用于多光谱卫星图像压缩的傅里叶调制隐式神经表示

多光谱卫星图像在农业、渔业和环境监测中发挥着至关重要的作用。然而，其高维数、大数据量以及多通道间不同的空间分辨率给数据压缩和分析带来了重大挑战。本文提出了 ImpliSat，这是一个专门设计用于通过高效压缩和重建多光谱卫星数据来应对这些挑战的统一框架。ImpliSat 利用隐式神经表示（INR）将卫星图像建模为坐标空间上的连续函数，捕获不同空间分辨率下的精细空间细节。此外，我们引入了一种傅里叶调制算法，该算法能够动态适应每个波段的频谱和空间特性，在保留关键图像细节的同时确保最优压缩。