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
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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。
3.时空数据压缩
信息计算11级
题目思路和整体要求
时间、空间、属性是地理现象的三个基本特征，也是GIS数 据库的三种基本数据组成。
• 这里的―空间‖指空间位置数据及其派生数据。 • ―属性‖指与空间位置无派生关系的专题属性数据。 • ―时间‖则指时间、空间和属性状态的时变信息。
题目场景
1、道格拉斯——普克法 (Douglas—Peucker)
基本思路：对每一条曲线的首末点虚连一条直线，求所有点与直线的 距离，并找出最大距离值dmax，用dmax与限差D相比： 若dmax＜D，这条曲线上的中间点全部舍去； 若dmax≥D，保留dmax对应的坐标点，并以该点为界，把曲线分为 两部分，对这两部分重复使用该方法。
数据压缩分为有损和无损两大类。有损一般采用线性拟合的方法，而无损则 通过各类近似霍夫曼编码的方法压缩数据。有损压缩的精髓主要是如何抽取 特征点，以特征点的连线来近似地表示（拟合）原始数据曲线。 本题对时空数据做如下定义： struct Data { long long time; double x; double y; double z; }; 其中time代表位于移动个体的采集器上传数据的绝对时间，x，y，z分别代 表该个体在当前时刻所在空间位置的三个坐标，因此同一采集器一组按时序 排列的Data可以看做是一个个体在一段时间内的位移轨迹，为降低难度，本 题目不考虑当前时刻采集的属性值。 题目要求实现一套针对单一个体按时序排列的位置数据的有损压缩算法， 即将一条基于等间隔时间变化的三维曲线进行压缩，要求能够对这条曲线进 行拟合还原，原始点与拟合点的欧式距离之差小于某一给定参数。
有损压缩算法基本思路
题目相关经典算法
矢量数据的压缩
矢量数据压缩的目的是删除冗余数据，减少数据 的存贮量，节省存贮空间，加快后继处理的速度。下 面介绍几种常用的矢量数据的压缩算法，以及它们之 间的异同点。
Douglas—Peucker和LZW算法在矢量数据压缩中的应用
Ｋｅ ｒ ｓ ａ ｏｉ ｍ ｆ ｕ ａ —ｅｃ ｅ； ｅｔｒ ｔ ｃｍｐｅ ｉ ；ｌｏ ｔ ｆ Ｚ ｙｗｏｄ ：ｌ ｒｈ ｏ ｇ ｓ Ｐ ｕｋｒｖ ｃ ａ ｏ ｒ ｓ ｎ ａ ｒｈ ｏ Ｗ ｇ ｔ Ｄｏ ｌ — ｏｄ ａ ｓｏ ｇｉｍ Ｌ
随着 ＷｅＧ Ｓ的 迅速 发 展 ， 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 ， 此 有必 要 对 空 间数 据 进 ｂＩ 海 因
行压缩。பைடு நூலகம்
对 空 间 数据 的压 缩 技 术 可 分 为无 损 压 缩 和 有 损压 缩 。 损压 缩 算 法 已经 很 成熟 ， 常 用 的 有 Ｌ Ｗ 算 法 。 有损 压 缩 ， 无 最 Ｚ 而 特别 是 对 矢 量 图形 （ ： ｐｎｏ的 ＭＩ 如 Ｍａ ｉｆ Ｄ和 基 于 ＸＭ Ｌ的 Ｓ Ｇ矢 量 数 据 ） Ｖ 的有 损 压 缩 ， 年 来 引 起 了不 少学 者 的关 注 。本 文 提 出综 合 应 用 Ｄ ｕ 近 ｏ— ｇ ｓ Ｐ ｕ ｋ ｒ Ｌ Ｗ 算 法 对 矢量 数 据 进 行 压 缩 的 方法 ． 大 提 高 了压 缩 比 。 ｌ — ｅ ｃｅ 和 Ｚ ａ 大
共 弧 段 ， 个 系统 分 别 维护 各 自数 据 的 结 点 表 、 段 表 和 多 边 形 表 。 第 二 种 是 简 单 数 据 结 构 （ 称 无 拓 扑 数 据 结 构 ）如 Ｍａｌｆ 整 弧 俗 ， ｐｎｏ的
