- Kiểu đối tượng điểm
Các đối tượng đơn, thông tin địa lý chỉ gồm cơ sở vị trí sẽ được phản ánh là đối tượng điểm.
Các đối tượng điểm có các đặc điểm sau: Là tọa độ đơn (x,y)
Đồ án tốt nghiệp Đại học Phụ lục A
Hình A.1: Dữ liệu Vector dưới dạng điểm
- Kiểu đối tượng đường(arc)
Đường được xác định như tập hợpdãy của các điểm. Mô tả đối tượng địa lý định tuyến. Nó có những đặc điểm sau:
Là một dãy các cặp tọa độ
Một cung bắt đầu và kết thúc bởi nút (node) Các cung nối với nhau và cắt nhau tại nút (node)
Hình dạng của arc được định nghĩa bởi các điểm vertices (đỉnh) Ðộ dài chính xác bằng các cặp tọa độ.
- Kiểu đối tượng vùng (Polygons)
Vùng được xác định bởi ranh giới bởi các đường thẳng. Các đối tượng địa lý có diện tích và đóng kín bởi một đường được gọi là đối tượng vùng (Polygons). Nó có đặc điểm sau:
Polygons được mô tả bằng tập các đường (arcs) và điểm nhãn (label points)
Một hoặc nhiều arc định nghĩa đường bao của vùng
Một điểm nhãn label points nằm trong vùng để mô tả, xác định cho mỗi một vùng
Hình A.3: Dữ liệu vector dưới dạng vùng A.1.2. Hệ thống dữ liệu dạng raster
Mô hình dữ liệu dạng Raster phản ánh toàn bộ vùng nghiên cứu dưới dạng một lưới các ô vuông hay điểm ảnh (pixel). Mô hình Raster có các đặc điểm:
Các điểm được xếp liên tiếp từ trái qua phải và từ trên xuống dưới.
Đồ án tốt nghiệp Đại học Phụ lục A
Trong một hệ thống dữ liệu, Raster thường được lưu trữ trong các ô (thường là hìnhvuông) được sắp xếp trong một mảng hoặc các dãy hàng và cột.
Hình A.4: Biểu diễn bản đồ dưới dạng Raster A.1.2. Quan hệ giữa Dữ liệu Vector và Dữ liệu Raster.
Dữ liệu dạng Raster có thể chuyển qua Dữ liệu dạng Vector và ngược lại tùy thuộc vào yêu cầu của người sử dụng.
Với hệ thống Vector thì dữ liệu lưu trữ sẽ chiếm diện tích nhỏ hơn so với hệ thống Raster và các đường viền (contour) sẽ chính xác hơn hệ thống Raster. Nhưng với việc sử dụng ảnh vệ tinh trong GIS thì buộc phải sử dụng dưới dạng Raster.
A.2. Dữ liệu phi không gian
Dữ liệu phi không gian hay còn gọi là thuộc tính là những mô tả về đặc tính, đặc điểm và các hiện tượng xảy ra tại các vị trí địa lý xác định.
Hệ thống thông tin địa lý GIS thường có 4 loại dữ liệu thuộc tính:
Ðặc tính của đối tượng: liên kết chặt chẽ với các thông tin không gian có thể thực hiện SQL (Structure Query Language) và phân tích
Số liệu hiện tượng, tham khảo địa lý: miêu tả những thông tin, các hoạt động thuộc vị trí xác định.
Chỉ số địa lý: tên, địa chỉ, khối, phương hướng định vị, …liên quan đến các đối tượng địa lý.
