Dropping features at lower zoom levels
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 領域
- api
調査の方向性
ファイル、テスト、エントリーポイントのいずれも指定されていません。まず、tipg がベクタータイルをどのように提供しているか、および参照されている tippecanoe の feature 削減アプローチを確認してください; 低いズームレベルで feature を削減するための合意済みの戦略が決まれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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.
- 主要言語
- PLpgSQL
- スター
- 220
- フォーク
- 39
- 平均マージ
- 1日 18時間
- マージ済み PR（30日）
- 6
環境構築
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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