ＭＩ Ｄ格式 、 Ｖ Ｓ Ｇ。在 简单 数据 结 构 中 ， 理 实 体 仅 被 抽 象 为点 、 、 三 种 基 本类 型 ， 个 空 间 对象 只记 录 、 护 自己所 有 的 图 形 信 息 地 线 面 每 维 和 属 性 ， 每 个对 象 都 是 自包 含 或独 立 对 象 ， 且 没有 相 邻 等 拓 扑 信 息＿ 弧 段 ” １ １ 。“ 和点 、 、 线 面都 是 由一 系 列 坐标 点 的连 线 构 成 的 。
GIS原理习题
第一章一.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。
（）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。
（）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。
（）4.地理信息系统是在计算机软硬件支持下，以采集、存贮、管理、检索、分析和描述空间物体的地理分布数据及与之相关的属性，并回答用户问题等为主要任务的技术系统。
（）5.空间信息可以通过位置信息、属性信息和时间信息来描述。
（）二.选择题6.能够最有效地描述空间物体地理分布数据及与之相关的属性的技术是____。
（）A.地理信息系统技术B.计算机地图制图技术C.数据库技术D.CAD技术7.世界上第一个地理信息系统是____。
（）A.SPANB.ARC/INFOC.CGISD.MAPGIS8.以下地理信息系统软件中属于国产软件的是____。
（）A.SPANB.MAPGISC.ARC/INFOD.GENAMAP9.研制ARC/INFO的国家是____。
（）A.中国B.澳大利亚C.加拿大D.美国10.中国GIS研究始于____。
（）A.60年代B.70年代C.80年代D.90年代11.能够完成图像扫描输入、图像处理及图形输出的GIS硬件配置是____。
（）A.中央处理器、图形终端、打印机和磁盘B.中央处理器、图形终端、打印机、磁盘、数字化仪和绘图仪C.中央处理器、图形终端、打印机、磁盘、数字化仪、绘图仪、扫描仪和磁带机D.中央处理器、图形终端、打印机、磁盘、扫描仪和磁带机12.下面那一组描述能最完整地说明地理信息系统软件组成。
（）A.输入模块、变换模块和输出模块B.输入模块、管理模块、变换模块和输出模块C.管理模块、变换模块和用户接口模块D.输入模块、管理模块、变换模块、输出模块和用户接口模块13.从功能上看，GIS有别于其他信息系统、CAD、DBS的地方是GIS具有____。
矢量数据压缩的方法
矢量数据压缩的方法摘要：一、引言二、矢量数据压缩的原理1.矢量数据的特点2.压缩的必要性三、常见的矢量数据压缩方法1.轮廓压缩2.节点压缩3.颜色压缩四、压缩技术的应用领域五、我国矢量数据压缩技术的发展六、未来发展趋势与挑战七、总结正文：一、引言随着科技的飞速发展，地理信息系统（GIS）、计算机辅助设计（CAD）等应用日益普及，矢量数据在日常生活中的应用也越来越广泛。
然而，矢量数据往往具有数据量大、存储占用空间大的特点，给数据传输、存储和处理带来了一定的困扰。
为了降低矢量数据的存储和传输成本，提高数据处理效率，矢量数据压缩技术应运而生。
本文将对矢量数据压缩的原理、方法、应用领域以及我国矢量数据压缩技术的发展进行详细介绍。
二、矢量数据压缩的原理1.矢量数据的特点矢量数据由点、线、面等基本元素组成，具有独立性、无顺序性、可组合性等特点。
这些特点使得矢量数据在表示和处理时具有较高的灵活性。
2.压缩的必要性由于矢量数据量大，存储和传输成本高，直接影响了数据处理和应用的效率。
通过对矢量数据进行压缩，可以降低数据存储和传输的成本，提高数据处理速度，从而更好地满足实际应用需求。
