đề cương cơ sở GIS và viễn thám

ĐỀ CƯƠNG ÔN THI Môn học: Cơ sở GIS Và viễn thám Câu 1: Khái niệm nguyên lý hoạt động hệ thống viễn thám (sử dụng sơ đồ gồm yếu tố) 1, Khái niệm: Viễn thám một ngành khoa học có lịch sử phát triển lâu đời Sự phát triển của khoa học viễn thám bắt đầu từ mục đích quân sự nghiên cứu các ảnh chụp sử dụng phim va giấy ảnh từ khinh khí cầu, máy bay Ngay nay, cùng sự phát triển của khoa học kỹ thuật, viễn thám được ứng dụng nhiều nganh khoa học khác quân sự, địa chất, địa lý, môi trường, khí tượng, thủy văn, nông nghiệp, lâm nghiệp, Định nghĩa: “Viễn thám khoa học nghiên cứu thực thể, hiện tượng trái đất từ xa mà không cần tiếp xúc trực tiếp vào nó” 2, Nguyên lý hoạt động hệ thống viễn thám: Trong viễn thám, nguyên tắc hoạt động của nó liên quan sóng điện từ từ nguồn phát va vật thể quan tâm Nguồn phát lượng (A) - yêu cầu đầu tiên cho viễn thám la có nguồn lượng phát xạ để cung cấp lượng điện từ tới đối tượng quan tâm Sóng điện từ khí quyển (B) - lượng truyền từ nguồn phát đến đối tượng, nó vao va tương tác với khí quyển ma nó qua Sự tương tác có thể xảy lần thứ lượng truyền từ đối tượng tới cảm biến Sự tương tác với ñối tượng (C) - lượng gặp đối tượng sau xuyên qua khí quyển, nó tương tác với đối tượng Phụ thuộc vao đặc tính của đối tượng va sóng điện từ ma lượng phản xạ hay bức xạ của đối tượng có sự khác Việc ghi lượng bộ cảm biến (D) - sau lượng bị tán xạ phát xạ từ đối tượng, cảm biến để thu nhận va ghi lại sóng điện từ Sự truyền tải, nhận xử lý (E) - lượng được ghi nhận cảm biến phải được truyền tải đến trạm thu nhận va xử lý Năng lượng được truyền thường dạng điện Trạm thu nhận xử lý lượng để tạo ảnh dạng hardcopy la số Sự giải đoán phân tích (F) - ảnh được xử lý trạm thu nhận được giải đoán trực quan được phân loại máy để tách thông tin về đối tượng Ứng dụng (G) - la phần cuối cùng quy trình xử lý của công nghệ viễn thám Thông tin sau được tách từ ảnh có thể ñược ứng dụng ñể hiểu tốt về đối tượng, khám phá vai thông tin hỗ trợ cho việc giải vấn đề cụ thể Câu 2: Phân loại viễn thám Sự phân biệt các loại viễn thám cứ vao các yếu tố sau: - Hình dạng quỹ đạo của vệ tinh - Độ cao bay của vệ tinh - Loại nguồn phát va tín hiệu thu nhận - Dải phổ của các thiết bị thu phương thức phân loại viễn thám sau: a Phân loại theo nguồn lượng sử dụng (loại nguồn phát tín hiệu thu nhận), kỹ thuật viễn thám bao gồm: - Viễn thám bị động: sử dụng lượng mặt trời lượng vật thể bức xạ (ở điều kiện nhiệt độ thường, các vật thể tự phát bức xạ hồng ngoại) - Viễn thám chủ động: thiết bị thu nhận phát nguồn lượng tới vật thể thu nhận tín hiệu phản xạ lại b Phân loại theo vùng bước sóng sử dụng (theo dải phổ thiết bị thu): ứng với vùng bước sóng sử dụng , viễn thám có thể được phân loại bản: - Viễn thám dải sóng nhìn thấy hồng ngoại phản xạ: nguồn lượng sử dụng la bức xạ mặt trời, ảnh viễn thám nhận được dựa vao sự đo lường lượng vùng ánh sáng nhìn thấy va hồng ngoại được phản xạ từ vật thể va bề mặt trái đất Ảnh thu được kỹ thuật viễn thám được gọi la ảnh quang học - Viễn thám hồng ngoại nhiệt: nguồn lượng sử dụng la bức xạ nhiệt chính vật thể sản sinh Ảnh thu được kỹ thuật viễn thám được gọi la ảnh nhiệt - Viễn thám siêu cao tần: viễn thám siêu cao tần kỹ thuật chủ động va bị động đều được áp dụng Viễn thám bị động thu lại sóng vô tuyến cao tần với bước sóng lớn 1mm ma được bức xạ tự nhiên phản xạ từ số đối tượng Vì có bước sóng dai nên lượng thu nhận được của kỹ thuật viễn thám siêu cao tần bị động thấp viễn thám dải sóng nhìn thấy Đối với viễn thám siêu cao tần chủ động (Radar), vệ tinh cung cấp lượng riêng va phát trực tiếp đến các vật thể, thu lại lượng sóng phản xạ lại từ các vật thể Cường độ lượng phản xạ được đo lường để phân biệt các đối tượng với Ảnh thu được từ kỹ thuật viễn thám được gọi la ảnh Radar c Phân loại theo đặc điểm quỹ đạo: có hai nhóm chính la viễn thám vệ tinh địa tĩnh va viễn thám vệ tinh quỹ đạo cực (hay gần cực) Căn cứ vao đặc điểm quỹ đạo vệ tinh, có thể chia hai nhóm vệ tinh la: + Vệ tinh địa tĩnh la vệ tinh có tốc độ góc quay tốc độ góc quay của trái đất, nghĩa la vị trí tương đối của vệ tinh so với trái đất la đứng yên + Vệ tinh quỹ đạo cực (hay gần cực) la vệ tinh có mặt phẳng quỹ đạo vuông góc gần vuông góc so với mặt phẳng xích đạo của Trái Đất Tốc độ quay của vệ tinh khác với tốc độ quay của trái đất va được thiết kế riêng cho thời gian thu ảnh vùng lãnh thổ mặt đất la cùng giờ địa phương va thời gian lặp lại la cố định vệ tinh (ví dụ LANDSAT la 18 ngay, SPOT la 23 ) Câu 3: Khái niệm vật mang, cảm Phương pháp quét dọc, quét ngang 1, Khái niệm vật mang, cảm: a, Vật mang Phương tiện dùng để mang các cảm tới độ cao va vị trí mong muốn để thu nhận lượng bức xạ va phản xạ từ các vật thể bề mặt tạo ảnh quang học hay ảnh rada được gọi la vật mang Hiện nay, vật mang rất đa dạng, có thể la khinh khí cầu, máy bay, vệ tinh, tau vũ trụ, b, Bộ cảm b, bộ cảm Khái niệm: Thiết bị dùng để cảm nhận sóng điện từ phản xạ hay bức xạ từ vật thể được gọi la cảm biến (Sensor) Nhiệm vụ: Bộ cảm biến bao gồm các tế bao quang điện thực hiện nhiệm vụ thu nhận lượng sóng điện từ phản xạ hay bức xạ từ vật thể theo từng bước sóng xác định Sau đó, lượng sóng điện từ được cảm biến chuyển tín hiệu điện Tiếp theo, tín hiệu điện liên tục được chuyển tín hiệu số (chuyển đổi tín hiệu điện số nguyên hữu hạn gọi la giá trị số của pixel) tương ứng với lượng sóng điện từ nhận được ban đầu 2, Phương pháp quét dọc, quét ngang - Hệ thống quét dùng để thu thập liệu sở sử dụng nhiều bước sóng khác được gọi la máy quét đa phổ MSS Đây la hệ thống quét sử dụng cả máy bay va vệ tinh Có hai phương pháp quét chính: quét vuông góc với tuyến chụp, quét dọc tuyến chụp Quét vuông góc với tuyến chụp Trước hết ta làm quen với thuật ngữ : trường nhìn không đổi trường nhìn Trường nhìn không đổi (Instantanneous Field of View – IFOV) la góc không gian tương ứng với đơn vị chia mẫu mặt đất Lượng thông tin ghi được IFOV tương ứng với gía trị của pixel Góc nhìn tối đa ma cảm có thể thu được sóng điện từ được gọi la trường nhìn (Field of View FOV) Khoảng không gian mặt đất FOV tạo chính la bề rộng tuyến chụp Quá trình quét vuông góc với tuyến chụp được thực hiện sau : Gương quay chuyển động mặt phẳng vuông góc với đường bay được sử dụng để dịch chuyển trường nhìn không đổi IFOV tạo dòng quét vuông góc với hương di chuyển của vệ tinh Năng lượng phản xạ được phân chia ứng với từng bước sóng khác (thông qua kinh lọc phổ) được tách sóng đo lường lượng ứng với từng kênh phổ va chuyển giá trị số của từng pixel Sau kết thúc dòng quét, gương quay trả về vị trí ban đầu để tạo dòng nhờ sự dịch chuyển đồng của vệ tinh, kết quả nhận được ảnh vệ tinh la tập hợp của các dòng ảnh liên tiếp - Trường nhìn không đổi IFOV của cảm biến va độ cao của vệ tinh xác định độ phân giải mặt đất va góc nhìn tối đa ma cảm có thể thu được sóng điện từ (được quét gương quay) được gọi la trường nhìn (field of view – FOV) Khoảng không gian mặt đất FOV tạo nên tương ứng với độ cao của vệ tinh chính la bề rộng tuyến chụp va dược sử dụng để xác định bề rộng của ảnh vệ tinh Quét dọc tuyến chụp Quét dọc tuyến chụp sử dụng các hệ thống quét điện tử tách sóng tuyến tính để ghi nhận lượng bức xạ ứng với dòng quét cố định vuông góc với phương chuyển động của vệ tinh Bộ tách sóng mảng tuyến tính được xây dựng mặt phẳng tạo ảnh của hệ thống lăng kính cho phép tạo dòng quét vuông góc với hướng di chuển của vệ tinh Mỗi tách sóng riêng biệt đo lường lượng phản xạ ứng với từng pixel được phân chia với từng bước sóng khác (thông qua kính lọc phổ) Trong phương pháp nay, tách sóng mảng tuyến tính riêng đảm nhiệm việc đo lường lượng ứng với từng kênh phổ va kích thước của IFOV ứng với tách sóng riêng biệt xác định độ phân giải mặt đất của ảnh vệ tinh  Từ phương pháp bản cho thấy, các phần tử của ảnh vệ tinh thường có dạng hình vuông va thể hiện khu vực nao đó mặt đất Điều quan trọng cần