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类 ResampleType



  • public class ResampleType
    extends Enum
    该类定义了矢量数据集重采样方法类型常量。
    • 字段详细资料

      • RTBEND

        public static final ResampleType RTBEND
        使用光栏采样算法进行重采样。

        下面以下图所示的有 6 个节点的折线为例来说明光栏法的计算过程:

        1. 如下图(左)所示,在节点2处做线段12的垂线,在垂线上选择距离节点2点为 m(重采样距离)的 A、B 两点,分别连接节点1和 A、B 两点并继续延伸形成重采样区域(左图中的粉色区域),判断节点3是否在该区域内。如果在该区域内,则删除节点2;否则保留。

        由于节点3在重采样区域内,所以节点2被删除,折线变成下图(右)所示的形状。

        2. 然后,按照步骤1中的方法判断节点3。如下图所示,得知节点4不在重采样区域内(绿色区域),因此节点3被保留。

        3. 继续对剩余节点进行判断,最终得到如下图所示的重采样结果。

      • RTGENERAL

        public static final ResampleType RTGENERAL
        使用道格拉斯算法进行重采样。

        下面仍然使用光栏法中使用的有 6 个节点的折线为例来说明道格拉斯-普克法的计算过程:

        1. 如下图所示,将折线的首尾节点相连,得到一条连线,其他节点到这条线的距离的最大值为 d,如果 d > m(重采样距离),则 d 所对应的节点保留,并以该节点为分界点,将原线对象划分为两部分,分别继续使用该方法进行重采样,直到所有划分出来的线都不能再进行重采样(即仅包含两个节点);否则所有中间节点均被删除。

        下图中,显然有 d > m,因此,节点 2 保留,原线对象划分为两部分,分别包含节点1、2和2、3、4、5、6。

        2. 如下图所示,由节点1、2构成的线不能再简化。对由节点2、3、4、5、6构成的线重复上一步骤,由于 d < m,因此节点2和6之间的节点均被删除,剩余节点2和6,因此不能再继续简化,从而得到下图(右)所示的重采样最终结果。