Chương 3. Mô hình và cấu trúc dữ liệu không gian potx

Mô hình dữ liệu không gian tương ứng với tập các nguyên tắc để chuyển thế giới thực thành các đối tượng không gian được miêu tả một cách logic.. GIỚI THIỆU Dữ liệu số về các đối tượng kh

Trang 1

MÔ HÌNH VÀ CẤU TRÚC DỮ LIỆU KHÔNG GIAN

3.1 GIỚI THIỆU

Thực thể không gian (spatial entity) là sự vật, hiện

tượng tồn tại trong thế giới thực

Thế giới thực

Dữ liệu GIS

-Truy vấn thơng tin -Cập nhật dữ liệ -Phân tích, mơ hình hĩ -Hiển thị, xuất dữ liệ

Trang 2

Biên soạn: GV Phạm Thế Hùng

Mô hình không gian là sự đơn giản hoá thế giới thực, là tập những phần tử biểu diễn các thực thể không gian trong thế giới thực

Mô hình dữ liệu không gian tương ứng với tập các nguyên tắc để chuyển thế giới thực thành các đối tượng không gian được miêu tả một cách logic

Dữ liệu số về các đối tượng không gian được biểu diễn trong máy tính dưới dạng nhị phân theo mô hình raster hoặc vector

- Mô hình raster biểu diễn

các thực thể theo một bềmặt liên tục

- Mô hình vector biểu

diễn các thực thể theo một bề mặt rời rạc

Trang 3

Mô hình raster: các đối

tượng không gian được chia thành những ô lưới bằng nhau gọi là điểm ảnh (pixel), mỗi điểm ảnh chỉ cómột thuộc tính

Mô hình vector: các đối

tượng không gian được biểu diễn như những điểm, đường, vùng

- Mô hình hóa dữ liệu là tiến trình xác định và tổ chức

dữ liệu về thế giới thực trong những tập dữ liệu số đểcó được những thông tin cần thiết

- Mô hình dữ liệu không gian là tổ chức dữ liệu về

thế giới thực một cách logic theo một sơ đồ nào đó

- Cấu trúc dữ liệu là quy tắc sắp xếp dữ liệu trong

máy tính phù hợp với mô hình dữ liệu đã chọn, phục vụ cho việc quản lý, lưu trữ và truy vấn

- Định dạng dữ liệu là hiện thực cấu trúc dữ liệu theo

một giải thuật nào đó

Trang 4

Đối tượng không gian là phần tử của tập mô hình không gian tượng trưng cho thực thể không gian trong thế giới thực

Trong GIS, mỗi thực thể không gian có thể được biểu diễn thành những đối tượng dạng điểm, đường, vùng, bề mặt hoặc khối

3.2 ĐỐI TƯỢNG KHÔNG GIAN

Các đối tượng dạng điểm nhưnhững địa vật đặc trưng trong các bản đồ tỉ lệ nhỏ được biểu diễn trong không gian 0-D

Biểu diễn các đối tượng không gian trong GIS

Trang 5

Các đối tượng dạng đường như tim đường giao thông được biểu diễn trong không gian 1-D

Các đối tượng códạng vùng phẳng như sông hồ được biểu diễn trong không gian 2-D

Trang 6

Các đối tượng códạng của một mặt cong bất kỳ như bềmặt địa hình, được biểu diễn trong không gian 2.5-D

Các đối tượng dạng hình khối nhưđường hầm, cầu vượt được biểu diễn trong không gian 3-D

Trang 7

Nhiều đối tượng tự nhiên có đặc tính tương đồng trong lúc quan sát khi được phóng to, tính đồng dạng khi thay đổi tỷ lệ

Trong thế giới thực, các thực thể không gian có thểliên tục trong không gian như nhiệt độ, độ ẩm, hoặc gián đoạn trong không gian như loại hình sử dụng đất, nhà ở,

Các đối tượng không gian cũng có thể được nhóm theo hai loại khác nữa tùy theo chúng thuộc loại “tựnhiên” hay “ phi tự nhiên”

Các đối tượng không gian tự nhiên tương ứng với các thực thể không gian rời rạc có thể nhận diện được trong thế giới thực

Các đối tượng phi tự nhiên là các thực thể được con người tạo ra như đường bao đất đai hay một pixel

Trang 8

a) Dữ liệu điểm độcao

làđối tượng không gian

tựnhiên giới hạn theo

định nghĩa

b) Dữ liệu mẫu điểm bao gồm những đối tượng không gian tựnhiên được giới hạn theo mẫu vìkích thước vàhình dáng của đối tượng được xác

