Сравнение алгоритмов сжатия данных о температуре поверхности Черного моря

Известно, что из-за необходимости хранения и передачи все большего объема геофизических данных актуальной является проблема разработки эффективных алгоритмов сжатия. В настоящее время существует множество алгоритмов сжатия данных, однако специальных алгоритмов компрессии геофизических данных, учитывающих их структуру и особенности, предложено не так много. Известные алгоритмы сжатия данных без потерь, основанные на кодировании битовых представлений (например, алгоритм Хаффмана), недостаточно эффективны в данной задаче.
В настоящей работе проводится сравнение некоторых подходов к сжатию данных с потерями, не превышающими наперед заданные пороги. Рассматриваются следующие типы данных: двумерные массивы температуры поверхности Черного, Азовского и Мраморного морей, полученные по данным со спутников (Aqua, Terra, SNPP) [1] и данные реанализа за 2019 год, рассчитанные по модели гидротермодинамики Черного и Азовского морей с включением блока вариационной ассимиляции данных [1]. Сравниваются следующие подходы: сжатие матриц данных с помощью вейвлет-преобразования, представление матрицы данных как суммы малоранговой и разреженной (алгоритм восполнения) [2], метод TT-SVD для сжатия многомерного массива данных и нейронные сети (автоэнкодеры). Для сравнения методов использовались следующие параметры: коэффициент сжатия, максимальная абсолютная ошибка и относительная ошибка по норме Фробениуса.
Сравнение методов показало, что сжатие двумерных данных о температуре с помощью вейвлетов наиболее эффективно. Метод восполнения меннее эффективен (при одинаковых потерях коэффициент сжатия примерно в полтора раза меньше). Для всех использованных методов актуальна проблема берегов: способ представления суши в данных существенно влияет на качество сжатия. Для решения проблемы могут быть использованы, например, алгоритмы экстраполяции и жадный алгоритм поиска вложенных массивов, который предложен и описан в работе [3].

Исследование поддержано проектом РНФ №19-71-20035.