Nghiên cứu giải pháp nâng cao tốc độ hiển thị dữ liệu trên bản đồ trực tuyến

1 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TRẦN THỊ HƢƠNG NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO TỐC ĐỘ HIỂN THỊ DỮ LIỆU TRÊN BẢN ĐỒ TRỰC TUYẾN LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội – 2015 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TRẦN THỊ HƢƠNG NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO TỐC ĐỘ HIỂN THỊ DỮ LIỆU TRÊN BẢN ĐỒ TRỰC TUYẾN Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN HẢI CHÂU Hà Nội – 2015 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan nội dung kết luận văn tốt nghiệp tự nghiên cứu hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Hải Châu Trong toàn nội dung luận văn, nội dung trình bày cá nhân tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu khác Tất tài liệu tham khảo trích dẫn rõ ràng phần cuối luận văn Tôi xin cam đoan lời thật Nếu sai xin hoàn toàn chịu trách nhiệm Hà Nội, ngày 20 tháng 11 năm 2015 Học viên Trần Thị Hương LỜI CẢM ƠN Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS Nguyễn Hải Châu, người tận tình bảo kiến thức chuyên môn, phương pháp nghiên cứu khoa học đồng thời gương mặt sống để học tập noi theo Tôi xin chân thành cảm ơn thầy, cô giáo trường Đại học Công nghệ cung cấp cho kiến thức bổ ích thời gian học tập trường Cuối xin gửi lời cảm ơn tới gia đình ủng hộ đường học tập nghiên cứu với nhiều khó khăn, vất vả Mặc dù cố gắng trình làm luận văn tránh khỏi thiếu sót, mong nhận góp ý thầy cô bạn Hà Nội, ngày 20 tháng 11 năm 2015 Học viên Trần Thị Hương MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC HÌNH .8 DANH MỤC BẢNG BIỂU 10 MỞ ĐẦU .11 CHƢƠNG TỔNG QUAN .12 1.1 Khái quát hóa đồ 12 1.1.1 Lịch sử phát triển khái niệm tồn .12 1.1.2 Định nghĩa, ý nghiã, mục đích nhân tố 13 1.1.3 Khái quát hóa đồ số quy tắc khái quát hóa đồ 16 1.1.4 Lược giản hóa đồ từ tập liệu điểm cụm 22 1.2 Phân cụm (Phân cụm) .26 1.2.1 Khái niệm .26 1.2.2 Phân tích cụm gì? 27 1.2.3 Các kĩ thuật phân cụm .28 1.3 Giới thiệu hệ quản trị sở liệu PostgreSQL 29 1.3.1 Giới thiệu 29 1.3.2 Các đặc điểm PostgreSQL 29 1.3.3 Ưu nhược điểm PostgreSQL 31 1.3.4 Module PostGIS 33 CHƢƠNG GIẢI PHÁP NÂNG CAO TỐC ĐỘ HIỂN THỊ DỮ LIỆU ĐỊA LÝ TRÊN BẢN ĐỒ TRỰC TUYẾN 34 2.2 Giới thiệu kĩ thuật phân cụm .34 2.2.1 Các thuật toán phân cụm 34 2.2.2 Các độ đo sử dụng phân cụm .36 2.3 Gộp nhóm với thuật toán phân vùng K-means 37 2.3.1 Giới thiệu thuật toán phân vùng K-means 37 2.3.2 Cấu trúc thuật toán phân vùng K-means 39 2.4 Gộp nhóm với thuật toán phân cấp Agglomerative Hirearchical (AH) 41 2.4.1 Giới thiệu thuật toán phân cấp .41 2.4.2 Cấu trúc thuật toán phân cấp 43 2.5 So sánh thuật toán K-means thuật toán AH 47 2.5.1 Thuật toán K-means 47 2.5.2 Thuật toán AH 48 CHƢƠNG THỰC NGHIỆM 49 3.1 Xây dựng CSDL thực nghiệm 49 3.2 Import liệu vào hệ quản trị CSDL PostgreSQL .50 3.3 Lập trình xây