Razones para fotos borrosas. Trabajo práctico tratamiento de la información gráfica

Basado en los materiales del libro "Meteorología satelital", MA German

Interpretación de imágenes en la nube

La posibilidad de identificar nubes en imágenes de televisión viene determinada por la resolución del equipo. Es obvio que cuanto menor es el valor del elemento de resolución en el suelo, más detallados son los objetos capturados visibles y más precisa su interpretación. No se distinguen nubes separadas de un tamaño más pequeño que el elemento de descomposición en el suelo, y los campos de nubes que consisten en nubes de este tamaño aparecen en las imágenes de televisión como un velo de luz uniforme, como nubes delgadas de uno u otro brillo.
Las fotografías de nubes obtenidas de los satélites se comparan favorablemente con las observaciones desde tierra, ya que brindan una imagen completa de la distribución de las nubes en vastas áreas acordes con los principales objetos sinópticos. Esto hace posible, por la naturaleza del patrón de imagen en las imágenes, estudiar las faltas de homogeneidad de la cubierta de nubes de varias escalas, muchas de las cuales son prácticamente imperceptibles para observaciones discretas desde tierra. Al estudiar, surge un deseo natural: identificar y clasificar las formaciones de nubes que se muestran en las imágenes, de acuerdo con la clasificación de nubes adoptada en las observaciones desde tierra. Por un lado, y por otro, para identificar y clasificar sistemas nubosos completos que cubren grandes extensiones de la superficie terrestre.

dibujo de imagen de nube

textura de la imagen. La textura se entiende como una imagen de pequeños detalles de una imagen, creados por la diferencia de brillo de los elementos individuales, cuyas dimensiones son comparables con la resolución del equipo. En este caso, la imagen reproduce solo las características más básicas del objeto, que pueden usarse para juzgar si es redondeado o alargado, más claro (más frío) que el fondo que lo rodea, o viceversa. Hay tres tipos principales de textura: mate, granulada y fibrosa.
La textura mate se caracteriza por un tono uniforme de la imagen. Las tomas de televisión de esta textura difieren solo en el brillo. Una textura mate es característica de las imágenes de áreas abiertas de la superficie del agua, terrenos en áreas con suficiente humedad, áreas áridas de terreno, hielo sólido y cubierta de nieve, niebla y nubes estratiformes.
textura granulada- acumulación de manchas (granos) de luz u oscuridad sobre el fondo correspondiente. Los granos pequeños suelen ser característicos de las imágenes de cúmulos, el tamaño de los granos en este caso es tan pequeño que los detalles y las formas de las nubes individuales quedan completamente ocultos. Nubes estratocúmulos se ven similares, solo que los granos en este caso son oscuros sobre un fondo claro. Los granos aquí deben entenderse como huecos en las nubes. Sin embargo, la presencia de granos oscuros sobre un fondo claro no garantiza que se representen nubes estratocúmulos. También pueden ser cúmulos: características geométricas de grandes áreas de la imagen creadas por cientos de elementos, cuyas dimensiones son aproximadamente dos o tres órdenes de magnitud mayores que la resolución del sistema.
Los sistemas de nubes a gran escala incluyen: zonas de nubes frontales, vórtices de nubes de ciclones, nubosidad de corrientes en chorro, vórtices de nubes de ciclones tropicales, nubosidad de zona de convergencia intratropical, nubosidad de frente frío tropical.
Las características de los sistemas nubosos permiten identificar el entorno sinóptico general en el que se observan determinadas formaciones nubosas.
Por lo tanto, el conjunto de las principales características discutidas anteriormente puede formar la base para el reconocimiento de las nubes y la superficie subyacente en las fotografías de los viajeros. Pero aun así, con estas características de la nube a disposición del decodificador, la tarea de descifrar sigue siendo difícil. Una adición importante para simplificar el reconocimiento de imágenes satelitales son las mediciones de radiación, que se realizan simultáneamente con el seguimiento de nubes de TV. Un análisis conjunto de toda la información satelital permitirá determinar la extensión vertical de las nubes y afinar su forma a partir de estos datos. Si el decodificador sólo dispone de imágenes de televisión de la nubosidad, las sombras proyectadas por las nubes altas se utilizan para determinar el espesor de las nubes. En este caso, el exceso de una nube sobre otra puede determinarse a partir de la altura del Sol. Las sombras se pueden ver no solo contra el fondo de las nubes más bajas, sino también sobre la arena clara, la nieve y la capa de hielo. Al mismo tiempo, en la superficie del agua, que suele tener un tono oscuro, no siempre se puede detectar la sombra.

Forma y cantidad de nubes Al analizar imágenes de televisión, no siempre es posible determinar con precisión las formas de la clasificación morfológica de las nubes debido a la similitud fotográfica de la mayoría de ellas entre sí. Por lo tanto, al descifrar, utilizan una clasificación condicional, compilada teniendo en cuenta las capacidades informativas de la fotografía. Se distinguen los siguientes tipos principales de nubosidad, cada uno de los cuales puede incluir no solo las formas correspondientes de clasificación morfológica: cúmulos, estratos, cirros, etc., sino también todo tipo de variedades de todos los niveles que crean un efecto visual similar en las imágenes. : en forma de cirros, estratificados, en forma de cúmulos, cumulonimbus o cúmulos poderosos, estratocúmulos, varias combinaciones de estos tipos.
Además de los principales tipos de nubosidad, los límites de los campos de nubes homogéneas y la cantidad de nubosidad se determinan durante la interpretación.
borde (contorno) llamada línea divisoria entre campos con diferentes características. Los contornos delinean áreas (campos) que son uniformes en brillo y estructura de la imagen de la nube.
cantidad de nubes caracteriza el grado de cobertura por las nubes de una u otra parte de la superficie terrestre y está determinado por la relación (en porcentaje) del área ocupada por elementos nubosos dentro del contorno a toda el área delimitada por el contorno.

nubes cirros

Las nubes a través de las cuales se ve el terreno o las nubes más bajas suelen tener forma de cirro. Se pueden identificar en las imágenes en la mayoría de los casos por su estructura filamentosa, pero también por su asociación con otras nubes como los cumulonimbos.
El conocimiento de la geografía del área también proporciona una ayuda significativa para reconocer las nubes. Si las bandas de nubes cruzan cadenas montañosas altas y no experimentan su influencia, entonces la altura de tales nubes puede juzgarse sin ambigüedades y atribuirse a nubes con forma de cirro. Bandas de cirros más o menos densos a menudo proyectan sombras sobre las nubes bajas y medias o sobre la superficie nevada de la Tierra. Las sombras particularmente claras se asocian con cirros que se forman en el lado derecho de la corriente en chorro.
Las nubes cirros pueden incluir no solo nubes cirros, sino también campos de nubes de otras formas que tienen una estructura similar. Así, por ejemplo, en ausencia de otras características de identificación, un campo de niebla adventicio aislado sobre el mar abierto crea el mismo efecto fotográfico en la imagen que los cirros. Sin embargo, el conocimiento del mecanismo físico y la región de formación de ciertas formaciones de nubes, teniendo en cuenta la historia, así como la participación de otras fuentes, permiten identificar correctamente los tipos de nubosidad.

nubes estratiformes

La principal característica distintiva de las nubes estratos en la imagen de TV es su tono uniforme mate. La mesoestructura de esta cubierta de nubes es indefinida o en bandas. La uniformidad del tono generalmente se conserva a lo largo de las bandas, o cambia gradualmente.
El tono de la imagen de las nubes densas en forma de estrato suele ser blanco, a veces blanco brillante, delgado, gris claro.
La imagen de las nubes estratos en las imágenes de TV es creada por nubes nimboestratos (Ns), estratos (St), altoestratos (As). Además, algunos cúmulos: cúmulos (Cu), altocúmulos (Ac) y estratocúmulos (Sc), que consisten en elementos nubosos relativamente pequeños separados por los mismos espacios pequeños, pueden parecer estratos en las imágenes de televisión. Las nubes Nimbostratus tendrán el brillo más alto en la imagen, cuyo albedo promedio es del 80%. Como, al tener un albedo medio del 60%, tendrá un brillo menor.
Las nubes estratos se observan a menudo en combinación con las nubes cúmulos. En este caso, la parte superior mate de la imagen, que es típica de las nubes estratos, estará un poco perturbada por las inclusiones de elementos de nubes granulares o más grandes de formas redondeadas. A menudo, las nubes cumulonimbus (Cb) se incluyen en las nubes estratos, que son visibles en las imágenes como puntos blancos brillantes contra un fondo uniforme menos brillante. A veces, la presencia de Cb puede ser revelada por las sombras de sus cimas, que sobresalen por encima del borde superior de las nubes estratos. En términos de cantidad, las nubes estratificadas son solo continuas o significativas.
Se caracteriza por grandes dimensiones horizontales (hasta varios miles de kilómetros). Su espesor vertical varía de 0,3 a 5-6 km.
Las nubes estratificadas se observan con mayor frecuencia en el área de los frentes cálidos y ocluidos, así como en los anticiclones en la mitad fría del año.
La niebla debe distinguirse de las nubes estratos. En las fotografías de satélite, tiene una imagen sólida de color blanco lechoso con bordes enjambres, que repiten, por regla general, formas de relieve. La niebla de advección sobre los océanos también puede tener una estructura de bandas, que recuerda a la estructura de los cirros. La niebla densa se reconoce fácilmente incluso contra el fondo de la nieve, ya que cubre los contornos de la superficie subyacente y se puede ver a través de nubes delgadas. La niebla débil (translúcida) se encuentra en las imágenes solo en ausencia de nieve y nubes. Un velo gris claro de niebla sobre pequeños charcos de agua a veces crea la impresión de un resplandor de agua como el resplandor del sol.
Ciertas dificultades en el descifrado se presentan por nieblas en las imágenes IR. El contraste de baja temperatura entre la niebla y la superficie subyacente muy a menudo no permite distinguir la niebla de otros objetos por el tono de la imagen. En este caso, los materiales aerosinópticos pueden brindar una ayuda significativa para los períodos más cercanos a las fechas de recolección de datos.

nubes cúmulos

Nubes cúmulos (células)

