冯峰,蒋维

(武汉大学数学与统计学院,湖北武汉 430072)

1 引言

伴随着定位技术的高速发展和地理空间数据采集能力的不断增强,地理空间数据的体量正变得越来越大,因此对地理空间数据进行高效率的压缩,以便后续的储存和传输显得尤为重要.一般而言,地理空间数据通常可以分为栅格数据和矢量数据两种数据结构[1].其中,矢量数据因具有拓扑关系容易表达和冗余度较低等优点,占据了地理空间数据的绝大部分.曲线矢量数据压缩是地理空间数据压缩中一类很重要也是很常见的子问题,例如:在电子地图中的道路数据就可以被认为是一类曲线矢量数据,它可以由一连串的采样于真实道路的坐标点来表示.但是,在大多数情况下,电子地图中的道路矢量数据信息量需要保证其准确性以描述其位置和相应的拓扑关系,因此往往数据量会很大,势必会带来数据的冗余.然而在智能交通,无人驾驶等领域,对高精度导航地图系统中的道路数据进行高效地检索、分析、存储和传输是尤为关键的.矢量数据压缩能够极大地降低道路数据存储和传输的开销,也会明显提高相应的数据处理能力,因此针对矢量数据的压缩算法研究是十分必要的.

针对曲线矢量数据压缩,传统的压缩算法[1–3]包括:垂距限值法,角度限值法,Douglas-Peucker算法[4],Li-OpenShaw简化算法[5],预测压缩算法[6],小波法[7,8]等.其中,最经典的算法是Douglas-Peucker算法,该算法可以看作一种从整体到局部的……