Mô hình dữ liệu vector biểu diễn các đối tượng không liên tục trên bề mặt trái đất như

Tóm tắt nội dung tài liệu

Các mô hình dữ liệu Gis Trong các mô hình biểu diễn dữ liệu của GIS, chúng ta thường nhắc đến một khái niệm là feature. Theo định nghĩa của ISO (International Standard Organization): “Feature là sự trừu tượng hoá của một sự vật trong thế giới thực. Trong đó, thuộc tính của feature chính là đặc điểm mô tả feature đó”. Có 3 cách mô hình dữ liệu trong GIS: Modelling with vector data: mô hình dữ liệu vector • Modelling with taster data: mô hình dữ liệu raster • Modelling with triangulated data: mô hình TIN • 1. Mô hình dữ liệu vector Mô hình dữ liệu vector xem các sự vật, hiện tượng là tập các thực thể không gian cơ sở và tổ hợp của chúng. Trong mô hình 2D thì các thực thể cơ sở bao gồm: điểm (point), đường (line), vùng (polygon). Các thực thể sở đẳng được hình thành trên cở sở các vector hay toạ độ của các điểm trong một hệ trục toạ độ nào đó. Loại thực thể cơ sở được sử dụng phụ thuộc vào tỷ lệ quan sát hay mức độ khái quát. Với bản đồ có tỷ lệ nhỏ thì thành phố được biểu diễn bằng điểm (point), đường đi, sông ngòi được biểu diễn bằng đường (line). Khi tỷ lệ thay đổi kéo theo sự thay đổi về thực thể biểu diễn. Thành phố lúc này sẽ được biểu diễn bởi vùng có đường ranh giới. Khi tỷ lệ lớn hơn, thành phố có thể được biểu diễn bởi tập các thực thể tạo nên các đối tượng nhà cửa, đường sá, các trình tiện ích,… Nói chung mô hình dữ liệu vector sử dụng các đoạn thẳng hay các điểm rời rạc để nhận biết các vị trí của thế giới thực. Trong mô hình vector người ta trừu tượng hoá các sự vật hiện tượng và gọi chúng là các feature (như phần đĩnh nghĩa ở mục 2.1). Các feature được biểu diễn bằng các đối tượng hình học: point, line, polygon. Các biểu diễn này áp dụng cho những đối tượng đơn có hình dạng và đường bao cụ thể. Trong cách biểu diễn này, người ta định nghĩa: Feature là một đối tượng trên bản đồ có hình dạng và vị trí xác định, có các thuộc tính cùng với hành vi cụ thể. Feature Class là một tập các feature có cùng kiểu tức là tập các point, line, hay polygon. Các feature class tương đương với một lớp trên bản đồ. Feature Dataset là tập các feature class hay tập hợp các lớp trên cùng một hệ toạ độ. Feature
dataset tương đương với một bản đồ. Các thành phần dữ liệu Trong feature dataset, mỗi point được lưu dưới một toạ độ đơn tương ứng, line được lưu dưới một chuỗi các điểm có toạ độ x, y cho trước, polygon được lưu thành một tập các điểm có toạ độ x, y xác định những đoạn thẳng và đóng kín. Points biểu diễn các feature không có miền bao hay độ dài, nhiều khi nó biểu diễn các feature có kích thước quá nhỏ so với tỷ lệ của bản đồ. Lines dùng để biểu diễn các feature có chiều dài xác định nhưng không có miền bao hay những feature rất hẹp so với tỷ lệ bản đồ Polygons được dùng để biểu diễn các feature có miền bao xác định: ruộng đất, ao, hồ hay các đơn vị hành chính… Các phép toán phân tích không gian trên mô hình Vector GIS cung cấp rất nhiều phép toán phân tích không gian trên mô hình dữ liệu vector. Các phép toán này dựa trên cơ sở so sánh lôgic tập các đối tượng này với tập đối tượng khác. 1.Buffer Cho trước một đối tượng và một giá trị khoảng cách, phép toán buffer sẽ tạo ra một vùng đệm là một polygon bao phủ xung quanh tất cả các điểm mà khoảng cách từ chúng đến đối tượng nhỏ hơn hoặc bằng khoảng cách đề ra. 2.Difference Cho trước hai đối tượng giao nhau là đối tượng cơ sở và đối tượng so sánh. Phép toán difference sẽ tạo ra một đối tượng mới trong đó giữ nguyên phần của đối tượng cơ sở không nằm trong đối tượng so sánh.
