[ca] En aquesta era digital, diàriament s'estan generant i processant una enorme quantitat de dades. S'acumulen fins a tal punt que és necessari i imperatiu utilitzar la compressió de dades per reduir la mida de les dades de manera que puguin ocupar el mínim espai possible. Entre els molts esquemes de compressió de dades, n'hi ha un conegut com a estructures de dades compactes, i serà el focus d'aquesta tesi. Aquestes estructures emmagatzemen dades de manera eficient alhora que ofereixen accés en temps real a les dades del domini comprimit, és a dir, per consultar un element individual, no és necessari descomprimir tota l'estructura. Les estructures de dades compactes també proporcionen compressió sense pèrdues, garantint així cap pèrdua d'informació durant el procés de compressió. Les escenes hiperespectrals de teledetecció són dades d'imatge que es transmeten des de sensors situats en avions o en satèl·lits que orbiten la Terra als receptors de les estacions terrestres. A causa de la mida de les dades, s'han de comprimir de manera que es puguin transmetre més ràpidament i quan arribin a les estacions terrestres es puguin emmagatzemar de manera eficient per estalviar espai. Per tant, la compressió de dades és necessària per a una transmissió més ràpida i un espai d'emmagatzematge reduït. Aquesta tesi es proposa explorar diverses maneres diferents d'utilitzar estructures de dades compactes per oferir un millor rendiment pel que fa a les relacions de compressió i el temps d'accés per a dades hiperespectrals de teledetecció. En primer lloc, es descriu un mètode predictiu i un mètode diferencial dissenyats per treballar amb una estructura de dades compacta i avaluar les millores realitzades. A continuació, presentem un estudi de diferents codis de longitud variable que es poden utilitzar conjuntament amb estructures de dades compactes per aconseguir guanys de compressió més elevats. A continuació, analitzem l'estructura d'arbre de la matriu ràster de manera que només es guardin els nodes que contenen dades rellevants, fent que l'estructura sigui més compacta. Finalment, investiguem una estructura de dades compacta proposada recentment i examinem com el seu rendiment es compara amb els altres. Els experiments han demostrat que aquests mètodes proposats produeixen resultats que segueixen sent competitius amb les tècniques i mètodes tradicionals que s'han utilitzat.

[en] In this digital era, an enormous amount of data are being generated and processed daily. They accumulate to such an extent that it is necessary and imperative to use data compression to reduce the data size so that they can take up as little space as possible. Among the many data compression schemes, there is one known as compact data structures, and it will be the focus of this thesis. These structures store data efficiently while also providing real-time access to the data in the compressed domain, i.e., to query an individual element, it is not necessary to decompress the whole structure. Compact data structures also provide lossless compression, thus ensuring no information loss during the compression process. Remote sensing hyperspectral scenes are image data that are transmitted from sensors located in aircraft or in satellites orbiting the Earth to receivers at ground stations. Due to the size of the data, they need to be compressed in such a way that they can be transmitted more quickly and when they reach the ground stations, they can be stored in an efficient manner to save space. Therefore, data compression is necessary for faster transmission and reduced storage space. This thesis sets out to explore several distinct ways of using compact data structures to provide better performance with regard to compression ratios and access time for remote sensing hyperspectral data. First, we describe a predictive method and a differential method designed to work with a compact data structure and evaluate the improvements made. Then we present a study of different variable-length codes that can be used in tandem with compact data structures to achieve higher compression gains. Next, we analyze the tree structure of the raster matrix so that only nodes that contain relevant data are saved, thus making the structure more compact. Finally, we investigate a recently proposed compact data structure and examine how its performance stacks up against the others. Experiments have shown that these proposed methods produce results that remain competitive with the traditional techniques and methods that have been in use.