›
›

Bài giảng môn học Hệ thống thông tin địa lý

pdf 152 trang vanle 2560
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng môn học Hệ thống thông tin địa lý", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfbai_giang_mon_hoc_he_thong_thong_tin_dia_ly.pdf

Nội dung text: Bài giảng môn học Hệ thống thông tin địa lý

  1. HÖ thèng th«ng tin ®Þa lý GEOGRAPHICAL INFORMATION SYSTEM PGS.TS NguyÔn Ngäc Th¹ch -PG§.Trung t©m nghiªn cøu øng dung ViÔn th¸m vµ HÖ th«ng tin §Þa lý -Gi¶ng viªn chÝnh Khoa §Þa lý- §HKHTN-§HQG Hµ Néi Tel : 0913032680 Email:nnthach@yahoo.com nnthach@cargis.org Môc lôc 1
  2. 1.1. C¸c kh¸i niÖm c¬ b¶n vÒ HTT§L 4 1.1.1. §Þnh nghÜa 4 1.1.2. CÊu tróc cña HTT§L 4 1.2. C¸c chøc n¨ng cña phÇn mÒm HTT§L 9 1.2.1. Sö dông HTT§L cho ph©n tÝch kh«ng gian 10 1.2.2. Mét sè vÊn ®Ò c¬ b¶n trong xö lý kh«ng gian 11 1.2.3. C¸c yÕu tè c¬ b¶n cña th«ng tin kh«ng gian 12 1.2.4. Tæ chøc d÷ liÖu kh«ng gian cña HTT§L 13 1.3. C¸c m« h×nh cÊu tróc c¬ së d÷ liÖu 18 1.3.1. Kh¸i qu¸t chung 18 1.3.2. CÊu tróc d÷ liÖu Raster 20 1.3.3. CÊu tróc d÷ liÖu d¹ng Vector 23 1.3.4. M« h×nh cÊu tróc d÷ liÖu cung vµ ®iÓm nót (arc-node) 25 1.3.5. M« h×nh m¹ng (network model) 30 1.3.6. ChuyÓn ®æi khu«n d¹ng d÷ liÖu 32 1.4. TÝnh chÊt ®Þnh l−îng cña ph©n tÝch kh«ng gian 38 1.4.1. hÖ thèng cña to¹ ®é l−íi Error! Bookmark not defined. 1.4.2. C¸c phÐp ®o ®¹c c¬ b¶n vÒ c¸c ®èi t−îng kh«ng gian 63 1.4.3. §o ®¹c c¸c t− liÖu thuéc tÝnh 65 1.5. §iÒu khiÓn c¸c líp th«ng tin 70 1.5.1. §iÒu khiÓn th«ng tin mét líp 72 1.5.2. §iÒu khiÓn th«ng tin nhiÒu líp (multilayer operation) 86 1.5.3. Ph©n tÝch mÉu ®iÓm 98 1.6. ph©n tÝch ®−êng 105 1.6.1. §o mËt ®é ®−êng 105 1.6.2. §o ®¹c kho¶ng c¸ch ®Õn c¸c ®−êng gÇn nhÊt 106 1.6.3. Nghiªn cøu h−íng cña ®−êng vµ c¸c ®èi t−îng d¹ng kÐo dµi 107 1.6.4. M« h×nh tõng nót (gravity model) 109 1.6.5. V¹ch tuyÕn ®i vµ ph©n ®Þnh vÞ trÝ (Rounting andallocation) 110 2
  3. 1.7. C¸c bÒ mÆt thèng kª 111 1.7.1. Kh¸i niÖm vÒ bÒ mÆt 112 1.7.2. LËp b¶n ®å bÒ mÆt 113 1.8. C¸c phÐp ph©n tÝch kh«ng gian c¬ b¶n trong HTT§L 126 1.8.1. C¸c phÐp to¸n logic 126 1.8.2. C¸c phÐp xö lý sè häc 127 1.8.3. §iÒu hµnh th«ng tin b¶n ®å theo b¶ng thuéc tÝnh 128 1.8.4. §iÒu hµnh th«ng tin mét líp trong quan hÖ l©n cËn (opertioanal on spatial neighbonrhoods) 129 1.8.5. C¸c phÐp läc ®Ó nghiªn cøu c¸c yÕu tè h×nh häc ña bÒ mÆt ®Þa h×nh 130 1.9. Giíi thiÖu vÒ c¸c thiÕt bÞ xu©t nhËp d÷ liÖu 131 1.9.1. C¸c thiÕt bÞ nhËp d÷ liÖu 133 1.9.2. XuÊt d÷ liÖu 135 1.10. ThiÕt kÕ vμ triÓn khai hÖ th«ng tin ®Þa lý 139 HÖ thèng th«ng tin ®Þa lý GEOGRAPHICAL INFORMATION SYSTEM C¸c kü thuËt ph©n tÝch kh«ng gian (spatial analytical technicques) cã nhiÖm vô ph©n tÝch theo trËt tù vµ tæ hîp kh«ng gian cña c¸c hiÖn t−îng hoÆc c¸c yÕu tè (tù nhiªn - kinh tÕ - x· héi). Mèi liªn quan ®ã ®−îc cô thÓ b»ng trËt tù kh«ng gian ®Þa lý, nghÜa lµ mäi hiÖn t−îng vµ tÝnh chÊt cña c¸c yÕu tè cÇn ph¶i ®−îc b¶n ®å hãa. 3
  4. B¶n ®å lµ c¸ch tr×nh bµy cô thÓ nhÊt trong kh«ng gian hai chiÒu c¸c tÝnh chÊt, vÞ trÝ, mèi liªn hÖ vµ trËt tù trong kh«ng gian cña c¸c ®èi t−îng hoÆc hiÖn t−îng cÇn nghiªn cøu. Tuy nhiªn do cã nhiÒu c¸ch tr×nh bµy b¶n ®å kh¸c nhau nªn dÉn ®Õn sù khã kh¨n trong viÖc xö lý mèi quan hÖ kh«ng gian gi÷a c¸c líp th«ng tin. Trong h¬n hai thËp kû qua, hÖ thèng th«ng tin ®Þa lý ®· ®−îc ph¸t triÓn m¹nh mÏ vµ ngµy cµng thªm hoµn thiÖn. Víi nh÷ng −u thÕ cña m×nh, hÖ th«ng tin ®Þa lý- geographical information system ( HTT§L) lµ mét m«i tr−êng cã kh¶ n¨ng qu¶n lý hÖ thèng c¬ së d÷ liÖu vµ xö lý chÝnh x¸c c¸c líp th«ng tin trong mèi quan hÖ kh«ng gian gi÷a chóng. HTT§L cã kh¶ n¨ng bæ sung, ®o ®¹c vµ tù ®éng tÝnh to¸n chÝnh x¸c vÒ mÆt ®Þnh l−îng c¸c th«ng tin trªn b¶n ®å, cïng c¸c thuéc tÝnh cña chóng, ®ång thêi cã thÓ ®−a ra c¸c tÝnh to¸n dù b¸o. (antenucci 1991) I.C¸c kh¸i niÖm c¬ b¶n vÒ HTT§L I.1.§Þnh nghÜa HÖ th«ng tin ®Þa lý (HTT§L)- Geographical information system ( GIS) lµ mét tæ chøc tæng thÓ cña bèn hîp phÇn: phÇn cøng m¸y tÝnh, phÇn mÒm, t− liÖu ®Þa lý vµ ng−êi ®iÒu hµnh ®−îc thiÕt kÕ ho¹t ®éng mét c¸ch cã hiÖu qu¶ nh»m tiÕp nhËn, l−u tr÷, ®iÒu khiÓn, ph©n tÝch vµ hiÓn thÞ toµn bé c¸c d¹ng d÷ liÖu ®Þa lý. HTT§L cã môc tiªu ®Çu tiªn lµ xö lý hÖ thèng d÷ liÖu trong m«i tr−êng kh«ng gian ®Þa lý. (ViÖn nghiªn cøu m«i tr−êng Mü - 1994). Mét ®Þnh nghÜa kh¸c cã tÝnh chÊt gi¶i thÝch, hç trî lµ: “HTT§L lμ mét hÖ thèng m¸y tÝnh cã chøc n¨ng l−u tr÷ vμ liªn kÕt c¸c d÷ liÖu ®Þa lý víi c¸c ®Æc tÝnh cña b¶n ®å d¹ng ®å häa, tõ ®ã cho mét kh¶ n¨ng réng lín vÒ viÖc xö lý th«ng tin, hiÓn thÞ th«ng tin vμ cho ra c¸c s¶n phÈm b¶n ®å, c¸c kÕt qu¶ xö lý cïng c¸c m« h×nh” I.2.CÊu tróc cña HTT§L HTT§L bao gåm 4 hîp phÇn c¬ b¶n nh− sau : d÷ liÖu kh«ng gian, ng−êi ®iÒu hµnh, phÇn cøng, phÇn mÒm (h×nh 2). 4
  5. H×nh 1. M« h×nh tæ chøc cña HTT§L ™ D÷ liÖu kh«ng gian: D÷ liÖu kh«ng gian cã thÓ ®Õn tõ nhiÒu nguån, cã c¸c nguån t− liÖu sau: sè liÖu tÝnh to¸n thèng kª, b¸o c¸o, c¸c quan tr¾c thùc ®Þa, ¶nh vÖ tinh, ¶nh m¸y bay, b¶n ®å giÊy (d¹ng analog). Kü thuËt hiÖn ®¹i vÒ viÔn th¸m vµ HTT§L cã kh¶ n¨ng cung cÊp th«ng tin kh«ng gian bao gåm c¸c thuéc tÝnh ®Þa lý, khu«n d¹ng d÷ liÖu, tû lÖ b¶n ®å vµ c¸c sè liÖu ®o ®¹c. ViÖc tÝch hîp c¸c t− liÖu ®Þa lý tõ nhiÒu nguån kh¸c nhau lµ ®Æc ®iÓm c¬ b¶n cña mét phÇn mÒm GIS GIS DATA Th«ng th−êng, t− liÖu kh«ng gian ®−îc tr×nh bµy d−íi d¹ng c¸c b¶n ®å giÊy víi c¸c th«ng tin chi tiÕt ®−îc tæ chøc ë mét file riªng. C¸c t− liÖu ®ã kh«ng ®¸p øng ®−îc c¸c nhu cÇu hiÖn nay vÒ t− liÖu kh«ng gian lµ v× nh÷ng lý do sau: - §ßi hái kh«ng gian l−u tr÷ rÊt lín, tra cøu khã kh¨n. §Ó nhËp vµ khai th¸c d÷ liÖu, nhÊt thiÕt ph¶i liªn kÕt ®−îc víi c¸c th«ng tin ®Þa lý trªn b¶n ®å vµ c¸c d÷ liÖu thuéc tÝnh kh¸c ®−îc l−u tr÷ riªng biÖt vµ ®iÒu nµy trë nªn rÊt khã kh¨n víi h×nh thøc l−u tr÷ d¹ng kho hoÆc th− viÖn. 5
  6. - C¸c khu«n d¹ng l−u tr÷ truyÒn thèng th−êng kh«ng t−¬ng thÝch víi c¸c tiªu chuÈn d÷ liÖu hiÖn nay. Thay thÕ cho c¸c d÷ liÖu d¹ng truyÒn thèng, hiÖn nay t− liÖu d¹ng sè víi mét khèi l−îng rÊt lín cã thÓ ®−îc l−u tr÷ trong c¸c ®Üa CD, t−¬ng øng víi nh÷ng khèi l−îng rÊt lín cña t− liÖu analoge. T− liÖu sè cßn cho kh¶ n¨ng xö lý tù ®éng trªn m¸y tÝnh. Nh− vËy, HTT§L lµ sù ph¸t triÓn ®Æc biÖt ®Ó sö dông c«ng nghÖ vµ nghÖ thuËt m¸y tÝnh trong viÖc xö lý t− liÖu kh«ng gian d¹ng sè. ™ Ng−êi ®iÒu hµnh V× HTT§L lµ mét hÖ thèng tæng hîp cña nhiÒu c«ng viÖc kü thuËt, do ®ã ®ßi hái ng−êi ®iÒu hµnh ph¶i ®−îc ®µo t¹o vµ cã kinh nghiÖm trong nhiÒu lÜnh vùc. Ng−êi ®iÒu hµnh lµ mét phÇn kh«ng thÓ thiÕu ®−îc cña HTT§L. H¬n n÷a sù ph¸t triÓn kh«ng ngõng cña c¸c kü thuËt phÇn cøng vµ phÇn mÒm ®ßi hái ng−êi ®iÒu hµnh ph¶i lu«n ®−îc ®µo t¹o. Nh÷ng yªu cÇu c¬ b¶n vÒ ng−êi ®iÒu hµnh bao gåm c¸c vÊn ®Ò sau: Cã kiÕn thøc c¬ b¶n vÒ ®Þa lý, b¶n ®å, m¸y tÝnh vµ c«ng nghÖ th«ng tin: - ViÖc ®µo t¹o c¬ b¶n vÒ ®Þa lý cung cÊp kh¶ n¨ng khai th¸c c¸c ®Æc ®iÓm kh«ng gian (spatical process) vµ c¸c qu¸ tr×nh kh«ng gian, ®ång thêi ph¸t hiÖn ®−îc mèi quan hÖ kh«ng gian gi÷a c¸c hîp phÇn. - B¶n ®å häc cung cÊp c¸c hiÓu biÕt vÒ thiÕt kÕ b¶n ®å, lËp b¶n ®å (vÝ dô: L−íi chiÕu b¶n ®å, hÖ thèng täa ®é, c¸c mÉu ký tù trªn b¶n ®å vµ c¸c kü thuËt in Ên). - Khoa häc vÒ m¸y tÝnh vµ th«ng tin cung cÊp c¸c kiÕn thøc c¬ b¶n vÒ phÇn cøng m¸y tÝnh vµ vËn hµnh th«ng th¹o c¸c ch−¬ng tr×nh liªn kÕt phÇn cøng. - Cã kinh nghiÖm trong viÖc sö dông c¸c phÇn mÒm HTT§L: viÖc ®µo t¹o c¸c phÇn mÒm chñ yÕu th−êng tËp trung vµo viÖc xö lý HTT§L, lËp tr×nh c¬ b¶n, qu¶n lý c¬ së d÷ liÖu vµ mét sè c«ng viÖc kh¸c cã liªn quan ®Õn tÝch hîp th«ng tin. - Cã hiÓu biÕt nhuÇn nhuyÔn vÒ d÷ liÖu: hiÓu vÒ nguån d÷ liÖu, néi dung vµ ®é chÝnh x¸c cña d÷ liÖu, tû lÖ b¶n ®å nguyªn thñy vµ c¸c sè liÖu ®o ®¹c cña tËp d÷ liÖu, cÊu tróc cña d÷ liÖu. - Cã kh¶ n¨ng ph©n tÝch kh«ng gian. Yªu cÇu ®−îc ®µo t¹o vÒ c¸c ph−¬ng ph¸p xö lý thèng kª vµ xö lý ®Þnh tÝnh trong ®Þa lý, viÖc ®µo t¹o cho ng−êi xö lý cã thÓ lùa chän ph−¬ng ph¸p tèt nhÊt ®Ó ph©n tÝch vµ ¸p dông nh»m ®−a ra kÕt qu¶ tèt nhÊt. C¸c yªu cÇu trªn lµ cÇn thiÕt ®èi víi ng−êi ®iÒu hµnh HTT§L. C¸c huÊn luyÖn chi tiÕt sÏ tïy thuéc néi dung vµ môc tiªu còng nh− kh¶ n¨ng cña m¸y tÝnh vµ phÇn mÒm ®Ó lùc chän nh÷ng ch−¬ng tr×nh ®µo t¹o thÝch hîp. 6
  7. ™ PhÇn cøng (m¸y tÝnh vµ thiÕt bÞ ngo¹i vi) PhÇn cøng cña mét HTT§L bao gåm c¸c hîp phÇn sau: Bé xö lý trung t©m (CPU), thiÕt bÞ nhËp d÷ liÖu, l−u d÷ liÖu vµ thiÕt bÞ xuÊt d÷ liÖu. • Bé xö lý trung t©m (central processing unit - CPU): hÖ thèng ®iÒu khiÓn, bé nhí, tèc ®é xö lý lµ nh÷ng yÕu tè quan träng nhÊt cña CPU. HiÖn nay xö lý HTT§L trªn nÒn unix lµ hÖ thèng cã ®ñ c¸c chøc n¨ng nhÊt, trong khi víi m¸y CP th× HTT§L cã nh÷ng chøc n¨ng h¹n chÕ h¬n. C¸c hÖ xö lý GIS tr−íc ®©y, phÇn lín ®Òu ch¹y trong tr¹m Unix. Tr¹m Unix cho phÐp l−u tr÷ c¬ së d÷ liÖu lín vµ nhiÒu chøc n¨ng xö lý kh¸c nhau. TÊt nhiªn víi sù trî gióp cña window NT th× PC còng cã thÓ so s¸nh ®−îc víi hÖ unix. VÝ dô ®iÓm h×nh vÒ mét hÖ thèng cã hiÖu qu¶ lµ mét hÖ Unix nhá cã cµi ®Æt phÇn mÒm ARC/INFO ®Ó qu¶n lý vµ vËn hµnh HTT§L. HiÖn nay, c¸c hÖ thèng xö lý liªn tôc ®−îc n©ng cÊp vµ kho¶ng c¸ch gi÷a tr¹m Unix vµ PC cµng hÑp dÇn. • NhËp, l−u d÷ vµ xuÊt d÷ liÖu: c¸c thiÕt bÞ ngo¹i vi phôc vô cho viÖc nhËp d÷ liÖu lµ: Bµn sè ho¸, m¸y quÐt ®Ó chuyÓn ®æi d÷ liÖu analoge thµnh d¹ng sè. HoÆc ®äc b¨ng vµ ®Üa CD - ROM cã nhiÖm vô lÊy th«ng tin hiÖn cã trong b¨ng vµ ®Üa. C¸c ph−¬ng tiÖn th«ng dông lµ æ ®Üa cøng, æ ®äc b¨ng, æ ®Üa quang cã thÓ ghi vµ xo¸ d÷ liÖu. ThiÕt bÞ xuÊt d÷ liÖu bao gåm m¸y in ®en tr¾ng vµ mµu, b¸o c¸o, kÕt qu¶ ph©n tÝch, m¸y in kim (plotter). HiÖn nay, víi sù ph¸t triÓn cña c«ng nghÖ tin häc vµ ®iÖn tö, ®Æc biÖt lµ khi cã thiÕt bÞ m¹ng cho phÐp san sÎ c¸c chøc n¨ng vµ trao ®æi gi÷a nh÷ng ng−êi sö dông vµ cµng t¹o ®iÒu kiÖn cho HTT§L ph¸t triÓn. 7
  8. ™ PhÇn mÒm Mét hÖ thèng phÇn mÒm xö lý HTT§L yªu cÇu ph¶i cã hai chøc n¨ng sau: tù ®éng ho¸ b¶n ®å vµ qu¶n lý c¬ së d÷ liÖu. Sù ph¸t triÓn kü thuËt HTT§L hiÖn ®¹i liªn quan ®Õn sù ph¸t triÓn cña hai hîp phÇn nµy. • Tù ®éng ho¸ b¶n ®å: b¶n ®å häc lµ m«n khoa häc, nghÖ thuËt vµ kü thuËt thµnh lËp b¶n ®å. Do ®ã, tù ®éng ho¸ b¶n ®å lµ thµnh lËp b¶n ®å víi sù trî gióp cña m¸y tÝnh. Mét b¶n ®å lµ sù thÓ hiÖn b»ng ®å häa cña mèi quan hÖ kh«ng gian vµ c¸c h×nh d¹ng (Pobinson vµ NNK, 1984) vµ mçi mét b¶n ®å lµ sù m« h×nh ho¸ thùc tÕ theo nh÷ng tû lÖ nhÊt ®Þnh. M« h×nh ®ã yªu cÇu biÕn ®æi c¸c sè liÖu ghi b¶n ®å thµnh b¶n ®å vµ gåm c¸c c«ng ®o¹n sau: Lùa chän, ph©n lo¹i, lµm ®¬n gi¶n hãa vµ t¹o mÉu ký tù (Den - 1990). M¸y tÝnh trî gióp cho b¶n ®å häc ë nhiÒu ph−¬ng diÖn nh− sau: Tr−íc hÕt, b¶n ®å trong m¸y tÝnh lµ d¹ng sè nªn dÔ dµng chØnh söa vµ viÖc chØnh lý ®ã tèn Ýt c«ng søc h¬n so víi viÖc kh«ng cã sù trî gióp cña m¸y tÝnh. MÆc dï viÖc sè hãa cã thÓ dÉn ®Õn nhiÒu lçi vµ lµm gi¶m ®é chÝnh x¸c, song c¸c lçi ®ã cã thÓ söa dÔ dµng nÕu ph¸t hiÖn ®−îc. Khi ®ã, b¶n ®å sÏ ®−îc hoµn thiÖn vµ l−îng th«ng tin sÏ ®−îc n©ng lªn. §Æc biÖt, viÖc bæ sung th«ng tin cho b¶n ®å còng dÔ dµng thùc hiÖn ®−îc. Thø hai, qu¸ tr×nh t¹o chó gi¶i vµ c¸c chØ dÉn lªn b¶n ®å ®−îc thao t¸c víi tèc ®é nhanh nªn gi¸ thµnh thÊp. ViÖc lùa chän, ph©n lo¹i vµ lµm ®¬n gi¶n hãa c¸c ®Æc ®iÓm b¶n ®å còng ®−îc thùc hiÖn mét c¸ch khoa häc. Qu¸ tr×nh thiÕt kÕ vµ kh¸i qu¸t hãa b¶n ®å còng ®−îc lËp tr×nh vµ t¹o nªn c¸c chøc n¨ng cô thÓ cña phÇn mÒm. KÕt qu¶ nh− mong muèn cã thÓ ®¹t ®−îc bëi nhiÒu c¸n bé b¶n ®å hoÆc do chÝnh mét c¸n bé b¶n ®å lµm trong nhiÒu thêi gian kh¸c nhau. Thø ba, thiÕt kÕ b¶n ®å cã thÓ ®−îc hoµn thiÖn h¬n qua viÖc thö vµ chØnh söa lçi. KÝch th−íc, h×nh d¹ng hoÆc vÞ trÝ cña ch÷ hoÆc ký hiÖu trªn b¶n ®å cã thÓ dÔ dµng ®−îc thay ®æi vµ ®−a vÒ vÞ trÝ chÝnh x¸c nh− mong muèn. • Qu¶n lý d÷ liÖu: chøc n¨ng thø hai cña phÇn mÒm HTT§L lµ hÖ thèng qu¶n lý d÷ liÖu (data base management system DBMS). HÖ thèng TT§L ph¶i cã kh¶ n¨ng ®iÒu khiÓn c¸c d¹ng kh¸c nhau cña d÷ liÖu ®Þa lý ®ång thêi cã thÓ qu¶n lý hiÖu qu¶ mét khèi l−îng lín d÷ liÖu víi mét trËt tù râ rµng. Mét yÕu tè rÊt quan träng cña phÇn mÒm HTT§L lµ cho kh¶ n¨ng liªn kÕt hÖ thèng gi÷a viÖc tù ®éng hãa b¶n ®å vµ qu¶n lý c¬ së d÷ liÖu. C¸c tµi liÖu m« t¶ cho mét vÞ trÝ bÊt kú, cã thÓ liªn hÖ mét c¸ch hÖ thèng víi vÞ trÝ kh«ng gian cña chóng. Sù liªn kÕt ®ã lµ mét −u thÕ næi bËt cña viÖc vËn hµnh HTT§L: 8
