第二节 空间数据压缩编码
四、矢量数据的压缩
在用户坐标系（如Gauss-Kruger投影坐标系）中，矢量数据通常用4字节的实型数存贮。图像信息系统采用局部坐标系，并且矢量坐标用2字节的无符号整型数存贮。无符号整型数的值域是0～65535。当要求数值精度为图上0.1mm时，这个值域可存贮6.5m×6.5m幅面的地图，可见局部坐标系的值域能以足够的图解精度存贮相当大的空间图形。将用户坐标系中的矢量数据变换到局部坐标系中，便可将存贮量减少一倍。另外，矢量数据（特别是通过扫描数字化得到的矢量数据）中的冗余部分主要是一些共线或近似共线的中间点。将这些多余的中间点去掉，便可达到数据压缩的目的。多边形数据压缩的典型算法是最小周长多边形逼近，其具体步骤和描述见有关文献。这里给出一种简单的用于压缩线状数据的迭代端点拟合算法，其主要步骤如下：
（1）对曲线的离散点列P（x0，y0），P（x1，y1），…，P（xn，yn），设它的两个端点为A=P（x0，y0）和B=P（xn，yn），并用线段连接AB。
（2）在AB范围内的点列中寻找与AB线段具有最大距离的点，记它为C。将AC、BC相连，去掉线段AB。
（3）寻找与AC具有最大距离的点D，连接AD、DC；寻找与CB具有最大距离的点E，连接CE、EB，去掉AC、BC。如果满足预定要求，那么折线ADCEB即为AB的分段拟合结果；否则，对AD、DC、CE、EB分别执行（2），直到满足预定要求为止。
这种数据压缩方法又称为特征点筛选法。它所筛选出的点具有相对最大信息量。这种方法还可用于综合线状要素或建立变焦数据结构。