3.Clip Cho trước một đối tượng và một hình chữ nhật. Phép toán clip sẽ tạo ra một đối tượng mới bằng cách cắt đối tượng đầu vào theo hình chữ nhât 4.Intersect Cho trước hai đối tượng. Phép toán intersect sẽ tạo ra một đối tượng mới chính là phần giao giữa hai đối tượng. 5.Convex hull Cho trước một đối tượng, phép toán convex hull sẽ tạo ra một đối tượng mới là một polygon bằng cách nối tất cả các điểm ở biên của đối tượng đó. Nói cách khác, đây là polygon nhỏ
nhất bao kín đối tượng. 6.Symmetric difference Phép toán symmetric difference sẽ tiến hành so sánh vị trí hai đối tượng và tạo ra một đối tượng mới từ hai đối tượng ban đầu và bỏ đi phần giao giữa chúng. 7.Cut Cho một đường cong và một đối tượng, phép toán cut sẽ tách đối tượng này thành hai phần nửa phải và nửa trái theo hướng của đường cong. Point và multipoint không được áp dụng. Line và polygon phải cắt đường cong. 8.Union Phép toán này tiến hành so sánh vị trí tương đối của hai đối tượng và trả về một đối tượng trên cơ sở hợp hai đối tượng ban đầu. Mô hình dữ liệu vector cho ta nhiều thao tác hơn trên các đối tượng so với mô hình raster.
Việc tính diện tích, đo khoảng cách của các đối tượng được thực hiện bằng các tính toán hình học từ toạ độ của các đối tượng thay vì việc tính toán trên các điểm ảnh của mô hình raster. Các thao tác trong mô hình này nói chung thường chính xác hơn. Thí dụ, tính diện tích, chu vi của một vùng nào đó trên cơ sở đa giác sẽ chính xác hơn việc đếm các điểm ảnh trên bản đồ có các phép chiếu khác nhau. Một số thao tác ở mô hình này cũng thực hiện nhanh hơn như tìm đường đi trong mạng lưới giao thông dựa trên lý thuyết đồ thị. Tuy nhiên, ở một số thao tác khác thì mô hình này sẽ chậm hơn so với mô hình raster, chẳng hạn khi thực hiện nạp chồng các lớp của bản đồ, các thao tác vùng đệm. Mô hình dữ liệu vector hình thành trên cơ sở quan sát đối tượng của thế giới thực. Quan sát các đặc trưng theo hướng đối tượng là phương pháp tổ chức thông tin trong các hệ GIS để định hướng các hệ thống quản trị CSDL. Chúng tối ưu trong việc lưu trữ số liệu bản đồ vì chỉ cần lưu các đường biên của các đặc trưng mà không cần phải lưu toàn bộ vùng của chúng. Do các thành phần đồ hoạ biểu diễn các đặc trưng của bản đồ liên kết trực tiếp với các thuộc tính của CSDL nên người dùng dễ dàng tìm kiếm và hiển thị các thông tin từ CSDL. 2. Mô hình dữ liệu raster Mô hình raster biểu diễn các đặc trưng địa lý bằng các điểm ảnh (pixel). Dữ liệu raster gắn liền với dữ liệu dạng ảnh hoặc dữ liệu có tính liên tục cao. Dữ liệu raster có thể biểu diễn được rất nhiều các đối tượng từ hình ảnh bề mặt đất đến ảnh chụp từ vệ tinh, ảnh quét và ảnh chụp. Định dạng dữ liệu raster rất đơn giản nhưng hỗ trợ rất nhiều kiểu dữ liệu khác nhau. Nguồn dữ liệu raster Ảnh chụp từ vệ tinh, ảnh chụp từ máy bay, ảnh quét, ảnh chụp. Trong đó ảnh chụp từ vệ tinh là cách lấy dữ liệu tốn kém nhất nhưng lại có ý nghĩa to lớn trong việc nghiên cứu tình hình biến đổi của các sự vật trên trái đất theo thời gian. Ảnh chụp từ máy bay giúp ta vẽ bản đồ một cách chi tiết. Ngoài ra ta còn raster còn có thể được tạo ra bằng cách chuyển đổi từ nhiều nguồn dữ liệu khác như vector hay TIN.
