ĐỀ CƯƠNG PHÂN TÍCH KHÔNG GIAN TRONG QUẢN lý môi TRƯỜNG 1

ĐỀ CƯƠNG PHÂN TÍCH KHÔNG GIAN TRONG QUẢN LÝ MÔI TRƯỜNG PHẦN I LÝ THUYẾT Chương I: Giới thiệu chung phân tích không gian môi trường Khái niệm ý nghĩa phân tích không gian Trả lời: - Khái niệm phân tích không gian: + Phân tích không gian trình kiểm tra, đánh giá địa điểm (địa lý), thuộc tính mối quan hệ liệu không gian thông qua việc chồng xếp lớp liệu kỹ thuật phân tích khác để trả lời câu hỏi tìm kiến thức hữu ích + Phân tích không gian trình chiết xuất tạo thông tin từ liệu không gian gốc - Ý nghĩa phân tích không gian: Các kiểu phân bố không gian bản, trình bày ý nghĩa số công cụ phân tích không gian Trả lời: - Các kiểu phân bố không gian bản: + Phân bố ngẫu nhiên (Random): gặp môi trường đồng nhất, xu hướng kết thành nhóm & tính lãnh thổ + Phân bố theo hệ thống/đồng (Uniform): Diễn nơi có cạnh tranh gay gắt, mẫu thuẫn đối kháng cá thể, thường có tính lãnh thổ cao Đôi cách chọn đơn vị mẫu ngẫu nhiên không tốt cách chọn mẫu hệ thống Trong chọn mẫu hệ thống, cỡ mẫu n chọn (có phương pháp tính xác suất tương tự) từ quần thể N Cách lấy mẫu hệ thống khung mẫu giống “hàng” đơn vị mẫu, mẫu chuỗi liên tiếp điểm số có khoảng cách theo hàng dọc - + Phân theo cụm/đám (Clustered): Phổ biến tự nhiên, gia tăng tính cạnh tranh cá thể thức ăn, nơi ở, dễ dàng lây bệnh, song có khả sống sót cao cho nhóm Ý nghĩa số công cụ phân tích không gian: Select (lựa chọn): + Lựa chọn tính chiết xuất + Cung cấp tiêu chí lựa chọn + Làm việc với điểm, đường, vùng Buffer (vùng đệm): + Tạo vùng đệm xung quanh tính khoảng cách xác định + Làm việc với điểm đường + Có thể làm cho nhiều khu vực Dissolve (Chập đối tượng kề nhau) ArcToolbox/Data Management Tools/Generazation/Dissolve + Kết hợp vùng có thuộc tính kề + Làm việc với vùng Intersect (Chập đối tượng cắt nhau) ArcToolbox/Analysis Tool/Overlay/Intersect + Tính toán giao điểm hình học lớp + Các khu vực (hoặc tính năng) đặc trưng cho giữ nguyên + Làm việc trên: vùng với vùng, đường với vùng, điểm với vùng Union (Kết hợp) ArcToolbox/Analysis Tool/Overlay/Union + Clip (Cắt) ArcToolbox/Analysis Tool/Extract/Clip + Cắt giảm tính liệu đầu vào, sử dụng “clip layer” + Dữ liệu đầu vào: point, line, poly + Clip layer: + Chỉ giữ thuộc tính từ lớp đầu vào Erase (Xóa) Chương 2: Một số phương pháp rút mẫu không gian Kế hoạch phương pháp rút mẫu không gian Trả lời: - Rút mẫu ngẫu nhiên đơn (simple random) + Mỗi thành viên quần thể đánh số (không trùng lặp) + Bảng số ngẫu nhiên/một phương pháp rút thăm sử dụng để chọn đối tượng đủ mẫu + Ứng dụng với nghiên cứu có cỡ mẫu nhỏ + Sử dụng bảng số ngẫu nhiên + Rút thăm + Máy tính + Tiến hành: • Lập danh sách tất cá thể quần thể định chọn mẫu Đánh số thứ tự cá thể • Xác định cỡ quần thể N, xác định cỡ mẫu n • Rút thăm đối tượng đủ mẫu • Dùng bảng số ngẫu nhiên chọn đối tượng đủ cỡ mẫu • Máy tính - Rút mẫu ngẫu nhiên hệ thống (systematic sampling) + Mẫu phân bổ dàn khung mẫu (đơn vị mẫu đánh số cách xác) + Nhanh dễ áp dụng + Đơn giản điều kiện thực địa + Hạn chế: Đơn vị mẫu không xếp ngẫu nhiên, thiếu đại diện - Rút mẫu phân tầng (stratification) + Được lựa chọn nghiên cứu muốn đảm bảo tính đại diện mẫu cho nhóm đối tượng + Mẫu chia thành tầng + Các tầng có chung đặc điểm (vùng miền, giới tính, nhóm tuổi) + Mẫu chọn riêng biệt cho tầng (ngẫu nhiên đơn giản/ngẫu nhiên