GML空间数据压缩技术研究

针对GML空间数据冗余较大且存储和传输代价高的问题,提出一种GML空间数据压缩方法,采用VTD-XML解析GML文档,设计将树形结构的GML空间数据转换为2个线性结构数据的GBW变换,利用GZip压缩数据并输出。实验结果表明,该方法优于传统压缩方法,在提高GML空间数据压缩率的同时,并未明显增加压缩及解压缩时间。

基于SVG搜索技术的研究与实现

在将SVG文档存入对象关系型数据库后,探讨了如何利用扩展SQL语句(SQL3/SQL99)进行搜索的方法;同时,讨论了将SVG文档存入本源数据库后,利用XQuery语句搜索的方法。研究表明,基于这两种数据库的SVG搜索,均可在客户端执行时大大提高搜索速度,且不需占用过多的系统资源。

Douglas-Peucker算法在无拓扑矢量数据压缩中的新改进

分析常规Douglas-Peucker算法压缩无拓扑矢量数据时产生公共边"裂缝"现象的原因——公共边被两次或可能更多次压缩,而每次运用Douglas-Peucker算法压缩时所选择的初始点和终点不同造成的。为此,提出公共边对象化Douglas-Peucker改进算法。为实现此算法,首先设计了新的公共边提取算法来提取公共边,然后使用OOP技术,把公共边的相关信息封装成类,最后根据公共边对象提供的信息对多边形的公共边和非公共边分别进行Douglas-Peucker压缩。以广东省行政界线的SVG矢量图为实验对象验证了此算法的有效性,分析了本算法相对于其它Douglas-Peucker改进算法在所需辅助空间和时间效率上的优势。