или «стертые» мысленные эталоны,
3.4.2. Динамика процесса выбора гипотезы при опознании
зашумленных изображений
Для схематического описания процесса выбора эталонной
гипотезы в простых случаях может быть использована функцио-
нально-структурная модель, предложенная в [271]. На схеме 3.5-
представлена модифицированная модель выбора гипотезы наблю-
дателем при опознании.
114
Блок долговременной
памяти
Схема 3.5. Функционально-структурная схема выбора гипотез при опознании.
Процедура выбора гипотезы сводится к следующему. Инфор-
мация об опознаваемом объекте через приемник сигналов посту-
пает в блок исследования признаков и формирования образа.
В этот же блок из долговременной памяти поступают эталонные
гипотезы, проходя через блок учета априорных вероятностей
гипотез. На основании учета априорной информации, поэлемент-
ного или целостного сопоставления сформированного образа
с эталонными выбирается гипотеза и оценивается ос апостериор-
ная вероятность. Процесс принятия решения об опознаваемом
объекте может иметь разный характер в зависимости от слож-
ности опознавательной задачи и опираться на различные кри-
терии. Есть основания предполагать, что в простых случаях,,
при опознании отдельных объектов на основе использования
независимых, равновероятных, прямых признаков, этот процесс
с известной степенью приближения описывается теоремой Байеса:
Р (iV,.) Р (AJNA
р (/Л t) = -„ •' ' * '' ,
2 ? (Д',-) ?
(3.12>
где — апостериорная вероятность гипотезы N{ при
использовании признака Ак\ — априорная вероятность
появления объекта N P(Ak!N?) — условная вероятность приз-
нака Лк при наличии объекта N е Апостериорные вероятности
гипотез сравниваются с порогом (аиор ). При превышении его'
происходит опознание. Регуляция процесса исследования приз-
наков, сопоставления образов и ввода новой серии эталонных
гипотез осуществляется через генератор системы гипотез. Как
только вероятность одной из гипотез достигает необходимого
максимума, энтропия данной системы гипотез падает ниже вели-
чины [38НТр , и исследование признаков, сопоставление образов
прекращаются. Опознание объекта на основании обратной связи
изменяет априорные вероятности гипотез в оперативной памяти.
Если порог опознания не будет превзойден, через генератор си-
стемы гипотез вводится новая серия гипотез и осуществляется
экстраполяция к ним. Как видно, в ходе проверки гипотез проис-
ходит перераспределение их вероятностей. В 1213 ] и др. показано,,
что этот процесс связан с «флюктуацией субъективной энтропии».
Приведенная схема имеет определенное сходство с описывае-
мой в [641 и др. общей «блоковой» структурой переработки
информации, включающей блоки иконической памяти, анализа
входных стимулов, селекции информации, «манипуляции» в ин-
тересах нормализации воспринимаемой информации и т. д. Однако
следует иметь в виду, что эта структура весьма динамична, нахо-
дится в большой зависимости от решаемой задачи и требует
экспериментального подтверждения для типовых задач.
116
Рассмотренная схема справедлива для простых случаев опо-
знания. Использование комбинаций признаков, оценка их весовых
характеристик, учет индикаторов приводят к иному распределе-
нию гипотез, с оценкой их иерархии и весов. К этому надо до-
бавить динамический характер алфавита используемых человеком
признаков и образов. Кроме того, при опознании незнакомых
в прежнем опыте объектов операция выбора гипотезы заменяется
операцией конструирования гипотезы, имеющей четко выражен-
ный эвристический характер. Вот почему надо очень осторожно
подходить к аналогиям процесса опознания изображений чело-
веком и статистическим распознающим автоматом.
По [76], проверка гипотез простых контурных изображений
осуществляется путем поэлементного сравнения текущего образа
и декодированных эталонных образов, соответствующих выдви-
гаемым гипотезам. Сравнение производится на эффекторном
выходе. В условиях реального процесса эта операция минимизи-
руется.
Для выяснения динамики процесса выбора гипотезы в сложных условиях
памп совместно с В. И. Николаевым, Ю. А. Дранишниковым и Л. М. Розовым
были проведены специальные экспериментальные исследования на опознание
фотоизображений объектов разной степени разрешения, в различных времен-
ных режимах. Были поставлены три серии экспериментов: а) с «принудитель-
ным» выбором категорического ответа иа уровне основного множества; б) с аль-
тернативными ответами; в) с альтернативными ответами в условиях варьиро-
вания времени экспозиции. Основной алфавит состоял из 16 реализаций гео-
метрических фигур * с 10 градациями по разрешению — от 5.13 до
35.4линий/мм (па объект от 0.8 до 5.4 линий). В первой серии экспериментов
объекты предъявлялись на экране с помощью специальной проекционной
установки или на просвет. Фигуры предъявлялись ноодипочно, в случайном
порядке, идя от низкого разрешения к высокому. При работе на просвет ис-
пользовался набор дешифровочных луп (НДЛ). Угловые размеры восприни-
маемой фигуры порядка 20', ее деталей — от 2 до 6'. Во второй серии испытуе-
мые давали альтернативные ответы при экстраполяции предъявляемых на
экране изображений к эталонам. Кроме того, здесь был поставлен совместно
с Ю. И. Фейгиным частный эксперимент на восприятие зашумленных фото-
изображений силуэтов самолетов мелкого масштаба с 10 градациями по разре-
шению от 7 до40линий/ммпри Л’ф=0.9. Для работы использовался высокоточ-
ный измерительный компаратор «ИЗА-2» с ЗОх увеличением. В эксперимент
вводились дополнительные условия, повышающие ответственность испытуе-
мых. В результате структурного сопоставления каждым испытуемым предъ-
являемого изображения с эталонами заполнялась карточка экстраполяции
иа основе двоичной системы ответов. В третьей серии варьировалась продол-
жительность экспозиции предъявляемых на экране фигур от 0.5 до 1.5 сек.
при сохранении альтернативных ответов. Группа наблюдателей состояла из
16 человек в каждом опыте. Всего было выполнено более 6000 наблюдении.
* Геометрические фигуры условно можно разделить на 4 класса:
а) объекты с «разорванными» контурами, с вытянутыми элементами;
б) объекты, образованпые пересечением прямых линий под прямым углом;
в) круг; г) объекты, образованные сочетанием прямых линий (нод разными
углами) и дуг. Фигуры отражают плановые формы многих объектов на аэро-
снпмке.
117
Первая серия экспериментов позволила прежде всего выявить
зависимость процесса опознания и, следовательно, процедур вы-
движения и выбора гипотез от структурной целостности изобра-
жения. Эксперименты показали, что вероятность опознания явля-
ется некоторой функцией от разрешающей способности изображе-
ния. Разрешающая способность, как известно, является одной
из основных «литерных» характеристик информационной модели,
определяющих ее структурную целостность.
Таблица 3.9
Вероятность опознания изображений геометрических фигур
при различном разрешении
Способ наблюдения Разрешающая способность, линий/мм
5 6 7.5 9 12 15 19 24
На экране 0.066 0.034 0.97 0.073 0.191 0.262 0.543 0.924
С помощью оптиче- ских устройств (ЮХ) - - 0.118 0.142 0.347 0.625 0.770 0.945
В табл. 3.9 представлена общая вероятность опознания фигур
алфавита на разных уровнях разрешения при наблюдении их на
экране и с помощью оптических устройств (луп с 10х увел.).
По данным таблицы построены графики (рис. 3. 15), анализ
которых говорит, во-первых, об экспоненциальном характере
зависимости опознания от разрешающей способности и, во-вторых,
о наличии некоторой пороговой области между обнаружением
и собственно опознанием стимулов в соответствии с заданным
критерием. Следовательно, деятельность реального наблюдателя
характеризуется не одним рабочим уровнем, а некоторой кривой
распределения вероятностей разных значений рабочего уровня.
Пороговая область может изменяться и мигрировать по оси
абсцисс в зависимости от характера фигуры, субъективных ка-
честв и тренированности наблюдателя, способа наблюдения и т. д.
Для объектов первой группы опознание с _Р=0.8 при наблю-
дении их на экране происходит при 7?^19 лин./мм, второй и тре-
тьей — при R^22 лин./мм, четвертой группы — при 7?^25 лин./
мм. При наблюдении объектов с помощью оптики все значения
смещаются в области более низких разрешений на 5—6 единиц.
Если рассматривать подобным образом организованный экспе-
римент как модель естественного процесса зрительного восприя-
тия, развертывающегося от «нерасчлененного видения» к «деталь-
ному видению» [263], то выявленная пороговая область проце-
дурно соответствует этому перебору гипотез. Из изложенного
следует, что с изменением разрешения меняется информатив-
ность фигур, причем по-разному для каждой из них.
118
Эксперименты первой и второй серии показали, что выбор гипо-
тез при опознании зашумленных изображений осуществляется по
принципу прогрессивной классификации, скачкообразно, проходя
при этом через несколько
иерархических ступеней раз-
личной степени информатив-
ности, соответствующих слоям
(информационным уровням)
«слойно-ступенчатой» моде-
ли [249], В общем виде про-
цесс идет от выбора гипотез
с большой неопределенностью
к гипотезам с суженным ин-
формационным содержанием.
Например, при дешифриро-
вании летательных аппара-
тов — от класса к подклассу,
от него к типу и т. д.
В зависимости от задачи
и физических условий опыта
выбор гипотезы может быть
реализован на разных ин-
формационных уровнях. Зна-
ние априорной информации
обеспечивает возможность
Рис. 3.15. Зависимость вероятности
опознания от разрешающей способности
информационных моделей.
1—на экране; 2— с помощью НДЛ (10Х).
Цо оси ординат — отн. ед.; по оси абсцисс —
линий/мм.
выхода на конечный уровень, минуя ряд промежуточных.
Различные уровни связаны между собой не только прямыми, но-
---------------------------------------------j
Рис. 3.16. Многоуровневая схема выбора
гипотез.
А, В, С, . . . J — уровни гипотез.
и обратными связями. В случае затруднения выбора гипотезы
на уровне основного множества может происходить переход
на менее конкретные уровни. На каждом информационном уровне
11&
используются различные перцептивные и семантические признаки,
в том числе и целостные при достаточных навыках дешифрирова-
ния, и осуществляется экстраполяция к эталонам своего алфа-
вита. Речь идет о функционировании кодовых деревьев (рис. 3.16).
Как показано в [100], каждое из них может иметь весьма слож-
ную структуру.
В рассматриваемых сериях экспериментов иерархическая клас-
сификация тест-объектов заранее не устанавливалась. Это позво-
лило рассмотреть механизмы перебора гипотез на каждом уровне
и выявить некоторые закономерности классификации геометри-
ческих образов в ходе процесса.
С'пиУуяы
Непроизвольное
nepenyrnbi6a.nuf:
гипотез
ГруппоОое
дифференцироЬ’аниь
гипотез
Внутригрупповое
дифференцирование
гипотез
Рис. 3.17. Стадия случайного перепутывания гипотез.
В экспериментах на опознание геометрических фигур было
выявлено четыре уровня, каждый из которых характеризуется
своей динамикой перебора гипотез по отношению основного мно-
жества опознаваемых объектов: 1) отсутствием дифференцирова-
ния гипотез; 2) случайным перепутыванием гипотез; 3) ограни-
ченными альтернативными решениями; 4) отождествлением с эта-
лонами основного множества. На отдельных уровнях выбор гипо-
тезы проходит через несколько стадий. Например, для второго
уровня намечаются стадии: а) непроизвольного перепутывания
гипотез; б) группового дифференцирования гипотез; в) внутри-
группового дифференцирования гипотез. Процесс напоминает
цепную реакцию (рис. 3.17).
Исходы опознания на каждом уровне такого процесса связаны
с построением «квази-таксономической» классификации геометри-
ческих образов, основанной на обеднении многообразия «огибаю-
щих» геометрических фигур с разрушением их контуров, струк-
туры шумами (при одинаковых размерах и контрасте). В самом
деле, на первом уровне, соответствующем наиболее низкому раз-
120
решению информационных моделей, большинство выдвигаемых
гипотез в экспериментах первой серии было связано с кругом
(пятном); на следующем уровне — с фигурами, содержащими
элементы окружностей, дуги и т. д. Следовательно, можно говорить
о семантической и «шумовой» таксономии.
Эксперименты па опознание зашумленных изображений с се-
мантическим содержанием (силуэты самолетов) показали, что
процесс выбора эталонной гипотезы в этом случае полностью
реализуется в рамках «слойно-ступенчатой» модели. Опытным
путем были установлены два основных макроуровня переработки
информации: «топологический» и
«категориальный». На первом из их
(R 10 липий/мм) выделяются уров-
ни, связанные с группированием
неотчетливых изображений по раз-
мерам и конфигурации и их внут-
ригрупповым дифференцированием.
На втором (R > Ю лин./мм) вы-
деляются уровни группирования
и дифференцирования конфигура-
ции объектов как семантических
«образований», применительно к их
классам (подклассам) и тинам,
т. е. осуществляется послойная
конкретизация. В [139] были
иолучены па другом материале
близкие результаты «фазной кате-
горизации» при опознании сенсор-
ного раздражителя в затрудненных
условиях восприятия с выделением
фаз общей гностической готовно-
сти, первичной дифференциации
Рис. 3.18. Зависимость альтерна-
тивных выборов от структурной
целостности изображений.
Nf — число альтернатив на данной фа-
зе, N — общее число альтернатив. Ос-
тальные обозначения, как на рис. 3.15.
ситуации, формирования стабильных структур, «постижения»
адекватного значения тест-объекта.
По результатам второй серии экспериментов с повышением
разрешения, информативности изображений происходит общее
сокращение количества альтернативных выборов на данном уровне.
Это сокращение идет не дихотомически, а неравномерно, в изве-
стной мере подчиняясь закону отрицательной геометрической
прогрессии (рис. 3.18). Общее сокращение количества альтер-
нативных ответов сопровождается относительным ростом коли-
чества менее альтернативных выборов до появления категори-
ческих ответов, «полноты» /С=1 (рис. 3.19). Как и следовало
ожидать, максимально альтернативные и категорические ответы
занимают полюсные положения. Процесс имеет «волновой» харак-
тер и осуществляется по методу последовательных испытаний.
Видимо, реальный наблюдатель на основе сопоставления теку-
121
щего стимула с эталонами при некоторых пороговых значениях
последовательно принимает решения.
На рис. 3.19 левая часть графиков построена, исходя из
теоретических расчетов. На основе выполненных экспериментов
Ю. А. Дранишниковым была разработана теоретическаярюдель
последовательной некумулятивной процедуры многоальтернатив-
ного выбора гипотезы для одного параметра — длины объекта
при нормальном законе распределения ответов с определенной
дисперсией. Результаты произведенных расчетов на множестве
из 16 типов монопараметрических объектов при вероятности по-
Рис. 3.19. Динамика альтернативных выборов в зависимости
от структурной целостности изображения.
К — количество альтернатив. Остальные обозначения, как на рис. 3.15.
рядка 0.9 дали аналогичные графики. Естественно, что в этом
случае находилась зависимость P(nk /N) от величины дисперсии.
Увеличение дисперсии приводит к уменьшению категорических
ответов.
Фактически в области низких разрешений возможны значи-
тельные отклонения от кривых либо за счет неправильных катего-
рических ответов, либо за счет избыточного привлечения боль-
шого количества альтернатив, что связано с индивидуальным
выбором порога. Теоретические расчеты позволяют предсказать,
что при дальнейшем непрерывном ухудшении разрешения воз-
можно повышение вероятности опознания, но на другом уровне.
Если считать, что ответ полноты ZC+1 включает ответы пол-
ноты К ит. д., то тогда рассматриваемый процесс по результатам
экспериментов характеризует семейство интегральных кривых,
представленных на рис. 3.20.
Для анализа экспериментальные тест-объекты геометрических
фигур были условно объединены в «топологические» группы раз-
122
ного информационного содержания: вид — комбинация любых
объектов; класс и подкласс — группы близких объектов по кон-
фигурации; тип — индивидуальный объект. По мере восстановле-
Рис, 3.20. Интегральная зависимость альтернативных вы-
боров от структурной целостности изображения.
Обозначения те ясе, что на рис. 3.15.
ния структурной целостности информационной модели (роста раз-
решения) уменьшается количество неопределенных ответов («вид»)
и растет количество категори-
ческих ответов (рис. 3.21). На
рис. 3.19, 21 наглядно видно,
как идет процесс группового и
внутригруппового дифференци-
рования гипотез.
Эксперименты на опознание
зашумленных изображений са-
молетов подтвердили эту зако-
номерность. При низком уровне
разрешения (/?i< 10 линий/мм)
более 60% всех определений от-
носится к классу и лишь 10%
к типу; при более высоком раз-
решении (R2—15—30 линий/мм)
50% определений относится
к подклассу и уже 25% опре-
делений к типу; при высоком
Рис. 3.21. Зависимость выборов
различной информационной полноты
от разрешения.
По оси ординат — отн. ед.; по оси «бс-
цисс — линий/мм, дв. сд. 1 — тип; 2 —
разрешении (/?3 = 35—40 ЛИ- подкласс; 3-класс; 4 - вид.
ний/мм) примерно 60% всех
определений относится к тину. На рис. 3.22 даны интегральные
результаты опознания по уровням.
123
Очевидно, что все эти закономерности сокращения альтерна-
тивных ответов и повышения их категоричности связаны с инфор-
мативностью воспринимаемых стимулов.
Эксперименты третьей серии подтвердили общую закономер-
ность выбора гипотезы от уровней с большой энтропией к уров-
ням с суженным информационным содержанием. Как видно из
рис. 3.23, с увеличением времени экспозиции происходит не-
равномерное сокращение альтернатив. Результаты опознания при
учете всех альтернативных групп, содержащих правильные от-
Рис. 3.22. Зависимость вероятности
опознания объектов от разрешающей
способпости па разных уровнях опоз-
нания.
Обозначения, как па рис. 3.21.
Рис. 3.23. Динамика альтерна-
тивных выборов (по оси, ордин-ат—
отн. ед.) в зависимости от времени
экспозиции (по оси абсцисс— сек.).
К — количество альтернатив.
веты, при этом возрастают: Ро 5—0.26, 7>1==0.30, Р15=0.41. Эти
тенденции отмечались в исследованиях Б. Ф. Ломова [174] и дру-
гих авторов. Следует сказать, что дальнейший переход к дефи-
цитным условиям может сопровождаться и сокращением альтер-
натив в том случае, когда наблюдатель не успевает «выбрать»
весь набор гипотез или переходит по тем же причинам на уровень
большей неопределенности.
На наш взгляд, эти опыты еще раз подтверждают рациональ-
ность экспериментов с зашумленными изображениями как моде-
лей изучения развернутых форм сукцессивного опознания.
Как видно из изложенного, при восприятии и опознании за-
шумленных информационных моделей большая роль принадлежит
саморегулирующим, адаптирующим механизмам, благодаря кото-
рым поддерживается адекватность опознания, общая достовер-
ность за счет снижения определенности ответа. Общая достовер-
ность обеспечивается: а) альтернативными ответами на данном
уровне в форме конъюнкций; б) переходом на информационный
уровень с большей энтропией. По-видимому, все это — весьма
124
существенные общие закономерности восприятия данного типа.
При развитых опознавательных навыках возможна вероятност-
ная самооценка альтернативных ответов с использованием не-
скольких критериев (4—6), с заданной надежностью [260]. Вопрос
«шкалирования решений» имеет большое значение для дешифри-
рования.
Следовательно, для формального описания деятельности реаль-
ного наблюдателя не подходят теория и критерии идеального
наблюдателя, ибо последние не учитывают информационный уро-
вень опознания и степень альтернативности ответов и вообще пси-
хологию его деятельности. В обобщенный критерий реального
наблюдателя должны входить; уровень опознания, степень аль-
тернативности ответов, достоверность, надежность и быстродей-
ствие опознания.
Выполненные эксперименты подтвердили «слойную» природу
перцептивно-опознавательных процессов при восприятии зашум-
ленных информационных моделей и раскрыли характер вероят-
ностных процедур при выборе гипотез. В сложных условиях
восприятия осуществляется многоуровневое выдвижение эта-
лонных гипотез с использованием на каждом уровне динамиче-
ской системы эталонов, отличающихся по структурной целост-
ности и «категориальной» значимости. Перебор гипотез на каждом
уровне осуществляется стадийно, с опорой на свои перцептивные
и семантические признаки, в том числе и целостные.
Как было показано, опознавательная задача в общем виде
сводится, во-первых, к выделению информации о воспринимаемых
объектах и, во-вторых, к своего рода логической обработке из-
влеченной информации, включая оценку выдвинутых эталонных
гипотез, их проверку и принятие окончательного решения о клас-
се опознаваемых объектов.
Из изложенного видно, что для перцептивно-поисковых про-
цессов в сложных условиях характерно преобладание структур-
ных и эвристических механизмов, а для собственно-опознаватель-
ных — структурных и вероятностных.
* * ж
Как видно из проведенного экспериментального исследования,
решение различных перцептивно-опознавательных задач при ра-
боте с зашумленными информационными моделями связано с ис-
пользованием некоторой системы элементарных эвристик. Можно
говорить о специфических эвристических блоках па разных уров-
нях переработки информации.
«Эвристические программы», функционирующие на разных
уровнях смыслового восприятия, имеют свои особенности. Так,
процесс перцептивного изучения стимулов и формирования об-
разов связан с реализацией элементарных эвристик, которые
125
обеспечивают: расчленение пространства признаков на ряд об-
ластей; поиск и выделение наиболее информативных признаков;
синтезирование областей признаков. Процесс классификации
стимулов также связан с использованием элементарных эвристик:
расчленения пространства стимулов на некоторые подпростран-
ства; определения различия между стимулами внутри групп;
определения сходства стимулов разных групп; перцептивного
и категориального группирования последних. Процесс опознания
ПО и их композиций связан с использованием минимизированных
операций поиска признаков и «скачкообразной» процедуры пре-
образования оперативных единиц восприятия. Поиск /-го объекта
в перцептивном пространстве связан с использованием эвристик,
обеспечивающих последовательное расчленение этого простран-
ства и многомерный поиск значимой информации на каждом
уровне. Как будет показано дальше, решение структурных эври-
стических дешифровочных задач опирается на использование
сложных эвристик расчленения перцептивного пространства
(компонентно-ассоциативных, структурно-ассоциативных и др.}
и индикационных и экстраполяционно-оценочных процедур се-
мантического характера. К этим эвристикам надо добавить опе-
рации упреждающего планирования перцептивно-опознаватель-
ных и поисковых действий.
Не трудно видеть, что все перечисленные эвристики могут
быть объединены в следующие группы:
1) упреждающего планирования;
2) структурного расчленения перцептивного пространства
(одиночных ПО, композиций ПО, СО) на подпространства путем
использования различных стратегий и тактик;
3) избирательного поиска информации на своем уровне и вы-
работки некоторых опознавательных и поисковых алгоритмов
в ходе решения задачи;
4) синтезирования информации.
Внутри этих групп эвристики образуют некоторую иерархию,
усложняясь по мерс укрупнения задачи. Причем, как было пока-
зано выше, и в рамках одной задачи может быть использован
определенный набор поисковых действий разной эффективности.
К основным критериям, определяющим эффективность пер-
цептивно-опознавательной деятельности подобного характера,
могут быть отнесены: а) энтропия (информативность) восприни-
маемых стимулов; б) сложность перцептивно-опознавательной
задачи в зависимости от ее уровня; в) траекторные и временные
затраты, зависящие от этапа решения задачи.
Функционирование эвристик указанного типа выявлено в не-
которых других работах, связанных с психологическим анализом
перцептивно-поисковой деятельности. Так, в работе [180], по-
священной решению поисковых задач «зрительпо-лабириптного»
и «зрительно-двигательного» типа на примере деятельности дис-
126
петчера железнодорожного транспорча достаточно отчетливо вы-
явлены эвристики: планирования поиска оптимальных маршру-
тов движения; анализа перцептивных признаков, определяющих
выбор маршрутов, связанных с действием таких факторов, как
«протяженность», «направление на цель», и «наименьший угол»;
собственно поиска маршрутов. Последние разделены Е. Н. Сур-
ковым на 4 вида стратегий: «локальный» (лучше сказать, «по-ша-
говый»), поиск «в обход», «зонный» и поиск «с возвратом». Пока-
зано, что наиболее глубокое расчленение перцептивного прост-
ранства обеспечивает зонный поиск. Как видно, этот вывод
совпадает с нашими результатами.
§ 3.5. Зависимость процессов восприятия
и опознания зашумленных изображений
от индивидуальных качеств операторов
Выполненные исследования свидетельствуют о зависимости
процессов восприятия и опознания зашумленных изображений от
индивидуальных качеств наблюдателя.
Индивидуальные качества испытуемых проявляются но нсех
сериях «вероятностных» экспериментов (см. § 3.4). В экспериментах
по оценке предварительной информации выделяется группа
испытуемых («35%), очень быстро вырабатывающих оптималь-
ную стратегию учета априорной информации (Ро«0.28 и Рол^
«0.67 против средних значений 0.20 и 0.54 соответственно).
В экспериментах на опознание ПО с «принудительным» выбо-
ром категорического ответа на уровне основного множества вы-
деляются два типа испытуемых:
а) «помехоустойчивых» к воздействию шумов; б) непомехо-
устойчивых.
К первой группе (около 30%) относятся наблюдатели более
высокой квалификации, способные вскрывать структуру информа-
ционной модели при значительной степени ее зашумления, при
выпадении некоторых элементов структуры и их искажении за
счет мобилизации интеллектуальной активности. Для испытуемых
этой подгруппы характерна более высокая эффективность опозна-
вания объектов (объекты заданного класса опознаются с Р=0.5
при R = 12 линий /мм), но для некоторых из них свойственно боль-
шое количество ошибочных определений типа «ложных тревог».
Ко второй группе относятся испытуемые, не обладающие способ-
ностью глубоко проникать в структуру изображения. Для них
свойственны более низкие результаты опознания, большое коли-
чество пропусков в опознании (объекты заданного класса в сред-
нем опознаются с Р=0.5 при/? = 19 линий/мм). Этими индивидуаль-
ными особенностями объясняется разная степень вскрытия струк-
туры информационной модели; заметный разброс в ответах испы-
туемых как в смысле уровня опознания, так и их достоверности.
127
В экспериментах на опознание с альтернативными ответами
выделяются три типа восприятия у испытуемых по характеру со-
отношения аналитических и синтетических процедур:
а) аналитический, с преобладанием развернутого анализа,
со скрупулезным проникновением в детали воспринимаемой
структуры; б) синтетический, с преобладанием синтетических
операций, целостным отражением воспринимаемых структур;
в) промежуточный. По полученным данным, подобная классифи-
кация испытуемых связана не только с особенностями их вос-
приятия, но и общим психологическим складом личности. К ана-
литическому типу чаще относятся «осторожные» испытуемые,
стремящиеся к альтернативным ответам, даже при высоком каче-
стве изображения; к синтетическому типу — «решительные» ис-
пытуемые, стремящиеся к категорическим ответам при самых
низких уровнях разрешения. Соотношение между аналитическими
и синтетическими операциями у испытуемых, как будет показано
дальше, меняется в генетическом плане, по линии «усиления»
синтетических. Однако индивидуальные различия у наблюдателей
сохраняются.
Для дальнейшего изложения важно отметить психологические
особенности экстраполяции воспринимаемых зашумленных стиму-
лов к «реальным» (внешним) эталонам. Большинство наблюдате-
лей в процессе экстраполяции опирается на выявление признаков
воспринимаемой информационной модели в эталонах. Это под-
тверждается наблюдениями за испытуемыми и их речевыми отве-
тами, Другая часть испытуемых стремится «достраивать» текущий
образ зашумленной модели до эталона. Полученные материалы
говорят о большей эффективности и «экономичности» первого пути.
Вопрос оценки индивидуальных эвристических качеств тре-
бует самостоятельного изучения.
§ 3.6. Проблемы количественной оценки приема
и переработки первичной информации оператором
Процессы восприятия детерминированы, с одной стороны,
решаемой перцептивно-опознавательной задачей, а с другой —
информативностью воспринимаемых стимулов. Последняя опре-
деляется совокупностью структурных и впсструктурных парамет-
ров стимулов. К структурным относятся система информативных
признаков и степень их выраженности; к внеструктурным —
система и величина алфавита стимулов, вероятностное распределе-
ние стимулов, взаимосвязи между ними. Для полного учета
этих параметров необходим системный подход.
Как было показано выше, восприятие сложных изображений
в процессе дешифрирования представляет собой, по сути дела,
решение многоуровневой задачи. Очевидно, на каждом уровне
извлекается различное количество информации. Отсюда возникает
128
необходимость разработки иерархической системы показателей
оценки извлекаемой информации. Эти показатели должны прежде
всего отражать систему и величину алфавита опознаваемых объ-
ектов; вероятностное распределение объектов и взаимосвязи
между ними; систему информативных признаков.
Нетрудно видеть, что теоретико-вероятностный подход к из-
влечению информации при восприятии и опознании, основанный
па предположении о том, что этот процесс опирается на оценку
человеком вероятностных характеристик предъявляемой последо-
вательности стимулов с учетом длины их алфавита, в данных усло-
виях ограничен. Дифференцированная система вероятностных
оценок, нередко используемая в практике дешифрирования,
включающая оценку полноты дешифрирования, достоверности (ве-
роятности) опознания, точности ответа вт.д., имеет определенные
недостатки. К ним могут быть отнесены: разнородность показате-
лей, трудности формализации, шкалирование по разным основа-
ниям, трудности учета уровня опознания. Подобные системы не
позволяют строго оценивать результаты, содержащие разную
степень неопределенности. Они могут иметь значение для реше-
ния частных задач.
Более эффективен теоретико-ипформационный подход, но при
корректном использовании аппарата теории информации с учетом
психологических закономерностей переработки информации опера-
тором. Этот подход позволяет ввести более универсальную систе-
му, основанную на определении количества извлекаемой информа-
ции, учитывая уровень опознания, характер различных видов
ошибок, включая пропуски, в принципе без потерь информации.
Однако на этом пути много трудностей, ибо «канал» переработки
информации здесь детерминирован весьма относительно; простран-
ства сигналов на входе и выходе системы не определены или опре-
делены условно-избирательно; алфавит сигналов зачастую не-
известен.
Исходя из многоуровнего характера перцептивно-опознава-
тельной деятельности при обработке первичной информации,
предложены системы количественной оценки извлекаемой инфор-
мации при опознании дискретных стимулов и простых целост-
ных ситуаций [150, 204].
3.6.1. Система информационных показателей
для дискретных стимулов
Система показателей для дискретных стимулов включает:
а) показатели классификационной информативности, отражаю-
щие иерархическую систему алфавита опознаваемого множества
объектов, с условным делением их на подмножества;
б) показатели относительной (экспериментальной) информатив-
ности, отражающие величину алфавита на уровне определенного
9 В. Ф. Рубахип
129
подмножества, с учетом взаимосвязей («перепутывания») между
зашумленными стимулами и ошибок всех родов;
в) показатели абсолютной информативности, отражающие вну-
триструктурную информативность, присущую тем или иным сти-
мулам на уровне основного множества.
Каждый из этих показателей отражает некоторые компо-
ненты информации. Между ними существует определенная связь.
Для выявления количества предъявляемой информации (при
избирательном решении задачи) и для упрощенного вычисления
количества извлекаемой при дешифрировании информации с уче-
том уровня опознания могут быть использованы показатели клас-
сификационной информативности с применением «иерархических
альтернатив». Для их реализации необходимо построение иерар-
хического алфавита дешифрируемого множества объектов с деле-
нием на подмножества (классы, подклассы, типы и т. п.).
Тогда количество информации на уровне класса, подкласса
и типа в случае равновероятности объектов и других ограниче-
ний может быть определено двумя способами: 1) непосредственно
по формуле (1.12), исходя из количества типов, принадлежащих
данному классу и подклассу; 2) более точно, как разность между
исходной энтропией и остаточной неопределенностью, используя
выражения:
= log-V — log
71IK=logJV- log Упк
/T = logA?
(3.13)
где NK, — количество типов объектов, принадлежащих дан-
ному классу и подклассу.
Понятно, что количество рядов в (3. 13) зависит от принятой
таксономической классификации. При опознании на уровне типа
неопределенность системы полностью снимается и количество
информации становится равным исходной энтропии. При подсчете
количества информации следует учитывать разную величину алфа-
вита сформированных классификационных категорий.
Практически задача сводится к подсчету общего количества
опознанных объектов разного уровня опознания и определению
взвешенного среднего.
Приведем пример из области лесного дешифрирования.
Классификационная система лесов европейской части СССР
условно была подразделена на 9 классов — лесных формаций,
каждая из которых включала 3 подкласса — подформации, а под-
класс — 3 типа; всего типов ¥=81. Тогда количество информации,
извлекаемое при дешифрировании на уровне класса, — /в=
=3.17 дв. ед., на уровне подкласса — 7„в=4.74 дв. ед., на уровне
типа — 7Т=6.32 дв. ед. За счет знания априорной информации
исходная энтропия ужо заранее может быть сужена, а количество
информации увеличено.
130
Следует подчеркнуть, что изложенная методика дает прибли-
женную оценку извлекаемой информации. Для того чтобы пол-
ностью преодолеть сформулированные выше трудности и получить
более объективные результаты, необходимо введение указанных
выше дополнительных критериев. Для этих целей необходимы
также систематизация и формализация дешифровочных признаков
объектов, их весовая оценка, набор статистики по распределению
дешифрируемых объектов и их признаков.
Для расчета относительной информативности, на основании
проведенных исследований, может быть использована следующая
методика:
а) оценка вероятности опознания дешифрируемого объекта у
при его предъявлении zi=1—РХ{=1(у^;
б) оценка вероятности принятия в качестве дешифрируемого
объекта — у^ при предъявлении всех объектов алфавита;
в) оценка вероятности отказа от опознания — Рк;
г) определение информативности зашумленного объекта в г-м
эксперименте некоторого уроня разрешения по формуле
I (*<_,-. Уу) = (1 - Р^у) РХ{=. (уу) log ; (3. 14)
д) определение средней информативности объектов в условиях
помех:
(3.15)
Г=1
В соответствии с теорией информации среднее количество информации,
заключенной в признаках предъявляемого объекта я,- о других объектах ал-
фавита уу, может быть определено из выражения
1 (*. nt = - 2 Р t-lljt 1о« Р + 2 Р 2 p*i log P*i =
J i 3
2 V pXi(Vj)
» j
Количество информации в xt по отношению ко всем объектам алфавита
равно:
V рхДу^
yj) = 2ipxi (^)log' . (3.17)
У
Собственная информативность признака (i—j) определится из вы-
ражения
P^Mt
p(xi-^ Vjt = P^.J (IIj) log p (j/j) • (3. 18)
* Аппроксимирующие экспериментальные данные выражений (3. 14) и
(3. 15) получены В. И. Николаевыми В. Ф. Рубахиным.
9*
131
Последнее выражение в значительной морс свободно от объема исследуе-
мого алфавита объектов. Связь с ним осуществляется лишь через значение
Р (уу). Однако это связь достаточно слабая, что подтверждается специальными
расчетами по последовательному исключению из алфавита различных объек-
тов (при обработке экспериментальных данных). При таких операциях ло-
гарифм отношения—~р~[у }—меняется сравнительно незначительно. А если
учесть, что с уменьшением объема алфавита происходит перераспределение
вероятностей, то следует ожидать еще меньшего влияния отмоченного фак-
тора.
1
При однозначном опознании — Рх.^ .(уу) “ 1 и Р(у?-) = —, приведенное
выше выражение превращается в простую формулу:
Л = 1ов п.
(3. 19)
Для учета отказов, которые уменьшают информативность предъявляе-
мого стимула, формула информативности должна быть уменьшена в (1—РА)
раз.
Так определяется относительная (экспериментальная) информативность
зашумленных информационных моделей.
Для более точного определения количества перерабатываемой информа-
ции оператором-дешифровщиком целесообразно использовать систему пока-
зателей «классификационной» и относительной (экспериментальной) инфор-
мативности.
Для расчета абсолютной (теоретической) информативности применительно
к зашумленным изображениям геометрических фигур была разработана спе-
циальная методика, включавшая:
а) определение информативности фпгур при оптимальных разрешении
и контрасте упрощенным способом с учетом углов поворота коптура
{I = log т*)‘,
б) приближенное определение энтропии шума по формуле **
(3-20)
где 50 — площадь круга, в которой вписывается фигура; 5 — площадь за-
черненной части круга, потенциального источника помехи, за счет размытости
коптура при низком разрешении;
в) определение структурной информативности фигуры с учетом возмож-
ного действия шумов:
^=--1 ~НШ. (3.21)
Очевидно, что абсолютная информативность практически выражается
через относительную.
На основании изложенных методик была рассчитана абсолют-
ная информативность всех геометрических фигур, рассмотренных
в § 3.4, с учетом действия шумов, и определена их относительная
информативность с использованием экспериментальных данных
по всем уровням зашумленности, при различных способах наблю-
дения, с учетом их весов (табл. 3.10).
* Для этих целей, в случае сложных фигур, может быть использована и
описанная выше энтропийно-смысловая методика.
Известно, что I — log —Ц;——, по аналогии — Нт = log ——75—— .
‘ill * с
132
Таблица 3.10
Значение абсолютной и относительной информативности
экспериментальных фигур
ЛШ фи- гур в опыте Информативность ММ фи- гур в опыте Информативность
относительная (экспер.), дв. ед. J а абсолютная (расч.), дв. ед. Jp относительная (экспер.), дв. ед. J 8 абсолютная (расч.), дв. ед. jp
10 0.64 1.09 16 1.08 1.47
6 0.76 1.03 5 1.10 2.12
8 0.80 0.84 13 1.12 1.82
9 0.88 1.43 12 1.26 1.00
И 0.96 1.12 7 1.42 2.60
15 0.97 1.73 2 1.55 2.34
4 0.99 1.40 14 1.59 2.10
3 1.02 1.18 1 1.94 2.40
Затем была найдена зависимость между этими двумя значе-
ниями информативности, которая аппроксимируется линейным
уравнением регрессии, рассчитанным по способу наименьших
квадратов (рис. 3.24);
/э = 0,4757р-|~ 0.37 (3.22)
и определен коэффициент корреляции г=0.777 при доверитель-
ном интервале 0.45 «=0.777 <0.92 с доверительной вероят-
ностью 0.95. Корреляция существует с вероятностью 0.99.
Как видно из приведенных данных, экспериментально опре-
деленная информативность зашумленных стимулов примерно
в 1.5—2 раза меньше абсолютной. Следовательно, в опыте на
разных уровнях зашумленности не вся информация извлекается.
Это зависит как от нарушенности структурной целостности сти-
мула, так и от величины алфавита. Видимо, в процессе восприятия
и опознания информационных моделей функционирует несколько
механизмов извлечения информации, причем роль механизмов
абсолютной информативности повышается при низких разреше-
ниях, в условиях перепутывания стимулов, когда величина
алфавита сказывается незначительно.
Рассматриваемая проблема имеет серьезное значение для
инженерной психологии вообще и для обработки нечисленной
информации в частности. Здесь содержатся потенциальные воз-
можности объективного решения ряда вопросов оптимального
кодирования информации и построения приборных информа-
ционных моделей. Велико значение данной проблемы и для прогно-
зирования степени эффективности дешифрирования первичной
информации в зашумленных условиях. Приведенное выше выра-
жение относительной информативности (3.15) может рассматри-
133
ваться как количественный показатель системы «алфавит объек-
тов—реальный наблюдатель». Для его практического использо-
вания необходимо нахождение средней информативности объектов
алфавита в различных литерных условиях. Этот показатель
может быть найден по предельным значениям. Для общего прогно-
зирования эффективности необходимо установление закона изме-
нения информативности и, следовательно, вероятности от литер-
ных характеристик информационной модели. Для этих же целей
могут быть использованы и другие показатели информативности.
Рис. 3.24. Зависимость между абсолютной (расчетной,
^расч.) и относительной (экспериментальной, 19) инфор-
мативнсстыов фигур.
По обеим осям — дв. ед.
Однако для разработки общей теории информативности зашум-
ленных информационных моделей необходимы дополнительные
эксперименты, дальнейшее психологическое обоснование функ-
ционирования различных механизмов информативности и очень
тонкое использование аппарата теории информации с учетом влия-
ния различных факторов на конечную эффективность и определе-
ния их значимости (ценности).
Исследования последнего времени (О. В. Ронжин и др.) сви-
детельствуют о необходимости учета временной неопределенности
при определении количества информации, перерабатываемой опе-
ратором за некоторый отрезок времени. Количество информации
определяется на основе оценки формируемых безошибочных ответ-
ных действий, с последующим суммированием всех «дискретов».*
* См., например: О. В. Ронжин. Некоторые аспекты информацион-
ной теории процесса управления в системах «человек-машина». Тезисы докла-
дов IV Всесоюзного совещания по автоматическому управлению. Тбилиси,
134
3.6.2. Зависимость эффективности опозиаиия
дискретных стимулов от информативности фигур
Рассмотрим непосредственную зависимость эффективности
опознания от информативности фигур. Прежде всего определим
зависимость экспериментальной информативности фигур от разре-
шающей способности их изображений. В табл. 3.11 приведены
Таблица 3.11
Значения информативности фигур по уровням
разрешения (средние показатели)
Уро- вень Разрешен ие (дв. ед.) Средняя экспери- ментальная инфор- мативность (дв, ед.) Уро- вень Разрешение (дв. ед.) Средняя экспери- ментальная инфор- мативность (дв. ед.)
10 2.36 0.041 6 3.55 0.703
9 2.63 0.030 5 3.92 0.975
8 2.90 0.148 4 4.25 2.120
7 3.16 0.182 3 4.60 3.670
средние значения информативности (в дв. ед.) по всем фигурам
для каждого уровня разрешения, начиная от самого низкого. По
данным табл. 3.11 построен график (рис. 3.25), свидетельствующий
об экспоненциальном характере зависимости средней информа-
тивности фигур в опыте от уровня разрешения.
Для объектов различной конфигурации эта зависимость варьи-
рует в определенных пределах. На рис. 3.26 представлены выбо-
рочные графики зависимости информативности от уровня разре-
шения для некоторых экспериментальных фигур первой, второй
и четвертой групп. Эти графики говорят о том, что информатив-
ность фигур по мере улучшения разрешения изменяется неодина-
ково. Фигурально выражаясь, на низких и средних уровнях
разрешения то одна, то другая фигура «вырывается» вперед
в соответствии со спецификой своих признаков. Видно, что перво-
начально «лидирует» объект № 4 силуэтного типа, близкий
к кругу, за счет действия эффекта «спутывания»; затем «выходит
вперед» объект № 1, имеющий разорванный контур с вытянутыми
элементами; при /?,^3.55 дв. ед. объект № 4 «опережается» объек-
том № 12, имеющим квадратную форму, и т. д. На изменение
относительной опознаваемости различных фигур в разных усло-
виях шума обращается внимание в [21, 79]. Динамика функцио-
нальной изменчивости признаков по мере зашумления стимулов
требует специального изучения.
Какова же зависимость вероятности опознания от информа-
тивности фигур? Как видно из рис. 3.27, зависимость эта линей-
ная, описываемая следующими уравнениями:
135
а) для экспериментальной информативности
Роп = 0.2857,-0.04
(3.23)
с коэффициентом корреляции 0.46
тельной вероятностью 0.95;
< гэ“0.79^< 0.92, с довери-
Рис. 3.25. Зависимость информатив-
ности фигур 7э.Ср, от уровня разре-
шения Л.
По обеим осям — кв. ед.
Рис. 3.26. Динамика от-
носительной информатив-
ности /э разных фигур в ус-
ловиях различного уровня
помех
По обеим осям — дв. ед.;
1, 4, 12 — номера фигур.
б) 'для расчетной информативности
Рож = 0.1577,+ 0.03
.(3.24)
с коэффициентом корреляции 0.31 <+р=0.71 <^0.89, с довери-
тельной вероятностью 0.95.
В обоих случаях с вероятностью более 0.95*корреляция суще-
ствует. Однако, как и следовало предполагать, разброс фигур
в случае расчетной информативности больше.
При использовании всех способов и случаев опознания зави-
симость вероятности опознания от экспериментальной информа-
тивности аппроксимируется линейным уравнением
Р01Е = 0.25/, + 0.07 (3.25)
с более компактным распределением точек (г8=0.88).
136
Итак, обычная вероятность опознания геометрических фигур,
не вскрывающая подлинную вероятностную картину, находится
в прямо пропорциональной зависимости от количества заключен-
ной в них информации. Наибольшей эффективностью опознания
отличаются объекты первой группы, имеющие определенную
внутреннюю структуру, наименьшей эффективностью — силуэт-
ные объекты четвертой группы. Объекты второй и третьей групп,
включая круг, занимают в зашумленных условиях срединное
Рис. 3.27. Зависимость вероятности опознания (по оси
ординат — отн. ед.) от информативности (по оси абсцисс —
«в. ед.).
Сплошная линия — Pou=f (7а) с ±0-074, прерывистые линии —
Рон=7(1р) с т= ±0.085.
положение. В условиях опыта оптимальными оказались наиболее
сложные знаки.
Полученные результаты на первый взгляд противоречат дан-
ным [46, 152]. В этих работах показана обратная зависимость
вероятности опознания контурных объектов от степени сложности
их контура, оцениваемой в энтропийных мерах, с помощью поляр-
ной развертки. По результатам экспериментов [152], вероятность
опознания фигур в условиях ограниченного времени наблюдения
уменьшается более чем в два раза с увеличением энтропии кон-
тура.
Дело в том, что если в наших экспериментах опознавался
сравнительно однородный класс правильных геометрических фи-
гур, то в рассматриваемых экспериментах опознавались объекты,
относящиеся к трем классам: правильным геометрическим фигу-
рам, неправильным линейно-ломаным фигурам, географическим
контурам. Причем предъявлялись представители всех этих клас-
137
Рис. 3.28. Зависимость вероятности опоз-
нания от экспериментальной информатив-
ности при использовании всех способов
опознания.
Обозначения, как на рис. 3.27,
сов в случайном порядке. Остается неясным динамика опознания
внутри отдельных классов этих фигур, при одновременном предъ-
явлении представителей разных классов и т. д. В опытах 1152)
изменялись масштабы и контраст изображения, а у нас разру-
шалась его структура. Кроме того, в указанных экспериментах
не учитывались информативные взаимосвязи между объектами.
Эти факты говорят о том, что существует много неясных вопросов,
требующих эксперимен-
тальной проверки.
Вот почему надо осто-
рожно относиться к реко-
мендациям по прогнози-
рованию вероятности опоз-
нания по сложности коп-
тура, с изменением масш-
таба, контраста и разреше-
ния, хотя сама по себе
постановка этого вопроса
заслуживает внимания.
На наш взгляд, описан-
ный экспериментальный
метод определения инфор-
мационной значимости сти-
мулов с учетом возможного
разрушения их шумами
может быть использован
в инженерно-психологиче-
ской практике для более
объективной оценки зна-
ков, ибоДкак было показано, информативность их меняется при
переходе с одного уровня зашумленности к другому.
3.6.3. Система информационных показателей для целостных структур
Оценка информативности целостных структур, особенно зашум-
ленных, — дело очень сложное. Для оценки информативности
структур необходима система энтропийных критериев, к которым
могут быть отнесены: а) показатели состава компонентов струк-
туры; б) показатели площадного распределения компонентой;
в) показатели отношений между ними; г) показатели смысловых
связей между компонентами. К этому надо добавить энтропийные
показатели связей между индикаторами и объектами индикации.
Для упрощенного определения количества извлекаемой инфор-
мации при перцептивном анализе структуры необходимо знать
законы распределения площадей, занимаемых каждым компо-
нентом (на эталоне и в эксперименте), и ошибок этих значений,
а также величины коэффициентов корреляции. При известных
138
коэффициентах корреляции (г) между истинными и опытными
(в результате дешифрирования) распределениями элементов струк-
туры, экспоненциальном законе распределения значений элемен-
тов и нормальном законе распределения ошибок определения
этих значений количество извлекаемой информации приближенно
может быть найдено по формуле [201 ]
1 2п
/ = -TIog —(3.26)
Необходимо более глубокое изучение механизмов извлечения
информации, а также методов оценки семантической информатив-
ности стимулов.
3.6.4. Временные характеристики процесса переработки
первичной информации
При количественной оценке процесса переработки первичной
информации оператором информационные показатели дополня-
ются временными.
Выполненные различными авторами исследования свидетель-
ствуют о зависимости временных затрат на прием, переработку
информации и принятие решения от количества средней информа-
ции на стимул. В [165] показана дифференциация зависимости ин-
формационных процессов от индивидуальной и средней инфор-
мации, заключенной в стимуле. Необходимо различать степень
неожиданности стимула, зависящую от вероятности появления
данного стимула, т. е. от индивидуальной информации, и степень
сложности выбора, зависящую от величины алфавита, т. е. от
средней информации. По данным В. И. Николаева [202], для ре-
шения простой задачи по обнаружению сигнала и переработки
полученной элементарной информации необходимо около 0.03 сек.
