Bài giảng Mô hình hóa bề mặt (Surface modeling): Bài 3 - ThS. Nguyễn Duy Liêm

Chia sẻ: Bình An | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:34

Thêm vào BST

Báo xấu

5
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Mô hình hóa bề mặt (Surface modeling) - Bài 3: Phương pháp xây dựng mô hình địa hình (Mạng lưới ô vuông đều). Những nội dung chính trong bài này gồm có: Phương pháp biểu diễn bề mặt địa hình; cấu trúc dữ liệu, phương pháp xây dựng; chuyển đổi giữa các phương pháp biểu diễn bề mặt địa hình. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Mô hình hóa bề mặt (Surface modeling): Bài 3 - ThS. Nguyễn Duy Liêm

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM TP. HỒ CHÍ MINH KHOA MÔI TRƯỜNG & TÀI NGUYÊN BỘ MÔN GIS & TÀI NGUYÊN 3. Phương pháp xây dựng mô hình địa hình (Methods for Constructing a Terrain Model) Mạng lưới ô vuông đều (Regular Grid Networks) Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 1
Nội dung  Nhắc lại: Mô hình hóa bề mặt địa hình (Terrain Modeling)  Phương pháp biểu diễn bề mặt địa hình (Representation of Terrain Surfaces)  Hình thức: Bản đồ (Maps), Hình ảnh (Photographs)  Nộidung: Đường bình độ (Contours), Mạng lưới tam giác không đều (TINs- Triangulated Irregular Networks), Mạng lưới ô vuông đều (Regular Grid Networks)  Cấu trúc dữ liệu (Data Structures), Phương pháp xây dựng (Construction Methods)  Đường bình độ  Mạng lưới tam giác không đều  Mạng lưới ô vuông đều  Chuyển đổi giữa các phương pháp biểu diễn bề mặt địa hình (Conversion involved in Representation of Terrain Surfaces) Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 2
Tài liệu tham khảo  Terrain Analysis- Principles and Applications (2000)  1.1.1, 2.1 - 2.4  Digital Terrain Modeling- Principles and Methodology (2005)  1.1.1, 1.1.2, 1.2.2, 3.1, Chapter 6  Digital Terrain Modeling- Acquisition, Manipulation and Applications (2005)  1.4, Chapter 3  Surface modeling- High accuracy and high speed methods (2011)  1.2 Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 3
Mạng lưới ô vuông đều (Regular Grid Networks)  Tập hợp các ô vuông (pixel) nằm kề nhau thể hiện giá trị độ cao.  Mô hình số thể hiện sự thay đổi độ cao của bề mặt địa hình trong không gian dưới dạng mạng lưới đều (Digital Elevation Model- DEM). Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 4
Cấu trúc dữ liệu của DEM  Mỗi nút tương ứng với một giá trị độ cao.  Độ phân giải của mạng lưới là khoảng cách giữa 2 nút lân cận. Mô hình không gian Mô hình hiển thị Mô hình tính toán Độ phân giải Mạng lưới đều Nút Pixel Điểm Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 5
Cấu trúc dữ liệu của DEM  Mỗi pixel lưu trữ một giá trị độ cao trung bình của pixel đó.  Độ cao được thể hiện bằng màu sắc khi biểu diễn đồ họa. Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 6
Độ phân giải của DEM  Độ phân giải = Kích thước pixel  Thấp: Xử lý nhanh hơn  Cao: Giữ lại đối tượng nhỏ  Dung lượng DEM = Dung lượng lưu trữ 1 pixel x Số lượng pixel Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 7
Bài tập 1  Cùng phạm vi không gian và dung lượng lưu trữ 1 pixel, DEM 10 m chiếm dung lượng lưu trữ gấp mấy lần so với DEM 100 m? DEM 10 m DEM 100 m Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 8
Cấu trúc dữ liệu của DEM  Vị trí của pixel được xác định dựa trên:  Hệ tọa độ của ảnh,  Hệ tọa độ địa lý Làm thế nào xác định tọa độ ảnh của 1 pixel theo tọa độ địa lý và ngược lại? Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 9
Phương pháp xây dựng DEM  Nội suy từ tập hợp điểm độ cao, đường bình độ Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 10
Phương pháp xây dựng DEM  Nội suy từ TIN Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 11
Nội suy là gì?  Ước lượng giá trị chưa biết dựa trên những điểm đã biết giá trị xung quanh. Nội suy tuyến tính Ngoại suy Nội suy Ngoại suy Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 12
Nội suy DEM  Tạo bề mặt (raster) từ dữ liệu điểm, đường  Nội suy 2 chiều Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 13
Cơ sở của phép nội suy  Những điểm gần nhau có giá trị tương tự nhau hơn những điểm ở xa nhau.  Mức độ thay đổi giữa các điểm phụ thuộc vào khoảng cách giữa chúng. Giá trị “Gần mực thì đen, gần đèn thì sáng” Khoảng cách Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 14
Các phương pháp nội suy  Toàn cục (Global)  Xem xét tất cả giá trị đã biết để ước lượng giá trị chưa biết.  Cục bộ (Local)  Chỉ xem xét một số giá trị đã biết (trong bán kính xác định) để ước lượng giá trị chưa biết. Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 15
Nội suy toàn cục  Sử dụng tất cả giá trị đã biết để ước lượng một hàm số, áp dụng cho toàn bề mặt. Giá trị Hàm số Khoảng cách Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 16
Nội suy toàn cục  Thường tạo ra bề mặt mượt mà.  Rất nhạy với những giá trị ngoại vi (outlier)  dữ liệu sai. Ngoại vi Giá trị Hàm số có tính ngoại vi Hàm số không tính ngoại vi Khoảng cách Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 17
Nội suy cục bộ  Chỉ xem xét một số giá trị đã biết nhất định (nằm trong bán kính xác định tính từ điểm nội suy hoặc một số điểm xác định) để nội suy.  Tập giá trị được dùng để tính toán tạo này cửa sổ. Cửa sổ này di chuyển theo tập giá trị (hàm số khác nhau). Giá trị Khoảng cách Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 18
Nội suy cục bộ  Thường tạo ra bề mặt ít mượt mà.  Không nhạy với những giá trị cá biệt (outlier)  dữ liệu sai. Giá trị Hàm số Ngoại vi có tính ngoại vi Hàm số không tính ngoại vi Khoảng cách Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 19
Bài tập 2 1. Nội suy DEM nghĩa là gì? A. Ước tính giá trị nằm trong các điểm đã biết giá trị B. Ước tính giá trị nằm ngoài các điểm đã biết giá trị C. Giảm kích thước của DEM D. Tăng độ chính xác của DEM 2. Điểm khác biệt giữa nội suy toàn cục và cục bộ là gì? A. Nội suy cục bộ tốn nhiều tính toán hơn nội suy toàn cục B. Nội suy toàn cục xem xét phạm vi lớn hơn nội suy cục bộ C. Nội suy toàn cục chính xác hơn nội suy cục bộ D. Nội suy cục bộ đơn giản hơn nội suy toàn cục 3. Khi nào nên sử dụng phương pháp nội suy cục bộ cho DEM? A. Cần nội suy một khu vực nhỏ với độ chi tiết cao B. Cần nội suy các khu vực rộng lớn với độ chi tiết tối thiểu C. Dữ liệu độ cao phân bố thưa thớt với những khoảng trống lớn D. Dữ liệu độ cao có độ biến thiên lớn về giá trị Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 20