Sơ đồ tính tốn và phân loại độ dốc từ điểm độ cao

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng công nghệ 3s cảnh báo ảnh hưởng tai biến thiên nhiên phục vụ đề xuất các công trình quân sự trên địa bàn khu vực trung trung bộ (Trang 66 - 68)

Từ sơ đồ ta thấy để tính tốn được độ dốc của khu vực thì bước đầu tiên dữ liệu đầu vào là điểm độ cao (diemdocao.shp) thông qua hàm nội suy (Natural neighbor) tính được mơ hình số độ cao (DEMVP), từ mơ hình số độ cao ta tính được độ dốc khu vực thông qua hàm (slope) và dùng hàm (Reclassify) để phân loại lại các cấp độ dốc ta được bản đồ phân cấp độ dốc (Recslop).

Các thuật toán xử lý:

* Tích hợp thơng tin: là phương pháp điều hành nhiều lớp thông tin, mỗi đơn

vị của từng lớp lại có trọng số riêng theo cơng thức sau: T= 1/n 1n (A+B+...)

Trong đó:

n - số lớp thơng tin đánh giá

 - Trọng số của lớp A A - Lớp thông tin A  - Trọng số của lớp B B - Lớp thông tin B

Model (Mơ hình) tính tốn này được tích hợp trên phần mềm Arcgis 9.1 . Mơ hình này dựa trên lý thuyết hệ thống bao gồm có đầu vào, q trình và đầu ra. ở đây cụ thể là:

Đầu vào (Input): Đó là các lớp thơng tin dữ liệu ban đầu bao gồm ( địa mạo, độ cao, hiện trạng thủy văn giao thơng….)

Q trình (Proccess): Đó là các hàm tốn tính tốn, phân tích các lớp thơng tin dữ liệu theo một mục tiêu ban đầu như (hàm tốn tính độ dốc, mật độ, khoảng cách từ đường giao thông, hàm cộng, nhân đại số…..)

Đầu ra (Output): Được quy định bởi dữ liệu đầu vào, các Funcion(hàm tính tốn phân tích).

Model phân tích tích hợp ở đây đó chính là sự hệ thống hố các q trình phân tích trong Gis cụ thể ở đây đây là mơ hình phân tích dự báo trượt lở.

Mỗi mơ hình được xây dựng đều có 3 u tố chính là: Dữ liệu, q trình và các mỗi quan hệ đó là các mũi tên quan hệ.

Phương pháp xây dựng mô hình hệ thống các q trình có ưu điểm là hệ thống hố các q trình phân tích trên cơ sở đó đưa ra các phương án đánh giá khác nhau và áp dụng được mơ hình cho các cơng việc tiếp theo ở các khu vực khác nhau khác (như mơ hình phân vùng mức độ trượt lở cho các khu vực miền núi), nó tiết kiệm thời gian chi phí và xây dựng các kịch bản và các phương án khác nhau trong đánh giá.

Đối với mơ hình dự báo tai biến trượt lở đề tài đã xây dựng 2 mơ hình đánh giá: đó là mơ hình khơng trọng số giữa các lớp dữ liệu và mơ hình có tính đến trọng số của các lớp thông tin. phương pháp xử lý là xử lý mơ hình dạng raster (Grid) với kích thước mỗi pixel cho cả khu vực với độ phân giải 30 m và áp dụng cho tất cả các lớp thông tin đưa vào đánh giá. Dữ liệu đầu vào bao gồm:

- Dữ liệu về hiện trạng sử dụng đất - Địa mạo

- Thổ nhưỡng (lớp thông tin tầng dầy của đất) - Các kiểu vỏ phong hoá

- Thạch học.

- Mạng lưới giao thông - Mạng lưới thuỷ văn - Đường bình độ

- Hệ thống các đứt gẫy... - Dữ liệu về tai biến

3.4.4. Các kết quả

Xử lý tích hợp các thơng tin đó cho một số kết quả cụ thể như sau

3.3.4.1. Bản đồ phân vùng ngập lụt

Xây dựng trên cơ sở dấu hiệu về lũ và mơ hình DEM

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng công nghệ 3s cảnh báo ảnh hưởng tai biến thiên nhiên phục vụ đề xuất các công trình quân sự trên địa bàn khu vực trung trung bộ (Trang 66 - 68)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(84 trang)