CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2. PHƯƠNG PHÁP GIS ỨNG DỤNG TRONG VẠCH TUYẾN TUẦN TRA
Việc phân tích liên thông dùng các hàm để tích lũy các giá trị trên một diện tích được rà soát. Thường gặp nhất là các phân tích bề mặt và mạng lưới. Trong phân tích liên thông có phân tích mạng lưới, các hàm rải, và phân tích khuất/thấy (hay tầm nhìn). Nhóm các hàm tính toán này ít được phát triển nhất trong số các phần mềm GIS thương mại, nhưng xu hướng này đang thay đổi vì nhu cầu thương mại đối với các tính năng này đang tăng cao.
Các hệ dựa trên vector nói chung là dựa vào những tính năng phân tích mạng lưới. Các hệ dựa trên raster thì cung cấp chức năng phân tích khuất/thấy và các hàm rải phức tạp.
- Hàm lan truyền (Spread Functions) trong (Phân tích bề mặt- Surface Analysis)
Hàm lan truyền là những kĩ thuật tính toán trên raster nhằm xác định đường đi qua không gian bằng cách xác định xem hiện tượng (gồm cả địa vật) lan truyền ra sao trên một vùng theo mọi hướng nhưng với sức cản khác nhau. Bạn bắt đầu từ một điểm nguồn hoặc một lớp ban đầu (một điểm nơi mà đường đi sẽ bắt đầu) và một lớp sức cản, để biểu thị việc di chuyển sẽ khó khăn ở mức nào qua mỗi ô
thuộc lớp đó. Từ hai lớp bản đồ này, một lớp mới sẽ được hình thành để cho thấy mức độ cản trở, lan truyền sẽ là bao nhiêu nếu sự lan truyền xảy ra theo mọi hướng .
Thêm vào một lớp đích, và bạn có thể xác định đường đi với “chi phí nhỏ nhất” giữa điểm nguồn và từng điểm trong lớp đích. “Chi phí nhỏ nhất” có thể là tiền bạc, nhưng cũng có thể là thời gian cần để đi từ một điểm này đến điểm kia, hoặc thậm chí là lượng công sức (ca-lo) cần bỏ ra.
Hình 2.2. Hàm lan truyền. Thí dụ này cho thấy khoảng cách ngắn nhất không phải luôn luôn là khoảng cách chi phí nhỏ nhất
-Mô hình tầm nhìn Viewshed Modeling (Intervisibility Analysis)
Mô hình tầm nhìn sử dụng các lớp địa hình để chỉ ra những phần diện tích trên bản đồ có thể và không thể nhìn từ một điểm quan sát. Những diện tích không bị chắn khuất hợp thành vùng nhìn thấy. Các vùng nhìn thấy được phát triển từ DEM trong hệ thống raster và từ TIN trong hệ thống vector. Khả năng xác định vùng nhìn thấy (và bằng cách nào để thay đổi nó) là đặc biệt hữu ích đối với người quy hoạch công viên quốc gia và các kiến trúc sư cảnh quan. Hình biểu diễn các vùng trong một công viên mà nếu ở đó dựng nên một ăng ten thì sẽ nhìn thấy được.
Hình 2.3. Phân tích vùng nhìn thấy
Nguồn: National Park Service, Department of Interior, 2007.
-Phân tích mạng lưới (Network Analysis)
Phân tích mạng lưới bao gồm việc tính toán luồng trên các mạng lưới - tập hợp các đường và điểm nút (còn gọi là tâm hoặc trạm) nối với nhau. Những mạng lưới tuyến tính này thường dùng để biểu diễn những địa vật như sông suối, tuyến đường giao thông (đường bộ, đường sắt, thậm chí cả đường không), và tuyến năng lượng (điện, nước, khí đốt), thiết bị viễn thông (điện thoại, cáp), các ống cống, v.v.
Những điểm nút thường biểu diễn các điểm thu nhận hoặc trạm cuối, các hộ sử dụng, các trạm chuyển đổi, khóa van, và điểm giao cắt. Luồng chuyển giữa các nút dọc theo địa vật dạng tuyến được định lượng bởi: số người, lưu lượng nước, số gói giao cho khách hàng, số ki-lô-oát, hay các nguyên liệu khác.
