- Phân loại có kiểm định:
a. Mô hình dữ liệu Vector
Mô hình dữ liệu Vector có nhiều ưu điểm. Một trong những ưu điểm nổi trội là lưu trữ chính xác vị trí các điểm và các đối tượng trên bề mặt Trái đất theo một hệ quy chiếu nhất định. Một số ưu điểm chính của dữ liệu Vector bao gồm:
- Dữ liệu lưu tốn ít bộ nhớ hơn dữ liệu Raster.
- Dữ liệu có thể tạo từ độ phân giải gốc, không có sự khái quát hóa dữ liệu. - Độ chính xác của dự liệu gốc được duy trì.
- Cho phép tạo topo cho các đối tượng, thực hiện các phân tích mạng rất tiện ích. - Chuyến đổi hệ tọa độ được thực hiện dễ dàng.
- Truy vấn và cập nhật dữ liệu khá tiện ích và dễ dàng.
Ngoài những ưu điểm, mô hình dữ liệu Vector cũng có nhiều nhược điểm và đặc biệt hạn chế trong xử lý và phân tích dữ liệu không gian. Hiện nay, với công nghệ thu thập dữ liệu đa dạng phong phú, các nguồn dữ liệu không gian ngày càng nhiều. Công việc trọng tâm của các hệ thống thông tin địa lý là phân tích dữ liệu để phát hiện ra các dạng phân bố, các quá trình hay hiện tượng tự nhiên diễn ra trên bề mặt Trái đất. Mô hình dữ liệu Vector tỏ ra hạn chế trong khâu phân tích dữ liệu không gian.
Nhìn chung, dữ liệu Vector bao gồm những mặt hạn chế sau: - Cấu trúc dữ liệu phức tạp.
- Thực hiện các phép toán chồng ghép là rất khó khăn. - Vị trí của mỗi điểm phải lưu trữ một cách chính xác.
- Cho phân tích không gian, dữ liệu Vector phải được chuyển sang mô hình Topology. Quá trình sửa lỗi để tạo Toppology khá tốn kém thời gian. Hơn nữa, dữ liệu Topology phải thường xuyên tạo lại vì các dữ liệu điểm, đường và đa giác thường xuyên thay đổi.
- Các thuật toán áp dụng cho phân tích không gian rất phức tạp.
- Các dữ liệu liên tục như dữ liệu độ cao, độ dốc không được hiển thị hiệu quả với mô hình dữ liệu Vector.
- Phân tích không gian và làm trơn dữ liệu là không thể thực hiện trong ranh giới của vùng (polygon).