Tài liệu Báo cáo chuẩn hóa bản đồ địa chính ( www.sites.google.com/site/thuvientailieuvip )

PhÇn i. ChuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh I. Nhu cÇu vµ néi dung cña chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh I.1. nhu cÇu chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh Trong x· héi hiÖn ®¹i, c«ng nghÖ th«ng tin cã mét vai trß quan träng trong viÖc thu thËp vµ qu¶n lý th«ng tin. §Ó qu¶n lý c¸c d÷ liÖu cã tÝnh kh«ng gian (cã vÞ trÝ ®Þa lý), ng−êi ta sö dông HÖ thèng Th«ng tin §Þa lý (Geographic Information System - GIS) ®Ó qu¶n lý. Mét trong nh÷ng vÊn ®Ò lín khi qu¶n lý, trao ®æi th«ng tin lµ th«ng tin cÇn ph¶i ®−îc chuÈn hãa. ChuÈn ho¸ lµ c«ng viÖc lµ cÇn thiÕt khi ng−êi dïng GIS muèn tÝch hîp hÖ thèng cña m×nh víi c¸c phÇn cøng kh¸c, víi c¸c phÇn mÒm GIS kh¸c nhau vµ c¸c nguån d÷ liÖu kh¸c nhau. ChuÈn lµ cÇn thiÕt khi trao ®æi d÷ liÖu trªn m¹ng, t¹o kh¶ n¨ng truy nhËp d÷ liÖu sè ®−îc ph©n bè ë c¸c vÞ trÝ ®Þa lý kh¸c nhau, chia sÏ d÷ liÖu gi÷a c¸c c¬ quan, c«ng ty, thËm chÝ gi÷a c¸c n−íc. §inh h−íng Tæng côc §Þa chÝnh x©y dùng mét HÖ thèng th«ng tin ®Êt ®ai thèng nhÊt toµn quèc. §Ó cã thÓ cã mét CSDL ®Þa chÝnh thèng nhÊt tÝch hîp tõ c¸c CSDL ®Þa chÝnh con t¹i c¸c Së §Þa chÝnh, Tæng côc §Þa chÝnh ph¶i cã c¸c chuÈn chung. Trong bÊt kú mét CSDL ®−îc ®−a vµo sö dông chung ®Òu ph¶i tiÕn hµnh chuÈn ho¸ d÷ liÖu. Cã nh− vËy viÖc khai th¸c d÷ liÖu míi cã thÓ chia sÎ cho nhiÒu ®èi t−îng sö dông, viÖc hiÖn chØnh d÷ liÖu tõ nhiÒu nguån míi ®¶m b¶o tÝnh thèng nhÊt. CSDL tµi nguyªn ®Êt ®ai ®−îc thiÕt lËp trªn c¬ së tËp hîp d÷ liÖu thu thËp tõ c¸c ®¬n vÞ thuéc Tæng côc §Þa chÝnh vµ c¸c së ®Þa chÝnh cÊp tØnh. Ngoµi ra cßn thªm mét sè d÷ liÖu tõ c¸c nguån ë c¸c c¬ quan ®iÒu tra c¬ b¶n kh¸c. Ng−êi sö dông rÊt ®a d¹ng tõ ngµnh ®Þa chÝnh c¶ trung −¬ng vµ c¸c cÊp ®Þa ph−¬ng, tõ c¸c c¬ quan qu¶n lý Nhµ n−íc, tõ c¸c bé ngµnh kh¸c, tõ c¸c tæ chøc trong n−íc vµ ngoµi n−íc, tõ c¸c ®èi t−îng lµ c− d©n cã nhu cÇu. Trong khung c¶nh nh− vËy viÖc chuÈn ho¸ d÷ liÖu, hÖ thèng thiÕt bÞ, tæ chøc qu¶n lý ph¶i rÊt thèng nhÊt. C¬ së d÷ liÖu b¶n ®å ®Þa chÝnh lµ mét c¬ së d÷ liÖu quan träng trong CSDL tµi nguyªn ®Êt, mét trong b¶y CSDL quèc gia trong ch−¬ng tr×nh c«ng nghÖ th«ng tin cña Nhµ n−íc. §Ó cã thÓ tÝch hîp vµ trao ®æi d÷ liÖu gi÷a c¸c CSDL quèc gia víi nhau, cÇn thiÕt ph¶i x©y dùng chuÈn ho¸ cho tõng CSDL thµnh phÇn. HiÖn nay tËp hîp d÷ liÖu cña ngµnh ®Þa chÝnh ®· kh¸ lín. Mét phÇn ë d¹ng truyÒn thèng trªn giÊy, méØnphÇn ë d¹ng sè nh− trong nhiÒu ®Þnh d¹ng (format) kh¸c nhau, mét phÇn ®· ë d¹ng thèng nhÊt theo ®Þnh h−íng cña Tæng côc §Þa chÝnh. VÊn ®Ò ®Æt ra lµ ph¶i xem xÐt biÖn ph¸p ®Þnh chuÈn vµ chuÈn ho¸ d÷ liÖu nh− thÕ nµo ®Ó thu ®−îc mét CSDL thèng nhÊt. C¸c vÊn ®Ò cÇn gi¶i quyÕt nh− sau: • X¸c ®Þnh chuÈn d÷ liÖu thèng nhÊt cho b¶n ®å ®Þa chÝnh. • X©y dùng quy tr×nh thèng nhÊt ®Ó chuyÓn c¸c d÷ liÖu cò vÒ d¹ng chuÈn ®· ®Þnh; x©y dùng quy tr×nh thèng nhÊt vÒ thu thËp d÷ liÖu ®Ó cã ®−îc c¸c d÷ liÖu chuÈn. B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 1 I.2. Néi dung chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh Néi dung chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh bao gåm nhiÒu thµnh phÇn. Mçi thµnh phÇn chuÈn ho¸ thÓ hiÖn cho mét lÜnh vùc liªn quan ®Õn b¶n ®å ®Þa chÝnh. Cô thÓ chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh bao gåm c¸c thµnh phÇn sau: ChuÈn vÒ d÷ liÖu b¶n ®å (Cartography Data Standard) ChuÈn vÒ d÷ liÖu b¶n ®å qui ®Þnh c¸ch thøc ( m« h×nh d÷ liÖu ) vµ néi dung cña b¶n ®å ®Þa chÝnh khi l−u tr÷ trong c¬ së d÷ liÖu. ChuÈn vÒ d÷ liÖu b¶n ®å bao gåm hai qui ®Þnh chuÈn ho¸ : chuÈn vÒ m« h×nh d÷ liÖu vµ chuÈn vÒ néi dung d÷ liÖu. • ChuÈn vÒ m« h×nh d÷ liÖu dïng ®Ó m« t¶ c¸ch thøc m« t¶ vµ l−u tr÷ c¸c ®èi t−îng b¶n ®å d−íi d¹ng sè (digital) trong c¬ së d÷ liÖu. ChuÈn vÒ m« h×nh d÷ liÖu (Data model Standard) bao gåm : X¸c ®Þnh m« h×nh d÷ liÖu phï hîp ®Ó l−u tr÷ b¶n ®å ®Þa chÝnh trong c¬ së d÷ liÖu vµ chuÈn ho¸ vÒ lùa chän vµ ph©n lo¹i