Đồ án tốt nghiệp Đại học Phụ lục B
PHỤ LỤC B: CÁCH ĐẶT TÊN LỚP ẢNH RASTER
Như chúng ta đã biết, mỗi block ảnh vệ tinh của Google có một tên riêng, gồm một chuỗi ký tự, tổ hợp từ 4 chữ cái : q, r, t, s. Mỗi chữ này nằm ở một vị trí nhất định. Để định vị nó, họ (Google) quy ước như sau: q=0, r=1, t=2, s=3. Để hiểu cách thức Google dùng chúng như thế nào, ta sẽ dò tìm ngược quá trình tạo ra tên này. Cụ thể hơn, giả sử nhà chúng ta ở, thuộc block có tên: trsttrqrrtqssrtrqtr (Level thứ 19). Chúng ta sẽ sẽ thay các chữ cái, bằng các số, theo cách họ quy ước:
t r s t t r q r r t q s s r t r q t r t q t s s
2 1 3 2 2 1 0 1 1 2 0 3 3 1 2 1 0 2 1 2 0 2 3 3
Bảng B.1: Quy ước tên ký tự sang số thập phân
Bây giờ, ta sẽ chuyển các số hệ thập phân trong dãy trên (từng số một) thành hệ nhị phân 2-bit: 0 = 00; 1 = 01; 2 = 10; 3 = 11. Với quy ước viết và đọc từ dưới lên trên ta được 2-dãy số sau:
t r s t t r q r r t q s s R t r q t R t q t s s
= 2 1 3 2 2 1 0 1 1 2 0 3 3 1 2 1 0 2 1 2 0 2 3 3
H 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1
V 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1
Bảng B.2: Quy ước tên ký tự sang số nhị phân
Nhìn vào hai dãy số này, ta nhận thấy nếu tổ hợp chúng lại, sẽ có hai số nhị phân 24-bit (mức chi tiết cuối cùng của ảnh vệ tinh).
Trong các dãy số ấy, bit 0 có nghĩa trái/phải, bit 1 có nghĩa trên/dưới. Chúng biểu thị số cột(theo chiều dọc) và số hàng(theo chiều ngang), nơi block ta cần đang nằm đó. ( H: horizontal; V: vertical). Chúng ta chuyển giá trị nhị phân đó sang hệ thập phân ta được giá trị như sau:
t r s t t r q r r t q s s r t r q t r t q t s s = 2 1 3 2 2 1 0 1 1 2 0 3 3 1 2 1 0 2 1 2 0 2 3 3 208105 H 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 188777 V 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1
Bảng B.3: Biến đổi từ tên ảnh sang tọa độ lưu trữ
Đây cũng chính là số cột, số hàng của block nhà chúng ta ở lớp 19. Các số này nhận được từ phép biển đổi tọa độ kinh độ, vĩ độ của điểm nhập vào (hay tại nơi click chuột trên Google Map).
Đối với Google, để tìm kiếm ảnh có tọa độ điểm (kinh độ, vĩ độ), google chuyển sang tọa độ trong bản đồ ảo tại lớp cần mở. Sau đó chuyển sang hệ nhị phân, và làm ngược lại tuần tự như trên, google sẽ biết được ảnh và lớp hiện thị có tên là gì. Như vậy quá trình tìm kiếm sẽ rất nhanh.
Đồ án tốt nghiệp Đại học Phụ lục C
PHỤ LỤC C: CƠ SỞ DỮ LIỆU BẢN ĐỒ TẠI SERVER GIS
C.1. Cơ sở dữ liệu bản đồ Raster
Cơ sở dữ liệu kiểu bản đồ Raster là một tập hợp các ảnh khuân dạng bitmap được sử dụng với mục đích hiển thị bản đồ dễ dàng hơn, với yêu cầu cấu hình thấp hơn. Chế độ hiển thị Raster phù hợp với theo dõi đối tượng được hiển thị tại Client.
C.1.1. Cấu trúc của raster
Dạng hiển thị raster chia làm rất nhiều lớp, số lượng ảnh lớp trên bao giờ cũng lớn hơn rất nhiều so với số ảnh lớp dưới (background) tùy theo độ phân chia ảnh của chúng, thường thì số ảnh của lớp trên bao giờ cũng lớn gấp 4 lần số ảnh lớp dưới (chia 2). Tất nhiên, các ảnh này đều có cùng một kích thước xác định (ví dụ 800 * 600).
