Tài liệu Nghiên cứu một số thuật toán trong gis ứng dụng logic mờ

  • Số trang: 76 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 62 |
  • Lượt tải: 0
nhattuvisu

Đã đăng 27125 tài liệu

Mô tả:

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CNTT VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN NHƯ QUỲNH NGHIÊN CỨU MỘT SỐ THUẬT TOÁN TRONG GIS ỨNG DỤNG LOGIC MỜ LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên, 2012 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CNTT VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN NHƯ QUỲNH NGHIÊN CỨU MỘT SỐ THUẬT TOÁN TRONG GIS ỨNG DỤNG LOGIC MỜ Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Đặng Văn Đức Thái Nguyên, 2012 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan bản luận văn “Nghiên cứu một số thuật toán trong GIS ứng dụng logic mờ” là công trình nghiên cứu của tôi, dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Đặng Văn Đức, tham khảo các nguồn tài liệu đã được chỉ rõ trong trích dẫn và danh mục tài liệu tham khảo. Các nội dung công bố và kết quả trình bày trong luận văn này là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất cứ công trình nào. Thái Nguyên, tháng 8 năm 2012 Nguyễn Nhƣ Quỳnh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ii LỜI CẢM ƠN Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS. Đặng Văn Đức, Thầy đã tận tình chỉ bảo giúp đỡ tôi trong suốt quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận văn. Xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô trong khoa Sau đại học Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Thái Nguyên đã nhiệt tình giảng dạy, trang bị cho tôi những kiến thức quý báu trong suốt thời gian học tập tại trường. Xin cảm ơn các bạn cùng lớp và đồng nghiệp nơi tôi công tác đã tạo điều kiện cho tôi hoàn thành luận văn này. Xin gửi lời cảm ơn tới gia đình tôi đã động viên tôi trong suốt quá trình học tập và hoàn thành luận văn. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iii MỤC LỤC MỞ ĐẦU ..........................................................................................................1 Chƣơng 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ VÀ LOGIC MỜ......................................................................................................3 1.1. Tổng quan về hệ thông tin địa lý ............................................................3 1.1.1. Định nghĩa về hệ thông tin địa lý .....................................................3 1.1.2. Biểu diễn dữ liệu địa lý ...................................................................6 1.1.2.1. Các thành phần của dữ liệu địa lý ............................................6 1.1.2.2. Mô hình biểu diễn dữ liệu không gian ...................................11 1.1.3. Phân tích và xử lý dữ liệu không gian ............................................13 1.1.3.1. Tìm kiếm theo vùng ...............................................................14 1.1.3.2. Tìm kiếm lân cận ....................................................................14 1.1.3.3. Phân tích đường đi và dẫn đường ..........................................14 1.1.3.4. Tìm kiếm hiện tượng và bài toán chồng phủ .........................15 1.1.3.5. Nắn chỉnh dữ liệu không gian ................................................19 1.1.3.6. Tổng quát hóa dữ liệu không gian .........................................19 1.1.4. Ứng dụng của hệ thông tin địa lý ...................................................20 1.2. Tổng quan về logic mờ .........................................................................21 1.2.1. Giới thiệu ........................................................................................21 1.2.2. Tập mờ và các hàm thuộc...............................................................23 1.2.2.1. Khái niệm tập mờ ...................................................................23 