c¸c ®èi t−îng cÇn l−u tr÷ trong c¬ së d÷ liÖu b¶n ®å ®Þa chÝnh. • ChuÈn vÒ néi dung d÷ liÖu lµ chuÈn m« t¶ nh÷ng ®èi t−îng nµo cÇn thiÕt l−u tr÷ trong c¬ së d÷ liÖu, c¸ch ph©n lo¹i, nhËn d¹ng, néi dung ý nghÜa cña tõng lo¹i ®èi t−îng nµy ®ång thêi còng m« t¶ cô thÓ vÒ quan hÖ gi÷a c¸c ®èi t−îng vµ d÷ liÖu thuéc tÝnh cÇn ph¶i cã cña tõng ®èi t−îng. ChuÈn vÒ thÓ hiÖn b¶n ®å (Cartographic Represetation Standard) ChuÈn vÒ thÓ hiÖn b¶n ®å (Cartographic Represetation Standard) nh»m chuÈn ho¸ c¸ch tr×nh bµy, hiÓn thÞ b¶n ®å ®Þa chÝnh ë d¹ng sè hoÆc d¹ng analog. ChuÈn vÒ thÓ hiÖn b¶n ®å d−íi d¹ng analog ( in ra phim, giÊy, diamat hoÆc c¸c vËt liÖu kh¸c) ®−îc qui ®Þnh dùa trªn c¸c qui ®Þnh vÒ ký hiÖu vµ c¸ch thÓ hiÖn b¶n ®å trong qui ph¹m. ChuÈn vÒ thÓ hiÖn b¶n ®å d−íi d¹ng sè ®−îc qui ®Þnh réng h¬n, thÝch h¬p víi kh¶ n¨ng hiÓn thÞ cña c¸c phÇn mÒm ®−îc sö dông vµ tÝnh logic cña sè liÖu d−íi d¹ng sè. ChuÈn vÒ khu«n d¹ng file (Data format and data exchange standard ). ChuÈn ho¸ vÒ khu«n d¹ng file lµ chuÈn x¸c ®Þnh c¸c khu«n d¹ng (format) file vËt lý ®Ó l−u tr÷ b¶n ®å ®Þa chÝnh sè. ChuÈn nµy rÊt quan träng ®èi víi nh÷ng c¬ së d÷ liÖu cã tÝnh chÊt dïng chung, ®a ng−êi sö dông nh− c¬ së d÷ liÖu b¶n ®å ®Þa chÝnh. ChuÈn vÒ khu«n d¹ng d÷ liÖu bao gåm: • ChuÈn vÒ khu«n d¹ng file l−u tr÷ vËt lý trong c¬ së d÷ liÖu. • ChuÈn vÒ khu«n d¹ng file vËt lý sö dông cho trao ®æi, ph©n phèi th«ng tin. ChuÈn ho¸ vÒ d÷ liÖu m« t¶ CSDL (metadata) cho b¶n ®å ®Þa chÝnh (Metadata Standard): Metadata lµ c¸c th«ng tin m« t¶ vÒ b¶n th©n d÷ liÖu trong c¬ së d÷ liÖu (d÷ liÖu cña d÷ liÖu). Metadata m« t¶ vÒ c¬ së to¸n häc cña b¶n ®å ®Þa chÝnh, chÊt l−îng d÷ liÖu vµ c¸c th«ng tin kh¸c cã tÝnh m« t¶ cho d÷ liÖu ®Þa chÝnh l−u tr÷ trong c¬ së d÷ liÖu. ChuÈn ho¸ vÒ meta data lµ x¸c ®Þnh c¸c b¶ng chuÈn chøa c¸c th«ng tin liªn quan ®Õn d÷ liÖu trong c¬ së d÷ liÖu mµ nh÷ng th«ng tin nµy cÇn ph¶i ®−îc ®iÒn vµo mét c¸ch ®Çy ®ñ khi thu thËp, cËp nhËt d÷ liÖu. B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 2 II. chuÈn ho¸ vÒ d÷ liÖu b¶n ®å ChuÈn vÒ d÷ liÖu b¶n ®å qui ®Þnh ph−¬ng ph¸p l−u tr÷ vµ m« t¶ d÷ liÖu b¶n ®å ®Þa chÝnh trong CSDL (m« h×nh d÷ liÖu ) vµ néi dung cña CSDL b¶n ®å ®Þa chÝnh. ChuÈn ho¸ d÷ liÖu b¶n ®å bao gåm hai d¹ng chuÈn : • ChuÈn vÒ m« h×nh d÷ liÖu. • ChuÈn vÒ néi dung d÷ liÖu. ChuÈn vÒ m« h×nh d÷ liÖu dïng ®Ó m« t¶ c¸ch thøc m« t¶ vµ l−u tr÷ c¸c ®èi t−îng b¶n ®å d−íi d¹ng sè (digital) trong c¬ së d÷ liÖu. ChuÈn vÒ m« h×nh d÷ liÖu (Data model Standard) bao gåm : X¸c ®Þnh m« h×nh d÷ liÖu phï hîp ®Ó l−u tr÷ b¶n ®å ®Þa chÝnh trong c¬ së d÷ liÖu vµ chuÈn ho¸ vÒ lùa chän vµ ph©n lo¹i c¸c ®èi t−îng cÇn l−u tr÷ trong c¬ së d÷ liÖu b¶n ®å ®Þa chÝnh. ChuÈn vÒ néi dung d÷ liÖu lµ chuÈn x¸c ®Þnh nh÷ng ®èi t−îng nµo cÇn l−u tr÷ trong c¬ së d÷ liÖu, sù ph©n lo¹i, c¸ch nhËn d¹ng, néi dung ý nghÜa cña tõng lo¹i ®èi t−îng nµy ®ång thêi còng m« t¶ cô thÓ vÒ quan hÖ gi÷a c¸c ®èi t−îng vµ d÷ liÖu thuéc tÝnh cña chóng II.1. ChuÈn vÒ m« h×nh d÷ liÖu 1. Kh¸i niÖm m« h×nh d÷ liÖu C¸c ®èi t−îng cña b¶n ®å ®Þa chÝnh ®−îc m« t¶ b»ng c¸c m« h×nh d÷ liÖu kh«ng gian. M« h×nh d÷ liÖu kh«ng gian (spatial data model) lµ mét m« h×nh to¸n häc m« t¶ c¸ch biÓu diÔn c¸c ®èi t−îng b¶n ®å d−íi d¹ng sè. §Ó m« t¶ c¸c ®èi t−îng b¶n ®å, hiÖn nay tån t¹i nhiÒu m« h×nh d÷ liÖu kh«ng gian kh¸c nhau. ChuÈn vÒ m« h×nh d÷ liÖu kh«ng gian cho b¶n ®å ®Þa chÝnh ®−îc x¸c ®Þnh dùa trªn viÖc xem xÐt c¸c khÝa c¹nh sau : • TÝnh chÆt chÏ vÒ mÆt to¸n häc. • TÝnh phæ biÕn, ®−îc sö dông réng r·i trong c¸c c¬ së d÷ liÖu b¶n ®å ë ViÖt nan vµ thÕ giíi. • ThÓ hiÖn ®−îc c¸c tÝnh chÊt mang tÝnh ®Æc thï cña b¶n ®å ®Þa chÝnh ViÖt nam. HiÖn t¹i, cã mét sè m« h×nh d÷ liÖu kh«ng gian kh¸c nhau ®−îc ¸p dông : • M« h×nh d÷ liÖu VECTOR • M« h×nh d÷ liÖu RASTER • M« h×nh d÷ liÖu QUATREE • M« h×nh d÷ liÖu M« h×nh sè ®é cao (Digital Elevation Model DEM) 2. Lùa chän m« h×nh d÷ liÖu cho c¬ së d÷ liÖu b¶n ®å ®Þa chÝnh §Æc ®iÓm cña b¶n ®å ®Þa chÝnh lµ cÊu tróc cña c¸c ®èi t−îng ®¬n gi¶n. §èi t−îng quan