dựng trang Web thử nghiệm 54 3.3.1 Xây dựng trang Web hiển thị liệu điểm ATM 54 3.3.2 Ứng dụng thuật toán phân cấp Agglomerative Hirearchical lập trình tăng tốc độ hiển thị liệu điểm ATM 55 KẾT LUẬN 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO 60 DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu AH API ATM DBMS GIS GPS Diễn giải Agglomerative Hirearchical Application Programming Interface Automatic Teller Machine Database Management System Geographical Information System Global Positioning System Tiếng Việt Phân cấp gộp Giao diện lập trình ứng dụng Máy rút tiền tự động Hệ quản trị sở liệu Hệ thống thông tin địa lý Hệ thống định vị toàn cầu DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Sự khác biệt khái quát hóa đồ tỷ lệ hóa đồ………….……11 Hình 1.2 Khái quát hóa đồ ……………… …………………………………….12 Hình 1.3 Phương pháp hình phương pháp bậc thang kỹ thuật khái quát hóa ………………………………………………………………………………… 14 Hình 1.4 Lược giản hóa tập điểm ………………………………….… 20 Hình 1.5 Lựa chọn điểm gần để nhóm ………………………………… 22 Hình 1.6 Loại bỏ điểm gần tâm cụm…………………………………………… 23 Hình 1.7 Sự khác biệt liệu điểm gốc liệu điểm sau khái quát hóa lúc đồ phóng to……………………………………………………… 23 Hình 1.8 Việc thể tập liệu điểm gốc tập liệu điểm sau khái quát hóa tỷ lệ 1:10.000.000………………………………………………………………….24 Hình 1.9 Các cách khác để phân cụm tập điểm ……………… … 27 Hình 2.1a Thuật toán phân cụm phân cấp 1……………………………………….…34 Hình 2.1b Sơ đồ ……………………………………………………………….34 Hình 2.1c Thuật toán phân cụm phân cấp …………………………………………34 Hình 2.1d Sơ đồ ………………………………………………………….……34 Hình 2.2: Thuật toán phân vùng………………………………………………………34 Hình 2.3 Quy trình hoạt động thuật toán k-means………………… … …… 36 Hình 2.4 Gán k tâm cụm cách ngẫu nhiên………………………………………36 Hình 2.5 Gán điểm vào cụm gần …………………………… .……37 Hình 2.6 Tâm cụm dịch chuyển sau tính toán lại ………….…… 37 Hình 2.7 Gán lại điểm vào cụm gần lặp lại………………………….37 Hình 2.8 Thuật toán phân cụm phân cấp…………………………………………… 40 Hình 2.9 Quá trình chạy thuật toán phân cấp phân cụm…………………… ………40 Hình 2.10 Quy trình thuật toán phân cấp phân cụm……………………………… 42 Hình 2.11 Sơ đồ hình cây…………………………………………………………….43 Hình 2.12 Độ đo single-link.………………………… …………………………….44 Hình 2.13 Độ đo complete-link …… …… ………………………… ……………44 Hình 2.14 Độ đo centroid-link ……… ………………………………… …………45 Hình 2.15 Độ đo group-average …………………………….……………… …… 45 Hình 2.16 Một phân cấp thuật toán phân cụm AH………………….…… 45 Hình 3.1 Biên tập liệu phần mềm ArcGIS………………………… ………48 Hình 3.2 Cấu trúc bảng thuộc tính liệu………………………………………48 Hình 3.3 Bảng thuộc tính liệu ATM khu vực Hà Nội…………….………….49 Hình 3.4 Hộp thoại tạo Databases………………………………… ……………… 50 Hình 3.5 Cơ sở liệu ATM Thành phố Hà Nội ……………………………………50 Hình 3.6 Hộp thoại đưa shapefile lên Databases…………………………… …… 51 Hình 3.7 Hộp thoại Import Options……………………………………….………….52 Hình 3.8 Cơ sở liệu Databases db_test – atm………………………………52 Hình 3.9 Trang Web đơn giản với đồ GoogleMap…………… ….……… 53 Hình 3.10 Mã tạo trang Web với đồ GoogleMap…… …………….………54 Hình 3.11 Hiển thị liệu điểm ATM Web…………………………….………54 Hình 3.12 Minh họa trình gộp nhóm thuật toán AH………………… … 55 10 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 Minh họa quy tắc khái quát hóa……………………………………17 Bảng 1.2 So sánh hiệu suất lưu trữ số liệu …………………………….……… 29 Bảng 1.3 So sánh số tính bản………………………………………30 Bảng 1.4 So sánh phương thức quản lý phân vùng ………………… ….….30 Bảng 1.5 So sánh số tính bản………………………………………31 Bảng 1.6 So sánh phương thức quản lý phân vùng………………………… 31 Bảng 3.1 Các hạng mục xây dựng trang Web thử nghiệm……………………….53 Bảng 3.2 Thống kê hiệu suất phân cụm với thuật toán AH…………………… 57 47 c Nhận xét độ đo  Độ đo single-link: - Mang tính chất cục bộ: Chỉ quan tâm đến vùng mà có phần tử cụm gần nhất, không quan tâm đến phần tử khác cụm cấu trúc tổng thể cụm - Chất lượng phân cụm có phần tử cụm gần phần tử khác phân tán xa  Độ đo complete-link: - Khoảng cách cụm dựa khoảng cách phần tử xa ⟹ Việc ghép cụm tạo cụm có đường kính nhỏ - Chất lượng phân cụm phần tử cụm xa thực tế trọng tâm cụm lại gần  Độ đo group-average: - Tính toán khoảng cách cụm dựa khoảng cách toàn cặp phần tử cụm không dựa cặp phần tử ⟹ tránh nhược điểm single-link complete-link  Độ đo centroid-link: - Khắc phục nhược điểm single/complete-link - Vẫn có nhược điểm khoảng cách cụm từ mức lên mức phân cấp không tăng dần (do trọng tâm cụm mức cao nhiều gần cụm mức dưới) ⟹ Trái với giả thiết độ kết dính “Các cụm nhỏ thường có độ kết dính cao cụm có kích thước lớn hơn” 2.5 So sánh thuật toán K-means thuật toán AH 2.5.1 Thuật toán K-means  Độ phức tạp tính toán: - Độ phức tạp thuật toán O (NkT) N số đối tượng phân cụm, k số cụm T số vòng lặp trình phân cụm - Thường T, k Hình 3.12 Minh họa trình gộp nhóm thuật toán Agglomerative Hirearchical  Khoảng cách cho phép Phân cụm Tính toán khoảng cách đối tượng thực thông qua tọa độ hình, đơn vị bất biến mức zoom đồ Trong trình thử nghiệm học viên nhận thấy đối tượng hình cách khoảng 20 pixels xảy chồng lấn vị trí Tuy nhiên để đảm bảo tính thẩm mỹ học viên chọn 80 pixel làm giới hạn để gộp nhóm Để xác định khoảng cách điểm hình theo đơn vị pixels cần tính chuyển đơn vị từ tọa độ thực ( tọa độ địa lý) sang tọa độ hình (pixel)  Chuyển đổi từ tọa độ thực sang tọa độ hình:  Tính toán ma trận khoảng cách tự động gộp nhóm điểm Sau có công thức tính tọa độ khoảng cách đối tượng hệ tọa độ hình (pixels,pixels) tiến hành lập trình gộp điểm 57 58 3.3.3 Đánh giá hiệu suất việc gộp nhóm điểm Bảng 3.2 Thống kê hiệu suất phân cụm với thuật toán AH Mức Zoom Số điểm Mức độ tăng tốc hiển thị 20 1393 19 1119 1.2 18 974 1.4 17 805 1.7 16 601 2.3 15 391 3.6 14 214 6.5 13 102 13.7 12 50 27.9 11 24 58 10 14 99.5 199 464.3 696.5 1393 1393 1393 1393 1393 1 1393 1393 Trên nội dung trình lập trình gộp nhóm điểm thuật toán phân cấp Agglomerative