Câu h臼i 8員t ra là làm sao 8吋 chuy吋n 8鰻i thông tin b違n 8欝 vào máy tính và ng逢嬰c l衣i? A吋 làm 8逢嬰c 8k隠u 8ó thì GIS ph違i l逢u tr英 thông tin v隠 Geometry (hình d衣ng và v鵜 trí 8嘘i t逢嬰ng ) và Attribute (các thu瓜c tính c栄a 8嘘i t逢嬰ng)
Hình 4.2-1 Thông tin c亥n l逢u tr英
J羽 th嘘ng thông tin 8鵜a lý là m瓜t h羽 th嘘ng thu th壱p, l逢u tr英 và x穎 lý các thông tin d逢噂i d衣ng gi医y, 違nh, s嘘 v隠 các hi羽n t逢嬰ng t詠 nhiên trong th院 gi噂i th詠c. Trong c挨 s荏 d英 li羽u 8逢嬰c c医u thành t瑛 thông tin, các thông tin th逢運ng không s穎 d映ng 8逢嬰c tr詠c ti院p mà ph違i thông qua m瓜t h羽 th嘘ng các công c映
truy xu医t, tái t衣o l衣i 8嘘i t逢嬰ng th院 gi噂i th詠c mà ng逢運i dùng quan tâm. M瓜t
8嘘i t逢嬰ng 8逢嬰c l逢u tr英 trong c挨 s荏 d英 li羽u d逢噂i d衣ng các th詠c th吋 hình h丑c, ng逢運i dùng s胤 dùng ph違i tái t衣o l衣i 8嘘i t逢嬰ng 医y thông qua các d英 li羽u hình
j丑c này. Nh逢 v壱y d英 li羽u là r医t 8a d衣ng, chúng có mang tính không gian, th運i gian, 8逢嬰c g丑i là d英 li羽u 8鵜a lý. Tóm l衣i d英 li羽u 8鵜a lý là các d英 li羽u s嘘 mô t違
các 8嘘i t逢嬰ng trong th院 gi噂i th詠c.
F英 li羽u 8k衣 lý 8逢嬰c t鰻 ch泳c thành hai nhóm thông tin chính, 8ó là:
1/ Nhóm thông tin v隠 phân b嘘 không gian.
2/ Nhóm thông tin v隠 thu瓜c tính c栄a 8嘘i t逢嬰ng.
Không gi嘘ng nh逢 các d衣ng d英 li羽u thông d映ng khác, d英 li羽u 8k衣 lý ph泳c
v衣p h挨n, nó bao g欝m các thông tin v隠"8k衣 lý, các quan h羽 Topology và các thu瓜c tính phi không gian. M丑i d英 li羽u 8k衣 lý có th吋"8逢嬰c mô hình v噂i ba thành ph亥n khác nhau theo quan ni羽m topology – 8k吋m, 8逢運ng, vùng.B医t kì
o瓜t 8嘘i t逢嬰ng t詠 nhiên nào 8隠u có th吋"8逢嬰c bi吋u di宇n b茨ng m瓜t trong bao
8嘘i t逢嬰ng này kèm theo chúng là nh英ng thông tin 8員c thù riêng. Mô hình d英 li羽u 8k衣 lý bao g欝m b嘘n thành ph亥n sau:
+ Thành ph亥n khoá: là mã s嘘 duy nh医t cho th詠c th吋"8吋 phân bi羽t th詠c th吋
này v噂i th詠c th吋 khác.
+ A鵜nh v鵜: Ch雨 ra v鵜 trí c栄a th詠c th吋.
+ Thành ph亥n phi không gian: Là nh英ng thu瓜c tính riêng cho t瑛ng th詠c th吋 nh逢 t益 l羽, kho違ng, 8鵜nh danh ….
