Аннотация:Одним из важных этапов работ при географических исследованиях территорий добычи нефти и газа является инвентаризация техногенных объектов, а при решении производственных задач периодически возникает необходимость обновления карт. При выполнении экологической оценки территории крайне важно знать актуальное местоположение производственных объектов, а материалы экспедиционных исследований или качественные картографические материалы не всегда есть в наличии. В таком случае работы выполняют с применением различных данных дистанционного зондирования, при этом их выбор, как правило, обусловлен их доступностью, а не разрешением. Анализ работ по использованию космических снимков при изучении месторождений показал, что крайне мало внимания уделяется дешифрированию собственно инфраструктуры месторождений, распознаванию типов объектов, хотя корректное определение типа объекта важно, например, для выявления его потенциального воздействия на природную среду.
В рамках данной статьи рассмотрены особенности изображения площадных и линейных объектов нефтегазовых месторождений на снимках LLaannddssaatt ии ссииссттееммааттииззиирроовваа- и систематизированы приемы визуального анализа изображений для точного и достоверного распознавания объектов добычи углеводородов на основе прямых и косвенных дешифровочных признаков. Суть предлагаемой методики состоит в поэтапном выделении разных типов объектов, анализе их функциональных связей, применении знаний о принципах организации работ на месторождении.
Исследование выполнялось на примере Заполярного нефтегазоконденсатного месторождения, где размещены наиболее типичные объекты добычи и транспорта газа. В статье приведены фрагменты схем дешифрирования, иллюстрирующие этапы работы. Установлено, что снимки 30-метрового разрешения имеют значительный информационный потенциал и могут дать полную характеристику инфраструктуры месторождения, а не только локализовать нарушенные при освоении территории земли. Данная методика может быть использована в дальнейшем для оптимизации автоматизированного дешифрирования снимков высокого разрешения на территории добычи углеводородов.