三、常见的矢量数据压缩方法1.轮廓压缩轮廓压缩是通过简化矢量数据的几何形状，减少数据量的一种压缩方法。
常用的算法有Straight Line Approximation（SLA）和Quadtree（QT）等。
2.节点压缩节点压缩是通过对矢量数据进行节点合并、简化，减少节点数量从而实现数据压缩的方法。
常用的算法有Node-based Compression（NBC）和Delaunay Triangulation（DT）等。
3.颜色压缩颜色压缩是通过减少矢量数据中颜色的种类和数量，达到压缩目的的方法。
常用的算法有Color Quantization（CQ）和Color Reduction（CR）等。
四、压缩技术的应用领域矢量数据压缩技术在GIS、CAD、地图制图、遥感图像处理等领域具有广泛的应用。
空间数据模型与算法
摘要：对GIS中几种常见的空间数据模型进行了简单总结，分别介绍了二维空间数据模型和三维空间数据模型，并对空间数据模型的分类和组成以及各自的优缺点进行了分析和比较；对空间数据模型算法进行了简单介绍。
并展望了空间数据模型的发展方向。
关键词：GIS；空间数据模型；空间数据模型算法1、研究现状1.1二维空间数据模型目前，在GIS研究领域中，已提出的空间数据模型有栅格模型、矢量模型、栅格-矢量一体化模型和面向对象的模型等。
(1)栅格数据模型栅格数据模型是最简单、最直观的一种空间数据模型，它将地面划分为均匀的网格，每个网格单元由行列号确定它的位置，且具有表示实体属性的类型或值的编码值。
在地理信息系统中，扫描数字化数据、遥感数据和数字地面高程数据（DTM）等都属于栅格数据。
由于栅格结构中的行列阵的形式很容易为计算机存储、操作和显示，给地理空间数据处理带来了极大的方便，受到普遍欢迎。
在栅格结构中，每一地块与一个栅格像元对应。
不难看出，栅格数据是二维表面上地理数据的离散量化值，而每一个像元大小与它所代表的实地地块大小之比就是栅格数据的比例尺。
(2)矢量数据模型矢量模型是用构成现实世界空间目标的边界来表达空间实体，其边界可以划分为点、线、面等几种类型，空间位置用采样点的空间坐标表达，空间实体的集合属性，如线的长度、区域间的距离等，均通过点的空间坐标来计算。
根据空间坐标数据的组织与存储方式的不同，可以划分为拓扑数据模型和非拓扑数据模型。
(3)矢量-栅格一体化数据模型从几何意义上说，空间目标通常有三种表达方式：（1）基本参数表达。
一个集合目标可由一组固定参数表示，如长方形由长和宽两参数描述；（2）元件空间填充表达。
一个几何目标可以认为是由各种不同形状和大小的简单元件组合而成，例如一栋房子可以由一个长方形的方体和四面体的房顶组成。
（3）边界表达.一个目标由几种基本的边界元素即点、线、面组成。
矢量数据结构和栅格数据结构各有优缺点，矢量-栅格一体化数据模型具有矢量和栅格两种结构的优点。
《地理信息系统原理》试卷
《地理信息系统原理》期中考试试卷考试形式：闭卷考试考试时间：120分钟班号学号姓名得分一、名词解释（每小题3分，共24分）1、数据结构2、数据字典3、四叉树结构4、拓扑关系5、缓冲区分析6、叠置分析7、LBS8、地图投影二、简答题（每小题9分，共63分）1、举例说明四种矢量空间数据压缩的方法。
2、举例说明五种空间分析的方法。
3、实际工作中，应如何对矢量和栅格数据结构进行有效的选择？4、分别写出线裁剪技术中编码裁剪法（又称Cohen-Sutherland直线裁剪法）的基本思路和步骤。
5、我国常用的地图投影有哪些？分别适用于多大比例尺？6、请举例说明GIS数据编辑的主要内容。
7、请运用GIS的基本理论，并结合地球科学的主要研究内容，谈谈地理信息系统的主要功能和组成结构。
三、综合题（共13分）有一栅格数据文件按行方向由左到右、自上而下直接栅格编码表示为：0，0，8，5；0，8，8，2；0，8，2，2；0，8，2，2。