Từng địa vật dạng tuyến đều có ảnh hưởng đến luồng nguyên liệu. Chẳng hạn, một đoạn phố có thể chi cho phép luồng chạy theo một hướng (đường một chiều) và với một tốc độ nhất định. Nút cũng có thể ảnh hưởng đến luồng. Một cái van bị kẹt có thể cho quá nhiều nước chảy qua và thoát khỏi nơi cần nước đến.
Những công cụ phân tích mạng lưới giúp bạn phân tích “chi phí” di chuyển qua mạng lưới. Cũng như các hàm rải, “chi phí” có thể biểu diễn tiền bạc, thời gian, khoảng cách, hay công sức. Phân tích mạng lưới là những ứng dụng dựa trên vector, song cũng có những hàm rải tương tự đối với hệ thống raster.
Có ba loại chủ yếu của phân tích mạng lưới, bao gồm chọn tuyến (đường tối ưu hoặc đường ngắn nhất), cấp phát nguyên liệu và mô hình hóa mạng lưới.
+ Chọn tuyến nhằm nhận diện tuyến đường có “chi phí” nhỏ nhất. Như đã nêu trên, chi phí có thể được định nghĩa theo nhiều cách. Có thể bạn muốn tìm đường ngắn nhất giữa ngôi nhà bạn và một điểm đến du lịch cuối tuần, hay tuyến có chi phí nhỏ nhất để phân phát các bưu phẩm đến cho người nhận. Trong bất kì chương trình chọn tuyến nào, bạn cũng phải chỉ định hai hoặc nhiều nút, gồm một điểm nút đầu và một điểm nút cuối và chúng phải nối thông với mạng lưới. Đôi khi có rất nhiều tuyến đường đi được. Nhiệm vụ của thuật toán phân tích mạng lưới là để xác định được tuyến có chi phí nhỏ nhất. Nhiều tuyến được kiểm tra đến khi thu được tuyến có chi phí nhỏ nhất nối giữa điểm đầu và điểm cuối.
+ Cấp phát nguyên liệu, dạng cơ bản thứ hai của phân tích mạng lưới, là việc phân phối một mạng lưới đến các nút. Để làm điều này, bạn định nghĩa một hoặc nhiều nút cấp phát trên mạng lưới. Địa phận của những địa vật dạng tuyến, như đường phố, được xác định quanh từng nút cấp phát này. Những địa vật dạng tuyến thường được ấn định cho điểm nút gần nó nhất, trong đó khoảng cách gần- xa được đo bằng thời gian, độ dài, tiền bạc, hay công sức. Hình 2.11 cho thấy thời gian phản hồi 4-phút từ vị trí của 6 trạm cứu hỏa và ba trạm cứu hỏa tiềm năng.
Những hình đa giác được vẽ nên quanh từng trạm (kí hiệu tam giác) biểu diễn cho vùng mà từ trạm đó có thể tiếp cận trong vòng 4 phút.
Hinh 2.4. Mô hình tuyến thuận lợi
Nguồn: Tyler Schrag, Bellingham Fire Department, 2006.
Mô hình hóa mạng lưới là việc sử dụng các địa vật dạng tuyến và điểm nút liên thông nhau để tính ra xem nguyên liệu được truyền đi trên mạng lưới như thế nào. Các địa vật dạng tuyến, như đường phố hoặc kênh sông, đều có các thuộc tính có thể quy định tốc độ truyền, số dòng truyền, và lượng vận chuyển. Các nút cũng có những thuộc tính quy định kiểu như khả năng quay xe và chi phí cho từng lần quay. Nguyên liệu như nước hay giao thông được áp dụng cho mạng lưới và sự
vận chuyển của chúng được mô hình hóa. Bằng cách này, các vấn đề liên quan đến tải trọng mạng lưới có thể xác định được.
