Исследование влияния сжатия данных ГСС на результат тематической обработки

В настоящее время гиперспектральная съемка (ГСС) становится одним из основных инструментов дистанционного зондирования Земли. Данные такого рода находят широкое применение в различных областях народного хозяйства, таких как детектирование очагов лесных пожаров, областей загрязнения окружающей среды, зараженных вредителями сельскохозяйственных угодий и многих других.
Актуальным также является вопрос об использовании гиперспектрального оборудования в системах «реального времени», когда результаты поступают к месту хранения и обработки непосредственно во время съемки. Ввиду большого размера гиперспектральных данных и ограниченности пропускной способности канала возникает необходимость в разработке быстрых и робастных алгоритмов сжатия с минимальными потерями. В качестве такого рода алгоритмов в докладе рассматриваются модификации рандомизированного метода главных компонент и сжатие в пространстве многочленов Чебышева.
Одним из наиболее сложных вопросов является оценка того, насколько сжатые данные подходят для дальнейшей тематической обработки. В литературе принято оценивать качество сжатия данных в метриках типа PSNR, но такого рода метрики не дают корректной информации о «деградации данных» в смысле их применения для решения практических задач. В связи с этим был предложен внешний критерий, основанный на сопоставлении результатов тематической обработки с эталонной тематической обработкой, которая производится на основе «сырых» данных, прошедших соответствующую предварительную обработку. Критерием, демонстрирующим качество сжатия, в таком случае будет являться пара значений – доля совпадений с эталоном и доля ошибочных идентификаций.
В работе проведено сравнение нескольких алгоритмов сжатия для тестовой выборки наборов данных, полученных с авиационного носителя при различных условиях съемки, с точки зрения введенного выше внешнего критерия. Произведен анализ результатов.