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GML空间数据压缩技术研究的中期报告
本中期报告旨在探讨GML空间数据压缩技术的研究进展和问题，详述目前常见的压缩方法及其优缺点，并提出了一种基于复杂空间数据特征的新型压缩方法。
首先，我们概述了GML空间数据的概念和特点。GML是一种XML应用程序，用于描述和交换地理空间信息，包含各种空间对象的几何和属性信息。但GML数据通常具有很大的规模和复杂性，需要进行有效的压缩以便更快地传输和处理。
目前常见的GML数据压缩方法包括基于几何原理的方法、基于简化模型的方法和基于象素的方法。基于几何原理的方法通过提取几何信息实现压缩，例如线段合并算法、网格化和三角网格化算法等。这些方法可以保留数据的几何精度，但对数据中的属性信息处理较为困难。基于简化模型的方法则通过简化空间对象来实现压缩，例如线性拟合、矩形拟合和最小覆盖矩形算法等。这些方法可以压缩数据量，但是在处理复杂的对象时容易出现误差。基于象素的方法则将空间对象转换为点阵数据进行压缩，例如Huffman编码和小波变换算法。这些方法可以对空间数据进行高效压缩，但精度较低。
为了解决以上方法的局限性，本研究提出了一种基于复杂空间数据特征的新型压缩方法。该方法利用空间对象内部的特征信息进行压缩，例如复杂空间对象的局部结构和几何特征。具体而言，该方法首先将空间对象分解为若干子对象，并对每个子对象进行局部结构和几何特征的提取。然后，对这些子对象进行编码和压缩，并使用一种自适应的压缩方案对整个GML数据进行压缩。该方法不仅可以高效地压缩GML空间数据，同时也能够较好地保留数据的几何和属性信息。
目前，我们已完成该方法的设计和实现，并使用不同的数据集进行了实验验证。结果表明，相比目前常见的压缩方法，本方法可以实现更高效的GML空间数据压缩，并且在处理复杂的空间对象和属性信息方面具有更好的表现。然而，该方法的缺点在于对算法的实现和运行时间的要求比较高，需要进一步优化和改进。
未来，我们将继续深入研究GML空间数据压缩技术，并进一步对本方法进行优化和改进，争取实现更高效、更精确的压缩效果。