Compact data structures for remote sensing data

Resumo

En esta era digital, diariamente se generan y procesan una enorme cantidad de datos. Se acumulan hasta tal punto que es necesario e imperativo utilizar la compresión de datos para reducir el tamaño de los datos y que ocupen el menor espacio posible. Entre los muchos esquemas de compresión de datos, existe uno conocido como estructuras de datos compactas, y será el foco de esta tesis. Estas estructuras almacenan datos de manera eficiente al mismo tiempo que brindan acceso en tiempo real a los datos en el dominio comprimido, es decir, para consultar un elemento individual, no es necesario descomprimir toda la estructura. Las estructuras de datos compactas también proporcionan una compresión sin pérdidas, lo que garantiza que no se pierda información durante el proceso de compresión. Las escenas hiperespectrales de teledetección son datos de imágenes que se transmiten desde sensores ubicados en aeronaves o en satélites que orbitan alrededor de la Tierra a receptores en estaciones terrestres. Debido al tamaño de los datos, es necesario comprimirlos de tal manera que puedan transmitirse más rápidamente y, cuando lleguen a las estaciones terrestres, puedan almacenarse de manera eficiente para ahorrar espacio. Por lo tanto, la compresión de datos es necesaria para una transmisión más rápida y un espacio de almacenamiento reducido. Esta tesis se propone explorar varias formas distintas de utilizar estructuras de datos compactas para proporcionar un mejor rendimiento con respecto a las relaciones de compresión y el tiempo de acceso a los datos hiperespectrales de detección remota. Primero, describimos un método predictivo y un método diferencial diseñado para trabajar con una estructura de datos compacta y evaluar las mejoras realizadas. Luego presentamos un estudio de diferentes códigos de longitud variable que se pueden usar junto con estructuras de datos compactas para lograr mayores ganancias de compresión. A continuación, analizamos la estructura de árbol de la matriz ráster para que solo se guarden los nodos que contienen datos relevantes, lo que hace que la estructura sea más compacta. Finalmente, investigamos una estructura de datos compacta propuesta recientemente y examinamos cómo su rendimiento se compara con los demás. Los experimentos han demostrado que estos métodos propuestos producen resultados que siguen siendo competitivos con las técnicas y métodos tradicionales que se han utilizado.