Bai Giang GIS - Co So Du Lieu Thong Tin Dia Ly

CBDG: Nguyễn Hoàng Mỹ Lan

Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn

Bộ môn Đô thị học và Quản lý đô thị

-------------------------

Bài giảng Hệ thống thông tin địa lý – GIS

NỘI DUNG CHƯƠNG II

1. Các khái niệm liên quan đến dữ liệu thông tin địa lý

2. Mô hình dữ liệu không gian 1. Mô hình dữ liệu vector

2. Mô hình dữ liệu raster

3. Mô hình dữ liệu TIN

3. Mô hình dữ liệu thuộc tính 1. Kết nối các dữ liệu không gian và thuộc tính

2. Mô hình dữ liệu phân cấp

3. Mô hình dữ liệu mạng

4. Mô hình dữ liệu quan hệ

10/2011 Bài giảng GIS 2

4. Nhập dữ liệu

1. Khái quát

2. Các công nghệ thu thập dữ liệu

1. Số hóa

2. Quét bản đồ

3. Viễn thám

4. Đo đạc

5. Hệ định vị toàn cầu

6. Chuyển đổi dữ liệu

3. So sánh và lựa chọn phương án nhập dữ liệu

5. Quản lý dữ liệu

1. Nguyên tắc quản lý dữ liệu

2. Quản lý dữ liệu không gian

3. Quản lý dữ liệu thuộc tính

Nguồn: GIS Basic (2008)

1. Các khái niệm liên quan đến dữ liệu thông tin địa lý (1)

1. Đối tượng đồ họa

Các đối tượng được thể hiện trên bản đồ được

gọi là đối tượng đồ họa.

Mỗi đối tượng đồ họa sẽ minh họa cho vật thể

tự nhiên hoặc nhân tạo trên thực tế và được gọi

là đối tượng rời rạc (có thể đếm được)

Đối tượng liên tục được định nghĩa là tập hợp

liên tục của đối tượng rời rạc

2. Đối tượng rời rạc và đối tượng liên tục

Đối tượng rời rạc được biểu diễn trong hệ

thống thông tin địa lý dưới 3 hình thức:

Đối tượng dạng điểm: Là đối tượng có kích

thước bằng 0 về mặt hình học. Do đó các đối

tượng điểm chỉ dùng để xác định vị trí.

Đối tượng dạng đường: Là đối tượng một chiều,

có vị trí và có chiều dài.

Đối tượng dạng vùng: là đối tượng hai chiều, có

vị trí, có chiều dài, và có cả chiều rộng (hay có

diện tích)

3. Lớp dữ liệu (Theme hoặc Layer)

Là tập hợp các đối tượng thể hiện cùng một chủ đề và có

cùng một dạng đối tượng thể hiện (điểm, đường hoặc

vùng)

Lớp dữ liệu nền chứa các thông tin hoặc đối tượng làm

nền cho các ứng dụng cụ thể, ví dụ: địa hình, thổ

nhưỡng, sông suối, thảm thực vật… Thông tin từ lớp

dữ liệu nền thường ít thay đổi

Lớp dữ liệu chuyên đề chứa các thông tin hoặc đối tượng

phù hợp với từng ứng dụng hoặc chủ đề nghiên cứu

THẾ GIỚI

THỰC - -

4. Dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính (phi

không gian)

Dữ liệu không gian dùng để biểu diễn và cung cấp các thông

tin địa lý của các đối tượng trong thế giới thực vào hệ

thống thông tin địa lý, theo một hệ tọa độ hoặc hệ quy

chiếu nào đó.

Dữ liệu phi không gian là những dữ liệu có thể gắn liền hoặc

không gắn liền với đối tượng địa lý trong thế giới thực

2. Cấu trúc dữ liệu thông tin địa lý (1)

• RASTER

• VECTOR

• Thế giới thực

2. Mô hình dữ liệu thông tin địa lý (4)

1. Mô hình dữ liệu vector

Mô hình vector cho phép lưu trữ các đối

tượng dưới dạng các cặp tọa độ trong một

hệ trục tọa độ nhất định (tọa độ thực hoặc

tọa độ của màn hình hiển thị)