träng nhÊt cho l−u tr÷ còng nh− tra cøu, xö lý sau nµy lµ thöa ®Êt. Nguyªn t¾c lùa chän m« h×nh d÷ liÖu cho c¬ së d÷ liÖu b¶n ®å ®Þa chÝnh lµ m« h×nh nµy ph¶i ph¶n ¸nh ®−îc ®èi t−îng thöa ®Êt víi ®Çy ®ñ ®Æc ®iÓm vµ tÝnh chÊt cña nã. C¸c yªu cÇu vÒ qu¶n lý víi c¸c ®èi t−îng cña b¶n ®å ®Þa chÝnh : §−êng ranh giíi thöa cÇn ®ùîc qu¶n lý nh− mét ®èi t−îng thùc sù vµ cã d÷ liÖu thuéc tÝnh. • Thöa ®Êt lµ mét ®èi t−îng kiÓu vïng ®−îc ®Þnh nghÜa bëi c¸c ®−êng ranh giíi thöa khÐp kÝn. B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 3 • Thuéc tÝnh quan träng nhÊt cña thöa ®Êt lµ diÖn tÝch thöa. DiÖn tÝch thöa sÏ bÞ sai lÖch khi ®−êng ranh giíi thöa thÓ hiÖn b»ng ®èi t−îng ®−êng kh«ng cã diÖn tÝch mÆt dï trong thùc tÕ, ®−êng bê nµy cã chiÒu réng vµ cã diÖn tÝch. Nh− vËy ®−êng ranh giíi thöa thöa khi cÇn thiÕt cÇn ®−îc g¸n thuéc tÝnh lµ ®é réng bê thöa ®Ó ®¶m b¶o khi tÝnh diÖn tÝch thöa ®−îc chÝnh x¸c. • §−êng ranh giíi thöa cã thÓ lµ tham gia vµo ®−êng bao cña thöa ®Êt víi c¸c ®èi t−îng kh¸c nh− ®−êng giao th«ng, thuû v¨n. M« h×nh d÷ liÖu ph¶i m« t¶ ®−îc quan hÖ kh«ng gian gi÷a c¸c ®èi t−îng thöa ®Êt. • Quan hÖ kh«ng gian gi÷a c¸c thöa ®Êt rÊt quan träng ®Æc biÖt lµ quan hÖ kÒ nhau, tiÕp gi¸p nhau. Quan hÖ kÒ nhau thÓ hiÖn kh«ng chØ trong CSDL B¶n ®å ®Þa chÝnh mµ cßn thÓ hiÖn trong CSDL Hå s¬ ®Þa chÝnh d−íi d¹ng c¸c chñ sö dông kÒ cËn. Quan hÖ kÒ nhau cßn lµ c¨n cø ph¸p lý ®Ó x¸c ®Þnh quyÒn sö dông ®Êt cña chñ sö dông. • Thöa ®Êt lµ ®èi t−îng b¶n ®å chÝnh tham gia vµo qu¸ tr×nh biÕn ®éng ®Êt ®ai. Thöa ®Êt cã thÓ biÕn ®éng vÒ mÆt h×nh häc : biÕn d¹ng, chia thöa, t¸ch thöa hay biÕn ®éng vÒ mÆt thuéc tÝnh nh− thay ®æi vÒ lo¹i ®Êt, môc ®Ých sö dông, chñ sö dông.v.v. Khi biÕn ®éng, nh÷ng thay ®æi trªn mét thöa sÏ ¶nh h−ëng ®Õn c¸c thöa l©n cËn. • CSDL b¶n ®å ®Þa chÝnh cã ®Æc ®iÓm lµ khèi l−îng d÷ liÖu rÊt lín, m« h×nh d÷ liÖu cã kh¶ n¨ng tèi −u ho¸ vÒ l−u tr÷. XuÊt ph¸t tõ nh÷ng yªu cÇu trªn cña b¶n ®å ®Þa chÝnh, m« h×nh d÷ liÖu Vector Topology (Vector Topology Data Model) lµ m« h×nh phï hîp nhÊt ®Ó m« t¶ c¸c ®èi t−îng b¶n ®å ®Þa chÝnh trong c¬ së d÷ liÖu. §èi víi c¸c ®èi t−îng ®Þa h×nh : ®iÓm ®é cao, ®−êng b×nh ®é, kh«ng cÇn thiÕt ph¶i dïng m« h×nh sè ®é cao DEM ®Ó m« t¶ mµ chØ coi chóng nh− nh÷ng ®èi t−îng ®iÓm vµ ®−êng cã g¸n gi¸ trÞ ®é cao. Tuy nhiªn chóng ta xem xÐt ®Õn 2 ®Æc ®iÓm n÷a cña CSDL b¶n ®å ®Þa chÝnh : • CSDL b¶n ®å ®Þa chÝnh lµ CSDL cã c¸c d¹ng ng−êi sö dông réng r·i vµ ®a d¹ng: tõ nh÷ng c¬ quan trong Tæng côc §Þa chÝnh ®Õn c¸c Bé ngµnh kh¸c thËm chÝ ®Õn c¶ nh÷ng ng−êi d©n b×nh th−êng. PhÇn lín c¸c ng−êi dïng ®Òu chØ cÇn hoÆc chØ ®−îc quyÒn tra cøu nh÷ng th«ng tin cã s½n trong CSDL chø kh«ng liªn quan ®Õn xö lý th«ng tin. • CSDL b¶n ®å ®Þa chÝnh cã tÝnh ph©n t¸n. C¸c CSDL ®Þa chÝnh cho tõng tØnh ®−îc h×nh thµnh vµ tËp trung t¹i c¸c tØnh. Trªn trung −¬ng chØ qu¶n lý c¸c th«ng tin cã tÝnh vÜ m«. C¸ch tæ chøc th«ng tin nh− vËy dÉn ®Õn ph−¬ng thøc truy nhËp th«ng tin sÏ qua m¹ng côc bé t¹i ®Þa ph−¬ng, trªn m¹ng diÖn réng cña ngµnh ( INTRANET) hoÆc trªn m¹ng diÖn réng c«ng céng (INTERNET). Giao diÖn truy cËp th«ng tin chñ yÕu sÏ lµ WEB. Víi 2 ®Æc ®iÓm trªn, m« h×nh d÷ liÖu Topology kh«ng thùc sù thÝch hîp v× trong m« h×nh nµy c¸c ®èi t−îng vïng ( thöa ®Êt , ®−êng, s«ng .v.v.) kh«ng ®−îc m« t¶ t−êng minh. §èi víi c«ng viÖc tra cøu, th«ng tin cµng t−êng minh cµng tèt vµ ®èi víi d÷ liÖu khi trao ®æi trªn m¹ng, ®èi t−îng cÇn trao ®æi cµng Ýt th«ng tin phô cµng tèt. §Ó gi¶i quyÕt vÊn ®Ò nµy, M« h×nh d÷ liÖu vector Spaghetti (Spaghetti Data Model) tá ra thÝch hîp h¬n c¶. Tõ nh÷ng ph©n tÝch trªn, chuÈn vÒ m« h×nh d÷ liÖu b¶n ®å ®Þa chÝnh ®−îc lùa chän nh− sau: B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 4 • ¸p dông c¶ 2 m« h×nh d÷ liÖu TOPOLOGY vµ SPAGHETTI cho c¬ së d÷ liÖu b¶n ®å ®Þa chÝnh. • D÷ liÖu trong c¬ së d÷ liÖu chÝnh ®−îc m« t¶ b»ng m« h×nh VectorTopology. D÷ liÖu m« t¶ b»ng m« h×nh Spaghetii lµ d÷ liÖu dÉn xuÊt, ®−îc t¹o ra tõ d÷ liÖu m« t¶ b»ng m« h×nh Topology. • C¸c ®èi t−îng ®−îc m« t¶ b»ng m« h×nh Topology ®−îc sö dông cho c¸c øng dông côc bé thuéc vÒ chuyªn ngµnh ®Þa chÝnh cña Së ®Þa chÝnh nh− cËp nhËt b¶n ®å, xö lý biÕn ®éng ®Êt ®ai. C¸c ®èi t−îng m« t¶ b»ng m« h×nh Spaghetti ®−îc sö dông cho c¸c øng dông vÒ tra cøu th«ng tin vµ c¸c øng dông ph©n phèi th«ng tin trªn INTRANET, INTERNET. Ngµnh §Þa chÝnh Ng−êi dïng cuèi B¶o tr×, cËp nhËt d÷ liÖu Xö lý d÷ liÖu CSDL B§§C M« h×nh Topology Tra cøu d÷ liÖu ChuyÓn ®æi m« h×nh Ph©n phèi d÷ liÖu CSDL B§§C M« h×nh Spaghetti 3. Néi dung cña chuÈn m« h×nh d÷ liÖu Th«ng tin cña c¸c ®èi t−îng b¶n ®å bao gåm: • Th«ng tin vÒ vÞ trÝ kh«ng gian (Spatial data) • Th«ng tin vÒ quan hÖ kh«ng gian (Relational Spatial data) • Th«ng tin thuéc tÝnh, phi kh«ng gian (Attribute data) Trong c¸c m« h×nh d÷ liÖu kh«ng gian, c¸c ®èi t−îng b¶n ®å ®−îc qui vÒ 4 kiÓu ®èi t−îng h×nh häc c¬ b¶n: • §iÓm (Point). VÝ dô : mèc ®Þa giíi, mèc qui ho¹ch • §−êng (Line). VÝ dô : ®−êng ranh giíi thöa, kªnh 1 nÐt • Vïng (Polygon, Area). VÝ dô : thöa ®Ê.«ng • Chó thÝch, m« t¶ (Annotation, Text). VÝ dô : sè hiÖu thöa, tªn phè B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 5 3.1. M« h×nh d÷ liÖu vector Spaghetti Th«ng tin vÒ vÞ trÝ kh«ng gian §èi t−îng kiÓu ®iÓm C¸c ®èi t−îng thuéc kiÓu ®iÓm ®−îc m« t¶ nh− sau : { Id , (x , y ) } Id: chØ sè cña ®èi t−îng ( chØ sè liªn kÕt ) File täa ®é ®iÓm ChØ sè ChØ sè liªn X Y 42 Y ChØ 42 y sè liªn B¶ng d÷ liÖu thuéc tÝnh ChØ sè Tªn ... 42 x X §èi t−îng kiÓu ®−êng C¸c ®èi t−îng thuéc kiÓu ®−êng ®−îc m« t¶ nh− sau : { Id , [ (xi , yi ) ; i = 1, n ; n ≥ 2 ]} Id: chØ sè cña ®èi t−îng ( chØ sè liªn kÕt ) File täa ®é ®−êng ChØ sè ChØ Y sè liªn 58 ChØ 58 21 ®iÓm to¹ D·y to¹ ®é (x,y) sè liªn B¶ng d÷ liÖu thuéc tÝnh ChØ Tªn §é sè réng 58 X B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 6 §èi t−îng kiÓu vïng C¸c ®èi t−îng thuéc kiÓu ®−êng ®−îc m« t¶ nh− sau : { Id , [ (xi , yi ) ; i = 1, n ; n ≥ 3 ; ( x1 , y1 ) ≡ ( xn , yn ) ]} Id: chØ sè cña ®èi t−îng ( chØ sè liªn kÕt ) File täa ®é ®−êng bao ChØ sè ChØ Y sè liªn 72 ChØ sè liªn 72 ®iÓm to¹ D·y to¹ ®é (x,y) B¶ng d÷ liÖu thuéc tÝnh ChØ sè Tªn DiÖn tÝch 72 X Th«ng tin vÒ quan hÖ kh«ng gian CÊu tróc m« t¶ th«ng tin vÒ quan hÖ kh«ng gian kh«ng ®−îc m« t¶ mét c¸ch t−êng minh trong m« h×nh d÷ liÖu vector Spaghetti. C¸c mèi quan hÖ nµy ®−îc suy ra tõ vÞ trÝ to¹ ®é cña c¸c ®èi t−îng. §iÒu nµy cã nghÜa lµ chóng ta cÇn ph¶i cã c¸c thuËt to¸n vµ x©y dùng c¸c c«ng cô phÇn mÒm ®Ó cã ®−îc c¸c quan hÖ kh«ng gian gi÷a c¸c ®èi t−îng. §©y chÝnh lµ nh−îc ®iÓm lín nhÊt cña m« h×nh vector spaghetti. 3.2. M« h×nh d÷ liÖu vector Topology M« h×nh d÷ liÖu vecor topology lµ mét m« h×nh dïng ®Ó m« t¶ trän vÑn c¸c th«ng tin cña c¸c ®èi t−îng kh«ng gian bao gåm: • Th«ng tin vÒ vÞ trÝ kh«ng gian (Spatial data): Th«ng tin ®−îc thÓ hiÖn theo m« h×nh vector, b»ng c¸c täa ®é m« t¶ vÞ trÝ, h×nh d¹ng, ®−êng biªn cña c¸c ®èi t−îng. • Th«ng tin vÒ quan hÖ kh«ng gian (Relational Spatial data – Topology). M« h×nh d÷ liÖu Topology thÓ hiÖn quan hÖ kh«ng gian d−íi 3 kiÓu quan hÖ lµ: • • Liªn th«ng víi nhau: thÓ hiÖn d−íi d¹ng file ®−êng - ®iÓm nèi (ARC _ NODE) • KÒ nhau: thÓ hiÖn d−íi d¹ng file m« t¶ ®−êng bao (ARC_POLYGON) • N»m trong, phñ nhau. Th«ng tin vÒ thuéc tÝnh: Th«ng tin nµy ®−îc m« t¶ d−íi d¹ng c¸c b¶ng quan hÖ theo m« h×nh CSDL quan hÖ. B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 7 Sù liªn hÖ gi÷a th«ng tin kh«ng gian vµ th«ng tin thuéc tÝnh ®−îc thùc hiÖn qua chØ sè x¸c ®inh ( Identifier) ChØ sè liªn kÕt To¹ ®é Thuéc tÝnh Th«ng tin vÒ vÞ trÝ kh«ng gian §èi t−îng kiÓu ®iÓm ( Point) y-axis File to¹ ®é ®iÓm 10 ChØ sè liªn kÕt ChØ sè liªn kÕt X,Y 5 82 82 x-axis 5 10 C¸c ®èi t−îng ®Þa lý chØ cã mét vÞ trÝ ®¬n, c« lËp sÏ ®−îc ph¶n ¸nh nh− ®èi t−îng kiÓu ®iÓm D÷ liÖu kh«ng gian: ®Þnh nghÜa bëi mét cÆp to¹ ®é ( x,y). D÷ liÖu thuéc tÝnh: ®−îc thÓ hiÖn b»ng mét b¶n ghi t−¬ng øng trong b¶ng quan hÖ thuéc tÝnh cña ®iÓm. §èi t−îng kiÓu ®−êng ( Line) y-axis 10 File täa ®é ®−êng ChØ sè liªn kÕt CÆp to¹ ®é ®iÓm ChØ sè liªn kÕt 5 116 116 Nót x-axis 5 10 C¸c ®èi t−îng ®Þa lý cã d¹ng tuyÕn, hoÆc m¹ng sÏ ®−îc ph¶n ¸nh nh− ®èi t−îng kiÓu ®−êng. D÷ liÖu kh«ng gian: §−îc m« t¶ d−íi d¹ng 1 d·y c¸c cÆp to¹ ®é. Mét ®−êng b¾t ®Çu vµ kÕt thóc bëi ®iÓm giao (Node). §é dµi ®−êng ®−îc ®Þnh nghÜa b»ng to¹ ®é. Quan hÖ kh«ng gian cña c¸c ®èi t−îng kiÓu ®−êng ®−îc thÓ hiÖn qua quan hÖ liªn th«ng víi nhau. Quan hÖ liªn th«ng ®−îc m« t¶ cÊu tróc ARC_NODE. §èi t−îng kiÓu vïng ( Area, Polygon) B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 8 C¸c ®èi t−îng ®Þa lý lµ mét vïng liªn tôc ®−îc x¸c ®Þnh bëi mét ®−êng bao ®−îc ph¶n ¸nh nh− mét ®èi t−îng kiÓu vïng. F ile to ¹ ® é ®− ê n g C h Ø sè liªn kÕt C Æp X Y F ile to ¹ ® é ® iÓm C h Ø sè liªn kªt X ,Y 116 21 145 y -a x is F ile vï n g C h Ø sè x¸c ® Þn h vï ng C h Ø sè ® − ê n g D an h s¸ch ® − ê ng § iÓm n h ·n 21 §−êng 21 1 1 6 ,1 4 5 x -a x is 5 10 D÷ liÖu kh«ng gian: d÷ liÖu kh«ng gian cña c¸c ®èi t−îng vïng ®−îc ®Þnh nghÜa lµ mét tËp c¸c ®èi t−îng ®−êng ®Þnh nghÜa ®−êng bao vµ mét ®iÓm nh·n. Mét ®iÓm nh·n n»m trong mét ®èi t−îng vïng vµ cã ý nghÜa ®Ó x¸c ®Þnh cho vïng nµy. D÷ liÖu quan hÖ kh«ng gian: quan hÖ kh«ng gian cña c¸c ®èi t−îng kiÓu ®−êng ®−îc thÓ hiÖn qua quan hÖ kÒ nhau. Quan hÖ nµy ®−îc m« t¶ theo m« h×nh ARC_POLYGON. Th«ng tin vÒ quan hÖ kh«ng gian M« h×nh Topology dïng c¸c quan hÖ kh«ng gian ®Ó ®Þnh nghÜa c¸c ®Æc tÝnh kh«ng gian cña c¸c ®èi t−îng. C¸c quan hÖ kh«ng gian Mçi mét ®−êng (arc) C¸c ®Æc tÝnh kh«ng gian cã ®iÓm b¾t §é dµi cña ®−êng. ®Çu vµ kÕt thóc t¹i ®iÓm nót (node). H−íng ®−êng (Directionality). C¸c ®−êng (arc) nèi víi nhau t¹i c¸c TÝnh nèi nhau (Connectivity) ®iÓm nót (node). C¸c ®−êng (arc) nèi víi nhau t¹o DiÖn tÝch vïng, chu vi vïng thµnh ®−êng bao cña vïng (polygon). C¸c ®−êng tham gia ®Þnh nghÜa vïng TÝnh kÒ nhau hoÆc tÝnh liªn tôc. ë c¶ hai bªn : ph¶i vµ tr¸i. (Adjacency or contiguity) M« h×nh §−êng-®iÓm nót (Arc-node topology) M« t¶ quan hÖ kh«ng gian vÒ tÝnh liªn th«ng (Connectivity) B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 9 File §−êng - Nót FNODE# TNODE# ARC# 2 1 1 3 3 3 6 1 2 3 4 5 6 7 1 1 2 3 2 ARC# 3 4 5 1 4 3 5 4 6 7 5 1 2 3 4 5 6 7 4 6 7 7 6 X,Y PAIRS x,y x,y x,y File to¹ ®é ®−êng M« h×nh §−êng-®iÓm nót (Arc-node topology) ®Þnh nghÜa mèi quan hÖ gi÷a c¸c ®èi t−îng ®−êng vµ ®iÓm nót. CÊu tróc cña mèi quan hÖ nµy cho phÐp ng−êi sö dông x¸c ®Þnh ®−îc ®Æc tÝnh quan träng lµ h−íng vµ tÝnh nèi nhau. PhÇn lín c¸c phÐp ph©n tÝch ®Þa lý ®Òu cÇn nh÷ng ®Æc tÝnh nµy. H−íng : H−íng ®−îc ®Þnh nghÜa tõ ®iÓm nót ®Çu (from-node) vµ ®iÓm nót tíi (to-node). TÝnh nèi nhau (Connectivity) C¸c ®−êng ®−îc nèi nÕu sè hiÖu cña ®iÓm nót ®Çu hoÆc cuèi trïng víi sè hiÖu ®Çu hoÆc cuèi cña ®−êng kh¸c. Vïng ph¶i vµ tr¸i (Left and right polygons) Vïng ph¶i vµ tr¸i cña ®−êng ®−îc x¸c ®Þnh theo di chuyÓn tõ ®iÓm nót ®Çu ®Õn ®iÓm nót tíi. Vïng ph¶i cña ®−êng sÏ lµ chØ sè cña vïng bªn phÝ ph¶i dhi chuyÓn, vïng tr¸i lµ chØ sè vïng phÝa bªn tr¸i. B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 10 M« h×nh Vïng-§−êng (Polygon-arc topology) M« t¶ quan hÖ kh«ng gian vÒ tÝnh kÒ nhau hoÆc liªn tôc (Adjacency or contiguity) Danh s¸ch Vïng-§−êng POLY# 1 2 5 4 3 6 ARC# 1,9,10 1,0,2,3,4,5 5,6,8,9 2 3,7,8,10 4,6,7 1 1 ARC# 3 3 10 2 2 4 7 4 6 5 8 5 6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 LPOLY# RPOLY# 1 2 2 2 2 6 3 3 5 1 2 4 3 6 5 5 6 5 1 3 Danh s¸ch Tr¸i/ph¶i ARC# X,Y PAIRS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Danh s¸ch ®−êng 9 M« h×nh Vïng-®−êng (Polygon-arc topology) ®Þnh nghÜa mèi quan hÖ gi÷a c¸c ®èi t−îng ®−êng víi ®èi t−îng vïng mµ c¸c ®−êng nµy t¹o nªn ®−êng bao cña vïng. CÊu tróc cña mèi quan hÖ nµy cho phÐp ng−êi sö dông x¸c ®Þnh ®−îc ®Æc tÝnh quan träng cña viÖc ®Þnh nghÜa vïng vµ tÝnh kÒ nhau (adjacency). HÇu hÕt c¸c phÐp ph©n tÝch ®Þa lý ®Òu ®ßi hái nh÷ng ®Æc tÝnh nµy. TÝnh kÒ nhau (Adjacency) C¸c ®−êng t¹o nªn ®−êng bao vïng ®−îc sö dông chung bëi 2 vïng kÒ nhau ( vïng ph¶i vµ vïng tr¸i ®−êng). §Þnh nghÜa