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一、遥感图象数据压缩分析.
近年来，随着新型传感技术的发展，遥感影像的时间、空间和光谱分辨率不断提高，随着航天遥感技术的迅速发展，相应的数据规模呈几何级数增长。遥感数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出给数据的传输和存储带来了极大的困难。数据压缩技术作为解决这一问题的有效途径，在遥感领域越来越受到重视,尤其对于遥感图象数据来说。一般说来，图象分辨率越高，相邻采样点的相关性越高，数据水分也越大。对遥感数据进行压缩，有利于节省通信信道，提高信息的传输速率；数据压缩之后有利于实现保密通讯，提高系统的整体可靠性。
一般地，图像压缩技术可分为两大类：无损压缩技术和有损(率失真)压缩技术。无损压缩利用数据的统计冗余进行压缩，可完全恢复原始数据而不引入任何失真，但压缩率受到数据统计冗余度的理论限制，一般为2:1到5:1。这类方法广泛用于文本数据、程蚝吞厥庥τ贸『系耐枷袷?如指纹图像、医学图像等)的压缩。由于压缩比的限制，仅使用无损压缩方法不可能解决图像和数字视频的存储和传输问题。有损压缩方法利用了人类视觉对图像中的某些频率成分不敏感的特性，允许压缩过程中损失一定的信息;虽然不能完全恢复原始数据，但是所损失的部分对理解原始图像的影响较小，却换来了大得多的压缩比。有损压缩广泛应用于语音、图像和视频数据的压缩。在多媒体应用中常用的压缩方法有;PCM(脉冲编码调制)、预测编码、变换编码(主成分变换或K-L变换、离散余弦变换MT等)、插值和外推法(空域亚采样、时域亚采样、自适应)、统计编码(Huffman编码、算术编码、Shannon-Fano编码、行程编码等)、矢量量化和子带编码等;混合编码是近年来广泛采用的方法。新一代的数据压缩方法，如基于模型的压缩方法、分形压缩和小波变换方法等也己经接近实用化水平。
在遥感信息处理领域，根据信息处理的阶段性，遥感图像压缩又可分为星上无损压缩、星上有损压缩和地面遥感数据压缩。为了最大限度地保持遥感传感器所获取的目标信息，星上压缩一般采用无损压缩方法。但当信息量大到无损压缩难以满足要求时，也考虑失真量较小的有损压缩，即高保真压缩方法。同时，为了适应遥感数据采样率较高的特点，星上压缩的实时性要求较高，因而要求压缩方法计算简单，硬件复杂度低。
二．目前数据压缩方法标准概述
经常使用的无损压缩方法有Shannon-Fano编码法、Huffman编码法、游程(Run-length)编码法、LZW编码法(Lempel－Ziv－Welch)和算术编码法等。
数据压缩研究中应注意的问题是，首先，编码方法必须能用计算机或VLSI硬件电路高速实现;其次，要符合当前的国际标准。
下面介绍三种流行的数据压缩国际标准。
1、JPEG－静止图像压缩标准
这是一个适用于彩色和单色多灰度或连续色调静止数字图像的压缩标准。它包括基于DPCM(差分脉冲编码调制、DCT(离散余弦变换)和Huffman编码的有损压缩算法两个部分。前者不会产生失真，但压缩此很小;后一种算法进行图像压缩是信息虽有损失但压缩比可以很大。 JPEG标准实际上有三个范畴:
1)基本顺序过程Baseline Sequential processes) 实现有损图像压缩，重建图像质量达到人眼难以观察出来的要求。采用的是8x8像素自适应DCT算法、量化及Huffman型的墒编码器。
2)基于DCT的扩展过程(Extended DCT Based Process) 使用累进工作方式，采用自适应算术编码过程。
3)无失真过程(Losslesss Process)采用预测编码及Huffman编码(或算术编码)，可保证重建图像数据与原始图像数据完全相同。
其中JPEG有以下五种方法：
(l)JPEG算法
基本JPEG算法操作可分成以下三个步骤：通过离散余弦变换(DCT)去除数据冗余;使用量化表 | 
