Phân loại đất & xây dựng bản đồ đất (Địa chất học): TS. Đỗ Nguyên Hải (Phần 6)

Trưng ði hc Nông nghip Hà Ni – Giáo trình Phân loi ñt và xây dng bn ñ ñt …………..

b. Nhng cơ s% ñ xây dng b$n ñ- thông qua gi$i ñoán $nh

Khi chúng ta có ñưc các tm nh chp t v tinh hay máy bay thì ñó mi ch& là

nhng tư liu cn thit ban ñu, tuy nhiên ñ nghiên cu và xây dng ñưc bn ñ chúng ta

phi có nhng cơ s! ñ gii ñoán chúng. Như chúng ta ñã bit trong ñiu kin ñưc chiu

sáng như nhau các ñi tưng khác nhau trên m$t ñt có kh năng phn x, bc x năng lưng

m$t tri ! nhng mc ñ khác nhau, do vy khi ta nhìn các vt th khác nhau trên nh chúng

có nhng khác bit v s%c (tone) nh bên cnh các khác bit khác như kích thưc (size), hình

dng (shape), cu trúc (structure) và phân b trong không gian ca chúng... Vic nhn bit các

ñi tưng qua s biu th ca chúng trên nh da trên nhng ñ$c trưng và tính cht ca vt th

nhm phc v cho các mc ñích chuyên môn khác nhau ñưc gi là phép gii ñoán nh.

Các tài liu không nh ghi nhn ñưc c nhng ñ$c ñim tính cht ca ñi tưng vt

th mà ta có th nhn bit ñưc bng m%t và c nhng tính cht không nhn ñưc bng m%t

ñây là ngun tài liu quý giá có th dùng khai thác nhng thông tin ca ñi tưng, gia hin

tưng và mi quan h ca các vt th mà nh chp ñã ghi nhn ñưc. Vic khai thác các

thông tin nh là quá trình nhn thc t ch# chưa bit ñn ch# bit, t nhng mi quan h ca

các ñi tưng này ñ hiu ñi tưng khác, t ñơn gin ñn phc tp t ñi tưng riêng r/ ñn

c qun th và cnh quan khu vc và ngưc li, t nhng nhn bit v qun th, cnh quan

khu vc s/ b( tr cho vic nhn bit v các ñi tưng riêng r/ hay theo logic ñó là s kt hp

gia phương pháp quy np và phương pháp suy di-n.

Ngưi ta khai thác thông tin nh trên hai phương din ñnh lưng và ñnh tính:

- Khai thác ñnh lưng: ñó là vic ño ñc, tính toán các yu t thay ñ(i linh hot quan sát

thy trên nh nhng v trí tương ñi gia các ñi tưng.

- Khai thác ñnh tính: ñó là vic xác ñnh các tính cht ca ñi tưng th hin ! màu s%c,

hình dng, kích thưc, cu trúc, bóng...

Gii thích không nh trong xây dng bn ñ

Gii thích không nh là vic xem nh xác ñnh các vt th có trên không nh nhn bit

các vt ñó và mc ñ quan trng ca chúng ñi vi mc ñích nghiên cu. Các không nh có

nhiu t* l xích rt khác nhau t nhng t* l t mt phn ngàn ñn mt phn hàng trc, hàng

trăm ngàn chúng giúp ngưi ta nghiên cu ñưc nhng vùng rng ln vi các lp ph b m$t

ñt ñai như: rng rm, rng thưa, ñi núi, h nưc, thm c0, nhng vùng ñt trng, hoang

mc... ñn vic xem xét, nhìn nhn các vt th mt cách rõ ràng hơn. Ngưi ta cũng có th

phóng ñi các không nh tuy nhiên nhng ñưng nét th hin trên nh s/ không rõ.

Nhng yu t thưng ñưc s" dng trong gii ñoán nh

- Kích thưc (size): kích thưc vt là mt trong các yu t quan trng liên quan ti mt

ñ và màu s%c ca nh nó giúp các nhà gii ñoán xác ñnh vt th. Ví d không nh ca vt

rng va b ch$t có kích thưc cây mt ñ ca các tit din cây theo chiu th2ng ñng. Nu

không ñ ý ti kích thưc (hay ñ ln ca vt th) ngưi gii ñoán có th nhm l,n ngay c

khi xem xét ñúng các yu t bóng, hình dng, s%c màu, cu trúc.

