高光谱图像的预测压缩

资 源 简 介

高光谱图像的预测压缩

详 情 说 明

高光谱图像的预测压缩技术是一种针对高维遥感数据的有效处理方法，通过预测模型降低数据冗余。在MATLAB环境下实现时，主要包含以下几个关键技术环节：

首先，高光谱图像具有数百个连续波段，每个像素点形成一条光谱曲线。预测压缩的核心思想是利用波段间的强相关性，通过已编码波段预测当前波段，仅存储残差数据。

MATLAB实现通常采用线性预测框架： 波段排序优化：按照光谱相关性对波段重新排序，提升预测效率 预测器设计：常用最小二乘或卡尔曼滤波预测器计算当前波段的估计值 残差编码：对预测误差进行量化编码，常用DCT或整数小波变换 码率控制：根据应用需求调整压缩比和重建质量

关键优势在于保持光谱特征的同时，能够实现10:1以上的压缩比。MATLAB的矩阵运算优势特别适合处理这种三维数据立方体（空间×空间×光谱）的并行计算。

实现时需注意光谱失真评估，不仅要看PSNR等常规指标，还要关注SAM（光谱角制图）等专有指标。遥感应用中，压缩后的数据仍需保证分类和目标检测的可靠性。