  9. Thø nhÊt: c¸c tµi liÖu liÖu thuéc tÝnh nhÊt thiÕt ph¶i ®−îc thÓ hiÖn trªn nh÷ng chi tiÕt cña b¶n ®å. VÝ dô sè liÖu vÒ d©n sè cña mét thµnh phè còng ®−îc gäi ra mét c¸ch tù ®éng mµ kh«ng cÇn ph¶i cã mét sù tra cøu nµo kh¸c. §èi víi b¶n ®å häc th× c«ng viÖc tra cøu th−êng ph¶i lµm ®éc lËp, kh«ng thùc hiÖn tù ®éng ®−îc. Ngoµi ra viÖc bæ sung sè liÖu còng ®ßi hái ph¶i ®−îc cËp nhËt th−êng xuyªn nªn chØ HTT§L míi cã thÓ ®¸p øng ®−îc ®Çy ®ñ. Thø hai: sù thay ®æi vÒ nh÷ng chi tiÕt b¶n ®å nhÊt thiÕt ph¶i phï hîp víi sù thay ®æi vÒ tù nhiªn thuéc tÝnh. VÝ dô, sù thay ®æi vÒ diÖn tÝch ®« thÞ vÒ sè liÖu ph¶i t−¬ng xøng víi sù thay ®æi vÒ ®−êng ranh giíi thµnh phè. Khi thay ®æi ranh giíi th× sè liÖu tÝnh to¸n vÒ diÖn tÝch còng tù ®éng ®−îc thay ®æi. II.C¸c chøc n¨ng cña phÇn mÒm HTT§L Mét phÇn mÒm HTT§L c¸c c¸c chøc n¨ng c¬ b¶n nh− sau: nhËp d÷ liÖu, l−u tr÷ d÷ liÖu, ®iÒu khiÓn d÷ liÖu, hiÓn thÞ d÷ liÖu theo c¬ së ®Þa lý vµ ®−a ra nh÷ng quyÕt ®Þnh (decision making) (Calkins vµ Tomlinson 1997). Cã thÓ kh¸i qu¸t vÒ c¸c chøc n¨ng ®ã nh− sau: • NhËp vµ bæ sung d÷ liÖu (entry and updating): Mét trong nh÷ng chøc n¨ng quan träng cña HTT§L lµ nhËp vµ bæ sung d÷ liÖu mµ c«ng viÖc ®ã kh«ng tiÕn hµnh riªng rÏ. BÊt kú mét hÖ thèng nµo còng ph¶i cho phÐp nhËp vµ bæ sung d÷ liÖu, nÕu kh«ng cã chøc n¨ng ®ã th× kh«ng ®−îc xem lµ mét HTT§L v× chøc n¨ng ®ã lµ mét yªu cÇu b¾t buéc ph¶i cã. • ViÖc nhËp vµ bæ sung d÷ liÖu ph¶i cho phÐp sö dông nguån tù liÖu d−íi d¹ng sè hoÆc d¹ng analog. D¹ng t− liÖu kh«ng gian nh− b¶n ®å gi©y hoÆc ¶nh vÖ tinh, ¶nh m¸y bay ph¶i ®−îc chuyÓn thµnh d¹ng sè vµ c¸c nguån t− liÖu sè kh¸c còng ph¶i chuyÓn ®æi ®−îc ®Ó t−¬ng thÝch víi c¬ së d÷ liÖu trong hÖ thèng ®ang sö dông. • ChuyÓn ®æi d÷ liÖu: chuyÓn ®æi d÷ liÖu lµ mét chøc n¨ng rÊt gÇn víi viÖc nhËp vµ bæ sung d÷ liÖu. NhiÒu phÇn mÒm th−¬ng m¹i cè g¾ng gi÷ ®éc quyÒn b»ng c¸ch h¹n chÕ ®−a c¸c khu«n d¹ng d÷ liÖu theo lo¹i phæ cËp. Tuy nhiªn ng−êi sö dông ph¶i lùa chän ®Ó h¹n chÕ viÖc ph¶i sè hãa thªm nh÷ng tµi liÖu hiÖn ®ang cã ë d¹ng sè. Trong thùc tÕ, cïng mét t− liÖu nh−ng cã thÓ tån t¹i ë nhiÒu khu«n d¹ng kh¸c nhau. V× vËy, ®èi víi t− liÖu quèc gia, kh«ng thÓ chØ l−u gi÷ ë mét d¹ng thuéc tÝnh riªng biÖt mµ cÇn thiÕt ph¶i l−u gi÷ ë nhiÒu khu«n d¹ng cã tÝch chÊt phæ biÕn ®Ó sö dông ®−îc trong nhiÒu øng dông kh¸c nhau. Nh− vËy, mét phÇn mÒm HTT§L cÇn ph¶i cã chøc n¨ng nhËp vµ chuyÓn ®æi nhiÒu khu«n d¹ng d÷ liÖu kh¸c nhau. • L−u gi÷ t− liÖu: Mét chøc n¨ng quan träng cña HTT§L lµ l−u gi÷ vµ tæ chøc c¬ së d÷ liÖu do sù ®a d¹ng vµ víi mét khèi l−îng lín cña d÷ liÖu kh«ng gian: ®a d¹ng 9
  10. vÒ thuéc tÝnh, vÒ khu«n d¹ng, vÒ ®¬n vÞ ®o, vÒ tû lÖ b¶n ®å. Hai yªu cÇu c¬ b¶n trong viÖc l−u tr÷ d÷ liÖu lµ: thø nhÊt lµ ph¶i tæ chøc nguån d÷ liÖu sao cho ®¶m b¶o ®é chÝnh x¸c vµ kh«ng mÊt th«ng tin, thø hai lµ c¸c tµi liÖu cho cïng mét khu vùc song c¸c d÷ liÖu l¹i kh¸c nhau vÒ tû lÖ, vÒ ®¬n vÞ ®o th× ph¶i ®−îc ®Þnh vÞ chÝnh x¸c vµ chuyÓn ®æi mét c¸ch hÖ thèng ®Ó cã thÓ xö lý hiÖu qu¶. • §iÒu khiÓn d÷ liÖu (data manipulation): Do nhiÒu HTT§L ho¹t ®éng ®ßi hái t− liÖu kh«ng gian ph¶i ®−îc lùa chän víi mét chØ tiªu nhÊt ®Þnh ®−îc ph©n lo¹i theo mét ph−¬ng thøc riªng, tæng hîp thµnh nh÷ng ®Æc ®iÓm riªng cña hÖ thèng, do ®ã HTT§L ph¶i ®¶m nhiÖm ®−îc chøc n¨ng ®iÒu khiÓn th«ng tin kh«ng gian. Kh¶ n¨ng ®iÒu khØÓn cho phÐp ph©n tÝch, ph©n lo¹i vµ t¹o lËp c¸c ®Æc ®iÓm b¶n ®å th«ng qua c¸c d÷ liÖu thuéc tÝnh vµ thuéc tÝnh ®Þa lý ®−îc nhËp vµo hÖ thèng. C¸c thuéc tÝnh kh¸c nhau cã thÓ ®−îc tæng hîp, n¾m b¾t mét c¸ch riªng biÖt vµ nh÷ng sù kh¸c biÖt cã thÓ ®−îc x¸c ®Þnh, ®−îc tÝnh to¸n vµ ®−îc can thiÖp, biÕn ®æi. • Tr×nh bµy vµ hiÓn thÞ: §©y còng lµ mét chøc n¨ng b¾t buéc ph¶i cã cña mét HTT§L. Kh«ng gian d−íi d¹ng tµi liÖu nguyªn thñy hay tµi liÖu ®−îc xö lý cÇn ®−îc hiÓn thÞ d−íi c¸c khu«n d¹ng nh−: ch÷ vµ sè (text), d¹ng b¶ng biÓu (tabular) hoÆc d¹ng b¶n ®å. C¸c tÝnh to¸n chung vµ kÕt qu¶ ph©n tÝch ®−îc l−u gi÷ ë d¹ng ch÷ vµ sè ®Ó dÔ dµng in ra hoÆc trao ®æi gi÷a c¸c lç phÇn mÒm kh¸c nhau. C¸c d÷ liÖu thuéc tÝnh cã thÓ ®−îc l−u ë d¹ng b¶ng biÓu hoÆc c¸c d¹ng cè ®Þnh kh¸c. B¶n ®å ®−îc thiÕt kÕ ®Ó hiÓn thÞ trªn mµn h×nh hoÆc l−u d−íi d¹ng ®iÓm (plot file) ®Ó in. Nh− vËy, hiÓn thÞ vµ in ra lµ nh÷ng chøc n¨ng rÊt cÇn thiÕt cña mét HTT§L. • Ph©n tÝch kh«ng gian: Tr−íc ®©y, chØ cã 5 chøc n¨ng m« t¶ ë trªn lµ ®−îc tËp trung, ph¸t triÓn bëi nh÷ng ng−êi x©y dùng HTT§L. Chøc n¨ng thø s¸u lµ ph©n tÝch kh«ng gian ®−îc ph¸t triÓn mét c¸ch thÇn kú dùa vµo sù tiÕn bé cña c«ng nghÖ vµ nã trë nªn thùc sù h÷u Ých cho ng−êi øng dông. Nh÷ng ®Þnh nghÜa vÒ HTT§L tr−íc ®©y ®· trë thµnh thùc tiÔn trªn c¬ së øng dông trùc tiÕp chøc n¨ng ph©n tÝch kh«ng gian. Theo quan ®iÓm hiÖn nay th× chøc n¨ng ®ã cÇn thiÕt ph¶i cã ®èi víi mét hÖ thèng ®−îc gäi lµ HTT§L. TÊt nhiªn c¸c chøc n¨ng cã thÓ kh¸c nhau ®èi víi tõng hÖ thèng song ®èi víi mét mét hÖ thèng TT§L sö dông t− liÖu b¶n ®å th× chøc n¨ng ®ã lµ b¨t buéc. Víi mét hÖ thèng nh− vËy th× c¸c m« t¶ b»ng lêi cã thÓ tæ chøc thµnh c¸c tham sè riªng, c¸c m« h×nh gi¶i thÝch, dù b¸o ®Òu cã thÎ thùc hiÖn trong chøc n¨ng xö lý kh«ng gian. II.1.Sö dông HTT§L cho ph©n tÝch kh«ng gian Ph©n tÝch kh«ng gian HTT§L Bao gåm ba ho¹t ®éng chÝnh: Gi¶i quyÕt c¸c c©u hái vÒ thuéc tÝnh, c¸c c©u hái vÒ ph©n tÝch kh«ng gian vµ t¹o nªn tËp d÷ liÖu míi tõ c¬ së d÷ liÖu ban ®Çu. Môc tiªu cña viÖc ph©n tÝch kh«ng gian lµ tõ viÖc gi¶i quyÕt c¸c 10
  11. c©u hái ®¬n gi¶n vÒ c¸c hiÖn t−îng, c¸c vÊn ®Ò trong kh«ng gian, ®i ®Õn tËp hîp thµnh c¸c thuéc tÝnh cña mét hay nhiÒu líp vµ ph©n tÝch ®−îc sù liªn quan gi÷a c¸c d÷ liÖu ban ®Çu. Trong øng dông cña HTT§L, c¸c ®Æc ®iÓm vµ thuéc tÝnh vÒ kh«ng gian lµ rÊt phæ biÕn. C©u hái vÒ thuéc tÝnh (attribute query) cã chøa ®ùng c¶ tÝch chÊt th«ng tin vÒ kh«ng gian. VÝ dô: Trong c¬ së d÷ liÖu cña mét hµnh phè, ë ®ã mçi m¶ng b¶n ®å ®Òu cã Code thuéc tÝnh vÒ sö dông ®Êt, mét b¶ng thuéc tÝnh ®¬n gi¶n cã thÓ yªu cÇu liÖt kª toµn bé c¸c m¶ng cña c¸c lo¹i h×nh sö dông ®Êt cã trong b¶n ®å. B¶ng thuéc tÝnh ®ã cã thÓ t¹o ®−îc mµ kh«ng hÒ cã sù tham kh¶o vÒ c¸c m¶ng trªn b¶n ®å. V× kh«ng cã th«ng tin kh«ng gian ®ßi hái tr¶ lêi cho c©u hái nµy nªn b¶ng ®ã ®−îc xem nh− lµ b¶ng thuéc tÝnh (attribute query). Trong vÝ dô nµy, toµn bé b¶ng thuéc tÝnh cã c¸c Code cña sö dông ®Êt ®· ®−îc x¸c ®Þnh. C¸c th«ng tin kh¸c cã thÓ ®−îc t¹o nªn vÝ dô nh− sè m¶ng ®¬n vÞ (parcel) cña lo¹i h×nh sö dông ®Êt nµy, hoÆc tæng diÖn tÝch cña lo¹i h×nh sö dông ®Êt nµy ë trong thµnh phè TÊt nhiªn nh÷ng bµi to¸n xö lý th«ng tin cho mét líp lµ cÇn thiÕt, song trong øng dông, viÖc xö lý th«ng tin cña nhiÒu líp còng lµ c«ng viÖc rÊt quan träng vµ ®ßi hái nhiÒu c«ng søc trong lËp tr×nh. VÝ dô g¶ii bµi to¸n vÒ 2 líp kh«ng gian vÒ tÝnh to¸n diÖn tÝch cña c¸c lo¹i h×nh sö dông ®Êt theo c¸c cÊp ®é dèc kh¸c nhau Nh÷ng bµi to¸n ®ã ®Æt ra ®èi víi nhiÒu néi dung øng dông kh¸c nhau mµ nh÷ng phÇn mÒm chuyªn tù ®éng hãa b¶n ®å hay qu¶n lý d÷ liÖu kh«ng ®¸p øng ®−îc. TÊt nhiªn do môc ®Ých cña HTT§L lµ tËp trung vµo xö lý kh«ng gian, nªn mét sè chøc n¨ng cña viÖc tù ®éng hãa b¶n ®å hoÆc tÝnh to¸n thèng kª chuyªn ®Ò th× cã thÓ HTT§L kh«ng ®¸p øng ®−îc. II.2.Mét sè vÊn ®Ò c¬ b¶n trong xö lý kh«ng gian • Xö lý th«ng tin trong mét líp: gi¶i quyÕt c¸c vÊn ®Ò vÒ thuéc tÝnh c¸c ®¬n vÞ trong mét líp, ®o ®¹c c¸c gi¸ trÞ, ph©n tÝch sù liªn quan gi÷a c¸c ®¬n vÞ trong mét líp b¶n ®å. VÝ dô x¸c ®Þnh tªn, tÝnh diÖn tÝch, chu vi cña tõng khoanh vi b¶n ®å, x¸c ®Þnh kho¶ng c¸ch, t¹o c¸c vïng ¶nh h−ëng (buffer zone). • Xö lý th«ng tin nhiÒu líp: chång xÕp hai hoÆc nhiÒu líp th«ng tin cho phÐp t¹o ra nhiÒu ®¬n vÞ b¶n ®å míi trªn c¬ së lµm chi tiÕt ho¸ th«ng tin cña tõng phÇn trong mét ®¬n vÞ b¶n ®å. VÝ dô hai líp thùc vËt vµ ®Êt khi chång xÕp sÏ cho b¶n ®å thùc vËt ph©n bè trªn c¸c lo¹i ®Êt kh¸c nhau. • Xö lý kh«ng gian: cã thÓ cã rÊt nhiÒu líp th«ng tin mµ xö lý kh«ng gian cÇn ph¶i tÝnh to¸n ®−îc mèi quan hÖ gi÷a chóng. • Ph©n tÝch c¸c mÉu ®iÓm: mét sè ®èi t−îng tù nhiªn hoÆc hiÖn t−îng tù nhiªn cã sù ph©n bè b»ng c¸c ®iÓm tËp trung theo c¸c quy luËt nhÊt ®Þnh. VÝ dô: ph©n bè cña c¸c ®ång cá, hÖ thèng c¸c ®iÓm bè sôt cactor, ph©n bè cña c¸c loµi ®éng vËt, thùc vËt 11
  12. quý hiÕm Trong xö lý kh«ng gian, sù ph©n bè vÒ nh÷ng ®iÓm ®ã cÇn ®−îc nhËn diÖn vµ ph©n lo¹i. • Ph©n tÝch m¹ng: thiÕt lËp mét m¹ng h÷u Ých gi÷a c¸c diÖn cã sù ph©n bè kh¸c nhau lµ mét trong nh÷ng chøc n¨ng xö lý kh«ng gian: vÝ dô t¹o tuyÕn xe bus gÇn nhÊt nèi c¸c ®iÓm ®ãn kh¸ch trong thµnh phè, më mét hÖ thèng ®−êng nèi gi÷a c¸c khu d©n c−, thiÕt kÕ mét tuyÕn ®−êng èng dÉn dÇu TÊt nhiªn khi thiÕt kÕ cô thÓ l¹i ph¶i bæ sung b»ng mét sè th«ng tin kh¸c nhau, vÝ dô: ®Þa h×nh, sö dông ®Êt • Ph©n tÝch, xö lý theo « l−íi (grid analysis). Bµi to¸n xö lý « l−íi rÊt phong phó, nã cã thÓ øng dông cho nhiÒu ngµnh: vÝ dô tÝnh to¸n lan truyÒn « nhiÔm, lËp c¸c ®−êng ®¼ng trÞ, dù b¸o ch¸y rõng • Ph©n tÝch xö lý nhiÒu líp th«ng tin theo ®iÒu kiÖn. §©y lµ chøc n¨ng phøc t¹p vµ ®a d¹ng nhÊt cña xö lý kh«ng gian. NhiÒu bµi to¸n ®−îc ¸p dông ®Ó biÕn ®æi líp th«ng tin ban ®Çu thµnh mét hay nhiÒu líp th«ng tin míi: vÝ dô tÝnh ®é dèc, h−íng dèc, tÝnh mËt ®é, bµi to¸n boolean, bµi to¸n logic, c¸c phÐp ph©n chia, tÝnh c¨n b¶n ®å, nh÷ng líp th«ng tin míi. • Vïng bªn trong lµ phÇn kh«ng bao gåm ®−êng biªn. Polygon lµ diÖn tÝch cã vïng bªn trong, mét ®−êng viÒn bªn ngoµi, kh«ng cã ®iÓm giao c¾t ë bªn trong vµ kh«ng cã khoanh vi nµo kh¸c ë phÝa trong. Polygon phøc t¹p: lµ polygon cã mét hoÆc nhiÒu khoanh vi kh¸c ë bªn trong. • Cã hai kh¸i niÖm ®−îc sö dông bæ sung cho ®Þnh nghÜa trªn ®ã lµ pixels vµ « l−íi ®¬n vÞ (grid cells) Pixel lµ ®¬n vÞ h×nh ¶nh cã hai kÝch th−íc, nã lµ ®¬n vÞ nhá nhÊt cña h×nh ¶nh kh«ng thÓ chia nhá ®−îc. ¤ l−íi ®¬n vÞ lµ ®èi t−îng cã hai kÝch th−íc, thÓ hiÖn mét yÕu tè cña mét bÒ mÆt cã cÊu tróc ®Òu ®Æn bëi chóng. Nh÷ng kh¸i niÖm nªu ë trªn lµ do b¶n ®å sè cña Mü ®−a ra (National comitee for digital colorgaphic data standars - NCDCDS). C¸c kh¸i niÖm ®ã cã thÓ ®−îc gäi kh¸c ®i,tïy theo sù thiÕt kÕ vÒ tªn gäi trong tõng hÖ thèng phÇn mÒm HTT§L. II.3.C¸c yÕu tè c¬ b¶n cña th«ng tin kh«ng gian ViÖc ph©n tÝch trËt tù vµ tæ hîp kh«ng gian yªu cÇu ph¶i cã ba thuéc tÝnh c¬ b¶n sau: vÞ trÝ (location), d÷ liÖu thuéc tÝnh (attribute data) vµ tÝnh chÊt h×nh häc (topology). • VÞ trÝ: lµ tÝnh chÊt quan träng mµ mçi ®èi t−îng kh«ng gian ph¶i cã. VÞ trÝ ®−îc x¸c ®Þnh bëi täa ®é X vµ Y trªn mÆt ph¼ng ngang (caitesian). • D÷ liÖu thuéc tÝnh: Cung cÊp nhiÒu th«ng tin quan träng vÒ tÝnh ch¸t cña ®èi t−îng ®−îc nghiªn cøu. VÝ dô b¶n ®å cã c¸c ®Æc ®iÓm th× b¶ng thuéc tÝnh ph¶i nªu 12
  13. ®−îc tÝch chÊt c¸c ®Æc ®iÓm ®ã, vÝ dô: gièng cét ®iÖn hay hè n−íc víi c¸c th«ng tin cô thÓ cho tõng lo¹i. • D÷ liÖu h×nh häc: ®−îc ®Þnh nghÜa lµ mèi quan hÖ kh«ng gian gi÷a c¸c yÕu tè b¶n ®å. Trong tr−êng hîp c¸c polygon, cã nh÷ng polygon l¹i n»m trong ranh giíi cña mét polygon kh¸c. Víi c¸c yÕu tè ®−êng cã, nh÷ng ®−êng t¹o nªn bëi hai ®o¹n th¼ng (segment) nèi víi nhau trùc tiÕp hoÆc nèi gi¸n tiÕp qua mét ®o¹n th¼ng thø ba, hoÆc hai ®o¹n th¼ng hoµn toµn kh«ng nèi víi nhau. Víi c¸c ®iÓm, c¸c ®iÓm cã thÓ ë c¸ch nhau nh÷ng kho¶ng c¸ch kh¸c nhau. • Nh×n chung, vÞ trÝ vµ d÷ liÖu thuéc tÝnh lµ t−¬ng ®èi dÔ hiÓu, song ®Æc ®iÓm h×nh häc th× h¬i khã h×nh dung h¬n. Cã mét sè kh¸i niÖm vµ thuéc tÝnh nh− sau: • TiÕp gi¸p (adjacency): hai polygon ë liÒn nhau th× ®−îc gäi lµ tiÕp gi¸p víi nhau. Kh¸i niÖm tiÕp gi¸p ®−îc sö dông khi ph©n tÝch sù liªn quan cña nh÷ng yÕu tè ë liÒn kÒ nhau. VÝ dô: gi¸ cña mét miÕng ®Êt sÏ cao h¬n gi¸ trung b×nh cña vïng nÕu nh− vïng ®Êt ®ã n»m liÒn kÒ víi c«ng viªn hoÆc khu th−¬ng m¹i • Chøa ®ùng (containment): biÓu thÞ mét yÕu tè nµo ®ã n»m trong rang giíi cña mét polygon. Mèi quan hÖ nµy còng quan träng khi ph©n tÝch mèi liªn quan gi÷a hai kiÓu ®èi t−îng. VÝ dô: mét m¶nh ®Êt n»m trong vïng ngËp lôt cã thÓ ph¶i mua b¶o hiÓm víi gi¸ cao h¬n. • TiÕp nèi (connectivity): thÓ hiÖn cho hai ®o¹n th¼ng ®−îc nèi víi nhau. Kh¸i niÖm tiÕp nèi ®−îc xem xÐt cho viÖc ph©n tÝch giao th«ng, tuyÕn ®i ®Ó cã thÓ t×m ra ph−¬ng ¸n më tuyÕn tèt nhÊt. • Giao nhau (intersection): ®−îc xem lµ mét d¹ng phøc t¹p trong mèi quan hÖ kh«ng gian cña c¸c yÕu tè polygon. Giao c¾t ®èi víi polygon nghÜa lµ hai polygon cã cïng chung mét vïng, vïng nµy cã tÝnh chÊt thuéc vÒ c¶ hai polygon. Khi xö lý chång xÕp b¶n ®å th× vïng giao nhau kh«ng cÇn xem xÐt ®Õn c¸c tÝnh chÊt h×nh häc. Tuy nhiªn th«ng dông nhÊt lµ c¸c vïng ®−îc bè trÝ t¸ch biÖt nhau trong c¬ së d÷ liÖu. Tãm l¹i, 3 yÕu tè: vÞ trÝ, d÷ liÖu thuéc tÝnh vµ ®Æc ®iÓm cña d÷ liÖu lµ rÊt quan träng trong xö lý kh«ng gian. Tù ®éng hãa b¶n ®å sÏ gióp Ých cho viÖc tr×nh bµy vµ tæ chøc d÷ liÖu kh«ng gian. Trong xö lý kh«ng gian, tæng hîp c¸c ®Æc ®iÓm vÒ mèi liªn hÖ kh«ng gian gi÷a c¸c yÕu tè b¶n ®å ®−îc xö lý bëi HTT§L vµ nã cung cÊp kh¶ n¨ng xö lý ®ång thêi c¶ ba yÕu tè. C¸c ®èi t−îng kh«ng gian ®−îc tr×nh bµy d−íi d¹ng ®Æc ®iÓm vÒ ®−êng, ®iÓm, hoÆc polygon. Mçi mét ®Æc ®iÓm l¹i ®−îc thÓ hiÖn tËp trung vµo mét sè yªu cÇu vÒ mÆt c¬ së d÷ liÖu. II.4.Tæ chøc d÷ liÖu kh«ng gian cña HTT§L Trong mét HTT§L ®iÓn h×nh, c¸c ®èi t−îng kh«ng gian ®−îc liªn kÕt ®Ó nghiªn cøu c¸c hiÖn t−îng th× nhÊt thiÕt ph¶i ®−îc tr×nh bµy d−íi d¹ng b¶n ®å víi môc ®Ých 13