1.2.2.2. Các dạng hàm liên thuộc của tập mờ .....................................26 1.2.3. Các phép toán logic ........................................................................27 1.2.3.1. Phép hợp hai tập mờ ...............................................................27 1.2.3.2. Phép giao hai tập mờ ..............................................................28 1.2.3.3. Phép bù của một tập mờ .........................................................29 1.2.4. Hệ suy diễn mờ ...............................................................................29 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iv Chƣơng 2 ỨNG DỤNG LOGIC MỜ TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ ...................................................................................................33 2.1. Giới thiệu ..............................................................................................33 2.2. Nghiên cứu một số thuật toán trong GIS có ứng dụng logic mờ .........38 2.2.1. Một số thuật toán tìm đường đi tối ưu ứng dụng trong GIS ..........38 2.2.1.1. Phát biểu bài toán ...................................................................38 2.2.1.2. Thuật toán Dijkstra.................................................................39 2.2.1.3. Thuật toán Bellman-Ford .......................................................43 2.2.1.4. Thuật toán A* .........................................................................45 2.2.1.5. Hàm heuristic .........................................................................50 2.2.2 Ứng dụng logic mờ trong bài toán tìm đường.................................51 2.2.2.1 Thuật toán FSA .......................................................................52 2.2.2.2 Thuật toán tìm đường đi ngắn nhất trên cơ sở số mờ .............54 Chƣơng 3 PHÁT TRIỂN CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM ................60 3.1. Môi trường phát triển chương trình ......................................................60 3.2. Các chức năng của chương trình ..........................................................60 3.3. Một số giao diện của chương trình .......................................................61 3.4. Một số kết quả thử nghiệm ...................................................................62 KẾT LUẬN ....................................................................................................66 TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................68 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn v DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Hệ thống thông tin địa lý.................................................................... 5 Hình 1.2 Tầng (layer) bản đồ ............................................................................ 6 Hình 1.3 Ví dụ biểu diễn vị trí nước bị ô nhiễm ............................................... 8 Hình 1.4 Ví dụ biểu diễn đường ........................................................................ 8 Hình 1.5 Ví dụ biểu diễn khu vực hành chính .................................................. 9 Hình 1.6 Biểu diễn vector của đối tượng địa lý .............................................. 11 Hình 1.7 Biểu diễn thế giới bằng mô hình raster ............................................ 12 Hình 1.8 Chồng phủ đa giác ............................................................................ 16 Hình 1.9 Tiến trình phủ đa giác ...................................................................... 18 Hình 1.10 Hàm phụ thuộc A (x) của tập kinh điển A .................................... 24 Hình 1.11 Hàm liên thuộc B (x) của tập “mờ” B .......................................... 24 Hình 1.12 Độ cao, miền xác định, miền tin cậy của tập mờ ........................... 25 Hình 1.13 Hàm mờ tuyến tính ........................................................................ 