[发明专利]一种压缩矢量数据的方法

说明书

技术领域

本发明涉及数据压缩技术领域，尤其涉及一种压缩矢量数据的方法。

背景技术

地理信息系统（ Geographic Information System, 简称 GIS ）作为获取、处理、管理和分析地理空间数据的重要工具、技术和学科，近年来得到了广泛关注和迅猛发展。基于空间地理信息的野外数据采集行为在国土、农林牧等行业中作为常规业务一直存在，长期以来，由于受到移动设备处理能力的限制不能存储和处理大量空间地理信息数据，信息化技术不能很好地对基于地理信息的野外数据采集方式提供有力的支持。

空间数据压缩是地理信息系统GIS、计算机自动制图、计算机图形学等学科中的一个常见问题，GIS中的空间数据包括矢量数据和栅格数据，矢量数据又分为点状图形要素、线状图形要素和面状图形要素，从压缩的角度来看，矢量图形的压缩主要是线状图形要素的压缩，因为点状图形要素可以看作特殊的线状要素，面状图形要素的基础也是线状图形要素，需要由一条或多条线状要素围成。因此，线状图形要素的压缩就成为矢量数据压缩中最重要的问题。以林业中森林资源二类调查区划矢量数据为例，森林资源二类调查区划数据包含县、乡镇（林场）、村（作业区）、组（林班）、小班，县空间对象的面积最大但数据存储量最小（只有一条数据，容量约为几百K），单个小班空间对象的面积最小但全县所有小班的总数据存储量最大（数万个小班，容量可以达到几百兆）。

目前，针对空间矢量图形压缩算法，许多学者做出了大量深入研究，提出了许多几何算法，如垂距限值法、角度限值法、光栅法、Douglas-Peucker算法（Splitting算法）等；也有学者提出用一些优化算法来解决优化压缩问题，如动态规划算法、图论法、遗传算法、禁忌搜索算法等。但是，这些算法大多是采用减少空间数据节点数量的办法来实现，因此，压缩后的数据有一定的精度损失并且不可还原。

发明内容

针对现有技术中的矢量数据压缩方法存在精度损失且不可还原的技术问题，本发明公开了一种压缩矢量数据的方法。

本发明公开了一种压缩矢量数据的方法，其具体包括以下的步骤：步骤一，将原始的矢量数据分组，找出每组矢量数据中的标准矢量，其他的矢量数据与这个标准矢量进行比较，得到每一个矢量数据相对于标准矢量的偏移量；步骤二，将原始的矢量数据变成标准矢量加偏移量的方式进行保存。通过压缩，缩小了数据的存储空间。

更进一步地，上述方法还包括将原始的矢量数据进行整形化，其具体为：根据原始的矢量数据的特点确定原始的矢量数据的放大比例，从而将原始的矢量数据转为整数的坐标序列。

更进一步地，上述方法还包括判断每组中最大的矢量数据与最小的矢量数据值之间的差值，当差值小于或者等于设定的阈值时，继续计算偏移量，当差值大于设定的阈值时，将这组矢量数据继续分为两组或者多组新的矢量数据并依照重新分组后的矢量数据确定标准矢量和偏移量。

更进一步地，上述标准矢量为将这一组中最大或者最小的矢量数据作为这一组矢量数据的标准矢量。

更进一步地，上述方法还包括压缩数据的解压缩方法，其具体为：读出每组矢量数据中的标准矢量和偏移量，根据标准矢量和偏移量计算出原始的矢量数据。

更进一步地，上述方法还包括将整形化后的矢量数据还原为原始的矢量数据，其具体为：根据放大比例将整形化后的矢量数据还原为原始的矢量数据。

通过采用以上的技术方案，本发明的有益效果为：通过上述将原始矢量数据转为标准矢量加偏移量的方式，偏移量只用1个字节表示，从而将一个占用8个字节的双精度数字诸如412616的存储空间降低到1个字节，一个小空间对象的所有横坐标（或纵坐标）都可以用一个相同的标准矢量加上一个偏移量来表示，数据压缩率可达到10%到20%之间。同时，这样的数据压缩方式没有改变空间数据节点数量，还原后没有精度损失。 

附图说明

图1为本发明的压缩矢量数据的方法的完整的流程图。

图2为本发明的解压缩矢量数据的方法的完整的流程图。

具体实施方式

下面结合说明书附图，详细说明本发明的具体实施方式。