ý đó la phân biệt rõ rang kích thước của pixel ảnh với độ phân giải không gian, ảnh vệ tinh điều không phải tương ứng mọi trường hợp Nói chung, ảnh thể hiện được vật thể lớn gọi la ảnh có độ phân giải thấp, ảnh cho phép tách các đối tượng nhỏ va thấy đủ chi tiết mặt đất được gọi la ảnh có độ phân giải cao Độ phân giải cang cao diện tích mặt đất được thể hiện pixel ảnh cang nhỏ, hiện các cảm biến đặt vệ tinh phục vụ cho mục đích quân sự được thiết kế cho thu được cang nhiều thông tin cang tốt, nên ảnh nhận được thường có độ phân giải cao so với ảnh các công ty thương mại cung cấp Câu 4:Khái niệm, tính chất xạ điện từ Khái niệm cửa sổ khí quyển, độ phản xạ phổ Đặc trưng phản xạ phổ thổ nhưỡng, thực vật, nước 1, Khái niệm, tính chất xạ điện từ: Thuật ngữ bức xạ điện từ, James Clerk Maxwell đặt ra, xuất phát từ tính chất điện va từ đặc trưng chung cho tất cả các dạng của loại lượng giống sóng nay, được biểu lộ sự phát sinh cả trường dao động điện va từ sóng truyền không gian Ánh sáng khả kiến đại diện cho phần nhỏ của phổ bức xạ điện từ, trải từ các tia vũ trụ cao tần va tia gamma, qua tia X, ánh sáng cực tím, bức xạ hồng ngoại, va vi ba, các sóng vô tuyến bước sóng dai, tần số rất thấp Sóng điện từ di chuyển theo hướng vuông góc với hướng dao động của cả vectơ điện trường (E) va từ trường (B) Hai trường lượng dao động vuông góc với va dao động cùng pha theo dạng đồ thị ham số sin Các vectơ điện trường va từ trường không vuông góc với ma vuông góc với phương truyền sóng Để đơn giản hóa minh họa, người ta thường quy ước bỏ qua các vectơ biểu diễn điện trường va từ trường dao động, mặc dù chúng tồn Khi lan truyền, sóng điện từ mang theo lượng, động lượng va thông tin Sóng điện từ với bước sóng nằm khoảng 400 nm va 700 nm có thể được quan sát mắt người va gọi la ánh sáng Bức xạ điện từ truyền lượng sở các dao động trường điện từ không gian lòng các vật chất Bức xạ điện từ có tính chất sóng hạt: a, Tính chất sóng bức xạ điện từ được xác định bước sóng, tần số va tốc độ truyền Năng lượng ánh sáng có tính chất bức xạ tự nhiên với trường điện va từ có hướng vuông góc với nhau, chuyển động tuân theo nguyên lý của sóng điều hòa Phương trình truyền ánh sáng: C = v λ Trong đó: C: số tốc độ ánh sáng ( ~ 3*108m/s) v: tần số dao động của ánh sáng λ: bước sóng của ánh sáng b, Tính chất hạt được mô tả theo tính chất quang lượng tử (photon) Ánh sáng bao gồm rất nhiều phân tử nhỏ riêng biệt đc gọi la các proton hay lượng tử (quanta) Năng lượng của lượng tử đc xác định theo công thức sau: Q = h.v Trong đó: Q: lượng của lượng tử (J) h: số plank (h=6,626*10-34 J/s) v: tần số (Hezt) Giải phương trình ta đc: v = Q/h; Q = h C/λ Bức xạ điện từ có thông số bản: tần số (bước sóng), hướng truyền, biên độ va mặt phân cực Tất cả các vật thể đều phản xạ va hấp thụ, phân tách va bức xạ sóng điện từ theo các cách khác va đặc trưng được gọi la đặc trưng phổ Hiện tượng phản xạ phổ có liên quan mật thiết với môi trường ma sóng điện từ lan truyền Dải sóng điện từ được coi la dải sóng có bước sóng từ 0.1 micromet đến 100 km • • • • Căn cứ vao bước sóng, sóng điện từ được chia lam các loại sau: Sóng tử ngoại: có bước sóng từ 0.1μm đến 0.4 μm ; Bức xạ điện từ bước sóng nhìn thấy: có bước sóng từ 0.4 μm đến 0.7 μm ; Bức xạ hồng ngoại: cận hồng ngoại (0.7 μm – 1.3 μm ), hồng ngoại ngắn (1.3 μm – μm ), hồng ngoại (3 μm – μm ), hồng ngoại nhiệt (8 μm – 14 μm), hồng ngoại xa (14 μm – 1mm); Sóng radio: Sóng micro, sóng cực ngắn, sóng ngắn (HF)… 2, Khái niệm cửa sổ khí quyển, độ phản xạ phổ: Cửa sổ khí quyển: Trong dải phổ, dải sóng ma đó lượng được truyền qua nhiều nhất đc gọi la các cửa sổ khí quyển.Trong các cửa sổ khí quyển dải nhìn thấy la vùng rộng nhất va lượng ánh sáng đc truyền qua cũng mạnh nhất Độ phản xạ phổ p(λ): la tỉ lệ phần trăm của lượng rơi xuống đối tượng va được phản xạ trở lại Với cùng đối tượng, độ phản xạ phổ các bước sóng khác la khác Khả phản xạ phổ của các vật thể la thông số bản nhất cần biết phân loại ảnh vệ tinh Khả phản xạ phổ phụ thuộc vao bước sóng của sóng điện từ Ở các bước sóng khác nhau, giá trị phản xạ phổ của vật thể không giống Khả phản xạ phổ của vật thể phụ thuộc vao bước sóng được định nghĩa theo công thức sau đây: E ρ (λ ) r = 100% λ E 0(λ ) Trong đó, Eρ(λ) – lượng phản xạ bước sóng λ; Eo(λ) – lượng tới bước sóng λ 3, Đặc trưng phản xạ phổ thổ nhưỡng, thực vật, nước: Dựa đặc tính phổ của vật thể các bước sóng, các đối tượng tự nhiên được chia các nhóm chính sau: Đặc trưng phản xạ phổ của thổ nhưỡng Đặc trưng phản xạ chung nhất của thổ nhưỡng la khả phản xạ phổ tăng theo độ dai bước sóng, đặc biệt la bước sóng cận hồng ngoại va hồng ngoại nhiệt Ở dải sóng điện từ nay, có lượng hấp thụ va lượng phản xạ ma không có lượng thấu quang Với các loại đất có phần cấu tạo các chất hữu va vô khác nhau, khả phản xạ phổ khác Tùy thuộc vao phần hợp chất có đất ma biên độ của đồ thị phản xạ phổ khác Các yếu tố ảnh hưởng đến khả phản xạ phổ của thổ nhưỡng: cấu trúc bề mặt của đất, độ ẩm của đất (khi độ ẩm tăng, phản xạ giảm), hợp chất hữu cơ, vô có đất Khả phản xạ phổ của đất tỉ lệ nghịch với các yếu tố Đặc trưng phản xạ phổ của thực vật Khả phản xạ phổ của thực vật phụ thuộc vao bước sóng điện từ Trong dải sóng điện từ nhìn thấy, các sắc tố của lá ảnh hưởng đến đặc tính phản xạ phổ của nó, đặc biệt la ham lượng chất diệp lục (clorophyl) Trong dải sóng nay, thực vật trạng thái tươi tốt với ham lượng diệp lục cao lá có khả phản xạ phổ cao bước sóng xanh lá (green), giảm xuống vùng sóng đỏ (red) va tăng rất mạnh vùng sóng cận hồng ngoại Thực vật có khả hấp thụ lượng mạnh nhất các bước sóng 1.4 μm, 1.9 μm, 2.7 μm Bước sóng 2.7 μm hấp thụ lượng mạnh nhất gọi la dải sóng cộng hưởng hấp thụ (sự hấp thụ mạnh diễn với dải sóng khoảng từ 2.66 μm–2.73 μm) Khi ham lượng nước chứa lá giảm đi, khả phản xạ phổ của lá cũng tăng lên đáng kể Đặc trưng phản xạ phổ của nước Khả phản xạ phổ của nước thay đổi theo bước sóng của bức xạ chiếu tới va phần vật chất có nước Ngoai ra, khả phản xạ phổ của nước phụ thuộc vao bề mặt nước va trạng thái của nước Đối với đường bờ nước, dải sóng hồng ngoại va cận hồng ngoại có thể phân biệt cách rõ rang Nước có khả hấp thụ rất mạnh lượng bước sóng cận hồng ngoại va hồng ngoại, đó lượng phản xạ rất ít Ở dải sóng dai, khả phản xạ phổ của nước khá nhỏ nên có thể sử dụng các kênh dải sóng ngoai để xác định ranh giới nước – đất liền Trong nước chứa nhiều phần hữu va vô cơ, khả phản xạ phổ của nước phụ thuộc vao phần va trạng thái của nước Nước đục có khả phản xạ phổ cao nước trong, nhất la dải sóng dai Ham lượng clorophyl cũng ảnh hưởng đến khả phản xạ phổ của nước (giảm khả phản xạ phổ dải sóng ngắn, tăng dải sóng mau xanh lá cây) Ngoai ra, số yếu tố khác cũng ảnh hưởng đến khả phản xạ phổ của nước, không thể hiện rõ rệt qua sự khác biệt của đồ thị phổ: độ mặn của nước biển, ham lượng khí metan, oxi, nitơ, cacbonic, nước Câu 5: Khái niệm ảnh số Độ phân giải ảnh vệ tinh 1, Khái niệm ảnh số: Ảnh số được tạo mảng hai chiều của các phần tử ảnh có cùng kích thước được gọi la pixel ảnh Mỗi pixel được xác định tọa độ hang (m), cột (n) va giá trị độ xám của nó g(m,n) Giá trị độ xám của pixel thay đổi theo tọa độ điểm (x,y) Tọa độ hang va cột của pixel đều la các số nguyên Tọa độ số hóa la các giá trị rời rạc m, n được xác định sau: Trong đó m = 0, 1,…, M; n = 0, 1,…, N; la bước nhảy số hóa Trong trường hợp , M = N, các giá trị rời rạc được gán vao các giá trị độ xám g(m,n) tương ứng của các pixel ảnh Khi đó, ảnh được lấy mẫu va các giá trị độ xám được lượng tử hóa Như vậy: ảnh số một ma trận không gian đơn vị ảnh (pixel ảnh) được xếp theo dòng cột theo một trật tự nhất định dạng số 2, Độ phân giải ảnh vệ tinh: Độ phân giải la thông số bản nhất phản ánh chất lượng va tính của ảnh vệ tinh ma dựa vao đó ta có thể xác định khả phân loại, nghiên cứu vật thể Độ phân giải ảnh vệ tinh bao gồm: độ phân giải không gian, độ phân giải thời