Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 6. С. 130-142
Особенности использования алгоритма сжатия изображений LERC для архивации данных ДЗЗ
А.А. Прошин
1 , E.А. Лупян
1 , М.А. Бурцев
1 1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 21.10.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-6-130-142
В последние десятилетия наблюдается практически экспоненциальный рост объёмов данных ДЗЗ. Это связано как с увеличением числа действующих спутниковых систем, а также открытых, так и с улучшением характеристик съёмочных систем и ростом количества доступных информационных продуктов. Поэтому поиск новых подходов для более эффективного хранения данных ДЗЗ, в том числе за счёт совершенствования механизмов их сжатия, позволяющих сохранять требуемое качество данных и обеспечивать высокую скорость доступа к ним, включая использование алгоритмов сжатия с потерей качества, остаётся одной из актуальных задач. Настоящая статья посвящена анализу возможности использования именно такого алгоритма — LERC (англ. Limited Error Raster Compression), позволяющего задать максимальную ошибку в пикселе, для сжатия различных типов спутниковых данных ДЗЗ. В работе рассматривается влияние заданной максимальной ошибки на степень сжатия данных и на особенности вносимых искажений как в радиометрические свойства данных, уровень которых алгоритм позволяет контролировать, так и в пространственные характеристики сжимаемых изображений. Особое внимание уделяется анализу искажений текстуры изображений в зависимости от уровня допустимой ошибки, используемого при сжатии. Для определения максимально допустимой ошибки сжатия, не приводящей к потере не только радиометрических, но и структурных свойств изображения, предложена методика, основанная на количественной оценке изменений, наблюдаемых в текстуре изображений при различных уровнях максимальной ошибки, и приведены результаты применения этой методики для различных типов данных ДЗЗ, получаемых в видимом диапазоне, и продуктов, получаемых в результате их обработки.
Ключевые слова: спутниковые данные, ДЗЗ, архивы спутниковых данных, эффективное сжатие изображений, системы доступа к спутниковым данным
Полный текстСписок литературы:
- Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А., Балашов И. В., Барталев С. А., Ефремов В. Ю., Кашницкий А. В., Мазуров А. А., Матвеев А. М., Суднева О. А., Сычугов И. Г., Толпин В. А., Уваров И. А. Центр коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных ИКИ РАН для решения задач изучения и мониторинга окружающей среды // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 5. С. 263–284.
- Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А. и др. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП «ИКИ-Мониторинг») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 151–170. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-151-170.
- Миклашевич Т. С., Барталев С. А., Плотников Д. Е. Интерполяционный алгоритм восстановления длинных временных рядов данных спутниковых наблюдений растительного покрова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 6. С. 143–154. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-6-143-154.
- Becker P., Plesea L., Maurer T. Cloud optimized image format and compression // Intern. Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2015. V. 40. P. 613–615. DOI: 10.5194/isprsarchives-XL-7-W3-613-2015.
- Becker P., Plesea L., Maurer T. Optimizing cloud based image storage, dissemination and processing through use of MRF and LERC // Intern. Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2016. V. 41. P. 201–203. DOI: 10.5194/isprsarchives-XLI-B4-201-2016.
- Oswal S., Singh A., Kumari K. Deflate compression algorithm // Intern. J. Engineering Research and General Science. 2016. V. 4. No. 1. P. 430–436.
- Oti E. U., Olusola M. O., Eze F. C., Enogwe S. U. Comprehensive review of K-Means clustering algorithms // Intern. J. Advances in Scientific Research and Engineering. 2021. V. 7. Iss. 8. P. 64–68. DOI: 10.31695/IJASRE.2021.34050.