矢量空间数据压缩
GIS原理-判断及选择题
二.选择题
8.数据库系统是：____。（ ） A.存储在计算机内的有结构的数据集合 B.一个软件，用以维护数据库、接受并完成用户对数据库的一切操作 C.指由硬件设备、软件系统、专业领域的数据体和管理人员构成的一个运行系统 D.数据文件的集合
二.选择题
6.在地理信息系统中，通常使用的三个坐标系是：_____。（ ） A.世界坐标系、规范化坐标系和设备坐标系 B.世界坐标系、用户坐标系和设备坐标系 C.世界坐标系、局部坐标系和设备坐标系 D.局部坐标系、用户坐标系和设备坐标系
7.图形数据的编辑功能主要是：________。（ ） A.利用已知的理论数据和实际数据建一多项式变换公式，用此公式修改错误数据 B.利用 GIS 软件提供的程序，自动删除图形数据中的错误数据 C.利用开窗口功能和光标定位功能，人机交互的修改图形中的错误数据 D.利用图形变换功能来修改图形中的错误数据
第一章 绪论
一.判断题
1.在通常情况下，对信息和数据可不作严格区分，在不引起误解的情况下可以通用，因此信息和数 据无本质区别。 （对 错 ）
2.GIS 与 DBS 的最大差别是前者具有处理图形数据功能，而后者没有。 （对 错 ）
3.GIS 与 CAD 系统两者都有空间坐标，都能把目标和参考系统联系起来，都能描述图形拓扑关系，也 能处理属性数据，因而无本质差别。 （对 错 ）
3.手扶跟踪数字化输入得到的是矢量数据。 （对 错 ）
4.对于一条折线一般选择流方式数字化。 （对 错 ）
5.对于不规则曲线图形常选择流方式数字化。 （对 错 ）
6.扫描输入最大的缺点是噪声、数据量大。 （对 错 ）
光栏法矢量压缩
光栏法矢量压缩光栏法矢量压缩是一种用于图像压缩的方法，它基于矢量量化的原理，通过将图像中的像素分组并用较少的矢量表示，从而实现对图像数据的压缩。
本文将介绍光栏法矢量压缩的原理和应用，以及其在图像处理领域的重要性。
一、原理概述光栏法矢量压缩是基于矢量量化的一种图像压缩方法。
矢量量化是一种将连续数据离散化的技术，它将连续的像素值分组成有限个矢量，并用这些矢量来表示原始图像中的像素。
在光栏法矢量压缩中，首先将图像划分为不重叠的块，然后对每个块进行矢量量化。
具体来说，光栏法通过将每个块分成若干行（光栏），然后将每一行中的像素作为一个矢量，将这些矢量进行编码，并用于重构原始图像。
二、光栏法矢量压缩的过程光栏法矢量压缩的过程主要包括以下几个步骤：1. 图像划分：将原始图像划分为不重叠的块，通常是固定大小的正方形块。
2. 光栏划分：对每个块进行光栏划分，将每个块分成若干行。
3. 矢量量化：对每一行中的像素进行矢量量化，将像素值编码为一个矢量。
4. 重构图像：根据编码后的矢量，重构原始图像。
三、光栏法矢量压缩的优势和应用光栏法矢量压缩具有以下几个优势：1. 压缩效率高：光栏法矢量压缩可以显著减少图像数据的存储空间，降低传输成本。
2. 保持图像质量：光栏法矢量压缩可以在保持图像质量的同时实现数据压缩，避免了传统压缩方法中可能出现的信息损失。
3. 快速解码：光栏法矢量压缩的解码过程简单高效，可以快速地将压缩数据解码成原始图像。
光栏法矢量压缩在图像处理领域有着广泛的应用。
例如，在无人驾驶领域，图像数据的传输和存储是一个重要的问题，光栏法矢量压缩可以有效地解决这一问题。
