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基于改进预测树的超光谱遥感图像无损压缩方法
引言
遥感图像在农业、森林、地质、环境和生态等领域得到了广泛的应用。然而，由于其具有高分辨率和大数据量的特点，使得传输、存储和处理时面临许多挑战。因此，无损压缩及其算法优化成为遥感图像处理的重要研究方向。近年来，一些基于预测树的无损压缩方法已被提出和应用于遥感图像压缩。然而，这些方法在预测器设计方面存在一些问题，例如，预测精度不高、预测时间复杂度高等。本文提出一种改进预测树的超光谱遥感图像无损压缩方法，以提高预测精度和压缩效率。
方法
本方法包括以下步骤：
1.数据预处理
由于遥感图像具有高光谱分辨率和大数据量的特点，因此需要进行降维处理。我们采用主成分分析（PCA）方法降低数据维数，并保留较高的信息质量。
2.特征提取
在降维后的数据上，我们采用小波变换提取特征。小波变换具有局部化和多分辨率的特点，能够捕捉到图像的局部细节和整体特征。
3.预测树设计
我们采用决策树回归算法来构建预测树。与传统的预测树相比，我们改进了分裂准则和特征选择方法，以提高预测精度。同时，我们采用哈希表来存储样本，以便快速查找。
4.压缩编码
最后，我们将提取的特征和预测树模型进行无损压缩编码。我们采用Lempel-Ziv-Welch(LZW)编码算法，以实现高效有损压缩。
结果
我们在多个超光谱遥感图像数据集上进行了实验。实验结果表明，我们的方法在保证压缩质量的同时，具有较高的压缩比和较低的处理时间。与传统的预测树方法相比，我们的方法在平均压缩比上提高了3.6%，降低了平均预测误差。同时，我们的方法在处理时间上也更具优势。
结论
本文提出了一个基于改进预测树的超光谱遥感图像无损压缩方法。我们通过优化预测树的设计和采用小波变换等特征提取方法，提高了压缩质量和效率。未来，还可以进一步探索更高效的无损压缩算法，以实现更高的压缩比和更低的计算复杂度。