Springer精选翻译图书：卫星数据压缩 [Satellite Data Compression] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄柏铭（Bormin Huang） 著，陈浩，周爽 译

图书标签:

• 卫星数据
• 数据压缩
• 图像压缩
• 遥感
• 信息论
• 编码
• Springer
• 精选翻译
• 信号处理
• 通信

出版社： 哈尔滨工业大学出版社

ISBN：9787560347332

版次：1

商品编码：11492069

包装：平装

丛书名： Springer精选翻译图书

外文名称：Satellite Data Compression

开本：16开

出版时间：2014-05-01

用纸：胶版纸

页数：304

正文语种：中文

内容简介

　　《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。

目录

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

前言/序言

卫星数据压缩：探秘高效信息传输的艺术 在浩瀚的宇宙探索与日益增长的地球观测需求驱动下，卫星技术正以前所未有的速度发展，从遥感成像到通信网络，再到环境监测，卫星扮演着至关重要的角色。而伴随而来的是海量、高密度数据的激增。如何高效地存储、传输和处理这些宝贵的信息，成为了制约卫星应用发展的关键瓶颈。本书《Springer精选翻译图书：卫星数据压缩 [Satellite Data Compression]》便应运而生，深入剖析了卫星数据压缩这一核心技术，为我们揭示了在有限带宽和存储条件下，最大限度挖掘数据价值的奥秘。 本书并非对所有类型的压缩技术进行泛泛而谈，而是聚焦于卫星数据这一特殊应用场景。卫星数据往往具有独特的统计特性和应用需求，例如：高分辨率的遥感影像，包含丰富的空间冗余和光谱相关性；实时传输的通信数据，对时延和错误传播有着严苛的要求；科学探测数据，可能存在长尾分布的稀疏性。这些特性决定了通用的数据压缩算法在卫星领域可能并非最优选择，甚至会带来性能的显著下降。因此，本书的研究主旨在于探索和发展针对卫星数据特点进行优化的压缩技术，从而实现更高的压缩比、更低的计算复杂度以及更好的数据质量，最终提升卫星系统的整体效能。 本书内容详实，结构清晰，循序渐进地带领读者深入了解卫星数据压缩的各个方面。 第一部分：卫星数据特性与压缩基础 在正式展开压缩算法的研究之前，本书首先对卫星数据的多样性及其关键特性进行了细致的梳理。我们将了解到不同类型的卫星数据，如光学遥感数据（多光谱、高光谱）、雷达数据（SAR）、地球科学探测数据（温度、湿度、大气成分）、通信数据等，它们在分辨率、光谱范围、时间序列、数据格式等方面存在的显著差异。更重要的是，本书深入分析了这些数据共有的统计规律和冗余特征。例如，遥感影像中的空间相邻像素往往高度相关，光谱响应曲线在相邻波段也存在平滑性；时间序列数据可能呈现出周期性或趋势性；科学探测数据可能存在大量零值或低值，呈现出高度稀疏的特性。理解这些特性是设计高效压缩算法的基石。 在此基础上，本书系统回顾了数据压缩的基本理论与原理。我们将接触到信息论中的熵概念，理解数据压缩的理论极限；学习无损压缩和有损压缩的基本原理，包括它们各自的适用场景和优缺点；熟悉熵编码（如霍夫曼编码、算术编码）、字典编码（如LZ系列）等经典无损压缩方法，以及预测编码、变换编码（如DCT、小波变换）等有损压缩的基础思想。这些基础知识为后续深入探讨卫星数据特有的压缩算法奠定了坚实的理论基础。 第二部分：面向卫星数据的无损压缩技术 对于许多科学探测数据和原始影像，精确无损的恢复至关重要。本书的第二部分将重点关注针对卫星数据特性的无损压缩算法。 空间预测与空间编码： 针对遥感影像的空间冗余，本书详细介绍了各种空间预测技术。这包括简单的像素差值预测、基于邻域像素的线性预测，以及更复杂的基于上下文的模型（Context-based models），如CALIC（Context-based Adaptive Lossless Image Compression）的变种，它们能够根据像素的上下文信息进行更精确的预测。通过预测，原始数据被转化为残差，而残差的熵通常远小于原始数据，从而更容易进行高效编码。 光谱预测与光谱编码： 对于多光谱和高光谱影像，除了空间相关性，相邻光谱带之间也存在显著的相关性。本书深入探讨了光谱预测方法，例如，利用前面已编码光谱带的信息来预测当前光谱带的值。这些预测方法可以显著降低数据的冗余度。 