vïng (Area definition) Mét tËp c¸c ®−êng nèi nhau theo vßng sÏ ®Þnh nghÜa ®−êng bao cña mét vïng. Trong ®−êng bao cña mét vïng, cho phÐp tån t¹i c¸c vïng n»m trän trong gäi lµ ®¶o (island). B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 11 4. ¸p dông chuÈn m« h×nh d÷ liÖu D÷ liÖu l−u trong c¬ së d÷ liÖu ph¶i ®¶m b¶o tÝnh Topology cña chóng. Yªu cÇu nµy ®−îc xem xÐt ®Õn khi sè ho¸ hay khi chØnh söa b¶n ®å ®Þa chÝnh sè. Sè liÖu b¶n ®å sè ph¶i ®−îc kiÓm tra vµ söa lçi theo yªu cÇu cña m« h×nh topology • §−êng ranh giíi thöa t¹o thµnh ®−êng bao thöa lu«n ®¶m b¶o tÝnh khÐp kÝn tuyÖt ®èi vÒ to¹ ®é. Sai • §óng Sai C¸c ®−êng ranh giíi thöa kh«ng ®−îc phÐp giao nhau, ph¶i lu«n c¾t nhau t¹i ®Çu hoÆc cuèi ®−êng ( t¹i ®iÓm nót NODE) §óng Sai • §−êng ranh giíi thöa cÇn ph¶i ®−îc qu¶n lý nh− mét ®èi t−îng ®éc lËp vµ cã thÓ g¸n ®é réng thöa. Khi mét ®−êng ranh giíi cã nhiÒu ®o¹n cã ®é réng kh¸c nhau cÇn thiÕt ph¶i t¸ch ra thµnh c¸c ®−êng ®èi t−îng kh¸c nhau. 0.3 0. Sai • 0.3 0. §óng C¸c ®èi t−îng vïng khÐp kÝn ( thöa ®Êt) ph¶i ®−îc m« t¶ theo m« h×nh d÷ liÖu Topology, kh«ng m« t¶ c¸c c¸c ®èi t−îng h×nh häc d¹ng vïng. Thöa ®Êt ®−îc x¸c ®Þnh b»ng danh s¸ch c¸c ®−êng ranh giíi thöa t¹o nªn ®−êng bao khÐp kÝn vµ mét ®iÓm nh·n thöa ®Æc tr−ng cho thöa ®©t. C¬ së d÷ liÖu chÝnh cña b¶n ®å ®Þa chÝnh phôc vô ph©n tÝch vµ xö lý sè liÖu ( thùc hiÖn qu¸ tr×nh biÕn ®éng ) ph¶i ®−îc l−u tr÷ vµ qu¶n lý b»ng c¸c phÇn mÒm m« t¶ d÷ liÖu b»ng m« h×nh Topology nh− vÝ dô nh− FAMIS, ARCINFO, MGE. B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 12 • Sau khi file b¶n ®å ®Þa chÝnh söa lçi xong, ph¶i ch¹y BUILD ®Ó t¹o Topology cho c¸c thöa ®Êt vµ g¸n d÷ liÖu thuéc tÝnh cho ®−ëng ranh giíi thöa ®Êt, thöa ®Êt. • §Ó m« t¶ d÷ liÖu b¶n ®å, ngoµi file ®å ho¹ thÓ hiÖn ®−êng nÐt b¶n ®å cÇn ph¶i cã file m« t¶ topology cña c¸c ®èi t−îng b¶n ®å. VÝ dô nh− file DGN vµ file POL trong phÇn mÒm FAMIS. • Qu¸ tr×nh chØnh lý biÕn ®éng cho b¶n ®å ®Þa chÝnh ®−îc thùc hiÖn trªn c¬ së d÷ liÖu cña m« h×nh Topology. B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 13 II.2. chuÈn vÒ néi dung c¬ së d÷ liÖu b¶n ®å ®Þa chÝnh Kh¸i niÖm chung ChuÈn vÒ néi dung CSDL b¶n ®å ®Þa chÝnh x¸c ®Þnh néi dung cña CSDL. ChuÈn nµy x¸c ®Þnh vµ m« t¶ nh÷ng ®èi t−îng b¶n ®å l−u tr÷ trong c¬ së d÷ liÖu, sù ph©n lo¹i, c¸ch nhËn d¹ng, néi dung ý nghÜa cña tõng lo¹i ®èi t−îng nµy ®ång thêi còng m« t¶ cô thÓ vÒ quan hÖ kh«ng gian víi c¸c ®èi t−îng kh¸c vµ d÷ liÖu thuéc tÝnh cña chóng ChuÈn vÒ néi dung CSDL b¶n ®å ®Þa chÝnh bao gåm : • B¶ng m« t¶ ph©n líp ®èi t−îng hay ph©n líp th«ng tin (layer, class). Ph©n líp th«ng tin lµ sù ph©n lo¹i logic c¸c ®èi t−îng cña b¶n ®å sè dùa trªn c¸c tÝnh chÊt, thuéc tÝnh cña c¸c ®èi t−îng b¶n ®å. C¸c ®èi t−îng b¶n ®å ®−îc ph©n lo¹i trong cïng mét líp lµ c¸c ®èi t−îng cã chung mét sè tÝnh chÊt nµo ®ã. C¸c tÝnh chÊt nµy lµ c¸c tÝnh chÊt cã tÝnh ®Æc tr−ng cho c¸c ®èi t−îng. C¸c ®èi t−îng ®Þa lý trong b¶n ®å ®Þa chÝnh còng ®−îc ph©n thµnh c¸c líp th«ng tin. ViÖc ph©n líp th«ng tin ¶nh h−ëng trùc tiÕp ®Õn nhËn biÕt c¸c lo¹i ®èi t−îng trong b¶n ®å sè. • M« t¶ kü thuËt cña c¸c ®èi t−îng. Trong m« t¶ kü thuËt, tõng ®èi t−îng trong CSDL ®−îc m« t¶ rÊt chi tiÕt, cô thÓ nh− m·, líp (level), ®é chÝnh x¸c, c¸c quan hÖ kh«ng gian vµ c¸c d÷ liÖu thuéc tÝnh. M« t¶ kü thuËt c¸c ®èi t−îng ®−îc sö dông nh− mét tËp tra cøu h−íng dÉn ®Çy ®ñ nhÊt cho c¸c d¹ng ng−êi sö dông tõ ng−êi vµo sè liÖu cho ®Õn ng−êi tra cøu, sö dông d÷ liÖu. ChuÈn vÒ Ph©n líp th«ng tin 2.1. Nguyªn t¾c ®Þnh chuÈn néi dung c¬ së d÷ liÖu Tr−íc khi ®i vµo m« t¶ mét b¶ng ph©n líp th«ng tin cña b¶n ®å ®Þa chÝnh cô thÓ, cÇn ®−a ra mét sè nguyªn t¾c nhÊt ®Þnh trong qu¸ tr×nh x©y dùng chuÈn ho¸ c¸c líp th«ng tin. Sau ®©y lµ mét sè nguyªn t¾c chung khi ®Þnh chuÈn vÒ ph©n líp th«ng tin cña b¶n ®å ®Þa chÝnh: • Ph©n líp th«ng tin ®−îc kÕ thõa theo b¶ng ph©n lo¹i c¸c ®èi t−îng b¶n ®å trªn b¶n ®å ®Þa chÝnh trong qui ph¹m cña Tæng côc §Þa chÝnh ban hµnh. • C¸c ®èi t−îng trong mét líp th«ng tin