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1. 中国民航大学 计算机科学与技术学院，天津 300300 2. 中国科学院 国家空间科学中心,北京 100190

近年来，随着国防与国民经济的发展需求，航天光学遥感技术在理论与工程技术上发展迅速，新的在轨光学遥感载荷不断涌现，空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率及辐射分辨率等性能指标大幅提升，使得光学遥感图像的信息量呈指数增长[1-2]，对应的实时数据传输速率已高达数吉比特每秒。然而利用目前的通信技术进行星地图像传输，传输率仅为500 Mbit/s左右[3]，星地图像传输带宽与遥感图像数据量之间存在着巨大的差距和矛盾，而且差距呈现出扩大趋势，严重制约了高分辨率光学遥感技术的应用。遥感图像信源数据量增大，而传输带宽不变，这就需要增大对信源的压缩倍数。然而对于现有的图像有损压缩算法来讲，随着图像压缩比的增大，图像的质量会急剧下降。所以直接利用现有的图像压缩方法不能很好的解决这个矛盾。地球上平均有1/3～1/2的地区覆盖着云层。大部分遥感图像中含有一定的云。对非气象类遥感卫星而言，由于云的遮挡，这部分几乎不具备任何可用信息或可用信息较少，但占用了有限的星上存储空间与星地传输带宽。在压缩过程中充分考虑并合理设计云剔除策略，减少甚至消除云无效区域的编码消耗，可以提高压缩性能，缓解数传带宽压力。

对于包含无效区域的图像的压缩问题，处理策略主要分成3大类。第1类是基于预处理的填充方法，在压缩之前按照有利于压缩的方式填充图像中的无效区域，不改变后续的压缩算法。……