Methodology for Developing Algorithms for Compressing Hyperspectral Aerospace Images used on Board Spacecraft

E3S Web of Conferences, 2020

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1051/e3sconf/202022302007
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The paper describes a method for constructing and developing algorithms for compressing hyperspectral aerospace images (AI) of hardware implementation for subsequent use in remote sensing Systems (RSS). The developed compression methods based on differential and discrete transformations are proposed as compression algorithms necessary for reducing the amount of transmitted information. The paper considers a method for developing compression algorithms, which is used to develop an adaptive algorithm for compressing hyperspectral AI using programmable devices. Studies have shown that the proposed algorithms have sufficient efficiency for use and can be applied on Board spacecraft when transmitting hyperspectral remote sensing data in conditions of limited buffer memory capacity and communication channel bandwidth.