+ Thành ph亥n không gian: Các 8嘘i t逢嬰ng t逢 nhiên bên ngoài 8逢嬰c chuy吋n vào máy tính 8吋 qu違n lý theo hai cách sau: Raster và Vector
Mô hình vect挨: t逢運ng 8逢嬰c bi吋u di宇n du噂i d衣ng 8k吋m, 8逢運ng và vùng. V鵜
trí không gian c栄a m瓜t th詠c th吋"8逢嬰c xác 8鵜nh b荏i m瓜t h羽 to衣"8瓜 th嘘ng nh医t toàn c亥u. M瓜t th詠c th吋"8逢嬰c xác 8鵜nh b荏i c員p to衣"8瓜 (X,Y) và các thu瓜c tính khác nh逢: ki吋u 8k吋m, màu, hình d衣ng.
Hình 4.2-2 D英 li羽u Vector
Hình 4.2-3 Các th詠c th吋"8逢嬰c th吋 hi羽n trên b違n 8欝
Mô hình Raster: D英 li羽u Raster 8逢嬰c phân bi羽t b茨ng 8挨n v鵜 pixel, 8ó là hình 違nh 8挨n v鵜 nh臼 nh医t ph違n ánh 8嘘i t逢嬰ng trong không gian.
E医u trúc d英 li羽u ratser 2-D 8逢嬰c xem nh逢 là m瓜t ma tr壱n các ô l逢噂i 8員c tr逢ng cho m瓜t ô vuông b隠 m員t 8医t. A瓜 phân gi違i c栄a d英 li羽u raster ph映 thu瓜c vào kích th逢噂c c栄a nh英ng ô l逢噂i này.
Uば khác biうt giのa hai kiあu dの liうu: C違 hai ki吋u d英 li羽u này 8隠u r医t h英u ích nh逢 nhau, nh逢ng chúng c ng có s詠 khác bi羽t quan tr丑ng. Sau 8ây là b違ng so sánh gi英a hai ki吋u d英 li羽u này. Vector Raster F英 li羽u hi吋n th鵜 ít h挨n, nhanh h挨n, ch雨 ch栄 y院u hi吋n th鵜 các 8嘘i t逢嬰ng mà không hi吋n th鵜"8員c tính c栄a 8嘘i t逢嬰ng F英 li羽u nhi隠u h挨n, hi吋n th鵜 ch壱m h挨n, không nh英ng hi吋n th鵜"8嘘i t逢嬰ng mà còn hi吋n th鵜 c違"8員c tính c栄a 8嘘i t逢嬰ng D違ng 4.2-1 B違ng so sánh ki吋u d英 li羽u Raster va Vector Hình 4.2-5 So sánh Raster và Vector 4.3 Thu th壱p d英 li羽u:
Có nhi隠u k悦 thu壱t 8吋 thu th壱p thông tin t瑛 các ngu欝n d英 li羽u. Nó th逢運ng
8逢嬰c thu th壱p t瑛 vi羽c 8o 8衣c tr詠c ti院p trên t h院 g i噂i t h詠c . Tuy nhiên, m瓜t
u嘘 l噂n d英 li羽u li羽u có th吋" 8逢嬰c chuy吋n 8鰻i t瑛 b違n 8欝 gi医y sang hình th泳c
n逢u tr英 c栄a b違n 8欝"8k羽n t穎. Có ba ph逢挨ng pháp th逢運ng 8逢嬰c s穎 d映ng 8ó là
Scanning(ph逢挨ng pháp quét), Digistsing (ph逢挨ng pháp s嘘 hoá), Vectorisation
Ph逢挨ng pháp quét: Aây là k悦 thu壱t thông d映ng mà l衣i ít t嘘n kém, có th吋 8逢嬰c th詠c hi羽n trên các máy tính cá nhân hay c栄a công ty. Máy quét s胤 l逢u tr英 l衣i các hình 違nh c栄a b違n 8欝 gi医y d逢噂i hình th泳c s嘘 và hi吋n th鵜 chúng tr荏 n衣i màn hình. Vi羽c quét hình 違nh t瑛 b違n 8欝 gi医y t逢挨ng 8嘘i 8挨n gi違n và nhanh chóng, tuy nhiên ph逢挨ng pháp này l衣i không th吋 cung c医p thu瓜c tính c栄a các
8嘘i t逢嬰ng t詠 nhiên nh逢"8k衣 ch雨 c栄a m瓜t toà nhà hay ngày thành l壱p cu違 m瓜t sân v壱n 8瓜ng nào 8ó. D英 li羽u có 8逢嬰c t瑛 nh英ng ph逢挨ng pháp này th逢運ng
f逢噂i d衣ng raster cho kích th逢噂c r医t l噂n.
Hình 4.3-1 Ph逢挨ng pháp Scanning
Ph逢挨ng pháp s嘘 hoá: K悦 thu壱t này 8òi h臼i ph違i cung c医p các thi院t b鵜
chuyên ngành. B違n 8欝 ngu欝n s胤"8逢嬰c trãi b隠 m員t ngang, m瓜t con tr臼 s胤 xác
8鵜nh t丑a 8瓜 các 8k吋m t衣o nên hình d衣ng b違n 8欝, sau quá trình s嘘 hoá, thu瓜c tính c栄a các 8嘘i t逢嬰ng m噂i 8逢嬰c thêm vào. Ph逢挨ng pháp này 8òi h臼i nhi隠u th運i gian và ngu欝n d英 li羽u có 8逢嬰c t瑛 k悦 thu壱t này d逢噂i hình th泳c Vect挨.
Hình 4.3-2 Ph逢挨ng pháp s嘘 hoá
Ph逢挨ng pháp Vector hoá: M瓜t vài h羽 th嘘ng máy tính chuyên nghi羽p có th吋
chuy吋n 8鰻i d英 li羽u Raster sang d衣ng d英 li羽u Vect挨. Ph逢挨ng pháp này cho t嘘c
8瓜 nhanh do tính t詠"8瓜ng nh逢ng l衣i kém chính xác h挨n so v噂i vi羽c s嘘 hoá th栄
công.
Các k悦 thu壱t trên 8隠u d詠a vào ngu欝n d英 li羽u b違n 8欝 gi医y có s印n. Trên th詠c t院, ng逢運i ta còn d詠a vào các ngành l nh v詠c khác nh逢: vi宇n thám, GPS, phân tích 違nh… 8吋 thu th壱p ngu欝n d英 li羽u cho GIS.
4.4 Các gi違i thu壱t nghiên c泳u v隠 GIS:
Công ngh羽 GIS liên quan tr詠c ti院p t噂i lý thuy院t 8欝 th鵜 c ng nh逢 trí tu羽
nhân t衣o trong vi羽c 8逢a ra các gi違i thu壱t 8吋 gi違i quy院t các bài toán liên quan. Aây là nh英ng l nh v詠c nghiên c泳u 8逢嬰c 8亥u t逢 r医t nhi隠u v噂i các c違i ti院n c ng nh逢"8ã 8逢a ra 8逢嬰c nhi隠u gi違i thu壱t t嘘t ho員c t嘘i 逢u (ch鰯ng h衣n nh逢
các gi違i thu壱t clipping, ki吋m tra 8k吋m trong/ngoài 8a giác hay các gi違i thu壱t tìm ki院m trên c医u trúc d英 li羽u ho員c tìm ki院m l瓜 trình t嘘i 逢u...)
Các bài toán v隠 GIS hi羽n nay v磯n 8ang 8逢嬰c nghiên c泳u và có nh英ng c違i ti院n r医t t嘘t, k吋 c違 trong các bài toán ph泳c t衣p.Công ngh羽 GIS v噂i nh英ng l嬰i th院 c栄a nó 8ã mang l衣i ph逢挨ng pháp qu違n lý hi羽u qu違 h挨n, m丑i s詠 v壱t, 8嘘i
v逢嬰ng, t瑛 nh英ng thông tin không gian 8院n nh英ng thông tin phi không gian t医t
e違"8隠u 8逢嬰c qu違n lý m瓜t cách th嘘ng nh医t trên cùng h羽 th嘘ng. M丑i truy xu医t
8隠u th吋 hi羽n tr詠c quan h挨n trên b違n 8欝 s嘘 thay cho nh英ng dòng v<n b違n 8挨n thu亥n. Chính vì th院 GIS ngày m瓜t tr荏 nên quen thu瓜c h挨n cho ng逢運i dùng, nó 8逢嬰c 泳ng d映ng trong nhi隠u l nh vi羽c t瑛"8挨n gi違n 8院n ph泳c t衣p và chi phí
8òi h臼i 8亥u t逢 ngày m瓜t th医p h挨n. Có th隠 nói r茨ng GIS ngày m瓜t t詠 kh違"8鵜nh
v亥m quan tr丑ng, 8逢嬰c các n逢噂c phát tri吋n xem nh逢 m瓜t m i nh丑n trong l nh công ngh羽 thông tin.
4.5 Các c医u trúc d英 li羽u không gian trong GIS:
4.5.1 Cây t泳 phân (Quad Tree):
Quad Tree 8逢嬰c s穎 d映ng 8吋 l壱p ch雨 s嘘 không gian 2D. M厩i nút trong c栄a
cây chia không gian thành 4 vùng không gian con tách bi羽t (8逢嬰c g丑i là NW,
NE, SW, SE) t逢挨ng 泳ng v噂i các tr映c t丑a 8瓜. M厩i vùng không gian con này
8逢嬰c tách m瓜t cách 8羽 quy cho 8院n khi có nhi隠u nh医t m瓜t 8嘘i t逢嬰ng bên trong m厩i vùng.
Quad Tree không 8逢嬰c cân b茨ng và s詠 cân b茨ng c栄a nó ph映 thu瓜c vào s詠
phân b嘘 c栄a d英 li羽u và tr壱t t詠 chèn d英 li羽u vào cây.
4.5.2 K-d Tree:
Ph逢挨ng pháp này s穎 d映ng m瓜t cây nh鵜 phân 8吋 chia không gian k chi隠u.
Cây này tách không gian thành hai không gian con t逢挨ng 泳ng v噂i m瓜t trong
các t丑a 8瓜 c栄a 8k吋m 8ang tách.
Hình 4.5.2-1 K-D Tree
I丑ilevel(nod) là chi隠u dài c栄a 8逢運ng 8i t瑛 nút g嘘c 8院n nút nod và gi違 s穎
các tr映c t丑a 8瓜"8逢嬰c 8ánh s嘘 t瑛 0 8院n k – 1. T衣i b壱c level(nod)"荏 m厩i nút không gian 8逢嬰c tách t逢挨ng 泳ng v噂i s嘘 t丑a 8瓜 (level(nod) mod k).
Thao tác thêm và tìm ki院m t逢挨ng t詠 nh逢"8嘘i v噂i cây nh鵜 phân. Chúng ta ch雨 ph違i so sánh các nút t逢挨ng 泳ng v噂i s嘘 t丑a 8瓜 (level(nod) mode k). C医u trúc này có m瓜t b医t l嬰i là nh衣y c違m v噂i tr壱t t詠 mà các 8嘘i t逢嬰ng 8逢嬰c thêm vào.
4.5.3 R-Tree:
R-Tree là s詠 bi院n c違i c栄a B-Tree cho d英 li羽u không gian. R-Tree là cây cân b茨ng và chia không gian thành các khung ch英 nh壱t có th吋 ch欝ng l医p(ph栄) nhau. M厩i nút ngo衣i tr瑛 nút g嘘c ch泳a t瑛 m"8院n M con (2≤m≤M/2). Nút g嘘c có t嘘i thi吋u 2 con ngo衣i tr瑛 nút lá.
Hình 4.5.3-1 R-Tree
Nút 8逢嬰c th吋 hi羽n b荏i m瓜t khung bao nh臼 nh医t - MBR(minimum
bounding rectangle) ch泳a t医t c違 các 8嘘i t逢嬰ng c栄a cây con c栄a nó. M厩i con
e栄a nút 8逢嬰c tách 8羽 quy. Các con tr臼 tr臼"8院n các 8嘘i t逢嬰ng d英 li羽u 8逢嬰c l逢u
荏 các nút lá.
Vì các MBR có th吋 ch欝ng l医p nên có th吋 c亥n ph違i tìm ki院m trên nhi隠u nhánh c栄a cây. Do 8ó, các khung ch英 nh壱t càng tách bi羽t càng t嘘t. V医n 8隠
heuristic. Thao tác này tìm m瓜t nút lá sao cho khi chèn 8嘘i t逢嬰ng m噂i vào nó
u胤 gây nh英ng thay 8鰻i nh臼 nh逢 có th吋.
Thao tác tách c ng quan tr丑ng. M映c tiêu là làm gi違m xác su医t s胤 ph違i tìm
e違 hai nút m噂i. Vi羽c ki吋m tra t医t c違 các kh違 n<ng có 8瓜 ph泳c t衣p s嘘 m , vì th院 nh英ng thu壱t toán cho l運i gi違i x医p x雨 th逢運ng 8逢嬰c s穎 d映ng.
R-Tree là m瓜t trong nh英ng c医u trúc d英 li羽u không gian 8逢嬰c 8隠 c壱p 8院n nhi隠u nh医t và nó r医t th逢運ng 8逢嬰c s穎 d映ng 8吋 so sánh v噂i nh英ng c医u trúc m噂i. Trong các 泳ng d映ng GIS, R-Tree 8óng vai trò quan tr丑ng trong vi羽c ch丑n
n詠a 8嘘i t逢嬰ng hi吋n th鵜 c ng nh逢 kích ho衣t nhanh các 8嘘i t逢嬰ng 8欝 h丑a.
4.5.4 R*-Tree:
R*-Tree là m瓜t bi院n c違i c栄a R-Tree s穎 d映ng heuristic khác cho thao tác INSERT. R-Tree c嘘 g逸ng t嘘i thi吋u vùng c栄a t医t c違 các nút c栄a cây. R*-Tree
m院t h嬰p nhi隠u tiêu chu育n: vùng b鵜 ph栄 b荏i khung ch英 nh壱t bao, biên c栄a khung ch英 nh壱t và s詠 ch欝ng l医p gi英a các khung ch英 nh壱t.
O映c tiêu làm gi違m vùng b鵜 ph栄 b荏i khung ch英 nh壱t bao là làm gi違m không gian ch院t, có ngh a là không gian b鵜 ph栄 b荏i khung ch英 nh壱t bao ch泳
không ph違i b荏i các khung ch英 nh壱t b鵜 ch泳a. Ak隠u 8ó làm gi違m s嘘 nhánh tìm ki院m vô ích. T嘘i thi吋u hóa biên (t鰻ng chi隠u dài các c衣nh) c栄a khung ch英 nh壱t bao t嘘t h挨n là dùng nh英ng khung vuông. T嘘i thi吋u hóa s詠 ch欝ng l医p gi英a các khung ch英 nh壱t làm gi違m s嘘"8逢運ng ph違i tìm ki院m.
Cài 8員t ph逢挨ng pháp này thì khó h挨n, nh逢ng R*-Tree hi羽u qu違 h挨n R- Tree nhi隠u.
4.5.5 R+-Tree:
R+-Tree là s詠 m荏 r瓜ng c栄a R-Tree. Khác v噂i R-Tree, các khung bao c栄a các nút t衣i m瓜t m泳c không ch欝ng l医p trong c医u trúc này. A員c tính này làm gi違m s嘘 l逢嬰ng nhánh ph違i tìm ki院m c栄a cây và làm gi違m phí t鰻n th運i gian.
Hình 4.5.5-1 R+-Tree
R+-Tree 8逢嬰c phép tách các 8嘘i t逢嬰ng d英 li羽u 8吋 cho nh英ng ph亥n khác nhau c栄a m瓜t 8嘘i t逢嬰ng có th吋"8逢嬰c l逢u 荏 nhi隠u nút c栄a m瓜t m泳c. N院u m瓜t khung ch英 nh壱t ch欝ng l医p m瓜t khung ch英 nh壱t khác, nó s胤 b鵜 phân rã thành
o瓜t nhóm các khung ch英 nh壱t không ch欝ng l医p nhau. Ak隠u này làm gia t<ng không gian l逢u tr英 nh逢ng cho phép lo衣i b臼 s詠 ch欝ng l医p gi英a các nút và do
4.6 永ng d映ng b違n 8欝: 4.6.1 Các ki吋u b違n 8欝: Hình 4.6.1-1 Các ki吋u b違n 8欝 Toppographic là b違n 8欝 ch雨 bao g欝m các 8員c tính v壱t lý ví d映 nh逢"8逢運ng, sông, nhà. Contour (8逢運ng vi隠n): là b違n 8欝 bao g欝m các 8逢運ng n嘘i các v鵜 trí 8k吋m có cùng giá tr鵜 ví d映 nh逢: 8瓜 sâu c栄a bi吋n, 8逢運ng 8鰯ng áp. Choropleth: là b違n 8欝"8鵜a chí. 4.6.2 Các 8嘘i t逢嬰ng c栄a b違n 8欝:
Công ngh羽 GIS c ng cho phép l逢u tr英 thông tin b違n 8欝 trong máy tính
theo cách máy tính hoá, ngh a là l逢u tr英 d逢噂i d衣ng t壱p tin v噂i các c医u trúc khác nhau. Và t瑛"8ó b違n 8欝 có th吋"8逢嬰c l逢u tr英, thêm, xoá, s穎a m瓜t cách d宇
dàng. Nhìn vào vào m瓜t b違n 8欝 ta c ng nh壱n th医y 8逢嬰c các 8嘘i t逢嬰ng chính
e栄a b違n 8欝, nó bao g欝m: Line(8逢運ng), Area (vùng), Point (8k吋m), và Text (v<n b違n).
Hình 4.6.2-1 Các 8嘘i t逢嬰ng chính trong b違n 8欝
4.7 永ng d映ng GIS trên PocketPC:
U詠 phát tri吋n m衣nh m胤 c栄a Internet, c ng nh逢 kh違 n<ng c栄a công ngh羽
ph亥n c泳ng, 8ã d磯n 8院n s詠 ra 8運i c栄a các thi院t b鵜"泳ng d映ng Internet. Theo các nhà nghiên c泳u th鵜 tr逢運ng, m員c dù PC v磯n gi英 vai trò ch栄 y院u trong vi羽c x穎
lý và h厩 tr嬰 công vi羽c, nh逢ng các thi院t b鵜 Internet hay thi院t b鵜 h厩 tr嬰 cá nhân
u胤 ngày càng kh鰯ng 8鵜nh 8逢嬰c vai trò c栄a nó trên th鵜 tr逢運ng.
Ra 8運i vào nh英ng n<m 90 c栄a th院 k雨 20, Pocket PC là m瓜t d衣ng thi院t b鵜 e亥m tay PDA (Personal Digital Assistant) s穎 d映ng h羽"8k隠u hành Pocket PC,
o瓜t bi院n th吋 c栄a Windows CE, m瓜t h羽" 8k隠u hành nhúng 8逢嬰c Microsoft phát tri吋n cho các thi院t b鵜 không là PC (non-PC).
Do 8員c tr逢ng nh臼 g丑n, 8逢嬰c thi院t k院 v噂i m映c 8ích giúp ng逢運i s穎 d映ng
n逢u tr英 các thông tin cá nhân, công vi羽c c亥n thi院t c ng nh逢 các ph亥n m隠m t嘘i thi吋u trên m瓜t thi院t b鵜 nh臼 g丑n, và s穎 d映ng m瓜t h羽" 8k隠u hành h丑 hàng Windows, Pocket PC 8ã 8逢嬰c khá nhi隠u nhà s違n xu医t ph亥n m隠m quan tâm trong l nh v詠c phát tri吋n 泳ng d映ng, trong 8ó có các 泳ng d映ng GIS.
Tuy nhiên, Pocket PC ch衣y trên n隠n h羽" 8k隠u hành nhúng Windows CE,
tri吋n trên nó. Vì v壱y, các 泳ng d映ng liên quan t噂i h羽 th嘘ng GIS phát tri吋n trên Pocket PC và h羽"8k隠u hành Windows CE g員p ph違i các v医n 8隠 v隠 t嘘i 逢u hoá
d瓜 nh噂 c ng nh逢 t嘘c 8瓜 và th逢運ng có t嘘c 8瓜 ch壱m h挨n nhi隠u so v噂i các
泳ng d映ng trên PC thông th逢運ng. Ngoài ra, do kh違 n<ng l逢u tr英 có gi噂i h衣n, vi羽c 泳ng d映ng GIS trên môi tr逢運ng này c ng g員p không ít khó kh<n.
Trên th鵜 tr逢運ng, m瓜t s嘘 s違n ph育m GIS trên Pocket PC 8ã 8逢嬰c ph鰻 bi院n
t瓜ng rãi nh逢 Pocket Street c栄a Microsoft, MapInPocket c栄a Information
CH姶愛NG 5 : Gi噂i thi羽u v隠 chu育n OpenGIS
5.1 Các ki吋u d英 li羽u hình h丑c c栄a OpenGIS:
Các c医u trúc ch雨 m映c không gian, ví d映 R-Tree, 8逢嬰c s穎 d映ng trong các h羽
qu違n tr鵜 c挨 s荏 d英 li羽u không gian (SDBMS) 8吋 t<ng t嘘c quá trình x穎 lý các truy v医n ch鰯ng h衣n nh逢 các truy v医n vùng ho員c các truy v医n các 8嘘i t逢嬰ng lân c壱n g亥n nh医t. Do 8ó, ph亥n cài 8員t các thao tác tìm ki院m lân c壱n th逢運ng s穎 f映ng R-Tree. Tuy nhiên, n院u các 8嘘i t逢嬰ng không gian khá ph泳c t衣p, vi羽c
n医y các lân c壱n c栄a vài 8嘘i t逢嬰ng theo cách này v磯n tiêu t嘘n r医t nhi隠u th運i gian vì s詠 ph泳c t衣p c栄a 8ánh giá các quan h羽 lân c壱n trên các 8嘘i t逢嬰ng 8ó. Thêm vào 8ó, khi t衣o ra t医t c違 các 8逢運ng lân c壱n v噂i m瓜t 8嘘i t逢嬰ng ngu欝n
8逢嬰c cho, m瓜t s嘘 l逢嬰ng r医t l噂n các thao tác tìm ki院m lân c壱n ph違i 8逢嬰c th詠c hi羽n. Nhi隠u h羽 th嘘ng qu違n tr鵜 c挨 s荏 d英 li羽u không gian là khá t nh vì không có nhi隠u c壱p nh壱t trên các 8嘘i t逢嬰ng ch鰯ng h衣n nh逢 các b違n 8欝"8鵜a lý. Cho nên các ki吋u d英 li羽u hình h丑c cùng v噂i nhi隠u thao tác trên các 8嘘i t逢嬰ng