相对于笔者在已发表论文中所提出的一般性方法，本文在算法上有了进一步的改善或扩展。结果表明，这些措施在保证综合效果的前提下，可以大大提高DEM的综合速度，从而为海量DEM数据的全局动态式综合提供了现实的可能性。

主要介绍了Java编程实现轨迹压缩之Douglas-Peucker算法详细代码，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考。

Douglas-Peucker算法

Douglas-Peucker算法 在数字化过程中，需要对曲线进行采样简化，即在曲线上取有限个点，将其变为折线，并且能够在一定程度 上保持原有的形状。 经典的Douglas-Peucker算法描述如下： （1）在曲线首尾两点A，B之间连接一条直线AB，该直线为曲线的弦； （2）得到曲线上离该直线段距离最大的点C，计算其与AB的距离d； （3）比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小，如果小于threshold，则该直线段作为曲线的近似，该段曲线处理完毕。 （4）如果距离大于阈值，则用C将曲线分为两段AC和BC，并分别对两段取信进行1~3的处理。 （5）当所有曲线都处理完毕时，依次连接各个分割点形成的折线，即可以作为曲线的近似。

Douglas-Peucker算法的讲解。经典的图形数据压缩算法。