基于关键信息保护的超光谱大气红外遥感图像压缩研究.pdf

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1、硕士学位论文基于关键信息保护的超光谱大气红外遥感图像压缩研究RESEARCHONULTRASPECTRALATMOSPHERICINFRAREDREMOTESENSINGIMAGESCOMPRESSIONBASEDONKEYINFORMATIONPRESERVING魏安琪哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP751.1学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工程硕士学位论文基于关键信息保护的超光谱大气红外遥感图像压缩研究硕士研究生：魏安琪导师：陈浩申请学位：工程硕士学科：电子与通信工程所在单位：电子与信息工程学院答辩日期：2018年6月授予

2、学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP751.1U.D.C:621.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONULTRASPECTRALATMOSPHERICINFRAREDREMOTESENSINGIMAGESCOMPRESSIONBASEDONKEYINFORMATIONPRESERVINGCandidate：WeiAnqiSupervisor：Prof.ChenHaoAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringElectronic

3、sandCommunicationSpeciality：EngineeringSchoolofElectronicsandInformationAffiliation：EngineeringDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要超光谱大气红外遥感图像是由气象卫星搭载的大气垂直探测仪观测地球得到的辐射数据，其普遍拥有红外段上千个光谱通道，具有极高的光谱分辨率并且覆盖广阔的空间范围，每日产生的海量数据给数据的传输和存

4、储带来了巨大的挑战。因此，非常有必要开展针对超光谱大气红外遥感图像压缩的研究。在应用方面，超光谱大气红外遥感图像携带丰富的地球大气状态变量信息，被广泛用于数值天气预报和气候研究等领域。考虑到超光谱大气红外遥感图像通道间信息内容有高度冗余以及巨大的数据量带来的计算负担，全部数据应用于同化计算并不是必要的也不是最优的，观测数据在输入同化系统前需要进行辐射抽稀，获取的关键数据子集需要重点保护。因此，本文提出了基于关键信息保护的超光谱图像压缩方法。首先，针对超光谱大气红外遥感数据的成像特点、物理特性、数据应用处理流程以及数据的可压缩性四个方面，与传统高光谱图像进行了对比分析

5、。并着重分析了超光谱大气探测仪AIRS数据特性。然后，提出了面向同化应用及压缩的关键性数据抽取方案，包括基于信息容量及相关性约束的通道选择和基于信息熵的空间下采样，从光谱和空间两个维度抽取关键性数据子集。针对本文所抽取的通道数据进行一维变分同化得到的温度廓线取得了接近真实探空数据的效果。此外关键性数据抽取过程综合考虑信息容量和相关性约束，兼顾应用需求的同时便于进一步压缩。最后，设计实现了基于关键信息保护的压缩和解压缩方案。在压缩端，首先，对关键性数据子集采用基于主成分分析的压缩方法进行无损压缩；再利用关键性数据子集采用三维空谱分组重建预测的方式预测完整数据，并对预测

6、残差进一步处理。最后，采用多级树集合分裂算法和区间编码对预测残差进行有损和无损编码获得压缩码流。在解压缩端，采用与压缩相反的处理方式可恢复完整数据。实验采用超光谱大气红外探测仪AIRS获取的标准超光谱大气红外数据。结果表明，在有损压缩中，随着峰值信噪比的提高，压缩比会有所降低，在峰值信噪比大于40dB的前提下，压缩比最高可以达到3.74。在无损压缩中，压缩比可达到2.81。本文的压缩码流着重保护了关键性数据部分，在缩小了数据量的同时，保障了数据后续处理和同化计算。关键词：超光谱大气红外遥感图像；关键信息保护；辐射抽稀；图像压缩-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文Ab

7、stractTheultraspectralatmosphericinfraredremotesensingimagesarer-adiancedataobtainedbyobservingtheearthfromanatmosphericverticalsoundermountedonameteorologicalsatellite.Theygenerallyhavethousandsofspectralchannelsintheinfraredsegmentwithextremelyhighspectralresolutionandcoverawideran