应用于卫星云图的有损图像压缩技术文献综述

卫星云图作为一种重要的气象遥感数据，在天气预报、气候监测以及自然灾害预警等领域发挥着至关重要的作用。

然而，海量卫星云图数据的获取、存储和传输对卫星系统和地面设施带来了巨大压力。

有损图像压缩技术能够在保证一定图像质量的前提下，大幅减少图像数据量，从而有效缓解数据存储和传输压力，具有重要的研究意义和应用价值。

本文首先介绍了卫星云图的特点以及对压缩技术的需求，接着重点概述了传统的有损图像压缩技术和基于深度学习的压缩技术，并对各种技术的优缺点和适用场景进行了分析。

最后，对卫星云图压缩技术的发展趋势进行了展望，指出未来研究方向主要集中在深度学习模型的轻量化、压缩效率与重建质量的平衡、以及多源数据融合压缩等方面。

关键词：卫星云图；图像压缩；有损压缩；深度学习；文献综述

随着气象卫星技术的飞速发展，卫星云图的分辨率、光谱范围和时间分辨率不断提高，产生了海量的观测数据。

这些数据为天气预报、气候变化研究和自然灾害监测等提供了重要支撑。

然而，海量数据的获取、存储和传输给卫星系统和地面设施带来了巨大挑战。

图像压缩技术作为一种有效的数据压缩手段，能够在保证一定图像质量的前提下，大幅减少图像数据量，从而降低存储成本、节省带宽资源、提高传输效率。