Đang tải... (xem toàn văn)
Bài viết này đề cập đến mô hình dự báo theo GIS 4D (3D không gian và 1D theo thời gian) về xây dựng nhà trong tương lai. Mô hình đề xuất dựa trên việc khai phá dữ liệu xây dựng giai đoạn giai đoạn 2001 đến 2010 và dữ liệu LIDAR trong khu vực Quận 5 thành phố Hồ Chí Minh.
SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT, Vol 18, No.K3- 2015 Đề xuất mơ hình GIS 4D dự báo xu hướng xây dựng nhà đô thị Áp dụng cho Quận thành phố Hồ Chí Minh Khưu Minh Cảnh Lê Trung Chơn Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG-HCM (Bản nhận ngày 05 tháng năm 2015, hoàn chỉnh sửa chữa ngày 03 tháng năm 2015) TÓM TẮT Bài báo đề cập đến mơ hình dự báo theo GIS 4D (3D không gian 1D theo thời Markov Trong mơ hình đề xuất, điểm đại diện cho cơng trình dự kiến xây gian) xây dựng nhà tương lai Mơ hình đề xuất dựa việc khai phá liệu xây dựng giai đoạn giai đoạn 2001 đến 2010 liệu LIDAR khu vực Quận thành phố Hồ Chí Minh Xu hướng xây dựng phân tích dựa việc tổng hợp kỹ thuật phân tích tiến trình điểm, chuỗi dựng sinh phương pháp thống kê ngẫu nhiên khơng gian theo xu hướng rút trích từ phân tích chuỗi thời gian Tuy nhiên, việc sử dụng liệu LIDAR, nên mơ hình đề xuất thể biến động cơng trình xây dựng theo độ cao mức (LOD1) Từ khóa: GIS, tối ưu hóa, phân tích khơng gian, chuỗi Markov, chuỗi thời gian GIỚI THIỆU Quản lý phát triển đô thị liên quan đến vấn thành phố Hồ Chí Minh có khoảng 7000 cơng đề định hình kiến trúc tổng thể khu vực Trong số địa phương khu trung tâm đô thị, việc xây dựng nhà gắn liền với phát triển khác văn hóa, kinh tế, dịch vụ, xã hội, hình thái kinh doanh,… đặc biệt cơng trình xây dựng người dân Theo số liệu thu thập, từ năm 2001 đến 2010 khu vực Quận trình nhà khởi cơng Điều có nghĩa tốc độ xây dựng lớn, bình qn ngày có cơng trình nhà khởi cơng 10 năm có khoảng 35% nhà xây dựng tổng số nhà quận Khảo sát liệu thu thập cho thấy, cơng trình xây dựng quận gần liên tục năm Trang 114 TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 18, SỐ K3- 2015 Từ năm 2001 đến 2010 có đợt tạm dừng khởi cơng kéo dài 10 ngày dịp Tết Nguyên đán từ năm 2002-2007 năm 2010 Trong nghiên cứu này, trình xây dựng nhà nghiên cứu phương pháp thống kê Cụ thể xem xét việc xây dựng nhà tiến trình điềm ngẫu nhiên khơng gian Tập nhà xây điểm ngẫu nhiên tập nhà có sẵn đồ Theo đó, mơ hình thống kê tính tốn thơng số q trình xây dựng thị theo liệu quận Và sau đó, thơng số áp dụng để tính tốn q trình điểm ngẫu nhiên năm Theo đó, quy trình thống kê nghiên cứu (hình 1): - Thống kê xu hướng xây dựng đô thị Quận theo mùa xây dựng mùa nắng (tháng 12 đến tháng 4) mùa mưa (tháng đến tháng 11).; - Thống kê xu hướng xây dựng theo không gian, cụ thể xu hướng xây dựng theo nhóm điểm; - Thiết lập hàm sinh để mơ q trình xây dựng tương lai khu vực quận tương ứng giai đoạn 2001-2010 QUY TRÌNH THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU 2.1 Quy trình thu thập xử lý Mục tiêu định hình xu hướng xây dựng khu dân cư người dân thực việc khai thác liệu thực thực thống kê phân tích dự báo cơng trình xây dựng tương lai Sự phát triển cơng trình xây dựng hệ nhiều phát triển tương tác biện chứng với địa phương nhân tố kinh tế, văn hóa, xã hội Do đó, việc định hình phát triển thị, đặc biệt cơng trình xây dựng cần khảo sát nhiều yếu tố tác động Hình Bản đồ định vị cơng trình xây dựng quận 5, giai đoạn 2001-2010 Trang 115 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT, Vol.18, No.K3 - 2015 Quy trình đề xuất dựa phân tích tính chất nhà xây dựng theo mùa xây dựng Cụ thể quy trình đề xuất sau: - Bước 1: Dữ liệu thu thập thực tế cơng trình xây dựng - Bước 2: Thực thống kê theo quy luật không gian thời gian, xu hướng xây nhà - Bước 3: Xây dựng vùng theo thống kê từ tập liệu lớp nhà đồ - Bước 4: Thực ngẫu nhiên cơng trình xây dựng tương lai từ thông số bên Hàm ngẫu nhiên nhận tham số: khu vực thực thi hàm (từ bước 3), thời gian ngẫu nhiên (tham