26 Hình 1.14 Hàm mờ hình sin ........................................................................... 27 Hình 1.15 Hợp của hai tập mờ có cùng cơ sở ................................................. 27 theo quy tắc Max (a); theo Lukasiewwiez (b)................................................. 27 Hình 1.16 Giao của hai tập mờ có cùng cơ sở ................................................ 29 theo quy tắc Min (a) và theo tích đại số (b) .................................................... 29 Hình 1.17 Bù của tập mờ ................................................................................ 29 Hình 1.18 Mô hình tổng quát hệ suy diễn mờ ............................................... 30 Hình 1.19 Quy trình xây dựng hệ suy diễn mờ .............................................. 31 Hình 2.1 Tính chất không rõ ràng phát sinh khi xác định ranh giới ............... 36 Hình 2.2 Đồ thị minh hoạ thuật toán Dijkstra ................................................. 42 Hình 2.3 Đồ thị minh họa thuật toán Bellman-Ford ...................................... 43 Hình 2.4 Đồ thị mờ G minh họa thuật toán FSA ........................................... 53 Hình 2.5 Các đường đi mờ ngắn nhất của đồ thị mờ G .................................. 53 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn vi Hình 2.6 Số mờ tam giác ................................................................................. 55 Hình 2.7 Ví dụ mạng lưới ............................................................................... 56 Hình 3.1 Giao diện chính của chương trình thử nghiệm ................................ 61 Hình 3.2 Giao diện chức năng nhập dữ liệu.................................................... 61 Hình 3.3 Giao diện chức năng tính toán ......................................................... 62 Hình 3.4 Ví dụ mạng lưới ............................................................................... 62 Hình 3.5 Nhập dữ liệu cho cung (1,2)............................................................. 63 Hình 3.6 Kết quả thử nghiệm .......................................................................... 64 Hình 3.7 Kết quả thử nghiệm với trường hợp không tồn tại đường đi ........... 64 Hình 3.8 Kết quả thử nghiệm với đồ thị đầy đủ.............................................. 65 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 1 MỞ ĐẦU Hệ thống thông tin địa lý (Geographic Information System – GIS) ra đời trên cơ sở phát triển của khoa học máy tính và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành khoa học có liên quan đến xử lý dữ liệu không gian. GIS được hình thành từ những năm 70 của thế kỷ trước và phát triển mạnh mẽ trong một hai chục năm trở lại đây. GIS đã trở thành công cụ hỗ trợ ra quyết định hầu hết trong các hoạt động kinh tế – xã hội, an ninh – quốc phòng, trong quản lý, quy hoạch, thăm dò, khai thác… Đối với GIS, các dữ liệu thu thập thường không đầy đủ, không rõ ràng, không chắc chắn và mập mờ, điều đó dẫn đến dữ liệu và thông tin trong GIS là dữ liệu “không rõ ràng” hay dữ liệu “mờ”. Phân tích dữ liệu không gian bằng cách kết hợp nhiều nguồn dữ liệu được khai thác từ các hệ thống thông tin địa lý là mục tiêu cao nhất của hầu hết các dự án GIS để diễn tả, phân tích các ảnh hưởng lẫn nhau, đưa ra các mô hình dự báo và hỗ trợ ra quyết định. Khái niện “không rõ ràng – mờ” là đặc trưng vốn có của dữ liệu địa lý và có thể sinh ra do: Thông tin tương ứng với chúng không đầy đủ; sự xuất hiện không ổn định khi thu thập; tập hợp các dữ liệu thuộc tính; việc sử dụng các diễn tả định tính đối với các giá trị thuộc tính và các mối quan hệ dữ chúng. Các hệ GIS thường không sẵn sàng cho việc xử lý với các dữ liệu mờ. Vì thế cần phải có sự mở rộng cả về mô hình dữ liệu, các phép toán và lập luận để giải quyết với dữ liệu mờ trong GIS làm cho hệ thống trở nên mềm dẻo hơn trong việc giải các bài toán không