gian, độ phân giải phổ va độ phân giải bức xạ Đối với từng bai toán, phải xác định được yêu cầu cụ thể về mặt kỹ thuật các thông số Ví dụ, nghiên cứu biến động thực vật cần liệu ảnh vệ tinh đa phổ, chụp các thời gian khác nhau, ảnh không có mây Khi lập va hiện chỉnh bản đồ, tùy thuộc vao tỉ lệ bản đồ ma yêu cầu với các thông số khác Bản đồ tỉ lệ 1:100 000 có thể dùng ảnh vệ tinh độ phân giải không gian 30 x 30 m; bản đồ tỉ lệ 1: 25 000 có thể dùng ảnh vệ tinh độ phân giải 10 x 10 m 2.1 Độ phân giải không gian Độ phân giải không gian của ảnh vệ tinh la kích thước nhỏ nhất của đối tượng hay khoảng cách tối thiểu hai đối tượng liền kề có khả phân biệt được ảnh Ảnh có độ phân giải không gian cang cao có kích thước pixel cang nhỏ Độ phân giải phụ thuộc vao kích thước của pixel ảnh, độ tương phản hình ảnh, điều kiện khí quyển va các thông số quỹ đạo của vệ tinh Độ phân giải không gian cũng được gọi la độ phân giải mặt đất hình chiếu của pixel tương ứng với đơn vị chia mẫu mặt đất Dựa vao độ phân giải không gian, ảnh vệ tinh có thể được chia lam các loại bản sau: ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao (độ phân giải không gian 1m), ảnh vệ tinh độ phân giải cao (1 – 10m), ảnh vệ tinh độ phân giải trung bình (10 – 100m) va ảnh vệ tinh độ phân giải thấp (>100m) 2.2 Độ phân giải bức xạ Để lưu trữ, xử lý va hiển thị ảnh vệ tinh máy tính kiểu raster, tùy thuộc vao số bit dùng để ghi nhận thông tin, pixel có giá trị hữu hạn ứng với từng cấp độ xám Độ phân giải bức xạ la khả nhạy cảm của các thiết bị thu để phát hiện sự khác rất nhỏ lượng sóng điện từ (số bit dùng để ghi nhận thông tin ảnh vệ tinh) Phần lớn liệu ảnh viễn thám hiện được lưu trữ dạng bit, số ảnh vệ tinh độ phân giải cao có thể lưu trữ dạng 16 bit Ảnh vệ tinh được lưu trữ dạng bit có 256 cấp độ xám (0 – 255), 16 bit có 65536 cấp độ xám (0 – 65535) 2.3 Độ phân giải phổ Cùng vùng phủ mặt đất tương ứng, các pixel cho giá trị riêng biệt theo từng vùng phổ ứng với các bước sóng khác Do đó, thông tin được cung cấp theo từng loại ảnh vệ tinh khác không phụ thuộc vao số bit dùng để ghi nhận, ma phụ thuộc vao phạm vi bước sóng Độ phân giải phổ thể hiện kích thước va số kênh phổ, bề rộng phổ sự phân chia vùng phổ ma ảnh vệ tinh có thể phân biệt số lượng lớn các bước sóng có kích thước tương tự, cũng tách biệt được các bức xạ từ nhiều vùng phổ khác Ngoai ra, độ phân giải phổ thể hiện độ nhạy tuyến tính của cảm biến khả phân biệt sự thay đổi nhỏ nhất của cường độ phản xạ sóng từ các vật thể 2.4 Độ phân giải thời gian Độ phân giải thời gian la thời gian chụp lặp lại cùng vị trí của ảnh vệ tinh Độ phân giải thời gian cho biết số (hoặc giờ) ma hệ thống cảm biến của vệ tinh quay lại để chụp vị trí nhất định Do vậy, độ phân giải thời gian không liên quan đến các thiết bị ghi ảnh ma liên quan đến khả lặp lại của vệ tinh Ảnh được chụp vao các khác cho phép so sánh đặc trưng bề mặt theo thời gian Ưu điểm của độ phân giải thời gian la cho phép cung cấp thông tin chính xác va nhận biết sự biến động của khu vực cần nghiên cứu Câu 6: Phân tích ảnh mắt: Khái niệm, dấu hiệu 1, Khái niệm: Phân tích hay giải đoán ảnh mắt trình sử dụng mắt người với trí tuệ để tách chiết thông tin từ tư liệu viễn thám dạng hình ảnh Trong việc xử lý ảnh viễn thám, giải đoán mắt la công việc đầu tiên, phổ biến nhất va có thể áp dụng mọi điều kiện có trang thiết bị từ đơn giản đến phức tạp Việc phân tích ảnh mắt có thể được trợ giúp số thiết bị quang học từ đơn giản đến phức tạp kính lúp, kính lập thể, kính phóng đại, kính tổ hợp mầu, nhằm nâng cao khả phân tích của mắt người Phân tích ảnh mắt la công việc có thể áp dụng cách dễ dang mọi điều kiện va có thể phục vụ cho nhiều nội dung nghiên cứu khác nhau: nghiên cứu lớp phủ mặt đất, nghiên cứu rừng, thổ nhưỡng, địa chất, địa mạo, thuỷ văn, sinh thái, môi trường Kết quả phân loại ảnh mắt có ý nghĩa đặc biệt quan trọng việc lẫy mẫu phân loại phục vụ việc phân loại tự động có kiểm định Ưu điểm lớn nhất của phương pháp phân loại ảnh mắt la đơn giản, nhanh chóng va phát huy được trí tuệ của người sử dụng Tuy nhiên, nhược điểm bản của phương pháp la độ chính xác không cao va phụ thuộc vao khả của người phân loại Bên cạnh đó, phương pháp phân loại mắt không thể xử lý lượng thông tin lớn cũng không phát hiện được các đối tượng ngụy trang Phương pháp thông thường sử dụng trường hợp phân loại các đối tượng đơn giản (cây cối, nha cửa, sông hồ) va tỏ có hiệu quả với ảnh độ phân giải không gian cao 2, Các dấu hiệu phân loại ảnh: Những yếu tố bản để phân loại ảnh bắt bao gồm kích thước, hình dạng, mau sắc, vị trí, của đối tượng cần phân loại Kích thước Thông tin biểu diễn hình dạng va kích thước đối tượng có ý nghĩa quan trọng phân loại va phân tích ảnh mắt Kích thước của đối tượng tùy thuộc vao tỷ lệ ảnh, kích thước có thể được xác định lấy kích thước đo được ảnh nhân với nghịch đảo tỷ lệ của ảnh Do vậy, phân loại ảnh mắt, điều quan phải xác định được độ phân giải không gian, kích thước pixel cũng tỉ lệ ảnh Đối với ảnh vệ tinh độ phân giải cao, kích thước các nha có thể được nhận thấy rõ Ngược lại, ảnh vệ tinh độ phân giải trung bình va thấp không thể phân biệt mắt các nha riêng biệt ma phát hiện được các khu nha, khu đô thị Hình dạng La đặc trưng bên ngoai tiêu biểu cho đối tượng va có ý nghĩa quan trọng giải đoán ảnh Hình dạng đặc trưng cho đối tượng nhìn từ cao xuống được coi la dấu hiệu giải đoán ảnh quan trọng (ruộng thường có dạng hình vuông hay chữ nhật, khu vực chung cư cao tầng khác với nha riêng lẻ, ) Bóng râm: Khi nguồn phát lượng (mặt trời hay radar) không nằm đỉnh đầu trường hợp chụp ảnh xiên xuất hiện bóng của đối tượng Căn cứ theo bóng của vật thể có thể xác định được chiều cao của chúng, ảnh radar bóng râm la yếu tố giúp cho việc xác định địa hình va hình dạng mặt đất Tuy nhiên, bóng râm ảnh vệ tinh quang học thường lam giảm khả giải đoán khu vực nhiều nha cao tầng, rất khó khăn việc xác định diện tích của vật thể Trong nhiều trường hợp, bóng râm mây tạo dẫn đến việc không thể phân loại được đối tượng bị bóng râm che phủ Độ đậm nhạt – độ sáng La tổng hợp lượng phản xạ bề mặt của đối tượng Mỗi vật thể được thể hiện cấp độ sáng nhất định tỷ lệ với cường độ phản xạ ánh sáng của nó (ảnh đen trắng biến thiên từ trắng đến đen tuyền, ảnh mau tone ảnh cho độ đậm nhạt mau để phân biệt các vật thể khác nhau) Độ đậm nhạt của ảnh la yếu tố rất quan trọng va bản việc giải đoán ảnh Màu sắc La yếu tố rất thuận lợi việc xác định chi tiết các đối tượng Ví dụ, các kiểu loai thực vật vật có thể được phát hiện dễ dang qua mau sắc (ngay cả cho người không có kinh nghiệm) Trong phân tích ảnh mắt sử dụng ảnh hồng ngoại mau, các đối tượng khác có tone mau khác nhau, đặc biệt sử dụng ảnh đa phổ tổ hợp mau Tùy theo mục tiêu giải đoán, việc chọn lựa các kênh phổ để tổ hợp mau hiển thị được tốt nhất các đối tượng ma người giải đoán quan tâm Cấu trúc La tần số lặp lại của sự thay đổi cấu trúc tone ảnh cho khu vực cụ thể ảnh quang học Cấu trúc la tập hợp của nhiều đối tượng nhỏ phân bố thường theo quy luật nhất định vùng ảnh ma mối quan hệ với đối tượng cần nghiên cứu, các đối tượng nhỏ định đối tượng đó có cấu trúc la mịn hay sần sùi 10 + Tăng cường chất lượng ảnh + Chuyển đổi ảnh + Phân loại ảnh Tiền xử lý ảnh Các phép Tiền xử lý công đoạn khôi phục hiệu chỉnh ảnh Nó được sử dụng để hiệu chỉnh bức xạ hiệu chỉnh hình học biến dạng gây bộ cảm biến vật mang Tiền xử lý ảnh số bao gồm hiệu chỉnh hình học va bức xạ, thường được thực hiện các máy tính lớn các trung tâm thu liệu vệ tinh nhằm tạo liệu ảnh lý tưởng cung cấp cho người sử dụng a, Hiệu chỉnh xạ Để đảm bảo nhận được giá trị chính xác của lượng bức xạ va phản xạ của vật thể cho ảnh vệ tinh, cần phải thực hiện việc hiệu chỉnh nhằm loại trừ các nhiễu trước sử dụng ảnh Hiệu chỉnh bức xạ được phân ba nhóm chính sau: + Hiệu chỉnh ảnh hưởng bộ cảm biến Nếu sử dụng các cảm quang học, bao giờ cũng xảy trường hợp cường độ bức xạ tâm lớn góc Khi sử dụng các cảm quang điện tử xác định số hiệu chỉnh bức xạ có thể thực hiện cách xác định sự sai khác cường độ bức xạ trước Sensor va cường độ tín hiệu của chuẩn Ngoai ra, ảnh vệ tinh thu được số trường hợp bị mất dòng ảnh, tạo vệt dòng ảnh va nhiễu ngẫu nhiên ảnh Những ảnh hưởng tạo nhược điểm nhất định cần phải khôi phục để cung cấp ảnh cho người sử dụng + Ảnh hưởng địa hình góc chiếu mặt trời * Bóng chói mặt trời: Tạo hiện tượng bức xạ của mặt đất vùng sáng vùng khác * Bóng râm: la hiện tượng che khuất nguồn bức xạ bản thân địa hình (vùng đồi, núi, nha cao tầng…) * Góc chiếu mặt trời: Do vị trị tương đối của trái đất với mặt trời thay đổi theo thời gian va mùa năm, lam cho vùng Bắc bán cầu có góc đứng của mặt trời vao mùa đông nhỏ mùa hạ Kết quả la ảnh chụp vao các mùa khác có cường độ chiếu sáng của mặt trời khác + Ảnh hưởng khí quyển Rất nhiều các hiệu ứng khí quyển khác hấp thụ, phản xạ, tán xạ… ảnh hưởng tới chất lượng ảnh thu được Bức xạ mặt trời đường truyền xuống mặt đất bị hấp thụ, tán xạ lượng nhất định trước tới mặt đất va lượng bức xạ phản xạ từ vật thể cũng bị hấp thụ tán xạ trước tới được cảm Do đó, bức xạ ma cảm thu được không phải đơn thuần lượng trực tiếp ma nhiều phần nhiễu khác Hiệu chỉnh ảnh hưởng khí quyển la giai đoạn tiền xử lý nhằm loại trừ ảnh hưởng của phần bức xạ không mang thông tin hữu ích Để hiệu chỉnh khí quyển, người ta thường sử dụng các mô hình khí quyển nhằm mô trạng thái khí quyển va áp dụng các quy luật quang học để hiệu chỉnh Các phương pháp bản sau thường được sử dụng: 12 * Phương pháp sử dụng hàm truyền bức xạ * Phương pháp sử dụng liệu thực mặt đất * Các phương pháp khác b Hiệu chỉnh hình học Biến dạng hình học của ảnh được hiểu sự sai lệch vị trí toạ độ ảnh thực tế (đo được) va toạ độ ảnh lý tưởng được tạo cảm có thiết kế hình học chính xác va các điều kiện thu nhận lý tưởng, nhằm loại trừ sai số toạ độ ảnh thực tế va toạ độ ảnh lý tưởng cần phải tiến hanh hiệu chỉnh hình học Nguyên nhân sinh biến dạng hình học của ảnh la tổng hợp từ hai nguồn sai số chính: - Nội sai gây tính chất hình học của cảm - Ngoại sai gây vị trí của vật mang va hình dáng của vật thể Ngoai ra, sự thay đổi địa hình cũng gây nên biến dạng hình học của ảnh Tuy nhiên mặt đất có sự chênh cao lớn khoảng cách ảnh trở nên lớn Ảnh hưởng sự thay đổi địa hình gây nên biến dạng tăng dần từ tâm ảnh các biên, các điểm mặt đất có độ cao thấp hay cao độ cao chuẩn tham chiếu (trong lúc chụp ảnh) đều bị biến dạng Hiệu chỉnh hình học phải được thực hiện để loại trừ sự biến dạng về mặt hình học của ảnh Bản chất của hiệu chỉnh hình học la xây dựng mối tương quan hệ toạ độ ảnh va hệ toạ độ quy chiếu chuẩn (có thể la hệ toạ độ mặt đất vuông góc địa lý) dựa vao các điểm khống chế mặt đất, vị của Sensor, điều kiện khí quyển … Các bước thực hiện quá trình hiệu chỉnh hình học sau: +Chọn phương pháp + Kiểm tra độ xác: Sau đăng ký toạ độ ảnh, độ chính xác của việc hiệu chỉnh hình học cần phải được kiểm tra các cặp điểm GCP ma không tham gia quá trình chuyển đổi (điểm kiểm tra) Nếu dộ chính xác không thoả mãn tiêu chuẩn yêu cầu (sai số pixel) phải kiểm tra lại liệu toạ độ được nhập + Nội suy tái chia mẫu: la giai đoạn cuối cùng của hiệu chỉnh hình học, ảnh sau hiệu chỉnh có sự thay đổi vị trí nên giá trị độ sáng của cá pixel cần phải được tính va gán lại theo vị trí Phương pháp nội suy va tái chia mẫu nhằm xác định giá trị độ sáng của các pixel ảnh hiệu chỉnh từ các giá trị độ sáng của các pixel ảnh gốc Tăng cường chất lượng ảnh Tăng cường chất lượng ảnh có thể được định nghĩa thao tác bật hình ảnh cho người giải đoán ảnh dễ đọc, dễ nhận biết nội dung ảnh so với ảnh gốc Phương pháp bản thường được sử dụng la biến đổi cấp độ xám, chuyển đổi histogram, tổ hợp mau, chuyển đổi mau hai hệ RGB red, green, blue) va HIS (Hue- sắc, Intensity cường độ, Saturation - mật độ) nhằm phục vụ việc giải đoán mắt (phân tích định tính) Ngoai việc tăng cường chất lượng ảnh, bước xử lý ảnh vệ tinh la chiết tách thông tin đặc tính Đây la thao tác nhằm phân loại, sắp xếp thông tin có sẵn 13 ảnh theo các yêu cầu tiêu đưa dạng ham số (phục vụ phân tích chất lượng) Biến đổi cấp độ xám Biến đổi cấp độ xám la kỹ thuật tăng cường chất lượng ảnh đơn giản, thực tế ảnh thô giá trị phổ nhằm cung cấp thông tin hữu ích thường phân bố phạm vi hẹp so với khả hiển thị của ảnh (nếu ảnh lưu bits hiển thị đến 256 giá trị) Ý nghĩa của việc biến đổi cấp độ xám la nhằm biến đổi khoảng giá trị cấp độ xám thực tế của ảnh gốc về khoảng cấp độ xám ma thiết bị hiển thị có khả thể hiện được Bằng cách tăng được độ tương phản các đối tượng, lam cho ảnh rõ rang Lọc không gian Hiện tượng “muối va tiêu” ảnh phân loại, lốm đốm sinh ảnh gốc sai số phát snh quá trình truyền liệu bị gián đoạn tạm thời Do ảnh hưởng nay, mọt số pixel ảnh có giá trị độ sáng lớn hay nhỏ rất nhiều so với các pixel xung quanh Kết quả tạo các điểm sáng trắng hay sậm đen ảnh, lan ảnh hưởng đến việc tách thông tin từ ảnh viễn thám Tăng cường hay cải tiến chất lượng ảnh cách áp dụng ham (hay toán tử lọc) không gian ảnh nhằm loại nhiễu ngẫu nhiên va các giá trị đột biến của pixel ảnh, tạo ảnh mịn so với ảnh gốc Biện pháp dùng cửa sổ lọc la khá phổ biến Chuyển đổi ảnh Cơ sở của các phép biến đổi ảnh la việc ứng dụng các phép toán số học để tạo ảnh - Trừ ảnh thường được sử dụng để xác định sự thay đổi xảy của khu vực nao đó thời điểm khác Tuy nhiên hai ảnh muốn trừ được cho chúng phải được đưa về cùng hệ tọa độ nhất định - Tạo ảnh tỉ số Phép chia ảnh hay ảnh tỷ số la phép biến đổi thường hay gặp Ảnh tỷ số thường để phát hiện hay lam bật biến đổi nhỏ về phổ của các đối tượng lớp phủ bề mặt đất Một tỷ số hay được đề cập đến đó la + Thuật toán NDVI NDVI được dùng rất rộng rãi để xác định mật độ phân bố của thảm thực vật, đánh giá trạng thái sinh trưởng va phát triển của trồng, lam sở số liệu để dự báo sâu bệnh, hạn hán, diện tích suất va sản lượng trồng… NDVI = Công thức: NIR − RED NIR + RED Trong đó: RED: giá trị phản xạ của kênh phổ đỏ NIR: giá trị phản xạ của kênh phổ hồng ngoại +Ngoài còn có: Thuật toán TVI, RVI, EVI 14 - Phân tích thành phần Phân tích phần chính la kỹ thuật chuyển đổi các giá trị độ sáng của pixel va sự chuyển đổi nén liệu ảnh cách giữ tối đa lượng thông tin hữu ích va loại bỏ các thông tin trùng lặp Kết quả la liệu ảnh thu được (ảnh phần chính) chứa các kênh ảnh ít tương quan thường được sử dụng rất hiệu quả tổ hợp mau va phân loại ảnh Phân tích phần chính được sử dụng để giảm số lượng các kênh phổ ma giữ lượng thông tin không bị thay đổi đáng kể Thực chất la thuật toán tạo ảnh chứa thông tin chủ yếu dễ nhận biết so với ảnh gốc Về bản la tổ hợp tuyến tính từ không gian k chiều (k- số kênh chứa ảnh gốc) về không gian p chiều (p- số kênh chứa ảnh phần chính) với k > p ma bảo toan thông tin mức chấp nhận được Phương pháp được áp dụng viễn thám sở thực tế la ảnh chụp các kênh phổ gần có độ tương quan rất cao, vậy thông tin của chúng có phần trùng lặp rất lớn 4, Phân loại ảnh Phân loại ảnh la quá trình tách gộp thông tin dựa các tính chất phổ, không gian va thời gian Phân loại thường được biểu diễn tập hợp các kênh ảnh va quá trình la gán từng pixel ảnh vao các lớp khác dựa đặc tính thống kê của các giá trị độ xám của từng pixel Các bước việc phân loại: + Chọn trước tập hợp các lớp phủ ma theo đó ảnh được phân lớp + Với lớp, chọn môt tập các pixel tiêu biểu cho lớp đó (gọi la samples training data) + Các tập training có thể lấy được từ thực địa, từ bản đồ, hay từ các nguồn hình ảnh khác + Các tập training được dùng để ước đoán các tham số của giải thuật phân loại sử dụng (các tham số thuộc lớp training gọi la tín hiệu hay signature của lớp đó) + Dựa vao các tập training, xếp loại tất cả các pixel của ảnh cho pixel thuộc về lớp nhất + Tạo ảnh (hoặc bản đồ) phân loại, tính toán các thống kê của việc phân loại Có hai phương pháp phân loại chính đó la Có kiểm định (Supervised ) va Không kiểm định (Unsupervised) - Phân loại không giám định Phân loại không giám định có thể được dùng phương tiện để sơ tìm hiểu sự chia lớp của vùng sắp khảo sát hay trường hợp thông tin về các lớp phủ la không đầy đủ, thậm chí không có Các phương pháp phân loại không kiểm định Các phương pháp phân loại không kiểm định không yêu cầu phải sử dụng số liệu mẫu ma sử dụng thuần túy các thông tin phổ ảnh Các pixel ảnh được nhóm (gộp) vao các lớp phổ khác sở các nhóm phổ tự nhiên biểu thị qua các giá trị độ xám của ảnh Sau đó cách xác minh thực địa (hoặc xác minh với các bản đồ khác), lớp phổ được phân các lớp tương ứng thực địa 15 Các phương pháp phân loại không kiểm định rất đa dạng, ta xét số thuật toán thường sử dụng viễn thám *Phương pháp K giá trị trung bình (K – Mean) Với phương pháp số lớp cần phân loại phải được xác định từ trước Khởi đầu, ta chọn K tâm ban đầu của các lớp tiến hanh phân loại các điểm ảnh theo nguyên tắc khoảng cách tối thiểu Sau đó xác định vị trí trung bình của tất cả các điểm ảnh thuộc lớp, để nhận lam tâm mới, tiến hanh phân loại lại tất cả các điểm ảnh Quá trình được lặp lại nao tâm của các lớp hai lần lặp không thay đổi kết thúc Phương pháp có thể được tóm tắt bước bản sau: Bước 1: Đầu tiên, chọn k vectơ lam tâm (mean) cho k lớp khởi đầu Bước 2: Một vectơ pixel thuộc lớp ma khỏang cách (Euclide, chẳng hạn) từ nó đến tâm của lớp la nhỏ nhất (thực hiện với tất cả các vecto lần lặp) Bước 3: Tính lại tâm của các lớp Nếu tất cả các tâm giữ nguyên, thuật toán dừng; không quay lại bước Phương pháp có ưu điểm la các tâm lớp được điều chỉnh dần quá trình lặp nên kết quả phân lớp không phụ thuộc vao việc lựa chọn các tâm ban đầu cũng trình tự các điểm ảnh được xét va vậy cho ta kết quả đáng tin cậy số lượng các lớp được xác định từ đầu Tuy nhiên, nó có nhược điểm bản la đòi hỏi người sử dụng phải xác định trước số lớp cần phân loại Trong đó việc ước lượng số lớp phổ tồn ảnh lại hoan toan không đơn giản, nhất la ảnh có số lượng kênh phổ lớn * Phương pháp ISODATA Đây có thể coi cải biên của phương pháp K giá trị trung bình nhằm khắc phục nhược điểm nêu của phương pháp cách sau lần lặp tiến hanh kiểm tra để nhóm gộp, loại bỏ hay tách lớp cần, nhờ đó tự điều chỉnh được số lớp kết quả phân loại Thuật toán đòi hỏi người sử dụng phải biết ước lượng để lựa chọn các tham số điều khiển quá trình phân loại ISODATA có thể coi la thuật toán đáng tin cậy nhất số các phương pháp phân loại không giám sát va được cai đặt hầu hết các phần mềm xử lý ảnh số Tuy nhiên, ngoai nhược điểm nêu về yêu cầu người sử dụng, thời gian xử lý cũng la yếu điểm đáng kể của phương pháp - Phân loại có kiểm định: Trong phân loại có kiểm định, người phân tích dựa thông tin biết trước đó về đặc tính phổ của các lớp, tiến hanh lấy mẫu nhằm tạo nên các ranh giới cho lớp không gian phổ Sau đó pixel ranh giới của1 lớp được phân chia về lớp đó *Phương pháp phân loại xác suất cực đại La phương pháp thông dụng nhất, sử dụng các thống kê (mean, variance - covariance) không gian phổ để xây dựng thuật toán Giả định các giá trị phổ (đa chiều) lớp đều có phân bố chuẩn Đây la phương pháp phân loại được coi la chặt chẽ va thường được sử dụng xử lý ảnh viễn thám Ở dạng bản, phương pháp được gọi la xác suất cực đại không điều kiện Phương pháp sử dụng các số liệu mẫu để xác định ham mật độ phân bố xác suất của lớp cần phân loại, sau đó Pixel được tính xác xuất ma nó thuộc vao lớp nao đó va Pixel đó được gán vao lớp ma xác suất thuộc vao lớp đó la lớn nhất Nhận xét: Phương pháp phân loại xác suất cực đại có sở toán học chặt chẽ, để kết quả phân loại đạt độ chính xác cao, cần có điều kiện: -Các lớp cần có phân bố chuẩn, vậy hệ thống phân loại phải dựa các lớp phổ 16 -Số liệu mẫu phải thực sự đại diện cho các lớp, cho phép xác định ham phân bố của lớp * Phương pháp theo khoảng cách tối thiểu Phương pháp có tên gọi la phương pháp “láng giềng gần nhất” Đây la phương pháp tương đối đơn giản, dựa vao việc so sánh khoảng cách từ điểm ảnh cần phân loại tới tâm của các lớp không gian phổ gán điểm đó về lớp có tâm gần với nó nhất * Phương pháp phân loại hình hộp Phân loại hình hộp thuộc vao nhóm phương pháp phân loại có kiểm định đơn giản nhất Ưu điểm: đơn giản, tính nhanh Nhược điểm: có nhiều pixel không được xử lý Ngoài phương pháp còn có các, ph ơng pháp: sử dụng mạng nơ ron hay phân loại m ềm *Phương pháp phân loại sử dụng mạng nơ ron Câu 8: Khái niệm GIS theo chức Các thành phần hệ thống GIS 1, Khái niệm GIS: Theo chức năng, GIS la hệ thống nhằm thu thập, lưu trữ, truy vấn, tích hợp, thao tác, phân tích va hiển thị liệu không gian Thực chất, GIS chính la chương trình máy tính hỗ trợ việc thu thập, lưu trữ, phân tích va hiển thị liệu bản đồ Điểm khác biệt bản của GIS với các hệ thống thông tin khác la GIS được thiết kế để lam việc với các liệu hệ toạ độ quy chiếu Điểm giống với các hệ thống thông tin khác la GIS cũng bao gồm hệ sở liệu va các phương pháp để thao tác với liệu đó 2, Các thành phần hệ thống GIS: Theo nghĩa rộng, GIS bao gồm phần cứng, phần mềm, liệu, phương pháp, người Theo nghĩa hẹp, GIS được định nghĩa hệ phần mềm thực hiện chức nhập liệu, xây dựng sở liệu, phân tích liệu va trình bay liệu qua các thiết bị đầu Hệ thống thông tin địa lý (GIS): +Phần cứng:Máy tính,Máy in,Ban số hóa,Đĩa CD va ổ USB +Phần mềm:ArcGIS,Idrisi,Mapinfo,MicroStation +Dữ liệu:Bản đồ ,Bảng thuộc tính +Phương pháp :Phân lớp, Chồng xếp ,Phân tích lân cận, Phân tích mạng Câu 9: Khái niệm sở liệu 17 Các tập liệu chứa các thông tin có liên quan đến quan, tổ chức, chuyên nganh khoa học tự nhiên xã hội được lưu trữ máy tính theo quy định nao đó theo mục đích sử dụng được gọi la sở liệu Một sở liệu của hệ thống thông tin địa lý có thể chia lam loại số liệu bản: số liệu không gian va phi không gian Mỗi loại có đặc điểm riêng va chúng khác về yêu cầu lưu giữ số liệu, hiệu quả, xử lý va hiển thị Số liệu không gian la mô tả số của hình ảnh bản đồ, chúng bao gồm toạ độ, quy luật va các ký hiệu dùng để xác định hình ảnh bản đồ cụ thể từng bản đồ Hệ thống thông tin địa lý dùng các số liệu không gian để tạo bản đồ hay hình ảnh bản đồ man hình giấy thông qua thiết bị ngoại vi, … Số liệu phi không gian la diễn tả đặc tính, số lượng, mối quan hệ của các hình ảnh bản đồ với vị trí địa lý của chúng Các số liệu phi không gian được gọi la liệu thuộc tính, chúng liên quan đến vị trí địa lý các đối tượng không gian va liên kết chặt chẽ với chúng hệ thống thông tin địa lý thông qua chế thống nhất chung Câu 10: Mô hình cấu trúc sở liệu GIS: liệu không gian, liệu thuộc tính 1, Mô hình cấu trúc sở liệu không gian Dữ liệu la trung tâm của hệ thống GIS, hệ thống GIS chứa cang nhiều chúng cang có ý nghĩa Dữ liệu của hệ GIS được lưu trữ CSDL va chúng được thu thập thông qua các mô hình giới thực Dữ liệu hệ GIS được gọi la thông tin không gian Đặc trưng thông tin không gian la có khả mô tả “vật thể đâu” nhờ vị trí tham chiếu, đơn vị đo va quan hệ không gian Chúng khả mô tả “hình dạng hiện tượng” thông qua mô tả chất lượng, số lượng của hình dạng va cấu trúc Cuối cùng, đặc trưng thông tin không gian mô tả “quan hệ va tương tác” các hiện tượng tự nhiên Mô hình không gian đặc biệt quan trọng cách thức thông tin ảnh hưởng đến khả thực hiện phân tích liệu va khả hiển thị đồ hoạ của hệ thống Cấu trúc liệu vector Cấu trúc liệu Vector hay gọi la mô hình liệu Vector nhằm thể hiện chính xác các đối tượng địa lý bề mặt Trái đất lên bản đồ số giá trị liên tục của các cặp tọa độ va xác định chính xác mối quan hệ không gian của các đối tượng Tuy vây, thực sự không thể tồn sự hiển thị chính xác tuyệt đối ma phụ thuộc vao mức độ hiển thị của máy tính Mô hình Vector cho phép hiển thị các kiểu đối tượng dạng vùng va tuyến chính xác về vị trí va thường được lựa chọn để xây dựng sở liệu dạng vùng (đa giác) thửa đất, các đơn vị ranh giới hanh chính các cấp; mạng lưới giao thông, thủy văn va các đối tượng dạng tuyến khác Các đối tượng địa lý khác được lưu trữ máy tính hay nhiều cặp tọa độ XY Trong mô hình Vector, đối tượng hình học bản nhất la điểm Đối tượng dạng tuyến phức tạp nó được định nghĩa chuỗi các cặp tọa độ theo từng điểm - Mô hình liệu Spaghetti Mô hình liệu Spaghetti la các phương pháp sử dụng để lưu liệu về các nhóm đối tượng địa lý dạng bản đồ các phần mềm GIS Mô hình liệu Spaghetti la mô hình đơn giản lưu trữ liệu hình học các đối tượng địa lý rất hiệu quả 18 Mô hình Spaghetti có cấu trúc đơn giản, đối tượng địa lý được mô tả độc lập, vậy, cặp tọa có thể xuất hiện nhiều lần để lưu hai hay nhiều đối tượng kề Tuy nhiên, mô hình Spaghetti có lợi la sự thay đổi của đối tượng ma không ảnh hưởng đến hình dạng của đối tượng khác Mỗi nhóm đối tượng điểm, đường va đa giác được lưu các tệp riêng biệt Các tệp riêng biệt được hiển thị dạng các bản đồ riêng biệt Phương pháp lưu trữ liệu dạng đơn giản va rất tiện cho việc tra cứu các thông tin liên quan đến từng nhóm đối tượng Đối tượng điểm la các thực thể địa lý được xác định cặp tọa độ (x,y) nhất Ngoai các liệu mô tả điểm đó ký hiệu, tên gọi,… cũng được lưu trữ cùng với cặp tọa độ Đối tượng đường được định nghĩa la tập hợp các thực thể địa lý được xác định đoạn thẳng có ít nhất hai hay nhiều cặp tọa độ a Mô hình liệu Topology Đối tượng địa lý có thể nhóm đối tượng sở (điểm, đường) va nhóm đối tượng topo (topological features) hay gọi la các đối tượng kết hợp (composite features) Nhóm đối tượng topo nút (nodes), đường (routes), vùng (regions) được tạo từ đối tượng cở sở Các đối tượng topo được đặt tên va định nghĩa khác tùy thuộc phần mềm GIS Ví dụ, ArcInfo, các đối tượng topo gồm cung (arcs), nút (nodes), điểm nhãn (level point), polygon, điểm khống chế (tics), ký tự (annonation), đường (route), phần (section) Mô hình liệu Topology la tập các quy tắc để xây dựng va hiển thị các đối tượng topo Hiện nay, nhiều mô hình Topology được nghiên cứu va đề xuất cho nhóm đối tượng topo Mỗi mô hình đề xuất đều có ưu va nhược điểm - Mô hình liệu RASTER a Khái niệm liệu Raster Cấu trúc liệu Raster la ma trận ô vuông Mỗi ô vuông gọi la pixel va đại diện cho điểm thực địa Nếu vùng lãnh thổ nao đó được chia ma trận ô vuông, ô vuông có tọa độ riêng, tập các ô vuông vùng lãnh thổ chính la thực thể liệu Nếu các điểm coi nằm tâm của ô vuông, ta lập được bảng liệu gồm tọa độ địa lý của các điểm vùng nhất định Một ma trận ô vuông cho vùng lãnh thổ gọi la mô hình liệu Raster Cách tổ chức phổ biến của liệu Raster la ma trận số gồm hang va cột Vị trí (tọa độ) của pixel la thứ tự của hang va cột Kích thước của pixel Raster gọi la độ phân giải bản đồ hay ảnh Pixel nên có kích thước đủ nhỏ để có thể lưu trữ chi tiết liệu về đối tượng, cũng phải có kích thước đủ lớn để có thể phân tích liệu cách thuận tiện Trong cấu trúc liệu dạng Raster, mọi đối tượng điểm, đường va đa giác bản đồ đều được định nghĩa từ đơn vị bản pixel Điểm được định nghĩa la ô pixel Đường được định nghĩa la tập hợp các pixel nối tiếp va sắp xếp theo hướng nhất định Vùng được định nghĩa la tập hợp khép kín các ô vuông lưới có vị trí liền kề Mỗi pixel đều có giá trị nhất định theo kiểu liệu riêng Ưu điểm lớn nhất của mô hình Raster la toan liệu hình bản đồ được lưu nhớ máy tính Do vậy, các thao tác kiểu so sánh được thực hiện dễ dang Tuy nhiên 19 nó gặp bất lợi cho việc biểu diễn đường, điểm đối tượng la tập các pixel mảng Đường thẳng có thể bị đứt đoạn hay rộng so với hình ảnh thực Khó khăn lớn nhất xử lý liệu Raster la vấn đề “tế bao trộn” Sau tuỳ thuộc vao ứng dụng thực tế ma xác định quy luật gán giá trị lại cho chúng Một vấn đề khác ma mô hình gặp phải đó chính la việc lưu trữ liệu Ta biết bản đồ chia lam nhiều lớp, lớp gồm hang triệu Pixel biểu diễn đặc trưng địa lý nao đó Trung bình ảnh vệ tinh phủ khoảng 30.000 km2 với kích thước của điểm ảnh la 30 m có khoảng 35 triệu Pixel Vì có thể nói số lượng liệu cần lưu trữ la khổng lồ, điều dẫn đến nhiều khó khăn cho hệ thống thông tin Vấn đề đặt la cần phải nén liệu nhờ số thuật toán thích hợp Ưu nhược điểm liệu vector Raster a Mô hình liệu Vector Mô hình liệu Vector có nhiều ưu điểm Một ưu điểm trội la lưu trữ chính xác vị trí các điểm va các đối tượng bề mặt Trái đất theo hệ quy chiếu nhất định Một số ưu điểm chính của liệu Vector bao gồm: - Dữ liệu lưu tốn ít nhớ liệu Raster - Dữ liệu có thể tạo từ độ phân giải gốc, không có sự khái quát hóa liệu - Độ chính xác của dự liệu gốc được trì - Cho phép tạo topo cho các đối tượng, thực hiện các phân tích mạng rất tiện ích - Chuyến đổi hệ tọa độ được thực hiện dễ dang - Truy vấn va cập nhật liệu khá tiện ích va dễ dang Dữ liệu Vector bao gồm mặt hạn chế sau: - Cấu trúc liệu phức tạp - Thực hiện các phép toán chồng ghép la rất khó khăn - Vị trí của điểm phải lưu trữ cách chính xác - Cho phân tích không gian, liệu Vector phải được chuyển sang mô hình Topology Quá trình sửa lỗi để tạo Toppology khá tốn thời gian Hơn nữa, liệu Topology phải thường xuyên tạo lại các liệu điểm, đường va đa giác thường xuyên thay đổi - Các thuật toán áp dụng cho phân tích không gian rất phức tạp - Các liệu liên tục liệu độ cao, độ dốc không được hiển thị hiệu quả với mô hình liệu Vector - Phân tích không gian va lam trơn liệu la không thể thực hiện ranh giới của vùng b Mô hình liệu Raster So với mô hình liệu Vector, mô hình Raster có số ưu điểm Một ưu điểm trội la cấu trúc liệu phù hợp cho thực hiện các phép tính đại số bản đồ va nhiều thuật toán phức tạp khác Một số ưu điểm chính của liệu Raster được khái quát hóa bao gồm: - Cấu trúc liệu đơn giản, phần bản của bản đồ gồm Pixel 20 - Vị trí của điểm được lưu đơn giản tọa độ hang va cột của ma trận số - Phân tích không gian được thực hiện dễ dang va thuận tiện - Dữ liệu Raster thích hợp cho mô hình hóa va tính toán định lượng - Các liệu rời rạc va liệu liên tục độ cao có thể kết hợp dễ dang - Dữ liệu Raster thích hợp với các thiết bị đầu máy in va hiển thị liệu đồ - Nhiều liệu số ảnh vệ tinh, ảnh máy bay sẵn có va đa dạng, có khả cập nhật nhanh liệu số Một số mặt hạn chế được ghi nhận bao gồm: - Độ phân giải của Pixel hạn chế khả mô tả chi tiết đối tượng - Rất khó hiển thị các đối tượng hình tuyến chính xác đường giao thông, thủy văn - Xử lý liệu thuộc tính la khó khăn trường hợp sở liệu lớn Mỗi bản đồ Raster tương ứng với thuộc tính nhất định - Hầu hết các liệu đều tồn dạng Vector, để sử dụng liệu Raster, ta cần thực hiện chuyển đổi liệu sang dạng Raster - Các bản đồ Raster thường có mau sắc hấp dẫn va đẹp liệu Vector - Chuyển đổi hệ tọa độ thực hiện khó khăn liệu Vector 2, Mô hình cấu trúc sở liệu thuộc tính Dữ liệu thuộc tính la các thông tin kèm với các liệu không gian để mô tả về các đối tượng điểm, đường va vùng Trong các hệ thống GIS, phần lớn các tệp tin liệu thuộc tính được lưu các tệp tin riêng biệt với tệp tin liệu không gian Các tệp liệu thuộc tính có thể được tạo các hệ quản trị sở liệu Microsoft Access, ORACLE, Microsoft SQL Server Nhiều phần mềm sở liệu đều được xây dựng dựa nguyên lý của mô hình sở liệu quan hệ Mô hình sở liệu quan hệ có thể coi la mô hình chuẩn đầu tiên về sở liệu nói chung cũng sở liệu địa lý nói riêng Quá trình phân tích va xây dựng liệu thuộc tính GIS có thể thực hiện các nội dung bản sau: Điều tra, thu thập liệu; định nghĩa thực thể liệu va thuộc tính; xác định quan hệ các thực thể liệu; lập lược đồ thực thể liệu va chuyển lược đồ thực thể liệu bảng liệu thuộc tính Điều tra, quan sát, thu thập liệu tổ chức: Tiến hanh liệt kê các hồ sơ, sổ sách, tệp liệu của tổ chức: Bước la sở để định hình các thực thể liệu dự định xây dựng các tệp tin liệu dạng bảng Các tệp tin liệu liên kết với theo cấu trúc hình sở liệu Ví dụ, để xây dựng sở liệu địa chính, ta cần thu thập bản đồ địa chính, các bản đồ có liên quan, hồ sơ địa chính gồm sổ địa chính, sổ mục kê, sổ cấp giấy chứng nhận quyền sử dụng đất, sổ theo dõi biến động đất đai Các loại bản đồ va hồ sơ la sở để xác định