  14. thiÕt lËp ®−îc mèi liªn quan kh«ng gian gi÷a chóng. C¶ vÞ trÝ vµ thuéc tÝnh ®−îc xö lý th«ng qua mét lo¹t c¸c ch−¬ng tr×nh trong HTT§L. Yªu cÇu ®Çu tiªn ®Ó viÖc t¹o lËp d÷ liÖu mét c¸ch cã hiÖu qu¶ lµ c¸c ®èi t−îng ®−îc thÓ hiÖn ë ba yÕu tè c¬ b¶n lµ: ®iÓm (point), ®−êng (line) vµ vïng (area hay polygon). Theo quan ®iÓm cña tæ chøc quèc gia Mü vÒ d÷ liÖu b¶n ®å sè th× c¸c yÕu tè ®ã ®−îc gi¶i thÝch nh− sau. Mét con ®−êng hoÆc con s«ng, con suèi th−êng ®−îc biÓu diÔn b»ng c¸c yÕu tè ®−êng, mÆc dï trong thùc tÕ cã thÓ ®o ®−îc c¶ ®é réng vµ chiÒu dµi cña chóng trªn b¶n ®å. C¸c ®èi t−îng tù nhiªn th−êng ®−îc thÓ hiÖn b»ng c¸c ®−êng, cung, vïng, ®iÓm, tuú theo c¸c ®Æc tr−ng cô thÓ mµ chóng ®−îc thÓ hiÖn theo c¸c h×nh mÉu cô thÓ. H×nh 2. M« t¶ mét sè kh¸i niÖm vector nguån: ®iÓm, ®−êng vµ vïng Mét sè kh¸i niÖm chÝnh ®−îc cô thÓ trong ®Þnh nghÜa nµy nh− sau: 14
  15. ™ §iÓm: lµ ®èi t−îng cã kÝch th−íc b»ng 0 vÒ mÆt h×nh häc. Do ®ã c¸c ®èi t−îng ®iÓm chØ dïng ®Ó x¸c ®Þnh vÞ trÝ. §iÓm kh«ng cã ý nghÜa trong viÖc ®o vÒ kÝch th−íc. MÆc dï trªn b¶n ®å, c¸c ®iÓm ®−îc biÓu thÞ b»ng kÝch th−íc kh¸c nhau nh−ng diÖn tÝch cña c¸c ®iÓm lµ kh«ng cã ý nghÜa thùc tÕ. Mét sè kh¸i niÖm vÒ "®iÓm" nh− sau: - §iÓm thùc tÕ (entity point): dïng ®Ó x¸c ®Þnh vÞ trÝ cña c¸c ®èi t−îng d¹ng ®iÓm nh−: c¸c toµ nhµ, c¸c cét. Tr−êng hîp ®ã, x¸c ®Þnh chÝnh x¸c vÞ trÝ cña c¸c ®iÓm lµ ®iÒu rÊt quan träng. - §iÓm chØ tªn (label point) ®−îc sö dông ®Ó hiÓn thÞ mét tËp hîp ch÷ viÕt cho c¸c ®èi t−îng b¶n ®å. §èi víi nh÷ng ®iÓm nµo th× ®é chÝnh x¸c cña vÞ trÝ phô thuéc vµo quan niÖm b¶n ®å häc. NghÜa lµ vÞ trÝ c¸c ®iÓm chØ tªn cho c¸c ®èi t−îng trªn b¶n ®å ®−îc x¸c ®Þnh sao cho kh«ng cã sù lÉn lén víi nhau. - §iÓm cã diÖn tÝch (area point) dïng ®Ó x· ®Þnh mét vÞ trÝ cã th«ng tin vÒ diÖn tÝch. VÝ dô cã thÓ dïng ®iÓm ®Ó thÓ hiÖn vÞ trÝ mét quèc gia vµ ®é lín cña ®iÓm chøa ®ùng th«ng tin vÒ ®Êt n−íc ®ã. - §iÓm giao nhau (node) thÓ hiÖn vÞ trÝ mét diÖn víi c¸c dÊu hiÖu vÒ h×nh häc, vÝ dô: n¬i giao nhau hoÆc ®iÓm cuèi cña c¸c yÕu tè ®−êng. C¸c th«ng tin vÒ ®iÓm c¸c mét kÝch th−íc trong ph©n tÝch kh«ng gian mÆc dï chóng thÓ hiÖn cho c¸c ®èi t−îng cã hai kÝch th−íc ë trªn b¶n ®å. VÝ dô: mét ®iÓm biÓu thÞ cho 1 giÕng, mét ®iÓm biÓu thÞ cho mét cét. MÆc dï diÖn tÝch mµ giÕng chiÕm kh¸c víi diÖn tÝch cña cét chiÕm. Trong mét b¶n ®å th× kh«ng thÓ nªu ®−îc diÖn tÝch mµ giÕng hoÆc cét chiÕm trªn thùc tÕ - do tû lÖ b¶n ®ã kh«ng ®¸p øng. Trong ph©n tÝch kh«ng gian, diÖn tÝch gi÷a c¸c ®iÓm lµ kh«ng tÝnh (trõ tr−êng hîp c¸c ®iÓm cã diÖn tÝch, lóc ®ã ®iÓm ®· trë thµnh vïng) • TÝnh chÊt cña ®iÓm: ®©y lµ d¹ng ®¬n gi¶n nhÊt cña c¸c ®èi t−îng kh«ng gian. Khi nãi vÒ d÷ liÖu ®iÓm, ph¶i nãi ®Õn sè l−îng ®iÓm tèi thiÓu cho mét c¬ së d÷ liÖu ®iÓm. Nh×n chung, c¸c yÕu tè tèi thiÓu cho mét c¬ së d÷ liÖu ®iÓm lµ nh÷ng thuéc tÝnh vÒ to¹ ®é,ngoµi ra, c¸c tÝnh chÊt kh¸c cña ®iÓm ®−îc m« t¶ trong hµm sau: Pi: ( X, Y, Z1 Z2 Z3 Z.m) ë ®©y: i lµ Code x¸c ®Þnh cña mâi ®iÓm ( identification Code -ID) X, Y to¹ ®é cña ®IÓm, ®−îc x¸c ®Þnh theo to¹ ®é ph¼ng (x, y trong mÆt ph¼ng cartesian) Z 1,Z2 Z m c¸c ®Æc tr−ng kh¸c cña ®iÓm. 15
  16. V× ®iÓm cã kÝch th−íc b»ng kh«ng (= 0) nªn nã kh«ng cã kho¶ng trèng ë gi÷a, song nã ph¶i cã thuéc tÝnh vÒ mÆt h×nh häc, ®ã lµ to¹ ®é. Th«ng tin vÒ mèi liªn quan gi÷a c¸c ®iÓmcã thÓ x¸c ®Þnh b»ng c«ng thøc to¸n häc. Trong tr−êng hîp cã nhiÒu ®iÓm th× kho¶ng cach gi÷a c¸c ®IÓm ®−îc x¸c ®Þnh bëi vÞ trÝ cña c¸c ®iÓm ®ã víi nhau. ™ §−êng: ™ §Þnh ghÜa: §−êng lµ c¸c yÕu tè cã mét kÝch th−íc vµ thÓ hiÖn c¶ vÞ trÝ vµ h−íng. §é dµi lµ dÊu hiÖu ®o ®¹c vÒ kÝch th−íc cña ®èi t−îng ®−êng. MÆc dï c¸c yÕu tè ®−êng th−êng cã kh«ng gian hai kÝch th−íc trªn b¶n ®å nh−ng ®é réng cña ®−êng lµ kh«ng ®−îc xem xÐt ®Õn trong tÝnh to¸n h−íng cña b¶n ®å. ƒ §−êng (line): lµ c¸c ®èi t−îng cã mét kÝch th−íc. ƒ §o¹n th¼ng (line segment): lµ ®−êng nèi trùc tiÕp gi÷a hai ®iÓm. ƒ §−êng gÊp khóc: lµ c¸c ®äan th¼ng nèi liªn tôc, cã thÓ kh¸c h−íng song kh«ng cã ®iÓm nèi hoÆc cã thÓ ®iÓm nèi ë mét phÝa (ph¶i hoÆc tr¸i). §−êng gÊp khóc cã thÓ c¾t qua chÝnh nã hoÆc c¾t c¸c ®−êng kh¸c. ƒ Cung (arc) lµ mét ®o¹n tËp hîp c¸c ®iÓm t¹o nªn mét d¹ng ®−êng cong mµ ®−êng cong ®ã ®−îc x¸c ®Þnh b»ng mét hµm to¸n. ƒ §o¹n nèi (link) lµ ®èi t−îng cã mét kÝch th−íc nèi gi÷a hai nót. §o¹n nèi còng ®−îc hiÓu lµ ®−êng gê (edges) hay ®−êng viÒn. ƒ §o¹n nèi trùc tiÕp : lµ ®o¹n nèi gi÷a hai nót víi mét h−íng nhÊt ®Þnh. ƒ D©y xÝch (chain): lµ sù nèi liªn tôc cña c¸c ®o¹n th¼ng kh«ng c¾t nhau hoÆc gi÷a c¸c cung víi c¸c nót ë cuèi mçi cung. C¸c nót cã thÓ n»m ë bªn ph¶i hay bªn tr¸i lµ kh«ng b¾t buéc TÝnh chÊt cña ®−êng: §−êng ®−îc hiÓu lµ tËp hîp cña rÊt nhiÒu ®iÓm. Mçi ®−êng ®Òu cã thÓ chia thµnh nhiÒu ®o¹n th¼ng vµ mmçi ®o¹n ®−îc x¸c dÞnh bëi hai ®iÓm ë hai ®Çu. §Ó cÊu t¹o nªn yÕu tè h×nh häc cña ®−ßng th× yÕu tè c¬ b¶n lµ h−íng cña ®−êng. Ngoµi ra, cßn mét yÕu tè kh¸c, ®ã lµ sù tiÕp nèi gi÷a c¸c ®−êng. §Ó hiÓu sù tiÕp nèi ®ã, ta cã thÓ h×nh dung tíi mét ®o¹n th¼ng nèi gi÷a mét ®iÓm nµy víi mét ®iÓm kh¸c. Nh− vËy, c¸c yÕu tè c¬ b¶n cña mçi ®−êng gåm cã: Lj: (P1, P2, Pn, Z1, Z2 Zm, H1 Hq) ë ®©y: j Code cña ®−êng ( ID) P1 ®iÓm thø 1 16
  17. Pn ®iÓm thø n Z1 thuéc tÝnh cña ®o¹n thø 1 Zn thuéc tÝnh cña ®o¹n thø n Hq - Code ID cña ®o¹n thø q ®−îc nèi trong thø tù cña ®−êng (1 n) lµ h−íng cña ®−êng tõ 1 ®Õn n cña ®−êng. ™ Vïng: (area) hoÆc (polygone) Vïng lµ kh¸i niÖm phøc t¹p nhÊt trong 3 lo¹i yÕu tè kh«ng gian cña cÊu tróc vector. Vïng ®−îc hiÓu lµ mét diÖn tÝch giíi h¹n bëi mét ®−êng khÐp kÝn vµ phÇn bªn trong ®ã cã nh÷ng tÝnh chÊt cô thÓ. • §Þnh nghÜa : Vïng lµ ®Æc ®iÓm thÓ hiÖn hai kÝch th−íc c¶ vÞ trÝ vµ diÖn tÝch, lµ ®èi t−îng x¸c ®Þnh vÒ mÆt ranh giíi, liªn tôc vµ cã hai kÝch th−íc. Nã cã thÓ bao gåm c¶ phÇn bªn hoÆc kh«ng • C¸ctÝnh chÊt cña polygon:Polygone d−îc x¸c ®Þnh bëi mét lo¹t c¸c ®−êng v¹ch ®Þnh ranh giíi. Thªm vµo ®ã, polygone lµ yÕu tè cã 2 kÝch th−íc . Mçi polygone ®−îc x¸c ®Þnh bëi mét diÖn tÝch nhÊt ®Þnh. V× polygone kh«ng cã h×nh d¹ng vµ kÝch th−íc nhÊt ®Þnh, nªn mèi quan hÖ kh«ng gian sÏ khã x¸c ®Þnh nÕu kh«ng cã nh÷ng thuéc tÝnh ®−îc lµm râ. Hai polygone cã thÓ n»m t¸ch biÖt víi nhau, hoÆc kÒ nhau, hoÆc c¸i nä n»m trong c¸i kia. Trong tr−êng hîp n»m t¸ch biÖt h¼n so víi nhau th× l¹i cã kh¶ n¨ng chóng ®−îc nèi víi nhau b»ng polygone thø ba. Yªu cÇu vÒ thuéctÝnh cña polygone bao gåm: G. K (L 1 L n, Z1 Zm σ1 σr, φ1 φs,Φ1 Φt) ë ®©y: K lµ Code cña polygone G, tÇn sè kÕt nèi cña ®−êng tõ L1 ®Õn Ln vµ nã x¸c ®Þnh ranh giíi cña polygone G. Z n x¸c ®Þnh gi¸ trÞ cña thuéc tÝnh thø n σ1 σr thÓ hiÖn mét hoÆc nhiÒu polygone kÕt nèi víi nhau t¹o nªn polygone K φ1 φs x¸c ®Þnh cã 1 hay nhiÒu polygone chøa trong polygone K Φ1 Φt x¸c ®Þnh cã mét hay nhiÒu polygone n»m trong polygone K C¸c th«ng tin h×nh häc bæ sung kh¸c cßn cã thÓ lµ cÇn thiÕt ®èi víi c¸c polygone phøc t¹p. NhiÒu th«ng tin h×nh häc cã thÓ ®−îc bæ sung ngay trong nh÷ng th«ng tin vÒ ®−êng hoÆc ®−îc lµm ®¬n gi¶n ho¸ ®i. VÝ dô: hai polygone n»m liÒn kÒ th× ph¶i cã thªm th«ng tin vÒ mét ®o¹n th¼ng chung ë gi÷a lµm biªn giíi gi÷ hai polygone 17
  18. . II.5.C¸c m« h×nh cÊu tróc c¬ së d÷ liÖu II.5.1.Kh¸i qu¸t chung T− liÖu (data) ®−îc hiÓu nh− nh÷ng sù hiÖn diÖn ®· ®−îc kiÓm tra vÒ thÕ giíi thùc (Graeme F Borinam Carter). Th«ng tin lµ t− liÖu ®−îc tæ chøc theo nh÷ng mÉu thÓ hiÖn nh»m dÔ dµng t×m kiÕm vµ khai th¸c. Tính chất dữ liệu chưa đựng các thông tin: T− liÖu kh«ng gian ph¶i ®−îc tr×nh bµy vµ l−u tr÷ mét c¸ch riªng biÖt trong những kh«ng gian cña HTT§L. VÝ dô: ®−êng, ®iÓm, vïng, bÒ mÆt ph¶i ®−îc l−u tr÷ 18
  19. ®éc lËp cïng c¸c thuéc tÝnh cña chóng t¹o thµnh nh÷ng file d÷ liÖu kh«ng gian hoÆc phi kh«ng gian. C¬ së d÷ liÖu ( CSDL) lµ toµn bé nh÷ng th«ng tin cÇn thiÕt vÒ ®èi t−îng ®−îc l−u gi÷ d−íi d¹ng sè. CSDL cã thÓ lµ kh«ng gian hoÆc phi kh«ng gian. HÖ thèng qu¶n lý CSDL (Database management System - DBMS) lµ tËp hîp mét sè chøc n¨ng cña phÇn mÒm ®Ó l−u gi÷, bæ sung vµ thÓ hiÖn d÷ liÖu . C¸c hÖ thèng qu¶n lý c¬ së d÷ liÖu phi kh«ng gian hoÆc kh«ng gian th−êng t¸ch biÖt nhau. Còng cã mét sè phÇn mÒm tæ chøc kÕt hîp ®Ó qu¶n lý c¶ hai d¹ng d÷ liÖu hoÆc cung cÊp kh¶ n¨ng liªn kÕt víi c¸c phÇn mÒm CSDL kh¸c. Ch−¬ng tr×nh nµy sÏ tËp trung giíi thiÖu c¸c cÊu tróc d÷ liÖu chÝnh lµ cÊu tróc ph©n nh¸nh, chia nhá vµ cÊu tróc m¹ng. Ngoµi ra, c¸c d÷ liÖu thuéc tÝnh phi kh«ng gian trong mèi liªn hÖ víi c¸c thuéc tÝnh kh«ng gian còng ®−îc ®Ò cËp ®Õn. CÊu tróc d÷ liÖu kh«ng gian lµ sù tæ chøc t− liÖu kh«ng gian d−íi mét khu«n d¹ng phï hîp víi m¸y tÝnh. CÊu tróc cña d÷ liÖu ph¶i ®−îc tæ chøc ®Ó cã sù liªn hÖ gi÷a c¸c m« h×nh d÷ liÖu vµ c¸c khu«n d¹ng (format) d÷ liÖu. Thùc tÕ, gi÷a kh¸i niÖm m« h×nh vµ cÊu tróc d÷ liÖu Ýt cã sù ph©n biÖt. Tuy nhiªn kh¸i niÖm m« h×nh ®−îc sö dông ë ph¹m vi nguyªn lý tõ kh¸i qu¸t ®Õn cô thÓ, cßn cÊu tróc lµ kh¸i niÖm mang tÝnh chÊt kü thuËt vµ minh ho¹ mét c¸ch hÖ thèng vÒ b¶n chÊt vµ sù liªn hÖ gi÷a c¸c thµnh phÇn cña CSDL. CÊu tróc cña d÷ liÖu Raster ®−îc sö dông réng r·i trong hÖ xö lý ¶nh vµ xö lý TTDL - raster, cßn cÊu tróc cña d÷ liÖu vertor ®−îc sö dông nhiÒu trong c¸c hÖ CAD (Computer Aided Decizion - M¸y tÝnh thiÕt kÕ trî gióp), hoÆc trong HTT§L vertor víi 19
  20. nh÷ng kh¶ n¨ng m¹nh vÒ b¶n ®å. Trong thùc tÕ ¸p dông nhiÒu HTTD cã c¶ hai hÖ thèng cÊu tróc d¹ng Raster vµ Vertor ®Ó cã thÓ sö dông mét c¸ch linh ho¹t vµ giao diÖn víi nhau ®Ó ®¸p øng cho nh÷ng nhiÖm vô cÇn gi¶i quyÕt. Nh÷ng sù giao diÖn ®ã H×nh Ma trËn kh«ng gian cña mét file GIS raster cÊu tróc tõ c¸c ®−îc thÓ hiÖn cô thÓ víi viÖc xö lý mét hÖ thèng d÷ liÖu mÉu ®iÓm lµ: cã b¶ng thuéc tÝnh vÒ tÝnh chÊt vµ to¹ ®é c¸c ®iÓm, cã kh¶ n¨ng néi suy thuéc tÝnh mÉu thµnh c¸c file Raster; cã kh¶ n¨ng t¹o file vertor vµ contour cña c¸c tr−êng thuéc tÝnh ®· ®−îc néi suy; cã kh¶ n¨ng t¹o c¸c mÆt ph¼ng h×nh häc vµ c¸c m« h×nh kh«ng gian víi d÷ liÖu Raster hoÆc Vertor. Tuy nhiªn do kh«ng ph¶i lµ nh÷ng HTT§L chuyªn ®Ò mµ c¸c HTT§L tæng hîp th−êng cã mét sè −u thÕ vµ nh÷ng h¹n chÕ nhÊt ®Þnh. II.5.2.CÊu tróc d÷ liÖu Raster Raster ®−îc hiÓu lµ « h×nh vu«ng cã kÝch th−íc nhÊt ®Þnh gäi lµ cell hoÆc pixell (picture element), cÊu tróc Raster lµ cÊu tróc h×nh ¶nh. Mçi « vu«ng cã chøa th«ng tin vÒ mét ®èi t−îng hay mét sù hîp phÇn cña ®èi t−îng. VÞ trÝ cña ®èi t−îng ®−îc x¸c ®Þnh bëi vÞ trÝ cña c¸c « vu«ng theo trËt tù hµng vµ cét. NÕu vÞ trÝ cña mçi mét « ¶nh pixel ®−îc tham chiÕu víi vÞ trÝ ®Þa lý thËt cña nã trong mét hÖ täa ®é Cartesian trªn Tr¸i ®Êt .CÊu tróc d÷ liÖu Raster ®¬n gi¶n nhÊt lµ cÊu tróc d¹ng b¶ng, ë ®ã cã chøa c¸c th«ng tin vÒ to¹ ®é vµ thuéc tÝnh phi kh«ng gian. Th«ng tin vÒ vÞ trÝ ®−îc thÓ hiÖn ë to¹ ®é theo hµng vµ cét, tÝnh theo trËt tù s¾p xÕp cña d÷ liÖu. Tr−êng hîp cã nhiÒu tÝnh chÊt th× cã thÓ gäi lµ th«ng tin nhiÒu chiÒu. B¶ng thuéc tÝnh hai chiÒu cña ®èi t−îng ®−îc gäi lµ b¶ng mét chiÒu hay cßn gäi lµ b¶ng thuéc tÝnh Raster më réng (expanded Raster table). CÊu tróc Raster ®Çy ®ñ lµ cÊu tróc cã ®Çy ®ñ sè l−îng c¸c pixell s¾p xÕp theo nh÷ng vÞ trÝ x¸c ®Þnh. CÊu tróc Raster rÊt tiÖn lîicho viÖc ¸p dông c¸c chøc n»ng xö lý kh«ng gian dùa trªn nguyªn t¾c chång xÕp th«ng tin nhiÒu líp. C¸c ®Æc ®iÓm kh«ng gian lµ cã th«ng tin vÒ ®Þa lý, nghÜa lµ chóng cã thÓ ®−îc tr×nh bµy trªn bÊt cø mét b¶n ®å nµo cña mét 20
  21. hÖ to¹ ®é ®· biÕt. CÊu tróc Raster yªu cÇu mçi mét ®Æc ®iÓm ph¶i ®−îc tr×nh bµy thµnh d¹ng ®¬n vÞ h×nh ¶nh (picture elemarts pixel). Trong tr−êng hîp nµy mét b¶n ®å ®−îc ph©n chia thµnh nhiÒu pixels, mçi pixel cã vÞ trÝ theo hµng vµ cét. Mét ®iÓm nhá nhÊt ®−îc tr×nh bµy bëi mét pixel ®¬n lÎ vµ nã chiÕm mét diÖn tÝch b»ng kÝch th−íc cña mét pixel. A B 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 1 2 45 0 1 2 3 456 3 6 H×nh 3. Mét ®−êng cã thÓ tæ chøc trong cÊu tróc Vector (A) vµ Raster (B) Mét ®−êng trong cÊu tróc Raster lµ mét lo¹t c¸cpixel nèi víi nhau vµ mét polygon lµ mét ®¸m (cluster) cña c¸c pixel cã cïng mét gi¸ trÞ. Sau ®©y lµ nh÷ng −u ®iÓm c¬ b¶n cña cÊu tróc Raster: • §¬n gi¶n vµ dÔ tham kh¶o • ViÖc chång xÕp c¸c líp b¶n ®å ®−îc thùc hiÖn mét c¸ch thuËn tiÖn ®−a ®Õn kÕt qu¶. • §èi víi m« h×nh kh«ng gian, c¸c ®¬n vÞ ®Þa lý ®−îc x¸c ®Þnh trong cÊu tróc Raster, bao gåm h×nh d¹ng vµ kÝch th−íc. Nh− vËy trong kÕt qu¶ mèi quan hÖ gi÷a c¸c pixel lµ æn ®Þnh vµ dÔ dµng vÏ ra ®−îc. • DÔ thiÕt lËp mét bÒ mÆt liªn tôc b»ng ph−¬ng ph¸p néi suy. • §a sè c¸c t− liÖu kh«ng gian th−êng ®−îc ghi ë d¹ng Raster nh− ¶nh vÖ tinh, ¶nh m¸y bay chôp quÐt. Th«ng th−êng c¸c t− liÖu Raster ®ã dÏ dµng nhËp trùc tiÕp mµ kh«ng cÇn mét sù thay ®æi nµo. Nh÷ng nh−îc ®iÓm cña cÊu tróc d÷ liÖu Raster: • Tµi liÖu th−êng bÞ t×nh tr¹ng qu¸ t¶i, lµm tèn nhiÒu phÇn cña bé nhí trong m¸y tÝnh. Trong rÊt nhiÒu tr−êng hîp, c¸c yÕu tè b¶n ®å kh«ng nhÊt thiÕt ph¶i ®−îc g¾n thuéc tÝnh (code ho¸) thµnh c¸c « l−íi ®Æc tr−ng. Trong cÊu tróc d÷ liÖu Raster, nh÷ng vïng rÊt réng lín cã ®Æc ®iÓm gièng nhau ®−îc tån t¹i mét c¸ch ngÉu nhiªn víi mét gi¸ trÞ nµo ®ã vµ lµ tËp hîp cña rÊt nhiÒu « l−íi. Trong khi ®ã khi thÓ hiÖn vÒ ®é 21
