CN103744855B - 一种基于聚合文件的瓦片地图存储方法 - Google Patents

一种基于聚合文件的瓦片地图存储方法 Download PDF

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Abstract

一种基于聚合文件的瓦片地图存储方法，（1）确定最底层地图比例尺，基于该比例尺将待存储地图进行分层；（2）从第0层以及中间层中至少选取一层作为分析对象；分别计算选取的每层地图中的瓦片图总数，并根据最底层比例尺确定所选择层的比例尺；（3）对所选择的每层地图中的瓦片图按顺序进行分组；每组瓦片图生成一个聚合文件；（4）为每层地图建立一个文件夹，该文件夹中存储该层所有聚合文件，文件夹的命名能够表示所在的金字塔层数；（5）将步骤（2）中选择的层数、步骤（4）中建立的文件夹名称以及每层对应的分辨率、每层地图的地理范围、每层聚合文件的数量以XML格式进行存储。

Description

一种基于聚合文件的瓦片地图存储方法
技术领域
本发明涉及一种网络地图服务器中缓存地图的存储机制，具体涉及到一种基于聚合文件的瓦片地图数据组织方法及存储方法，该方法的使用能够提高大数据量网络地图数据的索引速度，从而提高网络地图服务器的效率。
背景技术
地图瓦片技术是一种地图预缓存技术。地图瓦片技术将配置好的一定坐标范围的地图，按照固定的若干个比例尺(瓦片级别)和指定图片尺寸，切成若干行及列的正方形图片，按一定的命名规则和组织方式存储到目录系统中或是数据库系统里，形成金字塔模型的静态地图缓存，地图切图所获得的地图切片也叫瓦片(Tile)。地图瓦片技术在WebGIS和地图服务中得到了广泛的应用。
瓦片地图的优点在于提前缓存数据，减少网络传输数据量，较矢量数据模型更加适合于网络地图服务器的情况，其缺点在于比例尺较大情况下，瓦片的个数急剧增加，这些数据均以瓦片地图小文件的形式存放在一级目录下，造成了存储空间增加，在海量小文件中检索某个文件会磁盘频繁的I/O操作，时间复杂度高，在利用分布式存储管理时，产生对主节点管理压力过大的情况。急需一种对这些海量小文件的高效的组织方式，来减少存储空间，提高检索效率，同时，便于实现海量小文件在分布式服务器上进行迁移操作。ARCGIS在9.3之后的版本，提出小文件过多的问题的解决方案，即将瓦片地图利用紧凑型(compact)格式进行存储，紧凑型文件有两个，一个文件存储了瓦片地图在另一个大文件中的位置和长度信息，在另一个聚合大文件中存储了原始瓦片地图的信息。这种方法的弊端在于索引文件和聚合文件个数相当，在压缩瓦片地图文件的个数的同时，增加了新的小文件数量。
发明内容
本发明的技术解决问题是：针对大数据量瓦片地图在存储上占有大量空间，在检索上频繁I/O操作造成的时间消耗，在利用分布式文件存储时，文件个数多造成主节点压力大的问题，本发明主要是解决以上三方面的问题，提升网络服务器的地图响应性能。
本发明的技术解决方案是：一种基于聚合文件的瓦片地图存储方法，步骤如下：
(1)根据待制作电子地图的矢量数据组织情况，确定最底层地图比例尺，基于该比例尺将待存储地图按照瓦片金字塔模型进行分层；
(2)从步骤(1)中选取第0层以及中间层中至少选取一层作为分析对象；分别计算选取的每层地图中的瓦片图总数，并根据最底层比例尺确定所选择层的比例尺；
(3)对所选择的每层地图分别进行如下处理：根据计算机内存，将待处理层地图中的瓦片图按顺序进行分组，每组中瓦片图的个数为M行*N列；每组瓦片图生成一个聚合文件；聚合文件包括文件头、索引文件和瓦片地图文件三部分；其中文件头中存储该组瓦片地图的个数和瓦片地图的起始行列号；索引文件中存储每个瓦片地图的行列号及偏移量；瓦片地图文件中存储瓦片地图的原始信息；
(4)为每层地图建立一个文件夹，该文件夹中存储该层所有聚合文件，文件夹的命名能够表示所在的金字塔层数；
(5)将步骤(2)中选择的层数、步骤(4)中建立的文件夹名称以及每层对应的分辨率、每层地图的地理范围、每层聚合文件的数量以XML格式进行存储。
所述的M、N的取值一般5-100。
本发明与现有技术相比有益效果为：
