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空间栅格数据特别是遥感影像和格网DEM数据的嵌入式小波编码和网络渐进传输的研究对于空间信息服务中数据的有效分发具有重要理论与实际意义。本文将数据的压缩与传输相结合，针对不同的数据特点和网络应用需求，深入研究了嵌入式小波编码中DEM数据的可逆整数提升小波基的选取、遥感影像和DEM数据的小波变换系数的组织编码、简单快速的网络交互渐进传输方法，创新性地提出满足应用需求的DEM数据和遥感影像的嵌入式小波编码算法和网络渐进传输方法。论文的主要贡献如下：
1.对15种可逆整数提升小波通过理论分析结合实验数据比较得出：2/6可逆整数提升小波是无损嵌入式编码DEM数据的理想滤波器，它能够获得良好的各级分辨率地形精度性能，计算复杂度低，并且具有良好的压缩性能。提出了使用两种精度度量标准：两个面的平均距离度量和地形描述误差的RMSE度量，来更好地评估小波分解得到的不同分辨率DEM数据的精度。
2.提出一种DEM数据嵌入式小波无损编码算法——DFC(DEM Fast Compression)算法，该算法计算复杂度低，压缩位流具有分辨率嵌入和感兴趣区域嵌入特点，并且具有良好的压缩性能。它对2/6整数小波变换系数的每级分辨率数据按照区域划分分区，对每一个分区子带的每一个位面在一次扫描中完成一次简单高效的自适应二进制游程Golomb_Rice编码。实验结果表明，DFC算法在保持较好的压缩性能的同时，大幅度减少了编解码时间。
3.提出一种遥感影像嵌入式小波编码算法——FEC( Fast Embedded Compression)算法，该算法编解码快速，压缩位流具有分辨率嵌入、感兴趣区域嵌入和质量嵌入特点，并且具有良好的压缩性能。FEC算法在同一编码框架下实现了有损编码和无损编码，利用时空邻居关系挖掘每个分区子带系数的不同位面之间和同一位面的相邻位置之间的数据冗余，对分区子带系数的每一个位面在一次扫描中完成三个子编码过程的系数建模重组与自适应二进制游程Golomb_Rice编码，对于有损压缩使用具有可调节量化步长参数的带死区的均匀标量量化。实验结果表明FEC算法具有良好的无损和有损压缩性能，编解码时间显著少于JPEG2000和SPIHT算法。
4.提出一种基于上述嵌入式小波编码算法的简单快速的空间栅格数据网络渐进传输方法。建立单独的分区索引文件，使用简单的空包填充和包重组策略、灵活的动态感兴趣区域(Region of Interest，ROI)分区包调度策略，在动态ROI渐进的同时，实现分辨率渐进。整个动态ROI渐进无需服务器端解码后再重新编码ROI区域数据，计算复杂度低，交互简单，易于实现。实验数据表明，与传统的形成多分辨率金字塔数据单独压缩传输的方法相比，本网络渐进传输方法的数据传输量和传输解码时间显著减少。