  22. dèc th× ë vïng cã ®é dèc t−¬ng ®èi gièng nhau, cÊu tróc raster vÉn thÓ hiÖn sù kh¸c nhau do kÝch th−íc cña c¸c pixel t¹o nªn ®−êng gå ghÒ. • Mèi quan hÖ vÒ h×nh häc gi÷a c¸c yÕu tè kh«ng gian th× khã vÏ vµ khã thiÕt lËp ®−îc, vÝ dô víi hai b¶n ®å ®−îc x¸c ®Þnh b»ng hµng, cét th× mèi liªn hÖ h×nh häc gi÷a c¸c ®Æc ®iÓm cña hai b¶n ®å ®ã lµ rÊt khã x¸c ®Þnh. • C¸c b¶n ®å Raster th−êng th« vµ kÐm vÎ ®Ñp h¬n so víi b¶n ®å vÏ b»ng ®−êng nÐt thanh cña cÊu tróc Vector. Trong b¶n ®å Raster, c¸c yÕu tè ®−êng, s«ng, ranh giíi th−êng ®−îc biÓu hiÖn b»ng c¸c pixel nªn cã d¹ng r¨ng c−a. • ViÖc chuyÓn ®æi c¸c thuéc tÝnh kh«ng gian cña cÊu tróc Raster th× dÔ bÞ nhiÔu. VÝ dô mét con ®−êng khi quay ®i mét gãc nµo ®ã råi quay l¹i ®óng gãc ®ã nh−ng nã cã thÓ bÞ biÕn ®æi so víi h×nh d¹ng ban ®Çu. • §èi víi ph©n tÝch kh«ng gian, h¹n chÕ nhÊt cña cÊu tróc Raster lµ ®é chÝnh x¸c th−êng thÊp so víi mong muèn (vÝ dô khi tÝnh ®é day cña mét ®o¹n th¼ng sai sè th−êng lín h¬n so víi ®o trùc tiÕp). §©y lµ ®iÒu khã tr¸nh khái v× kÝch th−íc tÝnh ®−îc liªn quan ®Õn kÝch th−íc cña c¸c pixel vµ vÞ trÝ cña mét ®o¹n th¼ng hay cña mét ®iÓm còng ®−îc x¸c ®Þnh tuú thuéc kÝch th−íc cña pixel.§©y còng lµ mét ®iÓm cÇn l−u ý trong khi thÓ hiÖn b¶n ®å d¹ng Raster ( h×nh 4 ) 22
  23. H×nh 4. M« pháng c¸ch thÓ hiÖn c¸c khoanh vi theo cÊu tróc Raster II.5.3.CÊu tróc d÷ liÖu d¹ng Vector Nh− phµn trªn ®· giíi thiÖu,trong cÊu tróc d÷ liÖu d¹ng Vector, c¸c ®èi t−îng kh«ng gian®−îc tr×nh bµy b»ng mét lo¹t c¸c Vector. Trong kh¸i niÖm to¸n häc, mét Vector ®−îc thÓ hiÖn b»ng mét ®iÓm xuÊt ph¸t (starting point) víi to¹ ®é X vµ Y ®· cho, mét h−íng (direction) nghÜa lµ cã mét gãc nµo ®ã theo h−íng ®«ng, t©y, nam, b¾c vµ mét ®é dµi (length). Mét ®iÓm ®−îc thÓ hiÖn bëi mét Vector bÞ tho¸i ho¸ (degenerate) víi c¶ h−íng vµ ®é dµi cña nã ®Òu b»ng 0. Trong tr−êng hîp nµy ®iÓm còng kh«ng cã c¶ diÖn tÝch. Mét ®−êng ®−îc thÓ hiÖn bëi sù lÆp l¹i cña c¸c Vector, mµ c¸c Vector nµy lµ c¸c ®o¹n th¼ng v× chiÒu réng cña c¸c Vector còng kh«ng ®−îc x¸c ®Þnh nªn vÒ ý nghÜa kh«ng gian, ®−êng chØ cã mét kÝch th−íc, ®ã lµ ®é dµi. Mét polygon ®−îc thÓ hiÖn bë mét lo¹t c¸c Vector t¹o nªn mét vïng khÐp kÝn vµ diÖn tÝch cña vïng ®ã cã thÓ ®o ®−îc. 23
  24. Hi×nh 5. cÊu tróc d÷ liÖu vecter Nh÷ng −u ®iÓm cña cÊu tróc Vector: • Ýt tr−êng hîp t− liÖu bÞ ®Çy chÆt bé nhí trong m¸y tÝnh v× tæ chøc d÷ liÖu Vector th−êng ë d¹ng nÐn, v× cã thÓ chøa ®−îc mét l−îng d÷ liÖu Vector rÊt lín trong t− liÖu kh«ng gian. • C¸c ®èi t−îng riªng biÖt ®−îc thÓ hiÖn mét c¸ch râ rµng vµ liªn tôc b»ng nh÷ng ®−êng nÐt râ rµng. • C¸c yÕu tè kh«ng gian vÒ mÆt h×nh häc th× dÔ dµng ®−îc x¸c ®Þnh. • Cã ®é chÝnh x¸c cao trong viÖc tÝnh to¸n vµ xö lý c¸c yÕu tè kh«ng gian. Nh−îc ®iÓm: • Nh−îc ®iÓm lín nhÊt cña cÊu tróc d÷ liÖu Vector lµ xö lý chång xÕp c¸c líp b¶n ®å rÊt khã thùc hiÖn ®−îc, ngay c¶ nh÷ng viÖc chång xÕp rÊt ®¬n gi¶n cña d÷ liÖu Raster. VÝ dô: §Ó x¸c ®Þnh mét ®iÓm n»m trong mét polygon kh«ng th× ë cÊu tróc Raster rÊt ®¬n gi¶n khi biÕt vÞ trÝ cña ®iÓm theo hµng hay cét. Trong khi ®ã ë cÊu tróc Vector th× ph¶i cã mét sù tÝnh to¸n rÊt phøc t¹p. - H×nh bªn tr¸i dÔ dµng x¸c ®Þnh vÞ trÝ pixel B ë hµng 7 vµ cét sè 8 h×nh bªn ph¶i c¸c polygon A, B, C, D ®−îc x¸c ®Þnh bëi mét lo¹t c¸c to¹ ®é XY 24
  25. AAAA A AAB B B AAAAAABB B B AAAAABBBBB A B AAAA B BBBBB A AAB B B B B B B A A C CCBBBBB C CCC C D D B B B C C C C C D D D D B C CCCCCC D D D D D CC CCC C D DD D Raster Vector H×nh 6. So s¸nh gi÷a cÊu tróc Raster vµ Vector - RÊt phøc t¹p. §Ó x¸c ®Þnh mét ®iÓm cã to¹ ®é 8,4 (theo to¹ ®é ph¼ng) (t−¬ng øng víi ®iÓm B ë h×nh bªn tr¸i cã to¹ ®é hµng 7 cét 8) th× viÖc tÝnh to¸n lµ rÊt phøc t¹p míi x¸c ®Þnh ®−îc ®iÓm ®ã n»m ë polygon nµo . II.6.M« h×nh cÊu tróc d÷ liÖu cung vµ ®iÓm nót (arc-node) Mét m« h×nh d÷ liÖu lµ mét cÊu tróc cí b¶n cña d÷ liÖu ®−îc thiÕt kÕ ®Ó sao cho viÖc khai th¸c vµ xö lý lµ thuËn tiÖn nhÊt. M« h×nh cung vµ ®iÓm nót (are-node) lµ m« h×nh do côc thèng kª cña Mü thiÕt kÕ theo c¸c file d÷ liÖu ®Þa lý tõ n¨m 1980. Trªn c¬ së m« h×nh nµy, c¸c ®−êng phè vµ yÕu tè d¹ng tuyÕn kh¸c cña n−íc Mü còng ®−îc tæ chøc theo hÖ thèng file d÷ d¹ng cã hai thuéc tÝnh ®éc lËp vÒ cung vµ ®iÓm nèi (dual independence map encoding - DIME) (are-node Model- m« h×nh cung ®iÓm nèi). Theo m« h×nh nµy, c¸c cung t¹o nªn phÇn lín c¸c ®¬n vÞ c¬ b¶n trªn b¶n ®å. Kh¸i niÖm vÒ cung (area) ë ®©y kh¸c víi kh¸i niÖm vÒ cung ë trong héi b¶n ®å cña Mü quy ®Þnh. ë ®©y mçi mét cung bao gåm hai ®iÓm nót: ®iÓm ®Çu vµ ®iÓm cuèi. Gi÷a c¸c ®iÓm nèi vµ cung cã thÓ kh«ng cã hoÆc cã c¸c giao ®iÓm cña c¸c cung kh¸c. H×nh d¹ng vµ ®é dµi cña cung ®−îc x¸c ®Þnh bëi vÞ trÝ cña c¸c ®iÓm nèi vµ c¸c giao ®iÓm (vertice hoÆc vertex). Mét ®iÓm nèi kh¸c víi giao ®iÓm vÒ tÝnh chÊt h×nh häc. Cô thÓ: mét ®iÓm nèi th× cã to¹ ®é x vµ y vµ thuéc tÝnh 25
  26. h×nh häc, cßn giao ®iÓm (vertex) th× chØ cã to¹ ®é x vµ y mµ kh«ng cã thuéc tÝnh (h×nh 7) 35 Ghi chó H×n 38 104 §iÓm nèi 102 h 7. 102 36 Code cña polygon 37 CÊu 35 Code cña cung 101 tróc mét 39 103 poly 34 gon ®¬n gi¶n trong m« h×nh cung vµ ®iÓm nèi Trªn h×nh 3 cã 4 polygon 101, 102, 103 vµ 104, c¸c polygon ®−îc x¸c ®Þnh bëi 7 cung (are) tõ 33-39. Mçi cung cã mét ®iÓm nèi lµ ®iÓm ®Çu vµ ®iÓm cuèi. Nh÷ng cung th¼ng lµ kh«ng cã giao ®iÓm cßn nh÷ng cung gÊp khóc lµ cã mét hoÆc nhiÒu giao ®iÓm (vertex). Mét ®iÓm quan träng cÇn l−u ý vÒ m« h×nh cung - ®iÓm nèi lµ mét cung lu«n ®−îc x¸c ®Þnh bëi mét ®iÓm nèi. H−íng cña mét cung ®−îc hiÓu mét c¸ch ®Æc biÖt trong thø tù cña c¸c ®iÓm nèi, ®ã lµ ®iÓm ®Çu vµ ®iÓm cuèi. Víi mét h−íng®· biÕt th× hai phÝa (ph¶i vµ tr¸i) cña cung còng ®−îc x¸c ®Þnh. Nh÷ng th«ng tin vÒ mét cung bao gåm: Thuéc tÝnh (ID) cña cung Thuéc tÝnh (ID) cña ®iÓm nèi ®Çu Thuéc tÝnh (ID) cña ®iÓm nèi cuèi Thuéc tÝnh (ID) cña polygon bªn tr¸i cña cung To¹ ®é x, y cña ®iÓm nèi ®Çu To¹ ®é x, y cña ®iÓm nèi cuèi To¹ ®é cña tÊt c¶ giao ®iÓm Ngoµi ra tr−êng (field) bao gåm ®é dµi cña mét cung còng ®−îc x¸c ®Þnh. §iÓm nèi cã ý nghÜa vÒ mÆt h×nh häc lµ nã thÓ hiÖn sù tiÕp nèi gi÷a hai yÕu tè m« h×nh cung - ®iÓm nèi (area-node), mét ®iÓm ®−îc thÓ hiÖn b»ng mét yÕu tè ®−êng bÞ thiÕu hôt (degenerate) víi ®iÓm nèi ®Çu trïng lªn ®iÓm nèi cuèi vµ kh«ng cã ®iÓm giao c¾t ë gi÷a. Nh− vËy, mét ®iÓm ®−îc thÓ hiÖn b»ng mét ®iÓm nèi (node) v× ®iÓm nèi ®Çu vµ ®iÓm nèi cuèi lµ gièng nhau. §èi víi polygon nh− ®· nªu ë trªn th× mçi polygon lµ bao 26
  27. gåm tËp hîp c¸c cung vµ ®iÓm nèi. §Ó x¸c ®Þnh mèi quan hÖ kh«ng gian cña polygon th× mäi ®iÓm giao c¾t ph¶i ®−îc x¸c®Þnh b»ng mét ®iÓm nèi. −u thÕ c¬ b¶n cña m« h×nh cung cÇu - ®iÓm nèi lµ lu«n cã thuéc tÝnh kh«ng gian vµ nh− vËy møc ®é chÝnh x¸c sÏ rÊt cao, ®ång thêi dÔ x¸c ®Þnh ®−îc mèi quan hÖ kh«ng gian cña c¸c yÕu tè. VÝ dô sù tiÕp gi¸p cña hai polygon hay pplygon nµy n»m trong polygon kia vµ c¸ch ®¬n gi¶n lµ xem ë b¶ng thèng kª c¸c cung mµ chóng ta t¹o nªn 2 polygon ®ã. Trong b¶ng thèng kª nÕu cã mét cung nµo ®ã lµ mét phÇn cña c¶ hai polygon th× 2 polygon ®ã lµ n»m liÒn kÒ nhau. PhÇn mÒm ERIS ARC/INFO lµ phÇn mÒm ®iÓn h×nh cã tæ chøc vector theo m« h×nh cung- ®iÓm nèi vµ nã tù ®éng tÝnh vµ thèng kª c¸c thuéc tÝnh cña cung, ®iÓm nèi, tõ ®ã dÔ dµng cho viÖc tÝnh to¸n vµ xö lý c¸c m« h×nh kh«ng gian. §©y lμ s¶n phÈm vector GIS cã cÊu tróc topology, tiÖn lîi cho phÐp ph©n tÝch kh«ng gian do ViÖn Nghiªn- cøu HÖ M«i-tr−êng ESRI (Environment System Research Institute) xây dựng . Trong ARC/INFO, cã hai d¹ng b¶ng thèng kªlµ b¶ng thèng kª thuéc tÝnh cña c¸c polygon (polygon attribute table - PAT) vµ b¶ng thèng kª thuéc tÝnh cña c¸c cung (Arc attribute table – AAT.) B¶ng 1. b¶ng thuéc tÝnh cña polygon PAT # - ID N0 Poly – ID Thuéc Perimeter Area Thuéc tÝnh tÝnh polygon Chu vi DiÖn tÝch 1 0 18418 4506 2 104 8596 2078 3 102 4296 1144 4 101 2233 301 5 103 4325 983 B¶ng 2. B¶ng thèng kª thuéc tÝnh cña cung AAT # - ID Area- ID F-node T- node I- Poly. P P-Poly. P Length Thø tù Thuéc ®iÓm ®iÓm bªn tr¸i bªn ph¶i ®é dµi tÝnh cung ®Çu cuèi 1 38 3 1 102 101 51 2 33 4 3 103 102 40 3 35 4 1 102 101 50 4 37 2 2 104 101 33 5 36 1 5 104 0 20 6 39 5 3 103 104 93 27
  28. 7 34 4 5 103 0 93 Trªn b¶ng PAT, mäi tÝnh chÊt chi tiÕt cña polygon ®Òu ®−îc tÝnh vµ thèng kª, c¸c chi tiÕt ®ã gäi lµ coverage. Polygon thø nhÊt (#ID = 1)®−îc gäi lµ polygone tæng hîp (universe polygone), nã thÓ hiÖn mét vïng tæng hîp tÊt c¶ c¸c polygon cã bªn trong vµ cã diÖn tÝch ®−îc quy ®Þnh lµ ©m vµ cã gi¸ ttrÞ tuyÖt ®èi b»ng tæng diÖn tÝch cña c¸c polygon bªn trong. C¸c polygon tiÕp theo ®−îc g¾n c¸c thuéc tÝnh vµ c¸c gi¸ trÞ: chu vi, diÖn tÝch mµ ®−îc tÝnh tù ®éng khi c¸c tÝnh chÊt chi tiÕt ®−îc thiÕt lËp. B¶ng AAT mçi cung ®−îc x¸c ®Þnh bëi c¶ sè thø tù vµ thuéc tÝnh cña cung, thuéc tÝnh cña ®iÓm ®Çu, ®iÓm cuèi vµ thuéc tÝnh cña c¸c polygone ë bªn ph¶i, bªn tr¸i cña cung. Vµ c¸c polygon nµy còng chÝnh lµ c¸c polygone ë trong b¶ng PAT. VÝ dô: polygone sè 3 trong b¶ng AAT cã sè thø tù lµ 3 vµ thuéc tÝnh lµ 102 t0 b¶ng PAT. C¶ 3 yÕu tè quan träng cña vector vÒ tÝnh chÊt h×nh häc (topology) lµ tÝnh chÊt nèi tiÕp (adracency), tÝnh chÊt chøa ®ùng (containment) vµ tÝnh chÊt nèi (conectivity) lµ nh÷ng yÕu tè rÊt quan träng vµ lµ vÊn ®Ò cèt lâi cña m« h×nh cung - ®iÓm nèi (are - node). C¸c yÕu tè nµy sÏ gióp ng−êi ph©n tÝch x¸c ®Þnh râ ®−îc tÝnh chÊt cña c¸c yÕu tè trong b¶n ®å. VÝ dô: ®Ó x¸c ®Þnh hai polygon cã tiÕp gi¸p nhau hay kh«ng, ng−êi ph©n tÝch chØ cÇn xem c¸c cung x¸c ®Þnh nªn hai polygon ®ã, nÕu cã mét cung nµo cïng tÝnh chÊt th× nã chÝnh lµ vÞ trÝ tiÕp gi¸p cña hai polygon. Trong b¶ng TAB, hai polygon cã sè 102 vµ 103 ®−îc tiÕp gi¸p nhau bëi cung sè 33 trong b¶ng AAT. §Ó x¸c ®Þnh tÝnh chÊt chøa ®ùng, c¸ch x¸c ®Þnh còng nh− vËy. Muèn x¸c ®Þnh polygon A ®−îc chøa bëi polygon B hay kh«ng th× tr−íc hÕt ph¶i x¸c ®Þnh c¸c cung t¹o nªn polygon A vµ thuéc tÝnh cña c¶ hai bªn c¸c cung, nÕu nh− x¸c ®Þnh thÊy A lu«n ë mäi phÝa cña cung th× A nhÊt thiÕt ph¶i ®−îc chøa trong B. VÝ dô cung sè 37 trong h×nh 3 x¸c ®Þnh nªn polygon sè 101, mét phÝa cña cung lu«n lµ polygon sè 104 th× nhÊt thiÕt polygon sè 101 ph¶i ®−îc chøa trong polygon sè 104. Trong tr−êng hîp mét polygon lín chøa nhiÒu polygon nhá bªn trong còng x¸c ®Þnh mét c¸ch t−¬ng tù. TÝnh chÊt tiÕp nèi cña mét cung ®−îc x¸c ®Þnh tõ thuéc tÝnh cña ®iÓm ®Çu (F) vµ ®iÓm cuèi (T) trong b¶ng AAT. Hai cung ®−îc xem lµ nèi trùc tiÕp mét khi cã chung ®iÓm nèi. VÝ dô trong b¶ng, cung 33, 38 vµ 39 lµ cã chung mét ®iÓm nèi sè 3.F. Trong khi ®ã cung sè 37 lµ kh«ng ®−îc nèi víi mét ®iÓm nµo c¶ v× nã chØ cã mét ®iÓm nèi riªng cña nã (sè 2) t¹o nªn polygon thø 4 cã thuéc tÝnh lµ 101. 28
  29. H×nh 7.2. C¸c ®èi t−îng kh«ng gian lµ vïng, ®iÓm vµ ®−êng trªn m« h×nh vector GIS B¶ng 7.2.1. Topology cña liªn kÕt (links) Liªn Nót b¾t Nót kÕt Tr¸i Ph¶i kÕt (links) ®Çu thóc polygon polygon L1 N1 N2 E A L2 N2 N3 E B L3 N3 N1 E B L4 N3 N4 B B L5 N2 N1 B A L6 N2 N1 B A L7 N6 N6 A C B¶ng 7.2.2. Täa ®é cña c¸c liªn kÕt Liªn kÕt Täa ®é L1 4 4, 4 11, 4 11, 9 , 10 L2 11, 16 8, 16 1, 9 L3 8 4, 16 4, 10 , 16 L4 8 9, 15 9, 13 , 16 29