- Chức năng phân tích dòng (stream) và phân tích mạng (network) Chức năng dòng là chức năng tìm hướng đi và kết nối, dùng để vạch một đường nào đó giữa hai điểm. Đường vạch ra từ điểm này đến điểm kia được xác định bởi các luật quyết định. Các luật này cũng xác định điểm kết thúc. Sự chuyển động được bắt đầu từ điểm được chọn và ngừng khi luật bị phạm. Kết quả là vạch ra một hoặc nhiều đường nối một điểm xuất phát nào đó với một hoặc nhiều vị trí nơi mà chức năng bị dừng (Aronoff, 1989). Vạch đường của dòng nước trên mô hình số độ cao là một ứng dụng có thể dùng chức năng dòng chảy. Trong chức năng này luật ứng dụng sẽ là chuyển động đến điểm liền kề với độ cao thấp nhất.
Quá trình này được lặp lại cho đến khi điểm tới được nơi mà các điểm xung quanh có độ cao cao hơn hoặc cho đến khi tới được ranh giới khu vực nghiên cứu. Đường đi thu được phù hợp với dòng nước chảy. Nếu chức năng này thực hiện cho tất cả các vị trí tại khu vực nghiên cứu thì số thời gian đi qua từng ô hay từng vị trí có thể được dùng để tính tiềm năng dòng chảy của nước qua từng đơn vị của địa hình.
Giá trị này có thể thực hiện phép đo tiềm năng xói mòn từ bề mặt chảy. Các tác nhân khác như độ phủ thực vật và loại đất cũng được tính đến trong khi phân tích.
Tổ hợp của các chức năng ‘dòng’ và ‘lan truyền’ có thể dùng để tìm ‘đường ngắn nhất’ (đường nhanh nhất, đường rẻ nhất v.v..) trong hệ raster. Trước tiên, chức năng lan truyền được dùng để tạo ra ma trận trong đó khoảng cách ngắn nhất từ điểm xuất phát được chỉ ra. Để tìm đường ngắn nhất từ bất kỳ điểm nào trong ma trận đến điểm xuất phát, chức năng ‘dòng’ được thực hiện. Nguyên tắc là sự chuyển động từ một vị trí nào đó về hướng ô lân cận có giá trị thấp hơn. Khi lớp thông tin khoảng cách được xây dựng xa điểm xuất phát, chức năng dòng cần phải kết thúc tại chính điểm đó và vạch ra đường đi ngắn nhất.(Aronoff, 1989).Quá trình đó sẽ tạo nên mạng ( network). Chức năng dòng được thực hiện với dữ liệu Raster, còn chức năng network thực hiện với dữ liệu dạng vector của cung và điểm trong mô hình cung –nut ( arc-node)
Hình 2.5. Nguyên tắc tính toán để xây dựng hướng dòng chảy là tính toán và so sánh độ cao của từng pixel với 8 pixel xung quanh
Hình 2.6. Sử dụng DEM để lọc và xác định bản đồ dòng chảy - Phân tích đa chỉ tiêu
Những công cụ hỗ trợ quyết định có thể sử dụng để hỗ trợ trong phân tích, tuy nhiên chúng không tự thực hiện phân tích hoặc tạo ra những quyết định. Trong phần này chỉ đề cập đến kỹ nghệ phân tích đa chỉ tiêu thường được sử dụng cho các vấn đề và câu hỏi về môi trường. Có nhiều kỹ thuật khác, nhưng chúng sẽ không được xem xét ở đây. (Jones, 1997). Một ứng dụng môi trường về phân tích đa chỉ tiêu (Multi-Criteria Analysis, viết tắt là: MCA) là tính tác động của một quá trình đến môi trường. Thông thường, kết quả trên bản đồ thể hiện sự tổn thương môi trường của các vùng khác nhau. Để tính mức độ tổn thương của môi trường, sự lựa chọn những giá trị của các khía cạnh môi trường khác nhau (cảnh