- Hình dng (shape): ñưc dùng ñ phân bit gia vt th này vi vt th khác da vào

hình dng ngưi ta có th phân bit ñưc sân bóng ñá vi ao, h... và cũng có th da vào

hình dng cong lưn hay th2ng ñ tách ñưng quc l vi ñưng s%t hay sông ngòi...

- Bóng vt (Shadow): các bóng ca vt th có th cn tr! ho$c tr giúp cho vic gii

ñoán vì chúng giúp cho nhn bit gia vt th có chiu cao và vt th không có chiu cao mt

cách d- ràng. Song nó cũng gây khó khăn cho vic nhn bit vt th vì th ngưi ta phi s

dng kính lc và t(ng hp màu mc ñích ñ tăng ñ tương phn gia vt th và nn bóng ca

chúng trong vic gii ñoán.

- Cu trúc (Texture): cu trúc trong nh ñưc to ra b!i s chng màu trong các nhóm

vt chúng gây cm giác to ra s g gh hay bng ph2ng ca vt th nên có giá tr ln cho

công tác gii ñoán. Trên không nh chp rng cây kích thưc ca cây có th ñưc xác ñnh

Trưng ði hc Nông nghip Hà Ni – Giáo trình Phân loi ñt và xây dng bn ñ ñt …………..

ñưc qua cu trúc các cu trúc dng ph2ng mưt cho thy các cây nh0 còn non, các cu trúc

kiu g gh hoà trn vào nhau thưng biu hin ! các cây già, ñ$c bit trong các nh raña và

nh bc x sóng cc ng%n chúng giúp cho vic phân tích các lp khác nhau trong môi trưng.

- M'u (pattern): M,u hay s b%t chưc, ñưc hình thành do con ngưi quan sát mô t

và xây dng nên, vic xây dng các m,u ñòi h0i s quan sát t* m& chính xác ! trên m$t ñt

ñưc l$p ñi l$p li mi to ra ñưc các m,u có ñ tin cy cao cho vic xác ñnh chúng. Ví d:

vưn cây ăn qu và các hàng cây trng rt d- tìm thy nh các m,u quan sát thy ! m$t ñt.

Các m,u liên quan ti quá trình rút nưc ca b m$t ñt có quan h ñn các sinh vt và môi

trưng ñ$c trưng ca chúng...

- V trí (Site): v trí gia các vt th có mi liên quan ch$t ch/ ñn các ñ$c trưng ca b

m$t ñt rt có ích cho vic gii ñoán gián tip. Ví d v trí ca rng ngp m$n ven bin liên

quan ñn rng sú, v+t, m%m. Rng tràm ca vùng ñt phèn, rng da nưc trong vùng có

nưc l do ñó nhng hiu bit tương quan gia v trí ña lý vi các vt th quan sát là rt quan

trng ñ t v trí có th suy ra vt và ngưc li.

- Mi liên kt (Association): trong nhng trưng hp các vt th có mi liên quan ch$t

ch/ vi nhau thì khi bit ñưc vt th này thì có th giúp cho vic nhn bit ñưc các vt th

kia. Ví d trưng hc thưng liên kt vi các sân chơi, các khu ñin kinh, trong khi nhà th

thì li không có các liên kt này. Các khu công nghip thưng có các ng khói cao trong khi

các cm dân cư thì li không có...

- Ð phân gii (Resolution): ñ phân gii ca nh thưng ph thuc vào nhiu yu t,

song luôn phn ánh rõ thc t cn xác ñnh. Nhng vt th tuy nh0 nhưng có ñ tương phn ln

so vi nn trên nh thì cũng d- tìm thy. Ví d v trí phân b ao, h trên nn ñt khô sáng hay so

vi nn lp ph thc vt. Tuy nhiên nhng v trí chính xác ca các ñưng b bao ca chúng ñôi

khi không chính xác do s tương phn ca s%c màu gia các di ñt nm k vi m$t nưc.