на каждую двоичную единицу информации.
Выполненный в настоящей работе анализ позволяет уточнить
аналитические зависимости между временными затратами и ин-
формационными характеристиками изображений. В общем виде
эта зависимость аппроксимируется выражением:
Т =0.036/ + 2 (3-27)
1=1
где Ъ — «операционный» коэффициент; I — количество информа-
ции, перерабатываемое оператором; т — время, связанное с «меха-
ническими» перемещениями при поиске информации.
Величина коэффициента Ъ зависит от операционных затрат
на извлечение информации. С усложнением перцептивно-опозна-
вательной задачи эта величина растет.
139
Как было показано выше, при перцептивном изучении изобра-
жений существует обратная зависимость между длительностью
фиксации глаза и энтропией изображения. В формуле (3.7) коэф-
фициент регроссии, равный примерно 0.16, в 5 раз больше вели-
чины 0.03. Если предположить, что при решении элементарной
задачи выполняется одна перцептивная операция, то для решения
задачи в данном случае необходимо функционирование по край-
ней мере пяти операций — по выделению, описанию, сравнению
и преобразованиям элементов стимула.
К сожалению, пока исследований по временным затратам при
дешифрировании проведено мало. Интересны, в частности, дан-
ные о том, что количество правильных определений объектов на
снимке увеличивается пропорционально увеличению логарифма
времени наблюдения [334]. Другие материалы говорят о том, что
при низких разрешениях стимулов дополнительное время наблю-
дения не улучшает результат, а может лишь привести к закреп-
лению ошибочной гипотезы [330].
$ $ $
Надежность дешифрирования в целом характеризуется коли-
чеством информации, извлекаемой в течение заданного времени
и определенных условиях, степенью ее подробности и достовер-
ности, необходимой для решения данной вадачи.
Видимо, надежность дешифрирования складывается из надеж-
ности носителя информации — изображения и надежности ра-
боты оператора. Л. Е. Смирновым предложено в качестве крите-
рия надежности снимков использовать условную вероятность
Рх(у), где х — система дешифрируемых объектов, а у — система
их признаков; а в качестве критерия надежности работы опера-
тора — условную вероятность Р (ж), характеризующую полноту
дешифрирования. Эти критерии справедливы для одиночных ПО.
Для оценки надежности дешифрирования могут быть исполь-
зованы рассмотренные выше информационные и временные пока-
затели.
Работоспособность оператора-дептифровщика, как функция
от времени, складывается из следующих основных фаз: адаптации
к условиям работы, относительно стабильной работоспособности,
падения работоспособности. Абсолютный уровень и длительность
фаз весьма динамичны. Они зависят от задачи, характера дешифри-
руемых объектов, особенностей информационных моделей, под-
готовленности и личностных свойств оператора, технологии ра-
боты, условий «обитаемости» и т. д.
Эффективность дешифрирования характеризуется быстродей-
ствием извлечения информации и ее ценностью. Как известно,
непосредственные критерии и формулы теории информации не
учитывают ценности получаемой информации и используемых при
140
этом признаков. В последнее время делаются попытки опреде-
лить ценность и значимость информации в рамках теории инфор-
мации либо путем введения весовых коэффициентов или функций
риска в соотношения, определяющие информацию, либо на ос-
нове оценки приращения информации при определенной стати-
стической упорядоченности отражаемого разнообразия {105, 203,
290 и др. 1. Для оценки смысловых связей в первом приближении
может быть использована энтропийная мера относительной орга-
низации связей, предложенная для семантической памяти [31J.
Перспективно использование аппарата статистической и динами-
ческой теории решений.
Развиваемый в данном исследовании подход, основанный на
психологическом анализе информационных процессов и гибком
использовании аппарата теории информации, позволяет с извест-
ной степенью приближения оценивать и прогнозировать надеж-
ность и эффективность приема и переработки первичной информа-
ции оператором.
Глава 4
ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССА РЕШЕНИЯ
ЗАДАЧ ОПЕРАТОРОМ
Выше была раскрыта общая психологическая модель про-
цесса дешифрирования, включая интегральную схему решения
дешифровочных задач. Как было показано, последние по своему
психологическому содержанию условно могут быть разбиты на три
основных класса: структурно-перцептивных, индикационно-диаг-
ностических и собственно-поисковых задач. Ниже рассматри-
ваются особенности восприятия объектов общетопографического
и специального дешифрирования и анализируются психологиче-
ские особенности решения основных классов дешифровочных
задач на уровне оперативного мышления.
§ 4.1. Структурный анализ элементов природной обстановки
как объектов дешифрирования
Элементы природной обстановки, представленные па первич-
ных информационных моделях, являются крайне сложными об-
разованиями с весьма изменчивыми признаками. Естественно,
что рассмотренный выше процесс восприятия здесь усложняется.
Проанализируем систему объектов, подлежащих опознанию
при общетопографическом и специальном дешифрировании, их
признаки, особенности восприятия и степень дешифрируемое™,
применительно к аэрофотографическим информационным моде-
лям. На схеме 4.1 представлена общая схема объектов дешифри-
рования и их признаков. Все они разделены па группы, требую-
щие различного уровня структурного и индикаторного анализа.
Выделены три уровня: «формальный», непосредственный семан-
тический и опосредованный семантический.
4.1.1. Формальный уровень структурного анализа
Первый уровень связан с обнаружением и опознанием деталей
фотоизображения на основе некоторых «формальных» признаков,
разработанных применительно к инструментальному микрофото-
метрическому дешифрированию. К этим признакам относятся:
средняя величина деталей, их экстремальные значения и распре-
142
деление, характер чередования деталей, средняя оптическая
плотность и ее экстремальные значения, периодичность колебания
оптических плотностей и т. д.
4.1.2. Непосредственный семантический уровень
структурного анализа
Второй уровень связан со смысловым восприятием отдельных
внешних объектов природной обстановки —- геоморфологических,
гидрографических, почвенно-растительных, антропогенных — и
их комплексов; элементов и типов ландшафта. Очевидно, что пере-
численные образования заметно отличаются друг от друга по
своему характеру и сложности.
При дешифрировании отдельных объектов, непосредственно
представленных на аэроснимке, используются главный! образом
прямые дешифровочные признаки: тон (цвет на трехслойных
цветных и спектрозональных аэроснимках), форма, размеры и
тени объектов. Эти призраки представляют собой, как правило,
укрупненные целостные структуры, состоящие из отдельных эле-
ментов и характеризующиеся набором параметров. Например,
гоп характеризуется средней оптической плотностью, контрастом
и распределением оптических плотностей; цвет — светлотой, на-
сыщенностью, цветовым тоном; форма — общим контуром, за-
полняющими деталями, пространственной конфигурацией при
стереоскопическом рассматривании.
Помимо прямых дешифровочных признаков, здесь исполь-
зуются комплексные признаки низшего порядка. Речь идет
о структуре изображения. Различают микроструктуру и макро-
структуру аэрофотоизображения. Па данном подуровне в качестве
дешифровочного признака используется микроструктура (или
текстура) отдельных контуров, состоящая из совокупности чере-
дующихся однородных деталей. Для описания микроструктур
могут быть использованы как качественные, так и количествен-
ные характеристики.
При дешифрировании внешних элементов природной обста-
новки используются и косвенные признаки. Здесь внутриструк-
турный анализ дополняется индикаторным. Так, для дешифри-
рования типов леса существенное значение имеют признаки ланд-
шафтного местоположения и взаимоотношений с рельефом. При
этом велико значение количественных корреляционных зависи-
мостей.
Каждый класс внешних элементов природной обстановки
характеризуется своей структурой, своим набором дешифровоч-
ных признаков. Восприятие их имеет свои особенности [22, 5-3,
68, 88, 160, 240, 258 и др.].
Так, например, дешифрирование рельефа опирается на анализ ^стерео-
модели и производство необходимых высотных и угловых измерений. Эле-
менты гидрографической сети опознаются по своим прямым признакам.
143
Типы болот и их разновидности дешифрируются по сочетанию прямых и
косвенных признаков: характерной форме; обычно неоднородному тону и
своеобразному рисунку; по геоморфологическому положению, характеру
микрорельефа; большой обводненности и наличию внутренней гидрографиче-
ской сети; угнетенному характеру древостоя и наличию специфической болот-
ной растительности; наличию торфоразработок и осушительных канав. Де-
шифрирование растительности опирается на использование прямых призна-
ков (тона, микроструктуры, стереометрических характеристик) в сочетании
с косвенными, из которых основную роль играет положение в рельефе. Об-
наженные участки почво-грунтов в ряде случаев предположительно дешифри-
руются по совокупности прямых признаков — но тону и микроструктуре.
Антропогенные объекты, связанные с хозяйственным освоением террито-
рии, — сельскохозяйственные объекты, дорожная сеть, населенные пункты,
производственные сооружения — опознаются по сочетанию прямых, косвен-
ных и комплексных признаков с преобладанием первых из них и т. д., и
т. п. Как видно, восприятие разных классов внешних элементов природной
обстановки требует различной активности структурного и индикаторного
анализа.
Цикл наших исследований по отдельным видам специального
дешифрирования, направленных на вскрытие «перцептивной»
структуры различных объектов, показывает, что в процессе опоз-
нания сложных природных образований операторы-дешифров-
щики используют не отдельные признаки или группы признаков,
а некоторые программы признаков, которые меняются при пере-
ходе от одних компонентов ландшафта к другим.
Приведем несколько примеров изучения сложных объектов
по аэроснимкам специалистами-дешифровщиками. Работа сопро-
вождалась магнитофонной записью рассуждений испытуемых.
Первый пример. Дешифрировался лесной массив па панхрома-
тическом аэроснимке масштаба 1 : 10 ООО. «В верхней части аэроснимка —
лесной массив. Дешифрируется по зернистой структуре и своему тону. Сразу
бросается в глаза. . . Вероятно, хвойный лес на склонах возвышенности. . .
Что же за порода? (Берет 4Х лупу). . . Структура довольно равномерная, но
не везде. Преобладают округлые кроны. Тон скорее серый. Однородность
говорит за сосновый лес. Но возможна примесь. . . Здесь вндны тени. Пожа-
луй, сосновый лес. . . Полог довольно ровный, сомкнутый. Порядка 0.5—0.6.
Судя по теням, высота деревьев 15—20 м. . . Маскировка хорошая . .
Второй пример. Дешифрировался карьер на панхроматическом
аэроснимке масштаба (приблизительно! : 15 000). Использовался стереоскоп.
«Похоже, что внизу — карьер. . . Заметно выделяется по конфигурации ка-
рьерного «поля» на фоне распаханной территории . . . Стереоскопически вы-
деляются уступы разработок с отвесными стенками. Карьер довольно глубо-
кий. Дно неровное. . . Очень светлый тон. Наверное, добывается известняк. . .
Наезжеппость большая. Видны н автомашины. Значит, карьер действующий
. . .Это — действующий известняковый карьер».
Конечно, в процессе работы, особенно со знакомыми объек-
тами, используются редуцированные дешифровочные программы.
Однако при дешифрировании новых, неизвестных объектов про-
исходит реконструирование подобных программ. Па основе ана-
лиза деятельности дешифровщиков в практику производства
работ при специальном дешифрировании в настоящее время вве-
144
дено своего рода «программирование» дешифровочных признаков
и представление их в виде дешифровочных таблиц (или перфокарт).
В основу составления таких таблиц должен быть положен струк-
турный анализ в соответствии с характером процесса восприятия и
дешифрирования и, в частности, следующие принципы: а) иерархи-
ческое построение по единым разрядам и критериями; б) строгое,
«системное» описание обобщенных дешифровочных признаков
(макроструктура изображения, частные перцептивные и логи-
ческие признаки, общие и частные индикаторы и их признаки);
в) квантование отдельных признаков в определенной последова-
тельности, в одних и тех же терминах; г) выявление «непересе-
кающихся» индикаторов; д) оценка достоверности опознания и
эффективности индикации; е) краткая характеристика и оценка
дешифрируемого компонента ландшафта. Разумеется, характер
этих таблиц зависит от дешифрируемых объектов и целей дешифри-
рования. Только при условии реализации этих принципов де-
шифровочные таблицы станут подлинными «определителями».
Различные внешние элементы природной обстановки дешиф-
рируются по аэроснимкам с различной степенью достоверности,
в зависимости от характера используемых признаков и необходи-
мой детальности извлечения информации. На основании много-
численных исследований рассмотренные элементы, при равных
технических, аэрофотосъемочных и атмосфе рно-оптических ус-
ловиях, характеризуются следующей средней степенью дешифри-
руемости на крупномасштабных аэроснимках хорошего качества:
геоморфологические — Р 0.75; гидрографические — Р & 0.6;
почвенно-растительные — Р 0.6; антропогенные — Р 0.75.
Как видно, хорошей дешифрируемостью отличаются геомор-
фологические и антропогенные компоненты ландшафта. Разу-
меется, все эти показатели относительны. Внутри выделенных
групп дешифрируемость отдельных объектов варьирует в значи-
тельных пределах в зависимости от природных условий, харак-
тера информационных моделей и уровня квалификации опера-
торов-дешифровщиков.
В [266] установлено, что предельные колебания в оценке ве-
роятности дешифрирования тонографических объектов дешиф-
ровщиками примерно одинаковой квалификации достигают 0.15.
С изменением технических, аэрофотосъемочных и атмосферно-
оптических условий аэрофотосъемки они меняются.
Выполненный анализ свидетельствует о том, что для объекти-
визации использования дешифровочных признаков, повышения
эффективности дешифрирования необходимы, с одной стороны,
унификация, стандартизация описания признаков, путем исполь-
зования шкал тонов, цветов, форм и размеров объектов, а с дру-
гой — их количественные измерения — графические, стереоско-
пические, фотометрические.
10 В- Ф. Рубахин
145
Рассмотрим дешифровочные признаки элементов и типов-
ландшафта. В настоящее время под ландшафтом понимается слож-
ный природный территориальный комплекс, обособившийся на
однородном геологическом фундаменте и в процессе своего разви-
тия дифференцировавшийся на целый ряд генетически и динами-
чески сопряженных элементов [10]. Ландшафт занимает, как
правило, значительную территорию. Каждому ландшафту свой-
ствен свой набор форм рельефа, специфический рисунок гидро-
графической сети, своя структура почвенно-растительного по-
крова, что определяет его физиономичность. Ландшафты делятся
на определенные типологические' категории — таксономические
единицы: местности, урочища, фации, состоящие из определен-
ного набора элементарных природных комплексов с закономер-
ным их распределением.
Дешифрирование элементов и типов ландшафта опирается на
общеструктурный анализ разного ранга. При этом используются
комплексные признаки различного порядка, в качестве которых
выступает макроструктура аэрофотоизображения и простран-
ственная конфигурация рельефа. Макроструктура аэрофотоизоб-
ражения определяется закономерным сочетанием геометрических
форм различной размерности и определенной гаммой тоновых
(цветовых) характеристик. В настоящее время делаются попытки
унификации структур аэрофотоизображения. К сожалению, суще-
ствующие классификации недостаточно опираются на формально-
логические принципы, требующие последовательного разделения
понятий, и не исчерпывают всего многообразия структур аэрофо-
тоизображения ландшафтов. «Топологические» классификации
зачастую не стыкуются с генетическими. При описании струк-
туры аэрофотоизображения типов ландшафта важна содержатель-
ная характеристика ее составных частей.
Приведем несколько примеров.
Так, для ландшафта флювиогляциальных равнял центральных областей
европейской части СССР при глубоком залегании грунтовых вод, порядка 5 м,
характерна однородная среднезерппстая макроструктура серого тона зале-
сенных территорий с мелкими, редкими пятнами пашей, лугов, болот и озер.
Здесь структура аэрофотоизображеппя состоит преимущественно из одного
элемента. Сосновые и мохово-березовые леса на 90—95% покрывают плоскую
и слабо расчлененную поверхность флювиогляциальной равнины (рис. 4.1).
Иной характер имеет макроструктура аэрофотоизображения ландшафта
основной морены. Для пего типична средне- илп крупномозанчнад, пятнистая
структура, образованная участками распаханных территорий и лугов, пре-
имущественно серого тона, местами с зернистым рисунком залесенных уча-
стков и пятнами болот светло-серого и озер темно-серого тона (рис. 4.2).
Как видно, эта структура имеет свой алфавит. К укрупненным элементам ал-
фавита относятся: а) распаханные участки, расположенные на повышенных
частях холмистой равнины и склонах; б) участки луговой растительности,
приуроченные к нижним частям склонов холмов и понижениям между ними;
в) мелколиственные леса, расположенные по склонам холмов и понижениям;
г) болота переходного и пизилиого типа по понижениям; д) мелкие озера ок-
руглой.формы. В’ряде случаев эти элементы образуют специфические фации
146
пли урочища. По статистическим дапным для районов исследования эти
элементы по занимаемой площади относятся друг к другу как 5:2:15:
1,0 : 0.5, Понятно, что данные элементы относятся к очень высокому «лингви-
стическому» уровшо описания структуры.
Рис. 4.1. Ландшафт плоской запдровоп равнины, покрытой преимущественно
сосновым лесом (средняя полоса европейской части СССР).
Панхром, июнь, м. 1 ; 20 000.
При разработке классификаций структур следует возможно
шире использовать эталонирование, так как словесное описание
структур не всегда может передать все нюансы аэрофотоизобра-
жения и лишено наглядности.
Важное значение имеет количественное описание структур.
Причем здесь возникают две задачи, имеющие различный психоло-
гический характер. Первая задача — описание плановых конфи-
гураций, исходя из закономерностей психологии их восприятия;
10*
147
вторая — оценка статистических, закономерностей между эле-
ментами структуры.
Задача количественного описания конфигурации в целом
весьма трудная, так как структуры природных ландшафтов очень
Рис. 4.2. Ландшафт основной морены, с выходом на поверхность суглинков
(средняя полоса европейской пасти СССР).
Панхром, июнь, м. 1 : 20 000.
сложпы. Кроме того, степень физиономичности и сам характер
конфигураций зависят от масштаба, ибо последний определяет
в известных пределах уровень генерализации. Понятно,что фи-
зиономичность крупномасштабных и сверхмелкомасштабных сним-
ков (из космоса) будет различной. Для количественного описания
замкнутых контуров, оценки их сложности и информативности
148
могут быть использованы геометрические способы с определе-
нием угла наклона касательной [76]; способ полярной развертки и
энтропийной оценки [46]; разработанный выше энтропийно-
смысловой способ и т. п. К сожалению, все эти способы недо-
статочно учитывают связи между элементами контуров и раз-
личными контурами и семаптику изображения в целом.
Задача статистического анализа структур сводится к выделению
элементарных природных комплексов в плане и морфометри-
ческих элементов рельефа в вертикальной плоскости и их статисти-
ческой оценке. Для статистической оценки структуры ланд-
шафта в плане могут быть использованы следующие характери-
стики: количество природных комплексов и групп однородных
комплексов; частота их встречаемости; средняя площадь природ-
ных комплексов в каждой группе, их экстремальные значения и
распределение; относительная суммарная площадь однородных
комплексов; ориентированность элементов; связи между ними и
некоторые другие [248], с последующей их обработкой.
Очевидно, полная характеристика макроструктуры аэрофото-
изображения может быть представлена лишь в Лг-мерном простран-
стве. Задача эта достаточно сложная. Поэтому в настоящее время
обычно используются одномерные, двумерные, реже трехмерные
характеристики структуры, с использованием соответствующих
критериев. В частности, в качество таких критериев могут быть
взяты относительные и площадные распределения групп эле-
ментарных природных комплексов, на основании которых строятся
круговые диаграммы одномерного характера, называемые иногда
физиономическими спектрами ландшафта [52]. Однако на этих
спектрах не учитывается частота встречаемости морфоструктур-
пых элементов. Более универсален метод построения гистограмм,
в которых учитываются не только относительные размеры пло-
щади, занимаемой каждой группой однородных природных ком-
плексов, но и частота их встречаемости. Гистограммы имеют
характер двумерных столбчатых диаграмм, на которых по оси абс-
цисс откладывается относительная величина площади, занимае-
мой однородной группой природных комплексов, а по оси орди-
нат — частота встречаемости комплексов той или иной группы
[40, 248, 257]. Для приближенной оценки ориентации природных
комплексов в структуре могут применяться трехмерные столбча-
тые диаграммы или розы ориентации с квантованием по азимуту
через определенное число градусов. В последнем случае по осям
в условной мере откладывается количество комплексов, имеющих
преимущественную ориентировку в данном направлении. Для
количественного описания структуры с совмещенным определе-
нием условных размеров площадей элементарных природных
комплексов, их распределения и, что весьма важно, ориентировки,
может быть также использован способ параллельных и радиаль-
ных траверс [316, 318 и др.]. Для статистической оценки струк-
149
туры ландшафта в вертикальной плоскости определяются распре-
деления морфометрических элементов рельефа с последующей их
статистической или теоретико-информационной обработкой.
4.1.3. Опосредованный семантический уровень
структурного анализа
Третий уровень связан с индикационным, логическим анали-
зом внутренних компонентов ландшафта — горных пород и гео-
логического строения, гидрогеологических условий, современных
физико-геологических явлений и процессов и др. Для их дешифри-
рования применяется набор индикаторов, в качестве которых мо-
гут быть использованы косвенные и комплексные индикационные
признаки. Рассмотрим содержание отдельных косвенных и ком-
плексных индикационных признаков.*
Отдельные косвенные индикаторы (иногда их называют част-
ными индикаторами) могут быть условно разделены на несколько
групп по числу основных внешних компонентов ландшафта:
геоморфологические, гидрографические, геоботанические, поч-
венные, антропогенные, зоогенные, свяЗаппые с жизнедеятель-
ностью организмов. Перечисленные индикаторы коррелятивно
связаны с «литогенной основой» ландшафта — с литологическим
составом пород, с гидрогеологическими условиями и т. д. Кор-
реляция эта обычно носит множественный характер. Состав ука-
занных индикаторов сложен и динамичен, т. е. в одних случаях
используются одни параметры индикатора, в других — другие.
В практике специального дешифрирования обычно применяются
«индикационные цепочки», т. е. системы индикаторов разного
порядка.
К комплексным индикаторам относится макроструктура аэро-
фотоизображения, связанная с внутренним строением ланд-
шафта.
Каждый класс внутренних компонентов ландшафта характе-
ризуется определенной внешней структурой, своим набором
дешифровочных признаков, своей психологией восприятия и сте-
пенью дешифрируемости [42, 187, 216, 293 и др.].
Так, например, дешифрирование геологического строения территории
опирается на сложную систему индикаторов с широким использованием ап-
риорной геологической информации. Кореппыс, дочетвертичлые горные по-
* Некоторые авторы, в частности Нссвстанлова и Садов [200], иначе
трактуют дешифровочные признаки, относя к ним непосредственные фото-
метрические и геометрические свойства объектов, отображенные на аэро-
снимке, и вынося все косвенные и комплексные признаки в самостоятельную
группу индикаторов. Несомненно, косвенные признаки являются, в известной
мере, логической категорией. Однако такой подход «удаляет» индикаторы,
«кодирующие» информацию о внутренних элементах природной обстановки,
от аэрофотоизображения. Кроме того, не все косвенные признаки функцио-
нируют в сфере индикационного дешифрирования.
150
роды, их литологический состав и тектонические структуры дешифрируются
по местоположению, геоморфологическим, геоструктурным (конфигурация
геологических тел и тектонических элементов), гидрографическим и геобота-
ническим индикаторам, а также по тону (цвету) и микроструктуре обнаженной
поверхности. Дешифрирование четвертичных отложений, как правило,
скрытых под пологом растительного покрова и слоем почвы, опирается на
общую структуру аэрофотоизображения и систему косвенных признаков,
среди которых основную роль играют геоморфологические, а также геобота-
нические. Возраст, мощность и физико-механические свойства пород опре-
деляются по аэроснимкам весьма приближенно и требуют высокой квалифи-
кации у дешифровщика. Дешифрирование гидрогеологических условий также
очень сложно; оно опирается на использование геоботанических, гидрографи-
ческих, геоморфологических и антропогенных индикаторов. Роль их может
быть разной. Важное значение в качестве индикатора глубины залегания
грунтовых вод, особенно в засушливых районах, имеет растительность.
Как видно, при дешифрировании внутренних компонентов
ландшафта значение различных индикаторов разное. Роль от-
дельных групп индикаторов, их эффективность изменяется в за-
висимости от содержания изучаемого компонента или его эле-
мента. Однако ведущая роль принадлежит геоморфологическим
и геоботаническим индикаторам и их сочетаниям, так как они
наиболее тесно связаны с составом отложений и гидрогеологи-
ческими условиями. Но соотношение между ними меняется в за-
висимости от ландшафтно-географических условий.
Для объективной оценки эффективности отдельных индикато-
ров необходимо использовать математико-статистические и теоре-
тико-информационные методы. При этом следует подчеркнуть,
что рассматриваемая эффективность является сложной функцией
от ряда аргументов: надежности (достоверности) и значимости
(частоты встречаемости) индикаторов, устойчивости, глубины
индикации и степени опознаваемости индикаторов операто-
ром [248].
Для оценки надежности индикаторов, тесноты связи их с объ-
ектами индикации может быть использован ряд способов. В част-
ности: а) вероятностное определение сопряженности индикаторов
с объектами индикации; б) определение коэффициентов корре-
ляции или коэффициентов сопряженности; в) определение инфор-
мационных показателей сопряженности.
Первый способ наиболее прост и сводится к определению
отношения количества сопряжений одиночного индикатора с объ-
ектом индикации по всем случаям наблюдений в данной выборке
[52]. Однако этот способ не дает возможности оценить множе-
ственную корреляцию нескольких индикаторов, имеющих
к тому же определенный градационный ряд, с объектом индика-
ции. Второй способ, опирающийся на теорию корреляционного
исчисления с использованием системы коэффициентов корреля-
ции, дает возможность оценивать как одиночные, так и множе-
ственные корреляционные зависимости, что очепь важно для
целей специального дешифрирования. В первом случае приме-
151
няются частные коэффициенты корреляции, во втором — общие
коэффициенты корреляции. Методика нахождения корреляцион-
ных зависимостей между несколькими индикаторами и объектом
индикации дана в [217, 248]. Третий способ оценки надежности
индикации связан с использованием теории информации. Для
этой цели используются информационные показатели сопряжен-
ности. В качестве последнего наиболее целесообразно и просто
взять отношение количества информации, извлекаемой при де-
шифрировании, к исходной энтропии объекта информации:
я(У/Х)
‘ —ЩУ) — 1 Ц (У)
(4.1)
Величина Г изменяется от 0 (независимые события) до 1 (при
функциональной связи). Этот показатель удобен тем, что может
использоваться для оценки стохастической связи любой формы.
Для практического вычисления информационного показателя
сопряженности — Г(х!у) применяются корреляционные матрицы,
в которые сводятся данные по индикаторам и объектам индика-
ции. Подсчет ведется по формулам, в которых могут быть исполь-
зованы непосредственные частоты событий [151]. Полная теснота
корреляционных связей может быть вскрыта лишь при условии
учета большого числа факторов на основе факторного анализа.
К сожалению, аппарат многомерной корреляции, применительно
к качественным признакам, разработан еще недостаточно.
Оценка значимости (частоты встречаемости) индикаторов мо-
жет быть выполнена на основе «точечного» моделирования ситуа-
ции с последующей статистической обработкой полученных мате-
риалов. Оценка устойчивости индикации по глубине и в простран-
стве также может быть выполнена методами математической
статистики. При оценке эффективности индикаторов необходимо
учитывать степень их опознаваемости на аэроснимке. Наиболее
легко опознаются геоморфологические и гидрографические ин-
дикаторы, а также большинство антропогенных индикаторов,
сложнее и менее уверенно — геоботанические индикаторы и наи-
более сложно — почвенные индикаторы. Для каждого из рас-
смотренных параметров применительно к различным индикато-
рам должна использоваться своя шкала значений. В перспективе
необходима разработка единого комплексного критерия эффек-
тивности индикаторов с учетом всех его составляющих
Рассмотренные выше объективные характеристики сопряжен-
ности индикаторов, их отдельных количественных показателей
с объектами индикации при достаточной устойчивости этих связей
могут быть использованы в качестве количественных признаков
в процессе самого дешифрирования, в том числе при определении
численных показателей дешифрируемых объектов.
Как было сказано, для дешифрирования внутренних компо-
нентов ландшафта используются не только отдельные индика-
152
Рис, 4.3. Фотосхема площадки «Г»,
м. 1; ю ооо.
торы, но и комплексные индикаторы — структура аэро.фото-
изображения, ибо определенные типы ландшафта приурочены
к определенным площадям развития комплексов поверхностных
(или коренных) отложений и ипдицируют последние. Понятно,
что эти две большие группы природных комплексов активно
взаимодействуют между собой в некоторой верхней зоне земной
коры. С глубиной связи между ними затухают.
В настоящее время в геологии и инженерной геологии раз-
работаны принципы расчленения толщ горных пород на сопод-
чиненные комплексы горных пород все более простого строе-
ния — формации, геолого-генетические и фациальные комплексы
отложений, петрографические типы, виды и разновидности пород.
В интересах инженерно-геологического районирования терри-
тории в [221] разработана таксономическая система террито-
риальных единиц с выделением регионов, областей, районов,
подрайонов и участков. Система построена на последовательном
использовании ряда признаков (гсоструктурпых, геоморфологи-
ческих, литологических и др.), применяемых при выделении
таксономических единиц более низкого достоинства. Для целей
инженерно-геологических исследований с применением аэромето-
дов в указанную систему внесены некоторые изменения, связан-
ные с использованием собственно-ландшафтных признаков на
морфогенетической основе [150]. Па каждом из указанных уровней
может быть выделена своя система территориальных единиц.
В частности, в [33] предложена развернутая система для целей
типологического инженерно-геологического районирования рав-
пинпых территорий. Каждая выделенная территориальная еди-
ница имеет свой специфический внешний ландшафтный облик,
свою морфологическую структуру, статистику распределения
элементов.
Как видно, типы ландшафтов и их морфологические элементы,
а, следовательно, структура аэрофотоизображения, могут быть
использованы для выявления комплексов отложений и ограни-
чения территории их распространения. На основе выделения
геолого-генетических комплексов отложений есть возможность
в общих чертах определить присущие им горные породы, гидро-
геологические условия и физико-геологические явления. Как
будет показано дальше, такой путь на начальных этапах дешиф-
Рис. 4.4. Картосхема камерального дешифрирования почво-грунтов
(площадка «Г»).
Л — Дерново-слабоподзолистые песчаные и легкосупесчаные на слабокаменистых, мелко-
зернистых песках или легких супесях, подстилаемых с глубины 0.5—f.O м моренными
суглинками; 4 — дерново-слабоподзолистые песчаные и легкосупесчаные на тех же песках
и супесях, подстилаемых с глубины более 1 м моренными суглинками; 5 — дерново-слабо-
подзолистые песчаные и легкосупесчаные на среднекаменистых песках или легких супе-
сях, подстилаемых с глубины 0.5 м и более слоистыми песками; S — иловато-торфянисто-
глеевые на песках и супесях, подстилаемых различными породами; 9 — торфяники с мощ-
ностью торфа более 0.3 м па песках и суглинках, подстилаемых различными породами.
154

рирования более эффективен, чем поэлементное определение
внутренних компонентов ландшафта.
Как показали исследования но инженерно-геологическому
дешифрированию, макроструктура аэрофотоизображения одних
и тех же комплексов отложений, особенно соотношения между ее
основными морфологическими элементами, отличается достаточной
устойчивостью r пределах одной географической воны. В мери-
диональном направлении, при переходе от подзоны к подзоне,
макроструктура аналогичных геолого-генетических комплексов
отложений может существенно изменяться у различных комплек-
сов по-разному.
Различные геолого-генетические комплексы отложений отли-
чаются друг от друга по степени дешифрируемости. Так, например,
среди ледниковых отложений наиболее уверенно дешифрируются
мощные флювиогляциальные отложения; сравнительно легко
дешифрируются отложения конечной морены на участках с ти-
пичным грядово-холмистым рельефом; менее уверенно дешифри-
руются отложения основной морены. Наиболее сложно во всех
случаях дешифрируются пограничные участки распространения
отдельных комплексов отложения, где одпи отложения заме-
щаются или перекрываются другими. На территории БССР был
поставлен специальный эксперимент по камеральному дешифри-
рованию почво-грунтов, развитых на различных гоолого-генети-
ческих комплексах отложений [87]. Контрольное дешифрирова-
ние выполнялось группой специально подготовленных операто-
ров-дешифровщиков на крупномасштабных аэроснимках. Были
получены следующие результаты: вероятность дешифрирования
мелкозернистых песков и пылевато-песчаных легких супесей на
флювиогляциальных песках — р=0.7; супесей и суглинков на
отложениях основной морены — Р — 0.6. Результаты камераль-
ного дешифрирования одной из экспериментальных площадок
с полевой проверкой показаны на рис. 4.3, 4.4, 4.5.
В заключение следует подчеркнуть, что дешифрирование
внутренних компонентов ландшафта опирается на сложное взаи-
модействие общеструктурного, непосредственного внутриструк-
туриого и индикационного анализа.
§ 4.2. Особенности процесса решения
структурно-перцептивных дешифровочных задач
Для выявления психологических особенностей решения струк-
турно-перцептивных задач как в процессе общетопографиче-
ского, так и специального дешифрирования были поставлены
две серии экспериментов:
1) «срсзовый» эксперимент на динамику «сплошного» детппфри-
рования внешних элементов природной обстановки учащимися
средних специальных учебных заведений;
156
Рис. 4.5. Картосхема полевого дешифрирования почво-
грунтов (площадка «Г»).
Обозначения, как на рис. 4.4.
2) выборочный эксперимент на избирательное дешифрирование
объектов на фоне общего изучения местности специалистами
по геолого-географическому дешифрированию.
В качестве «тест-объектов» в обеих сериях использовались крупномас-
штабные панхроматические аэроснимки (стереопары) с изображением участка
полуоткрытой, среднепересеченной местности средней полосы европейской
части СССР. Участок относится к ландшафту моренной, возвышенной рав-
нины лесной зопы. Литогенпой основой является геолого-генетический ком-
плекс отложений, представленный толщей валунных суглинков, подстилаемой
моренными песками. Развиты суглинистые почво-грунты. Преобладает
круппо-холмистый рельеф с относительной высотой от 10 до 25 ы, со склонами
крутизной от 3 до 7°. Леса (мелколиственные) имеют ограниченное распро-
странение. Район хорошо освоеп в хозяйственном отношении.
К первой серии экспериментов было привлечено 80 человек: а) испытуе-
мые, имеющие ограниченную дешифровочную и специальную подготовку;
б) испытуемые, имеющие хорошую дешифровочную и узко направленную
специальную подготовку; в) испытуемые, имеющие весьма хорошую дешифро-
вочную, по недостаточную специальную подготовку; г) испытуемые, обладаю-
щие известным опытом производственного дешифрирования.
Методика эксперимента включала: дешифрирование тестового аэро-
снимка и поэтапную фиксацию испытуемыми опознанных объектов условными
знаками на восковке; запись в протоколах всех действий с приборами и рас-
суждений испытуемых; заключительную беседу с испытуемыми по определен-
ной программе в целях уточпепия динамики процесса дешифрирования и
оценки опознанных объектов и местности в целом. Эксперименты проводи-
лись индивидуально, без ограничения времени.
При решении экспериментальной задачи испытуемыми всех
групп достаточно четко выделяются рассмотренные выше уровни
общей психологической модели дешифрирования: предварительного
изучения аэрофотоизображения и планирования дешифровочного
процесса; общеструктурного анализа аэрофотоизображения; деталь-
ного анализа его Элементов; оценки ситуации. Фактически па каж-
дом из этих уровней осуществляются уяснение и изучение деши-
фровочной проблемной ситуации, информационная подготовка при-
нятия решения, выработка самого решения, по в разной степени.
Эксперименты свидетельствуют о большой роли начального
уровня. На различных его этапах выполняются следующие опе-
рации: оценка данных о технических средствах и условиях аэро-
фотосъемки; анализ технических характеристик информацион-
ной модели; определение общего характера местности с предва-
рительным райониронанием ее, исходя из поставленной задачи;
составление плана действий на последующие этапы дешифриро-
вания, выбор способов детального дешифрирования; выделение
участков для тщательного изучения с применением оптических,
стереоскопических и других приборов. К основным психологи-
ческим задачам здесь относятся: формирование общего образа
и логического суждения об изображенной на аэроснимке ситуа-
ции, с учетом априорной информации; предварительное расчле-
нение дешифрируемого пространства па некоторые территориаль-
ные природные комплексы; формирование предварительной кон-
158
цептуальной модели «дешифровочного» решения и эвристическое
планирование.
Опытные операторы-дешифровщики много внимания уделяют
этапам предварительного дешифрирования, стараясь вскрыть
общие природные закономерности изучаемой территории и на-
править дальнейший процесс дешифрирования ио осмысленному
руслу. Отношение продолжительности предварительного изуче-
ния ко всему времени дешифрирования в разных группах испы-
туемых характеризуется следующими величинами: I группа — 0.06,
II — 0.09, III — 0.08, IV — 0.15. Как видно, испытуемые вы-
сокой квалификации затрачивают примерно в 2 раза больше вре-
мени на предварительное изучение аэроснимка по сравнению
с испытуемыми других групп. Это увеличение идет па фоне общего
сокращения времени на дешифрирование. В целом динамика
изучения аэрофотоизображения иа первом уровне идет от общего
к частному, опираясь на комплексные признаки. Следовательно,
в процессе реального дешифрирования в первую очередь начи-
нают функционировать синтетические блоки «дешифровочного
дерева», представленного на схеме 4.1.
Процесс выделения контуров и их осмотра у испытуемых
разных групп имеет различный характер. Испытуемые первой
группы, как правило, свой осмотр налипают с наиболее «бросаю-
щихся в глаза» населенных пунктов (в 75% случаев), нередко
переходя потом к «построчному» обследованию; испытуемые
второй и четвертой групп, более подготовленные в топографичес-
ком отношении, опираются на орогидрографическую систему
(примерно в 50% случаев) с последующим выделением некоторых
специфических «областей». Как видно, развитие процесса озна-
комления с содержанием аэроснимка в этот период имеет много
общего с развитием процесса чтения топографической карты [721.
Исходя из особенностей восприятия элементов природной
обстановки, наиболее целесообразная последовательность их изу-
чения при дешифрировании в целом следующая: рельеф, гидро-
графия, растительность, элементы культурного ландшафта (до-
рожная сеть, населенные пункты, производственные предприятия
и т. п.), внутренние компоненты ландшафта. Однако эту схему
нельзя абсолютизировать. Важно, чтобы динамика «движения»
по аэроснимку определенным образом отражала логические вза-
имосвязи между морфологическими элементами и компонентами
естественного и «культурного» ландшафта. Сама динамика обзора
имеет скачкообразно-эвристический характер.
Выделение и осмотр контуров завершается построением не
только общего наглядного образа, но и определенного суждения
о характере и строении местности. Это суждение в разных груп-
пах испытуемых имеет различный характер. Испытуемые, не
имеющие достаточного опыта в дешифрировании, суждёния о мест-
ности формулировали в перечислительном плане без должного
159
обобщения. Испытуемые, обладавшие достаточной подготовкой
и дешифровочным опытом, стремились к созданию целостно-
расчлененного суждения о местности. Эффективность опознания
отдельных элементов местности на первом уровне дешифрирова-
ния невысока. Суждения об элементах местности здесь не содер-
жат развернутых качественных и количественных характеристик.
На втором уровне осуществляется общий структурный анализ
аэрофотоизображения, связанный с выделением одпородных макро-
участков, обладающих специфической «физиономичностью», их
морфологической структуры, семантизацией выделенной «топо-
логической» структуры, изучением отдельных макроучастков
структуры. Последовательный общеструктурный анализ позво-
ляет уточнить первоначально выделенные территориальные при-
родные комплексы, в смысле их границ, строения, внутреннего
содержания.* Так происходит первая конкретизация предвари-
тельной концептуальной модели.
На третьем уровне осуществляется детальный, внутриструк-
турный анализ выделенных участков, отдельных внешних эле-
ментов природной обстановки и формирование частных концеп-
туальных моделей. В силу ограниченности дешифровочного
«поля» и особенностей подготовки испытуемых в эксперименте
общеструктурный и внутриструктурный анализ внешних элемен-
тов природной обстановки нередко оказывался совмещенным.
Результаты эксперимента показали, что в процессе дешифри-
рования на втором и третьем уровнях используются различные
стратегии расчленения пространства. В основу их классификации
могут быть положены два противоположных, но взаимосвязан-
ных принципа: дифференциации элементов пространства и их
ассоциирования. Исходя из этих принципов, были выделены сле-
дующие основные группы стратегий при решении перцептивных
дешифровочных задач: 1) бессистемные, локально-ассоциатив-
ные; 2) компонентно-ассоциативные; 3) структурно-ассоциативные.
Выделенные группы связаны между собой постепенными пере-
ходами и имеют определенные градации внутри каждой из них.
В основе бессистемного дешифрирования лежит использова-
ние локальных ассоциаций «первосигнального» характера (по
силе раздражителей, смежности в пространстве или сходству).
Для него характерны: отсутствие системности в работе, зависи-
мость динамики дешифрирования от физической силы раздражи-
телей, попадаемых в поле зрения; непосредственный анализ,
с преимущественным использованием прямых дешифровочных
признаков; низкая степень обобщения воспринимаемого мате-
рила. Для работ этого класса характерна весьма низкая вероят-
ность опознания объектов (Р=$.2—0.3).
В основе компонентно-ассоциативного способа дешифриро-
вания лежит использование ряда временных связей типа ассо-
* Подробно эти процедуры рассмотрены в [33, 62, 150, 241 и др.].
160
ииаций но сходству, с определенным участием второсигнальных
связей. Для него характерны: избирательная последовательность
дешифрирования путем выделения групп однородных компонен-
тов природной обстановки; сочетание непосредственного и опо-
средованного анализа с опорой на развернутую систему прямых
и косвенных признаков; более высокий уровень обобщения вос-
принимаемого материала. Примером такого дешифрирования
может служить работа испытуемого Л., представленная на рис. 4.6.
Динамика дешифрирования показана путем расчленения про-
цесса на некоторые временные интервалы. На «срезах» даны ре-
зультаты дешифрирования, полученные в течение отдельных
интервалов, включая предыдущие результаты. Утолщенными ли-
ниями показаны результаты, полученные внутри каждого отдель-
ного интервала. Как видно, дешифрирование осуществлялось
на основе выборочного опознания объектов, входящих в опреде-
ленные группы элементов природной обстановки. В процессе .де-
шифрирования «послойно» выделялись однородные объекты. Эта ра-
бота отличается более высокими результатами опознания.
В основе ci руктурно-асссциативного способа дешифрирова-
ния лежит использование причинно-следственных ассоциаций
«второсигпалыюго» характера. Для него специфичны: «логическое»
расчленение воспринимаемого пространства путем выделения его
морфологических элементов; комплексный анализ, имеющий ха-
рактер анализа через синтез с преимущественным использованием
комплексных признаков разного ранга; высокая степень обобще-
ния воспринимаемого материала. Ji зависимости от цели и задач
дешифрирования, а также от содержания дешифрируемого аэро-
снимка и квалификации дешифровщика струю урно-ассоциатив-
ный способ может иметь разный характер и различную степень
глубины. Выделяемые структурные элементы могут рассматри-
ваться как некоторые топографические смысловые комплексы
(орогидрографичсские, сельскохозяйственные, промышленные и
т. п.) или как элементы типа ландшафта различной /(етальности
(урочища, подурочища, фации). Для испытуемых, занятых в пер-
вой серии экспериментов, характерно выделение топографических
смысловых комплексов. Дальнейшее детальное дешифрирование
сводится к последовательному членению комплексов на более
мелкие природные комплексы. основе внутриструктурпого
анализа нижних уровней изучаемого «пространства» лежат ре-
зультаты оценки (синтез) более высоких уровней. Приведем при-
мер структурно-ассоциативного дешифрирования. На рис. 4.7
представлена работа испытуемого Ю., выполненная таким спо-
собом. Как видно, после продолжительного ознакомительного
этапа оператор последовательно отдешифрировал сначала си-
стему гидрографии и рельефа; затем — южный, наименее освоен-
ный лесной район; после чего — северо-западный сельскохозяй-
ственный комплекс с рядом объектов и северо-восточный иасе-
11 в, Ф. Рубахин
161
б
Рис. 4.6, Пример компонентно-ассоциативного дешифрирования.
Интервалы дешифрирования: а — 5—8 мин.; б — 9—11 мил.; в — 12—16 мин.
Рис. 4.6 {продолжение).
г — 17—22 мин/, д — 23—25 мин.
3
ленный пункт. В процессе работы испытуемый устанавливал
взаимосвязи не только между элементами внутри смысловых
комплексов, по и между самими комплексами, чему немало спо-
собствовало выявление в первую очередь системы рельефа и гидро-
графии. Эта работа отличается высоким качеством: большинство
элементов местности было опознано правильно, «ситуационные»
объекты с Р^О.6.
Рассмотренные стратегии расчленения пространства нахо-
дятся в зависимости от квалификации испытуемых. Так, напри-
мер, большинство испытуемых первой группы (более 75%) исполь-
зовали стратегии первого и второго типа; испытуемые второй и
четвертой групп, имевшие достаточную дешифровочную и спе-
циальную подготовку, широко использовали структурно-ассо-
циативные стратегии. Как видно, переход к более высокому
уровню квалификации сопровождается резким повышением ис-
пользования структурно-ассоциативных способов при абсолют-
ном проявлении системности в работе. При этом способ структурно-
ассоциативного дешифрирования становится более совершенным
(во второй и четвертой группах). В частности, большое внимание
уделяется изучению орогидрографической основы ландшафта.
Переход от бессистемного, локально-ассоциативного дешифри-
рования к компонентно-ассоциативному и от него к структурно-
ассоциативному дешифрированию сопровождается неуклонным
повышением результатов опознания по всем видам объектов (см.
табл. 4J). Особенно заметно повышаются результаты опознания
11*
163
6
г
Рис. 4.7. Пример структурно-ассоциативного дешифрирования.
Интервалы дешифрирования: а — 3—8 мин.; б — 9—-12 мин.; в — 13—20 мин.; г —
21—26 мин.
«ситуационных» объектов — более чем в 2 раза. Это связано с тем,
что компонентно-ассоциативный и структурно-ассоциативный спо-
собы при детальном изучении компонентов и структур природной
обстановки индуцируют систему косвенных признаков, играющих
большую роль при опознании «ситуационных» и некоторых дру-
гих объектов.
Таблица 4.1
Зависимость результатов дешифрирования от используемых способов
(первая серия экспериментов)
g Статистические характеристики
объекты характерной конфигурации ситуационные объекты
« о Й я о о ® 5 С 2 К О Ф v gg
Способы дешифрирования Я а я п а а о и 2 а Я Сч р 2 S3 г § к я s S я и я о = о 5 5 ® 1 ® ф „ н к я я з a S я
£ Я Я и л ч® я Я гг Ь св 2 ф ч ® = я
о с “ х в » я X
& Я н ® ® я о ® о я ф®о
я я И ° Я я 2 о НЯ ь. Ф X о
о. Ф х и я.
К я н О я. СОФ
Бессистемно-локалыю-ас-
социативпый .... Компопептпо-ассоцпатив- 15 0.70 0.16 0.08 0.27 0.18 0.11
ный 50 0.76 0.11 0.02 0.32 0.17 0.03
Структурно-ассоциатив-
пый 35 0.85 0.10 0.02 0.56 0.12 0.03
Значение косвенных признаков при дешифрировании подоб-
ных объе ктов подтверждается специальными экспериментами
по искусственному выключению системы (на разных уровнях)
при опознании этих объектов. Как показали опыты, при опозна-
нии изолированных объектов результаты в 1.5—2 раза ниже
опознания этих же объектов, находящихся в системе. Кроме того,
роль косвенных признаков подтверждается тем, что переход от
ошибочных определений (на уровне основного множества) к пра-
вильным, но медленно формируемым определениям и от них —
к правильным и быстрым определениям сопровождается повыше-
нием относительного количества используемых косвенных при-
знаков соответственно в 3 и 4 раза [238, 251].
Количественный рост показателей при переходе к структурпо-
ассоциативному способу дешифрирования сопровождается улуч-
шением качества интерпретации опознанных объектов, а именно
определения командных высот, крутизны склонов; направления
и скорости течения реки, глубины водоемов; определения породы
леса, высоты древостоев и т. д.
