【摘要】：超光譜大氣紅外遙感圖像是由氣象衛(wèi)星搭載的大氣垂直探測(cè)儀觀測(cè)地球得到的輻射數(shù)據(jù),其普遍擁有紅外段上千個(gè)光譜通道,具有極高的光譜分辨率并且覆蓋廣闊的空間范圍,每日產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)給數(shù)據(jù)的傳輸和存儲(chǔ)帶來了巨大的挑戰(zhàn)。因此,非常有必要開展針對(duì)超光譜大氣紅外遙感圖像壓縮的研究。在應(yīng)用方面,超光譜大氣紅外遙感圖像攜帶豐富的地球大氣狀態(tài)變量信息,被廣泛用于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)和氣候研究等領(lǐng)域。考慮到超光譜大氣紅外遙感圖像通道間信息內(nèi)容有高度冗余以及巨大的數(shù)據(jù)量帶來的計(jì)算負(fù)擔(dān),全部數(shù)據(jù)應(yīng)用于同化計(jì)算并不是必要的也不是最優(yōu)的,觀測(cè)數(shù)據(jù)在輸入同化系統(tǒng)前需要進(jìn)行輻射抽稀,獲取的關(guān)鍵數(shù)據(jù)子集需要重點(diǎn)保護(hù)。因此,本文提出了基于關(guān)鍵信息保護(hù)的超光譜圖像壓縮方法。首先,針對(duì)超光譜大氣紅外遙感數(shù)據(jù)的成像特點(diǎn)、物理特性、數(shù)據(jù)應(yīng)用處理流程以及數(shù)據(jù)的可壓縮性四個(gè)方面,與傳統(tǒng)高光譜圖像進(jìn)行了對(duì)比分析。并著重分析了超光譜大氣探測(cè)儀AIRS數(shù)據(jù)特性。然后,提出了面向同化應(yīng)用及壓縮的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)抽取方案,包括基于信息容量及相關(guān)性約束的通道選擇和基于信息熵的空間下采樣,從光譜和空間兩個(gè)維度抽取關(guān)鍵性數(shù)據(jù)子集。針對(duì)本文所抽取的通道數(shù)據(jù)進(jìn)行一維變分同化得到的溫度廓線取得了接近真實(shí)探空數(shù)據(jù)的效果。此外關(guān)鍵性數(shù)據(jù)抽取過程綜合考慮信息容量和相關(guān)性約束,兼顧應(yīng)用需求的同時(shí)便于進(jìn)一步壓縮。最后,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于關(guān)鍵信息保護(hù)的壓縮和解壓縮方案。在壓縮端,首先,對(duì)關(guān)鍵性數(shù)據(jù)子集采用基于主成分分析的壓縮方法進(jìn)行無損壓縮;再利用關(guān)鍵性數(shù)據(jù)子集采用三維空譜分組重建預(yù)測(cè)的方式預(yù)測(cè)完整數(shù)據(jù),并對(duì)預(yù)測(cè)殘差進(jìn)一步處理。最后,采用多級(jí)樹集合分裂算法和區(qū)間編碼對(duì)預(yù)測(cè)殘差進(jìn)行有損和無損編碼獲得壓縮碼流。在解壓縮端,采用與壓縮相反的處理方式可恢復(fù)完整數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)采用超光譜大氣紅外探測(cè)儀AIRS獲取的標(biāo)準(zhǔn)超光譜大氣紅外數(shù)據(jù)。結(jié)果表明,在有損壓縮中,隨著峰值信噪比的提高,壓縮比會(huì)有所降低,在峰值信噪比大于40d B的前提下,壓縮比最高可以達(dá)到3.74。在無損壓縮中,壓縮比可達(dá)到2.81。本文的壓縮碼流著重保護(hù)了關(guān)鍵性數(shù)據(jù)部分,在縮小了數(shù)據(jù)量的同時(shí),保障了數(shù)據(jù)后續(xù)處理和同化計(jì)算。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP751
【圖文】：

圖 2-2 AIRS 紅外光譜覆蓋范圍由于不同大氣成分對(duì)紅外波段不同頻率輻射的衰減不同，這些大氣濃度和分布等變化就體現(xiàn)到衛(wèi)星接收的輻射數(shù)據(jù)上，超光譜大氣紅以探測(cè)大氣的物理參數(shù)包括 H2O、CO、O3、CH4、CO2等，人們按照探測(cè)內(nèi)容的不同分成遠(yuǎn)小于通道總數(shù)的多個(gè)通道數(shù)據(jù)塊，如

圖 2-3 衛(wèi)星數(shù)據(jù)直接同化流程一般采用變分的方法實(shí)現(xiàn)，在變分系統(tǒng)中，通，計(jì)算模擬值與觀察數(shù)據(jù)之差，利用迭代算法星輻射資料轉(zhuǎn)換為當(dāng)前最接近實(shí)際大氣狀態(tài)的般定義公式(2-1)。

超光譜和高光譜圖像某一波段數(shù)據(jù)

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2781883