Theo Võ Quang Minh thì một hệ thống thông tin địa lý bao gồm các đặc điểm chính
sau:
Khả năng chồng lắp bản đồ (Map Overlaying)
Việc chồng lắp các bản đồ trong kỹ thuật GIS là một khả năng ƣu việt của GIS trong việc phân tích các số liệu thuộc về không gian, để có thể xây dựng thành một bản đồ mới mang các đặc tính hoàn toàn khác với bản đồ trƣớc đây. Dựa vào kỹ thuật chồng lắp các bản đồ mà ta có các phƣơng pháp sau:
Phƣơng pháp cộng (sum), Phƣơng pháp nhân (multiply), Phƣơng pháp trừ (substract), Phƣơng pháp chia (divide),
Phƣơng pháp tính trung bình (average), Phƣơng pháp hàm số mũ (exponent), Phƣơng pháp che (cover),
Phƣơng pháp tổ hợp (crosstabulation).
Khả năng phân loại thuộc tính (Reclassification)
Một trong những điểm nổi bật trong tất cả các chƣơng trình GIS trong việc phân tích các thuộc tính số liệu thuộc về không gian là khả năng của nó để phân loại các thuộc tính nổi bật của bản đồ. Nó là một quá trình nhằm chỉ ra một nhóm thuộc tính thuộc về một cấp nhóm nào đó. Một lớp bản đồ mới đƣợc tạo ra mang giá trị mới, mà nó đƣợc tạo thành dựa vào bản đồ trƣớc đây.
Việc phân loại bản đồ rất quan trọng vì nó cho ra các mẫu khác nhau. Một trong những điểm quan trọng trong GIS là giúp để nhận biết đƣợc các mẫu đó. Đó có thể là những vùng thích nghi cho việc phát triển đô thị hoặc nông nghiệp mà hầu hết đƣợc chuyển sang phát triển dân cƣ. Việc phân loại bản đồ có thể đƣợc thực hiện trên 1 hay nhiều bản đồ.
Khả năng phân tích (Spatial analysis)
Tìm kiếm (Searching), Vùng đệm (Buffer zone), Nội suy (Spatial Interpolation), Tính diện tích (Area Calculation), Tìm kiếm (Searching).
Nếu dữ liệu đƣợc mã hoá trong hệ vector sử dụng cấu trúc lớp hoặc lớp phủ, thì dữ liệu đƣợc nhóm lại với nhau sau cho có thể tìm kiếm một lớp 1cách dễ dàng. Trong GIS phƣơng pháp này khó khăn khi mỗi một thành phần có nhiều thuộc tính, một hệ lớp đơn giản yêu cầu dữ liệu đối với mỗi lớp phải đƣợc phân lớp trƣớc khi đƣa vào.
Phép logic: Các thủ tục tìm kiếm dữ liệu sử dụng các thuật toán logic Boole để thao tác trên các thuộc tính và đặc tính không gian. Đại số Boole sử dụng các toán tử AND, OR, NOT tuỳ từng điều kiện cụ thể cho giá trị đúng, sai. Các phép toán logic không có tính chất giao hoán, chỉ có mức độ ƣu tiên cao hơn. Nó không chỉ đƣợc áp dụng cho các thuộc tính mà cho các đặc tính không gian.
Vùng đệm (Buffer zone): Nếu đƣờng biên bên trong thì gọi là lõi còn nếu bên ngoài đƣờng biên thì gọi là đệm (buffer). Vùng đệm sử dụng nhiều thao tác phân tích và mô hình hoá không gian.
Nội suy (Spatial Interpolation): Trong tình huống thông tin cho ít điểm, đƣờng hay vùng lựa chọn thì nội suy hay ngoại suy phải thực hiện để có nhiều thông tin hơn. Nghĩa là phải giải đoán giá trị hay tập giá trị mới, phần này mô tả nội suy hƣớng điểm, có nghĩa 1 hay nhiều điểm trong không gian đƣợc sử dụng để phát sinh giá trị mới cho vị trí khác nơi không đo dữ liệu đƣợc trực tiếp.
Trong thực tế nội suy đƣợc áp dụng cho mô hình hoá bề mặt khi cần phải giải đoán các giá trị mới cho bề mặt 2 chiều trên cơ sở độ cao láng giềng.
Tính diện tích (Area Calculation): Phƣơng pháp thủ công:
Đếm ô,
Cân trọng lƣợng, Đo thƣớc tỷ lệ. Phƣơng pháp GIS:
Dữ liệu Vector: chia nhỏ bản đồ dƣới dạng đa giác.
Dữ liệu Raster: tính diện tích của 1 ô, sau đó nhân diện tích này với số lƣợng ô của bản đồ.
Với các chức năng nêu trên, kỹ thuật GIS có khả năng giải đáp đƣợc các dạng câu hỏi nhƣ sau:
Vị trí của đối tƣợng nghiên cứu: quản lý và cung cấp vị trí của các đối tƣợng theo yêu cầu bằng các cách khác nhau nhƣ tên địa danh, mã, vị trí, toạ độ. Ðiều kiện về thuộc tính của đối tƣợng: thông qua phân tích các dữ liệu không
gian cung cấp các sự kiện tồn tại hoặc xảy ra tại một điểm nhất định hoặc xác định các đối tƣợng thoả mãn các điều kiện đặt ra.
Xu hƣớng thay đổi của đối tƣợng: cung cấp hƣớng thay đổi của đối tƣợng thông qua phân tích các lãnh thổ trong vùng nghiên cứu theo thời gian.
Cấu trúc và thành phần có liên quan của đối tƣợng: cung cấp mức độ sai lệch của các đối tƣợng so với kiểu mẫu và nơi sắp đặt chúng đã có từ các nguồn khác.
Các giải pháp tốt nhất để đáp ứng mục tiêu nghiên cứu. Các mô hình nhằm giả định các phƣơng án khác nhau.
1.3.4 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
Trong những năm gần đây, ở Việt Nam đã có một số công trình nghiên cứu sử dụng GIS kết hợp với viễn thám để xây dựng các bản đồ rủi ro để phục vụ cho các công trình nghiên cứu khoa học nhƣ:
Trần Tuấn Tú và Hà Quang Hải (2005), đã xây dựng bản đồ nguy cơ rủi ro môi trƣờng
ở khu vực sông Bé. Bản đồ này thể hiện sự tổn thƣơng về đất đai do các quá trình suy thoái. Các phƣơng pháp sử dụng trong nghiên cứu là lập bản đồ các quá trình địa mạo, chồng lắp bản đồ này với bản đồ địa chất, đất xói mòn đất, độ dốc, mật độ dòng chảy và thực vật.Tác giả đã khoanh vùng các quá trình địa mạo và các yếu tố động lực hình thái và các tác giả cũng sử dụng các chỉ số về xâm thực đứng, xâm thực ngang và trƣợt đất. Các bản đồ nguy cơ rủi ro đƣợc hình thành theo từng bƣớc và mỗi nhân tố môi trƣờng đƣợc tổ chức theo từng lớp chuyên đề khác nhau, trong mỗi lớp lại đƣợc phân thành từng loại với trọng số tƣơng ứng thể hiện mức độ rủi ro môi trƣờng.
Theo Võ Quang Minh và Nguyễn Thị Bích Vân (2009), đã ứng dụng GIS trong phân
tích độ ngập do sự dâng cao mực nƣớc đối với sản xuất nông nghiệp và dân cƣ ở ĐBSCL với phƣơng pháp thống kê địa lý, nội suy không gian đã xây dựng các bản đồ cao trình với các giả định về mực nƣớc biển dâng tại khu vực ĐBSCL. Dữ liệu đã sử dụng là các bản đồ về cao trình, hệ thống sử dụng đất đai, hệ thống sông ngòi, kênh rạch của vùng. Các kịch bản NBD của IPCC, Bộ Tài nguyên và Môi trƣờng. Kết quả đã mô phỏng đƣợc sự phân bố không gian của 14 giả định ở các mực nƣớc dâng từ 0,2 đến 2,8 m, cùng với các đánh giá về ảnh hƣởng của sự ngập lụt đối với áp lực đất đai, dân số, hiện trạng sử dụng đất và an ninh lƣơng thực của ĐBSCL. Kết quả cho thấy, diện tích đất bắt đầu bị ảnh hƣởng khi mực nƣớc dâng 0,6 m và khi mực nƣớc dâng đến 2,8 m thì toàn bộ các tỉnh, thành phố trong vùng bị ảnh hƣởng, trong đó các tỉnh nhƣ Bạc Liêu, Cà Mau và Kiên Giang là bị ảnh hƣởng nhiều nhất.
Cũng là công trình nghiên cứu xây dựng bản đồ ngập lụt nhƣng ở vùng hạ lƣu của hệ thống sông Nhật Lệ (Mỹ Lu – Tám Trung – Đồng Hới) của Hoàng Thái Bình (2009), đã sử dụng mô hình thủy động lực học Mike flood để mô phỏng diện ngập, độ sâu ngập và trƣờng vận tốc tại các vị trí của hạ lƣu sông Nhật Lệ, kết hợp cùng công cụ GIS đã xây dựng các bản đồ rủi ro, cảnh báo lũ cho khu vực nghiên cứu và là công cụ, cơ sở khoa học cho các nhà quản lý có kế hoạch phòng chống lũ và phát triển kinh tế của vùng.
Theo Nguyễn Duy Khang et al (2008), đã xây dựng chỉ số tổn thƣơng vụ lúa RCVI
(Rice Crop Vulnerability Indices) để đánh giá mức độ rủi ro các vùng trồng lúa ở ĐBSCL và đã xây dựng đƣợc bản đồ rủi ro sản xuất lúa ở ĐBSCL trong bối cảnh BĐKH. Tác giả đã kết hợp giữa những thay đổi về sự xâm nhập mặn, sự thay đổi dòng chảy trên sông Mê Kông thông qua các giá trị về mặn, lƣu lƣợng dòng chảy trên sông theo năm và sự tƣơng quan của các biến đổi này đến năng suất, sản lƣợng lúa của các khu vực khác nhau trong vùng nghiên cứu.
Phƣơng pháp giải đoán, xử lý ảnh viễn thám MODIS bằng phần mềm ENVI, biên tập bản đồ bằng phần mềm MapInfo và ArcGis để theo dõi diễn biến lũ lƣu vực sông Mê Kông phục vụ cho việc dự báo lũ ở ĐBSCL của Phan Thanh Nhàn (2011). Kết quả cho thấy khả năng việc ứng dụng ảnh viễn thám MODIS (MOD09) để theo dõi diễn biến lũ ở vùng lƣu vực sông Mê Kông là khá tốt. Có mối liên hệ giữa đặc điểm ảnh đến sự phân bố không gian và thời gian ngập lũ ở vùng hạ lƣu sông Mê Kông. Với độ chính xác của kết quả giải đoán đạt 80% cho thấy khả năng có thể ứng dụng ảnh MOD09 rộng rải cho việc giám sát, theo dõi diễn tiến, dự báo các hiện tƣợng tƣơng lai trong một khoảng thời gian dài và liên tiếp nhau cho một khu vực có phạm vi rộng lớn nhƣ quốc gia, vùng lãnh thổ. Cũng sử dụng phần mềm giải đoán ảnh viễn thám ENVI để giải đoán ảnh MODIS nhƣng để phân tích các tác động, ảnh hƣởng của khô hạn đến cơ cấu mùa vụ trồng lúa ở ĐBSCL của tác giả Nguyễn Văn Thọ (2009). Nghiên cứu cũng xác định đƣợc các vùng, khu vực chịu tác động của hạn hán lên các vùng đất trồng lúa ở các mức độ khác nhau.Vì sự giới hạn của các số liệu về thời gian hạn hán, mức độ hạn hán tại các tỉnh trong vùng nghiên cứu đã dẫn đến sự khó khăn trong công tác kiểm tra đối chứng với thực tế hạn hán trong vùng. Nhƣng bằng phƣơng pháp tham vấn cộng đồng, nghiên cứu cũng đã kiểm tra lại tính chính xác của việc giải đoán ảnh viễn thám MODIS về quá trình, mức độ hạn hán trong vùng nghiên cứu so với thực tế. Trên thế giới việc sử dụng các công nghệ GIS, viễn thám, nội suy số liệu không gian và thời gian là rất phát triển. Đã có nhiều công trình nghiên cứu trong lĩnh vực này, có thể kể đến nhƣ:
Masoud Masoudi et al (2001), đã sử dụng GIS (phần mềm Arc view) để thiết lập bản
đồ rủi ro về mặn cho vùng lƣu vực sông Payab (sông Mond và sông Shur) thuộc miền nam Iran. Kết quả cho thấy đƣợc sự biến động của mặn theo cao trình của vùng, nghiên cứu cũng so sánh đƣợc sự khác biệt giữa mặn tiềm tàng và mặn thực sự bằng chỉ số EC. Đây là cơ sở cho các nhà quy hoạch nông nghiệp và môi trƣờng của Payab đƣa ra những quy định tốt hơn cho quy hoạch và sự phát triển của vùng. Tuy nhiên các thông số sử dụng trong nghiên cứu cũng chỉ dừng lại ở chỉ số đặc tính nƣớc, đặc tính đất, địa hình, đặc điểm địa chất và các yếu tố khí hậu. Nghiên cứu này chƣa đánh giá đƣợc những tác động đến các yếu tố con ngƣời, xã hội, kinh tế do sự nhiễm mặn gây ra cho vùng nghiên cứu ở các mức độ ảnh hƣởng khác nhau.
Cũng là công trình nghiên cứu về rủi ro do mặn, Daniella Csaky and Patty Please
(2003) đã xây dựng đƣợc bản đồ rủi ro do mặn bằng phƣơng pháp nội suy Kriging trên
cơ sở số liệu về nồng độ mặn của nƣớc (nƣớc mặt và nƣớc ngầm) để xác định giá trị mặn tại các vị trí khác nhau của vùng nghiên cứu để từ đó thành lập bản đồ đƣờng đẳng mặn. Bản đồ địa hình số DEM cũng đƣợc thiết lập cho các vùng nhiễm mặn, khô hạn theo từng khu vực của Australia. Các dữ liệu đƣợc dùng trong nghiên cứu là bản đồ về nguồn gây mặn từ các địa phƣơng, số liệu về độ sâu trung bình mực nƣớc ngầm, liên hệ giữa độ sâu mực nƣớc ngầm với địa hình và hệ thống sử dụng đất đai của vùng.
Tuy vậy nghiên cứu vẫn còn hạn chế là khó khăn trong việc lựa chọn phƣơng pháp luận sao cho phù hợp với dữ liệu theo thời gian.
Bên cạnh những nghiên cứu về thành lập các bản đồ rủi ro do mặn và những tác động của mặn gây ra cho các vùng nghiên cứu là các công trình nghiên cứu khoa học khác về sự tác động của ngập lụt lên các mặt đời sống của ngƣời dân.
Theo Shantosh Karki et al (2011), đã thiết lập bản đồ rủi ro do ngập lụt trên lƣu vực
sông Kankai. Nghiên cứu đã kết hợp chồng ghép bản đồ diễn biến ngập lụt với các bản đồ sử dụng đất của vùng và trên cơ sở các yếu tố kinh tế xã hội, để làm cơ sở đánh giá các mức độ tổn thƣơng do lũ lụt gây ra cho ngƣời dân trong vùng nghiên cứu. Tuy nhiên do việc thiếu kỹ thuật số hóa có độ phân giải cao về các dữ liệu địa hình đã dẫn đến khó khăn trong việc đánh giá tính chính xác của các kết quả rủi ro do ngập lụt gây ra.
Còn Virany Sengtianthr (2007), đã sử dụng ảnh viễn thám và phƣơng pháp GIS để xây
dựng bản đồ rủi ro do lũ gây ra và những tác động của lũ lên đời sống ngƣời dân vùng Champhone, Lào. Kết quả nghiên cứu đã đánh giá các nguy cơ, rủi ro của lũ bằng phƣơng pháp GIS thông qua ảnh viễn thám Aster (năm 2004, 2005), ảnh Alos (năm 2006) và các thông số về lũ qua các báo cáo hàng năm để thiết lập bản đồ về các rủi ro, nguy hại do lũ gây ra để thay đổi mục đích sử dụng đất của vùng trong tƣơng lai và xây dựng bản đồ tổn thƣơng về nông nghiệp, đời sống ngƣời dân, cơ sở hạ tầng của vùng nghiên cứu theo thời gian. Nhƣng do số lƣợng có hạn về ảnh viễn thám theo thời gian, đặc biệt là trong thời gian có lũ nên việc đánh giá và dự báo các tác động của lũ lên vùng nghiên cứu chƣa cụ thể, chính xác. Cũng là để xác định các khu vực nguy cơ ngập lụt trong đô thị của thành phố Kano (Nigeria), tác giả Hodo Inyang Orok (2011)
đã sử dụng bản đồ địa hình số DEM SRTM, Lansat TM, ETM và các ảnh vệ tinh năm 1990, 2000, 2001, 2003 và 2009 để xây dựng bản đồ nguy cơ ngập lụt trên cơ sở xác định ba khu vực nguy cơ bị tác động: vùng nguy cơ cao, trung bình và thấp. Nghiên cứu cũng đánh giá đƣợc các tác hại của ngập lụt gây ra cho ngƣời dân khu vực và tác động đến đời sống, diện tích gieo trồng, dòng chảy của khu vực.
1.3.5 Ứng dụng của hệ thống thông tin trong lĩnh vực nghiên cứu
Hệ thống thông tin địa lý đƣợc ứng dụng, phát triển trên nhiều lĩnh vực và đang đƣợc tiến hành tại nhiều tỉnh thành trong cả nƣớc. Một số ứng dụng đã thực hiện nhƣ:
Nguyễn Hiếu Trung et al., (2001), đã xây dựng hệ thống thông tin địa lý để quản lý
tổng hợp tài nguyên nƣớc ĐBSCL, nhằm cung cấp thông tin cần thiết cho công tác nghiên cứu, quy hoạch quản lý tổng hợp tài nguyên nƣớc ở ĐBSCL. Cấu trúc dữ liệu hợp lý, đi từ tổng quan (cấp vùng) đến chi tiết cấp tỉnh và cấp dự án. Hệ thống cũng cho phép ngƣời sử dụng nhập số liệu cho mô hình thủy văn, hệ thống phân tích quy hoạch sử dụng đất.
Nguyễn Thị Hồng Điệp (2003), đã sử dụng thống kê địa lý trong giám sát và đánh giá chất lƣợng môi trƣờng tỉnh Sóc Trăng nhằm hỗ trợ công tác quy hoạch tỉnh trên cơ sở môi trƣờng bền vững.
Nguyễn Hiếu Trung et al., (2003), đã xây dựng thành công hệ thống thông tin địa lý để
phục vụ công tác quản lý và quy hoạch đô thị thành phố Cần Thơ. Kết quả thực hiện đã cho thấy việc ứng dụng GIS trong công tác này là hết sức hiệu quả và khả thi. Hệ thống cho phép ngƣời dùng truy cập các thông tin về cơ sở hạ tầng nhƣ: Cầu, đƣờng, cây xanh, chiếu sáng thoát nƣớc; thông tin về dân cƣ nhƣ: dân số cấp phƣờng, mật độ dân số, thông tin quản lý nhà đất (truy tìm theo mã số hồ sơ nhà, đất, tên chủ hộ, địa