165
Большую роль в процессе дешифрирования внешних компо-
нентов природной обстановки играет функционирование обрат-
ных связей. Применение контрольных операций находится в пря-
мой зависимости от используемых стратегий и квалификации
операторов-дешифровщиков в целом. Чем выше квалификация
оператора, том чаще он обращается к контрольным обзорам
в процессе работы и тем больше уделяет внимания завершающему
обзору в конце работы. Так, во второй и четвертой группах до
70% испытуемых, использовавших структурно-ассоциативный спо-
соб дешифрирования, широко применяли промежуточные и за-
вершающую формы контроля.
Использование контрольных операций способствует повыше-
нию качества дешифрирования. Так, в третьей группе у испытуе-
мых, не применявших контрольных операций, средняя вероят-
ность опознания ситуационных объектов Р—0.2, а у применявших
Р=0.44; в четвертой группе Р—0.40 и Р=0.51 соответственно.
Полученные результаты статистически достоверны.
Па последнем уровне осуществляется оценка отдепгифриро-
ванного участка местности с использованием способов, выходя-
щих за рамки перцептивной сферы, и формируется конечная
концептуальная модель дешифровочной проблемной ситуации.
Суждения о свойствах местности выявлялись в процессе беседы
с испытуемыми. Наиболее полными и правильными были ответы
испытуемых, использовавших в процессе дешифрирования струк-
турно-ассоциативный способ. Они внутренне были готовы к по-
добной смысловой оценке местности.
Ко второй серии экспериментов было привлечено 36 человек специалистов
с высшим образованием, имеющих опыт в области геолого-географического
дешифрирования.
Методика эксперимента включала: общетопографпческое дешифрирование
тестового аэроснимка с избирательным опознанием объектов и обоснованием
результатов опознания; географическую оценку отдешнфрироваппого аэро-
снимка по определенной программе. В организации и проведении экспери-
ментов принимал участие П. Я. Райзер.
Эксперименты показали, что общая последовательность де-
шифрирования, выявленная в первой серии экспериментов, про-
является и в работе специалистов высокой квалификации. Однако
имеются и существенные различия.
В основу изучения местности на первом уровне, как правило,
положено выявление орогидрографической системы и предвари-
тельное районирование на этой основе изучаемой территории.
На этот период затрачивается до 15% общего времени дешифри-
рования. Испытуемые широко используют увеличительные опти-
ческие приборы с малым увеличением и большим полем зрения,
а некоторые — стереоскопы.
На втором и третьем уровнях девгифровочного процесса изме-
нилось соотношение между дешифровочными стратегиями и сам
166
их характер. Преобладают структурно-ассоциативные способы де-
шифрирования и совершенно отсутствуют случаи с бессистемным
дешифрированием. Структурно-ассоциативный анализ функцио-
нирует в двух формах: а) выделения смысловых тонографических
комплексов, подобных рассмотренным выше; б) выделения элемен-
тов ландшафта (урочищ и фаций). Для испытуемых второй серии
экспериментов характерно выделение основных комплексов в пред-
варительный период, иногда с приближенной оценкой распределе-
ния элементов морфологической структуры; увеличение количества
выделенных комплексов; достаточно широкое использование струк-
турно-ландшафтного анализа. Интересно также, что компонентно-
ассоциативный анализ, как правило, сочетается со структурно-
ассоциативным. Указанные стратегии находяюя в зависимости
от опыта работы испытуемых. Испытуемые с опытом работы до
5 лот примерно поровну использовали компонентно-ассоциатив-
ный и структурно-ассоциативный способы; испытуемые с опытом
работы более 5 лет в 70% случаев использовали структурно-
ассоциативный способ различного характера.
Примером структурно-ландшафтного дешифрирования служит
работа Г., имеющего 9-летний опыт в области дешифрирования.
В течение первых 5 мин. была определена общая система рельефа
и гидрографии и выявлен тип ландшафта — «моренная равнина
южного Подмосковья». Затем были выявлены четыре урочища,
приуроченные к водораздельным и долинным формам мезо-рель-
ефа и имеющие специфический почвенно-растительный покров и
облик хозяйственного освоения, а также фации, приуроченные
к лощинам и имеющие разную степень увлажнения. Работа ха-
рактеризуется высокой степенью дешифрирования, в частности
полным и правильным опознанием «ситуационных» объектов.
Экспериментальные материалы показывают, что внутри выде-
ленных комплексов изучение различных элементов природной
обстановки производится в определенной последовательности.
Дешифрирование рельефа опытными дешифровщиками начинается
с определения типа рельефа, с последующим выявлением форм и
элементов рельефа и их количественной оценкой. Дешифрирование
элементов гидрографии осуществляется примерно в такой же
последовательности. Дешифрирование растительного покрова идет
от выделения наиболее крупных морфологических видов — дре-
весных и кустарниковых сообществ — к последующему детальному
анализу выделенных контуров и определению количественных
характеристик древостоев и т. д., и т. п.
При таком детальном анализе используются свои эвристичес-
кие приемы. Особенно часто применяются такие приемы, как
доказательство от противного и «исключение» объектов с типич-
ными признаками. Последнее, в частности, характерно для де-
шифрирования природных образований, не имеющих достаточно
четких признаков, например, для дешифрирования естественной
167
травянистой растительности, луговых угодий. Причем перебор
идет со скачкообразным сужением области выборок.
В процессе работы у испытуемых гораздо активнее функциони-
рует система использования косвенных признаков, особенно при
опознании «ситуационных» объектов и анализе «конфликтных»
ситуаций. Так, в одной из работ течение реки определялось по
такой схеме: «Русло реки заметно расширяется к югу, значит
река течет на юго-запад. . . Впрочем, могут ли быть такие резкие
изменения на километровом расстоянии?!. . С другой стороны,
расположение притока и старицы говорит об обратном. . . В чем
дело?. . . Ясно. Оказывается, здесь плотина перекрывает речку.
Течение — на север. . .».
Изменение характера используемых стратегий способствовало
значительному повышению эффективности дешифрирования в ра-
ботах испытуемых второй серии экспериментов. Как видно из
табл. 4.2, особенно это сказывается при опознании сложных
«ситуационных» объектов.
Т а <5 л и ц а 4.2
Зависимость результатов дешифрирования
от используемых способов
(вторая серия экспериментов)
Способы дешифрирования Количе- ство случаев (%) Вероятность опознания ситуационных объектов (Р) Дешифровочные признаки (%)
прямые косвенные
Тчомпонелтно-ассоциативный . . . 40 0.8 50 50
С/груктурпо-ассоциативЕЫЙ (топо- графические комплексы) . . . 40 0.85 35 65
Структурпо-ассоциативпый (эле- менты ландшафта) 20 0.90 25 75
Оценка характеристик местности здесь заметно выше, чем
в первой серии экспериментов. Качественное дешифрирование
сопровождается измерением ио аэроснимку превышений и кру-
тизны скатов, высоты древостоя, среднего диаметра крон деревьев,
густоты леса и т. д.
§ 4.3. Особенности процесса решения
индикационно-диагностических задач
Дешифрирование внутренних элементов природной обстановки
связано с решением индикационно-диагностических задач. Для вы-
явления психологических особенностей решения этих задач,,
характерных для многих видов специального дешифрирования*
были поставлены две серии экспериментов:
168
1) выборочный эксперимент по дешифрированию некоторых
инженерно-геологических условий специалистами по геолого-
географическому дешифрированию;
2) контрольный (обучающий) эксперимент но проверке эффек-
тивности различных способов специального дешифрирования
студентами инженерного вуза.
К первой серии экспериментов было привлечено 40 человек
специалистов, в основном с высшим образованием, имеющих
опыт по геолого-географическому дешифрированию аэроснимков.
В качестве тестовых аэроснимков в первой серии экспериментов были
использованы: а) крупномасштабный панхроматический аэроснимок с изо-
бражением ландшафта моренной возвышенной равнины (южная часть лесной
зоны), приуроченной к геолого-генетическому комплексу отложений основ-
ной морены, б) крупномасштабный панхроматический аэроснимок с изобра-
жением ландшафта возвышенной лёссовой равнины (степная зона), приурочен-
ной к комплексу маломощных лёссовых отложений с глубоким залеганием
грунтовых вод; в) средпсмасштабпый панхроматический аэроснимок с изобра-
жением ландшафта водиоледпиковой холмистой равнины (южная тайга),,
приуроченной к комплексу камово-озовых несчапых п песчано-галечниковых
отложений; г) среднемасштабиый панхроматический аэроснимок морского
побережья с интенсивно развитыми оползневыми явлениями.
Методика эксперимента включала избирательное дешифрирование вну-
тренних элементов природной обстановки и обоснование результатов опозна-
нии. Основное внимание было уделено одному из наиболее сложных видов
специального дешифрирования — инженерно-геологическому дешифрирова-
нию, связанному с изучением и оценкой элементов природной обстановки,
влияющих па строительство и эксплуатацию инженерных сооружений.
Результаты эксперимента показали, что дешифрирование внут-
ренних элементов природной обстановки, как правило, непосред-
ственно не представленных на аэроснимке и лишь коррелятивно
соотнесенных с внешними элементами, связано с усложнением
процедуры решения дешифровочной задачи, которая приобретает
диагностический характер, и активизацией чисто логических
операций па всех уровнях психологической модели дешифриро-
вания.
На первом уровне большее значение приобретает предвари-
тельное ландшафтно-инженерно-геологическое районирование тер-
ритории на основе использования априорной геолого-географи-
ческой информации. Более четко выделяется уровень общеструк-
турного анализа аэрофотоизображения, который, как правило,
органически сливается со специализированным анализом. Здесь
выявляются и пространственно ограничиваются типы ландшафта
и их элементы — комплексные индикаторы. Изучается внутрен-
нее содержание выделенных природных комплексов с последую-
щим определением территориальных инженерно-геологических
единиц. В результате осуществляется своеобразное типологи-
ческое районирование территорий.* Затем следует детальный
* В [3] говорится, что определение морфологических элементов ландшафта
является итогом дешифровочного процесса после выявления топологической
169
анализ аэрофотоизображения Переход к нему может быть сделан
и непосредственно от уровня предварительного изучения аэро-
фотоизображения, минуя общеструктурный анализ. На уровне
детального анализа выделяются два этапа: а) избирательного не-
посредственного анализа внешних компонентов ландшафта и их
сочетаний; б) индикационного опосредствованного анализа внут-
ренних компонентов ландшафта, в данном случае связанного
с прогнозом инженерно-геологических условий. На последнем
уровне дешифровочная информация оценивается в конкретных
целях.
При индикационном дешифрировании наряду со стратегиями
расчленения внешнего перцептивного пространства используется
набор собственно индикационных стратегий. На основании экспе-
риментальных материалов, в соответствии с принятой терминоло-
гией, выделены следующие основные группы способов индикацион-
ного дешифрирования: 1) непосредственного дешифрирования
внутренних компонентов природной обстановки; 2) компонентно-
индикационные; 3) структурно-индикационные.
Первый способ, строго говоря, не является индикационным,
так как не опирается на опосредованные связи. В основе этого
способа лежит использование непосредственных, прямых приз-
наков для дешифрирования геологических, инженерно-геологи-
ческих, гидрогеологических «образований» при выходе их на
дневную поверхность. Компонентно-индикационный способ опи-
рается на использование причинно-следственных (функциональ-
ных) и статистических зависимостей между отдельными индика-
торами и индицируемыми объектами. В основе структурно-ин-
дикационного способа лежит использование функциональных и
статистических зависимостей между элементами ландшафта и
геолого-генетическими и фациальными комплексами отложений
с присущими им литологическими разностями пород, определен-
ными гидрогеологическими условиями и т. д. G использованием
структурно-индикационного способа связано выделение специаль-
ного подуровня решения индикационной дешифровочной задачи,
на базе комплексных индикаторов.
В работах экспериментальной группы преимущественно были
использованы компонентно-индикационный и структурпо-инди-
кационный способы дешифрирования. Эффективность указанных
способов при дешифрировании грунтов и четвертичных отложений
(моренных суглинков) па первом тестовом аэроснимке (южная
часть лесной зоны) показана в табл. 4.3.
структуры аэрофото изображения. В известной мерс это справедливо. Но
топологическое структурирование несомненно сопровождается семантиза-
цией. Друх’Ос дело, что предварительные ландшафтные прогнозы могут быть
уточнены в процессе дальнейшего дешифрирования на стадии «высокого»
синтеза.
170
Таблица 4.3
Зависимость результатов дешифрирования грунтов
(южная часть лесной зоны)
от используемых способов индикации
Способы дешифрирования
Вероятность
дешифрирован ия
(Р)
Непосредственное дешифрирование . . . .
Котопентно-шщикациоппый..............
Структурно-индикационный.............
0.56
0.70
0.80
Как видно, результаты дешифрирования при наличии доста-
точного количества индикаторов довольно высокие. Наиболее эф-
фективен, как и следовало предполагать, структурно-индика-
ционный способ дешифрирования. Следует подчеркнуть, что
структурно-индикационный способ включает покомпонентное
изучение индикаторов на уровне детального дешифрирования в виде
частных приемов. Анализ экспериментальных материалов, отве-
тов испытуемых говорит о том, что при детальном дешифрирова-
нии переход от неправильных определений к правильным связан
с увеличением количества и изменением характера используемых
признаков. В частности, количество суждений, опирающихся на
2 и 3 признака, увеличивается в 1.5 раза.
Таблица 4.4
Распределение индикаторов при дешифрировании грунтов
(южная часть лесной зоны)
Индикаторы (%) Прямые признаки (%)
Характер определений геоморфоло- гические гидрографи- ческие Е в Sx 3 X и я СГ о и ф о и о Е- 2 г й л X s g о ® я « а eras OX-J о а я я
Правильные .... Неправильные . . . 43 50 22 7 И 7 0 7 13 29 0
Представляет интерес «распределение» используемых индика-
торов. Как видно из табл. 4. 4, при дешифрировании четвертич-
ных отложений на территории южной части лесной зоны, освоен-
ной в хозяйственном отношении, ведущая роль принадлежит
геоморфологическим и гидрографическим индикаторам при извест-
ном участии геоботанических и антропогенных индикаторов и оп-
тических характеристик аэрофотоизображения. Переход к непра-
вильным определениям связан с переоценкой роли непосред-
ственного анализа.
171
В другом эксперименте, с использованием аэроснимков одного
из районов Прибалтики с развитыми ледниковыми отложениями,
была сделана попытка установить ранговую последовательность
в применении различных косвенных признаков при индикацион-
ном дешифрировании. Оказалось, что при правильном дешифри-
ровании первыми признаками в 80% случаев указываются гео-
морфологические, вторыми (в 50% случаев) — геоботанические,
третьими (в 50% случаев) — гидрографические. При неправиль-
ном дешифрировании последовательность несколько меняется:
геоморфологические, оптические, гидрографические.
Эффективность индикационного дешифрирования четвертич-
ных отложений (лёссовидных суглинков) на втором тестовом аэро-
снимке (степная зона) заметно ниже. Это связано с ограничением
возможностей использования ряда индикаторов в условиях нару-
шенного естественного ландшафта. При использовании компо-
нентно-индикационного способа, в сочетании с непосредственным
анализом, лёссовидные суглинки были отдешифрированы с Р ш
0.45; при использовании структурно-индикационного спо-
соба — с Р ж 0.6.
В основу детального дешифрирования положен геоморфологический ана-
лиз с учетом особенностей хозяйственного освоения территории. Вот не-
сколько примеров: «Развиты суглинки . . . Обоснование: а) густая сеть овра-
гов, говорящая о плохом дренаже почво-грунтов; б) крупные склоны оврагов,
характерные для связных грунтов . . .» (исп. Г.). «Грунты суглинистые. . .
Об этом говорят: устойчивость стенок оврагов, разветвленность оврагов в вер-
шинах с короткими отростками, четкие колен (борозды) от трактора» (исп. Гр.).
«Здесь лёссовидные суглинки. . . Определяются по форме оврагов дендрито-
видной структуры. . . Кроме того, по пылимостп грунтов. . . По дороге идет
машина — за пей клубы ныли». . . (исп. Д.). «На аэроснимке участок рав-
нины с овражпо-балочным эрозионным расчленением. Овраги закреплены
молодыми лесопосадками. . . Судя по дендритовидной форме оврагов и раз-
ветвлению их в верховьях, они развиваются на легких пылеватых суглин-
ках. . . Возможно, суглинки подстилаются известковистыми породами. . .»
(исп. Б.). В последней работе рассуждения сопровождались зарисовкой ов-
ражио-балочпой сети.
Углубление прогноза инженерно-геологических условий свя-
зано с усложнением индикационного анализа. Об этом свидетель-
ствуют результаты решения третьей задачи по дешифрированию
камово-озовых отложений (рис. 4. 8). Ведущая роль здесь при-
надлежит структурно-индикационному способу дешифрирования.
При детальном анализе отдельных элементов инженерно-геоло-
гической обстановки усложняются система и характер исполь-
зуемых связей в рамках структурно-индикационного подхода.
Отличия между компонентно-индикационным и структурно-
индикационным подходами к дешифрированию хорошо видны на
рис. 4.9, 4.10, 4.11. Fla рис. 4.9 представлены результаты дешиф-
рирования, выполненного с использованием компонентно-инди-
кационного способа. Как видно, эти результаты невысокие, не
дифференцированы отложения, не опознан крупный оз. Па
172
рис. 4.10. 4.11 представлены результаты структурно-индикацион-
ного дешифрирования с выделением типов ландшафта и их мор-
фологических элементов. Последнее особенно типично для работы
Рве. 4.8. Участок ноднодедниковой холмистой равнины,
сложенный камово-озовыми отложениями (южная
тайга).
М. 1 : 2.5 000.
йен. Б. Для работ подобного типа характерна экстраполяция
к ранее изученным типам ландшафта: «Это — Карелия, там я
встречал аналогичные ландшафты!». Эти работы отличаются вы-
соким качеством инженерно-геологического дешифрирования.
В целом по результатам эксперимента вероятность дешифри-
рования инженерно-геологических условий геолого-генетического
173
комплекса камово-озовых отложений от 0.65 до 0.8 в зависимости
от способа индикации. Весьма высока вероятность дешифриро-
вания крупного оползня, имеющего характерную конфигурацию,
на последнем тестовом аэроснимке: Р^0.85. При этом, однако,
Рис. 4.9. Результаты дешифрирования ледниковых
отложений (исп. Л.).
было выявлено несколько случаев ошибочных определений, свя-
занных с апперцепцией, с прежним опытом работы испытуемых.
Два человека, до этого работавшие на Камчатке, определили
оползень. . . как кратер вулкана!
При дешифрировании отдельных элементов инженерно-геоло-
гической обстановки используются многостепенные связи дихо-
174
тимического или многоальтернативного характера, объединяющие
как прямые, так и косвенные (комплексные) признаки. Здесь ин-
дикаторная задача решается методом последовательного апализа.
Рис. 4.10. Результаты дешифрирования ледниковых
отложений (исп. К.).
На основании анализа ответов (с обоснованием) некоторых испы-
туемых построена схема «ступенчатого» решения эвристической
задачи при дешифрировании озовых отложений (рис. 4.12). По-
казан «собирательный» дихотомический вариант, состоящий из
решения 4 подзадач. Отдельные испытуемые, как правило, «пере-
скакивают» через ступеньки этого своеобразного «лабиринта».
175
По своей форме процесс инженерно-геологического дешифри-
рования имеет отчетливый характер умозаключительного акта
.с проверкой гипотез в несколько тактов.
Рис. 4.11. Результаты дешифрирования ледниковых
отложений (исп. Б).
Динамику этого процесса .характеризует следующий конкретный пример.
В результате дешифрирования был определен район развития валунных
суглинков отложений основной морены. Основаниями для этого явились:
крупномозаичная структура изображения, пологохолмистый рельеф с бес-
порядочно разбросанными холмами, наличие елово-мелколиственпого леса
и высокая степень сельскохозяйственного освоения территории. Затем эта
гипотеза была взята под сомнение. Дополнительное стереоскопическое изуче-
ние аэроснимка привело оператора к выводу, что рельеф здесь пе типичный,,
имеет более сглаженные очертания, с крутизной склонов 3- 5°. Возникла
176
новая гипотеза: основная морена перекрыта покровными отложениями, ве-
роятно, покровными суглинками. Однако детальное изучение растительности
позволило выявить в лесном покрове значительную примесь соспы. На осно-
вании геоботанического анализа предыдущая гипотеза была отброшена и эа-
Месторождение
Валунно- галечного
строительного
материала
Уточнение_
*/ геоморфоло-
гического
строения
Гипотеза
Узкий оз
с почти
отвесными
стенками
Высотой
до 15 м
Оз, слаженный
Валунно-галечным
материалом
3.
Геоботанические
индикаторы
с)
[/заложенный
песчано - галечным
материалом
Сосновый лес-
-оз
_ Г^морфологические
Л- признаки
(стереоскопически е)
Гипотеза Ъ)
вытянутая I
форма мезо- |
рельефа ।
Конечная
мерена
Априорная
информация
Географическая
зона
Тип ландшафта
Плановая
1. конфигурация,
тон
Гипотеза а)
Форма
рельефа
Некоторый
контур
Вытянутый контур,
В основном
темносерого тона
Ровный участок
( почленно-раститель-
ный покроВ)
Используемые
признака
Рис. 4.12. Схема дихотомического решения дешифровочной задачи.
мепена повой: отложения основной морены перекрыты маломощными пе-
сками. Изучение обнаженных участков почво-грунтов, характера грунтовых
дорог подтвердило эту гипотезу.
Так идет этот сложный, внутренне противоречивый диалек-
тический процесс. На основе первичного анализа выдвигается
12 В- Ф- Рубахин
177
гипотеза о содержании дешифрируемой ситуации, затем проис-
ходит проверка выдвинутой гипотезы. Дешифровщик от синтеза
переходит к дополнительным аналитическим операциям. Как было
показано, в результате дополнительного анализа одни гипотезы
отбрасываются, другие подтверждаются, третьи уточняются.
Па последнем уровне решения задачи выполняется оценка
«строительных» свойств местности. Эта оценка связана с изуче-
нием как внешних, так и внутренних компонентов природной об-
становки, их оценкой, установлением взаимосвязей между строи-
тельными свойствами местности и инженерно-геологическими
и гидрогеологическими условиями территории. Эю — сложный
аналитико-синтетический процесс эвристического характера, тре-
бующий активизации многочисленных связей разного ранга. Од-
нако исследования показывают, что при достаточной квалифика-
ции инженерно-технического состава, наличии у исполнителей
необходимых знаний, навыков и умений, при использовании ра-
циональных методов и приемов, на основе изучения материалов
аэрофотосъемки может быть получена весьма полная информация
о свойствах местности, в интересах решения многих практиче-
ских задач.
В результате первой серии экспериментов было установлено,
что при решении типовых диагностических дешифровочных задач
реализуется иерархическая система структурного анализа: об-
щеструктурный анализ ситуации разного ранга с использованием
комплексных признаков; непосредственный впутриструктурный
анализ внешних компонентов ландшафта, включая структурный
и индикаторный анализ отдельных компонентов, с использова-
нием системы прямых и косвенных признаков; собственно-инди-
кационный анализ внутренних компонентов ландшафта с исполь-
зованием системы общих и частных индикационных признаков.
Па каждом уровне (этапе) дешифрирования преобладают свой
вид анализа и своя система признаков. Системы признаков дина-
мичны. По мере детализации анализа происходит дифференциация
комплексных признаков на отдельные элементы, со вторичной их
интеграцией при решении «оценочных» задач. Выделенные виды
анализа- связаны между собой синтетическими зависимостями.
Анализ первого порядка позволяет вскрыть исходные связи, ле-
жащие в основе анализа следующего порядка. Для специального
дешифрирования характерно использование анализа через синтез.
Структурно-аналитические операции в процессе дешифрирования
функционируют обычно с антиципацией, опережением. Вопросы
специфики структурною анализа при геолого-географическом де-
шифрировании рассмотрены в [241].
Переход от одного уровня решения диагностической задачи
к другому сопровождается сменой- «пространств функциониро-
вания»: от общелогического (на уровне планирования) к чисто
перцептивному, перцептивно-семантическому и собствешю-логи-
178
носкому (на уровне оценки.) Расчленение каждого из названных
пространств осуществляется с использованием некоторого набора
эвристик структурно-ассоциативного (структурно-индикацион-
ного) характера. Наряду с этим используются и собственно по-
исковые стратегии по выявлению искомых структур, объектов
и их признаков. В качестве частных операций используются мыс-
лительные операции анализа и синтеза, сравнения и абстракции,
а также индуктивные и дедуктивные методы умозаключений,
с набором различных силлогизмов [2311. Для разных уровней
и этапов характерно наличие прямых и обратных связей, за счет
чего образуется несколько замкнутых систем. Причем в процессе
реального дешифрирования дедуктивные процессы (от общего
к частному) непрерывно сочетаются с индуктивными (от простых
объектов к сложным).
Из приведенных материалов видно, что специальное дешиф-
рирование по существу складывается из совместного решения
структурно-перцептивных и индикационно-диагностических задач,
с преобладанием тех или других.
Для окончательной проверки эффективности различных спосо-
бов решения диагностических задач был поставлен контрольный
(обучающий) эксперимент (вторая серия.)
К экспериментам было привлечено 20 человек студентов инженерного
вуза строительной специальности, прошедших геодезическую и инженерно-
геологическую подготовку. Группа испытуемых была разбита па две равные
'подгруппы--экспериментальную и контрольную. Первая подгруппа обу-
чалась по специально разработанной программе и методике, в которой основ-
ной упор делался на дедуктивный подход к решению диагностических дешиф-
ровочных задач, на формирование у испытуемых умения пользоваться высшей
формой логического структурно-ипднкадпотшого анализа аэрофотоизобра-
жепия — структурно-ландшафтным индикационным анализом, вторая кон-
трольная подгруппа обучалась по обычной методике, с использованием част-
ных эталонов.
В качество тестовых аэроснимков во второй серии экспериментов было
использовано 5 стереопар в масштабе 1 : 20 000 с изображением различных
ледниковых ландшафтов, распространенных на территории Прибалтики:
а) ландшафта озорно-ледниковых отложений, представленных толщей слоистых
песков и глин, с глубиной залегания грунтовых вод до 3 м; б) ландшафта отло-
жений основной морены, представленных толщей валунных суглинков, с глу-
биной залегания грушовых вод — 5—10 м по понижениям и до 20 м па водо-
разделах; в) ландшафта камовых отложении, представленных толщей разно-
зерпистых песков, с глубиной залегания грунтовых вод порядка 5 м; г) ланд-
шафта отложений конечной морены, представленных толщей валунных пе-
сков, супесей и суглинков, с глубиной залегания грунтовых вод 5 м по пони-
жениям и до 30 м па водоразделах; д) ландшафта флювиогляциальных (зандро-
вых) отложений, представленных толщей разнозерпистых песков, с глубиной
залегания грунтовых вод менее 5 м по понижениям и 8—15 м па возвышенных
участках. Указанные ландшафты заметно отличаются друг от друга по макро-
структуре аэрофотопзображепия и характеризуются своей системой призна-
ков, своим набором индикаторов для определения инженерно-геологических
условий.
Методика эксперимента включала инженерно-геологическое дешифриро-
вание одной из стереопар каждым испытуемым, «точечное» опознание (по сетке)
12*
179
отдельных индикаторов, прогноз инженерно-геологических условий, оценку
строительных свойств местности (с обоснованием).
Сводные результаты эксперимента приведены в табл. 4.5.
Таблица 4.5
Результаты контрольного эксперимента
Подгруппы испытуемых Результаты дешифрирования (Р)
ориентировочное определение состава отложений ориентировочное определение глубинь залегания грунто- вых вод
Экспериментальная.. 0.75 0.62
Контрольная .... 0.40 0.43
Как видно, результаты дешифрирования инженерно-геологи-
ческих условий в экспериментальной подгруппе, опирающейся
на структурно-индикационный способ, намного выше результа-
тов контрольной группы. Дело в том, что данный способ путем вы-
деления и пространственного ограничения инженерно-геологи-
ческих территориальных единиц дозволяет с самого начала про-
гнозировать по сути дела все инжерено-геологические условия
в пределах выделенной территории с последующей детализацией
их на основе использования тех или иных частных индикато-
ров.
Значительно выше в экспериментальной подгруппе и коли-
чество правильных суждений о строительных характеристиках
участка местности. Эти суждения о местности у испытуемых эк-
спериментальной подгруппы отличаются полнотой и высоким
качеством. Характерной особенностью является попытка статисти-
ческой оценки распределения морфологических элементов и компо-
нентов ландшафта. Достаточно широко используются количест-
венные оценки рельефа.
Вот пример одной из таких работ по оценке участка местности развития
копечпоморсипых отложений: «Местность пересеченная, для участка харак-
терен крупнохолмистын рельеф. . . Холмы крупные, покрыты смешанным
лесом пли посевами. Залесешюсть порядка 20%. Относительные превышения
достигают 20—25 м, с крутизной скатов до 35° . . . Хорошо развита дорожная
сеть. Хозяйственное освоение среднее. Здесь распространены ледниковые от-
ложения, отложения конечной морены. Эти четвертичные отложения пред-
ставлены валунными песками и супесчано-суглинистыми отложениями. Мощ-
ность более 30 м. . . Глубина залегания грунтовых вод достигает 20 м. Не-
сущая способность грунтов в основном хорошая. Почвы — дерново-подзоли-
стые. ... В инженерно-строительном отношении местность благоприятна
для постройки сооружений любого тина. Имеется достаточное количество
стройматериалов как каменных, так и древесных. . . Однако при строитель-
ство сооружений следует учитывать, что прочность грунтов па скатах меньше,
чем на водоразделах. . .» (исп. К.). Как видно, оценка весьма развернутая.
180
Результаты контрольного эксперимента полностью подтвер-
дили эффективность структурно-индикациопного анализа при ре-
шении диагностических дешифровочных задач.
§ 4.4. Особенности процесса решения
поисковых задач
Дешифрирование месторождений полезных ископаемых, источ-
ников водоснабжения, объектов археологических исследований,
различных сооружений при реконструкции населенных пунктов
и т. п. связано с решением собственно поисковых задач. Отдельные
поисковые операции реализуются и при решении рассмотренных
выше перцептивных и диагностических задач.
В целом общая психологическая модель процесса дешифриро-
вания сохраняется и при решении поисковых задач, но изменяется
по содержанию. На первом уровне четко выделяются этапы:
«ввода» в дешифровочную обстановку; определения района поиска
объектов; планирования дешифровочного процесса. При анализе
априорной информации особое значение приобретает оценка ве-
роятностных характеристик объектов дешифрирования. На вто-
ром уровне осуществляется поиск заданных ситуаций — сложных
объектов (СО). Он включает: а) поиск заданного СО или несколь-
ких СО в пределах аэрофотоизображепия; б) поиск внутри СО
зон возможного расположения его элементов — простых объек-
тов (ПО); в) поиск заданных ПО. Эти этапы отличаются друг от
друга своими целями и стратегиями поиска. Па следующем уровне
происходит детальная обработка информации. Здесь выделяются
этапы: анализа и интерпретации СО; опознания ПО с необходи-
мой степенью детальности, их подсчета и привязки; уточнения
характеристик СО. Па последнем уровне делается окончательный
вывод о свойствах и «состоянии» изображенной ситуации. На каж-
дом уровне поисковой дешифровочной задачи используется свой
алфавит дешифровочных признаков, соответствующий им алфавит
оперативных единиц восприятия и набор поисковых, перцептивно-
опознавательных и логических операций. Ведущая роль принад-
лежит эвристикам непосредственного поиска. Динамика построе-
ния конечной концептуальной модели сохраняет «ступенчатый»
характер.
Для выявления психологических механизмов решения поиско-
вых задач была поставлена специальная серия экспериментов
на отыскание заданных объектов с использованием кинорегист-
рации движений глаз операторов (см. гл. III).
Эксперименты показали, что поиск природных образований
и искусственных объектов представляет собой сложный эвристи-
ческий процесс, в основе которого лежит структурный анализ
аэрофотоизображения. Поиск заложен в структурном анализе
181
.высшего порядка. Структура в известной мере «диктует» траекто-
рию поиска. Поиск объектов, как было сказано, осуществляется
в несколько этапов. Представление о ступенчатости поиска согла-
суется с рядом работ [305, 311]. Причем каждый поисковый этап
имеет свое внутреннее строение.
Поиск первого порядка, по результатам экспериментов, обычно
включает: структурный анализ аэрофотоизображения в целом;
«выход» на СО; обнаружение и опознание СО. Первичный струк-
турный апализ аэрофотоизображения дает возможность на основе
использования априорной информации выявить систему «наводя-
щих» ориентиров для выхода на СО. Априорная информация мо-
жет включать как наиболее общие сведения о возможном место-
положении-заданного класса СО в определенных ландшафтных и
геологических условиях, так и конкретные сведения о расположе-
нии данного СО. Во втором случае траектория поиска в большей
мере опосредствуется перцептивными факторами, некоторые из
которых рассмотрены в [180]. Поиск второго порядка содержит:
анализ СО; поиск зон возможного расположения ПО; опознание
этих зон. Поиск третьего порядка включает: анализ зон ПО;
поиск ПО в них; определение их класса и типа и т. п. Каждый пре-
дыдущий поиск формирует определенное «поле внимания» для даль-
нейшего функционирования. Реализация поисков разных порядков
связана с использованием различных алгоритмов. В процессе
дешифрирования некоторые поисковые этапы могут быть опу-
щены. Поиск может вестись па уровне ПО с последующим «воссоз-
данием» СО индуктивным путем. Этот путь менее эффективен, но
неизбежен при отсутствии четкой структуры СО, при незнакомых
СО. Таким образом, дедуктивный или индуктивный ход поиска
определяется характером объектов и поставленной задачей.
Причем при окончательном синтезе оператор, как правило, «воз-
вращается» к СО. Следовательно, в процессе дешифрирования
«дедуктивный» поиск сочетается с «индуктивными» операциями.
В то же время процесс поиска весьма индивидуален, связан
с личностными качествами оператора и, в частности, с апперцеп-
цией. Об этом говорят материалы дополнительного небольшого
опыта но восприятию загадочной картинки «Где снайпер?». Три
группы специалистов выполняли поиск различными путями:
инженеры-радиотехники — построчным сканированием изобра-
жения, наподобие телевизионной развертки; инженеры-психо-
логи — обследованием прямых линий, напоминающих снай-
перскую винтовку; офицеры-тактики — осмотром мест возмож-
ного расположения снайпера (деревья, чердак дома и т. п.).
Это показательно.
Процесс разбиения пространства поиска на подпространства
(«субкадры») зависит от задачи, вида поиска и величины объекта
поиска. Поиск и наведение на цель идет адаптивно — дедуктив-
ным путем; в основе опознания лежат абдуктивпые решения [287].
182
Такова схема. Проведенные экспериментальные исследования
свидетельствуют о том, что фактическая процедура поиска в про-
цессе реального дешифрирования имеет более сложный характер,,
включает большее количество поисковых этапов и подэтапов
и характеризуется значительной неравномерностью как в про-
странстве, так и во времени. Наиболее «подозрительные» места
анализируются в несколько тактов. Это не исключает редуциро-
вания процесса ио мере формирования дешифровочного мастер-
ства. По-видимому, в основе поиска лежат сложные закономер-
ности, связанные с динамическим программированием процесса.
В экспериментах использовались три аэроснимка крупного'
масштаба с изображением СО, отличающиеся по своей структурной
сложности: 1) с дифференцированной структурой; 2) с «гнездо-
вой» структурой; 3) с недифференцированной структурой.
В экспериментальных задачах четко выделились следующие
этапы на уровне поиска информации: а) структурный анализ-
аэрофютоизображения СО с поиском второго порядка (зон ПО);
б) поиск третьего порядка (заданных ПО внутри зон); в) заклю-
чительный анализ выделенных зон. Эти этаны заметно отличаются
по своим психологическим особенностям, временным и траектор-
ным характеристикам, причем эти параметры варьируют в задачах
разной сложности.
На первом этапе в результате анализа аэрофотоизображения
выделяются зоны возможного рассредоточения или концентра-
ции ПО. Продолжительность этапа составляет около 10% от об-
щего времени поиска; среднее количество точек фиксации (ЛАф) и
случаев фиксации (2Л'ф) сравнительно стабильно, порядка 10;
повторные осмотры незначительны; средняя длительность фикса-
ции (t) меньше, чем на других этанах, в сродном 0.19 сок. Преоб-
ладают экстраполяционно-зондирующие развертки, сопровож-
даемые «длинными» скачками. На втором этапе производится де-
тальный анализ зон рассредоточения ПО. Продолжительность,
этапа составляет от 75 до 80% общего времени поиска; количество-
точек фиксации увеличивается в 2—5 раз но сравнению с предыду-
щим этапом в зависимости от сложности поисковой задачи; об-
щее кодичесиво случаев фиксации в 2—3 раза превышает число'
опорных фиксационных точек за счет обратных скачков и возврат-
ных движений; средняя длительность фиксации повышается при-
мерно до 0.30 сек. Преобладают огибающие или прослеживающие
развертки в зависимости от конфигурации зон, подзон и их от-
дельных элементов. В [309] приводятся экспериментальные дан-
ные об оптимальных размерах зон осмотра. Интересно, что при по-
вторном анализе одних и тех же зон увеличиваются продолжитель-
ность изучения, количество случаев фиксации и их длительность.
На третьем этане осуществляется проверка выделенных зон и.
контроль опознанных объектов. Этап не всегда четко выражен.
Продолжительность этапа составляет 10—15% от общего времени
183-
поиска; количество точек и случаев фиксации невелико; а дли-
тельность фиксации возрастает до 0.60 сек.
Из выполненного исследования следует, что средняя длитель-
ность зрительной фиксации меняется при переходе от этапа
к этапу: г1=0.19, £2=0.27, ±=0.52 сек. (в среднем). Значения t
были получены на достаточно большом статистическом материале;
средние квадратические отклонения для любого значения t по
этапам оказались равными: »г1=±0.13 сек., т2 — ±0.24 сек.,
т3 = ±0.31 сек., а средняя квадратическая ошибка математи-
ческого ожидания не превысила 0.01 сек. Статистическая проверка
показала, что различия средних значения длительности фиксаций
на разных этапах решения поисковой задачи являются статисти-
чески значимыми (при уровне значимости д=1%). Подтвердилась
ранее обнаруженная закономерность.
Структурная сложность информационной модели оказывает
существенное влияние на плотность распределения точек фикса-
ции. Для оценки плотности распределения была использована фик-
сационная методика [3241 с матричным определением положения
точек фиксации и нахождением коэффициентов «популярности»
(/) и нлотпости (i). Для расчета коэффициента J выделялись насы-
щенные фиксациями «популярные» квадраты, содержащие 50%
всех точек, и «непопулярные», содержащие остальные 50% точек,
и бралось отношение числа этих квадратов. Коэффициент i рас-
считывался отдельно для квадратов с одинаковым числом фикса-
ций, как отношение числа реальных фиксаций в них к теорети-
ческому числу фиксаций при их равномерном распределении.
Коэффициент / в известной мере показывает связь распределения
фиксационных затрат со сложностью и прежде всего неоднород-
ностью структуры изображения и характеризует последнюю.
Для экспериментальных аэрофотоизображений, в порядке возра-
стания их сложности, были получены следующие коэффициенты
«популярности»: /±=0.09, у2—0.13, ±=0.20. Коэффициент i сви-
детельствует о характере пространственной динамики траекторного
анализа и может служить критерием структурной сложности,
информативности отдельных фрагментов внутри информационной
модели. На рис. 4.13, 4.14 показано пространственное распределе-
ние квадратов с различными значениями для разных задач.
Как видно, для сравнительно простых задач с дифференцирован-
ной структурой изображения характерны: наименьшее количество
«популярных» квадратов; наличие квадратов с высокой плот-
ностью (£ = 6.8); их абсолютное преобладание среди «популярных»
квадратов; концентрация фиксаций к одному участку. Для задач
более сложных с недифференцированной структурой изображения
характерны; наибольшее количество «популярных» квадратов;
•снижение уровня плотности (до ijnas=3.8); разброс квадратов с раз-
личными значениями £; неравномерность их концентрации в ин-
формационном поле.
184
Рассмотренные и аналогичные им способы определения фикса-
ционной плотности в принципе могут быть использованы для
оценки информационной сложности «расчлененных» изображений.
Интересные материалы, раскрывающие логико-психологиче-
ский характер дешифровочного поиска, появились за последние
Рис. 4.13. Плотность рас-
пределения точек фиксации
в задачах с дифференциро-
ванной структурой инфор-
мационной модели.
1 — t,=6.8; 2 — Ц^З.5; 8 —
г,=1.3; 4 — ц=0.
Я/
Рис. 4.14. Плотность распределения
точек фиксации в задачах с недифферен-
цированной структурой информацион-
ной модели.
1 — Ц=3.8; 2 — i2 —1.5; 3 — г, = 1; 4 — г4=0.
годы в геолого-географической литературе по аэрометодам. Вот
один из них.
Речь идет о поиске алмазоносных кимберлитовых трубок с помощью
аэромстодов в одном из районов Центральной Якутии. Поиск этих образова-
ний по аэроснимкам имел сложный характер и складывался из ряда этапов:
общего структурного анализа аэрофотоизображения и поиска нарушений
«нормальной» структуры (СО); анализа найденных аномалий и поиска «диаг-
ностических» индикаторов и т. д. На первом этапе было выявлено, что струк-
тура аэрофотоизображепия данной территории имеет .рисунок в виде концен-
трических полуокружностей, пересеченных полосами темно-серого тона.
Стереоскопический анализ доказал, что этот рисунок образован структурно-
денудационными уступами коренных породи ложбинами стока — деллями.
Это характерно для алмазоносных районов Якутии. Но есть ли здесь кимбер-
литовые трубки? Для того чтобы ответить па этот вопрос, был произведен
тщательный поиск нарушений структуры аэрофотоизображепия, которые
обычно связаны с изменениями характера (состава, густоты) растительности.
. . . Эврика! Аномалии найдены -темные «инородные» пятна округлой
формы. Затем были выявлены и детально исследованы индикационные при-
знаки трубок (в несколько тактов). Наземные исследования подтвердили
правильность определения кимберлитовых трубок [144].
185
Полученные материалы позволяют отмстить следующее:
1. Система поисков имеет гибкую иерархическую структуру,
с использованием различных частных алгоритмов при реализации
поисков разных порядков.
2. Поиск представляет собой «дедуктивный» анализ, он за-
вершается формированием целостного образа ситуации, с опре-
делением в ней места искомого объекта (объектов).
3. Собственно-поисковые этапы тесно переплетаются с этапами
детальной обработки информации, а поисковая деятельность не-
посредственно связана с опознавательными операциями, причем
последние пе только следуют за поисковыми, ио и включены в них.
4. Для сложных поисковых задач характерно наличие диаг-
ностических компонентов.
Стратегия самого поиска объектов в процессе дешифрирования
имеет разный характер в зависимости от поставленной задачи,
содержания дешифрируемых объектов, этапа поиска и навыков
операторов-дешифровщиков. В частности, на рассмотренных выше
этапах анализа СО и поиска ПО, но данным экспериментов, на-
мечаются следующие стратегии: 1) «хаотического» осмотра, 2) соб-
ственно избирательного поиска, 3) поиска через смысловой анализ.
В основу этих способов также положены принципы дифферен-
циации и ассоциирования элементов пространства. Разумеется,
резкой грани между ними нет. Отнесение той или иной работы к оп-
ределенному способу может быть произведено лишь по преобла-
дающим приемам дешифрирования.
Собственно избирательный поиск опирается на ассоциации
по смежности или сходству. Для него характерна определенная
последовательность в дешифрировании: а) путем движения по
намеченным поисковым направлениям и экстраполяции воспри-
нимаемых объектов к мысленным эталонам (параллельное опозна-
ние объектов); б) путем выделения типичных эталонов в информа-
ционном поле и экстраполяции к ним воспринимаемых объектов
(последовательное опознание объектов). Для первого варианта
свойственны: известная системность; широкое использование
сравнительного анализа с опорой в основном на прямые признаки;
достаточно высокий уровень обобщения воспринимаемого мате-
риала. Однако этому способу свойственны известные недостатки.
«Привязанность» к поисковым «линиям» не обеспечивает надлежа-
щего изучения всего пространства информационной модели,
а непрерывное движение по ним, сравнение последующего объекта
с предыдущим нередко приводит к ошибкам «предсказания».
Для второго варианта характерна более высокая избирательная
активность с опорой как на внутренние, так и внешние эталоны,
что обеспечивает более точную дифференцировку близких стиму-
лов. В ряде случаев операции сравнения проявляются во внеш-
нем плане. Успех поиска зависит от того, насколько правильно
186
опознаны исходные внешние эталоны и насколько типичными они
являются для данных условий.
Поиск через смысловой анализ опирается на причинно-след-
ственные ассоциации, корреляционные взаимосвязи между эле-
ментами ситуации. Для этого поиска характерно создание предвари-
тельного суждения о содержании искомой ситуации. Смысловой
анализ обеспечивает более точное выявление возможных поиско-
вых районов (зон) и предопределяет характер объектов, располо-
женных внутри зон, и организацию их поиска и опознания.
Зонный смысловой поиск — наиболее прогрессивный способ рас-
членения перцептивного пространства. Не трудно видеть, что лишь,
смысловой анализ обеспечивает полное функциовирование всей
системы поисков, рассмотренной выше. Другие способы могут
быть эффективно использованы лишь для решения частных задач,
в том числе в рамках смыслового анализа. Смысловой анализ,
может быть различного уровня по своему объему, в зависимости от
порядка поиска, и глубине. Подробнее вопросы дешифровочного
поиска изложены в [251].
* * *
Дешифровочный процесс очень подвижен и заметно перестраи-
вается с изменением «литерных» характеристик информационных
моделей и условий кодирования де-
шифровочной информации, независи-
мо от характера решаемой задачи.
Вероятность опознания дешифри-
руемых объектов на аэроснимке за-
висит, как было сказано выше, от
степени разрешения изображения,
его масштаба, контраста изображе-
ния, степени перспективности сним-
ка и т. д.
В частности, эксперименты на де-
шифрирование малоразмерных объек-
тов па аэроснимках разных масш-
табов (1 : 2000-1 : 15000; 1 :10 000-
1 : 75 000) свидетельствуют об экспо-
ненциальной зависимости опознания
этих объектов от масштаба изображе-
ния (рис. 4.15). Семикратное умень-
шение масштаба в диапазоне круп-
ных масштабов уменьшает вероят-
ность опознания объектов более чем
в 2 раза при резком увеличении
ния. По мере уменьитения масштаба (в диапазоне средних
и мелких масштабов) при «свободном» дешифрировании происхо-
дит переход от конкретных уровней к более неопределенным.
2000 6000 10000 1^000 т
Рис. 4.15. Зависимость ве-
роятности опознания (по оси
ординат — отн. ед.) малораз-
мерных объектов от масштаба
(по оси абсцисс — знаменатель
масштаба).
продолжительности опозна-
187
По результатам эксперимента для аэроснимков масштаба 1 : 10 000
примерно 50% всех определений относилось к типу; для масшта-
бов 1 : 35 000—1 : 50 000 около 50% определений относилось
к классу; а для масштаба 1 : 75 000 — 60% всех определений от-
носилось к общему виду. Рубежи резкого изменения вероятности
опознания для класса (от 0.6 до 0.4) связаны с масштабом
1 : 35 000, для вида (от 0.7 до 0.4) — с масштабом 1 : 50 000.
Вероятность опознания объектов снижается с уменьшением
201'i'iii________I—
2000 6000 ' 10000 №000 т
Рис. 4.16. Зависимость от-
носительного количества
контраста изображения, увеличением
угла наклона аэроснимка и т. д.
С уменьшением масштаба изображе-
ния изменяется динамика использова-
ния дешифровочных признаков. Полу-
ченные экспериментальные материалы
показали, что с уменьшением масштаба
увеличивается относительное количество
используемых косвенных признаков,
Зависимость . имеет логарифмический
характер (рис. 4.16). Это связано с вы-
используемых косвенных падением некоторых прямых признаков,
признаков (по оси орда- со структурным «обеднением» текущего
пат ~ %) от масштаба (по перцептивного образа в мелких масш-
оси, абсцисс, знаменатель Д. ,
масштаба). таоа к.
Проведенные эксперименты позво-
• лили выявить характер ошибок ири
дешифрировании. Дешифровочные ошибки могуч- классифициро-
ваться по уровням опознания и до психологическому содержанию.
С позиций категориального анализа ошибки дешифрирования
могут быть разделены на ошибки уровней опознания: тина, класса
и т. д, Эта классификация может иметь и более детализированный ха-
рактер. При переходе от тина к классу ошибки приобретают более
грубый характер. Степень загрубления ошибки зависит как от со-
держания опознаваемого объекта, литерных условий информа-
ционной модели, так и от уровня дешифровочных навыков. .Наи-
более грубые ошибки связаны с ярко выраженными ситуационными
объектами и внутренними компонентами ландшафта.
