CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.4. Phân tích không gian raster trong môi trường GIS
Chức năng quan trọng của GIS là phân tích dữ liệu không gian và thuộc tính để trợ giúp cho quá trính ra quyết định. Phân tích dữ liệu đƣợc thực hiện để trả lời các câu hỏi về thế giới thực. Do tính chất phức tạp của các câu hỏi đặt ra, các phép phân tích không gian có thể biến đổi từ hoạt động luận lý hoặc số học đơn giản đến các phân tích mô hình phức tạp. Khả năng phân tích không gian của GIS là cơ sở để phân biệt GIS với các hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu thông thường [52].
Trong nghiên cứu này, phần lớn các phân tích đƣợc thực hiện với mô hình dữ liệu raster trong môi trường GIS. Các chức năng phân tích dữ liệu này là cần thiết để xử lý các dữ liệu không gian đầu vào và đầu ra của mô hình CLUE-S.
Phải khẳng định rằng: CLUE-S sẽ không hoạt động đƣợc, nếu không có khâu tham gia của GIS trong xử lý dữ liệu đầu vào cho mô hình. Các chức năng phân tích không gian của GIS sẽ giúp chuẩn hóa dữ liệu đầu vào về hệ tọa độ, làm nhất quán
về vùng không gian nghiên cứu, cũng nhƣ can thiệp vào quá trình tùy biến thuộc tính của mô hình dữ liệu raster.
Trong nghiên cứu này, các chức năng về phân tích dữ liệu raster trong môi trường GIS đƣợc thực hiện trong phần mềm ArcGIS 10 của Esri - sử dụng các chức năng phân tích dữ liệu với bản quyền thử nghiệm.
Bộ công cụ phân tích không gian (Spatial Analyst Tools) là rất cần thiết, thực sự hữu ích cho việc biên tập, chuẩn hóa dữ liệu đầu vào cho mô hình CLUE-S.
Về phân tích không gian theo khoảng cách (Distance), công cụ Euclidean Allocation cần giải pháp để ―trám‖ các vùng không gian bị thiếu dữ liệu trong vùng nghiên cứu. Đó là cách để làm đầy nội dung bằng cách thay đổi các cell có giá trị là Nodata thành các cell có giá trị theo giải thuật của nhà toán học Euclid.
Hình 3.2: Thuật toán bố trí Euclidean để xử lý lỗi Nodata trong ảnh raster Về công cụ trích xuất (Extraction): Extract by mask
Nhóm công cụ tính toán (Math): Times, Logical (Is Null) Is Null:
Do dữ liệu thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, nên về cơ bản, dữ liệu không gian dạng vector có vài điểu khác biệt ở các vùng ranh giới hành chính cấp huyện. Do vậy khi raster hóa, các bản đồ không nhất quán đƣợc về mặt không gian ở vùng rìa(vùng ranh giới) của khu vực nghiên cứu. Do vậy cần phải chọn 1 lớp làm chuẩn gọi là mask để chuẩn hóa, nhất quán về mặt không gian của các lớp dữ liệu còn lại.
Trong tình huống này, khi cần lấy thêm dữ liệu ở vùng bị khuyết ở các lớp nhân tố vào vị trí không gian tương ứng ở lớp mask là “Is Null”. Nhưng công cụ Is Null thường ít khi sử dụng riêng lẻ, nó nằm trong bộ Raster Calculator nhằm phối hợp
với các công cụ phân tích không gian khác. Công cụ “Is Null” đƣợc minh họa theo hình dưới đây:
Hình 3.3: Minh họa chức năng Is Null trong phân tích không gian
Times: Cho phép tạo ra một ảnh raster mới khi nhân giá trị thuộc tính của tất cả các cell trong một lớp với 1 hằng số. Hoặc nếu nhân 2 ảnh raster với nhau, cho phép giá trị cell ở vị trí tương ứng trong lớp thứ nhất nhân với giá trị của cell trong lớp thứ 2.
Hình 3.4: Minh họa chức năng Math/Times trong phân tích không gian Trong tất cả các chức năng phân tích trên, chức năng Map Algebra là quan trọng nhất, cụ thể ở đây là công cụ Raster calculator. Đây là một công cụ quan trọng, có chức năng phối hợp các hoạt động tính toán của các hàm luận lý, hàm điều kiện…để tạo ra sản phẩm bản đồ mà không phải tạo ra sản phẩm trung gian.
Map Algebra : là một môn đại số dựa trên các thiết lập tính toán với dữ liệu địa lý.
Nó là một tập hợp các hoạt động đơn giản trong một hệ thống GIS, khi cho phép hai hoặc nhiều lớp raster (―bản đồ‖) có kích thước giống nhau tạo ra một lớp raster mới (―bản đồ‖) sử dụng phép toán đại số nhƣ cộng, trừ,…[53]. Map Algebra đƣợc tiến sĩ Dana Tomlin đề xuất vào những năm đầu thập niên 80 thế kỷ 20. Sau đó Tomlin cho xuất bản cuốn sách mang tính bước ngoặc là ―Geographic Information Systems
and Cartographic Modeling‖ vào năm 1990 khi nâng cấp thêm các chức năng cho Map Algebra, một phiên bản mới hơn đƣợc xuất bản năm 2012. Bộ công cụ phân tích không gian của Esri đã tính hợp hầu hết các khái niệm Map Algebra từ Dana Tomlin. Hiện nay, Map Algebra đang tiếp tục phát triển và đƣợc ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực nhƣ phân tích bề mặt, thống kê, thủy văn…
Hình 3.5: Minh họa về đại số bản đồ
Công cụ phân tích, tính toán đại số trong phân tích không gian raster: Map Algebra/Raster calculator.
Trong đề tài nghiên cứu này, Raster calculator đƣợc sử dụng để làm đầy dữ liệu bị NoData trong khu vực nghiên cứu, tách các lớp nhân tố chi tiết từ một lớp tổng hợp.