CN110597900B - 一种gdb数据实时按需生成矢量切片的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种GDB数据实时按需生成矢量切片的方法，属于地图数据格式转换技术领域，本发明通过对数据库内的数据进行解析、数据投影转换和采用谷歌编码规则进行编码等步骤，生成高效无损、低冗余、体积小的矢量切片数据。该方法采用动态请求、实时获取切片的方式解决了数据更新缓慢的问题；通过设计一种抽稀的方案解决了渲染引擎对复杂多边形的渲染变形问题；采用一种属性匹配的方式减少数据冗余。采用谷歌编码规则进行编码的方式减小了数据体积。

Description

一种GDB数据实时按需生成矢量切片的方法
技术领域
本发明涉及地图数据格式转换技术，尤其涉及一种GDB数据实时按需生成矢量切片的方法。
背景技术
近年来，随着计算机性能和地图技术的发展，用户对于地图显示的要求越来越高，对数据的要求也越来越高。传统地图采用切片方式显示，存在数据更新慢(每次更新都要重新进行一次切片，包含数据获取及数据渲染成图片，耗费的时间比较多)、存储空间大及带宽占据高等运维压力。鉴于此情况，采用浏览器渲染矢量地图的方案应运而生。GDB数据文件多，结构复杂，在数据渲染时，不论可视化窗口内的地图范围多大，都会返回所有的数据，数据传输量大，影响用户体验。
矢量切片相对GDB数据具有明显的优势：
(1)空间数据分为点线面三种，GDB数据内单个表文件只能存储其中一种类型数据，且空间数据、属性数据和参考系等分不同的文件存储；矢量切片数据几何要素和属性信息存储在同一个文件中，可同时包含多种类型的几何要素。在一个地块中同时包含点线面三种数据，GDB数据至少需要9个文件存储，而矢量切片只需要一个文件，减少了文件占用的空间，减少了文件打开次数，提高了效率。
(2)GDB数据的空间信息存储包含存在空间参考文件和经纬度坐标；矢量切片空间数据没有空间坐标系，位置信息是相对切片左上角的偏移量dx，dy和z值；在空间信息存储上矢量切片不用单独去创建空间参考文件，直接记录坐标信息，数据体积小。
(3)GDB数据中要素的属性信息可能存在大量的相同属性数据；矢量切片的属性值为一个集合，没有重复值，要素通过索引匹配的方式确定属性。极大的减少了数据冗余，数据体积小。
矢量切片存储一定范围内的数据，单个文件数据量小、体积小，在地图请求数据时，可按请求切片的级别和行列号返回数据，无需返回所有的数据。
矢量切片不分类别的存储了切片范围内的所有要素，数据结构简单；通过索引值确定属性信息，减少数据冗余，数据体积小；对于网络地图，在宽带有限的情况下，数据体积越小加载速度越快，采用矢量切片数据格式，在数据传输问题上得到了极大地提高。
现在GDB数据转矢量瓦片没有通用的方法，像esri等公司在其产品中提供了转换的工具，但没有独立软件，需要安装比较庞大的ArcGIS Desktop工具。现有方案存在以下问题：集成在商业软件中无法独立运行、不能实时获取指定范围内数据并转换为矢量瓦片，需要全部转换才能使用，不利于数据属性及空间位置修改更新后直接应用。
采用浏览器渲染矢量地图的方案，在小比例尺地图渲染时，存在对于复杂多边形忽略节点的问题，将复杂多边形渲染成简单多边形，更改了要素基本轮廓。这对用户来说这是一个错误，不能在此基础上进行正确的应用分析，因此对于复杂多边形要进行特殊处理。考虑到分析应用是在大比例尺的基础上进行的，小比例尺进行简单的浏览。因此在小比例尺下采用复杂多边形抽稀的方法进行数据精简以解决这一问题。因此，在读取GDB数据时，需要进行要素判断，对复杂多边形节点进行筛检，在保证地图浏览的情况下减少复杂多边形的节点数，减小数据体积。
发明内容
为了解决以上技术问题，本发明提出了一种GDB数据实时按需生成矢量切片的方法，解决地图切片数据更新缓慢、复杂多边形的渲染变形、数据冗余、数据体积大的问题。
本发明支持实时切片，能够无损伤的转化为矢量切片，优点是按需获取指定切片范围的数据，对复杂多边形进行抽稀处理。
本发明的技术方案是：
一种GDB数据实时按需生成矢量切片的方法，通过对数据库内的数据进行解析、数据投影转换和采用谷歌编码规则进行编码等步骤，生成矢量切片数据。
具体为：
(1)实时动态获取指定级别、行号和列号的切片数据；
(2)对复杂多边形进行抽稀处理；
(3)属性索引匹配的方式存储属性数据；
(4)采用谷歌编码规则进行编码，将数据保存为二进制的矢量切片数据，完成数据格式的转换。
进一步的，
步骤(1)中，对GDB数据根据切片地图web服务标准进行解析读取，对数据进行遍历读入内存；根据请求位置，获取切片对应范围内的数据。
再进一步的，
GDB数据内任意要素数据修改更新后，能在地图请求数据时，实时的根据请求的切片级别、行号和列号获取切片范围内修改后的数据并转成矢量切片数据。
进一步的，
对复杂多边形进行抽稀处理，包括：
1)对切片内单个要素的节点进行统计；
2)当节点个数多于1000个时，每十个节点中选出一个节点作为代表，即在数据转换时，生成的矢量切片中节点数量只有原始要素的十分之一。
进一步的，
切片文件中包含T值集合、K值集合和V值集合，T集合确定属性，K集合包含所有字段名称，V集合包含所有字段值。
