Trong vài thập kỷ vừa qua có khá nhiều phƣơng thức xử lý thông tin trên GIS đƣợc phát triển, và hiện nay xu hƣớng này vẫn đang còn tiếp tục. GIS liên tục đƣợc thay đổi và bổ sung nên khó có thể liệt kê mọi ứng dụng xử lý của GIS một cách chi tiết.
Xử lý GIS không chỉ gói gọn trong một hệ thống nhất định. Các hệ thống GIS có thể sử dụng các công cụ hỗ trợ dƣới dạng plug-in và có thể dễ dàng tùy chỉnh để phù hợp với yêu cầu của ngƣời sử dụng. Ngoài ra một số hệ thống còn
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
cung cấp bộ công cụ phát triển phần mềm (Software Development Kit – SDK) đi kèm để ngƣời dùng có thể tự tạo công cụ xử lý dựa trên dữ liệu đã có. Sự tự do tìm cách tiếp cận này đã tạo ra một ngành phân tích mới: khai thác dữ liệu thƣa (spatial intelligence). Một số hình thức xử lý thông tin với GIS:
- Mô hình hóa dữ liệu
Dữ liệu đã có trong GIS đƣợc áp dụng một số thuật toán có thể nội suy ra dữ liệu từ một số ít mẫu có sẵn. Dữ liệu đã mô hình hóa có thể đƣợc dùng theo nhiều cách. Chẳng hạn kết hợp dữ liệu về các bãi rác có thể suy ra bãi rác nào ở quá gần khu dân cƣ, sông rạch và các dòng nƣớc ngầm có thể đang chảy bên dƣới. Dữ liệu đã mô hình hóa có thể giúp ngƣời phân tích rút ra quan hệ về vị trí (cái gì ở gần cái gì), mối tƣơng quan (nếu cái này bị ảnh hưởng thì cái kia sẽ như thế nào) và tính bao hàm (có cái gì bao gồm một cái khác không).
- Mô hình hóa các mạng lƣới
Vì các yếu tố địa lý có thể liên quan tới nhau một cách phức tạp nhƣ độ rộng lòng sông ảnh hƣởng tới tốc độ dòng chảy; GIS có thể áp dụng để dự đoán và giả lập các điều kiện thực tế chính xác hơn phỏng đoán của con ngƣời. Việc mô hình hóa ảnh hƣởng lẫn nhau của các yếu tố địa lý giúp ích rất nhiều trong quy hoạch giao thông, thủy lợi và xây dựng cơ sở hạ tầng.
- Mô hình hóa bản đồ
GIS có thể đƣợc dùng để tạo ra bản đồ. Dữ liệu ảnh raster có thể đƣợc nhận dạng để chuyển thành các vùng, miền tạo thành bởi các điểm, đƣờng và đa giác. Từ đó có thể thực hiện tính toán và xử lý dễ dàng hơn. Ngoài ra thông tin từ nhiều lần khảo sát có thể đƣợc kết hợp lại để tạo ra bản đồ phục vụ một mục đích nào đó: Một số phép kết hợp hoặc cộng trừ toán học đơn giản có thể giải quyết một số vấn đề thống kê một cách nhanh chóng và chính xác. Ví dụ khi chồng 2 lần chụp của cùng một khu rừng ở hai thời điểm khác nhau có thể dễ dàng biết đƣợc diện tích khu rừng đã tăng lên hay hẹp đi bao nhiêu.
Các thao tác đƣợc thực hiện trên bản đồ có thể đƣợc hiểu đơn giản nhƣ một “hàm xử lý bản đồ”: hàm có đầu vào là bản đồ, cho ra kết quả bằng cách xử lý
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
các điểm có liên quan trong bản đồ, kết hợp với các trọng số đƣợc ngƣời dùng cung cấp. Kết quả là một mô hình thể hiện đƣợc sự tác động giữa các yếu tố địa lý khác nhau.
Ngoài ra, với chỉ một bộ dữ liệu, kết hợp với các kỹ thuật đồ họa (visualization) có thể tạo đƣợc các bản đồ ở nhiều tỉ lệ khác nhau một cách tự động. Quá trình này gọi là tổng quát hóa địa lý (generalization of geo spatial data)
- Thống kê địa lý
Thống kê địa lý có mục đích tìm hiểu các quy luật và dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu có sẵn. Tùy theo loại dữ liệu mà sai số của kết quả thu đƣợc có thể khác nhau. Sai số này do nhiều tác nhân tạo thành nhƣ sai số trong đo đạc, tính toán của hệ thống hoặc phƣơng pháp tính.
Thống kê cũng thƣờng bao gồm nội suy để dự đoán kết quả. Việc nội suy có thể phải tiến hành nhiều lần vì kết quả thu đƣợc sẽ có sai số tùy thuộc vào độ lớn của dữ liệu nguồn và phƣơng pháp đƣợc sử dụng (biến đổi Fourier hay trung bình trượt v.v…).
- Mã hóa địa chỉ (geocoding)
Geocoding là thuật ngữ dùng để chỉ việc nội suy ra địa chỉ từ tọa độ của một điểm hoặc ngƣợc lại. Địa chỉ ở đây có thể thuộc một trong nhiều loại: ZIP code, địa chỉ thông thƣờng hoặc một loại mã nào đó đƣợc gán cho một vùng địa lý xác định. Tọa độ của một căn nhà khi biết địa chỉ, thƣờng đƣợc tính bằng cách tỉ lệ số nhà với số nhà có trên đƣờng với độ dài đƣờng để suy ra khoảng cách tính từ đầu con đƣờng đến số nhà cần tìm. Phƣơng pháp này chỉ có độ chính xác tƣơng đối tuy nhiên lại khá thông dụng. Với các ứng dụng cần chính xác tuyệt đối thì cần có dữ liệu khảo sát trực tiếp vị trí của từng căn nhà. Quá trình này đƣợc tiến hành ngƣợc lại để suy ra địa chỉ từ tọa độ (reverse geocoding).
Việc phân tích địa chỉ cũng là một vấn đề. Có nhiều thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích địa chỉ. Tuy nhiên do tính đa dạng cũng nhƣ sở thích của con ngƣời khi viết địa chỉ mà địa chỉ có khá nhiều dạng khác nhau; các thuật
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
toán thƣờng phải chịu lỗi ở một mức nhất định để có thể nhận dạng địa chỉ một cách hiệu quả. Hiện Google và Yahoo đều cung cấp API geocoding.