hệ thống) + Chỉ số cho tầng tính toán riêng biệt với số toàn mẫu + Vì tầng, cá thể giống với số đặc điểm, Chỉ số tính toán tầng ước tính xác so với số tính toàn mẫu chọn ngẫu nhiên đơn giản - Chọn mẫu chùm (cluster sampling) + Xác định cụm/chùm (theo địa lý: tỉnh, huyện, xã; theo tổ chức: phòng khám, bệnh viện) + Lập danh sách cụm/chùm + Chọn chùm theo phương pháp ngẫu nhiên/ngẫu nhiên hệ thống + Chọn cá thể cụm/chùm: • Cách 1: Lựa chọn tất mẫu cụm/chùm vào nghiên cứu (chùm bậc) • Cách 2: Lập danh sách cụm/chùm, chọn cá thể phương pháp ngẫu nhiên đơn hệ thống (chùm bậc) + Ưu điểm: • Có thể áp dụng điều tra có phạm vi rộng, phân tán • Khung mẫu đơn giản (danh sách chùm) dễ lập • Điều tra dễ nhanh đối tượng nghiên cứu nhóm lại • Nâng cao chất lượng giám sát đảm bảo chất lượng số liệu • Tiết kiệm kinh phí, thời gian + Hạn chế: • Tính xác tính đại diện thấp (hệ số thiết kế) • Cần số cụm/chùm lớn Thường số chùm >30 Phương pháp rút mẫu không gian theo kiểu ô (Quadrat sampling) Trả lời: - Quadrat ô mẫu/một đơn vị lấy mẫu có kích thước xác định & có nhiều hình dạng khác tròn, vuông, chữ nhật Được sử dụng nhiều sinh thái & địa lý để nghiên cứu phân bố loài hay đối tượng Các phương pháp quadrat Phương pháp liệt kê (list quadrat) Phương pháp đếm (count) Phương pháp đếm phân tích (chart quadrat) Phương pháp ô cố định - Ô tiêu chuẩn có kích cỡ 1m x 1m: NC thực vật thân thảo (herbaceous species) - OTC có kích thước 5m x 5m: NC thảm bụi (bushes) - OTC có kích thước 10m x 10m: NC thảm thực vật gỗ lớn (trees) - Kích thước & số lượng OTC tuỳ thuộc vào điều kiện cụ thể thảm TV khu vực nghiên cứu Phương pháp rút mẫu không gian theo kiểu khoảng cách Trả lời: - Là phương pháp dựa mặt cắt đường mặt cắt điểm Mẫu/dữ liệu thu thập khoảng cách đối tượng khảo sát từ điểm đường Mục tiêu để ước tính mật độ trung bình đối tượng khu vực Phương pháp: • Lát cắt điểm chủ yếu sử dụng điều tra ĐV • Chúng liên quan đến người quan sát đứng vị trí định đếm số lượng, đối tượng nhìn thấy • Điều có nghĩa không cần phải qua địa hình khó khăn cần thiết cho tuyến đường Chương 3: Phân tích liệu không gian dạng Raster Sự khác biệt liệu Raster Vector Cách chuyển đổi từ liệu Raster sang liệu dạng Vector, ngược lại? Mục đích việc đổi gì? Trả lời: Chuyển đổi từ liệu Vector sang liệu dạng Raster: - Điểm Vector sang Raster: Khởi động ArcMap, mở lớp điểm dạng Vector cần chuyển sang Raster Khởi động ArcToobox Chọn Conversion Tools\To Raster\Point To Raster, hộp thoại Point To Raster: a) Input Features: chọn file điểm cần chuyển sang Raster b) Value Field: chọn trường sở liệu cần thiết c) Output raster dataset: chọn đường dẫn & ghi tên file raster đầu d) Cellcize: chọn kích thước ô vuông cho file raster đầu Nhấn OK - Đường Vector sang Raster: Khởi động ArcMap, mở lớp đường dạng Vector cần chuyển sang Raster Khởi động ArcToobox Chọn Conversion Tools\To Raster\Polyline To Raster, hộp thoại Polyline To Raster: a) Input Features: chọn file đường cần chuyển sang Raster b) Value Field: chọn trường sở liệu cần thiết c) Output raster dataset: chọn đường dẫn ghi tên file raster đầu d) Cellcize: chọn kích thước ô vuông cho file raster đầu Nhấn OK - Vùng Vector sang Raster: Khởi động ArcMap, mở lớp vùng dạng Vector cần chuyển sang Raster Khởi động ArcToobox Chọn Conversion Tools\To Raster\Polygon To Raster, hộp thoại Polygon To Raster: a) Input Features: chọn file vùng cần chuyển sang Raster b) Value Field: chọn trường sở liệu cần thiết c) Output raster dataset: chọn đường dẫn ghi tên file raster đầu d) Cellcize: chọn kích thước ô vuông cho file raster đầu Nhấn OK Chuyển đổi liệu từ Raster sang Vector: - Raster thành điểm: Khởi động ArcMap, mở lớp liệu Raster cần chuyển thành điểm Khởi động ArcToobox Chọn Conversion Tools\From Raster\ Raster To Point, hộp thoại Raster To Point: a) Input Raster: chọn file Raster cần chuyển thành điểm Vector b) Value Field: chọn trường sở liệu cần thiết c) Output point features: chọn đường dẫn ghi tên file điểm đầu Nhấn OK - Raster thành đường: Khởi động ArcMap, mở lớp liệu Raster cần chuyển thành đường Khởi động ArcToobox Chọn Conversion Tools\From Raster\ Raster To Polyline, hộp thoại Raster To Polyline: a) Input Raster: chọn file Raster cần chuyển thành dạng đường b) Value Field: chọn trường sở liệu cần thiết c) Output point features: chọn đường dẫn ghi tên file điểm đầu Nhấn OK - Raster thành vùng: Khởi động ArcMap, mở lớp liệu Raster cần chuyển thành vùng Khởi động ArcToobox Chọn Conversion Tools\From Raster\ Raster To Polygon, hộp thoại Raster To Polygon a) Input Raster: chọn file Raster cần chuyển thành dạng đường b) Value Field: chọn trường sở liệu cần thiết c) Output point features: chọn đường dẫn ghi tên file điểm đầu Nhấn OK Mục đích việc chuyển đổi là: Các phương pháp tính toán xử lý liệu Raster: Phân tích liệu chỗ; Chồng xếp lớp- overlay; Phân tích liệu toàn (các hàm distance); Phân tích bề mặt- Surface analysis Trả lời: - Phân tích liệu chỗ: + Maximum: Giá trị Pixel file raster đầu giá trị lớn Pixel có vị trí tương ứng file Raster đầu vào + Minimum: Giá trị Pixel file raster đầu giá trị nhỏ Pixel có vị trí tương ứng file Raster đầu vào + Mean: Giá trị Pixel file raster đầu giá trị trung bình cộng Pixel có vị trí tương ứng file Raster đầu vào + Median: Giá trị Pixel file raster đầu Median Pixel có vị trí tương ứng file Raster đầu vào + Majority: Giá trị Pixel file raster đầu giá trị có số lần xuất nhiều Pixel có vị trí tương ứng file Raster đầu vào + Minority: Giá trị Pixel file raster đầu giá trị có số lần xuất Pixel có vị trí tương ứng file Raster đầu vào + Rank: Giá trị Pixel file raster đầu hiệu giá trị lớn giá trị nhỏ Pixel có vị trí tương ứng file Raster đầu vào + Standard deviation: Giá trị Pixel file raster đầu sai tiêu chuẩn Pixel có vị trí tương ứng file Raster đầu vào + Sum: Giá trị Pixel file raster đầu tổng giá trị Pixel có vị trí tương ứng file Raster đầu vào - Chồng xếp lớp (Overlay): + Fuzzy membership- Chồng xếp mờ thành viên: Chức dùng để chuyển giá trị pixel file raster đầu vào thành file raster đầu có giá trị pixel biến đổi từ đến 1 ArcToolbox: Spatial analyst tools\ Overlay\Fuzzy membership Input raster: chọn file raster đầu vào Output raster: chọn đường dẫn & đặt tên file raster đầu Membership type (optional): chọn kiểu dạng biến đổi liệu Nhấn nút OK + Fuzzy Overlay – Chồng xếp mờ: Chức năng: Kết hợp raster đầu vào để tạo raster đầu theo điều kiện: giá trị nhỏ/lớn raster đầu vào giá trị nhỏ/lớn raster đầu ArcToolbox: Spatial analyst tools\ Overlay\Fuzzy Overlay Input raster: chọn file raster đầu vào Output raster: chọn đường dẫn đặt tên file raster đầu Ovelay type (optional): chọn kiểu dạng kết hợp raster đầu vào Nhấn nút OK + Weighted