新解读《GB_T 42650 - 2023空间数据与信息传输系统 多光谱和高光谱图像无损及近无损压缩》必威体育精装版解读.pptxVIP

《GB/T42650-2023空间数据与信息传输系统多光谱

和高光谱图像无损及近无损压缩》必威体育精装版解读

一、GB/T42650-2023标准的核心要点剖析

（一）标准适用范围的深度解读

该标准明确适用于航天器多光谱和高光谱图像的无损及近无损压缩设计与应用。在航天器领域，不同类型的探测任务会获取大量不同特性的多光谱和高光谱图像。例如，在地球资源监测卫星任务中，多光谱图像可用于监测植被覆盖、土地利用变化等，其涵盖的光谱波段能反映出植被在不同波段的反射特性，而高光谱图像则凭借更精细的光谱分辨率，可用于精准识别矿物成分等。标准的适用范围限定了其在航天图像数据处理中的专业性;

和针对性，为各类航天图像压缩相关工作提供了明确的

边界。

（二）关键术语与定义详解

1.无损压缩：在压缩过程中，图像的所有原始信息都

被完整保留，解压后图像与原始图像在数值上完全一致。这对于一些对图像精度要求极高的应用场景至关重要，

如医学影像中的高光谱图像分析用于疾病诊断，无损压

缩确保了图像细节不会因压缩而丢失，从而保证诊断的

准确性。在航天领域，对于一些科学研究性质的图像，

如对天体表面物质成分分析的高光谱图像，无损压缩能

保证数据的绝对准确性，为后续科学研究提供可靠依据。

2.近无损压缩：允许在一定程度上对图像进行近似处理，但这种近似所引入的误差极小，在视觉上几乎难以;

察觉，并且不会影响图像在关键应用中的分析和判读。

以农业遥感中的多光谱图像为例，近无损压缩在减少数据量便于传输和存储的同时，能保证对农作物生长状况监测的准确性，像对农作物病虫害早期的光谱特征变化依然能够清晰呈现。在航天图像传输中，近无损压缩可以在有限的带宽条件下，快速传输大量图像数据，同时满足对图像质量的基本要求。

二、多光谱和高光谱图像的独特特性与挑战

（一）多光谱图像特性分析

1.光谱波段特性：多光谱图像包含多个离散的光谱波段，通常涵盖可见光、近红外等区域。不同波段对应着不同的地物特征信息，例如，在植被监测中，近红外波段对???被的健康状况非常敏感，健康植被在该波段具有;

较高的反射率，而受病虫害影响的植被反射率则会降低。

通过分析多光谱图像不同波段的信息，可以获取丰富的地表信息，如土地覆盖类型、水体污染状况等。

2.数据相关性：多光谱图像各波段之间存在一定的相关性。这种相关性既为图像压缩提供了可利用的冗余信息，也增加了压缩算法设计的复杂性。例如，在一幅反映城市区域的多光谱图像中，可见光波段中的红色波段与近红外波段在建筑物区域的反射特性可能具有相似性，因为建筑物的材质在这两个波段的反射规律有一定关联。在设计压缩算法时，需要充分考虑这种波段间的相关性，以实现高效压缩。

（二）高光谱图像特性及挑战;

1.超高光谱分辨率：高光谱图像具有极高的光谱分辨

率，通常包含数百个连续且细分的光谱波段。这使得高光谱图像能够提供极其详细的物质光谱特征信息，在地质勘探中，能够精确识别不同矿物的光谱特征，从而发现潜在的矿产资源。然而，高光谱图像的数据量极其庞大，对存储和传输带来了巨大挑战。以一颗高分辨率的高光谱遥感卫星为例，每天获取的数据量可达数TB，传统的数据存储和传输方式难以满足需求。

2.数据维度与冗余：高光谱图像不仅在光谱维度上具有高分辨率，在空间维度上也有大量的像素点，导致数据维度极高。同时，由于相邻光谱波段之间存在较强的相关性，数据中存在大量冗余信息。例如，在对森林区域的高光谱图像分析中，相邻几个波段对于植被的光谱响应可能非常相似，存在信息冗余。如何有效去除这些;

冗余信息，同时保留关键的光谱特征，是高光谱图像压

缩面临的重要挑战。

三、无损及近无损压缩技术原理探秘

（一）无损压缩技术基础

1.预测编码原理：预测编码是无损压缩中常用的技术之一。其基本原理是根据图像像素之间的空间相关性和时间相关性，利用已编码的像素值来预测当前像素值，然后对预测误差进行编码。在多光谱图像中，由于相邻像素在同一波段以及不同波段之间的相关性，通过合适的预测模型可以准确预测像素值。例如，在对一幅多光谱的城市遥感图像进行压缩时，对于某一像素在某一波段的值，可以根据其相邻像素在该波段以及其他相关波段的值进行线性预测，预测误差通常较小，对预测误差;

进行编码可以大大减少数据量，且在解压时能够准确还

原原始像素值。

2.熵编码技术：熵编码是一种基于信息熵原理的编码方式，常见的有哈夫曼编码和算术编码。它通过对图像数据中出现频率较高的符号赋予较短的编码，对出现频率较低的符号赋予较长的编码，从而实现数据压缩。在多光谱和高光谱图像中，经过预测