整数小波变换提升空间矢量数据压缩效果

本文主要探讨了一种创新的空间矢量数据压缩方法，针对空间曲线矢量数据的特性——相邻坐标点之间的坐标值变化相对较小，该方法首先通过将坐标点之间的差值转换为整型的偏移量来简化数据表示。这种方法有效地利用了数据的局部特性，因为整数偏移量更容易处理且占用的空间更少。 整数小波变换（Integer Wavelet Transform, IWT）在这一过程中扮演了关键角色。IWT是一种离散变换，特别适用于处理离散信号，它能够捕捉信号在不同尺度上的细节信息，并将这些信息编码为小波系数。通过IWT处理偏移量序列，可以提取出数据的冗余部分并进行降维，从而实现数据压缩。 接着，对变换后的小波系数进行无损熵编码。无损编码意味着在压缩过程中不会丢失任何原始数据信息，这对于矢量数据这种结构化信息至关重要，因为其精确性是数据准确性的保障。熵编码如Huffman编码被用来进一步压缩频率较高的小波系数，提高压缩效率。 实验结果表明，使用这种方法对中国数字地理地图数据的SHP文件进行压缩，得到了显著的压缩比，超过了11，这表明该方法在保持数据完整性的前提下实现了较高的压缩性能，优于其他类似的数据压缩技术。这种基于整数小波变换的空间矢量数据压缩方法对于GIS（地理信息系统）中的大数据存储和传输具有实际应用价值，有助于降低存储成本和提升数据处理速度。余先川教授等人对此方法进行了深入研究，并结合国家科技计划、自然科学基金以及地方科研基金的支持，推动了这一领域的理论和技术发展。