Las imágenes de nubosidad de cúmulos en las fotografías se distinguen por una gran falta de homogeneidad en el brillo. El tono de la imagen de estas nubes puede ir del gris al blanco brillante, alternando el tono claro de la imagen con otro más oscuro. La textura característica de la imagen es granulosa, fibrosa o abovedada. Las formaciones mesoestructurales de cúmulos pueden ser de tres tipos: células, bandas, cadenas.
De las nubes cúmulos, las fotografías pueden usarse para distinguir principalmente nubes de desarrollo vertical, que incluyen cúmulos (Ci), cúmulos poderosos (Ci cong.) y algunas formas de nubes estratocúmulos (Sc). El brillo del tono de la imagen de los cúmulos es directamente proporcional a sus dimensiones horizontales y verticales.
Los pequeños grupos de cúmulos que son más pequeños que la resolución del sistema aparecen en la imagen como una neblina gris sólida y pueden interpretarse como nubes estratos delgadas. Estas nubes incluyen cúmulos de buen tiempo< (Сu hum), высококучевые (Ас), некоторые формы слоисто-кучевых (Sc) и перисто-кучевых (Сс).
Los cúmulos generalmente se organizan en forma de nubes raras separadas o en forma de acumulaciones significativas de ellas. Las dimensiones horizontales de las nubes fluctúan en un rango muy amplio. Los cúmulos se pueden combinar con otras formas de nubes de todos los niveles. Se destacarán sobre el fondo de otras nubes si tienen un alto brillo de la imagen en la imagen, o por la sombra característica que proyectan sobre las nubes subyacentes.
Los cúmulos se forman con mayor frecuencia cerca de los frentes fríos y en la parte trasera de un ciclón en una masa de aire inestable.
Es especialmente importante distinguir las nubes cumulonimbus de otras nubes. Las características principales para descifrar imágenes Cb en una imagen de TV son: el fondo más brillante (blanco brillante) de la imagen (el albedo es de alrededor del 80%); contornos de nubosidad claramente definidos, claramente distinguibles contra el fondo de la superficie subyacente y fácilmente reconocibles contra el fondo de cualquier otra nubosidad. Textura de imagen abovedada; fluctuaciones significativas en las dimensiones horizontales; emisiones características (cola) de yunques de cirros; tira de mesoestructura (en forma de crestas).
Los CL se encuentran tanto aislados como combinados con otras formas. En el caso de una combinación de CL con otras formas, su límite es pronunciado: son detectados por las sombras creadas por los picos, cuyas cúpulas blancas brillantes se destacan sobre un fondo más oscuro. En ausencia de sombras, los Cb se identifican por el brillo de sus imágenes en las fotografías. Se pueden observar detrás del ciclón en aire frío inestable, así como en el anticiclón y campo bárico difuso, especialmente en verano.

Nubes estratocúmulos

Nubes estratocúmulos etiquetadas como láminas SC

En las fotografías de televisión, las nubes estratocúmulos parecen gránulos grandes o pequeños. A veces, esta nubosidad en la imagen parece un campo de puntos borrosos aislados, en el centro del cual, por regla general, se puede rastrear una formación relativamente brillante de nubes más poderosas. Las nubes estratocúmulos tienen una textura granulosa. La nubosidad es gris y gris claro en las imágenes IR, y blanco claro y brillante en las imágenes visibles. Las nubes de estas formas tienen una estructura bien definida y muy a menudo se agrupan en crestas y bandas, que suelen estar orientadas en la dirección del viento. Las nubes estratocúmulos se forman en el aire frío y húmedo en la capa de subinversión y tienen una pequeña extensión vertical.

Nubes cumulonimbus

Nubes cumulonimbus

Este tipo de nubosidad se identifica con bastante facilidad en las imágenes de televisión. Las nubes cumulonimbus suelen tener una textura abovedada, alto brillo y tamaño. En las fotografías, parecen grandes manchas blancas brillantes con un diámetro de 10 a 40 km y, a veces, más.
Las formaciones de nubes con un diámetro de unos 100 km o más son un grupo de nubes cumulonimbus individuales, en las que los yunques se fusionaron y formaron una cubierta continua de cirros.
Un penacho de cirros, según K. O. Erickson, asociado con nubes cumulonimbus, se observa en presencia de cizalladura vertical del viento. En este caso, el borde de barlovento de la nube cumulonimbus es nítido, mientras que el borde de sotavento, donde los cirros se alejan, está borroso. Una columna de cirros se extiende a favor del viento al nivel de las nubes. En este sentido, la dirección de los flujos de aire en la troposfera superior (al nivel de los cirros) se puede determinar a partir de la imagen de las nubes cumulonimbus, y hasta cierto punto caracterizan el movimiento de las propias nubes cumulonimbus.
La presencia de nubes cumulonimbus en una imagen de televisión es un buen indicador para el pronóstico de tormentas eléctricas, chubascos y ráfagas de viento en el área para la cual se recibe información satelital.
Sin embargo, bajo ciertas condiciones de filmación de televisión, no siempre es posible reconocer correctamente las formas individuales de nubosidad, especialmente porque esta etapa de interpretación es intermedia en la práctica operativa del uso de imágenes satelitales. Estas y otras consideraciones contribuyeron a la creación de un método generalizado para descifrar imágenes de nubes de TV. La esencia del método propuesto por I. P. Vetlov radica principalmente no en el reconocimiento de formas de nubes individuales registradas durante las observaciones desde tierra, sino en la identificación de sistemas de nubes típicos asociados con procesos atmosféricos característicos. Este enfoque de interpretación se basa en el principio de que cada sistema nuboso individual está determinado por una cierta forma de circulación en la atmósfera. Descifrar imágenes de nubes de esta manera también facilita la tarea de identificar formas de nubes ordinarias que, después de identificar sistemas de nubes típicos, en términos de análisis y pronóstico del tiempo, en muchos casos pueden perder su significado independiente.

USO DE DATOS DE OBSERVACIÓN DE SATÉLITES METEOROLÓGICOS EN ANÁLISIS SINÓPTICO. Frentes.

La amplia información meteorológica que se recibe regularmente de los satélites se utiliza ampliamente en la práctica sinóptica. Los mapas compuestos de cobertura de nubes construidos a partir de imágenes de televisión son muy informativos; muestran la estructura espacial y otras características de la nubosidad. Los sistemas de nubes de diversas formaciones sinópticas (frentes, ciclones, huracanes, zonas de convergencia, etc.) son tan típicos que el uso de imágenes de cobertura de nubes se ha convertido en una herramienta indispensable para predecir procesos atmosféricos a gran escala.
La etapa inicial en el desarrollo de la meteorología satelital, asociada al uso de imágenes de nubosidad en la práctica de los pronósticos meteorológicos, se caracteriza por el predominio de métodos de análisis cualitativo (sinóptico) de los datos obtenidos. Los estudios realizados en los últimos años dan testimonio de las grandes posibilidades de utilizar la información meteorológica satelital en el marco de los pronósticos meteorológicos numéricos modernos. En particular, el uso de datos de radiación saliente en varias regiones espectrales permite obtener información cuantitativa sobre temperatura, densidad, humedad del aire y contenido de ozono.
La posibilidad real de resolver problemas inversos de meteorología satelital pone en el orden del día el problema de la combinación óptima de medios de observación meteorológica convencionales y satelitales. Si, por ejemplo, las mediciones satelitales del perfil vertical de la temperatura del aire en cualquier punto del globo se vuelven completamente confiables, esto eliminará la necesidad del uso masivo de radiosondas como el principal medio de medición de la temperatura de la atmósfera.
Las perspectivas de obtener información meteorológica en forma cuantitativa con la ayuda de satélites no reducen en modo alguno la importancia de utilizar y mejorar métodos para el análisis cualitativo de la imagen de la Tierra desde el espacio. Por el contrario, la investigación de los últimos años ha abierto aquí nuevas posibilidades, consistentes en el uso de imágenes para determinar las diversas propiedades de las características de la superficie subyacente.

USO DE DATOS EN LA NUBE PARA EVALUAR EL ESTADO SINÓPTICO

En el análisis de mapas sinópticos y la evaluación de la naturaleza de los procesos atmosféricos, junto con los datos de observación de las estaciones terrestres, los resultados de las observaciones de los satélites meteorológicos se han utilizado cada vez más recientemente. Considerando una serie sucesiva de imágenes de la superficie terrestre, se pueden revelar ciertas características estructurales de los campos de nubes. Con la ayuda de equipos satelitales capaces de fotografiar grandes espacios, es posible obtener una imagen general de la cobertura de nubes a escala global. Un mapa compuesto de cobertura de nubes, construido a partir de fotografías de un área grande, describe la naturaleza de los procesos atmosféricos que ocurren en un área grande y puede ser de importancia práctica. Estos mapas, que dan una imagen continua de la distribución de las nubes, son muy visuales, lo cual es esencial para el análisis sinóptico y, en gran medida, ayudan a comprender mejor los datos de una red discreta de observaciones meteorológicas. Identificar perturbaciones atmosféricas a gran escala asociadas con cambios abruptos en las condiciones climáticas.

PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS ESTRUCTURALES DE LOS CAMPOS DE NUBES Y SU RELACIÓN CON LOS PROCESOS SINÓPTICOS

La estructura de la imagen depende principalmente del contraste de brillo de las nubes observadas, que supera el umbral de sensibilidad al contraste del sistema de televisión. Los cambios en las condiciones de disparo (iluminación, velocidad de obturación, apertura, etc.) tienen poco efecto en la estructura de la imagen, solo cambia su contraste.

Los sistemas de nubes a escala sinóptica (macroestructura) caracterizan las características geométricas de grandes áreas de la imagen creadas por cientos de elementos, con tamaños de aproximadamente dos a tres órdenes de magnitud mayores que la resolución del sistema con el que la televisión (TV) o el infrarrojo (IR) ) se obtuvieron imágenes. Esta estructura de imágenes de nubes da una imagen horizontal continua de la distribución de las nubes, es más visual que los datos de nubes habituales colocados en un mapa sinóptico. Para áreas con una densa red de estaciones de TV e IR, las imágenes de escala sinóptica de los campos de nubes ayudan al pronosticador a sistematizar de manera más razonable los procesos atmosféricos. Con una red de estaciones meteorológicas relativamente escasa, cuando ciertas secciones del mapa sinóptico están escasamente provistas de observaciones instrumentales, la macroestructura de las imágenes de nubes sirve como información principal en el análisis y compilación de pronósticos meteorológicos. Puede tener diferentes características de mesoescala y macroescala (mesoestructura y textura), lo que amplía la cantidad de información sobre un campo de nubes en particular.

FRENTES ATMOSFÉRICOS DE NUBE

Los sistemas de nubes de frentes atmosféricos se representan en imágenes de TV e IR como bandas de luz de diferente ancho, brillo y estructura.
Las bandas de nubes más anchas y brillantes corresponden a frentes activos con intensos movimientos ascendentes de aire húmedo, las bandas de nubes más estrechas y menos brillantes corresponden a frentes inactivos, en cuya zona no se desarrollan movimientos ascendentes.
Las bandas frontales consisten, por regla general, en nubes multicapa, que son una combinación de diferentes tipos. El reconocimiento de los tipos de nubes se lleva a cabo según las características propias de cada tipo de nubosidad por separado y según la naturaleza de los límites de la banda nubosa. Por ejemplo, la presencia de nubes tipo cirros se puede juzgar por "manchas" de color gris claro y también por bandas transversales cortas que se observan a menudo a lo largo del límite de las nubes frontales. Los límites "irregulares" (irregulares) son inherentes a las nubes cúmulos y cumulonimbos. Los bordes suavizados (suaves) indican el predominio de nubes estratiformes. Suele haber al menos dos tipos de nubes en la banda frontal. La actividad de los frentes atmosféricos disminuye desde el centro del ciclón hacia la periferia, y este cambio en su actividad se refleja en las imágenes de TV, pero con una disminución en el ancho de banda y la cantidad de nubosidad. Los sistemas de nubes frontales se representan en imágenes y mapas sin análisis de fase en la mayoría de los casos en forma de bandas de nubes con un ancho de uno a varios cientos de kilómetros. Dado que las bandas de nubes generalmente consisten en nubes de varias formas, en los mapas que no son de análisis, en el contorno donde se indica la nubosidad frontal, a menudo se trazan todas las formas de las nubes. Sin embargo, en varios casos es posible rastrear el predominio de cúmulos en la zona del frente frío y nubes estratos en la zona del frente cálido.
Un análisis de mapas de nubes, mapas meteorológicos y topografía bárica mostró que las secciones frontales a menudo se trazan en el campo de nubes mucho más tiempo que en el campo de otros elementos. Al mismo tiempo, la aparición de nubosidad y la configuración de la franja nubosa permiten, en muchas ocasiones, determinar la aparición del frente en la imagen. Esta circunstancia puede servir de base para afinar el análisis de la situación sinóptica de una determinada zona.

Frente frío nublado.

Las bandas de nubes de los frentes fríos tienen una estructura clara en forma de una banda brillante de 200-300 km de ancho y más de 1000 km de largo, muy a menudo intercalados con puntos brillantes redondeados con bordes bien definidos. Las bandas se forman a partir de nubes nimbostratus y grupos individuales de nubes cumulonimbus. Por lo general, tienen un tono uniforme de la imagen, en cuyo fondo son claramente visibles las inclusiones de puntos brillantes redondeados de nubes de desarrollo vertical. Los frentes fríos activos se caracterizan por una imagen en forma de banda nubosa continua y bien desarrollada. Para frentes con actividad reducida, la banda nubosa suele ser menos ancha, con quiebres separados en el contorno.

Frente frío (HF)

Muy a menudo, las bandas de nubes de un frente frío están separadas por zonas sin nubes de nubes prefrontales y posfrontales. En las imágenes tomadas para el período cálido del año, frente a la zona frontal a cierta distancia de la banda nubosa principal, son muy frecuentes los bancos de nubes cumulonimbus, ubicados paralelos al frente. Detrás del frente, a veces se pueden observar acumulaciones de cúmulos, formados en crestas, células o conjuntos que no tienen una estructura definida. Estas nubes son el resultado de la convección: aire acuoso que se mueve sobre una superficie subyacente cálida. Las zonas nubladas de los frentes fríos se caracterizan por una notable curvatura ciclónica (desviación hacia el aire cálido).
Los estudios realizados por T. P. Popova muestran que la línea de un frente frío cerca de la superficie de la Tierra está casi siempre dentro de la banda de nubes. En los casos en que predominan las nubes de formas estratificadas en la zona de nubes, la línea frontal de la superficie se ubica cerca de su borde derecho (frontal), cuando predominan los cúmulos, la línea frontal se ubica en el borde izquierdo (trasero) de la banda de nubes. La claridad de los límites de estas bandas es notable.

Frente cálido nublado.

Un frente cálido, por regla general, se expresa bien en el campo de nubosidad solo en las etapas iniciales del desarrollo del ciclón; por lo tanto, el reconocimiento de estos frentes en imágenes es mucho más difícil que el de los frentes fríos. La imagen de nubosidad de frente cálido en las imágenes de televisión se caracteriza por una gran variedad de tamaños y patrones de cobertura de nubes.
Según los estudios de E. P. Dombkovskaya, lo más típico para un frente cálido es una zona de nubes con una estructura de franja característica de 300-500 km de ancho y de varios cientos a miles de kilómetros de largo, y las franjas largas de nubes en los frentes cálidos son raras.
La banda de nubes correspondiente al frente cálido se fusiona con las nubes del frente frío durante la oclusión. Por lo general, la zona de nubosidad en el frente cálido se ve borrosa y solo se ve una ligera protuberancia en el punto de oclusión en las imágenes, que corresponde a la banda de nubosidad preexistente del frente cálido. Al mismo tiempo, el frente frío permanece muy claramente expresado.
La zona nubosa del frente cálido tiene una curvatura anticiclónica y se curva hacia el aire frío.
La banda nubosa de este frente está formada por nubes nimboestratos homogéneas. En las imágenes tomadas en verano, muy a menudo se pueden observar formaciones individuales de nubes cumulonimbus. El ancho de la franja frontal de nubes no es el mismo en toda su longitud. Donde se desarrollan la ola y el ciclón, se expande, en la región de las crestas traseras se estrecha y se difumina. A veces se producen frentes cálidos borrosos, visibles en las imágenes en forma de bandas de cirros. Como señala Popova, una característica distintiva de la nubosidad de frente cálido es un límite posterior nítido, a menudo redondeado, y un límite frontal irregular, donde los bancos de nubes individuales y los espacios alargados se ubican paralelos a la banda nubosa principal.
Delante de la zona nubosa del frente cálido, se pueden observar pequeños cúmulos dispersos aleatoriamente en el aire frío, y se pueden observar nubes de convección detrás del frente en el aire cálido. Estas nubes son típicas principalmente para el verano, indican inestabilidad y alto contenido de humedad del aire cálido. Los estudios muestran que la posición de la banda nubosa del frente cálido generalmente concuerda bien con la posición de la vaguada superficial. En este caso, la línea frontal cerca de la superficie de la Tierra debe dibujarse cerca del borde interior de la banda de nubes.

Nubosidad del frente de oclusión.

La zona nubosa correspondiente al frente de oclusión es una banda nubosa densa (brillante) de unos 300 km de ancho. Por lo general, tiene la forma de una espiral, que se asemeja a una coma gigante en apariencia, cuya parte superior se encuentra en el centro de la circulación ciclónica al nivel de la nube. Una espiral nubosa se caracteriza por un límite interno (posterior) claramente definido, seguido de una banda sin nubes o ligeramente nublada, y a cierta distancia de ella se pueden ver nubes en forma de cúmulos en forma de crestas, células convectivas o cúmulos de nubes. que no tienen una estructura clara. A diferencia del borde interior de la banda nublada del frente de oclusión, el borde exterior (anterior) es más difuso, a menudo desgarrado. La banda de nubes en este caso consiste en bancos de nubes individuales que se alternan con lagunas, las cuales se extienden a lo largo de la dirección de la banda de nubes principal.
Los estudios realizados por TP Popova y LS Minina muestran que la línea frontal de oclusión cerca de la superficie de la Tierra se encuentra dentro de la banda de nubes. Si la banda de nubes tiene un límite interior definido, entonces el frente de oclusión está en la parte trasera de la espiral de nubes; si el límite interno es más amorfo, el frente de oclusión cerca de la superficie de la Tierra se desplaza hacia la parte central de la banda de nubes. El sistema nuboso de oclusión a menudo pasa al sistema nuboso del frente frío sin una bifurcación perceptible en la nubosidad de los frentes frío y cálido. A veces, la posición del punto de oclusión puede determinarse mediante una pequeña protuberancia en el lado derecho de la banda de nubes. Esta cornisa son los remanentes de la nubosidad del frente cálido. El estudio de las bandas nubosas de los frentes de oclusión muestra que en el mapa sinóptico la espiral nubosa de este frente corresponde al frente del ciclón. Con el tiempo, el frente de oclusión puede transformarse en un frente frío, cálido o estacionario. En este caso, la franja de nubes comienza a adquirir los rasgos característicos y la configuración de los correspondientes sistemas de nubes.
Se ha establecido que en la atmósfera libre la banda nubosa del frente de oclusión coincide con la posición del eje de la dorsal térmica en la mitad inferior de la troposfera, y el eje de la dorsal bárica al nivel de 500 hPa es a menudo el límite frontal de propagación de nubes. En la zona de despeje y desarrollo de los cúmulos en la atmósfera libre, existe una vaguada o ciclón de altura y un centro frío. se da un ejemplo de un sistema nuboso de frentes de un ciclón ocluido. La banda nubosa, que tiene forma de arco, formada por cumulonimbos, cúmulos y cirros, corresponde a un frente frío. Una amplia zona despejada se une al frente desde el lado del aire frío.

Nubosidad del frente estacionario.

La banda nubosa de un frente estacionario no suele tener curvatura ciclónica ni anticiclónica. Su ancho es de unos 200-300 km, la estructura es heterogénea, con claros frecuentes. La longitud promedio de las bandas de nubes de un frente estacionario es mucho mayor que la longitud de las espirales de nubes asociadas con frentes que se mueven rápidamente.
En el mapa sinóptico, la línea frontal de la superficie suele coincidir con la parte central de la banda de nubes. En aquellos casos en que el frente hace un ligero movimiento hacia adelante, la línea del frente cerca de la superficie de la Tierra se desplaza hacia la parte trasera de la banda de nubes. Las isobaras del mapa sinóptico forman, por regla general, un campo de deformación. En la atmósfera libre, tales campos de nubes corresponden a un campo de isohipsis de bajo gradiente.
En la figura se muestran ejemplos de nubosidad de un frente estacionario. La banda de nubes del frente estacionario con ondas tiene una dirección latitudinal, su ancho alcanza los 300-400 km. Se forma a partir de nubes estratos y cúmulos. Las nubes cumulonimbus son visibles en la parte superior de la imagen. El engrosamiento de la banda de nubes atestigua la presencia de olas.

La nitidez es uno de los criterios más importantes para la calidad de la imagen. Sin embargo, a menudo nos encontramos con su desventaja. Las razones pueden ser diferentes, pero la principal es el error del fotógrafo. En este capítulo, preferiré no hablar sobre la nitidez como tal, sino sobre las razones de su ausencia y cómo tratarla.

Borrosidad debido al movimiento (sacudida)

El motivo principal del desenfoque es el movimiento, es decir, el desenfoque de la imagen debido al hecho de que la mano del fotógrafo temblaba en el momento de disparar. El resultado del batido se parece a esto:

Una vista lamentable, estarás de acuerdo. Los principales factores que provocan la aparición de temblores se enumeran a continuación:

1. Toma de fotografías con poca luz sin trípode y sin flash
2. Toma de fotografías con una distancia focal larga (con un fuerte "zoom")
3. Disparar mientras está en movimiento, como desde la ventanilla de un automóvil
4. Toma de fotografías de sujetos que se mueven rápidamente

Si solo uno de los factores, el factor, está presente en las condiciones de disparo, casi siempre se puede tratar. Pero si hay varios de ellos a la vez, es casi seguro que obtengamos una fotografía defectuosa.

Para los dos primeros factores (disparo manual con poca luz, disparo de larga distancia focal), la regla de "exposición de seguridad" funciona.

Lo más probable es que una velocidad de obturación segura garantice la ausencia de movimiento. Depende de la distancia focal. Muchas fuentes brindan una fórmula simple mediante la cual puede calcular la velocidad de obturación "segura": debe dividir la unidad por la distancia focal. Es decir, a una distancia focal de 50 mm, la velocidad de obturación segura será de 1/50 de segundo. Todo esto es maravilloso y simple, pero esta regla no tiene en cuenta que la cámara puede tener un factor de recorte, lo que reduce el ángulo de visión y, por así decirlo, aumenta la distancia focal de la lente. Un objetivo de 50 mm con un recorte de 1,6 tiene una distancia focal equivalente a 80 mm. ¿Cómo calcular una velocidad de obturación segura, digamos, para una distancia focal de 24 mm no recortada? ¡No puedes prescindir de una calculadora! Te ofrezco una manera simple pero efectiva.

Nos fijamos en la escala de distancias focales de la lente:

A una distancia focal de 24 mm, la siguiente muesca corresponde a 35 mm. Calculamos la velocidad de obturación segura por él, habiendo redondeado previamente el valor. Por lo tanto, una velocidad de obturación segura para 24 mm en un recorte de 1,6 sería de 1/40 de segundo. Comprobamos en la calculadora: 24 mm * 1,6 = 38,4. Es decir, absolutamente lo mismo: ¡una velocidad de obturación segura de 1/40 de segundo!

A medida que aumenta la distancia focal, la velocidad de obturación segura disminuye proporcionalmente. Es decir, para EGF 50 mm, la velocidad de obturación segura es de 1/50 de segundo, para 300 mm - 1/300 de segundo. Esto explica por qué un teleobjetivo sin estabilizador solo se puede utilizar sin trípode en un día soleado.

Estabilizador de imagen (IS, VR, Antishake) hace la vida mucho más fácil al extender la velocidad de obturación segura de 2 a 3 veces. Es decir, un teleobjetivo de 300 mm con estabilizador activado le permite obtener fotos predominantemente nítidas ya a una velocidad de obturación de 1/100 de segundo.

Por supuesto, mucho todavía depende de las habilidades físicas del fotógrafo. Alguien logra obtener imágenes claras a velocidades de obturación de 1/5 de segundo sin trípode, ¡alguien no tiene suficiente para esto y 1/500!

Disparos desde la ventanilla de un coche- Condiciones muy malas que deben evitarse a toda costa. Además del hecho de que, a menudo, el disparo se realiza a través de un vidrio (que no agrega nitidez), la composición en tales imágenes casi siempre está ausente. Puramente documental, pero no he visto ni una sola toma artística tomada desde la ventana de un auto en movimiento.

Toma de fotografías de un sujeto en movimiento se puede resolver de dos maneras: con una velocidad de obturación muy corta o con una velocidad de obturación larga con cableado.

Sabemos que hay dos formas de reducir la velocidad de obturación: abriendo la apertura y aumentando la sensibilidad ISO. Fotografiar sujetos que se mueven rápidamente (como automóviles que pasan) casi siempre requiere hacer ambas cosas. La imagen al mismo tiempo parece estática: el automóvil parece estar parado. Para transmitir el movimiento, se utiliza una técnica: disparar con cableado.

Foto de Sergey Silencio

Preste atención a cuán maravillosamente se transmite el movimiento en la foto debido al desenfoque característico del fondo. ¿Cómo hacerlo? para disparar objeto en movimiento con cableado debe realizar algunos pasos para configurar la cámara:

1. Establecer el modo de ráfaga
2. Configure el modo de prioridad de obturación (TV, S) y fije la velocidad de obturación alrededor de 1/30-1/60 segundos. Cuanto más lenta sea la velocidad de obturación, más dinámico será el desenfoque del fondo, pero aumenta el riesgo de que se mueva el primer plano. Más velocidad: velocidad de obturación más corta.
3. El enfoque automático cambia al modo de seguimiento.

Cuando se nos acerca un objeto, lo tomamos en el "punto de mira" y comenzamos el disparo continuo, tratando de mantener este objeto en el centro del encuadre. Imagine que no tiene en sus manos una cámara, sino una ametralladora y un objeto: un avión enemigo que vuela bajo y que debe ser "derribado" :) Cuanto mayor sea la velocidad de disparo en ráfaga, mayor será la serie de fotos de los cuales puedes elegir los más exitosos.

Borrosidad debido a la óptica

1. Error de enfoque automático "crónico"

El fenómeno en el que el enfoque automático intenta constantemente enfocar un poco más cerca o un poco más lejos de lo necesario se denomina enfoque frontal Y enfoque posterior(respectivamente).

Sobre todo, el enfoque frontal/posterior estropea la vida de aquellos a los que les gusta fotografiar retratos, macro, así como a los fotógrafos involucrados en la fotografía de sujetos. Cuando se dispara a corta distancia, incluso una pequeña falla en el enfoque automático aumenta significativamente la tasa de rechazo. Por ejemplo, sabemos que al fotografiar un retrato, el foco está en los ojos. Incluso si el punto de confirmación del enfoque parpadeó donde debería estar, debido al enfoque posterior, la nitidez realmente estará dirigida a los oídos, con el enfoque frontal, en la punta de la nariz (es posible que se pierdan más).

¿Cómo detectar el enfoque frontal/posterior? Hay muchas opciones. Primero, use un objetivo especial para probar el enfoque automático. Se parece a esto:

Sin embargo, dicho objetivo solo está disponible en tiendas de fotografía y puede usarlo, básicamente, solo cuando compra una lente (o cámara) nueva. La belleza del objetivo es que es muy fácil determinar no solo la presencia de un error, sino también su valor exacto.

En segundo lugar, puede descargar placa de prueba de enfoque frontal/posterior aprovechate de ella Esto se puede hacer en el sitio www.fotosav.ru.

Bueno, y en tercer lugar, ¡la opción más fácil! Simplemente tome una foto de un texto impreso, enfocándose primero en una línea o encabezado en particular. Al mismo tiempo, debe abrir la apertura al valor máximo posible y configurar la sensibilidad ISO para que la velocidad de obturación no sea inferior a 1/100 (para eliminar el movimiento). Toma fotos desde este ángulo:

La flecha en la hoja de papel muestra la línea a la que se apuntó el enfoque automático. Como puedes ver, en este caso funcionó correctamente. Para estar seguro, es mejor repetir el experimento 5 veces.

Sin embargo, a veces sucede que todas estas cinco veces el dispositivo enfoca en el lugar equivocado.

Esto es lo que parece enfoque frontal

y se parece a esto enfoque posterior

¿Qué hacer si se detecta el enfoque frontal/posterior?

Si se detecta un enfoque frontal / posterior al comprar una lente, es mejor rechazar tal instancia y solicitar otra, y así sucesivamente hasta que el resultado de la verificación le convenga. Pero, ¿y si el defecto se descubre después de la compra?

Ahora algunas DSLR cuentan con una función de microajuste de enfoque automático, con la que se puede corregir el enfoque delantero/trasero sin salir de casa. Sin embargo, la mayoría de los dispositivos no cuentan con esta función, por lo que tendrás que llevar la cámara con toda la flota de ópticas a un centro de servicio para su ajuste. ¡Sí Sí! ¡Todo tu equipo! Si el maestro "sintoniza" su dispositivo para una lente en particular, no es un hecho que sus otras lentes funcionen tan correctamente como antes.

2. Curvatura del campo de la imagen

Con la mayoría de las lentes, se nota que la nitidez de la imagen en las esquinas de la foto difiere de la nitidez en el centro, y para peor. Esta diferencia es especialmente pronunciada en una apertura abierta. Veamos la razón de este fenómeno.

Cuando los capítulos anteriores hablaban de la profundidad de campo (DOF), se referían al espacio fuera de la lente, es decir, en algún lugar del entorno. Pero no olvides que hay una zona de profundidad de campo al otro lado de la lente, donde están el obturador y la matriz.

Idealmente, la matriz cae completamente en la zona de profundidad de campo (interna), pero el problema es que el campo de la imagen (marcado en la figura con una línea de puntos) no es plano, sino ligeramente curvo:

Es por esto que la claridad de la imagen en las esquinas de la imagen será menor que en el centro. Lo más triste es que es un defecto congénito del cristalino que no se puede corregir con ningún ajuste. Se sabe que la primera versión del objetivo EF 24-70mm f/2.8L USM de Canon presenta una disminución similar de la nitidez en las esquinas de la imagen. En la segunda versión de la lente, se eliminó este inconveniente, pero esto provocó un aumento significativo en el costo de la lente.

3. Aberración esférica

Aberración esférica en fotografía aparece como un suavizado de la imagen debido a que los rayos que inciden en el borde del objetivo no están enfocados en la matriz en sí, sino un poco más cerca de lo necesario. Debido a esto, la imagen del punto se convierte en un punto borroso. Esto es especialmente pronunciado en la apertura abierta. En aperturas medias, la aberración esférica desaparece para la mayoría de las lentes.

En la fotografía de retratos, da un efecto interesante en la zona de desenfoque: el fondo borroso tiene un patrón característico "retorcido" (bokeh). La imagen en sí, incluso en la zona de nitidez, se ve muy suave.

Tenga en cuenta que los puntos de los objetos claros en la zona de desenfoque no son redondos, sino ligeramente alargados, con forma de ojos de gato. Este efecto a veces se denomina "ojos de gato".

para disminuir aberraciones esféricas los elementos asféricos se insertan en las lentes.

4. Desenfoque difractivo

Del párrafo anterior se deduce que para obtener la mejor nitidez, se debe tapar la apertura. Otra pregunta es hasta qué punto y si hay algún límite razonable.

Considere un ejemplo. Acabo de tomar tres tomas de texto en la pantalla de un monitor, lente Canon 50 mm f/1.8, distancia de disparo de unos 50 cm. Las tomas se realizaron con diferentes aperturas. Aquí hay un recorte del 100% ubicado cerca del centro del marco:

1. Apertura 1.8 (punto de partida). La nitidez no es tan caliente, las aberraciones esféricas son fuertes en una apertura abierta, suavizan la imagen:

2. Apertura 5.6 (posición intermedia)

¡Se puede ver que el detalle se ha vuelto mucho mejor que con la apertura máxima! La razón de esto es la reducción del efecto de la aberración esférica. Bueno, ya es bueno. ¿Podemos suponer que cuanto más se cierra la apertura, mejor es el detalle? ¡Intentemos detener la apertura al máximo!

3. Apertura 22 (apertura sujeta al máximo)

¿Qué sucedió? ¿Por qué el detalle es tan bajo? Resulta que la conclusión a la que llegamos es prematura. Nos olvidamos por completo de un fenómeno como difracción.

Difracción- esta es la propiedad de una onda de cambiar ligeramente su dirección cuando pasa un obstáculo. La luz no es más que una onda electromagnética, y el obstáculo son los límites de la apertura del diafragma (abertura). Cuando el diafragma está abierto, la difracción prácticamente no se manifiesta de ninguna manera. Pero con un diafragma cerrado, las ondas se propagan de la siguiente manera:

Está claro que la imagen de un punto "perfectamente nítido" en este plano se convertirá en una mancha ligeramente borrosa. Exactamente difracción y es la razón de la disminución de la nitidez de la imagen cuando la apertura se cierra demasiado.

Para la mayoría de las lentes DSLR APS-C, el gráfico de relación de detalle a número f se parece a esto:

En el eje vertical - puntos como en la escuela: 2 - malo, 5 - excelente.

Del gráfico se deduce que el máximo detalle (en la zona de nitidez) se logra en aperturas de 5,6 a 11. En un número de apertura más pequeño, la imagen se estropea por aberraciones esféricas, en una apertura más grande, por difracción. Sin embargo, esto no significa en absoluto que deba disparar todo en la apertura 8. A menudo, la diferencia en los detalles no es tan significativa, pero pueden aparecer efectos artísticos interesantes con aperturas abiertas y cerradas. Con una apertura abierta, esta es una suavidad agradable en el retrato, un buen desenfoque del fondo. Cuando está cerrado: estrellas características alrededor de fuentes de luz brillante.

Borroso debido al aplauso del espejo

Como sabe, el obturador réflex, cuando se activa, provoca una ligera sacudida en el cuerpo de la cámara que, en determinadas condiciones, puede provocar una ligera pérdida de nitidez.

Para evitar esto, la mayoría de las DSLR tienen un " cerradura de espejo" o " pre-levantamiento de espejo". Su esencia radica en el hecho de que para disparar debe presionar el botón "obturador" no una, sino dos veces. La primera vez que presiona c, el espejo se eleva (el visor óptico se vuelve negro), la segunda vez que dispara.

Un ejemplo muy ilustrativo se da en un breve artículo en el sitio www.fotosav.ru, que compara dos fotografías tomadas sin bloqueo de espejo y con bloqueo.

El fragmento de la izquierda está tomado de una imagen tomada en modo normal, el de la derecha, con bloqueo de espejo.

Una cámara Canon EOS 5D bastante antigua participó en la prueba, su obturador es muy, muy ruidoso y cuando dispara, las manos sienten claramente la vibración. Los obturadores de las DSLR modernas son más avanzados en términos de carga de vibraciones, por lo que el riesgo de que la imagen se vea borrosa es mucho menor. Algunos dispositivos tienen un modo "silencioso", en el que el obturador es un poco más lento, pero hay mucha menos vibración, la imagen es más clara.

Falta de nitidez debido al uso inadecuado del estabilizador

Estabilizador- un dispositivo que le permite reducir el movimiento al disparar cámara en mano. Sin embargo, a veces puede ser perjudicial.

Casi siempre hay una advertencia en las instrucciones para una lente con estabilizador: apague el estabilizador cuando dispare desde un trípode. A menudo, esta regla se descuida, pero en vano. ¿Alguna vez has llevado un micrófono a un altavoz? Después de eso, el amplificador se autoexcita y los parlantes comienzan a silbar. Suena exactamente como el dicho "mucho ruido y pocas nueces". Lo mismo con el estabilizador. Está diseñado para contrarrestar la vibración causada por el movimiento, pero no ocurre en un trípode. Sin embargo, los elementos giratorios giroscópicos del estabilizador provocan una ligera vibración, que se percibe como un revuelo y el estabilizador trata de extinguirlo, "bamboleándose" cada vez más. Como resultado, la imagen es borrosa.

Se cree que el estabilizador puede reducir la nitidez de la imagen durante el disparo manual durante el día. Tal vez sea así, pero en mi experiencia no recuerdo un solo caso en el que el estabilizador incluido estropeara notablemente la nitidez al disparar con una velocidad de obturación corta. Aunque, en Internet escriben regularmente sobre el efecto perjudicial del estabilizador, por ejemplo, en la fotografía macro. Los argumentos son los siguientes:

1. Movimiento inverso: el estabilizador reacciona con demasiada fuerza al ligero movimiento de la cámara y hace que la imagen se desplace en la dirección opuesta.
2. Un empujón notable al encender el estabilizador hace que la imagen se vea borrosa. El estabilizador se enciende cuando pulsamos el disparador hasta la mitad (para enfocar) y funciona hasta que se toma el encuadre. Si presiona inmediatamente el botón del obturador hasta que falle, entonces, de hecho, el estabilizador puede causar que la imagen se vea borrosa. Si le da al estabilizador un segundo para que se "calme", ​​se reduce el riesgo de obtener una imagen borrosa. Mucho también depende de la lente. Por ejemplo, en la Canon 75-300 IS USM, el estabilizador se enciende con un golpe distintivo y provoca una vibración notable, mientras que en la Canon 24-105L es casi silencioso.
3. La microvibración de los giroscopios reduce la claridad de la imagen. Nuevamente, mucho depende de la lente: en ópticas baratas (Canon 75-300), de hecho, la vibración es notable. La Canon 24-105L prácticamente no tiene vibraciones.

Personalmente, prefiero apagar el estabilizador en los casos en que no se necesite, pero principalmente para reducir el consumo de energía. El estabilizador realmente ayuda en aquellos casos en los que, al disparar cámara en mano, la velocidad de obturación se vuelve más larga de lo seguro y, al mismo tiempo, no desea aumentar la sensibilidad ISO. En otros casos, es inútil.

El estabilizador tampoco sirve para fotografiar objetos en movimiento. Solo compensa las vibraciones transmitidas a la cámara desde sus manos, pero no puede ralentizar el movimiento de una persona corriendo que está en el marco. El estabilizador solo ayuda cuando se toman escenas estáticas. No importa cuántos pasos de exposición compense el estabilizador, a velocidades de obturación lentas, los objetos en movimiento inevitablemente se verán borrosos.

Configuración de imagen incorrecta

En la obtención de imágenes visualmente borrosas, no solo la lente puede tener la culpa, sino también la propia cámara, o mejor dicho, su configuración. En la configuración de imagen de la cámara, hay un elemento nitidez o nitidez, que determina el grado de contraste de los bordes de los objetos de la foto.

Este ajuste solo es relevante cuando se dispara en JPEG. Si prefiere el formato RAW, puede configurar el nivel deseado de nitidez del software (nitidez) en el programa utilizado para convertir de RAW a JPEG.

Con un aumento en la nitidez del software, puede esperarnos una sorpresa desagradable: un aumento en el nivel de ruido. Mire dos fragmentos de la misma foto, que se muestran a una escala del 100%.

La primera imagen tiene una configuración de nitidez estándar, para la segunda, la nitidez en la cámara se gira al máximo. La segunda imagen se percibe visualmente como más clara, sin embargo, también es más ruidosa.

Tareas de control

1. Aprenda a calcular velocidades de obturación seguras.

2. Prueba a hacer una foto con un trípode de larga exposición con el estabilizador activado y desactivado, compara los resultados y saca tus propias conclusiones.

3. Encuentra la función en el manual de tu cámara cerradura de espejo y aprende a usarlo.

4. Intente fotografiar la misma escena con diferentes aperturas (usando un trípode). Descubra en qué aperturas su lente produce la imagen más nítida.

5. Intente disparar a la luz del día con el estabilizador activado y desactivado (gran angular). Llegue a una conclusión sobre la viabilidad de usar un estabilizador con buena luz y una distancia focal pequeña.

MÉTODO DE CONVERSIÓN DE HISTOGRAMA

En la primera etapa, consideramos un enfoque basado en el método de transformación de histogramas. Este enfoque es apropiado para usar en casos donde la imagen observada está sujeta al efecto distorsionador de una formación de aerosol translúcido, además, se conoce el histograma de la distribución de brillo de esta porción de los datos de video obtenidos en buenas condiciones de visibilidad. Este último puede ser reemplazado por el histograma del área de la imagen adyacente, si tiene una textura equivalente al área restaurada y no está sujeta a nubosidad en esta imagen. Tenga en cuenta que el histograma de la imagen como característica estadística promedio es más estable en comparación con una implementación específica de observaciones. Teniendo en cuenta la resolución del instrumento AVHRR, cuando se muestra un área PPP de 1x1 km2 en píxeles de datos de video, el modelo del efecto de la turbidez en la imagen de la superficie en forma matemática tiene la forma de un operador de convolución. Desconocemos la función de dispersión puntual para capas de dispersión estratificadas no adyacentes a la superficie reflectante, que tiene una componente delta y frentes extendidos que caen lentamente.

Intentemos describir esta situación usando histogramas. Supondremos que las condiciones ideales para observar un área determinada de la superficie terrestre forman una distribución de brillo de radio descrita por un histograma, y ​​el efecto de una niebla translúcida conduce a la distorsión del histograma, por lo que observamos una distribución de brillo expresada en una disminución en el rango dinámico y un cambio en el área de definición de datos de video. Primero, para simplificar la presentación, supondremos y cantidades continuas, . La distribución de brillo de radio de la imagen borrosa será descrita por la función de densidad de probabilidad. Y la distribución de brillo de radio de la imagen ideal (referencia) será descrita por la distribución. Para restaurar la imagen, utilizamos las transformaciones de brillo expresadas de la siguiente manera

donde son los valores de brillo de la imagen borrosa, y son la imagen limpia.

Consideraremos la clase de restauración de transformaciones T(x) de un solo valor y estrictamente monótona, de modo que la transformación inversa T-1(x) también será estrictamente monótona. La condición de monotonicidad preserva el orden de transición del negro al blanco en la escala de grises de la imagen reconstruida.

Teniendo en cuenta que las cantidades y están relacionadas funcionalmente, sus distribuciones de probabilidad se expresan de la siguiente manera

donde es la transformación inversa.

Para encontrar la transformación, considere el siguiente procedimiento de identificación de dos etapas. Usemos la propiedad de la función de distribución integral, interpretada como una transformación, para igualar frecuencias, a saber,

donde es la función de distribución integral y el valor se distribuye uniformemente en el intervalo. Por otro lado, por analogía con (3.3), tenemos

donde es la función de distribución integral, igualando las expresiones, obtenemos

donde es la transformación inversa.

Así, pasando en la primera etapa a una distribución uniforme de brillo de acuerdo con la fórmula (3.3), y en la segunda etapa, invirtiendo la transformación G(y), obtenemos la distribución de brillo deseada y la expresión para la transformación correctiva.

Ahora considere la versión discreta de las transformaciones (3.4). Sea un fragmento de una imagen digitalizada (no necesariamente rectangular) y sea el número de píxeles de este fragmento. Suponga que este fragmento está sujeto a la influencia distorsionadora de la atmósfera, y - un fragmento de datos digitalizados tomados en "buenas" condiciones de visualización. Este fragmento le permite restaurar el histograma.

Cuando los niveles de brillo toman valores discretos, la expresión (3.3) tiene la siguiente forma tabular

donde es el número de niveles de brillo discretos, es el número de elementos del número total que tienen un nivel en la imagen discreta.

En consecuencia, la forma discreta de expresión (3.4) tiene la forma de la siguiente tabla

por lo tanto, la inversión de tal función se logra intercambiando la entrada y la salida y, junto con (3.5), se puede usar para corregir los brillos de radio mediante el método de transformación del histograma.

RECUPERACIÓN DE IMÁGENES BASADA EN ECUACIONES DE REGRESIÓN PARA LA PREDICCIÓN DE CAMPOS DE BRILLO DE RADIO ALEATORIOS.

Ahora consideremos el enfoque de recuperación de datos de video basado en el uso de la dependencia de regresión. Los valores reconstruidos del campo predicho serán descritos por una variable aleatoria, y el brillo de radio de los campos que son fuentes de información predictiva será descrito por un vector aleatorio, donde - es el espacio euclidiano dimensional, es el brillo de radio del -ésimo canal del dispositivo AVHRR, = 5, es el signo de transposición. La relación entre la variable pronosticada y el vector será descrita por el funcional de regresión de la siguiente forma

donde está el operador de expectativa, además. Si existen las siguientes densidades de probabilidad de variables aleatorias y, entonces en vista de (3.7) tenemos

donde, es la densidad de probabilidad conjunta del vector aleatorio y la cantidad, es la densidad de probabilidad del vector aleatorio, es la densidad de probabilidad de la variable aleatoria y es la función de distribución integral. Si tenemos a nuestra disposición una muestra de variables aleatorias distribuidas idénticamente independientes por pares, donde n es el número de muestras de control en la sección de prueba, es natural usar estimaciones no paramétricas de distribuciones desconocidas de datos de muestra para calcular la expresión (3.8), entonces

donde h es el ancho de la ventana (parámetro de suavizado o escala) descrito por la función. El kernel de Epanechnikov de la siguiente forma se puede tomar como K(u), donde I es la función indicadora. Existe el problema de estimar h dada una muestra particular de observaciones. Utilicemos el método de control transversal para estimar h, que consiste en construir una estimación de regresión modificada en la que se omite secuencialmente la j-ésima observación, . Esta observación puntual debe ahora reconstruirse a partir de todas las demás observaciones de la ecuación (3.9) de la mejor manera posible. El criterio de calidad de estimación h depende de la capacidad de predecir un conjunto de valores a partir de conjuntos de submuestras

donde es la función de peso, que, en los casos más simples, no se puede utilizar (establecer igual a uno). El problema de optimización (3.10) con respecto al parámetro h se resuelve numéricamente por el método de búsqueda de adaptación. Después de especificar el parámetro h en la expresión (3.9), la ecuación de regresión se puede usar para restaurar los valores de los observados y para un fragmento de datos de video cubierto por nubes.

EJEMPLOS DE CORRECCIÓN Y RECUPERACIÓN DE IMÁGENES PPP

La siguiente situación se observa a menudo cuando se examina el BPP en los períodos de otoño y primavera. En los canales espectrales primero y segundo del instrumento AVHRR, hay una turbidez translúcida en algunas partes de los datos de video. Al mismo tiempo, en los canales 3, 4 y 5, vemos el blindaje completo de estos fragmentos de imagen por anomalías térmicas. Un requisito previo para utilizar los enfoques desarrollados es el principio de similitud. En la primera etapa de restauración de dichas imágenes, corregimos las áreas translúcidas utilizando el método de transformación de histogramas. Con este fin, seleccionamos dos fragmentos de la imagen de textura homogénea, uno de los cuales está "limpio" y el otro está turbio y sujeto a corrección. Evaluamos los histogramas de ambas secciones y formamos dependencia (3.5), (3.6), sobre la base de los cuales corregimos el fragmento turbio. El resultado de la corrección se muestra en la fig. 3.2.a. La calidad de la imagen resultante se puede evaluar por el grado de adecuación del histograma de referencia y el histograma de la imagen corregida (Fig. 3.1.a, Fig. 3.1.c). Se debe tener en cuenta la naturaleza lineal del último de los histogramas asociado con la discreción del brillo de la imagen convertida. Luego, las dependencias de regresión (3.9) se restauraron en un área sin nubes similar a una textura. La calidad de predicción de los canales espectrales en el fragmento de control, diferente al de entrenamiento, fue del 3,4%.

Arroz. 3.1. Histogramas de fragmentos de imagen: área de referencia - (a); fragmento turbio translúcido - (b); fragmento restaurado - (c).

Arroz. 3.2. Corrección de turbidez translúcida por método de transformación de histograma (canal 1 y 2) - (a); anomalía térmica del blindaje en los canales 4 (y 5) - (b); restauración del área protegida de la imagen en los canales 4 (y 5) - (c).

Finalmente, en la fig. 3.2.a,b,c muestra el ciclo completo de un procedimiento de corrección y restauración de dos etapas. En la fig. 3.2.a muestra un fragmento de la corrección del histograma de la neblina translúcida en el 1er (2º) canal. En la fig. 3.2.b muestra una nube térmica protectora en el canal 4 (y 5), que era semitransparente en el canal 1. Finalmente, en la fig. 3.2.c muestra el resultado de reconstruir la imagen del 4° (5°) canal usando la ecuación de regresión no paramétrica. En este último caso, es difícil evaluar la calidad de la reconstrucción, ya que no conocemos la distribución real de los brillos de radio en el área reconstruida.

Desde el punto de vista del reconocimiento y análisis de objetos en la imagen, los más informativos no son los valores del brillo de los objetos, sino las características de sus límites: contornos. En otras palabras, la información principal no está contenida en el brillo de áreas individuales, sino en sus contornos. La tarea de seleccionar contornos es construir una imagen de los límites exactos de los objetos y los contornos de las áreas homogéneas.

Por regla general, el borde de un objeto en una fotografía se muestra por una diferencia de brillo entre dos áreas relativamente uniformes. Pero la diferencia de brillo también puede deberse a la textura del sujeto, las sombras, el resplandor, las diferencias de luz, etc.

Llamaremos contorno de la imagen al conjunto de sus píxeles, en cuyas proximidades se produce un cambio brusco en la función de brillo. Dado que en el procesamiento digital la imagen se representa en función de argumentos enteros, los contornos se representan mediante líneas con un ancho de al menos un píxel. Si la imagen original, además de áreas de brillo constante, contiene áreas con brillo que cambia suavemente, no se garantiza la continuidad de las líneas de contorno. Por otro lado, si hay ruido en la imagen "constante por partes", entonces se pueden detectar contornos "extra" en puntos que no son los límites de las regiones.

Al desarrollar algoritmos para seleccionar contornos, es necesario tener en cuenta las características indicadas del comportamiento de las líneas de contorno. El procesamiento adicional especial de los contornos seleccionados le permite eliminar espacios y suprimir líneas de contorno falsas.

El procedimiento para construir una imagen binaria de los límites de los objetos suele constar de dos operaciones sucesivas: la detección de contornos y su umbralización.

La imagen original se somete a un procesamiento lineal o no lineal, con una respuesta a los cambios de brillo. Como resultado de esta operación, se forma una imagen, cuya función de brillo difiere significativamente de cero solo en áreas de cambios bruscos en el brillo de la imagen. A partir de esta imagen se forma un objeto de contorno mediante umbralización. La elección del umbral en la segunda etapa debe hacerse a partir de las siguientes consideraciones. Si el umbral es demasiado alto, pueden aparecer saltos de contorno y no se detectarán diferencias débiles en el brillo. Si el umbral es demasiado bajo, pueden aparecer contornos falsos debido al ruido y la falta de homogeneidad de las áreas.

Encontrar bordes basados ​​en el degradado. Una de las formas más sencillas de identificar los límites es la diferenciación espacial de la función de brillo. Para una función de brillo bidimensional A(x, y), las diferencias en las direcciones x e y se registran mediante las derivadas parciales A(x, y)/x y A(x, y)/y, que son proporcionales a las tasas de cambio de brillo en las direcciones correspondientes.

La selección de las diferencias de brillo se ilustra en la Fig. 3.3. En él se puede ver que el subrayado de los contornos perpendiculares al eje x lo proporciona la derivada A(x, y)/x (Fig. b), y el subrayado de los contornos perpendiculares al eje y es proporcionada por A(x, y)/y (Fig. . in).

En problemas prácticos, se requiere seleccionar contornos, cuya dirección es arbitraria. Para estos fines, puede utilizar el módulo del gradiente de la función de brillo, que es proporcional a la tasa de cambio máxima (en la dirección) de la función de brillo en un punto dado y no depende de la dirección del contorno. El módulo de gradiente, a diferencia de las derivadas parciales, toma solo valores no negativos, por lo tanto, en la imagen resultante (Fig. d), los puntos correspondientes a los contornos tienen un nivel de brillo aumentado.

Para imágenes digitales, los análogos de las derivadas parciales y el módulo de gradiente son funciones de diferencia.

Un ejemplo práctico de detección de bordes en una imagen fotográfica se muestra en la fig. 3.4. La imagen original (1) es monocromática. La imagen (2) muestra el resultado de calcular el vector de gradiente de brillo Аx, y) = (A/x, A/y). Como puede verse en la figura, en los puntos de gran diferencia de brillo, el gradiente tiene una gran longitud. Al filtrar los píxeles con una longitud de degradado superior a cierto umbral, obtenemos una imagen de los bordes (3).

La desventaja del algoritmo es la omisión del borde con pequeñas diferencias de brillo y la inclusión de detalles de la imagen con grandes cambios de brillo (piel de ardilla) en el número de bordes. Cuando la imagen es ruidosa, el mapa de puntos límite también estará contaminado por ruido, ya que no se tiene en cuenta que los puntos límite corresponden no solo a diferencias de brillo, sino a diferencias de brillo entre áreas relativamente monótonas.

Para reducir la influencia de esta desventaja, la imagen se somete primero a un filtrado gaussiano de suavizado. Con el filtro anti-aliasing, los detalles finos y sin importancia se desenfocan más rápido que las diferencias entre áreas. El resultado de la operación se puede ver en la imagen (4). Sin embargo, al mismo tiempo, los límites claramente definidos se desdibujan en líneas gruesas.

El gradiente de brillo en cada punto se caracteriza por su longitud y dirección. Arriba, al buscar puntos límite, solo se utilizó la longitud del vector. La dirección del gradiente es la dirección de máximo aumento de la función, lo que hace posible utilizar el procedimiento de supresión no máxima. En este procedimiento, para cada punto, se considera un segmento de varios píxeles de largo, orientado en la dirección del gradiente y centrado en el píxel considerado. Se considera que un píxel es máximo si y solo si la longitud del degradado en él es máxima entre todas las longitudes de los degradados de los píxeles del segmento. Los píxeles de contorno se pueden considerar como todos los píxeles máximos con longitudes de degradado superiores a un cierto umbral. El gradiente de brillo en cada punto es perpendicular al límite, por lo que no quedan líneas gruesas después de una supresión no máxima. En cada sección perpendicular de la línea gruesa, habrá un píxel con la longitud máxima del degradado.

La perpendicularidad del gradiente de brillo al borde se puede usar para trazar el borde a partir de algún píxel del borde. Dicho seguimiento se utiliza en el filtrado de histéresis del máximo de píxeles. La idea del filtrado de histéresis es que un contorno de borde largo y estable probablemente contenga píxeles con una diferencia de brillo particularmente grande y, a partir de dicho píxel, el contorno se puede rastrear moviéndose a lo largo de los píxeles del borde con una diferencia de brillo más pequeña.

Al realizar el filtrado de histéresis, no se introducen uno, sino dos valores de umbral. El menor () corresponde a la longitud mínima del degradado en el que un píxel puede reconocerse como límite. Mayor (), corresponde a la longitud mínima del degradado en el que el píxel puede inicializar la ruta. Después de que el contorno se inicializa en el píxel máximo P con una longitud de gradiente mayor que cada píxel máximo adyacente se considera Q. Si el píxel Q tiene una longitud de gradiente mayor y el ángulo entre los vectores PQ y (P) es cercano a 90 contorno, y el proceso va recursivamente a Q. Su resultado para la imagen original en la fig. 3.4. mostrado en la fig. 3.5.

Así, el algoritmo de búsqueda de límites a partir del gradiente consiste en la aplicación secuencial de las siguientes operaciones:

filtrado de suavizado gaussiano;

Encontrar el gradiente de brillo en cada píxel;

Encontrar los píxeles máximos;

Filtrado de histéresis de píxeles máximos.

Este algoritmo se llama el algoritmo de Canny y se usa más comúnmente para encontrar límites.

Encontrar límites basados ​​en el Laplaciano. Se sabe que una condición necesaria y suficiente para el valor extremo de la primera derivada de una función en un punto arbitrario es la igualdad de la segunda derivada a cero en ese punto, y la segunda derivada debe tener signos diferentes en lados opuestos de la función. punto.

En la versión bidimensional, el análogo de la segunda derivada es el laplaciano, el operador escalar.

f) = (f/x + f/y).

Encontrar los límites de la imagen utilizando el Laplaciano se puede hacer por analogía con el caso unidimensional: los puntos límite son los puntos donde el Laplaciano es igual a cero y alrededor de los cuales tiene diferentes signos. La evaluación del laplaciano por filtrado lineal también está precedida por un filtrado de suavizado gaussiano para reducir la sensibilidad del algoritmo al ruido. El suavizado gaussiano y la búsqueda laplaciana se pueden realizar al mismo tiempo, por lo que encontrar los bordes con dicho filtro es más rápido que con el algoritmo de Canny. El filtro se utiliza en sistemas donde tanto la calidad del resultado (normalmente inferior al algoritmo de Canny) como la velocidad son importantes. Para reducir la sensibilidad a los detalles irrelevantes, también se pueden excluir del número de puntos límite aquellos en los que la longitud del gradiente es inferior a un cierto umbral (Fig. 3.6).

Trabajo práctico Procesamiento de información gráfica, contiene 12 tareas sobre el tema relevante (el trabajo es adecuado para estudiantes de grado 8 involucrados en Bosova TMC).

Tarea 1. Trabajar con primitivas gráficas.

¡IMPORTANTE!
Para dibujar una primitiva gráfica (rectángulo, rectángulo redondeado, elipse), debe hacer clic en el botón con su imagen en la barra de herramientas, mover el puntero del mouse al área de trabajo, presionar el botón izquierdo del mouse y, sin soltarlo, mover el mouse puntero en diagonal, siguiendo la imagen en la pantalla. Para dibujar un cuadrado y un círculo, al usar las herramientas adecuadas, mantenga presionada la tecla Cambio.

Para cambiar el ancho del contorno de las formas creadas con herramientas Rectángulo, Elipse Y rectángulo redondeado, primero debes activar la herramienta Línea(pestaña casa Grupo cifras) y en su menú de configuración especifique el ancho deseado.

1. Inicie el editor gráfico Pintura.
2. Establezca el tamaño del área de dibujo: ancho - 1024 píxeles, altura - 512 píxeles. Inicio > Imágenes > Redimensionar.
3. Repita el dibujo de abajo usando las herramientas Línea, Rectángulo, rectángulo redondeado Y Elipse.

4. Guarde el resultado del trabajo en una carpeta personal:
en archivo p1.bmp como un dibujo de 24 bits;
en archivo p2.bmp como dibujo de 256 colores;
en archivo p3.bmp como patrón de 16 colores;
en archivo p4.bmp como dibujo monocromático;
en archivo p5.jreg;
en archivo p5.gif.
5. Compare los tamaños de los archivos recibidos y la calidad de las imágenes guardadas en ellos.

Tarea 2. Selección y eliminación de fragmentos.

1. Abra el archivo en un editor de gráficos Dispositivos.bmp.

2. Deje solo los dispositivos de entrada en la imagen y elimine todo lo superfluo seleccionando primero fragmentos con la herramienta Destacar. Inicio > Imágenes > Resaltar.
3. Guarde el dibujo en una carpeta personal con el nombre Los dispositivos de entrada.

Tarea 3. Mover fragmentos

Cuento.bmp.

2. Uso de la herramienta Selección seleccione los fragmentos transparentes rectangulares uno por uno y muévalos para que los personajes de cuento de hadas adquieran su verdadera forma.

Tarea 4. Convertir fragmentos

1. En el editor de Paint, abra el archivo Libélula.bmp.

2. Seleccione los fragmentos rectangulares uno por uno (fondo transparente), gírelos si es necesario (comando Girar menú Imágenes) y muévalos para obtener una ilustración de la fábula de I. Krylov "Libélula y hormiga".
3. Guarde el resultado del trabajo en una carpeta personal.

Tarea 5. Diseño de objetos complejos y primitivas gráficas

¡IMPORTANTE!
Es deseable representar objetos complejos en partes. Dibuja cada una de las primitivas por separado. Luego selecciónelos uno por uno (herramienta Selección, modo fragmento transparente) y arrastre hasta la ubicación deseada.

2. Dibuja uno de los siguientes dibujos:

3. Guarde el resultado del trabajo en una carpeta personal con el nombre Mi dibujo.

Tarea 6. Creación de inscripciones

1. En el editor de Paint, abra el archivo Panel.bmp.
2. Uso de la herramienta Texto herramientas de edición de pintura de signos

3. Guarde el dibujo en una carpeta personal en un archivo Panel1.bmp.

Tarea 7. Copiar fragmentos

1. Inicie el editor de pintura.
2. Con base en la siguiente secuencia de acciones, dibuje un tablero de ajedrez.

3. Etiqueta las filas y columnas del tablero de ajedrez.
4. Guarde el dibujo en una carpeta personal con el nombre tablero de ajedrez.

Tarea 8. Trabajar con varios archivos

Descargar archivos para el trabajo:

1. En el editor gráfico Paint, abra el archivo Scheme.bmp.
2. Ilustre el diagrama agregando imágenes de los dispositivos correspondientes de los archivos RAM.bmp, Winchester.bmp, Disk.bmp, Floppy.bmp, Flash drive.bmp. Para mayor comodidad, abra cada uno de estos archivos en una nueva ventana. Copie las imágenes deseadas en el portapapeles y péguelas en los lugares deseados del diagrama.

3. Guarde el resultado en una carpeta personal con el nombre Esquema 1.

Tarea 9. Obtener una copia de la pantalla

1. Inicie el editor de Paint, minimice su ventana y haga una copia de esta ventana (teclas Alt+Imprimir pantalla- pulsar al mismo tiempo).
2. Expanda la ventana del editor de pintura a pantalla completa y coloque la imagen resultante en el centro del espacio de trabajo (pestaña casa, Grupo Portapapeles, botón Insertar), firmar los elementos principales de la interfaz.
3. Guarde el resultado del trabajo en una carpeta personal con el nombre Pintura.

Tarea 10. Crear una animación

1. Abra el archivo en el editor de pintura. Acrobat.bmp.
2. Copie y refleje el fragmento existente, combine las dos mitades y coloree la figura del acróbata resultante. Guarde la imagen resultante en una carpeta personal en un archivo a1.gif.
3. Al copiar, mover y eliminar partes individuales de la imagen, realice cambios en la figura del acróbata (por ejemplo, represente un acróbata con los brazos hacia abajo). Guarde la imagen resultante en una carpeta personal en un archivo a2.gif.

4. Ir al sitio https://www.gifup.com/ y siguiendo las instrucciones allí, cree una animación repitiendo dos fotogramas varias veces.
5. Guarde el resultado del trabajo en una carpeta personal.

Tarea 11. Procesamiento de imágenes artísticas.

1. Inicie el editor de gráficos Gimp.
2. Abra el archivo en el editor de pintura. mamont.jpg.
3. Aplique varios filtros a la imagen original para que el resultado sea similar al que se muestra en la figura a continuación.

4. Guarda tus resultados en archivos mamont1.jpg, mamont2.jpg, mamont3.jpg Y mamont4.jpg.

Tarea 12. Escalar imágenes ráster y vectoriales

1. En el editor de Paint, crea la siguiente imagen:

2. Guarde su trabajo en su carpeta personal como una imagen de 24 bits (tipo de archivo).
3. Seleccione cualquier parte de la imagen. Reducir y ampliar el fragmento seleccionado varias veces. Observe cómo las operaciones de escalado afectan la calidad de la imagen.
4. Realice el mismo dibujo en el editor de gráficos OpenOffice.org Draw. Guarde su trabajo en su carpeta personal como Imagen ODF (tipo de archivo).
5. Seleccione cualquier parte de la imagen. Reducir y ampliar el fragmento seleccionado varias veces. Observe cómo las operaciones de escalado afectan la calidad de la imagen.
6. Termine de trabajar con los editores gráficos.

Venus es el segundo planeta desde el Sol en el sistema solar, un poco más pequeño que la Tierra en tamaño. El planeta está rodeado por una atmósfera densa, que está compuesta casi en su totalidad por dióxido de carbono. La capa de nubes que envuelve al planeta son gotas de ácido sulfúrico. Su superficie está constantemente cubierta por densas capas de nubes, por lo que los detalles del paisaje son casi invisibles. La presión de la atmósfera es 90 veces mayor que la presión en la superficie de la Tierra, y la temperatura es de aproximadamente 500 ° C. La atmósfera de Venus al nivel de la capa superior nublada gira en la misma dirección que la superficie del planeta, pero mucho más rápido, haciendo una revolución en cuatro días. Este movimiento inusual de la cubierta de nubes se llama superrotación, y aún no se ha encontrado una explicación para este misterioso fenómeno.

Los primeros mapas de radar recibidos mostraron que la mayor parte de la superficie de Venus está ocupada por vastas llanuras, sobre las cuales se elevan grandes mesetas de varios kilómetros de altura. Las dos elevaciones principales son la tierra de Ishtar en el hemisferio norte y la tierra de Afrodita cerca del ecuador. Desde la sonda espacial estadounidense "Magellan" a la Tierra, se transmitieron muchas imágenes de radar, lo que indica la formación de estructuras de impacto como resultado de la caída de meteoritos y la presencia de actividad volcánica en un pasado relativamente reciente. Se han descubierto muchos detalles diferentes del origen volcánico en el planeta: flujos de lava, pequeñas cúpulas de 2 a 3 km de diámetro, grandes conos volcánicos de cientos de kilómetros de diámetro y estructuras en forma de telaraña "coronas": formaciones volcánicas redondas u ovaladas rodeadas de crestas, depresiones y líneas radiales.

Superficie de Venus.

En el estudio de Venus utilizando sondas espaciales y radar, se encontró que su superficie se formó hace relativamente poco tiempo y se trata principalmente de flujos de lava solidificada. La intensa actividad volcánica en el planeta continúa hasta el día de hoy. La estación automática estadounidense "Magellan" transmitió a la Tierra una imagen de radar de un flujo de lava de un kilómetro de ancho y 7700 km de largo. Según los científicos planetarios, la lava en erupción consiste en azufre líquido. La estructura de la superficie de Venus difiere significativamente de otros planetas del sistema solar. El sondeo de radar ha revelado patrones complejos de cadenas montañosas y valles que se cruzan, las llamadas "teselas", formaciones en forma de telaraña que varían en longitud de 50 a 230 kilómetros, flujos de lava que se cruzan y cráteres de meteoritos inundados de lava de hasta 300 km de diámetro. El origen anómalo de Venus está indicado por su lenta rotación en la dirección opuesta, el planeta da una vuelta alrededor de su eje en 243 días, y la ausencia casi total de un campo magnético, así como un exceso de radiación infrarroja (térmica), que es casi el doble del calculado. La superficie de Venus es bastante joven y significativamente diferente de las características del paisaje que se encuentran en otros planetas o lunas.

REAL ACADEMIA DE BELLAS ARTES. Kerr escribe en la revista Science: “Los geólogos planetarios que examinan las imágenes de radar provenientes del Magellan han descubierto que se enfrentan a un misterio. Al leer el reloj geológico, que dice cuántos años tiene la superficie de Venus, encontraron el planeta al final de su juventud. Pero cuando miran directamente a la superficie, ven a un bebé recién nacido”.

I. Velikovsky, un científico y escritor estadounidense, argumentó que Venus se originó a partir de la sustancia de Júpiter. Algunas fuentes históricas indican directamente que Venus nació de este planeta. Esto sucedió durante el acercamiento de una estrella de neutrones de clase hélice (Tifón) con este planeta. Durante el acercamiento más cercano de la estrella a Júpiter, se capturó parte de la corteza y la atmósfera del planeta, a partir de la cual se formó Venus.

Imagen de Venus (estrella "fugaz"). Código de Mendoza.

En la epopeya india "Mahabharata" se dice que "el celestial Surabhi... "saltó de su boca (del Creador)". Homero en su poema "Ilíada" afirma: "Atenea es la hija de Zeus". Entre los indios Pawnee (Nebraska, EE. UU.) existe la tradición de que "Tirawa (Júpiter) entregó la mayor parte de su fuerza a la Estrella de la Mañana". Ptolomeo creía: "Venus tiene el mismo poder que Júpiter, y también tiene una naturaleza similar".

Los antiguos griegos afirmaban que Venus (Pallas Athena) saltó de la cabeza de Zeus (Júpiter). Así es como se describe el nacimiento de Venus en el mito griego, que estuvo acompañado de varios cataclismos en la Tierra: “El cráneo de Zeus se partió, y una doncella con armadura completa saltó de él y se paró junto a su padre, agitando militantemente su lanza. .

De un poderoso salto, el Olimpo vaciló, los que yacían alrededor de la tierra gimieron, el mar tembló e hirvió con olas, la nieve cayó sobre la lejana Rodas, cubriendo las cimas de las montañas. Los dioses no pudieron entrar en razón durante mucho tiempo.

Arroz. Nº 97. Nacimiento de Palas Atenea.

En la mitología hitita más antigua, hay una descripción del nacimiento inusual de la deidad Katsal, quien, después de romper el cráneo de Kumarbi, nació. Solo se ha conservado un pequeño fragmento de este antiguo mito en una tablilla de arcilla, y la imagen del dios Katsal no se identifica con ningún cuerpo celeste. Se puede suponer que este es el planeta Venus.

Misteriosas pinturas rupestres descubiertas en las montañas de California. ¡Uno de ellos tiene una imagen de una extraña figura humana con una estrella saltando de su cabeza! La línea en zigzag que cruza el cuerpo (una imagen antropomórfica de Júpiter) es probablemente la trayectoria del paso de Tifón cerca de este planeta. En la esquina inferior derecha del arte rupestre se dibujan tibias cruzadas y un lagarto, que son símbolo de la muerte y una estrella de neutrones. Este pictograma, tallado en una roca en América del Norte, se parece sorprendentemente al mito griego de la aparición de Venus de la cabeza de Zeus.

Arroz. Núm. 98. El nacimiento del lucero del alba.

En el antiguo Códice azteca Borgia, hay una imagen de un indio mirando a través de un telescopio a una estrella inusual, sus cuatro satélites más grandes. A la derecha del dibujo del planeta se muestra una corriente que sale con bolas en las puntas de los chorros. Así representaban los aztecas en sus escritos-dibujos la salida del agua, la precipitación o una inundación. Quizás, con la ayuda de este símbolo, el compilador del código representó la captura de parte de la atmósfera y la corteza de Júpiter por una estrella de neutrones. Debajo de este fragmento hay un dibujo de Venus, que se representa en forma de pájaro. El culpable de este cataclismo lo señala la imagen de un dragón con dos largas lenguas en la misma página del documento azteca.

Otra ilustración del Códice Borgia muestra una criatura antropomórfica con orejas de conejo, aferrada al pecho de la deidad del planeta Júpiter. En el centro de la figura se muestra un planeta con sus satélites, del cual brota una corriente de materia. En las puntas de los chorros se encuentra un símbolo en forma de signo de interrogación (?), con este ícono los indios sudamericanos denotaban la salida de aire, un torbellino, el humo de un fuego, o una frase que sale volando de un boca de la persona. El análogo moderno de este símbolo, utilizado en dibujos animados y dibujos animados, es una nube que sale de la boca, en la que están escritas las palabras de la oración. Con este signo, el artista azteca trató de transmitir la información de que una sustancia fue expulsada de las profundidades de Júpiter. Curiosamente, los egipcios también retrataron a Set (una estrella de neutrones) como un hombrecito con cara de conejo. En la cabeza de la deidad azteca del planeta Júpiter hay un emblema en forma de una pequeña serpiente. El símbolo del dios egipcio Horus es el uraeus (cabeza de serpiente). Debajo de la ilustración, se dibuja una especie de texto explicativo de la figura: se trata de tres iconos que indican una estrella de neutrones y varios símbolos de los satélites de Júpiter. Uno de ellos (la cabeza de un águila) es el símbolo de Venus.

En la página 42 del códice Vaticanus B hay una ilustración similar a la del códice Borgia. La figura muestra la escena de la "batalla" de Júpiter con el "Tifón" azteca. En la esquina superior derecha, se muestra un planeta con materia saliendo de sus entrañas, a partir de la cual, posteriormente, se formó Venus.

El códice azteca Borgia también contiene información más detallada sobre el origen inusual de Venus. Uno de los dibujos del códice muestra el proceso de aparición de un planeta de las entrañas de Júpiter, que se representa como una bola cortada con una línea roja. En el centro de la esfera se dibuja una cabeza partida en dos mitades, las cuales están pintadas de amarillo y rojo. En la base de la bola se encuentra la deidad derrotada del planeta. Sobre la columna de materia atrapada que emana de Júpiter, Venus se muestra en la forma del ave Quetzal. Las lunas de Júpiter están ubicadas a la izquierda y derecha de Júpiter.

Arroz. Núm. 102. Nacimiento de Venus. Códice Borgia.

En el código " VindobonensisMexicanus 1" tiene una ilustración que representa la "casa" de Júpiter, donde el planeta se muestra como un disco con un segmento recortado. Quizás de esta manera el artista indio trató de transmitir a sus descendientes información sobre la captura de parte de la sustancia de Júpiter por una estrella de neutrones. En otras páginas del mismo códice hay fragmentos con imágenes de un antiguo cataclismo cósmico, en los que se dibujan los símbolos de Júpiter y los emblemas del planeta con segmentos tallados. A la izquierda de estos dibujos hay una estrella de neutrones en forma de bola negra con el signo de la Serpiente y un círculo negro con una esvástica suavizada. Probablemente, así lucía la estrella antes de acercarse a Júpiter y después de la “batalla celestial”.

Arroz. Nº 103. Código VindobonensisMexicanus 1. "Casa" de Júpiter (detalle).

Arroz . Nº 104. CódigoVindobonensis Mexicanus 1. Estrella de neutrones en rotación y símbolos de Júpiter (detalle).

En la Península de Cagaunes (Cuba), en la cueva de Ramos, Antonio Núñez Jiménez fotografió los misteriosos pictogramas que publicó en la obra “Cuba: Pinturas Rupestres”. Uno de los pictogramas (n° 8) recuerda mucho a la captura de Júpiter por una estrella de neutrones. También hay una imagen en la cueva con tres cuerpos celestes conectados por puentes. Uno de ellos es probablemente el futuro planeta Venus.

Un arte rupestre similar se encontró en las rocas de California, donde se representan dos cuerpos celestes conectados por dos líneas. Obviamente, de esta forma, la gente de la Edad de Piedra observó esta catástrofe grandiosa en el cielo nocturno.

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