本文讨论了基于特征元的符号库数据结构及算法，旨在提高GIS软件中空间数据符号化的效率。空间数据符号化作为GIS数据可视化的核心手段，在GIS处理中占据了大量计算机时间，因而其效率的提升直接关系到GIS软件性能的增强。文章通过提出了一种基于特征元的算法设计思想，同时结合全局优化和符号对象导向的理念，开发了新的数据结构和算法。实验结果表明，这种方法不仅在效率上优于传统算法，而且在实现空间数据符号化功能上有所扩展。
空间数据符号化是将空间数据转换成图形表示的过程，这个过程可以简化地理解为一个由软件系统根据预设的规则对空间信息进行“翻译”的过程。在GIS中，符号化通常涉及点、线、面三种基本要素的图形表示。点状要素符号化一般较为简单，涉及到对符号库中符号特征点的几何变换；面状要素符号化则需要将符号库中的面状图案进行拼接和边缘裁剪；而线状要素符号化较为复杂，需要根据线状地理要素的空间几何位置进行符号变形处理。
符号库法作为一种主流的空间数据符号化方法，其核心在于依据符号库中的符号信息进行数据符号化。符号库可以由GIS软件的开发商提前建立，也可以由用户通过特定的编辑软件进行编辑和添加。符号库法的优势在于对点状和面状要素的符号化实现方便快捷，但对于线状要素的符号化则需更多计算资源和时间。
传统的符号化算法在处理线状要素时，运算量较大，耗时较长。究其原因，线状要素的符号化需考虑空间要素的位置关系和符号库中对应符号的几何特性，使得算法设计和实现较为复杂。针对这一问题，文章提出了一种基于特征元的新型符号库数据结构和算法，通过全局优化和面向符号对象的设计，改善了传统算法在效率和功能上的不足。
特征元是一种抽象的符号表示方式，它从符号对象的特性出发，提供了一种新的符号化描述方法。基于特征元的算法设计，能够有效地减少数据处理过程中的冗余计算，优化符号化过程的总体效率。文章提出的基于特征元的符号库数据结构及算法，不仅提升了符号化的效率，还通过算法优化，增加了符号库在实现空间数据符号化时的灵活性和功能性。
关键词中提到了矢量数据、符号化、全局优化、数据结构、算法。矢量数据在GIS中是指用来表示空间几何特征的数据类型，它是符号化过程的直接输入对象。符号化的核心是将这些矢量数据转换为具有特定意义的图形或图像。全局优化意味着在整个符号化过程中，算法会从整体上考虑效率的提升，而不仅仅局限于局部。数据结构指的是算法内部组织数据的方式，它决定了算法处理数据的效率和复杂度。算法则是实现符号化过程的具体逻辑和步骤。
在引言部分中，作者强调了提高符号化速度的重要性，特别是在数据量增大和符号形状复杂时。作者指出，在不改变硬件条件的前提下，通过改进符号库数据结构和算法效率，可以有效地解决传统符号化过程中存在的效率问题。这表明了本研究的实用价值和创新性。
整体而言，文章的研究重点在于提出和实现一套更优化的空间数据符号化方法，以提升GIS软件在数据可视化方面的性能。通过引入特征元的概念和全局优化的算法设计，文章为GIS空间数据符号化提供了新的思路和工具，对于相关领域技术的进步具有积极的推动作用。