thuéc vµo mét lo¹i ®èi t−îng h×nh häc duy nhÊt: ®iÓm (point), ®−êng (polyline), hoÆc vïng (polygon). • Nguyªn t¾c ph©n líp th«ng tin: Mçi líp th«ng tin chØ thÓ hiÖn mét lo¹i ®èi t−îng (Object). C¸c ®èi t−îng cã cïng chung mét sè ®Æc ®iÓm tÝnh chÊt nhÊt ®Þnh ®−îc gép thµnh líp ®èi t−îng (Object Class). C¸c líp ®èi t−îng ®−îc gép l¹i thµnh c¸c nhãm ®èi t−îng (Category). Mçi mét ®èi t−îng ®−îc g¾n mét m· sè thèng nhÊt. M· cña kiÓu ®èi t−îng gåm . Qui t¾c ®Æt m· líp th«ng tin: • Mçi mét líp th«ng tin cã mét m· duy nhÊt. • Trong mét nhãm líp th«ng tin, m· cña c¸c líp ®−îc ®¸nh sè liªn tôc. • Qui t¾c ®Æt tªn cña líp th«ng tin: Tªn cña líp th«ng tin ®−îc ®Æt theo kiÓu viÕt t¾t sao cho dÔ dµng nhËn biÕt ®−îc ®ã lµ líp th«ng tin nµo. B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 14 2.2. Néi dung B¶ng ph©n lo¹i c¸c ®èi t−îng trong CSDL b¶n ®å ®Þa chÝnh Sau ®©y lµ b¶ng ph©n lo¹i c¸c ®èi t−îng b¶n ®å ®Þa chÝnh trong c¬ së d÷ liÖu. CÊu tróc b¶ng gåm c¸c cét: • Ph©n nhãm chÝnh • Líp ®èi t−îng • §èi t−îng • M· sè : m· ®èi t−îng d−íi d¹ng sè. • ChØ sè líp trong Microstation : chØ sè level trong phÇn mÒm Microstation ®−îc g¸n cho mçi lo¹i ®èi t−îng. • D÷ liÖu thuéc tÝnh : m« t¶ c¸c d÷ liÖu thuéc tÝnh cña ®èi t−îng l−u trong c¬ së d÷ liÖu. • Quan hÖ gi÷a c¸c ®èi t−îng : m« t¶ quan hÖ vÒ kh«ng gian, thuéc tÝnh víi c¸c ®èi t−îng kh¸c. • STT trong QP : sè thø tù cña ®èi t−îng trong QuyÓn Ký hiÖu b¶n ®å ®Þa chÝnh tû lÖ 1/500, 1/1.000, 1/2000, 1/5000 do Tæng côc §Þa chÝnh ban hµnh n¨m 1999. B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 15 B¶ng ph©n lo¹i c¸c ®èi t−îng b¶n ®å ®Þa chÝnh M* Level (Micro Station) KN1 KN2 KN3 KT1 KT2 KT3 KT4 TD1 6 6 6 7 8 8 9 10 Tªn, ®é cao Sè hiÖu ®iÓm, ®é cao §é cao §é cao Sè hiÖu ®iÓm, ®é cao 1 2 4 5 3 6 §é réng bê thöa 8 §iÓm nh·n thöa ( t©m thöa) TD2 11 Sè thöa, Lo¹i ®Êt, DiÖn tÝch, to¹ ®é nh·n thöa KÝ hiÖu vÞ trÝ n¬i cã ®é réng hoÆc ®é réng thay ®æi, ghi chó ®é réng TD3 12 Nhµ, khèi nhµ Ghi chó vÒ thöa T−êng nhµ TD4 NH1 13 14 N §iÓm nh·n nhµ NH2 15 Ký hiÖu t−êng chung, riªng, nhê t−êng Ghi chó vÒ nhµ §èi t−îng ®iÓm cã tÝnh kinhtÕ (*2) §èi t−îng ®iÓm cã tÝnh v¨n ho¸ (*2) §èi t−îng ®iÓm cã tÝnh x· héi (*2) §−êng ray ChØ giíi ®−êng PhÇn tr¶i mÆt, lßng ®−êng, chç thay ®æi chÊt liÖu r¶i mÆt ChØ giíi ®−êng ChØ giíi ®−êng n»m trong thöa §−êng theo nöa tû lÖ (1 nÐt) KÝ hiÖu vÞ trÝ n¬i cã ®é réng hoÆc ®é réng thay ®æi, ghi chó ®é réng 415 NH3 NH4 QA1 QA2 QA3 GS1 GS2 GB1 16 16 17 18 19 20 21 22 423 429 GB2 GB3 GB4 GB5 23 24 25 26 Ph©n nhãm chÝnh §iÓm ®é cao, täa ®é khèng chÕ K Líp ®èi t−îng §èi t−îng Thöa ®Êt §iÓm thiªn v¨n §iÓm täa ®é Nhµ n−íc §iÓm ®é cao Nhµ n−íc §iÓm khèng chÕ tr¾c ®Þa §iÓm ®é cao kü thuËt KT §iÓm täa ®é ®Þa chÝnhI, II §iÓm khèng chÕ ®o vÏ, ®iÓm tr¹m ®o Ghi chó sè hiÖu ®iÓm ®é cao Ranh giíi thöa ®Êt §−êng ranh giíi thöa ®Êt T TD C¸c ®èi t−îng ®iÓm quan träng Q Giao th«ng G §iÓm Nhµ n−íc KN §−êng s¾t GS §−êng « t«, phè GB B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh M* ®Þa h×nh 112 113 114 114-5 115 114-6 516 514 513 401 D÷ liÖu thuéc tÝnh Quan hÖ gi÷a c¸c ®èi t−îng STT Qui Ph¹m N»m trong ®−êng bao thöa. B¾t ®iÓm ®Çu hoÆc cuèi cña c¹nh thöa, 30 song song víi c¹nh thöa. VËt liÖu, sè tÇng, to¹ ®é nh·n, kiÓu nhµ (*1) Cïng víi ranh giíi thöa t¹o thµnh nhµ khÐp kÝn. N»m trong ®−êng bao nhµ 53 9 53 10 §é réng ®−êng Lµ ranh giíi thöa Lµ ranh giíi thöa Kh«ng lµ ranh giíi thöa Nèi víi lÒ ®−êng 16-25 16-25 16-25 26a 26b 27a 27b 27b 29b B¾t ®iÓm ®Çu hoÆc cuèi cña lÒ ®−êng, 26d, song song víi lÒ ®−êng. 29c 16 Thuû hÖ T §−êng n−íc TV §ª TD §Þa giíi D Ghi chó thuû hÖ TG §Þa giíi quèc gia DQ §Þa giíi tØnh DT §Þa giíi huyÖn DH §Þa giíi x· DX Ghi chó ®Þa danh DG Qui ho¹ch Q S¬ ®å ph©n vïng V C¬ së h¹ tÇng (Tuú chän) C CÇu Tªn ®−êng, tªn phè, tÝnh chÊt ®−êng §−êng mÐp n−íc §−êng bê Kªnh, m−¬ng, r·nh tho¸t n−íc §−êng giíi h¹n c¸c ®èi t−îng thuû v¨n n»m trong thöa Suèi, kªnh, m−¬ng nöa tû lÖ (1 nÐt) KÝ hiÖu vÞ trÝ n¬i cã ®é réng hoÆc ®é réng thay ®æi, ghi chó ®é