gian mà dữ liệu của chúng là các dữ liệu dạng mờ. Theo phương pháp truyền thống khi xử lý, phân tích dữ liệu trong GIS các thao tác dữ liệu thực hiện một cách cứng nhắc đối với các thủ tục lập luận và phân tích. Quyết định tổng thể được thực hiện theo từng bước cụ thể và Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 2 quy về kết quả ngay lập tức. Những ứng viên nào thoả điều kiện được dữ lại và các ứng viên không thoả điều kiện sẽ bị loại bỏ phụ thuộc vào giá trị ngưỡng. Thêm vào đó các quyết định đưa ra là bắt buộc để biểu diễn các ràng buộc của chúng dưới dạng các điều kiện số học và các ký hiệu toán học trong các quan hệ rõ, chúng không cho phép sử dụng các điều kiện cú pháp dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên. Mặt khác kết quả lựa chọn dựa trên các điều kiện được xác định là ngang nhau, không có giá trị trọng số của các đối tượng. Một trong các phương pháp toán học nghiên cứu tính chất “không rõ ràng” của không gian là lý thuyết tập mờ Zadeh (1965). Nó sử dụng độ thuộc để diễn tả một cá thể tham gia trong một tập hợp. Sự kết hợp lý thuyết tập mờ và GIS là các đối tượng không gian “mờ” đều có đặc trưng chung là chúng có ranh giới “không rõ ràng” so với đối tượng không gian “rõ”. Lý thuyết tập mờ là giải pháp thích hợp nhất cho việc mô hình hoá dữ liệu “không rõ ràng” và đưa ra cơ sở lý thuyết để hỗ trợ các lập luận trên dữ liệu này. Vì vậy, học viên đã thực hiện luận văn: “Nghiên cứu một số thuật toán trong GIS ứng dụng Logic mờ” Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 3 Chƣơng 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ VÀ LOGIC MỜ 1.1. Tổng quan về hệ thông tin địa lý Khái niệm Địa lý (Geography) đề cập lĩnh vực nghiên cứu mô tả Trái đất (Geo-Earth). Ngày nay, khái niệm này và khái niệm “không gian (Space)” được sử dụng thay thế nhau trong một số trường hợp. Tuy nhiên, về mặt bản chất thì Địa lý là tập các mô tả về không gian (hai chiều), khí quyển (ba chiều), … của Trái đất. Còn “không gian” là cho phép mô tả bất kỳ cấu trúc đa chiều nào, không quan tâm đến vị trí địa lý của nó. Như vậy có thể xem Địa lý như là một phần cấu trúc nhỏ trong tập cấu trúc “không gian”. Khi mô tả Trái đất, các nhà địa lý luôn đề cập đến quan hệ không gian (spatial relationship) của các đối tượng trong thế giới thực. Mối quan hệ này được thể hiện thông qua các bản đồ (map) trong đó biểu diễn đồ họa của tập các đặc trưng trừu tượng và quan hệ không gian tương ứng trên bề mặt trái đất, ví dụ: bản đồ dân số biểu diễn dân số tại từng vùng địa lý. Dữ liệu bản đồ còn là loại dữ liệu có thể được số hóa. Để lưu trữ và phân tích các số liệu thu thập được, cần có sự trợ giúp của hệ thông tin địa lý (Geographic Information System-GIS). 1.1.1. Định nghĩa về hệ thông tin địa lý Có nhiều cách diễn giải khác nhau cho từ viết tắt GIS, tuy nhiên các cách diễn giải đó đều mô tả việc nghiên cứu các thông tin địa lý và các khía cạnh khác liên quan. GIS cũng giống như các hệ thống thông tin khác là có khả năng nhập, tìm kiếm và quản lý các dữ liệu lưu trữ, để từ đó đưa ra các thông tin cần thiết cho người sử dụng. Ngoài ra, GIS còn cho phép lập bản đồ với sự trợ giúp của Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 4 máy tính, giúp cho việc biểu diễn dữ liệu bản đồ tốt hơn so với cách truyền thống. Theo Khoa Địa lý, Trường Đại học Texas thì GIS là cơ sở dữ liệu số chuyên dụng trong đó hệ trục tọa độ không gian là phương tiện tham chiếu chính. GIS bao gồm các công cụ để thực hiện những công việc sau:  Nhập dữ liệu từ bản đồ giấy, ảnh vệ tinh, ảnh máy bay, số liệu điều tra và các nguồn khác.  Lưu trữ dữ liệu, khai thác, truy vấn cơ sở dữ liệu.  Biến đổi dữ liệu, phân tích, mô hình hóa, bao gồm cả dữ liệu thống kê và dữ liệu không gian.  