Các thành phần dữ liệu Raster được tạo nên bởi một mảng 2 chiều các điểm ảnh hay cell. Cell là một đơn vị đồng nhất biểu diễn một vùng xác định trên trái đất. Các cell đều có cùng kích thước. Gốc toạ độ của hệ được đặt tại cell nằm tại đỉnh góc trái. Mỗi cell được xác định bởi chỉ số dòng và chỉ số cột, đồng thời nó chứa một số nguyên (hoặc số thực) biểu diễn kiểu hay giá trị thuộc tính xuất hiện trên bản đồ. Kích thước của cell trong raster phụ thuộc nhiều vào độ phân giải dữ liệu. Cell phải có kích thước đủ nhỏ để có thể thu thập được chi tiết dữ liệu, nhưng cũng phải có kích thước đủ lớn để có thể phân tích dữ liệu một cách thuận tiện. Giá trị của cell sẽ định nghĩa các nhóm, lớp tại vị trí của cell. Cell tại những điểm có cùng một giá trị xác định một vùng, miền. Các cell trong cùng một miền không cần phải liên kết với nhau. Khi một số nguyên được chỉ định cho một tập các cell, thì số nguyên này có thể là mã phân biệt giữa các nhóm cell. Điều này tạo nên một quan hệ một - nhiều giữa mã và các cell có cùng giá trị. Ví dụ các cell có giá trị là 400 được gán mã là 4, các cell có giá trị 500 được gán mã là 5. Mã này có thể xuất hiện nhiều lần trong raster, nhưng chỉ xuất hiện một lần trong bảng giá trị thuộc tính (hình vẽ). Bảng này lưu các giá trị thuộc tính cho mã, điều này giúp việc cập nhật đơn giản hơn. Một thay đổi nhỏ của giá trị thuộc tính sẽ làm thay đổi cách thể hiện của hàng trăm đối tượng trên bản đồ. Mỗi cell trong một raster đều có một giá trị. Giá trị này biểu diễn một trong bốn kiểu dữ liệu sau:
Nominal (biến tên): một giá trị thuộc kiểu dữ liệu nominal sẽ xác định một thực thể từ • một thực thể khác. Những giá trị này được phân loại để tạo thành các nhóm. Trong mỗi nhóm, thực thể địa lý sẽ liên kết với cell tại vị trí của cell đó. Nominal được dùng trong rất nhiều kiểu mã như mã sử dụng đất, kiểu đất trồng. Ordinal (biến thứ tự): một giá trị thuộc dữ liệu ordinal sẽ xác định vị trí của một thực • thể so với các thực thể khác như thực thể được đặt ở vị trí thứ nhất, thứ hai, hoặc thứ ba. Nhưng các giá trị này không thiết lập tỷ lệ tương quan giữa các thực thể. Chúng ta không thể suy luận được thực thể này lớn hơn, cao hơn hay nặng hơn thực thể khác bao nhiêu Interval (biến thời gian): một giá trị thuộc dữ liệu interval biểu diễn một phép đo trên • một tỷ lệ như thời gian trong ngày. Những giá trị này nằm trên một tỷ lệ xác định và không liên hệ với một điểm thực nào. Ratio (biến tỷ lệ): một giá trị thuộc kiểu ratio có thể biểu diễn một phép đo trên một • tỷ lệ với một điểm cố định và mang ý nghĩa. Biểu diễn Point, Line và Polygon trong raster Trong cấu trúc dữ liệu raster, point có thể được biểu diễn bằng một cell. Line được biểu diễn bởi một tập các cell có hướng xác định, độ rộng của line bằng chiểu rộng của một cell. Polygon được biểu diễn bởi một dãy các cell nằm kề sát nhau. Mặc dù ta có thể xác định các point, line và polygon trong raster một cách trực quan, nhưng nếu ta muốn tương tác với các đối tượng này hiệu quả, cách tôt nhất là ta chuyển đổi chúng từ dữ liệu raster sang dữ liệu vector. Sự chuyển đổi này gọi là vector hoá. Trên hình vẽ ta thấy một quá trình chuyển đổi dữ liệu từ raster sang vector. Độ phân giải của ảnh chụp sẽ ảnh hưởng rất nhiều đến độ chính xác của dữ liệu vector. Các ưu và nhược điểm của mô hình raster Ưu điểm lớn nhất của mô hình raster là toàn bộ dữ liệu hình thành bản đồ được lưu trong bộ nhớ máy tính. Do vậy, các thao tác kiểu như so sánh được thực hiện dễ dàng. Tuy nhiên nó sẽ gặp bất lợi cho việc biểu diễn đường, điểm vì mỗi đối tượng này là tập các cell trong mảng. Đường thẳng có thể bị đứt đoạn hay rộng hơn so với hình ảnh thực.
