带有 topojson 的脆边？

2023-12-27

Mike Bostock 分享了一系列全球范围内的 topojson 文件。

由于我想要更多数据和更高质量，我现在从 Natural Earth 生成自己的高质量 topojson 文件。为了简单起见，我的 makefile/命令是这样的：

admin_0: crop
    ../node_modules/topojson/bin/topojson \
        --id-property name \
        -p name=name \
        -q 1e4 \
        --filter=small \
        -o admin_0.topo.json \
        -- admin_0=./natural_earth_vector/10m_cultural/ne_10m_admin_0_countries.shp

But my 3MB .topojson https://rugger-demast.codio.io/output/world-1e3/administrative.topo.json是脆的，令人讨厌的，图形混乱的。看看海岸线，你会看到最烦人的事情：看起来像“楼梯”的线条：水平，垂直，水平，垂直，......

在他这边，M. Bostock 的90kb .topojson http://jsoneditoronline.org/?id=7436f769930effc1a0211d4c3d67450a在优雅方面做得非常好。不完美，但很好，而且他的线条确实有对角线（！）和各种角度。

我尝试将量化减少到-q 1e3，却一直酥脆，而且更难看：楼梯的台阶更大了。

来自命令行API https://github.com/mbostock/topojson/wiki/Command-Line-Reference，我注意到并尽可能多地阅读：

-q, --quantization, --no-quantization 沿任一维度的可微点的最大数量
-s, --simplify Visvalingam 简化的精度阈值
--simplify-proportion 为 Visvalingam 简化保留的点数比例
--width 缩放和平移以适合指定宽度的视口
--height 缩放并平移以适合指定高度的视口

这可能都会对我有帮助。我做了一些测试主要是为了了解平衡简化很棘手 http://une-terre.blogspot.fr/2013/08/d3js-balancing-gis-raster-precision.html。我想询问有经验的用户如何处理和平衡他们的 topojson 简化。

你自己采取什么方法？所以...我应该使用哪些 topojson 参数来使我的 topojson 更好？（没有脆的楼梯台阶边缘，正确忠实于形状）

-q VS -s

更多详情请参阅Topojson：量化 VS 简化 https://stackoverflow.com/questions/18900022/ .

几何体的总大小由两个因素控制：这每个坐标的位数（精度） and 号码点数.

量化-q减少每个坐标的位数。最初，地理点具有非常高的精度，例如

…,[-90.07231180399987,29.501753271000098],[-90.06635619599979,29.499494248000133],…

量化-q 1e4 where 1e4=10000 创建一个 10,000×10,000 的网格，其整数值在 0 到 9999 之间，例如[-6700,1030]。坐标字符从 ~40 减少到12，减少约 75%，最大为4按值的数字。其次，量化使输入形状文件中不同的地理点现在共享相同的坐标，例如[24,62],[24,62],[24,62]…。这些重复项被合并。最终结果是由网格上的点定义的形状。如果您仅使用量化，您的形状将由从网格点到网格点的垂直线+水平线组成。

相比之下，简化通过删除点来删除信息。 TopoJSON 使用的 Visvalingam 方法去除了最不引人注目的点，其原理在线路简化文章 http://bost.ocks.org/mike/simplify/。要巧妙地删除许多精细三角形，请首先使用更高的量化，然后进行简化：

 #world
 topojson -q 1e6 -s 7e-5 -o world-110m.json -- NaturalEarth-110m.shp

这是通过删除一些角点在基于 topojson 的形状中创建对角线的简化。

-s

在谷歌群组中询问，M. Bostockproposed https://groups.google.com/forum/#!msg/d3-js/a6VdcMv0VmU/X-a3xYrUUc0J一些聪明的提示。

对于美国，请使用-s 7e-7。 “e”代表指数，以球面坐标的球面度为单位测量。7e-8缩小了十倍，细节更加丰富！ 7e-5 的细节少了一百倍。

最近，我开始预投影 TopoJSON。这允许您以屏幕像素为单位指定直观的简化阈值（--cartesian --width 960 -s 1例如，对于一个方形像素），并且由于 TopoJSON 已经被投影，因此在客户端上的渲染速度非常快。

Demos

Two live use http://bl.ocks.org/mbostock/6320825另一个是这样的：

# projected (giving node extra memory since input shapefile is big)
us-albers.json: County_2010Census_DP1.shp
    node --max_old_space_size=8192 node_modules/.bin/topojson \
        -q 1e5 \
        -s 1 \
        --projection 'd3.geo.albersUsa()' \
        --id-property=GEOID10 \
        -p name=NAMELSAD10,pop=+DP0010001 \
        -o $@ \
        -- counties=County_2010Census_DP1.shp

# non-projected (not used by this example, but included for reference)
  topojson --max_old_space_size=8192 \
     -q 1e6 \
     -s 7e-5 \
     -o world-110m.json \
     -- NaturalEarth-110m.shp
#USA
  topojson \
    -q 1e5 \
    -s 7e-7 \
    --id-property=GEOID10 \
    -p name=NAMELSAD10,pop=+DP0010001 \
    -o $@ \
    -- counties=County_2010Census_DP1.shp

在未投影的情况下，当映射区域的尺寸缩小 10 倍时（即内华达州），7e-7应该移至较小的值，例如7e-8.

笛卡尔

http://bost.ocks.org/mike/simplify/ http://bost.ocks.org/mike/simplify/

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