Overlay – Chồng xếp trọng số: Chức cho phép tạo giá trị pixel raster đầu từ kết hợp theo phần trăm giá trị pixel raster đầu vào ArcToolbox: Spatial analyst tools\ Overlay\Weighted Overlay Weighted Overlay Table: chọn file raster đầu vào & phần trăm giá trị ảnh hưởng từ file Output raster: chọn đường dẫn & đặt tên file raster đầu Nhấn nút OK + Weighted Sum - Cộng theo trọng số: Chức cho phép tạo giá trị pixel raster đầu từ kết hợp theo trọng số giá trị pixel raster đầu vào ArcToolbox: Spatial analyst tools\ Overlay\Weighted Sum Input Rasters: chọn file raster đầu vào, trường liệu (field) trọng số giá trị ảnh hưởng từ file (Weight) Output raster: chọn đường dẫn & đặt tên file raster đầu Nhấn nút OK - Phân tích liệu toàn bộ: + Euclidean Distance - Khoảng cách thẳng: • Cần xác định KC gần từ điểm đến nguồn thải gây độc hại nhiều biết vị trí điểm thải • Vị trí điểm thải dạng điểm features/raster, giá trị pixel raster đầu khoảng cách từ pixel tới điểm thải gần • Các bước: ArcToolbox: Spatial analyst tools\ Distance\ Euclidean Distance Input Raster/feature source data: chọn raster/file chứa điểm đầu vào Output Distance Raster: chọn đường dẫn & đặt tên raster đầu Maximum distance (optional): chọn khoảng cách lớn mà khoảng cách không tính giá trị cho raster đầu Output cell size (Optional): chọn kích thước pixel cho raster đầu ra, không chọn mục kích thước pixel raster đầu vào quy định Nhấn nút OK + Euclidean Allocation - Phân bố thẳng: • Trả lời câu hỏi khoảng cách ngắn từ điểm đến điểm thải • Sử dụng đến công cụ Euclidean Allocation cho biết điểm ảnh hưởng chất độc hại từ điểm xả thải lớn • Các bước: ArcToolbox: Spatial analyst tools\ Distance\ Euclidean Allocation Input Raster/feature source data: chọn raster/file chứa điểm đầu vào Source field (optional): chọn trường liệu cần đưa vào raster đầu Output Allocation Raster: chọn đường dẫn & đặt tên raster đầu Maximum distance (optional): chọn khoảng cách lớn mà khoảng cách không tính giá trị cho raster đầu Output cell size (Optional): chọn kích thước pixel cho raster đầu ra, không chọn mục kích thước pixel raster đầu vào quy định Nhấn nút OK + Euclidean Direction - Hướng thẳng: • Để trả lời câu hỏi từ điểm muốn đến nguồn thải theo hướng • Các bước: ArcToolbox: Spatial analyst tools\ Distance\ Euclidean Direction Input Raster/feature source data: chọn raster/file chứa điểm đầu vào Output Direction Raster: chọn đường dẫn đặt tên raster đầu 4 Maximum distance (optional): chọn khoảng cách lớn mà khoảng cách không tính giá trị cho raster đầu Output cell size (Optional): chọn kích thước pixel cho raster đầu ra, không chọn mục kích thước pixel raster đầu vào quy định Nhấn nút OK - Phân tích bề mặt + Tính độ dốc: ArcToolbox: Spatial analyst tools\Surface\Slope Input Raster: chọn raster độ cao (DEM) Output Raster: chọn đường dẫn & đặt tên raster độ dốc đầu Output measurement (optional): chọn kiểu liệu độ dốc đầu (độ dốc dạng độ/phần trăm) Nhấn nút OK + Thành lập đường đồng mức: ArcToolbox: Spatial analyst tools\Surface\Contour Input Raster: chọn raster độ cao (DEM) Output polyline features: chọn đường dẫn & đặt tên file đường đồng mức đầu Contour Interval: chọn khoảng cao cho đường đồng mức Base contour (optional): chọn giá trị đường đồng mức thấp Nhấn nút OK + Hillshade: Cho phép tạo đồ bóng địa hình ảnh hưởng độ cao mặt trời & góc phương