分析并回答下列问题：（1）表示点状地物、线状地物、面状地物的代码分别是多少？（2）假设方向代码分别表示为：东=0，东北=1，北=2，西北=3，西=4，西南=5，南=6，东南=7。
写出面状地物的链式编码。
（3）按行方向写出一种游程编码方案。
（4）按行方向写出块码编码方案。
（5）按四叉树分解最多能分解几次？《地理信息系统原理》期中考试答案一、名词解释1、Delaunay三角形是由与相邻Voronoi多边形共享一条边的相关点连接而成的三角形。
2、数据字典（Data Dictionary）是以数据库中数据基本单元为单位，按一定顺序排列，对其内容作详细说明的数据集。
数据字典中存放着系统中所有数据的定义。
3、四叉树结构是一种压缩数据结构，它把地理空间定量划分为可变大小的网格，每个网格具有相同性质的属性。
4、拓扑关系（Topology）表示点、线、网、面实体之间的空间关系。
5、缓冲区分析指根据数据库的点、线、面实体基础，自动建立其周围一定宽度范围内的缓冲区多边形实体，从而实现空间数据在水平方向得以扩展的空间分析方法。
矢量数据和栅格数据压缩方法
矢量数据和栅格数据压缩方法嘿，咱今儿个就来唠唠矢量数据和栅格数据压缩方法。
你说这数据啊，就跟咱过日子似的，有时候东西多了就得想法子归置归置，不然多占地方呀！矢量数据呢，就好比是一群有规矩的小伙伴，它们都有着明确的位置和方向。
那要怎么给它们压缩呢？就好像我们整理衣柜，把相似的衣服放在一起，节省空间。
一种常见的方法就是道格拉斯-普克算法，这就像是把那些不太重要的细节给忽略掉，只留下关键的部分，这不就省地方了嘛！还有一种叫垂距限值法，就好像给这些小伙伴划定一个范围，超出范围的就不管啦，也能达到压缩的效果呢。
再说说栅格数据，它就像是一张大拼图。
那怎么给这张大拼图压缩呢？可以用游程编码呀，把连续相同的部分用一个简单的方式表示，这不就相当于把一大串重复的东西简化了嘛！还有四叉树编码，就像是把这张大拼图不断地分成小块，只关注那些重要的小块，其他的就先放一边，多聪明的办法呀！你想想看，要是没有这些压缩方法，那数据得占多大地方呀！就像家里东西堆得乱七八糟，找啥都不方便。
有了这些方法，就像是给数据来了一次大整理，让它们变得井井有条。
矢量数据和栅格数据压缩方法可不简单是技术问题哦，它们关系到我们处理数据的效率和成本呢。
要是不压缩，那存储和传输都得花费好多力气和资源。
但有了这些巧妙的方法，就像是给数据穿上了瘦身衣，变得小巧玲珑，多好呀！咱平时用手机、电脑，不也希望它们运行得快一点，别占太多空间嘛。
这矢量数据和栅格数据压缩方法就是背后的功臣呀！它们让我们能更轻松地处理和利用数据，就像给我们的生活加了一把助力。
所以说呀，可别小看了这些压缩方法，它们就像隐藏在数据世界里的小精灵，默默地为我们服务呢！你说是不是呀？它们让我们的数据世界变得更加有序、高效，让我们能更好地利用这些宝贵的数据资源。
总之呢，矢量数据和栅格数据压缩方法真的很重要，它们是数据处理领域不可或缺的一部分。
我们得好好了解它们，利用它们，让我们的数字生活更加美好呀！。
地理信息系统教程(第4章 空间数据处理 2011-05-09)
3、投影变换
假定原图点的坐标为x,y(称为旧坐 标)，新图点的坐标为X，Y(称为新坐 标)，则由旧坐标变换为新坐标的基 本方程式为： 1、解析变换法 2、数值变换法 3、数值解析变换法
§4-3 空间数据格式转换
一、矢量向栅格转换
点：简单的坐标变换 线：线的栅格化 面：线的栅格化 +面填充 （一）线的栅格化 1、DDA法(数字微分分析法) 2、Bresenham算法 （二）面(多边形)的填充方法 1、内部点扩散法（种子扩散法） 2 3、边界代数法
a a a a a a b
a
576654323 … 优点：链码可有效地存贮压缩栅格数据，便于面积、长度、转折方向 和边界、线段凹凸度的计算。 缺点：不易做边界合并，插入操作、编辑较困难（对局部修改将改变 整体结构）。区域空间分析困难，相邻区域边界被重复存储。
