Адаптивная методика сжатия изображений алгоритмом LERC с использованием информации о классах подстилающей поверхности

Стремительное развитие систем ДЗЗ приводит к резкому возрастанию объемов многолетних архивов спутниковых данных, что делает все более актуальной задачу поиска новых решений, которые позволили бы уменьшить объемы хранения.
В 2024 году в ИКИ РАН была разработана методика сжатия спутниковых данных алгоритмом с потерями LERC (1, 2), который позволяет задать максимальную вносимую ошибку в значение пиксела, в рамках которой эта ошибка определяется на основе статистического анализа данных конкретного типа. Методика позволяет уменьшить объемы хранимой информации примерно вдвое по сравнению с использованием традиционных алгоритмов сжатия и при этом сохранить их применимость для разных задач, что было подтверждено работами (3), проведенными в 2025 году. В то же время она не учитывала должным образом разнородность изображений, что в некоторых достаточно редких случаях приводило к визуально заметным структурным искажениям текстуры.
Доклад посвящен описанию новой адаптивной методики сжатия алгоритмом LERC, в рамках которой части изображения, относящиеся к разным типам подстилающей поверхности, сжимаются отдельно с использованием вычисляемой для них допустимой максимальной ошибки, что позволяет гарантировать отсутствие текстурных искажений и при этом сократить объемы данных примерно на 40 процентов.
Работа выполнена в рамках темы "Большие данные в космических исследованиях: астрофизика, солнечная система, геосфера" (тема "Космос-Д", гос. регистрация 122042500019-6) с использованием возможностей центра коллективного пользования "ИКИ-Мониторинг"(4).