Một lớp dữ liệu theo mô hình vector chỉ

biểu diễn 1 dạng đối tượng điểm, đường

hoặc vùng

2. Mô hình dữ liệu thông tin địa lý (5) 1. Mô hình dữ liệu vector

Có mối quan hệ giữa các kiểu dữ liệu vector. Mỗi kiểu thường độc lập trên một kiểu khác nhau. Khi miêu tả dữ liệu GIS theo định dạng vector, dữ liệu phải được lưu trữ:

Points: là các đối tượng vô hướng ,có vị trí không

gian, miêu tả các đối tượng tại các vị trí xác định

Lines: miêu tả đối tượng một chiều, có vị trí, có

chiều dài như đường, sông. Lines được tạo bởi việc

kết nối các điểm với nhau. Một đường bắt đầu và kết

thúc tại một điểm gọi là nút (node) và các điểm tạo

nên đường gọi là đỉnh (Vertices).

Polygons/Area: miêu tả đối tượng hai chiều, có vị

trí, có chiều dài và có cả chiều rộng như đường ranh

giới của cánh đồng, đất đai, hoặc hồ … Nó được tạo

bởi việc kết nối các đường, điểm bắt đầu của

polygon cũng là điểm kết thúc 10/2011 Bài giảng GIS 21

Polygon

Mỗi điểm được thể hiện

bằng 1 cặp tọa độ

Mỗi đường thể hiện

bằng 1 chuỗi các cặp tọa

Mỗi vùng được thể hiện

bằng 1 chuỗi các cặp tọa

độ, có cặp tọa đầu và

cặp tọa cuối trùng nhau.

KIỂU VỊ TRÍ

Điểm 3,2

Đường 1,5; 3,5; 5,7; 8,8; 11,7

Vùng 5,3; 6,5; 7,4; 9,5; 11,3;

8,2; 5,3

Dữ liệu ở dạng vector được tổ chức dưới

theo 2 mô hình:

Mô hình Spaghetti

Mô hình Topology

Mô hình Spaghetti

Đây là dạng cấu trúc sơ đẳng của dữ liệu vector trong đó mỗi đối tượng địa lý được mô tả bằng thực thể hình học độc lập

Cấu trúc này rất hữu hiệu với công việc thiết kế và trình bày đồ họa song lại rất hạn chế trong biểu diễn quan hệ không gian giữa các đối tượng

Cấu trúc này thường được tạo ra từ việc số hóa thủ công các bản đồ trong đó ranh giới chung của các đa giác bị lặp lại do phải số hóa nhiều lần, dẫn đến dư thừa dữ liệu, tốn bộ nhớ và các cung có thể không hề cắt nhau

Dữ liệu spaghetti là một tập hợp các điểm và đường không có kết nối.

Gắn kết giữa thông tin không

gian và thông tin thuộc tính

trong mô hình vector spaghetti

Mô hình Topology

Là một mô hình phức tạp, các đối tượng được quản lý không chỉ bởi toạ độ mà còn bằng cả mối quan hệ không gian giữa các đối tượng.

Một số thuật ngữ liên quan đến topology là nút (node), cung (arc) và vùng

○ Nút là điểm đầu và điểm cuối của một cung; là điểm giao nhau của hai hay nhiều cung

○ Cung là tập hợp các điểm kết nối với nhau và mỗi cung có một điểm đầu và điểm kết thúc

○ Vùng là một đa giác khép kín được tạo thành bởi các cung

Mô hình Topology

Mô tả trọn vẹn các thông tin của các đối tượng không gian bao gồm:

Thông tin về vị trí không gian (Spatial data): Thông tin được thể hiện theo mô hình vector, bằng các tọa độ mô tả vị trí, hình dạng, đường biên của các đối tượng.

Thông tin về quan hệ không gian (Relational Spatial data – Topology). Mô hình dữ liệu Topology thể hiện quan hệ không gian dưới 3 kiểu là:

○ Liên thông với nhau: thể hiện dưới dạng file đường - điểm nối (Arc-Node topology)

○ Kề nhau: thể hiện dưới dạng file mô tả đường bao (Polygon-Arc topology)

○ Nằm trong nhau, phủ nhau. 10/2011 Bài giảng GIS 30

Mô hình Topology

Các mối quan hệ không gian giữa các đối tượng địa lý

được đề cập đến trong GIS bao gồm:

Tách rời nhau Liền kề

Bên trong Che phủ

Giao nhau

Mô hình Topology

Mô hình Topology dùng các quan hệ không gian để

định nghĩa các đặc tính không gian của các đối tượng

Các quan hệ không gian Các đặc tính không gian

Mỗi một đường (arc) có điểm bắt đầu và

kết thúc tại điểm nút (node).

