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CCSDS压缩算法对高光谱数据质量的影响研究
引用本文:朱学伟,李晓辉,朱博.CCSDS压缩算法对高光谱数据质量的影响研究[J].遥感信息,2013,28(4).
作者姓名:朱学伟  李晓辉  朱博
作者单位:1. 中国科学院光电研究院定量遥感应用技术重点实验室,北京100094;中国科学院大学,北京100049
2. 中国科学院光电研究院定量遥感应用技术重点实验室,北京,100094
摘    要:成像光谱仪能够探测获取目标的空间信息和光谱信息,逐渐在军事/民用遥感领域广泛应用.然而随着成像光谱仪的空间分辨率和光谱分辨率的提高,数据量也飞速提高.受数据下行链路带宽限制,星载高分辨率成像光谱仪所获取的海量数据必须进行有损压缩,而采用有损压缩又带来了一个关键问题:有损压缩所造成的数据失真究竟会对高光谱数据质量及后续遥感应用造成怎样的影响.本文基于CCSDS压缩算法的两种压缩方案,从统计性能、辐射性能、空间性能、光谱性能和应用性能5个方面,系统性分析了数据压缩对高光谱数据质量造成的影响.结果表明,利用高光谱数据的高谱间相关性,采用谱间去相关与CCSDS空间数据压缩相结合的方案,与直接采用CCSDS进行空间数据压缩的方案相比,具有更好的压缩性能,对高光谱数据质量造成的影响更小.

关 键 词:高光谱  CCSDS  图像质量  谱间去相关

Influence of the Hyperspectral Data Quality Based on CCSDS Compression Algorithm
ZHU Xue-wei , LI Xiao-hui , ZHU Bo.Influence of the Hyperspectral Data Quality Based on CCSDS Compression Algorithm[J].Remote Sensing Information,2013,28(4).
Authors:ZHU Xue-wei  LI Xiao-hui  ZHU Bo
Abstract:
Keywords:hyperspectral image  CCSDS compression  image quality  spectral decorrelation
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