CN105528460A - 一种瓦片金字塔模型的建立方法及瓦片读取方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种瓦片金字塔模型的建立方法及瓦片读取方法，所述方法包括：A、确定瓦片切分后所得瓦片的压缩存储值；B、在瓦片位置表中记录所述瓦片位置信息和对应的所述压缩存储值；C、判断瓦片数据索引表中是否存在所述压缩存储值，当不存在时，将所述瓦片的压缩存储值对应一索引值写入所述瓦片数据索引表，且将所述瓦片的实体数据对应所述索引值存储到瓦片实体数据库。由上，本发明实施例能够消除金字塔中的空白瓦片和重复瓦片等同质瓦片，节省存储空间，提高服务响应效率。

Description

一种瓦片金字塔模型的建立方法及瓦片读取方法

技术领域

本发明涉及地理信息系统领域，特别涉及一种瓦片金字塔模型的建立方法及瓦片读取方法。

背景技术

为了提高网络地理信息服务的获取速度,常将地理信息数据进行处理并裁切成统一规格的多级图片，即“瓦片”。为了有效提高这些瓦片的获取和显示效率,在进行瓦片的生成时,常利用一种金字塔结构的多分辨率层次模型进行瓦片的组织和构建，即金字塔模型。金字塔模型通常是基于四叉树结构，以分层分块的方式进行构建。其每层所表示的地理覆盖范围相同，随着逐级切分，从上层到下层，对应的地图比例尺越来越大，表示的地面分辨率也越来越高。下层瓦片是由同范围大比例尺数据在其本层分块策略基础上，再次进行四等分后形成，层数即地图的缩放级别，每层均组成一个瓦片矩阵。因此，对于任意相邻的层，从上到下，瓦片矩阵的行列数呈倍数递增关系，可以快速进行瓦片定位，方便网络调用和显示。

目前，国内外大型地理信息服务的系统和软件大多采用金字塔模型来存储、管理瓦片数据，现有技术所采用的金字塔模型，每一层所对应的瓦片矩阵，都是一个完整无空值的矩阵，即瓦片是逐个相连铺满整层。然而，当某一区域在进行地图表达时，若没有相对应的地理信息要素，则该区域所对应的瓦片则是空白瓦片，而当该区域继续进行分层分块后，由于空白瓦片会继续进行四等分，随着分层的不断增加，空白瓦片的数量会以几何倍数增长，造成了存储资源极大的浪费。此外，当相邻多级地理信息数据的表达的地理要素内容完全相同时，如大面积的草地、湖面、广场地面等，也会造成大量内容重复瓦片的出现。并且，大量空白瓦片或重复瓦片等同质瓦片的读取和显示，增加了服务器读取数据的频率，降低了服务响应效率。而针对上述问题，目前尚无相关研究表明已存在有效的解决方法。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种瓦片金字塔模型的建立方法及瓦片读取方法，该方法能够消除金字塔中的空白瓦片和重复瓦片等同质瓦片，节省存储空间，提高服务响应效率。

本发明提供一种瓦片金字塔模型的建立方法，包括：将地图数据至少根据设定的瓦片尺寸、层级数量，逐层级的进行瓦片切分，其特征在于，所述逐层级的进行瓦片切分时，针对每个瓦片，还包括以下步骤：

A、确定瓦片切分后所得瓦片的压缩存储值；

B、在瓦片位置表中记录所述瓦片位置信息和对应的所述压缩存储值；

C、判断瓦片数据索引表中是否存在所述压缩存储值，当不存在时，将所述瓦片的压缩存储值对应一索引值写入所述瓦片数据索引表，且将所述瓦片的实体数据对应所述索引值存储到瓦片实体数据库。

由上，该方法不直接以图片格式存储瓦片，而是首先确定瓦片切分后所得瓦片的压缩存储值，通过检索瓦片数据索引表中是否存在所述压缩存储值，只在不存在时进行相关存储，使得实际存储的瓦片均为不同质瓦片，同质瓦片均仅存储一次，该方法能够消除金字塔中的空白瓦片和重复瓦片等同质瓦片，节省存储空间，节省了大量存储空间，也令后续的瓦片检索及调用更为科学高效，提高服务响应效率。

优选地，所述步骤C中，当判断为存在时，则结束对当前所述瓦片的操作。

由上，当判断检索瓦片数据索引表中存在所述压缩存储值时，则结束对当前所述瓦片的操作，即，不再将该瓦片的压缩存储值对应一索引值写入瓦片数据索引表，且不再将该瓦片的实体数据对应索引值存储到瓦片实体数据库，从而节省存储空间，提高服务响应效率。