định bởi mật độmẫu

Phân loại các đối tượng không gian

c) Dữ liệu hành chính

bao gồm những đối

tượng không gian phi tự

nhiên không đồng đều

d) Dữ liệu khung lưới bao gồm những đối tượng không gian phi tựnhiên đồng đều

Trang 9

Đối tượng không gian

Giới hạn

mẫu

Giới hạn định nghĩa

Không đồng đều Đồng đều

Đối tượng không gian tự nhiên

- Đối tượng không gian giới hạn theo mẫu Limited Spatial Objects) là những đối tượng biểu diễn các thực thể không gian tự nhiên mà thông tin về nónhư hình dạng và kích thước được xác định bởi những thông tin tổng thể cho từng thực thể

(Sampling Đối tượng không gian giới hạn theo định nghĩa (Definition-Limited Spatial Objects) là những đối tượng biểu diễn các thực thể không gian tự nhiên mà những thông tin về nó đã được định nghĩa

Trang 10

Đối tượng không gian phi tự nhiên

- Đối tượng không gian phi tự nhiên không đồng đều (Irregular Imposed Spatial Objects) là những đối tượng biểu diễn các thực thể không gian do con người đặt ra có hình dạng và kích thước không đồng đều.Ví dụ: vùng hành chánh

- Đối tượng không gian phi tự nhiên đồng đều (Regular Imposed Spatial Objects) là những đối tượng biểu diễn các thực thể không gian do con người đặt ra có hình dạng và kích thước giống nhau như các pixel trong một ảnh raster

3.3 CẤU TRÚC DỮ LIỆU RASTER

Cấu trúc dữ liệu raster có hai đặc điểm cần lưu ý:

- Mỗi điểm ảnh chỉ biểu diễn một thuộc tính, xác định bởi giá trị f(x,y)

- Khi thay đổi độ phân giải (kích thước điểm ảnh thay đổi), dung lượng dữ liệu thay đổi theo Dung lượng dữ liệu tăng theo bình phương tỉ lệ gia tăng độ phân giải

3.3.1 Mô tả cấu trúc

Trang 11

Đối tượng điểm (Point objects):

Số pixel i

Số hàng j

(i,j) = (5,3);(7,5);(8,2)

Đối tượng đường (Line objects):

3.3.2 Đặc tính hình học

( 1,3);(2,2);(3,2) ;(4,3); (5,4)

;(6,5) ;(7,5) ;(8,4)

Trang 12

Biên soạn: GV Phạm Thế HùngĐối tượng vùng (Polygon objects):

Cấu trúc dữ liệu raster được thực hiện dưới nhiều định dạng số khác nhau:

- GRID: Định dạng của ESRI dùng để lưu trữ và xử lýdữ liệu raster

- Định dạng công nghiệp chuẩn: JPEG, TIFF và MrSID dùng trong hiển thị nhưng không phân tích được (phải chuyển thành GRID)

3.3.3 Định dạng file đối với dữ liệu không gian raster

Trang 13

Khi hiển thị đồng thời với dữ liệu vector, đòi hỏi phải có thông tin tọa độ tham chiếu (georeferencing information)

Geotiff là định dạng chứa cả ảnh và thông tin tham

chiếu trong cùng 1 file

Cấu trúc của tập tin tham chiếu: dạng ASCII gồm 6 dòng

 Dòng 1: Kích thước theo hướng x của pixel đơn vị bản đồ (A)

 Dòng 2: Góc xoay quanh trục y (D)

 Dòng 3: Góc xoay quanh trục x (B)

 Dòng 4: Kích thước âm theo hướng y của pixel theo đơn vị bản đồ (E)

 Dòng 5: Tọa độ x của tâm pixel trên trái (C)

 Dòng 6: Tọa độ y của tâm pixel trên trái (F)

- Công thức tính chuyển:

X = Ax + By + C

3.3.3 Định dạng file đối với dữ liệu không gian raster

x1, y1: tọa độ pixel theo đơn vị bản đồ

Trang 14

- Với pixel trên ảnh có tọa độ (3,4) thì

Pixel có tọa độ bản đồ là:

(424238.640965277, 431335.20561164)

3.4 CẤU TRÚC DỮ LIỆU VECTOR

Các đối tượng không gian khi biểu diễn ở cấu trúc vector thường tổ chức dưới dạng điểm, đường và vùng trên một hệ thống tọa độ xác định

Mỗi điểm được xác định bởi một cặp toạ độ (x,y); đường được xác định bởi một chuỗi liên tiếp các điểm {(x1, y1),(x2, y2), ,(xn,yn)} và vùng được xác định bởi những đường khép kín

Hai cấu trúc dữ liệu Vector thông dụng là cấu trúc Spaghetti và cấu trúc Topology

