Chương II
cấu trúc dữ liệu trong GIS














Các vấn đề cơ bản
Các loại dữ liệu cơ bản của dữ liệu không gian
Dữ liệu dạng Vector
Dữ liệu dạng Raster
So sánh hai loại cấu trúc Raster và Vector
Tỷ lệ và độ phân giải













Các loại dữ liệu cơ bản của dữ liệu không gian
Điểm: là đối tượng vô hướng, có vị trí trong không gian. Là sự thể hiện hình học đơn giản nhất. Tuy nhiên tỷ lệ của bản đồ có thể quyết định một đối tượng là dạng điểm hay không.














Đường: là đối tượng một chiều, có vị trí, có chiều dài, ví dụ: sông, suối, đường, ranh giới hành chính, đường điện, dây cáp, các loại đường ống.
Các loại dữ liệu cơ bản của dữ liệu không gian













Vùng: là đối tượng hai chiều, có vị trí, có chiều dài, và có cả chiều rộng (hay có diện tích)
Các loại dữ liệu cơ bản của dữ liệu không gian













Có hai mô hình cơ bản để lưu trữ dữ liệu địa lý:
- Mô hình Vector
- Mô hình Raster
Mô hình Vector lưu trữ các cặp toạ độ của các đối tượng.
Mô hình Raster sử dụng mạng lưới của các ô hình vuông để thể hiện các đối tượng của thế giới thực.
Dữ liệu trong GIS được tổ chức như thế nào?













Mô hình Vector
Điểm: Được thể hiện bằng một cặp toạ độ
Đường: Được thể hiện bằng một chuỗi các cặp toạ độ
Vùng: Được thể hiện bằng một chuỗi các cặp toạ độ và cặp toạ độ đầu và cặp toạ độ cuối trùng nhau.
Sự thể hiện dữ liệu dạng Vector
Mỗi điểm được thể hiện bằng 1 cặp tọa độ
Mỗi đường thể hiện bằng 1 chuỗi các cặp tọa độ
Mỗi vùng được thể hiện bằng 1 chuỗi các cặp tọa độ, có cặp tọa đầu và cặp tọa cuối trùng nhau.













Mô hình Raster
Dữ liệu trong mô hình Raster được tổ chức thành ma trận các cell (ô).
Điểm: Được thể hiện bằng một pixel.
Đường: Được thể hiện bằng một chuỗi các pixel.
Vùng: Được thể hiện bằng một nhóm các pixel.













ảnh viễn thám, ảnh quét (scanner) luôn ở dạng Raster
Mô hình Raster













Pixell
Cell là một đơn vị cơ bản cho một lớp dạng Grid
Cell có hình vuông
Vị trí của cell được xác định bằng số dòng và số cột.













Mỗi cell được gán một giá trị số

Những cell có giá trị giống nhau mô tả cùng một đối tượng.

Giá trị của cell có thể là số nguyên, số thập phân hay là không có giá trị (no data)

Pixell
Kích thước pixel
Cell size�
Cell size represents the area covered by a single grid cell. All grid cells are square and identical in size. Typical resolutions for grids projected in metric coordinate systems are 30 meters (in other words, 30 meters by 30 meters) or 100 meters. A detailed grid covering a small area may have a resolution of 10 meters. A general grid covering a large area, such as a state, may have a resolution of 1,000 meters. Unprojected grids are measured in geographic coordinates, so they may have a resolution such as 3 arc seconds by 3 arc seconds. Because each grid cell holds a single value, cell size is a measure of how detailed data is. A grid with a resolution of 30 meters holds one value for every 900 square meters (30 x 30). A grid with a resolution of one kilometer holds one value for every million square meters.
Thay đổi kích thước của pixel













Dữ liệu raster thể hiện được cả các giá trị rời rạc dạng số nguyên và cả các giá trị liện tục dạng thập phân.
Các loại hình sử dụng đất thể hiện các giá trị rời rạc dạng số nguyên.
Độ cao thể hiện các giá trị liên tục dạng thập phân.
Mô hình Raster













