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1)  spectral satellite image
干涉多光谱卫星遥感图像
1.
The characters of spectral satellite images are analyzed and a new spectral satellite image compression method based on region-enhanced wavelet transform and set partitioning in hierarchical tree (SPIHT) coding is presented which offered a satisfied compressing result by enhancing the wavelet coefficients of the serious image data area.
分析了干涉多光谱卫星遥感图像的成像特性 ,并根据该类图像对压缩效果的要求提出了一种基于小波分层树集合分割排序 (SetPartitioninginHierarchicalTrees,SPIHT)的局部图像优先编码方法 ,通过对图像小波域系数的局部增强 ,获得了对图像重要数据优先编码的特性 ,在 8倍压缩比的条件下获得了满意的效果。
2)  Multispectral satellite remote sensing image fusion
多光谱卫星遥感图像融合
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3)  Multispectral satellite remote sensing
多光谱卫星遥感
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4)  Interferential multispectral image
干涉多光谱图像
1.
Compression of interferential multispectral images based on empirical data decomposition;
基于经验数据分解的干涉多光谱图像压缩算法
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5)  multispectral remote sensing images
多光谱遥感图像
1.
An effective and lossy compression algorithm of multispectral remote sensing images was proposed.
提出了一种有效的多光谱遥感图像有损压缩算法,该算法根据多光谱遥感图像的数据特点,将IHS变换和整数小波变换相结合进行数据压缩。
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6)  multispectral imagery
多光谱遥感图像
1.
A novel error compensated prediction tree method used for lossless compression of multispectral imagery is proposed in this paper.
预测树方法是一种有效的无损多光谱图像压缩技术,将自适应线性预测方法与传统预测树方法相结合,提出了一种多光谱遥感图像的误差补偿预测树压缩方法。
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补充资料：高光谱分辨率遥感图像及图像光谱信息提取


高光谱分辨率遥感图像及图像光谱信息提取


　　高光谱分辨率遥感图像及图像光谱信息提取 郑兰芬供稿
　　
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