[ca] Avui hi ha més satèl·lits en òrbita que mai, un nombre que ha crescut exponencialment en la darrera dècada. La compressió de dades és una tecnologia crucial per a la viabilitat d'aquestes missions, permetent la transmissió i arxiu a llarg termini. En els darrers anys s'ha produït una revolució en l'estat de l'art de la compressió d'imatges: la introducció de l'aprenentatge automàtic (ML, de les sigles en anglès). Avenços en el disseny d'arquitectura amb la introducció de xarxes autocodificadores (autoencoders, en anglès), així com la creixent disponibilitat de recursos computacionals per entrenar-los, han propiciat la irrupció d'aquestes tècniques en l'estat de l'art, competint amb algorismes sofisticats que són el resultat de dècades de refinament i innovació. Si bé aquests resultats són de gran interès, i malgrat missions pioneres en l'ús de xarxes neurals a l'espai com Phi-Sat 1 i Phi-Sat 2, romanen divereses barreres clau en la adopció generalitzada d'aquesta tecnologia en l'àmbit de la teledetecció. En aquesta tesi es tracten dues d'aquestes barreres: la complexitat, i l'ajustament de ràtio/qualitat en la compressió. El cost computacional és, potser, la principal barrera en l'adopció de xarxes neurals en l'àmbit de la teledetecció, en particular per a la compressió. La majoria d'avenços en l'estat de l'art de resultats de compressió han vingut de la mà d'arquitectures més computacionalment complexes, inviables en els entorns de baixa potència típics en teledetecció, en especial en aplicacions espacials. S'investiga l'ús d'arquitectures de ML per a la compressió de dades hiperespectrals en clústers de bandes. En primer lloc, es proposa i avalua l'ús d'una transformada espectral lineal seguida d'un compressor de ML 2-dimensional. En una segona contribució s'avalua l'ús d'una arquitectura de compressió en clústers de bandes de mida variable, i s'estudia la reciprocitat entre resultats de compressió i complexitat derivada d'utilitzar clústers de mida variable. Totes dues tècniques obtenen resultats competitius de compressió amb pèrdua en comparació amb una transformada de Karhunen-Loève (KLT) seguida de JPEG 2000 també aplicats en clústers de bandes. Aquestes propostes, així com la majoria de contribucions en el camp de compressió d'imatges amb ML més en general, utilitzen models de ràtio fix: models de compressió que s'optimitzen per a una ràtio-distorsió particular i que només poden comprimir una imatge donada a un ràtio i qualitat determinades. A més de la limitació evident que suposa haver d'entrenar múltiples models independents per a comprimir a diferents qualitats, això suposa una barrera significativa en aplicacions de teledetecció, on els operadors necessiten tenir control sobre el ràtio de compressió o qualitat d'imatge recuperada per a tal d'assegurar que les dades capturades es recuperen adequadament a la Terra. Per a tal efecte, es realitza una modificació d'una arquitectura per a compressió de dades pancromàtiques de complexitat reduïda que permet variar el ràtio de compressió de manera contínua. En una primera contribució es mostra que aquesta variant assoleix resultats similars als models independents de referència, competitius amb estàndards actuals com JPEG 2000 o el CCSDS 122.0-B-2, i es proposa un mètode pràctic per a comprimir les dades a un ràtio de compressió definit per l'usuari, una funcionalitat nova en l'àmbit de compressió d'imatges amb ML. Una segona contribució descriu un mètode basat en la mateixa variant d'arquitectura per a compressió a qualitat fixa, és a dir, comprimir una imatge de tal manera que es recuperi a una qualitat definida per l'usuari. Es mostra que aquest mètode permet recuperar les imatges amb qualitat fixa local (és a dir, que una regió determinada de la imatge es recuperi a aquesta qualitat definida per l'usuari), i que els resultats de compressió ràtio-distorsió amb aquest mètode són equivalents al ràtio fix.

[es] Hoy hay más satélites en órbita que nunca, un número que ha crecido exponencialmente en la última década. La compresión de datos es una tecnología crucial para la viabilidad de estas misiones, permitiendo la transmisión y archivo a largo plazo. En los últimos años se ha producido una revolución en compresión de imágenes: la introducción del aprendizaje automático (ML, de sus siglas en inglés). Avances en el diseño de arquitectura con la introducción de redes autocodificadoras (autoencoders, en inglés), así como la creciente disponibilidad de recursos computacionales para entrenarlos, han propiciado la irrupción de estas técnicas en el estado del arte, compitiendo con algoritmos sofisticados que son el resultado de décadas de refinamiento e innovación. Si bien estos resultados son de gran interés, ya pesar de misiones pioneras en el uso de redes neurales en el espacio como Phi-Sat 1 y Phi-Sat 2, permanecen varias barreras clave en la adopción generalizada de esta tecnología ámbito de la teledetección. En esta tesis se tratan dos de estas barreras: la complejidad y el ajuste de ratio/calidad en la compresión. El coste computacional es quizás la principal barrera en la adopción de redes neurales en el ámbito de la teledetección, en particular para la compresión. La mayoría de avances en el estado del arte de resultados de compresión han venido de la mano de arquitecturas más computacionalmente complejas, inviables en los entornos de baja potencia típicos en teledetección, especialmente en aplicaciones espaciales. Se investiga el uso de arquitecturas de ML para la compresión de datos hiperespectrales en clusters de bandas. En primer lugar, se propone y evalúa el uso de una transformada espectral lineal seguida de un compresor de ML 2-dimensional. En una segunda contribución se evalúa el uso de una arquitectura de compresión en clusters de bandas de tamaño variable, y se estudia la reciprocidad entre resultados de compresión y complejidad derivada de utilizar clusters de tamaño variable. Ambas técnicas obtienen resultados competitivos de compresión con pérdida en comparación con una transformada de Karhunen-Loève (KLT) seguida de JPEG 2000 también aplicados en clusters de bandas. Estas propuestas, así como la mayoría de contribuciones en el campo de compresión de imágenes con ML más en general, utilizan modelos de ratio fijo: modelos de compresión que se optimizan para un ratio-distorsión particular y que sólo pueden comprimir una imagen dada a un ratio y calidad determinadas. Además de la limitación evidente que supone tener que entrenar múltiples modelos independientes para comprimir a diferentes calidades, esto supone una barrera significativa en aplicaciones de teledetección, donde los operadores necesitan tener control sobre el ratio de compresión o calidad de imagen recuperada por a fin de asegurar que los datos capturados se recuperan adecuadamente en la Tierra. Para ello, se realiza una modificación de una arquitectura para compresión de datos pancromáticos de complejidad reducida que permite variar el ratio de compresión de forma continua. En una primera contribución se muestra que esta variante alcanza resultados similares a los modelos independientes de referencia, competitivos con estándares actuales como JPEG 2000 o CCSDS 122.0-B-2, y se propone un método práctico para comprimir los datos a un ratio de compresión definido por el usuario, una funcionalidad novedosa en el ámbito de compresión de imágenes con ML. Una segunda contribución describe un método basado en la misma variante para compresión a calidad fija, es decir, comprimir una imagen de tal forma que se recupere a una calidad definida por el usuario. Se muestra que este método permite recuperar las imágenes con calidad fija local y que los resultados de compresión ratio-distorsión con este método son equivalentes al ratio fijo.