3.4.1 Mô tả cấu trúc

Trang 15

Các đối tượng trong không gian được phân loại thành 3 dạng:

- Đối tượng điểm: Điểm dùng cho tất cả các đối tượng không gian được biểu diễn như một cặp tọa độ(x,y)

- Đối tượng đường: Đường được dùng để biểu diễn tất cả các đối tượng có dạng tuyến, được tạo nên từhai hoặc nhiều cặp tọa độ (x,y)

-Đối tượng vùng: Vùng là một đối tượng hình học hai chiều

Trang 16

- Điểm được xác định bằng một cặp tọa độ (x,y),

- Đường được biểu diễn bằng một chuỗi những cặp toạ độ (xi,yi)

- Vùng được xác định bởi một cung khép kín vàđược biểu diễn bằng một chuỗi cặp tọa độ (xi,yi) cótọa độ đầu và tọa độ cuối trùng nhau

3.4.3 Cấu trúc Spaghetti

Đặc trưng Vị trí

Điểm A (xA,yA)Cung AB (xA,yA), (x1,y1), , (xB,yB).Vùng 1 (x1A,y1A), (x11,y11), ,

(x1i,y1i), (x1B,y1B), (x1j,y1j), , (x1A,y1A)

Vùng 2 (x2A,y2A), (x21,y21), ,

(x2i,y2i), (x2B,y2B), (x2j,y2j), , (x2A,y2A)

A(x A ,y A )

B(x A ,y A )

Trang 17

Cấu trúc không ghi nhận đặc trưng kề nhau của hai vùng kề nhau, nghĩa là tại đường chung của hai vùng kề nhau có hai đường độc lập

Cấu trúc Spaghetti được sử dụng để lập bản đồ sốrất tốt, nhưng không thích hợp cho các bài toán phân tích GIS vì không mô tả được các quan hệ không gian

3.4.4 Cấu trúc Topology

Cấu trúc topology còn được gọi là cấu trúc nút (arc-node) với phần tử cơ bản là cung

cung-Mỗi cung được mô tả như là một chuỗi những đoạn thẳng nối liền nhau, điểm đầu và cuối cung gọi là nút (node), những điểm giữa cung gọi là đỉnh (vertex)

Nút là điểm giao nhau của hai hay nhiều cung, đối với những cung độc lập, nút là điểm cuối cùng của cung, không nối liền với bất kỳ cung nào khác

Vùng là một chuỗi những cung nối liền nhau và khép kín, những cung này chính là đường biên của vùng

Trang 18

3.4.4 Cấu trúc Topology

Trang 19

Coverage: định dạng dữ liệu vector của ArcInfo, 1981Shape file: ESRI giới thiệu với ArcView, 1993

Dạng bảng: của MapInfo

Geodatabase: định dạng mới được với thiệu với ArcGIS 8.0, 2000

3.4.6 Quan hệ topology giữa các đối tượng không gian

Quan hệ điểm-điểm

- “Trong giới hạn (is within)”: Nằm

trong giới hạn một khoảng cách cụ

thể

- “Gần nhất với (is nearest to)”:

Gần nhất so với một điểm cụ thể

Trang 20

Quan hệ điểm-đường

- “Nằm trên đường (on line)”:

điểm nằm trên một đường

- “Gần nhất với (is nearest

to)”: Điểm gần nhất so với một

đường

Quan hệ điểm-vùng

- “Chứa bên trong vùng (is

contained in)”: Điểm chứa bên

trong vùng

- “Nằm trên biên (on border of

area)”: Một điểm nằm trên

đường biên của vùng

Trang 21

Quan hệ đường-đường

- “Giao nhau (intersects)”:

Hai đường giao nhau

- “Băng qua (crosses)”: Hai

đường băng qua mà không

giao nhau

- “Chảy vào (flow into)”:

Một nhánh sông chảy vào

một dòng sông

Quan hệ đường-vùng

- “Giao nhau (intersects)”: Một

đường giao (cắt) với một vùng

- “Đường biên (borders)”:

Đường là một phần biên của

vùng

Trang 22

Quan hệ vùng-vùng

- “Chồng lớp (overlaps)”: Hai

vùng chồng lên nhau

- “Nằm bên trong (is within)”:

Một vùng nằm bên trong một

vùng khác

- “Kế cận (is adjacent to)”: Hai

vùng cùng có một đường biên

chung

3.4.6 Quan hệ giữa các đối tượng không gian

Trang 23

Cấu trúc dữ liệu Đơn giản Phức tạp

Chất lượng đồ họa Trung bình Tốt

Chồng lớp Đơn giản Phức tạp

Phân tích mạng Không Dễ dàng

Độ chính xác hình học Thấp Cao

Phân tích không gian Đơn giản Phức tạp