此外，在医学影像处理、视频传输和存储等领域也都可以应用光栏法矢量压缩来实现高效的数据压缩和传输。
四、光栏法矢量压缩的发展趋势随着图像处理技术的不断发展，光栏法矢量压缩也在不断改进和优化。
未来的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 压缩率提高：研究人员将继续改进光栏法矢量压缩算法，提高其压缩率，以更好地满足高清图像和视频的传输和存储需求。
矢量瓦片压缩
矢量瓦片压缩
矢量瓦片压缩是一种将矢量瓦片数据进行压缩的技术。
矢量瓦片是一种表示地理空间数据的格式，它以矢量形式存储地理信息，可以用于快速绘制地图。
矢量瓦片压缩的目的是减小矢量瓦片数据的存储空间，并提高数据传输和加载效率。
常用的矢量瓦片压缩方法包括以下几种：
1. 简化：通过减少矢量瓦片中的顶点数量，来降低数据的复杂性和存储空间。
2. 压缩：使用压缩算法对矢量数据进行压缩，以减小数据文件的大小。
常用的压缩算法包括gzip、zlib、LZ77等。
3. 分级存储：将矢量瓦片数据按照不同的级别进行存储，只存储必要的细节，其余部分则通过计算得出。
4. 网格化：将矢量数据转换成栅格数据，通过网格化的方式进行压缩存储。
这种方法可以减小数据量，但会损失一部分矢量数据的精度和准确性。
总的来说，矢量瓦片压缩是通过简化、压缩、分级存储或网格化等方式，将矢量瓦片数据进行压缩，并在保证数据质量的前提下减小数据的大小，提高数据传输和加载效率。
这样可以大大提升地图应用的性能和用户体验。
空间数据压缩名词解释
空间数据压缩名词解释
空间数据压缩是指对空间数据进行压缩处理，以减少数据的存储空间和传输带宽的需求，同时尽可能保持数据的质量和准确性。
以下是几个与空间数据压缩相关的常见名词解释：
无损压缩（Lossless Compression）：无损压缩是一种压缩方法，通过使用压缩算法对数据进行编码，以减少存储空间和传输带宽的需求，但不会导致数据的任何信息损失。
无损压缩可以完全恢复原始数据，适用于需要准确还原数据的场景。
有损压缩（Lossy Compression）：有损压缩是一种压缩方法，通过牺牲一定程度的数据质量来实现更高的压缩率。
有损压缩通常会删除或近似表示数据中的一些细节或冗余信息，从而减少数据的存储空间和传输带宽需求。
虽然有损压缩可以实现更高的压缩率，但会导致一定程度的数据质量损失。
矢量压缩（Vector Compression）：矢量压缩是一种专门用于压缩矢量数据的压缩方法。
矢量数据通常包括点、线、面等几何要素的坐标和属性信息。
矢量压缩方法可以通过对几何要素进行编码或减少冗余信息来实现数据的压缩。
栅格压缩（Raster Compression）：栅格压缩是一种专门用于压缩栅格数据的压缩方法。
栅格数据通常以像素矩阵的形式存储，每个像素包含一个或多个属性值。
栅格压缩方法可以通过编码相邻像素之间的变化或减少冗余信息来实现数据的压缩。
这些名词解释提供了一些常见的空间数据压缩相关术语的含义，有助于理解和应用空间数据压缩技术。
矢量数据压缩方法
矢量数据压缩方法
1. 矢量数据压缩方法之一是矢量数据简化。
在矢量数据中，点、线和面都可以通过简化算法进行压缩。
简化算法通过删除或合并冗余的几何信息来减少数据量，同时保持数据的整体形状和拓扑关系。
2. 矢量数据的压缩还可以使用线段压缩算法。
