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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Hyperspectral Data Compression Framework for Earth Remote Sensing Objectives

verfasst von : Alexander Doudkin, Leonid Podenok, Dmitry Pertsau

Erschienen in: Pattern Recognition and Information Processing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The hyperspectral data compression framework to well investigate various compression models is presented. Results received with arithmetic encoder, context-adaptive QM-encoder, adaptive Huffman encoder are adduced. As a test data the Maine frame set from the AVIRIS freely available data was used. The received results testify the efficiency of the proposed framework in comparison with some alternative lossless compression algorithms.

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Literatur
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Chang, C.-I.: Hyperspectral Data Processing: Algorithm Design and Analysis. Wiley, Hoboken (2013)
Metadaten
Titel
Hyperspectral Data Compression Framework for Earth Remote Sensing Objectives
verfasst von
Alexander Doudkin
Leonid Podenok
Dmitry Pertsau
Copyright-Jahr
2017
Buch
Pattern Recognition and Information Processing

Print ISBN: 978-3-319-54219-5

Electronic ISBN: 978-3-319-54220-1

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-54220-1_18