卫星数据压缩

　　《Springer精选翻译图书：卫星数据压缩》介绍随着星载传感器空间、光谱、时间等分辨率的不断提高，获取的传感器数据量海量地增长，卫星数据压缩已成为遥感数据传输和存储的必要手段，也一直是遥感领域的研究热点之一。全书共分为14章，涵盖了目前国际上关于卫星数据压缩的有损、近无损、无损压缩等多种典型方法，既有理论算法也包括部分硬件实现。可以使读者对该领域的研究具有较深入和全面的认识。

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第1章 加拿大航天局星载数据压缩技术的进展
1.1 加拿大航天局对卫星数据压缩方面研究的回顾
1.1.1 无损压缩
1.1.2 小波变换有损数据压缩
1.1.3 矢量量化数据压缩
1.2 近无损压缩技术：SAMVQ和HSOCVQ
1.2.1 连续近似多级矢量量化（SAMVQ）
1.2.2 分等级的自组织聚类矢量量化（HSOCVQ）
1.3 评估SAMVQ和HSOCVQ的近无损特征
1.4 异常对压缩性能的影响
1.5 预处理和辐射转换对压缩性能的影响
1.6 Keystone和Smile现象对压缩性能的影响
1.7 压缩数据的多学科用户可接受性研究
1.8 压缩技术适应比特错误能力的增强
1.9 星载原型压缩机的发展
1.10 参与卫星数据系统国际标准的发展
1.11 结论
参考文献
第2章 法国航天局对高分辨率卫星图像星载压缩的研究
2.1 引言
2.2 星载压缩算法的历史及现状
2.2.1 最初的压缩器
2.2.2 基于离散余弦变换的压缩器
2.2.3 基于小波变换的压缩器
2.2.4 空间应用标准：CCSDS推荐标准
2.2.5 图像质量评价
2.3 星载压缩算法的现状及发展
2.3.1 多光谱压缩
2.3.2 小波的限制
2.3.3 一种新的星载压缩变换方法
2.3.4 星载压缩的商用成品
2.3.5 离散小波变换算法的特殊处理
2.3.6 选择性压缩
2.3.7 固定质量：可变数据率压缩
2.4 结论
参考文献
第3章 低复杂度的无损及近无损高光谱图像压缩方法
3.1 引言
3.2 背景
3.2.1 压缩技术
3.2.2 国际标准
3.3 星上压缩要求
3.4 基于块的编码方法
3.4.1 预测
3.4.2 近无损压缩
3.4.3 熵编码
3.4.4 波段重排序
3.4.5 复杂度
3.5 压缩性能
3.5.1 数据集描述
3.5.2 AVIRIS
3.5.3 AIRS
3.5.4 近无损压缩
3.6 硬件实现
3.7 结论
参考文献
第4章 星载图像压缩无链表SPIHT的FPGA设计
4.1 引言
……
第5章 适应异常值的熵编码
第6章 通过频谱自适应DPCM高光谱图像压缩的质量问题
第7章 基于预测下三角变换的超光谱探测器数据压缩
第8章 基于查找表的高光谱数据压缩
第9章 用于有损到无损高光谱图像压缩的无乘法器可逆整数
第10章 基于分治法去相关的高光谱数据压缩
第11章 基于分段主成分分析的高光谱图像压缩
第12章 基于优化比特分配的快速预计算矢量量化超光谱探测器数据无损压缩
第13章 有损压缩对高光谱分类的影响
第14章 基于投影寻踪法的高光谱图像降维