Độ dài của đường.

Hướng đường (Directionality).

Các đường (arc) nối với nhau tại các điểm

nút (node).

Tính liên tục (Connectivity)

Các đường (arc) nối với nhau tạo thành

đường bao của vùng (polygon).

Tính tạo vùng

(Diện tích vùng, chu vi vùng)

Các đường tham gia định nghĩa vùng ở cả

hai bên : phải và trái.

Tính kề nhau

(Adjacency or contiguity)

Cách thể hiện thông tin không gian của các đối tượng trong

mô hình vector topology – quan hệ cung-nút

mô hình vector topology – quan hệ vùng-cung

mô hình vector topology – quan hệ vùng-trái-phải

- Các đường ranh giới thửa không được phép giao nhau, phải luôn cắt nhau

tại đầu hoặc cuối đường (tại điểm nút NODE).

Áp dụng mô hình topology khi xây dựng CSDL không gian

- Đường ranh giới tạo thành đường bao thửa đất luôn đảm bảo

tính khép kín tuyệt đối về toạ độ.

Sai Đóng

Cơ sở dữ liệu chuẩn là dữ liệu không còn lỗi như: bắt

quá, bắt chưa tới, vùng chưa khép….

Ưu điểm của mô hình dữ liệu vector

Tiết kiệm bộ nhớ

Dễ biểu diễn các quan hệ không gian

Thích hợp cho các bài toán phân tích mạng

Dễ tạo đồ họa đẹp và chính xác

Nhược điểm của mô hình dữ liệu vector

Cấu trúc phức tạp

Không thích hợp với các bài toán chồng ghép

Khó biểu diễn không gian liên tục

Mô hình Raster sử dụng

mạng lưới của các ô hình

vuông để thể hiện các đối

tượng của thế giới thực

Là một mảng hai chiều các

ô (pixel). Mỗi ô có chiều

cao và chiều rộng cố định,

cùng kích thước và nhận

một giá trị cố định.

Kích thước của pixel quyết

định độ phân giải của dữ

liệu trong mô hình raster

Dữ liệu được lưu trữ trong raster có thể

được phân loại một trong các loại sau:

Dữ liệu tên (Nominal data): dữ liệu được phân

loại theo tên.

Dữ liệu số thứ tự (Ordinal data): dữ liệu được

phân loại theo tên và khoảng giá trị.

Khoảng dữ liệu (Interval data): sắp xếp theo số

thứ tự và có các khoảng khác nhau có ý nghĩa.

Dữ liệu tỷ lệ (Ratio data)

Chương I: Khái niệm căn bản về bản đồ và GIS 46

http://academic.hws.edu/pge/infocus/vietnam/Images/Vietnam(ethnic).jpg

Nguồn dữ liệu raster chủ yếu

Ảnh vệ tinh

Ảnh máy bay

Bản đồ scan

Hiển thị dữ liệu trong mô hình raster

2. Mô hình dữ liệu thông tin địa lý (33) 2. Mô hình dữ liệu raster

Lưu trữ dữ liệu trong mô hình raster

Thường tốn nhiều bộ nhớ do có sự lập lại của giá trị thông tin

Sử dụng các kỹ thuật nén dữ liệu nhằm làm giảm không gian lưu trữ

○ Phương pháp nén theo đường biên vùng (Chain Code)

○ Phương pháp nén theo hàng cột (Run-length code)

○ Phương pháp nén theo khối (Block code)

○ Phương pháp nén cây tứ phân (Quadtree code)

Phương pháp nén theo hàng cột

Full Matrix--162 bytes

111111122222222223

111111122222222233

111111122222222333

111111222222223333

111113333333333333

111333333333333333

1,7,2,17,3,18

1,7,2,16,3,18

1,7,2,15,3,18

1,6,2,14,3,18

1,5,3,18

1,3,3,18

Run Length (row)--44 bytes

“Value thru

column” coding.

1st number is

value, 2nd is

last column with

that value.