vị ArcToolbox: Spatial analyst tools\Surface\Hillshade Input Raster: chọn raster độ cao (DEM) Output Raster: chọn đường dẫn đặt tên raster đầu Azimuth (optional): chọn góc phương vị Altitude (optional): chọn độ cao mặt trời Nhấn nút OK + Hướng dốc: ArcToolbox: Spatial analyst tools\Surface\Aspect Input Raster chọn raster độ cao (DEM) Output Raster chọn đường dẫn & đặt tên raster đầu Nhấn nút OK + Cut fill: Chức dùng để xác định khác biệt giá trị pixel vị trí file raster Công cụ hay sử dụng việc đánh giá biến động ArcToolbox: Spatial analyst tools\Surface\Cut Fill Input before Raster surface: chọn raster thứ Input After Raster surface: chọn raster thứ (E.g Raster thứ đồ trạng rừng năm 2005, raster thứ hai đồ trạng rừng 2010) Output Raster: chọn đường dẫn đặt tên raster đầu Nhấn nút OK Chương 4: Phương pháp nội suy không gian Tổng quan phương pháp nội suy không gian: Khái niệm, mục đích, ý nghĩa Trả lời: - Khái niệm: + Ước tính giá trị điểm liệu chưa biết phạm vi tập hợp rời rạc chứa số điểm liệu biết + Điểm liệu: giá trị đại diện hàm số biến số độc lập có lượng giới hạn giá trị + Nội suy (ước tính) giá trị hàm số cho giá trị biến độc lập (đường cong phù hợp/phân tích hồi qui) - Mục đích: - Ý nghĩa: Nội suy không gian – ngoại suy Trả lời: - Ngoại suy (Extrapolation) dựa số liệu có đối tượng quan tâm để đưa suy đoán, dự báo tương lai Phân loại phương pháp nội suy không gian: Các phương pháp nội suy không gian Trả lời: Các phương pháp nội suy không gian: - Nội suy tuyến tính: + Là phương pháp tìm đường cong phù hợp sử dụng đa thức tuyến tính - Nội suy tam tuyến: + Là phương pháp nội suy đa biến mạng lưới chiều + Xấp xỉ giá trị điểm trung gian (x, y, z) trục lăng kính hình chữ nhật tuyến tính, sử dụng điểm mạng lưới + Sử dụng phân tích số, liệu & đồ họa máy tính - Nội suy đa thức: + Là phương pháp sử dụng số điểm, tìm đa thức mà cách xác thông qua điểm - Nội suy KRIGING: + Là nhóm kỹ thuật sử dụng địa thống kê để nội suy giá trị trường ngẫu nhiên (độ cao Z địa hình) điểm không đo đạc thực tế từ điểm đo đạc gần - Nội suy số kế cận tự nhiên: + Là phương pháp nội suy không gian (Robin Sibson) + Dựa Voronoi tessellation tập rời rạt điểm không gian - Khoảnh cách nghịch đảo có trọng số: + Là kỹ thuật phổ biến sử dụng để nội suy điểm phân tán biết + Dựa giả định bề mặt nội suy bị ảnh hưởng điểm lân cận & điểm xa + Bề mặt nội suy bình quân gia quyền điểm phân tán & trọng số gán cho điểm phân tán + Trọng số giảm khoảng cách từ điểm nội suy đến điểm phân tán tăng lên - Nội suy chốt trục: + Là dạng nội suy, nơi có điểm nội suy dạng đặc biệt vùng đa thức (chốt trục) + Nội suy chốt trục sử dụng nhiều nội suy đa thức sai số nhỏ sử dụng mức độ đa thức thấp - Nội suy gần nhất: + Là phương pháp đơn giản của nội suy đa biến nhiều chiều Chương 5: Qui luật phân bố không gian Phương pháp xác định qui luật phân bố Trả lời: Phương pháp xác định quy luật phân bố không gian (cây rừng): - Xác định phân bố không gian cá thể, quần thể theo toạ độ địa lý: GPS, sai số – 5m - Xác định phân bố rừng OTC: + Thường dùng toạ độ giả định: lấy góc OTC toạ độ (0,0) + Xác định vị trí tương đối rừng theo chiều mặt phẳng nằm ngang + Đo đếm tiêu sinh trưởng cá thể theo PP ĐT lâm học Qui luật phân bố (khoảng cách đến điểm gần nhất; phân bố theo khoảng cách khác nhau) Trả lời: - Khoảng cách đến điểm gần nhất: + Chỉ số