  30. L5 8, 11 6, 11 4, 10 1, 9 L6 7, 8 7, 5 10, 7 0, 7 L7 5 , 5 Các vÝ dô trªn lµ vÝ dô cho mét sù −u ®iÓm cña m« h×nh cung - ®iÓm nèi, nã x¸c ®Þnh mèi liªn hÖ h×nh häc cña c¸c yÕu tè vµ ®iÒu rÊt quan träng trong xö lý kh«ng gian. MÆt kh¸c, vÞ trÝ (to¹ ®é x, y) cña mçi mét ®iÓm nèi, ®iÓm giao c¾t còng ®−îc x¸c ®Þnh. c¸c thuéc tÝnh ®ã còng ®−îc thèng kª râ rµng trong b¶ng PAT vµ AAT gióp cho ng−êi ph©n tÝch dÔ dµng xö lý c¸c th«ng tin. Trong thùc tÕ, c¸c t− liÖu kh«ng gian lµ rÊt phøc t¹p, m« h×nh are-node lµ c«ng cô h÷u hiÖu cho viÖc xö lý. HiÖn nay c¸c phÇn mÒm ERSI-ARC/INFO vµ INTERGRAPH ®−îc x©y dùng theo m« h×nh nµy, Trong khi ®ã, phÇn mÒm MAP/ INFO kh«ng ®−îc x©y dùng theo m« h×nh cung-®iÓm nªn giao diÖn gi÷a chóng kh«ng t−¬ng thÝch. Tãm l¹i: néi dung phÇn nµy nh»m giíi thiÖu tËp trung vµo t− liÖu kh«ng gian, ®ã lµ c¬ së cho viÖc xö lý HTT§L. C«ng viÖc thèng kª thuÇn tuý th× kh«ng cÇn ph¶i cã c¸c d÷ liÖu kh«ng gian, sù ph©n tÝch kh«ng gian th× l¹i rÊt cÊn c¸c th«ng sè ®ã, ®Æc biÖt lµ c¸c th«ng sè vÒ ®Þa lý vµ b¶n ®å. C¸c ®èi t−îng kh«ng gian cã thÓ ®−îc tr×nh bµy d−íi c¸c d¹ng khac nhau lµ ®−êng, ®iÓm vµ polygon. C¸c yÕu tè c¬ b¶n cña chóng cÇn ®−îc x¸c ®Þnh ®ã lµ vÞ trÝ, thuéc tÝnh vµ tÝnh chÊt h×nh häc. ViÖc tæ chøc c¸c yÕu tè nµy ë hai d¹ng cÊu tróc Raster vµ polygon lµ kh¸c nhau. Nh×n chung vÞ trÝ vµ thuéc tÝnh th× ®−îc tæ chøc t−¬ng ®èi gièng nhau trongc¶ hai d¹ng cÊu tróc d÷ liÖu, song tÝnh chÊt kh«ng gian th× hÕt søc kh¸c nhau. Trong xö lý kh«ng gian, c¸c th«ng tin quan träng nhÊt vÒ h×nh häc vµ tÝnh chÊt tiÕp gi¸p, chøa ®ùng vµ nèi tiÕp, cÊu tróc Raster cã h¹n chÕ c¬ b¶n lµ kh«ng thÓ hiÖn ®−îc mèi quan hÖ kh«ng gian. Thay vµo ®ã, cÊu tróc Vector vµ ®Æc biÖt lµ cÊu tróc cung- ®iÓm nèi cã −u ®iÓm lµ cung cÊp ®Çy ®ñ c¸c th«ng tin thuéc tÝnh cña ®iÓm, ®−êng vµ vïng nªn nã gióp cho viÖc xö lý kh«ng gian ®−îc râ rµng vµ hiÖu qu¶. II.7.M« h×nh m¹ng (network model) Trong m« h×nh m¹ng , c¸c cung trë thµnh m¹ng ®−îc thÓ hiÖn trong m¹ng giao th«ng (®−êng s¾t, ®−êng bé, ®−êng kh«ng), m¹ng l−íi ®iÖn , m¹ng th«ng tin , m¹ng èng gas, èng n−íc. C¸c ®iÓm nèi trë thµnh c¸c ®iÓm nèi, ®iÓm dõng hoÆc ®iÓm gi÷a cña m¹ng gièng nh− hÖ thèng ch¹c 3 hoÆc hÖ thèng van mét cæng dÉn. 30
  31. C¸c ®iÓm ®ã lµ n¬i ®Ó dõng hoÆc tiªp nhËn c¸c ®èi t−îng hoÆc ®−a ra c¸c ®èi t−îng cÇn l−u th«ng , t−¬ng tù c¸c ®iÓm dõng xe, bÕn ®æ, n¬i chuyÓn t¶i Trung t©m cña m¹ng lµ n¬i chuyÓn t¶i nguån cung cÊp hoÆc lµ n¬i cã nh÷ng ho¹t ®éng cã tÝnh chÊt cung øng cho m¹ng nh−: siªu thÞ, bÖnh viÖn, s©n bay, tr−êng häc ë qui m« lín h¬n trung t©m cã thÓ lµ c¶ mét thµnh phè cung cÊp , chuyÓn t¶i cho c¶ mét vïng réng lín. Nh− vËy ®iÓm liªn hÖ trong m¹ng lµ nh÷ng ®Çu mèi vµ c¸c ®−êng dÉn vµ mèi liªn hÖ ®ã cã h−íng nhÊt ®Þnh theo c¸c ®iÓm quay - ®æi chiÒu. Tãm l¹i nh÷ng tÝnh chÊt nh− ®−êng nèi , ®iÓm nèi , c¸c ®iÓm dõng , c¸c trung t©m vµ c¸c ®iÓm quay lµ nh÷ng th«ng tin thuéc tÝnh cña m« h×nh m¹ng c¬ së d÷ liÖu vector. Cßn mét tÝnh chÊt kh¸c cña m¹ng lµ sù c¶n trë (t−¬ng tù ®iÖn trë cña m¹ch ®iÖn). Sù c¶n trë bëi khèi l−îng th«ng tin ®−îc truyÒn vµ thêi gian truyÒn t¶i. Sù c¶n trë cã liªn quan ®Õn nhiÒu yÕu tè cña m¹ng, ®ång thêi cã liªn quan ®Õn c¶ n¨ng l−îng truyÒn. Trong m¹ng cña HTTDL víi d÷ liÖu vector , nh÷ng yÕu tè quan träng ¶nh h−ëng ®Õn sù liªn kÕt trong m¹ng ®ã lµ yÕu tè h×nh häc vµ sù nèi tiÐp. Ngoµi ra c¸c thuéc tÝnh kh¸c cña ®èi t−îng còng ph¶i ®−îc bè trÝ hîp lý cho tõng m¹ng. 31
  32. II.8.ChuyÓn ®æi khu«n d¹ng d÷ liÖu Trong xö lý HTT§L, ngoµi viÖc chuyÓn ®æi khu«n d¹ng d÷ liÖu (format) víi c¸c phÇn mÒm kh¸c th× mét trong nh÷ng chøc n¨ng quan träng cÇn thiÕt lµ chuyÓn ®æi tõ vector sang Raster vµ ng−îc l¹i. Chøc n¨ng nµy cho phÐp sö dông mét c¸ch linh ho¹t nh÷ng líp th«ng tin cã s½n trong CSDL hoÆc c¸c líp th«ng tin míi t¹o nªn ®Ó ®−a vµo xö lý nhanh chãng trong hÖ thèng. ChuyÓn ®æi d÷ liÖu thanhf Raster (Raster ho¸) (Rasterisation hay Rasterising) lµ qu¸ tr×nh chuyÓn ®æi d÷ liÖu tõ c¬ së pixel sang d¹ng vector. C«ng viÖc nµy rÊt cÇn thiÕt cho nhiÒu môc ®Ých, Khi mµ c¸c ®−êng contour cña vector cÇn thiÕt ®−îc xö lý phèi hîp víi tµi liÖu Raster. §Ó Raster ho¸ cÇn thiÕt ph¶i t¹o l−íi víi ®é ph©n gi¶i (kÝch th−íc pixel) thÝch hîp lªn toµn bé b¶n ®å vµ tÝnh gia trÞ pixel b»ng viÖc lùa chän c¸c vïng mÉu t¹i n¬i giao nhau cña c¸c ®−êng vector hoÆc n¬i tiÕp gi¸p cña c¸c polygon, tõ ®ã g¾n gi¸ trÞ c¸c pixel t¹i n¬i tiÕp gi¸p, sao cho nã ph©n biÖt h¼n víi c¸c pixel ë xung quanh. NÕu vector ho¸ víi ®é ph©n gi¶i thÊp th× sÏ lµm gi¶m ®é chÝnh x¸c cña b¶n ®å ®«i khi lµm rèi c¸c ®−êng contour. Nguyªn nh©n cña viÖc lµm rèi, sai lÖch c¸c ®−êng lµ do lùa chän ®é ph©n gi¶i kh«ng thÝch hîp hoÆc chän vïng mÉu cña l−íi ch−a ®óng vÞ trÝ. Tuy nhiªn, trong thùc tÕ ¸p dông c¸c chøc n¨ng nµy ®· cã s½n trong c¸c phÇn mÒm nªn khi ¸p dông ng−êi sö dông Ýt ph¶i can thiÖp vµ khi cÇn thiÕt th× thao t¸c; quan träng lµ x¸c ®Þnh ®é ph©n gi¶i vµ vÞ trÝ c¸c « l−íi. ChuyÓn d÷ liÖu Raster thµnh vector (vector ho¸) cã nhiÒu ph−¬ng ph¸p vector ho¸. C«ng viÖc nµy chØ thùc hiÖn mét khi tµi liÖu gèc cã ë d¹ng Raster (vÝ dô nh− ¶nh vÖ tinh hoÆc c¸c b¶n ®å néi suy) trong qu¸ tr×nh ph©n tÝch l¹i ®ßi hái ë d¹ng vector. Vector ho¸ chØ thùc hiÖn ®−îc mét khi chiÒu réng cña d¶i pixel ®−îc x¸c ®Þnh vµ cã ®−êng nèi gi÷a c¸c pixel ®ã víi nhau. Vector ho¸ lµ mét qu¸ tr×nh xö lý tØ mØ, nã ®ßi hái ph¶i cã sù xem xÐt vµ ®iÒu khiÓn qu¸ tr×nh xö lý, ®Æc biÖt lµ ë nh÷ng chæ tiÕp nèi. Trong qu¸ tr×nh hai viÖc ph¶i lµm lµ: tÈy s¹ch r×a cña c¸c ®èi t−îng cã chøc n¨ng t¹o nªn ®−êng biªn giíi. KÕt qu¶ lµ c¸c ®èi t−îng nµy tr«ng s¾c nÐt d¹ng r¨ng c−a vu«ng. Qu¸ tr×nh tÈy röa ®−îc thùc hiÖn theo chiÒu kim ®ång hå. Qu¸ tr×nh tÈy còng cho phÐp bæ sung c¸c to¹ ®é cña c¸c pixel mét c¸ch râ rµng ®Ó phôc vô cho viÖc ®Þnh vÞ c¸c ®−êng vector ®−îc lËp. 32
  33. . Sù kh¸c biÖt gi÷a cÊu tróc d÷ liÖu vector (a) vµ raster (b) trong viÖc thÓ hiÖn c¸c ®èi t−îng kh«ng gian d¹ng ((b . C¸c kiÓu m∙ hãa d÷ liÖu raster: a- b¶n ®å ë d¹ng raster, b - m∙ hãa theo kiÓu toµn phÇn (kiÓu th«ng th−êng (Pháng theo A ronnof 1989) H×nh 8. chuyÓn ®æi Raster vµ vÐct¬ Nèi c¸c pixel b»ng ®−êng ch¹y qua chóng. §©y lµ qu¸ tr×nh xö lý ®¬n gi¶n gièng nh− viÖc sè ho¸. Qu¸ tr×nh nµy ®−îc thùc hiÖn lÇn l−ît, khi gÆp vÞ trÝ cã sù chuyÓn thµnh nhiÒu h−íng th× ®ã lµ c¸c ®iÓm. Qu¸ tr×nh nµy cã sù can thiÖp cña ng−êi ®iÒu hµnh th× kÕt qu¶ sÏ tèt h¬n. Còng cÇn l−u ý r»ng chøc n¨ng vector ho¸ chØ nªn ¸p dông mét khi cÇn thiÕt. Tãm l¹i, nh÷ng phÇn trªn nµy ®· tËp trung giíi thiÖu ®Ó cung cÊp mét c¸ch nh×n râ rµng vÒ vÊn ®Ò c¬ së d÷ liÖu h×nh thµnh trong m¸y tÝnh. Chóng ta còng ®· nªu kh¸i 33
  34. qu¸t nh÷ng ®Æc ®iÓm cña hai d¹ng d÷ liÖu c¬ b¶n lµ Raster vµ vector, ®ång thêi còng giíi thiÖu vÒ hai kh¸i niÖm quan träng kh¸c cña HTT§L lµ m¹ng vµ c¸c bÒ mÆt. II.9. NÐn d÷ liÖu Do d÷ liÖu Raster th−êng chiÕm khèi l−îng lín nªn cÇn thiÕt ph¶i cã c¸c ph−¬ng ph¸p nÐn d÷ liÖu .Cã mét sè kh¸i niÖm nÐn sè liÖu phæ biÕn nh− sau - M· ho¸ ch¹y theo dßng ( run lengh code) - M· ho¸ theo chuçi m¾t xÝch ( chain codes) - M· ho¸ theo khèi ( bloch codes ) - M· ho¸ theo c¸ch chia thµnh 4 « nhá (quadtrees ) NÕu so s¸nh th× ®é chÝnh x¸c cña d÷ liÖu vector cao h¬n Raster. Tuy nhiªn dï sao kh¸i niÖm ®é chÝnh x¸c cña c¸c ®èi t−îng trong HTT§L vÉn chØ lµ t−¬ng ®èi. Trong qu¸ tr×nh xö lý theo m« h×nh kh«ng gian th× sù phèi hîp gi÷a hai d¹ng t− liÖu lµ ®iÒu cÇn thiÕt vµ lµ tÊt nhiªn Tãm t¾t chung PhÇn nµy ®· tËp trung giíi thiÖu ®Ó cung cÊp mét c¸ch nh×n râ rµng vÒ vÊn ®Ò c¬ së d÷ liÖu h×nh thµnh trong m¸y tÝnh. Trong ®ã, ®· nªu kh¸i qu¸t nh÷ng ®Æc ®iÓm cña hai d¹ng d÷ liÖu c¬ b¶n lµ Raster vµ vector .Do d÷ liÖu Raster th−êng chiÕm khèi l−îng lín nªn cÇn thiÕt ph¶i cã c¸c ph−¬ng ph¸p nÐn d÷ liÖu NÕu so s¸nh th× ®é chÝnh x¸c cña d÷ liÖu vector cao h¬n Raster, tuy nhiªn dï sao kh¸i niÖm ®é chÝnh x¸c cña c¸c ®èi t−îng trong HTTDL vÉn chØ lµ t−¬ng ®èi. Trong 34
  35. qu¸ tr×nh xö lý theo m« h×nh kh«ng gian th× sù phèi hîp gi÷a hai d¹ng t− liÖu lµ ®iÒu cÇn thiÕt vµ lµ tÊt nhiªn.Th«ng th−êng , c¸c m« h×nh xö lý t− liÖu th−êng lµ kh«ng gian hai chiÒu hoÆc 3 chiÒu. Trong t−¬ng lai, ®Ó theo dái diÔn biÕn cña c¸c ®èi t−îng th× ph¶i xö lý theo ®a thêi gian vµ dù b¸o - ®ã lµ kh¸i niÖm vÒ chiÒu kh«ng gian thø 4 cña m« h×nh xö lý HTTDL. Cấu trúc dữ liệu dạng Spagethi : là dạng dữ liệu vector song không có thuộc tính về quan hệ, ví dụ như dữ liệu của Mapinfo ( .tab ). Dữ liệu này khó tính các bài toán không gian. 35
  36. III.tÝnh chÊt ®Þnh l−îng cña ph©n tÝch kh«ng gian Ba yÕu tè cña th«ng tin kh«ng gian lµ: vÞ trÝ, thuéc tÝnh vµ tÝnh chÊt h×nh häc cã nh÷ng vai trß kh¸c nhau trong ph©n tÝch kh«ng gian. Th«ng th−êng, nh÷ng nghiªn cøu ®Çu tiªn lµ tËp trung vµo c¸c thuéc tÝnh cña d÷ liÖu. VÒ sau, h−íng cÇn nghiªn cøu lµ thiÕt lËp m« h×nh ®Ó gi¶i thÝch sù ph©n bè cña c¸c hiÖn t−îng hoÆc c¸c yÕu tè tù nhiªn trong mèi quan hÖ kh«ng gian nghÜa lµ ph¶i x¸c ®Þnh mèi quan hÖ vÒ vÞ trÝ vµ thuéc tÝnh cña chóng. 38
  37. Mçi mét yÕu tè kh«ng gian ®Òu chiÕm mét vÞ trÝ nhÊt ®Þnh trªn bÒ mÆt tr¸i ®Çt. V× vËy muèn thÓ hiÖn mét ®èi t−îng nµo ®ã lªn b¶n ®å, nhÊt thiÕt ph¶i ®−îc ®Æt trong mét hÖ thèng to¹ ®é qui ®Þnh. §é chÝnh x¸c cña vÞ trÝ tuú thuéc vµo hÖ thèng to¹ ®é sö dông vµ ph−¬ng thøc tæ chøc cña c¸c ®èi t−îng lªn b¶n ®å. Bªn canh ®ã, viÖc xö lý kh«ng gian th−êng cã tham kh¶o, sö dông nhiÒu nguån t− liÖu víi c¸c hÖ thèng to¹ ®é kh¸c nhau, v× vËy ®é chÝnh x¸c cña xö lý cßn tuú thuéc vµo kh¶ n¨ng chuyÓn ®æi gi÷a c¸c hÖ thèng to¹ ®é ®ã. Mét sè yªu cÇu c¬ b¶n vÒ ®Þnh l−îng cña viÖc ph©n tÝch kh«ng gian HÖ thèng to¹ ®é sö dông ph¶i tiÖn lîi cho qu¸ tr×nh tæ chøc d÷ liÖu vµ xö lý HTT§L. Khi xö lý nhiÒu nguån d÷ liÖu víi c¸c hÖ to¹ ®é kh¸c nhau th× hÖ thèng phÇn mÒm ph¶i cã kh¶ n¨ng chuyÓn ®æi to¹ ®é mét c¸ch ®a d¹ng. V× HTT§L th−êng sö dông nhiÒu nguån t− liÖu ë c¸c hÖ thèng to¹ ®é kh¸c nhau, phÇn mÒm ph¶i cã kh¶ n¨ng thiÕt lËp vµ chuyÓn ®æi to¹ ®é vµo hÖ thèng th−êng ®−îc sö dông. HTT§L ph¶i cho phÐp nh÷ng ng−êi sö dông kh¸c nhau cã thÓ chuyÓn ®æi to¹ ®é cña d÷ liÖu nguån vÒ mét hÖ thèng to¹ ®é chuyªn ®Ó ®−îc sö dông víi tõng chuyªn ngµnh, khi ®ã ph¶i cã c¸c hµm to¸n chuyÓn ®æi täa ®é. ViÖc ®o ®¹c vÞ trÝ lµ b−íc ®Çu tiªn cña xö lý kh«ng gian vµ ®iÒu cèt yÕu lµ ph¶i thÓ hiÖn ®−îc vÞ trÝ cña bÊt kú mét ®èi t−îng nµo trong hÖ thèng to¹ ®é sö dông sö dông x¸c ®Þnh hÖ thèng täa ®é lµ hÕt søc quan träng v× nã gióp cho viÖc x¸c ®Þnh tÝnh chÊt vµ c¸c thuéc tÝnh vÒ vÞ trÝ cña d÷ liÖu. Mét trong nh÷ng hÖ thèng to¹ ®é rÊt quan träng cho viÖc xö lý kh«ng gian còng nh− cho viÖc vÏ b¶n ®å lµ to¹ ®é l−íi (grid system) vµ hÖ thèng nµy ®−îc chÊp nhËn mét c¸ch réng r·i vµ cã gi¸ trÞ tham kh¶o cho toµn bé c¸c hÖ to¹ ®é kh¸c. Ngoµi ra cßn sö dông hÖ to¹ dé UTM (Universal Transverse Mercator projection). ™ III.1.HÖ thống täa ®é III.1.1. Phân loại hệ thóng tọa độ Cã nhiÒu hÖ täa ®é ®−îc dïng trong GIS. Hai hÖ t¹o ®é chÝnh cã thÓ kÓ ®Õn lµ hÖ täa ®é ®Þa lý vµ hÖ täa ®é ph¼ng (planar). *Täa ®é ®Þa lý lµ täa ®é mµ mÆt cÇu ®−îc ®Þnh vÞ bëi trôc ngang x lµ vÜ ®é b»ng c¸c ®−êng song song víi xÝch ®¹o Tr¸i §Êt vµ trôc ®øng lµ c¸c ®−êng kinh ®é b»ng c¸c ®−êng trßn qua hai cùc B¾c vµ Nam Tr¸i §Êt. Täa ®é ®Þa lý ®o b»ng gi¸ trÞ gãc lµ ®é, phót, gi©y. Trôc täa ®é ®−êng gèc ®−îc dïng lµ ®−êng trßn kinh tuyÕn qua Greenwich. Trôc täa ®é ngang lµ ®−êng xÝch ®¹o. VÞ trÝ cña mét ®iÓm bÊt kú nµo trªn bÒ mÆt cÇu Tr¸i §Êt ®−îc ®o b»ng hai gi¸ trÞ kinh ®é- gãc t¹o bëi b¸n kÝnh Tr¸i §Êt t¹i ®iÓm ®ã vµ kinh tuyÕn Greawich, vµ vÜ ®é ®Õn gãc cña b¸n kÝnh Tr¸i §Êt t¹i ®iÓm ®ã víi mÆt ph¼ng qua t©m Tr¸i §Êt vµ ®−êng xÝch ®¹o. 39
  38. *HÖ to¹ ®é ph¼ng ®−îc x¸c ®Þnh bëi dßng vµ cét trªn mét l−íi ph¼ng (x, y). §iÓm gèc cña hÖ täa ®é ®−îc n»m vÒ h−íng Nam vµ T©y cña gèc l−íi chiÕu. Gi¸ trÞ täa ®é t¨ng dÇn theo h−íng B¾c vµ §«ng. Gèc cña l−íi chiÕu gäi lµ gèc gi¶ ®Þnh vµ ®−îc ®Þnh bëi c¸c gi¸ trÞ gi¶ §«ng vµ B¾c. C¸c gi¸ trÞ nµy ®o b»ng mÐt hoÆc feet. Trªn thùc tÕ, nhãm hÖ täa ®é mÆt cÇu bao gåm hÖ täa ®é ®Þa lý vµ hÖ täa ®é 3 chiÒu §ª-c¸c (x,y, z). Nhãm hÖ täa ®é mÆt ph¼ng cã c¸c kiÓu sau: MÆt ph¼ng §ª-c¸c (x,y); Raster ( c, r); ph¼ng cùc (ρ,θ), « vu«ng (E, N); Graticull (x,y) hoÆc Graticull (ρ,θ) trong ®ã cã thÓ ®o gi¸ trÞ täa ®é theo hµm sau: x = f1(ϕ,λ) y = f2(ϕ,λ) ρ = f3(ϕ,λ) θ = f4(ϕ,λ) Mét sè hÖ täa ®é th−êng dïng cho viÖc lËp b¶n ®å trong GIS ®−îc chØ ra trªn h×nh 2.13. Trªn h×nh còng chØ ra nguyªn lý chuyÓn ®æi tõ mét hÖ täa ®é nµy sang hÖ täa ®é kh¸c. §Ò-c¸c H×nh 2.13. Mét sè hÖ täa ®é dïng trong GIS: a- ®Þa lý; b- §ªc¸c 3 chiÒu; c- ph¼ng cartesian; d- raster (c,r); e - ph¼ng cùc (ϕ,θ); f- « l−íi b¶n ®å; g -graticule theo hÖ täa ®é (x,y) hoÆc (ϕ,θ) vµ h- m¾t l−íi (grid cells) (Theo D.H.Maling, 1991) 40
  39. III.1.2. To¹ ®é ®Þa lý Trong hÖ thèng to¹ ®é l−íi, vÞ trÝ cña mét n¬i trªn bÒ mÆt tr¸i ®Êt ®−îc x¸c ®Þnh vµo kho¶ng c¸ch ®Õn xÝch ®¹o vµ ®−êng kinh tuyÕn chÝnh. Ph−¬ng B¾c ®Þa lý (cùc B¾c) ®−îc x¸c ®Þnh lµ ®iÓm cuèi phÝa B¾c cña trôc quay tr¸i ®Êt vµ t−¬ng tù nh− vËy ®iÓm Nam lµ ®iÓm cuèi trôc quay tr¸i ®Êt. XÝch ®¹o lµ n¬i tËp hîp c¸c ®iÓm t¹o nªn. lµ c¬ së ®Ó ®o vÞ trÝ cña c¸c ®iÓm ë hai h−íng §«ng vµ T©y. Nöa b¸n cÇu phÝa ®«ng cña kinh tuyÕn chÝnh, cßn phÇn T©y b¸n cÇu lµ ë phÝa T©y. Kinh ®é cña mét ®iÓm bÊt kú ®−îc ®o bëi kho¶ng c¸ch gãc gi÷a xÝch ®¹o vµ ®iÓm thø hai t−¬ng øng cã cïng vÜ ®é vµ n»m ë kinh tuyÕn chÝnh. HÖ täa ®é ®Þa lý Cùc B¾c (N) 0 180 0 60 (N) 0 135 60 0 §«ng 0 135 XÝch ®¹o 70 0 70 0 T©y Cùc Nam (S) 0 0 Kinh tuyÕn chÝnh H×nh 9. c¸c ®−êng kinh tuyÕn, vÜ tuyÕn trong hÖ to¹ ®é địa lý 41
  40. ViÖc x¸c ®Þnh h−íng §«ng hay T©y tuú thuéc vµo vÞ trÝ ®iÓm n»m ë b¸n cÇu nµo. V× kinh ®é vµ vÜ ®é ®−îc x¸c ®Þnh trªn c¬ së cña hÖ thèng l−íi vµ viÖc ®o ®¹c ®−îc thùc hiÖn trªn h×nh cÇu thay v× ®o trªn mÆt ph¼ng. Nh− vËy, mçi mét « ®−îc x¸c ®Þnh bái mét cÆp kinh tuyÕn vµ mét cÆp vÜ tuyÕn víi mét bÒ mÆt cong. To¹ ®é dùa trªn kinh ®é vµ vÜ ®é ph¶i ®−îc chuyÓn ®æi vÒ mét l−íi chiÕu b¶n ®å. Tãm l¹i l−íi ®Þa lý lµ l−íi ®−îc chiÒu tõ d¹ng mÆt cÇu lªn mét mÆt ph¼ng ®Ó t¹o lËp nªn b¶n ®å. D−íi d©y lµ hai mèi liªn hÖ quan träng vÒ mèi quan hÖ kh«ng gian cña kinh ®é vµ vÜ ®é. Kho¶ng c¸ch 1o cña vÜ ®é ®−îc xem lµ h»ng sè mÆc dï trong thùc tÕ kho¶ng c¸ch ®ã lµ kh¸c nhau tuú thuéc vµo vÜ ®é. Trong khi ®ã kho¶ng c¸ch 1o cña kinh ®é lµ kh¸c nhau khi ë c¸c vÜ tuyÕn kh¸c nhau. Kho¶ng c¸ch 1o kinh ®é lµ kh¸c nhau so víi kho¶ng c¸ch 1o vÜ ®é vµ kh¸c nhau gi÷a hai ®iÓm n»m c¸ch nhau mÆc dï ë trªn cïng kinh tuyÕn. Do cã sù kh«ng nhÊt qu¸n trong viÖc ®ã gi÷a kinh ®é vµ vÜ ®é mµ viÖc ®o kho¶ng c¸ch dùa theo kinh ®é vµ vÜ ®é kh«ng ¸p dông chung ®−îc trong xö lý kh«ng gian. HÖ thèng l−íi ®Þa lý th−êng ®−îc dïng ®Ó tham kh¶o chung vÒ vị trÝ trªn bÒ mÆt tr¸i ®Êi: v× hÖ thèng nµy x¸c ®Þnh vÝ trÝ trªn bÒ mÆt cÇu h¬n lµ trªn bÒ mÆt ph¼ng vµ mét ®Æc ®iÓm chÝnh cña hÖ thèng lµ sù kh¸c biÖt víi viÖc thÓ hiÓn mét vÞ trÝ víi hai chiÒu. Do ®ã trong viÖc ¸p dông chÝnh x¸c th× vÞ trÝ ph¶i ®−îc chuyÓn ®æi vÒ hÖ thèng to¹ ®é ph¼ng hai chiÒu. Ba vÊn ®Ò quan träng trong viÖc thÓ hiÖn mét hÖ thèng to¹ ®é lµ x¸c ®Þnh h−íng b¶n ®å, tØ lÖ b¶n ®å vµ l−íi chiÕu b¶n ®å. III.1.2.§Þnh h−íng b¶n ®å Khi ®· x¸c ®Þnh hÖ thèng to¹ ®é, c«ng viÖc ®Çu tiªn lµ ®Þnh h−íng b¶n ®å. Th«ng th−êng chØ thÞ ®Þnh h−íng cho b¶n ®å lµ mòi tªn chØ h−íng b¾c. §èi víi b¶n ®å ®Þa chÊt cña Mü, th«ng th−êng cã 3 h−íng B¾c. H−íng B¾c thùc (®óng), h−íng B¾c t− t−ëng vµ h−íng B¾c cña l−íi. H−íng B¾c thùc lµ chØ ®óng vÒ h−íng cùc B¾c cña Tr¸i ®Êt. H−íng B¾c t− t−ëng lµ x¸c ®Þnh theo kim cña nam ch©m. H−íng B¾c cña l−íi lµ 42
  41. ®−êng th¼ng ®øng chØ tíi ®iÓm cuèi cïng cña l−íi chiÕu « (Grid). Th«ng th−êng, trôc th¼ng ®øng cña mét hÖ thèng to¹ ®é chÝnh lµ cïng víi h−íng B¾c cña l−íi. V× vËy, h−íng B¾c cña l−íi cã thÓ kh¸c nhau t¹i tõng phÇn cña Tr¸i ®Êt, nªn ®èi víi mét hÖ to¹ ®é kh¸c th× cÇn hiÓu r»ng ®ã chØ lµ h−íng B¾c cña hÖ to¹ ®é mµ th«i. TØ lÖ b¶n ®å: tØ lÖ b¶n ®å ®−îc x¸c ®Þnh b»ng tØ sè gi÷a mét ®¬n vÞ ®é dµi trªn b¶n ®å víi kho¶ng c¸ch thùc, t−¬ng øng trªn thùc tÕ b¶n ®å cã thÓ x¸c ®Þnh theo 3 c¸ch: b»ng líi thuyÕt minh, b»ng to¸n häc hoÆc b»ng biÓu ®å. • X¸c ®Þnh b»ng lêi ,vÝ dô : 1 cm b¶n ®å t−¬ng øng víi 1000m thùc tÕ hay 1 cm = 1000m • ThÓ hiÖn b»ng to¸n häc vÝ dô : tØ lÖ 1: 100 000 hay 1/100 000 nghÜa lµ 1 cm b¶n ®å t−¬ng øng víi 100 000 cm ngoµi thùc ®Þa hay 1000 m • ThÓ hiÖn b»ng ®å thÞ: ®å thÞ ®−îc biÓu thÞ b»ng mét ®o¹n ng¾n víi mét gi¸ trÞ lín, trong ®ã ta chia nhá thµnh tõng ®o¹n ng¾n víi ch÷ sè bªn d−íi. Mét b¶n ®å tØ lÖ lín tuú chiÕm mét diÖn tÝch nhá trong thùc tÕ song møc ®é chi tiÕt sÏ l¹i cao h¬n so víi b¶n ®å tØ lÖ nhá, nªn khi x©y dùng th−íc tØ lÖ ë b¶n ®å tØ lÖ ph¶i lín h¬n so víi b¶n ®å tØ lÖ nhá ®Ó thÓ hiÖn ®−îc nhiÒu chi tiÕt h¬n. Mét sè ®iÓm chó ý • Trong xö lý kh«ng gian, ba c¸ch thÓ hiÖn nãi trªn vÒ tØ lÖ b¶n ®å lµ rÊt quan träng. • TØ lÖ b¶n ®å x¸c ®Þnh møc ®é chÝnh x¸c vÒ vÞ trÝ cña t− liÖu. Møc ®é chÝnh x¸c ®ã liªn quan ®Õn mét lo¹t yÕu tè kh¸c nh−: ®é chÝnh x¸c cña phÇn cøng cña m¸y tÝnh hay ®é ph©n gi¶i cña c¸c thiÕt bÞ nhËp vµ xuÊt d÷ liÖu (nghÜa lµ ®é ph©n gi¶i cña bµn sè vµ m¸y in), ®é chÝnh x¸c cña b¶n ®å nguån, thiÕt kÕ cña c¬ s¬ d÷ liÖu, ®é ph©n gi¶i cña phÇn mÒm (nghÜa lµ sù x¸c ®Þnh vÒ sai kh¸c trong kh¸i niÖm, sè nguyªn hay ®iÓm thÞ sai (floating point) hoÆc møc ®é chÝnh x¸c cña ®iÓm thÞ sai lµ bËc 1 vµ 2. Cùc B¾c Kinh tuyÕn XÝch ®¹o VÜ tuyÕn Cùc Nam H×nh 10. C¸c yÕu tè chÝnh cña tr¸i ®Êt 43
  42. VÜ tuyÕn lµ nh÷ng vïng trßn bÊt kú trªn bÒ mÆt tr¸i ®Êt vµ song song víi xÝch ®¹o. Nh− vËy sè l−îng vÜ tuyÕn lµ v« cïng mµ mçi ®iÓm trªn mÆt ®Êt ®Òu r¬i chÝnh x¸c vµo mét ®iÓm ®ã. Kinh tuyÕn lµ mét vïng trßn t−ëng t−îng trªn bÒ mÆt tr¸i ®Êt vµ chia ®«i qu¶ ®Êt thµnh hai phÇn b»ng nhau vµ nã ch¹y qua c¶ cùc B¾c vµ cùc Nam cña Tr¸i ®Êt. Nh− vËy sè l−îng kinh tuyÕn lµ v« cïng nhiÒu. Kinh tuyÕn vµ vÜ tuyÕn lu«n vu«ng gãc víi nhau vµ gãc giao cña chóng lu«n lµ 90o. Kinh tuyÕn chÝnh ®−îc quy ®Þnh mét c¸ch ngÉu nhiªn lµ kinh tuyÕn ®i qua ®µi quan tr¾c thiªn v¨n Greenwich ë Anh. XÝch ®¹o ®−îc sö dông nh− mét ®−êng vÜ tuyÕn c¬ së ®Ó x¸c ®Þnh hai h−íng B¾c vµ Nam vµ nã cã gi¸ trÞ lµ 0o. VÜ ®é cña mét ®iÓm bÊt kú ®−îc ®o b»ng kho¶ng c¸ch gãc (angular distance) gi÷a ®iÓm ®ã vµ xÝch ®¹o vµ nã x¸c ®Þnh cho mét gãc gi÷a ®−êng th¼ng nèi tõ ®iÓm ®ã tíi t©m Tr¸i ®Êt vµ ®−êng th¼ng tõ t©m Tr¸i ®Êt ®Õn mét ®iÓm cã cïng kinh ®é vµ n¨m trªn ®−êng xÝch ®¹o. Nh− vËy mét ®iÓm n»m trªn b¸n cÇu phÝa B¾c mµ cã vÜ ®é lµ 900 th× chÝnh lµ ®iÓm cùc B¾c. T−¬ng tù nh− vËy ë Nam b¸n cÇu lµ ®iÓm cùc Nam cña Tr¸i ®Êt. Kinh tuyÕn cã gi¸ trÞ 0 ®−îc sö dông vµ nh÷ng vÊn ®Ò kh¸c. TÊt c¶ sÏ trë nªn b»ng nhau khi mµ ®é chÝnh x¸c vÒ t− liÖu vÞ trÝ lµ mét hµm cña tØ lÖ b¶n ®å. Nh×n chung, c¸c b¶n ®å tØ lÖ lín h¬n th−êng cã ®é chÝnh x¸c lín h¬n. TØ lÖn b¶n ®å ¶nh h−ëng tíi sù ®o ®¹c cña viÖc thèng kª kh«ng gian do ®ã ph¶i ph©n tÝch kü c¸c kÕt qu¶ thèng kª. MÆc dï tØ lÖ b¶n ®å thÓ hiÖn cho mét b¶n ®å tiªu chuÈn, song trong thùc tÕ th× tØ lÖ b¶n ®å l¹i kh¸c nhau tuú thuéc vµo vÞ trÝ cña nã á trong l−íi chiÕu. VÝ dô kho¶ng c¸ch cña hai ®iÓm ë gÇn cùc th× kh¸c víi kho¶ng c¸ch cña hai ®iÓm ®ã nÕu nã thuéc vÒ vÜ ®é cao h¬n mÆc dï trong b¶n ®å th× kho¶ng c¸ch ®ã ®−îc thÓ hiÖn gÇn b»ng nhau. Sù sai lÖch ®ã sÏ ¶nh h−ëng nhiÒu khi thùc hiÖn ë b¶n ®å tØ lÖ lín, do vËy kh«ng thÓ sö dông nh÷ng dÊu hiÖu ph©n tÝch ë b¶n ®å nhá ¸p dông cho b¶n ®å tØ lÖ lín, do vËy kh«ng thÓ sö dông nh−ng dÊu hiÖu ph©n tÝch ë b¶n ®å nhá ¸p dông cho b¶n ®å tØ lÖ lín. Trong thùc tÕ, ®Ó ph©n tÝch kh«ng gian cho nghiªn cøu ®Þa h×nh ë tØ lÖ nhá víi mét vïng réng lín th× nh÷ng sai lÖch cña viÖc ®o ®¹c cã thÓ rÊt lín vµ cÇn ph¶i ®−îc c©n nh¾c khi xö lý 44
  43. III.1.3.C¸c l−íi chiÕu b¶n ®å ™ Giíi thiÖu Tr¸i §Êt cña chóng ta cã h×nh d¹ng ®Æc tr−ng lµ Geoid, gÇn gièng víi Elipxoid trßn xoay. BÒ mÆt Tr¸i §Êt thËt phøc t¹p bëi s«ng nói, ®åi, biÓn vµ ®¹i d−¬ng. ViÖc thÓ hiÖn c¸c ®èi t−îng kh«ng gian trªn b¶n ®å lµ mét mÆt ph¼ng ®ßi hái ph¶i thùc hiÖn nh÷ng phÐp chuyÓn mÆt cÇu cña Tr¸i §Êt sang mét mÆt ph¼ng khai triÓn ®−îc. C¸c ph©n tÝch kh«ng gian yªu cÇu cã sù chuyÓn ®æi c¸c ®Æc ®iÓm trªn bÒ mÆt cÇu cña Tr¸i ®Êt thµnh hÖ thèng to¹ ®é hai chiÒu. PhÐp chiÕu b¶n ®å cung cÊp kh¶ n¨ng chuyÓn t− liÖu vÞ trÝ tõ mÆt cÇu sang bÒ mÆt ph¸t triÓn( Developed Surface) vµ mét bÒ mÆt ph¸t triÓn ®ã cã thÓ ®−îc tr×nh bµy thµnh mét bÒ mÆt ph¼ng hoµn toµn. MÆc dï nÒu mÆt cÇu ®−îc chia thµnh rÊt nhiÒu mÈu nhá th× mçi m¶nh vÉn cßn l−u gi÷ ®−îc phÇn cong cña mÆt cÇu nguyªn thuû. Do ®ã, nhiÖm vô cña b¶n ®å häc lµ chuyÓn ®æi mét c¸ch hÖ thèng tµi liÖu vÞ trÝ tõ mÆt cÇu sµng bÒ mÆt ph¸t triÓn.PhÐp chuyÓn ®æi mÆt cÇu Tr¸i §Êt ®−îc thùc hiÖn b»ng nhiÒu c¸ch chiÕu kh¸c nhau gäi chung lµ phÐp chiÕu b¶n ®å. §iÒu nµy cã thÕ thùc hiÖn hoÆc b»ng phÐp chiÕu h×nh häc trùc tiÕp hoÆc b»ng phÐp chuyÓn ®æi to¸n häc. Cã rÊt nhiÒu ph−¬ng ph¸p chiÕu b¶n ®å nh−ng tÊt c¶ ®Òu lµ sù chuyÓn ®æi mÆt cÇu theo kinh ®é vÜ ®é sang mét mÆt ph¼ng hoÆc mét bÒ mÆt khai triÓn nµo ®ã. Cã ba kiÓu bÒ mÆt khai triÓn trong to¸n häc ®−îc dïng trong phÐp chiÕu b¶n ®å. BÒ mÆt trô, bÒ mÆt nãn vµ mÆt ph¼ng. Theo nguån gèc cña bÒ mÆt khai triÓn cã thÓ ph©n ra ba kiÓu chiÕu b¶n ®å. PhÐp chiÕu theo mÆt ph¼ng, chiÕu h×nh trô vµ chiÕu h×nh nãn. ™ §Æc tÝnh cña c¸c phÐp chiÕu b¶n ®å Kh«ng phô thuéc vµo kiÓu chiÕu b¶n ®å, trong mäi tr−êng hîp ®Òu cã nh÷ng sù sai sè trong c¸c phÐp chiÕu khi chuyÓn ®æi tõ mét mÆt cÇu sang mét mÆt ph¼ng. Tuy nhiªn cã bèn ®Æc tÝnh ®−îc dïng trong phÐp chiÕu b¶n ®å. Tïy thuéc vµo c¸ch chiÕu mµ mét ®Æc tÝnh ®−îc dïng nh− mét yªu cÇu chÝnh cßn c¸c yªu cÇu kh¸c cã thÓ chØ gi÷ vai trß thø yÕu:1. TÝnh nguyªn d¹ng; 2. TÝnh t−¬ng ®−¬ng; 3. TÝnh c¸ch ®Òu; 4. §óng h−íng. Kh«ng cã mét phÐp chiÕu nµo ®¹t ®−îc c¶ bèn tÝnh chÊt trªn. Mçi mét phÐp chiÕu ®−îc lùa chän mét hoÆc nhiÒu ®Æc tÝnh trªn hoÆc tháa hiÖp trung hßa gi÷a c¸c ®Æc tÝnh trªn. 1) TÝnh nguyªn d¹ng: 45
  44. TÝnh nguyªn d¹ng (conformality) trong phÐp chiÕu b¶n ®å lµ ®Æc tÝnh cña phÐp chiÕu gi÷ ®−îc h×nh d¹ng cña bÊt kú ®èi t−îng kh«ng gian nµo trªn mÆt ph¼ng gièng nh− nã ë trªn mÆt cÇu. §iÒu nµy ®ßi hái sù chuyÓn ®æi chÝnh x¸c c¸c gãc quanh c¸c ®iÓm tøc lµ ®¶m b¶o tÝnh ®ång d¹ng. Mét trong c¸c ®iÒu kiÖn tháa m·n yªu cÇu trªn lµ c¸c l−íi chiÕu trªn qu¶ cÇu cã c¸c ®−êng c¾t vu«ng gãc víi nhau. PhÐp chiÕu ®¶m b¶o tÝnh nguyªn d¹ng ®−îc dïng trong thùc tiÔn lµ nghµnh giao th«ng, hµng h¶i. 2) TÝnh t−¬ng ®−¬ng: TÝnh t−¬ng ®−¬ng ®Æc tr−ng bëi diÖn tÝch b»ng nhau, cã nghÜa lµ diÖn tÝch c¸c phÇn trªn b¶n ®å theo tû lÖ t−¬ng thÝch víi mÆt cÇu ë trªn bÊt kú phÇn nµo kh¸c. TÝnh chÊt nµy cã tÇm quan träng trªn c¸c b¶n ®å thÓ hiÖn d÷ liÖu mËt ®é, vÝ dô mËt ®é d©n sè. 3) Cïng kho¶ng c¸ch : Cïng kho¶ng c¸ch lµ ph−¬ng ph¸p thÓ hiÖn kho¶ng c¸ch thËt khi ®o ®¹c. TØ lÖ kho¶ng c¸ch lµ kh«ng ®æi trong toµn bé b¶n ®å. TÝnh c¸ch nµy ®−îc ®¸p øng cho mäi b¶n ®å tõ mét vµ th−êng lµ hai ®iÓm theo bÊt kú h−íng nµo hoÆc theo nh÷ng tuyÕn nµo ®ã. §Æc tÝnh nµy cÇn thiÕt cho c¸c b¶n ®å dïng ®Ó ®o vËn tèc, vÝ dô vËn tèc dßng ch¶y biÓn. Th−êng c¸c ®−êng xÝch ®¹o vµ kinh tuyÕn dïng lµm ®−êng kho¶ng c¸ch kh«ng thay ®æi vµ gäi lµ c¸c ®−êng song song chuÈn hoÆc c¸c kinh tuyÕn chuÈn. 4) §óng h−íng: §Æc tr−ng bëi ®−êng ®Þnh h−íng gi÷a hai ®iÓm c¾t qua ®−êng tham chiÕu (vÝ dô c¸c kinh tuyÕn) víi mét gãc hay ph−¬ng vÞ kh«ng ®æi. Gãc ph−¬ng vÞ lµ gãc t¹o bëi ®−êng kinh tuyÕn víi mét ph−¬ng nµo ®ã lÖch víi h−íng b¾c mét gãc theo chiÒu kim ®ång hå. §−êng cã cã h−íng ®óng gäi lµ lµ ®−êng Rhumb. TÝnh chÊt nµy thuËn tiÖn cho viÖc lËp s¬ ®å hµng h¶i. Tuy nhiªn, trªn mÆt cÇu, kho¶ng c¸ch ng¾n nhÊt trªn mÆt kh«ng ph¶i lµ ®−êng Rhumb, mµ lµ cung ®−êng kÝnh lín cã t©m lµ t©m Tr¸i §Êt. Däc theo ®−êng trßn lín gãc ph−¬ng vÞ lu«n lu«n thay ®æi (trõ ®−êng trßn lín lµ kinh tuyÕn hoÆc ®−êng xÝch ®¹o). RÊt nhiÒu l−íi chiÕu b¶n ®å cã kh¶ n¨ng ®ã, nh−ng tÊt c¶ ®Òu bÞ sai lÖch ë mét trong c¸c yÕu tè: h×nh d¹ng, diÖn tÝch, kho¶ng c¸ch vµ h−íng. Mét l−íi chiÕu b¶n ®å tèi −u ®èi víi mét phÐp chiÕu nµo ®ã th× phô thuéc vµo viÖc cã ®é chÝnh x¸c cÇn thiÕt vµ kÝch th−íc cña vïng nghiªn cøu (b¶n ®å). Ngoµi ra cßn mét sè yÕu tè kh¸c. Mçi l−íi chiÕu cã mét qu¸ tr×nh chuyÓn ®æi riªng vµ cã nh÷ng ®Æc ®iÓm riªng. Cã 4 ph−¬ng ph¸p chiÕu c¬ b¶n lµ chiÕu theo ph−¬ng vÞ (azimuthal), chiÕu h×nh trô (cylindrical), chiÕu h×nh nãn vµ chiÕu h×nh trô gi¶ (Psedu-cylindrical). • L−íi chiÕu ph−¬ng vÞ: cã ®Æc ®iÓm lµ sö dông mét nguèn s¸ng tõ trung t©m h×nh cÇu chiÕu vµo c¸c ®−êng kinh vÜ tuyÕn th× h×nh chiÕu cña kinh vÜ tuyÕn lªn mÆt ph¼ng n»m ngang vu«ng gãc sÏ lµ l−íi chiÕu ph−¬ng vÞ th«ng th−êng, h×nh chiÕu ®ã lµ nh÷ng vßng trßn ®ågn t©m vµ c¸c ®−êng kÝnh giao nhau t¹i t©m, nguån s¸ng cã thÓ lµ kh¸c nhau t¹o nªn c¸c l−íi kh¸c nhau vµ nÕu kho¶ng c¸ch nguån s¸ng lµ xa v« 46
  45. cùc th× l−íi chiÕu B¾c b¸n cÇu vµ Nam b¸n cÇu lªn bÒ mÆt tiÕp tuyÕn lµ trïng nhau, khÝ ®ã gäi lµ "l−íi chiÕu ph−¬ng vÞ tËp thÓ" (Stereo graphic Projection). H×nh 11. L−íi chiÕu ph−¬ng vÞ • HÖ chiÕu h×nh l¨ng trô: lµ l−íi chiÕu ®Ó chuyÓn c¸c ®−êng kinh vÜ tuyÕn tõ mÆt cÇu lªn bÒ mÆt mét h×nh trô ®øng, h×nh trô nµy phñ lªn h×nh cÇu víi vïng trßn tiÕp tuyÕn hoÆc c¾t qua h×nh cÇu bëi nh÷ng vßng trßn ®ång t©m. Khi ph¸t triÓn bÒ mÆt h×nh trô nµy thµnh mÆt ph¼ng th× t¹o nªn mét hÖ to¹ ®é cã 2 kÝch th−íc, khÝ ®ã bÒ mÆt h×nh trô chuyÓn thµnh h×nh ch÷ nh©t. H×nh 12.L−íi chiÕu h×nh trô triÓn khai thµnh mÆt ph¼ng víi c¸c « h×nh ch÷ nhËt • HÖ chiÕu h×nh nãn lµ hÖ chiÕu che phñ lªn h×nh cÇu hoÆc c¾t qua nã bëi mét h×nh th¸p nãn chuyÓn thµnh d¹ng h×nh nãn côt (h×nh 13). 47
  46. H×nh 13. TriÓn khai cña l−íi chiÕu h×nh trô HÖ l−íi chiÕu UTM (Universal Transverse Mecator) cña Mü lµ sö dông hÖ l−íi chiÕu h×nh nãn. Ngoµi ra cßn mét hÖ l−íi chiÕu kh¸c gäi lµ hÖ chiÕu gi¶ h×nh trô, nã kh«ng thËt sù l−íi chiÕu h×nh l¨ng trô nh−ng cã c¬ së to¸n häc t−¬ng tù nh− hÖ chiÕu h×nh l¨ng trô. Tãm l¹i: C¸c hÖ chiÕu b¶n ®å cã 3 thuéc tÝnh kh«ng gian c¬ b¶n lµ: b»ng nhau vÒ diÖn tÝch vïng chiÕu, sù nhÊt qu¸n vÒ l−íi chiÕu vµ c¸c thuéc tÝnh kh¸c nh− gãc, h×nh d¹ng vµ mèi quan hÖ cña c¸c yÕu tè lµ æn ®Þnh. 48
  47. DiÖn tÝch vµ quan hÖ gãc lµ nh÷ng thuéc tÝnh rÊt quan träng cña b¶n ®å. Song mét l−íi chiÕu th× kh«ng ®¶m b¶o ®−îc c¶ hai tÝnh chÊt ®ã. NghÜa lµ mét h×nh chiÕu cã cïng diÖn tÝch th× lu«n cã quan hÖ kh¸c nhau vÒ gãc gi÷a c¸c ®èi t−îng vµ ng−îc l¹i nÕu quan hÖ vÒ gãc gièng nhau th× diÖn tÝch l¹i kh¸c nhau. VÒ d¹ng kh¸c cña l−íi chiÕu lµ lo¹i l−íi chiÕu t¹o nªn sù æn ®Þnh hoÆc kh«ng æn ®Þnh vÒ diÖn tÝch song th−êng cã sù bè trÝ t−¬ng ®èi hîp lý gi÷a hai tÝnh chÊt diÖn tÝch vµ quan hÖ vÒ gãc. Sù b»ng nhau vµ æn ®Þnh lµ hai thuéc tÝnh cã tÝnh chÊt toµn cÇu vÒ l−íi chiÕu. Cã mét sè l−íi chiÕu ®−îc ¸p dông mang tÝnh ®Þa ph−¬ng mµ kh«ng ¸p dông ®−îc cho mäi n¬i trªn mét tê b¶n ®å. Th«ng th−êng c¸c l−íi chiÕu nµy ¸p dông cho lËp b¶n ®å tØ lÖ lín t¹i mét sè vÞ trÝ cô thÓ. Mét vÝ dô kh¸c lµ l−íi chiÕu ph−¬ng vÞ víi kho¶ng c¸ch b»ng nhau (azimural equidistant projection) thÓ hiÖn kho¶ng c¸ch gi÷a mét ®iÓm ë trung t©m cña l−íi chiÕu vµ c¸c ®iÓm kh¸c trªn b¶n ®å. Trong tr−êng hîp nµy, c¸c kho¶ng c¸ch b»ng nhau ®ã kh«ng thÓ ¸p dông cho bÊt kú mét cÆp ®iÓm nµo kh¸c mµ ph©n bè theo nguyªn t¾c kh¸c. HÖ to¹ ®é l−íi ®Þa lý lµ kh«ng ph¶i hÖ Cartesian v× hai lý do sau: tr−íc hÕt hÖ to¹ ®é l−íi lµ dùa theo bÒ mÆt cÇu vµ nã kh«ng ph¶i lµ cã hai kÝch th−íc (hai chiÒu). Thø hai, mÆc dï kinh tuyÕn vµ vÜ tuyÕn lµ vu«ng gãc víi nhau nh−ng kho¶ng c¸ch tõ kinh tuyÕn ®Õn vÞ tuyÕn lµ lu«n kh¸c nhau. NghÜa lµ kho¶ng c¸ch 1o cña kinh ®é th× kh«ng ph¶i lµ lu«n b»ng kho¶ng c¸ch 1o cña vÜ ®é. V× vËy hÖ thèng to¹ ®é l−íi th−êng kh«ng phï hîp cho viÖc t¹o lËp to¹ ®é trong xö lý kh«ng gian. Trong khi ®ã, hÖ thèng to¹ ®é UTM (Universal Transver Mercator) l¹i ®−îc sö dông réng r·i trong HTT§L do ®ã kh¾c phôc ®−îc nh÷ng h¹n chÕ cña hÖ to¹ ®é l−íi. ™ HÖ l−íi chiÕu UTM (Universal Transver Mercator) HÖ l−íi chiÕu UTM cã c¬ së lµ phÐp chiÕu Mercator do côc ®Þa chÊt Mü x©y dùng ®Çu tiªn cho mét lo¹t c¸c b¶n ®å ë vïng vÜ ®é 80 ®é nam ®Õ 84 ®é b¾c, cã phèi hîp kiÓm tra b»ng hÖ thèng ®o ®¹c næi toµn n¨ng theo cùc (Universal Polar Stereographic - UPS) HÖ l−íi chiÕu UTM (Universal Transverse Mecator) cña Mü lµ sö dông hÖ l−íi chiÕu h×nh nãn. Trong phÐp chiÕu Mercator ®· ®−îc dïng tõ l©u trong hµng h¶i th× c¸c ®−êng t¹o l−íi cã b¶n ch¹y däc theo kinh tuyÕn. V× ®é lÖch t¨ng dÇn theo kho¶ng c¸ch ®Õn kinh tuyÕn chuÈn. PhÐp chiÕu Mercator chuyÓn ®æi chØ dïng cã hiÖu qu¶ trong vïng gÇn víi kinh tuyÕn chÝnh. V× vËy, toµn bé tr¸i ®Êt ®−îc chia thµnh nhiÒu vïng hÑp thuéc phÝa B¾c vµ Nam. Trong mçi vïng th× sù sai lÖch vÒ to¹ ®é lµ nhá nhÊt. L−íi chiªu UTM lµ l−íi chiÕu Mercator ngang phæ th«ng dïng hÖ täa ®é ph¼ng quèc tÕ do qu©n ®éi Mü x©y dùng bao phñ mÆt cÇu tõ 80 ®é nam ®Õ 84 ®é b¾c. BÒ mÆt Tr¸i §Êt 49
  48. ®−îc chia ra 60 vïng mçi vïng 6 ®é theo kinh ®é. §¬n vÞ ®o ®é dµi cho l−íi UTM lµ mÐt. Trong mçi vïng cña hÖ täa ®é UTM, phÐp chiÕu Mercator ngang ®−îc ¸p dông. Theo nguyªn t¾c ®ã, hÖ UTM ®−îc tæ chøc thµnh c¸c vïng tÝnh tõ §«ng sang T©y, mçi vïng réng 6o theo kinh ®é. Nh− vËy toµn bé tr¸i ®Êt bao gåm 60 vung. TØ lÖ ®−îc thÓ hiÖn däc theo 2 kinh tuyÕn ë phÝa §«ng vµ phÝa T©y cña kinh tuyÕn. Trung t©m cã ®é æn ®Þnh lµ 0,966. 60 vïng cña hÖ UTM b¾t ®Çu tõ ®−êng ®¸nh dÊu quèc tÕ International Date Line (IDL) hay lµ kinh ®é 180o c¨n cø vµo ®å thÞ vïng thø nhÊt (vïng 1) bao phñ mét d¶i gi÷a kinh ®é nghÜa hoµn h¶o khi ¸p dông trong mét vïng (zone). T¹i mçi vïng kinh tuyÕn n»m gi÷a ®−îc dïng lµm trôc täa ®é y, vµ trôc y sÏ lÖch vÒ phÝa ®«ng 3 ®é vµ vÒ phÝa t©y 3 ®é. B¾c 180W 174W 168W 162W 156W 84B¾c XÝch ®¹o 80Nam Nam H×nh 14. HÖ to¹ ®é UTM To¹ ®é cña mçi mét vïng ph¶i ®−îc tham kh¶o mét c¸ch ®éc lËp. VÝ dô: to¹ ®é ë vïng 11 th× kh«ng thÓ dïng ®Ó tham kh¶o cho vïng 12 hay vïng kh¸c. Kho¶ng c¸ch h−íng ®«ng ®−îc x¸c ®Þnh lµ kho¶ng c¸ch tõ ®−êng trung t©m cña vïng, cã gi¸ trÞ b»ng víi gi¸ trÞ cña trôc n»m ngang trong hÖ to¹ ®é Carsterian. §−êng trung t©m ®−îc thiÕt kÕ cho viÖc ®o chuÈn vÒ h−íng §«ng lµ 500 000m. Víi ®ã, c¸c ®iÓm n»m trong vïng ®Òu gi¸ trÞ d−¬ng. NÕu kho¶ng c¸ch 1 ®iÓm vÒ h−íng T©y lín h¬n 500 000 mÐt so víi ®−êng trung t©m th× ®iÓm ®ã ph¶i thuéc vÒ vïng kÕ tiÕp. Mét gi¸ trÞ h−íng ®«ng nÕu nhá h¬n 500 000 mÐt th× nã thÓ hiÖn mét vÞ trÝ ë phÝa T©y cña ®−êng trung t©m. Toµn bé c¸c tr−êng hîp, gi¸ trÞ h−íng ®«ng ®Òu lµ d−¬ng vµ nhá h¬n 1 000 000 mÐt, v× cïng mét vïng. Nãi c¸ch kh¸c, chiÒu dµi n»m ngang thùc tÕ cña mét vïng lµ réng nhÊt ë vïng xÝch ®¹o vµ nã trë nªn rÊt hÑp khi chuyÓn dÇn vÒ phÝa cùc. Kho¶ng c¸ch h−ëng B¾c: ®−îc ®o theo h−íng B¾c - Nam, nã cã gi¸ trÞ b»ng trôc Y (th¼ng ®øng) trong to¹ ®é Castersian. T¹i b¸n cÇu B¾c, xÝch ®¹o ®−îc x¸c ®Þnh lµ ®−êng 0m. Toµn bé c¸c vÞ trÝ trªn b¸n cÇu B¾c sÏ cã gi¸ trÞ lµ kho¶ng c¸ch vÒ h−íng 50
  49. B¾c b»ng kho¶ng c¸ch ®Õn xÝch ®¹o, ë b¸n cÇu Nam, cùc Nam ®−îc x¸c ®Þnh lµ cã gi¸ trÞ kho¶ng c¸ch vÒ h−íng B¾c lµ 0 vµ xÝch ®¹o cã gi¸ trÞ h−íng B¾c lµ 10 000 000 mÐt HÖ to¹ ®é UTM thùc tÕ vÒ b¶n chÊt lµ hÖ Castersian v× ®¬n vÞ mÐt lµ ®¬n vÞ tiªu chuÈn ®Ó ®o. Nãi tãm l¹i: mét ®¬n vÞ kho¶ng c¸ch trªn trôc X th× b»ng mét ®¬n vÞ kho¶ng c¸ch trªn trôc Y vµ kho¶ng c¸ch vÒ h−íng §«ng vµ kho¶ng c¸ch vÒ h−íng B¾c ®−îc ®o theo hai h−íng vu«ng gãc víi nhau. TÊt nhiªn, cã mét h¹n chÕ chÝnh cña hÖ UTM lµ nã kh«ng thÓ ¸p dông cho nh÷ng vïng c¾t chÐo nghÜa lµ mét khi diÖn tÝch nghiªn cøu l¹i n»m ë hai vïng kh¸c nhau th× hÖ UTM nhÊt thiÕt ph¶i ®−îc chuyÓn sang hÖ l−íi chiÕu kh¸c ®Ó ph©n tÝch. H×nh 2.15. L−íi chiÕu UTM vïng (zone) 10 ®Õn vïng 20 PhÇn lín c¸c phÇn mÒm GIS ®Òu cã chøc n¨ng to¹ vµ chuyÓn ®æi hÖ l−íi chiÕu vµ hÖ l−íi chiÕu GRID ®−îc dïng réng r·i ®Ó thÓ hiÖn bÒ mÆt tr¸i ®Êt, ng−êi ph©n tÝch cã thÓ chuyÓn ®æi hÖ UTM cña 2 vïng liÒn kÒ nhau sang kinh ®é, vÜ ®é cña hÖ l−íi chiÕu GRID. Tr−êng hîp ®ã th× toµn bé b¶n ®å l¹i ph¶i ®−îc xö lý ë hÖ to¹ ®é kh¸c ®Ó ph©n tÝch vÒ hÖ GRID còng kh«ng ph¶i hÖ Cartesian. Mét −u ®iÓm kh¸c ®Æc biÖt quan träng cña hÖ UTM cho ph©n tÝch kh«ng gian theo tØ lÖ cña ®Þa h×nh lµ c¸c vïng cña UTM ®−îc tæ chøc theo h×nh ch÷ nhËt mÆc dï trong thùc tÕ nã kh«ng ph¶i lµ h×nh ch÷ nhËt. Nguyªn nh©n lµ do kho¶ng c¸ch §«ng - T©y lµ kh¸c nhau vµ ®o¹n dµi cña 1o kinh ®é lu«n kh¸c nhau tõ chç nµy sang chç kh¸c. VÒ tËp thÓ, hÖ UTM lµ chØ cã hiÖu qu¶ ë trong d¶i tõ 81o B¾c ®Õn 84o Nam. Ngoµi vïng ®ã th× hÖ chiÕu cùc toµn n¨ng lËp thÓ ®−îc sö dông thay cho UTM. Mét ®iÓm l−u ý lµ to¹ ®é cña vïng c¾t chÐo th× kh«ng thÓ sö dông chung ®−îc. ™ PhÐp chiÕu Gauss vµ hÖ täa ®é « vu«ng Gauss-Kruger PhÐp chiÕu Gauss lμ phÐp chiÕu Mercator trô ngang. Theo phÐp chiÕu nμy mÆt cÇu Tr¸i §Êt ®−îc chia ra 60 vïng kh¸c nhau vμ ®¸nh sè tõ 1 ®Õn 60. Kinh tuyÕn gèc cho tÊt 51
  50. c¶ c¸c vïng lμ kinh tuyÕn giíi h¹n phÝa t©y cña vïng ®Çu tiªn, kinh tuyÕn nμy ®i qua Greenwich. Kinh tuyÕn gi÷a cña mét vïng ®−îc coi lμ kinh tuyÕn trôc vïng ®ã. §èi víi mçi vïng nÕu ta ®Ó mét h×nh trô ngang ngo¹i tiÕp tuyÕn víi kinh tuyÕn trôc vμ lÊy t©m chiÕu lμ t©m qu¶ cÇu ®Ó chiÕu nªn mÆt trô th× khi khai triÓn mÆt trô thμnh mÆt ph¼ng th× sÏ gi÷ ®−îc c¸c ®Æc tÝnh cña phÐp chiÕu nh− b¶o toμn vÒ gãc (®ång d¹ng), kinh tuyÕn trôc thμnh ®−êng th¼ng vμ xÝch ®¹o lμ ®−êng n»m ngang vu«ng gãc víi kinh tuyÕn trôc cña mçi mói. HÖ täa ®é Gauss-Kruger ®−îc thiÕt kÕ nh− sau: dïng kinh tuyÕn trôc vμ ®−êng xÝch ®¹o lμ hai trôc vu«ng gãc víi nhau vμ giao cña chóng lμ täa ®é gèc. Mét ®iÓm sÏ cã gi¸ trÞ vÜ ®é (x) lμ d−¬ng nÕu nã n»m trªn ®−êng xÝch ®¹o vÒ h−íng b¾c vμ sÏ cã gi¸ trÞ ©m nÕu n»m d−íi ®−êng xÝch ®¹o. T−¬ng tù nÕu ®iÓm ®ã n»m vÒ phÝa ph¶i (phÝa ®«ng) cña kinh tuyÕn trôc sÏ cã gi¸ trÞ (y) lμ d−¬ng vμ n»m bªn tr¸i kinh tuyÕn trôc sÏ cã gi¸ trÞ ©m. §¬n vÞ ®o kho¶ng c¸ch lμ m. §Ó tr¸nh gi¸ trÞ ©m (y) ng−êi ta cã thÓ lïi täa ®é gèc sang phÝa tr¸i (phÝa t©y) 500 km (v× mói chiÕu t¹i xÝch ®¹o réng nhÊt = 333 km). ViÖt Nam n»m ë B¾c b¸n cÇu nªn täa ®é x lu«n d−¬ng. ™ HÖ to¹ ®é ph¼ng quèc gia: HÖ to¹ ®é ph¼ng quèc gia th−êng ®−îc x©y dùng ®Ó dïng riªng cho mçi quèc gia. HÖ to¹ ®é ph¼ng ®−îc dïng nh− mét tµi liÖu lÞch sö ®Ó qu¶n lý ®Êt ®ai. HÖ to¹ ®é nµy kh«ng thÝch hîp cho viÖc nghiªn cøu mang tÝnh khuvùc hoÆc mét vïng réng lín v× trong thùc tÕ, mçi quèc gia l¹i sö dông mét hÖ l−íi chiÕu riªng. C¸c n−íc n»m theo h−íng §«ng - T©y th× h·y sö dông hÖ l−íi chiÕu chuyÓn ®æi Mercator, trong khi ®ã c¸c n−íc n¨m theo h−íng Nam B¾c l¹i so dung how hiÕu h×nh nãn khèi Lambert. Mçi n−íc l¹i chia thµnh nhiÒu vïng nhá ®Ó gi¶m thiÓu nh÷ng sai sè −u thÕ cña hÖ to¹ ®é ph¶ng quèc gia lµ sö dông ®¬n vÞ ®o riªng. VÝ dô ë Mü vµ Anh th× dïng foot (hay feet), inch (1 foot = 12 inch, 1 yard = 3 feet, 1 mile = 5280 feet). NhiÒu n−íc th× sö dông hÖ mÐt v× hÖ ®¬n vÞ nµy th«ng dông h¬n khi ®o kho¶ng c¸ch. Tuy nhiªn, ®o ®¹c ®Ó lËp hÖ to¹ ®é ph¼ng quèc gia ®«i khi g©y nhiÒu khã kh¨n cho xö lý kh«ng gian ë tØ lÖ khu vùc. Lý do kh«ng chØ v× sù chuyÓn ®æi c¸c ®¬n vÞ ®ã mµ viÖc chuyÓn hÖ to¹ ®é tõ hÖ l−íi chiÕu nµy sang hÖ l−íi chiÕu kh¸c ®ßi hëi nh÷ng 52
  51. qu¸ tr×nh tÝnh to¸n phøc t¹p, ®Æc biÖt lµ trong tr−êng hîp c¸c vÞ trÝ kh¸c nhau l¹i ®−îc x¸c ®Þnh theo c¸c hÖ to¹ ®é kh¸c nhau. ™ III.1.3.C¸c L−íi chiÕu b¶n ®å vμ c¸c mÆt cÇu chiÕu dïng trong GIS Tïy thuéc vµo vÞ trÝ ®Þa lý mµ l−íi chiÕu b¶n ®å thÝch hîp ®−îc ¸p dông. Trªn thùc tÕ cã kho¶ng 21 kiÓu l−íi chiÕu b¶n ®å kh¸c nhau vµ 22 mÆt cÇu ®−îc dïng cho c¸c l−íi chiÕu nµy. B¶ng 2.4 liÖt kª c¸c kiÓu l−íi chiÕu b¶n ®å phæ biÕn trong GIS vµ viÔn th¸m. B¶ng 2.5 lµ c¸c mÆt cÇu dïng trong phÐp chiÕu b¶n ®å sö dông trong GIS. B¶ng 2.4. Mét sè l−íi chiÕu b¶n ®å chñ yÕu dïng trong GIS Thø L−íi KiÓu mÆt TÝnh chÊt Vïng sö dông §¬n vÞ tù chiÕu /hÖ chiÕu täa ®é 1 ®Þa lý gi÷ nguyªn gi÷ nguyªn hÖ täa ®é cÇu ®é, phót, mÆt cÇu mÆt cÇu gi©y 2 UTM trô ngang nguyªn d¹ng hÖ täa ®é ph¼ng mÐt 3 mÆt ph¼ng nãn, trô nguyªn d¹ng hÖ täa ®é ph¼ng mÐt liªn bang 4 nãn ®øng nãn nguyªn d¹ng vÜ ®é trung, h−íng më mÐt Lambert ®óng h−íng TNam (®−êng ph−¬ng lμ ®−êng trßn lín) 5 mecator trô nguyªn d¹ng vïng ngoμi cùc, dïng mÐt ®óng h−íng cho hμng h¶i (®−êng th¼ng rhumb) 6 cùc Stereo mÆt ph¼ng nguyªn d¹ng vïng cùc mÐt 7 ®a nãn nãn tháa hiÖp më h−íng B¾c Nam mÐt 8 Nãn ®Òu nãn ®Òu kho¶ng vïng cã vÜ ®é trung, mÐt kho¶ng c¸ch më réng theo h−íng c¸ch T©y-Nam 9 Mercator trô nguyªn d¹ng Më B¾c-Nam mÐt ngang 10 Stereogra- ph¼ng nguyªn d¹ng Dïng cho c¸c b¸n cÇu, mÐt phic vïng lôc ®Þa 11 §ång DT ph¼ng t−¬ng ®−¬ng më vu«ng hoÆc trßn mÐt ph−¬ng vÞ Lambert 12 ®ång ph¼ng ®ång kho¶ng c¸c vïng c−c trong mÐt kho¶ng c¸ch kh¶o s¸t vμ ®Þa chÊn c¸ch (®−êng trßn lín 53
  52. ph−¬ng vÞ th¼ng) 13 Gnomonic ph¼ng trung hoμ hμng h¶i, ®Þa chÊn: mÐt ®−êng trßn lín th¼ng 14 vu«ng gãc ph¼ng trung hoμ cÇu, pitorial mÐt (orthographic) 15 phèi c¶nh ph¼ng trung hoμ B¸n cÇu mÐt gÇn c¹nh th¼ng ®øng 16 h×nh sin gi¶ trô t−¬ng ®−¬ng më B¾c Nam hoÆc mÐt xÝch ®¹o 17 ®ång vu«ng trô tháa hiÖp VÏ b¶n ®å thμnh phè mÐt gãc (trong m¸y tÝnh) 18 trô Miller trô tháa hiÖp b¶n ®å thÕ giíi mÐt 19 Vander tháa hiÖp b¶n ®å thÕ giíi mÐt Grinten 20 Mecator trô nguyªn d¹ng më nghiªng, ®Þnh mÐt nghiªng h−íng vÖt ®i cña vÖ tinh 21 ®ång d. tÝch nãn t−¬ng ®−¬ng c¸c vïng thuéc vÜ ®é mÐt nãn Abbers trung më §«ng -T©y Ngoµi c¸c l−íi chiÕu trªn cßn cã c¸c l−íi chiÕu kh¸c kh«ng cã trong b¶ng. HÖ l−íi chiÕu th−êng ®−îc sö dông ë ViÖt Nam, lµ l−íi chiÕu hÖ täa ®é ®Þa lý ®èi víi b¶n ®å tû lÖ nhá, l−íi chiÕu Grauss, UTM th−êng ®−îc dïng cho c¸c b¶n ®å tØ lÖ lín h¬n. Sau ®©y sÏ xem xÐt mét vµi l−íi chiÕu c¬ b¶n sau: 1) L−íi chiÕu dïng hÖ täa ®é ®Þa lý L−íi chiÕu ®Þa lý lµ l−íi chiÕu dïng hÖ täa ®é cÇu bao gåm c¸c vÜ ®é song song víi nhau vµ c¸c kinh ®é ®i qua hai cùc B¾c-Nam Tr¸i §Êt. C¸c ®−êng kinh ®é vµ vÜ ®é chia bÒ mÆt cÇu Tr¸i §Êt ra 360 ®é, vµ gi¸ trÞ nhá h¬n ®ã lµ phót, gi©y (h×nh 2.14). 1 ®é = 60phót vµ 1 phót = 60 gi©y. C¸c ®−êng kinh tuyÕn (kinh ®é) lµ c¸c ®−êng trßn lín vu«ng gãc víi c¸c ®−êng vÜ tuyÕn. §−êng xÝch ®¹o ®−îc coi nh− vÜ tuyÕn lín nhÊt vµ lµ vÜ tuyÕn gãc cña hÖ täa ®é ®Þa lý. Gi¸ trÞ ®é kÓ tõ xÝch ®¹o ®i theo h−íng b¾c gäi lµ vÜ ®é B¾c vµ cã gi¸ trÞ tõ 0 ®Õn 90 ®é ; ng−îc l¹i tõ ®−êng xÝch ®¹o h−íng xuèng phÝa nam gäi lµ vÜ ®é Nam. §−êng kinh tuyÕn gèc ®i qua Greenwich (Anh) lµ ®−êng kinh tuyÕn sè 0 (trôc täa ®é y ). Gi¸ trÞ kinh ®é t¨ng dÇn theo h−íng T©y- Nam. B¶ng 2.5. C¸c lo¹i mÆt cÇu dïng trong GIS vµ viÔn th¸m 54
  53. T Tªn N¬i sö dông T 1 Clark 1866 B¾c Mü vµ Philipin 2 Clark1880 Ph¸p vµ ch©u Phi 3 Bessel 1841 Trung ©u,Chilª, Ên ®é 4 New Internatinal 1967 c¸c vïng kh¸c trªn thÕ giíi (trõ vïng ®· kÓ trong b¶ng nµy 5 Internatinal 1909 c¸c vïng kh¸c trªn thÕ giíi (trõ vïng ®· kÓ trong b¶ng nµy 6 WGS72 vÖ tinh NaSA 7 Everest1830 India, Burma, Pakistan 8 W GS66 VÖ tinh NASA 9 GRS1980 hÖ tham dïng cho B¾c Mü cho hÖ vÒ trôc täa chiÕu tr¾c ®Þa ®é ( vÖ tinh) 1983 10 airy 1940 Anh 11 Everest c¶i biªn India, Burma, Pakistan 12 C¶i biªn airy Anh 13 Walbeack 1814 Tr−íc n¨m 1910, Nga 14 §«ng Nam ¸ §«ng Nam ¸ 15 Australian Intemational Óc 1965 16 Krasovsky 1940 Nga 17 Hough c¸c vïng kh¸c kh«ng kÓ trong b¶ng 18 Mercury 1960 vÖ tinh thêi kú ®Çu 19 Mercury 1968 C¶i biªn vÖ tinh thêi kú ®Çu 20 H×nh cÇu b¸n kÝnh 6370997m 21 WGS 84 vÖ tinh NaSa 22 Helmert Egypt 2) L−íi chiÕu « vu«ng UTM L−íi chiªu UTM lµ l−íi chiÕu Mercator ngang phæ th«ng dïng hÖ täa ®é ph¼ng quèc tÕ do qu©n ®éi Mü x©y dùng bao phñ mÆt cÇu tõ 80 ®é nam ®Õ 84 ®é b¾c. BÒ mÆt 55
  54. Tr¸i §Êt ®−îc chia ra 60 vïng mçi vïng 6 ®é theo kinh ®é. T¹i mçi vïng kinh tuyÕn n»m gi÷a ®−îc dïng lµm trôc täa ®é y, vµ trôc y sÏ lÖch vÒ phÝa ®«ng 3 ®é vµ vÒ phÝa t©y 3 ®é. §¬n vÞ ®o ®é dµi cho l−íi UTM lµ mÐt. Trong mçi vïng cña hÖ täa ®é UTM, phÐp chiÕu Mercator ngang ®−îc ¸p dông. L−íi chiÕu ngang Mercator lµ mét d¹ng cña Mercator trô thÓ hiÖn tÝnh nguyªn d¹ng vµ ®óng h−íng theo kinh tuyÕn. Chñ yÕu dïng cho vïng ngoµi vïng cùc, dïng cho ngµnh hµng h¶i, ®−êng th¼ng lµ c¸c ®−êng Rhumb. Trô th¼ng n»m ngang tiÕp xóc víi kinh tuyÕn t©m ®−îc ¸p dông cho tõng vïng kh¸c nhau khai triÓn thµnh mÆt ph¼ng. §é x¸c ®Þnh cao cã thÓ thu ®−îc cho mçi vïng lín nhÊt kho¶ng 1/1000. H×nh 2.15 lµ minh ho¹ mét sè vïng (zone) cña hÖ to¹ ®é nµy, tõ zone 10-20. H×nh 2.14. HÖ täa ®é ®Þa lý 56
  55. H×nh 2.15. L−íi chiÕu UTM vïng (zone) 10 ®Õn vïng 20 B¶ng 2.6. Ph©n chia 60 vïng cña hÖ täa ®é UTM Vïng Kinh Kho¶ng Vïng Kin Kho¶ng (zone tuyÕn t©m kinh ®é (zone) h tuyÕn kinh ®é ) t©m 1 177W 180W- 31 3E 0-6E 174W 2 171W 174W- 32 9E 6E-12E 168W 3 165W 168W- 33 15E 12E- 162W 18E 4 159W 162W- 34 21E 18E- 156W 24E 5 153W 156W- 35 27E 24E- 150W 30E 6 147W 150W- 36 33E 30E- 144W 36E 7 141W 144W- 37 39E 36E- 138W 42E 8 135W 138W- 38 45E 42E- 132W 48E 9 129W 132W- 39 51E 48E- 126W 54E 10 123W 126W- 40 57E 54E- 57
  56. 120W 60E 11 117W 120W- 41 63E 60E- 144W 66E 12 111W 144W- 42 69E 66E- 108W 72E 13 105W 108W- 43 75E 72E- 102W 78E 14 99W 102W- 44 81E 78E- 96W 84E 15 93W 96W- 45 87E 84E- 90W 90E 16 87W 90W- 46 93E 90E- 84W 96E 17 81W 84W- 47 99E 96E- 78W 102E 18 75W 78W- 48 105 102E- 72W E 108E 19 69W 72W- 49 111 108E- 66W E 114E 20 63W 66W- 50 117 114E- 60W E 120E 21 57W 60W- 51 123 120E- 54W E 126E 22 51W 54W- 52 129 126E- 48W E 132E 23 45W 48W- 53 135 132E- 42W E 138E 24 39W 42W- 54 141 138E- 36W E 144E 25 33W 36W- 55 147 144E- 30W E 150E 26 30W- 56 153 150E- 1.1. 27W 24W E 156E 27 21W 24W- 57 159 156E- 18W E 162E 28 15W 18W- 58 165 162E- 12W E 168E 58
  57. 29 9W 12W- 59 171 168E- 6W E 174E 30 3W 6W-0 60 177 174E- E 180E ™ III.1.4.ChuyÓn ®æi kh«ng gian gi÷a c¸c hÖ täa ®é trong GIS Mçi mét l−íi chiÕu sö dông mét hÖ täa ®é riªng. §¬n vÞ ®−îc dïng trong c¸c l−íi chiÕu còng kh¸c nhau. HÖ täa ®é ®Þa lý dïng ®¬n vÞ lμ gãc, hÖ täa ®é ph¼ng nhμ n−íc dïng ®¬n vÞ ®o lμ feet, c¸c hÖ täa ®é kh¸c dïng ®¬n vÞ lμ mÐt. C¸c thuËt to¸n ®−îc dïng ®Ó chuyÓn l−íi chiÕu b¶n ®å tõ d¹ng nμy sang d¹ng kh¸c ®−îc thiÕt kÕ ®Ó cho d÷ liÖu ph©n tÝch kh«ng gian tõ c¸c nguån kh¸c nhau cã thÓ cã cïng mét gi¸ trÞ ®o cña mét hÖ chung. §iÒu nμy cho phÐp c¸c líp th«ng tin khi ph©n tÝch ®−îc trång khíp nªn nhau. Mçi mét c¸ch kh¸c mét ®èi t−îng kh«ng gian cã trong c¸c líp kh¸c nhau ph¶i cïng mét gi¸ trÞ täa ®é x,y. Täa ®é x,y theo hÖ täa ®é §ec¸c cña mét ®iÓm trªn b¶n ®å t−¬ng ®èi so víi bÒ mÆt Tr¸i §Êt d−îc thÓ hiÖn trªn hÖ täa ®é ®Þa lý b»ng gi¸ trÞ ®é (ϕ, λ) theo biÓu thøc: x = f1((ϕ, λ) x= f2 ((ϕ, λ) Cã ba ph−¬ng ph¸p ®Ó ®èi s¸nh t−¬ng ®èi gi¸ trÞ (x,y) víi c¸c gi¸ trÞ ®é (ϕ, λ) ®−îc sö dông ®Ó chuyÓn ®æi hÖ to¹ ®é trong c¸c l−íi chiÕu kh¸c nhau: ChuyÓn ®æi tÝch ph©n (Analytic); ChuyÓn ®æi trùc tiÕp « sang «; ChuyÓn ®æi ®a thøc (Polynominal) 1) ChuyÓn ®æi tÝch ph©n (Analytic Transtormation): ChuyÓn ®æi hÖ täa ®é ®Þa lý sang hÖ to¹ ®é ph¼ng §ecac vµ ng−îc l¹i th−êng ®−îc dïng cho c¸c l−íi chiÕu mÆt trô kiÓu Mercator ngang vµ l−íi chiÕu Lambert ®ång d¹ng h×nh nãn (Cambert Comformal Conic). §èi víi l−íi chiÕu Mercator, biÓu thøc: x = R λ π y = Rh. Tg( + ϕ ) (5.2) 4 2 trong ®ã R lµ b¸n kÝnh Tr¸i §Êt víi ®¬n vÞ ®o mm theo tû lÖ cña b¶n ®å, Ln lµ logarit tù nhiªn cña e, λ lµ gi¸ trÞ kinh ®é ®o b»ng Radian, gãc ϕ lµ vÜ ®é (radian).BiÓu thøc trªn ®Ó chuyÓn tõ hÖ täa ®é ®Þa lý sang hÖ täa ®é dïng cho l−íi chiÕu Mercator trô. Tr−êng hîp ng−îc l¹i nÕu ta chuyÓn täa ®é tõ mét l−íi chiÕu Mercator trô sang hÖ täa ®é ®Þa lý th× c¸c gi¸ trÞ ϕ vµ λ ®−îc tÝnh theo biÓu thøc sau: π ϕ = -2tg-1 (e-y/R) 2 λ = x/R + λ0 59
  58. Trong ®ã e = 2.7182818, gi¸ trÞ λ0 lµ gi¸ trÞ cña kinh tuyÕn gèc tõ ®ã c¸c gi¸ trÞ theo ph−¬ng ngang (kinh tuyÕn) ®−îc ®o. Trong thùc tÕ mÆt cÇu Tr¸i §Êt cã b¸n kÝnh kh¸c nhau t¹i xÝch ®¹o vµ hai cùc. §é dÑt e ®−îc tÝnh theo c«ng thøc sau ®©y: e2 = (a2- b2)/a2 ≈ 0.0067 trong ®ã a lµ b¸n kÝnh xÝch ®¹o vµ b lµ b¸n kÝnh cùc Tr¸i §Êt. C«ng thøc chuyÓn ®æi hÖ täa ®é tõ hÖ täa ®é ®Þa lý sang hÖ täa ®é §ªcac ph¼ng trong cÇn ®−a vµo tham sè e vµ cã thÓ viÕt d−íi d¹ng sau: x = a. λ π y= aln tg (( + ϕ ) [(1-e sinϕ)/ (1+e. sin ϕ) ]e/2 4 2 Trong tr−êng hîp chuyÓn tõ hÖ täa ®é l−íi chiÕu Mecartor trôc sang täa ®é ®Þa lý th× c¸c gi¸ trÞ ®é ®−îc tÝnh theo biÓu thøc sau: λ = x/a+λ0 π ⎧ − y e ϕ =−21tg−1 ⎨εϕϕa []()() −⋅ e sin / 1 +⋅e sin 2 } 2 ⎩ cè g¾ng ®Çu tiªn cÇn thùc hiÖn lµ t×m mét gãc ϕ theo biÓu thøc: π ⎛ − y ⎞ ϕ =−2tg −1 ⎜ε a ⎟ 2 ⎝ ⎠ Trong nhiÒu tr−êng hîp cÇn cã c¸c phÐp chuyÓn ®æi kh«ng gian. VÝ dô chuyÓn ®æi tõ hÖ täa ®é ph¼ng vu«ng gãc (x, y) sang hÖ täa ®é ph¼ng cùc (ρ δ ) tr−íc khi chuyÓn sang hÖ täa ®é ®Þa lý, nghÜa lµ theo trËt tù sau: ()xy′′→→→()ρδ,,( ϕλ) (x, y) Ngoµi ra cÇn chuyÓn ph−¬ng cña mét hÖ t¹o ®é nµo ®ã tr−íc khi chuyÓn sang hÖ täa ®é ®Þa lý vµ ng−îc l¹i. VÝ dô chuyÓn l−íi chiÕu Mercator ngang hoÆc nghiªng sang mét d¹ng trung gian theo trËt tù sau: ()xy′′,,,,→→→→()ρδ( ϕλ) (z α) ( xy,) Trong tr−êng hîp chuyÓn tõ mét phÐp chiÕu ph¼ng §ªcac sang täa ®é ®Þa lý vµ hÖ §ªcac 3 chiÒu: ()x′′,,,,,, y →→()ϕλ (xyz) →( x′′′ y z) → (ϕγ′′) → (xy,) (Sang ®Þa lý)Æ (Sang ba chiÒu §Ò-c¸c) chuyÓn trôcÆ®Þa lý ¦u ®iÓm cña phÐp chuyÓn ®æi ph©n tÝch cã lîi kh«ng phô thuéc vµo ®é lín cña vïng ph©n tÝch. Tuy nhiªn nã kh«ng thuËn lîi trong qu¸ tr×nh chuyÓn ®æi lµ tèn nhiÒu thêi gian sö lý. 2) ChuyÓn ®æi th¼ng tuyÕn tÝnh ®óng (l−íi theo l−íi) 60
  59. PhÐp chuyÓn ®æi nµy ¸p dông cho ¶nh vÖ tinh, vµ ¶nh m¸y bay ®Æc biÖt ®−îc ®−a vµo c¸c ®iÓm täa ®é chuÈn ®· biÕt (ground control points) ViÖc chuyÓn ®æi d¹ng nµy cã nghÜa lµ chuyÓn mét ®iÓm bÊt kú (x’,y’)Æ(x,y) C¸ch chuyÓn ®¬n gi¶n nhÊt lµ chuyÓn tuyÕn tÝnh tõ mét hÖ täa ®é ph¼ng nµy sang mét hÖ täa ®é ph¼ng kh¸c. Cã hai kiÓu chÝnh trong chuyÓn ®æi lµ tuyÕn tÝnh ®óng cßn gäi lµ Helmert vµ chuyÓn ®æi affine: Tr−êng hîp chuyÓn ®æi Helmert (tuyÕn tÝnh ®óng) tu©n thñ hÖ ph−¬ng tr×nh sau: x = A+Cx’+ Dy’ y = B-Dx’+Cy’ Tr−êng hîp cho chuyÓn ®æi affine tu©n thñ hÖ ph−¬ng tr×nh sau: x = A + Cx’ +Dy’ y = B- E x’+F y’ Trong tr−êng hîp ®Çu Helmert hÖ sè cho hai gi¸ trÞ x, y chung lµ C, D. Trong tr−êng hîp affine c¸c hÖ sè kh¸c nhau cho x vµ y. ChuyÓn ®æi h×nh häc tõ hÖ täa ®é ph¼ng nµy sang hÖ täa ®é ph¼ng kh¸c xÈy ra cã thÓ lµ: - DÞch chuyÓn gèc täa ®é - Thay ®æi tû lÖ - Xoay trôc täa ®é H×nh 2.16 minh häa dÞch chuyÓn Helmert vµ h×nh 2.17 minh häa dÞch chuyÓn trong chuyÓn ®æi afine. H×nh 2 16 ChuyÓn ®æi Helmert Ba yÕu tè dÞch chuyÓn trong chuyÓn ®æi Helmert cã thÓ xÈy ra khi chuyÓn ®æi. C«ng thøc tÝnh sù chuyÓn ®æi nµy cã thÓ viÕt d−íi d¹ng chi tiÕt nh− sau: x = (mx’cosα + my’sinα) +A 61
  60. ymxmy=−()22sinαα + cos +b Trong ®ã A, lµ hÖ sè dÞch chuyÓn täa ®é gãc α lµ gãc quay, trô gi¸ trÞ m lµ yÕu tè tØ lÖ. Gi¶ sö trªn mét hÖ täa ®é ph¼ng ch−a chuyÓn vµ R lµ hai ®iÓm trªn mÆt j,k lµ hai ®iÓm n»m trong hÖ täa ®é míi th× tû sè R/jk sÏ ®−îc tÝnh (tøc m) ChuyÓn ®æi tuyÕn tÝnh kiÓu affine: V× tØ sè m =jk/JK ®óng cho tr−êng hîp H×nh 2.17. ChuyÓn ®æi Afine kh«ng cã thay ®æi trong c¸c h−íng. Tuy nhiªn tû sè hµng kh«ng khi chuyÓn ®æi ¶nh hµng kh«ng hoÆc vÖ tinh vi tÝnh chÊt sai lÖch do kÐo, gi·n ¶nh. 3) Ph−¬ng ph¸p chuyÓn ®æi ®a thøc Ph−¬ng ph¸p nµy dïng ®Ó thiÕt lËp c¸c thuËt to¸n biÓu diÔn hîp víi d÷ liÖu vµ t×m ra c¸c hÖ sè thÝch hîp cho chuyÓn ®æi. Th−êng dïng ®Ó chuyÓn hÖ täa ®é Cartesian sang hÖ täa ®é ®Þa lý. HÖ sè t×m ®−îc nhê c¸c ®iÓm täa ®é ®· biÕt vµ c¸c hÖ sè ®−îc dïng ®Ó tÝnh cho c¸c ®iÓm ch−a biÕt. C«ng thøc chuyÓn ®æi bËc 3 tõ hÖ täa ®é ®Þa lý sang täa ®é ph¼ng nh− sau: 2 2 3 2 2 3 x = a00+a10+a01ϕ +a20λ +a11ϕλ +a02ϕ +a30 λ +a21λ ϕ +a12λϕ +a03ϕ 2 3 3 2 2 3 y = b00+b10λ +b01ϕ +b20λ + b11λ ϕ +b02ϕ +b30λ +b21λ ϕ +b12λϕ +b03ϕ ChuyÓn ®æi tõ l−íi sang l−íi, c«ng thøc cã d¹ng sau: 2 2 3 2 2 3 x = c00+c10x’+c01y’+ c20x’ + c11x’y’ + c02y’ +c30x’ + c21x’ y’ + c12x’y’ + c03y’ 2 2 3 2 2 y = d00 + d10x’ + d01y’ + d20x’ + d11x’y’+ do2y + d30x’ + c21x’ y + d12x’ y 2 3 +d12x’y + c03y’ T×m hÖ sè: §Ó t×m 20 hÖ sè aij vµ bij bËc 3 cÇn biÕt 10 ®iÓm xi, yi vµ ϕi, λi ®Ó t¹o nªn hai tuyÕn tÝnh cho phÐp tÝnh hÖ sè nµy. C¸c phÐp chuyÓn ®æi hÖ täa ®é ®−îc cμi ®Æt trªn m¸y tÝnh qua c¸c phÇn mÒm GIS. §Ó chuyÓn ®æi tõ hÖ täa ®é ph¼ng nμy sang hÖ täa ®é ph¼ng kh¸c b»ng Module chuyÓn ®æi transform, c¸c ®iÓm täa ®é trong líp th«ng tin cÇn ph¶i chuyÓn ®æi xi vμ yi cã m· t−¬ng thÝch trªn hÖ täa ®é míi xi’ vμ yi’ vμ gi¸ trÞ täa ®é (xi’, yi’) ®−îc biÕt tr−íc Ýt nhÊt 62
  61. cho 4 ®iÓm. Sè ®iÓm täa ®é cμng lín, møc ®é chuyÓn ®æi kiÓu l−íi sang l−íi cμng chÝnh x¸c h¬n. III.2.C¸c phÐp ®o ®¹c c¬ b¶n vÒ c¸c ®èi t−îng kh«ng gian III.2.1.§o ®¹c c¸c gi¸ trÞ thuéc tÝnh Víi viÖc thµnh lËp mét hÖ to¹ ®é, mçi ®èi t−îng ®iÓm cÇn ph¶i ®−îc tr×nh bµy bëi mét cÆp gi¸ trÞ to¹ ®é x vµ y. §Ó tiÖn sö dông, trong phÇn nµy Pi ®−îc tr×nh bµy cho ®iÓm thø i trong mét thuéc tÝnh (coverage) vµ vÞ trÝ cña mét ®iÓm ®−îc x¸c ®Þnh bëi (xi, yi). §èi t−îng ®−êng: ®−îc thÓ hiÖn b»ng trËt tù cña c¸c ®iÓm. Trong lËp b¶n ®å sè, c¸c ®−êng cong ®−îc chia nhá thµnh hµng lo¹t c¸c ®o¹n th¼ng. TÝnh chÊt cña ®−êng cong sÏ phô thuéc vµo sè l−îng ®iÓm, nghÜa lµ phô thuéc vµo sè l−îng ®o¹n th¼ng ®−îc chia ra. Khi sè l−îng ®o¹n th¼ng t¨ng lªn th× ®−êng sÏ gÇn gièng ®−êng cong h¬n. Mét ®−êng th¼ng ®−îc x¸c ®Þnh bëi hai ®iÓm nèi ®Çu vµ cuçi. Nh− vËy, mét ®−êng Li ®−îc tr×nh bµy bëi mét lo¹t c¸c ®iÓm PiS nghÜa lµ Li (P1, P2, P3 Pn) víi n lµ sè l−îng ®iÓm x¸c ®Þnh lªn ®−êng Li. Mét vïng còng ®−îc tr×nh bµy b»ng c¸ch t−¬ng tù víi c¸c ®−êng lµ tËp hîp c¸c ®o¹n segment th¼ng. Trong tr−êng hîp ®ã th× mét ®−êng trßn kh«ng thÓ quan niÖm lµ mét vßng trßn. Thay vµo ®ã ®−êng trßn lµ tËp hîp rÊt nhiÒu ®o¹n th¼ng b»ng nhau vµ chóng t¹o nªn mét vïng cã hinhf d¹ng lµ trßn. C¨n cø vµo ®ã, mét Polygon Gi ®−îc tr×nh bµy d−íi d¹ng lµ Gi (L1, L2, Lm) víi m lµ sè l−îng ®o¹n th¼ng ®−îc chia ra ®Ó t¹o nªn polygon. Mét khi c¸c ®èi t−îng kh«ng gian ®−îc x¸c ®Þnh th× viÖc ®o ®¹c h×nh häc c¬ b¶n ®−îc ¸p dông ®Ó thùc hiÖn viÖc ®o ®¹c vµ tÝnh to¸n. Kho¶ng c¸ch gi÷a hai ®iÓm trong bÒ mÆt Cartesian (bÒ mÆt thuû chuÈn) ®−îc x¸c ®Þnh bëi kho¶ng cachs ¥clit (Euclidean Distance). H×nh vÏ sau minh ho¹ cho viÖc tÝnh kho¶ng c¸ch gi÷a hai ®iÓm cã to¹ ®é lµ (1,4) vµ (4,2). 63
  62. Y P1(1,4) 4 D1,2 3 2 P2(4,2) 1 X 0 1 2 3 4 H×nh 15. §o¹n th¼ng segment (D1,2) ®−îc x¸c ®Þnh bëi hai ®iÓm ®Çu vµ cuèi Kho¶ng c¸ch ¥clit lµ kho¶ng c¸ch cña mét ®o¹n th¼ng nèi gi÷a hai ®iÓm trªn mét mÆt ph¼ng. Trong thùc tÕ, viÖc ®o ®¹c cã thÓ ®−îc thùc hiÖn b»ng c¸ch kh¸c. VÝ dô: mét phÐp ®o ®−îc gäi lµ ®o kho¶ng c¸ch Manbattan víi ý nghÜa nh−: "kho¶ng c¸ch khèi phè - city block distance), ë ®ã ¸p dông hÖ to¹ ®é l−íi Grid t−¬ng tù nh− c¸c khèi phè. Khi ®ã kho¶ng c¸ch Manbattan ®−îc tÝnh theo c«ng thøc: Di,j = (Xi - Xj) - (Yi - Yj) DiÖn tÝch cña rÊt nhiÒu vïng nhá t¹o nªn mét polygon th× cã thÓ ®−îc tÝnh b»ng viÖc lËp mét ®a gi¸c (trapezoid) tõ tÊt c¶ c¸c ®oµn th¼ng ®ã råi tÝnh tËp hîp cho diÖn tÝch cña c¶ polygon. P2 Y2 P1 P3 Y1 P5 P7 P4 P6 X7 X6 X1 X2 X5 X3 X4 H×nh 16. TÝnh diÖn tÝch mét polygon theo ph−¬ng ph¸p ®a gi¸c (trapezoid) Polygon trªn t¹o nªn tõ 7 ®iÓm vµ 7 ®o¹n th¼ng. Mçi ®o¹n th¼ng ®−îc x¸c ®Þnh bëi hai ®iÓm (®iÓm nèi hoÆc ®iÓm giao c¾t). Mçi ®o¹n th¼ng cã hai ®−êng th¼ng song song víi trôc Y ®Ó x¸c ®Þnh c¸c gi¸ trÞ X cho tõng ®iÓm. SÏ cã c¸c h×nh thang (®a gi¸c) ®−îc t¹o nªn bëi c¸c ®−êng th¼ng song song ®ã, ®o¹n segment vµ ®o¹n h×nh chiÕu cña chóng trªn trôc X, khi ®ã: 64