(1)本发明使用聚合文件的方法对瓦片地图进行重新组织，减少了在搜索小文件时频繁的I/O操作造成的时间消耗，同时，将小文件聚合存储，大大减少文件的存储空间。
(2)采用嵌套金子塔索引的方式，将聚合文件按照行列号矩阵来命名，文件名称本身代表了图片的索引信息，聚合文件本身在各比例尺中，按照金字塔方式进行存储，聚合文件的头文件中又存储了该聚合文件多包含的瓦片地图的索引信息，通过嵌套金字塔的双重索引方式，提高对瓦片地图的索引速度。
(3)本发明充分利用瓦片地图的响应速度和聚合文件的查询速度，大幅降低网络服务器对地图响应的时间。
附图说明
图1为瓦片金字塔模型；
图2为存储流程图；
图3为地图坐标示意图；
图4为瓦片地图命名示意图；
图5为cimg文件及命名示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实例对本发明进行详细说明，本发明一种基于聚合文件的瓦片地图存储方法，如图2所示步骤如下：
(1)根据待制作电子地图的矢量数据组织情况，确定最底层地图比例尺，基于该比例尺将待存储地图按照瓦片金字塔模型进行分层；
瓦片金字塔模型是一种多分辨率层次模型，从瓦片金字塔的底层到顶层，分辨率越来越低，但表示的地理范围不变。瓦片金字塔模型的构建算法如下：
(1.1)首先确定地图服务器所要提供的缩放级别的数量L，把缩放级别最低、地图比例尺最大的地图图片作为金字塔的底层，即第0层，并对其进行分块，从地图图片的左上角开始，从左至右、从上到下进行切割，分割成相同大小(比如256X256像素)的正方形地图瓦片，形成第0层瓦片矩阵；瓦片地图格式可以是PNG,JPEG等，瓦片地图的命名规则为原点设置在左上，行、列分别表示距原点的纵向和横向距离。
(1.2)在第0层地图图片的基础上，按每2×2像素合成为一个像素的方法生成第1层地图图片，并对其进行分块，分割成与下一层相同大小的正方形地图瓦片，形成第1层瓦片矩阵；
(1.3)采用同样的方法生成第2层瓦片矩阵；…；如此下去，直到第L-l层，构成整个瓦片金字塔。见图1所示为瓦片金字塔模型。
(2)从步骤(1)中选取第0层即最底层、第2层、第4层作为分析对象；分别计算选取的每层地图中的瓦片图总数，并根据最底层比例尺确定所选择层的比例尺；
(2.1)计算待制作电子地图的实际距离
长度Y＝Ymax-Ymin，宽度X＝Xmax-Xmin；
其中，Xmin,Xmax分别为待制图区域的最左和最右侧坐标，Ymin，Ymax为待制图区域的最上方和最下方坐标，见图2。
(2.2)计算第0层金字塔下,瓦片地图的行列数，计算公式如下：
TotalRow0＝(Int)(DPI*Y*Scale0/(0.0254*256))+1；
TotalColomn0＝(Int)(DPI*X*Scale 0/(0.0254*256))+1；
其中TotalRow0第0层金字塔中的瓦片图行数；TotalColomn0为第0层金字塔中的瓦片图列数。DPI为绘图机器的显示分辨率，PC机取96，Y为地图的实际高度，X为地图实际宽度，求解算法见(1.1)，Scale0为第0层金字塔的地图比例尺,可根据出图所用的矢量数据组织情况约定，例如可以为可设1：213即1:4096或者1:211、1:210等均可。
(2.3)计算第0层地图的四至坐标
由于地图用256*256的瓦片图片绘制，因此需要地图的制图范围是256*256的整数倍，计算0层地图的四至坐标，
Xmin0＝Xmin，Ymin0＝Ymin，Xmax0＝Xmin0+0.0254*256*TotalColomn0/96*Scale0；
Ymax0＝Ymin0+0.0254*256*TotalRow0/96*Scale0；
其中，Xmin0,Xmax0分别为第0层地图的最左和最右侧坐标，Ymin0和Ymax0分别为第0层地图的最上和最下方坐标，见图3。
(2.4)计算第n层金字塔下,瓦片地图的的行列数及制图的四至坐标，计算公式如下：
Scalen＝Scale0/2n；
TotalRown＝(Int)(DPI*Y*Scalen/(0.0254*256))+1；
TotalColomnn＝(Int)(DPI*X*Scalen/(0.0254*256))+1；
其中TotalRown第n层金字塔中的瓦片图行数；TotalColomnn为第n层金字塔中的瓦片图列数。Scalen为第n层金字塔的地图比例尺。制图四至坐标
制图四至坐标为
Xminn＝Xmin；
Yminn＝Ymin；
Xmaxn＝Xminn+0.0254*256*TotalColomnn/96*Scalen；
Ymaxn＝Yminn+0.0254*256*TotalRown/96*Scalen；
从中选取n＝2，4作为研究对象，则第2层金字塔的比例尺Scale2为Scale0的1/4,第4层金字塔的比例尺Scale4为Scale0的1/16。
(3)对所选择的每层地图分别进行如下处理：根据计算机内存及总的瓦片地图的个数，对瓦片地图进行分组，组内瓦片地图个数设置为M行，N列。具体每组中瓦片图的数量M行*N列受用来处理图片的计算机内存相关，在内存为512M的计算机，按照平均每个小图片的大小25k计算，理论上可以取140行140列，而且随着计算机硬件技术的发展，基本不受这个限制。但根据地图总的瓦片图个数从几千个到上亿个不等，每组中的瓦片图行列数取经验值一般为5-100之间均可。对第0层地图，对瓦片进行分组，每组中的瓦片图行列数取值M0行*N0列，每组瓦片图生成一个聚合文件；聚合文件包括文件头、索引文件和瓦片地图文件三部分；其中文件头中存储该组瓦片地图的个数和瓦片地图的起始行列号；索引文件中存储每个瓦片地图的地理坐标范围；瓦片地图文件中存储瓦片地图的原始信息；瓦片地图命名见图4.
以二进制流的方式，先写入聚合文件的头文件部分，再写入该聚合文件所包含的瓦片地图的地理坐标范围，最后写入瓦片地图的原始信息。
(4)对聚合文件进行命名，聚合文件的命名规则也按照矩阵的方式，左上为0-0.cimg，0-2.cimg，以M*N个瓦片图为一个聚合文件，其组织和命名见图5。
(5)为每层地图建立一个文件夹，该文件夹中存储该层所有聚合文件，文件夹的命名能够表示所在的金字塔层数如0,1…；
(6)将步骤(2)中选择的层数、步骤(5)中建立的文件夹名称以及每层对应的比例尺、每层地图的地理范围、每层聚合文件的数量以XML格式进行存储。具体格式如下：
利用上述步骤存储后的文件，检索地图中的地点的步骤如下：
(6.1)首先根据待检索目标点P的地理坐标(a，b)，获取XML格式中每层地图地理范围中的最左侧坐标值(Xmin，Ymin)和(Xmaxn，Ymaxn)上方坐标，以及每层的比例尺，根据下述公式计算该坐标点在瓦片地图的行列号
RowPn＝int((Ymax-b)*Scalen*DPI/(0.0254*256))
ColomnPn＝int((a-Xmin)*Scalen*DPI/(0.0254*256))
其中RowPn表示P点在n层地图中的瓦片地图行数，ColomnPn表示P点在n层地图中的瓦片地图列数，见图3所示。
(6.2)根据上述像素行列号以及XML文件中给出的聚合文件中瓦片地图的个数M和N，计算P点所在的聚合文件，公式如下：
Pyn＝int(RowPn/Mn)；
Pxn＝int(RowPn/Nn)；
其中Pyn表示P点在n层金字塔中的聚合文件的行数，Pxn表示P点在n层金字塔地图中的聚合文件的列素。
(6.3)从聚合文件中检索瓦片地图
从(Pyn-Pxn.cimg)文件的头文件中找该组瓦片地图的起始行startRow和起始列startCol以及索引文件中每个瓦片地图的偏移量，查找到名为(RowPn-ColomnPn.png)的瓦片地图，完成检索。
实例
以中国地图为例，WGS84坐标下我国地理范围左至73°40’00”E，右至135°2’30”E，上至53°33’30”N，下至3°51’33”N，在WEB墨卡托投影下，投影后的范围左(单位：米)8200906.89、右15032806.67、上3077959.0、下186754.6。按照分辨率为96DPI实现比例尺为1:4096、1：16328、1:65536的瓦片地图及聚合文件的实现过程。
(1)将全国范围地图按照瓦片金字塔模型进行分层，确定第0层金字塔的比例尺为1:4096，取第2层、第4层为例，计算每层瓦片地图的个数以及每层聚合文件内瓦片地图分组数。
(1.1)计算每层地图的实际距离
长度Y＝Ymax-Ymin＝3077959.0-186754.6＝2891204.4；
宽度X＝Xmax-Xmin＝15032806.67-8200906.89＝6831899.78；
(1.2)计算每层地图的瓦片地图行列号
第0层：
TotalRow0＝(Int)((DPI*Y*Scale0)/(0.0254*256))+1＝(Int)(96*2891204.4/(4096*0.0254*256))+1＝10422；
TotalColomn0＝(Int)(DPI*X*Scale0/(0.0254*256))+1＝(Int)(96*6831899.78/(4096*0.0254*256))+1＝24626；
第2层TotalRow2＝2606；TotalColomn2＝6157；
第4层TotalRow2＝652；TotalColomn2＝1540；
(1.3)根据瓦片地图的个数，从经验确定每层的聚合文件内瓦片地
图分组个数。
第0层为M0＝100,N0＝100；第2层M2＝30,N2＝30；第4层M4＝10,N4＝10；
(2)聚合文件的生成
第0层地图
根据步骤(1)确定，聚合文件的头文件存储该聚合地图中瓦片地图的个数为100*100；用int型8位存储，瓦片地图的起始行列号为0行和0列，索引文件用int型40000字节，依次存储了0-0.png的偏移量0字节,0-1.png的偏移量16，依次存储99-99.PNG的偏移量。最后用blob型将这10000个瓦片地图信息拷贝进来，完成聚合文件生成。
第2层地图，每个聚合文件内存储了瓦片地图的个数分别为30*30，索引文件占得字节数为30*30*4；第4层相同。
(4)聚合文件放置
生成3个文件夹，命名为0，2，4，将每层的聚合文件写入相应层的文件夹内。
(5)XML文件生成
(5.1)计算每层地图的制图区域四至坐标
第0层：Xmin0＝8200906.9；Ymin0＝186754.6；
Xmax0＝8200906.89+0.0254*256*24626*4096/96＝15033084.1；
Ymax0＝186754.6+0.0254*256*10422*4096/96＝3078236.4
第2层：Xmax2＝15010561.4；Ymax2＝3069182.9；
第4层：Xmax4＝15036923.1；Ymax4＝3080964.3；
(5.2)用XML格式记录层数3、文件夹名称0,2,4,每个文件夹下地图的地理范围，每层下面包含的瓦片地图的总行数和总列数。
(6)方法验证
按照上述方式对点P(8290906.89,2877959.0)进行检索，则依据XML文件，可以求得在第每层比例尺下，P所在的瓦片图的位置：
RowP0＝int((3078236.4-2877959.0)*96/(0.0254*256*4096))＝721；
ColomnP0＝int((8290906.89-8200906.9)*96/(0.0254*256*4096))＝324；
RowP2＝int((3069182.9-2877959.0)*96/(0.0254*256*16328))＝172；
ColomnP2＝int((8290906.89-8200906.9)*96/(0.0254*256*16328))＝81；
RowP4＝int((3080964.3-2877959.0)*96/(0.0254*256*65536))＝45；
ColomnP4＝int((8290906.89-8200906.9)*96/(0.0254*256*65536))＝20；
根据XML中，每层下面聚合文件里瓦片地图的个数，可求得P点在第0层的7-3.cimg中，在第2层的5-2.cimg中，在第4层的4-2.cimg中，定位到每个cimg后，读取cimg的索引文件，定位到P点所在的瓦片地图，完成检索。
检索速率测试，在WindowsXP(service Pack 2)，CPU为Intel Pentium M1.73GHz，内存为1GB。环境下，利用WMS对1：1万比例尺下对单张瓦片图的检索速率同直接操作瓦片地图效率对比1:1.732。
压缩率测试，对三个比例尺下的瓦片地图和聚合文件数据进行比较得到各级比例尺下文件个数和数据量，聚合文件策略在各级比例尺下都有较大的压缩率。
本发明未详细说明部分属于本领域技术人员公知常识。

Claims (2)

1.一种基于聚合文件的瓦片地图检索方法，其特征在于步骤如下：
(1)根据待制作电子地图的矢量数据组织情况，确定最底层地图比例尺，基于该比例尺将待存储地图按照瓦片金字塔模型进行分层；
(2)从步骤(1)中选取第0层以及中间层中至少选取一层作为分析对象；分别计算选取的每层地图中的瓦片图总数，并根据最底层比例尺确定所选择层的比例尺；具体步骤如下：
(2.1)计算待制作电子地图的实际距离
长度Y＝Ymax-Ymin，宽度X＝Xmax-Xmin；
其中，Xmin,Xmax分别为待制图区域的最左和最右侧坐标，Ymin，Ymax为待制图区域的最上方和最下方坐标；
(2.2)计算第0层金字塔下,瓦片地图的行列数，计算公式如下：
TotalRow0＝(Int)(DPI*Y*Scale0/(0.0254*256))+1；
TotalColomn0＝(Int)(DPI*X*Scale0/(0.0254*256))+1；
其中TotalRow0第0层金字塔中的瓦片图行数；TotalColomn0为第0层金字塔中的瓦片图列数；DPI为绘图机器的显示分辨率，Y为地图的实际高度，X为地图实际宽度，Scale0为第0层金字塔的地图比例尺；
(2.3)计算第0层地图的四至坐标
Xmin0＝Xmin，Ymin0＝Ymin，Xmax0＝Xmin0+0.0254*256*TotalColomn0/96*Scale0；
Ymax0＝Ymin0+0.0254*256*TotalRow0/96*Scale0；
其中，Xmin0,Xmax0分别为第0层地图的最左和最右侧坐标，Ymin0和Ymax0分别为第0层地图的最上和最下方坐标；
(2.4)计算第n层金字塔下,瓦片地图的的行列数及制图的四至坐标，计算公式如下：
Scalen＝Scale0/2n；
TotalRown＝(Int)(DPI*Y*Scalen/(0.0254*256))+1；
TotalColomnn＝(Int)(DPI*X*Scalen/(0.0254*256))+1；
其中TotalRown第n层金字塔中的瓦片图行数；TotalColomnn为第n层金字塔中的瓦片图列数；Scalen为第n层金字塔的地图比例尺；
制图四至坐标为
Xminn＝Xmin；
Yminn＝Ymin；
Xmaxn＝Xminn+0.0254*256*TotalColomnn/96*Scalen；
Ymaxn＝Yminn+0.0254*256*TotalRown/96*Scalen；
(3)对所选择的每层地图分别进行如下处理：根据计算机内存，将待处理层地图中的瓦片图按顺序进行分组，每组中瓦片图的个数为M行*N列；每组瓦片图生成一个聚合文件；聚合文件包括文件头、索引文件和瓦片地图文件三部分；其中文件头中存储该组瓦片地图的个数和瓦片地图的起始行列号；索引文件中存储每个瓦片地图的行列号及偏移量；瓦片地图文件中存储瓦片地图的原始信息；
(4)为每层地图建立一个文件夹，该文件夹中存储该层所有聚合文件，文件夹的命名能够表示所在的金字塔层数；
(5)将步骤(2)中选择的层数、步骤(4)中建立的文件夹名称以及每层对应的比例尺、每层地图的地理范围、每层聚合文件的数量以XML格式进行存储；
(6)根据待检索目标点P的地理坐标(a，b)，获取XML格式中每层地图地理范围中的最左侧坐标值(Xmin，Ymin)和(Xmaxn，Ymaxn)上方坐标，以及每层的比例尺，计算该待检索目标点P在瓦片地图的行列号；
(7)根据步骤(6)中计算的待检索目标点P在瓦片地图的行列号以及XML文件中给出的M和N，计算P点所在聚合文件的行数Pyn和列数Pxn；
(8)从聚合文件中检索瓦片地图。
2.根据权利要求1所述的一种基于聚合文件的瓦片地图检索方法，其特征在于：所述的M、N的取值范围为5-100。
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