遙感技術的飛速發展爲人們提供了大量的地球空間信息，然而製作地圖緩存即切圖過程本身是一項非常耗時的工作，按傳統的切緩存做法，存在着影像數據不能及時上線使用，即時效性差；切片製作過程頻繁、難以管理，需要強大的硬件支持；海量的切片數據容易造成磁盤碎片化等問題，因而如何解決瓦片碎片化問題是解決遙感圖像快速傳輸的關鍵。
設想這樣的場景：如果空間上相鄰的瓦片在磁盤上的存儲也是相關的，那麼不僅能夠很好的解決磁盤碎片的問題，同時還可以降低對磁盤的seek，優化遙感影像的傳輸。衆所周知，Hilbert曲線是目前空間自相關性最好的空間填充曲線，如果以該曲線作爲索引對遙感瓦片進行索引，從而實現遙感瓦片的重組織。
德國數學家David Hilbert發現了一種曲線，首先把一個正方形等分成四個小正方形，依次從西南角的正方形中心出發往北到西北正方形中心，再往東到東北角的正方形中心，再往南到東南角正方形中心，這是一次迭代，如果對四個小正方形繼續上述過程，往下劃分，反覆進行，最終就得到一條可以填滿整個正方形的曲線，這就是Hibert曲線，其大致過程如下圖所示：
Hibert曲線生成過程
實現步驟：
1、首先對遙感瓦片進行切片；
2、利用遊程編碼對瓦片進行壓縮處理；
3、利用Hilbert曲線進行瓦片重編碼；
3、根據編碼對瓦片進行線性化存儲，並在索引文件中記錄編碼位置；
部分實現代碼：
1、Hilbert編碼代碼：
[cpp] view plaincopy
//rotate/flip a quadrant appropriately
void rot(int n, int *x, int *y, int rx, int ry) {
if (ry == 0) {
if (rx == 1) {
*x = n - 1 - *x;
*y = n - 1 - *y;
}
//Swap x and y
int t = *x;
*x = *y;
*y = t;
}
}
int xy2d(int n, int x, int y) {
int rx, ry, s, d = 0;
for (s = n / 2; s>0; s /= 2) {
rx = (x & s) > 0;
ry = (y & s) > 0;
d += s * s * ((3 * rx) ^ ry);
rot(s, &x, &y, rx, ry);
}
return d;
}
//convert d to (x,y)
void d2xy(int n, int d, int *x, int *y) {
int rx, ry, s, t = d;
*x = *y = 0;
for (s = 1; s<n; s *= 2) {
rx = 1 & (t / 2);
ry = 1 & (t ^ rx);
rot(s, x, y, rx, ry);
*x += s * rx;
*y += s * ry;
t /= 4;
}
}