优选地，所述压缩存储值通过压缩哈希算法计算得到。

由上，本发明通过压缩哈希算法计算得到压缩存储值，但并不限于该算法，其他能够实现本发明技术效果的算法也同样适用。

优选地，所述位置信息至少包括：所述瓦片的层级、行号和列号。

由上，通过记录瓦片的层级、行号和列号，可以准确地记录瓦片所在的位置。

优选地，所述地图数据根据原始地理数据生成。

由上，通过对原始地理数据的处理生成地图数据。

本发明还提供一种基于权利要求1至5任一方法的瓦片的读取方法，包括：

根据瓦片位置信息从瓦片位置表中获得对应该位置信息的压缩存储值；

根据所述压缩存储值从瓦片数据索引表中获得对应该压缩存储值的索引值；

根据所述索引值从瓦片实体数据库中获得对应该索引值的瓦片的实体数据。

由上，可以准确、便捷的索引并调用瓦片实体数据。

由上可以看出，本发明提供了一种瓦片金字塔模型的建立方法及瓦片读取方法，该方法能够消除金字塔中的空白瓦片和重复瓦片等同质瓦片，节省存储空间，提高服务响应效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的传统瓦片金字塔模型存储组织形式示意图；

图2为本发明实施例提供的一种瓦片金字塔模型存储组织形式示意图；

图3为本发明实施例提供的一种瓦片金字塔模型实际瓦片实体存储内容示意图；

图4为本发明实施例提供的一种瓦片金字塔模型的建立流程示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为克服现有技术中的缺陷，本申请实施例提供一种瓦片金字塔模型的建立方法，该方法能够消除金字塔中的空白瓦片和重复瓦片等同质瓦片，节省存储空间，提高服务响应效率。

为了方便理解，首先通过对图1-图3的解释对本发明的发明原理进行说明。

如图1所示，为传统金字塔模型的组织形式，是将所有瓦片按照事先规定的金字塔模型参数，如瓦片大小、瓦片总层级、瓦片格式等。进行切片后按顺序对瓦片以图片格式直接存储，通常不需要进行瓦片压缩计算及索引，也不检索瓦片之间是否存在瓦片内容重复现象(为了便于理解，图中显示的瓦片均按照其行列进行了序号编码)。当金字塔层级较大、瓦片数据级数倍增加时，出现的大量同质瓦片会反复存储，占用大量存储空间。如图1中，相同条纹及形状的瓦片表示同质瓦片，可见第1级和第2级存在大量同质瓦片。这种情况会严重降低瓦片的存储、读取及显示等服务响应效率。

如图2所示，为本发明实施例提出的紧缩金字塔模型的组织形式，从图中可发现，本发明模型是将同质瓦片利用相同的内容编号进行记录，在进行瓦片存储时，这些同质瓦片仅存储一次，如图3所示，为本发明实际瓦片实体存储内容。对比图1和图3可见，本发明实施例中实际存储的瓦片均为不同质瓦片，同质瓦片均仅存储一次，通过建立的索引表，可以便捷的索引到紧缩后的瓦片实体并进行调用，节省了大量存储空间，也令后续的瓦片检索及调用更为科学高效。

如图4所示，为本发明提出的瓦片紧缩金字塔的建立流程，其中：

瓦片实体数据库：用于存储切分得到的瓦片实体数据，假设该数据库的初始库体为空，随着切分瓦片的增加而增加。该数据库与瓦片数据索引表相连接，通过索引表的瓦片数据索引值进行瓦片的存储和获取。

瓦片位置表：用于记录切分的所有瓦片的位置信息。该表的初始表为空，需要随着切分瓦片的增加而增加。该表的表结构见表1。

序号	字段标识	标识内容	字段类型
				1	zoom_level	瓦片所在的层级别	integer
2	tile_row	瓦片所在的行号	integer
				3	tile_column	瓦片所在的列号	integer
4	tile_id	计算所得的瓦片压缩存储值	varchar(8)

表1瓦片位置表结构

瓦片数据索引：用于记录切分的非同质瓦片在瓦片实体数据库中的索引信息，从而便于存储和调用瓦片。此外，该表通过计算得到的瓦片压缩存储值，与瓦片位置表进行连接。该表的初始表为空，需要随着切分瓦片的增加而增加。该表的表结构见表2。

序号	字段标识	标识内容	字段类型
				1	tile_id	计算所得的瓦片压缩存储值	varchar(8)
2	tile_data	瓦片数据索引值	varchar(8)