Phương pháp nén theo khối

Ví dụ trên có thể viết

dưới dạng nén block

code 2n x 2n như sau:

7 block 1 đơn vị ô vuông

7 block 4 đơn vị ô vuông

• Phương pháp này có hiệu quả với các vùng có diện tích lớn và hình

dạng các đường biên đơn giản, có thể kiểm tra sự co giãn về hình dạng

của vùng.

Phương pháp nén cây tứ phân

So sánh mô hình vector và mô hình raster

Source: Defense Mapping School

National Imagery and Mapping Agency

Một câu hỏi đặt ra:” Định dạng nào là tốt

nhất mô tả các đối tượng trong GIS, raster

hay vector”. Câu trả lời là một trong hai

hoặc cả hai. Đó là, dùng một trong hai mô

hình dữ liệu là tốt nhất trong mỗi trường

hợp hoặc cả hai mô hình đều thực hiện

các vai trò nhất định trong GIS.

Trong ví dụ, nguồn dữ liệu vector miêu tả

đường bờ biển xuất hiện có nhiều chi tiết

hơn, và độ chính xác lớn hơn. Dữ liệu

Vector có thể lưu trữ thông tin trong nhiều

định dang hơn dữ liệu Raster, và cũng

làm việc tốt với đối tượng thuộc về chiều

dài như luồng các mạng.

Tuy nhiên, các mô hình dữ liệu Raster rất

tốt miêu tả thông tin liên tục trong tự

nhiên như nhiệt độ nơi mà giá trị nhiệt độ

có thể khác với nơi liền kề.

Shoreline

Vector Shoreline

Shoreline

Vector Shoreline

Chương I: Khái niệm căn bản về bản đồ và GIS 56

Chuyển đổi giữa vector và raster

http://www.innovativegis.com/basis/mapanalysis/MA_Intro/MA_Intro.htm

3. Mô hình dữ liệu TIN (Triangulated Irregular Network)

TIN là một mô hình dữ liệu được sử dụng để miêu tả các đối tượng ba chiều. Các điểm miêu tả bởi các giá trị x,y,z. Dùng các phương thức tính toán hình học, các điểm được kết nối vào nhau gọi là phép đạc tam giác. Các đường của các tam giác gọi là các cùng và miền phía trong gọi là bề mặt (facet)

Mô hình TIN có một vài điểm phức tạp hơn dạng Point, Line, Polygon trong mô hình Vector, hay mô hình Raster, nó thực sự hữu ích miêu tả độ cao.

Ví dụ thể hiện lợi ích của TIN:

Lưới Raster có thể thể hiện toàn bộ bề mặt của miền địa lý.

Nếu chúng ta muốn hiển thị chi tiết thì ta phải chia lưới này thành các ô nhỏ hơn -> nhưng với một bề mặt tương đối bằng phẳng -> tốn bộ nhớ

Với TIN chúng ta không phải dùng nhiều điểm trên miền bằng phẳng, nhưng cũng có thể thêm nhiều điểm ở vùng dốc nơi chúng ta muốn hiển thị nhiều chi tiết hơn.

3. Mô hình dữ liệu TIN (Triangulated Irregular

Network)

Các thành phần trong TIN

Nodes: là cơ sở xây dựng các khối của TIN. Các nút bắt đầu từ

các điểm và các đỉnh cung chứa từ các nguồn dữ liệu nhâp vào.

Edges: Mỗi nút được nối với nút gần nhất theo tiêu chuẩn

Delaunay. Mỗi cung có hai nút nhưng môt nút có thể có hai hoặc

nhiều cung.

Triangles: Mỗi bề mặt tam giác miêu tả một phần của bề mặt TIN

Hull (bao): được hình thành bới một hoặc nhiều polygon bao

gồm toàn bộ tập dữ liệu các điểm sử dụng xây dựng nên TIN.

Các Polygon Hull định nghĩa vùng nội suy của TIN

Topology: là cấu trúc hình học của TIN định nghĩa mối quan hệ

giữa các nút, các cung và mối quan hệ giữa các tam giác liền kề. 10/2011 Bài giảng GIS 64

3. Mô hình dữ liệu thuộc tính (1)

1. Kết nối dữ liệu không gian và thuộc tính

- Dễ hiểu, dễ cập nhật

- Dễ dàng thực hiện bài toán tìm kiếm thông qua các mối liên

kết giữa các cấp

- Khó khăn trong việc tìm kiếm đối tượng theo trường thuộc tính

3. Mô hình dữ liệu thuộc tính (7) 3. Mô hình dữ liệu mạng

Mô hình mạng khắc phục sự thiếu mềm dẽo của mô hình phân cấp

trong tiến trình truy vấn. Trong mô hình mạng mỗi thực thể có thể có

nhiều cha hoặc nhiều con và không nhất thiết phải có thực thể gốc.