По своему психологическому характеру ошибки дешифриро-
вания искусственных и природных объектов могут быть объединены
в две основные группы: а) ошибки восприятия (перцептивные),
б) ошибки мышления (логические). В основу такого деления был
положен характер признаков, на которые опираются ошибочные
определения. К первой группе относятся ошибки за счет отождест-
вления формы или других прямых признаков опознаваемого
объекта с элементами других объектов, а также пропуски в вос-
приятии (полное псузнавание). Эти ошибки объясняются как
несовершенством самого восприятия (грубой дифференцировкой
воспринимаемого материала) и искажением эталонных образов,
188
так и недостаточным анализом взаимосвязей между элементами
объектов, самими объектами, между последними и окружающими
условиями, т. е. недостаточной мыслительной регуляцией про-
цесса опознания. Ошибки восприятия обычно имеют более гру-
бый характер, чем ошибки мышления, имея на низких ступенях
опознавательных навыков вид «неожиданных суждений». Ко вто-
рой группе относятся ошибки, связанные с неправильным анали-
зом косвенных признаков. Они объясняются как несовершенством
самого мышления, так и недостаточной опорой процесса на пер-
цептивные факторы. Среди них часто встречаются ошибки, свя-
занные с предвзятой установкой на обязательное нахождение
тех или иных объектов в соответствии с общим характером ситуа-
ции. В особый класс могут быть выделены количественные ошибки,
связанные с подсчетом объектов и выполнением различных расчет-
ных операций. Ошибки всех видов в конечном итоге ведут к потере
дешифровочной информации.
§ 4.5. Статистические аспекты решения
дешифровочных задач
В [248] была высказана гипотеза, что эвристический характер
дешифровочной деятельности не исключает чисто статистических
аспектов дешифрирования, в известной мере связанных со стати-
стической природой информационных моделей. Выполненное пси-
хологическое исследование дешифрирования позволяет сделать
предположение о следующих областях статистического анализа:
а) оценка априорной информации; б) определение вероятностной
структуры аэрофотоизображения; в) оценка внутренних элемен-
тов природной обстановки путем использования корреляцион-
ных зависимостей между индикаторами и объектами индикации;
г) решение аналоговых задач в процессе экстраполяции.
Роль статистических аспектов априорных процессов экспе-
риментально раскрыта в предыдущей главе.
Для определения роли статистических аспектов в других сфе-
рах дешифрирования нами, совместно с В. И. Николаевым и
А. В. Садовым, были поставлены две серии экспериментов:
1) эксперимент на воспроизведение распределения элементов
структуры аэрофотоизображения по памяти после выполнения спе-
циального (инженерно-геологического) дешифрирования;
2) эксперимент на сравнительный анализ различных способов
дешифрирования, в разной степени опирающихся на вероятност-
ную структуру информационных моделей.
В качестве «тест-объектов» в обеих сериях использовались панхроматиче-
ские аэроснимки (стереопары) в масштабе 1 : 20 000 с изображением ланд-
шафтов ледниковых отложений: озерноледниковых (№ 1), основной морены
(№ 2), камовых (№ 3), конечной морспы (Л’« 4), флювиогляциальных (№ 5).
Каждый из названных ландшафтов отличается своим внешним обликом. На
159
экспериментальные аэроснимки были составлены эталонные восковки (па
рельеф и ситуацию) п двумерные столбчатые диаграммы распределения эле-
ментов рельефа и ситуации.
К обеим сериям были привлечены две группы специалистов: 1) высокой
квалификации (с высшим образованием); 2) средней квалификации (со сред-
ним техническим образованием), по 10 человек.
Рассмотрим первую серию экспериментов.
Методика эксперимента включала: а) камеральное инженерно-геологи-
ческое дешифрирование аэроснимков с составлением карто-схем рельефа
(в горизонталях) и ситуации, схематических ландшафтно-геологических про-
филей по заданным направлениям и определением геолою-генетических ком-
плексов отложении (генезис, литологический состав, уровень грунтовых вод);
б) описание используемых индикаторов с их ранговой оценкой; в) воспро-
изведение по памяти пространственного расположения элементов ситуации;
г) построение по памяти гистограмм распределения элементов рельефа в си-
туации. В процессе дешифрирования использовались увеличительные опти-
ческие приборы - и стереоскопы.
Идея эксперимента сводилась к установлению корреляционных отноше-
ний между эталонными и экспериментальными распределениями элементов
рельефа и ситуации, являющихся индикаторами внутренних компонентов
ландшафта, в условиях правильного и ошибочного инженерно-геологического
дешифрирования.
Для математической обработки использовались обобщенные эталонные и
экспериментальные гистограммы, построенные по б разрядам, иа основе учета
площадного распределения компонентов ландшафта в горизонтальной и вер-
тикальной плоскостях.
Результаты эксперимента показали, что вероятность дешифри-
рования инженерно-геологических условий в первой группе испы-
туемых примерно в 2 раза выше, чем во второй. Замечена опреде-
ленная корреляция правильных ответов с прежним опытом
в смысле знания региона в целом. Для дальнейшего анализа все-
работы были разделены на: а) правильно отдешифрированные и
б) ошибочно отдешифрированные (на уровне геолого-генетиче-
ских комплексов отложений).
На рис. 4.17 представлен один из экспериментальных аэросним-
ков с камовым ландшафтом, а на рис. 4.18—4.21 результаты де-
шифрирования исп. А. весьма высокого качества.
Общий анализ погрешностей в определении доли каждого эле-
мента структуры (см. табл. 4.6) свидетельствует о нормальном
законе распределения этих погрешностей, описываемым функ-
цией
<4-2>
На рис. 4.22 в виде примера приведены гистограммы распре-
деления ошибок определения доли ситуационных компонентов
ландшафта.
На основании действия нормального закона распределения для
дальнейшего изучения характера ошибок при различных случаях
190
дешифрирования были использованы дисперсионный анализ и
метод линейной корреляции.
Как видно из табл. 4.7, средние квадратические отклонения
(а) определения доли компонента ландшафта в структуре во всех
случаях выше при неправильном дешифрировании. Статистиче-
Рис. 4.17. Участок распространения камовых отложений.
М. 1 : 20 000.
ская проверка полученных экспериментальных результатов пока-
зала, что различие в □ в случаях правильного и ошибочного де-
шифрирования по суммарным компонентам ландшафта значимое
с вероятностью 0.98. Особенно значительно различие для ситуа-
ционных компонентов. Доверительные границы для а при довери-
тельной вероятности 0.95 при правильном и неправильном де-
шифрировании не перекрываются. Следовательно, полученные
в эксперименте оценки распределения компонентов ландшафта
могут служить показателями различий, но в случае рельефных
191
Таблица 4.6
Распределение ошибок оценки доли различных компонентов ландшафта
компонентов они недостаточно надежны. Эти суммарные мате-
риалы свидетельствуют о влиянии вероятностного анализа струк-
туры аурофотоизображения на конечные результаты дешифриро-
вания. При этом следует сказать, что воспроизведение частоты
встречаемости отдельных контуров, особенно мелких, осуществ-
ляется со значительно меньшей точностью.
Результаты дисперсионного анализа оценки каждого компо-
нента, независимо от ландшафта, показаны в таил. 4.7, а по сум-
марной оценке распределения компонентов в пределах ланд-
шафтов — в табл. 4.8. Как видно из табл. 4.7, значения а по
всем компонентам ландшафта, за исключением одного случая,
выше при неправильном инженерно-геологическом дешифриро-
192
Таблица 4.7
Дисперсионный анализ оценки отдельных компонентов ландшафта
i. Рубахин
Компоненты ландшафта Правильное дешифри- рование Неправильное дешифри- рование Оценка зна- чимости различий, Р = 0.90 + значимое — незначи- мое Суммарные средние квадратиче- ские откло- нения (%) Ранжиро- вание по точ- ности оценки
число опре- делений 711 среднее квадратиче- ское откло- нение 7ц (%) число опре- делений п? среднее квадратиче- ское откло- нение гн (%)
Ситуационные
компонент ы
Водные объекты Болотные объекты 8 8 4.1 6.6 12 12 8.7 8.1 + 7.7 1(2),3 3,2
Леса 8 10.1 12 13.7 -I- 12.7 5,4
Луговые угодья 8 8.1 12 18.0 15.2 4,5
Сельскохозяйственные угодья 8 11.4 12 22.2 + 19.1 6,6
Населенные пункты 8 4.1 12 5.9 1(2),1
Р е л ьефные к о м ц о н е н т ы
Пойма 8 5.2 12 9.9 I 8.5 1,1
Котловины, ложбины .... 8 7.9 •12 14.9 + 13.0 3,4
Участки водораздельной рав-
ншты 8 20.2 12 28.8 + 26.2 5,6
Холмы 8 22.2 12 16.9 — 19.3 6,5
Гряды, увалы 8 7.4 12 14.1 + 17.6 2,3
Межгрядовые понижения . . . 8 8.8 12 10.3 — 9.9 4,2
П р и м е ч ан и е. 1. Критическое значение F = 3.6 при 10% вначи сти. 2, При ранжировании первая цифра -г ддя правильного
дешифрирования, вторая — для ошибочного дешифрирования.
вании. Особенно велики и значимы различия в оценке водных объек-
тов, некоторых видов растительности, форм рельефа, связанных
с уровнем грунтовых вод, т. е. внешних компонентов ландшафта,
обладающих высокими индикационными свойствами. В обоих слу-
чаях достаточно точно оцениваются резко выраженные компо-
Рис. 4.18. Результаты дешифрирования ситуации (исп. А.).
ненты культурного и естественного ландшафта: населенные
пункты, болота и др. В целом ситуационные компоненты оттепи-
ваются точнее рельефа. Из табл. 4.8 видно, что значения о по каж-
дой группе компонентов внутри отдельных ландшафтов также выше
при неправильном дешифрировании. Особенно велики и значимы
различия для ландшафтов низкого уровня физиономичности
(№ 1 и 2). И здесь ситуационные компоненты оцениваются точнее
рельефных, в первую очередь те, которые являются доминирую-
194
щими для ландшафта. В целом дисперсионный анализ свидетельст-
вует о положительном влиянии вероятностного анализа структуры
аэрофотоизображения на результаты индикационного дешиф-
рирования. Последнее подтверждается высказываниями испытуе-
Рис. 4.19. Результаты дешифрирования рельефа (исп. А.).
Горизонтали через 5 м.
мых, причем специалисты весьма высокой квалификации исполь-
зуют вероятностный анализ во взаимодействии со структурным.
По результатам экспериментов «объем» распределения равен
6—10 элементам.
Корреляционный анализ более точен, ибо позволяет оценивать
связи. Как видно из табл. 4.9, существует определенная корре-
13*
195
Таблица 4.8
Дисперсионный анализ оценки компонентов внутри ландшафтов
Варианты ландшаф- тов, NN Правильное дешифри- рование Неправильное дешиф- рирование Оценка значимо- сти раз- личий с р = 0.90 (-(- значи- мое, — не- значимое) Суммарные средине квад- ратические отклонения ’ (%)
число определе- ний п} среднее квад- ратическое отклонение (%) число определе- ний п, среднее квад- ратическое отклонение ’и, (%)
Ситуационные компоненты
1 12 10.2 12 24 + 18.8
2 6 2.6 18 10.6 4- 9.4
3 18 85 6 13.5 + 10.3
4 6 5.3 18 3.1 11.8
5 6 7.5 18 7.3 — 7.5
1 о л ь е ф н ы с ком п о п е п т ы
1 12 7.3 12 21 4- 16.1
2 6 7.0 18 20.2 4- 18.1
3 18 21.8 6 19.7 21.7
4 6 4.6 18 14.3 12.7
5 6 4.6 18 11.0 4- 9.9
По всем компонентам
1 24 9.1 24 23 -1- 17.7
2 12 5.5 36 16.5 4- 14.6
3 36 16.8 12 17.7 17.2
4 12 5.2 36 13.9 4- 12.4
5 12 6.5 36 9.5 + 8.9
При I в ч а п и е Критические значения ри 10% значил ос»и:
nx n2 Т nt пг Т
12 1 2 2.82 24 24 2.01
6 18 4.59 12 36 2.55
18 6 2.81 36 12 2.05
ляция между теоретическими и экспериментальными распределе-
ниями ситуационных, рельефных и суммарных компонентов как
Рис. 4.20. Профиль, составленный по результатам дешифрирования (исп. А.).
На участке геолого-генетический комплекс отложений основной морены в сочетании
с комплексом камовых отложений.
в случае правильного, так и ошибочного дешифрирования. Однако
при правильном дешифрировании коэффициент корреляции выше.
196
Таблица 4.9
Корреляционный анализ общей оценки
компонентов ландшафта
Компоненты ландшафта Коэффициент корреляции
дешифрирование
правильное (гл) неправильное (гв)
Ситуационные . . . . 0.938 0.796
Рельефные 0.946 0.869
Суммарные 0.942 0.821
Различия между гп и гп значимые. Интересно, что коэффициент
корреляции выше у рельефных компонентов, хотя, как было по-
казано ранее, средние квадратические отклонения здесь больше.
Возможно, сыграл роль специальный геоморфологический ана-
лиз в интересах инженерно-геологического дешифрирования.
Из табл. 4. 10 видно, что значения г по большинству ситуационных
Таблица 4.10
Корреляционный анализ оценки отдельных компонентов
ландшафта
Компоненты ландшафта
Коэффициент корреляции
дешифрирование
правильное
(Гц)
неправильное
(гв)
Ситуационные компоненты
Водные объекты 0.916 0.869
Болотные объекты 0.925 0.485
Леса 0.948 0.997
Сельскохозяйственные угодья . . 0.791 0.973
Населенные пункты 0.751 0.705
Рельсфпые компоненты
Пойма 0.997 0.903
Котловины, ложбнны 0.915 0.620
Участки водоразделов равнины. . 0.997 0.880
Гряды 0.967 0.811
Межгрядовые понижения .... 0.661 0.659
и рельефных компонентов ландшафта выше при правильном де-
шифрировании. Особенно велики и значимы различия в значениях
г для болотных объектов, ложбин и гряд, являющихся хорошими
индикаторами. Та же закономерность, хотя ранжирование компо-
197
нентов несколько изменилось. Наиболее высоки коэффициенты
корреляции при правильном дешифрировании для болот, водораз-
дельных участков и поймы. В целом корреляция сильнее для
рельефных компонентов. В табл. 4.11 показаны значения г ком-
понентов внутри ландшафтов. Как видно, значения г везде выше
в случае правильного дешифрирования. Но здесь несколько иная
закономерность. Особенно велики и значимы различия в г для
полюсных ландшафтов — наименее и наиболее физиономичных.
Возможно, проявляются две формы вероятностного анализа струк-
туры: произвольная и непроизвольная.
Таблица 4.11
Корреляционный анализ оценки компонентов
внутри ландшафтов
Коэффициент корреляции
Варианты
ландшафтов
(NN)
дешифрирование
правильное (гп)
неправильное
(П1)
Ситуационные компоненты
1
2
3
4
5
0.888
0.978
0.944
0.850
0.982
0.030
0.934
0.751
0.588
0.983
Рельефные компоненты
1
2
3
4
5
0.968
0.949
0.922
0.974
0.993
0.944
0.822
0.681
0.706
0.903
П о
всем к о м п о п е п т ам
1
2
3
4
0.947
0.956
0.931
0.940
0.986
0.453
0.836
0.706
0.615
0.941
Чрезвычайно важным и пока открытым является вопрос из-
влечения информации при вскрытии и оценке вероятностной струк-
туры сложного изображения. Этот вопрос интересен как в практи-
ческом, так и теоретическом отношениях. Как было показано выше,
для упрощенного определения количества извлекаемой информа-
198
ции при перцептивном анализе структуры необходимо знать теоре-
тические и экспериментальные законы распределения площадей,
занимаемых каждым компонентом, и ошибок этих значений,
а также величины коэффициентов корреляции. Для этих целей
было выполнено исследование теоретического и эксперименталь-
ного распределений при ступени в 10%. В обоих случаях распре-
деление оказалось экспоненциальным, выражающимся функцией
1 _
/(ж) = ~е ° • 3)
Сопоставление экспериментального и теоретического распределс-
иий проверялось по критерию Колмогорова. Итак, распределение
площадей компонентов ландшафта имеет экспоненциальный ха-
рактер, а распределение ошибок этих значений, как было показано
выше, — нормальный. Коэффициенты корреляции известны.
В этом случае количество извлекаемой информации может быть оп-
ределено по формуле (3.26). Были получены следующие значения
(табл. 4.12).
Таблица 4.12
Величина информации для групп компонентов ландшафта
Компоненты ландшафта Г, да. ед.
правильное дешифрирование неправильное дешифрирование
Ситуационные 2.40 0.84
Рельефные 2.68 1.32
Суммарно 2.46 1.00
Как видно, при правильном дешифрировании извлекается значи-
тельно больше информации.
Па основании приведенных материалов с использованием
различного математического аппарата можно сделать вывод о реа-
лизации вероятностной оценки (сознательной и подсознательной)
структуры информационной модели оператором, с последующим
установлением корреляционных отношений между внешней струк-
турой (ее элементами) и объектами индикации. Чем тоньше веро-
ятностный анализ (в определенных пределах), тем выше резуль-
таты дешифрирования. Особенно велика роль вероятностных
процессов (точнее «квази-вероятностных») в случае отсутствия
четко выраженной физиономичности структуры и характерных
индикаторов, а в более широком смысле слова — в ситуациях,
требующих риска.
Для окончательной проверки выдвинутой гипотезы был постав-
лен «констатирующий» эксперимент (вторая серия).
199
Таблица 4.13
Сравнительный анализ различных способов дешифрирования
Группы испытуемых Камеральное дешифрирование
без исполь- зования материала с использованием эталонов с использованием эталонных гистрограмм
Р т (мин.) Р Т (мин.) Р Т (мин,)
Высокой квалификации 0.5 50 0.6 20 0.75 10
Средней квалификации 0.3 32 0.45 20 0.75 10
Испытуемые
обеих групп для выполнения контрольного де-
шифрирования были разделены на две подгруппы: а) с использо-
Рнс. 4.21. Распределение компонентов ланд-
шафта по памяти (исп. А.).
I — теоретическое; II — экспериментальное распре-
деление. а — ситуация, б — рельеф. По оси орди-
нат — относительная площадь, %; по оси абсцисс —
компоненты. 1 — водные объекты; 2 — болота; з —
лес; 4 — луг, угодья; 5 — пашня; в — населенный
пункт; 7 — пойма; 8 — ложбина; 9 — равнина; 10—
холмы.
ванием эталонных таб-
лиц и аэроснимков; б)
с использованием эта-
лонных гистограмм. Для
экспериментов были взя-
ты аэроснимки на преж-
ний район. Эксперимен-
там предшествовало обу-
чение.
Результаты представ-
лены в табл. 4.13. Там же
приведены усредненные
данные по первой серии
экспериментов.
Как видно, при ис-
пользовании эталонных
аэроснимов и гисто-
грамм в обоих группах
значительно повышается
вероятность инженерно-
геологического дешиф-
рирования и сокращают-
ся временные затраты.
Причем использование
эталонных гистограмм,
стимулирующих вскры-
тие вероятностной струк-
туры аэрофотоизображе-
ния, вероятностных кор-
реляционных отноше-
ний, обеспечивает большую эффективность. Интересно, что наиболь-
ший эффект (Р увеличивается более чем в 2 раза, а Т уменьшается
200
в 3 раза) этот метод дает в группе дептифровщиков более низкой
квалификации, которые в обычных условиях не уделяют долж-
ного внимания статистическому анализу информационных мо-
делей, Следовательно, обучение статистическому анализу яв-
ляется специальной задачей скоростной методики обучения,
а
2ff & <з Zs
2 s б"
Рис. 4.22. Распределение ошибок оценки доли ситуационных ком-
понентов.
в — правильное; б — неправильное дешифрирование. По оси ординат —•
отн. ед.; по оси абсцисс — средняя квадратичная ошибка (а).
а «гистограммный» способ — одним из эффективных способов про-
изводства дешифрирования, даже в условиях невысокой квалифи-
кации исполнителей. В связи с этим в 1248] дана классификация
дешифровочных задач по степени использования различных мате-
матических методов и выделена специальная группа статистиче-
ских дешифровочных признаков.
Кроме этого, был поставлен частный эксперимент на спе-
циальное дешифрирование в условиях дефицита времени
(Т’8ад=10 мин. на аэроснимок) с составлением «скоростного» про-
201
филя и определением геолого-генетического комплекса отложе-
ний. Оказывается, что при сокращении времени (71) в 5 раз Р по-
нижается примерно на 0.1. Следовательно, при обычных условиях
дешифрирования имеется большой «временной» запас прочности.
Необходимо преодоление «временного» психологического барьера
при дешифрировании. Дополнительные временные затраты не при-
носят большой выгоды.
В то же время материалы исследования говорят о том, что ве-
роятностный анализ реализуется в рамках структурно-эвристи-
ческой деятельности.
§ 4.6. Экстраполяционные аспекты решения
дешифровочных задач
Ранее были рассмотрены процедурные аспекты реализации
дешифровочных задач различного характера. Показано, что в ос-
нове их решения лежит расчленение изучаемого перцептивного
пространства, поэтапное извлечение информации, смена прост-
ранств функционирования, синтезирование информации. Эти опе-
рации сопровождаются статистическими процедурами. Однако
выявленные выше механизмы не раскрывают всего процесса
формирования концептуальной модели дешифровочного решения.
Решение дешифровочных задач имеет еще один аспект, свя-
занный с деятельностью представлений, со структурным сопо-
ставлением образов, с реализацией на этой основе экстраполяцион-
ных процессов.
4.6.1. Характеристика обрааов представлений при восприятии
информационных моделей
Эталонные образы при восприятии информационных моделей,
по сути дела, являются образами представлений. Они имеют слож-
ный характер. В их структуре можно выделить три группы основных
компонентов: а) компоненты, связанные с восприятием изображе-
ний в прошлом опыте, имеющие структурную и индикаторную
составляющие; б) компоненты, связанные с переходом от прост-
ранства информационных моделей к пространству реальных объек-
тов; в) логические компоненты, связанные с индикационными и
оценочными характеристиками ситуации. При решении экстра-
поляционных дешифровочных задач особенно велика роль обра-
зов представлений, содержащих развитые компоненты второго
рода. Эти образы могут быть как представлениями памяти, так
и воссоздающего творческого воображения и иметь двумерный
или трехмерный характер. При работе с плоскостными информа-
ционными моделями пространства большое значение имеют трех-
мерные образы.
202
Для изучения роли образов-представлений при восприятии
информационных моделей были проведены специальные экспери-
ментальные исследования:
1) по сравнительному анализу представлений, возникающих
при чтении топографической карты и топографическом дешифри-
ровании аэроснимков (совместно с М. В. Гамезо) [73, 253]; *
2) ио выявлению структуры представлений, возникающих
при специальном дешифрировании аэроснимков.
Каждая из экспериментальных серий состояла из ряда задач.
Первая серия экспериментов позволила уточнить характер
так называемых топографических представлений, воникающих
при работе с различными информационными моделями.
Для экспериментов с чтением топографической карты (под руководством
М. В. Гамезо) и опытов с топографическим дешифрированием аэроснимков
было привлечено около 70 человек учащихся средних специальных учебных
заведений.
Методика экспериментов сводилась к решению следующих задач: а) к ри-
совке рельефа горизонталями по отметкам точек; б) анализу рельефных форм,
изображенных на плане горизонталями с заведомо допущенной ошибной;
в) воспроизведению элементов местности на основе предварительного вос-
приятия карты и аэроснимка. В опытах использовались среднемасштабные
топографические карты и аэроснимки из предыдущих экспериментальных се-
рий. Подобный набор задач позволил активизировать деятельность предста-
влений и зафиксировать ее результаты.
Как известно, различают следующие основные виды топогра-
фических представлений, применительно к отражению непосред-
ственно воспринятой местности в прошлом опыте: а) представле-
ния отдельных элементов местности; б) представления с мест-
ности по отдельным направлениям; в) представления, отражающие
пространственные соотношения частей определенного участка
местности и его общую ориентировку. Природа этих представле-
ний и тенденция их развития наиболее полно раскрыты в ра-
ботах Шемякина [296].
Результаты первой серии экспериментов показали, что возни-
кающие при чтении топографической карты и дешифрировании
аэроснимков представления имеют как общие для всех топографи-
ческих представлений черты, так и свои особенности. Было уста-
новлено, что при чтении топографической карты и дешифриро-
вании аэроснимков функционируют два вида представлений по
форме протекания: 1) образы реальной местности (двумерные или
трехмерные); 2) условно схематизированные, уменьшенные об-
разы местности. Представления первой группы протекают в виде
«картин» реальной местности; второй — в виде рельефных моде-
лей или плоскостных схем с отдельными объемными элементами.
Могут быть и комбинированные образы.
* Более подробно роль топографических представлений при чтении
топографической карты раскрыта в работах М. В. Гамезо [72 и др.].
203
Представления указанных двух основных видов заметно отли-
чаются друг от друга. Для представления первого вида харак-
терны: отражение небольших участков; частое отсутствие ориен-
тировки относительно сторон горизонта или условных осей коорди-
нат; изоляция образов друг от друга. В них преобладают, с одной
стороны, наглядная характеристика внешнего облика отдельных
элементов природной обстановки, а с другой — резко выра-
женная фрагментарность. Представлениям второго вида свойст-
венны: отражение сравнительно больших участков местности;
наличие их ориентировки; взаимная связь всех элементов. Для них
специфичны более высокая степень обобщения и относительно
устойчивый характер. Процесс возникновения и динамика этих
образов представлений тесно связаны с деятельностью мышления,
с логическими рассуждениями.* Не случайно использование этих
образов свойственно испытуемым более высокой квалификации.
Эффективность чтения топографической карты и дешифриро-
вания аэроснимков зависит от степени взаимодействия образов
обоих видов. Отдельные образы наиболее значимых реальных
объектов как бы привязываются к схематизированным, дополняя
и иллюстрируя их. Соотношение между этими образами изменяется
в зависимости от этапа чтения карты или дешифрирования аэро-
снимка и характера решаемых экстраполяционных задач. Так, на-
пример, особенно велика роль схематизированных образов на
начальном и конечном этапах работы. Разумеется, содержание
их при этом меняется. Роль же конкретных, изолированных обра-
зов первого вида повышается при детальном изучении карты и
аэроснимка. При переходе от близкой экстраполяции к дальней
растет роль схематизированных представлений и т. д. По надо ска-
зать, что в любом случае ведущая роль принадлежит схематизи-
рованным обобщенным образам второго вида.
В отдельных случаях пространственные представления при
восприятии плоскостных информационных моделей могут играть
и отрицательную роль. Это происходит, в частности, тогда, когда
возникающие образы превышают полноту воспринимаемых эле-
ментов модели, как бы «забегают» вперед по отношению восприня-
тых элементов и тем самым нередко искажают действительность.
В этих случаях в процессе дальнейшего изучения карты или аэро-
снимка возникает необходимость перестройки неправильных об-
разов, которые подчас бывают весьма инертны.
Рассмотрим особенности образов представлений, возникающих
прн дешифрировании аэроснимков. Эти особенности связаны
с различиями в функциях представлений при чтении карты и
дешифрировании аэроснимков. Основными функциями представ-
лений при чтении карты являются: конкретизация данных карты
* Роль умственных действий в формировании геометрических и топогра-
фических представлений интересно трактуется в [134].
204
о местности, включая определение количественных параметров;
переход от пространства карты к пространству реальной мест-
ности. При дешифрировании аэроснимков к важнейшим функциям
могут быть отнесены: обобщение воспринимаемого наглядного
материала; корригирование необычных образов восприятия от-
дельных объектов на аэроснимке; решение экстраполяционных
задач. Функция конкретизации данных в силу специфики аэро-
фотоизображения отступает на второй план.
Представления, возникающие при дешифрировании аэросним-
ков, с функциональной точки зрения характеризуют следующие
особенности: более высокая степень схематизации; динамическое
сочетание двумерных образов при восприятии многих контуров на
аэроснимке с трехмерными образами, целостными — при восприя-
тии геоморфологических форм, расчлененными, многоплановыми
(в разных проекциях) — при восприятии отдельных объемных
объектов; четко выраженная масштабность развитых образов пред-
ставлений, связанная с большим разнообразием масштабного ряда
аэроснимков и зависимостью изображения от масштаба; большая
подвижность образов, обусловленная, с одной стороны, частым из-
менением воспринимаемых свойств объектов на аэроснимке,
а с другой — непрерывным переключением с одних образов на дру-
гие в процессе дешифрирования.
Вторая серия экспериментов позволила уточнить классифика-
цию форм, структуры и содержания образов представлений,
возникающих при дешифрировании аэроснимков. Для экспери-
ментов была привлечена группа специалистов по инженерно-гео-
логическому дешифрированию аэроснимков (20 человек). Мето-
дика экспериментов сводилась к дешифрированию тестового аэро-
снимка с отсроченным воспроизведением изображенной ситуации.
Помимо этого, была опрошена большая группа дешифровщиков
о характере используемых ими представлений.
В табл. 4.14 дано распределение представлений у данной
группы испытуемых по мере увеличения степени обобщения
образов. Здесь также выдерживается разделение образов представ-
лений по форме протекания на два вида: образов реальной мест-
ности и условно схематизированных. Однако внутри второго вида
появляются свои разновидности — «аэропредставления» и «карто-
графические» представления. У некоторых испытуемых той и дру-
гой группы при переходе от общетопографического дешифриро-
вания к специальному были попытки использовать представления
о внутреннем строении участка (в виде разреза или блокдиа-
граммы). В этом случае второй компонент образов представлений
расчленяется на две составляющие.
По своей структуре все эти образы представлений, независимо
от их формы, условно можно разделить на: 1) изолированные
(элементарные); 2) объединенные, за счет различных комбинаций
элементарных образов; 3) сложные (целостные) образы.
205
Таблица 4.14
Распределение представлений. возникающих при
дешифрировании аэроснимков
(вторая группа испытуемых)
Характер представлений (по форме протекания)
Напоминающие ранее виденную реальную мест-
ность («Напоминает участок местности, одну из
деревень в Калининской обл. па берегу Волги,
у Ржева . . .»)...........................
Напоминающие картину местности при аэровизу-
альных наблюде1шях («аэропредставдения»)
«Похожие на стереоэффект».................
Типа «рельефной карты»...................
Типа «схемы с отдельными объемными элемен-
тами» ....................................
Частота
использова-
ния
0.40
0.30
0.12
0.04
0.14
Эксперименты показали, что представления, возникающие при
дешифрировании, по своему смысловому содержанию могут быть
разделены иа три класса: 1) образы отдельных внешних элементов
природной обстановки и их сочетаний; 2) «комплексные» представ-
ления в виде целостного ландшафтного образования, состоящего
из связанных между собой элементов различного ранга; 3) образы
внутренних элементов природной обстановки. Обнаружена кор-
релятивная связь указанных представлений со способами дешифри-
рования. «Компонентные» представления обычно функционируют
при использовании компонентно-ассоциативного способа дешифри-
рования; «комплексные» представления, в основном — при струк-
турпо-ассоциативном способе; представления внутренних элемен-
тов природной обстановки — при индикационном дешифриро-
вании.
Эксперименты на воспроизведение показали, что наиболее
устойчивыми элементами представлений «компонентного» типа
являются: гидрографическая система, дорожная сеть, населенные
пункты (без деталировки); наименее устойчивыми — геоморфоло-
гические формы, контуры и структура естественных угодий.
На последние элементы, по результатам эксперимента, прихо-
дится до 45% потерь при воспроизведении. По своей структуре
эти представления имеют изолированный или «примитивно-
объединенный» характер с преобладанием линейных элементов,
без учета распределения площадных элементов природной обста-
новки и связей между ними (рис. 4.23). Естественно, они не могут
служить надежной «модельной» опорой при дешифрировании.
«Комплексные», ландшафтные представления имеют простран-
ственно-расчлененный характер с распределением не только ли-
нейных, но и площадных элементов природной обстановки
(рис. 4.24). Специфичным является учет четко выраженных то-
206
чечных ориентиров. Потери элементов неаелики, порядка 20—
25%. Подобные представления — надежная опора, устойчивая
внутренняя модель для структурно-ассоциативного дешифриро-
вания.
В этом смысле интересна зависимость результатов специаль-
ного дешифрирования от степени подробности и точности воспро-
изведения внешних ситуационных и рельефных компонентов ланд-
шафта. По материалам экспериментов, описанных в предыдущем
Рис. 4.23. Воспроизведение по па-
мяти после компопептпо-ассоциатив-
ного дешифрирования аэроспимка
(исп. У.).
Рис. 4.24. Воспроизведение по па-
мяти после структурно-ассоциатив-
ного дешифрирования аэроснимка
(исп. Б.).
параграфе, при правильном индикационном дешифрировании по-
тери внешних элементов в целом порядка 35%, а при неправиль-
ном— 55%. Причем при правильном дешифрировании доста-
точно подробно воспроизводятся крупные формы рельефа, водные
объекты, крупные лесные массивы и основные дорожные маги-
страли. При неправильном дешифрировании на эти элементы
приходится наибольшее количество потерь.
В результате экспериментов была обнаружена зависимость
формы и содержания используемых представлений от специаль-
ности, характера деятельности дешифровщиков, их установки.
Как было показано, для многих геологов-съемщиков характерно
возникновение образов, напоминающих собой картину местности
207
при аэровизуальных наблюдениях с вертолета или самолета. Для
специалистов-топографов свойственны представления типа «рель-
ефной карты» или стереопредставления. Комплексные и «индика-
ционные» образы у дешифровщиков разной специальности и
квалификации могут протекать в виде картографических пред-
ставлений различного назначения (геоморфологических, геобота-
нических, четвертичных отложений и т. п.). Эти представления
могут функционировать в определенной последовательности на
разных этапах дешифрирования у одного специалиста.
Наблюдения за работой дешифровщиков с мелкомасштабными
и сверхмелкомасштабными аэроснимками позволяют выдвинуть
гипотезу об использовании в этих случаях высокосхсматизирован-
ных метапредставлений, отражающих огромные пространства, в ко-
торых в качестве единиц будут .выступать не элементы, а типы
ландшафта, объединенные в некоторые системы. Эти метапред-
ставления имеют характер «мелкомасштабной ландшафтной
карты».
Общая структурная схема образов-представлений, используе-
мых при дешифрировании, представлена на схеме 4.2.
Следует подчеркнуть, что роль пространственных представле-
ний не снижается и при стереоскопическом рассматривании
эроснимков, хотя здесь и усиливается чувственная основа вос-
приятия за счет воссоздания иллюзорной объемной модели мест-
ности. При стереоскопическом рассматривании аэроснимков про-
странственные представления, среди которых достаточно велика
роль образов первого вида, обеспечивают повышение эффектив-
ности опознания объектов, полноты и точности соотнесения
аэрофотоизображения с действительными размерами и другими
пространственными характеристиками участка местности. Причем
нередко при стереоскопическом рассматривании аэроснимков
образы отдельных объектов, действительные размеры которых
известны, выступают в роли внутреннего масштаба.
Вот как говорится о роли представлений в одной из работ по географиче-
скому дешифрированию: «Умение видеть за аэрофотоснимком «живую» мест-
ность приходит с опытом и является обязательным для всякого квалифици-
рованного дешифровщика. Замечено, что при достаточно длительном и сосре-
доточенном рассматривании под стереоскопом некоторой ограниченной пло-
щади, особенно па крупномасштабных аэроснимках, возникает иллюзия типа
«эффекта присутствия». Наблюдатель мысленно переносит себя в наблюдаемую
среду, как бы «оживляя» ее. Добившись такого эффекта, дешифровщик зна-
чительно легче распознает такие объекты, которые ранее опознавал с тру-
дом» £267].
Большую роль при стереоскопическом рассматривании аэро-
снимков играют представления «миллиметровых» эталонов, поль-
зуясь которыми можно определять высоты объектов через верти-
кальный масштаб стереомодели. В одном из экспериментов была
проведена специальная тренировка наблюдателей по формирова-
нию у них пространственных «миллиметровых» эталонов по пред-
208
И
е
Рубахин
По форме
протекания
По структуре
По содер-
жанию
Метапредставления
I.
.1
I
I
1
Изолированные
образы
Объединенные
образы
Сложные (целост-
ные) образы
Образы внешних
компонентов природной
обстановки
т
1
J
Образы элементов
и типов ландшафтов
_________________I____________
Образы внутренних
компонентов природной
обстановки
Схема 4.2. Структурная схема представлений, используемых
при дешифрировании.
варительно вычисленным стереоскопическим высотам. По резуль-
татам контрольного опыта средняя квадратическая ошибка
определения высоты ряда объемных объектов, имеющих четкую
конфигурацию, по аэроснимкам, полученным с высоты 1 км,
была равна примерно + 1.0 м, не намного превышая ошибку
упрощенного инструментального способа при значительно мень-
ших затратах времени (гл. II).
Как видно, развитие и активное функционирование представ-
лений в значительной мерс расширяет возможности стереоскопии.
С другой стороны, практика в стереоскопическом изучении аэро-
снимков, стереоизмерениях в свою очередь способствует развитию
пространственных представлений, обогащению запаса условно
схематизированных образов типа стереомодели.
4.6.2. Развитие образов представлений
при восприятии информационных моделей
Как же идет развитие образов представлений в процессе
обучения и практики работы с плоскостными информационными
моделями?
Как показывают результаты обеих серий экспериментов, раз-
витие этих представлений прежде всего связано со структурными
изменениями. Оно идет от более или менее самопроизвольного
возникновения изолированных образов отдельных элементов мест-
ности, часто неадекватно отражающих изображенную местность,
к возможности организованного формирования усложненных
образов отдельных участков местности, возникающих либо
за счет «связывания» элементарных образов, либо за счет «нара-
щивания» исходного образа, и от них к сложным образам, как бы
автоматически возникающим и охватывающим весь воспринимае-
мый по карте или аэроснимку участок. По мере повышения квали-
фикации испытуемых увеличивается степень обобщенности об-
разов представлений.
На рис. 4.25, 4.26 приведены примеры рисовки рельефа на ос-
новании использования усложненных образов и целостного слож-
ного образа. Динамика работы показана сменой цветов при пе-
реходе от одного основного этапа работы (длительностью 3—7 мин.)
к другому в такой последовательности: черный, желтый, корич-
невый, красный, синий.
На рис. 4.25 показал пример рисовки рельефа с использованием услож-
ненных образов, формируемых за счет «связывания» элементарных. Как видно,
на первом этапе у испытуемого возникли ограниченные образы двух вершин
(с отметками 175.8 и 148.6) п западной лощины. В дальнейшем эти образы были
дополнены другими, а затем в какой-то степени увязаны друг с другом. При-
чем в ходе этой увязки происходила перестройка сформированных образов.
Совсем иной характер имеет работа другого испытуемого, приведенная на
рис. 4.26, в основу которой положено использование общего сложного образа
на весь участок, возникшего еще до рисовки, о чем было сказано испытуемым.
Работа выполнялась в соответствии со структурой этого образа — вначале'
210

Рис. 4.26. Формирование целостного сложного образа (исп. С*).
была зафиксирована основная высота, подошва обеих высот и седловина с ло-
щинами, затем шло уточнение форм рельефа. Эта работа характеризуется
наиболее правильной, плавной укладкой горизонталей, близкой к истине.
Зависимость результатов решения данной экспериментальной
задачи, в смысле полноты отражения форм рельефа, количе-
ства перестроек и затраченного времени, от характера дина-
мики использования пространственных представлений показала
в табл. 4.15. Как видно, прогрессивные способы формирования
представлений дают наибольший эффект по всем показателям.
Таблица 4.15
Зависимость результатов решения задачи по рисовке рельефа
от характера динамики использования пространственных представлений
(по материалам всех групп испытуемых)
Состав подгрупп по динамике использования представлений Количе- ство чело- век в под- группе (%) Вероят- ность правиль- ных реше- ний в подгруппе Среднее ко- личество исправлений и перестроек на 1 чело- века Средняя продолжи- тельность времени ре- шения задачи (мин.)
Образы не возникали .... 13 0.38 4.1 28.2
Изолированные образы .... 10 0.47 4.7 24.0
Элементарные образы с их по- следующим «связыванием» . 24 0.73 3.3 22.3
Формирование общего образа за счет «наращивания» ис- ходного 36 0,88 2.8 25.7
Сложный образ, отражающий весь воспринимаемый участок (до зарисовки) 7 1 2.2 12.4
•Сложный образ — схема с рель- ефными элементами .... 10 1 1.4 7.6
Таков же характер развития образов представлений при де-
шифрировании аэроснимков. Об этом свидетельствуют результаты
решения экспериментальных задач по опознанию элементов мест-
ности и их воспроизведению испытуемыми различной квалифика-
ции. Для бессистемного дешифрирования, характерного для
начальной стадии формирования дешифровочного умения, свой-
ственно использование изолированных образов, часто не связан-
ных между собой; для компонентно-ассоциативного дешифриро-
вания — объединенных образов, формируемых за счет наращи-
вания исходного; для структурно-ассоциативного — сложных це-
лостных образов (рис. 4.7).
Становление высокоразвитых представлений по мерс овладения
дешифровочными умениями и навыками сопровождается не только
их структурными перестройками, но и изменением формы их
14* 211
протекания, смыслового содержания и некоторых качественных
характеристик. В частности, усиливается роль схематизирован-
ных образов макетного или «скелетного» характера по форме
и комплексных ландшафтных и индикационных представлений
по содержанию. В ряде случаев комплексные и индикационные
представления образуют единую структуру. Кроме того, повы-
шается значение образов воображения, особенно при мысленном
«конструировании» в процессе дешифрирования незнакомых объ-
ектов и при изучении внутренних элементов природной обстановки.
При этом укрепляются связи образов с действительными вели-
чинами изучаемых элементов местности (площадными, линейными,
угловыми и др.) путем использования внутренних масштабных
коэффициентов. Как видно, развитие пространственных представ-
лений в целом идет по линии усиления взаимодействия между
образами представлений и деятельностью мышления в общем
русле смыслового восприятия.
4.6.3. Использование образов представлевий
при решении экстраполяционных задач
Выше было показано, что решение многих дешифровочных
задач связано с распространением информации о дешифровочных
признаках и объектах дешифрирования с изученной территории
на неизученную, часто недоступную, в условиях большой не-
определенности. Это осуществляется с помощью экстраполяцион-
ных операций. Естественно, что последние взаимодействуют
с интерполяционными операциями. В результате экстраполя-
ционно-интерполяционных операций устанавливается степень изо-
морфно-гомоморфных отношений (или аналогичности) между об-
разами на допустимом для данной экстраполяции (по дальности
и ареалу) уровне. При этом учитывается не только внешнее фи-
зиономическое сходство, но и общность генезиса территории,
обусловливающая однотипный характер внутриландшафтных свя-
зей. Вот почему важна типология ландшафтов.
В настоящее время в геолого-географических исследованиях
делаются попытки количественной оценки степени аналогичности
изучаемых аэрофотоизображений с «физическими» эталонами.
Так, например, в (57, 103] для оценки аналогичности природных
комплексов и соответствующих им типов четвертичных отложений
предлагается методика, основанная на определении частных
и общих коэффициентов аналогичности. Для получения исходного
материала (в виде таблиц, кумулятивных и вариационных кри-
вых) используется способ вращающихся траверс. Частные коэф-
фициенты аналогичности находятся применительно к отдельным
компонентам (рельеф, растительность, антропогенные модифи-
кации, почвы, условия увлажнения) как отношение однородных
количественных показателей сравниваемых участков. По этим
212
данным определяется общий коэффициент аналогичности сравни-
ваемых природных комплексов. Для оценки степени аналогично-
сти вводится определенное шкалирование. При определении
степени аналогичности природных комплексов для дешифрирова-
ния внутренних компонентов ландшафта необходимо учитывать
устойчивость индикационных признаков.
Разумеется, в основу решения экстраполяционных процедур дол-
жен быть положен специально ландшафтный подход. Но при этом
необходимо учитывать и психологические аспекты экстраполяции.
Выполненные исследования показали, что экстраполяционные про-
цедуры опираются на функционирование образов представлений
разного ранга и структурное сопоставление последних с мыслен-
ными эталонными представлениями. Исходя из развиваемого
подхода, выдвижение эталонов, но-видимому, идет от общего
к частному. Определение степени аналогичности между текущими
и эталонными образами в известной мере устанавливается ве-
роятностным путем. Однако динамика вероятностных оценок
не вполне ясна.
В настоящее время различают внутриконтурную экстраполя-
цию, внутриландшафтную экстраполяцию с дальностью в не-
сколько десятков километров, региональную экстраполяцию с
дальностью в несколько сотен километров, дальнюю экстраполя-
цию на сотни и тысячи километров и, накопец, космическую
экстраполяцию, используемую для интерпретации снимков вне-
земных небесных тел (Луны, Марса и т. д.) [56]. Наибольший
интерес представляет дальняя и сверхдальняя экстраполяция,
используемая для дешифрирования материалов аэрофотосъемки
на недоступную территорию. Проведенные исследования свиде-
тельствуют о возможности устойчивой, зональной экстраполяции
в пределах одной географической зоны на расстояние порядка
1000 км и неустойчивой внезональной экстраполяции на расстоя-
ние до 2000 км [57, 150]. В [56, 102 и др.] приведены примеры
экстраполяции дешифровочных признаков эталонных аэросним-
ков, полученных на ключевых участках некоторых типов ланд-
шафтов Средней Азии, в аналогичные ландшафты Алжирской
Сахары и Сирии; ледниковых ландшафтов лесной зоны СССР
в аналогичные условия Северной Америки и т. д.
Экспериментальные материалы говорят о том, что при разных
видах экстраполяции используются различные мысленные эталоны
по своей форме и структуре. Весьма условно это соответствие
выглядит так:
а) очень близкая внутриконтурная — образы реальной местно-
экстраполяция сти, изолированные;
б) близкая (внутриландшафтная) — условно схематизирован-
экстраполяция ные образы рельефного
типа, объединенные;
213
в) региональная экстраполяция — условно схематизирован-
ные образы, типа карто-
схемы, сложные;
г) дальняя экстраполяция — метапредставления слож-
ного характера.
При переходе от очень близкой экстраполяции к дальней и
сверхдальней происходит уменьшение «масштабности» образов
и соответствующая их генерализация, связанная с выпадением
ряда содержательных компонентов. Причем в первую очередь
«исчезают» антропогенные объекты, за исключением крупных
населенных пунктов и основных дорожных магистралей; затем —
естественные угодья; потом — некоторые геоморфологические
формы и т. д. Интересно, что этот процесс генерализации образов
имеет много общего с процессом «обобщения» аэрофотоизображе-
ния при переходе от крупных масштабов к мелким. В [267] по-
казано, что переход от масштаба 1 : 5000 к 1 : 50 000 сопровож-
дается сменой основных факторов, определяющих рисунок аэро-
фотоизображения.
Все эти образы представлений имеют различную психологи-
ческую природу и свои законы развития. Очевидно, что в зависи-
мости от задач дешифрирования необходимо избирательное фор-
мирование, развитие образов представлений. Кроме того, особен-
ности их функционирования должны быть учтены при создании
аэрофотоэталонов, используемых при обучении и практическом
дешифрировании.
4.6.4, Психологические особенности дешифрирования
космических снимков
В настоящее время в связи с освоением космического про-
странства много внимания уделяется получению снимков Земли,
Луны и других планетных тел из космоса. Получено довольно
много космических фото-телевизионных изображений и фотогра-
фических снимков, возвращенных на землю. Практический ин-
терес для космического дешифрирования [951, переработки ин-
формации, запечатленной на космических снимках, представляет
выявление психологических закономерностей восприятия этих
изображений.
Космические фото-телевизионные и фотографические изобра-
жения, полученные с больших высот, при высоких скоростях
перемещения, по своим информационным свойствам отличаются
от аэрофотографических.
Общим для космических изображений является:
а) сверхмелкий масштаб и как следствие отображение огром-
ных пространств на кадре (от 10 тыс. до 1 млн км2 при вертикаль-
ной оси АФА);
214
б) высокий уровень обобщения, связанный с потерей боль-
шого количества деталей и выделением основных границ естест-
венного и культурного ландшафта, крупных геологических струк-
тур.
При этом для фототелевизионных космических изображений
характерны: невысокий уровень изобразительных свойств (раз-
решения, контрастности) за счет влияния атмосферы и помех
в радиоканале; снижение уровня измерительных свойств (иска-
жения на краях снимка достигают 37% за счет влияния кривизны
земной поверхности и атмосферной рефракции); ограниченная
стереоскопическая пластичность за счет большой высоты съемки,
малого угла зрения и т. д. [12, 96].