C. Các khoá gi$i ñoán $nh

Các khoá gii ñoán nh là nhng tài liu căn bn dùng ñ kim chng nhanh chóng và

chính xác các vt th có trong nh nh vào s phân tích các nh ca vt th nghiên cu. Thc

t mun có ñưc khoá gii ñoán ngưi ta phi phân loi tht rõ ràng các vt th trên nh theo

mc ñích cn nghiên cu. Ví d: khi nghiên cu v thm thc vt rng thì các nhà quân s ch&

quan tâm ñn vn ñ che khut ca các cây rng cho vic ngy trang và nhng thun li khó

khăn trong vic di chuyn quân, song mc ñích ca nhng nhà lâm hc nghiên cu v rng li

nghiên cu sâu v khu h thc vt t nhiên ca rng, các lp thm thc vt che ph khác

nhau có trong rng hay các nhà th( như)ng li nghiên cu v loi ñt và ñ$c ñim ca tính

cht ñt ! bên dưi lp ph thc vt này... Như vy tuỳ theo các mc ñích nghiên cu khác

nhau ñòi h0i phi có các khoá gii thích trong nghiên cu cũng s/ khác nhau. Tuy nhiên, !

m#i chìa khoá gii ñoán xác ñnh thưng bao gm 1 b không nh chp t v tinh hay máy

bay và 1 b nh mô t m$t ñt ho$c bng hình v/ ! m$t ñt hay nhng mô t, nhn xét gii

thích cho các ñim chu.n trên các v trí xác ñnh ! không nh. Trong nhng khoá thưng s"

dng trong gii ñoán nh thưng g$p

- Khoá tin tc v vt th (Item): là nhng khoá liên quan ti vic tìm kim nhng

thông tin riêng ca vt th hay trng thái ca chúng có trên nh.

- Khoá b# tr (Subject): là tp hp các khoá tin tc ho$c các khoá b( tr liên quan ti

vic tìm thy các vt th cơ bn hay các trng thái ca chúng theo mc ñích ñã chn

- Khoá vùng rng (Regional): là tp hp các khoá tin tc ho$c các khoá b( tr liên

quan vi vic tìm thy các vt th trong tính cht trng thái riêng ca vùng.

- Khoá vùng h(p (Area): là các khoá xác ñnh cho mt din tích ñã ñiu tra ñưc

chúng cho phép ngoi suy trong vic gii ñoán các vt th và trng thái tương t các vùng

khác.

Ð$c trưng và bn cht ca các khoá gii ñoán nh ñưc chia ra thành 2 loi chính sau:

Trưng ði hc Nông nghip Hà Ni – Giáo trình Phân loi ñt và xây dng bn ñ ñt …………..

- Các khoá trc tip: là nhng khoá gii ñoán cơ bn ñ tìm thy vt ho$c trng thái

ca chúng trên các tm nh.

- Các khoá liên hp (khoá gián tip): gm nhng khoá mô t hay nhng phác ho cơ

bn dùng ñ suy lun gii ñoán nhng ñ$c tính không trc tip thy rõ trên nh

Ví d: khi ñiu tra ñt bng không nh trên khu vc rng ngp m$n (sú, v+t) ven bin

tư liu gii ñoán cho chúng gm các không nh ñưc chp t trên v tinh ho$c máy bay th

hin hình nh v thm rng ti các thi ñim ñiu tra. Kèm theo các không nh là nhng nh

v phong cnh và nhng mô t thc trng mà ngưi ta chp ñưc trên m$t ñt ! các khu vc

ñó vào các thi ñim có thy triu lên và xung. Nhng ñ$c ñim mô t thưng ñưc di-n

gii theo v trí xác ñnh như sau:

+ V trí ca khu rng thuc vùng ven bin có tên ña danh... mc ñ l%ng ñng bùn

trên m$t.

+ Nhng mô t chính các loi cây có trong rng v chiu cao như: cao khong 3m- 10m,

ñ$c ñim mc xen k/ chng cht, lá có màu xanh ñm dày vi các r- chùm c%m xung ñt.

+ Lúc thy triu rút trong rng có nhiu các kênh, rch chy quanh co, m$t ñt l

nhng lp bùn ñen...

Qua nhng mô t và hình nh kim chng t m$t ñt s/ giúp cho vic xác ñnh hình

dng, phân b khu rng trên không nh: có màu s%c hơi ñm, phân b các mng màu không

ñu nhau nm dc các vùng bùn ly ! c a sông giáp bin...