các thực thể liệu cho mô hình liệu quan hệ phục vụ quản lý đất đai Xác định thực thể liệu thuộc tính thực thể liệu: Một thực thể la lớp đối tượng cụ thể trừu tượng của giới thực Mỗi thực thể gồm nhiều phần tử giống tập hợp Các phần tử thực thể tồn khách quan va độc lập tương đối lẫn Một thực thể được nhận diện số các đặc trưng của nó gọi la thuộc tính Như vậy 21 thuộc tính (Attribute) la các yếu tố thông tin cụ thể để nhận biết thực thể Mỗi tập thực thể được đặc trưng tên va danh sách thuộc tính của nó Người ta dùng các ký hiệu sau để mô tả tập thực thể Xác định mối quan hệ thực thể liệu: Mối quan hệ la sự mô tả sự liên hệ các phần tử của các tập thực thể với nhau, chúng la các gắn kết các tập thực thể với Mối quan hệ các tập thực thể có thể la mối quan hệ sở hữu phụ thuộc mô tả sự tương tác chúng Quan hệ hai thực thể liệu có thể la đơn-đơn (11), đơn-đa (1-n), đa-đa (n-n) Lập lược đồ thực thể liệu: Biểu đồ thực thể quan hệ mô tả các thực thể liệu, thuộc tính va các quan hệ các thực thể liệu Mỗi biểu đồ thực thể liệu thường được lập cho sở liệu nhất định Chuyển biểu đồ thực thể liệu sang mô hình liệu quan hệ: Trên sở lược đồ thực thể liệu được thiết lập bước trên, ta chuyển đổi lược đồ thực thể liệu bảng liệu quan hệ Mỗi thực thể liệu tương ứng với bảng liệu Ví dụ, thực thể liệu thửa đất lập bảng liệu quan hệ có tên la bảng liệu thửa đất Mỗi thuộc tính của thực thể liệu chuyển cột tương ứng của bảng liệu Trong số các thuộc tính của thực thể, chọn thuộc tính lam tên định danh (ID) gọi la khóa chính Mối quan hệ hai thực thể liệu lam sở để thiết lập trường khóa ngoại của thuộc tính Câu 11: Khái quát dạng phân tích liệu không gian hệ thống thông tin địa lý Phân tích liệu GIS la chức bản nhất của các hệ thống thông tin địa lý Phân tích liệu GIS nhằm tạo thông tin hữu ích đáp ứng nhu cầu thông tin của người sử dụng Hiện nay, có nhiều quan điểm khác về phân tích liệu hệ thống thông tin địa lý Theo nghĩa hẹp, phân tích liệu địa lý la việc sử dụng các phương pháp để phân tích liệu địa lý Theo nghĩa rộng, phân tích liệu địa lý la quá trình nghiên cứu va tìm quy luật phân bố theo không gian của hiện tượng va quá trình diễn bề mặt Trái đất (Murayama, 2011) Mục tiêu cuối cùng của phân tích liệu la cung cấp thông tin hữu ích cho người sử dụng thông tin địa lý các quan quản lý, người dân va doanh nghiệp Theo Bonham-Carter (1996), các phương pháp phân tích liệu địa lý có thể được nhóm ba nhóm phương pháp theo số lớp liệu sử dụng phân tích: Nhóm phương pháp phân tích liệu lớp liệu, hai lớp liệu, nhiều lớp liệu va phương pháp xử lý liệu chung Phân tích không gian dựa một lớp liệu nhằm phân tích mối liên quan các đối tượng bản đồ Các dạng phân tích với lớp liệu bao gồm đo lường, phân loại, truy vấn; phân tích lân cận; phân tích mạng Nhóm phương pháp phân tích đo lường, phân lớp va truy vấn có đặc điểm chung la không lam thay đổi bản liệu gốc để tạo liệu Đo lường la các phép tính khoảng cách các đối tượng, tính chu vi đối tượng vùng, tính diện tích va thể tích Truy vấn la các phép tính tìm kiếm thông tin từ sở liệu dựa các điều kiện nhất định Phân lớp la sự ấn định lại giá trị cho các đối tượng của lớp liệu Tất cả các chức phân tích của nhóm đều thực hiện dựa 22 lớp liệu Vector hay Raster Nhóm chức phân tích lân cận bao gồm phân tích vùng đệm va chức phân tích phân bố Phân tích liệu dựa hai lớp liệu được thực hiện thông qua chồng xếp hai lớp bản đồ Hai lớp liệu được chồng xếp sở các phép tính số học va đại số để tạo lớp liệu Phân tích chồng xếp được thực hiện phổ biến với liệu Raster Tuy nhiên, liệu Vector cũng có thể thực hiện chức chồng ghép Nguyên lý chung của chồng ghép la kết hợp các đối tượng cùng vị trí Phân tích liệu không gian dựa nhiều lớp liệu la dạng phân tích nâng cao va phức tạp nhất Các phân tích nâng cao thường dựa các mô hình tính toán phức tạp mô hình artificial neural netwworks, mô hình cellular automata, mô hình Markov chain, mô hình fuzzy logic; các công thức tính toán khác để kết hợp liệu đầu vao va tạo lớp thông tin Các phương pháp xử lý liệu chung bao gồm chuyển đổi hệ quy chiếu va chuyển đổi liệu chuyển liệu từ dạng cấu trúc Vector sang cấu trúc Raster Đây la các phương pháp phân tích liệu được trình bay la phương pháp phân tích đơn giản dựa lớp liệu va hai lớp liệu Những phương pháp phân tích nâng cao dựa vao nhiều lớp liệu vượt qua phạm vi của giáo trình phân tích nâng cao thường liên quan với các lĩnh vực chuyên nganh cụ thể khoa học Trái đất, sinh thái học, nông học, lâm nghiệp, khoa học đất, khoa học môi trường, quản lý tai nguyên thiên nhiên, khí tượng, thủy văn va nhiều lĩnh vực khoa học tự nhiên khác Câu 12: Các phép đo đạc phân tích lớp liệu địa lý Chức đo đạc la chức đơn giản nhất phân tích liệu địa lý với cả liệu Raster va Vector Hầu hết các phần mềm GIS đều có các mô-đun để thực hiện được chức đo đạc Nội dung đo đạc chủ yếu la xác định vị trí, chiều dai, diện tích Các phép đo được thực hiện khác hai loại liệu Vector va Raster Đo đạc với liệu Vector: Đơn vị bản của liệu la điểm, đường va vùng Vì vậy, các phép đo đạc la xác định vị trí, chiều dai, khoảng cách va diện tích của các đối tượng địa lý Vị trí của đối tượng địa lý được lưu dạng tọa độ x,y với đối tượng điểm, dãy cặp tọa độ với dạng liệu đường va vùng Vị trí của vùng thường được xác định thông qua điểm nhãn vùng Phần mềm GIS lưu va truy vấn vị trí của vùng qua điểm nhãn vùng Phép đo chiều dai của đối tượng dạng đường hay đường ranh giới vùng Độ dai của đường tổng các đoạn hay cung cộng lại Các phân mềm GIS cho phép phân biệt các đoạn thông qua cấu trúc topology Mỗi đoạn đường hay cung được xác định điểm khởi đầu va điểm kết thúc Đo khoảng cách hai đối tượng địa lý la chức quan trọng Các đối tượng địa lý gồm điểm, đường va vùng vậy đo khoảng cách có thể thực hiện với nhiều cặp đối tượng khác khoảng cách hai điểm, khoảng cách điểm va đường Phép đo diện tích được thực hiện với các đối tượng dạng vùng Vùng đặc trưng cho nhiều đối tượng địa lý khác Diện tích của vùng thường được đo đạc thực địa va ghi trường riêng tệp liệu Tuy nhiên, diện tích có thể tính được thông qua các công cụ GIS vùng đảm bảo tạo topology Phần mềm ArcGIS 23 va FAMIS cho phép thiết lập topology của bản đồ thửa đất, ta có thể tính được diện tích từng thửa đất Đo đạc với liệu Raster: Các phép đo đạc liệu Raster được thực hiện đơn giản cấu trúc liệu Raster đơn giản Vector Xác định vị trí điểm la vị trí của pixel lớp liệu Raster Vị trí của pixel được xác định tọa độ hang va cột của lớp liệu Diện tích được tính tổng các pixel nhân với diện tích pixel Diện tích của pixel được tính dựa độ phân giải Ví dụ, ảnh LANDSAT TM có độ phân giải la 30mx30m Diện tích của pixel la 0.09 Khoảng cách được tính chuỗi các pixel theo trật tự nhất định đường được hiển thị mô hình liệu Raster la chuỗi các pixel Câu 13: Nguyên lý chuyển cấu trúc liệu dạng Raster sang Vector ngược lại Chuyển liệu GIS bao gồm nhiều kiểu khác nhau: chuyển đổi phổ biến la chuyển đổi từ Raster sang Vector va ngược lại; chuyển từ liệu thuộc tính sang bản đồ; các dạng chuyển đổi liệu sử dụng các ham số sơ cấp… Chuyển đổi từ Raster sang Vector va ngược lại la dạng chuyển đổi phổ biến Chuyển đổi liệu từ Vector sang Raster có ý nghĩa đặc biệt cho các dự án nghiên cứu có tính toán phức tạp Các dạng tính toán cần liệu dạng liệu Raster, liệu Vector nhìn chung phục vụ tốt mục tiêu hiển thị liệu không gian Dữ liệu Vector dạng điểm, đường va vùng đều có thể chuyển sang Raster Ngược lại, liệu Raster có thể chuyển liệu Vector dạng điểm, đường va vùng Một số phần mềm GIS hỗ trợ sự chuyển đổi khá thuận tiện Nguyên lý chuyển đổi liệu từ dạng Vector sang Raster Trong thực tiễn, rất nhiều liệu địa lý được hiển thị theo dạng liệu điểm để thực hiện tính toán cần thiết.Các liệu dạng đường của liệu Vector la tập các điểm va điểm có tọa độ xác định Mỗi điểm được chuyển sang tương ứng la pixel Như vậy, chuỗi các điểm của liệu Vector được