文献综述
前言
由于自然环境作用尺度不均衡，地理现象呈现多尺度性。空间数据是地理现象的数学描述。由于地理现象的多尺度特征，会导致对地理现象的数学描述也同样呈现多尺度特性，即空间数据的多尺度特征。对于空间数据多尺度表示的研宄是地图制图学与地理信息工程的核心研宄问题之一。
目前，空间数据已经在地球科学的各个研宄领域得到广泛应用，与此同时，在国民经济建设的各个领域也得到了推广和应用。然而，在不同应用领域中由于应用目的的不同，对空间数据的尺度需求也不同。地图综合，即根据地图的用途、比例尺和制图区域的特点，以概括、抽象的形式反映出制图对象的带有规律性的类型特征和典型特点，而将这些对该图来说是次要的非本质的物体舍掉，这是制图学和界对空间数据进行尺度转化的手段，制图综合中简化操作是引起空间数据尺度变化的关键步骤。其中线要素简化是线综合研究初期的重点，线要素简化作为线要素综合的四个过程(简化、平滑、位移、夸大)中的第一步，其重要性得到制图界众多学者的一致认可。其主要任务是通过设定某种数学规则来把线要素上多余的点舍去。由各综合操作的作用可知，简化决定了综合后的线要素的尺度。
但是，由于地图综合的随意性大，质量评价内涵丰富，无法控制其质量，因此还存在诸多问题有待解决。
正文
研究背景
矢量数据是GIS领域一种重要的数据,尤其是ESRI公司推出shapefile格式的文件后,矢量数据的应用性和普及性越来越广泛。对矢量数据的可视化是地理信息科学领域研究的一个重要方向。矢量数据的可视化关系到矢量数据应用的广度与深度、关系到决策者的决策能力、关系到科研成果的优劣。因此，矢量数据的简化又是矢量数据可视化中的一个重要研究方向。
随着计算机技术的高速发展和 G IS在各应用领域的不断深入，现有 GIS数据处理技术已不能满足空间时代与信息社会的需要。目前国内 G IS制图综合及矢量数据可视化仍停留在专业人员手工数字化采编阶段，这样不但影响了空间信息的定位及表达精度 , 而且极大地限制了空间资料的处理速度和工作人员的工作效率，无法满足日益增长的地学领域对不同比例尺 G IS信息快速制图综合的需要。基于新技术的需求，数据简化压缩的问题已经显得越发重要。在当今社会，网络的发展需要传输的数据量越小越好，制图领域也需要数据做到最优质的压缩与简化。然而基于无人机，遥感卫星等数据采集方式获得的数据量过于庞大，已经接近T数量级，这就要求必须进行高效的数据压缩，保留必要的几何，形状特征，去除不必要的冗余，以达到较好的简化压缩效果，从而满足人们日常生活和工作的需要。
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