Бортовая обработка гиперспектральных данных в системах дистанционного зондирования Земли на основе иерархической компрессии
Автор: Гашников Михаил Валерьевич, Глумов Николай Иванович
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений: Распознавание образов
Статья в выпуске: 4 т.40, 2016 года.
Бесплатный доступ
Работа посвящена решению задачи бортовой обработки гиперспектральных данных с целью последующей передачи по каналам связи в системах дистанционного зондирования Земли. В качестве базового алгоритма сжатия данных, необходимого для сокращения объема передаваемой информации, предлагается использование адаптированного для бортовой обработки метода компрессии на основе иерархической сеточной интерполяции. В работе рассмотрена специфика формирования гиперспектрального изображения, с учетом которой разработан алгоритм стабилизации скорости формирования сжатых данных. Проведенные исследования показали, что предложенные алгоритмы имеют эффективность, достаточную для использования при передаче гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли в условиях ограниченной емкости буферной памяти и пропускной способности канала связи.
Гиперспектральные изображения, компрессия данных, метод иерархической сеточной интерполяции, бортовая обработка, стабилизация скорости формирования потока данных
Короткий адрес: https://sciup.org/14059495
IDR: 14059495 | DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-4-543-551
Onboard processing of hyperspectral data in the remote sensing systems based on hierarchical compression
The article is devoted to solving the problem of onboard processing of hyperspectral data for subsequent transmission via the communication channels in systems of remote sensing. A compression method based on the hierarchical grid interpolation is used as the basic algorithm of data compression necessary to reduce the amount of transmitted information. In this article, the method is adapted for onboard data processing. The specificity of hyperspectral imaging is taken into account when developing an algorithm of stabilization of the rate of compressed data formation. Computational experiments show that the efficiency of the proposed algorithms is sufficient for the transmission of hyperspectral remote sensing data under the limited capacity of the buffer memory and the communication channel bandwidth.
Список литературы Бортовая обработка гиперспектральных данных в системах дистанционного зондирования Земли на основе иерархической компрессии
- Chang, C.-I. Hyperspectral Data Processing: Algorithm Design and Analysis/C.-I Chang. -Hoboken, HJ: John Wiley & Sons, Inc., 2013. -1164 p. -ISBN: 978-0-471-69056-6.
- Шовенгердт, Р.А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений/Р.А. Шовенгердт. -пер. с англ. -М.: Техносфера, 2010. -560 с. -ISBN: 978-5-94836-244-1.
- Chang, C.-I. Hyperspectral imaging: techniques for spectral detection and classification/C.-I Chang. -New York: Springer Science+Business Media, 2003. -372 p. -ISBN 978-1-4419-9170-6.
- Borengasser, M. Hyperspectral Remote Sensing -Principles and Applications/M. Borengasser, W. Hungate, R. Watkins. -Boka Raton: CRC Press, 2004. -128 p. -ISBN 978-1-56670-654-4.
- Chang, C.-I. Hyperspectral data exploitation: theory and applications/C.-I Chang. -Wiley-Interscience, 2007. -440 p. -ISBN: 978-0-471-74697-3.
- Gashnikov, M. Regional Geographic Information Systems for Gas Network Monitoring/M. Gashnikov, N. Glumov, V. Myasnikov, A. Chernov, E. Ivanova//Pattern Recognition and Image Analysis. -2015. -Vol. 25(3). -P. 418-422. - DOI: 10.1134/S1054661815030062
- Chanussot, J. Foreword to the Special Issue on Hyperspectral Image and Signal Processing/J. Chanussot, M.M. Crawford, B.-Ch. Kuo//IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. -2010. -Vol. 48(11). -P. 3871-3876. - DOI: 10.1109/TGRS.2010.2085313
- Chang, C. Anomaly detection and classification for hyperspectral imagery/C. Chang, Sh. Chiang//IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. -2002. -Vol. 40(6). -P. 1314-1325. - DOI: 10.1109/TGRS.2002.800280
- Benz, U.C. Multi-resolution, object-oriented fuzzy analysis of remote sensing data for GIS-ready information/U.C. Benz, P. Hofmann, G. Willhauck, I. Lingenfelder, M. Heynen//ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. -2004. -Vol. 58(3-4). -P. 239-258. - DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2003.10.002
- Гашников, М.В. Иерархическая компрессия в задаче хранения гиперспектральных изображений/М.В. Гашников, Н.И. Глумов//Компьютерная оптика. -2014. -Т. 38, № 3. -С. 482-488.