Как показали исследования, выполненные советской автомати-
ческой станцией «Зонд 6» (1968 г.) и другими, фотографии, возвра-
щенные на землю, значительно выше по своим изобразительным
и измерительным свойствам: разрешающая способность на поря-
док выше, количество градаций, яркость примерно в 6 раз,
а информационная емкость приблизительно в 2 раза выше.
Как видно, для космических снимков характерны, с одной
стороны, высокая степень зашумленности, а с другой — генера-
лизации.
Зти особенности определяют ряд специфических закономер-
ностей восприятия и дешифрирования космических снимков:
а) глобально-типологическое структурирование воспринимаемого'
пространства с использованием иного алфавита укрупненных
метаединиц восприятия; б) перестройка поисковых процессов
на использование крупных перцептивных ориентиров; в) опора
па внеструктурный индикаторный анализ; г) активизация экстра-
поляционных процессов с резким изменением их масштабности;
д) опора на высокосхематизированные метапредставления огром-
ных пространств и т. д. Главное здесь — пространственная и
экстраполяционная перестройка перцептивно-поисковой деятель-
ности. Отсюда возникает проблема формирования адекватных
эталонных образов-представлений с использоваписм всего арсе-
нала средств перехода от пространства информационных моделей
к земному пространству и от него к космическому. Это очень
важно для «иконических» процедур дешифрирования изображений
других небесных тел, в условиях чрезвычайно высокой степени
неопределенности. Особенности восприятия космических изобра-
жений должны быть положены в основу их эталонирования и
описания «признаковых» систем в разных зонах спектра различ-
ных природных объектов.
Космические изображения обладают рядом преимуществ. Ос-
новным из них является охват больших пространств в короткие
сроки с высокой генерализацией контуров и выделением основных
природных закономерностей. Они определяют широкие возмож-
ности использования космических снимков в интересах исследо-
215-
ваний природных ресурсов. По зарубежным данным, космические
снимки мельче 1 : 1 000 000 получают применение для исследо-
вания обширных геологических структур, крупных ландшафтных
областей, мелкомасштабного топографического и геологического
картирования, метеорологических и океанологических исследо-
ваний, ледовой разведки и т. д. 1149, 338 и др.]. В связи с боль-
шими возможностями космических информационных моделей по-
являются новые паучные направления: спутниковая геология,
спутниковое почвоведение и др. В настоящее время резко ста-
вится вопрос о расширении возможностей спутниковой съемки
путем использования фотоэлектронных методов. Проводятся пер-
вые эксперименты.
Для оптимизации переработки комплексной космической ин-
формации, включая вопросы автоматического опознания, необ-
ходимы специальные инженерно-психологические исследования.
§ 4.7. Инженерно-психологические вопросы
научной организации труда операторов-дешифровщиков
Учет психологических факторов решения дешифровочных за-
дач имеет существенное практическое значение для научной орга-
низации труда операторов, включая вопросы оптимизации техно-
логического графика работ, методики дешифровочного процесса,
режима работы, обеспечения благоприятных условий обитаемости
и т. д., а также для отбора, подготовки и тренировки специалистов.
Рассмотрим некоторые вопросы научной организации труда
детпифровщиков применительно к ускоренным инженерно-геоло-
гическим исследованиям. Видимо, для скоростного сбора и об-
работки дешифровочной информации об инженерно-геологических
условиях территории необходима мобильная, высокопроизводи-
тельная и надежная система «человек—техника», состоящая
из нескольких подсистем. Поскольку одни аэрометоды обеспе-
чивают получение лишь от 30 до 60% необходимой информации
в зависимости от степени дсшифрирусмости элементов природ-
ной обстановки, постольку рассматриваемая информационная
система должна включать подсистемы воздушных и наземных
скоростных средств и некоторый центр во переработке получае-
мой информации, состоящий из квалифицированных операторов-
дешифровщиков.
Исходя из принципа рационального сочетания возможностей
человека и современных технических средств с учетом психоло-
гических особенностей решения дешифровочных задач была пред-
ложена следующая организационная структура ускоренных ин-
женерно-геологических работ [150].
1. Сбор и изучение априорной инженерно-геологической ин-
формации па район работ по мелкомасштабным топографическим
и специальным картам, литературным и фондовым материалам.
216
2. Сбор, систематизация и предварительное изучепие мате-
риалов аэрофотосъемки прежних залетов.
3. Камеральное инженерно-геологическое дешифрирование ма-
териалов аэрофотосъемки. Составление предварительной инже-
нерно-геологической картосхемы па район работ. Выбор ключе-
вых участков и контрольных маршрутов.
4. Производство аэровизуальных наблюдений с вертолета
или самолета с использованием карт, схем, аэроснимков в ин-
тересах уточнения результатов дешифрирования. Выполнение
дополнительной плановой и выборочной перспективной аэрофото-
съемки. Исследование объектов с воздуха с помощью аэрогеофизи-
ческих способов.
5. Производство ускоренных комплексных наземных иссле-
дований на ключевых участках с помощью бурения, шурфования,
методов геофизической разведки (электроразведки, сейсмораз-
ведки) в сочетании с полевым дешифрированием аэроснимков.
6. Анализ, обобщение и оценка всех собранных материалов.
Окончательное составление инженерно-геологической документа-
ции.
Как видно, в оспову организационной структуры положено
рациональное макровзаимодействие человека и технических
средств (носитель, аэрофотосъемочная, геофизическая и другая
аппаратура) в пределах каждой подсистемы в интересах сокра-
щения объема трудоемких наземных работ, механизации и частич-
ной автоматизации сбора информации и перераспределения функ-
ций оператора в область переработки и оценки информации.
Центральное место в этой схеме принадлежит дешифровочным
работам (полевое, «воздушное», предварительное и окончатель-
ное камеральное дешифрирование).
Исходя из психологической модели процесса специального
дешифрирования, методика производства дешифровочных работ
должна предусматривать:
а) использование структурпо-лапдшафтпого принципа, опира-
ющегося на выявление причинно-следственных связей между
внешними и внутренними компонентами ландшафта;
б) широкое использование качественной и количественной
априорной информации;
в) поэтапное дешифрирование:
— контурное дешифрирование мелкомасштабных фотосхем на
изучаемую территорию с выделением макроструктуры ландшафта;
— детальное дешифрирование внешних компонентов ланд-
шафта но аэроснимкам (стереопарам) крупных масштабов;
— индикационное дешифрирование внутренних компонентов
ландшафта;
— анализ инженерно-геологических условий;
— инженерная оценка территории в интересах решения кон-
кретной задачи;
217
г) использование комбинаций психологически-рациональных
способов и приемов дешифрирования в зависимости от решаемой
задачи;
д) широкое использование метода экстраполяции, опирающе-
гося на применений эталонов (мысленных и физических) различ-
ного характера, в зависимости от дальности экстраполяции;
е) применение количественных методов извлечения и обра-
ботки информации и соответствующих технических устройств;
ж) использование сравнительного дешифрирования аэросним-
ков, полученных в разных условиях фотографирования, па раз-
личные аэропленки, имеющие разный «литер»;
з) комплексную обработку информации, полученной различ-
ными техническими средствами;
и) дублирование обработки информации несколькими неза-
висимыми операторами-дешифровщиками.
Психологически важным вопросом научной организации труда
дешифровщиков является организация рационального режима
их деятельности, ибо интенсивная дешифровочная работа, особенно
связанная с использованием оптических и стереоскопических
приборов, как было показано выше, вызывает значительное утом-
ление зрительного анализатора и может привести к определенным
расстройствам высшей нервной деятельности. Отсюда возникают
проблемы нормирования труда дешифровщиков и психологиче-
ской оценки и контроля за их деятельностью и состоянием, а также
активизации деятельности. В частности, в [1531 экспериментально
показана необходимость чередования различных видов дешифро-
вочной деятельности в процессе работы.
Серьезным вопросом научной организации труда операторов-
дешифровщиков является обеспечение в помещениях фотограм-
метрических лабораторий нормальных условий обитаемости.
Прежде всего необходимо рациональное оборудование поме-
щений с оптимальным размещением аппаратуры и принадлежно-
стей, а также рабочих мест дешифровщиков в соответствии с тре-
бованиями инженерной психологии [132 и др.].
Кроме этого, необходимо обеспечение благоприятных сани-
тарно-гигиенических условий: освещенности, микроклимата (тем-
пературы и влажности), газового состава воздуха и т. д.
В первую очередь необходим определенный зрительный ком-
форт. Дешифровочные операции, связанные с обнаружением,
различением и опознанием весьма малых объектов, зачастую
порядка 0.1 мм и менее, имеющих к тому же ослабленный конт-
раст, относятся к особо точным работам по нормативам, принятым
в физиологии труда. Поэтому в помещениях должен быть обеспе-
чен световой режим с освещенностью порядка 1000 люкс. При
работе с аэрофотоизображениями лучше пользоваться естествен-
ным рассеянным светом. При искусственном освещении источники
света должны быть справа и несколько впереди; ориентирование
218
аэроснимков надо производить так, чтобы направление теней
совпадало с освещением. Должны быть исключены слепящие
источники света, вызывающие дезадаптацию глаз и т. и.
При выполнении аэровизуальных наблюдений опоратору-де-
шифровл^ку приходится выполнять функции воздушного наб-
людателя. К основным из них относятся следующие операции:
ориентирование в полете; опознание искомых объектов; определе-
ние размеров объектов, расстояний до них и их привязка. Эти
функции осуществляются в сложных условиях восприятия. Как
показали исследования А. В. Садова 1150], к ним относятся:
зависимость восприятия и опознания объектов от высоты наблю-
дения (при воздушных наблюдениях опознаются объекты, линей-
ные размеры которых превышают 0.001 высоты); ухудшение стерео-
скопического восприятия объектов и различимости их цветовых
характеристик с высоты более 2000 м; дефицитные условия вос-
приятия за счет угловой скорости; трудности документации
и привязки объектов; быстрая утомляемость в полете (после 4 час.
наблюдений результаты заметно ухудшаются). Эффективность
аэровизуальных наблюдений во многом зависит от остроты зре-
ния, скорости зрительного сканирования, пропускной способно-
сти зрительного анализатора наблюдателя, умения производить
глазомерные оценки. Необходима специальная тренировка наблю-
дателей и рациональная организация их труда [42]. При долж-
ной организации труда и квалификации исполнителей аэрови-
зуальные наблюдения могут дать достаточно большой объем
инженерно-геологической информации, ибо они обладают рядом
преимуществ, связанных с восприятием цветовых характеристик
объектов, наблюдением их в различных ракурсах и т. д.
Аэрогеофизические и наземные инженерно-геологические ис-
следования (скоростное бурение, шурфование, сейсмо- и электро-
разведка) выполняются специалистами, деятельность которых
носит иной, более алгоритмизированный характер, хотя интерпре-
тация геофизических данных требует большой активности пер-
цептивно-опознавательных, информационных и логических про-
цессов.
Экспериментальная проверка рассмотренной организации труда
в интересах рекогносцировочных инженерно-геологических иссле-
дований с применением аэрометодов была осуществлена в 1961 —
1965 гг. в европейской части СССР. Работы проводились в раз-
личных ландшафтпо-гсологичсских условиях, включая тундровую,
лесную и степную зоны, в областях развития мощных четвертич-
ных ледниковых и лессовых отложений.
Экспериментальные работы проводились в три этапа. На
первом этапе была осуществлена практическая отработка мето-
дики исследований; на втором — проверена эффективность ее ис-
пользования и выявлены возможности ее зональной экстраполяции
в пределах одной географической зоны; на третьем были оценены
219
возможности ее интерзональной экстраполяции в другие зоны
[150 и др.].
Экспериментальные работы первого этапа были проведены
в средней полосе европейской части СССР па трех опорных марш-
рутах общей протяженностью около 150 км. Природные особен-
ности территории экспериментальных работ определяются ее
положением в области развития среднечетвертичных ледниковых
отложений и зоне смешанных лесов с умеренно-континентальным
климатом. В процессе экспериментов были решены следующие
основные задачи: а) осуществлена отработка общей организацион-
ной структуры исследований и методики отдельных видов работ;
б) выявлена система дешифровочных признаков внешних и внут-
ренних компонентов ландшафта с оценкой инженерно-геологи-
ческих условий и разработаны дешифровочные таблицы, набор
комплексных и частных эталонов; в) апробирована методика
обучения инженерно-геологическому дешифрированию и осущест-
влена подготовка инженерно-технического состава по специально
разработанной программе, составленной на основе психологиче-
ского анализа процесса дешифрирования (см. гл. V).
Экспериментальные работы второго этапа по оценке эффектив-
ности разработанной методики и организации работ в целом
проводились на контрольных участках, расположенных в непо-
средственной близости (в 40 км) от рассмотренных выше опорных
маршрутов в условиях внутриландшафтной экстраполяции, и
в Прибалтике в условиях дальней экстраполяции, на удалении
до 1000 км.
Первые контрольные экспериментальные работы выполнялись
на двух маршрутах протяженностью около 100 км. К работам
была привлечена группа (10 человек) специально подготовленных
дешифровщиков инженерно-геологического профиля. В процессе
дешифрирования использовались ранее разработанные таблицы
дешифровочных признаков и эталоны.
Сопоставление камеральных и контрольных материалов поз-
воляет сделать следующие выводы:
1. Разработанная методика в условиях внутриландшафтной
экстраполяции является весьма эффективной. Аэрометоды при
должной организации труда позволяют в основном правильно
выделить районы распространения геолого-генетических комплек-
сов четвертичных отложений; сделать общий (недифференцирован-
ный) прогноз инженерно-геологических условий внутри выделен-
ных районов в отношении разреза отложений, глубины залегания
грунтовых вод с Р=0.65—0.75.
2. Ошибки дешифрирования укладываются в две основные
группы: перцептивных и логических. К первым из них относятся
ошибки, связанные с неправильным опознанием внешних компо-
нентов ландшафта, в частности геоботанических индикаторов;
ко вторым — ошибки, связанные с неправильной актуализацией
220
индикационных отношений и их интерпретацией. К последним
могут быть отнесены ошибки апперцепции — предвзятой установки
на поиск объектов, в соответствии с выработанной гипотезой
на основе априорной информации и общего характера информа-
ционной модели.*
3. Для увеличения объема извлекаемой информации необхо-
димо обязательное сочетание аэрометодов с наземными исследо-
ваниями.
Контрольные экспериментальные работы в Прибалтике выпол-
нялись на двух маршрутах общей протяженностью 100 км в дру-
гих лапдшафтно-геологических условиях, характерных для тер-
ритории более молодого верхнечетвертичного оледенения. Тер-
ритория хорошо освоена в хозяйственном отношении, большая
часть ее распахана. Здесь появляются повые комплексы отложе-
ний; «старые» комплексы заметно отличаются по своим инженерно-
геологическим и ландшафтным характеристикам от аналогичных
отложений на территории работ первого этапа. Работы в Прибал-
тике полностью моделировали разработанную методику. Выпол-
нялись они в основном теми же специалистами. В процессе работы
использовались уточненные дешифровочные таблицы и эталоны.
Контроль окончательно составленной карты осуществлялся с по-
мощью наземных маршрутов и небольшого объема глубокого
бурения.
Результаты экспериментов свидетельствуют о следующем.
1. Разработанная методика обладает достаточной эффектив-
ностью и в условиях дальней экстраполяции, несмотря на изве-
стные трудности дешифрирования. Аэрометоды позволяют в пер-
вом приближении определить границы между инженерно-геологи-
ческими районами и осуществить прогноз инженерно-геологи-
ческих условий. Предварительный прогноз литологического со-
става отложений без дифференцировки разнородных отложений
был сделан на глубину до 15—20 м с Р=0.6. Мощность отложе-
ний определялась весьма приближенно. Ошибки в прогнозе глу-
бины залегания грунтовых вод не имели постоянного знака и
колебались в основном в пределах +1—4 м.
2. Наземные работы позволяют уточнить границы инженерно-
геологических районов, прогноз инженерно-геологических усло-
вий и обеспечивают более надежную экстраполяцию.
,1' Эти ошибки иллюстрирует следующий пример. На основании изуче-
ния справочных и картографических материалов было устаповлепо, что в од-
ном из райопов развиты лессовые отложения, подстилаемые известняками
или мергелями. В связи с этим дешифровщиками все формы эрозионного
рельефа с обнажениями светлого топа были отдешифрированы, как выходы
известняков. И это было ошибкой. В данном районе лёссовые суглинки под-
стилаются песками. Эта ошибка была связана с неправильной установиой и
недостаточным учетом дешифровочных признаков, в том числе самих форм
рельефа.
221
3. Разработанная методика при правильной, психологически
обоснованной организации труда обеспечивает высокое быстро-
действие, что весьма важно для скоростных исследований. Так,
ио данным хронометража, на весь комплекс работ по проведению
инженерно-геологических исследований па площади около 150 км2
в масштабе 1 : 20 000 группой специалистов в 6 человек было
затрачено 4 рабочих дня. Дешифрирование выполнялось парал-
лельно по 3 участкам с дублированием. На дешифрирование
60 стереопар и составление предварительной картосхемы был
затрачен 1 день, на аэровизуальные наблюдения с 2 посадками —
примерно 3 часа. В течение одпого рабочего дня геофизические
и буровые работы выполнялись на 2—3 ключевых участках.
Дешифрирование аэроснимков в течение рабочего дня произво-
дилось не равномерно за счет влияния процессов врабатываемости,
утомления и различной сложности сюжетов. На дешифрирование
одной стереопары затрачивалось от 10 до 30 мин.
Экспериментальные работы третьего этапа по оценке эффектив-
ности методики и организации работ проводились на трех опытных
участках общей площадью 1200 км3, расположенных на северо-
востоке европейской части СССР, в условиях дальней интерзо-
нальной экстраполяции, на удалении более 1500 км от района
работ первого этапа. Природные условия этой территории имеют
свои особенности, которые определяются ее положением в двух
географических зонах: северной тайге и лесотундре, с резко
континентальным климатом. На северных участках развита веч-
ная мерзлота. Территория сплошь заселена и сильно заболочена.
На территории работ были выделены инженерно-геологические
районы, весьма -отличные от рассмотренных ранее. Эксперимен-
тальные работы третьего этапа также полностью воспроизводили
разработанную методику, причем камеральное дешифрирование
производилось по фотосхемам, составленным из аэроснимков
прошлых лет масштаба 1 : 25 000, на основе изучения литератур-
ных, фондовых и мелкомасштабных картографических материалов
и самых общих представлений о дешифровочных признаках
данных инженерно-геологических условий, так как предвари-
тельные дешифровочные таблицы на район работ отсутствовали.
Тем не менее были получены достаточно кондиционные мате-
риалы. Проверка полученной карты инженерно-геологического
районирования территории в масштабе 1 : 100 000 производилась
путем сопоставления ее с картой, составленной по обычной ме-
тодике с использованием некоторого объема горнобуровых работ.
По результатам эксперимента, эти карты имеют сходимость ин-
женерно-геологических контуров с Р=0.7.
Результаты экспериментальпых работ третьего этапа подтвер-
дили значительную эффективность разработанной методики и
предложенной организации труда для предварительной инже-
222
нерно-геологической оценки территории и позволили определить
пределы практического применения этой методики.
Исследования, проведенные в совсем иных ландшафтно-геоло-
гических условиях, — на юге Русской равнины, в хорошо освоен-
ных районах развития лессовых отложений, также говорят о
целесообразности использования разработанной методики [224,
243].
Помимо применения в рекогносцировочных инженерно-геоло-
гических исследованиях, рассмотренная выше несколько моди-
фицированная методика может быть с успехом использована при
мелкомасштабном и среднемасштабном инженерно-геологическом
картировании территории для целей массового строительства
[33, 42, 43 и др. 1. В частности, скоростная методика инженерно-
геологического картирования была реализована в производственных
условиях при ведении съемок труднодоступных, таежпо-тупдро-
вых равнинных территорий северо-запада Западной Сибири [42,
43, 45 и др.]. Опыт производственного применения разработан-
ной методики для инженерно-геологического картирования по-
казал, что она позволяет: увеличить производительность труда
(в 2—3 раза); снизить стоимость работ (примерно на 35%); по-
высить качество получаемых картографических и других мате-
риалов; в значительной мере облегчить труд инженерно-техни-
ческого состава.
Глава 5
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОБУЧЕНИЯ
ОБРАБОТКЕ ПЕРВИЧНОЙ ИНФОРМАЦИИ
В настоящей главе рассматривается развитие профессиональ-
ного мастерства дешифровщиков с последующим анализом пси-
хологических основ методики обучения. По сути дела, речь идет
о «проектировании» внутренних средств дешифровочной деятель-
ности.
§ 5.1. Структура и динамика развития
дешифровочных навыков и умений
Для успешного дешифрирования зашумленных информацион-
ных моделей операторы-дешифровщики должны обладать спе-
циальными знаниями, целым рядом навыков и профессионально
важных качеств. Вот почему возможность оператора правильно
и быстро обрабатывать первичную информацию в определенных
целях, возникающую в процессе обучения и практики, следует
рассматривать как своеобразное умение интеллектуального ха-
рактера. Под умением понимается приобретенная человеком спо-
собность целеустремленно и творчески пользоваться своими зна-
ниями и навыками в практической деятельности. Что касается
навыка, то он представляет собой автоматизированно выполняе-
мое действие, являющееся составной частью сознательной дея-
тельности человека [111, 177]. Степень автоматизации навыка
может быть разной. Интересная алгоритмическая трактовка на-
выка дается в [163], где подчеркивается, что навык является
высшей стадией развития алгоритмического процесса.
Анализ струкутры дешифровочных знаний, навыков и умений
и динамики их развития опирается на рассмотренные выше иссле-
дования процесса решения дешифровочных задач оператором.
Исследования свидетельствуют о том, что общее умение де-
шифрирования имеет сложную структуру. Эта структура скла-
дывается из определенных знаний, дешифровочных навыков и
частных умений. Каждый из названных элементов в свою оче-
редь имеет сложное строение (схема 5.1). Дешифровочные зна-
ния можно разделить на: общие (топографические, геологические,
геоботанические и др.) и специальные (знания классификации,
признаков конкретных объектов, взаимосвязей между ними и
224
>, Рубахип
Схема 5.1. Структурная схема общего дешифровочного умения.
т. д.). Дешифровочные навыки включают: а) чисто зрительные;
б) измерительные, в том числе стереоизмерительные, и в) опозна-
вательные. Эти навыки тесно связаны друг с другом, взаимо-
проникают друг в друга. Частные дешифровочные умения обра-
зуют определенную иерархию. К ним относятся умения: а)
планирования дешифровочных операций; б) ориентирования в пер-
цептивном поле; в) структурно-поискового анализа; г) решения
графо-расчетных задач при подготовке снимка к дешифрированию
и в процессе дешифрирования; д) оценки ситуации. Очевидно,
что рассмотренные умения достаточно сложны и опираются на
определенные навыки. Число их может быть увеличено. В извест-
ной мере они связаны с определенными этапами дешифрирования.
Следует подчеркнуть, что структура общего дешифровочного
умения весьма динамична. Элементы общего дешифровочного уме-
ния, соотношения между ними могут изменяться в зависимости
от специализации и уровня функционирования оператора.
Профессиональное мастерство оператора-дешифровщика опи-
рается на дешифровочные знания, навыки и умения, но не исчер-
пывается ими. Мастерство оператора-дешифровщика, как было
показано выше, связано с формированием у него профессио-
нально важных психофизиологических и психологических свойств:
чисто зрительных, первичных информационных, интеллектуаль-
ных и личностных.
Развитие общего дешифровочного умения проходит ряд ка-
чественно своеобразных ступеней, каждая из которых характе-
ризуется различным соотношением психических процессов, раз-
ной степенью алгоритмизации поисково-опознавательных опе-
раций, своей динамикой дешифрирования.
В общем виде могут быть выделены ступени: а) нерасчленен-
ного восприятия; б) развернутых перцептивных действий; в) раз-
вернутых логических действий; г) профессионального мастерства.
Переход от одной ступени к другой сопровождается сокраще-
нием и видоизменением дешифровочных этапов и операций иа
различных уровнях психологической модели дешифровочного
процесса. Постепенно увеличивается «удельный вес» этапов и
операций, связанных с информационно-логической переработкой
и оценкой дешифровочной информации. Для каждой ступени
характерен своп уровень дешифровочных знаний, навыков п
умений. Переход от низших ступеней к высшим сопровождается
углублением общих знаний, ростом автоматизации дешифровоч-
ных навыков и усилением эвристических компонентов частных
дешифровочных умений.
Важнейшими и специфическими элементами общего дешифро-
вочного умения являются опознавательные и измерительные
навыки, связанные с определенном простых объектов на снимке,
и умение структурно-поискового анализа сложных объектов или
их совокупности. Для исследования этих элементов общего де-
226
шифровочного умения применялись методики, описанные в пре-
дыдущей главе. По во всех случаях испытуемыми заполнялась
матрица используемых признаков.
Опознавательные навыки по определению объектов по их фото-
изображению имеют сложный динамический характер. Иссле-
дование дешифровочной деятельности в развитии позволило вы-
явить определенную этапность в становлении этих навыков.
Этапы опознавательных навыков в первую очередь отличаются
друг от друга различным уровнем структурного и индикаторного
анализа воспринимаемого материала; разной степенью алгорит-
мизации опознавательного процесса; характером текущих и эта-
лонных образов; степенью использования образов представлений.
На основании экспериментов, проведенных с операторами-
дешифровщиками разной квалификации, были выделены следую-
щие этапы становления опознавательных навыков: а) этап опо-
знания при генерализованном восприятии объектов; б) аналити-
ческий этап, опирающийся на сознательное развернутое исполь-
зование системы опознавательных признаков; в) синтетический
этап, опирающийся на целостные перцептивные признаки; г) этан
автоматизации высокого уровня, связанный с семантическим
кодированием воспринимаемой информации [237, 238]. Процедура
развития опознавательных навыков сопровождается определен-
ным слиянием «слоев» (в терминах слойно-ступенчатой модели)
и переходом к симультанно-алгоритмическому способу дешифри-
рования. Понятно, что выделенные этапы связаны между собой
постепенными переходами.
Первый этап характеризуется: а) низким уровнем структурного
анализа — опознание происходит при генерализованном восприя-
тии стимулов, опираясь па единичный нерасчленснный прямой
признак, обычно на общую форму объектов; б) недифференциро-
ванным осмотром объектов, с преобладанием «хаотических» раз-
верток; в) отсутствием индикаторного анализа; г) использованием
ограниченного набора «эталонных» программ; д) генерализован-
ными текущими перцептивными образами и небольшим запасом
эталонных образов, как правило, с невысоким уровнем катего-
ричности; е) слабо развитым «чувством масштаба» и недостаточ-
ной опорой на образы представлений реальных объектов. По дан-
ным эксперимента 90% всех определений первого этапа опирается
на прямые признаки. В заполненных испытуемыми матрицах
признаков преобладают выражения: «общая форма», «общий вид»,
«общая конфигурация» и т. д. Косвенные признаки почти не при-
влекаются. Связи не устанавливаются не только между объек-
тами, но и между элементами объектов. Как видно, стимулы здесь
воспринимаются чрезвычайно генерализованно. Для испытуе-
мых, обладающих навыками, типичными для первого этапа,
характерно длительное, напряженное рассматривание снимка,
бессистемное использование луп различной кратности и вообще
15*
227
проявление активности во внешнем плане. Опознавательный про-
цесс на этом этапе в значительной мере имеет характер угадыва-
ния; содержит наибольшее количество ошибок; отличается не-
определенностью ответов и наибольшей продолжительностью
опознания. Самые низкие результаты здесь связаны с опознанием
ситуационных объектов (Р—0.1). Внутри первого этапа можно
выделить переходную фазу ко второму этапу, связанную с рас-
членением единичного признака.
Для второго этана характерны: развернутый структурный
анализ с опорой на определенный ряд опознавательных призна-
ков; целенаправленный и дифференцированный осмотр объектов
с использованием фрагментарно огибающих разверток; привле-
чение косвенных признаков; реализация набора опознавательных
программ; дифференцированные текущие образы, сравнительно
большой запас эталонных образов; развитое «чувство масштаба»,
конкретизация образов восприятия и известное соотнесение их
с образами представлений. По данным эксперимента, здесь пре-
обладают аналитические операции, используется набор призна-
ков (от 2 до 8), среди которых около 30% приходится на долю
косвенных признаков. Следовательно, здесь обеспечивается вза-
имодействие первосигнальных и второсигнальных связей, усили-
вается мыслительная регуляция процесса опознания. Для испы-
туемых, обладающих навыками, типичными для второго этапа,
характерна рациональная работа со снимками, дешифровочными
приборами, которая нередко сопровождается непроизвольными
рассуждениями. Опознавательный процесс, на втором этапе по
сравнению с первым характеризуется повышением вероятности
опознания объектов (на 0.25); более тонкой дифференцировкой
объектов; относительным ростом логических ошибок на фоне
общего сокращения количества ошибочных суждений; сокраще-
нием продолжительности опознания (в 1-2 раза). Внутри второго
этапа выделяется переходная фаза к следующему этапу, связан-
ная с объединением рядоположенных признаков в некоторую
систему.
Для третьего этапа специфичны: «слитный» анализ с опорой
на целостные перцептивные признаки — «приметы» объектов;
минимизация процесса внешнего осмотра объектов; увеличение
активного использования «ситуационных» признаков; выработка
относительно стабильных опознавательных алгоритмов; опреде-
ленная степень целостности текущих образов, большой запас
иерархического набора эталонных образов (перцептивных и ка-
тегориальных) с дифференцированным использованием их в за-
висимости от уровня зашумленности изображения; адекватное
соотнесение образов восприятия с образами представлений.
На этом этапе отчетливо выделяются две фазы, заметно отли-
чающиеся друг от друга. Для первой фазы по результатам экспе-
римента характерным является активная перцептивная деятель-
228
ность: сравнительный анализ и весовая оценка признаков; уста-
новление их иерархии (исключение несущественных и выделение
необходимых и достаточных признаков); выявление связей между
признаками и сплочение системы признаков в целостные «при-
меты». Происходит постепенное свертывание процесса за счет
избирательного поиска ведущих признаков, сокращения и уско-
рения протекания дешифровочных операций, синтеза и обобще-
ния признаков. Переориентация процесса связана с увеличением
роли косвенных признаков (до 50%). Подтверждается закономер-
ность, указанная выше. Как было сказано, логические признаки
«цементируют» укрупненные опознавательные структуры. Фак-
тически лишь здесь в полной мере реализуется построение «алго-
ритмов распознавания», в состав которых в [163] включено:
выявление признаков; определение логических структур призна-
ков (конъюнктивных, дизъюнктивных и их комбинаций) и соот-
ветствующих им структур операций; определение рациональной
последовательности проверки признаков. В указанной работе
сформулированы свои критерии выбора необходимых и достаточ-
ных признаков: возможности их операционального выявления;
восприятие признаков в прошлом опыте; возможность сплачи-
вания в системы и др. Построение и выбор рациональных про-
верочных алгоритмов зависит от легкости восприятия и коли-
чества реализуемых признаков, их априорной вероятности и
значимости. Как видно, эти положения, несмотря на то что в [16.31
они раскрываются на другом материале, во многом коррелируют
с результатами выполненных исследований. В то же время для
данной фазы характерным является применение эвристических
операций «мысленного конструирования» при опознании объек-
тов, неизвестных в прежнем опыте, с активизацией процессов
воссоздающего, воображения. Для второй фазы характерно исполь-
зование целостных признаков и соответствующих им образов,
сформированных в процессе реализации предыдущих этапов.
Причем первоначально образ может состоять из нескольких це-
лостных блоков, которые затем сливаются в единую структуру.
Здесь происходит переход от сукцессивпого опознания к симуль-
танному. Возникновение целостных, слитных перцептивных струк-
тур на определенной ступени опознавательного навыка подтвер-
ждается экспериментами в дефицитных временных условиях,
а также речевыми ответами самих испытуемых. На первой ста-
дии симультанного навыка опознавательный процесс легко раз-
вертывается в случае необходимости. Испытуемые, обладавшие
достаточными опознавательными навыками и не нуждавшиеся
в детальном анализе признаков, по нашему требованию произво-
дили такой анализ признаков ПО (непосредственно и по памяти).
В этом отличие данного этапа от начального. Но по мере закрепле-
ния симультанных навыков в ряде случаев операторы испытывали
известные затруднения в развертывании системы признаков.
229
Интересные экспериментальные доказательства существования целост-
ных'перцептпвных признаков приводятся в [297], в опытах с простыми гео-
метрическими фигурами. Эти доказательства сводятся к следующему:
а) непрерывный процесс опознания ряда стимулов нарушается (неаде-
кватные ответы, задержка реакции) при восприятии незакрепленных, новых
стимулов как в стационарных, так и вариативных условиях, но в разной сте-
пени;
о) эффективность опознания новых фигур снижается по мере становле-
ния симультанных навыков;
в) опознавательный процесс нарушается при восприятии новых стимулов
в различных усложненных условиях с большой вариативностью реализации.
При этом указывается, что симультанное опознание вариативных фигур
в разных реализациях опирается на систему признаков, каждый из которых
является целостным, достаточным, по не необходимым, частным признаком
одной из реализаций. Общий целостный признак для множества применяе-
мых вариантов (класса) в этих экспериментах выявлен не был.
На наш взгляд, нет непроходимой грани между комплексом
признаков и целостными признаками, хотя последние являются
качественно новым образованием и нс сводятся к сумме отдель-
ных признаков. Об этом говорит сама динамика развития опозна-
вательных навыков, включающая ряд качественных преобразо-
ваний. Как показано в [297], некоторые испытуемый правильно
опознают новые фигуры, включенные в непрерывный опознава-
тельный процесс путем быстрого использования «предохранитель-
ного» сукцессивного механизма. Следовательно, различные формы
опознания взаимодействуют между собой. Симультанный навык
может совершенствоваться. Как показали эксперименты с зашум-
ленными информационными моделями (гл. ТП), в процессе тре-
нировки достигается симультанное опознание на разных инфор-
мационных уровнях. Таким образом, кроме целостных признаков
на уровне основного множества, можно предполагать о существо-
вании целостных признаков и других, более неопределенных
категорий объектов как в топологическом, так и в семантическом
смысле. Опытные операторы на разных этанах дешифровочного
процесса опознают объекты с различной степенью категоричности,
с использованием разных признаков, различных опознаватель-
ных структур. Вот почему можно говорить о иерархии целостных
признаков. Вместе с тем этот вопрос требует специального изу-
чения.
В целом опознавательный процесс па рассматриваемом этапе
характеризуется дальнейшим повышением вероятности опозна-
ния ПО (на 0.3 по сравнению с предыдущим этапом) и сокраще-
нием продолжительности опознания (в 1.5 раза). Последнее свя-
зано с ускоренным построением текущего образа и одноактным
сопоставлением его с эталонами, при ограниченном числе пере-
боров.
На этом развитие опознавательного процесса не заканчивается.
В эксперименте был выявлен еще один этап чрезвычайно быстрого
(в течение нескольких секунд) и безошибочного опознания сти-
230
мулов — «этап автоматизации высокого уровня». Здесь опозна-
вательный процесс опирается на целостные образы, но актуали-
зируется на основе использования деталей изображения (прямых
и косвенных «намеков», по выражению И. М. Сеченова). Про-
исходит известное «семантическое» кодирование ранее сформи-
рованных целостных «признаковых» структур. Эти «намеки»,
являющиеся раздражителями в данном рефлекторном акте,
весьма вариативны и субъективны. Как показывает эксперимент,
они эволюционируют от опорного признака к побочному фоно-
вому элементу. Для данного этапа характерна предельная мини-
мизация структурного и индикаторного анализа и высокая алго-
ритмизация процесса с опорой на целостные эталонные образы
разной информационной полноты и образы представлений реаль-
ных объектов. Дальнейшее сокращение процесса, видимо, свя-
зано с редуцированием системы связей, с частичной заменой
«межсигнальных» временных связей первосигнальными, что обес-
печивает переключение мыслительной активности с процесса опо-
знания на оценку результатов опознания. В этом суть автомати-
зации высокого уровня, ибо в принципе автоматизация возможна
и на низких этапах опознавательного навыка, но в этом случае
она ведет к большому количеству ошибок.
Как было показано, последовательный переход от одного
этапа опознавательного навыка к другому сопровождается повы-
шением вероятности опознания воспринимаемых объектов и со-
кращением продолжительности их опознания. При переходе от
начального этапа к завершающему вероятность опознания раз-
личных ПО с ограниченным фоном на уровне конечного мно-
жества увеличивается примерно в 2 раза при сокращении сред-
ней продолжительности опознания с 50 до 2—3 сек. на стимул.
Подтверждается экспоненциальный характер становления сен-
сорно-интеллектуальных павыков. Эти результаты сопровож-
даются повышением качества опознания. Такой уровень опозна-
вательных навыков достигается большой практикой и свойствен
операторам высокой квалификации. Об этом говорит, в частности,
опыт Великой Отечественной войны. В годы войны военные
«мастера-дешифровщики» с одного взгляда различали почти со-
вершенно сходные объекты, например, машипы от чрезвычайно
похожих на них но плановому изображению танков, иногда за-
трудняясь обосновать свой ответ, свое решение. Здесь мастерство
связано с интуицией. Но этому предшествуют огромная практика,
тысячи и тысячи просмотренных и отдешифрироваиных изобра-
жений.
Общие результаты опознания простых объектов на аэроснимке
(в системе с ограниченным фоном) на разных этапах развития
навыка представлены в табл. 5.1.
По мере развития опознавательных навыков происходит по-
степенное сокращение количества ошибок восприятия и увели-
231
Табл и ц а 5.1
Результаты опознания объектов
с ограниченным фоном
Наименова- ние этапа Результаты опознания
вероятность опознания (Р) Средняя продолжи- тельность опозна- ния (Г), сек.
1 0.52 50.8
2 0.78 41.9
3 0.96 33.5
4 0.99 3.7
чение относительного количества логических ошибок. Так, на-
пример, на первом этапе 96% всех ошибок относится к ошибкам
восприятия, из которых около 60 относится к грубым ошибкам»
а 12 — к совершенно «неожиданным суждениям», т. с. к ошибоч-
ным определениям, весьма далеким от уровня конечного мно-
жества. Ипая картина наблюдается уже на втором этапе, когда
значительно возрастает относительное количество логических
ошибок, связанных с неправильным анализом косвенных призна-
ков (примерно па 35%) за счет сокращения доли ошибок восприя-
тия. Поскольку относительное увеличение логических ошибок
второго этапа происходит на фоне общего сокращения количества
ошибочных определений, эти ошибки следует рассматривать как
ошибки роста, связанные с активным анализом изображения.
Испытуемые различных групп по квалификации отличаются
по степени опознавательных навыков. Для операторов низкой
квалификации характерно преобладание определений первого
этапа, для операторов среднем квалификации — второго, для
операторов высокой квалификации — третьего и четвертого эта-
пов. Разумеется, внутри одной и той же группы операторы отли-
чаются друг от друга по своим дешифровочным навыкам, что
связано со специальной подготовкой, предшествующим опытом
и индивидуальными психологическими качествами. В частности,
как было показано, четко выделяются испытуемые, склонные
к аналитическим и, наоборот, к синтетическим операциям. Каж-
дый из этих типов имеет свои достоинства и ограничения. Напри-
мер, при организации взаимодействия между операторами и
ЭЦВМ предпочтительнее использовать операторов первого типа.
Важной проблемой здесь является формализованное описание
процесса становления навыков. Задача эта сложная. Однако
первые попытки в области сенсорно-двигательных навыков обна-
деживающие [ЗОН.
Из изложенного видно, что по мере формирования навыков
опознания зашумленных информационных моделей происходит:
232
а) «свертывание» структурного и индикаторного анализа, свя-
занное с опорой на иные опознавательные структуры со сменой
алфавитов оперативных единиц восприятия, с усилением взаимо-
действия аналитических и синтетических операций и минимиза-
цией перцептивных действий в целом;
б) перестройка текущих и эталонных образов восприятия по
линии усиления степени их целостности и обобщенности, а также
индикаторных элементов в них;
в) активизация «метризованных» образов представлений;
г) общее усиление алгоритмизации опознавательного про-
цесса и сокращение процедур структурного сопоставления образов.
Таковы виу1 ренине механизмы перехода от сукцесспввых
форм опознания к симультанным.1
Параллельно с опознавательными навыками развиваются чисто-
зрительные, связанные с формированием способности визуального
рассматривания малых деталей на близком расстоянии, анализа
изображений с помощью оптических приборов, различения близ-
ких топов (цветов) и т. д.. а также измерительные навыки, свя-
занные с производством линейных, площадных, высотных и угло-
вых измерений на снимке. ,
Собственно измерительные навыки опираются на навыки опре-
деления масштаба снимка. Тенденция развития навыков опре-
деления горизонтального масштаба изображения и вертикального
масштаба стереомодели связана с переходом от аналитических
приемов их нахождения к глазомерным на основе развитого
чувства масштаба. Как показали эксперименты, переход от на-
чальных этапов опознавательных навыков к более высоким со-
провождается неуклонным повышением точности определения
испытуемыми масштаба аэроснимка на глаз.
Такова же тенденция развития измерительных навыков.
Из них наиболее сложными являются навыки стереоизмерений.
В их структуру входят следующие операции: ориентирование
аэроснимков (приближенное и строгое), наведение марки на сте-
реомодель, снятие отсчетов, сравнительный стереоскопический
анализ высотных и угловых элементов местности, промежуточ-
ные расчетные операции и др. Можно различать инструменталь-
ные и глазомерные стереоизмерительные навыки. Развитие пер-
вых связано с сокращением фаз стереоэффекта, повышением
стереоскопической чувствительности, становлением «чувства по-
верхности стереомодели». Развитие вторых, помимо перечислен-
ного, связано с совершенствованием стереоглазомерного сравни-
тельного анализа и формированием стереоскопических эталон-
ных представлений. Для испытуемых, обладающих высокими
стереоглазомерными навыками, типичен непосредственный пере-
ход от воспринимаемых «стереоскопических» высот и уклонов
к действительным, минуя промежуточные операции.
233
Весьма сложной является природа частных дешифровочных
умений, в том числе умения структурно-поискового анализа инфор-
мационной модели. По сути дела, здесь идет речь о развитии
умственных действий. Здесь также существует определенная
этапность. Как было показано выпте, развитие процедуры пер-
цептивных дешифровочных задач идет от бессистемного дешифри-
рования к использованию компонентно- и структурно-ассоциа-
тивных способов расчленения пространства. На высоких ступенях
общего дешифровочного умения последний способ приобретает
характер структурно-ландшафтного анализа. Индикационный ана-
лиз внутренних элементов природной обстановки при решении
диагностических задач проходит ступени непосредственного, ком-
понентно- и структурно-индикационного дешифрирования.
По морс роста дешифровочного мастерства происходит совершенст-
вование указанных способов за счет большего использования
логических приемов, в частности операций анализа через синтез
и повышение относительной доли структурно-ассоциативных и
структурно-индикационных способов. Последовательный пере-
ход к более прогрессивным стратегиям расчленения перцептив-
ного пространства сопровождается улучшением результатов де-
шифрирования,
Стратегия поиска па разных уровнях решения поисковых задач разви-
вается от хаотических способов через избирательные к смысловым. По мере
формирования общего дешифровочного умения происходит совершенствова-
ние поисковых стратегий и повышение относительной доли логических спо-
собов и приемов поиска. По результатам экспериментов развитие «направ-
ленного» способа поиска объектов идет по следующим линиям: увеличения
количества поисковых направлений и усложнения их конфигурации; пере-
носа сравнительных операции во внутренний план; использовании приемов
•смыслового анализа. Развитие собственно избирательного поиска осуще-
-ствляется от последовательного выбора внешних эталонов и соответствующих
им ограниченных избирательных рядов с небольшой выборкой объектов,
к увеличению этих рядов и выборок при сокращении повторов, а затем к одно-
временному выявлению системы основных эталонов и параллельному диф-
ференцированию объектов по нескольким эталонам па основе взаимодействия
внешних и внутренних эталонов. Развитие смыслового анализа связано с бо-
лее глубоким осмысливанием проблемной дешифровочной ситуации, с опре-
делением состояния объектов и оценкой обстановки. Переход от хаотического
поиска к избирательному и смысловому сопровождается повышением эф-
фективности дешифрирования СО и ПО при сокращении продолжительности
их опознания.
Как показывают дополнительные исследования, умение струк-
турно-поискового анализа на первых этапах развивается парал-
лельно с опознавательными навыками, а затем обычно с отста-
ванием [251].
В начале данного параграфа были сформулированы основные
ступени общего дешифровочного умения. Сейчас можно раскрыть
их внутреннее содержание (схема 5.2).
Для ступени нерасчлененного восприятия свойственны: ге-
нерализованный этап опознавательных навыков, низкий уровень
234
Схема 5.2. Этапы раавигия дешифровочного процесса.
Ступень
нерасчденслного
восприятия
Ступень
развернутых
перцептивных
действий
Ступень
развернутых
логических
действий
Ступень
профессиональ-
ного мастерства
зрительных и измерительных навыков, преобладание бессистем-
ного дешифрирования при решении перцептивных, диагности-
ческих и поисковых задач. Для ступени развернутых перцептив-
ных действий характерны: аналитический этап опознавательных
навыков, более высокий уровень зрительных и измерительных
навыков; использование компонентно-ассоциативных, компонент-
но-индикационных и избирательных стратегий в зависимости от
решаемой дешифровочной задачи. Для ступени развернутых ло-
гических действий типичны: синтетический этап опознаватель-
ных навыков с использованием целостных опознавательных струк-
тур; высокий уровень глазомерных измерений; использование
структурно-ассоциативных, структурно-индикационных и поис-
ково-смысловых стратегий. Для ступени профессионального мас-
терства характерны: опознавательный этап автоматизации высо-
кого уровня; навыки непосредственной оценки высотных и угло-
вых элементов местности; смысловой дешифровочный анализ вы-
сокого уровня, включая общую оценку и прогноз ситуации,
в интересах решения конкретных дешифровочных задач.
Как видно, формирование сложных сенсорно-интеллектуаль-
ных навыков и умений имеет определенное сходство с формирова-
нием умственных действий, теория поэтапного развития которых
раскрывается в работах Леонтьева, Гальперина, Талызиной и
их сотрудников [69, 70, 71 и др.].
Как было сказано, в состав общего дешифровочного умения
входят определенные знания. Развитие общего дешифровочного
умения несомненно связано с совершенствованием знаний о дешиф-
рируемых объектах. Какова же роль последних? Каковы весо-
вые соотношения между конкретными и всесторонними знаниями
объектов и запасов частных дешифровочных умений и навыков?
В этом отношении интересны результаты эксперимента по дешифрирова-
нию отдельных объектов специалистами разных категорий [152]. К экспери-
ментам было привлечено 20 человек, условно разбитых на четыре группы
с точки зрения знания содержания дешифрируемых объектов и процессов н-
общего уровня их дешифровочных навыков. Ни одпа из групп дешпфровщнков
не имела достаточной практики в дешифрировании именно данного класса
объектов. Знания и навыки дешифровщиков оценивались по двухбальной
системе: хорошо и удовлетворительно (4 и 3). Такая система оценок подго-
товки дала возможность при сравнительно ограниченном числе дешифровтци-
ков получить статистически достоверные результаты. Для повышения стати-
стической надежности использовался большой набор тсст-объектов. Распре-
деление дептифровщиков по группам дано в табл. 5.2.
Общие результаты эксперимента представлены на рис. 5.1.
Оказалось, что применительно к новым классам дешифрируемых
объектов большую эффективность показали дешифровщики групп I
и II, обладавшие весьма высокими специальными знаниями
содержания искомых объектов, видевшие их в натуре, но имев-
шие кратковременную подготовку в области собственно дешифри-
рования. Такова роль конкретных знаний объектов. Разумеется^
236
Таблица 5.2
Распределение испытуемых по группам
Условное наименова- ние группы Дешифровочный опыт Знание объектов Количе- ство испы- туемых (%)
4 3 3
I + + 14
II + + 32
III -1- + 27
IV -н д- 27
эти результаты отнюдь не умаляют необходимости формирования
специальных дешифровочных навыков и умений. Мало того,
при дальнейших тренировках группы III и IV могут догнать и
перегнать своих «конкурентов».
Рис. 5.1. Зависимость вероятности опознания от знания объек-
тов и общего уровня дешифровочных навыков.
По оси ординат — отн. ед.; по оси абсцисс — уровень знания и навыков
оператора.
Однако, этот эксперимент позволяет сделать ряд важных
выводов: а) при дешифрировании сложных объектов весьма ве-
лика роль специальных знаний об этих объектах, что следует
учитывать в процессе обучения, обеспечивая творческое приме-
нение знаний; * б) подготовка операторов-дешифровщиков должна
быть специализированной; в) при распределении специалистов
по видам работ необходимо учитывать их узкую специализацию,
психофизиологические и психологические свойства.