表2瓦片数据索引表结构

结合上述说明和相关图示，本发明实施例中提供的一种瓦片紧缩金字塔模型的建立方法的具体步骤如下：

S101,建立瓦片实体数据库、瓦片位置表和瓦片数据索引表。为了能够完整说明本发明的流程，假设瓦片实体数据库、瓦片位置表和瓦片数据索引表均为初始置空状态。

S102,进行数据处理。通常情况下，瓦片金字塔构建所需要的数据是地图、影像等数据。因此，首先需要对原始数据进行处理。原始数据为矢量数据的，需要根据相关成图规范要求，将矢量数据进行多尺度融合、符号化表达、图面整饰等加工处理，形成色彩协调、图面美观的矢量地图数据；原始数据为影像数据的，需要将影像进行拼接、匀色、反差调整、重影消除和镶嵌等处理，形成影像地图数据。进行处理后的矢量地图数据或影像地图数据则为紧缩瓦片金字塔的初始级别。为了便于说明本发明流程，在实施例中，设定图2中的第0级即为处理完成后的矢量地图数据。

S103,瓦片切分。金字塔结构是为了便于数字化世界的快速连续显示，其分层要符合现实世界人眼观察事物的规律。当地图比例尺越大，地物的分辨率越高，表达的物体越详细，处于金字塔的塔底；当地图比例尺越小，地物的分辨率越粗，表达的物体越宏观，处于金字塔的塔顶。因此，建立金字塔首先要按照一定的规律，建立地图比例尺与金字塔层级别、地面分辨率与金字塔层级别之间的量化关系。本流程中，主要是要根据金字塔结构参数进行瓦片的切分，所述金字塔结构参数包括每个瓦片的大小、瓦片总层级数。

为了便于说明发明流程，本实施例中紧缩金字塔的瓦片切分方法为4等分，瓦片大小及格式可根据需要设定。如图2所示，处理完成后的矢量地图数据为第0级；第1级在其基础上，均分为4¹＝4张瓦片；第N级为4^N张瓦片。

S104,确定瓦片压缩存储值。选择一种数据压缩算法。本实施例中，采用标准md5作为数据压缩的哈希算法，将哈希算法直接编译至瓦片切分工具之后，每一个瓦片切分完成后，自动按照哈希算法要求，将所需要的瓦片参数进行输入，然后返回计算得到的瓦片压缩存储值。

S105,将瓦片相关信息存储至瓦片位置表。实施例中，首先对第0级序号为1的瓦片，即初始瓦片进行数据压缩计算，为了便于理解，本实施例中将该瓦片的数据压缩存储值计算结果记为1*，即“瓦片序号+*符号”，后续的瓦片数据压缩存储值类同。然后，将该瓦片信息，至少包括该瓦片的层级、瓦片行/列号以及所计算出的瓦片压缩存储值，存储至瓦片位置表，其表结构如表1所示，即记录条目为[0，1，1，1*]，其含义为，第0级的第一行第一列瓦片，其数据压缩存储值为1*。

S106,检索瓦片数据索引表中是否存在该压缩存储值。若是，则执行S107，不更新瓦片数据索引表和瓦片实体数据库中的信息，然后跳转到S109；若否，则执行S108，更新瓦片数据索引表和瓦片实体数据库中的信息，然后跳转到S109。

在本实施例中，遍历瓦片数据索引表，其表结构如表2所示，例如检索是否存在瓦片压缩存储值为1*的记录。假设此时该表处于初始置空状态，因此表内没有相同数据，则将该瓦片的索引信息存储至瓦片数据索引表。为了便于理解，本实施例中将序号为1的该瓦片数据索引值记为1#，即“瓦片序号+#符号”，后续的瓦片数据索引值类同。在瓦片数据索引表中，记录本条目为[1*，1#]，其含义为，数据压缩存储值为1*的瓦片，其瓦片数据实体的索引为1#。

以上为对第0级瓦片的切分、计算、存储及检索的流程。

然后根据瓦片紧缩金字塔切分参数，对第1级瓦片进行处理。实施例中，如图2所示假设金字塔第0级以及第1级共5个瓦片中，并没有同质瓦片存在，因此为了便于理解，本实施例省略序号为2到5的四个瓦片的切分、计算、存储及检索的流程，直接给出截至序号5的瓦片位置表和瓦片数据索引表的数据存储内容，即：