该方法通过将连续的线段近似为较短的线段，从而减少数据量。
常用的线段压缩算法包括Douglas-Peucker算法和Ramer-Douglas-Peucker算法。
3. 矢量数据的压缩方法还可以使用拓扑压缩。
拓扑压缩算法通过识别和编码拓扑关系来减少矢量数据的存储空间。
其中，常用的拓扑压缩算法包括基于格状编码的Quad-edge压缩算法和基于节点编码的Arc-node压缩算法。
4. 另外，矢量数据的压缩还可以采用编码压缩的方法。
编码压缩将矢量数据的几何信息和属性信息进行编码，从而减少数据的存储空间。
常见的编码压缩方法包括Huffman编码、Delta编码和LZW压缩算法。
总的来说，矢量数据的压缩方法可以通过简化、线段压缩、拓扑压缩和编码压缩等多种方法实现，根据不同的数据特点和压缩需求选择合适的方法。
矢量数据压缩的算法 间隔取点法
矢量数据压缩的算法间隔取点法间隔取点法是一种常用的矢量数据压缩算法，其基本思想是通过舍弃一些冗余点，从而减小数据的存储空间。
这种算法适用于离散的矢量数据，例如折线、曲线等。
在间隔取点法中，首先需要确定一个间隔值。
这个间隔值决定了取点的密集程度，间隔值越大，取点越稀疏，压缩效果越明显。
一般来说，间隔值可以根据数据的特性进行调整，以确保保留足够的信息同时达到压缩的目的。
在具体实现中，可以通过遍历矢量数据的所有点，根据设定的间隔值来选择需要保留的点。
假设间隔值为N，遍历过程中首先保留第一个点，然后每隔N个点，保留一个点，其余的点则可以舍弃。
这样，就可以将矢量数据压缩为原来的1/N大小。
间隔取点法的优点是简单有效，易于理解和实现。
它可以通过简单的计算和判断来实现数据的压缩，不需要过多的复杂算法和计算资源。
此外，该算法舍弃的点通常是冗余信息，对于表现趋势和关键节点的矢量数据，保留的点仍能够较好地反映原始数据的特点。
然而，间隔取点法也存在一些缺点和局限性。
首先，由于矢量数据中的每个点对于曲线的表现形式都有一定的影响，间隔取点法可能会丢失一些细节信息，导致曲线的光滑程度下降。
其次，间隔取点法对于不规则的曲线和曲线分段的情况处理效果较差，可能会引入一些误差。
为了弥补间隔取点法的不足，可以对其进行一些改进和拓展。
例如，可以引入一些插值算法来恢复舍弃的点，以提高曲线的光滑度。
此外，可以根据曲线的特性，调整间隔值，使得取点更加灵活和精确。
总的来说，间隔取点法是一种简单有效的矢量数据压缩算法。
通过舍弃冗余点，可以显著减小数据的存储空间。
然而，该算法也存在一些局限性，需要根据具体情况进行合理选择和改进。
在实际应用中，可以根据数据的特点和需求，综合考虑各种因素，选择适合的数据压缩算法。
视觉无损的SVG空间矢量数据压缩算法
视觉无损的SVG空间矢量数据压缩算法
黄浩生;王云鹏
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2013(049)012
【摘要】现有基于可缩放矢量图形SVG的空间矢量数据网络发布往往存在着网络延时大、浏览器资源占用率高等问题.根据窗视变换原理,提出了视觉无损的SVG空间矢量数据压缩算法.该算法通过重新设定SVG的地图范围,根据新的范围对原始空间数据进行变换,从而实现空间数据的约减.实验结果表明,该算法优于常用的Douglas-Peucker算法,在提高压缩率的同时也减少了计算时间.