Исследование дешифровочной деятельности в развитии по-
зволило разработать психологические основы методики обучения
дешифрированию.
К основным принципам «дешифровочного» обучения могут
быть отнесены:
* Роль знаний, их эволюция, способности применении при решении спе-
циальных задач па разных уровнях развития опсративпого мышления хорошо
раскрыты в [206] и др.
237
а) поэтапное формирование дешифровочных навыков и уме-
ний с последующей их интеграцией;
б) смысловое обучение «высшим» элементам общего дешифро-
вочного умения;
в) построение методических систем для разных уровней обу-
чения, объединяющих различные способы, приемы и средства
обучения в рациональной последовательности и соотношениях.
§ 5.2. Психологические основы формирования
дешифровочных навыков и умений
5.2.1. Формирование общих дешифровочных навыков у операторов
Исходя из структуры дешифровочных умений, к общим де-
шифровочным навыкам могут быть отнесены: сенсорные (чисто,
зрительные), навыки производства визуальных измерений и сте-
реоизмерительные.
Как показывает передовой отечественный и зарубежный опыт,
обучение операторов-дешифровщиков надо начинать с формиро-
вания у них необходимых зрительных качеств: различительной
чувствительности, разрешающей способности, стереоскопической
пластичности, пропускной способности, устойчивости ясного ви-
дения и т. д. и накопления необходимого сенсорного опыта по
извлечению информации из оптических и фотоэлектронных изо-
бражений.
Методика формирования необходимых зрительных качеств
у оператора должна опираться на упражнения различной слож-
ности по различению деталей, находящихся на границе разли-
чения; по дифференцировке близких раздражителей: тонов (цве-
тов), форм (текстуры) и размеров объектов применительно к раз-
личным литерным условиям информационных моделей. Для этих
целей эффективно использование специальных тренировочных
таблиц и шкал [306]. В указанные упражнения включаются и
измерительные операции. К сожалению, до настоящего времени
не разработана система подобных упражнений, и они явно не-
достаточно используются в процессе подготовки операторов-
дешифровщиков различного профиля.
Более сложной проблемой является формирование навыков
стереоскопических наблюдений и измерений. Здесь могут быть
выделены следующие задачи: а) развитие стереоскопической чув-
ствительности путем использования стереоскопических испыта-
тельных таблиц; б) формирование навыков быстрого получения
устойчивого стереоэффекта на основе самостоятельной трени-
ровки по стереоскопическому рассматриванию аэроснимков;
в) развитие навыков стереоскопических измерений и рисовки
рельефа горизонталями; г) формирование стереоглазомерных изме-
рительных навыков. Для решения двух последних задач необ-
ходимо применение определенной системы упражнений.
238
Методика обучения стереоскопическим инструментальным изме-
рениям должна предусматривать упражнения по ориентированию
аэроснимков, по совмещению марки с поверхностью стереомо-
дели, по стереоизмерениям на аэроснимках различной местности,
с наращиванием их сложности [88 и др.]. Для выполнения этих
упражнений целесообразно использование специального трени-
ровочного оборудования. В этом отношении интересна дифферен-
цированная система подготовки специалистов-фотограммотрис-
тов, разработанная в Международном институте аэросъемки и
землеведения в Дельфте 1314]. Методика предусматривает раз-
дельное обучение фотограмметрической обработке аэроснимков-
в топографических целях с применением специальных приборов
пониженной точности. Предлагается методическая система, со-
стоящая из четырех подсистем: а) измерения продольных и по-
перечных параллаксов и рисовки рельефа с использованием
нового прибора — стереотренера, обеспечивающего контроль и са-
моконтроль действий и результатов работы обучаемых; б) внеш-
него и внутреннего ориентирования аэроснимков с использова-
нием модифицированных мультиплексов с двумя проекторами;
в) дешифрирования топографических объектов с использованием
специального измерительного стереоскопа-стереоскапа; г) карто-
графической обработки отдешифрироваппых аэроснимков.
В [333] рекомендуется обучение стереоскопическому анализу
под руководством преподавателя на приборах двойного проекти-
рования.
Дифференцированный подход к обучению с последующей
интеграцией навыков позволяет сократить сроки подготовки
операторов для работы на стереоприборах (по нашим данным,
до 1—3 недель *). По материалам [333], ежедневные тренировки
в точение недели повышают точность параллактических измере-
ний примерно на 10%.
Методика обучения стереоглазомерным измерениям также-
должна быть дифференцированной и опираться на систему упраж-
нений по определению вертикального масштаба стереомодели,
по формированию стереоскопических эталонных представлений,
по определению на глаз искажений стереомодели, по измерению
высоты (глубины) объектов и уклонов местности. Для формиро-
вания у обучаемых пространственных «миллиметровых» этало-
нов, как показывают эксперименты, полезна трениров1?а на сте-
реоприборах по заранее вычисленным «стереоскопическим» вы-
сотам объектов:
d
= (в мм), (5.1)
* По данным Хемпепиус [313], для перестройки человека к восприятию
принципиально новой модели нужно не менее 3 дней.
239-
где Ар* — разность продольных параллаксов, полученная для
данных объектов либо расчетным путем через известные высот-
ные размеры объектов, либо с номощыо точных стереофотограм-
метрических приборов.
Для изучения стереомодели и ее деформации полезно исполь-
зование стереоуклономера (СУП-2ЛА). Для формирования навы-
ков непосредственной стереоглазомерной оценки уклонов боль-
шой эффект дает предварительная тренировка путем определения
предвычисленных уклонов различной величины на эталонных
аэроснимках, полученных АФА с теми же /в и продольным пере-
крытием, что и у «рабочих» аэроснимков, а также на снимках-
макетах, представляющих собой центральные проекции пирамид,
грани которых наклонены на определенный угол [147]. Более
подробно методика формирования у оператора стереоизмеритель-
ных навыков изложена в [256].
Как видно, успех формирования сенсорных и измерительных
навыков зависит от построения определенных, психологически
обоснованных методических систем.
5.2.2. Формирование специальных дешифровочных навыков
п умений у операторов применительно
к геолого-географическому дешифрировашпо
К специальным элементам общего дешифровочного умения,
видоизменяющимся в зависимости от вида дешифрирования,
относятся опознавательные навыки и вся система частных де-
шифровочных умений.
Методика становления опознавательных навыков, исходя из
их психологических особенностей, включает две основные задачи:
а) поэтапное формирование у обучаемых понятий о системе
дешифровочных признаков и достаточного запаса многоплановых
эталонных образов изображений различных объектов и соответ-
ствующих им образов реальных объектов;
б) развитие у обучаемых приемов структурного и индикатор-
ного анализа изображений отдельных объектов.
Главной задачей в области методики становления дешифровоч-
ных умений является формирование алгоритмов структурно-
поисковых и логических действий, эвристических способов реше-
ния перцептивных, диагностических и поисковых дешифровочных
задач, приемов оценки ситуаций, изображенных на информацион-
ной модели.
Рассмотрим пути реализации этих задач применительно к обу-
чению геолого-географическому дешифрированию.
Для решения задач по формированию опознавательных на-
выков в области геолого-географического дешифрирования необ-
ходима система упраженнин с применением различных видов и
средств наглядности (натуральной, объемной, графической,
240
экранной): а) упражнения в сличении снимков с местностью
в процессе как нолевого, так и воздушного (с самолета или вер-
толета) дешифрирования; б) упражнения по камеральному де-
шифрированию с использованием различных наглядных посо-
бий.
Эксперименты, проведенные в разных ландшафтно-геологи-
ческих условиях, свидетельствуют о высокой эффективности воз-
душного дешифрирования аэроснимков с вертолета МИ-4 как
специфического метода обучения дешифрированию. Однако рас-
сматриваемый способ не всегда может быть реализован.
Большое значение имеют рационально организованные каме-
ральные упражнения по дешифрированию аэроснимков и других
информационных моделей. Для этих целей необходима разработка
системы наглядных пособий, включающих аннотированные изо-
бражения. Эти изображения получили в нашей литературе на-
звание «эталонов», в американской — «ключей». В настоящее
время фотоэталоны для производственных и учебных целой доста-
точно широко применяются в области геолого-географического
(особенно геоботанического, почвенного и геоморфологического)
и топографического дешифрирования.
Проблема построения и использования эталонов весьма сложна, в том
число и в психологическом отношении. Процесс аэрофотографического этало-
нирования включает: половое изучение типовых (ключевых) участков мест-
ности; анализ их аэрофотоизображоппй; отбор и проверку эталонных
изображений и их кодирование. Для фиксации информации, механизации про-
цесса поиска эталонов сейчас применяются перфокартиые системы кодирова-
ния. Петь попытки использовать машинные способы кодирования информа-
ции [47 и др.]. При наличии унифицированных классификаций природных
объектов и машинных поисковых программ перфокартные системы могут
быть использованы непосредственно для целой дешифрирования. Существует
много классификаций эталонов по разным основаниям. Наиболее полно они
рассмотрены в [56]. По содержанию эталоны разделены на специальные
(однородных компонентов ландшафта) и комплексные (типов ландшафта и их
морфологических элементов); по форме — на простые (отдельных контуров)
и сложные (сочетания контуров); по дальности экстраполяции — на локаль-
ные, региональные и зональные и т. д. Во многих работах подчеркивается не-
обходимость ландшафтного подхода при создании эталонов, предназначенных
для целей специального дешифрирования, например в [62]. Построению и
использованию аэрофотографических эталонов (ключей) много внимания
уделяется за рубежом, особенно в США. В [306] «фотоиптерпретациоппые»
ключи классифицируются по содержанию, уровню использования и методу
сопоставления с дешифрируемым контуром. В последнем случае ключи де-
лятся па: селективпые, основанные па подборе аналогичных фотоизображений,
и элиминативпые, основанные на сопоставлении совокупностей фотоизобра-
жений и исключении непохожих (дисковые и дихотомические). В США создана
огромная фильмотека ключей для различных целой. Однако следует сказать,
что наборы этих ключей недостаточно опираются на ландшафтные принципы
и часто имеют эмпирический характер.
В области эталонирования много нерешенных вопросов.
В частности, до сих пор не разработаны: оптимальная структура
эталонов различного вида и назначения; рациональная методика
|/2 16 В. Ф. Рубахин 24.1
применения этанонов («ввода» в эталон); вопросы построения
и использования тренировочных эталонов и др,
В соответствии с выполненным анализом процесса дешифри-
рования и закономерностей ею развития предложена специаль-
ная система эталонов для инженерно-геологического дешифриро-
вания. Эта система состоит из частных и комплексных эталонов.
Первые представляют собой фрагменты аэроснимков с избиратель-
ным показом характерных фотоизображений индикаторов элемен-
тов ишкеперно-1 оологической обстановки, снабженные тексто-
выми пояснениями, количественными, в том числе статистическими,
характеристиками. Вторые в общем виде включают: мелкомасш-
табные фотосхсмы на типичные участки местности, перспектив-
ные аэроснимки с изображением общего вида местности, плано-
вые аннотированные аэроснимки (стереопары), ландшафтные про-
фили, аэрофото-блокдиаграммы, дешифровочные таблицы, содер-
жащие «программированное» описание дешифровочных признаков
внешних и внутренних элементов приборной обстановки [42, 45,.
150]. Аэроснимки, входящие в комплексный эталон, могут быть
разных масштабов, разных сезонов и получены с различных аэро-
пленок в зависимости от их конкретного целевого назначения.
Набор элементов, входящих в комплексный эталон, и их характер
может варьировать в зависимости от степени сложности природ-
ных условий изучаемого района и поставленной задачи. Комплекс-
ные эталоны комплектуются по определенным районам, образуя
связанные между собой системы. Основой для их систематиза-
ции могут служить мелкомасштабные ландпхафтно-индикацион-
ные карты и карты инженерно-геологического районирования.
Методика работы с эталонами должна предусматривать избира-
тельное сопоставление фотоизображений с учетом всей имею-
щейся априорной информации. Разработанная система эталонов
была апробирована при проведении экспериментальных иссле-
дований в различных ландшафтно-геологических условиях и полу-
чила положительную оценку.
Тренировочные эталоны, на наш взгляд, с одной стороны,
должны давать всестороннюю характеристику дешифрируемым
объектам и их индикаторам, а с другой — помочь обучаемому
преодолеть условность планового изображения и обеспечить пере-
ход от восприятия снимка к натуре. В качестве тренировочных
эталонов могут быть использованы комплексные эталоны, допол-
ненные наземными фотографиями, крупномасштабными перспек-
тивными снимками и развернутыми методическими указаниями.
Интересен опыт создания справочных руководств и «экстраполяционных
эталонов» для геолого-географического дешифрирования мелкомасштабных
аэроснимков [278 идр.]. Руководства состоят из описания частных и ком-
плексных (ландшафтных) индикаторов инженерно-геологических условий на
изученную территорию и методических рекомендаций. Текстовой материал
иллюстрирован частными и комплексными фотоэталонами, а также опреде-
лителями, составленными по дихотомическому принципу. Указанные сира-
242
вочные руководства могут быть использованы для производства работ па тер-
ритории изученного региона, для целей экстраполяционного дешифрирования
на недоступную территорию, а также для обучения.
Как показывают эксперименты, занятия по полевому дешифри-
рованию, а также упражнения со специальными макетами, заме-
няющими реальные объекты, и с тренировочными эталонами
вполне обеспечивают переход от восприятия необычных изобра-
жений к объектам в натуре и резко повышают эффективность
камерального дешифрирования. Так, в одном из экспериментов
специально организованное кратковременное полевое обучение
повысило результаты последующего камерального дешифрирова-
ния топографических объектов у обучаемых не менее чем на 20%
по сравнению с контрольной группой, не имевтЯей полевой прак-
тики .
Рациональное использование различных эталонных снимков
в процессе обучения требует большого мастерства от преподава-
теля. Так, например, для формирования гибких «дешифровочных»
образов весьма важна вариация снимков на один и тот же объект.
В этих же целях полезно проведение упражнений на мысленное
«восстановление» различных проекций объектов на основе пла-
нового изображения. Для формирования «чувства масштаба»,
«масштабных» эталонных образов необходимо использование «шка-
лоиых» масштабных пособий и т. д., и т. и.
Все это дает определенный эффект, но особенно значимы
упражнения по полевому дешифрированию.
Методика обучения дешифрированию в процессе использова-
ния эталонов и других учебных пособий должна предусматривать
•специальное развитие у обучаемых приемов дифференцирован-
ного структурного и индикационного анализа с использованием
различных признаков в зависимости от поставленной задачи,
требующей различной степени категоричности извлекаемой инфор-
мации; формирование опознавательных эталонных программ на
основе применения «алгоритмических предписаний». Для обуче-
ния статистическому анализу эффективно использование рас-
смотренных выше «гистограммных» приемов.
В целях интенсификации и ускорения подготовки операто-
ров-дегаифровщиков перспективным является использование спо-
собов и средств программированного (управляемого) обучения.
В нашем понимании программированное обучение представляет
собой строго организованный и управляемый процесс формиро-
вания у обучаемых понятий, представлений, навыков в соответст-
вии с заранее созданной оптимальной моделью этого процесса.
Управление процессом обучения может быть достигнуто путем
программирования на всех этапах обучения и повышения конт-
роля обучаемых. Проведенные психолого-педагогические иссле-
дования [89] свидетельствуют о большой роли при программи-
ровании учебного процесса структурных логических схем, обес-
16* 213
почивающих определение необходимого объема учебного мате-
риала, деление этого материала на смысловые дозы информации
и рациональную последовательность их изучения, и логико-пси-
хологических схем методики обучения. Основу последних со-
ставляет психологическая структура знаний, умений и навыков,
исходя из специфики учебного материала. Л01 ико-психологи-
чсские схемы позволяют устанавливать правильное соотношение
между используемыми формами, средствами и методами обуче-
ния. При обучении дешифрированию эффективно использование
технических с редств обучения, обеспечивающих коллективное
предъявление визуальной информации (негативной и позитивной)
в виде диафонфильмов или телефильмов, а также электрифициро-
ванных и электронных тренажеров. Рекомендации но использо-
ванию «обучающих машин» для обучения дешифрированию име-
ются в ряде зарубежных работ [313 и др.].
Несомненно, центральной методической задачей в области
геолого-географического дешифрирования является специальное
обучение детнифровщиков и других специалистов, применяющих
аэрометоды, смысловому анализу и оценке содержания информа-
ционных моделей. При этом должен быть реализован ландшафт-
ный принцип, заключающийся в комплексном изучении всех
элементов природной обстановки в их взаимосвязях. Для решения
этой задачи методика подготовки должна предусматривать: спе-
циальное обучение учащихся корреляционным зависимостям
между элементами природной обстановки; прочное усвоение
системы комплексных и косвенных признаков; активное приме-
нение дешифровочных знаний на разных этапах решения перцеп-
тивных, диагностических и поисковых задач; специальное обу-
чение наиболее прогрессивным способам структурно-поискового
анализа информационной модели; достаточную практику в вы-
полнении графо-расчетных дешифровочных операций и т. д, Как
было показано выше, реализация подобной методики при обуче-
нии испытуемых инженерно-геологическому дешифрирований
даст большой эффект.
Опыт говорит о том, что для обучения анализу содержания
информационных моделей полезно создание и использование
сюжетных задач но дешифрированию элементов природной обста-
новки. Для создания сюжетных задач могут быть использованы
комплексные эгалоны и специально подобранные аэроснимки
с характерными природными условиями. Для активизации пер-
цептивной и мысленной деятельности обучаемых в качестве спе-
циального .метода полезно создание дешифровочной обстановки
с постановкой «активизирующих» вопросов. При этом важным
методическим приемом является требование от обучаемых доказа-
тельств своих решений.
Глава 6
НЕКОТОРЫЕ ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ
МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ОБРАБОТКИ
ПЕРВИЧНОЙ ИНФОРМАЦИИ *
В настоящее время процесс дешифрирования первичных ин-
формационных моделей имеет субъективный характер, лишь
с частичным использованием измерительных и инструментальных
способов — фотограмметрических и фотометрических. Для по-
вышения надежности и эффективности извлечения информации
из моделей необходимо более широкое внедрение в практику
объективных методов, в том числе автоматизации операций де-
шифрирования. Последнее чрезвычайно актуально, ибо, например,
по американским данным, дешифрирование информации, полу-
ченной за один час функционирования спутника, требует не-
сколько тысяч человеко-часов работы. При обработке комплексной
информации эти затраты увеличиваются во много раз. При этом
следует учитывать ограничения человека по быстродействию,
точности, утомляемости. Его работоспособность зависит от эмо-
ционального состояния, напряженности и целого ряда других
факторов.
Однако автоматизация дешифрирования — дело очень слож-
ное. Трудности автоматизации связаны: с влиянием огромного
количества случайных причин, нс всегда поддающихся учету,
на формирование моделей; с информационными особенностями
воспринимаемых моделей, как правило, имеющих разрушенную
структуру; с недостаточной изученностью корреляционных зави-
симостей между элементами природной обстановки; со сложностью
алгоритмизации дешифровочного процесса, имеющего явно выра-
женную интеллектуальную природу и т. н. Более подробно ана-
лиз этих вопросов дан в [244].
Не случайно созданные за рубежом автоматические опознаю-
щие устройства для этих целей пока обеспечивают выделение
и опознание лишь одиночных объектов жесткой конфигурации
с точно очерченными параметрами.
Баковы же пути внедрения автоматизации в дешифровочный
процесс? Существуют различные способы машинной обработки
первичной информации. Условно их можно объединить в две
ЯГ Глава написана совместно с В. П. Клевцовым и Ю. И. Фейгиным.
17 В. Ф. Рубахин 245-
1. Решение задач человеком-
оператором
2. Использование методов автоматического
опознавания образов
а) Статистическо-пн- б) Структурные
дикаторные
3. Сопряжение оператора с ЭЦВМ
а) С использованием
аппарата статистиче-
ской проверки
гипотез
б) С использованием
эвристических
машинных программ
Принятие
решения
Извлечение
информации
Оператор
Оператор
ЭЦВМ
ЭЦВМ (корковая
модель)
ЭЦВМ
Оператор-ЭЦВМ
Модель локаль-
ного анализа
Рецепторная
модель
Оператор
(в режиме
пороговой
экстраполяции)
Оператор
Информационная
модель
Схема 6.1. Варианты способов решения перцептивно-опознавательных задач.
группы: 1) решение задачи с использованном методов теории
автоматического опознания образов; 2) решение задачи путем
сопряжения оператора с ЭЦВМ. Причем в обоих группах могут
быть выделены две подгруппы: в первом случае — подгруппы
статистических и «структурных» методов; во втором — варианты
решения задачи с использованием аппарата статистической про-
верки гипотез и применением эвристических машинных программ.
Место перечисленных методов в общей системе способов решения
перцептивно-познавательных задач показано на схеме 6.1.
Для серийного дешифрирования могут быть использованы
все группы указанных способов, но с различной эффектив-
ностью. Эвристическое дешифрирование в настоящее время может
быть реализовано путем использования высококвалифицирован-
ных операторов-дешифровшиков различного профиля и частично
сопряжением оператора с ЭЦВМ.
На наш взгляд, проблема машинной обработки первичной
информации в целом может быть решена ныне на основе примене-
ния автоматизированных систем «человек—машина» при условии
психологически обоснованного распределения функций между
операторами-дешмфровтциками и автоматическими устройствами
и реализации в последних некоторых психофизиологических функ-
ций человека.
В связи с этим резко возрастает роль моделирования про-
цессов восприятия и опознания сложных изображений, дешифро-
вочной деятельности в целом.
§ 6.1. Пути моделирования процессов восприятия
и опознания сложных изображений
В рамках большой и сложной проблемы моделирования де-
шифровочной деятельности рассмотрим: некоторые вопросы тео-
рии моделирования психофизиологических функций человека;
существующие формальные модели восприятия и опознания; не-
которые перспективные модели процессов восприятия зашумлен-
ных стимулов, характерных для дешифрирования.
6.1.1. Детерминированно-эвристическая концепция
моделирования психофизиологических функций человека
В свете ленинской теории отражения процесс отражения
внешней среды характеризуется определенной детерминирован-
ностью, активностью и динамичностью.
Как показывают исследования последних лет, этот процесс
реализуется у человека на основе сложной системы психического
управления и имеет характер активной, познавательной деятель-
ности. Основные черты сложных биологических систем управле-
ния раскрыты в исследованиях, посвященных теории функцио-
17*
247
нальной системы П. К. Анохина [111 и физиологии активности
[26, 27]. В общем виде их можно свести к следующим позициям:
а) управление представляет собой процесс формулирования и ре-
шения задачи, сформировавшейся в результате сопоставления
воспринятой информации с прошлым опытом и в соответствии
с потребностями системы; б) уяснение задачи и оценка ситуации
включает планирование и предвосхищение результатов предстоя-
щих действий системы; в) процесс решения задачи сводится
к выбору или построению программ действий; г) анализаторы
обеспечивают полное, синтетическое и предметное отображение
внешней среды («афферентный синтез»); д) в ходе решения задачи
идет непрерывный процесс саморегулирования системы за счет
реализации обратных связей (обратная афферентация о результа-
тах действия системы). Близка к этим взглядам концепция про-
граммирования поведения, развиваемая в [188] с анализом пла-
нов предвосхищения, образов отражения, операций сличения
и т. д.
Психическое управление имеет два основных аспекта: ло-
гико-психологический и операциональный. Логико-психологи-
ческий аспект связан с формулированием (переформулированием)
задач управления. Операциональный аспект связан^ процедурами
преобразования входной информации и перцептивных образов
в интересах выдвижения (построения) и проверки гипотез с ис-
пользованием внутренних эвристических, структурных и вероят-
ностных механизмов. Последние обеспечивают формирование,
коррекцию и использование для управления внутренних (постоян-
ной и оперативной) моделей среды и собственных действий.
Причем сенсорные преобразования выполняют кодирование
внешнестимульной информации, последовательно переводя описа-
ние внешней среды с одного языка на другой, более абстрактный.
Перцептивные операции осуществляют обратное перекодирование
абстрактных, символьных данных в конкретные образы. Система
перцептивных операций является в общем случае системой управ-
ления познавательным действием, использующей сформированный
образ (модель). Некоторые из этих преобразований были рассмот-
рены в главе III.
Проблема реализации психического управления в технических
воспринимающих устройствах сводится к формальному построе-
нию сепсорно-перцептивной системы, формирующей и использую-
щей для решения сложных задач модель среды, адекватную зада-
чам и среде.
В настоящее время еще нет формальных, т. е. имеющих стро-
гое математическое построение, моделей информационных про-
цессов, которые бы учитывали основные свойства психического
отражения (управления). Сейчас структура, функции и законо-
мерности формирования информационных процессов описаны
лишь на качественном, содержательном языке. Правда, в послед-
248
ние годы в нейрофизиологии и психофизиологии делаются попытки
моделирования некоторых сенсорных процессов, памяти, элемен-
тарных мыслительных операций и т. д. в интересах количествен-
ного описания психофизиологических функций и явлений. К со-
жалению, эти описания, как правило, охватывают изолированные
процессы и лишены универсальное! и даже в рамках одной пси-
хологической модели. Следовательно, психологические модели
условно могут быть названы содержательными. Их можно рас-
сматривать как программу формального описания психофизио-
логических функций человека.
К основным внешним и внутренним закономерностям, свойст-
венным содержательным психоло ическим моделям, в свете рас-
смотренной выше структурной теории восприятия, могут быть
отнесены:
а) обусловленность функционирования «внутренних» моделей
среды воспринимаемыми структурами и решаемой задачей;
б) активно-избирательный характер отражения внешней среды
на основе действия замкнутых систем постоянных и временных
связей различной природы и уровня;
в) этажпос'1 ъ обработки информации на основе взаимодействия
сенсорных, перцептивных и концептуальных моделей разного
ранга, обеспечивающих отражение внешних структур любой слож-
ности;
г) использование динамических, иерархических систем описа-
ния и внутреннего воссоздания элементов среды;
д) выработка оптимальной стратегии функционирования в про-
цессе отражения;
е) реконструкция моделей при реализации новых познаватель-
ных целей в рамках «гностической саморегуляции» [228].
В структурном смысле рассматриваемые модели представляют
собой иерархические системы данных с переменным числом уров-
ней разной сложности, на каждом из которых с помощью опреде-
ленных лингвистических средств отражаются (в той или иной
степени абстрактно) внешняя среда и схемы поведения. Рассмот-
ренная система моделей образует весьма гибкий и тонкий аппарат
отражения внешней среды, обладающий высокой чувствитель-
ностью и разрешающей способностью, измерительными возможно-
стями с автоматической настройкой.
Выше были раскрыты структура и некоторые закономерности
функционирования общей психологической модели дешифровоч-
ного процесса. Показано, что структура модели этого процесса
имеет иерархически-динамический характер и опирается на пост-
роение системы частных моделей разной степени обобщения.
С точки зрения автоматизации процессов первичной обработки
дешифровочной информации особое значение имеет анализ осо-
бенностей. функционирования перцептивных моделей.
249
Выполненные эксперимен'1 альные исследования позволяют
конкретизировать закономерности функционирования перцептив-
ных моделей при восприятии дешифровочной информации. К ним
в общем виде могут быть отнесены: слойно-ступенчатая природа
процесса восприятия первичной информации с формированием
на выходе «слоев» промежуточных, а на выходе исчисления —
«итогового» образа; использование естественного языка единичных
объектов, опирающегося на переменный алфавит оперативных
единиц восприятия; взаимодействие структурных и эвристиче-
ских механизмов при построении образов и структурных и веро-
ятностных механизмов — при опознании; непрерывнее взаимо-
действие в процессе восприятия поисковых, ориентировочно-ис-
следовательских и опознавательно-информационных действий;
сочетание структурного анализа с индикаторным при восприятии
и опознании зашумленных стимулов; непрерывное регулирование
процесса извлечения и обработки информации; развитое перцеп-
тивное обучение (самообучение).
С позиции автоматизации процессов вторичной обработки
дешифровочной информации большое значение имеет учет осо-
бенностей функционирования концептуальных моделей, связан-
ных с использованием системы эвристик: упреждающего планиро-
вания процессов: последовательного структурного расчленения
воспринимаемой ситуации и установления отношений между ее
элементами; избирательного поиска на каждом уровне без пол-
ного перебора вариантов; формирования опознавательных алго-
ритмов в ходе решения задачи и т. и.
Анализ закономерностей, свойственных содержательным
психологическим моделям, позволяет сформулировать два основ-
ных принципа «действия» таких моделей: а) детерминированность
функционирования моделей воспринимаемыми структурами и
задачей и как следствие их адаптивность; б) эвристичность функ-
ционирования моделей при решении сложных нерцеитивно-опоз-
навательных задач, проявляющуюся прежде всего в многоуров-
невом решении задачи и общей композиционной активности про-
цесса, включая самопрограммирование. Последнее но исключает
вероятностных аспектов перцептивно-опознавательной деятель-
ности.
Все эти особенности определяют преимущества человека перед
машиной в информационном плане: активность, избирательность,
гибкость, огромный арсенал «лингвистических» средств, возмож-
ность использования недостаточной и искаженной информации,
огромные возможности обучения и т. д., т, е. универсальность
функционирования.
Для расширения сферы применения автоматических опознаю-
щих и других технических средств с «интеллектуальными» функ-
циями в них должны воспроизводиться основные особенности
функционирования соответствующих содержательных психологи-
2.0
ческих моделей. Разумеется, преимущества человека должны
использоваться с учетом возможностей и преимуществ машины:
высокого быстродействия, пропускной способности, точности,
постоянной работоспособности при заданном уровне надежности
и т. д. Конечно, не все слепо должно заимствоваться у природы,
у человека. Большое значение имеет поиск и использование
более экономных или вообще более выгодных в каком-то отноше-
нии решений но сравнению с биологическими системами. Однако
эти решения, на наш взгляд, могут касаться лишь частных, узко
специализированных функций. Для полифункциональлых техни-
ческих систем, а к ним относятся опознающие автоматы, более
или менее полное соответствие с функциями человека является
весьма желательным. Это будет способствовать резкому повыше-
нию надежности и эффективности технических средств.
Итак, в основу моделирования процессов восприятия и опозна-
ния в интересах построения технических устройств широкого
назначения должен быть положен «детерминированно-эвристи-
ческий» подход с реализацией основных принципов функциони-
рования содержательных психологических моделей; «структур-
ной» детерминированности, взаимодействия моделей разного ха-
рактера и уровня, эвристичности перцептивно-опознавательной
деятельности. Следует еще раз подчеркнуть, что детерминирован-
ность здесь рассматривается с содержательно-психологических
позиций, а эвристичность — в широком смысле слова, по исклю-
чая вероятностных аспектов. Из указанных принципов вытекают
как следствие все перечисленные преимущества психического
управления и восприятия, включая иерархичность, взаимную
корреляцию функциональной и лингвистической структур, коль-
цеобразность (замкнутость) функциональной структуры в целом
и ее элементов и т. д.
Выдвинутая совместно с Р. И. Виноградовым и В. II. Клевцо-
вым гипотеза о детерминированно-эвристическом подходе к моде-
лированию более подробно рассмотрена в [58, 59].
Возможный путь построения эффективно действующих непри-
митивных автоматов на принципах психики: а) анализ характера
психофизиологических и психологических моделей, описывающих
в естественном языке деятельность человека; б) формальное
описание психофизиологических функций человека при решении
соответствующих задач и построение математических моделей
(цифровых, аналитических); в) создание физических моделей из
специализированных (например, оптико-электронных) конструк-
ций и экспериментальная проверка их в различных условиях;
г) формирование интегральной системы, содержащей совокупность
физических и математических моделей, с реализацией последних
па ЭЦВМ.
Основными задачами построения формальных моделей явля-
ются: обеспечение универсальности функционирования рецептор-
251
них устройств, производящих обработку любой входной информа-
ции; воспроизведение функциональной структуры психического
управления с реализацией соответствующих эвристик и алгоритмов
(металгоритмов) выделения, преобразования и фиксации информа-
ции как при построении психологических моделей, так и их
функционировании; разработка иерархического языка для адек-
ватного описания объектов среды и отражающих их текущих
образов; разработка принципов построения внутренней модели
проблемной ситуации в ходе ее решения на перпептивно-опознава-
тельном уровне. В настоящее время эти задачи являются централь-
ными в области кибернетической психологии.
При построении моделей восприятия и опознания необходимо
учитывать следующие основные требования:
а) модель должна быть непротиворечивой в рамках модели-
руемых процессов, способной «вписываться» в более общую мо-
дель, быть основой для детализации частных моделей;
б) модель должна выполнять определенные информационные
функции, нести новые знания о структуре моделируемых процес-
сов, обеспечивать прогнозирование их функционирования;
в) модель должна быть реализуемой на современных техни-
ческих средствах и обладать практической полезностью. Она
должна представлять собой повое средство автоматического вы-
полнения всей системы операций, реализуемых в моделируемых
ею психофизиологических структурах.
6.1.2. Анализ существующих формальных моделей восприятия
и опознания *
Как известно, формальные модели психофизиологических
функций условно можно разделить на два больших класса: моно-
типные п генотипные [235]. Монотипные модели связаны с модели-
рованием какой-нибудь одной психофизиологической функции
и характеризуются абсолютной неизменностью воспроизводимой
функции. Генотипные модели отличаются от монотипных том,
что в них моделируется не заданная частная психофизиологиче-
ская функция, а класс таких функций. Они строятся не в виде
детально разработанной логической функции, а в виде множества
алгоритмов. Здесь широко используется вероятностный принцип.
Очевидно, генотипные модели являются более адекватными струк-
туре психофизиологических функций. Они в большей степени
применимы в сложных, заранее не определенных условиях.
В настоящее время разработано достаточно большое количе-
ство формальных моделей опознания на информационном уровне.
Существующие модели опознания образов можно объединить
* Подробный анализ существующих формальных моделей восприятия
и опознания дан в [59]. Здесь рассматриваются лишь принципы их функ-
ционирования,
252
в два основных класса: а) предпрограммированные монотипного
характера и б) вероятностные, имеющие черты юнотипных моде-
лей. К последним относятся статистические модели распознавания
[19 и др. ] и самообучающиеся «перцеп1ронные» модели [235 и др. ].
Простые предпрограммированные модели опознания строятся
в предположении о нспсресечении областей объектов в простран-
стве признаков (координат образов) и о пренебрежимо малом
уровне зашумленности воспринимаемых объектов.
В таких моделях задаются: алфавит опознаваемых объектов
{Аг.}, (i — 1,2, . . . , М); список признаков, которыми обладает
каждый объект {Хк}, (7с=1,2, . . . , Лг); множество градаций
каждого к-то признака хк (Z = l,2, . . . , R). Определяются апри-
орно и остаются неизменными: алгоритм развертки на входе си-
стемы, алгоритмы описания и опознания объектов. Задача сво-
дится к разбиению пространства всех возможных реализаций
образов на подпространства, соответствующие различным клас-
сам объектов, с последующим отнесением воспринимаемого объ-
екта на основе полученного описания его реализации —
Z2, . . . , xN) к некоторому классу. Как видно, данная модель
ничего общего не имеет с перцептивной моделью. Подобного рода
модели лежат в основе предпрограммироваииых методов и уст-
ройств, работающих по принципу сличения опознаваемого объ-
екта с некоторым «шаблоном».
Наибольшее распространение получили вероятностные модели
опознания. Они более изоморфны содержательным моделям. Эти
модели строятся при условии пересечения областей объектов
в пространстве признаков вследствие естественного разброса
возможных реализаций одного и того же образа и в результате
действия различных помех.
В основу построения статистических моделей опознания в об-
щем виде положены следующие принципы:
а) модель имеет статистический характер ввиду случайной
природы воспринимаемых объектов, наличия шумов;
б) априорно задаются: алфавит опознаваемых объектов {И,-},
(г —1,2, . . . , МУ распределение вероятностей классов объектов
{Р/Ау, (1 — 1,2, . . . , АГ); список фиксированных признаков,
которыми характеризуется любой объект алфавита (к —
=—1,2, . . . , Ny распределение вероятностей значений признаков
я
для каждого класса, в дискретномслучаеР^/Л,.); У Р (xflAy-— 1,
где {х*} (7=1,2, . . . , R) — совокупность градаций признака хк;
алгоритмы описания и опознания.
Задача опознания сводится к установлению соответствия
между распределениями вероятностей входного сигнала и раз-
личными классами образов при использовании некоторых апри-
орных данных на основании применения теории статистических
253
решений. Необходим перебор по всем ориентациям и возможным
масштабам. Фактически здесь нет преобразования пространства
рецепторов в пространство семантических признаков. Наиболее
важным звеном модели является количественное определение
степени совпадения описания реализации с описаниями всех клас-
сов эталонов. Эта оценка может иметь вид распределения апосте-
риорных вероятностей гипотез, распределения коэффициентов
корреляции и т. д. Основой для вычисления апостериорных веро-
ятностей гипотез служит теорема Байеса. Применение решений
осуществляется в соответствии с принятыми правилами решения
и критериями опознания. Решающее правило определяет разбие-
ние множества В реализаций данного алфавита на ряд подмножеств
2?,, число которых равно числу классов М. В основу берут кри-
терии, минимизирующие среднюю ошибку опознания, ошибку
опознания каждого класса или средний риск.
Как видно, статистическая модель опознания имеет значитель-
ные ограничения, а именно: не обеспечивает выделение объектов
из фона, активный поиск информативных, «ненересекающихся»
признаков; фактически не формирует аналога перцептивной мо-
дели, отражающей иерархическую структуру объектов внешней
среды и управляющей процессом восприятия в целом; не обеспе-
чивает вскрытия структуры объектов внешней среды, извлечения
из них «структурной» информации. По существу «внутренняя»
модель среды не строится. Отсюда большие требования к априор-
ным данным; фиксированность всех алгоритмов; разомкнутость
контуров управления; ограниченность применения модели.
Самообучающиеся модели перцептронного типа имеют свои
особенности:
а) структура модели не задана, определен лишь закон ее
организации в виде некоторого класса систем;
б) свойства элементов каждой системы аксиоматически не
заданы, их функции определяются вероятностным путем;
в) функциональные свойства модели (алгоритм) выступают
как конечная цель, а не как исходные данные.
Структура перцептронной модели, реализующей эти особен-
ности, включает ряд разнородных слоев, состоящих из сенсор-
ных (5), логических решающих (а) и реализующих (г) элементов.
По существу перцептрон представляет собой сеть S—А—В эле-
ментов с переменной матрицей взаимодействия, определяемой
последовательностью прошлых состояний сети. Матрица v может
изменяться под воздействием положительного или отрицатель-
ного подкрепления, определяемого внешней системой (операто-
ром). Различают элементарные и сложные перцептроны. Послед-
ние имеют несколько слоев с перекрестными связями. Перцептрон
«способен» обучаться различению, классификации и обобщению
предъявляемых объектов. Обучение производится на специально
подобранной последовательности обучающих стимулов и сводится
254
к формированию набора гиперповерхностей между образами,
подлежащими классификации. Для объяснения этого процесса
обычно используется гипотеза о компактности образов в прост-
ранство рецепторов [141. Эта гипотеза предполагает, что точки,
соответствующие изображениям одного образа, лежат в прост-
ранстве рецепторов ближе друг к другу, чем к точкам другого
•образа. Эта гипотеза, как показали дальнейшие исследования,
не учитывает должным образом действия помех п сложные взаимо-
отношения между образами.
С психологической точки зрения общим недостатком про-
граммы «Перцептрон» прежде всего следует' считать излишний
крен в сторону случайности и пренебрежение организацией и ин-
вариантностью. По существу из системы, обладающей минималь-
ной организацией и практически лишенной априорных данных
ю структуре внешней среды, требуется сформировать систему,
адекватную особенностям окружающей среды. В [32, 85] показано,
что для более или менее сложных случаев это непосильная за-
дача. Данный недостаток существующих перцептронов противо-
речит общим закономерностям восприятия человека, которое
является организованным, целенаправленным п избирательным
процессом. Перцептроны также не реализуют указанных выше
функций психологической модели. В перцептронах не решены
и другие психологические вопросы, начиная с выделения фигуры
из фона и кончая определением отношений между объектами.
Отсюда громоздкая структура модели с большим количествОхМ
элементов, длительность обучения, низкие быстродействие и эф-
фективность в целом.
Как видно, всем рассмотренным моделям свойственны опре-
деленные недостатки и ограничения. К основным из них относятся
следующие:
а) преувеличение роли случайности, статистичностн за счет
организованности, детерминизма;
б) недостаточное отражение структурных особенностей внеш-
ней среды;
в) слабое соответствие процессам восприятия человека как
на уровне извлечения, так и на уровне переработки информации,
причем, как правило, весь ансамбль перцептивных процессов
сводится лишь к опознанию, в смысле отнесения объектов к не-
которому классу алфавита на основе предварительного описания
признаков;
г) отсутствие построения внутренней модели ситуации;
д) «пассивный» характер обучения.
Фактически здесь не реализуются принципы детерминизма,
иерархичности и эвристичности, рассмотренные выше. В сущест-
вующем виде эти модели, разрабатываемые в рамках классиче-
ской теории автоматического опознания образов, далеки от со-
держательных психологических моделей. Они не обеспечивают
253
активный поиск и переработку информации на разных уровнях
восприятия и могут быть использованы для решения частных за-
дач, причем в ряде случаев достаточно успешно.
Статистические модели лежат в основе корреляционных, а
самообучающиеся — в основе перцептронных методов автомати-
ческого опознания образов. Корреляционные методы и модели,
опирающиеся на интегральные характеристики формы, в частно-
сти, применимы для поиска и опознания заданных объектов жест-
кой конфигурации. В настоящее время разрабатываются корреля-
ционные методы па основе вероятностных моделей для опознания
«фоновых» объектов по сигналам микрофотомотрической развертки
аэрофотоизображений. Так, в [283] предложена модель, основан-
ная иа статистическом анализе оптических плотностей и гео-
метрических деталей.
Ближе к содержательным психологическим моделям отраже-
ния внешней среды подходят формальные модели третьего класса,
так называемые «лингвистические» модели семиотического харак-
тера. разрабатываемые в последние годы. Эти модели основаны на
использовании «искусственных», абстрактных языков в целях
кодирования воспринимаемых элементов, связей и отношений
между ними.
Так, например, в [195, 196 и др.] предложена программа, фактически
обеспечивающая построение схематической внутренней модели, правда, про-
стой ситуации. Программа рассчитана на восприятие элементарного графиче-
ского (контурного) материала. Исходная информация подвергается «грам-
матическому» анализу. С помощью ограниченного набора терминов и правил
их актуализации изображение преобразуется в граф, имеющий размеченную
структуру; затем граф сводится в сеть, образованную некоторыми примитив-
ными связями. Исходное изображение описывается па «языке» этих связей
и их комбинаций. На основе такого описания может производиться не только-
простое опознание (классификация) объектов, но и их элементарная интер-
претация (определение свойств, отношений объектов).
В [32] предложен проект программы конструирования алгоритма опи-
сания и опознания геометрических фигур разной степени сложности. Про-
грамма предусматривает многоступенчатую логическую обработку исходной
информации. Она имеет словарь п определенную грамматику. Словарь вклю-
чает набор стандартных операторов; грамматика — набор правил преобразо-
ваний, с помощью которых из словарного материала можно строить различ-
ные комбинации, деревья. Построение алгоритма сводится к «достройке»
простых комбинаций необходимыми операторами. Предусматривается ис-
пользование приемов сокращения перебора (например, «развал па кучи»).
Программа «Геометрия» для простых объектов дает хорошие результаты.
На семиотических принципах основана модель отражения внешней си-
туации в памяти вычислительной машины, предназначенная для решения
мыслительных задач ситуационного управления [141, 142, 228]. Модель
типа «гяромат» имеет сложный характер и включает частные модели теку-
щего состояния ситуации, ее обобщения и принятия решения. Вместо двоич-
ного кодирования информации вводится семантическое. Ситуационная
модель опирается па «модельный» семантический S-язык, включающий следую-
щие основные части: базовое множество понятий; базовое множество отно-
шений, базовою сферу знаний и корреляционную грамматику. Рассматривае-
мая модель способна в известных пределах к обобщению и абстракции поня-
256
•гий, построению внутренней пространственной квази-модели ситуации и
формированию на этой основе целесообразной стратегии поведения во внешней
среде. На наш взгляд, в модели несколько упрощенно трактуются структура
и функции первого слоя, связанного с процедурами восприятия и опознания,
ибо в нем в сложных условиях фактически реализуются многие функции раз-
пых слоев, в том числе и более высокого уровня. В целом модель весьма пер-
спективна, хотя пока для ее функционирования необходим большой объем
априорной информации.
Указанные работы составляют новое, психологически более
обоснованное, перспективное направление общей теории автома-
тического опознания. На них основываются «структурные» мето-
ды опознания образов. Однако до настоящего времени не опи-
сана ироцедура формирования (алгоритм) лингвистической модели
сложного изображения и управления восприятием с помощью
этой модели. В ряде случаев модели имеют весьма схематизиро-
ванный характер.
Как видно, все рассмотренные модели не могут быть полностью
отнесены к классу «детерминированно-эвристических». Сущест-
вующие опознающие устройства, опирающиеся на эти модели,
обладают пока примитивным аппаратом отражения; низкой чувст-
вительностью восприятия и измерения; не опираются на иерархи-
ческую систему моделей и имеют весьма ограниченное число уров-
ней отражения; не имеют механизмов перцептивного кодирования
и обладают весьма ограниченным, фиксированным языком для
описания простых объектов; не имеют эвристических и регулирую-
щих функций; не способны к действенному перцептивному обуче-
нию и т. д. Вопросы индикаторного анализа не решаются вовсе.
Отсюда их ограниченная практическая применимость. Существую-
щие модели не могут в полной мере быть использованы для работы
с реальными многотоновыми изображениями.
Каковы же практические пути и возможности построения
и использования формальных моделей, отражающих особенности
перцептивно-опознавательной деятельности человека, примени-
тельно к дешифрированию? Рассмотрим возможности'слойно-сту-
пенчатого моделирования в интересах построения универсальной
модели процесса опознания зашумленных изображений.
6.1.3. Слойно-ступенчатое моделирование процесса опознания
Формально процесс восприятия и опознания сложных изобра-
жений более адекватно может быть описан с помощью аппарата
математической логики [255]. В соответствии с выявленными
закономерностями восприятия зашумленных изображений чело-
веком-оператором это описание должно отражать слойно-ступен-
чатую природу процессов обработки первичной информации.
Рассмотрим один из вариантов решения этой задачи путем
использования формальной модели, основанной на ступенчатом
исчислении предикатов. Данная модель, по исследованиям
237
10. И. Фейгина, позволяет вести исчисление предикатов в слоях
с расширением области исходных индивидуумов каждого слоя.
Речь идет о восприятии отдельных объектов.
Сущность используемого метода заключается в последовательном при-
менении к внешней ситуации, состоящей из некоторой «области индивидуумов
и основных предикатов» так называемого «узкого функционального исчисле-
ния», в результате чего выделяются структуры разных ступеней. Структура
первой ступени состоит из предикатов, являющихся логическими функ-
циями одного или нескольких основных предикатов. Причем новые предикаты
образуются с помощью известных логических операций: конъюнкции, ди-
зъюнкции, импликации, эквивалентности и др. Функции и «высказывания»
данной ступени образуют первую «расширенную» область индивидуумов
с включением в нее первоначальной. Структура и области второй, третьей и
более высоких ступеней формируются па основе логических преобразований
первоначальных индивидуумов и основных предикатов, а также функций и
высказываний всех предыдущих ступеней. Подобная логика обеспечивает
отражение как дедуктивных, так и индуктивных процедур.
«Слойпо-ступеичатое» исчисление ведется с использованием «естествен-
ного» языка единичных объектов.* Для анализа н описания реальных ситуа-
ций при извлечении информации применяется иерархическая система языко-
вых индивидуумов и предикатов. Использование подобного языка в слойно-
ступенчатом исчислении в принципе обеспечивает построение внутренней
модели, условно-изоморфного аналога внешней ситуации. Пост роение таких
внутренних моделей основывается на потенциале восприятия, представляю-
щем собой совокупность записанных в памяти элементарных неразложимых
кодовых языковых выражений, соотнесенных с единичными объектами внеш-
ней среды.
Структурно слойно-ступепчатая модель может быть представлена со-
стоящей из нескольких слоев. Последние объединяются в две условные
группы: а) сенсорно-перцептивные («реальные») слои, связанные с непосред-
ственным восприятием стимула данного уровня разрешения; б) слои «пред-
ставлений», связанные с использованием лишь потенциала восприятия,
за пределами возможностей разрешения воспринимаемого стимула. В со-
ответствии с таким делением можно говорить о двух фазах функционирования'
модели, неразрывно взаимодействующих друг с другом. В последних слоях,
реализуются экстраполяционные процедуры к эталонам.
