试述和简述是什么意思 GIS空间数据压缩方法有哪些？

GIS空间数据压缩方法有哪些？

常用的光栅数据压缩方法有链编码、游程编码、块编码和四叉树编码。矢量数据压缩方法比较复杂，主要集中在矢量空间数据的简化和拓扑关系的一致性维护上。例如通过提取特征点来达到数据压缩的目的，这当然会牺牲一定的几何精度。另一种是通过对存储的数据类型进行处理来达到数据压缩的目的，比如用ini甚至short类型来代替double和float类型来存储空间坐标点来实现数据压缩。另外，以数据密集区的中心为原点，对几何数据进行移位，缩短数据位数，实现压缩。现在也有新的研究利用小波做压缩

基本上分为两类：有损和无损。有损压缩：主要是一些量化算法，如A-rate、u-rate、Lloyds最优量化等。无损压缩：主要是一些编码算法，如子带编码、差分编码、哈夫曼编码等。另外，虽然时频变换没有压缩效果，但它是一种很好的压缩工具，如FFT、DCT等。最后是压缩感知和稀疏重建。

常用的数据压缩算法有哪些？

工具箱-数据管理工具-网格-网格数据集-嵌入到新网格

网格结构是一种数据组织，它使用规则数组表示空间特征或现象的分布，组织中的每个数据表示特征或现象的非几何属性。网格结构的显著特点是：属性明显，定位含蓄，即数据直接记录属性的指针或数据本身，位置根据行数和列数转换成相应的坐标。向量结构的突出特点是定位明显，属性隐含。矢量数据的编码方法：点实体和线实体直接记录空间信息和属性信息；

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