Chương V PHÂN TÍCH, XỬ LÝ THÔNG TIN ĐỊA LÝ TRONG GIS
5.2 Các chức năng xử lý của một hệ thống GIS
Phần này sẽ liệt kê một cách khái quát một số chức năng xử lý cơ bản của một hệ thống GIS. Một số phép xử lý áp dụng đặc thù cho hai loại dữ liệu vector và raster, cũng như một số chức năng khác sẽ được giới thiệu thêm ở các chương tiếp theo.
5.2.1. Chức năng đo đạc:
Các thông số đo là những giá trị số đơn giản mô tả những đặc điểm không gian cơ bản của dữ liệu thông tin. Nó bao gồm những chức năng như:
Tính tổng số điểm trong một phạm vi nhất định
Xác định điểm trong vùng
Đo chiều dài (đường thẳng, đường cong)
Xác định diện tích, chu vi của một vùng cho trước
Tính toán diện tích mặt cắt, thể tích căn cứ trên mô hình địa hình
Hình 5.2: Chức năng đo đạc
Để tính toán những tính chất của đối tượng không gian, chức năng đo đạc thực sự cần thiết. Những chức năng này cho phép tính những tính chất đơn giản như chiều dài đường, chu vi, diện tích và điểm trung tâm của một vùng. Các phép đo tiên tiến hơn là xác định hình dạng của vùng, khoảng cách rộng nhất và hẹp nhất xuyên qua vùng, chiều dài và độ cong của đường cũng được tổ hợp trong GIS (Star & Estes, 1990).
Với chức năng đo đạc, ta có thể tính toán khoảng cách giữa những đối tượng khác nhau.
Tuy chỉ có khả năng tính toán khoảng cách giữa hai điểm nhưng khoảng cách giữa các tuyến và giữa các vùng có thể được xác định theo nhiều cách khác nhau (khoảng cách ngắn nhất, khoảng cách giữa hai điểm trung tâm vùng, khoảng cách cực đại, v.v..).
5.2.2. Chức năng hỏi đáp tìm kiếm và hiển thị thông tin tìm kiếm:
Tìm kiếm theo tên
Tìm kiếm theo vị trí toạ độ
Tìm kiếm trong một phạm vi địa lý xác định
Tìm kiếm theo tập hợp đại số Boolean
Hiển thị đối tượng tìm kếm trên bản đồ gắn với dự liệu tương ứng
Tìm kiếm là quá trình lựa chọn thông tin theo những điều kiện nhất định từ tập hợp dữ liệu sẵn có mà không làm thay đổi tập hợp dữ liệu ban đầu. Để làm việc này thì người ta cần đưa ra một lệnh tìm kiếm áp dụng cho một hoặc nhiều dữ liệu chuyên đề. Trong trường hợp lựa chọn một tính chất (điều kiện đơn) phép tính đại số được sử dụng để cấu thành sự lựa chọn. Tập hợp đại số sử dụng các yêu cầu như bằng, lớn hơn, nhỏ hơn hoặc tổ hợp của 3 cái đó ( =, >, <, < >,
>=, <=).
Khi điều kiện đơn được tổ hợp để tạo thành những điều kiện phức (lựa chọn nhiều hơn một tính chất của đối tượng) thao tác logic được sử dụng - tập hợp đại số Boolean dùng thao tác logic AND, OR, XOR, NOT để thiết lập sự lựa chọn phức tạp (xem hình 37). Chẳng hạn ta cần lựa chọn những vùng đất công có diện tích lớn hơn hoặc bằng 2 ha và độ dốc không quá 10% để xây dựng một công trình nào đó:
A = chọn các vùng đất công có diện tích lớn >= 2 ha.
B = chọn vùng đất có độ dốc <=10%.
Logic Boolean được sử dụng sẽ là "A AND B".
Hình 5.3: Tập hợp Logic Boolean
Hỏi đáp về dữ liệu hình học là chức năng riêng của GIS. Trong trường hợp này, điều kiện để chọn dữ liệu là tính chất hình học. Một hệ GIS lưu trữ vị trí và ranh giới của mỗi đối tượng.
Điều này tạo cho nó khả năng truy nhập thông tin dựa trên tính chất vị trí và bối cảnh (ví dụ độ dài, chu vi và diện tích), và thậm chí dựa trên cả hình dạng của đối tượng. Các câu hỏi về dữ liệu hình học sử dụng chức năng đo đạc (đã nêu ở phần trên) để có được những thông tin yêu cầu
(Bernhardsen, 1999). Ví dụ ta cần lựa chọn tất cả các hồ có diện tích lớn hơn 500m2 trong vùng và tính toán tổng chu vi của chúng để phục vụ cho việc tính toán xây kè.
Đặt câu hỏi về mối quan hệ topo cũng là chức năng riêng của GIS. Những hỏi đáp về vị trí của thực thể không gian trong mối quan hệ tới các đối tượng khác là câu hỏi về topology. Ví dụ như lựa chọn tất cả các mảnh rừng mà tiếp giáp với các khu công nghiệp.
Chức năng tìm kiếm hỏi đáp còn có thể dùng các phép tính số học (+, - , x, / , xn, sin, cos, tg v.v..) và các phép tính thống kê (trung bình, cực tiểu, cực đại, độ lệch chuẩn v.v... ), tuỳ theo loại dữ liệu mà ta đang quan tâm (xem chương 3 mục 4) để tính toán các tính chất cho các đối tượng được lựa chọn.
Chức năng tìm kiếm cho phép hiển thị đối tượng mà ta cần bằng cách đánh dấu lên bảng dữ liệu và bản đồ tương ứng. Ví dụ như trong hình dưới đây, khi ta tìm vùng sinh thái có diện tích lớn nhất (dùng hàm cực đại), đối tượng sẽ được đánh dấu hiển thị trên bản đồ cùng với dòng dữ liệu trong bảng thuộc tính tương ứng.
Hình 5.4: Hiển thị đối tượng gắn với thuộc tính tương ứng trong bảng dữ liệu
5.2.3. Chức năng hiệu chỉnh, biến đổi bản đồ
Lược bỏ các đường thừa
Tinh giản đường
Làm trơn đường
Thay đổi tỷ lệ
Hiệu chỉnh biến dạng hình học
Thay đổi hệ chiếu
Thay đổi trục toạ độ/xoay toạ độ
Hình 5.5: Chức năng hiệu chỉnh, biến đổi bản đồ
5.2.4. Chức năng tạo lập, khái quát bản đồ:
Xác định tâm điểm vùng
Xây dựng đường đẳng trị
Tạo vùng giá trị tương đối căn cứ từ giá trị các điểm đo được
Phân vùng bản đồ chủ đề (Classification)
Chuyển đổi vector sang raster
Hình 5.6: Chức năng tạo lập, khái quát bản đồ 5.2.5. Chức năng tạo vùng bao:
Vùng bao quanh điểm
Vùng bao quanh vùng
Vùng bao quanh đường
Hình 5.7: Chức năng tạo vùng bao
Ta hãy xem xét một ví dụ sử dụng chức năng tạo vùng bao như sau: nhà quy hoạch khi dự lên kế hoặch xây dựng một tuyến đường cao tốc và muốn biết bao nhiêu ngôi nhà sẽ nằm trong vùng đệm mà tại đó tác động về tiếng ồn sẽ lớn nhất. Thông qua chức năng tạo vùng bao quanh đường thì một vùng bao sẽ được hình thành mà tại đó tác hại của tiếng ồn lên sức khoẻ con người là không thể chấp nhận được. Với chức năng đếm, tổng số ngôi nhà nằm trong vùng bao này sẽ được biết và do đó một quyết định phù hợp có thể được vạch ra (Zerger, 2000).
Chức năng tạo vùng bao thường hay được vận dụng trong các bài toán về lựa chọn địa điểm. Đôi khi, việc gần hay không gần một hoặc nhiều đối tượng nào đó là một tiêu chí quan trọng để lựa chọn. Ví dụ việc xây dựng một khu công nghiệp gần tuyến đường giao thông chủ yếu để thuận tiện cho việc chuyên chở hàng hoá và nguyên vật liệu. Bên cạnh đó những khu công nghiệp này cũng phải được bố trí cách xa những khu dân cư để giảm thiểu mức độ tác hại nhiễm tiếng ồn hoặc ô nhiễm không khí lên sức khỏe con người. Bài toán đặt ra là cần phải tìm kiếm tổ hợp của hai tiêu chuẩn này. Điều này có khả năng thực hiện bằng cách tạo vùng đệm xung quanh khu dân cư chính và tạo vùng bao dọc theo tuyến đường giao thông. Sự chồng ghép của hai vùng bao này có thể giúp cho việc xác định vùng thích nghi để bố trí khu công nghiệp.
5.2.6. Một số chức năng khác trong xử lý raster:
Lựa chọn hành lang tối ưu
Tính toán khoảng cách tiếp cận
Tìm theo bán kính luỹ tiến
Thống kê diện tích qua chồng xếp raster
Chồng xếp các bản đồ theo mô hình đại số Boolean
Hình 5.8: Một số chức năng khác trong xử lý Raster
Trong các phần tiếp sau ta sẽ đi sâu hơn về các kỹ thuật chồng xếp raster là một chức năng rất quan trọng giúp giải quyết nhiều bài toán đặc biệt là liên quan đến quản lý tài nguyên môi trường và các bài toán phân tích mức độ thích hợp sử dụng đất.
5.2.7. Chức năng phân tích địa hình (dựa trên mô hình bề mặt)
Phân tích tầm nhìn
Phân tích cường độ chiếu sáng
Nội suy lưới địa hình từ các giá trị độ cao đo được
Xác định thiết diện mặt cắt
Xác định vùng tụ thuỷ
Phân tích độ dốc/hướng dốc
Xây dựng đường đồng mức địa hình
Hiển thị 3 chiều
Hình 5.9: Chức năng phân tích địa hình 5.2.8. Chức năng nội suy
Nội suy là quá trình dự đoán các giá trị thuộc tính cho các vị trí không được đo đạc căn cứ vào các giá trị đo được ở các vị trí khác trong cùng một khu vực. Việc dự đoán giá trị nằm ngoài khu vực xem xét được gọi là ngoại suy. Nội suy được dùng để chuyển đổi dữ liệu điểm sang dữ liệu cho cả bề mặt liên tục, qua đó có thể xác định giá trị tại vị trí bất kỳ trong vùng. Nội suy hay dùng để xây dựng bản đồ bề mặt mưa, bề mặt khí hậu, bản đồ lũ, bản đồ dân cư,…
Ý tưởng chủ đạo đằng sau quá trình nội suy không gian là những điểm được xác định gần nhau trong không gian thường có những giá trị gần nhau. Ví dụ điểm cách xa nhau vài mét thì thường có cùng giá trị độ cao hơn là hai điểm cách xa nhau vài km (Hunter, 2001).
Phương pháp nội duy được chia thành 3 nhóm chính, nội suy cục bộ, nội suy toàn cầu và Kriging. Nội suy cục bộ chỉ tính tới những điểm được quan sát lân cận, ngược lại nội suy toàn cầu sử dụng toàn bộ tập hợp điểm đã biết. Kriging tổ hợp cả hai phương pháp nội suy trên.
Hình 5.10: Nội suy trong Vector và nội suy trong Raster
Một ví dụ điển hình trong việc sử dụng phép nội suy là tạo đường đồng mức. Đường đồng mức nối các điểm có cùng giá trị. Ví dụ phổ biến nhất là đường nối tất cả các điểm có cùng độ cao trên bản đồ địa hình. Tất cả các dữ liệu thuộc tính khác phân bố trên bề mặt có thể được trình bày bởi các đường đồng mức, ví dụ đường đẳng mưa, đường đẳng nhiệt,….
Hình 5.11: Đường đồng mức
Việc tạo các đường đồng mức được bắt đầu từ một tập hợp các điểm quan sát mà giá trị của chúng được biết. Giá trị tại các vị trí giữa các điểm đó không được biết. Chức năng tạo đường đồng mức cho phép nội suy và tính toán giá trị của những điểm chưa biết này. Ví dụ như
khi giá trị của hai điểm có độ cao là 100-150m thì điểm trung gian giữa hai điểm này sẽ có giá trị độ cao khoảng 125m. Nếu đường đồng mức có độ cao là 125m cần được vẽ thì vị trí đường này sẽ được tính toán sử dụng kỹ thuật nội suy.
Câu hỏi chương V.
1. Các chức năng xử lý của một hệ thống GIS.
2. Phântích bản đồ dạng vector.
3. Một số phép xử lý trong RASTER GIS.
4. Mô hình số hoá độ cao.