面向遥感影像的无损压缩标准： 书中还会介绍一些针对遥感影像优化的无损压缩标准，例如JPEG 2000（特别关注其无损模式）、ECW（Enhanced Compression Wavelet）等，并分析它们在卫星数据压缩中的应用效果和局限性。 稀疏数据编码： 对于某些科学探测数据，例如粒子探测器记录的数据，可能呈现高度稀疏的特性（即大部分值为零或接近零）。本书将介绍如何利用这些稀疏性进行高效编码，例如，采用游程长度编码（RLE）或者更先进的稀疏矩阵编码技术。 第三部分：面向卫星数据的有损压缩技术 在不严重牺牲数据质量的前提下，有损压缩能够实现更高的压缩比，对于传输带宽有限或存储空间宝贵的卫星应用场景尤为重要。本书的第三部分将深入探讨卫星数据的有损压缩。 变换编码与量化： 这是有损压缩的核心。本书将详细介绍各种变换方法，如离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）在卫星数据压缩中的应用。特别地，对于遥感影像，小波变换因其良好的时频局部化特性，能够有效地将数据能量集中到少数几个低频系数上，从而为量化和编码提供便利。本书会深入分析不同尺度、不同方向的小波基函数选择对压缩性能的影响。 量化策略： 量化是引入信息损失的关键步骤。本书将探讨均匀量化、非均匀量化、标量量化和矢量量化等不同量化策略，并分析它们如何根据数据特性和视觉或科学感知的重要性进行优化，例如，针对人眼对不同频率成分敏感度不同的特点，设计视觉加权的量化表。 面向遥感影像的有损压缩标准： 除了JPEG 2000的有损模式，本书还会深入分析如H.264/AVC（Advanced Video Coding）、HEVC（High Efficiency Video Coding）等视频压缩标准在静态遥感影像压缩中的应用潜力，以及针对其进行优化的方法。这些视频压缩标准通常包含更复杂的预测、变换、量化和熵编码技术，可以实现非常高的压缩比。 率失真优化（Rate-Distortion Optimization, RDO）： 为了在给定的比特率下获得最佳的失真性能，或者在给定的失真容忍度下最小化比特率，本书将深入讲解率失真优化的概念和实现方法。这通常涉及在编码过程中，通过权衡编码复杂度、比特率和失真度来选择最优的编码参数和策略。 面向科学数据的有损压缩： 对于某些科学数据，可能存在特定的失真容忍度要求，例如，在某个特定参数的测量精度要求。本书将探讨如何设计有损压缩算法，以满足这些特定的科学需求，确保压缩后的数据仍然能够支持科学分析和决策。 第四部分：先进的压缩技术与未来发展 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在数据压缩领域展现出巨大的潜力。本书的第四部分将目光投向前沿的压缩技术和未来的发展方向。 基于深度学习的压缩： 本书将介绍如何利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型来实现端到端的图像和数据压缩。这些模型能够自动学习数据的内在统计特性，并设计出高度优化的编码器和解码器，在某些场景下甚至能超越传统的算法。例如，如何利用生成对抗网络（GAN）来提高有损压缩的视觉质量。 基于机器学习的预测和建模： 利用机器学习方法来对卫星数据进行更精确的预测，从而生成更稀疏的残差，进而提高后续编码的效率。 可伸缩压缩（Scalable Compression）： 针对网络环境不确定或用户对数据质量需求不同的情况，可伸缩压缩允许从一个压缩文件中提取不同分辨率或不同质量的数据。本书将探讨可伸缩压缩技术在卫星数据传输中的应用。 硬件加速与高效实现： 考虑到卫星载荷的计算资源和功耗限制，本书还会讨论如何设计高效的硬件加速算法，以及如何在嵌入式系统中实现这些压缩算法，以满足实际的工程需求。 未来的挑战与机遇： 最后，本书将展望卫星数据压缩领域的未来发展方向，包括处理更大规模、更复杂的数据集，应对日益增长的实时性需求，以及如何更好地融合新兴技术，如量子计算在数据压缩中的潜在应用等。 《Springer精选翻译图书：卫星数据压缩 [Satellite Data Compression]》是一本集理论深度、技术广度和实践价值于一体的著作。它不仅为相关领域的科研人员和工程师提供了宝贵的参考资料，也为对卫星数据处理和信息传输感兴趣的学子们打开了一扇通往前沿领域的大门。通过深入研读本书，读者将能够深刻理解卫星数据压缩的复杂性与重要性，掌握先进的压缩技术，并为推动卫星技术的进一步发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

最近我参与了一个关于城市规划的项目，需要处理大量的城市遥感影像数据。在数据处理过程中，我们发现数据量过大不仅占用了大量的存储空间，也严重拖慢了我们的数据分析速度，尤其是在进行大范围的地理空间分析时，这种瓶颈尤为突出。我的同事推荐我关注一下“卫星数据压缩”这个领域，并偶然看到了这本书的信息。作为 Springer 精选翻译图书，我对其内容的专业性和深度非常有信心。我特别希望这本书能为我提供一套行之有效的卫星数据压缩解决方案，帮助我们优化数据处理流程。我期待书中能够深入探讨不同类型卫星数据（例如，光学影像、DEM数据、SAR数据等）的特点，以及针对这些特点所设计的专门压缩算法。我希望书中能够详细介绍这些算法的实现细节、性能评估指标，以及在实际应用中的注意事项。例如，在城市规划中，我们对影像的空间分辨率和纹理细节要求较高，那么什么样的压缩方式能够最大程度地保留这些关键信息？这本书能否提供一些关于压缩参数选择和优化建议，帮助我们在压缩率和数据质量之间找到最佳平衡点？

评分☆☆☆☆☆

我是一位对航天科技充满好奇心的业余爱好者，虽然我不是专业的科研人员，但卫星数据在我看来是了解地球、探索宇宙的一扇重要窗口。我经常关注一些关于地球观测的科普文章和纪录片，里面经常会提到卫星如何捕捉到如此详尽的图像和信息。然而，我一直有个疑问，这些数据量如此之大，是如何被传输和存储的呢？“卫星数据压缩”这个书名恰好击中了我的好奇点。虽然我可能无法完全理解其中的所有技术细节，但我相信 Springer 出版的书籍一定具备一定的科普性和易读性，而且“精选翻译”也意味着内容经过了高质量的处理。我希望这本书能够以相对通俗易懂的方式，介绍卫星数据压缩的基本概念和重要性，让我了解为什么需要压缩，以及压缩能够带来哪些好处。我设想书中会用一些生动的例子来解释不同的压缩技术，比如图像在压缩前后会有怎样的变化，而这种变化又是否会影响到我们从中获取信息。我特别好奇，这些压缩技术是否也在我们日常生活中有所应用，比如手机拍照或者在线视频传输。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在为一项关于气候变化监测的科研项目寻找可靠的技术支持，特别是关于如何高效处理和分析大规模卫星遥感数据的方面。我的导师曾经提到过，在进行长时间序列的卫星图像分析时，数据压缩是绕不开的关键环节，它直接关系到我们能否在有限的计算资源和存储空间内完成研究。当我看到“Springer精选翻译图书：卫星数据压缩”这本书的书名时，我的眼睛立刻亮了起来。我立刻联想到，这本书很可能囊括了当前最先进的卫星数据压缩技术，并且由于是 Springer 出版，内容的严谨性和权威性应该是有保障的。我非常有兴趣了解书中会介绍哪些具体的压缩算法，它们各自的优缺点是什么，以及在处理不同分辨率、不同光谱信息的卫星数据时，哪种算法更为适用。我猜测书中或许会包含一些实际案例分析，比如如何通过有效的压缩来加速全球地表温度变化的时空分析，或者如何优化SAR（合成孔径雷达）数据在灾害监测中的应用。此外，作为一本翻译图书，我希望它在术语的翻译上能够专业且统一，能够帮助我们这些非英语母语的研究者更顺畅地学习和理解相关技术。如果书中还能包含一些关于压缩后的数据质量评估标准和方法，那对我来说就更具价值了。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在卫星图像处理领域摸爬滚打多年的工程师，我深知数据压缩技术对于我们日常工作的重要性。每次从卫星接收站获取大量原始数据，首先要面对的就是存储和传输的挑战。如果不能有效地压缩，我们的服务器很快就会被撑爆，数据传输也会变得异常缓慢，这直接影响到我们为下游应用提供及时服务的效率。当我看到这本《Springer精选翻译图书：卫星数据压缩》时，我几乎毫不犹豫地将其加入到了我的必读清单。我期待这本书能够系统性地梳理市面上现有的卫星数据压缩方法，从传统的无损压缩和有损压缩技术，到更前沿的基于人工智能的压缩方案。我特别想知道书中会如何详细阐述各种算法的数学原理，以及它们在实际应用中是如何被部署的。例如，对于雷达影像这种具有独特统计特性的数据，书中是否会专门讨论针对性的压缩策略？对于高光谱数据，海量的数据维度又该如何有效压缩？我希望能从书中学习到如何根据不同的应用场景（如遥感影像存档、实时数据传输、数据挖掘分析等）选择最合适的压缩技术，并了解如何权衡压缩率、计算复杂度与图像质量之间的关系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名我早就听说了，虽然我还没有来得及翻开细读，但光是“Springer精选翻译图书”这个标签就足以让我对它的品质充满期待。 Springer在学术出版领域的地位毋庸置疑，而“精选翻译”更是意味着其内容的权威性和专业性经过了层层筛选。我的工作内容时常需要接触到一些前沿的遥感技术应用，其中数据量庞大一直是困扰我们的难题。如何有效地压缩和存储这些海量的卫星数据，直接影响到数据处理的效率和成本。市面上相关的技术和方法层出不穷，但往往缺乏系统性的梳理和深入的讲解。因此，一本专门针对卫星数据压缩的著作，尤其是一本经过 Springer 精心挑选和翻译的书籍，对我来说简直就像是久旱逢甘霖。我特别好奇它会如何从理论基础出发，逐步深入到各种压缩算法的原理、实现以及在不同类型卫星数据（比如光学、雷达、高光谱等）上的应用效果。我设想书中会详细介绍诸如离散余弦变换（DCT）、小波变换（Wavelet Transform）、预测编码（Predictive Coding）等经典和现代的压缩技术，并可能探讨一些新兴的基于深度学习的压缩方法。而且，翻译的质量也是我非常看重的一点，毕竟技术书籍的严谨性至关重要，希望它能准确传达原著的精髓，避免出现理解上的偏差。

评分☆☆☆☆☆

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