矢量数据压缩一直以来都是GIS领域的一个研究热点。通过减少矢量图形的数据量,来满足不同层次和尺度的应用需求,达到降低数据传输、处理时间和存储开销,提高图形的分析、渲染效果的目的。矢量数据压缩算法的研究历史可追溯至四十多年前。目前已出现了许多压缩算法,如Douglas-Peucker算法(DP算法)、Lang法、Li-Openshaw算法、基于小波分析的压缩算法,以及一些结合智能算法(例如遗传算法、动态规划算法、粒子群算法)的压缩算法。对该问题的研究虽然已有一些成果,但随着技术的进步,以及不断衍生的新需求,矢量数据压缩领域仍有一些问题未得到良好的解决。本文针对DP算法可能存在的问题进行了分析和优化,针对算法在处理多矢量数据时可能导致的两类拓扑异化问题进行分析研究并给出有效可行的解决方案,保证了多矢量图形压缩时的拓扑一致性。论文主要工作如下:(1)提出了一种基于节点重要性的分段DP算法,并对其进行了大量的实验验证。实验结果表明,与经典DP算法相比,本文算法在图形形状保持度和时间效率上都有所提高。(2)针对相邻图形公共边在化简时容易发生的裂缝问题,本文提出了一种基于扫描线和Geohash索引的公共边提取算法。首先利用单调链扫描线算法确定每个图形的相交图形;其次对于外接矩形相交的两图形,利用图形的Geohash索引快速查找两图形的公共点,提取公共边和非公共边,并标记公共边的顶点顺序;最后对于压缩过的公共边进行标记,保证公共边只处理一次。实验结果表明,该算法不仅可解决公共边裂缝问题,在时间效率上也具有较大优越性。(3)针对化简时存在的自相交或相交拓扑异化问题,本文提出了一种基于Geohash索引的相交拓扑异化快速处理算法。首先将化简前、后曲线围城的多边形区域转化为Geohash编码,以得到的Geohash编码集合作为查询条件在自身图形以及相关图形中检索编码对应的点,再通过射线法精确判断这些点是否位于化简前、后曲线围城的多边形区域内。若存在点位于该多边形区域内,则说明可能会发生自相交或相交,进行校正处理。实验结果表明,该算法能够保证压缩时无自相交或相交拓扑异化的发生,时间效率也较高。(4)在Microsoft Visual Studio 2010开发环境下使用C#编程语言,采用面向对象思想设计并开发了一个小型软件系统作为测试平台,并对测试平台进行了测试。