<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Дудкин А. А.</author>
     <author>Перцев Д. Ю.</author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>АЛГОРИТМ СЖАТИЯ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>гиперспектральные данные</keyword>
    <keyword>AVIRIS</keyword>
    <keyword>сжатие без потерь</keyword>
    <keyword>спектральная корреляция</keyword>
    <keyword>пространственная корреляция</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2017</year>
    <pub-dates>
     <date>2017-04-30</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <journal>Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-математических наук</journal>
   <abstract>Представлены результаты оценки корреляции гиперспектральных данных в пространственной и спектральной областях на примере гиперкуба AVIRIS Moffett Field. На их основе сформулированы ключевые особенности гиперспектральных данных. Приведены основные подходы к сжатию без потерь, выделены алгоритмы, относящиеся к тому или иному классу и применяемые в области дистанционного зондирования, показаны достоинства и недостатки конкретных реализаций на основе предсказания (linear prediction, fast lossless, spectral oriented least squares, correlation-based сonditional аverage рrediction, M-CALIC), поиска по таблице (lookup table, locally averaged interband scaling lookup tables) и вей- влет-преобразования (3D-SPECK). С учетом выявленных недостатков разработан алгоритм сжатия гиперспектральных данных, включающий следующие этапы обработки: предобработка (для каждого спектрального канала выполняется независимо), понижение степени корреляции в спектральной области и энтропийный кодер. Приведены результаты тестирования предложенного алгоритма в сравнении с альтернативными кодеками. В качестве тестовых данных использовались гиперкубы, входящие в тестовый набор AVIRIS (Cuprite, Jasper Ridge, Low Altitude, Moffet Field), который является общепризнанным стандартом при исследовании гиперспектральных данных. Полученные результаты свидетельствуют о соответствии разработанного алгоритма альтернативным подходам к сжатию без потерь, применяемым в дистанционном зондировании Земли. Достоинствами указанного алгоритма являются обеспечение параллельной обработки, вычислительная простота (отсутствие операций с высокой латентностью, например, умножения и деления), минимальные требования к объему оперативной памяти (память используется только для хранения гиперкуба и соответствует его объему). С учетом всего вышесказанного допускается схемотехническая реализация алгоритма на борту летательного аппарата. </abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/publication/12965</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/files/12931</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
