Revue: | Dyna (Medellín) |
Base de datos: | PERIÓDICA |
Número de sistema: | 000383655 |
ISSN: | 0012-7353 |
Autores: | Sarinova, Assiya1 Zamyatin, Alexander2 Cabral, Pedro3 |
Instituciones: | 1Association for the Conservation of Biodiversity in Kazakhstan, Department of University Management Informatization, Almaty. Kazajstán 2Tomsk Polytechnic University, Optimization and Control Department, Tomsk. Rusia 3Universidade Nova de Lisboa, Instituto de Estatistica e Administracao da Informacao, Lisboa. Portugal |
Año: | 2015 |
Periodo: | Mar-Abr |
Volumen: | 82 |
Número: | 190 |
Paginación: | 166-172 |
País: | Colombia |
Idioma: | Inglés |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
Resumen en español | Este documento se refiere a la compresión de datos hiperespectrales de teleobservación de la tierra mediante la sugerencia de un algoritmo de múltiples etapas para aumentar la relación de compresión, utilizando una formación de datos auxiliares de gran redundancia en su presentación de bytes y teniendo en cuenta la correlación intra-bandas. Aquí se presentan los resultados de los estudios sobre la eficacia de la compresión de imágenes hiperespectrales espaciales realizadas por el algoritmo de compresión propuesto con software de compresión universal y especializado |
Resumen en inglés | This paper considers an approach to the compression of hyperspectral remote sensing data by an original multistage algorithm to increase the compression ratio using auxiliary data processing with its byte representation as well as with its intra-bands correlation. A set of the experimental results for the proposed approach of effectiveness estimation and its comparison with the well-known universal and specialized compression algorithms is presented |
Disciplinas: | Ciencias de la computación, Geografía |
Palabras clave: | Procesamiento de datos, Geografía física, Percepción remota, Imágenes hiperespectrales, Compresión de imágenes |
Keyword: | Computer science, Geography, Data processing, Physical geography, Remote sensing, Hyperspectral images, Image compression |
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