[发明专利]可渐进传输的矢量数据聚集化存储与访问的方法

说明书

技术领域

本发明公开了一种可用于渐进传输的矢量数据聚集化存储和访问的方法，能够实现地理信息系统领域矢量数据的高效存储和访问。

背景技术

空间数据具有海量特征，各种现代化的数据采集手段的应用使得可用的空间数据量正在急剧增加，在可预见的将来，计算机处理能力与无限量的空间数据之间的矛盾将始终存在。为了提高系统的响应速度，在空间数据的组织、传输和可视化等环节寻找优化性能的技术和方法始终是GIS研究领域的核心课题。

GIS的矢量数据承担着空间分析和制图输出的双重任务，经典的矢量数据渐进传输的研究认为，其是制图综合的逆过程，而制图综合技术本身尚未成熟，所以，矢量数据高效传输在几何化简、数据组织、拓扑关系维护等目标之间难以取得一致和平衡。现有的研究工作集中在几何数据的化简算法改进以及特定应用的渐进传输实验上，没有形成完整的解决方案，无法与主流的GIS软件架构进行有效融合。

Bertolotto和Egenhofer(1999，2001)最早提出了GIS矢量数据的渐进传输问题，并给出了渐进传输的概念模型，指出矢量数据渐进传输的关键是构建矢量数据的多分辨率表达。艾廷华和李志林(2005)等给出了基于变化累积模型的矢量数据渐进传输的形式化表达：

设S₀为矢量数据最粗粒度的表达；ΔS_i是两个相邻的表达S_i-1，S_i之间的变化量；若第i个表达可以由如下形式获得：

S_i＝S_i-1+ΔS_i＝S₀+ΔS₁+ΔS₂+..+ΔS_i-1+ΔS_i         公式4-1

则{S_i}构成的序列是一个细节渐增的序列，每个表达S_i是依赖于地图比例尺的函数。在服务器上仅存储S₀和{ΔS_i}，初始的表达S₀一般用来满足基本需要。渐进传输的顺序按照{ΔS_i}的线型排列进行的。一般情况下S₀加上{ΔS_i}的数据量远远小于{S_i}的数据量。

因此，实现渐进传输的核心是寻找相应的渐进式化简算法，将矢量数据分解成初始的数据和一系列变化量的集合。本发明以有序点集为基础，研究可用于渐进传输的矢量数据聚集化存储和访问的方法。可渐进传输的矢量数据聚集化存储和访问的方法满足如下形式化模型：

对于原始数据S，若目标分辨率包含N级，则可设最高分辨率S_N＝S。

定义化简算法C：对S_n应用该算法可以得到相应的S_n-1和ΔS_n，其中S_n-1是S_n的低分辨率表达，ΔS_n是S_n-1和S_n之间的变化量。

对S_N连续应用算法C，可得序列S_N-1，S_N-2，...，S₀，以及ΔS_N，ΔS_N-1，ΔS_N-2，...，ΔS₁，

对于任意S_i可由S_i＝S_i-1+ΔS_i得到。

其实，化简过程可以在任意分辨率N-p上终止，此时数据可以表示成：

S_i＝S_i-1+ΔS_i＝S_N-p+ΔS_N-p+1+ΔS_N-p+2+..+ΔS_i-1+ΔS_i    公式4-2

可以认为算法C是一个适合于渐进传输的化简方法，简称渐进式化简。渐进式化简相当于对数据的编码过程，渐进传输相当于解码过程。

发明内容