减少GPS轨迹数据以丢弃冗余数据的算法？

我们正在构建一个GIS界面来显示GPS轨迹数据，例如，想象一下一个人骑着自行车在附近徘徊了一个小时的原始数据集。像这样的一组数据，可能每5秒记录一个新的点，将是巨大的，在浏览器或手持设备中显示它将是一个挑战。此外，通常不需要显示每个点，因为用户无法直观地解析那么多数据

因此，出于性能方面的原因，我们正在寻找能够很好地“减少”这样的数据的算法，这样可以显著减少显示的点数，但不会造成数据错误解释的风险。例如，如果我们虚构的骑自行车的人停下来喝酒，我们当然不想在7-11周围的集群中画100个lat/lon点

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我们知道聚类，这在查看大量断开连接的点时非常有用，但是我们需要的是适用于轨迹的东西，如上所述。谢谢。

通常最好的方法是：

确定显示的GPS点之间所需的最小屏幕像素数

确定当前缩放级别中每个像素表示的距离

将答案1乘以答案2，得到要显示的坐标之间的最小距离

从行程路径中的第一个坐标开始，读取下一个坐标，直到距离当前点达到所需的最小距离。重复一遍

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一个更科学、也许更数学化的解决方案是使用这个方法来概括你的路径。我在为我的测量硕士学习时使用了它，因此这是一件经过验证的事情。：-）

给出你的路径和你能容忍的最小角度，它通过减少点数简化了路径

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您可能需要查看gpsbabel选项的来源。谢谢，但也许我应该用一个比骑自行车的人更好的例子：一个在附近步行的推销员可能会更好，因为我们处理的数据可能涉及回环和其他一些随机运动，而不是一个过于简单的旅行，每个点都比最后一点离原点更远。事实上，我答案中的算法仍然适用。如果点不超过最小行程，则除非增加缩放级别，否则不会显示。是的，这可能有效。现在还提到了卡尔曼滤波，但这是一个更难实现的高级解决方案，可能存在处理/性能问题。再次感谢汉克斯。这是我正在寻找的类型，并且必须了解它的cpu密集程度，以及我是否能够找到或编写服务器的实现。酷！祝你好运。但是你选择了另一个答案作为解决方案，你会先试试吗？不确定。考虑到这一点，人们驾驶的“真实”gps数据往往会产生疯狂的循环、噪音和圆圈等。这种算法虽然非常酷，但对于可以辨别起点和终点的数据来说似乎更好。我得多考虑一下。另外，处理过程可能涉及点数的平方，因此可能会有性能限制。是的，我认为某种初始过滤也很好。基于点之间的最小距离或类似的东西。但是我不同意这个算法的可用性——我认为只要在点之间加上线条（也许是箭头）就足够了。但这对于显示“疯狂循环”的每个方法都是必要的：-）