Lập báo cáo, bao gồm bản đồ chuyên đề, bảng biểu, biểu đồ và kế hoạch. Từ định nghĩa trên, ta thấy: Thứ nhất, GIS có quan hệ với ứng dụng cơ sở dữ liệu. Thông tin trong GIS đều liên kết với tham chiếu không gian và GIS sử dụng tham chiếu không gian như phương tiện chính để lưu trữ và truy nhập thông tin. Thứ hai, GIS là công nghệ tích hợp, cung cấp các khả năng phân tích như phân tích ảnh máy bay, ảnh vệ tinh hay tạo lập mô hình thống kê, vẽ bản đồ... Cuối cùng, GIS có thể được xem như một hệ thống cho phép trợ giúp quyết định. Cách thức nhập, lưu trữ, phân tích dữ liệu trong GIS phải phản ánh đúng cách thức thông tin sẽ được sử dụng trong công việc lập quyết định hay nghiên cứu cụ thể. Theo David Cowen, NCGIA, Mỹ thì GIS là hệ thống phần cứng, phần mềm và các thủ tục được thiết kế để thu thập, quản lý, xử lý, phân tích, mô hình hóa và hiển thị các dữ liệu qui chiếu không gian để giải quyết các vấn đề quản lý và lập kế hoạch phức tạp. Một cách đơn giản, có thể hiểu GIS như một sự kết hợp giữa bản đồ (map) và cơ sở dữ liệu (database). GIS = Bản đồ + Cơ sở dữ liệu Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 5 Bản đồ trong GIS là một công cụ hữu ích cho phép chỉ ra vị trí của từng địa điểm. Với sự kết hợp giữa bản đồ và cơ sở dữ liệu, người dùng có thể xem thông tin chi tiết về từng đối tượng/thành phần tương ứng với địa điểm trên bản đồ thông qua các dữ liệu đã được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Ví dụ, khi xem bản đồ về các thành phố, người dùng có thể chọn một thành phố để xem thông tin về thành phố đó như diện tích, số dân, thu nhập bình quân, số quận/huyện của thành phố, … Độ phức tạp của thế giới thực là không gian hữu hạn. Càng quan sát thế giới gần hơn càng thấy được chi tiết hơn. Con người mong mỏi lưu trữ, quản lý đầy đủ các dữ liệu về thế giới thực. Nhưng sẽ dẫn đến phải có cơ sở dữ liệu lớn vô hạn để lưu trữ mọi thông tin chính xác về chúng. Do vậy, để lưu trữ được dữ liệu không gian của thế giới thực vào máy tính thì phải giảm số lượng dữ liệu đến mức có thể quản lý được bằng tiến trình đơn giản hoá hay trừu tượng hoá (Hình 1.1). Trừu tượng là đơn giản hoá một cách thông minh. Trừu tượng cho ta tổng quát hoá và “ý tưởng” hoá vấn đề đang xem xét. Chúng loại bỏ đi các chi tiết dư thừa mà chỉ tập trung vào các điểm chính, cơ bản. Các đặc trưng địa lý phải được biểu diễn bởi các thành phần rời rạc hay các đối tượng để lưu vào CSDL máy tính. Hình 1.1 Hệ thống thông tin địa lý Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 6 GIS lưu trữ thông tin thế giới thực thành các tầng (layer) bản đồ chuyên đề mà chúng có khả năng liên kết địa lý với nhau. Giả sử ta có vùng quan sát như trên Hình 1.2. Hình 1.2 Tầng (layer) bản đồ Mỗi nhóm người sử dụng sẽ quan tâm đến một hay là vài loại thông tin. Thí dụ, Sở giao thông công chính sẽ quan tâm nhiều đến hệ thống đường phố. Sở nhà đất quan tâm nhiều đến các khu dân cư và công sở. Sở thương mại quan tâm nhiều đến phân bổ khách hàng trong vùng. Tư tưởng tách bản đồ thành tầng tuy đơn giản nhưng khá mềm dẻo và hiệu quả, chúng có khả năng giải quyết rất nhiều vấn đề về thế giới thực, từ theo dõi điều hành xe cộ giao thông, đến các ứng dụng lập kế hoạch và mô hình hoá lưu thông. Ta có thể sử dụng tiến trình tự động, gọi là mã hoá địa lý (geocoding) để liên kết dữ liệu bên ngoài với dữ liệu bản đồ. Thí dụ sử dụng mã hoá địa lý để ánh xạ thông tin bán hàng bằng mã bưu điện (ZIP) hay chỉ ra địa chỉ khách hàng trên bản đồ bằng các điểm. 1.1.2. Biểu diễn dữ liệu địa lý 1.1.2.1. Các thành phần của dữ liệu địa lý Trong GIS, dữ liệu được chia làm hai loại: thành phần không gian và thành phần phi không gian (thuộc tính). Hai loại thành phần dữ liệu này được kết hợp thông qua một chỉ số chung để mô tả một đối tượng thực. Sự kết hợp này thể hiện đặc trưng không gian của đối tượng, nó cho phép: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 7  Mô tả “vị trí, hình dạng”: vị trí tham chiếu, đơn vị đo, dạng hình học của thực thể địa lý.  