Tóm li, nh vào các mã khoá gii ñoán không nh chúng ta có th xác ñnh trc tip

nhng ñ$c ñim ca vt th v v trí, hình dáng, màu s%c ca chúng có trong nh ñng thi

cũng có th suy lun mt s vn ñ có th không xác ñnh mt cách trc tip ñưc trên nh,

c th như ! nhng không nh chp rng cây sú, v+t ta không th thy ñưc s hin din ca

các lp ñt do s che ph ca các tán cây rng dày ñ$c, song chúng ta cũng có th suy ñoán

ñưc ñt ! ñây phi thuc loi ñt m$n hay chua m$n ch không th là ñt loi ñ0 vàng hay

ñt bc màu ñưc.

d. /ng dng ca không $nh trong xây dng b$n ñ- ñt

S dng không nh và gii thích chúng là vic xem xét nhng vt th có trong nh ñ

nhn bit ñi tưng là nhng vt th gì trên m$t ñt và ñóng vai trò th hin như th nào trong

bn ñ. Vic xem xét và ñi chiu không nh dưc ng dng nhiu trong các lĩnh vc ña lý,

ña cht, hin trng rng, hin trng s dng ñt và kim tra, lp bn ñ th( như)ng...Các

không nh ñưc chp theo các t* l và theo các thi ñim khác nhau nên tuỳ theo mc ñích

mà ngưi ta phi s dng các t* l không nh khác nhau ñ kim chng các chi tit bn ñ

chp ñưc trong nh.

Vic nghiên cu gii thích không nh thưng ñưc ngưi ta quan tâm ti nhng vn

ñ chính sau:

Kim chng, xác ñnh các chi tit có trong không nh: da vào các tiêu chu.n riêng

ca tng chi tit ñ phân bit các vt th có trong không nh. C th như rung nương, h ao,

sông sui, b ñê, rng cây...theo các khoá gii ñoán và qua nhng nghiên cu không nh giúp

chúng ta xác ñnh các ñi tưng c th ñ th hin hay ch&nh s a nhng gì mi quan sát thy

và cp nht chúng lên bn ñ. Da vào kt qu nghiên cu không nh cũng có th giúp chúng

ta ñi sâu gii thích các chi tit thu ñưc t chúng theo các mc ñích khác nhau, ví d: khi có

không nh v khu vc rng ngưi ta cũng có th xác ñnh rng cây thuc loi cây gì? trên cơ

s! ñi sâu nghiên cu v thc th hình dng, màu s%c, ñưng kính tán cây giúp cho vic xác

ñnh dung lưng g# có kh năng khai thác. nhng không nh chp ñ theo dõi nhng bin

ñng v nưc m$t trong mùa khô và mùa mưa cũng có th giúp cho vic ñánh giá mc ñ hn

hán...

Xác ñnh gii thích t#ng th các chi tit ca không nh hay kt hp nhiu không nh

ñ xác ñnh mt cách t(ng th các vt th có trong các không nh và mi tương quan gia

Trưng ði hc Nông nghip Hà Ni – Giáo trình Phân loi ñt và xây dng bn ñ ñt …………..

chúng vi nhau, c th như khi xác ñnh ñưc ñiu kin ñt ñai ! nhng nơi có ña hình và ñ

dc cao thì cũng ñng thi xác ñnh ñưc ñiu kin thoát thy ca vùng, khi xác ñnh ñưc

mt s loi thc vt rng ñ$c trưng ngưi ta cũng có th tìm hiu ñưc mi liên quan ñn mt

s ñ$c tính ñt có trong khu vc ñó. Ví như vic nhn bit ra các khu vc ñt m$n và chua

m$n dưi các tán rng sú v+t, ñt chua dưi các thm thc vt sim mua, s hin din ca ñt

xám trong các khu rng Khp ! Tây Nguyên... Tuy nhiên, vic gii ñoán không nh luôn cn

thit có s kt hp, kim chng b( sung vi nhng kt qu ñiu tra ñưc ! ngoài thc ña

(ngoài ñng) ñ xem chúng có phù hp vi thc ti-n hay không.

Vic ñiu tra xây dng bn ñ th( như)ng khác vi vic nghiên cu các ñi tưng

trên b m$t như ñiu tra s dng ñt, tìm hiu thm thc vt rng, phân b các khu vc cha

nưc, phân b vùng dân cư, ñưng xá...nhng ñi tưng này luôn ñưc th hin rõ trên b

m$t nh do ñó ngưi ta có th quan tr%c trc tip ñưc ñi tưng cn xác ñnh. Nhưng ñi vi

vic xây dng bn ñ th( như)ng do ñi tưng nghiên cu là các lp ñt dưi sâu, thưng b

che lp b!i các lp ph trên b m$t nên mun xây dng ñưc loi bn ñ này ngưi ta phi

tin hành ñiu tra trc tip ngoài ñng trên cơ s! nghiên cu các ph,u din, ly m,u ñt phân

tích ñ phân loi và th hin chúng.