【总页数】4页(P8-10,15)
【作者】黄浩生;王云鹏
【作者单位】中国科学院广州地球化学研究所,广州510640;中国科学院大学,北京100049;中国科学院广州地球化学研究所,广州510640
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.测绘矢量数据无损压缩算法的实验研究 [J], 张伟锋;郭建利
2.测绘矢量数据无损压缩算法的实验研究 [J], 张伟锋;郭建利
3.一种面向移动用户的空间矢量数据压缩算法 [J], 王立胜;闵晓瑜;毕妤
4.视觉测量中特征点区域的无损压缩算法 [J], 许致华;刘治国;于之靖
5.面向空间天文观测的序列图像无损压缩算法 [J], 孙建伟; 薛长斌; 郑铁; 张忠伟
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
测绘技术中的矢量数据处理技巧
测绘技术中的矢量数据处理技巧现代测绘技术中，矢量数据处理是一个重要的环节。
矢量数据处理是指将现实世界中的地理要素转换为计算机可以理解和处理的数据形式。
在测绘工作中，矢量数据处理的准确性和效率直接决定了测绘结果的质量。
下面将介绍几种常用的矢量数据处理技巧。
首先，拓扑关系处理是矢量数据处理中的一项重要任务。
拓扑关系是指地理要素之间的空间关系，如邻接、重叠、相交等。
在测绘中，拓扑关系可以帮助我们分析地理要素之间的连接关系和相互影响。
为了进行拓扑处理，我们通常会先进行数据清理，去除重叠和错误的要素。
然后，利用拓扑关系算法对要素进行拓扑关系的构建和更新。
拓扑关系处理可以帮助我们进行空间分析、关系分析和网络分析等，对于测绘工作的规划和设计具有重要的意义。
其次，空间索引技术是提高矢量数据处理效率的重要手段。
空间索引是一种将地理要素按照空间位置进行组织和存储的技术。
常见的空间索引方法有四叉树、网格索引和R树等。
通过使用空间索引结构，可以快速查询和分析地理要素的空间关系。
例如，在进行地图渲染时，我们可以利用空间索引技术进行快速的图层渲染和要素查询。
空间索引技术在大规模矢量数据处理中具有重要的应用价值。
另外，数据压缩是矢量数据处理中的一项重要技术。
由于矢量数据通常具有较大的体积，为了节省存储空间和提高数据传输效率，需要对矢量数据进行压缩处理。
数据压缩可以通过删除冗余信息、使用编码算法和采用空间曲线等方法实现。
在矢量数据处理中，常用的数据压缩方法有线压缩、面压缩和点压缩等。
通过数据压缩技术，可以有效减少存储空间和传输带宽的占用，提高数据处理效率。
此外，在进行矢量数据处理时，还需要注意数据质量控制的问题。
矢量数据质量对于测绘工作的可靠性和准确性具有重要的影响。
为了确保数据质量，我们需要进行数据采集和数据编辑工作中的质量控制。
通常，数据质量控制包括数据采集过程的精度控制、数据编辑过程的一致性检查和数据完整性的验证等。
通过数据质量控制，可以提高矢量数据的准确性和可信度，为后续的数据处理和应用奠定良好的基础。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Douglas-Peucker
Douglas-Peucker算法是一种垂距限值法
）对初始坐标点选择较为敏感，即对同一曲线压缩时，
若选择的始末坐标点不同，压缩后保留的点也不同，在两多边形之间的公共边出现“裂缝现象”。
公共边对象化DP 改进算法的实现为实现该算法思想，先要提取相邻多边形的公共边，并封装成类，再分别对公共边和非公共边进行压缩。
解决方法：公共边对象化DP
(1) 提取公共边—判断两个多边形有没有相交
(2) 创建公共边类—采用OOP技术并封装成类，再分别对公共边和非公共边进行压缩。
摘要：分析了常规Douglas-Peucker 算法压缩无拓扑矢量数据时产生公共边“裂缝”现象的原因，即公共边被两次或可能更多次压缩，而每次运用Douglas-Peucker 算法压缩时所选择的初始点和终点不同造成的。
为此，提出了公共边对象化Douglas-Peucker改进算法。
为实现此算法，首先设计了新的公共边提取算法来提取公共边，然后使用OOP 技术，把公共边的相关信息封装成类，最后根据公共边对象提供的信息对多边形的公共边和非公共边分别进行Douglas-Peucker 压缩。
