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基于深度学习算法的卫星遥感数据智能压缩方法
文献摘要：
为提升卫星遥感数据的单位传输速率,需要对数据进行压缩,基于此,设计一种基于深度学习算法的卫星遥感数据智能压缩方法.首先进行遥感数据块的量化处理,在合理范围之内确定压缩稀疏度,形成压缩层级,通过设定智能数据压缩周期,对数据单次压缩范围进行限制,结合深度学习算法构建遥感数据压缩模型,采用深度解压缩模式实现数据的最终处理.结果表明:本文设计方法的数据单位传输速率均控制在90 Mbps以上,应用效果较好.
文献关键词：
深度学习;卫星遥感;数据监测;智能压缩;压缩方法
中图分类号：
作者姓名：
赵泊宁
作者机构：
黑龙江科技大学计算机与信息工程学院,黑龙江 哈尔滨150022
文献出处：
引用格式：
[1]赵泊宁-.基于深度学习算法的卫星遥感数据智能压缩方法)[J].科学技术创新,2022(32):73-76
A类：
B类：
深度学习算法,卫星遥感数据,数据智能,智能压缩,压缩方法,传输速率,数据块,合理范围,定压,稀疏度,数据压缩,压缩模型,解压缩,Mbps,数据监测
AB值：
0.30357
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