Cơ sở dữ liệu GIS là một tập hợp các thông tin (các tệp dữ liệu) ở dạng vector, raster và bảng số liệu với những cấu trúc chuẩn bảo ñảm cho các bài toán chuyên ñề có mức ñộ phức tạp khác nhau [15]. Cơ sở dữ liệu trong GIS bao gồm 2 loại ñó là: cơ sở dữ liệu không gian và cơ sở dữ liệu thuộc tính.
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sỹ khoa học Nông nghiệp ……… 24
Dữ liệu không gian dùng ñể mô tả vị trí, hình dạng và kích thước của ñối tượng trong không gian, chúng bao gồm tọa ñộ và các ký hiệu dùng ñể xác ñịnh các ñối tượng trên bản ñồ. Hệ thống thông tin ñịa lý dùng các số liệu không gian ñể tạo ra bản ñồ hay hình ảnh bản ñồ trên màn hình máy tính hoặc trên giấy thông qua thiết bị ngoại vị
Dữ liệu không gian bao gồm 3 loại ñối tượng: ñiểm (point), ñường (polyline) và vùng (polygon). Các ñối tượng không gian này ñược lưu trữ ở 2 mô hình dữ liệu là vector và raster.
- Mô hình dữ liệu raster: trong mô hình này, thực thể không gian ñược biểu diễn thông qua các ô (cell) hoặc ô ảnh (pixel) của một lưới các ô (hình 1). Trong máy tính, lưới ô này ñược lưu trữ ở dạng ma trận trong ñó mỗi cell là giao ñiểm của một hàng hàng hay một cột trong ma trận. Trong cấu trúc này, ñiểm ñược xác ñịnh bởi cell, ñường ñược xác ñịnh bởi một số các cell kề nhau theo một hướng và vùng ñược xác ñịnh bởi một số các cell mà trên ñó thực thể phủ lên. Mô hình raster còn ñược xây dựng trên cơ sở hình học Ơcơlit. Mỗi một cell sẽ tương ứng với một diện tích vuông trên thực tế. ðộ lớn của cạnh ô vuông này còn ñược gọi là ñộ phân giải của dữ liệu [8].
Hình 1: Biểu diễn raster dữ liệu theo dạng lưới ñiểm
Trong cấu trúc raster sự biểu diễn hai chiều của dữ liệu không gian là không liên tục nhưng ñược ñịnh lượng hóa ñể có thể dễ dàng tính toán ñược chiều dài và diện tích của ñối tượng không gian. Ngoài ra, dữ liệu ñịa lý dạng
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sỹ khoa học Nông nghiệp ……… 25
raster còn ñược biểu diễn theo phương pháp ô chữ nhật phân cấp. Theo phương pháp này, người ta chia diện tích vùng dữ liệu ra thành các ô chữ nhật không ñều nhau bằng cách lần lượt chia ñoi các cell bắt ñầu từ hình chữ nhật lớn, bao phủ diện tích dữ liệụ Quá trình chia cứ tiếp tục ñến khi nào các cell ñủ nhỏ ñể ñạt ñược ñộ chính xác cần thiết (hình 2)
Hình 2: Biểu diễn raster dữ liệu theo cấu trúc ô chữ nhật phân cấp
- Mô hình dữ liệu vector: trong mô hình này, thực thể không gian ñược biểu diễn thông qua các phần tử cơ bản là ñiểm, ñường, vùng và các quan hệ topo (khoảng cách, tính liên thông, tính kề nhau…) giữa các ñối tượng với nhaụ Vị trí không gian của các thực thể ñược xác ñịnh bởi tọa ñộ chung trong một hệ thống tọa ñộ thống nhất toàn cầụ ðiểm dùng cho tất cả các ñối tượng không gian ñược biểu diễn như một cặp tọa ñộ (X, Y). Ngoài giá trị tọa ñộ (X, Y), ñiểm còn thể hiện kiểu ñiểm, màu, hình dạng và dữ liệu thuộc tính ñi kèm. Do ñó, trên bản ñồ ñiểm có thể ñược biểu hiện bằng ký hiệu hoặc dạng text (dạng chữ). ðường dùng ñể biểu diễn tất cả các thực thể có dạng tuyến và ñược tạo nên từ hai hoặc nhiều hơn 2 cặp tọa ñộ (X, Y). Vùng là một ñối tượng hình học hai chiều, vùng có thể là một ña giác ñơn giản hay hợp của nhiều ña giác ñơn giản. Như vậy, mô hình dữ liệu vector sử dụng các ñoạn thẳng hay ñiểm rời rạc ñể nhận biết các vị trí của thế giới thực. Việc ño diện
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sỹ khoa học Nông nghiệp ……… 26
tích và khoảng cách của các ñối tượng ñược thực hiện bằng cách tính toán hình học từ các tọa ñộ của các ñối tượng thay vì việc ñếm các cell trong mô hình raster [8].
Mô hình vector bao gồm 2 dạng cấu trúc sau:
+ Cấu trúc dữ liệu toàn ña giác: mỗi tầng trong cơ sở dữ liệu của cấu trúc toàn ña giác ñược chia thành tập các ña giác. Mỗi ña giác ñược mã hóa thành trật tự các vị trí hình thành ñường biên của vùng khép kín theo hệ trục tọa ñộ nào ñó (hình 3). Mỗi ña giác ñược lưu trữ như ñặc trưng ñộc lập. Trong cấu trúc này không có tham số ñể biết ngay các vùng kề nhaụ
ða giác 1 1,4 4,3 4,2 2,2 ða giác 2 2,2 4,2 4,0 1,0 ða giác 3 6,4 7,2 6,1 4,2 4,3 Hình 3: Cấu trúc toàn ña giác
+ Cấu trúc cung - nút: một khía cạnh quan trọng của mô hình vector là cho khả năng tách biệt các thành phần ñể thực hiện ño ñạc và ñể xác ñịnh các quan hệ không gian giữa các thành phần. Quan hệ không gian của liên kết và gần kề là những thí dụ của quan hệ topọ Mô hình không gian GIS có chứa các quan hệ nói trên thì ñược mô tả như cấu trúc topọ Trong tập dữ liệu có cấu trúc topo ñầy ñủ, mỗi khi ñường hay vùng cắt nhau thì các giao ñiểm sẽ là nút và các vùng mới ñược tạo rạ Mô hình dữ liệu vector có kiến trúc topo thường ñược mô tả bằng khái niệm ñối tượng topo có số chiều topo, trong ñó ñối tượng topo n - cell sẽ có n chiều [22].
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sỹ khoa học Nông nghiệp ……… 27
Hiện nay các dữ liệu bản ñồ lưu trữ trong cơ sở dữ liệu thường ñược ñể dưới cấu trúc vector. Các dữ liệu ñược số hóa từ các bản ñồ giấy cũng hay ñược số hóa dưới cấu trúc vector. Nguyên nhân chính của cách này là ñộ chính xác, cập nhật dễ dàng và chiếm ít không gian lưu trữ. Số hóa bản ñồ trực tiếp từ bản ñồ thành raster khó sửa chữa và phụ thuộc rất nhiều vào ñộ phân giải của dụng cụ. Do ñó, nếu người sử dụng làm việc với GIS sử dụng mô hình dữ liệu raster thì các dữ liệu vector phải ñược chuyển thành dữ liệu raster. Như vậy, quá trình chuyển ñổi mô hình vector sang raster và ngược lại (từ raster sang vector) là rất cần thiết khi xây dựng cơ sở dữ liệu không gian trong GIS.
+ Sự chuyển ñổi từ vector sang raster (quá trình raster hoá): là tìm tập pixel trong không gian raster trùng khớp với vị trí của ñiểm, ñường, ñường cong hay ña giác trong biểu diễn vector, tức là toàn bộ thông tin cần ñược chia nhỏ thành các ô raster. Trong quá trình raster hoá, các tham số quan trọng là kích thước cell trong lưới ô kết quả. Nếu chọn kích cỡ cell lớn thì tiết kiệm không gian lưu trữ dữ liệu nhưng dữ liệu sẽ kém chính xác và nếu cần ñộ chính xác dữ liệu cao thì lưới ô kết quả sẽ có dung lượng lớn (hình 4)
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sỹ khoa học Nông nghiệp ……… 28
Hình 4: Chuyển ñổi mô hình vector sang raster
+ Sự chuyển ñổi từ raster sang vector (quá trình vector hoá): là tạo ra các ñiểm, ñường và vùng. Mục ñích của chuyển ñổi raster sang vector là phát sinh các ñường biên bản ñồ từ ảnh quét. ðộ chính xác của sự chuyển ñổi này phụ thuộc vào kích cỡ cell của hệ raster (hình 5)
Hình 5: Chuyển ñổi mô hình raster sang vector
2.4.3.2. Cơ sở dữ liệu thuộc tính
Dữ liệu thuộc tính (dữ liệu phi không gian) là các thông tin ñi kèm với các dữ liệu không gian, nó ñược dùng ñể chỉ ra các tính chất ñặc trưng cho mỗi ñối tượng ñiểm, ñường và vùng trên bản ñồ. Thông thường, dữ liệu thuộc tính ñược tổ chức thành các bảng theo mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ, phân cấp và mạng lướị Một ñặc ñiểm khác biệt của các thông tin trong GIS so với các thông tin trong các hệ ñồ họa máy tính là sự liên kết chặt chẽ, không thể tách rời giữa các thông tin thuộc tính với các ñối tượng bản ñồ (sơ ñồ 3)
Cơ sở dữ liệu của GIS
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sỹ khoa học Nông nghiệp ……… 29
Sơñồ 3: Mối quan hệ giữa dữ liệu không gian và thuộc tính của GIS
Bản ñồ số khác với bản ñồ giấy thông thường là nó không chỉ cho biết các thông tin hình họa về các ñối tượng trên bản ñồ mà còn có khả năng hiển thị kèm theo các thông tin thuộc tính về các tính chất và nội dung của chúng. Sự liên kết giữa hai dạng dữ liệu này chính là ñiểm mạnh của các hệ thống thông tin ñịa lý nhằm tạo ra các khả năng cho các quá trình phân tích và xử lý các số liệụ Các dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính liên kết với nhau qua một cột thuộc tính với một khóa chung và theo mô hình dữ liệu dạng quan hệ.
Ví dụ: Cơ sở dữ liệu của bản ñồ ñơn vị ñất ñai (hình 6)
Hình 6: Quan hệ giữa dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính
Cơ sở dữ liệu trong hình 6 cho ta biết ñược các thuộc tính của thửa ñất trên bản ñồ. Trong việc xây dựng bản ñồ ñơn vị ñất ñai, mối quan hệ này giúp cho việc mô tả các LMU ñược thuận lợi và rõ ràng.
Mô hình Vector Mô hình Raster Mô hình quan hệ Mô hình phân cấp Mô hình mạng lưới
Liên kết dữ liệu không gian và thuộc tính
Các giải pháp, bản ñồ, số liệu,… Sản phẩm
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sỹ khoa học Nông nghiệp ……… 30
Tóm lại, ñối với việc xây dựng các LMU thì mối quan hệ giữa cơ sở dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính là rất quan trọng và cần thiết vì chúng có thể giúp cho việc thu nạp và kiểm chứng những thuộc tính liên quan ñến các ñặc tính và tính chất của các LMỤ