表3第0-1级瓦片位置表

tile_id	tile_data
		1*	1#
2*	2#
		3*	3#
4*	4#
		5*	5#

表4第0-1级瓦片数据索引表

然后根据瓦片紧缩金字塔切分参数，对第2级瓦片进行处理。首先切分得到序号为6的瓦片，切分后对其进行数据压缩计算，在本实施例中，假设该瓦片计算得到的数据压缩计算与序号为2的瓦片的相同，为便于理解，该压缩存储值记录为2*。然后，将该瓦片信息存储至瓦片位置表，记录条目为[2，1，1，2*]，其含义为第2级的第一行第一列瓦片，其数据压缩存储值为2*。

遍历瓦片数据索引表，检索是否存在瓦片压缩存储值为2*的记录，查找结果为有，其在瓦片数据索引表中记录值为[2*，2#]，则不再对本次序号为6的瓦片进行瓦片数据索引表的数据存储，并且不再将序号为6的瓦片的实体数据进行存储。

继续切分下一瓦片。例如，切分得到序号为7的瓦片，计算数据压缩存储值，结果为7*，将其瓦片信息存储至瓦片位置表，记录条目为[2，1，2，7*]，其含义为第2级的第一行第二列瓦片，其数据压缩存储值为7*。遍历瓦片数据索引表，检索是否存在瓦片压缩存储值为7*的记录，若查找结果为无，更新其在瓦片数据索引表中记录值为[7*，7#]，并将该瓦片实体数据存储至瓦片实体数据库。然后继续切分下一瓦片。

S109，判断是否完成所有瓦片切分。若否，则返回执行S103，继续切分瓦片，直至最后一个瓦片切分、计算、检索、存储完毕；若是，则执行S110瓦片紧缩金字塔则建立完成。

在本实施例中，结合图1，最后得到的瓦片位置表和瓦片数据索引表分别为：

zoom_level	tile_row	tile_column	tile_id
				0	1	1	1*
1	1	1	2*
				1	1	2	3*
1	2	1	4*
				1	2	2	5*
2	1	1	2*
				2	1	2	7*
2	1	3	3*
				2	1	4	3*
2	2	1	2*
				2	2	2	11*
2	2	3	12*
				2	2	4	12*
2	3	1	14*
				2	3	2	4*
2	3	3	5*
				2	3	4	17*
2	4	1	4*
				2	4	2	19*
2	4	3	5*
				2	4	4	21*

表5第0-2级瓦片位置表

表6第0-2级瓦片数据索引表

从瓦片数据索引表的记录值中可以发现，该表中记录条目共为12条，即切分得到的21个瓦片中，有9个瓦片属于存在同质瓦片的情况，则不对这9个瓦片进行重复记录。当需要进行瓦片重新调用获取时，仅需要根据瓦片位置表中的瓦片位置信息，链接瓦片数据索引表，对瓦片进行调用，如图2中，第2级的第二行第一列的瓦片，其瓦片内容并未按照其序号进行索引，但由于其在位置表中记录了瓦片压缩存储值为2*，即其瓦片内容与序号为2的瓦片相同，因此通过该压缩值检索瓦片数据索引表，得到其瓦片索引为2#，即可在瓦片实体数据库中获取该瓦片实体数据。

综上所述，本申请实施例提供一种瓦片紧缩金字塔模型的构建方法，该方法能够消除金字塔中的空白瓦片和重复瓦片等同质瓦片，节省存储空间，提高服务响应效率。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种瓦片金字塔模型的建立方法，包括：将地图数据至少根据设定的瓦片尺寸、层级数量，逐层级的进行瓦片切分，其特征在于，所述逐层级的进行瓦片切分时，针对每个瓦片，还包括以下步骤：

A、确定瓦片切分后所得瓦片的压缩存储值；

B、在瓦片位置表中记录所述瓦片位置信息和对应的所述压缩存储值；

C、判断瓦片数据索引表中是否存在所述压缩存储值，当不存在时，将所述瓦片的压缩存储值对应一索引值写入所述瓦片数据索引表，且将所述瓦片的实体数据对应所述索引值存储到瓦片实体数据库。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤C中，当判断为存在时，则结束对当前所述瓦片的操作。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述压缩存储值通过压缩哈希算法计算得到。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位置信息至少包括：所述瓦片的层级、行号和列号。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地图数据根据原始地理数据生成。

6.一种基于权利要求1至5任一方法的瓦片的读取方法，其特征在于，包括：

根据瓦片位置信息从瓦片位置表中获得对应该位置信息的压缩存储值；

根据所述压缩存储值从瓦片数据索引表中获得对应该压缩存储值的索引值；

根据所述索引值从瓦片实体数据库中获得对应该索引值的瓦片的实体数据。