KC đến gần sử dụng để kiểm tra quy luật phân bố KC ngẫu nhiên đến gần khu vực nghiên cứu  Số TB cộng KC ngẫu nhiên đến gần + Nếu: Số TB KC < số TB KC ngẫu nhiên kỳ vọng, phân bố PB cụm (clustered) & ngược lại phân tán (dispersed) – có xu hướng xa nhau, số TB KC = TB KC NN kỳ vọng PB N nhiên + Các bước: Chọn ArcToolbox Spatial Statistics Tools Analyzing Pattern  Average Nearest Neighbor Nhập liệu điều tra vào hộp Input Feature Class - Phân bố theo khoảng cách khác + Quy luật phân bố cụm (Clustered), đều/hệ thống (Systematic) hay ngẫu nhiên (Random) rừng theo mặt phẳng nằm ngang, phụ thuộc lớn vào KC nghiên cứu (DT ô đo đếm) + Ripley’s K Function: hàm toán học để xác định quy luật phân bố không gian loài theo KC nghiên cứu + Các bước: Chọn ArcToolbox Spatial Statistics ToolsAnalyzing PatternMulti-Distance Spatial Cluster Analysis (Ripley’s K Function) 3.Nhập liệu điều tra vào hộp Input Feature Class Qui luật phân bố tiêu sinh trưởng rừng (Morans I; General G; Local Morans I; Getis-Ord Gi*: khác biệt số cách áp dụng?- lựa chọn số phân tích tương quan) Trả lời: - Morans I: Áp dụng: Để xác định + Xu hướng phân bố giá trị có tính tương tự (cùng giá trị cao/giá trị thấp); + Xu hướng cụm lại với (Clustered) or tách rời xa (Dispersed) + Các bước: ArcToolbox: Spatial Statistics ToolsAnalyzing PatternSpatial Autocorrelation (Morans I) Nhập liệu điều tra vào hộp Input Feature Class - General G: + Chỉ số Morans I xác định phân bố cụm/phân tán giá trị tương tự + Nếu kết luận có phân bố cụm số không tách biệt đâu giá trị cụm cao/giá trị thấp + Chỉ số G tách biệt giá trị cụm cao/cụm thấp + Các bước: ArcToolbox: Spatial Statistics ToolsAnalyzing PatternHigh/Low Clustering (Getis - Ord General G) Nhập liệu điều tra vào hộp Input Feature Class - Local Morans I (cục bộ): + Morans I & G gọi số toàn cục, chúng đưa kết luận tiêu sinh trưởng phân bố KV NC (cụm cao, cụm thấp, phân tán, ngẫu nhiên) + Chúng không vị trí phân bố cụm (cluster)/giá trị bất thường (outlier) đâu OTC/bản đồ + Áp dụng: • Qua việc kiểm tra giả thuyết thống kê cho xác định vị trí KV có cụm hay không? • Cụm đâu & giá trị bất thường so với xungquanh thể vị trí? + Các bước: ArcToolbox: Spatial Statistics ToolsMapping ClusterCluster and Outlier Analysis (Anselin Local Morans I) Nhập liệu điều tra vào hộp Input Feature Class - Getis-Ord Gi* (Hot spot Analysis): + Chỉ số Gi*: Giống Local Morans I, Gi* cho phép xác định vị trí phân bố cụm cao, cụm thấp hay ngẫu nhiên OTC + Các bước: ArcToolbox: Spatial Statistics Tools Mapping ClusterHot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*) Nhập liệu điều tra vào hộp Input Feature Class - Lựa chọn phân bố số không gian: Morans I & G cho kết giá trị tính toán & hệ số kiểm tra (Z Score) phân bố toàn KV NC + Giả thuyết - phân bố ngẫu nhiên: -1.96 < Z< 1.96, độ tin cậy 95% giả thuyết chấp nhận, phân bố phân bố ngẫu nhiên theo giá trị xác định + Nếu giả thuyết bị bác bỏ, dấu Z Score có ý nghĩa lớn cụ thể sau: GENERAL G Z Score > 0: Giá trị lớn tập trung cụm lại với nhau/các có đường kính lớn, chiều cao lớn có xu hướng cụm lại với Z Score < 0: Giá trị nhỏ tập trung cụm lại với nhau/các có đường kính nhỏ, chiều cao thấp có xu hướng cụm lại, với MORANS I Z Score > 0: • Giá trị giống tập trung cụm lại với nhau/các có đường kính lớn, chiều cao lớn có xu hướng cụm lại với • Giá trị nhỏ tập