在地理信息系统 (GIS) 领域，大规模空间数据的存储和传输是一个长期存在的挑战。高分辨率的栅格影像、精细的矢量边界、海量的实时点数据等都可能占据巨大的存储空间，并导致查询和传输效率低下。因此，采用有效的压缩存储方案对于优化存储成本、提高数据访问性能以及促进数据分发至关重要。
1. 矢量数据的压缩存储
矢量数据（点、线、面）的压缩主要关注几何和属性。
几何压缩：
拓扑压缩 (Topological Compression)： 对于共享边界的多边形或连接的线，通过存储共享的顶点或边来避免重复存储，从而大幅减少数据量。例如，TopoJSON 格式就是一种基于拓扑的 GeoJSON 扩展，显著减小了文件大小。
点简化 (Point Simplification)： 使用算法（如 Douglas-Peucker 算法）移除几何对象中对形状影响较小的冗余顶点，在牺牲少量精度的前提下实现显著压缩。这在不同缩放级别下显示数据时特别有用，可以按需加载不同简化级别的数据。
坐标编码： 将浮点坐标转换为整数，或使用相对坐标、差值编码来减少存储位数。例如，Google 的 Encoded Polyline Algorithm 就是一种用于线串的差值编码方案，常用于地图路径。
ZLIB / GZIP 压缩： 将 GeoJSON 等文本格式的文件直接进行标准文件压缩（如 gzip），传输时解压缩，有效减小传输体积。
属性压缩：
数据类型优化： 选择最适合属性值的最小数据类型（如 SMALLINT 而非 INTEGER）。
重复值编码： 对于属性中存在大量重复值的情况，可以使用字典编码或 Run-Length Encoding (RLE) 进行压缩。
数据库内部优化： 许多空间数据库（如 PostGIS）在内部存储几何时已经进行了优化，例如使用WKB (Well-Known Binary) 格式存储比 WKT 更紧凑。
2. 栅格数据的压缩存储
栅格数据（如遥感影像、DEM）通常是像素阵列，其压缩技术主要来自图像处理领域。
无损压缩：
LZW (Lempel-Ziv-Welch)： 一种广泛使用的无损压缩算法，常用于 GeoTIFF。
Deflate (ZLIB)： 另一种无损压缩算法，也常用于 GeoTIFF。
JPEG 2000 (JP2)： 尽管其主要优势是有损压缩，但 JPEG 2000 也支持无损压缩模式，并具有分级、ROI (感兴趣区域) 编码等高级特性。
有损压缩：
JPEG： 最常见的有损图像压缩标准，适用于照片和颜色丰富的影像。不适合需要精确数值的科学栅格数据。
JPEG 2000： 相比 JPEG，在相同压缩比下提供更好的图像质量，并且支持多分辨率和部分解压，非常适合地理影像。
WebP / HEIF： 新兴的图像格式，在 Web 上提供更好的压缩比和图像质量。
分块 (Tiling) 与金字塔 (Pyramiding)：
分块存储： 将大型栅格影像分割成小块（瓦片），只加载和传输视窗内的瓦片，减少内存和网络开销。
金字塔（多分辨率）： 为栅格数据创建不同分辨率的降采样版本。在低缩放级 特殊数据库 别显示低分辨率瓦片，在高缩放级别显示高分辨率瓦片，优化地图加载速度。GeoTIFF 通常内置了金字塔层级。
3. 存储策略与数据分发
选择合适的存储介质和分发机制。
云存储： 利用对象存储服务（如 AWS S3, Azure Blob Storage）存储压缩后的空间数据文件，提供可伸缩性、高可用性和成本效益。
矢量切片 (Vector Tiles)： 将矢量数据预先处理成不同缩放级别的矢量瓦片，存储在数据库或文件系统中。客户端只请求当前视窗和缩放级别所需的矢量切片，大大减少传输量和渲染负担。
数据湖 (Data Lake) / 数据仓库： 对于超大规模的空间数据，可以考虑构建数据湖，将原始数据以各种格式存储，再通过数据管道进行清洗、转换和压缩，最终加载到数据仓库或专门的空间数据库中。
通过综合运用这些压缩存储方案，可以有效管理大规模空间数据，提升 GIS 系统的整体性能和用户体验。