réng, h−íng dßng ch¶y Cèng, ®Ëp §−êng mÆt ®ª §−êng giíi h¹n ch©n ®ª §ª nöa tû lÖ (1 nÐt) Tªn s«ng, hå, ao,suèi, kªnh, m−¬ng Biªn giíi QG x¸c ®Þnh Biªn giíi QG ch−a x¸c ®Þnh Mèc biªn giíi QG, sè hiÖu mèc §Þa giíi tØnh x¸c ®Þnh §Þa giíi tØnh ch−a x¸c ®Þnh Mèc ®Þa giíi tØnh, sè hiÖu §Þa giíi huyÖn x¸c ®Þnh §Þa giíi huyÖn ch−a x¸c ®Þnh Mèc ®Þa giíi huyÖn, sè hiÖu §Þa giíi x· x¸c ®Þnh §Þa giíi x· ch−a x¸c ®Þnh Mèc ®Þa giíi x·, sè hiÖu Tªn ®Þa danh, côm d©n c− ChØ giíi ®−êng qui ho¹ch Mèc giíi qui ho¹ch Ph©n vïng ®Þa danh Ph©n vïng chÊt l−îng Ph©n m¶nh b¶n ®å M¹ng l−íi ®iÖn M¹ng tho¸i n−íc t¶i M¹ng viÔn th«ng, liªn l¹c M¹ng cung cÊp n−íc B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 435 456 211 203 239 GB6 GB7 TV1 TV2 TV3 TV4 27 28 30 31 32 33 201 218 TV5 TV6 34 35 243 244 TV7 TD1 TD2 TD3 TG1 DQ1 DQ2 DQ3 DT1 DT2 DT3 DH1 DH2 DH3 DX1 36 37 38 37 39 40 40 41 42 42 43 44 44 45 46 DX2 DX3 DG1 QH1 QH2 VQ1 46 47 48 50 51 52 VQ2 VQ3 CS1 CS2 CS3 CS4 53 54 55 56 57 58 245 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 549 Nèi víi lÒ ®−êng Cè ®Þnh hoÆc kh«ng cè ®Þnh Lµ ranh giíi thöa Lµ ranh giíi thöa Kh«ng tham gia vµo t¹o thöa §é réng Nèi víi ®−êng bê, kªnh m−¬ng 34c 33d,e N»m ngang qua kªnh, m−¬ng 35 36b 36a 36c Lµ ranh giíi thöa Cã thÓ lµ ranh giíi thöa Tªn mèc Liªn quan víi ®−êng biªn giíi Cã thÓ lÊy tõ ®Þa giíi QG - nt Liªn quan víi ®−êng ®Þa giíi tØnh Cã thÓ lÊy tõ ®Þa giíi QG, tØnh - nt Liªn quan víi ®−êng ®Þa giíi huyÖn Cã thÓ lÊy tõ ®−êng ®Þa giíi QG, tØnh, huyÖn - nt Liªn quan víi ®−êng ®Þa giíi x· Tªn mèc Tªn mèc Tªn mèc HÖ to¹ ®é,tû lÖ,sè hiÖu m¶nh 17 31 51.52 33a 33b,c 34 33b Ghi chó, gi¶i thÝch : (*1) B¶ng c¸c kiÓu, lo¹i nhµ ( sÏ ®−îc sö dông trong tr−êng KiÓu nhµ trong b¶ng thuéc tÝch cña ®èi t−îng kiÓu Nhµ) §èi t−îng Nhµ, Ph©n lo¹i Tªn kiÓu nhµ khèi Nhµ t− NH1 M· kiÓu nhµ Nhµ t− NH11 Nhµ cã tÝnh kinh tÕ Chî NH21 NH2 Ng©n hµng NH22 Nhµ c«ng céng Tr−êng häc NH31 NH3 BÖnh viÖn NH32 Nhµ x· héi Nhµ UBND NH41 NH4 Doanh tr¹i bé ®éi NH42 nhµ N (*2) B¶ng ph©n lo¹i kiÓu ®èi t−îng ®iÓm. Mçi mét ®èi t−îng ®iÓm t−¬ng øng víi mét ký hiÖu (cell) trong MicroStation §èi t−îng Tªn Tªn ký hiÖu §iÓm kinh tÕ èng khãi nhµ m¸y QA1NM QA1 Tr¹m biÕn thÕ QA1BT Cét ®iÖn QA1CD Vßi phun n−íc QA1PN C¸c ®èi t−îng kh¸c QA1KH §iÓm v¨n ho¸ §Òn, miÕu QA2DM QA2 Th¸p cæ QA2TC Chßi th¸p cao QA2CTC T−îng ®µi QA2TD Bia mé, mé cæ QA2MC C¸c ®èi t−îng kh¸c QA2KH §iÓm x· héi NghÜa ®Þa QA3ND QA3 Tr¹m x¸, bÖnh viÖn QA3TX C¸c ®èi t−îng kh¸c QA3KH B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 19 3. ¸p ¸ dông chuÈn B¶ng ph©n líp th«ng tin X¸c ®Þnh ®óng c¸c ®èi t−îng trªn b¶n ®å ®Þa chÝnh giÊy t−¬ng øng b¶n ®å ®Þa chÝnh sè. Trong b¶ng ph©n lo¹i c¸c ®èi t−îng trªn, cét sè thø tù trong qui ph¹m lµ tham chiÕu gi÷a c¸c ®èi t−îng cña b¶n ®å ®Þa chÝnh giÊy vµ b¶n ®å ®Þa chÝnh sè. C¸c ®èi t−îng ®−êng chØ tham gia vµo mét líp th«ng tin. Nh− vËy ®èi víi c¸c ®−êng nÐt tham gia vµo nhiÒu h¬n mét lo¹i ®èi t−îng, ®ßi hái ph¶i ®−îc t¸ch ra thµnh c¸c líp kh¸c nhau t−¬ng øng víi líp th«ng tin mµ nã m« t¶. §iÒu nµy th−êng x¶y ra ®èi víi c¸c ®èi t−îng nh− : • §−êng ®Þa giíi hµnh chÝnh ch¹y theo ®Þa vËt. • C¸c ®−êng giíi h¹n hÖ thèng giao th«ng ®ång thêi lµ ranh giíi thöa. • C¸c ®−êng giíi h¹n hÖ thèng thuû v¨n, ®ª ®iÒu ®ång thêi lµ ranh giíi thöa. C¸c ®−êng nÐt khi tham gia vµo 2 ®èi t−îng ph¶i ®−îc sao chÐp thµnh 2 ®−êng trïng khÝt nhau vÒ mÆt to¹ ®é, mçi mét ®−êng tham gia vµo 1 lo¹i ®èi t−îng kh¸c nhau, l−u ë c¸c level kh¸c nhau, mµu s¾c, ký hiÖu cã thÓ kh¸c nhau. (Xem h×nh d−íi ) C¸c ®èi t−îng trong b¶n ®å ®Þa chÝnh sè ®−îc l−u theo ®óng qui ®Þnh trong b¶ng ph©n líp. C¸c ®èi t−îng b¶n ®å trong c¬ së d÷ liÖu ph¶i tu©n thñ : • N»m ®óng level hoÆc layer theo qui ®Þnh. • Tu©n theo c¸c ký hiÖu vµ kiÓu ®−êng vµ mµu s¾c ®−îc qui ®Þnh • G¸n d÷ liÖu thuéc tÝnh cho c¸c ®èi t−îng cã thuéc tÝnh. CÇn x©y dùng bé c«ng cô trªn c¸c phÇn mÒm sè ho¸ hiÖn t¹i nh− MicroStation cho ng−êi sö dông, tr¸nh c¸c sai sãt, lÇm lÉn. B¸o c¸o chuÈn ho¸ b¶n ®å ®Þa chÝnh 20