trung cụm lại với nhau/các có đường kính nhỏ, chiều cao thấp có xu hướng cụm lại, với Z Score < 0: • Giá trị giống có xu hướng tách xa ra/các có đường kính lớn, chiều cao lớn phân tán; • Giá trị nhỏ tách ra/các có đường kính nhỏ, chiều cao thấp có xu hướng đứng tách xa Chương 6: Ứng dụng phân tích không gian QLTNTN Các phương pháp phân lớp đa lớp đơn lớp liệu Trả lời: - Fuzzy membership + Chức dùng để chuyển giá trị file pixel raster đầu vào thành file raster đầu có giá trị pixel đổi từ đến + Các bước: ArcToolbox: Spatial analyst tools\ Overlay\Fuzzy membership Input raster: chọn file raster đầu vào Output raster: chọn đường dẫn & đặt tên file raster đầu Membership type (optional): chọn kiểu dạng biến đổi liệu OK - Fuzzy Overlay + Chức dùng để kết hợp raster đầu vào để tạo raster đầu theo điều kiện: giá trị nhỏ raster đầu vào giá trị nhỏ raster đầu ra; giá trị lớn raster đầu vào giá trị lớn raster đầu + Các bước: ArcToolbox: Spatial analyst tools\ Overlay\Fuzzy Overlay Input raster: chọn file raster đầu vào Output raster: chọn đường dẫn đặt tên file raster đầu Ovelay type (optional): chọn kiểu dạng kết hợp raster đầu vào OK - Weighted Overlay + Chức cho phép tạo giá trị pixel raster đầu từ kết hợp theo phần trăm giá trị pixel raster đầu vào + Các bước: ArcToolbox: Spatial analyst tools\ Overlay\Weighted Overlay Weighted Overlay Table: chọn file raster đầu vào phần trăm giá trị ảnh hưởng từ file Output raster: chọn đường dẫn đặt tên file raster đầu OK - Weighted Sum: + Chức cho phép tạo giá trị pixel raster đầu từ kết hợp theo trọng số giá trị pixel raster đầu vào + Các bước: ArcToolbox: Spatial analyst tools\ Overlay\Weighted Sum Input Rasters: chọn file raster đầu vào, trường liệu (field) trọng số giá trị ảnh hưởng từ file (Weight) Output raster: chọn đường dẫn đặt tên file raster đầu OK Ứng dụng phân tích 3D phân tích không gian QLTNTN Trả lời: - Ứng dụng phân tích 3D: + Phân tích sản xuất nông nghiệp; + Nghiên cứu địa chất; + Nghiên cứu đánh giá môi trường; + Phân tích Khí tượng; + Mô hình hóa thủy văn; + Hiển thị & lập đồ khảo cổ; + Mô hình hóa rừng - Ứng dụng Spatial Analysis + Quản lý lưu vực: khoanh vẽ & xác định đặc trưng lưu vực; + Xây dựng đồ phân cấp đầu nguồn; + Điều tra & giám sát môi trường; qui hoạch môi trường; + Điều tra & giám sát tài nguyên nước, tài nguyên đất; + Phân tích không gian & thống kê không gian GIS nhằm phục vụ: • Quản lỷ rủi ro thiên tai; đánh giá phân tán nguồn ô nhiễm; • Phân tích BĐKH, đánh giá rủi ro môi trường, nguy sức khoẻ môi trường & phân tích tác động KTXH [...]... Analysis + Quản lý lưu vực: khoanh vẽ & xác định các đặc trưng lưu vực; + Xây dựng bản đồ phân cấp đầu nguồn; + Điều tra & giám sát môi trường; qui hoạch môi trường; + Điều tra & giám sát tài nguyên nước, tài nguyên đất; + Phân tích không gian & thống kê không gian trên nền GIS nhằm phục vụ: • Quản lỷ rủi ro do thiên tai; đánh giá sự phân tán của các nguồn ô nhiễm; • Phân tích BĐKH, đánh giá rủi ro môi trường, ... Rasters: chọn các file raster đầu vào, trường dữ liệu (field) và trọng số giá trị ảnh hưởng từ các file này (Weight) 3 Output raster: chọn đường dẫn và đặt tên file raster đầu ra 4 OK 2 Ứng dụng phân tích 3D và phân tích không gian trong QLTNTN Trả lời: - Ứng dụng phân tích 3D: + Phân tích sản xuất nông nghiệp; + Nghiên cứu địa chất; + Nghiên cứu đánh giá môi