以广东省行政界线的SVG 矢量图为实验对象验证了该算法的有效性，分析了该算法相对于其他Douglas-Peucker 改进算法在所需辅助空间和时间效率上的优势。
关键词：Douglas-Peucker 算法；矢量数据压缩；可缩放矢量图形（SVG）；公共边对象化Douglas-Peucker 改进算法
1 引言
随着WebGIS 的迅速发展，海量空间数据在目前带宽有限的网络上的传输速度慢的问题越来越突出，因此有必要对空间数据进行压缩。
对空间数据的压缩技术可分为无损压缩和有损压缩。
无损压缩算法已经很成熟，最常用的有LZW 算法。
而有损压缩，特别是对矢量图形（如：Mapinfo 的MID 和基于XML 的SVG 矢量数据）的有损压缩，近年来引起了不少学者的关注。
目前，矢量数据压缩算法主要有：距离控制类算法，如垂距限值法、Douglas- Peucker 算法（部分文献称之为Spliting 算法）；角度控制类算法，如角度限值法；黄培之1995 年提出的具有预测功能的曲线矢量数据压缩方法[1]；以及新兴的基于小波技术的压缩方法。
由于基于小波技术的压缩算法，压缩后的数据在边界处会出现变形，且压缩过程复杂、对计算机要求高等缺点，而距离计算相对于角度计算在执行效率方面的优势，使得垂距限值法，特别是Douglas-Peucker 算法（简称DP 算法）的应用较普遍。
DP 算法最基本的思想是通过删除一条曲线上的非特征点而保留特征点来减少数据量。
它被提出后，为了适应应用要求，很多学者对它进行了改进：（1）为了提高时间效率，John Hershberger等在文献[2]以及P.K.Agarwal 等在文献[3]中对DP 算法实现进行改进，大大减少了时间复杂度；（2）在压缩诸如公路等弯曲度很大的曲线时，有可能使本来没有自相交的曲线压缩后会自相交，为解决此问题，Wu S.T 等人在文献[4]中提出了无自相交DP 算法；（3）最近几年，陈飞翔等人以提高压缩比和减少误差为优化目标，在文献[5]和文献[6-7]分别引进遗传算法和动态规划算法，但文献[5]和文献[6]只针对单条曲线的优化压缩，没有考虑多条曲线时的情况，文献[7]虽然适用于多条曲线的优化压缩，但它没有考虑曲线间的相邻等拓扑关系，导致出现如实验结果图5 所示的部分“裂缝”现象；（4）在压缩用闭合曲线表达的多个相邻多边形时，会出现如第2.2 节那样的”裂缝”现象。
因此，在空间数据压缩中有必要提出一种方案来解决此问题。
文献[8-9]采取先提取相邻多边形的公共边，然后利用常规的DP 算法对其等效数据进行压缩，压缩完毕后再重建数据，按照原始的数据格式进行存储。
这两种方法需要很大的辅助空间存储等效数据[8（] 或元数据[9）] 。
文献[10]采取先把存在相邻关系的两个多边
形分成公共边和非公共边，即进行逻辑分段（在公共边的两端作记号），然后再对相邻两多边形的各自的公共边和非公共边分别进行分段压缩。
这种方法需要对公共边进行重复压缩，导致时间效率低。
为此，设计了一种公共边对象化的DP 改进算法，有效弥补了上述两方面的不足，又解决了常规DP 算法压缩无拓扑矢量数据时会产生“裂缝”的问题。
2 理论与方法
2.1 压缩算法相关数据结构及其特点当前主流GIS 的空间数据格式主要通过两种数据模型来表示矢量多边形图层。
第一种是拓扑数据结构，该结构的基本元素是“弧段”，弧段的两个端点是结点，中间有任意多个中间结点，而多边形则是由一系列首尾相连的弧段组成的，相邻的多边形共享公共弧段，整个系统分别维护各自数据的结点表、弧段表和多边形表。
第二种是简单数据结构（俗称无拓扑数据结构），如MapInfo 的MID 格式、SVG。
在简单数据结构中，地理实体仅被抽象为点、线、面三种基本类型，每个空间对象只记录、维护自己所有的图形信息和属性，且每个对象都是自包含或独立对象，没有相邻等拓扑信息[11]。
这两种数据结构主要的差异有：（1）前者相邻多边形之间的公共边界被数字化且只存储一次；而后者要存储两次，由此产生冗余和两多边形被DP 压缩后公共边不一致。
（2）前者每个多边形有邻域信息，便于进行邻域处理，如邻域搜索；而后者每个多边形自成体系，缺少邻域信息。
基于最小面积外接矩形法；用枚举法计算多边形边界上的最大距离点和最小二乘直线拟合法。
这些方法主要通过是寻找多边形的最大直径将其分为两条曲线。