Dữ liệu trong mô hình Raster luôn được lưu trữ trong một bảng thuộc tính (VAT)
Mức độ khái quát hoá phụ thuộc vào kích thước của pixel.
Sẽ bị mất thông tin nếu kích thước của pixel lớn
Sẽ bị tốn dung lượng của bộ nhớ nếu để kích thước của pixel quá nhỏ.
Mô hình Raster













Kích thước pixel :100m

Diện tích bao trùm bởi một pixel:
100x100=10000
Kích thước pixel :50m

Diện tích bao trùm bởi một pixel:
50x50=2500
Mô hình Raster
Dạng Vector, che phủ diện tích 9000km2
Kích thước file=21MB
Dạng Raster, KTPX=100m2
Kích thước file=8MB
Khi Phóng to
Vector
Raster
Chuyển đổi dữ liệu từ dạng Vector sang dạng Raster
Chuyển đổi dữ liệu từ dạng Vector sang dạng Raster
Mô hình vector
Dữ liệu ở dạng Vector được tổ chức ở 2 mô hình:
Mô hình Spagheti
Mô hình quan hệ không gian Topology
Mô hình dữ liệu Vector Spaghetti
- Là mô hình dữ liệu đơn giản, các đối tượng chỉ được lưu trữ bằng các cặp toạ độ.
Thông tin về quan hệ không gian.
Thông tin thuộc tính.

Mô hình dữ liệu Vector Spaghetti
Không mô tả được mối quan hệ không gian giữa các đối tượng, vì thế các phép phân tích, tính toán không gian đều thực hiện khó khăn.
Đối với dữ liệu dạng vùng, đường ranh giới giữa 2 vùng được ghi nhận 2 lần, mỗi lần cho một vùng.
ưu điểm của mô hình là đơn giản, dễ trình bày, biên tập, in ấn...vì vậy vẫn được sử dụng rộng rãi để thành lập bản đồ.
Phần mềm điển hình là Mapinfo.
Mô hình dữ liệu Vector Topology
- Mô hình dữ liệu Vector 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.
Mô hình dữ liệu Vector 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 QHKG dưới 3 kiểu quan hệ 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.
- Thông tin về vị trí trong không gian
+ Dữ liệu không gian các đối tượng vùng là một tập các đối tượng đường định nghĩa đường bao vùng và một điểm nhãn.
+ Điểm nhãn nằm trong đối tượng vùng có ý nghĩa để xác định cho vùng này.
Mô hình dữ liệu Vector Topology
Mô hình dữ liệu Vector Topology
Thông tin về quan hệ không gian
+ Dữ liệu không gian các đối tượng vùng là một tập các đối tượng đường định nghĩa đường bao vùng và một điểm nhãn.
+ Mô hình Topology dùng các quan hệ không gian để định nghĩa các đặc tính không gian của các đối tượng.
Mô hình dữ liệu Vector Topology
Tính liên tục
Tính kề nhau
Đầu, cuối, giao của đường
Tính tạo vùng
- Các đường ranh giới thửa không được phép giao nhau, phải luôn cắt nhau tại đầu hoặc cuối đường ( tại điểm nút NODE).
Mô hình dữ liệu Vector Topology
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.

Dữ liệu không gian chuẩn
Sai
Đúng
Cơ sở dữ liệu chuẩn là dữ liệu không còn lỗi như: bắt quá, bắt chưa tới, vùng chưa khép..
Metadata là "dữ liệu của dữ liệu", là các thông tin đi kèm theo dữ liệu, lý lịch dữ liệu trong CSDL địa lý.
Metadata chỉ ra dữ liệu do ai làm, làm bằng công nghệ nào, ai kiểm tra chất lượng, làm thời gian nào, nằm trong hệ toạ độ nào...
Nội dung metadata bao gồm:
+ Mô tả chung tập hợp dữ liệu địa lý: tóm tắt nội dung, mục tiêu đầu tư, ai sử dụng, cơ quan quản lý DL nguồn...
+ Độ chính xác dữ liệu, làm bằng công nghệ nào...
+ Hệ quy chiếu và hệ toạ độ dữ liệu.
+ Cơ sở pháp lý dữ liệu: quá trình kiểm tra nghiệm thu, nguồn dữ liệu...
+ Nội dung bản đồ: mô tả các ký hiệu BĐ, cấu trúc, tổ chức DL BĐ...
+ Các số liệu hành chính khu vực.