Chúng ta có thể lấy ví dụ một lớp 1 như sau:
Hình C.1: Lớp 1 Raster
Sau khi chia 4, ta được phép hiển thị như sau (1 lớp một sinh 4 lớp hai) có cùng kích thước, cùng độ phân giải với ảnh lớp một.
Hình C.2: Lớp 2 (Góc trái trên)
Dễ dàng nhận thấy hình ảnh lớp 2 chi tiết hơn nhiều so ảnh từ lớp 1. Việc thiết kế bản đồ nhiều lớp như vậy giúp chúng ta tiết kiệm được bộ nhớ lưu trữ mà vẫn đạt được mức hiển thị cần thiết. Tuy nhiên dung lượng toàn bản đồ lớn hay không còn tùy thuộc vào tỷ lệ phóng của bản đồ.
Chúng ta lấy ví dụ như sau: nếu bản đồ phóng lên n lần thì số ảnh tổng cộng của bộ nhớ sẽ là: 3 1 4 4 ... 4 4 4 1+ + 2+ 3+ + = 1− = n n+ t
C.1.2. Bản đồ Raster Việt Nam
Để đạt được độ chính xác cần thiết trong giám sát đối tượng, độ phóng của ảnh đề xuất là 1:5000, tương ứng với 12 lần phóng ảnh từ ảnh gốc có tỷ lệ xích 1:106.
Sau khi tính toán thì tổng dung lượng ảnh bản đồ lưu trữ của toàn bộ Việt Nam sẽ là 20Gb. Toàn bộ bản đồ này sẽ được lưu trữ tại server. Nhưng để tăng độ phân tán xử lý, và nhằm tận dụng hiệu quả khả năng xử lý của client, đối với các trinh sát có các yêu cầu và nhiệm vụ khác nhau sẽ được cung cấp các bản đồ khu vực khác nhau. Ví dụ như: trinh sát tại Hà Nội thì sẽ chỉ lưu bản đồ của khu vực Hà Nội, khu vực Hà Tây,
Đồ án tốt nghiệp Đại học Phụ lục C
cơ sở dữ liệu về thuộc tính các điểm nhằm phục vụ cho tìm kiếm, truy vấn thông tin trên bản đồ.
Bản đồ dạng Vector có dung lượng rất lớn và được lưu trữ trên server, nó có ưu điểm là dễ dàng cập nhật, sửa đổi thông tin tùy theo yêu cầu, đồng thời nó cũng dễ dàng truy vấn ra các thuộc tính xuất hiện tại một điểm. Phần sau đây sẽ mô tả về mối quan hệ giữa các thực thể trong hệ bản đồ vector.
C.2.2. Thiết kế cơ sở dữ liệu
C.2.2.1. Phân tích
Một cơ sở dữ liệu GIS bao giờ cũng bao gồm các lớp dữ liệu. Trong mỗi lớp dữ liệu bao giờ cũng gồm dữ liệu không gian và thuộc tính. Đối với yêu cầu của trinh sát, cơ sở sẽ gồm các lớp không gian và thuộc tính như sau:
C.2.2.1.1 Các thực thể và thuộc tính liên quan cần lưu trữ
(1) Tỉnh/Thành phố: Lưu trữ các thuộc tính tên Tỉnh/Thành phố trong cả nước, diện tích, dạng hình học của Tỉnh/Thành phố đó.
(2) Quận/Huyện:Lưu trữ các thuộc tính tên quận/ huyện, diện tích, dạng hình học của quận/ huyện.
(3) Phường/Xã: Lưu trữ các thuộc tính tên Phường/Xã, diện tích, dạng hình học của Phường/Xã.