Hirearchical Kết trình gộp nhóm cho ta danh sách (mảng) đối tượng đại diện cho nhóm điểm, trình hiển thị đối tượng tương tự thị đối tượng đơn lẻ trước Tọa độ điểm đại diện cho nhóm điểm xác định cách tính trung bình cộng đối tượng thành phần nhóm 59 KẾT LUẬN Luận văn trình bày rõ hai phương pháp phổ biến thường sử dụng kĩ thuật gộp nhóm điểm K-means AH, ứng dụng thành công thuật toán AH vào toán hiển thị liệu điểm ATM khu vực Hà Nội Đưa phương pháp đánh giá thay đổi hiệu suất trước sau áp dụng kỹ thuật gộp điểm AH Kết phát triển để ứng dụng vào toán hiển thị liệu điểm Web với số lượng lên tới hàng triệu điểm Mục tiêu luận văn khái quát hóa tập liệu dạng điểm, thực nghiệm giảm số lượng điểm hiển thị đồ mà không ảnh hưởng tới nội dung đồ Các tài liệu, nghiên cứu liên quan đến lĩnh vực cho thấy phương pháp hoàn toàn tự động khái quát hóa đồ Kết độ xác trình khái quát hóa phương pháp phụ thuộc tham số người dùng đưa bán kính gộp điểm việc ấn định số lượng cụm ban đầu Trong trình khái quát hóa số lượng điểm giảm đi, hình thành khu vực bị trống liệu, cần lựa chọn tham số bán kính gộp nhóm cách hợp lý để trình khái quát hóa không ảnh hưởng nhiều tới nội dung đồ Hướng nghiên cứu phát triển từ kết đạt luận văn vào toán khái quát hóa liệu dạng vùng dạng đường Góp phần hoàn thiện mặt hạn chế trình khái quát hóa đồ số 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Nguyễn Thị Ngọc Diễm (2014), So sánh số thuật toán phân cụm liệu, Luận văn thạc sỹ, Học viện công nghệ bưu viễn thông, tr.5-9 Phạm Thị Phép (2013), Ứng dụng công nghệ Webgis mã nguồn mở phục vụ công tác quảng bá du lịch, Đại học Nông Lâm Hồ Chí Minh, tr.10-12 Nhữ Thị Xuân (2006), Bản đồ học, Nhà xuất Đại học quốc gia Hà Nội tr.8-9, 103-108 Fan Hong, Trần Quỳnh An, Tự động tổng quát hóa đồ, Tạp chí KHKT Mỏ địa chất, số 44, 10-2013, tr.23-29 Nguyễn Hà Nam, Nguyễn Trí Thành, Hà Quang Thụy (2012), Giáo trình khai phá liệu, Nhà xuất ĐHQGHN Hà Nội, tr.179-192 Tiếng Anh Atta Rabbi and Epameinondas Batsos (Master of Science Thesis in Geoinformatics - 2012), Phân cụm and cartographic simplification of point data set Bader M (2001), Energy Minimization methods for feature displacement in map generation, doctoral thesis, Universty of Geography, University of Zurich, Switzerland Epameinondas Batsos, Politis Panagiotis (2006), Creation of geographic – cartographic data, multiple, continuous scale of topographic maps using satellite images VHR Concepts, problems, suggestions, bachelor thesis, Department of Land surveying, Technological Educational Institution of Athens, Athens – Greece Jiawei Han, Micheline Kamber (2006), Data mining: Concepts and Techniques, 2nd ed., Elsevier Science, Sanfransico, United states 10 Robert B.McMaster, K.Stuart Shea (1992), Generalization in digital cartography, The Association of American Geographers, Washington 11 Robert B.McMaster, K.Stuart Shea (1989), Cartographic