第四章空间数据的处理
§4-4 空间数据的压缩处理
§4-3 空间数据格式转换
二、栅格向矢量转换
方法一，实际应用中大多数采用人工矢量化法，如扫描矢量化，该 法工作量大，成为GIS数据输入、更新的瓶颈问题之一。
方法二，程序转化转换（全自动或半自动）
过程为：
遥感影象图 分 类 图 扫描 二值化
栅格分类图
原始线划图
边界 提取 预 处 理
二值化 细化
编 辑
内插
外推
1、局部内插法 利用局部范围内的已知采样 点的数据内插出未知点的数据。
1）线性内插
将内插点周围的3个数据点的数据值带入多项式，即可解算出系数a0、a1、a2 。
2）双线性多项式内插
将内插点周围的4个数据点的数据值带入 多项式，即可解算出系数a0、a1、a2、a3 。 当数据是按正方形格网点布置:
空间数据的压缩与编码
针对不同的应用场景，优化空间数据的存储和交 换格式，提高数据处理的效率和应用性能。
多源数据的融合与编码
数据融合
01
将来自不同来源、不同类型的数据进行融合，以获得更全面、
准确的空间信息。
跨平台兼容性
02
确保多源数据的融合与编码具有良好的跨平台兼容性，支持不
同操作系统、硬件平台和软件环境。
数据融合
将矢量数据和栅格数据在空间上进行配准，实现二者的相互转换和 补充。
编码应用
混合数据编码广泛应用于地理信息系统、遥感图像处理等领域，能 够满足复杂空间数据的处理和存储需求。
04
空间数据压缩与编码的应用
遥感图像处理
遥感图像数据量大，传输和存储成本高，因此需要进行压 缩与编码。
常见的遥感图像压缩编码方法包括JPEG、JPEG2000、 Huffman编码等，这些方法可以有效降低图像数据的存储 和传输成本，同时保持较高的图像质量。
压缩算法
编码格式
常见的栅格数据编码格式包括JPEG、 PNG、TIFF等，这些格式支持有损或 无损压缩，适用于不同精度和数据量 的需求。
采用统计编码、预测编码、变换编码 等算法，去除像素值之间的相关性， 降低数据冗余。
混合数据编码
混合数据编码方法
结合矢量数据和栅格数据的编码特点，同时处理几何对象和像素信 息，以提高压缩比和编码效率。
冗余。
几何对象简化
通过去除冗余的坐标点、合并相邻 线段、平滑曲面等方式，降低数据 精度，实现数据压缩。
编码格式
常见的矢量数据编码格式包括 Shapefile、GeoJSON等，这些格 式支持跨平台、可扩展性好，便于 数据交换和共享。
栅格数据编码
基于动态规划算法的矢量数据压缩改进算法
Ｃ ＨＥＮ Ｆ ｉ ｉｎ ＨＯＵ Ｚ ｉ ＨＡＮＧ Ｊａ — ｉｇ ｅ— ａ ｇ ，Ｚ ｘ ｈ— ，Ｚ ＷＨ ｉｎ ｂｎ
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算机 图形学等学科 中的一个常见 问题 。矢量数据 的压缩可 以 使移动设备 （ Ｐ Ａ、 ｏｋ ｔ Ｃ Ｓ ａｔｈｎ ） 储更 多 的 如 Ｄ Ｐ ｃｅ Ｐ 、ｍ ｒ ｏｅ等 存 ｐ 空间数据 ， 压缩后的矢量 数据也加快 了其 在无线 网络 上的传 输 速度 。ＧＳ中的矢量数据 可分为点状 图形 要素 、 Ｉ 线状 图形
ｅ ｐｅｉ ｎａ ｅ ｕｔ ｈｏ ｔ ｔｔ ｉ ｔｏ ｓｏ ｉｈｅ ｏ ｘ ｒｍｅ ｔ ｒｓ ｌｓｓ ｗ ｈａ ｈｓ ｍｅｈ ｄ ｉ ｆｈ ｇ ｒ ｃ ｍｐｒｓ ｉｎ ｒｔｏ ａ ｄ ｓ ｌｌ ｒｃ ｍｐｒｓ ｉｎ ｅ ｒ ｒ ｌ ｅ ｓｏ ａｉ ｎ ｍａ ｅ ｏ ｅ ｓｏ ｒｏ ．
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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。