小波压缩
快速减少像素体积
地球观测卫星和(联合国)载人航空勘测继续以越来越快的速度产生图像和全运动视频。管理、处理和传播如此大量的数据需要专门的图像压缩。在这里，作者讨论了基于鹰图的增强压缩小波(ECW)光栅技术的压缩如何满足这些需求。
今天，几十颗轨道卫星利用各种各样的传感器以高空间和时间分辨率捕获大面积的多光谱图像，这些传感器的每个光谱波段的强度值经常超过8比特/像素。载人或无人航测的扩大也有助于地理数据提供商服务器上的大量像素。此外，最终用户希望历史和当前图像都接近实时，因此要求通过web服务即时访问现成的数据。数据存储和处理的成本已显著下降，但这一速度仍跟不上地理数据收集的迅速增长。因此，对组织来说，管理形象仍然是一个挑战。采用压缩等数据优化技术，不仅可以大大降低存储和传输成本，还可以缩短上市时间，提供无视觉损失的图像质量，为快速显示做好准备。
大数据
基于光栅的传感器资源的丰富和捕获率的提高，促使越来越多的组织仔细考虑一种有效的存储格式和数据管理系统的规模，随着这种增长。根据国际数据公司(IDC)的数据，2010年产生的数字数据量超过了1 zettabyte (1021字节)。到2020年，预计每天的在线商务交易额将达到4500亿。仅美国国会图书馆每月就收集35tb的数据。同样，从事空间和空中图像工作的组织也面临着“大数据”的挑战。
小波技术
增强压缩小波(ECW)格式已经面世超过15年了。与其他基于小波的方法不同，专利的ECW是专门针对地理数据开发的。它是基于离散小波变换(DWT)，相对简单和非常快。对于地理数据，通过使用感兴趣区域解码，小波压缩比标准JPEG或LZW具有显著的优势。这允许将文件缩减到tb大小，并且不需要额外的金字塔或概览文件来快速从文件中提取区域。图1显示了在JPEG2000中使用的小波滤波器的常见分解。原始图像(左上)被分解为两个层次，每个图像代表DWT后应用的频率图像。这种可视化相当于ECW，但由于它应用于大型地理图像，其规模要大得多。