13 процессе функционирования соблюдается условие «предикативности»,,
т. е. слойно-ступенчатая модель сводится к первичным индивидуумам по
ступеням в пределах слоя, по слоям — в пределах всей модели. Так осуще-
ствляется «вскрытие» структуры воспринимаемого изображения и извлечения
информации до возможного предела. Причем выявление этой структуры
в языковых терминах и процесс опознания идут как бы в одном русле. На
ходе слоев и исчисления в целом образуются «мозаики» языковых выражений,,
сопровождаемые вероятностными оценками.
При низком уровне шумов внешние ситуации (объекты), фиксированные'
в виде информационных моделей, относятся к непересекающимся классам
основного множества, имеющим своп наименования. Эти классы обычно-
образуют таксономические системы. Воздействие шумов приводит к объеди-
нению классов основного множества в различных сочетаниях. Выполненные
исследования показывают,что в ряде случаев результаты слойно-ступенчатого1
исчисления не совпадают пи с одним из уровней таксономической системы.
* Интересны в этом отношении соображения В. Н. Пушкина о функцио-
нировании в процессе смыслового восприятия и оперативного мышления двух
языков: Ls — для фиксации связей и свойств элементов среды; Lm — для
отражения динамики устаповлспия новых связей между элементами среды и>
о необходимости разработки па этой основе раздельных формальных языко-
вых систем в рамках алгебры логики и «аналитической геометрии мысли» [ 229J.
258
В связи с этим, по-видимому, наиболее рациональной формой выхода елейно-
ступенчатого исчисления является конъюнктивная форма суждения (коиъюк-
ция классов основного множества). Эта форма в известной мере обеспечивает
отражеипо структуры целостно воспринятой ситуации и се формализацию.
Таковы общие принципы функционирования слойно-ступенча-
той модели. Она имеет сложное строение и фактически состоит
из ряда «подмоделей». При расширении ее функциональных воз-
можностей на сложные объекты структура значительно усложня-
ется.
К основным особенностям описываемой формальной модели
относятся: отсутствие процедур предварительной фиксапии и опре-
деления вероятностного распределения признаков воспринимае-
мых объектов; построение внутреннего аналога воспринимаемых
структур методами слойно-ступенчатого исчисления; «ведение»
опознавательного процесса на основе языковых процедур; ис-
пользование некоторых эвристических операций. Выполненный
анализ говорит о том. что данная модель с известным приближе-
нием может быть отнесена к классу детерминированно-эвристиче-
ских.
Слойно-ступенчатое исчисление дает возможность вскрыть
структуру локальных областей информационных моделей при
решении перцептивных задач. Однако этот путь не всегда приводит
к достижению цели опознания, в частности, при высокой степени
зашумленности информационной модели, а также при решении
диагностических дешифровочных задач.
В этих случаях слойно-ступенчатое исчисление при опознании
локальных областей должно быть дополнено индикаторным»
основанным па использовании индикаторов — окружающих по-
мехоустойчивых объектов, при наличии корреляционных или
функционально-логических связей между ними. При этом могут
быть два варианта: а) индикаторы используются целостно, без
вскрытия их внутренней структуры; б) использование индикато-
ров предполагает анализ их внутренней структуры. Во втором
случае осуществляется сложное взаимодействие слойно-ступенча-
того и индикаторного исчисления. Задача приобретает индика-
ционный характер в широком смысле слова.* Первый вариант
связан с опознанием внешних элементов ситуации; второй —
с дешифрированием ее внутренних элементов. При этом могут быть
использованы два принципа индикаторных решений: структурно-
вероятностный и структурпо-логический. В любых случаях инди-
каторное исчисление способствует повышению надежности и эф-
фективности дешифрирования, образуя дополнительный канал
извлечения информации из зашумленных изображений.
Ю. И. Фейгиным дано формальное решение некоторых инди-
каторных задач, основанных на использовании логического лрин-
* Эта задача (задача «8») определения ненаблюдаемого явления по на-
личию комбинации внешних признаков детально рассматривается в [291].
259-
ципа анализа причинно-следственных связей между опознавае-
мой локальной областью (областями) и ее индикаторами. Здесь
структура ситуации отражается на основе приведенного логиче-
ского базиса, включающего набор кортежей опознаваемых объек-
тов (локальных областей) и их индикаторов, отвечающих при-
чинно-следственным отношениям (импликации) между ними.
Кортежи образуются путем установления соответствия между инди-
цируемыми объектами и их индикаторами. В результате форми-
руется единое множество кортежей, на котором строятся логиче-
ские функции.
Проблема машинного решения индикаторных задач имеет два
аспекта: построение приведенного логического базиса и реализа-
цию индикаторного исчисления. Если при построении и приве-
дении логического базиса устанавливаются зависимости между
воздействиями и их проявлениями, то в процессе индикаторного
исчисления решается обратная задача: осуществляется поиск и оп-
ределение индикаторов. На выходе индикаторного исчисления
•формируются конъюнкции индикаторов. Решение о классе опо-
знаваемых объектов осуществляется вероятностно-статистическим
путем.
Совместное использование слойно-ступенчатого и индикатор-
ного исчисления обеспечивает «логический синтез суждений»
об опознаваемых объектах с достаточно высокой степенью надеж-
ности.
Все это может быть в принципе использовано при реализации
некоторых дешифровочных процессов. Однако в настоящее время
на пути практического применения рассмотренной модели для
автоматического опознания много трудностей, прежде всего свя-
занных с разработкой ее логико-математического и языкового ап-
парата. Необходимы глубокие специальные исследования.
Помимо рассмотренных моделей, для автоматизации перцеп-
тивно-опознавательных процессов при дешифрировании сложных
изображений могут быть применены с определенными ограниче-
ниями формальные модели, опирающиеся на абстрактный язык,
построенный на элементах теории множеств, при условии их ана-
логичности содержательным психологическим моделям отражения
внешней среды [59].
§ 6.2. Психологический анализ возможностей построения
автоматических опознающих устройств
для дешифрирования сложных изображений
В свете развиваемых в данном исследовании структурной тео-
рии восприятия и детерминированно-эвристической концепции мо-
делирования, перцептивно-опознающие автоматические системы,
предназначенные для дешифрирования, должны иметь иерархи-
ческое строение, состоять из ряда подсистем, а последние вклю-
.260
чать определенный набор формальных моделей, в топ или иной
мере соответствующих психологическим содержательным моде-
лям [59, 251, 255]. Речь идет о расчленении слойно-ступенчатой
модели на функциональные блоки в целях многоэтажной обра-
ботки информации. Для успешного функционирования подобная
система, как было показано выше, должна отвечать следующим
психологическим требованиям: обладать универсальным устрой-
ством ввода; иметь детерминированный характер; опираться на
сложную языковую систему, обеспечивающую построение внут-
ренней модели среды; обладать известной эвристичностью функ-
ционирования.
Как показали исследования Клевцова и др., в самом общем
виде подобные системы должны состоять из рецепторной подси-
стемы, подсистемы локального анализа статистически однородных об-
ластей* и подсистемы смыслового анализа ситуации [59]. В этой
системе первичная обработка информации статистического харак-
тера на нижних уровнях обеспечивает выделение существенных
информативных признаков для выполнения структурно-эвристи-
ческих операций на высших уровнях.
Каковы строение и функции каждой подсистемы?
Рецепторная подсистема состоит из приемно, о устройства и на-
бора частных формальных моделей элементов сетчатки—рецептив-
ных полей (РП). Исследования показали, что для обеспечения
эффективности функционирования подсистемы важно, чтобы при-
емное устройство моделировало основные свойства сенсорного зве-
на зрительного анализатора человека: ** многоэлемептную струк-
туру и многоканальное функционирование сетчатки; дифферен-
цированное функционирование центральной и периферической ча-
стой сетчатки; селективный поиск объектов с использованием раз-
личного разрешения; дезадаптирующие микродвижения глаз, типа
тремора; фильтрацию, препарирование сигналов, выделение эле-
ментарных признаков зрительной информации; принципы исполь-
зования обратной связи для управления обзором и др. В настоя-
щее время все эти особенности зрительного анализатора не мо-
гут быть полностью воспроизведены либо из-за недостаточной их
изученности, либо из-за технической сложности их реализации.
Однако ряд преимуществ анализатора может быть использован
уже сейчас.
Выполненный с этих позиций сравнительный анализ различ-
ных устройств ввода позволил выделить как наиболее перспектив-
ные выводы с электронно-оптическими преобразователями (ЭОП).
* Под статистически однородными областями понимаются такие, для
каждой кары подобластей которых распределения значений модального
параметра одинаковы пли малоразличимы при заданных критериях.
** Существующие устройства ввода далеко уступают рецептору зритель-
ного анализатора но количеству чувствительных элементов (примерно
в 104 раз), по объему и ассоциативности долговременной памяти, по надеж-
ности.
261
На основе проведенных исследований А. М. Халфипым и И. В. Еременко
был разработан оригинальный вариант общей электронной модели в основ-
ном сенсорного звена зрительного анализатора. Эта модель основана на ис-
пользовании ООП в сочетании с перемещением электронного изображения и
на применении стекловолоконной оптики. Стекловолокна передают изобра-
жение с очень малой потерей света на матрицу светочувствительных элемен-
тов — сетчатку, а затем — в счетно-решающие блоки, где происходит
сравнение с эталонными изображениями. Для слежения за контуром прп опи-
сании изображения введена обратная связь. Здесь в известной мере модели-
руется многоканальное функционирование сетчатки: работа периферического
зрения, обеспечивающего быстрое наведение па объект поиска при малой раз-
решающей способности; работа центрального зрения, обеспечивающего
детальный обзор выделенных участков; действие тремора и т. п. Параллель-
ная работа п рецепторов центральной ямки при прочих равных условиях
позволяет сократить время восприятия в п раз.
Возможны и другие модификации общей электронной модели сенсорного
звена зрительного анализатора, расширяющие се возможности. В настоящее
время на основе рассмотренной модели предложено периферическое устрой-
ство обзора (УО) в двух вариантах — монокулярном и бинокулярном. Вве-
дение в указанное устройство дополнительных счетно-решающих узлов,
управляющих параметрами оптической системы, а так?ке второго (идентич-
ного) рецепторного блока и специальных систем управления двигательными
аппаратами позволяет реализовать новые функции зрительного анализатора:
ориентировку оптической оси и автоматическую фокусировку устройства на
наблюдаемый объект, а также в известной мерс функции стереозреппя. Такие
модели в принципе способны обеспечивать восприятие объемных объектов
в трехмотровом пространстве [59].
В состав рецепторной подсистемы входят формальные модели
элементов сетчатки — рецептивных полей (РП), обеспечивающие
первичную обработку сложного изображения, включая выделе-
ние сигнала из шума и описание (измерение) его в терминах ве-
роятностно-статистических характеристик распределения ярко-
стей и контраста. Задача построения подобных моделей сложна,
ибо они должны описывать входную сенсорную информацию в об-
щем случае при отсутствии априорных данных. В настоящее
время В. П. Клевцовым разработан ряд формальных моделей,
функционирующих в рамках одной модальности — яркости. Мо-
дели РП состоят из матриц фоторецепторов, устройств комму-
тации их выходных цепей и решающих блоков с обратными свя-
зями на коммутаторы.
В частности, предложены двумерные модели РП : РП-1 — основная
модель элемептарпого рецептивного поля с изотропной структурой, круглой
центральной и кольцеобразной периферической зонами, обеспечивающая
выделение граничных и контурных элементов однородных объектов; РП-2 —
модель с анизотропной структурой, обеспечивающая выделение локальных
граничных участков и контурных точек; РП-3 — модель секторного типа,
обеспечивающая селекцию элементов полос; а также модель формирования
движения в перцептивном пространстве для поиска и активного съема ин-
формации. Кроме того, рассмотрены одномерные модели направлений (РПИ),
построенные на тех же принципах.
Рассмотренные модели реализуют некоторые психофизиоло-
гические закономерности (например, обмен чувствительности на
2С2
разрешающую способность); обеспечивают выделение статистиче-
ски однородных участков в условиях действия шумов и оценку
их яркости с заданной вероятностью; автоматическую настройку
РП на оптимальный режим с помощью обратной связи и т. д.
Некоторые из них близки к функциональной модели элементов
зрительной системы (от входа до уровня зрительного нерва), ос-
нованной на использовании ЯС-фильтров, предложенной Верги-
лесом и Зинченко [51, 127]. Конечно, рассмотренная подсистема
не обеспечивает полное моделирование сенсорного звена зритель-
ного анализатора. В частности, предложенный набор формаль-
ных моделей реализует только яркостные признаки, без учета
внутриструктурных (текстурных) признаков объектов, играющих
большую роль в дешифрировании.
Вторая подсистема обеспечивает выделение более укрупнен-
ных признаков воспринимаемых стимулов, описание их на спе-
циализированном языке, анализ и опознание статистически одно-
родных областей. По аналогии со слойно-ступенчатой моделью
здесь реализуются функции более высоких ступеней слойно-сту-
пенчатого исчисления. Подсистема работает в двух режимах: опи-
сания статистически однородных областей в терминах «топологи-
ческого» алфавита и их опознания с «неопределенной» целью
и идентификации стимулов на основе обучения. Анализ стати-
стически однородных областей совершается с помощью РП и РПН,
описанных выше.
Для описания и опознания контурных изображений в моде-
лях рассмотренного класса могут быть использованы непосред-
ственные простейшие геометрические признаки; инвариантные
геометрические структуры,* основанные на преобразованиях при-
знаков; укрупненные геометрические признаки. По мере пе-
рехода от первого способа к последующим сокращается избыточ-
ность абсолютного описания.
Р. И. Виноградовым разработан весьма эффективный вариант
«топологической» модели, основанный на инвариантных преобра-
зованиях признаков, с учетом психофизиологических закономер-
ностей опознания изображений человеком [59 и др.1. На основе
этой модели разработана методика описания и опознания контур-
ных изображений сложной конфигурации с использованием кор-
тежа вторичных признаков, инвариантных к переносу, повороту,
перспективно-подобным и перспективпо-афинным преобразова-
ниям, В основе ее лежит динамическое использование длин и' уг-
лов наклона прямолинейных отрезков контура, инвариантных
отношений между ними (отношений площадей треугольников, об-
разованных соседними отрезками ломаной). Такая система опи-
сания является значительно более гибкой по сравнению с простым
* Следует сказать, что в ряде случаев неиввариалтность может служить
дополнительным источником информации.
26&
геометрическим описанием и может оыть использована при ра-
боте с различными вариантами объектов, в том числе с искажен*
ными. Длительная процедура перебора по всем направлениям
и масштабам заменяется процессом вычисления кортежа призна-
ков. При выборе эталона учитываются весовые характеристики
признаков.
Методика опирается на теорию подобия, в частности, на ин-
варианты групповых преобразований с учетом взаимосвязей между
отдельными инвариантными признаками. Вместо компактности
образов в JV-мерном пространстве признаков выдвигается идея
о компактности сложных признаков (фрагментов образов) в N-
мерном пространстве инвариантных признаков. Показано, что
практически достаточным является анализ сложных признаков
в двух- или трехмерном пространстве. Увеличение размерности
пространства признаков определяется уровнем действия помех
и их характером. Выделенные, инвариантные признаки формиру-
ются в упорядоченные группы (сложные признаки) по Z элемен-
тов, где Z )> 1. Если имеется определенное множество инвари-
антных признаков, характеризующих опознаваемые объекты, то
описание любого из них может быть представлено в виде упоря-
доченной последовательности инвариантных признаков:
т,2, ... 7|„>, (6.1)
где т]. — инвариантный признак; п — общее количество приз-
наков.
Это же описание можно представить в вице совокупности
сложных признаков: •••
••• 'Ъ-оФп
’’ir+i» "г+1/2» 2)
чЛи-Г-г! ’ ~п~г+1- •• г+1*
Применение скользящего группирования инвариант шх при-
знаков сигналов, не снижая их информационной емкости, позво-
ляет значительно повысить помехоустойчивость кодов, а также
надежность их опознания за счет введения информационной из-
быточности.
В результате исследований был разработан алгоритм опозна-
ния плоских геометрических фигур, проверенный эксперимен-
тально на ЭЦВМ М-20, Машина обрабатывала данные о длинах
отрезков в контуре и углах между ними, формируя инвариант-
ные структуры. Получены хорошие и достаточно надежные ре-
зультаты опознания. Для выделения элементарной информации,
вводимой в ЭЦВМ, могут использоваться модели РП, рассмот-
ренные выше. Эксперименты показали, что для опознаватель-
264
ных целей необходима специализированная вычислительная ма-
шина.
Подсистема высшего уровня опирается на построение так назы-
ваемых «корковых» моделей. Эта собственно эвристическая подсис-
тема обеспечивает выделение сложных структур (мета-областей), их
семантическое описание с использованием узко специализирован-
ного языка, смысловой анализ ситуации и опознание. Построение
подобных подсистем является очень сложной и проблемной за-
дачей в области моделирования процессов восприятия и опозна-
.ния. Здесь должна полностью формироваться внутренняя модель,
обесценивающая отражение внешней среды, ее элементов и отно-
шений между ними и управление перцептивно-опознавательными
действиями более низкого ранга.
Для реализации этих задач формальные модели сложного
структурного анализа, как показали исследования, должны иметь
иерархическое строение в соответствии с принятой языковой сис-
темой; программно-ассоциативную организацию памяти; учиты-
вать эвристические аспекты функционирования перцептивных
и концептуальных психологических моделей, рассмотренные
выше.*
Как уже указывалось, чрезвычайно важным вопросом проб-
лемы моделирования является формализация описания внешней
среды и психических процессов, обеспечивающих ее отражение.
Для целей формализованного описания наиболее универсальным
является логико-математический подход, с использованием есте-
ственного языка или многоуровневой системы абстрактного языка.
Первый вариант был рассмотрен выше. Здесь рассматривается
второй вариант.
В [58, 59 и др.] для формальных моделей воспри-
ятия и опознания высоких уровней предложена сложная
языковая система, опирающаяся на элементы теории множеств,
включающая: множество /-уровней отражения; алфавит — мно-
жество элементов изображения Х~{ej, взаимосвязей между
ними {R (е)а) и возможных комбинаций элементов и связей
о k, R (с)] на каждом уровне и множество терминов Х'~(fj,
представляющих в машине элементы изображения, их связи
и комбинации; соответствие между множествами х и х’\ словарь
понятий Wграмматику G. — множество способов выделения,
анализа и описания элементов сложного изображения. Особое
значение имеет связь формализованного абстрактного языка с есте-
ственным языком, с помощью переходного кода. Это важно, в част-
ности, для организации управления в информационно-опознава-
* Близкие к такого рода моделям формальные модели процессов пере-
работки информации человеком, имеющие иерархическое строение и осно-
ванные на некоторых эвристических привцинах, разрабатываются в настоя-
щее время в Институте кибернетики АН УССР (см., например, [135]).
18 В. Ф, Рубахин
265
тельных автоматизированных системах. Как видно, рассмотрен-
ная языковая система имеет иерархическое строение. Степень
ее сложности находится в прямой зависимости от специ-
фики решаемых перцептивно-опознавательных задач. Так,
если ставится задача опознания одиночного стимула, язык может
быть предельно простым: предъявленное изображение представ-
ляется множеством точек различной яркости. Такой язык ис-
нользуется в разного рода «читающих» автоматах, предназначен-
ных для чтения графических текстов. В том случае, когда воспри-
нимаемая ситуация имеет сложную структуру (большое 'число
элементов разложения, множество объектов с разнообразными ха-
рактеристиками, а также связей между объектами и их эле-
ментами) и усложняется сама задача, языковые «способности»
должны быть более развитыми. При этом необходимо использо-
вать свойство иерархичности отражаемых структур. Это озна-
чает, что над одним языком L' должен строиться другой, мета-
язык Z^.+1, в котором алфавитом Aj+1 является словарь W^, Над
языком Е/.Л1 должен строиться язык L’.+i и т. д. Причем движение
вверх сопровождается дальнейшей семантизацисй и обобщением.
Особое значение здесь имеет определение соответствия между опи-
саниями реализаций /-уровня [с, (с) ] и элементами (тер-
минами) высшего Щ-1) уровня, установление перехода U. —>
- ц+1-
Подобный язык способен описывать как функции отражения,
так 15 функции управления нерцептивно-опознающей системой.
Здесь реализуется принцип детерминизма, ибо закономерности
организации элементов предыдущих, более низких уровней, явля-
ющиеся существенными признаками для них, отражаются на каж-
дом последующем уровне. В указанных выше работах сделана
попытка использовать рассмотренную языковую систему для опи-
сания структур со строгой иерархичностью. Па этом пути много
трудностей, связанных с описанием сложных логических призна-
ков; кодированием мета-структур с большим количеством связей
и т. д.
Итак, рассматриваемая нерцептивно-опознающая система на
своих низких уровнях опирается на использование элементар-
ного «топологического» языка. имеющего универсальный характер,
обеспечивающего выделение и описание геометрических локаль-
ных элементов для различных изображений при решении многих
опознавательных задач, а на верхних уровнях — на использова-
ние специализированного, иерархического языка, обеспечиваю-
щего описание сложных перцептивных структур.
Для формирования «корковой» модели, обеспечивающей ана-
лиз сложного изображения, важна специальная организация па-
мяти, ибо линейный язык ЭЦВМ и обычная организация памяти
плохо согласуются с пространственно-иерархическим характером
266
структуры воспринимаемых сложных изображений. Проведенные
психологические исследования свидетельствуют о целесообраз-
ности использования ассоциативно-списковой памяти, организо-
ванной по «цепному» или «узловому» принципу.* Такая память
используется в эвристических машинных программах. Для нее
характерна иерархическая структура, в которой списки делятся
на подсписки, а различные списки объединяются в более крупные
структуры. Подобная память обеспечивает запоминание сведе-
ний, связанных между собой по смыслу, неограниченную запись
новой информации в разных участках с использованием адресной
системы, быстрый поиск необходимой информации [31, 59]. При-
менительно к автоматическим перцептивпо-опознающим систе-
мам, как показали исследования В. П. Клевцова, целесообразно
ассоциативно-списковую память разделить на две области: а) соб-
ственно списочную, с фиксацией запоминаемых элементов и от-
ношений между ними; б) формулярную, с фиксацией машинных
терминов элементов и связей между ними, с присвоением им смы-
словых характеристик и указанием адресов соответствующих
списковых членов. Списочно-формулярная запись обладает воз-
можностью кодировать сложные ситуационные структуры.
В процессе обучения формируются алгоритмы анализа слож-
ного изображения, опирающиеся на набор стандартных подпро-
грамм и его внутреннюю модель. Эти алгоритмы обеспе-
чивают синтез элементов в некоторую структуру с последующим
описанием в машинных терминах, преобразованием в инвариант-
ные структуры и их проверкой (обратный переход к изображе-
нию). Формирование инвариантных структур сопровождается их
семантизацией. При обучении осуществляется взаимодействие
между человеком и машиной. Все это сокращает процедуру пере-
бора вариантов, которая может быть очень громоздкой. Общая
структура алгоритма должна включать операции: планирования
и управления (на основе априорной информации); настройки ре-
цепторной подсистемы; поиска информации; опознания элемен-
тов изображения и их комбинаций с использованием эвристиче-
ских приемов при решении нетривиальных опознавательных за-
дач. В эту структуру входят важнейшие операции по преобразо-
ванию модели, по построению новых алгоритмов, по эволюции
системы в целом.
Необходимо дальнейшее глубокое изучение «корковых» моде-
лей и формализация их па более строгой основе. В принципе
для подобного рода исследований очень важна разработка основ
математической психологии.
* Списковая организация памяти в целях моделирования познаватель-
ных нроцсссов хорошо описана Рейтмапом [233].
18*
267
Из выполненного анализа видно, что перцептивно-опознающие
автоматические устройства восприятия и опознания сложных
изображений должны иметь характер самонастраивающихся замк-
нутых систем отражения сложного строения с комбинированный!
регулированием и опираться на набор взаимосвязанных между
собой формальных моделей. Подобные системы с известной сте-
пенью приближения моделируют работу зрительного анализатора
человека. Это хорошо показано в [140]. где рассмотрена обобщен-
ная функциональная модель зрительной системы с деталь-
ным анализом ос нижних уровней.
Модель имеет иерархический характер и состоит из следующих основных
блоков: управления и переработки входной информации (сенсорного кодиро-
вания), выделения и описания элементов воспринимаемой структуры (пер-
цептивного кодирования), перцептивной и синтетической памяти. Б модели
выделены три макроуровня (отделы), связанные с обработкой двумерных,
одномерных входных сигналов и абстрактных символов. «Операторы» пер-
вых двух макроуровней обеспечивают рецепцию стимульного материала, его
накопление и описание. «Операторы» третьего макроуровня формируют кон-
цептуальную модель внешней среды, осуществляют управление (настройку)
более низких уровней, обеспечивают преобразование концептуальных мо-
делей. Очевидно, что последний отдел модели включает большое количество
уровней. Интересна интерпретация механизма симультанного опознания как
процедуры генерирования ожидаемой информации и подачи ее навстречу
входному сенсорному потоку в нижележащие уровни. Речь идет об освобож-
дении высших уровней и передачи их функций нижним уровням, а также
о перцептивном предсказании. Выполненный анализ сенсорпо-порцснтив-
ных процессов в модели зрительного анализатора весьма полезен. Однако
вряд ли правомерно множество перцептивных действий н связей сводить
к метрическим.
Первые две подсистемы системы автоматического анализа слож-
ных изображений, видимо, соответствуют двум макроуровням
(отделам) модели зрительного анализатора при их параллельном
функционировании; последняя подсистема — третьему отделу мо-
дели. Естественно, что достигнуть полной аналогичности в настоя-
щее время невозможно, да в этом и нет необходимости.
Будучи реализованными, такого рода системы отражали бы
некоторые черты «эвристического автомата» будущего. В [2231
подчеркивается, что под эвристическим автоматом понимается
«автомат, работающий по принципу моделирования элементов за-
дачи, построения из этих элементов систем, использующий один
системы или типы связей при решении задач, включающих совер-
шенно другие элементы. . .». Однако для этого, как уже говори-
лось, необходимо воплотить в модели функции высших психи-
ческих уровней.
Подобного рода системы в принципе дают возможность решать
задачи, связанные с поиском объектов при наличии априорных
данных, с детальным анализом сложных объектов и определением
характеристик их элементов и т. д. В настоящее время исследо-
вания проводопы на сравнительно низких уровнях церцептивно-
268
опознающей системы. В частности, как было показано, разрабо-
таны структура и алгоритмы функционирования для некоторых
моделей первого и второго уровней, проверенные эксперимен-
тально, общая структура языка и некоторые машинные про-
граммы для третьего уровня. Фактически решаются простейшие
«иттдентификационные» задачи в рамках серийного дешифриро-
вания.
Процесс восприятия и дешифрирования в автоматических
системах, в том числе и в рассматриваемой, значительно упро-
щен, В них не учитывается в должной степени природа реальных
информационных моделей, степень их разрушенности шумами.
В области моделирования перцептивно-опознавательных процес-
сов и автоматизации дешифрирования имеется много проблем,
которые ждут своего решения.
Дальнейшая работа над лингвистическими моделями должна
идти по пути уточнения, детализации и расширения лингвисти-
ческих, алгоритмических и эвристических возможностей в инте-
ресах построения гибкой внутренней модели среды, наделения
последней подлинно управляющими функциями. Одной из основ-
ных тооретичестих проблемна этой пути является проблема сохра-
нения конкретных модальных характеристик отражаемых эле-
ментов в формальных моделях без перехода к численным экви-
валентам. В [48] показало, что такой подход обеспечивает изо-
морфизм между прообразом и образом в виде психического изобра-
жения и устойчивое управление восприятием и действием.
Решение этой проблемы дает ключ к решению других трудных за-
дач современной теории и практики автоматического опознания
образов, в частности ввода информации, выбора признаков
в условиях действия помех, становления опознавательных алгорит-
мических структур. Техническая реализация этой проблемы свя-
зана со значительными трудностями. Тем не менее в лингвисти-
ческой модели переход к числовым и абстрактно-символьным эк-
вивалентам в принципе не страшен: предметность отражения н‘
теряется, если сохранить параметры этого преобразования и вос-
станавливать изображение в первоначальном виде, используя об-
ратное преобразование. Перспективным в этом отношении явля-
ется дальнейшее развитие формальной слойно-стуиенчатой мо-
дели.
Как видно, при детерминированно-эвристическом модели-
ровании проблема выбора, построения и функционирования языка
является ключевой. К сожалению, эта проблема в математиче-
ской и кибернетической психологии далеко нс решена. Иссле-
дования в этой области лишь начаты и пока ограничиваются бо-
лее или менее оригинальными концепциями. К ним, в частности,
относится концепция о создании языков Le и Lm. Развиваемые
в главе идеи о построении иерархического языка внутренней мо-
дели созвучны концепции образно-алгоритмического языка L/h.
269
§ 6.3. Возможности сопряжения человека
и ЭЦВМ при восприятии и опознании сложных
изображений
Выше были рассмотрены основные методы автоматического
опознания образов применительно к целям дешифрирования: прод-
программированлые с использованием элементарных детермини-
рованных моделей; корреляционные, опирающиеся на статисти-
ческие формальные модели; перцептронные с использованием
обучающихся моделей; «структурные», связанные с различными
вариантами детерминированно-эвристических моделей. Среди
этих методов и моделей несомненный приоритет принадлежим
последним, в той или иной мере реализующим психофизиологи-
ческие функции человека. Однако в настоящее время ни один
из указанных методов в полной мере не решает задачи автомати-
ческого дешифрирования, особенно па уровне непосредственного
извлечения информации, экстраполяции и диагностики. С другой
стороны, было показано, что в процессе восприятия сложных
изображений человек-оператор способен вскрывать их структуру
и извлекать присущий им объем информации на основе струк-
турно-эвристического анализа, но испытывает определенные за-
труднения при принятии решения о классе опознаваемого объ-
екта на заданном уровне в’условиях действия шумов.
В связи с этим в настоящее время для обработки дешифро-
вочной информации целесообразно применять своего рода авто-
матизированные системы «человек-машина», используя в качестве
входа в них человека-оператора с дальнейшей статистической
обработкой информации с помощью ЭЦВМ.
Задача по вводу информации может быть решена на основе
специальной психологической организации деятельности опера-
тора, исходя из специфики работы машины и ее возможностей.
С одной стороны, необходимо обеспечение глубокого структур-
ного анализа зашумленной информационной модели, а с другой —
представление ответа оператора в форме, удобной для формали-
зации. Возникают две подзадачи. Для интенсификации деятель-
ности операторов в данном случае, как показывают исследова-
ния, важное значение имеют следующие приемы: специально
направленная послойная обработка информационных моделей
с выделением всей совокупности элементов и признаков; после-
довательная «порогово-семантическая» экстраполяция к этало-
нам путем выявления общих свойств у моделей и эталонов; * ак-
тивизация деятельности представлений и логического мышления
в процессе обучения; активизация индикаторного анализа путем
установления логических связей между воспринимаемыми объ-
* Психологические эксперименты подтверждают эффективность после-
довательной экстраполяции [297].
27 0
ектами и окружающими помехоустойчивыми элементами ситуа-
ции; дифференциация функций между операторами (по каналам
информации, видам объектов и т. д.).
Как видно, при опознании сложных изображений на основе
взаимодействия человека с ЭЦВМ необходимо определенное рас-
членение воспринимаемых структур и всесторонний учет всей
системы индикаторов. Предпочтительнее использовать операто-
ров с аналитическим типом восприятия, устойчивых к воздей-
ствию шумов, широко использующих индикаторные связи.
Для ввода информации в машину оператор должен: обеспе-
чить структурное отражение свойств информационной модели;
установить пересечение классов объектов для воспринимаемого
зашумленного стимула на уровне основного множества; выделить
конъюнкции классов воспринимаемого стимула путем заполне-
ния .матрицы экстраполяций; обеспечить выделение индикаторов
в форме их конъюнкции.
Если суждение об объекте рассматривать как образ в некото-
ром xV-мсрном пространстве, то процесс экстраполяции формально
можно трактовать как переход от пространства информацион-
ных моделей и соответствующих им образов —• рн к простран-
ству эталонов — А. Эти пространства рассматриваются как дво-
ичные, логические. Поскольку аналитические значения преди-
катов, используемых при анализе рп в процессе их восприятия,
недоступны, вводится пороговый анализ структуры модели при
двоичной фиксации исходов. Пороговый анализ, несмотря на из-
вестные потери, позволяет вскрыть структуру информационной
модели [250 и др.]. В конечном итого информационная модель
структурно отображается матрицей строчного вида а\={о. При
комплексной обработке информации, полученной по нескольким
каналам, результаты работы операторов фиксируются в совме-
щенной матрице. Аналогичным путем строится матрица индика-
торов.
Как было сказано, для вероятностно-статистической обра-
ботки матриц альтернативных суждений об опознаваемых объек-
тах и присущих им индикаторов и для окончательного логиче-
ского «синтеза суждений» целесообразно использовать аппарат
статистической проверки гипотез с применением ЭЦВМ. В этом
случае машина как бы предоставляет человеку свою память
п быстродействие. Вероятностно-статистическая постановка за-
дачи позволяет учесть: характер априорных данных об объек-
тах; потери (риск), связанные с ошибочными решениями опера-
тора; функцию правдоподобия. Вероятностно-статистический ап-
парат дает возможность получить категорический ответ на уровне
основного множества.
Па основе разработанных формально-психологических моде-
лей восприятия и опознания Ю. И. Фейгиным и др. был предло-
жен метод сопряжения человека-оператора с ЭЦВМ для решения
271
перцептивно-опознавательных задач в затрудненных пространст-
венно-временных условиях, в частности при серийном дешифри-
ровании.
Ниже излагаются основные принципы этого метода.
13 памяти машины сосредотачивается статистическая информация о ве-
роятностных коэффициентах экстраполяции информационной модели к эта-
лонам и индикаторов к объектам (на основе приведенного логического ба-
зиса). Коэффициенты экстраполяции d,-r определяются применительно к ли-
терным условиям формирования информационных моделей. Статистика
Рис. 6.1. Схема накопления статистики экстраполяции djr (Lr, л.) информа-
ционных моделей литера L объекта класса А к эталону /.
о коэффициентах экстраполяции создается группой высококвалифицирован-
ных экспертов, для которых вводится критерий психологической оценки л_.
Последний определяет уровень их опознавательных навыков и психологиче-
ские особенности восприятия информационных моделей. Значения djr и
устанавливаются экспериментально. Схема ветвящегося процесса накопле-
ния статистики для модели объекта класса Аг при экстраполяции к у-му эта-
лону показана на рис. 6.1. В корень дерева положен класс объектов, литер
модели и критерий психологической оценки экспертов. Ветви дерева ото-
бражают многообразие возможных реализаций случайного процесса эк-
страполяции к одному эталону моделей в пределах одного литера и одного
критерия психологической оценки. Определенный разброс информационных
моделей в пределах одинаковых литерных значений связан с использова-
нием виеструктурной информации, а также с известной ограниченностью,
заключенной в литере информации. На это накладывается разброс, связан-
ный с индивидуальными особенностями операторов в группе с одним
Опираясь па приведенный логический базис, накапливается статистика об
индикаторах.
Выбор гипотезы на основе экстраполяционной матрицы оператора с уче-
том значений djr в определенных условиях L и осуществляет ЭЦВМ.
При этом применяется теорема Байеса, минимизирующая средний риск.
272
Здесь используется простейшая функция потерь, принимающая значение
О при правильном опознании и 1 при ошибочном ответе. Выбор решения вы-
полняется ио максимуму апостериорной вероятности. Последняя может быть
определена тгз выражений
^(-4.Ъ, Л) =
Р (Ar/£) Р (l4:ArL)
(6.3)
Р
( Г:1Ч. )-2я{Р(.4г/Л)Р(щ//1,.Ь)} ’
(6. ц
где Аг, 42. . . Л„ — альтернативы на уровне основного множества этало-
нов; рд — структурный индекс информационной модели (текущего образа);
Р (Л,-/Л) — априорная вероятность Ar; Р (u.h!'ArfA — правдоподобие;
/-* {Ar/nhL) — апостериорная вероятность о принадлежности к Лг при L.
Как видно, апостериорная вероятность опознания объекта при дан-
ных рЛ и L пропорциональна условпой вероятности Аг при априорной инфор-
мации L и условной вероятности при данных Аг и L.
Вероятность и.А для эталона Аг, литера L и индекса •п определяется из
выражения *
р (Р-л:.,/А^) = II djtr У)П11-<глг(1-' <6'6)
(’Л-1) (’Я-0)
(6.6)
При двухстрочной матрице эта зависимость равна
р <nJA^--) = IIИ- II Г1 - X
(«>п=1) (,нЩ
Х(1ф(^.)1 II М
СДМ ](4?Ч
И Т. д.
Прп логическом синтезе суждений с использованием данных индикатор-
ного исчисления все эти зависимости усложняются.
Сущность оперативной работы системы сводится к следующему. Опера-
торы той или иной группы вскрывают структуру предъявленной информацион-
ной модели путем семантической, экстраполяции к эталонам. Как было ска-
зано, в процессе экстраполяции информационным моделям приписывается
развернутый структурный индекс цд в виде альтернативных строчных матриц.
Полученная информация вводится в машину. ЭЦВМ осуществляет ее обра-
ботку на основе процедур статистической проверки гипотез и осуществляет
логический синтез окончательного суждения.
Па основе изложенных принципов был разработан алгоритм
совместной работы онератора-дешифровщика и машины в целях
серийного дешифрирования (схема 6.2).
Метод и алгоритм были апробированы с использованием ЭЦВМ
М-20. В эксперименте опознание осуществлялось применительно
к алфавиту, состоящему из 6 эталонов. Опознаваемые объекты
представляли собой информационные модели средней степени
сложности. В процессе эксперимента осуществлялся определен-
ный психологический «настрой» испытуемых на максимальное
извлечение информации в соответствии с указанными выше прин-
273
Схема 6.2. Алгоритм совместной работг»! оператора и машины.
ципами. При относительно небольших затратах машинного вре-
мени (на одну реализацию — несколько секунд в зависимости
от литера модели и степени неопределенности) достигалась доста-
точно высокая достоверность — от 0.75 до 0.90.
Дополнительное введение логики, элементов эвристики в ма-
шинные программы обеспечивает взаимный обмен информацией
между человеком и машиной. Последнее имеет большое значе-
ние при восприятии и опознании зашумленных ситуаций (слож-
ных объектов). Определенный интерес в этом отношении пред-
ставляют формальные модели «имитации» интеллектуальных ре-
шений. Как известно, в настоящее время ведутся интенсивные
исследования в области эвристического программирования [186].
В [233] ставится вопрос о создании общей теории эвристического
программирования. Для решения дешифровочных задач особый
интерес представляет логико-математическое направление машин-
ного эвристического программирования, в частности транзитив-
274
ные способы [190]. Однако, к сожалению, все эти программы
весьма далеки от человеческих эвристик и, как правило, сво-
дятся к решению простой лабиринтной задачи путем перебора
вариантов (иногда сокращенного), без построения ее модели [222].
Желательно приближение машинных программ к человеческим
эвристикам.
Дальнейшее развитие рассматриваемого способа связано с опи-
санием сложного объекта по зонам. В памяти ЭЦВМ сосредото-
чивается статистическая информация (коэффициенты экстрапо-
ляции) на уровне зон. В процессе решения подобных задач опе-
ратор вскрывает «зонную» структуру сложного объекта; ЭЦВМ
обеспечивает целенаправленный поиск зон, переход от зоны к зоне
по мере поступления информации до получения ответа о классе
сложного объекта. В перспективе возможно сопряжение человека-
оператора с ЭЦВМ, полностью работающей по эвристическим
программам. Разумеется, общие руководящие функции при ра-
боте системы остаются за человеком.
Применение разработанного метода дает возможность рацио-
нально использовать возможности человека, в том числе средней
квалификации, по структурному анализу зашумленных инфор-
мационных моделей, и современной вычислительной техники,
а в результате — ускорить процесс обработки информации,
а также снизить уровень требований, предъявляемых к техни-
ческим параметрам средств, формирующих эти модели.
Практически автоматизированные системы «человек-машина»
для целей дешифрирования должны иметь ступенчатый харак-
тер и состоять из ряда подсистем и звеньев последовательного
и параллельного действия. Причем технические звенья системы
должны опираться на различные методы, разные физические
и математические модели в зависимости от решаемой задачи.
В автоматизированную систему могут быть введены специализи-
рованные подсистемы и устройства, обеспечивающие решение
частных опознавательных и фотограмметрических задач. Так,
например, для получения количественной информации об опо-
знаваемых объектах могут быть применены предпрограммировап-
ные устройства, реализующие способ сравнения двоичных ко-
дов дешифрируемых и эталонных изображении. Такой способ
был предложен в [35] для определения таксационных показа-
телей лесов по аэроснимкам. Для обработки предварительных
результатов инженерно-геологического дешифрирования, связан-
ного с прогнозом внутренних компонентов ландшафта, может
быть использован информационно-поисковый способ [244]. Этот
способ основан па статистическом сравнении результатов дешиф-
рирования неизвестных элементов природной обстановки, запи-
санных по определенной программе, с текстовыми «определите-
лями», созданными ио чакон же программе, при одинаковой си-
стеме кодирования. Возможно усовершенствование этого способа
275
на основе использования логико-математических приемов инди-
каторного исчисления. Для упрощенного индикационного дешиф-
рирования допустимо использование вероятностных зависимо-
стей между индикаторами и объектами индикации, полученных
для эталонных изображений на основе точечного моделирова-
ния. При сравнении «рабочих» изображений с эталонными мо-
гут быть применены информационно-поисковые машинные про-
граммы. Для решения «оценочных» задач необходимо использо-
вание информационно-логических машин (ИЛМ).
Как видно, в целом проблема автоматического дешифрирова-
ния очень сложна, однако она может и должна быть решена сов-
местными усилиями специалистов в области кибернетики, фи-
зиологии и психологии.
* * *
Обработка потоков первичной информации связана с боль-
шими трудностями, которые определяются сложной структурой
потоков и высокой степенью зашумленности информации. Опти-
мизация обработки дешифровочной информации в значительной
степени зависит от учета человеческого фактора.
В монографии сделана попытка построения общей психоло-
гической теории обработки первичной информации. В рамках
этой теории:
а) рассмотрены информационно-логические основы обработки
первичной информации с введением системы количественных по-
казателей информативности дискретных стимулов;
б) определены функциональные зависимости приема дешиф-
ровочной информации от психофизиологических характеристик
зрительного анализатора;
в) выдвинута и экспериментально обоснована структурно-
эвристическая концепция дешифровочной деятельности с анали-
зом системы психологических механизмов, функционирующих
при восприятии зашумленных информационных модедей опера-
тором;
г) определены критерии деятельности реального наблюда-
теля (уровень опознания и степень альтернативности ответов,
достоверность, надежность и быстродействие решения перцеп-
тивно-опознавательной задачи и т. д.) при обработке первичной
информации;
д) предложена общая психологическая модель процесса де-
шифрирования и рассмотрены ее модификации, применительно
к решению структурно-перцептивных, индикационно-диагности-
ческих и собственно-поисковых дешифровочных задач;
е) рассмотрены вопросы детерминированно-эвристической кон-
цепции моделирования психофизиологических функций.
На основе теории обработки первичной информации опреде-
лены некоторые пути оптимизации деятельности специалистов-
276
дешифровщиков и психологического обеспечения научной орга-
низации их труда; разработаны теоретические основы обучения
специальному дешифрированию; предложены психологически
обоснованные методики машинной обработки зашумленных инфор-
мационных моделей.
Исследованные в монографии закономерности обработки пер-
вичной информации человеком распространяются на широкий
круг специалистов сенсорно-интеллектуального профиля, свя-
занных с обработкой информации в затрудненных условиях
восприятия. Выявленные психологические механизмы обработки
первичной информации представляют самостоятельный обще-
исихологический интерес. Проблема моделирования психофизио-
логических функций человека в технических системах является
общей для так называемой кибернетической психологии.
Дальнейшие исследования в рассматриваемой области в пер-
вую очередь должны идти но следующим линиям: многофактор-
ного анализа влияния объективных и субъективных условий
на результаты дешифрирования; изучения глубинных механиз-
мов дешифровочной деятельности; экспериментального исследо-
вания типологических особенностей специалистов; построения
эвристических моделей процесса формирования дешифровочных
навыков и умений; дальнейшего исследования психологических
аспектов комплексной обработки первичной информации; рас-
ширения эвристических возможностей автоматизированных си-
стем «ЭЦВМ-оператор» для целей дешифрирования, с использо-
ванием аппарата математической психологии.
ЛИТЕРАТУРА
[1] Айзерман М. А., Э. М. Браверман, В. М. Глушков,
В. О. Ковалевская, А. А. Л е т и ч е в с к и й. Теория опо-
знавания образов и обучающихся систем. Известия АН СССР, Техни-
ческая кибернетика, № 5, 1963.
[2] Александров а М.Д. О качественной характеристике простран-
ственных порогов зрительного восприятия. Ученые записки ЛГУ,
147, 1953.
[3] Альтер С. П. Лапдтпафтнып метод дешифрирования аэроснимков,
М.—Л., «Наука», 1966.
[4] А л ь т о р С. П. О методах дешифрирования, дешифровочных при-
знаках и основных этапах дешифровочного процесса. Известия ВГО,
99, 4, 1967.
[5] Амосов II. М. Моделирование мышления и психики, Киев, «Нау-
мова думка», 1965.
[6] Ананьев Б. Г. Проблема представлений в свете ленинской теории
отражения. Философские записки Института философии АН СССР,
V, 1950.
[7] Ананьев Б. Г. Психология чувственного познания, М., АПН
РСФСР, 1960.
[8] Ананьев Б. Г. Теория ощущений, Л., ЛГУ, 1961.
[9] А н д р с с в а Е. А., Н. Ю. В е р г и л е с, Б. Ф. Ломов. К во-
просу о роли движений глаз в процессе зрения. Вопросы психологии,
№ 1, 1972.
[10] Анненская Г. IT., А. А. В и д п и а, В. К. Жучкова,
В. Г. К о и о в а л е и к о, И. И. Мама й, М. И. II о з д н е е в а,
Е. Д. Смирнова, Н. А. Солнцев, Ю. Н. Ц с с с л ь ч у к.
Морфологическое изучение географических ландшафтов. В кн.: Ланд-
шафтоведспие. М., Изд. АН СССР, 1963.
[11] Анохин П. К. Теория функциональной системы как предпосылка
к построению физиологической кибернетики. В кн.: Биологические
аспекты кибернетики. М., Изд. АН СССР, 1962.
[12] Аптонов Б. М., Г. Б. Гонки, А. А. Дашко в, В. Н. К у-
басов. Условия фотографирования планет и дешифрирования их
снимков. В кн.: Аэросъемка и ее применение. Л., «Наука», 1967.
[13] Антипин М. В. Интегральная оценка качества телевизионного
изображения. Л., «Наука», 1970.
[14] Аркадьев А. Г., Э. М. Браверман. Обучение машины
распознаванию образов. М., «Наука», 1964.
[15] Афанасьев Н. Ф., Ю. В. Углов. Автоматизация процесса
микрофотометрирования аэронегативов и получение статистических
рядов распределения оптических плотностей. В кн.: Методика, тех-
278
пика и экономика аэрогеологических и аэротопотрафических работ,
вып. I, М., «Недра», 1965.
[16] Афанасьев II. Ф. Статистический анализ аэрофотоизображспия.
В кп.: Исследование оптических свойств природных объектов п их
аэрофотографического изображения. Л., «Наука», 1971.
[17] А х у т и н В. М., В. И. Д р о з д о в, II. В. Пригон. О методах
управления физиологическими процессами организма оператора в за-
мкнутых системах «человек—машина». В сб.: Материалы II симпозиума
но проблеме «человек—машина», М., НТОРиЭл им. А. С. Попова, 1966.
[18] Б апьковский Г. Д., К. И. Мар хилсвич, Н. К. К а р-
п о в и ч. Военное дешифрирование аэроснимков, М., Воепизцат,
1948.
[19] Барабаш Ю. Л., Б. В. Барский, В. Г. Зиновьев,
В. С. Кириченко, В. Ф. С а п е г и и. Вопросы статистической
теории распознавания. М., «Советское радио», 1967.
[20] Бардин К. В. Зопная природа различения. В кн.: Проблемы инже-
нерной психологии, 7, 2. М., «Наука», 1968.
[21] Бейкер С. X. Особенности зрительного восприятия радиолока-
ционных изображений. В кн.; Инженерная психология. М., «Про-
гресс», 1964.
[22] Белов С. В. Аэрофотосъемка лесов, М.—Л.. Изд. АН СССР, 1959.
[23] Березкин Б. С., В. П. Зинченко. Исследование информа-
ционного поиска. В кн.: Проблемы инженерной психологии. М.,
«Наука», 1967.
[24] Березкин Б. С., Г. П. Ильина. Проблемы информационного
поиска. В со.: Материалы II Всесоюзной конференции по инженерной
психологии (по проблеме «человек—автомат»). Совет по кибернетике
АП СССР, Л., 1968.
[25] Березкин Б. С. О некоторых подходах к проблеме принятия
решения. Техническая эстетика, № 1, 1971.
[26] Бернштей и II. А. Пути развития физиологии и связанные с ними
задачи кибернетики. В кн.: Биолохические аспекты кибернетики.
М., Изд. АН СССР, 1962.
[27] Б е р н хп т е й н II. А. Очередные задачи нейрофизиологии в свете
современной теории биологической активности. Вопросы психологии,
№ 4, 1966.
[28] Богомолов Л. А. Топографическое дешифрирование природного
ландшафта на аэроснимках, М., Госгеолтехиздат, 1963.
[29] Богоявленская Д. Б. К вопросу о механизме формирования
«операторов». В кн.: Проблемы инженерной психологии, 7, 3, М.,
«Наука». 1968.
[30] Б о д*р о в В. А., В. Л. М а р и щ у к. Психофизиологическим отбор
и подготовка специалистов операторного профиля деятельности.
В сб.: Материалы II Всесоюзной конференции по инженерной психо-
логии. Совет по кибернетике АН СССР, Л., 1968.
[31] Б о йс л л Г. Память с семантическими связями. В кн.: Проблемы
бионики. М., «Мир», 1965.
[32] Б ом гард М. М. Проблема узнавания. М., «Наука», 1967.-
[33] Бондар и к Г. К., И. С. Комаров, В. И. Ф е р р о н с к и й.
Полевые методы инженерно-геологических исследований. М., «Недра»,
1967.
[34] Бороздина Л. В.. Ю. Б. Гп ппен рейтер. О функциях
движений глаз в пространственном зрении. В сб.: Материалы III Все-
союзного съезда Общества психологов СССР, 1, М., Мин. просвещения
СССР. 1968.
[35] Бочаров М. К. Автоматизация топографического дешифрирования
аэрофотоснимков. Известия высших учебных заведений, «Геодезия и
аэрофотосъемка», №л5, 1962.
279
[36] Бочаров М. К. Основы теории проектирования систем картогра-
фических знаков, М., «Недра», I960.
[37] Б рюханов В. Н. Геологическая дсшифрирусмость и се определение.
В кн.: Тематический выпуск «Аэрофотометод прн геологических ис-
следованиях». БИТИ, ОНТИ ВИЭМС, № 59 (1), 1964.
[38] Бушуев А. В.. В. С. Лощило в, Н. С. Ра м м, 10. Д. Ш а-
р и к о в. Обзор аэрометодов для морских исследований. В сб.: Аэро-
съемка и ее применение. Л., «Наука», 1967.
[39] Б у ш у р о в а В. Е., Т. П. Зинченко, М. К. Тутушкина.
Оптимальные условия восприятия знаковой индикации. В кн.: Проб-
лемы общей, социальной и инженерной психологии. Л., ЛГУ, 1966.
[40] Валях В. М., Е. Р. Кригер. Некоторые результаты примене-
ния цветных аэроснямков при инженерно-геологическом картировании
в условиях лесной золы. В кн.: Скоростные методы инжеиерпо-геологи-
ческпх исследований для целей массового строительства. Труды
ВСЕГИНГЕО, № 3, Новая серия. М., «Недра», 1964.
[41 ] В а л я х В. М., Е. Р. Кригер, В. Ф. Рубахин. Сравнитель-
ная характеристика дешифрируемости спектрозоналытых аэросним-
ков. Вестник МГУ, сер. V, № 6, 1964.
[42] Валях В. М., И. С. Комаров, В. Ф. Рубахин, А. В. Са-
дов. Методы ускоренного инженерно-геологического картирования,
М., ОНТИ ВИЭМС, 1966.
[43] Валях В. М. Инженерно-геологическое картирование труднодо-
ступных равнинных территорий с применением комплексного метода
исследований (на примере северо-западной части Западной Сибири).
Сборн. статей до геол, и ипжеперп. геол., вын. 6, М,, «Недра», 1967.
[44] Валях В. М. Принципы интерпретации структуры аэрофотоизобра-
жения для инженерно-геологических целей с применением панхрома-
тических и спектрозональных аэрофотоснимков (на примере среднего
течения р. Печоры). Сборн. статей по геол, и ппженерп. геол., вып. 6,
М., «Недра», 1967.
[45] Валях В. М., Н. В. Кобе ц, И. С. Комаров, В. Ф. Р у б а-
х и н, А. В. Садов. Проблемы применения аэрометодов при ре-
гиональных инженерно-геологических исследованиях. В кн.: Аэро-
съемка и ее применение. Л., «Наука», 1967.
[46] Барский Б. В., М. А. Гузева. О зависимости пространствен-
ных порогов зрения от характера воспринимаемого контура. Вопросы
психологии, № 2, 1962.
[47] Вейс мал Л. И., Е.А. Востокова, Е. С. Мельников,
Л. Н. Т у г у п о в а. Применение перфокарт при лапдптафтно-пн-
дикационных описаниях для инженерно-геологических и гидрогеоло-
гических целей. В кп.: Тематический выпуск «Применение перфокарт
в геологии и географии», БНТИ, ОНТИ ВИЭМС, 1966.
[48] Беккер Л. М. Восприятие и основы ею моделирования. Л., ЛГУ,
1961.
[49] Беккер Л. М., С. А. Михайлов, А. В. П итанов а.
О построении зрительного образа в условиях последовательного предъ-
явления элементов коптура. Проблемы инженерной психологии, 7,
2, М., «Наука», 1968.
[50] Вергилес Н. Ю., М. П. Машкова. О характере перцептив-
ных действий при восприятии изображений, стабилизированных отно-
сительно сетчатки. В сб.: Материалы XVIII Международного психо-
логического конгресса, Симпозиум 30, М., «Наука», 1966.
[51 ] Вергилес Н. Ю., В. П. Зинченко. Функциональная модель
сенсорного звена зрительной системы и возможный механизм кратко-
временной зрительной памяти. Вопросы психологии, № 6, 1967.
[52] Викторов С. В. Использование индикационных географических
исследований в инженерной геологии, М., «Недра», 1966.
280
[53] Викторов С. В., Б. В. В и п о г р а д о в, Н. Н. Семенова.
Современное состояние и перспективы развития аэрометодов в почвенно-
геоботанических исследованиях. В кн.: Аэросъемка и ее применение.
Л., «Наука», 1967.
[54] Виноградов Б. В., Л. Е. Р о д и н. Ландшафты Сирийской
пустыни. Труды БИН АН СССР, сер. III (геобот.). вып. 16, 1964.
[55] Виноградов Б. В. Основные направления в разработке аэро-
методов в географических исследованиях. В кп.: Аэросъемка и ее
применение. Л., «Наука», 1967.
[56] Виноградов Б. В. Система и развитие аэрофотографического эта-
лонирования. В кн.: Аэрофотографическое эталонирование и эк-
страполяция. Л., «Паука», 1967.
[57] Виноградов Б. В., А. А. Григорьев. Теория и развитие
метода аэрофотографической экстраполяции. В кн.: Аэрофотографиче-
ское эталонирование и экстраполяция. Л., «Паука», 1967.
[58] Виноградов Р. И., В. П. Клевцов, В. Ф. Рубахин.
О детерминированно-эвристическом подходе к моделированию восприя-
тия зрительных и акустических образов. В сб.: Материалы III Все-
союзного съезда Общества психологов СССР, I, М., Мин. просвеще-
ния СССР, 1968.
[59] Виноградов Р. И., В. П. Клевцов, В. Ф. Рубахин.
Возможности моделирования некоторых психофизиологических функ-
ций человека. В кн.: Военная инженерная психология. М., Воениздат
1970.
[60] Виноградова А. И. Пределы восприятия и точность измерения
объектов по аэроснимкам. Труды лаборатории аэрометодов АН СССР,
II, 1950.
[61 ] В и н о г р а д о в а А. И. Общие принципы дешифрирования аэро-
снимков при геолого-географических исследованиях. В кн.: Комплекс-
ное дешифрирование аэроснимков, М.—Л., «Паука», 1964.
[62] Виноградова А. И., II. В. Кобец. Ландшафтные индикаторы
четвертичных отложений и эталонирование аэроснимков. В кн.: Ком-
плексное дешифрирование аэроснимков, М.~Л., «Наука», 1964.
[63] Волков Н. II. Восприятие предмета и рисунка, М., Изд. АН СССР,
1950.
[64] Вучетич Г. Г., В. П. Зинченко. Сканирование последова-
тельно фиксируемых следов в кратковременной памяти. Вопросы
психологии, № 1, 1970.
[65] Г а в е м а н А. В. Аэросъемка и исследование природных ресурсов,
М„ Изд. АН СССР, 1937.
[66] Гагарин IO. А., В. И. Лебеде в. Психология и космос. М.,
«Молодая гвардия», 1968.
[67] Г айда В. К., Ю. А. Лаптев. О структуре маршрута движения
глаз. В кн.: Проблемы инженерной психологии, 7, 2, М., «Наука»,
1968.
[68] Г а л к и и а Е. А. Использование аэроснимков для установления за-
кономерностей распределения болотных урочищ (различных классов
п групп типов) на территории лесной зоны СССР. В кн.: Аэросъемка
и ее применение. Л., «Наука», 1967.
[69] Гальперин П. Я. Развитие исследований но формированию
умственных действий. В кн.: Психологическая наука в СССР, I. М.,
АПН РСФСР, 1959.
[70] Гальперин П. Я., А. В. Запорожец, Д. Б. Эль к о-
п и п. Проблемы формирования знаний и умений у школьников и
новые методы обучения. Вопросы психологии, № 5, 1963.
[71] Гальперин П. Я. Психология мышления и учение о поэтапном
формировании умственных действий. В ки.: Псследовапле мышления
в советской психологии. М., «Наука», 1966.
19 В. Ф. Рубахин
281
[72] Гамезо М. В. Некоторые вопросы методики обучения чтению то-
пографической карты. В кн.: Информ, техн, сборник ВТС, М- XXIX,
1952.
[73] Гамезо М. В., В. Ф. Рубахип. О роли пространственных
представлений при чтении топографической карты и дешифрировании
аэроснимков. В кн.: Проблемы восприятия пространства и простран-
ственных представлении. М., АПН РСФСР, 1961.
[74] Гамезо М. В., Б. Ф. Ломов, В. Ф. Рубах и и. Психолошя
чтения плоскостных изображений пространства. В кн.: Тезисы докла-
дов па II съезде Общества психологов СССР, вып. 3. М., АПП РСФСР,
1963.
[75] Г а и о н к о Д. М., Т. П. Зинченко, В. Д. Мозговой,
В. Л. Немировская, А. А. Попов. О правомерности ис-
пользования среднего времени фиксации в математической модели
информационного поиска. В кв.: Проблемы инженерной психологии,
7, 2, М., «Наука», 1968.
[76] Г а и з е н В. А., Р. М. Грановская. Об одном способе коли-
чественной оценки сложности контура. В кн.: Проблемы инженерной
психологии. 2, Л, 1965.
[77] Ганзен В. А. Метод формирования первичного эталона контура.
В сб.: Материалы XVIII Международного психологического конгресса,
Симпозиум 16, М., 1966.
[78] Герасимова О. А. Исследование влияния некоторых факторов
па точность стереоскопических наблюдений. В кн.: Труды ЦНИИГАнК,
вып. 74, 1950.
[79] Гсратсволь 3. Психология человека в самолете. М., ПЛ, 1956.
[80] Г и ппе и реп тер Ю. Б. Опыт экспериментального исследования
работы зрительной системы наблюдателя. В кн.: Инженерная психо-
логия. М., МГУ, 1964.
[81] Г и п и о п р с й 1 с р Ю. Б., М. Д. Г у с т я к о в. Исследование
зависимости зрительного поиска от пространственных свойств объек-
тов. В кн.: Проблемы инженерной психологии, 7, 2, М., 1968.
[82] Гиппенрейтер 10. В., М. К. Карева. Исследование зри-
тельного поиска методом регистрации движений глаза. В кп.: Проб-
лемы инженерной психологии, 7, 2, М., «Наука», 1968.
[83] Глезер В. Д., М. И. Цуккерман. Информация и зрение.
М.—Л., Изд. АН СССР. 1961.
[84] Глезер В. Д. Механизмы опознания зрительных образов, М.—Л.,
«Наука», 1966.
[85] Глушков В. М. Введение в кибернетику. М., Изд. АН СССР, 1964.
[86] Говард Б. Психофизиология зрения. В кн.: Экспериментальная
психология. Под рсд. С. С. Стивенса, П, М., ИЛ, 1963.
[87] Г о л п к о в £. Д., В. Ф. Рубахин, 3. Я. Сотникова.
Опыт камерального дешифрирования почво-грунтов по аэроснимкам
в инженерных целях. В сб.: Труды ЛКВВИА, вып. 360, 1961.
[88] Голиков Е. Д., П. Я. Ра й з е р. В. Ф. Рубах и н,
Г. А. С а ф о и о в. Инженерное дешифрирование аэроснимков,
Пособие. Л., изд. ЛВИКА, 1963.
[89] Голиков Е. Д., В. Ф. Рубахпп, К. К. С к и д а и е п к о.
Ю. А. Яковлев. Опыт применения программированного обуче-
ния при изучении топогеодезических дисциплин. В кн.: Методический
сборник ЛВИКА, вып. 17, Л., изд. ЛВИКА, 1966.
[90] Голиков Е. Д., В. Ф. Рубахин. Картография. Опознание
образов. Теория информации. Известия высших учебных заведений,
«Геодезия и аэрофотосъемка», № 6, 1969.
[91] Гольдман Л. М. Применение цветной аэросъемки для изучения
местности (дешифрирование цветных аэроснимков). В сб.: Труды
ЦНИИГАнК, вып. 137, 1960.
282
[92] Гольдман Л. М. Современное состояние теории и практики топо-
графического дешифрирования аэроснимков. В кн.: Теория и практика
дешифрирования аэроснимков. М.-Л., «Наука», 1966.
[93] Го и ин Г. Б. Об измерении объема информации при дешифрировании
ЖII и ПФиК, 8, 1, 1963.
[94] Го и ин Г. Б., Д. А. Я ц у т ш. Микрофотометрироваипе как объек-
тивный метод дешифрирования аэроснимков морских льдов. В кп.: Во-
просы дешифрирования и фотограмметрической обработки аэросним-
ков. М.— Л., Изд. АН СССР, 1963.
[95] Г о пин Г. Б. Съемка небесных тел, фотограмметрия и дешифрирова-
ние снимков при космических исследованиях. В сб.: Специальные
вопросы фотограмметрии. М.—Л., «Наука», 1964.
[96] Г о н и н Г. Б., Л. II. Шустов а. Исследование геометрических
искажений телевизионных снимков, переданных со спутников «Tiros».
В сб.: Вопросы фотограмметрии. Л., «Наука», 1965^
[97] Г о р б о в Ф. Д. О «помехоустойчивости» оператора. В кн.: Инженер-
ная психология, М., МГУ, 1964.
[98] Гороховский К). Н., Ю. К. В и ф а и с к и й. Исследование
способности фотографических материалов к воспроизведению малых
элементов оптического изображения. ЖЫ и ПФиК, 4, 1959.
[99] Граиеииц к и й Д. С., Н. С. Гераспмо в, М. А. Бог д а-
н о в, Н. К. Карпович, Г. Д. Б а и ь к о в с к it и. Дешифри-
рование аэроснимков. М., ВТУ, 1942.
[100] Грановская Р. М. Теоретическая модель опознания контурных
изображений В сб.: Материалы ХУНТ Международного психологиче-
ского конгресса, Симпозиум 16, М., «Наука», 1966.
[101 ] Грановская Р. М. Модель перехода от сукцессшшого восприя-
тия к симультанному. В кн.: Материалы III Всесоюзного съезда Обще-
ства психологов СССР, 1, М., Мин. просвещения СССР, 1968.
[102] Григорьев А. А. Зональная экстраполяция признаков дешифри-
рования ландшафтов СССР и Северной Америки. В кн.: Методическое
пособпе «Аэрофотографическое эталонирование и экстраполяция».
Л., «Паука», 1967.
[103] Григорьев А. А. Некоторые статистические критерии оценки
степени аналогичности природных комплексов. В кн.: Методическое
пособие «Аэрофотографическое эталонирование и экстраполяция».
Л., «Наука», 1967.
[104] Гротов II. Я., Г. Н. Ил ь и н а. Некоторые психофизиологиче-
ские характеристики зрения. В кн.: Инженерная психология. М.,
МГУ, 1964.
[105] Г у б и н с к и й А. И. О некоторых проблемах теоретпко-ипформа-
циогшого подхода в инженерной психологии. В кп.: Проблемы инже-
нерной психологии, 2. Л., «Наука», 1965.
[106] Гуревич С. Б., Г. А, Гаврилов. Оценка информационной
емкости и чувствительности фотографических материалов. Техника
кино и телевидения, № 7, 1963.
[107] Гу час А., Э. Р и м к у т е. О некоторых «человеческих факторах»
в перцептивном поиске. В сб.: Материалы III Всесоюзного съезда
Общества психологов СССР, I, М., Мин. просвещения СССР, 1968.
[108] Д е-н и с о в В. Г., В. Ф. Опищен к о. Шаги среди звезд. М.,
«Знание», 1970.
[109] Джамгаров Т. Т. К проблеме отбора и тренировки лншдля обу-
чения летному делу. В кн.: Авиационная п космическая медицина.
М., Мсдгиз, 1963.
[110] Егоров Т. Г. Психология овладения навыком чтения, М., Учпед-
гиз, 1953.
[111] Егоров Т. Г. Психология. Изд. 2-е. М., Воениздат, 1955.
[112] Еременко И. В., Б. Ф. Л о м о в, В. Ф. Р у бахни. О психо-
логических и системотехнических факторах в сложных системах управ-
19*
283
лепля. В кп.: Проблемы инженерной психологии, 7, 1, М., «Наука»,
1968.
[ИЗ] Журавлев Г. Е. Некоторые трудности применения теории ин-
формации в психологии. Веб.: Материалы II симпозиума по проблеме
«человек—машина», М., НТОРпЭл им. А. С. Попова, 1966.
[114] Забродин Ю. М. Проблема обнаружения в психофизике. В кп.:
Материалы Ш Всесоюзного съезда Общества психологов СССР, III.
М.. Мин. просвещения СССР, 1968.
[115] Завалишина Д. Н. К проблеме формирования стратегии при
решении дискретных оперативных задач, Вопросы психологии, № 5,
1965.
[116] Завалишина Д. Н. Функции движения глаз при решении ди-
скретных задач. В кп.: Проблемы инженерной психологии, 7, 2, М.,
«Наука», 1968.
[117] Запорожец А. В., Л. А. Венгер, В. П. Зинченко,
А. Г. Рузе к а я. Восприятие и действие, М., «Просвещение», 1967.
[118] Запорожец А. В. Развитие восприятия и деятельность. Вопросы
психологии, Аз 1, 1967.
[119] Заряковскпй Г. М. Психофизиологический апализ трудовой
деятельности. М., «Наука», 1966.
[120] Зар а к о в с к и й Г. М., В. И. Медведев. Проблемы психоло-
гического отбора. В кн.: Военная ипжеперпая психология. М.,
Военнздат, 1970.
[121 ] Зинченко В. П., Б. Ф. Ломов. О функциях движения руки
и глаза в процессе восприятия. Вопросы психологии, № 1, 1960.
[122] 3 и п ч с в к о В. П., А. II. Леонтьев, Д. Ю. Пано в. Про-
блемы инженерной психологии. В кп.: Инженерная психология, М.,
МГУ, 1694.
[123] Зинченко В. П. Теоретические проблемы психологии восприя-
тия. В кн.: Ипжеперпая психология. М., МГУ, 1964.
[124] Зинченко В. П., Н. И. Майзель, Л. В. Фаткии. Деятельность
оператора в режиме информационного поиска. Вопросы психологии,
2-3, 1965.
[125] Зипчепко В. П. Восприятие как действие. Вопросы психологии,
№ 1, 1967.
[126] Зинченко. В. П. Перцептивные и мнемические элементы твор-
ческой деятельности. Вопросы психологии, № 2, 1968.
[127] Зипчепко В. П., Н. Ю. Вергилес. Формирование зритель-
ного образа, М., МГУ, 1969.
[128] Зин ч е и к о Т. П., М. К. Тутушкпна. К вопросу о неко-
торых принципах построения кодовых знаков. В кп.: Проблемы ин-
женерной психологии, 2, Л., «Наука», 1965.
[129] Зинченко Т. II. К вопросу о формировании эталонов при опозна-
нии визуальных сигналов. В сб.: Материалы XVIII Международного
психологического конгресса, Симпозиум 16, М., 1966.
[130] 3 и и ч е н к о 'Г. JI. Исследование перцептивной деятельности чело-
века с элементами информационной модели. В кп.: Исследование
и моделирование деятельности зрительной системы. М., ВНИИТЭ,
1970.
[131] Игнатьев Е. И. Психология изобразительной деятельности.
М., А1Ш РСФСР, 1959.
[132] II п ж с п е р н о-п с и хо логические требования
к системам управления. (Под ред. В. П. Зинченко).
М., изд. Мин. РП СССР, 1967.
[133] Истомин Г. А. Разрешающая способность и дешпфрируемость
аэроснимков. Труды ЦПИИГАиК, вып. 107, 1955.
[134] Кабанов а-М е л л е р Е. Н. Психология формирования знаний
и навыков у школьников. М., АНН РСФСР. 1962.
284
[135] Касаткин Л. М., Л. М. Касаткина. Моделирование про-
цессов переработки информации оператором. В кн.: Проблемы инже-
нерной психологии, 7, 3, М., «Наука», 1968.
[136] Кекчеев Г. X. Психофизиология маскировки и разведки, М.,
«Советская наука», 1942.
[137] Келль Н. Г. Измерительное дешифрирование аэроснимков в по-
левых условиях, М.—Л., Изд. ЛИ СССР, 1959.
[138] Келль Л. П., В. Б. Комаро в. Современное состояние и пути
развития аэромотодов в Советском Союзе. В кн.: Аэросъемка и ее
применение. Л., «Наука», 1967.
[139] К и р и я Г. В. О процессе категоризации сенсорного материала.
В сб.: Материалы IV Всесоюзного съезда Общества психологов.
Тбилиси, «Мецнпереба», 1971.
[140] Клевцов В. П. Общие принципы организации сенсорно-перцеп-
тивных процессов в модели зрительного анализатора. В кн.: Иссле-
дование и моделирование деятельности зрительной системы. М.,
ВНИИТЭ, 1970.
[141] Клыков 10. И., Д. А. II оспе ло в, Модель отображения ситуа-
ций в мозгу человека. В кн.: Основные подходы к моделированию пси-
хики и эвристическому программированию, М., 1968.
[142] Клыков 10. И.. Д. Л. Поспелов. Создание модели внешнего
машинного мира в памяти вычислительной машины. В кн.: Проблемы
эвристики. М., «Высшая школа», 1969.
[143] Кликс Ф. Проблемы психофизики восприятия пространства. №..
«Прогресс», 1965.
[144] Кобец Н. В., В. Б. Комаров. Некоторые вопросы поисков
коренных месторождений алмазов па основе аэрометодов. Известия
АН СССР, Геология, № 2, 1958.
[145] Козлов В. В., Д. С. Сафронов. Возможности использования
радиолокационной аэросъемки при геологических исследованиях.
В кп.: Тематический выпуск «Аэрофотометод при геологических
исследованиях», БНТИ, ОТ1ТИ ВИОМС, № 1, 1966.
[146] Кольцов В. В. Лэроспектромстрпческие исследования земной
поверхности. В кн.: Физические основы и технические средства аэро-
методов. М., «Наука», 1967.
[147] Комаров В. Б. Определение крутизны склопов местности ио аэро-
снимкам с помощью стереоуклономера. В кн.: Комплексное дешифри-
рование аэроснимков. М.—Л., «Паука», 1964.
[148] Комаров В. Б., В. И. Павлов. К вопросу определения кру-
тизны склопов местности по аэроснимкам. В кп.: Комплексное дешиф-
рирование аэроспимков. М,—Л., «Наука», 1964.
[149] Комаров В. Б., Б. В. Виноградов. Международная кон-
ференция по принципам и методам комплексного применения аэро-
фотосъемки при исследовании природных ресурсов. Ы., ОНТИ ВИЭМС,
1966.
[150] Комаров И. С., В. Ф. Р у б а х и н, А. В. С а д о в. Опыт приме-
нения аэрометодов при инженерно-геологических исследованиях в об-
ласти развития ледниковых отложений. В кн.: Скоростные методы
инженерно-геологических исследования для целей массового стро-
ительства, Труды ВСЕГИНГЕО; № 3, Новая серия, М., «Недра»,
1964.
[151] Комаров И. С., В. Ф. Р у ахни, Л. Т. Сафронов. Де-
шифрирование аэроснимков как опознавательный н информационный
процесс. В ки.: Аэросъемка и ее применение. Л., «Паука», 1967.
[152] Коядюр и и В. Д., В. Е. С и з о в. Контурное обнаружение и опо-
знание объектов. В кн.: Проблемы инженерной психологии, 7, 2.
М., «Наука». 1968.
[153] Коновалова А. В. О медицинских показаниях к работе иа сте-
рсоприборах. Сборн. статей ио геодезии, вып. 10, 1955.
285
[154] Коссов Б. Б. К изучению закономерностей восприятия формы
и пространственного положения геометрических фигур. В кн.: Про-
блемы воприятия пространства п времени. Л., ЛГУ, 1961.
[155] Коссов Б. Б,. Т. А. Ратапо в а. Субъективная избыточность
информации, воспринимаемой человеком. В кп.: Проблемы инженер-
ной психологии. 2, Л, 1965.
[156] Коул М,, Н. Корж, Л. Келлер. Обучение вероятностям при
длительной тренировке. Попроси психологии, № 2, 1965.
[157] К р а в ко в С. В, Глаз и его работа. М.—Л., Изд. АП СССР, 1950.
[158] К равно в С. В. Цветное зрение. М., Изд. АН СССР, 1951.
[159] К р и п ч и к Е. И. О детерминации поведения вероятностной струк-
турой ситуации. Вопросы психологии, № 3, 1968.
[160] Кудрицкп й Д. М., И. В. Попов, Е. А. Романова. Ос-
новы гидрографического дешифрирования аэроснимков. Л, Гидро-
метеоиздат, 1956.
[161] К у л ю т к и и Ю. II., Г. С. С у х о б с к а я. Эвристический поиск
при решении мыслительных задач. В кп.: Проблемы инженерной
психологии, 7, 3, М., «Наука», 1968.
[162] К у л ю т к и н Ю. II. Эвристические методы в структуре решений.
М., «Педагогика», 1970.
[163] Ланда Л. Н. Алгоритмизация в обучении. М., «Просвещение»,
1966.
[164] Леонов А. А., В. И. Л е б е д е в. Восприятие пространства и вре-
мени в космосе. М., «Наука». 1968.
[165] Леонтьев А. Н., Е. il. Кри п ч и к. Переработка информации
человеком в ситуации выбора. В кп.: Инженерная психология. М,,
МГУ, 1964.
[166] Леонтьев А. Н. О некоторых перспективных проблемах совет-
ской психологии. Нопросы психологии, № 6, 1967.
[167] Леонтьев А. II., 10. Б. Г и п п е и р е и т е р. О деятельности
зрительной системы человека. В кн.: Психологические исследования.
М., МГУ, 1968.
[168] Л е у пг и я а Л. И. Движение глаз и пространственное зрение.
В кн.: Вопросы физиологии сенсорных систем. М.—Л., «Паука», 1966.
[169] Лобанов А. Н. Фототопография. Воздушная стереофотограм-
мстрическая съемка. М., ВИА, 1957.
[170] Ломов В. Ф., Формирование графических знаний и навыков
у школьников. М., АПН РСФСР, 1959.
[171] Ломов Б. Ф., Р. М. Мансуров , Г. В. Суходольский.
К вопросу о надежности процесса опознания. В кп.: Проблемы ин-
женерной психологии. 1, 1964.
[172] Ломов Б, Ф. Точность работы оператора и характеристика ошибок.
В кн.: Инженерная психология. М., МГУ, 1964.
[173] Ломов Б. Ф. О некоторых критериях оценки сигналов, передаю-
щих информацию человеку-оператору. В кд.: Проблемы инженерной
психологии, 2, Л., 1965. •
[174] Ломов Б. Ф. Человек и техника. М, «Советское радио», 1966.
[175] Ломов В. ф. О структуре процесса опознания. В сб.: Материалы
XVIII Международного психологического конгресса, Симпозиум 16,
М., 1966.
[ 176] Ломов Б. Ф., В. И, II и к о л а с в. В. Ф. Р у б а х и и. Актуаль-
ные теоретические проблемы инженерной психологии. В сб.: Ма-
териалы III Всесоюзного съезда Общества психологов СССР, III, М..
Мин. просвещения СССР, 1968.
[177] Луков Г. Д., К. К. Платонов. Психология, М., Воеппздат,
1964.
[178] Лурия А. р. Высшие корковые функции человека, М., МГУ. 1962.
[179] Л я л и к о в К. С., Е. Г. И в к и и а. Энтропия аэроснимка. В кп.:
Успехи научной фотографии. 10, 1064.
286
[180] Макс п м о в В. В., Е. Н. Сурков. К анализу структурных
и статистических компонентов лабиринтной модели. Вкн.: Проблемы
инженерной психологии. 7, 3, М., «Наука», 1968.
[181] Марковский В. К. Опыт построения дешифровочного ключа
для определения ландшафтов индикаторов грунтовых вод. В кп.:
Методическое пособие «Аэрофотографическое эталонирование и эк-
страполяция». Л., «Наука», 1967.
[182] Материалы по дешифрированию аэроснимков.
Под ред. А. Е. Ферсмана. Свердловск, Изд. АН СССР, 1942.
[183] М атюшкп п А. М. Психологические основы классификации про-
блемных ситуаций. В сб.: Материалы III Всесоюзного съезда Об-
щества психологов СССР. I, М., Мин. просвещения СССР, 1968.
[184] М онер Г. Я., И. М. Кривоносо в. Применение аэрометодов
при картировании закрытых дренажных систем. В со.: Труды Лабо-
ратории аэрометодов АН СССР, V, 1956.
[185] Мелькаповпч А. Ф., В. В. М инее в. Метод определения
разрешающей способности аэронегатива. В кн.: Исследование опти-
ческих свойств природных объектов и их аэрофотографпческого изо-
бражения. Л., «Наука», 1971.
[186] Микулич Л. 11. Некоторые вопросы машинной эвристики. За-
рубежная радиоэлектроника, № 10—11, 1964.
[187] М и л л е р В., К. М и л л с р. Аэрофотогеология, М., «Мир», 1964.
[188] М и л л е р Д., Е. Галантер, К. П р и б р а м. Планы и струк-
тура поведения, М., «Мир», 1964.
[189] М и л ь м а н В. Э. Алгоритмический анализ перцептивных дей-
ствий. Вопросы психологии, № 5, 1968.
[190] М и и с к и й М. На пути к искусственному мышлению. Труды ин-
ститута радиоинженеров, «Vs 1, 1961.
[191 ] М и р о пт и и ч е н к о В. II. Современное состояние теории и прак-
тики ландшафтного дешифрирования аэроснимков. В кп.: Теория
и практика дешифрирования аэроснимков. М.—Л., «Наука», 1966.
[192] Михайлов В. Я. Аэрофотографии и общие основы фотографии.
Изд. 2-е, М., Геодеэиздат, 1959.
[193] Мясковский О. М., А. В. Садов, В. Т. Феди п. Возмож-
ности применения тепловой и радарной аэросъемок в геологии, М.,
ОНТИ ВИЭМС, 1966.
[194] Напалков хА. В., 10. В. Орфее в. Некоторые пути моделиро-
вания психики. Вопросы философии, № 10, 1966.
[195] Н а р а с и м х а н Р. Синтаксическая интерпретация классов изо-
бражений. В кп.: Автоматический анализ сложных изображений.
М., «Мир», 1969.
[196] Н а р а с. и м х а и Р. Линтвистический подход к распознаванию об-
разов. В кп.: Автоматический анализ сложных изображений. М.,
«Мир», 1969.
[197] Небылнцын В. Д. Надежность работы оператора в сложной
системе управления. В кн.: Инженерная психология. М., МГУ, 1964.
[198] Невельский П. Б. Опознание и передача информации. В кп.:
Проблемы инженерной психологии, 7, 2, М., «Наука», 1968.
[199] Н е в я ж с к и й И. И., А. В. Садов. Способы количественной
оценки по аэроснимкам морфологических характеристик природно-
территориальных комплексов. В кн.: Аэрометоды. Материалы МФГО
СССР, выи. 1, М.. 1967.
[200] II е с в с т а п л о в а Н. Г., *А. В. С а д о в. Понятие дешифровочных
признаков и содержание дешифровочного процесса при инженерно-
геологических исследованиях. Сб. научных трудов ЦННИС, № 25.
1968.
[201] Николаев В. И. Контроль работы судовых энергетических уста-
новок. Ч. I. Элементы теории, Л., «Судостроение», 1965.
287
[202] Николаев В. И. Определение времени, затрачиваемого операто-
ром на решение задачи по управлению судовой энергетической уста-
новкой. Известия АП СССР. Энергетика и транспорт, № 4, 1905.
[203] Николаев В. И. Об одном методе определения ценности инфор-
мации. В кп.: Проблемы инженерной психологии, 7, вып. 1, М.,
«Наука», 1968.
[204] Николаев В. И., В. Ф. Рубах и и. О зависимости процессов
восприятия от информативности стимулов. В кп.: Проблемы инже-
нерной психологии, ч. 1, вып. Л1, Ярославль, Общество психологов
СССР, 1972.
[205] Оптика в военном д е л е, I. Сб. статей иод ред. С. И. Ва-
вилова и М. В. Севастьянова. М,— Л., Изд. АП СССР, 1945.
[206] Офицеров В. В. Проблема мышления в инженерной психологии.
В кн,: Военная инженерная психология. М., Воепиздат, 1970.
[207] Ошанин Д. А. Оперативный образ управляемого объекта
в системах «человек и автомат». В кн.: Материалы XVIII Междуна-
родного психологического конгресса. Симпозиум 27, М., 1966.
[208] Ошанин Д. А. Экспериментальное изучение оперативных обра-
зов объектов. В кн.: Материалы IJI Всесоюзного съезда Общества
психологов СССР, III. М., Мии. просвещения СССР, 1968.
[209] Ошанин Д. А., Л. Р. Шебек, Э. И. Конра д. О природе
образа-эталона в процессах опознания вариативных объектов. Во-
просы психологии, № 5, 1968.
[210] Павлов И. П. Двадцатилетии!! опыт объективного изучения выс-
шей нервной деятельности. Поли. собр. соч., III. Изд 2-е, М.—Л.,
Изд. АН СССР, 1951.
[211] Павлов И. П. Лекции о работе больших полушарий головного
мозга. Поли. собр. соч., IV. Изд. 2-е, М.— Л., Изд. АН СССР, 1951.
[212] Павловские среды, 2. М.—Л., Изд. АП СССР, 1949.
[213] Парачев А. М. Исследование логического решения задачи опо-
знания цифр. Вопросы психологии, № 3, 1965.
[214] Парачев А. М. Элементы общей теории решения задач. В кн,:
Проблемы инженерной психологии, 7, 3, И., «Паука», 1968.
[215] Петрол И. И., Е. А. М и л е р я и. Психологический отбор спе-
циалистов, Техника и вооружение, № 3, 1966.
[216] Петр у ее вич М. Н. Аэрометоды при геологических исследова-
ниях. М., Госгеолтехиздат, 1962.
[217] Плато иен ко М. А. Количественная характеристика дешифро-
вочных цризнаков почв па аэроснимках при помощи коэффициентов
корреляции. Почвоведение, «Ns 1, 1963.
[218] Платонов К. К. Психология летного труда. М., Воепиздат, 1960.
[219] Платонов К. К. Вопросы психологии труда, М., «Медицина»,
1970.
[220] Попов Г. 11. Инженерная психология в радиолокации. М., «Со-
ветское радио», 1971.
[221] Попов И. В. Инженерная геологпя. М., МГУ, 1959.
[222] Поспелов Д. А., В. Н. Пушкин, В. II. Садовский.
Эвристическое программирование и эвристика как паука. Вопросы
философии, № 7, 1967.
[223] Поспелов Д. А., В. Н. П у ш к и п, В. Н. Садовский.
К определению предмета эвристики. В кн.: Проблемы эвристики.
М., «Высшая школа», 1969.
[224] Преображенская Н. Н., В. Ф. Р у б а х и н, А. В. С а д о в.
Особенности дешифрирования инженерно-геологических условий
в пределах развития лёссовых пород Русской равнины. В сб.: Труды
ВСЕГИНГЕО, серия «Вопросы инженерной геологии», № 26, 1964.
[225] Пушкин В. Н. Оперативное мышление в больших системах.
М.—Л., «Энергия». 1965.
288
[226] Пушкин В. Н. Психология мышления и принципы эвристиче-
ского прохраммирования. Вопросы психологии, Л» 6, 1967.
[227] П у ш к и и В. Н., В. Ф. Рубах и я, О. К. Т и х о м и р о в.
Проблемы переработку! я храпения информации человеком-операто-
ром. В сб.: Материалы II Всесоюзной конференции-по инженерной
психологии (по проблеме «человек-автомат»), Совет по кибернетике
АН СССР, Л., 1968.
[228] Пушкин 13. Н., Д. А. Поспел о в, Е. И. Ефимов. Психо-
логическая теория мышления и некоторые пути развития киберне-
тики. Вопросы психологии, № 2, 1971.
[229] Пушкин В. II, Психология и кибернетика, М.. «Педагогика»,
1971.
[230] Райзер П. Я. Некоторые вопросы общей теории дешифрирования
аэроснимков. Известия высших учебных заведений, «Геодезия п аэро-
фотосъемка», № 6, 1969.
[231] Райзер II. Я. Опыт приложения теории познания и логики к де-
шифрированию аэроснимков. В кн.: Комплексное дешифрирование
аэроснимков, М.—Л., «Наука», 1964.
[232] Райзер П. Я. О теоретических основах дешифрирования аэро-
снимков. В кн.: Теория и практика дешифрирования аэроснимков.
М,—Л., «Наука», 1966.
[233] Рейт м а п У. Р. Познание и мышление (моделирование на уровне
информационных процессов), М., «Мир», 1968.
[234] Ретанова Е. А,, В. II. Зинченко, Н. Ю. Вергилес.
Исследование перцептивных действий в связи с проблемой лпсайта.
Вопросы психологии, № 4, 1968.
[235] Розенблатт Ф. Принципы пейродинамики. М., «Мир», 1965.
[236] Романов В. П. О последовательности операций при интерпрета-
ции сложных изображений. В сб.: Автоматическое чтение текста,
М., ВИНИТИ. 1967.
[237] Р у б а х п п В. Ф. Некоторые психологические вопросы дешифриро-
вания. В сб.: Материалы Ленинградской зональной психологической
конференции, Л., Лен. отд. Общества психологов СССР, 1958.
[238] Рубахин В. Ф. Природа п формирование умения и навыков де-
шифрирования аэроснимков. Вопросы психологии, № 3, 1958.
[239] Рубахин В. Ф. О некоторых теоретических вопросах специаль-
ного дешифрирования аэроснимков. Известия ВГО, вып. 6, 1959.
[240] Рубахин В. Ф. Сельскохозяйственное дешифрирование аэро-
снимков. Вестнпк сельскохозяйственной науки, № 10, 1962.
[241] Рубахпп В. Ф. Вопросы психологии геолого-географического
дешифрирования аэроснимков. В сб.: Тезисы докладов на Л съезде
Общества психологов СССР, вып. 3. М., АПН РСФСР, 1963.
[242] Рубахин В. Ф., А. В. Садов, Л. Я. Тагупо в а. Опыт
разработки геоботанических дешифровочных признаков прп инже-
нерно-геологических исследованиях с применением аэрометодов.
В кп.: Скоростные методы инжеперио-геологических исследований
для целей массового строительства. Труды ВСЕГИНГЕО, № 3, Но-
вая ссрпя, М., «Недра», 1964.
[243] Рубахин В. Ф., А. В. Садов. Опыт геологического дешифри-
рования в области развития лессовых пород, БНТИ, ОНТИ ВИЭМС,
№ 1 (54), 1965.
[244] Рубахин В. Ф. Психологический анализ возможностей автома-
тизации дешифровочного процесса. В кн.: Проблемы инженерной
психологии, 4, Л., 1966.
[245] Рубахин В. Ф. К вопросу о выборе гипотезы при опознании об-
разов. В сб.: Материалы XVIII Международного психологического
конгресса, Симпозиум 16, М., 1966.
289
[246] Рубахин В. Ф. Физиологические и психологические основы де-
шифрирования аэроснимков. В кп.: Теория и практика дешифрирова-
ния аэроснимков, М.—Л.. «Наука», 1966.
[247] Рубахин В. Ф., 10. И. Ф е й г и н. К проблеме изоморфизма при
восприятии информационных моделей. В сб.: Тезисы докладов кон-
ференции по психологии, Л., ЛГУ, 1967.
[248] Рубахин В. Ф., А. В. Садов, Возможности использования
методов математической статистики и теории информации при спе-
циальном дешифрировании, М., ОНТИ ВИЭМС, 1968.
[249] Рубахин В. Ф, Эвристические аспекты процессов восприятия.
В кп.: Проблемы инженерной пспхолопти, 7. 2, М.. «Наука», 1968.
[250] Рубахин В. Ф., К). И. Фепгп п. К вопросу о построении гомо-
логической модели процесса восприятия образов в зашумленных ус-
ловиях. В сб.: Материалы III Всесоюзного съезда Общества психо-
логов СССР, I, М., Мии. просвещения СССР, 1968.
[251 ] Рубахин В. Ф. Деятельность оператора-дешифровщпка в системе
обработки информации. В кн.: Военная инженерная психология.
М., Воениздат. 1970.
[252] Рубахин В. Ф., Ю. И. Фонги и. К вопросу о моделировании
поведения человека-оператора. В кп.: Проблемы воепно-инжеперной
психологии. М., Воениздат, 1970.
[253] Рубахин В. Ф. Функционирование представлений при восприя-
тии первичных информационных моделей. В сб.: Материалы I Все-
союзного симпозиума но психологии памяти, Харьков, Мии. высшего
и среднего специального образования СССР, 1970.
[254] Рубахин В. Ф. Структурпо-эврпстичсская концепция обработки
первичной информации. В сб.: Материалы IV Всесоюзного съезда
психологов СССР, Тбилиси, «Мецпиереба», 1971.
[255] Рубахин В. Ф., Ю. И. Фейгин. Вопросы моделирования
процесса переработки специальной информации па основе аппарата
математической логики и их экспериментально-психологическое обо-
снование. В кн.: Проблемы инженерной психологии, ч. I, вып. III,
Ярославль, Общество психологов СССР, 1972,
[256] Руководство «Физические осповы п технические средства
аэрометодов», Л., «Наука», 1967.
[257] Садов А. В. О количественной оценке общей структуры аэрофото-
изображения ландшафта при инженерно-геологическом дешифриро-
вании. В сб.: БНТИ, ОНТИ ВИЭМС, серия «Гидрогеология и инже-
нерная геология», № 1, 1966.
[258] Самойлович Г. Г. Применение авиации п аэрофотосъемки
в лесном хозяйстве, М., Гослссбумиздат, 19оЗ.
[259] Самойлович Г. Г. О современном состоянии и некоторых зада-
чах в области применения аэрометодов в лесоустройстве и лесном
хозяйстве. В кп.: Аэросъемка п ее применение, Л., «Паука», 1967.
[260] Светс Д,, В. Т а н н е р, Т. Б е р д з а л л. Статистическая теория
решений и восприятия. В кп.: Инженерная психология. М., «Про-
гресс», 1964.
[261] С с б с с т и а н Г. С. Процессы принятия решспий при распознава-
нии образов. Киев, «Техника». 1965.
[262] С е ч е и о в И. М. Элементы мысли. Избр. филос. и пспхол. произв.
М., ОГИЗ, 1947.
[263] Сеченов И. М. Предметная мысль п действительность. Избр.
филос. п пспхол. произв. М., ОГИЗ, 1947.
[264] Свиридов А. С. Стереофотограмметрия. М., Геодезиздат. 1951.
[265] Смирнов А. А. Развитие памяти. В кн.: Психологическая наука
в СССР, I. М., АПН РСФСР, 1959.
[266] Смирнов Л, Е., В. С. Кисловский. Топографическое де-
шифрирование цветпых аэроснимков, отпечатанных на различной
фотобумаге, Вестник ЛГУ, Хе 12, 1967.
290
[267] Смирнов Л. Е. Теоретические основы и методы географического
дешифрирования аэроснимков. Л., ЛГУ, 1967.
[268] Соколов Е. Н. Вероятностная модель восприятия. Вопросы пси-
хологии, № 2, 1960.
[269] Соколов Е. Н. Ориентировочный рефлекс как кибернетическая
система. Жури. высш, порви, деят-стн, № 5, 1963.
[270] Соколов Е. 11. Статистическая модель наблюдателя. В кп.:
Пижелерная психология. М.. МГУ, 1964.
[271] Соколов Е. И. О моделирующих свойствах нервной системы.
В кп.: Кибернетика, мышление, жизнь. М., «Мысль». 1964.
[272] Соловьев И. М. К психологии узпавапия. Советская педагогика,
№ 2—3, 1943.
[273] Сочив ко В. 11. Электронные опознающие устройства. М.—Л.,
«Энергия», 1964.
[274] Столяренко Л. М. Психологическая характеристика работы
оператора РЛС. В кн.: Военная инженерная психология. М., Воен-
издат, 1971.
[275] Сытинская Н. Н. Исследование порога контрастной чувстви-
тельности эреппя. Журп. технической физики, 12. 7, 1942.
[276] Теплов Б. М. Пространственные пороги зрения. В сб.: Зритель-
ные ощущения и восприятия. М.—Л., СОЦЭКГИЗ, 1935.
[277] 'Г с п л о в Б. М. К вопросу о практическом мышлении. Ученые
записки МГУ, вып. 90, 1945.
[278] Тихомиров Л. И., А. Н. Мартынов а, Л. Н. Л у щ е и к о,
И. Н. С т а р и ч е н к о в, В. Н. Кирюши и. Региональные спра-
вочные руководства но комплексному дешифрированию при ппже-
псрио-гсологических исследованиях. В кп.: Аэросъемка и ее при-
менение. Л, «Паука», 1967.
[279] Тихомиров О. К., В. А. Терехов. Эвристики человека.
Вопросы психологии, № 2, 1967.
[280] Т и х о м и р о в О. К. Эвристика как проблема психологии мышле-
ния. В кп.: Психологические исследования. М., МГУ, 1968.
[281] Тоидзе И. А. О возможном методе исследования процесса визу-
ализации. В сб.: Материалы III Всесоюзного съезда Общества пелхо-
ло1ов СССР, I, М., Мин. просвещения СССР, 1968.
[282] Толчельпиков Ю. С. Современное состояние теории и прак-
тики почвенных исследований с применением аэрометодов. В кп.:
Теория п практика дешифрирования аэроснимков. М.—Л., «Паука»,
1966.
[283] У г л е в Ю. В. Система вероятностного опознавания объектов мест-
ности но сигналам микрофотометрическом развертки аэроснимка.
В кп.: Аэросъемка и се применение. Л., «Наука», 1967.
[284] У л ь я н о в Г. Опознающие системы в космической технике. Авиа-
ция и космонавтика, № 2, 1967.
[285] Файн В. С. К вопросу об опознании образов в сложных изображе-
ниях. Известия АП СССР, Энергетика и автоматика, Л? 2, 1962.
[286] Фаткип Л. В. Общие понятия теории информации н ее примене-
ние в психологии и психофизиологии. В кп.: Инженерная психоло-
гия. М., МГУ, 1964.
[287] Фогель Л. Интеллектуальные уровни решений. В кн.: Инженер-
ная психология. М., «Прогресс», 1964.
[288] Фресс II. Неопределенность раздражителя и неопределенность
реакции мри перцептивном узнавании. Вопросы психологии, № 4,
1966.
[289] Хаджетлаше Ф. М. Приближенные стереоскопические изме-
рения по аэроснимкам при дешифрировании. В кп.: Комплексное
дешифрирование аэроснимков. М.— Л., «Наука», 1964.
[290] Харксвич А. А. О ценности информации. В сб.: Проблемы ки-
бернетики, 4, М., Изд. АН СССР, 1960.
291