Mô tả “quan hệ và tương tác” giữa các thực thể địa lý: những thửa đất nào liền kề với khu công nghiệp ?  Mô tả “thông tin” của các đối tượng địa lý: ai là chủ sở hữu của thửa đất này? a. Thành phần không gian Thành phần dữ liệu không gian hay còn gọi là dữ liệu bản đồ, là dữ liệu về đối tượng mà vị trí của nó được xác định trên bề mặt trái đất. Dữ liệu không gian sử dụng trong hệ thống địa lý luôn được xây dựng trên một hệ thống tọa độ, bao gồm tọa độ, quy luật và các ký hiệu dùng để xác định một hình ảnh bản đồ cụ thể trên mỗi bản đồ. Hệ thống GIS dùng thành phần dữ liệu không gian để tạo ra bản đồ hay hình ảnh bản đồ trên màn hình hoặc trên giấy thông qua thiết bị ngoại vi. Mỗi hệ thống GIS có thể dùng các mô hình khác nhau để mô hình hóa thế giới thực sao cho giảm thiểu sự phức tạp của không gian nhưng không mất đi các dữ liệu cần thiết để mô tả chính xác các đối tượng trong không gian. Hệ thống GIS hai chiều 2D dùng ba kiểu dữ liệu cơ sở sau để mô tả hay thể hiện các đối tượng trên bản đồ vector, đó là: Ðiểm (Point) Điểm được xác định bởi cặp giá trị tọa độ (x, y). Các đối tượng đơn với thông tin về địa lý chỉ bao gồm vị trí thường được mô tả bằng đối tượng điểm. Các đối tượng biểu diễn bằng kiểu điểm thường mang đặc tính chỉ có tọa độ đơn (x, y) và không cần thể hiện chiều dài và diện tích. Ví dụ, trên bản đồ, các vị trí của bệnh viện, các trạm rút tiền tự động ATM, các cây xăng,… có thể được biểu diễn bởi các điểm. Hình 1.3 là ví dụ về vị trí nước bị ô nhiễm. Mỗi vị trí được biểu diễn bởi 1 điểm gồm cặp tọa độ (x, y) và tương ứng với mỗi vị trí đó có thuộc tính Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 8 độ sâu và tổng số nước bị nhiễm bẩn. Các vị trí này được biểu diễn trên bản đồ và lưu trữ trong các bảng dữ liệu. Hình 1.3 Ví dụ biểu diễn vị trí nước bị ô nhiễm Ðƣờng – Cung (Line - Arc) Đường được xác định bởi dãy các điểm hoặc bởi 2 điểm đầu và điểm cuối (Hình 1.4). Đường dùng để mô tả các đối tượng địa lý dạng tuyến như đường giao thông, sông ngòi, tuyến cấp điện, cấp nước… Hình 1.4 Ví dụ biểu diễn đường Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 9 Các đối tượng được biểu diễn bằng kiểu đường thường mang đặc điểm là có dãy các cặp tọa độ, các đường bắt đầu và kết thúc hoặc cắt nhau bởi điểm, độ dài đường bằng chính khoảng cách của các điểm. Ví dụ, bản đồ hệ thống đường bộ, sông, đường biên giới hành chính, … thường được biểu diễn bởi đường và trên đường có các điểm (vertex) để xác định vị trí và hình dáng của đường đó. Vùng (Polygon) Vùng được xác định bởi ranh giới các đường, có điểm đầu trùng với điểm cuối. Các đối tượng địa lý có diện tích và được bao quanh bởi đường thường được biểu diễn bởi vùng. Các đối tượng biểu diễn bởi vùng có đặc điểm là được mô tả bằng tập các đường bao quanh vùng và điểm nhãn (label point) thuộc vùng để mô tả, xác định cho mỗi vùng. Ví dụ, các khu vực hành chính, hình dạng các công viên, … được mô tả bởi kiểu dữ liệu vùng. Hình 1.5 mô tả ví dụ cách lưu trữ một đối tượng vùng. Hình 1.5 Ví dụ biểu diễn khu vực hành chính Một đối tượng có thể biểu diễn bởi các kiểu khác nhau tùy thuộc vào tỷ lệ của bản đồ đó. Ví dụ, đối tượng công viên có thể được biểu diễn bởi điểm trong bản đồ có tỷ lệ nhỏ, và bởi vùng trong bản đồ có tỷ lệ lớn. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 10 b. Thành phần phi không gian Thành phần dữ liệu phi không gian hay còn gọi là dữ liệu thuộc tính, là những diễn tả đặc tính, số lượng, mối quan hệ của các hình ảnh bản đồ với vị trí địa lý của chúng thông qua một cơ chế thống nhất. Hệ thống GIS có cơ chế liên kết dữ liệu không gian và phi không gian của cùng một đối tượng với nhau. Có thể nói, một trong những chức năng đặc biệt của công nghệ GIS chính là khả năng liên kết và xử lý đồng thời dữ liệu bản đồ và dữ liệu thuộc tính. Dữ liệu thuộc tính trong hệ thống GIS bất kỳ thường phân thành 4 loại sau:  Bộ xác định: có thể là một số duy nhất, liên tục, ngẫu nhiên hoặc chỉ báo địa lý, số liệu xác định vị trí lưu trữ chung. Bộ xác định cho một thực thể chứa tọa độ phân bố của nó, số hiệu mảnh bản đồ, mô tả khu vực hay con trỏ đến vị trí lưu trữ của số liệu liên quan. Bộ xác định thường lưu trữ với các bản ghi tọa độ hay mô tả khác của hình ảnh không gian và các bản ghi số liệu thuộc tính liên quan.  