Khó khăn lớn nhất khi xử lý dữ liệu raster là vấn đề “tế bào trộn”. Thí dụ, ta có một bản đồ là vùng ven của một hồ nước nó là hình ảnh bao gồm nước và cỏ ven bờ. Khi biểu diễn chúng trên bản đồ, sẽ gặp khó khăn trong việc quyết định gán từng cell cho lớp ‘nước’ hay lớp ‘cỏ’. Các hệ GIS thường sử dụng phương pháp thoả hiệp: gán thuộc tính ‘sườn’ cho các tế bào thuộc loại này, nghĩa là chung không thuộc lớp nước và cũng không thuộc lớp cỏ. Sau này tuỳ thuộc vào ứng dụng thực tế mà xác định quy luật gán giá trị lại cho chúng. Một vấn đề khác mà mô hình gặp phải đó chính là việc lưu trữ dữ liệu. Ta biết rằng bản đồ chia ra làm nhiều lớp, mỗi một lớp gồm hàng triệu tế bào biểu diễn một đặc trưng địa lý nào đó. Trung bình một ảnh vệ tinh phủ khoảng 30.000km2 với kích thước của mỗi điểm ảnh là 30m thì có khoảng 35 triệu tế bào. Vì thế có thể nói rằng số lượng dữ liệu cần lưu trữ là khổng lồ, điều này dẫn đến nhiều khó khăn cho hệ thống thông tin. Vấn đề đặt ra là cần phải nén dữ liệu nhờ một số thuật toán thích hợp. Mỗi thuật toán có những ưu điểm riêng: thuật toán bảo toàn dữ liệu cho khả năng khôi phục toàn bộ dữ liệu gốc tuy nhiên tốn về không gian nhớ, thuật toán tối ưu về dung lượng lưu trữ thì có thể mất mát thông tin so với lúc ban đầu. 3.Mô hình TIN Các ứng dụng mô hình hoá địa hình đòi hỏi phương pháp biểu diễn độ cao so với bề mặt nước biển. Có rất nhiều mô hình biểu diễn bề mặt thực hiện công việc này, trong đó mô hình “lưới tam giác không đều” - gọi tắt là mô hình TIN được đánh giá là hiệu quả nhất TIN có khả năng biểu diễn bề mặt liên tục từ những tập hợp điểm rời rạc. Về mặt hình học, TIN là tập các điểm được nối với nhau thành các tam giác. Các tam giác này hình thành nên bề mặt 3 chiều. Các điểm được lưu trữ cùng với giá trị gốc chiếu của chúng. Các điểm này không cần phải phân bố theo một khuân mẫu nào và mật độ phân bố cũng có thể thay đổi ở các vùng khác nhau. Một điểm bất kỳ thuộc vùng biểu diễn sẽ nằm trên đỉnh, cạnh hoặc trong một tam giác của lưới tam giác. Nếu một điểm không phải là đỉnh thì giá trị hình chiếu của nó có được từ phép nội suy tuyến tính (của hai điểm khác nếu điểm này nằm trên cạnh hoặc của ba điểm nếu điểm này nằm trong tam giác). Vì thế mô hình TIN là mô hình tuyến tính trong không gian 3 chiều có thể được hình dung như sự kết nối đơn giản của một tập
hợp các tam giác. Ta có thể lưu trữ sơ đồ của TIN bằng danh sách liên kết đôi hoặc cấu trúc tứ phân. Cả hai phương pháp này đều mô tả cấu trúc hình học tô pô của bản đồ chia nhỏ. Sự mô tả này chấp nhận tất cả các thao tác duyệt cần thiết để đạt hiệu quả. Trong mô hình TIN ta có thể xây dựng mô hình cấu trúc mạng để giải quyết các bài toán về mô tả đường, vì nó là một trường hợp đặc biệt của bản đồ chia nhỏ. Đường đi này được lưu vào không gian nhớ trong đó mỗi tam giác t, cạnh e và đỉnh v sẽ cố một bản ghi mô tả đặc trưng của chúng. Bản ghi của tam giác t có 3 trường con trỏ. Các con trỏ này trỏ đến các bản ghi của các cạnh gắn liền với t. Bản ghi mô tả cạnh e có 4 trường con trỏ, trong đó 2 con trỏ trỏ đến hai tam giác gắn liền với nó còn hai con trỏ khác trỏ đến hai đỉnh tạo nên nó. Bản ghi của đỉnh v có ba trường lưu giá trị, đó là toạ độ x, y và giá trị hình chiếu của nó. Các thành phần của TIN Mô hình TIN có thể biểu diễn: point, line, polygon.
Breaklines:là các đoạn thẳng nối với nhau mà ở đó bề mặt của địa hình có sự thay đổi đột ngột. Exclusion area: biểu diễn các bề mặt có cùng độ cao. Project boundary: có thể tách bề mặt ra ngoài một vùng nào đó. Việc này rất quan trọng trong tính toán giá trị. Phương pháp xây dựng TIN từ một tập các điểm Bước 1: thu thập các điểm cùng với toạ độ x, y, z của chúng bằng các thiết bị chụp, hệ thống GPS… Thu thập các đường breakline biểu diễn khu vực mà hình dạng bề mặt thay đổi đột ngột. Xác định các miền có cùng độ cao so với mặt nước biển gọi là Exclusion area. Bước 2: từ các dữ liệu về điểm và đường trên, phần mềm GIS sẽ tạo ra một mạng các tam giác tối ưu nhất, tức là các tam giác trong mạng càng đều càng tốt. Bước 3: mỗi tam giác ta coi là một bề mặt với độ dốc xác định. Theo cách xây dựng này, ta có thể tính toán được độ cao (so với mặt biển) tại một điểm có toạ độ x, y bất kỳ bằng cách xác định vị trí tam giác đầu tiên sau đó nội suy theo chiều cao của nó. Mô hình TIN rất hiệu quả trong xây dựng bề mặt. Mật độ của điểm trên bề mặt tỷ lệ với độ biến đổi của địa hình. Những bề mặt bằng phẳng tương ứng với mật độ điểm thấp và những địa hình đồi núi có mật độ điểm cao. Phương pháp xây dựng TIN từ các đối tượng hình học cơ bản Trong phần này chúng ta sẽ tìm hiểu cách xây dựng TIN từ point, breakline, và polygon.
Hiển thị bề mặt trong TIN Có nhiều cách để mô tả trực quan bề mặt trong TIN. Ta có thể ứng dụng TIN trên bản đồ 2 chiều trong đó ta dùng mầu sắc để thể hiện: độ cao, độ dốc, hướng. Để hiển thị 3 chiều, ta dùng các phần mềm hộ trợ như ArcInfor của ESRI. Phần mềm cho phép ta nhìn các bề mặt ở nhiều góc nhìn khác nhau với các hình ảnh, đường mức được gấp thành các nếp.

Page 2

YOMEDIA

Các mô hình dữ liệu Gis Trong các mô hình biểu diễn dữ liệu của GIS, chúng ta thường nhắc đến một khái niệm là feature. Theo định nghĩa của ISO (International Standard Organization): “Feature là sự trừu tượng hóa của một sự vật trong thế giới thực. Trong đó, thuộc tính của feature chính là đặc điểm mô tả Feature đó."

25-01-2011 691 136

Download