Do đó, khả năng tìm kiếm tốt hơn nhờ cách truy vấn trực tiếp các

bảng ghi không qua các thực thể trung gian.

Cũng như mô hình phân cấp, mô hình mạng chỉ thể hiện các mối

quan hệ 1–1, 1–n hay n–1 và không chấp nhận quan hệ n–n. Nhưng

nếu muốn biểu diễn mối quan hệ n–n cần phải tạo nên một bảng trung

gian thể hiện hai mối quan hệ 1–n cho hai thực thể có quan hệ n–n.

So với mô hình phân cấp, các thông tin về quan hệ trong mô hình

mạng phức tạp hơn. Những thay đổi hoặc bổ sung quan hệ giữa các

thực thể trong mô hình mạng khó thực hiện hơn trong mô hình phân

cấp.

3. Mô hình dữ liệu mạng

3. Mô hình dữ liệu thuộc tính (9) 4. Mô hình dữ liệu quan hệ

Trong mô hình quan hệ không có sự phân cấp các trường dữ liệu

trong bảng ghi, mỗi trường dữ liệu có thể dùng như một khóa dữ liệu

được lưu trữ như những bảng ghi đơn giản gọi là bộ.

Mỗi bộ biểu diễn một đặc điểm mô tả của thực thể. Nhiều bộ được

nhóm lại thàng bảng dữ liệu hai chiều và được lưu trữ trong một tệp

riêng. Bảng dữ liệu, gọi là bảng quan hệ, biểu diễn toàn bộ các quan

hệ giữa tất cả những thuộc tính có trong nó.

Trong mô hình quan hệ, sự truy vấn có thể thực hiện trên một bảng

nào đó theo trường thuộc tính. Tìm kiếm các thuộc tính quan hệ lưu

trữ trong nhiều bảng thuộc tính khác nhau được thực hiện bằng cách

kết nối hai hay nhiều bảng quan hệ thông qua toán tử join.

4. Nhập dữ liệu (1) 1. Khái quát

82 Chương I: Khái niệm căn bản về bản đồ và GIS

4. Nhập dữ liệu (7)

1. So sánh và lựa chọn phương án nhập dữ liệu

4. Nhập dữ liệu (8) 1. So sánh và lựa chọn phương án nhập dữ liệu

Bài tập tại lớp

Xác định các lớp dữ liệu, loại dữ liệu

không gian (point, polyline, polygon) và

dữ liệu thuộc tính cần thiết phục vụ cho

bài toán tính diện tích và chi phí đền bù

khi thực hiện dự án mở rộng các tuyến

đường trong địa phận Quận 10 -

Bài tập tại lớp

Bai Giang GIS - Co So Du Lieu Thong Tin Dia Ly

Documents

17411 - Bai giang Xu ly anh

Bai Giang Ban Do Dia Ly 23-8-2012

Vat ly dai cuong a1 bai giang(2)

Bai Giang Nguyen Ly Ke Toan 1429

17405 - Bai Giang Quan Ly Du an CNTT

Bai Giang Quan Ly Moi Truong

bai giang xu ly be mat.pdf

Bai Giang - Xu Ly Tin Hieu So_do Thi Loan

Bai Giang Vi Xu Ly ADC

Giang Ly Lien Khang_TiengAnh

17303 - Bai Giang Nguyen Ly He Dieu Hanh

GeoViet - GIS Quan Ly Van Hanh Luoi Dien EVNCPC

Bai Giang Tam Ly Hoc Dai Cuong

bai giang ly thuyet mach

Bai Giang Cong Nhan Nau Duong Ly Tam

Bai Giang Quan Ly Du an - P3

Skkn Hoi Giang Vat Ly 9

Bai Giang Nguyen Ly Ke Toan

17412 - Bai Giang Xu Ly Tieng Noi

Giang Ly Lien Khang_TiengHoa