Song ñi vi các mc ñích tham kho, xây dng các bn ñ nn thì vic s dng

không nh là rt có ý nghĩa trong vic gim bt nhng chi phí và thi gian trong ño ñc và v/

bn ñ.

Ngưi ta còn nghiên cu không nh ñ ch&nh s a nhng chi tit thiu chính xác và b(

sung nhng ñi tưng còn thiu trên bn ñ nn hay xác ñnh các khoanh phân loi ñt sau

khi ñiu tra.

Ð$c bit, ! nhng vùng chưa có bn ñ gc ho$c bn ñ gc có t* l quá nh0 không

th s dng cho vic dã ngoi, ngưi ta cũng có th s dng không nh t* l ln ñưc chp t

máy bay ñ xác ñnh, phân chia v trí các lưi ph,u din cn ñiu tra hay s dng ñ ñiu tra

trc tip ngoài ñng. Tuy nhiên, khi s dng không nh ñ b( sung cho bn ñ hay ñiu tra

phi ht sc lưu ý ti t* l ca chúng và ngưi ta cũng thưng ch& s dng không nh trong

vic xây dng các bn ñ ñt ! mc ñ bán chi tit (<1/50.000) còn ñi vi nhng bn ñ ñt

chi tit thì chúng cũng ch& ñưc s dng ñ làm các tài liu tham kho.

S dng không nh trong xây dng bn ñ ñt còn giúp cho vic nhn ñnh và gii

thích mt s mi tương quan rt cơ bn gia ñt và ñiu kin môi trưng và các yu t hình

thành chúng, ví d như: thông qua nghiên cu nh giúp ta có cái nhìn t(ng th và phân bit rõ

hơn v ranh gii ca ña hình (núi, ñi, bình nguyên, thung lũng...) trong vùng ñiu tra ñ t

ñó có th sơ b xác ñnh ñưc các quá trình hình thành ñt và s bin ñ(i có liên quan ñn các

quá trình r a trôi, tích t, ngp úng ! trong vùng.

Da vào lp ph ca thm thc vt t nhiên quan sát ñưc trên không nh giúp cho

vic tìm hiu ñưc mi tương quan gia các thm thc vt này ñi vi ñt. Ví d: khi thy

xut hin các di rng ngp m$n ven bin (sú, v+t, ñưc) có th cho chúng ta liên h ti s

hin din ca các loi ñt m$n ho$c chua m$n. Nhng vùng thung lũng có nhng loi thc vt

t nhiên lau sy có liên quan ñn các loi ñt ñm ly, glây. Vùng cao nguyên ! nhng nơi có

rng Khp thưa tht thưng có liên quan ñn ñiu kin khô hn khc lit v mùa khô và s

hình thành ñt xám.

Vic quan sát, tìm hiu v t* l ñt ñưc s dng và các loi hình s dng cũng sơ b

giúp cho vic nhìn nhn v loi ñt và mt s ñ$c tính ca chúng, c th như ! nhng vùng

rng núi xut hin nhiu nương r,y và rung bc thang cho chúng ta thy ñưc v kh năng

ñ phì, ñ .m và kh năng cung cp nưc ca ñt và ngưc li ! nhng nơi ñt dc, cây ci

thưa tht vi nhng loi cây ñ$c trưng như sim, mua... giúp cho nhn ñnh v kh năng thoái

hoá ca ñt (ñt có tng m0ng, chua, r a trôi...) ! ti nhng nơi này. Hình nh ! nhng vùng

trng lúa nưc rng ln có th liên quan ñn ñt phù sa ! ñng bng châu th( hay thung

lũng...

Trưng ði hc Nông nghip Hà Ni – Giáo trình Phân loi ñt và xây dng bn ñ ñt …………..

Qua quan sát màu s%c ñt kt hp vi thm thc vt có trên không nh ñôi khi cũng có

th giúp cho vic nhn din mt loi ñt c th nào ñó. Ví d như: màu tr%ng ca ñt vi

nhng thm thc vt thưa tht trên nh chp ! vùng ven bin giúp cho vic xác ñnh các loi

ñt cát nm ! bên dưi. Mc ñ ñ0 x,m, vàng nht hay xám sáng ca các nh màu chp !

vùng ñi núi giúp chúng cho vic phân chia ranh gii ca nhng loi ñt có các ñ$c tính khác

nhau d- dàng hơn rt nhiu so vi vic kho sát trc tip chúng ngoài thc ña. Tuy nhiên,

cũng phi ht sc thn trng trong các suy ñoán ñi vi các ñ$c ñim hay tính cht ñt.

