Дешифровочные признаки насаждений, особенности определённых объектов, по которым они могут быть опознаны на аэрокосмических снимках. Показатели дешифрирования подразделяются на прямые и косвенные. Прямые показатели подразделяются на фотометрические, к которым относится тон (цвет) изображения, и морфологические показатели, характеризующие наружный облик объектов дешифрирования - форму, размеры, помещение, тени, рисунок (структуру и текстуру) изображения. На черно-белых снимках объекты изображаются оттенками черного, пепельного и белого тонов. Для количественного определения тона изображения при зрительном дешифрировании применяют семибалльную серую шкалу тонов, коя включает плавные переходы цвета от белого до черного. При автоматизированном дешифрировании выделяют до 256 уровней плотности. Тоновые различия при изображении объектов наиболее убедительно обнаруживаются при многозональной черно-белой съемке на нескольких некоторых типах фотопленок. Применение цветных изображений взамен черно-белых дозволяет применять в качестве показателя дешифрирования цвет. В практике лесного дешифрирования используют цветные спектрозональные фотоснимки, на которых получается изображение в относительных цветах, что дозволяет выявить ряд характерных особенностей и деталей, кои неразличимы на обыкновенных фотоснимках. При дешифрировании состава древостоев одним из важнейших показателей распознавания пород деревьев служит форма крон. По Г. Г. Самойловичу, наиболее общераспространенными формами крон в условиях таежной зоны объявляются: у ели (пихты) - конусовидные; у сосны и лиственницы - параболоидные, эллипсовидные и шаровидные; у березы - параболоидные и эллипсовидные; у осины - плосковершинные. Обыкновенно, чем крупнее масштаб изображения, тем яснее заметны на нем формы крон и структура их построения. Размеры изображения объектов дозволяют опознать и составить их характеристику, напр.: при таксационном дешифрировании по размерам проекции крон делается заключение о возрасте и степени сомкнутости (полноте) древостоя. Рисунок изображения характеризуется структурой (набор форм, размеров, тонов или цветов и цветовых оттенков, участвующих в его формировании) и текстурой (пространственное расположение структур, их взаимное сочетание). Выделяют точечную, зернистую, пятнистую, струйчатую, линейную, полосчатую и др. типы структур. К побочным относят показатели, с помощью которых по одним, неплохо распознаваемым на материалах съемок объектам, можно опознать и дать характеристику др., нехорошо или совсем не опознающихся: ландшафтные или геоморфологические показатели (гидрография, рельеф и его формы, типы почв), изученность естественно-исторических и лесорастительных условий, историю появления насаждений или др. категорий земель и объектов, степень освоения лесных массивов, встречаемость древесных пород и их совмещений, приуроченность разнообразных категорий земель к путям транспорта, заселённым пунктам и т. п. Установлена тесная взаимосвязь большинства основных таксационных признаков с дешифровочными показателями, кои изображаются на снимках, позволяющая по полученным по аэрофотоснимкам высоте, диаметру крон, сомкнутости полога и др. определять основные таксационные характеристики древостоев. Большинство похожих зависимостей имеет региональное применение. Систематизированное познание показателей дешифрирования проводят на таксационно-дешифровочных пробных площадях, местонахождение которых узнают на аэрофотоснимках. Для разбора отбирают по 4-5 пробных площадей каждой доминирующей породы, характеризующих основные группы возраста насаждений. После статистической обработки данных пробных площадей оценивают информативность показателей и обусловливают последовательность их использования при дешифрировании таксационных признаков. Один из алгоритмов оценки информативности показателей основан на их встречаемости и вычислении весовых коэффициентов Wi: К наиболее информативным показателям могут быть отнесены те из них, кои различаются высокой встречаемостью при Wi > 0,8, а к сравнительно информативным показателям - имеющие повышенную частоту встречаемости при середнем пороге весового коэффициента Wi > 0,6. Специфические показатели дешифрирования земель лесного фонда группируют в виде таблиц, кои при формировании информационных технологий могут быть использованы для развития баз познаний при автоматизированном дешифрировании материалов съемок.
