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Dropping features at lower zoom levels

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Ambito
api

Direzione di ricerca

Non è indicato alcun file, test o punto di ingresso. Inizia esaminando come tipg serve le tile vettoriali e l’approccio referenziato di tippecanoe per eliminare le feature; il lavoro sarebbe completato quando sarà stata concordata una strategia per ridurre le feature ai livelli di zoom più bassi.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

It’s my understanding that tipg will return all queried features at all vector tile zoom levels. I’m considering the case where there are a huge number of features or a dataset/table will grow as more data is appended to it. Is there a way to drop features at lower levels to mitigate the issue of loading a huge amount of features at low zoom levels?

There’s a good article here that describe this problem:

Enabling visualization is also much more challenging with vector data than raster. With both a key step is to create overviews that give a user a sensible view of the data at lower zoom levels. With raster data, there are a small number of well-known algorithms (nearest neighbor, average, bilinear) that can work consistently on any input and give pretty great results. With vector data, taking a naive mathematical approach, like just using 25% of the points at each overview level, will yield results that don’t ‘look’ right and aren’t useful for a person to figure out where to zoom in to. And what works for one type of data may well not work for other types of data: you may be able to get a nice algorithm that does great road overviews but plugging hydrographic data into it might well yield garbage. The tippecanoe project did a great job of providing tools to create great vector data overviews, but it needs a good bit of user configuration and its techniques have not yet been widely adopted.

I’ve used tippecanoe in the past to create vector tiles and they have a way to drop features but I haven’t looked to much into their algorithm.

Lingua principale
PLpgSQL
Stelle
220
Fork
39
Merge medio
2g 18h
PR unite (30g)
6

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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