矢量数据压缩

最新推荐文章于 2025-06-06 16:20:56 发布
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#算法 #农业 #图形

本文介绍了矢量数据化简的基本概念和目的，重点讨论了线要素化简的几种常用算法，包括间隔取点法、垂距限差法、光栏法和Douglas-Peucker算法，强调了Douglas-Peucker算法的平移和旋转不变性及其在化简过程中的重要性。

 

吴小芳   （华南农业大学） 陈玉进   李泉（南京跬步科技有限公司http://www.creable.cn ）

矢量数据化简是从组成曲线的点集合A中抽取一个子集B，这个子集B在一定的精度范围内尽可能地反映原数据集合A，而这个子集B的点数应尽可能少。对矢量数据能进行化简其本质的原因在于原始数据存在一定的冗余，这种数据冗余一方面是数据采样过程中不可避免产生的；另一方面是由于具体应用变化而产生，比如大比例尺的矢量数据用于小比例尺的应用时，就会存在不必要的数据冗余

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矢量数据压缩（二）
creable的专栏
09-26 1557
 吴小芳 （华南农业大学） 陈玉进 李泉（南京跬步科技有限公司http://www.creable.cn ）其中，距离阈值的选取,通常根据人工对线要素复杂性的判断,凭经验来选取。因此，Douglas-Peucker 算法综合后保留点的多少,取决于人工判断的曲线的复杂性。即人工经验的距离阈值大小决定了线要素综合后所保留点的数目。Douglas-Peucker 算法它从整体到局部即由粗
矢量数据压缩算法“Douglas-Peucker”——递归与非递归实现（python）
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06-16 3825
思路参考w https://blog.youkuaiyun.com/johntzh/article/details/114916069#comments_16881210
多种矢量数据压缩方法
gisflame的专栏
05-19 6620
矢量数据压缩算法是比较常用的一个GIS数据处理方法，对于此，本程序提供了常见的道格拉斯算法，光栏法，垂距法等压缩算法。编译环境：VS2005 C#运行环境要求：.NET FrameWork 2.0数据来源：一段公开的格网数据更多有偿技术支持：请联系作者：GISExpert，邮箱号：gisexpert@sina.com
矢量数据无损压缩传输-geobuf（java项目分享）
Anywalker
01-09 2263
Hello小伙伴们，太太太久不更文了，研发太忙了没时间搞，技术性的文章肯定要有干货，今天小编就为大家带来干干干货~ 有段时间在朋友圈看见有朋友分享了他们的产品，其中有几个字眼让我影响深刻“集成了GeoBuf的功能”，让我不禁想探索探索GeoBuf是个啥东东，搜集了有关文档才慢慢了解了，还挺好的，那一起来看看官方解释： 我用谷歌翻译了一下： Geobuf 是一种用于地理数据的紧凑二进制编码。 Geobuf将 GeoJSON 数据几乎无损地压缩到协议缓冲区中。与单独使用 GeoJSON 相比的优势： 1. 非
论文研究-增强型矢量数据压缩算法的设计与实现.pdf
07-22
在本研究中，首先对几种经典的矢量数据压缩算法进行了详细的探讨和分析。这些传统算法虽然在一定程度上解决了数据压缩的问题，但它们也存在一些固有的缺陷，特别是在电子地图压缩应用中表现得尤为明显。具体来说，...
栅格数据和矢量数据压缩编码.ppt
12-17
栅格数据和矢量数据压缩编码 数据压缩是指在不丢失信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高传输、存储和处理效率的一种技术方法。数据压缩可以按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间...
基于World Wind矢量数据压缩的研究与实现 (2009年)
04-28
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11-07 2001
首先，将一条曲线首、末点连一条直线，求出其余各点到该直线的距离，选取其最大者与规定的临界值相比较，若大于临界值，则离该支线距离最大的点保留，否则将直线两端点间个点全部舍去，即道格拉斯-普克（Douglas-Peucker）法。 该算法是矢量数据压缩最常用的方法之一，可以很好地保留折线的变化趋势。 MFC实现过程如下： struct PNT { int x; int y; }; //保存点数据的结构 PNT arr[100]; //用于保存原始点 P...
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07-10
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ZzZzZzZ
06-01 5834
前言： 远程仓库地址：https://github.com/XiaoZhong233/GIS_ALG 光栏法是一种矢量数据的压缩算法。光栏法的基本思路是对每一条曲线上的所有点, 逐点定义一个扇形区域。若曲线的下一节点在扇形外, 则保留当前节点; 若曲线的下一节点在扇形内, 则舍去当前节点。 说明： 光栏法与道格拉斯算法都是矢量压缩算法，但是光栏法能很好的保存线的形状，而道格拉斯普克算...
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此外，在矢量量化过程中，可能会引入一定的信息损失，对一些精细特征的表示可能存在一定的误差。它通过将高维数据映射到低维码本空间中，并将相似的数据映射到相同的码本向量中，实现对数据的高效表示和存储。最重要的是，矢量量化可以用于数据的检索和分析，提供了高效的数据查询和处理手段。通过使用码本索引，我们可以高效地存储和检索大量的数据。在图像处理中，矢量量化可以用于图像压缩，将复杂的图像数据转化为较少的码字，实现图像的存储和传输。矢量量化通过将连续的高维数据分割并映射到有限的码本集合中，实现数据的离散表示和压缩。
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【代码】矢量数据处理（python、gdal）
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