Cấu trúc dữ liệu của GIS

Chương 3: Cấu trúc dư liệu GIS Nôị dung • Khái niệm • Dữ liệu không gian – Dư liệu dạng Raster – Dữ liệu dạng Vector • Dư liệu thuộc tính Khái niệm • Dư liệu • Cơ sơ dư liệu • Thành phần dư liệu GIS – DL không gian (Spatial data) – DL thuộc tính (Attribute/non-spatial data) • Metadata Metadata • “Dữ liệu liệu”, thơng tin kèm theo liệu, lý lịch liệu CSDL địa lý • Ai làm liệu? PP/Cơng nghệ nào?, Kiểm tra chất lượng?, Thời gian? Hệ quy chiếu KG nào? • Metadata: – Mơ tả chung tập hợp liệu địa lý: tóm tắt nội dung, mục tiêu đầu tư, sử dụng, quan quản lý DL nguồn – ðộ xác liệu, làm cơng nghệ – Hệ quy chiếu khơng gian, đơn vị liệu – Cơ sở pháp lý liệu: trình kiểm tra nghiệm thu, nguồn liệu – Nội dung đồ: mơ tả ký hiệu đơ, cấu trúc, tổ chức DL – Các số liệu hành khu vực Các loại liệu DLKG •ðiểm: đối tượng khơng có kích thước – đặc trưng vị trí điểm (VD: chùa ) •ðường: đối tượng chiều, có vị trí, có chiều dài, ví dụ: sơng, suối, đường, ranh giới hành chính, đường điện, dây cáp, loại ñường ống… Các loại liệu DLKG (tiếp) Vùng: đối tượng hai chiều, có vị trí, có chiều dài, có chiều rộng (hay có diện tích) Tùy thuộc: Tỷ lê / phân giải Tổ chức liệu khơng gian Có hai mơ hình để lưu trữ liệu địa lý: - Mơ hình Vector - Mơ hình Raster Mơ hình Vector lưu trữ cặp toạ độ đối tượng Mơ hình Raster sử dụng mạng lưới hình vng để thể đối tượng giới thực Mơ hình Raster Dữ liệu Raster gắn liền với liệu dạng ảnh liệu có tính liên tục cao Dữ liệu Raster biểu diễn nhiều đối tượng từ hình ảnh bề mặt đất đến ảnh chụp từ vệ tinh, ảnh quét ảnh chụp ðịnh dạng liệu Raster ñơn giản hỗ trợ nhiều kiểu liệu khác Nguồn dư liệu Raster • Ảnh chụp: vệ tinh, máy bay, ảnh quét, ảnh chụp thơng thường • Ngồi ra, Raster tạo cách chuyển ñổi từ nhiều nguồn DL khác Vector hay TIN Pixel • Cell ñơn vị cho lớp dạng Grid (lưới) • Cell có hình vng • Vị trí cell xác định số dịng số cột • Gốc toạ ñộ hệ ñược ñặt cell nằm đỉnh góc trái Mơ hình Raster (tiếp) Dữ liệu mơ hình Raster tổ chức thành ma trận cell (ô) ðiểm: ðược thể pixel ðường: ðược thể chuỗi pixel Vùng: ðược thể nhóm pixel Pixel (tiếp) Số nguyên Số thập phân Mỗi cell ñược gán giá trị số (Value) Những cell có giá trị giống mơ tả đối tượng 1: R ng 2: Nư c Giá tr v lư ng mưa Giá trị cell số nguyên, số thập phân khơng có giá trị (no data) Kích thước Cell • Kích thước Cell – 30 m x 30 m • Mức độ khái qt hố phụ thuộc vào kích thước Cell (đơ phân giải) • Sẽ bị thơng tin kích thước Cell lớn • Kích thước Cell nhỏ dung lượng tăng Mơ hình Raster – bảng thuộc tính • Dữ liệu mơ hình Raster ln lưu trữ bảng thuộc tính (VAT) Mơ hình Raster – thay đổi kích thước Cell/Pixel Kích thước pixel :100m Kích thước pixel :50m Diện tích bao trùm pixel: 100x100=10000 Diện tích bao trùm pixel: 50x50=2500 Thay đổi kích thước pixel Mơ hình Raster – Ví dụ Dữ liệu raster thể giá trị rời rạc dạng số nguyên giá trị liện tục dạng thập phân Các loại hình sử dụng ñất thể giá trị rời rạc dạng số nguyên ðộ cao thể giá trị liên tục dạng thập phân Nén dư liệu Raster • Raster (mxn): mxnx3 gia trị cần lưu trư dung lượng dư liệu lớn cần nén DL • Nén DL: cách thức mã hóa đê lưu trư dư liệu với dung lượng thấp • phương pháp nén DL: – – – – Nén theo ñường biên vùng Nén theo hàng cột Nén theo khối Nén tư phân Nén liệu raster - ñường biên vùng (Chain code) Bư c 1: Xác ñịnh vùng riêng biệt (gia trị, hình học) Bư c 2: ðối với vùng -Xác ñịnh ñiểm bắt ñầu ñường biên (trên, bên trái) - Tư ñiểm bắt ñầu, theo ñường biên (chiều kim đồng hơ) xác định gia trị hướng va bước nhảy Bư c 3: Lặp lại bước ñến hết vùng Phương pháp nén theo hàng cột (Run length code) Theo vùng Các Cell ñược lưu trư theo hàng từ trái qua phải từ ñầu ñến cuối hàng 10 Chuyển ñổi liệu từ dạng Vector sang dạng Raster (Raster hóa) DL Vector Cell size Chức phần mềm DL Raster Chuyển ñổi liệu từ dạng Vector sang dạng Raster (tiếp) 13 Mơ hình Vector • Dữ liệu dạng Vector ñược tổ chức mơ hình: – Mơ hình Spagheti – Mơ hình quan hệ khơng gian Topology Mơ hình Vector Vị trí Kiểu ðiểm 3,2 ðường 1,5; 3,5; 5,7; 8,8; 11,7 Vùng 5,3; 6,5; 7,4; 9,5; 11,3; 8,2; 5,3 14 Sự thể liệu dạng Vector Mỗi ñiểm ñược thể cặp tọa ñộ Mỗi ñường thể chuỗi cặp tọa ñộ Mỗi vùng ñược thể chuỗi cặp tọa độ, có cặp tọa đầu cặp tọa cuối trùng Mơ hình liệu Vector Spaghetti - Là mơ hình liệu ñơn giản, ñối tượng ñược lưu trữ cặp toạ độ Thơng tin quan hệ khơng gian Thơng tin thuộc tính 15 Mơ hình liệu Vector Spaghetti • Khơng mơ tả mối quan hệ khơng gian đối tượng, phép phân tích, tính tốn khơng gian thực khó khăn • ðối với liệu dạng vùng, đường ranh giới vùng ñược ghi nhận lần, lần cho vùng • Ưu điểm mơ hình đơn giản, dễ trình bày, biên tập, in ấn sử dụng rộng rãi để thành lập đồ • Phần mềm điển hình Mapinfo Mơ hình liệu Vector Topology • Mơ hình Vector Topology: phức tạp, ñối tượng ñược quản lý toạ độ va mối quan hệ khơng gian đối tượng • Mơ hình DL Vector Topology gồm: – Thơng tin vị trí khơng gian (Spatial data): thể theo mơ hình Vector - tọa độ mơ tả vị trí, hình dạng, đường biên đối tượng – Thông tin quan hệ không gian (Relational Spatial data – Topology) Mơ hình DLTopology thể QHKG kiểu quan hệ là: + Liên thông với nhau: thể dạng file ñường - ñiểm nối (ArcNode Topology) + Kề nhau: thể dạng file mơ tả đường bao (Polygon-Arc Topology) + Nằm nhau, phủ 16 Mơ hình liệu Vector Topology - Thơng tin vị trí khơng gian + Vùng: ñối tượng ñường ðN ñường bao vùng ñiểm nhãn + ðiểm nhãn nằm đối tượng vùng có ý nghĩa để xác định cho vùng Mơ hình liệu Vector – Topology thông tin quan hệ khơng gian + Mơ hình Topology dùng quan hệ khơng gian để ðN đặc tính khơng gian đối tượng Các quan hệ khơng gian Mỗi ñường (arc) có ñiểm bắt ñầu kết thúc điểm nút (node) Các đặc tính khơng gian ðộ dài ñường Hướng ñường (directionality) Các ñường (cung) (arc) nối với điểm nút (node) Tính liên tục (connectivity) Các ñường (arc) nối với tạo thành ñường bao vùng (polygon) Tính tạo vùng (diện tích vùng, chu vi vùng) Các ñường tham gia ðN vùng hai bên: phải trái Tính kề (adjacency or contiguity) 17 Mơ hình liệu Vector - Topology ðầu, cuối, giao đường Tính kề Tính liên tục Tính tạo vùng 18 Mơ hình liệu Vector -Topology Áp dụng mơ hình Topology xây dựng CSDL khơng gian - ðường ranh giới tạo thành đường bao đất ln đảm bảo tính khép kín tuyệt đối toạ độ - Các đường ranh giới khơng ñược phép giao nhau, phải cắt ñầu cuối ñường ( Sai ñiểm nút node) Sai ðúng ðúng Sai Dữ liệu không gian chuẩn Cơ sở liệu chuẩn liệu khơng cịn lỗi như: bắt quá, bắt chưa tới, vùng chưa khép… Sai ñúng 19 Nhập dư liệu Vector Tư sơ liệu đo: Sư dụng lệnh (cơng cụ ve) Từ có sẵn: sơ hóa Chuyển tư DL Raster: Vector hóa • Bằng tay: sơ hóa ảnh Raster • Sư dụng cơng cụ (tư động) Chuyển đổi tư dạng (phần mềm) khác - sư dụng chức chuyển ñổi phần mềm …tư SL ño • Sư dụng cơng cụ ve đối tượng