trường; + Phân tích Khí tượng; + Mô hình hóa thủy... pháp đơn giản của của nội suy đa biến một hoặc nhiều chiều Chương 5: Qui luật phân bố không gian 1 Phương pháp xác định qui luật phân bố Trả lời: Phương pháp xác định quy luật phân bố không gian (cây rừng): - Xác định phân bố không gian của cá thể, quần thể theo toạ độ địa lý: GPS, sai số 3 – 5m - Xác định phân bố cây rừng trong OTC: + Thường dùng toạ độ giả định: lấy một góc của OTC là toạ độ (0,0)... cao lớn phân tán; • Giá trị nhỏ tách nhau ra/các cây có đường kính nhỏ, chiều cao thấp có xu hướng đứng tách xa nhau ra Chương 6: Ứng dụng phân tích không gian trong QLTNTN 1 Các phương pháp phân lớp đa lớp và đơn lớp dữ liệu Trả lời: - Fuzzy membership + Chức năng này dùng để chuyển giá trị file pixel của raster đầu vào thành file raster đầu ra có giá trị pixel đổi từ 0 đến 1 + Các bước: 1 ArcToolbox:... ra suy đoán, dự báo trong tương lai 3 Phân loại phương pháp nội suy không gian: Các phương pháp nội suy không gian Trả lời: Các phương pháp nội suy không gian: - Nội suy tuyến tính: + Là phương pháp tìm ra đường cong phù hợp sử dụng đa thức tuyến tính - Nội suy tam tuyến: + Là phương pháp nội suy đa biến trên mạng lưới 3 chiều + Xấp xỉ giá trị của một điểm trung gian (x, y, z) trong trục lăng kính... trí phân bố cụm cao, cụm thấp hay ngẫu nhiên trên OTC + Các bước: 1 ArcToolbox: Spatial Statistics Tools Mapping ClusterHot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*) 2 Nhập dữ liệu điều tra vào hộp Input Feature Class - Lựa chọn phân bố chỉ số không gian: Morans I & G đều cho kết quả là giá trị tính toán & hệ số kiểm tra (Z Score) phân bố trên toàn KV NC + Giả thuyết - phân bố ngẫu nhiên: nếu -1. 96 < Z< 1. 96,... phương pháp nội suy không gian (Robin Sibson) + Dựa trên Voronoi tessellation của tập rời rạt các điểm không gian - Khoảnh cách nghịch đảo có trọng số: + Là một trong kỹ thuật phổ biến được sử dụng để nội suy các điểm phân tán đã biết + Dựa trên giả định bề mặt nội suy bị ảnh hưởng nhất bởi các điểm lân cận & ít bởi các điểm xa hơn + Bề mặt nội suy là bình quân gia quyền của điểm phân tán & trọng số... Input before Raster surface: chọn raster thứ 1 3 Input After Raster surface: chọn raster thứ 2 (E.g Raster thứ nhất là bản đồ hiện trạng rừng năm 2005, raster thứ hai là bản đồ hiện trạng rừng 2 010 ) 4 Output Raster: chọn đường dẫn và đặt tên raster đầu ra 5 Nhấn nút OK Chương 4: Phương pháp nội suy không gian 1 Tổng quan về các phương pháp nội suy không gian: Khái niệm, mục đích, ý nghĩa Trả lời: -... tính, sử dụng các điểm mạng lưới + Sử dụng trong phân tích số, dữ liệu & đồ họa máy tính - Nội suy đa thức: + Là phương pháp sử dụng một số điểm, tìm một đa thức mà đi một cách chính xác thông qua những điểm này - Nội suy KRIGING: + Là nhóm các kỹ thuật sử dụng trong địa thống kê để nội suy một giá trị của trường ngẫu nhiên (độ cao Z của địa hình) tại điểm không được đo đạc thực tế từ những điểm đo... sinh trưởng phân bố như thế nào KV NC (cụm cao, cụm thấp, phân tán, ngẫu nhiên) + Chúng không chỉ ra vị trí phân bố cụm (cluster)/giá trị bất thường (outlier) ở đâu trên OTC/bản đồ + Áp dụng: • Qua việc kiểm tra giả thuyết thống kê sẽ cho chúng ta xác định được vị trí của các KV có cụm hay không? • Cụm ở đâu & những giá trị bất thường so với những cây xungquanh thể hiện tại vị trí? + Các bước: 1 ArcToolbox: