La raccolta di immagini spaziali è infatti una componente scientifica di primaria importanza di tutte le missioni nello spazio, che utilizzano camere multispettrali e iperspettrali (che forniscono immagini di corpi a distanza, analizzando l’energia emessa a varie lunghezze d’onda e identificandola con colori differenti) montate a bordo di satelliti orbitanti o in viaggio nello spazio. Proprio per ottenere immagini di una qualità sempre migliore, l’Agenzia Spaziale Europea (ESA) ha assegnato a un team di ricerca e sviluppo comprendente il Politecnico di Torino e la ditta Techno System Developments, e coordinato da Enrico Magli del Politecnico, il compito di progettare e realizzare un algoritmo di compressione veloce, flessibile ed efficiente da utilizzare nelle prossime missioni scientifiche.
I satelliti, infatti, acquisiscono immagini e le trasmettono sulla Terra, dove vengono studiate per capire fenomeni fisici complessi oppure per elaborare informazioni legate all’ambiente e all’atmosfera. In tutti i casi, a causa della capacità di comunicazione limitata tra il satellite e le stazioni riceventi a terra, è necessario applicare a bordo del satellite degli algoritmi per la compressione di immagini al fine di ridurre la quantità di informazione da trasmettere e rendere così la trasmissione stessa più rapida ed efficace.
L’algoritmo messo a punto dal Politecnico, che è basato su un nuovo concetto di compressione per livelli di qualità elevata, contiene diverse componenti molto innovative, ed è stato realizzato su hardware programmabile, dimostrandone le elevate capacità di compressione e velocità di elaborazione su sistemi qualificati per lo spazio.
Oltre a Solar Orbiter e a Prisma è in corso la valutazione per inclusione dell’algoritmo nella missione Exomars per lo strumento iperspettrale MicrOmega destinato ad acquisire immagini del pianeta Marte.
Fonte: Media INAF | Scritto da Redazione Media Inaf