(4) Đường/Phố: Lưu trữ các thuộc tính tên đường giao thông, chiều dài, chiều rộng, loại đường, cấp đường, vật liệu, dạng hình học của đường giao thông.
(5) Sông suối, sông hồ: Lưu trữ các thuộc tính tên sông, chiều dài, chiều rộng, độ sâu, dạng hình học của sông suối, sông hồ.
(6) Địa chỉ các ngôi nhà: Lưu trữ tọa độ ngôi nhà, tên đường, tên ngõ/ngách, số nhà, diện tích.
(7) Các địa điểm du lịch, dịch vụ, cơ quan chính quyền (Sau này có thể phát triển)
• Địa chỉ ATM: Lưu trữ địa chỉ, tên ngân hàng.
• Nhà hàng, khách sạn: Lưu trữ tên nhà hàng, địa chỉ, điện thoại, fax, email, Website, mô tả vắn tắt, tiêu chuẩn, giá phòng, hình ảnh…
• Ngân hàng: Lưu trữ tên ngân hàng, địa chỉ, điện thoại, fax, email, Website, các thông tin hướng dẫn, mô tả vắn tắt, hình ảnh, chi nhánh, địa điểm đặt máy ATM, giờ mở/đóng cửa…
• Bệnh viện: Lưu trữ tên bệnh viện, địa chỉ, điện thoại, fax, Website, các khoa trong bệnh viện, hướng dẫn khám chữa bệnh, giờ làm việc, hình ảnh…
• Bến xe, bến tàu: Lưu trữ tên bến xe/bến tàu, địa chỉ, các tuyến tàu/xe xuất phát (các tuyến đi về tỉnh nào, huyện nào, giờ xuất phát, giờ đến…), hình ảnh…
• Sân bay: Lưu trữ tên sân bay, địa chỉ, các tuyến bay,
• Chợ, siêu thị: Lưu trữ tên chợ/siêu thị, địa chỉ, các mặt hàng chính, hình ảnh…
• Trạm xăng: Lưu trữ tên trạm xăng, địa chỉ, điện thoại, giá xăng dầu, hình ảnh…
• Rạp chiếu phim: Lưu trữ tên rạp chiếu phim, địa chỉ, điện thoại, fax, Website, giờ mở/đóng cửa, giá vé, các bộ phim đang được chiếu, hình ảnh…
• Đồn Công An, cứu hỏa, trạm đăng kiểm…: Lưu trữ tên, địa chỉ, giờ làm việc, số điện thoại cơ quan, số điện thoại nóng…
C.2.2.1.1. Quan hệ giữa các thực thể
Hình C.3: Quan hệ Quận/Huyện – Tỉnh/Thành phố
Mô tả: Một Tỉnh/Thành phố thì có nhiều Huyện/Tỉnh. Dạng hình học của Tỉnh/Thành phố được biểu diễn dạng vùng (polygon). Dạng hình học của Quận/Huyện được biểu diễn dạng vùng (polygon). Mối quan hệ giữa lớp Tỉnh/Thành phố và lớp Quận/Huyện là mối quan hệ 1- * (một - nhiều).
Đồ án tốt nghiệp Đại học Phụ lục C
Mô tả: Tương tự như trên, đây cũng là mối quan hệ 1-nhiều (1-*).
Hình C.5: Quan hệ Đường/Phố – Tỉnh/Thành phố
Mô tả: Do mỗi thành phố lại có một tập các đường có thể giống nhau, do vậy mối quan hệ này là cần thiết. Đây là mối quan hệ Tỉnh/Thành phố và Đường/Phố theo 1-* (1-Nhiều)
C.2.2.2. Thiết kế
Cơ sở dữ liệu được thiết kế theo kiến trúc đối ngẫu: phần không gian được cài đặt trong các lớp dữ liệu ở định dạng Shapefile, phần thuộc tính được cài đặt trong cơ sở dữ liệu MySQL. Các thực thể trong hai phần quan hệ với nhau thông qua mã nhận dạng (ID).