Metadata













So sánh hai mô hình Raster và Vector
Ưu điểm:
Các vị trí lân cận có thể dễ dàng được phân tích.
Các phép xử lý thuật toán dễ dàng hơn dạng Vector.
Nhược điểm:
Không hiệu quả trong việc lưu trữ dữ liệu (tốn dung lượng của bộ nhớ)
Sẽ bị mất thông tin nếu kích thước của pixel quá lớn.
Bản đồ không đẹp và độc chính xác thấp.
RAster
So sánh hai mô hình Raster và Vector
Vector
Ưu điểm:
Tốn ít bộ nhớ
Chất lượng bản đồ tốt hơn dạng Raster.
Dễ dàng giao diện với các nguồn dữ liệu khác nhau.
Nhược điểm:
Cấu trúc số liệu phức tạp
Xử lý các thuật toán phức tạp
Không có khả năng giao diện với ảnh viễn thám.
Hệ tọa độ
Phép chiếu bản đồ là sự chuyển đổi có hệ thống từ tọa độ hình cầu thành hệ tọa độ phẳng.
Ellipsoid
Các phép chiếu

Hình trụ
Hình nón
Góc phương vị
Phép chiếu UTM
Mercator da sáng lập ra phép chiếu này vào thế kỷ 16.
Phép chiếu này giữ nguyên được góc đo. Bởi vậy nó được gọi là phép chiếu hình. Hình dạng là đặc tính rất quan trọng của các nhà quan trắc. Phép chiếu này được dùng làm cơ sở của hệ tọa tọa độ phẳng địa lý và được gọi là hệ thống UTM (Universal Transverse Mercator)
Đăng ký tọa độ cho bản đồ
Bản đồ chưa đăng ký tọa độ. Bờ biển dựa trên Lambert Conformal Conic, trongkhi sông suối dựa trên Polyconic projection, ranh giới dựa trên Mercator
Bản đồ tương tự đã được đăng ký tọa độ dựa trên hệ quy chiếu Lambert Conformal Conic.
Hình dạng trái đất rất phức tạp. Bản đồ này chỉ ra độ lệch của geoid từ hình dạng đơn giản hơn. World Geodetic Data System ellipsoid năm 1984. Miền của độ lệch nằm từ 75 m (màu đỏ) -New Guinea đến 104 m (màu tím, ở ấn độ dương). Source: U.S. National Geodetic Survey.

Datums used in Vietnam
First one was defined by the French in 1887
Now you can find the following ones:
Pulkovo
Indian (need to know which Indian datum)
Hanoi 72
WGS 84
VN 2000













Tỷ lệ là gì?

Tỷ lệ hoặc mối quan hệ giữa một khoảng cách hoặc một vùng trên bản đồ và khoảng cách hoặc vùng tương ứng trên bề mặt Trái đất.
Tỉ lệ của một bản đồ phụ thuộc vào lượng thông tin và độ lớn của vùng sẽ được thể hiện trên bản đồ. Bản đồ có tỉ lệ lớn sẽ trình bày các đặc tính địa lý một cách chi tiết hơn nhưng chỉ thẻ hiện được vùng nhỏ hơn vì số thu nhỏ của bản đồ lớn hơn. (vd: bản đồ tỉ lệ 1:10000). Bản đồ có tỉ lệ nhỏ (1:250000) có thể trình bày được một vùng rộng lớn nhưng mức độ thể hiện chi tiết sẽ nhỏ hơn vì hệ số thu nhỏ sẽ lớn hơn.
Có 3 cách thể hiện tỷ lệ
Thanh tỷ lệ
Mô tả tỷ lệ bằng lời
Miêu tả bằng phân số
Tỷ lệ bản đồ
Tỷ lệ bản đồ
Tỷ lệ ảnh hàng không













Thanh tỷ lệ
Tỷ lệ là gì?













