GIS 算法 之 拉默-道格拉斯-普克算法(ramer-douglas-peucker)

时间：2020-12-20 23:39:02

如今的 GIS 应用离不开互联网，即 “WebGIS”，GIS 一个显著的特点就是数据量大，数据异构，因此在网络中传输数据成为了影响 WebGIS 应用性能的瓶颈。在 Web 浏览器的应用中尤为明显，浏览器下载数据时，等待时间过长，会造成浏览器假死现象。如何减小数据量，用小的数据量做出类似的大数据量效果是一个值得研究的问题，纵观 WebGIS 的发展史，不难得出结论：

Web地图服务的发展中一直伴随着缩小网络传输数据体积技术的发展

Web 地图服务的发展

地理信息领域，一般把现实世界的事物抽象成点、线、面三种几何形状，这些都是坐标或者坐标串形式存储的，有的存储在数据库中，有的存储在文件中（如 ESRI 的 Shapefile 格式），数据精度越高，数据量就越大。当我们要通过网络访问这些数据时，如果直接返回，在客户端渲染成图，那么有两个弊端：

  • 传输数据量大，浪费带宽，延迟时间长；
  • 客户端硬件配置不一，计算能力有限，无法保证体验一致。

这时候，人们想到一个办法：把空间坐标数据在服务器端渲染，以图片形式返回，且图片的体积比原始坐标数据小，可以克服了以上两个弊端。但是，一般情况下，用户只需要查看某个局部区域的某个缩放级别下的数据，如果每次都返回整个世界的地图图片，还是浪费带宽，聪明的 GISer 们又将整张地图分为很多同样大小的切片，对它们编号，按规律存储。在客户端获得用户需要的地图范围和缩放级别，只返回相应范围和缩放级别的切片。

这种方式还是有一定的缺陷，缺乏灵活性，如今的城市和农村都在发展，新道路、新建筑一天一个样，而利用切片地图的技术，新的数据不能实时反映到地图中，因为数据是在服务器预先处理好的。

GIS 数据分类

GIS 数据可以分为两类：矢量和栅格，矢量数据比较灵活，实时性强，可以在客户端渲染，但是数据体积大（因为是原始坐标数据）；栅格数据相较于同范围的矢量数据，体积较小，但缺乏灵活性和实时性。一般情况下，因为现实世界变动较小，不频繁，所以用栅格数据作为底图，用矢量数据表示变动频繁的地物或者现象，或者按需请求的情况。

如何解决需要传输数据体积小并且灵活，实时性好呢？

两个思路

利用矢量数据

在客户端获取地理范围和缩放级别，只返回相应范围和缩放级别的矢量数据，在客户端渲染矢量数据，这样既减少了传输体积，也发挥了矢量数据的灵活性和实时性的优势，这就是 “矢量切片” 技术，这里不详细展开，我会在其他文章中介绍。

简化传输数据

以绘制车辆轨迹为例，一般传回数据库的 GPS 位置数据比较密集，数据冗余比较大，但是用户查看轨迹一般不要求精确，只需要看到大致轮廓即可，因此，可以尝试简化轨迹数据，这里用到的算法就是“拉默-道格拉斯-普克”算法，它可以有效减少组成线的点个数，使折线的数据量显著减少，但仍保持轨迹的大致骨架。这里主要介绍这个算法。

拉默-道格拉斯-普克 算法

算法思路

该算法的思想是设置一个距离阈值，当点到线的距离小于该阈值，那么点视为可以删除的点。最后剩下的点即为最终结果。

给定数据：
- 按线数据排序好的坐标数组；
- 距离阈值 epsilon

具体步骤如下：

  1. 将首尾点标记为保留点，首尾点连线记为线 L1；
  2. 在首尾点之间的剩余点中找到距离 L1 最远的点 P，如果点 P 到直线的距离 d 大于阈值 epsilon，那么将点 P 标记为保留点，否则点 P 为待剔除点；
  3. 将首点和点 P 连接构成线 L2；将尾点和点 P 连接构成线 L3，分别重复步骤 2；
  4. 一直到点小于三个点时停止。

PHP 实现

// 拉默-道格拉斯-普克 算法实现
// @param {array} $lineArr 坐标组成的数组
// @param {float} $epsilon 点到直线距离阈值
public function RDP ($lineArr, $epsilon)
{
// global $keptPointArr;
// 线段长度必须大于3
$pointsNum = count($lineArr);
if ($pointsNum < 3) {
return;
  }
// 递归调用
$dmax = 0;
$index = 0;
for ($i = 1; $i<($pointsNum-1); $i++) {
$startPoint = $lineArr[0];
$endPoint = $lineArr[$pointsNum-1];
$distance = $this->linePointDistance([$startPoint, $endPoint], $lineArr[$i]);
if ($dmax < $distance) {
$dmax = $distance;
$index = $i;
    }
  }
if ($dmax > $epsilon) {
    array_push($this->keptPointArr, $lineArr[$index]);
$this->RDP(array_slice($lineArr, 0, $index+1), $epsilon);
$this->RDP(array_slice($lineArr, $index, $pointsNum-$index), $epsilon);
  } else {
    array_push($this->keptPointArr, $lineArr[0]);
    array_push($this->keptPointArr, $lineArr[$pointsNum-1]);
return;
  }
}

其中，linePointDistance() 函数是计算点到线的距离，返回最大距离，接受三个参数，第一个参数是线的首尾点组成的数组，第二个参数是点；keptPointArr 是保留点组成的数组。该算法使用的递归的思想。

完整的代码可以到我的 GitHub 看：https://github.com/QingyaFan/common-gis-algorithm/blob/master/ramer-douglas-peucker.php。

总结

简要总结了服务器端地图服务器的发展，面对当今社会瞬息万变的世界，我们的 GIS 的技术，也在不断发展，来满足当今社会对灵活性、实时性、大数据、智能化的需求。本文介绍的 “拉默-道格拉斯-普克” 算法是很早就出现的算法，应用在现在数据爆炸的时代反而比较合适。

面对当今社会对于实时性的要求，矢量切片 技术应运而生，在之后的文章中，我会介绍 矢量切片 技术的原理和技术。

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