LASIS高光谱干涉图像压缩技术研究的开题报告一、研究背景：卫星遥感技术在地球观测、资源勘探等领域有着广泛的应用，其中高光谱卫星遥感技术是一种应用广泛的技术。高光谱卫星遥感可以获取地表特征与物质的谱线信息，可以从多个尺度、角度、空间、时间等维度上提取地表信息，可以加深对地表覆盖、植被物种、地理环境等方面的了解。然而，高光谱数据量大，压缩处理困难，导致数据传输、存储等问题。二、研究目的：本文针对高光谱卫星遥感数据的压缩问题，研究高光谱干涉图像的压缩处理技术。旨在通过研究高光谱干涉图像的压缩技术，提高高光谱卫星遥感数据的传输和存储效率。三、研究内容：1.针对高光谱卫星遥感数据的特点，分析高光谱干涉图像的特点和压缩方法的现状。2.探索高光谱干涉图像的压缩方法，包括传统的压缩方法和基于深度学习的压缩方法等。3.在实验室环境下，针对不同压缩方法进行实验测试，评估其压缩效果和信息损失情况。4.探究高光谱干涉图像干涉条带抑制算法与压缩算法的联合研究，尽可能保证压缩后干涉图像的质量。四、预期结果：通过本文的研究，预计可以得到以下结果：1.建立高光谱干涉图像的压缩处理模型，实现高效的数据压缩。2.比较不同压缩方法的优缺点，选取适合高光谱干涉图像压缩的方法。3.根据实验结果，评估所研究的压缩方法的有效性和可行性。4.推荐一种适合高光谱干涉图像的压缩算法，并结合干涉条带抑制方法，尽可能保证压缩后干涉图像的质量。五、研究意义：通过本文的研究，可以提高高光谱卫星遥感数据的传输和存储效率，能够更好的应用于地球观测、资源勘探等领域，有重要的实际意义。同时，对高光谱干涉图像压缩处理技术的研究也有一定的理论和应用价值。