Tỷ lệ là gì?
- Tỷ lệ bằng lời: tỷ lệ của một bản đồ mà thể hiện mối quan hệ giữa khoảng cách trên bản đồ và khoảng cách trên bề mặt trái đất được sử dụng bằng lời.
Ví dụ: `Một cm đại diện cho 10 km`

- Phân số miêu tả: tỷ lệ của một khoảng cách trên bản đồ với một khoảng cách tương đương được đo cùng một đơn vị trên bề mặt Trái đất
Ví dụ:
Một tỷ lệ bản đồ 1:50 000 có nghĩa là một cm trên bản đồ bằng 50 000 cm trên bề mặt Trái đất.













Tỷ lệ là gì?
- mức độ chi tiết của dữ liệu không gian
Tỷ lệ địa phương
Tỷ lệ lớn
Tỷ lệ quốc gia
Tỷ lệ nhỏ

Sự khác nhau
Tỷ lệ bản đồ













Độ phân giải là gì? (Hệ thống viễn thám)

Một vùng được thể hiện bằng một pixel trên ảnh


30 m
30 m
Độ phân giải không gian
Cây
Nước
Mây













Độ phân giải là gì? (Hệ thống viễn thám)

2. Độ phân giải phổ: Những phần của phổ điện từ mà được đo bởi hệ thống viễn thám.
.Landsat TM: blue, green, red, nir, mir, tir
.SPOT: giải sóng nhìn thấy, green, red, ir

3. Độ phân giải về thời gian (Chu kỳ): tần số xuất hiện mà các ảnh được thu thập tại cùng một vùng trên bề mặt của Trái đất bởi hệ thống viễn thám.
.Landsat TM: 16 ngày
.SPOT: 28 ngày















Độ phân giải là gì?
4. Sự chi tiết của các bản đồ mà vẽ vị trí và hình dạng của các đối tượng địa lý.

Độ phân giải cao hơn
Độ phân giải thấp hơn
Tỷ lệ địa phương
Tỷ lệ lớn
Tỷ lệ quốc gia
Tỷ lệ nhỏ

Sự khác nhau
3. C¸c ph­¬ng ph¸p nÐn d­ liÖu raster
3.1 Chain code
Các đường biên của các vùng được thể hiện bằng hàng liên tục các vec tơ đơn vị theo hướng 4 phương. Các hướng này được qui ước bằng các số: hướng Dông = 0, Bắc = 1 Tây = 2 Nam = 3.
Theo ví dụ như hinh vẽ nếu ta bắt đầu từ cell của hàng 0 theo chiều kim đồng hồ ta sẽ có dãy giá trị sau thể hiện biên của vùng theo mã 1:
02,3,0,1 ,03,32,2,34, 02,32,23,1,22,1,22,12,02,32,22, 12..
0
1
2
3
2. Phương pháp nén Run - length code
Các điểm trên mỗi đơn vị b?n đồ được lưu trũ theo hàng từ trái qua ph?i từ cell đầu đến cell cuối.

cột
hàng 1: 2,3 5,7
hàng 2: 2,7
hàng3: 4, 6
hàng4: 4, 6
hàng 5 : 2, 6
hàng6: 2, 6
hàng7: 4, 8
hàng 8: 6, 8
3. Ph­¬ng ph¸p nÐn Block code
Ví dụ trên có thể viết dưới dạng nén block code 2n x 2n như sau:
11 block 1 đơn vị ô vuông
6 block 4 đơn vị ô vuông
Phương pháp này có hiệu qu? với các vùng có diện tích lớn và hinh dạng các đường biên đơn gian, có thể kiểm tra sự co giãn về hinh dạng của vùng.
4. Phương pháp nén cây tứ phân (quadtree block)

ThÓ hiÖn sù chia liªn tôc cña d¹ng ma trËn 2n x 2n thµnh d¹ng c©y 4 nh¸nh ­u ®iÓm cña ph­¬ng ph¸p nÐn hinh c©y:
- DÔ tÝnh to¸n diÖn tÝch chu vi cña c¸c vïng cã hinh d¹ng chuÈn
- Cã thÓ giam bít sù l­u trò víi c¸c ®é ph©n giải kh¸c nhau
Nh­îc ®iÓm :
- Khã khăn cho viÖc chän c¸c m« hinh ,giải ph¸p
- Mét vïng cã thÓ chia thµnh rÊt nhiÒu phÇn g©y khã khăn cho viÖc truy nhËp DL