hình học: đa giác, đoạn thẳng • Xác định điểm: nhập tọa • Truy bắt điểm (snap) • Các phần mềm hơ trơ: AutoCAD, MicroStation 20 Sơ hóa - Vector hóa •Nắn ảnh đơ: sư dụng điểm khống chê (ít điểm) •Sơ hóa So sánh hai mơ hình Raster Vector Raster Ưu điểm: - Cấu trúc ñơn giản - Dễ dàng sử dụng phép toán chồng xếp phép toán xử lý ảnh viễn thám - Dễ dàng thực nhiều phép tốn phân tích khác - Bài tốn mơ thực đơn vị khơng gian giống (ơ đơn vị) Kỹ thuật xử lý ñơn giản Nhược ñiểm: - Dung lượng liệu lớn - ðộ xác giảm sử dụng khơng hợp lý kích thước đơn vị - Bản đồ hiển thị khơng đẹp - Các tốn mạng khó thực - Khối lượng tính tốn để chuyển đổi toạ độ lớn 21 So sánh hai mơ hình Raster Vector Vector Ưu ñiểm: Biểu diễn tốt ñối tượng ñịa lý Dữ liệu nhỏ, gọn Các quan hệ Topo ñược xác ñịnh mạng kết nối Chính xác hình học, chất lượng khơng thay đổi phóng to Khả sửa chữa, bổ sung, thay đổi liệu hình học thuộc tính nhanh, tiện lợi Nhược điểm: Cấu trúc liệu phức tạp Chồng xếp ñồ phức tạp Các tốn mơ thường khó giải đơn vị khơng gian có cấu trúc Kỹ thuật xử lý phức tạp Rất khó thực tốn phân tích phép lọc VD: Khi Phóng to Vector Raster 22 Dư liệu thuộc tính • Hệ quản trị sở liệu thuộc tính – GIS có thê dùng hệ quản trị sở liệu ñể quản trị thực tốn liệu thuộc tính mà khơng liên quan đến liệu khơng gian Ví dụ: MS SQL, ORACLE, MS Access … • Các loại MHDL: – Phân cấp – Mạng lưới – Quan Mơ hình phân cấp • Tổ chức có cấu trúc hình Trường ðHNNI Khoa Bộ môn Khoa Bộ môn Khoa Khoa … 23 Mơ hình phân cấp (tiếp) • Ưu điểm – – – – Chặt che, ro ràng ðảm bảo ñộc lập DL ðảm bảo tồn vẹn DL Dê dàng phát triển mơ hình • Nhược điểm – Dư thừa thơng tin – Kho xư ly ñặc biệt xư ly nhiều nhánh – Phức tạp, linh hoạt Mơ hình mạng lưới • Mơ hình CSDL mạng lưới: mơ hình CSDL phân cấp, nút thiết lập từ nhiều nguồn nghĩa có nhiều nút cha tới nút • Các liên kết mơ hình mạng lưới 24 Mơ hình quan • Mơ hình CSDL quan hệ: hệ thống CSDL quan hệ • Hệ thống CSDL quan hê: tập hợp bảng lưu trữ liệu Mỗi bảng ma trận gồm chuỗi hàng cột giao • Khóa (nhận dạng): 1/1 tập hợp thuộc tính (cột) xác ñịnh quan (hàng) cụ thê • Mối quan hệ bảng: cột liệu chung hai bảng Cột liệu chung gọi “khố liên kết” ñể nối liệu từ bảng sang bảng Mơ hình quan (tiếp) Ưu điểm: • Mơ hình CSDL quan hệ có nhiều ưu điểm nhiều người dùng, quan tâm có tính độc lập liệu cao, dễ sử dụng • Mơ hình quan hệ có tính linh hoạt cao Do địi hỏi việc lập trình để truy cập liệu so với dạng mơ hình khác • ðặc biệt mơ hình quan hệ dễ hình thức hố tốn học, nghiên cứu, phát triển cho nhiều kết lý thuyết ứng dụng thực tế Nhược điểm: • CSDL quan hệ thường hoạt ñộng chậm so với dạng khác Tuy nhiên ñiều kiện nay, hệ thống máy tính ngày phát triển tốt chậm trễ ñã ñược khắc phục ñáng kể 25 Chuẩn hóa MHDL quan • Khái niệm • Phụ thuộc hàm Thuộc tính A xác định hàm thuộc tính B hay thuộc tính B phụ thuộc hàm với thuộc tính A (A->B) giá trị A ứng với giá trị B Dạng chuẩn thư • Một quan hệ dạng chuẩn thứ (First Normal Form) tồn thuộc tính có mặt quan hệ chứa giá trị ngun tố (khơng thể chia nhỏ nữa) 26 Dạng chuẩn thư hai • Một quan hệ dạng chuẩn thứ hai (2NF) dạng chuẩn thứ thuộc tính khơng khố quan hệ phụ thuộc hàm đầy đủ vào khố • Khố quan hệ (ít hai khố) ñồng thời có tồn phụ thuộc hàm phận? Dạng chuẩn thư ba • Một quan hệ: dạng chuẩn thứ - dạng chuẩn thứ hai • Mỗi thuộc tính khơng khố quan hệ khơng phụ thuộc hàm bắc cầu vào khố 27