再进一步的，
每一个K值表示一个字段名，K值集合包含了文件中所有要素的字段名；
每一个V值表示一个字段值，V值集合包含了所有要素的字段值；
T值是成对出现的，表示要素的字段名和字段值。一对T值中的第一个T值表示要素的字段名，对应K值的索引号，一个要素中字段名不能重复，保证属性唯一；第二个T值表示要素的字段值，对应V值的索引号；所有的T值构成了要素的属性列表。
本发明的有益效果是
通用软件存在数据转换中属性丢失，数据更新缓慢、数据冗余、数据体积大等问题，本方法具有完全无损转换、实时更新、数据冗余量小和数据体积小的特点。本方法根据需求实时动态获取数据，可解决数据更新缓慢的问题。在小比例尺情况下作了数据抽稀方案，可以解决复杂多边形渲染变形的问题，解决用户无法浏览的问题。采用属性匹配的方式存储要素属性，极大的解决了数据冗余问题，减小数据冗余。采用谷歌编码规则将数据以二进制的方式进行存储，减小了数据体积。
附图说明
图1是本发明的工作流程示意图。
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做出创造性劳动的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。
本发明的GDB数据实时按需生成矢量切片的技术方案如图1所示，具体为：
(1)对GDB数据根据切片地图web服务(WMTS)标准进行解析读取，对数据进行遍历读入内存；根据请求位置，获取切片对应范围内的数据。
(2)对复杂多边形进行抽稀处理；在小比例尺地图时，单个要素当节点个数多于1000个时会存在忽略要素节点，渲染变形问题。针对此问题，在不影响用户浏览的前提下采用如下方法：
1).对切片内单个要素的节点进行统计；
2).当节点个数多于1000个时，每十个节点中选出一个节点作为代表，即在数据转换时，生成的矢量切片中节点数量只有原始要素的十分之一。
(3)属性索引匹配的方式存储属性数据；切片文件中包含T值集合、K值集合和V值集合，每一个K值表示一个字段名，K值集合包含了文件中所有要素的字段名；每一个V值表示一个字段值，V值集合包含了所有要素的字段值；T值是成对出现的，表示要素的字段名和字段值，一对T值中的第一个T值表示要素的字段名，对应K值的索引号，一个要素中字段名不能重复,保证属性唯一；第二个T值表示要素的字段值，对应V值的索引号；所有的T值构成了要素的属性列表。
(4)为降低数据体积，采用谷歌编码规则进行编码，将数据保存为二进制的矢量切片数据，完成数据格式的转换。
通过对数据库内的数据进行解析、数据投影转换和采用谷歌编码规则进行编码等步骤，生成高效无损、低冗余、体积小的矢量切片数据。该方法采用动态请求、实时获取切片的方式解决了数据更新缓慢的问题；通过设计一种抽稀的方案解决了渲染引擎对复杂多边形的渲染变形问题；采用一种属性匹配的方式减少数据冗余。采用谷歌编码规则进行编码的方式减小了数据体积。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，仅用于说明本发明的技术方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种GDB数据实时按需生成矢量切片的方法，其特征在于，
通过对数据库内的数据进行解析、数据投影转换和采用谷歌编码规则进行编码等步骤，生成矢量切片数据；
具体为：
（1）实时动态获取指定级别、行号和列号的切片数据；
（2）对复杂多边形进行抽稀处理；
（3）属性索引匹配的方式存储属性数据；
（4）采用谷歌编码规则进行编码，将数据保存为二进制的矢量切片数据，完成数据格式的转换；
步骤（1）中，对GDB数据根据切片地图web服务标准进行解析读取，对数据进行遍历读入内存；根据请求位置，获取切片对应范围内的数据；
GDB数据内任意要素数据修改更新后，能在地图请求数据时，实时的根据请求的切片级别、行号和列号获取切片范围内修改后的数据并转成矢量切片数据；
对复杂多边形进行抽稀处理，包括：
1）对切片内单个要素的节点进行统计；
2）当节点个数多于1000个时，每十个节点中选出一个节点作为代表，即在数据转换时，生成的矢量切片中节点数量只有原始要素的十分之一；
切片文件中包含T值集合、K值集合和V值集合，T集合确定属性，K集合包含所有字段名称，V集合包含所有字段值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
每一个K值表示一个字段名，K值集合包含了文件中所有要素的字段名；
每一个V值表示一个字段值，V值集合包含了所有要素的字段值；
T值是成对出现的，表示要素的字段名和字段值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
一对T值中的第一个T值表示要素的字段名，对应K值的索引号，一个要素中字段名不能重复，保证属性唯一；第二个T值表示要素的字段值，对应V值的索引号；所有的T值构成了要素的属性列表。
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