Một lớp dữ liệu không gian bao gồm 3 trường: Shape (lưu dạng hình học của thực thể), ID (lưu mã nhận dạng thực thể), và TEN (lưu trữ tên đối tượng).
Tên thuộc tính
Diễn giải Loại
giá trị Kiểu giá trị Miền giá trị Chiều dài Ghi chú
Shape Dạng hình học B BLOB Định dạng riêng của Shapefile ID Mã nhận dạng B Number >0 4
TEN Tên thực thể K Text 100 Với B: Bắt buộc
K: Không bắt buộc
Bảng C.1: Các trường dữ liệu
Tùy thuộc vào loại thực thể mà định dạng Shape sẽ khác nhau (Point, Line, PolyLine, Polygon…). Sau đây sẽ là đặc điểm không gian các lớp:
(1) TINH (Tỉnh/Thành phố): Polygon (2) HUYEN (Quận, Huyện): Polygon (3) XA (Phường, xã): Polygon
(5) SONHA (Số nhà): Point
Lược đồ mô tả thực thể và quan hệ các thực thể:
Hình C.6: Lược đồ mô tả thực thể và quan hệ giữa các thực thể
Sau đây là mô tả chi tiết về các thực thể được cài đặt trên phần cơ sở dữ liệu của chúng ta:
Chú ý: B là bắt buộc
K là không bắt buộc. (1) QUANTRI (Quản trị)
Tên thuộc
tính Diễn giải Loại giá trị Kiểu giá trị Miền giá trị Chiều dài
Đồ án tốt nghiệp Đại học Phụ lục C Tên thuộc
tính Diễn giải Loại giá trị Kiểu giá trị Miền giá trị Chiều dài
Tinh_ID Mã nhận dạng B Text 10
Ten Tên Tỉnh/Thành
phố
B Text 50
Dientich Diện tích K Float 10.2
Bảng C.3: Các thuộc tính của Tỉnh/Thành phố
(3) HUYEN (Quận/Huyện)
Tên thuộc tính
Diễn giải Loại giá trị Kiểu giá trị Miền giá trị Chiều dài
Huyen_ID Mã nhận dạng B Text 10
Tinh_ID Mã tỉnh B Text 10
Ten Tên Quận/Huyện B Text 50
DienTich Diện tích K Float 10.2
Bảng C.4: Các thuộc tính của Quận/Huyện
(4) XA (Phường/Xã)
Tên thuộc
tính Diễn giải Loại giá trị Kiểu giá trị Miền giá trị Chiều dài
Xa_ID Mã nhận dạng B Text 10
Huyen_ID Mã huyện B Text 10
Ten Tên xã B Text 50
DienTich Diện tích K Float 10.2
Bảng C.5: Các thuộc tính của Phường/Xã
(5) DUONG (Đường/Phố)
Tên thuộc tính
Diễn giải Loại giá trị Kiểu giá trị Miền giá trị Chiều dài
Tinh_ID Mã tỉnh B Text 10
Ten Tên đường B Text 50
ChieuDai Chiều dài con
đường K Float 10.2
ChieuRong Chiều rộng con đường
K Float 10.2
Bảng C.6: Các thuộc tính của Đường/Phố
(6) SONG (Sông suối)
Tên thuộc tính
Diễn giải Loại giá trị Kiểu giá trị Miền giá trị Chiều dài
Song_ID Mã nhận dạng B Int >0 5
Ten Tên sông suối B Text 100
ChieuDai Chiều dài K Float 10.2
ChieuRong Chiều rộng K Float 10.2
DoSau Độ sâu K Float 5.2
Bảng C.7: Các thuộc tính của Sông suối
(7) SONHA (Số nhà)
Tên thuộc tính
Diễn giải Loại giá trịKiểu giá trị Miền giá trị Chiều dài
SoNha_ID Mã nhận dạng B Int >0 5