chuyển chuỗi các ô pixel Với các liệu dạng vùng, quá trình chuyển đổi từ Vector sang Raster la sự chia nhỏ vùng cần chuyển đổi các ô vuông phủ chùm vùng cần chuyển đổi theo đường ranh giới vùng Trong quá trình chuyển đổi cần phải tính toán diện tích cần chuyển đổi theo ranh giới vùng, hình lưới ô vuông hiển thị cho vùng cần chuyển với kích thước ô xác định va cuối cùng la chồng xếp lưới ô vuông lên vùng cần chuyển đổi để tạo lưới liệu Raster của vùng chuyển đổi Việc lựa chọn độ phân giải của pixel la yếu tố quan trọng sự lựa chọn độ phân giải ảnh hưởng đến độ chính xác của vùng cần chuyển đổi Lưu ý các phân tích liệu yêu cần độ chính xác cao về diện tích vùng sự chuyển đổi từ liệu Vector sang liệu Raster cần phải xem xét cẩn thận Chuyển đổi từ liệu Raster sang liệu Vector: 24 Ngoai chuyển đổi từ liệu Vector sang Raster, nhiều ứng dụng đòi hỏi chuyển đổi từ liệu Raster sang Vector Hiện nay, ảnh vệ tinh viễn thám, ảnh hang không dạng số rất đa dạng va phong phú Định dạng của các tệp liệu ảnh vệ tinh viễm thám đều lưu trữ dạng liệu Raster Nhiều ứng dụng lĩnh vực quản lý đất đai đòi hỏi liệu dạng Vector, vậy sự chuyển đổi liệu từ Raster sang Vector la cần thiết Khái quát hóa quá trình chuyển đổi từ liệu Raster sang cấu trúc liệu Vector được mô tả khái quát: Ảnh số thực chất la dãy các ô vuông được mã hóa dạng số va được xếp theo cấu trúc ma trận vuông Như vậy, quá trình chuyển đổi từ Raster sang Vetor la quá trình nhóm các pixel có cùng giá trị các nhóm khác Câu 14: Chồng xếp lớp liệu Với liệu Raster, chồng xếp hai lớp liệu được thực hiện theo từng pixel Các tính toán cũng được thực hiện theo cấp độ pixel Chồng xếp được thực hiện đơn giản liệu Vector Sự kết hợp các lớp liệu Raster thông qua các phép tính toán để cho lớp liệu Các phép tính có thể la các phép tính số học va đại số, phép tính so sánh va Boolean Tại vị trí pixel của từng lớp liệu Raster, ta có thể kết hợp lại để tạo ô pixel Giá trị của ô pixel la kết quả của các phép tính số học cộng, trừ, nhân, chia theo các công thức mô hình tính toán nhất định Lưu ý tất cả các lớp liệu Raster phải có cùng hệ quy chiếu có thể thực hiện được phân tích chồng xếp Có nghĩa la ta cần phải chuyển các bản đồ nhân tố về cùng hệ quy chiếu UTM chẳng hạn Nguyên lý chồng xếp bản đồ Raster có tiềm ứng dụng to lớn thực hiện mô hình hóa va mô nhiều hiện tượng địa lý diễn bề mặt Trái đất Các mô hình dự báo xói mòn đất, dự báo động đất, dự báo hiện tượng ấm nóng toan cầu, dự báo chuyển đổi lớp phủ thực vật, tính toán phân bố nước thải, chất thải rắn va khí thải vao môi trường đất va khí quyển la ví dụ tiêu biểu Trong lĩnh vực quản lý đất đai va quản lý tai nguyên thiên nhiên, nguyên lý chồng xếp bản đồ Raster va được ứng dụng rộng rãi công tác đánh giá đất, định giá đất để đề xuất các chiến lược quản lý va sử dụng cách hiệu quả va bền vững Chồng xếp lớp liệu Raster dựa vào phép tính số học: Phép tính số học va đại số la các phép tính cộng, trừ, nhân, chia, ham số mũ, logarit, các ham số sơ cấp khác Mỗi lớp liệu có thể cộng, trừ, nhân, chia với số nhất định Ví dụ, cho ba lớp liệu A, B, C, các lớp liệu C1, C2, C3 được tạo thông qua các phép tính số học đơn giản để kết hợp lớp liệu với số Lớp liệu A được cộng thêm giá trị 10 để tạo lớp liệu C1 Tương tự, ta có thể cộng hai lớp liệu A va B để tạo lớp liệu C2 Va cuối cùng, lớp liệu C3 được tạo từ công thức C3=((A-B)/(A+B))*100 Chồng xếp lớp liệu Raster dựa theo phép tính so sánh: Phép tính để đánh giá điều kiện nhất định Những điều kiện đánh giá gồm lớn (> =), nhỏ (< =) va khoảng (> va [...]... Server Nhiều phần mềm cơ sở dữ liệu nay đều được xây dựng dựa trên nguyên lý của mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ có thể coi như la mô hình chuẩn đầu tiên về cơ sở dữ liệu nói chung cũng như cơ sở dữ liệu địa lý nói riêng Quá trình phân tích va xây dựng dữ liệu thuộc tính trong GIS có thể thực hiện các nội dung cơ bản sau: Điều tra, thu... qua một cơ chế thống nhất chung Câu 10: Mô hình cấu trúc cơ sở dữ liệu của GIS: dữ liệu không gian, dữ liệu thuộc tính 1, Mô hình cấu trúc cơ sở dữ liệu không gian Dữ liệu la trung tâm của hệ thống GIS, hệ thống GIS chứa cang nhiều thì chúng cang có ý nghĩa Dữ liệu của hệ GIS được lưu trữ trong CSDL va chúng được thu thập thông qua các mô hình thế giới thực Dữ liệu trong hệ GIS còn... liệu bản đồ Điểm khác biệt cơ bản của GIS với các hệ thống thông tin khác la GIS được thiết kế để lam việc với các dữ liệu trong một hệ toạ độ quy chiếu Điểm giống với các hệ thống thông tin khác la GIS cũng bao gồm một hệ cơ sở dữ liệu va các phương pháp để thao tác với dữ liệu đó 2, Các thành phần cơ bản của hệ thống GIS: Theo nghĩa rộng, GIS bao gồm phần cứng, phần... mạng Câu 9: Khái niệm về cơ sở dữ liệu 17 Các tập dữ liệu chứa các thông tin có liên quan đến một cơ quan, một tổ chức, một chuyên nganh khoa học tự nhiên hoặc xã hội được lưu trữ trong máy tính theo một quy định nao đó theo mục đích sử dụng được gọi la cơ sở dữ liệu Một cơ sở dữ liệu của hệ thống thông tin địa lý có thể chia ra lam 2 loại số liệu cơ bản: số liệu không... các phương pháp cơ bản trên còn có các, ph ư ơng pháp: sử dụng mạng nơ ron hay phân loại m ềm *Phương pháp phân loại sử dụng mạng nơ ron Câu 8: Khái niệm GIS theo chức năng Các thành phần cơ bản của hệ thống GIS 1, Khái niệm GIS: Theo chức năng, GIS la một hệ thống nhằm thu thập, lưu trữ, truy vấn, tích hợp, thao tác, phân tích va hiển thị dữ liệu không gian Thực chất, GIS chính la một... của tổ chức: Tiến hanh liệt kê các hồ sơ, sổ sách, tệp dữ liệu của tổ chức: Bước nay la cơ sở để định hình các thực thể dữ liệu dự định xây dựng các tệp tin dữ liệu dạng bảng Các tệp tin dữ liệu liên kết với nhau theo cấu trúc sẽ hình thanh cơ sở dữ liệu Ví dụ, để xây dựng cơ sở dữ liệu địa chính, ta cần thu thập bản đồ địa chính, các bản đồ có liên quan, hồ... phần mềm, dữ liệu, phương pháp, con người Theo nghĩa hẹp, GIS được định nghĩa như một hệ phần mềm thực hiện chức năng nhập dữ liệu, xây dựng cơ sở dữ liệu, phân tích dữ liệu va trình bay dữ liệu qua các thiết bị đầu ra Hệ thống thông tin địa lý (GIS) : +Phần cứng:Máy tính,Máy in,Ban số hóa,Đĩa CD va ổ USB +Phần mềm:ArcGIS,Idrisi,Mapinfo,MicroStation +Dữ liệu:Bản đồ ,Bảng thuộc... gọi la khóa chính Mối quan hệ giữa hai thực thể dữ liệu lam cơ sở để thiết lập trường khóa ngoại của bằng thuộc tính Câu 11: Khái quát các dạng phân tích dữ liệu không gian trong hệ thống thông tin địa lý Phân tích dữ liệu GIS la chức năng cơ bản nhất của các hệ thống thông tin địa lý Phân tích dữ liệu trong GIS nhằm tạo ra thông tin hữu ích đáp ứng nhu cầu thông tin của... thể phát triển mở rộng va phân tích cho nhiều vùng khác trên cơ sở cùng một loại tư liệu cũng như cùng mùa va thời gian chụp ảnh do đó giúp cho công tác giải đoán nhanh hơn va đảm bảo được tính thống nhất trong quá trình giải đoán Câu 7: Xử lý ảnh số: khái niệm, các bước cơ bản Phân loại ảnh: có giám sát và không giám sát 1, Xử lý ảnh số: a, Khái niệm Các dữ liệu ảnh... địa lý có thể nhóm thanh đối tượng cơ sở (điểm, đường) va nhóm đối tượng topo (topological features) hay còn gọi la các đối tượng kết hợp (composite features) Nhóm đối tượng topo như nút (nodes), đường (routes), vùng (regions) được tạo ra từ đối tượng cở sở Các đối tượng topo được đặt tên va định nghĩa khác nhau tùy thuộc phần mềm GIS Ví dụ, trong ArcInfo, các đối tượng ... chung Câu 10: Mô hình cấu trúc sở liệu GIS: liệu không gian, liệu thuộc tính 1, Mô hình cấu trúc sở liệu không gian Dữ liệu la trung tâm của hệ thống GIS, hệ thống GIS chứa cang nhiều chúng... quang học - Viễn thám hồng ngoại nhiệt: nguồn lượng sử dụng la bức xạ nhiệt chính vật thể sản sinh Ảnh thu được kỹ thuật viễn thám được gọi la ảnh nhiệt - Viễn thám siêu cao... *Phương pháp phân loại sử dụng mạng nơ ron Câu 8: Khái niệm GIS theo chức Các thành phần hệ thống GIS 1, Khái niệm GIS: Theo chức năng, GIS la hệ thống nhằm thu thập, lưu trữ, truy vấn, tích