Statistical atmospheric parameter retrieval largely benefits from spatial-spectral image compression
García-Sobrino, Joaquín (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Enginyeria de la Informació i de les Comunicacions)
Serra Sagristà, Joan (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Enginyeria de la Informació i de les Comunicacions)
Laparra, Valero (Universitat de Valencia. Laboratori de Processament d'imatges)

Fecha:	2017
Resumen:	The infrared atmospheric sounding interferometer (IASI) is flying on board of the Metop satellite series, which is part of the EUMETSAT Polar System. Products obtained from IASI data represent a significant improvement in the accuracy and quality of the measurements used for meteorological models. Notably, the IASI collects rich spectral information to derive temperature and moisture profiles, among other relevant trace gases, essential for atmospheric forecasts and for the understanding of weather. Here, we investigate the impact of near-lossless and lossy compression on IASI L1C data when statistical retrieval algorithms are later applied. We search for those compression ratios that yield a positive impact on the accuracy of the statistical retrievals. The compression techniques help reduce certain amount of noise on the original data and, at the same time, incorporate spatial-spectral feature relations in an indirect way without increasing the computational complexity. We observed that compressing images, at relatively low bit rates, improves results in predicting temperature and dew point temperature, and we advocate that some amount of compression prior to model inversion is beneficial. This research can benefit the development of current and upcoming retrieval chains in infrared sounding and hyperspectral sensors.
Ayudas:	European Commission 647423 Ministerio de Economía y Competitividad TIN2015-71126-R Ministerio de Economía y Competitividad TIN2012-38102-C03-00 Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca 2014/SGR-691
Derechos:	Aquest material està protegit per drets d'autor i/o drets afins. Podeu utilitzar aquest material en funció del que permet la legislació de drets d'autor i drets afins d'aplicació al vostre cas. Per a d'altres usos heu d'obtenir permís del(s) titular(s) de drets.
Lengua:	Anglès
Documento:	Article ; recerca ; Versió acceptada per publicar
Materia:	Image coding ; Transform coding ; Transforms ; Temperature measurement ; Atmospheric measurements ; Atmospheric modeling ; Satellites
Publicado en:	IEEE transactions on geoscience and remote sensing, Vol. 55, issue 4 (April 2017) , p. 2213-2224, ISSN 1558-0644

DOI: 10.1109/TGRS.2016.2639099

Post-print 11 p, 1.3 MB

El registro aparece en las colecciones:
Documentos de investigación > Documentos de los grupos de investigación de la UAB > Centros y grupos de investigación (producción científica) > Ingeniería > Group on Interactive Coding of Images (GICI)
Artículos > Artículos de investigación
Artículos > Artículos publicados