quan, nhân tố xã hội, hệ động thực vật, v.v..) gây ra sự thay đổi trong môi trường (thí dụ, xây dựng một con đường mới) được đo và ghi nhận. Phân tích đa chỉ tiêu còn được sử dụng để hỗ trợ cho việc qui hoạch môi trường hoặc đô thị bằng việc tạo nên các bản đồ thích hợp cho các loại đất sử dụng khác nhau. Thí dụ, tìm một địa điểm tốt nhất để đặt một khách sạn du lịch, hoặc xác định các vùng thích hợp cho việc định cư. Đánh giá tác động hoặc phân tích vùng thích hợp thường tính đến việc lấy nhiều chỉ tiêu khác nhau để phân tích các vấn đề và câu hỏi phức tạp. Kỹ thuật tổ hợp các nhân tố khác nhau để cho ra một kết quả cuối cùng. Đặc tính làm cho MCA đặc biệt là nó tạo ra cho người quyết định định ra các mức độ quan trọng khác nhau cho các nhân tố khác nhau. Một khi các giá trị được xếp hạng trên thang tỉ lệ, các chỉ tiêu khác nhau cần được so sánh. Quá trình này được thực hiện bằng phép chồng các bản đồ khác nhau. Các thao tác số học của các lớp thông tin khác nhau là một phép cộng đơn giản. Mỗi chỉ tiêu có thể có những đóng góp khác
nhau cho giải pháp, có nghĩa là một chỉ tiêu này có thể quan trọng hơn chỉ tiêu khác. Vì vậy các chỉ tiêu khác nhau cần được định trọng số sao cho chúng thể hiện mức độ quan trọng tương đối của chúng, (eastman, 1999). Quá trình chồng trên các chỉ tiêu khác nhau được trình bày như sau:
n
i
i
i X
W S
1
) (
S = chỉ số thích hợp
Wi = trọng số gắn cho chỉ tiêu i (hoặc nhấn tố i) Xi = điểm của chỉ tiêu
Thí dụ: Trong thí dụ trên, chỉ tiêu để chọn là một vùng thích hợp cho mục đích định cư là tầm nhìn hợp hơn, mức độ gần kề với bờ, gần kề với đường, hướng phơi hợp hơn và góc dốc hợp hơn. Một khi các dữ liệu cần thiết được rút ra cho những chỉ tiêu này và chúng được tái thiết lập tỉ lệ nhằm mục đích làm cho chúng so sánh được, có thể rất có lợi khi cho chúng trọng số tương thích với mức độ quan trọng của chúng.
Khi các chỉ tiêu khác nhau có cùng mức độ quan trọng, trọng số của từng nhân tố bằng một. Tuy nhiên, trong đại đa số trường hợp điều quan trọng là xác định mức độ quan trọng tương đối của các chỉ tiêu. Trọng số của các chỉ tiêu có thể được cố định bằng các kỹ nghệ thống kê khác nhau hoặc bằng các phép đo, người quyết định chọn trọng số một cách chủ quan dựa trên những kinh nghiệm và hiểu biết nào đó (United Nations,1996). Chỉ dẫn cho việc chọn trọng số là quá trình phân tích thứ bậc của Saaty (Saaty’s Analytic Hierarchy Process (AHP)).
Phương pháp này dựa trên việc xây dựng ma trận của các cặp so sánh sáng suốt giữa các chỉ tiêu. Mỗi một tổ hợp hai chỉ tiêu, mức độ quan trọng tương đối một chỉ tiêu này so với chỉ tiêu kia được tính theo tỉ lệ là 1/9 (ví dụ nếu 9 thể hiện mức độ quan trọng trội hơn, 1/9 chỉ ra mức độ rất kém quan trọng). Giá trị 1 có nghĩa là hai chỉ tiêu có mức độ quan trọng như nhau, khi giá trị 9 chỉ ra rằng một nhân tố có mức độ quan trọng hơn rất nhiều nhân tố khác. Nếu như nhân tố ít quan trọng hơn nhân tố khác và tỉ số 1/9 (tức là 1/1: 1/9) sẽ được chỉ ra (Eastsman, 1999).
