海岸線を一般化するには？

基本的に世界の海岸線を表す多数のデータポイントがあります。正確な解像度はわかりませんが、5〜10mの範囲内だと思います。

ギザギザの海岸線を表す一連のポイントを想像してください。1mの解像度ではすべての詳細が表示され、海岸を正確に表すために50個のデータポイントが必要ですが、10kmの解像度では海岸は直線に見え、2ポイントしか必要ありません。

私は、データを「全惑星」解像度から「ストリート」解像度にスケーリングする必要があるマッピングアプリケーションを作成しています。データポイントの解像度を下げ、さらに広い解像度のデータ量を減らすための手助けが必要です。

私はベクタータイリングについて読んでおり、これが最良の解決策だと思います（私はすでにこのようなことをしています）が、低解像度では、データセットはまだかなりの意味で、それは[比較的]長い時間がかかります「有効な」データセットが小さいため全体のサブセットであるため、高解像度は高速です。

「フルプラネット」ビューのタイルデータが管理可能なサイズになるように、大規模なデータセットを取得してそのスケールを縮小する方法を決定しようとしています。より大きな完全なデータセットからタイルサブデータセットを作成するにはどうすればよいですか？

ツールを使用できてうれしいですが、それがどのように行われるかを学ぶために自分でやろうと思っています。

この問題をどのように解決するかは、場合と、実際のトポロジーがどれだけ重要かによって異なります（ビジュアル/レンダリング時間のみ）。最終的な目標は海岸線を一般化することなので、一般化に関するいくつかのアイデアが役立つことがあります。

ここで見られるように、1つのアプローチはバッファリングを使用します。私も少し前に同様の問題を抱えていたので、ここで解決策を詳しく説明しました。

つまり、異なるレベルに一般化された個別のベクターデータセット（または少なくとも個別のジオメトリ）を使用できます。これは基本的な問題に対処しますが、タイルは使用しませんが、もちろん、必要に応じてタイルを使用できます。もちろん、グリッドに基づいてデータセットをタイルに分割する場合は、必ず最初に一般化する必要があります。そうしないと、タイル間にギャップが生じます。

「フルプラネット」ズームレベルからクローズアップズームまで、さまざまな一般化バージョンのデータセットを準備する必要があります。

古典的な一般化アルゴリズムは、Douglas-Peuckerアルゴリズムです。まだ行っていない場合は、まずポイントを海岸線に接続する必要があります。

あなたのタイルセットを生産するためにTilemillを調査しましたか？自動的に異なるズームレベルでノードを削減します。 https://github.com/mapbox/tilemill

おそらくあなたの質問には答えていませんが、それはかなり関連しています-これは、一般化情報を含むポリラインをGoogleがエンコードする方法です：http : //code.google.com/apis/maps/documentation/utilities/polylinealgorithm.html