số nhập), số lượng cơng trình xây dựng phát sinh ngẫu nhiên (được phân tích từ bước theo thời gian, bao gồm thông tin: quy luật theo mùa, số lượng tầng) - Bước 5: Rút trích chiều cao từ độ cao nhà từ liệu mơ hình bề mặt địa hình (DSM) tương ứng số lượng tầng - Bước 6: Từ tập điểm ngẫu nhiên bước dựng đồ độ cao cấp độ (LOD1) - Bước 7: Lưu trữ thể tập liệu theo thời gian (đề xuất liệu định dạng NetCDF) 2.2 Dữ liệu thu thập Dữ liệu thu thập bao gồm liệu nhà Quận 5, liệu cơng trình xây dựng liệu độ cao bề mặt địa hình DSM (rút trích từ Trang 116 liệu Lidar) Trong đó, để thực quy trình trên, liệu cơng trình xây dựng bao gồm thơng tin: Vị trí (địa chỉ, tọa độ định vị khơng gian) cơng trình Ngày khởi cơng Số tầng trạng, số tầng thay đổi (xây mới) Song song đó, để phân tích 3D, liệu độ cao bề mặt (DSM) sử dụng Từ nguồn liệu Lidar, độ cao cơng trình xây dựng hữu xác định PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Để thực quy trình xử lý trên, kỹ thuật thống kê khai thác liệu sử dụng để phân tích về: quy luật theo thời gian, phân bố không gian cơng trình theo thời gian 3.1 Phân tích thống kê 3.1.1 Phân tích chuỗi thời gian Việc thống kê liệu theo phân tích chuỗi thời gian thực phương pháp tính tốn hồi quy trung bình trượt Dữ liệu phân tích thành hai mùa, mùa mưa (tháng đến tháng 11 năm) mùa nắng/khơ (tháng 12 đến tháng 4) Kết phân tích cho thấy: mùa mưa cơng trình xây dựng có hệ số hồi quy 1.22 mùa khô cơng trình xây dựng có hệ số 0.80 Từ đó, tính tốn hồi quy số lượng nhà mùa khô mùa mưa theo thời gian (hình 2, hình 3) TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 18, SỐ K3- 2015 Hình Kết phân tích thống kê liệu theo chuỗi thời gian Hình Đồ thị kết phân tích thống kê liệu theo chuỗi thời gian 3.1.2 Phân tích khơng gian xây dựng Khơng thay đổi số tầng: 1206 cơng trình Trong phân tích khơng gian xây dựng, thống kê liệu số tầng thay đổi cơng trình vấn đề cần thiết Từ thống kê số tầng thay đổi trạng độ cao, việc dự đoán cơng trình thực tế cơng trình xây dựng cơng trình có số tầng thấp Theo thống kê, việc thay đổi thêm tầng đến tầng chiếm đa số công trình Cụ thể số lượng số tầng thay đổi cơng trình xây dựng là: Thay đổi tầng: 21 cơng trình Thay đổi tầng: 1607 cơng trình Thay đổi tầng: 2608 cơng trình Thay đổi tầng: 850 cơng trình Thay đổi tầng: 409 cơng trình Thay đổi tầng: 166 cơng trình (6 tầng), 30 cơng trình (7 tầng), 25 cơng trình (8 tầng) Trang 117 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT, Vol.18, No.K3 - 2015 Bảng Bảng kết luận phân tích cụm cơng trình tháng phạm vi 500 mét Khoảng cách cơng trình Nhận xét Rất gần Đa số cơng trình phường 1,2,3,4 có thời điểm năm 2009 200 cơng trình Gần Đa số cơng trình phường 10,11,12,13,14,15 quận Xa Các phường 2,3, 12, 13, 14 Rất xa Các phường 2,3, 12,13,14,15, nhiều trường hợp cơng trình phường tháng sau có 628 cơng trình cách xa khu vực khởi cơng Ngồi ra, việc phân tích chuỗi thời gian cho thấy số lượng cơng trình nhà xây khác tùy theo mùa, đặc trưng xây dựng Việt Nam Tuy nhiên, để tạo lập phân bố ngẫu nhiên cơng trình xây dựng mới, phân bố không gian phải xem xét Bằng phương pháp thiết lập thống kê theo tiêu chí tìm kiếm số lượng cơng trình xây dựng sau 09 tháng (gọi cơng trình gần) ngồi (gọi cơng trình xa) khoảng cách 500 mét Số lượng cơng trình xa cơng trình ngồi tính tốn thống kê (bảng 1) 3.1.3 Cơng cụ thực thi tạo điểm cơng trình xây dựng ngẫu nhiên Khi xác định số lượng điểm (cơng trình xây dựng) thời điểm ngẫu nhiên phát sinh vị trí tập trung phát sinh, việc thể điểm ngẫu nhiên sử dụng cơng cụ phần mềm Ví dụ: cơng cụ Random Point ArcGIS hỗ trợ người sử dụng tạo điểm ngẫu nhiên từ tập điểm có sẵn Tập điểm có sẵn chọn dựa tiêu chí phân tích 3.2 Sơ lược quy trình tạo lập đồ cơng trình 4D Trang 118 Việc tạo dựng mơ hình 4DGIS cơng trình xây dựng để mô phát triển nhà dân xây dựng dựa sở điểm ngẫu nhiên phát sinh theo thời gian mạng lưới phát sinh theo cụm xu hướng độ cao phân tích thống kê phần Với việc thể lưu trữ, liệu lidar bay chụp thời điểm cung cấp thông tin mơ hình bề mặt số (DSM) Quận Từ đó, độ cao ngơi nhà rút trích nội suy thông qua liệu số tầng xây dựng Việc nội suy bao gồm hai tiến trình: nội suy thời điểm qua: dựa thời điểm liệu lidar thu thập so với công trình xây dựng Cụ thể, cơng trình nâng thêm tầng thể độ cao liệu lidar q khứ cơng trình có độ cao thấp Và tiến trình thứ hai nội suy thời điểm tương lai dựa liệu lidar Việc nội suy dựa thông tin số tầng nâng ngẫu nhiên thống kê nâng tầng KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ KẾT LUẬN Quy trình xây dựng mơ hình 4D GIS cho cơng trình xây dựng đề xuất Các tham số cho yếu tố thời gian, không gian mơ hình bao gồm: tham số số lượng số lượng phát TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 18, SỐ K3- 2015 sinh, cụm vị trí phát sinh, độ cao phát sinh tính tốn thống kê dựa số liệu thực tế xây dựng năm trước Mơ hình thể khơng gian 4D dựa liệu 3D mơ hình độ cao bề mặt (DSM) rút trích từ liệu Lidar Dữ liệu 3D độ cao đóng vai trò việc nội suy bề mặt Về mặt vật lý lưu trữ, mơ hình theo định dạng liệu khoa học nhiều chiều NetCDF Trên thực tế, cơng trình xây dựng bị tác động nhiều tác nhân khác Do đó, việc phân tích số liệu thu thập vị trí ngày khởi cơng cơng trình xây dựng cũ phản ánh phần xu hướng địa phương Theo đó, nghiên cứu sau phải bổ sung thêm yếu tố tác động kinh tế, văn hóa xã hội địa phương lân cận, vùng tổng thể thành phố công tác thống kê liệu Proposed 4D GIS for predicting the trend of housing construction in urban areas: application for District 5, Ho Chi Minh city Khuu Minh Canh Le Trung Chon Ho Chi Minh city University of Technology,VNU-HCM ABSTRACT In this paper, the model of house building in the future will be presented by the 4D GIS, 3D in space and temporal By this method, building house points will be generated temporally by the statistical random generating method and the trend in mining the building stage 2001-2010 and lidar data in the District 5th of HoChiMinh city, the expecting trend of building is built by combinning some analyses such as point changing will controlled by the factors from timeseries analysing And the geometric model for house is employed just the level of detail (LOD1), block of house process techniques, Markov, timeseries By Key words: GIS, optimization, spatial analysis, Markov chain, timeseries Trang 119 SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT, Vol 18, No.K3- 2015 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Duy Tiến, giáo trình “Các mơ hình xác suất ứng dụng – Phần 1: Xích Markov ứng dụng”, Đại học Quốc Gia Hà Nội [2] Thạch Thanh Tiền, luận văn Thạc sỹ Tốn “Xích Markov ứng dụng”, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, (2013) [3] Adrian Baddeley, ”Spatial Point Processes and their applications”, School of Mathematics & Statistics, University of Western Australia Trang 120 [4] Tổng công ty TN&MT Việt Nam, Hồ sơ kiểm tra nghiệm thu sản phẩm bay chụp, quét LiDAR xử lý liệu LiDAR khu vực TPHCM thuộc Thiết kế xây dựng mơ hình chiều phục vụ quản lý đô thị TPHCM (hạng mục công việc thuộc dự án “Ứng dụng công nghệ LiDAR xây dựng mô hình chiều phục vụ quản lý thị TP.Hồ Chí Minh”, 2012 [5] http://www.esri.com ... Vol.18, No.K3 - 20 15 Quy trình đề xu t dựa phân tích tính chất nhà xây dựng theo mùa xây dựng Cụ thể quy trình đề xu t sau: - Bước 1: Dữ liệu thu thập thực tế công trình xây dựng - Bước 2: Thực... KẾT LUẬN Quy trình xây dựng mơ hình 4D GIS cho cơng trình xây dựng đề xu t Các tham số cho yếu tố thời gian, khơng gian mơ hình bao gồm: tham số số lượng số lượng phát TAÏP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN,... Thiết kế xây dựng mơ hình chiều phục vụ quản lý đô thị TPHCM (hạng mục công việc thuộc dự án “Ứng dụng công nghệ LiDAR xây dựng mơ hình chiều phục vụ quản lý thị TP .Hồ Chí Minh”, 2012 [5] http://www.esri.com