- Gashnikov, M. Hyperspectral images repository using a hierarchical compression/M. Gashnikov, N. Glumov//Posters Proceedings of 23-rd International Conference on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision (WSCG 2015). -Czech Republic, Plzen, June 8-12. -2015. -P. 1-4. -ISBN 978-80-86943-67-1. -ISSN 2464-4617.
- Salomon, D. Data Compression. The Complete Reference/D. Salomon. -4th ed. -London: Springer-Verlag, 2007. -1118 p. -ISBN: 978-1-84628-602-5. - DOI: 10.1007/978-1-84628-603-2
- Ватолин, Д. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео/Д. Ватолин, А. Ратушняк, М. Смирнов, В. Юкин. -М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. -384 с. -ISBN: 5-86404-170-X.
- Pratt, W.K. Digital image processing/W.K. Pratt. -4th ed. -Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 2007. -807 p. -ISBN: 978-0-47176-777-0. - DOI: 10.1002/0470097434
- Soifer, V.A. Computer Image Processing, Part II: Methods and algorithms/A.V. Chernov, V.M. Chernov, M.A. Chicheva, V.A. Fursov, M.V. Gashnikov, N.I. Glumov, N.Yu. Ilyasova, A.G. Khramov, A.O. Korepanov, A.V. Kupriyanov, E.V. Myasnikov, V.V. Myasnikov, S.B. Popov, V.V. Sergeyev, V.A. Soifer. -Saarbrücken, Germany: VDM Verlag, 2009. -584 p. -ISBN: 978-3-63917-545-5.
- Гашников, М.В. Параметризация нелинейного предсказателя Грехэма при компрессии цифровых изображений/М.В. Гашников//Компьютерная оптика. -2016. -Т. 40, № 2. -С. 225-231. - DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-2-225-231
- Woods, E. Digital Image Processing/E. Woods, R. Gonzalez. -3th ed. -Prentice Hall, 2007. -976 p. -ISBN 978-0-13168-728-8.
- Wallace, G. The JPEG Still Picture Compression Standard/G. Wallace//Communications of the ACM. -1991. -Vol. 34(4). -P. 30-44. - DOI: 10.1109/30.125072
- Гашников, М.В. Иерархическая сеточная интерполяция при сжатии гиперспектральных изображений/М.В. Гашников, Н.И. Глумов//Компьютерная оптика. -2014. -Т. 38, № 1. -С. 87-93.
- Gashnikov, M. Hierarchical GRID Interpolation under Hyperspectral Images Compression/M. Gashnikov, N. Glumov//Optical Memory and Neural Networks (Information Optics). -2014. -Vol. 23(4). -P. 246-253. -DOI: 10.3103/S1060992X14040031.
- Lin, S. Error Control Coding: Fundamentals and Applications, second edition/S. Lin, D. Costello. -Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall, Inc.; 2004. -1260 p. -ISBN: 978-0130426727.
- Gashnikov, M. Stabilization of the Compressed Data Formation Rate in Hierarchical Image Compression/M. Gashnikov, N. Glumov, V. Sergeyev//Pattern Recognition and Image Analysis. -2007. -Vol. 17(1). -P. 79-81. -DOI: 10.1134/S1054661807010087.
- AVIRIS Data -Ordering Free AVIRIS Standard Data Products . -URL: http://aviris.jpl.nasa.gov/data/free_data.html (дата обращения 1.07.2016).
