分形基与皮亚诺扫描在气象数据压缩中的应用

"气象资料的图像编码和数据压缩试验，采用分形基图像编码与皮亚诺扫描方法，实现对数字化天气雷达回波和卫星云图的高效压缩，压缩比达到9-19，平均相对误差在10^-3到10^-2之间，重构图像质量良好。此外，进行了无失真压缩试验，采用Peano扫描和/或差分技术提高无失真压缩比。此方法适用于各类遥感图像和气象资料的压缩。" 本文是一篇自然科学领域的论文，探讨了如何有效地对气象资料进行图像编码和数据压缩。作者通过结合分形基图像编码技术与皮亚诺扫描方法，对数字化天气雷达回波和卫星云图进行了压缩处理。这种技术能够实现较高的压缩比，一般在9到19之间，而且在压缩过程中，图像的平均相对误差控制在了10^-3到10^-2的范围内，这意味着重构后的图像能保持原始图像的主要特征，视觉效果良好。 同时，研究还针对雷达回波、卫星云图及边界层大气湍流资料进行了无失真压缩试验。通过应用Peano扫描技术和差分技术，无失真压缩比得到了提升。这些方法不仅适用于遥感图像，还适用于其他气象数据的压缩，有助于解决大量气象资料在存储和传输时面临的挑战。 引言部分指出，随着遥感探测技术的进步和气象事业的发展，数字化卫星云图、天气雷达图像和边界层大气湍流资料的应用日益广泛。然而，这些数据量庞大的资料给存储和传输带来难题，因此高效的图像处理和数据压缩技术显得尤为关键。传统的第一代图像编码方法通常只能达到较低的压缩比，而第二代编码技术则考虑了人类视觉系统的特性，能够在保持良好视觉效果的同时提高压缩比。 近年来，分形学作为非线性科学的一部分，受到了广泛关注，并在图像处理领域展现出强大的潜力。论文引用了分形理论在图像计算和运输领域的应用，表明分形基的概念可以用于气象资料的压缩。通过这种方式，可以为不同类型的气象资料定制适合的压缩策略。 实验部分，作者详细描述了采用分形基和Peano扫描法对雷达回波和卫星云图进行的限失真压缩过程，并且针对卫星云图和边界层湍流资料进行了无失真压缩试验，进一步优化了压缩效果。 该论文提出的图像编码和数据压缩方法对于优化气象资料的存储和传输效率，提高数据分析和处理速度具有重要意义。这种方法的创新性和实用性使其在气象学和遥感领域具有广泛的实践应用价值。