Generalization in a Digital Enviroment: when & how to generalize, Proceeding of 9th Internati onal Symposium on Computer ‐ Assisted Cartography, Baltimore 12 Pang Ning Tan, M Steinbach, V Kumar (2006), Introduction to Data Mining, Addison‐Wesley, Minesota, United states 13 L.Kaufman & P.J Rousseeuw (1990), Finding Groups in Data: an Introduction to Cluster Analysis, John Wiley & Sons Ltd., New York 61 14 Zhu and Dreher (2008), Improving web search by categorization, phân cụm, and personalization, Springer-Verlag, pp 659-666 15 Geraci, Pellegrini, Maggini, and Sebastiani (2006), Cụm generation and cụm labelling for web snippets: A fast and accurate hierarchical solution, ISPIRE, pp 25-36 16 Charu C.Aggarwal, Chandan K.Reddy (2014), Data phân cụm: algorithms and applications, Taylor & Francis Group, LLC, pp 15-19 17 Gregory Smith (2012), PostgreSQL 9.0 High Performance, PACKT pp 12 Web 18 www.wattpad.com 19 www.postgresql.org 20 www.vi.wikipedia.org/wiki/So_sánh_các_hệ_quản_trị_cơ_sở_dữ_liệu_quan _hệ 21 https://maps.googleapis.com [...]... hóa bản đồ số và đảm bảo được các đặc tính phân bố, cấu trúc của cụm dữ liệu Tuy nhiên, phân cụm vẫn còn là khái niệm khá mới mẻ đối với các nhà bản đồ học và nhà nghiên cứu ở Việt Nam Vì những lý do trên, học viên quyết định chọn đề tài Nghiên cứu giải pháp nâng cao tốc độ hiển thị dữ liệu trên bản đồ trực tuyến 2 Mục tiêu và nhiệm vụ của đề tài + Đúc kết được những vấn đề lý thuyết căn bản của bản. .. bản của bản đồ trực tuyến hiện đại, những vấn đề về công nghệ liên quan và xây dựng quy trình công nghệ thành lập và phát hành bản đồ trên mạng + Tìm hiểu về các thuật toán gộp điểm giúp nâng cao tốc độ hiển thị dữ liệu dạng điểm trên Web + Sản phẩm thử nghiệm phải đạt chất lượng của bản đồ là nâng cao tốc độ hiển thị dữ liệu địa lý dạng điểm 12 CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN 1.1 Khái quát hóa bản đồ 1.1.1 Lịch... gian tốc độ cao sử dụng GisT hoặc Rtree Công cụ đánh chỉ mục không gian mà PostGIS hỗ trợ làm tăng tốc cho truy vấn không gian đặc biệt là trên bảng dữ liệu lớn + Chỉ mục hỗ trợ chọn lọc, cung cấp việc thực hiện truy vấn bản đồ pha trộn truy vấn không gian hoặc truy vấn không có không gian 34 CHƢƠNG 2 GIẢI PHÁP NÂNG CAO TỐC ĐỘ HIỂN THỊ DỮ LIỆU ĐỊA LÝ TRÊN BẢN ĐỒ TRỰC TUYẾN 2.1 Nguyên nhân làm chậm tốc. .. hoặc độ tin cậy của dữ liệu Các dữ liệu có thể bắt nguồn từ nhiều nguồn khác nhau: như ảnh hàng không, ảnh vệ tinh, dữ liệu GPS, dữ liệu thực địa, số hóa bản đồ và biểu đồ Chất lượng, độ chính xác của các loại dữ liệu này cần được kiểm chứng Các kỹ thuật khái quát hóa bản đồ: Có nhiều kỹ thuât, thuật toán khác nhau được sử dụng để khái quát hóa, tùy theo các loại dữ liệu khác nhau và đối tượng bản đồ. .. xử lý tự động trên máy tính Khái quát hóa bản đồ số có tác dụng rõ rệt ở bốn phương diện sau: Thứ nhất, khi sử dụng dữ liệu bản đồ số ở tỷ lệ lớn để thành lập các bản đồ số ở tỷ lệ nhỏ hơn, bắt buộc phải vận dụng phương pháp khái quát hóa bản đồ số; thứ hai, khi sử dụng kho dữ liệu không gian tỉ lệ lớn để thành lập kho dữ liệu không gian đa tỉ lệ và khi thực hiện cập nhật cho toàn bộ kho dữ liệu đa... tượng bản đồ d Các nhân tố ảnh hưởng đến quá trình khái quát hóa bản đồ Tỷ lệ bản đồ: được định nghĩa là tỷ lệ giữa khoảng cách giữa hai điểm đo trên bản đồ với khoảng cách giữa hai điểm đó trên bề mặt trái đất Tỷ lệ bản đồ có vai trò quyết định trong việc khái quát hóa bản đồ, xác định quy trình khái quát và các thuật toán được dùng để khái quát hóa Mục đích sử dụng bản đồ: chức năng của bản đồ tác động... lại của tập dữ liệu Cụ thể, lược giản hóa được áp dụng khi nhiều điểm thuộc cùng một lớp được biểu diễn trên bản đồ Một số lượng nhất định các điểm được giữ lại trong khi các điểm khác bị loại bỏ khi đưa bản đồ gốc tỷ lệ 1: 3.500.000 về bản đồ tỷ lệ nhỏ hơn 1:10.000.000 Như vậy số điểm trên bản đồ sẽ giảm đi khi tỷ lệ bản đồ giảm, nếu không cục diện bản đồ sẽ trở nên rất lộn xộn Khi đưa bản đồ tỷ lệ 1:... khái quát hóa bản đồ nhưng nó bao gồm các bước để kết hợp, loại bỏ một số yếu tố và lược giản hóa dữ liệu - Từ thập kỉ 60 đến thập kỉ 80 của thế kỷ 20, nhiều học giả đã nghiên cứu về mô hình khái quát hóa bản đồ và mô hình bản đồ Khái niệm về mô hình bản đồ được đưa ra và sau đó trở thành những chỉ dẫn về lý thuyết cho sự chuyển đổi từ khái quát hóa bản đồ thủ công sang khái quát hóa bản đồ trên máy tính... nhau khi thể hiện ở bản đồ tỷ lệ 1:10.000.000 Nhưng sau khi áp dụng khái quát hóa bản đồ, các điểm trên bản đồ tỷ lệ nhỏ được biểu diễn rất rõ ràng Hình minh họa sau cho thấy kết quả của việc khái quát hóa các cụm Dữ liệu gốc tỷ lệ 1: 10.000.000 Dữ liệu gốc tỷ lệ 1: 3.500.000 Dữ liệu sau khi khái quát hóa tỷ lệ 1: 10.000.000 Hình 1.8 Việc thể hiện tập dữ liệu điểm gốc và tập dữ liệu điểm sau khi khái... phương pháp khái quát hóa bản đồ số là giải pháp hiệu quả nhất; thứ ba, để phù hợp với yêu cầu hiển thị đa tỉ lệ các dữ liệu không gian trong hệ thống thông tin địa lý thì không những bắt buộc phải áp dụng phương pháp khái quát hóa bản đồ số mà còn cần tự động khái quát hóa trực tiếp từ một tỉ lệ gốc đến một tỉ lệ đích bất kỳ nào đó; thứ tư, khi bắt đầu xây dựng kho dữ liệu không gian, với số lượng lớn dữ ... truy vấn đồ pha trộn truy vấn không gian truy vấn không gian 34 CHƢƠNG GIẢI PHÁP NÂNG CAO TỐC ĐỘ HIỂN THỊ DỮ LIỆU ĐỊA LÝ TRÊN BẢN ĐỒ TRỰC TUYẾN 2.1 Nguyên nhân làm chậm tốc độ hiển thị số lƣợng...2 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TRẦN THỊ HƢƠNG NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO TỐC ĐỘ HIỂN THỊ DỮ LIỆU TRÊN BẢN ĐỒ TRỰC TUYẾN Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Hệ thống... điểm giúp nâng cao tốc độ hiển thị liệu dạng điểm Web + Sản phẩm thử nghiệm phải đạt chất lượng đồ nâng cao tốc độ hiển thị liệu địa lý dạng điểm 12 CHƢƠNG TỔNG QUAN 1.1 Khái quát hóa đồ 1.1.1