Nhng nghiên cu trên không nh phi ñưc kt hp vi nhng ñiu tra trc tip ngoài ñng

ch không th ch& da vào quan tr%c nh và kinh nghim ñơn thun.

4.2. 9ng d&ng GIS trong xây dng bn ñ

Trong k" thut ñ xây dng bn ñ nu chúng ta mi ch& nói ñn ng dng vi-n thám

mà không ñ cp ti nhng ng dng rt rng ln ca k" thut tin hc trong h thng thông tin

ña lý (GIS) ñ xây dng, lưu tr và th hin bn ñ thì thì hoàn toàn thiu sót trong vic nhìn

nhn v vic áp dng nhng thành tu k" thut mi ca khoa hc trong xây dng bn ñ. Vi-n

thám mi ch& cho chúng ta nhng bc tranh chân thc, ri rc ca b m$t nhng thông qua x

lý ca h thng thông tin ña lý (GIS) chúng s/ ñưc liên kt li mt cách có h thng và qua ñó

ngưi ta có th x lý, tính toán, phân tích, t(ng hp ho$c bóc tách ñưc các ñi tưng cũng như

các chi tit mà chúng ta quan tr%c ñưc có liên quan ti vic xây dng bn ñ.

a. Khái nim h thng thông tin ña lý (GIS)

H thng thông tin ña lý (GIS) là ch vit t%t (Geographic Information System). Ðây

là mt h thng bao gm các phn mm, phn cng, d liu ñ tr giúp con ngưi trong vic

tính toán, phân tích, th hin các thông tin ñưc g%n vi tng v trí không gian trên b m$t ñt.

Nhng thành phn cu thành GIS gm có 5 hp phn chính bao gm phn cng, phn mm

tin hc, cơ s! d liu, con ngưi và phương pháp, trong ñó:

- Phn cng: là các thit b ngoi vi như máy tính, như bàn s hóa, máy v/, máy quét,

máy in... ñ nhp và xut d liu.

- Phn mm: bao gm nhiu modul khác nhau chúng giúp cho kh năng lưu tr, qun

lý nhng d liu không gian bng h thng qun tr cơ s! d liu ña lý ñây là phn quan

trng nht ca GIS. Các modul phn mm thưng ñưc s dng làm công c phân tích d

liu, làm báo cáo, truyn tin... trong lp bn ñ các phn mm thưng ñưc s dng như

Arc/Info, ArcView, Map/Info..

- D liu: bao gm các d liu thng kê g%n kt các ñ$c tính t nhiên ca ñt ñai ñưc

th hin theo thuc tính hay không gian. Ví d: bng s liu v din tích các ñ$c ñim thành

phn cơ gii: cát mn, cát thô, tht và sét pha cát; h thng s liu s dng ñt có trong vùng

ñiu tra, bng thng kê din tích ngp m$n, s liu s hoá... Trong GIS luôn có các công c

lưu tr d liu thuc tính (cơ s! d liu) cùng vi d liu không gian (bn ñ) và nhng ni

kt logic gia hai loi d liu này và ñây chính là th mnh ca GIS quan trng nht mà ! các

h thng riêng l3 không th có.

- Con ngưi: Là nhân t thao tác, ng dng và x lý d liu, chúng ñưc xác ñnh

trong h thng chuyên gia trên các lĩnh vc chuyên môn khác nhau và các chuyên gia GIS

cùng hp tác làm vic nhm vn hành tt có hiu qu cao trong vic gii quyt các vn ñ

không gian và xây dng bn ñ.

- Phương pháp: Giúp ngưi s dng d- dàng áp dng các thao tác trong quá trình x

lý các s liu liên quan ñn thông tin ña lý.

Sơ ñ dưi ñây phn ánh khái quát ng dng công nghê thông tin ña lý trong xây

dng bn ñ.

[Địa Chất Học] Phân Loại Đất & Xây Dựng Bản Đồ Đất - TS.Đỗ Nguyên Hải phần 6

Chủ đề:

Tài liệu liên quan

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Hỗ trợ

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi