Giáo trình hệ thống thông tin địa lý - Nguyễn Ngọc Thạch

Nội dung text: Giáo trình hệ thống thông tin địa lý - Nguyễn Ngọc Thạch

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