Đánh giá thang tỉ lệ theo Saaty cho cặp so sánh sáng suốt của các chỉ tiêu được nhìn nhận trong bảng sau
Bảng 2.2. Thiết lập thang điểm
<<< ít quan trọng quan trọng hơn >>>
1/9 1/7 1/5 1/3 1 3 5 7 9 đúng
cực độ
rất vô cùng ít
rất ít ít vừa
quan trọng bằng nhau
quan trọng hơn vừa vừa
quan trọng hơn nhiều
quan trọn g hơn rất nhiề u
cực kỳ quan trọn g
Khi quá trình so sánh giữa các chỉ tiêu kết thúc, giá trị tỉ số của chúng được ghi nhận theo ma trận n dòng và n cột (n: số các chỉ tiêu). Ma trận cặp so sánh sỏng suốt sẽ chỉ rừ rằng nếu như tỉ số quan trọng của nhõn tố A so với nhõn tố B là n, thì tỉ số ngược lại nhân tố B so với nhân tố A là 1/n. Đường chéo chính trong ma trận có giá trị là một. Một thí dụ được chỉ ra trong theo ma trận trong bảng dưới đây
Bảng 2.3. Điểm cho mức độ quan trọng
Cái nhìn Mức độ Mức độ Phương Độ dốc hợp
hợp hơn gần bờ gần đường vị hợp hơn
hơn
Cái nhìn
hợp hơn 1 3 7 8 9
Mức độ
gần bờ 1/3 1 5 6 7
Mức độ gần đường
1/7 1/5 1 2 3
Phương vị hợp
hơn
1/8 1/6 1/2 1 2
Độ dốc
hợp hơn 1/9 1/7 1/3 1/2 1
Từ ma trận này, vector nguyên lý eigen được tính để thu được tập hợp trọng số phù hợp nhất. Tính toán vector nguyên lý eigen có thể được làm xấp xỉ theo cách thủ công khi chia giá trị của cột cho tổng giá trị của tỉ số trong cột này. Điều này cho một ma trận với giá trị mới nằm trong khoảng giá trị 0 và 1 khi tổng của các giá trị theo cột bằng 1. Giá trị trung bình của dòng trong ma trận này tương ứng với trọng số cho chỉ tiêu đó (Jones 1997).
Dựa trên so sánh cặp, AHP có thể được mô tả với 3 nguyên tắc chính: phân tích, đánh giá và tổng hợp. Trước tiên, AHP phân tích một vấn đề phức tạp, đa tiêu chí theo cấu trúc thứ bậc. Phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) (hay còn gọi là phương pháp mô hình trọng số) là một phương pháp bán định lượng. Nội dung của phương pháp bao gồm việc xây dựng một hệ thống các cặp ma trận so sánh giữa các yếu tố khác nhau. Cách tiếp cận này có thể được mô tả như là sự phân bậc tầm quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng tới việc xây dựng đường tuần tra tối ưu
nhất, mỗi nhân tố được so sánh với các nhân tố khác để xác định tầm quan trọng của chúng đối với xác định bề mặt giá trị và tính toán tuyến đường tối ưu.
Phân tích đa chỉ tiêu có thể được dùng để định ra vùng thích hợp nhất cho hiện trạng sử dụng đất nào đó. Khi mà vùng cần thiết chia ra theo những vị trí thích hợp nhất cho những đặc tính sử dụng đất thì kỹ thuật đánh giá đa chỉ tiêu có thể được sử dụng. Bước đầu tiên là tạo ra những bản đồ thích hợp cho các loại đất sử dụng khác nhau bằng cách sử dụng kỹ thuật phân tích đa chỉ tiêu. Khó khăn là tiến hành tổ hợp các bản đồ này để quyết định loại đất sử dụng nào tốt nhất cho một vị trí đặc trưng. Vì vậy tất cả các bản đồ thích hợp được phân hạng theo thang chuẩn nhằm làm cho chúng có thể so sánh lẫn nhau (Jones, 1997).
CHƯƠNG 3 - XÂY DỰNG TUYẾN ĐƯỜNG TUẦN TRA BIÊN GIỚI