Số liệu hiện tượng, tham khảo địa lý: miêu tả thông tin danh mục, các hoạt động liên quan đến các vị trí địa lý xác định (ví dụ như: cho phép xây dựng, báo cáo tai nạn, nghiên cứu y tế,…) Thông tin này được lưu trữ và quản lý trong các tệp/ bảng độc lập, trong đó mỗi bản ghi chứa yếu tố xác định vị trí của sự kiện hay hiện tượng quản lý.  Chỉ số địa lý: bao gồm tên, địa chỉ, khối, phương hướng định vị, … liên quan đến các đối tượng địa lý. Một chỉ số có thể bao gồm nhiều bộ xác định cho thực thể địa lý. Ví dụ: chỉ số địa lý về đường phố và địa chỉ địa lý liên quan đến phố đó.  Quan hệ giữa các đối tượng tại một vị trí địa lý cụ thể trong không gian. Đây là thông tin quan trọng cho các chức năng xử lý của hệ thống thông tin địa lý. Các mối quan hệ không gian có thể là mối quan hệ đơn giản hay lôgic, ví dụ tiếp theo số nhà 101 phải là số nhà 103. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 11 1.1.2.2. Mô hình biểu diễn dữ liệu không gian Như đã đề cập ở trên, dữ liệu địa lý bao gồm thành phần dữ liệu không gian và thành phần dữ liệu thuộc tính. Ở phần này, chúng ta sẽ xem xét cách thức biểu diễn thành phần dữ liệu không gian trong hệ thông tin địa lý. Hệ thông tin địa lý biểu diễn các thực thể địa lý trong tự nhiên bằng dữ liệu của nó, hệ thống GIS chứa càng nhiều dữ liệu thì khả năng mang lại thông tin càng lớn. Dữ liệu của GIS có được thông qua việc mô hình hóa các thực thể địa lý. Mô hình biểu diễn dữ liệu địa lý là cách thức chúng ta biểu diễn trừu tượng các thực thể địa lý. Mô hình biểu diễn dữ liệu địa lý đóng vai trò quan trọng vì cách thức biểu diễn thông tin sẽ ảnh hưởng tới khả năng thực hiện phân tích dữ liệu và khả năng hiển thị đồ họa của một hệ thống thông tin địa lý. Hai nhóm mô hình dữ liệu không gian thường gặp trong các hệ GIS thương mại là mô hình dữ liệu vector và mô hình dữ liệu raster. Mô hình vector Mô hình vector sử dụng tọa độ 2 chiều (x, y) để lưu trữ hình khối của các thực thể không gian trên bản đồ 2D. Mô hình này sử dụng các đặc tính rời rạc như điểm, đường, vùng để mô tả không gian, đồng thời cấu trúc topo của các đối tượng cũng cần được mô tả chính xác và lưu trữ trong hệ thống. Hình 1.6 Biểu diễn vector của đối tượng địa lý Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 12 Theo Hình 1.6, các đối tượng không gian được lưu trữ dưới dạng vertor, đồng thời các thuộc tính liên quan đến lĩnh vực cần quản lý (dữ liệu chuyên đề - thematic data) của đối tượng đó cũng cần kết hợp với dữ liệu trên. Các nhân tố chỉ ra sự tác động qua lại lẫn nhau giữa các đối tượng cũng được quản lý, các nhân tố đó có thể là quan hệ topo (giao/ không giao nhau, phủ, tiếp xúc, bằng nhau, chứa, …), khoảng cách và hướng (láng giềng về hướng nào). Mô hình raster Mô hình raster hay còn gọi mô hình dạng ảnh (image) biểu diễn các đặc tính dữ liệu bởi ma trận các ô (cell) trong không gian liên tục (Hình 1.7). Mỗi ô có chỉ số tọa độ (coordinate) và các thuộc tính liên quan. Mỗi vùng được chia thành các hàng và cột, mỗi ô có thể là hình vuông hoặc hình chữ nhật và chỉ có duy nhất một giá trị. Hình 1.7 Biểu diễn thế giới bằng mô hình raster Trên thực tế, chọn kiểu mô hình nào để biểu diễn bản đồ là câu hỏi luôn đặt ra với người sử dụng. Việc lưu trữ kiểu đối tượng nào sẽ quyết định mô hình sử dụng. Ví dụ nếu lưu vị trí của các khách hàng, các trạm rút tiền hoặc dữ liệu cần tổng hợp theo từng vùng như vùng theo mã bưu điện, các hồ chứa nước,… thì sử dụng mô hình vector. Nếu đối tượng quản lý được phân loại Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
- Xem thêm -