Mục tiêu của đề tài nghiên cứu nhằm xác lập được cơ sở khoa học và phương pháp luận xây dựng cơ sở dữ liệu WebGIS nhằm nâng cao hiệu quả công tác quản lý và hoạt động khai thác khoáng sản trong điều kiện Việt Nam. Mời các bạn tham khảo nội dung chi tiết đề tài!
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu của riêng bản thân tôi.
Toàn bộ quá trình nghiên cứu được tiến hành một cách khoa học, các số liệu, kết
quả trình bày trong luận án là chính xác, trung thực và chưa từng được ai công bố
trong bất kỳ công trình nào khác.
Tác giả luận án
Đậu Thanh Bình
ii
LỜI CẢM ƠN
Luận án này được hoàn thành tại Bộ môn Đo ảnh và Viễn thám, Khoa Trắc địa
- Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất. Trong quá trình thực
hiện nghiên cứu, tác giả luôn nhận được sự giúp đỡ, tạo điều kiện của các thầy, cô
giáo và các đồng nghiệp trong Bộ môn Đo ảnh và Viễn thám, Khoa Trắc địa - Bản
đồ và Quản lý đất đai, phòng Đào tạo Sau đại học. Tác giả xin bày tỏ lòng cảm ơn
chân thành về sự giúp đỡ đó.
Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS Nguyễn Trường Xuân - thầy
giáo trực tiếp hướng dẫn và chỉ bảo cho tác giả hoàn thành luận án này.
Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc nhất đến tất cả các thầy,
cô giáo, các nhà khoa học, đồng nghiệp đang công tác tại Sở Tài nguyên và Môi
trường, thủ trưởng đơn vị và người thân đã tận tình giúp đỡ, đã tạo mọi điều kiện
thuận lợi nhất để tác giả hoàn thành luận án này.
Xin chân thành cảm ơn!
iii
LỜI CẢM ƠN ......................................................................................................... ii
MỤC LỤC iii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ..................................................................... vi
DANH MỤC CÁC BẢNG ................................................................................... viii
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ SƠ ĐỒ .............................................................. x
MỞ ĐẦU ………………………………………………………………………...1
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU VỀ XÂY DỰNG CƠ SỞ
DỮ LIỆU WEBGIS PHỤC VỤ QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN KHOÁNG SẢN ......... 6
1.1. Thực trạng tài nguyên khoáng sản Việt Nam và Nghệ An ................................. 6
1.1.1 Thực trạng khoáng sản Việt Nam .................................................................... 6
1.1.2. Thực trạng khoáng sản Nghệ An .................................................................... 7
1.2. Tình hình nghiên cứu trên thế giới và trong nước ............................................. 8
1.2.1. Trên thế giới .................................................................................................. 9
1.2.2. Trong nước .................................................................................................. 30
1.3. Đánh giá kết quả nghiên cứu .......................................................................... 40
1.4. Những vấn đề được phát triển trong luận án ................................................... 41
CHƯƠNG 2. CƠ SỞ KHOA HỌC ỨNG DỤNG NỀN TẢNG MÃ NGUỒN MỞ
XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN KHOÁNG SẢN ....... 42
2.1. WebGIS mã nguồn mở .................................................................................... 42
2.1.1. Tổng quan WebGIS ...................................................................................... 42
2.1.2. Nền tảng phát triển WebGIS mã nguồn mở .................................................. 43
2.2. Một số kỹ thuật xử lý dữ liệu dựa trên mô hình WebGIS mở............................ 53
2.2.1. WMS ............................................................................................................ 53
2.2.2. WFS ............................................................................................................. 55
2.2.3. TMS ............................................................................................................. 56
2.2.4. WMTS .......................................................................................................... 58
2.2.5. Kỹ thuật lập chỉ mục không gian GiST trong PostGIS .................................. 62
iv
2.3. Một số thuật toán chiết tách thông tin khoáng sản trên ảnh viễn thám ............ 64
2.3.1. Chỉ số khoáng sản ........................................................................................ 64
2.3.2. Phương pháp PCA ....................................................................................... 66
2.3.3. Phương pháp DPCA .................................................................................... 70
2.4. Kết luận chương 2 .......................................................................................... 71
CHƯƠNG 3. GIẢI PHÁP KỸ THUẬT XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU WEBGIS
QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN KHOÁNG SẢN.......................................................... 73
3.1. Quy trình về xây dựng và quản lý CSDL tài nguyên môi trường ...................... 73
3.2. Mô hình giải pháp tổng thể về xây dựng và quản lý CSDL tài nguyên khoáng sản ......................................................................................................................... 75
3.3. Giải pháp kỹ thuật về xây dựng CSDL tài nguyên khoáng sản ........................ 81
Xây dựng các lớp dữ liệu bản đồ dạng vector ........................................................ 82
Xây dựng lớp dữ liệu không gian mỏ khoáng sản ................................................... 84
Xây dựng lớp dữ liệu ảnh....................................................................................... 85
Xây dựng lớp thông tin thuộc tính .......................................................................... 92
Xây dựng lớp dữ liệu đa phương tiện ..................................................................... 93
3.4. Giải pháp kỹ thuật về xây dựng hệ thống quản lý tài nguyên khoáng sản ........ 93
Mô đun phân quyền ............................................................................................... 95
Mô đun cập nhập dữ liệu ....................................................................................... 96
Mô đun truy vấn dữ liệu......................................................................................... 97
Mô đun nhập liệu ................................................................................................. 101
Mô đun phân tích, thống kê ................................................................................. 102
3.5. Kết luận chương 3 ........................................................................................ 102
CHƯƠNG 4. ỨNG DỤNG GIẢI PHÁP KỸ THUẬT XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ
LIỆU WEBGIS QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN KHOÁNG SẢN CỦA HUYỆN QUỲ
HỢP TỈNH NGHỆ AN ........................................................................................ 103
4.1. Khu vực thực nghiệm .................................................................................... 103
4.2. Xây dựng CSDL tài nguyên khoáng sản Qùy Hợp ......................................... 104
v
Xây dựng các lớp dữ liệu không gian dạng vector ............................................... 105
Xây dựng các bảng dữ liệu thuộc tính .................................................................. 112
Xây dựng các lớp dữ liệu không gian dạng raster ................................................ 116
4.3. Thực nghiệm đánh giá một số kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn ............................... 121
Kỹ thuật đa luồng trong xử lý ảnh viễn thám kích thước lớn ................................ 121
Xây dựng chỉ mục không gian GiST đối với CSDL không gian lớn ...................... 124
4.4. Xây dựng thử nghiệm WebGIS quản lý tài nguyên khoáng sản Qùy Hợp ...... 130
Xây dựng CSDL không gian tài nguyên khoáng sản trên PostGIS ....................... 131
Thiết lập hệ thống WebGIS quản lý tài nguyên khoáng sản trên GeoServer ......... 133
Xây dựng giao diện hệ thống WebGIS quản lý tài nguyên khoáng sản ................. 134
4.5. Kết luận chương 4. ....................................................................................... 138
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................................. 139
A. Kết luận .......................................................................................................... 139
B. Kiến nghị......................................................................................................... 139
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ ....................... 141
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................... 142
vi
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
API : Application Programming Interface : Giao diện lập trình ứng dụng
CSDL : Database : Cơ sở dữ liệu
DBMS : Database Management System : Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
DDP : Degrees per pixel Tọa độ theo điểm ảnh
DPCA : Directed Principal Component : Phân tích thành phần chính có
Analysis hướng
ESA : European Space Agency : Cơ quan vũ trụ Châu Âu
FOSS : Free and Open Source Software : Phần mềm miễn phí mã nguồn mở
GIS : Geographic information system : Hệ thống thông tin địa lý
GML : Geography Markup Language : Ngôn ngữ đánh dấu địa lý
GUI : Graphical User Interface : Giao diện đồ họa người dùng
HTTP : Hypertext Transfer Protocol : Giao thức truyền siêu văn bản
HTTPS : Hyper Text Transfer Protocol Secure : Giao thức truyền tải siêu văn bản
bảo mật
LAN : Local Area Network : Mạng máy tính cục bộ
OGC : Open Geospatial Consortium : Hiệp hội không gian địa lý mở
OSGeo : Open Source Geospatial Foundation : Tổ chức địa không gian mã nguồn
mở
PCA : Principal Components Analysis : Phân tích thành phần chính
ROI : Region Of Interest : Khu vực quan tâm
SDE : Spatial Database Engine : Công cụ CSDL không gian
SDI : Spatial Data Infrastructure : CSDL hạ tầng không gian
SLD : Styled Layer Description : Sự biểu diễn lớp dữ liệu
SQL : Structured Query Language : Ngôn ngữ truy vấn cấu trúc
TMS : Tile Map Service : Dịch vụ bản đồ Tile
TNKS : Tài nguyên khoáng sản
vii
WCS : Web Coverage Service : Dịch vụ Coverage Web
WFS : Web Processing Service : Dịch vụ xử lý Web
WMS : Web Map Service : Dịch vụ bản đồ Web
WMTS : Web Map Tile Service : Dịch vụ bản đồ Web dạng Tile
XML : eXtensible Markup Language : Ngôn ngữ đánh dấu mở rộng
viii
DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 2.1. Kích thước tập tin và thời gian tải về đối với dịch vụ WFS được tạo bởi
các máy chủ MapServer, GeoServer và ArcServer. ................................................ 45
Bảng 2.2. Kết quả hồi quy tuyến tính đối với thời gian xử lý WFS và kích thước tập
tin tải về từ ba máy chủ bản đồ. ............................................................................. 46
Bảng 2.3. Đánh giá thời gian phản hồi dịch vụ WMS của các máy chủ .................. 47
Bảng 2.4. So sánh tốc độ xử lý giữa WMS và tile map .......................................... 62
Bảng 2.5. Bảng các giá trị riêng ............................................................................. 70
Bảng 3.1. Quyền truy cập hệ thống với các nhóm đối tượng. ................................. 96
Bảng 4.1 Danh sách các lớp dữ liệu không gian dạng vector huyện Qùy Hợp ...... 106
Bảng 4.2 Sự biểu diễn một số lớp dữ liệu không gian trên hệ thống WebGIS quản lý
TNKS Qùy Hợp................................................................................................... 109
Bảng 4.3. Bảng thông tin thuộc tính của lớp mỏ khoáng sản ................................ 112
Bảng 4.4. Bảng thông tin thuộc tính của lớp doanh nghiệp .................................. 113
Bảng 4.5. Bảng thông tin thuộc tính về các hoạt động kiểm tra ............................ 113
Bảng 4.6 Bảng thông tin thuộc tính về các hoạt động xử lý vi phạm .................... 113
Bảng 4.7. Bảng Thông tin của lớp giấy phép hoạt động khoáng sản .................... 114
Bảng 4.8 Bảng thông tin thuộc tính của lớp dữ liệu loại khoáng sản .................... 114
Bảng 4.9 Bảng thông tin thuộc tính về lớp đối tượng cán bộ tham gia công tác quản
lý tài nguyên khoáng sản ..................................................................................... 114
Bảng 4.10 Bảng thông tin về lớp phân quyền ....................................................... 115
Bảng 4.11 Bảng thông tin về lớp tài khoản người dùng ....................................... 115
Bảng 4.12. Kết quả tính toán đa luồng đối với chỉ số oxit sắt ............................... 123
Bảng 4.13. Kết quả tính toán đa luồng đối với chỉ số khoáng sản sét ................... 123
Bảng 4.14. Bảng kết quả với ST_Dwithin giữa hai tập dữ liệu dạng đường và dạng
điểm .................................................................................................................... 127
Bảng 4.15 Bảng kết quả với ST_Dwithin giữa hai tập dữ liệu dạng vùng và dạng
điểm .................................................................................................................... 127
ix
Bảng 4.16 Bảng kết quả với ST_Intersects giữa hai tập dữ liệu dạng đường và dạng
điểm .................................................................................................................... 128
Bảng 4.17. Bảng kết quả với ST_Crosses giữa hai tập dữ liệu dạng đường và dạng
đường .................................................................................................................. 128
Bảng 4.18. Chức năng tương tác với bản đồ ........................................................ 136
x
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ SƠ ĐỒ
Hình 1.1. Mỏ đá xã Châu Hồng, huyện Quỳ Hợp bị khai thác sai quy trình. ............ 6
Hình 1.2. Sự phân bố khoáng sản ở tỉnh Nghệ An ................................................... 7
Hình 1.3. Giải pháp kỹ thuật của Kuosmanen trong việc xây dựng bản đồ tiềm năng
các mỏ khoáng hóa chứa vàng dựa trên dữ liệu ảnh viễn thám. .............................. 10
Hình 1.4 Mô hình xây dựng các lớp tiềm năng khoáng sản dựa trên kỹ thuật chiết
tách thông tin ......................................................................................................... 11
Hình 1.5. Giải pháp kỹ thuật của Sankaran Rajendran về việc xây dựng bản đồ tiềm
năng khoáng sản mangan dựa trên kỹ thuật chiết tách thông tin ảnh ASTER. ........ 12
Hình 1.6. Giải pháp kỹ thuật của Seyed Mohammad Bolouki về việc xây dựng lớp
dữ liệu tiềm năng khoáng hóa vàng dựa trên bộ phân loại mạng Bayes .................. 14
Hình 1.7. giải pháp kỹ thuật của hệ thống xây dựng và quản lý tài nguyên thiên
nhiên dựa trên mô hình phân tán của Sakhare. ....................................................... 15
Hình 1.8. Giải pháp kỹ thuật về hệ thống xử lý, phân tích TNKS dựa trên mô hình
WebGIS mở của Finnian OConnor ........................................................................ 16
Hình 1.9. Giải pháp kỹ thuật của Miao Liu về hệ thống quản lý CSDL thông tin
đường bay và ảnh viễn thám .................................................................................. 17
Hình 1.10. Giải pháp kỹ thuật của George Tudor về việc xây dựng và quản lý CSDL
tài nguyên khoáng sản dựa trên WebGIS. .............................................................. 18
Hình 1.11. Mô hình CSDL không gian khoáng sản của Bo J. ................................ 19
Hình 1.12. Mô hình ứng dụng để bàn trong quản lý CSDL không gian tài nguyên
khoáng sản của Bo J. ............................................................................................. 20
Hình 1.13. Giải pháp kỹ thuật của Joel B. về quản lý CSDL không gian tài nguyên
khoáng sản dựa trên WebGIS. ............................................................................... 20
Hình 1.14. Mô hình lưu trữ CSDL tài nguyên khoáng sản trong nghiên cứu của Joel
Bandibas ................................................................................................................ 21
Hình 1.15. Mô hình về dịch vụ bản đồ mạng WMS trong nghiên cứu của Joel
Bandibas ................................................................................................................ 21
xi
Hình 1.16. giải pháp kỹ thuật của Arifin Itsnani về xây dựng hệ thống quản lý khai
thác, sử dụng đất .................................................................................................... 23
Hình 1.17. Mô hình giải pháp kỹ thuật của Nizamuddin về xây dựng hệ thống
WebGIS quản lý thông tin tiềm năng năng lượng tái tạo ở Aceh, Indonesia. .......... 24
Hình 1.18. Mô hình CSDL không gian tài nguyên khoáng sản của Nan Li ............ 24
Hình 1.19. Giải pháp kỹ thuật của Nan Li về việc xây dựng hệ thống quản lý CSDL
tài nguyên khoáng sản dựa trên ứng dụng máy tính để bàn .................................... 25
Hình 1.20. Hệ thống thông tin thăm dò khoáng sản của Mahyar Yousefi ............... 26
Hình 1.21. Mô hình giải pháp của Mahyar Yousefi về xây dựng hệ thông tin thăm
dò khoáng sản ........................................................................................................ 27
Hình 1.22. Giải pháp kỹ thuật của Joel B. về hệ thống chia sẻ thông tin về tai biến
địa chất dựa trên WebGIS mã nguồn mở. .............................................................. 28
Hình 1.23. Dịch vụ WMS trong hệ thống G-EVER ............................................... 29
Hình 1.24. Giải pháp kỹ thuật của hệ thống G-EVER di động. .............................. 30
Hình 1.25. Giải pháp xây dựng CSDL quản lý tiến độ xuống giống và tình hình dịch
hại lúa tỉnh An Giang của Trương Chí Quang ........................................................ 31
Hình 1.26. Mô hình tổng quan CSDL quản lý tiến độ xuống giống và tình hình dịch
hại ......................................................................................................................... 31
Hình 1.27. Mô hình CSDL thủy lợi ....................................................................... 32
Hình 1.28. Mô hình tổng quan về CSDL tài nguyên rừng ...................................... 34
Hình 1.29. Mô hình tổng quan CSDL phục vụ canh tác lúa ................................... 35
Hình 1.30. Sơ đồ quy trình xây dựng CSDL đất trồng lúa bằng QGIS ................... 37
Hình 1.31. Mô hình tổng quan về CSDL của hệ thống quản lý và hỗ trợ điều hành
hệ thống tưới theo thời gian thực ........................................................................... 38
Hình 1.32. Các bước xác định ngưỡng giá trị phát hiện sớm khai thác khoáng sản 39
Hình 2.1. Mô hình kiến trúc cơ bản của hệ thống WebGIS. ................................... 42
Hình 2.2. Mô hình tổng quan về GeoServer ........................................................... 44
Hình 2.3. So sánh thời gian xử lý và kích thước tập tin tải về của các máy chủ bản
đồ MapServer, GeoServer và ArcServer ................................................................ 46
xii
Hình 2.4. CyberTech PostgreSQL ......................................................................... 49
Hình 2.5. Mô hình cây phân cấp của các máy chủ CSDL tại Instagram ................. 49
Hình 2.6. Mô hình tổng quan dịch vụ WMS .......................................................... 53
Hình 2.7. Lược đồ về mô hình máy khách - máy chủ sử dụng WMS ..................... 54
Hình 2.8. Lược đồ về mô hình máy khách - máy chủ sử dụng WFS ....................... 56
Hình 2.9. Mô hình tổng quan dịch vụ WMTS ........................................................ 58
Hình 2.10. Dịch vụ WMTS chia hình ảnh thành các tile. ....................................... 59
Hình 2.11. Lược đồ về mô hình máy khách - máy chủ sử dụng dịch vụ WMTS ..... 60
Hình 2.12. Biểu diễn thuật toán lựa chọn tile để hiển thị [58]. ............................... 60
Hình 2.13. Mô hình sử dụng kỹ thuật Map Tile trong bộ nhớ đệm ......................... 61
Hình 2.14. Cách chỉ mục không gian làm việc ....................................................... 62
Hình 2.15. Cây tìm kiếm CSDL không gian sử dụng chỉ số GiST ......................... 63
Hình 2.16. Khu vực mỏ sét Hữu Khánh, Tân Phương, Thanh Thủy, Phú Thọ. ....... 65
Hình 2.17. Khu vực mỏ sắt, Trại Cau, Đồng Hỷ, Thái Nguyên .............................. 66
Hình 2.18. Mô tả phép biến đổi trực giao tuyến tính giữa hai kênh ảnh 1 và 2 ....... 67
Hình 2.19. Tập dữ liệu ảnh gốc và ảnh PC ............................................................. 70
Hình 3.1. Sơ đồ quy trình xây dựng CSDL tài nguyên và môi trường .................... 73
Hình 3.2. Sơ đồ quy trình xây dựng ứng dụng phần mềm hỗ trợ việc quản lý, khai
thác CSDL trong ngành tài nguyên và môi trường ................................................. 74
Hình 3.3. Mô hình tổng quan về xây dựng và quản lý CSDL TNKS ...................... 76
Hình 3.4. Con người với hệ thống xây dựng và quản lý CSDL TNKS ................... 77
Hình 3.5. Mô hình giải pháp kỹ thuật của hệ thống xây dựng CSDL TNKS dựa trên
nền tảng GIS mã nguồn mở ................................................................................... 78
Hình 3.6. Các nguồn thông tin, dữ liệu tài nguyên khoáng sản được quản lý ......... 79
Hình 3.7. Mô hình giải pháp kỹ thuật của hệ thống quản lý TNKS dựa trên nền tảng
WebGIS mã nguồn mở .......................................................................................... 80
Hình 3.8. Giải pháp kỹ thuật về lưu trữ CSDL TNKS ............................................ 81
Hình 3.9. Mô hình xây dựng CSDL tài nguyên khoáng sản ................................... 82
Hình 3.10. Mô hình xây dựng các lớp dữ liệu bản đồ dạng vector.......................... 82
xiii
Hình 3.11. Sơ đồ quy trình xây dựng và quản lý các lớp dữ liệu bản đồ dạng vector
.............................................................................................................................. 83
Hình 3.12. Cách tạo lớp dữ liệu dân cư khu vực Qùy Hợp - Nghệ An từ lớp dân cư
của mảnh bản đồ tỷ lệ 1:50.000 ............................................................................. 84
Hình 3.13. Sơ đồ quy trình xây dựng lớp dữ liệu không gian mỏ khoáng sản. ........ 85
Hình 3.14. a - dữ liệu gốc về các điểm khoáng sản; b - dữ liệu điểm khoáng sản
dạng csv; c - dạng hình học của mỏ khoáng sản ..................................................... 85
Hình 3.15. Lớp dữ liệu ảnh .................................................................................... 86
Hình 3.16. Sơ đồ quy trình xây dựng lớp dữ liệu bản đồ địa chất khoáng sản ........ 86
Hình 3.17. Sơ đồ quy trình xây dựng lớp dữ liệu ảnh viễn thám ............................ 87
Hình 3.18. Sơ đồ thuật toán cắt ảnh theo vùng ....................................................... 88
Hình 3.19. a - kênh 7 của dữ liệu ảnh Landsat-8; b - dữ liệu vector của Qùy Hợp; . 88
Hình 3.20. Sơ đồ thuật toán tổ hợp kênh ................................................................ 88
Hình 3.21. Sơ đồ thuật toán thực hiện chỉ số khoáng sản. ...................................... 89
Hình 3.22. Sơ đồ chi tiết thuật toán tạo ảnh chỉ số khoáng sản ............................... 90
Hình 3.23. Sơ đồ thuật toán tạo DPCA .................................................................. 91
Hình 3.24. Quy trình xây dựng lớp thông tin tiềm năng khoáng sản từ dữ liệu ảnh
viễn thám ............................................................................................................... 92
Hình 3.25. Sơ đồ quy trình chung xây dựng lớp dữ liệu thuộc tính ........................ 93
Hình 3.26. Sơ đồ quy trình xây dựng lớp dữ liệu đa phương tiện ........................... 93
Hình 3.27. Mô hình giải pháp kỹ thuật về hệ thống quản lý TNKS dựa trên nền tảng
WebGIS mã nguồn mở .......................................................................................... 95
Hình 3.28. Mô đun cập nhập dữ liệu trên hệ thống quản lý TNKS. ........................ 96
Hình 3.29. Các trường hợp có mối quan hệ tiếp xúc. ........................................... 100
Hình 3.30. Sơ đồ quy trình thực hiện truy vấn dữ liệu trên hệ thống WebGIS quản
lý TNKS. ............................................................................................................. 101
Hình 3.31. Sơ đồ quy trình thực hiện nhập liệu trên hệ thống WebGIS quản lý
TNKS .................................................................................................................. 101
xiv
Hình 3.32. Sơ đồ quy trình thực hiện phân tích, thống kê trên hệ thống WebGIS
quản lý TNKS ..................................................................................................... 102
Hình 4.1. Ảnh vệ tinh huyện Qùy Hợp – Nghệ An (Tổ hợp kênh 4-3-2). ............. 104
Hình 4.2. Bản đồ khoáng sản tỉnh Nghệ An ......................................................... 105
Hình 4.3. Huyện Qùy Hợp và các mảnh bản đồ tỷ lệ 1:50.000. ............................ 106
Hình 4.4. Lớp mỏ khoáng sản dạng điểm và lớp ranh giới huyện Qùy Hợp. ........ 109
Hình 4.5. Bản đồ các lớp vector GIS huyện Qùy Hợp. ......................................... 111
Hình 4.6. Mô hình biểu diễn mối quan hệ giữa các lớp đối tượng trong CSDL thông
tin khoáng sản. .................................................................................................... 115
Hình 4.7. Mô hình biểu diễn các đối tượng liên quan tới chức năng phân quyền .. 116
Hình 4.8. Tổ hợp ảnh viễn thám khu vực Qùy Hợp, Nghệ An .............................. 117
Hình 4.9. Quy trình xây dựng lớp dữ liệu tiềm năng khoáng sản đá từ tập dữ liệu
ảnh vệ tinh Landsat-8 dựa trên phương pháp DPCA ............................................ 118
Hình 4.10. Hình ảnh vệ tinh Landsat-8 trong dải phổ kênh 4, kênh 5, kênh 6 và kênh
7 khu vực Qùy Hợp ............................................................................................. 119
Hình 4.11. Ảnh tỷ số kênh [5/4] và kênh [6/7] khu vực Qùy Hợp ........................ 119
Hình 4.12. Ảnh PC khu vực Qùy Hợp ................................................................. 120
Hình 4.13. Sự chồng xếp lớp dữ liệu tiềm năng khoáng sản đá với lớp dữ liệu không
gian mỏ khoáng sản dạng điểm khu vực Qùy Hợp. .............................................. 121
Hình 4.14. Xử lý luồng đối với dữ liệu ảnh đa phổ .............................................. 122
Hình 4.15. Biểu đồ thể hiện thời gian tính toán đa luồng đối với chỉ số oxit sắt. .. 123
Hình 4.16. Thời gian tính toán đa luồng đối với chỉ số khoáng sản sét. ................ 124
Hình 4.17. Biểu đồ thể hiện kết quả thực hiện của các phép truy vấn không gian
trong trường hợp sử dụng/không sử dụng chỉ mục GiST. ..................................... 130
Hình 4.18. Truy vấn danh sách các điểm mỏ trong CSDL không gian tài nguyên
khoáng sản huyện Qùy Hợp ................................................................................. 132
Hình 4.19. Sử dụng QGIS để biên tập CSDL không gian tài nguyên khoáng sản . 133
Hình 4.20 Sự biểu diễn lớp dữ liệu tài nguyên khoáng sản dạng vùng dựa trên SLD
............................................................................................................................ 134
xv
Hình 4.21. Sự biểu diễn các lớp dữ liệu không gian dạng vector khu vực Qùy Hợp
thông qua xử lý của GeoServer ............................................................................ 134
Hình 4.22. Giao diện chính của hệ thống WebGIS quản lý TNKS ....................... 135
Hình 4.23. Một số giao diện chức năng hệ thống ................................................. 135
Hình 4.24. Giao diện hiển thị thông tin doanh nghiệp khai thác khoáng sản ........ 137
Hình 4.25. Giao diện thực hiện chức năng thêm mới doanh nghiệp tham gia khai
thác khoáng sản ................................................................................................... 137
1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của luận án
Việt Nam có nguồn TNKS phong phú, đa dạng. Theo kết quả điều tra của Tổng
cục Địa chất và Khoáng sản, nước ta có hơn 5000 mỏ với trên 60 loại khoáng sản
khác nhau. Công nghiệp khai khoáng tiếp tục là ngành có đóng góp lớn và tăng
trưởng cao, đứng ở vị trí thứ 3 trong các ngành có đóng góp lớn nhất cho tăng
trưởng GDP. Là nguồn lực quan trọng để phát triển kinh tế của đất nước, quản lý tài
nguyên khoáng sản là nhu cầu quan trọng và cấp thiết, là chiến lược quốc gia nhằm
nâng cao hiệu quả của quá trình từ thăm dò, xây dựng, khai thác, chế biến và bảo vệ
môi trường mỏ.
Ngày nay, với sự phát triển của khoa học kỹ thuật và cuộc cách mạng công
nghiệp lần thứ tư diễn ra trong tất cả các lĩnh vực, trong đó có cả các lĩnh vực quản
lý nhà nước về nguồn tài nguyên khoáng sản. Việc áp dụng các nền tảng công nghệ
tiên tiến đã trở nên cần thiết hơn bao giờ hết nhằm đảm bảo quản lý, khai thác
nguồn TNKS lâu dài, phục vụ phát triển kinh tế đất nước theo hướng bền vững. Đây
là một trong những nhiệm vụ trọng tâm đã được chính phủ xác định. Với cuộc cách
mạng công nghệ như hiện nay, việc áp dụng các nền tảng WebGIS mã nguồn mở
trong xây dựng CSDL quản lý TNKS là hợp lý, phù hợp cũng như đảm bảo tính
thời sự, độ tin cậy. Các giải pháp mã nguồn mở đã được chứng minh là hiệu quả
trong nhiều nghiên cứu khoa học, cũng như là nền tảng phát triển trong các hệ thống
quản lý dữ liệu không gian của nhiều tập đoàn, doanh nghiệp. Có thể kể đến các
nghiên cứu của Fortes (2013) [35], Ranka S. (2015) [58], Nutjaree C. (2016) [53]...
Santosh K. và cộng sự (2016) [64] đã ứng dụng công nghệ WebGIS để phát triển hệ
thống giám sát sản lượng cây trồng và các hoạt động liên quan tới mùa vụ nhằm
giúp người dùng có thể truy cập các thông tin. Levente J. (2016) [45] đã ứng dụng
nền tảng WebGIS mã nguồn mở để phát triển hệ thống hỗ trợ việc thu thập dữ liệu
của các hệ thống sông ngòi; từ đó phân tích thủy văn nhằm mục đích đánh giá các
khu vực có khả năng gặp rủi ro ngập lụt trong mùa mưa lũ. Ở Việt Nam, có một số
các nghiên cứu ứng dụng công nghệ WebGIS trong quản lý nguồn tài nguyên
2
khoáng sản. Nguyễn Huy Phương và cộng sự (2009) [11] xây dựng CSDL địa chất
khoáng sản, địa chất môi trường và tai biến địa chất các vùng biển Việt Nam dựa
trên nền tảng MapServer, NET Framework…Ngoài ra, còn một số các nghiên cứu
khác như Nguyễn Văn Cảnh [3], Phạm Đức Trọng [17], Trần Đức Thảo [15],
Nguyễn Thanh Phi [9], Trần Nam Phong [10], Trần Thiện Chính [4]…
Mặc dù, đã có một số các nghiên cứu giải pháp kỹ thuật về xây dựng CSDL
quản lý TNKS dựa theo công nghệ WebGIS. Tuy nhiên, các nghiên cứu này vẫn
còn tồn tại một số vấn đề như việc xây dựng giải pháp, thiết kế giải pháp kỹ thuật
không đồng bộ khi sử dụng cả nền tảng thương mại và mã nguồn mở; hoặc chưa
tích hợp công nghệ xử lý dữ liệu ảnh viễn thám trong xây dựng và đánh giá TNKS
hay chỉ sử dụng chuẩn biểu diễn bản đồ mạng WMS v.v…
Cơ sở dữ liệu WebGIS là công cụ chia sẻ nhanh chóng dữ liệu và thông tin
khoáng sản, hỗ trợ quá trình ra quyết định nhằm quản lý hiệu quả trong tất cả các
công đoạn từ thăm dò, xây dựng, khai thác và bảo vệ môi trường mỏ. Cho đến nay,
đã có nhiều giải pháp xây dựng cơ sở dữ liệu WebGIS. Mỗi giải pháp đều có những
ưu nhược điểm và điều kiện ứng dụng riêng. Nghiên cứu giải pháp kỹ thuật phù hợp
xây dựng cơ sở dữ liệu bằng công nghệ WebGIS trong điều kiện của Việt Nam là
nhu cầu cần thiết nhằm nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên khoáng sản.
Xuất phát từ những luận giải trên đây, đề tài nghiên cứu sinh: “Nghiên cứu
giải pháp kỹ thuật xây dựng cơ sở dữ liệu quản lý tài nguyên khoáng sản bằng công
nghệ WebGIS” được lựa chọn là xuất phát từ nhu cầu thực tế và có ý nghĩa thực
tiễn.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Xác lập được cơ sở khoa học và phương pháp luận xây dựng cơ sở dữ liệu
WebGIS nhằm nâng cao hiệu quả công tác quản lý và hoạt động khai thác khoáng
sản trong điều kiện Việt Nam.
3. Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng khoa học trực tiếp là nghiên cứu các giải pháp kỹ thuật xây dựng cơ
sở dữ liệu WebGIS cho các lớp tài nguyên khoáng sản, phù hợp cho việc quản lý
3
hiệu quả tài nguyên khoáng sản trong điều kiện thực tế của Việt Nam.
4. Phạm vi nghiên cứu
- Phạm vi nghiên cứu về nội dung là công nghệ WebGIS mã nguồn mở và một
số kỹ thuật chiết tách thông tin khoáng sản trên ảnh viễn thám
- Phạm vi nghiên cứu về không gian: khu vực huyện Qùy Hợp, tỉnh Nghệ An.
5. Nội dung nghiên cứu
- Tổng quan vấn đề nghiên cứu: thực trạng tài nguyên khoáng sản Việt Nam,
Nghệ An; tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến luận
án.
- Nghiên cứu cơ sở khoa học ứng dụng WebGIS mã nguồn mở trong quản lý tài
nguyên khoáng sản: nghiên cứu WebGIS mã nguồn mở; một số kỹ thuật xử lý dữ
liệu dựa trên mô hình WebGIS mã nguồn mở; một số thuật toán chiết tách thông tin
khoáng sản trên ảnh viễn thám.
- Nghiên cứu đề xuất giải pháp kỹ thuật xây dựng và quản lý CSDL tài nguyên
khoáng sản: giải pháp kỹ thuật xây dựng CSDL tài nguyên khoáng sản; giải pháp
kỹ thuật quản lý tài nguyên khoáng sản
- Xây dựng thực nghiệm CSDL và WebGIS quản lý TNKS tại huyện Qùy Hợp
tỉnh Nghệ An.
6. Phương pháp nghiên cứu
- Phương pháp phân tích, tổng hợp: xử lý các nguồn dữ liệu liên quan tới TNKS
như dữ liệu đo đạc GPS về mỏ khoảng sản, dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat-8, dữ liệu
vector GIS...
- Phương pháp viễn thám: xử lý dữ liệu ảnh viễn thám quang học Landsat 8
nhằm xây dựng lớp dữ liệu tiềm năng về khoáng sản...
- Phương pháp GIS: xử lý dữ liệu GIS và viễn thám nhằm xây dựng CSDL
không gian TNKS; thực hiện các phép phân tích không gian trong các bài toán truy
vấn, giám sát TNKS.
- Phương pháp so sánh: so sánh, đánh giá các kết quả nghiên cứu về ứng dụng
công nghệ WebGIS trong xây dựng CSDL và quản lý tài nguyên khoáng sản; so
4
sánh kết quả của lớp dữ liệu tiềm năng về tài nguyên khoáng sản dựa trên kỹ thuật
chiết tách thông tin trên ảnh viễn thám với các thông tin liên quan tới hoạt động
quản lý, khai thác, sử dụng tài nguyên khoáng sản.
- Phương pháp mô hình hoá: các hướng nghiên cứu trong luận án được mô hình
hóa giúp dễ hiểu, dễ sử dụng trong quá trình xử lý dữ liệu.
- Kỹ thuật lập trình: lựa chọn ngôn ngữ lập trình kết hợp với các thư viện hỗ trợ
xử lý dữ liệu, thiết kế và cài đặt thuật toán nhằm xây dựng thử nghiệm hệ thống
WebGIS xây dựng CSDL và quản lý tài nguyên khoáng sản.
7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
7.1. Ý nghĩa khoa học của luận án
Xác lập được cơ sở khoa học và phương pháp luận giải pháp kỹ thuật xây dựng
cơ sở dữ liệu WebGIS phục vụ quản lý tài nguyên khoáng sản.
7.2. Ý nghĩa thực tiễn của luận án
Kết quả nguyên cứu có thể ứng dụng xây dựng cơ sở dữ liệu WebGIS phục vụ
quản lý tài nguyên khoáng sản nói chung và xây dựng cơ sở dữ liệu WebGIS cho
huyện Qùy Hợp tỉnh Nghệ An nói riêng.
8. Luận điểm bảo vệ
Luận điểm 1: Giải pháp chiết tách thông tin từ ảnh viễn thám kết hợp với phân tích
GIS dựa trên nền tảng mở đáp ứng tính thời sự và độ tin cậy trong xây dựng cơ sở
dữ liệu tài nguyên khoáng sản.
Luân điểm 2: Công nghệ WebGIS mã nguồn mở là giải pháp kỹ thuật phù hợp đáp
ứng công tác quản lý cơ sở dữ liệu lớn tài nguyên khoáng sản.
9. Những điểm mới của luận án
- Đề xuất giải pháp kỹ thuật xây dựng CSDL không gian TNKS từ kỹ thuật
chiết tách thông tin ảnh viễn thám và phân tích GIS dựa trên nền tảng mở nhằm
phục vụ bài toán giám sát, đánh giá hiện trạng.
- Xây dựng mô hình hệ thống quản lý TNKS dựa trên nền tảng WebGIS mã
nguồn mở phù hợp cho việc quản lý CSDL lớn tài nguyên khoáng sản.
10. Khối lượng và kết cấu luận án
5
Luận án bao gồm các phần chính như sau:
Mở đầu
Chương 1. Tổng quan vấn đề nghiên cứu về xây dựng cơ sở dữ liệu WebGIS phục
vụ quản lý tài nguyên khoáng sản.
Chương 2. Cơ sở khoa học ứng dụng nền tảng mã nguồn mở xây dựng cơ sở dữ liệu
quản lý tài nguyên khoáng sản
Chương 3. Giải pháp kỹ thuật xây dựng cơ sở dữ liệu WebGIS quản lý tài nguyên
khoáng sản.
Chương 4. Ứng dụng giải pháp kỹ thuật xây dựng cơ sở dữ liệu WebGIS quản lý tài
nguyên khoáng sản của huyện Qùy Hợp tỉnh Nghệ An.
Kết luận và kiến nghị
Tài liệu tham khảo
Danh mục công trình công bố của tác giả
Phụ lục
Luận án được trình bày trong 187 trang, 106 hình vẽ và sơ đồ, 24 bảng biểu.
6
SỞ DỮ LIỆU WEBGIS PHỤC VỤ QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN KHOÁNG SẢN
1.1. Thực trạng tài nguyên khoáng sản Việt Nam và Nghệ An
1.1.1 Thực trạng khoáng sản Việt Nam
Việt Nam có nguồn TNKS đa dạng, phong phú với trên 5000 mỏ, 60 loại
khoáng sản khác nhau; có ý nghĩa chiến lược và là nguồn lực để phát triển kinh tế -
xã hội đất nước. Năm 2017, theo thống kê báo cáo của Tổng cục Địa chất và
Khoáng sản Việt Nam, giá trị sản lượng ngành khai khoáng (không kể dầu khí)
chiếm khoảng 4-5% tổng GDP hàng năm. Để quản lý hiệu quả nguồn tài nguyên
khoáng sản, chính phủ đã ban hành nhiều quy định, chính sách như pháp lệnh
22/PL-HĐBT về TNKS ngày 28/7/1989; Nghị định số 95/NĐ-HĐBT ngày
25/3/1992 về hướng dẫn thi hành Pháp lệnh về Tài nguyên Khoáng sản; Luật
khoáng sản năm 1996 và sửa đổi bổ sung một số điều vào năm 2005; Luật Khoáng
sản số 60/2010/QH12 năm 2010. Ngoài ra, các bộ, ngành chức năng và địa phương
cũng tăng cường thanh tra, kiểm tra, siết chặt việc cấp giấy phép khai thác mỏ mới.
Năm 2014, theo thống kê của Bộ Tài Nguyên và Môi trường, trên cả nước có
khoảng 3000 tổ chức, cá nhân đang hoạt động thăm dò, khai thác khoáng sản [24].
Hình 1.1. Mỏ đá xã Châu Hồng, huyện Quỳ Hợp bị khai thác sai quy trình.
7
Tuy nhiên, các hoạt động khai thác khoáng sản trái phép còn diễn ra nhiều.
Năm 2019, Tổng cục Địa chất và Khoáng sản Việt Nam lập biên bản xử phạt vi
phạm hành chính đối với 65 doanh nghiệp. Một trong những nguyên nhân dẫn đến
tình trạng này là khả năng giám sát, quản lý nguồn TNKS chưa tốt. Theo nghiên
cứu của Viện Quản trị tài nguyên thiên nhiên (NRGI) công bố năm 2013, Việt Nam
đứng thứ 43/58 về khả năng quản trị khai khoáng [18].
1.1.2. Thực trạng khoáng sản Nghệ An
Nghệ An là một tỉnh có nguồn tài nguyên khoáng sản dồi dào và phong phú so
với nhiều địa phương khác. Qua khảo sát cho thấy toàn tỉnh hiện có 113 vùng mỏ
khoáng sản với trữ lượng lớn, 171 điểm quặng và đá vôi (số liệu tham khảo ở phần
phụ lục). Một số kim loại và đá quý có trữ lượng lớn như: vàng sa khoáng ở lưu vực
sông Cả, sông Hiếu với trữ lượng trên 20 tấn; các loại đá qúy như hồng ngọc, bích
ngọc...ở các huyện Quỳ Châu, Qùy Hợp. Đặc biệt thiếc sa khoáng ở Nghệ An với
trữ lượng khoảng 42.000 tấn (chiếm 30% trữ lượng thiếc cả nước) tập trung ở các
huyện Qùy Hợp, Quế Phong...[23]
Hình 1.2. Sự phân bố khoáng sản ở tỉnh Nghệ An
Hình 1.2 thể hiện sự phân bố của một số mỏ khoáng sản lớn ở tỉnh Nghệ An.
Dữ liệu dược biên tập theo bản đồ địa chất và khoáng sản tỷ lệ 1:200.000 của Tổng
8
cục Địa Chất và Khoáng Sản Việt Nam.Trong những năm qua, việc khai thác
khoáng sản đã được cơ quan chức năng Nghệ An chú ý đầu tư và quản lý. Do vậy
sản lượng khai thác liên tục tăng. Nếu như năm 2000, tỷ trọng của ngành công
nghiệp khai khoáng của tỉnh mới đạt 5,66%, thì đến những năm gần đây đã đạt gần
7%. Trong những năm qua, công nghiệp khai khoáng ở Nghệ An đã có những đóng
góp to lớn trong phát triển kinh tế - xã hội của địa phương, là một động lực quan
trọng để tỉnh tiếp tục đẩy mạnh công nghiệp hóa - hiện đại hóa trong thời gian tới.
Mặc dù vậy, bên cạnh sự phát triển tích cực, quá trình quản lý, khai thác TNKS ở
Nghệ An trong thời gian gần đây cũng đã bộc lộ nhiều mặt hạn chế như:
- Tình trạng chính quyền một số địa phương còn buông lỏng trong công tác
quản lý nên để xảy ra tình trạng khoáng sản bị khai thác bừa bãi, trái phép.
- CSDL tài nguyên khoáng sản Nghệ An nhiều bao gồm các bản đồ giấy, các
văn bản, quyết định, giấy phép thăm dò, điều tra, khai thác và chế biến khoáng sản
cũng như các dữ liệu về kết quả điều tra, thăm dò nhưng lại lưu trữ ở nhiều cơ quan
khác nhau, không tập trung. Điều này dẫn đến việc tìm kiếm thông tin của doanh
nghiệp, khách hàng hay người sử dụng mất nhiều thời gian hoặc khó tiếp cận.
Do vậy, việc xây dựng CSDL tài nguyên khoáng sản thống nhất nhằm tích hợp
trong một hệ thống quản lý chung để có thể truy cập thông tin nhanh, hiệu quả là hết
sức cần thiết.
1.2. Tình hình nghiên cứu trên thế giới và trong nước
Ngày nay, với sự phát triển của các kỹ thuật xử lý, phân tích dữ liệu không gian
như viễn thám và GIS, kết hợp với các nền tảng WebGIS mở đã thúc đẩy mạnh mẽ
quá trình xây dựng, chuẩn hóa, kết nối đồng bộ CSDL, nhằm hỗ trợ các công tác
quản lý nhà nước, nghiên cứu khoa học được hiệu quả hơn trong nhiều lĩnh vực như
quản lý TNKS, tài nguyên rừng, quy hoạch đô thị... Có nhiều nhà khoa học đã
nghiên cứu, ứng dụng các kỹ thuật xử lý dữ liệu không gian trong xây dựng CSDL
tài nguyên khoáng sản, địa chất và kết hợp các nền tảng WebGIS mở nhằm quản lý
các nguồn tài nguyên này một cách hiệu quả hơn.
9
1.2.1. Trên thế giới
Sự phát triển của công nghệ viễn thám và GIS đã làm thay đổi căn bản quá trình
thăm dò, khai thác, cũng như quản lý các nguồn TNKS. Điều này đã thúc đẩy mạnh
mẽ quá trình nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ liên quan tới khoa học trái đất
trong lĩnh vực TNKS. Nhiều công trình khoa học đã kết hợp viễn thám và GIS để
thành lập bản đồ tiềm năng về sự phân bố khoáng sản hay đánh giá sự thay đổi hiện
trạng trên phạm vi quy mô lớn. Các kỹ thuật chiết tách thông tin khoáng sản trên
ảnh viễn thám, phân tích GIS kết hợp với các phân tích khoa học của lĩnh vực địa
chất, địa vật lý, địa hóa đã tạo ra các nguồn thông tin về sự phân bố tiềm năng
TNKS nhằm hỗ trợ quá trình khảo sát, thăm dò và đánh giá hiện trạng các nguồn tài
nguyên khoáng sản. Nhiều công trình nghiên cứu khoa học đã chứng minh tính hữu
ích và ứng dụng của các công nghệ này. Kết quả của việc ứng dụng các kỹ thuật
chiết tách thông tin khoáng sản trên ảnh viễn thám và phân tích GIS là các lớp dữ
liệu không gian liên quan tới tài nguyên khoáng sản. Đây là nguồn thông tin dữ liệu
quan trọng cho quá trình xây CSDL không gian TNKS nhằm đảm bảo yếu tố thời
sự, tin cậy.
Năm 1991, tác giả Kuosmanen [44] đã công bố nghiên cứu việc tích hợp dữ liệu
ảnh Landsat TM, dữ liệu địa vật lý và ảnh hàng không hồng ngoại gần để lựa chọn
các địa điểm khảo sát khoáng sản vàng ở khu vực Kuusamo Phần Lan. Kết quả của
nghiên cứu đã lựa chọn 20 điểm khảo sát ngoài thực địa có tiềm năng về dự trữ
vàng thì phát hiện được hai điểm mỏ biến đổi khoáng hóa chứa vàng. Hình 1.3 là sơ
đồ của quy trình xây dựng bản đồ tiềm năng về sự phân bố của các mỏ khoáng hóa
chứa vàng.
10
Hình 1.3. Giải pháp kỹ thuật của Kuosmanen trong việc xây dựng bản đồ tiềm năng
các mỏ khoáng hóa chứa vàng dựa trên dữ liệu ảnh viễn thám.
Ngoài ra, có thể kể đến các công trình nghiên cứu khác như Goossens [37] đã
ứng dụng viễn thám và GIS trong xây dựng dữ liệu về khoáng sản ở miền Trung
Tây Ban Nha phục vụ các công tác khai thác, thăm dò; Schetselaar đã tích hợp
thông tin dữ liệu khoáng sản với các mô hình GIS nhằm nghiên cứu khoáng sản
phía Bắc Teirritories Canada. Các nghiên cứu này đã cho thấy các kỹ thuật chiết
tách thông tin khoáng sản từ dữ liệu ảnh viễn thám kết hợp với phân tích GIS là
phương pháp mới trong thành lập các bản đồ tiềm năng về khoáng sản, phục vụ các
công tác khảo sát, thăm dò ngoài thực địa. Điều này đã thể hiện được tính tin cậy
của các kỹ thuật chiết tách thông tin khoáng sản từ ảnh viễn thám và phân tích
không gian GIS. Tuy nhiên, các kết quả nghiên cứu này chưa thể hiện hết được tính
hữu ích của viễn thám, GIS trong nghiên cứu TNKS như đánh giá sự thay đổi hiện
trạng của khoáng sản; xây dựng CSDL không gian tài nguyên khoáng sản…
Năm 1999, Sabins [61] đã thực hiện một nghiên cứu tổng hợp về ứng dụng của
viễn thám trong thăm dò khoáng sản. Công trình này sử dụng nhiều nguồn dữ liệu
khác nhau như ảnh Landsat, hệ thống ảnh siêu phổ và các kỹ thuật xử lý chiết tách
11
thông tin khoáng sản như tỷ số kênh, PCA…. Đây là công trình khoa học nghiên
cứu sâu rộng với nhiều thực nghiệm khác nhau trong việc thăm dò các loại khoáng
sản như sét, sắt, đồng, đá biến đổi nhiệt dich dựa trên dữ liệu viễn thám đa nguồn.
Trong nghiên cứu này, Sabins cũng đã chỉ ra sự khác biệt về quang phổ có thể thay
đổi đối với các loại thực vật khác nhau và sự phát hiện các mỏ khoáng sản đồng bị
che phủ bởi thực vật. Kết quả nghiên cứu này có thể bổ sung thêm thông tin, hỗ trợ
các nhà địa chất xác định vị trí, đánh giá và lấy mẫu thực địa một cách hiệu quả; từ
đó công việc thực địa có thể tập trung ở những khu vực có tiềm năng khoáng sản
cao hơn. Nghiên cứu đã cho thấy viễn thám khi được sử dụng hợp lý sẽ cung cấp
các thông tin, dữ liệu quan trong cho việc thăm dò khoáng sản. Ưu điểm của nghiên
cứu này là sử dụng nguồn dữ liệu viễn thám đa nguồn, đa thời gian; cũng như nhiều
kỹ thuật chiết tách thông tin ảnh viễn thám. Tuy nhiên, nếu các kết quả này kết hợp
với phân tích không gian GIS có thể đánh giá hiện trạng của các mỏ khoáng sản một
cách trực quan và chính xác hơn.
Hình 1.4 Mô hình xây dựng các lớp tiềm năng khoáng sản dựa trên kỹ thuật chiết
tách thông tin
Năm 2013, Sankaran [63] đã xây dựng các khu vực tiềm năng về các mỏ quặng
mangan bằng cách sử dụng các kỹ thuật chiết tách thông tin như tỷ số kênh, phân
12
tích thành phần chính trên ảnh ASTER. Trong nghiên cứu này, sự xuất hiện và phân
bố của mangan được phân biệt trong các dải quang phổ gần hồng ngoại nhìn thấy,
hồng ngoại sóng ngắn của máy đo phát xạ nhiệt. Sau đó, kết quả giải đoán hình ảnh
được xác minh ngoài thực địa. Các mẫu thu thập từ thực địa được nghiên cứu trong
phòng thí nghiệm. Các kỹ thuật được nghiên cứu đã giúp giảm chi phí về thời gian,
nhân lực và tài chính trong việc lập bản đồ tiềm năng khoáng sản mangan. Nghiên
cứu này đã chứng minh khả năng của bộ cảm biến ASTER trong việc cung cấp
thông tin về sự xuất hiện của các mỏ quặng mangan. Điều này có giá trị rất lớn cho
các hoạt động khảo sát và thăm dò khoáng sản. Tuy nhiên, nhược điểm của nghiên
cứu này là chưa kết hợp với việc xác đinh ngưỡng khoáng sản và phân tích GIS
nhằm đánh giá chính xác hơn sự khả nghi về sự phân bố các mỏ quặng mangan hay
kết hợp các nguồn dữ liệu ASTER đa thời gian để nghiên cứu về sự thay đổi hiện
trạng…
Hình 1.5. Giải pháp kỹ thuật của Sankaran Rajendran về việc xây dựng bản đồ tiềm
năng khoáng sản mangan dựa trên kỹ thuật chiết tách thông tin ảnh ASTER.
Năm 2019, Seyed M. B. [67] đã dựa trên mô hình mạng Bayesian để thành lập
bản đồ tiềm năng khoáng sản vàng dựa trên dữ liệu ảnh viễn thám khu vực Ahar-
Arasbaran Iran. Trong nghiên cứu này, bộ dữ liệu viễn thám đa nguồn (Landsat-7
ETM+, Landsat-8, ASTER) đã được xử lý để phát hiện các vùng thay đổi nhiệt
dịch liên quan đến quá trình khoáng hóa vàng. Các kỹ thuật tỷ số kênh, RBD
13
(Relative Absorption Band Depth), phân tích thành phần chính (PCA) được áp dụng
trên các tập dữ liệu Landsat-7 ETM+, Landsat-8 nhằm thành lập bản đồ khả nghi
các vùng biến đổi nhiệt dịch. Sau đó, bộ phân loại mạng Bayes được sử dụng để
tổng hợp các lớp dữ liệu về các vùng biến đổi nhiệt dịch. Kết quả nghiên cứu cho
thấy một số khu vực tiềm năng mới được phát hiện của quá trình khoáng hóa vàng
nguyên sinh trong vùng Ahar-Arasbaran. Bên cạnh đó, khảo sát thực địa kết hợp
phân tích trong phòng thí nghiệm đã được thực hiện để xác minh các kết quả của
các bản đồ tiềm năng khoáng sản do bộ phân loại mạng Bayes tạo ra. Trong nghiên
cứu này, Seyed Mohammad Bolouki đã sử dụng các ma trận confusion, hệ số Kappa
nhằm đánh giá độ chính xác của việc lập bản đồ khoáng vật. 30 điểm khảo sát GPS
đại diện đã được sử dụng để tính toán ma trận confusion và hệ số Kappa. Kết quả
cho thấy độ chính xác tổng thể là 76,66% và độ chính xác hệ số Kappa là 0,71. Độ
chính xác này đã minh chứng cho thấy tính chính xác của các bản đồ tiềm năng
khoáng sản được xây dựng từ kỹ thuật viễn thám. Kết quả thực địa và phòng thí
nghiệm đã xác minh rằng bản đồ tiềm năng khoáng sản của vùng Ahar-Arasbaran
đã chỉ ra được các mỏ vàng nguyên sinh đã biết và một số vùng có triển vọng trong
khu vực nghiên cứu. Nhóm tác giả cũng đã đưa ra khuyến nghị rằng bộ phân loại
mạng Bayes có thể được sử dụng rộng rãi như một mô hình phù hơp cho các dữ liệu
ảnh viễn thám đa bộ cảm nhằm tạo bản đồ tiềm năng khoáng sản cho các giai đoạn
đầu của quá trình thăm dò khoáng sản vàng ở vùng Ahar-Arasbaran. Cộng đồng
thăm dò khoáng sản và các công ty khai thác khoáng sản có thể coi bản đồ tiềm
năng khoáng sản dựa trên viễn thám như một công cụ giúp tiết kiệm chi phí khảo
sát trước khi khảo sát địa vật lý và địa hóa tốn kém.
14
Hình 1.6. Giải pháp kỹ thuật của Seyed Mohammad Bolouki về việc xây dựng lớp
dữ liệu tiềm năng khoáng hóa vàng dựa trên bộ phân loại mạng Bayes
Có thể nói, đây là công trình nghiên cứu khá tỷ mỉ và sâu sắc về ứng dụng của
viễn thám trong thăm dò khoáng sản. Tuy nhiên, giống như các nghiên cứu trước
đây nghiên cứu này chưa kết hợp với phân tích không gian GIS trong việc giám sát,
đánh giá thay đổi hiện trạng các khu vực khai thác mỏ khoáng sản …
Ngày nay, sự phát triển của GIS và Web đã thúc đẩy mạnh mẽ cho sự phát triển
của WebGIS, đặc biệt là các nền tảng mở. Các nền tảng WebGIS mở đã được ứng
dụng trong quản lý, phân tích, đánh giá các thông tin dữ liệu không gian dựa trên
các mô hình phân tán (internet, mạng doanh nghiệp…) phục vụ trong nhiều lĩnh vực
khác nhau của xã hội, trong đó có việc quản lý về tài nguyên khoáng sản.
Năm 2010, Sakhare [62] đã nghiên cứu khả năng của Erdas Apollo 2010 trong
việc quản lý tài nguyên thiên nhiên dựa trên mô hình WebGIS. Erdas Apollo 2010
có khả năng xử lý số lượng lớn raster cũng như CSDL vector; giao diện lập trình
15
ứng dụng được tạo bằng cách sử dụng Java Server Pages. Nghiên cứu này cũng đề
cập đến việc tạo ra CSDL địa lý TNKS kim loại, rừng, tài nguyên nước, tài nguyên
đất. Sakhare đã sử dụng QGIS để xây dựng CSDL không gian và phi không gian về
nhiều nguồn TNKS khác nhau. Sau đó, Erdas Apollo 2010 được tích hợp để xây
dựng hệ thống WebGIS. Tuy nhiên, việc sử dụng nền tảng Erdas Apollo 2010 để
xây dựng hệ thống WebGIS có nhiều hạn chế rất nhiều so với các máy chủ bản đồ
khác như khả năng xử lý nhanh các dịch vụ bản đồ mạng, khả năng phân tích
không gian…
Hình 1.7. giải pháp kỹ thuật của hệ thống xây dựng và quản lý tài nguyên thiên
nhiên dựa trên mô hình phân tán của Sakhare.
Năm 2011, Finnian O. [34] đã phác thảo về ứng dụng các nền tảng GIS mở
trong phân tích, xử lý dữ liệu địa chất khoáng sản. Tiền đề của xử lý địa chất là xác
định vị trí các mục tiêu thăm dò khoáng sản có tiềm năng dựa trên các tham số do
người dùng lựa chọn. Các thành phần được tích hợp trong hệ thống bao gồm CSDL
không gian PostGIS, công cụ xử lý QGIS/GRASS, máy chủ bản đồ GeoServer, máy
chủ Web Apache và các công nghệ front-end như OpenLayers, GeoExt. Các nguồn
dữ liệu gốc được lấy từ Cơ quan Khảo sát Địa chất Ireland để sử dụng cho quá trình
xử lý. Hệ thống như vậy sẽ cung cấp quá trình xử lý raster thời gian thực thông qua
giao diện dựa trên web. Tuy nhiên, hệ thống này còn tồn tại một số hạn chế như:
16
- Chưa tích hợp các nguồn dữ liệu ảnh viễn thám, cũng như các kỹ thuật chiết
tách thông tin nhằm xây dựng các lớp dữ liệu tiềm năng về TNKS.
- Chuẩn biểu diễn dữ liệu bản đồ mạng WMS mà hệ thống sử dụng có tốc độ
xử lý chậm hơn so với các kỹ thuật tạo ảnh bản đồ dạng tile như TMS, WMTS.
Hình 1.8. Giải pháp kỹ thuật về hệ thống xử lý, phân tích TNKS dựa trên mô hình
WebGIS mở của Finnian OConnor
Năm 2012, Miao L. [50] đã xây dựng hệ thống WebGIS dựa trên các nền tảng
mở nhằm quản lý các thông tin dữ liệu từ máy bay và dữ liệu ảnh vệ tinh (Ice,
Cloud and Land Elevation Satellite - ICESat, ICESat-2 của NASA). Hệ thống này
có khả năng biểu diễn nhanh nguồn dữ liệu ảnh vệ tinh, đồng thời cho phép người
dùng nhanh chóng tìm đến khu vực cần quan tâm và xem thông tin về các chuyến
bay. Hệ thống gồm ba lớp chính:
- Lớp dữ liệu: bao gồm dữ liệu ảnh vệ tinh và dữ liệu đường bay.
- Lớp ứng dụng: máy chủ bản đồ MapServer sử dụng dịch vụ WFS để lấy dữ
liệu đường bay và dịch vụ WMS nhằm cung cấp các ảnh bản đồ nền.
- Lớp giao diện: ứng dụng web sử dụng Openlayers để xử lý các lớp đường
bay trên nền bản đồ cơ sở.
Tuy nhiên, nhược điểm của nghiên cứu này là sử dụng chuẩn WMS để biểu
diễn các lớp ảnh bản đồ nền. Chuẩn này có tốc độ xử lý chậm hơn so với các chuẩn
biểu diễn bản đồ mạng dạng tile như TMS, WMTS.
17
Hình 1.9. Giải pháp kỹ thuật của Miao Liu về hệ thống quản lý CSDL thông tin
đường bay và ảnh viễn thám
Năm 2012, George T. [36] đã xây dựng CSDL không gian TNKS. Dữ liệu
nguồn được lấy từ các bản đồ khoáng sản gốc tỷ lệ 1:500000 và dữ liệu thuộc tính
của các điểm mỏ khoáng sản. CSDL tài nguyên khoáng sản được liên kết với các
loại dữ liệu khác như dữ liệu địa hình, địa chất, hành chính, môi trường… Các lớp
dữ liệu không gian được chia thành:
- Nhóm dữ liệu địa chất với các lớp thạch học, ranh giới địa chất và các điểm
mỏ khoáng sản.
- Nhóm dữ liệu bản đồ nền với các lớp cho ranh giới, sông, hồ, biển, hành
chính và đỉnh núi.
Trong khi đó, dữ liệu thuộc tính bao gồm các lớp thông tin:
- định danh (số, tên, quận).
- dữ liệu địa lý (tọa độ địa lý, phân loại địa mạo).
- dữ liệu địa chất (nguồn gốc, hình thái, sự thay đổi, tuổi khoáng hóa, đặc điểm
khoáng vật).
- dữ liệu kinh tế (quy mô, giai đoạn, các yếu tố liên quan, lịch sử sản xuất,
tiềm năng - trữ lượng và tài nguyên).
- dữ liệu mô tả (địa chất và kinh tế).
18
Dữ liệu không gian được xây dựng, biên tập trên phần mềm ArcGIS và lưu dưới
dạng geodatabase còn dữ liệu thuộc tính được lưu trong CSDL Access. Ứng dụng
quản lý được viết bằng ngôn ngữ Visual Basic. Với giải pháp kỹ thuật như vậy,
nghiên cứu này còn tồn tại một số hạn chế như:
- Việc xây dựng CSDL còn đơn giản, thiếu khả năng tích hợp cập nhập thông
tin không gian từ việc phân tích, xử lý các nguồn dữ liệu viễn thám.
- Đối với việc xây dựng hệ thống, lựa chọn cơ sở dữ liệu Access đề lưu thông
tin thuộc tính và geodatabase sẽ không đồng bộ trong môi trường phân tán hay
WebGIS vì sự hạn chế của CSDL access.
- Hệ thống cũng chưa đề cập cụ thể các chức năng hay giải pháp hoàn chỉnh
cho sự quản lý các nguồn dữ liệu TNKS.
Hình 1.10. Giải pháp kỹ thuật của George Tudor về việc xây dựng và quản lý CSDL
tài nguyên khoáng sản dựa trên WebGIS.
Năm 2012, Bo J. [28] đã xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu thăm dò khoáng sản
dựa trên CSDL không gian và thuộc tính. Nguồn dữ liệu thăm dò khoáng sản khá đa
19
dạng bao gồm dữ liệu dạng số, văn bản, biểu đồ, dữ liệu mô tả và các mối liên hệ
giữa các cơ quan hành chính. Nguồn dữ liệu không gian chủ yếu từ bản đồ, ảnh viễn
thám, dữ liệu điều tra thực địa, dữ liệu đa phương tiện và dữ liệu trong hệ thống
hiện có. Về cơ bản dữ liệu không gian gồm ba loại: dữ liệu vectơ, dữ liệu raster và
DEM.
Hình 1.11. Mô hình CSDL không gian khoáng sản của Bo J.
Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng GIS là công cụ phù hợp nhất để biểu diễn các lớp
thông tin không gian về dữ liệu thăm dò khoáng sản. Vì vậy, thăm dò khoáng sản
dựa trên GIS là hướng đi chính cho tương lai. Trong nghiên cứu, Bo J. cũng chỉ ra
nhiều công ty khai thác nước ngoài đã sử dụng GIS để quản lý thông tin, chẳng hạn
như Hoa Kỳ và Úc. Nhiều công ty mỏ đã hợp tác với các trường đại học hay viện
nghiên cứu nhằm xây dựng các hệ thống quản lý CSDL tài nguyên khoáng sản. Các
hệ thống này giúp phát huy hiệu quả khả năng thu nhận thông tin và quản lý của
doanh nghiệp, đồng thời cung cấp các tư liệu hỗ trợ cho công tác lập kế hoạch ngắn
hạn hay dài hạn. Bo J. cho rằng thăm dò khoáng sản đang là một vấn đề cấp thiết và
hiện nay việc quản lý các nguồn dữ liệu này còn nhiều hạn chế; bởi vậy việc sử
20
dụng GIS làm nền tảng cơ bản để xây dựng hệ thống quản lý CSDL không gian
TNKS có thể giúp tiết kiệm thời gian, tài chính, nhân lực và rút ngắn thời gian thăm
dò. Tuy nhiên, nhược điểm chính của hệ thống này là xây dựng dạng ứng dụng máy
bàn; bởi vậy không tận dụng được sức mạnh của hệ thống thông tin không gian
phân tán.
Hình 1.12. Mô hình ứng dụng để bàn trong quản lý CSDL không gian tài nguyên
khoáng sản của Bo J.
Năm 2013, Joel B. [40] đã giới thiệu hệ thống thông tin khoáng sản ASEAN.
Hệ thống được phát triển dựa trên các chuẩn của OGC và FOSS. Hệ thống này bao
gồm 3 mô đun là CSDL, dịch vụ web và cổng thông tin Web.
Hình 1.13. Giải pháp kỹ thuật của Joel B. về quản lý CSDL không gian tài nguyên
khoáng sản dựa trên WebGIS.
Mô đun CSDL được xây dựng dựa trên PostGIS. PostGIS hỗ trợ các chức năng
21
không gian và ngôn ngữ truy vấn cấu trúc SQL. Mô đun CSDL là một hệ thống
CSDL phân tán bao gồm CSDL tài nguyên khoáng sản riêng lẻ của mỗi quốc gia
trong khu vực ASEAN; các bản đồ địa chất Đông Á, dữ liệu ảnh vệ tinh ASTER.
Hình 1.14. Mô hình lưu trữ CSDL tài nguyên khoáng sản trong nghiên cứu của Joel
Bandibas
Mô đun dịch vụ Web bao gồm dịch vụ xử lý web WPS và dịch vụ bản đồ web
WMS. WPS xử lý các truy vấn, các quá trình tải lên và tải xuống dữ liệu. WMS
cung cấp quyền truy cập từ xa CSDL tài nguyên khoáng sản và tạo ra các ảnh bản
đồ trên mô đun cổng thông tin Web.
Hình 1.15. Mô hình về dịch vụ bản đồ mạng WMS trong nghiên cứu của Joel
Bandibas
22
Mô đun cổng thông tin Web cung cấp giao diện lập trình ứng dụng dựa trên nền
tảng WebGIS mở. Nó cũng có thể hiển thị ảnh bản đồ được cung cấp bởi mô đun
dịch vụ Web. Dự án này nhằm mục đích chia sẻ thông tin TNKS trong khu vực
ASEAN dễ dàng hơn và có thể được sử dụng bởi các nhà hoạch định chính sách,
nhà đầu tư và người dân. Tuy nhiên, hệ thống quản lý TNKS này có hai vấn đề còn
tồn tại:
- CSDL tài nguyên khoáng sản không được xây dựng cập nhập mà chỉ dựa
trên các nguồn dữ liệu có sẵn của các quốc gia Đông Nam Á. Các thông tin về
TNKS cần được bổ sung dựa trên việc chiết tách thông tin khoáng sản từ dữ liệu
ảnh viễn thám kết hợp với phân tích không gian GIS.
- Chuẩn biểu diễn bản đồ WMS là chuẩn cũ, không đáp ứng được thời gian
thực như chuẩn biểu diễn WMTS hay các kỹ thuật tạo tile ảnh bản đồ như TMS.
Năm 2016, Ranka S. [59] đã xây dựng hệ thống WebGIS quản lý các mỏ
khoáng sản bị bỏ hoang ở Vojvodina Cộng hòa Serbia. Ứng dụng WebGIS được
phát triển dựa trên máy chủ bản đồ GeoServer và hệ quản trị CSDL PostgreSQL.
Hệ thống đã sử dụng các chuẩn dịch vụ bản đồ Web như WMS, WFS; đồng thời
cung cấp các nguồn dữ liệu đáng tin cậy về các mỏ bị bỏ hoang trong các khu vực ở
Vojvodina. Tuy nhiên nghiên cứu này còn khá đơn giản trong việc xây dựng CSDL
không gian các mỏ khoáng sản cũng như hệ thống quản lý dựa trên WebGIS.
Năm 2016, Arifin I. [27] đã nghiên cứu và xây dựng hệ thống quản lý khai thác,
sử dụng đất dựa trên WebGIS nhằm cung cấp thông tin cho các cơ quan chính phủ,
tổ chức ở tỉnh Nam Sulawesi Indonesia. Trong nghiên cứu này, Arifin Itsnani đã sử
dụng phần mềm ArcMap để xử lý, phân tích dữ liệu không gian; PostGIS để tích
hợp, lưu trữ CSDL không gian; MapServer xử lý, biểu diễn CSDL không gian trong
hệ thống WebGIS thông qua dịch vụ WMS. Hệ thống bao gồm các lớp ranh giới
hành chính, khu vực khai thác rừng, diện tích đồn điền, dữ liệu địa chính. Dữ liệu
bản đồ gốc sử dụng hệ tọa độ UTM zone 50S được cung cấp bởi các tổ chức đa
ngành liên quan. Hệ thống cũng tích hợp các chức năng như phân tích, truy vấn và
tạo bản đồ. Nghiên cứu này đã kết hợp các giải pháp thương mại và mã nguồn mở:
23
ArcMap là phần mềm của hãng ESRI dùng để biên tập và xây dựng CSDL không
gian nhưng lại lưu trữ trên PostGIS. Đây chính là hạn chế về mặt giải pháp công
nghệ của nghiên cứu. Hơn thế nữa, việc lựa chọn máy chủ bản đồ MapServer khó
sử dụng, khó quản lý hơn so với GeoServer; Dịch vụ biểu diễn dữ liệu bản đồ WMS
dựa trên WebGIS là chuẩn cũ không đảm bảo được thời gian thực khi hiển thị các
lớp bản đồ cơ sở.
Hình 1.16. giải pháp kỹ thuật của Arifin Itsnani về xây dựng hệ thống quản lý khai
thác, sử dụng đất
Năm 2017, Nizamuddin [52] đã phát triển hệ thống WebGIS quản lý thông tin
tiềm năng năng lượng tái tạo ở Aceh, Indonesia. Hệ thống này đã tích hợp các nền
tảng hỗ trợ phát triển WebGIS mã nguồn mở như máy chủ bản đồ GeoServer,
CSDL không gian PostGIS/PostgreSQL, phần mềm phân tích, biên tập dữ liệu
không gian QGIS, nền tảng phát triển giao diện GeoExt. Hệ thống WebGIS này có
thể hiển thị các khu vực có tiềm năng về năng lượng tái tạo từng khu vực địa lý
khác nhau; tìm kiếm, lựa chọn khu vực và đưa ra thông tin chi tiết về tiềm năng
năng lượng tái tạo của khu vực. Có thể nói nghiên cứu này là một ví dụ điển hình về
sự tích hợp các nền tảng WebGIS mã nguồn mở. Tuy nhiên, hạn chế trong nghiên
cứu này là việc xây dựng CSDL này còn khá đơn giản, dữ liệu mới chỉ tập trung ở
24
dạng vector, chưa kết hợp được với các nguồn dữ liệu ảnh viễn thám đa thời gian,
đa độ phân giải nhằm đánh giá thực trạng, sự thay đổi của các nguồn năng lượng tái
tạo.
Hình 1.17. Mô hình giải pháp kỹ thuật của Nizamuddin về xây dựng hệ thống
WebGIS quản lý thông tin tiềm năng năng lượng tái tạo ở Aceh, Indonesia.
Năm 2018, Nan L. [51] đã phát triển phần mềm đánh giá TNKS trong khuôn
khổ Sáng kiến Đánh giá TNKS Quốc gia Trung Quốc (China National Mineral
Resource Assessment Initiative - CNMRAI). Phần mềm này được phát triển dựa
trên GIS nhằm cung cấp các chức năng để quản lý CSDL từ nhiều nguồn dữ liệu
không gian và hỗ trợ các chuyên gia đánh giá tiềm năng tài nguyên khoáng sản. Các
nhà địa chất đã sử dụng phần mềm này để tạo ra bản đồ tiềm năng khoáng sản và
đánh giá tài nguyên chưa được khám phá đối với 25 loại TNKS chính ở Trung
Quốc, chẳng hạn như đất hiếm, đồng, niken, vàng, sắt, bauxit, mangan, chì, kẽm,
antimon, và thiếc… Phần mềm đã tích hợp nhiều loại bản đồ khác nhau, các loại dữ
liệu không gian từ nhiều nguồn khác nhau (chủ yếu là bản đồ giấy, dữ liệu ảnh số,
dữ liệu dạng bảng từ các mẫu biểu) có thể được tích hợp trong một CSDL không
gian.
Hình 1.18. Mô hình CSDL không gian tài nguyên khoáng sản của Nan Li
25
Trong nghiên cứu này, Nan L. đã chỉ ra CSDL không gian là nền tảng cho việc
đánh giá TNKS dựa trên GIS. CSDL không gian chủ yếu được sử dụng trong các
phần mềm GIS nhằm mục đích thu thập, lưu trữ, phân tích và quản lý dữ liệu, bao
gồm tập hợp các lớp dữ liệu gốc và giúp lưu trữ, truy vấn các bộ dữ liệu khác nhau
như địa chất, địa hóa và địa vật lý. Tuy nhiên, nhược điểm của nghiên cứu này là
mới chỉ xây dựng ứng dụng máy tính để bàn và tập trung vào xây dựng CSDL
không gian đa lớp mà chưa ứng dụng các nền tảng công nghệ dựa trên WebGIS
trong việc chia sẻ, quản lý thông tin phân tán, đa người dùng.
Hình 1.19. Giải pháp kỹ thuật của Nan Li về việc xây dựng hệ thống quản lý CSDL
tài nguyên khoáng sản dựa trên ứng dụng máy tính để bàn
Năm 2019, Mahyar Y. [47] đã công bố nghiên cứu về hệ thống thông tin thăm
dò khoáng sản - một đề xuất sử dụng GIS cho các mục tiêu thăm dò khoáng sản. Sự
ra đời của các công nghệ thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu hiện đại đã mang lại sự
gia tăng đáng kể về khối lượng dữ liệu so với các công nghệ truyền thống đang gặp
khó khăn trong việc xử lý, quản lý và phân tích dữ liệu lớn. Việc ra quyết định thăm
dò đã trở nên phức tạp hơn nhiều khi có dữ liệu lớn, đặc biệt là đối với các câu hỏi
về cách quản lý và sử dụng dữ liệu tốt nhất để thu thập thông tin, tạo ra các kiến
thức chuyên gia. Một trong những cách mà ngành thăm dò khoáng sản làm việc với
dữ liệu lớn là sử dụng GIS. Ví dụ, nền tảng GIS thường được sử dụng để tích hợp,
truy vấn và biểu diễn dữ liệu thăm dò khoáng sản, các mô hình mỏ quặng thành các
bản đồ mục tiêu thăm dò hiệu quả. Trong nghiên cứu này, Mahyar Yousefi đã đề
xuất hệ thống thông tin thăm dò (Exploration information systems - EIS) dựa trên
sự tích hợp của hệ thông tin địa lý với hệ thống khoáng sản.
26
Hình 1.20. Hệ thống thông tin thăm dò khoáng sản của Mahyar Yousefi
EIS là công cụ bổ sung, hỗ trợ việc thăm dò khoáng sản bằng cách xây dựng
các bản đồ khoáng sản có trọng số nhằm tạo tự động các bản đồ tiềm năng khoáng
sản và các mục tiêu thăm dò được ưu tiên ở các mức độ khác nhau. EIS sẽ làm đa
dạng các thông tin khoáng sản, hỗ trợ quá trình thăm dò khoáng sản nhằm đạt được
kết quả tốt nhất. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả cũng đã chỉ ra hệ thống EIS
yêu cầu nhiều loại dữ liệu đầu vào như dữ liệu ảnh viễn thám, dữ liệu địa vật lý, địa
hóa, địa chất, khoan thăm dò, được kết hợp với phân tích không gian và xử lý GIS;
từ đó sẽ biến đổi dữ liệu thô thành các nguồn thông tin hữu ích. Mục tiêu thăm dò
khoáng sản đòi hỏi phải biên tập, tích hợp, truy vấn dữ liệu đa dạng, đa lĩnh vực.
Điều này chỉ có thể thực hiện được thông qua GIS. Trong thăm dò khoáng sản, cũng
như trong nhiều lĩnh vực khoa học địa lý ứng dụng khác, GIS đã cho thấy khả năng
vượt trội trong việc phân tích lượng lớn các nguồn dữ liệu không gian. Do đó GIS
sẽ dần thay thế các phương pháp làm việc truyền thống. Trong hai thập kỷ qua với
những cải tiến đáng kể về khả năng của phần mềm và phần cứng, các thuật toán xử
lý GIS liên tục được cải tiến đã hỗ trợ rất nhiều trong quá trình thăm dò khoáng sản.
27
Hình 1.21. Mô hình giải pháp của Mahyar Yousefi về xây dựng hệ thông tin thăm
dò khoáng sản
Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng việc ứng dụng dữ liệu viễn thám và GIS trong
xây dựng CSDL không gian tài nguyên khoáng sản là yếu tố then chốt và quan
trọng. Ưu điểm của nghiên cứu này là xây dựng hệ CSDL tài nguyên khoáng sản
giàu có về mặt thông tin, bao gồm nhiều nguồn khác nhau như dữ liệu viễn thám,
dữ liệu địa chất… và các phương pháp phân tích GIS. Tuy nhiên, nhược điểm của
nghiên cứu là hệ thống chưa chỉ ra được giải pháp quản lý chúng trong môi trường
WebGIS.
Năm 2019, Joel B. [41] đã trình bày công trình nghiên cứu khoa học về xây
dựng hệ thông tin địa lý và ứng dụng di động cho việc chia sẻ thông tin về các tai
biến địa chất như động đất, sóng thần, núi lửa phun trào… ở đông và đông nam
Châu Á. Hệ thống sử dụng các nền tảng WebGIS mở nhằm xử lý, chiết xuất, chia sẻ
dữ liệu trực tuyến. Ứng dụng này có tên là G-EVER (Global Earthquake and
Volcanic Eruption Risk); đã kết hợp thông tin vị trí GPS của thiết bị di động với dữ
28
liệu tai biến địa chất. Các thành phần của hệ thống WebGIS G-EVER bao gồm
CSDL, dịch vụ Web và ứng dụng phía người dùng. Ứng dụng dành cho thiết bị di
động sẽ truy cập vào CSDL tai biến địa chất bằng cách gửi yêu cầu tới các thành
phần dịch vụ web. Các thành phần này sẽ thực hiện truy vấn dữ liệu không gian và
các chức năng xử lý dữ liệu khác. CSDL không gian địa lý G-EVER được xây dựng
dựa trên PostGIS [16].
Hình 1.22. Giải pháp kỹ thuật của Joel B. về hệ thống chia sẻ thông tin về tai biến
địa chất dựa trên WebGIS mã nguồn mở.
Thành phần dịch vụ Web của hệ thống G-EVER đã sử dụng chuẩn WMS và
WPS của OGC nhằm truy vấn CSDL, hiển thị thông tin về tai biến địa chất và thực
hiện các chức năng xử lý dữ liệu không gian địa lý khác. Các dịch vụ web được xây
dựng bằng phần mềm mã nguồn mở Mapserver. Các dịch vụ WMS được xây dựng
cho tất cả các bản đồ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu G-EVER. WPS cung cấp các
giao diện người dùng nhằm đơn giản hóa tác vụ xử lý không gian địa lý. Hệ thống
WebGIS G-EVER xây dựng một số WPS để truy vấn CSDL và dữ liệu tải lên, tải
xuống. Ứng dụng di động G-EVER được phát triển để cho phép người dùng truy
cập thông tin về tai biến địa chất một cách dễ dàng bằng thiết bị di động. Ứng dụng
này được phát triển bằng JavaScript và các tập lệnh PHP. Máy chủ dịch vụ web G-
EVER xử lý các yêu cầu, sau đó trả về hình ảnh bản đồ tai biến địa chất và thông tin
29
về sự hoạt động của các tai biến.
Hình 1.23. Dịch vụ WMS trong hệ thống G-EVER
Ứng dụng di động G-EVER cung cấp thông tin khoảng cách cho người dùng
bằng dữ liệu GPS và dữ liệu không gian địa lý có liên quan khác. Ứng dụng cung
cấp thông tin về khoảng cách giữa vị trí thiết bị và tai biến địa chất gần nhất, sự kiện
địa chấn, các khu vực ven biển bị sóng thần phá hủy và núi lửa đang hoạt động.
Ứng dụng có thể cung cấp thông tin về nguy cơ địa chấn của một địa điểm bằng
cách xác định các trận động đất lớn xảy ra gần nơi đó, bao gồm thông tin về số
lượng, nguyên nhân tử vong. Ưu điểm của nghiên cứu này là xây dựng hệ thống có
sự kết hợp của WebGIS với GIS di động bằng cách sử dụng các nền tảng mã nguồn
mở như MapServer, PostGIS…Tuy nhiên, nhược điểm của hệ thống là: chưa tích
hợp các nguồn tư liệu ảnh viễn thám trong việc đánh giá các tai biến địa chất; hệ
thống sử dụng chuẩn dịch vụ bản đồ WMS có những mặt hạn chế về tốc độ xử lý so
với chuẩn WMTS, TMS.
30
Hình 1.24. Giải pháp kỹ thuật của hệ thống G-EVER di động.
1.2.2. Trong nước
Với sự phát triển mạnh mẽ của các công nghệ địa không gian như viễn thám,
GIS, định vị đã hỗ trợ đắc lực cho việc thu thâp, phân tích, xử lý các nguồn thông
tin dữ liệu tài nguyên khoáng sản; từ đó làm nền tảng để xây dựng CSDL tài nguyên
khoáng sản. Cho đến nay, đã có một số các công trình khoa học nghiên cứu ứng
dụng các công nghệ viễn thám, GIS nhằm thu thập, xử lý các thông tin dữ liệu có
liên quan trực tiếp hay gián tiếp tới các nguồn thông tin về tài nguyên môi trường
nói chung, cũng như TNKS nói riêng.
Năm 2013, Trương Chí Quang [12] đã nghiên cứu công nghệ WebGIS ứng dụng trong quản lý tiến độ xuống giống và tình hình dịch hại tỉnh An Giang. Giải pháp công nghệ WebGIS được ứng dụng trong quản lý, chia sẻ thông tin tình hình xuống giống và cảnh báo dịch hại trên lúa phục vụ cho công tác bảo vệ thực vật ở
tỉnh An Giang đã mang nhiều hiệu quả thiết thực. WebGIS đã kết hợp kết quả giải đoán ảnh MODIS với điều tra dịch hại hàng tuần nhằm cung cấp bản đồ trực tuyến về tiến độ xuống giống, diện tích canh tác, thu hoạch, diện tích từng tiểu vùng canh
tác và bản đồ hiện trạng nhiễm dịch hại hàng tuần, đặc biệt là bản đồ cảnh báo dịch hại trong từng giai đoạn sinh trưởng trên lúa.
31
Hình 1.25. Giải pháp xây dựng CSDL quản lý tiến độ xuống giống và tình hình dịch
hại lúa tỉnh An Giang của Trương Chí Quang
Ngoài ra, với hệ thống này người dân cũng có thể tra cứu kỹ thuật canh tác,
thực hiện chẩn đoán dịch hại đang xảy ra trên đồng ruộng. Dữ liệu được sử dụng
bao gồm: bản đồ các đơn vị hành chính, bản đồ tiểu vùng canh tác, bản đồ hiện
trạng các trà lúa giải đoán từ ảnh MODIS ở tỉnh An Giang; dữ liệu dịch hại, dữ liệu
xuống giống, thu hoạch được thu thập hàng tuần từ Chi cục bảo vệ thực vật An
Giang.
Hình 1.26. Mô hình tổng quan CSDL quản lý tiến độ xuống giống và tình
hình dịch hại
Hệ thống phần mềm được phát triển dựa trên Microsoft Visual Studio.NET có
tích hợp ngôn ngữ lập trình VB.NET, C#; hệ quản trị CSDL PostgreSQL/PostGIS,
32
thư viện GIS mã nguồn mở SharpMap.NET được sử dụng để xây dựng máy chủ
dịch vụ web bản đồ (WMS). Có thể nói ưu điểm của nghiên cứu này là đã tích hợp
các công nghệ viễn thám và GIS trong việc xây dựng các lớp bản đồ hiện trạng trà
lúa. Tuy nhiên, nhược điểm của hệ thống là lựa chọn nền tảng phát triển:
- Thư viện SharpMap.NET chỉ phù hợp với nền tảng .NET của Windows và
khả năng xử lý các dịch vụ bản đồ mạng của nền tảng này còn nhiều hạn chế so với
OpenLayes.
- Khả năng tích hợp các chức năng mở rộng của máy chủ bản đồ MapServer
còn nhiều hạn chế so với GeoServer.
Năm 2014, Lê Văn Thạnh [14] đã ứng dụng công nghệ WebGIS để quản lý dữ
liệu thủy lợi tại thành phố Cần Thơ. CSDL thủy lợi được xây dựng từ:
- Dữ liệu nền bản đồ hành chính thành phố Cần Thơ năm 2009.
- Dữ liệu không gian về hệ thống kênh rạch và các thông số công trình kèm
theo bao gồm: tên kênh, năm xây dựng, cấp kênh, chiều dài, chiều rộng, cao trình
đáy, phạm vi tưới tiêu, ảnh hường triều và một số thông số kỹ thuật của kênh khác.
- Hệ thống đê bao bao gồm các thông tin: vị trí tuyến đê bao, mô tả đoạn đê,
chiều dài, kết cấu, năm xây dựng và đơn vị quản lý.
Hình 1.27. Mô hình CSDL thủy lợi
Trong nghiên cứu này, Lê Văn Thạnh đã sử dụng phần mềm Mapinfo để số hóa
dữ liệu bản đồ, cập nhập tọa độ điểm GPS vào bản đồ, chuyển đổi dữ liệu về định
dạng ESRI Shapefile. Tuy nhiên, nhược điểm của mô hình xây dựng CSDL thủy lợi
là chưa tích hợp các lớp dữ liệu ảnh viễn thám; lớp bản đồ đánh giá sự thay đổi mức
33
nước của hệ thống thủy hệ dựa vào các kỹ thuật xử lý ảnh viễn thám và phân tích
GIS. Đối với việc phát triển hệ thống, tác giả Lê Văn Thạnh đã sử dụng nền tảng
ASP.NET để phát triển Web; sử dụng SQL Server Spatial 2008 để quản lý CSDL
không gian và thư viện SharpMap sử dụng chuẩn WMS nhằm biểu diễn dữ liệu
thông tin địa lý trên nền tảng Web. Đối với giải pháp công nghệ này, việc lựa chọn
giải pháp như vậy là không đồng bộ và có nhiều hạn chế:
- CSDL không gian SQL Server Spatial 2008 đối với phiên bản miễn phí SQL
Server Express có nhiều hạn chế về mặt hỗ trợ xử lý không gian so với CSDL
không gian mã nguồn mở PostGIS.
- SharpMap là máy chủ bản đồ hỗ trợ hạn chế các chuẩn dịch vụ bản đồ. Nền
tảng này không hỗ trợ các chuẩn biểu diễn hình ảnh dạng tile và chỉ hoạt động trên
nền tảng Windows.
Năm 2015, Nguyễn An Bình [2] đã trình bày giải pháp WebGIS mã nguồn
mở nhằm xây dựng hệ thống giám sát, quản lý rừng. Nghiên cứu này thuộc đề tài
“Nghiên cứu xây dựng hệ thống thông tin phục vụ quản lý giám sát lớp phủ rừng
Tây Nguyên bằng công nghệ viễn thám đa độ phân giải, đa thời gian”. Đây là đề tài
cấp Nhà nước thuộc Chương trình Tây Nguyên 3 giai đoạn 2012 – 2015. Nghiên
cứu này đã trình bày CSDL đầy đủ, đa dạng về rừng bao gồm các lớp dữ liệu GIS,
ảnh vệ tinh, bản đồ hiện trạng và biến động lớp phủ rừng, các tham số môi trường
liên quan đến lớp phủ rừng, có khả năng cập nhật liên tục theo thời gian. Tuy nhiên,
nhược điểm của nghiên cứu này là không chỉ rõ giải pháp kỹ thuật cho việc xây
dựng các lớp dữ liệu bản đồ biến động lớp phủ rừng và việc tích hợp trực tiếp các
nguồn dữ liệu này vào trong hệ thống WebGIS.
34
Hình 1.28. Mô hình tổng quan về CSDL tài nguyên rừng
Về mặt giải pháp công nghệ, nghiên cứu đã sử dụng máy chủ Web IIS kết hợp
với các nền
tảng WebGIS mã nguồn mở như GeoServer, OpenLayers,
PostGIS/PostgreSQL. Tuy nhiên, với giải pháp công nghệ như vậy sẽ tồn tại một số
hạn chế như:
- IIS là máy chủ bản đồ chạy trên hệ điều hành Windows, trong khi đó các
máy chủ bản đồ GeoServer và hệ quản trị CSDL PostgreSQL là các nền tảng mở,
khả năng thực thi trên các hệ điều hành mã nguồn mở như CENTOS, Ubuntu có tốc
độ xử lý nhanh hơn.
- Nghiên cứu này sử dụng chuẩn WMS để biểu diễn bản đồ. Đây là chuẩn cũ
hơn, có tốc độ xử lý chậm hơn so với các kỹ thuật tạo ảnh bản đồ dạng tile như
TMS, WMTS
Năm 2016, Lê Xuân Ánh [1] đã trình bày nghiên cứu ứng dụng công nghệ
WebGIS phục vụ canh tác lúa vùng Đồng bằng Sông Hồng. Tác giả Ánh nhận thấy
công nghệ WebGIS đã được ứng dụng trong nhiều ngành khác nhau như giao thông,
du lịch...Trong nông nghiệp, lần đầu công nghệ WebGIS được nghiên cứu phục vụ
canh tác lúa vùng đồng bằng Sông Hồng, dựa trên CSDL về bản đồ đất, bản đồ hiện
trạng sử dụng đất, tính chất đất đai, kỹ thuật canh tác, sử dụng phân bón và năng
suất thực thu được trong những vụ trước của nông dân. Trong nghiên cứu này, tác
giả Ánh đã xây dựng ứng dụng quản lý dinh dưỡng theo vùng đặc thù cho cây lúa,
theo lô thửa tiểu vùng kết hợp thử nghiệm kiểm định cho từng khu vực. CSDL được
xây dựng bao gồm dữ liệu thuộc tính, không gian lưu trong hệ quản trị SQL Server.
35
Dữ liệu thuộc tính được lưu trữ dưới dạng các bảng trong CSDL và liên kết với dữ
liệu không gian bởi các trường khóa để đảm bảo tính toàn vẹn, thống nhất, cập nhật
của dữ liệu. Dữ liệu thuộc tính bao gồm các thông tin như đặc trưng khí hậu, thuộc
tính đất đai, thực trạng canh tác, thông tin hướng dẫn kỹ thuật canh tác. Dữ liệu
không gian bao gồm các lớp: bản đồ hành chính, bản đồ địa hình, bản đồ khí hậu,
bản đồ hiện trạng sử dụng đất, bản đồ thổ nhưỡng, bản đồ nông hóa và quản lý dinh
dưỡng 7 tiểu vùng canh tác lúa ở đồng bằng sông Hồng.
Hình 1.29. Mô hình tổng quan CSDL phục vụ canh tác lúa
Hệ thống WebGIS phục vụ canh tác lúa vùng Đồng bằng sông Hồng được xây
dựng theo mô hình Client - Server để phát triển phiên bản ứng dụng chạy trên môi
trường mạng sử dụng các công nghệ như máy chủ Web IIS, nền tảng phát triển Web
ASP.NET, hệ quản trị CSDL SQL Server và thư viện OpenLayers. Nghiên cứu này
thuộc đề tài “Nghiên cứu xây dựng bản đồ mạng (WEBMAIP) phục vụ canh tác lúa
ở Đông bằng sông Hồng - Giai đoạn 2012- 2015” của Bộ Nông nghiệp và Phát triển
nông thôn kết hợp cùng Viện Khoa học Nông nghiệp Việt Nam và công ty tư vấn
GeoViệt. Với nghiên cứu này, Công nghệ WebGIS mã nguồn mở được áp dụng để
quản lý, chia sẻ và truyền tải thông tin hướng dẫn canh tác lúa đến người sản xuất.
Kết quả ban đầu cho thấy WebGIS có khả năng hỗ trợ chuyển giao tiến bộ khoa học
36
và công nghệ vào thực tiễn sản xuất nông nghiệp một cách hiệu quả. Tuy nhiên, có
thể nhận thấy một số hạn chế tồn tại trong nghiên cứu này:
- Việc xây dựng CSDL phục vụ canh tác lúa cần kết hợp với các nguồn dữ liệu
ảnh viễn thám để xây dựng ra các lớp dữ liệu không gian phục vụ việc cập nhập,
đánh giá hiện trạng sử dụng đất, đánh giá sự biến động của các khu vực canh tác
lúa…
- Nền tảng công nghệ phát triển WebGIS: CSDL không gian SQL Server
Spatial còn hạn chế nhiều về mặt xử lý, phân tích không gian, cũng như các nền
tảng phát triển Web ASP.NET hay máy chủ web IIS chỉ phục vụ tốt trên hệ điều
hành Windows
Năm 2017, Nguyễn Hoàng Khánh Linh [8] đã xây dựng CSDL đất trồng lúa
bằng phần mềm mã nguồn mở QGIS. QGIS được biết đến như là một trong những
phần mềm GIS mã nguồn mở phổ biến nhất hiện nay, được phát hành miễn phí
cũng như có sự hỗ trợ rất tốt từ cộng đồng người dùng trên thế giới. Tuy nhiên, việc
ứng dụng công nghệ mã nguồn mở GIS trong công tác quản lý ở các địa phương
hiện nay là khá mới và chưa được áp dụng rộng rãi. Trong nghiên cứu này, CSDL
đất trồng lúa được xây dựng từ các nguồn như số liệu hiện trạng sử dụng đất năm
2015, số liệu thống kê, kiểm kê giai đoạn 2005 - 2015, bản đồ địa chính dạng giấy
gồm 13 tờ bản đồ, sổ mục kê, bản thuyết minh quy hoạch sử dụng đất đến năm
2020.
37
Hình 1.30. Sơ đồ quy trình xây dựng CSDL đất trồng lúa bằng QGIS
Tác giả Khánh Linh đã chỉ ra việc sử dụng phần mềm QGIS vào công tác quản
lý, sử dụng đất thuận tiện, dễ dàng và QGIS có thể thành lập nhiều loại bản đồ khác.
Tuy nhiên, trong nghiên cứu này việc xây dựng CSDL không gian đất trồng lúa còn
đơn giản, chưa tận dụng hết được các nguồn dữ liệu như ảnh viễn thám. Nghiên cứu
này nên sử dụng các dữ liệu ảnh viễn thám kết hợp các phương pháp chỉ số kênh
như chỉ số thực vật, nhằm chiết tách thông tin các khu vực đất trồng lúa, từ đó xây
dựng nên các lớp dữ liệu về sự thay đổi, phát triển của khu vực trồng lúa.
Năm 2017, Nguyễn Quốc Hiệp [6] đã bảo vệ luận án tiến sỹ “nghiên cứu xây
dựng hệ thống quản lý và hỗ trợ điều hành hệ thống tưới theo thời gian thực”. Trong
luận án này, tác giả đã đề xuất giải pháp quản lý và hỗ trợ điều hành hệ thống tưới
theo thời gian thực dựa trên công nghệ WebGIS mã nguồn mở như máy chủ bản đồ
MapServer, thư viện OpenLayers và CSDL không gian PostGIS/PostgreSQL nhằm
nâng cao chất lượng dịch vụ tưới, giảm chi phí quản lý vận hành hệ thống tưới. Trên
hệ quản trị CSDL PostgreSQL tác giả đã thiết kế các bảng như sau:
- Bảng lưu trữ dữ liệu công trình: bảng này sẽ liên kết đến các công trình, cụ
thể gồm: bảng trạm bơm, kênh, cống, xi phông, cầu máng...
- Các bảng công trình: trạm bơm, kênh, cống, xi phông, cầu máng. Các bảng
này chứa thông tin thuộc tính chi tiết của công trình như tên công trình, các thông
38
tin chung và các thông số kỹ thuật của công trình. Dữ liệu không gian của công
trình được lưu trữ với kiểu dữ liệu hình học.
- Các bảng chứa dữ liệu phục vụ tính toán nhu cầu tưới.
- Các bảng chứa dữ liệu bản đồ nền.
Trong luận án này, tác giả Nguyễn Quốc Hiệp đã sử dụng ngôn ngữ lập trình C#
và bộ visual studio để xây dựng các ứng dụng phía máy chủ. Tuy nhiên, nghiên cứu
này còn một số hạn chế như sau:
- Việc sử dụng máy chủ Web IIS và MapServer có nhiều hạn chế hơn so với
máy chủ Apache và máy chủ bản đồ GeoServer về mặt tốc độ, cấu hình và khả năng
hỗ trợ. Hơn thế nữa thư viện lập trình OpenLayer cũng kết nối với GeoServer tốt
hơn so với MapServer.
- Việc xây dựng CSDL không gian như các lớp dữ liệu bản đồ nền, dữ liệu các
công trình thủy lợi tác giả đã không chỉ rõ giải pháp. Ngoài ra, việc xây dựng CSDL
không gian chưa kết hợp với việc xử lý các nguồn dữ liệu ảnh viễn thám nhằm hỗ
trợ công tác phòng chống bão lũ.
Hình 1.31. Mô hình tổng quan về CSDL của hệ thống quản lý và hỗ trợ điều hành
hệ thống tưới theo thời gian thực
Năm 2019, Nguyễn Hải Hòa [7] đã sử dụng các nguồn dữ liệu ảnh Landsat đa
bộ cảm, đa thời gian để xác định ngưỡng chỉ số phát hiện sớm khai thác khoáng sản
tại khu dự trữ sinh quyển thế giới LangBiang tỉnh Lâm Đồng. Tác giả Hòa đã xây
dựng bản đồ hiện trạng rừng năm 2017 với 5 đối tượng sử dụng đất tại khu dữ trữ
sinh quyển thế giới Langbiang, tỉnh Lâm Đồng, với độ tin cậy là 93,5%. Giá trị
39
Albedo kết hợp với chỉ số NDVI (Normalised Difference Vegetation Index) được
tính toán và xác định cho phép phát hiện sớm khai thác khoáng sản tại khu vực
nghiên cứu, ngưỡng giá trị có thể phát hiện sớm mất rừng do hoạt động khai thác
khoáng sản với độ tin cậy từ 56,0 ÷ 81,1%. Đối với giá trị Albedo, ngưỡng giá trị
dao động từ 0,083 ÷ 0,160; với NDVI ngưỡng giá trị dao động từ 0,202 ÷ 0,516.
Kết quả kiểm chứng ngoài thực địa cho thấy việc sử dụng giá trị Albedo kết hợp với
NDVI để phát hiện sớm mất rừng do hoạt động khai thác khoáng sản, khai thác
khoáng sản trái phép có độ tin cậy và có thể áp dụng cho khu vực Langbiang, tỉnh
Lâm Đồng.
Hình 1.32. Các bước xác định ngưỡng giá trị phát hiện sớm khai thác khoáng sản
Trong nghiên cứu này, tác giả Hòa đã sử dụng các nguồn dữ liệu như bản đồ
địa hình, bản đồ hiện trạng rừng; bản đồ hiện trạng phân bố khoáng sản Langbiang,
tư liệu viễn thám Landsat-5, Landsat-8. Ngoài ra, tác giả cũng đã thu thập thêm các
tài liệu về thực trạng và công tác quản lý tài nguyên thiên nhiên hàng năm tại
Langbiang, các huyện và xã thuộc khu vực nghiên cứu; tài liệu niên gián thống kê
của tỉnh Lâm Đồng; báo cáo tổng kết hàng năm từ những chương trình và dự án đã
thực hiện. Điều tra sơ bộ được thực hiện để lựa chọn các điểm kiểm chứng ngoài
thực địa nhằm đánh giá độ chính xác của phương pháp phân loại ảnh. Bản đồ hiện
40
trạng sử dụng đất, hiện trạng rừng được xây dựng bằng phần mềm ArcGIS 10.4.1
và ENVI 4.7. Nghiên cứu được xây dựng thành CSDL và bản đồ hiện trạng rừng.
Kết quả kiểm chứng cho thấy việc sử dụng Albedo giá trị kết hợp với NDVI số chỉ
để phát triển sớm khai thác khoáng sản tại Langbiang là rất khả quan. Nghiên cứu
này là một phần của đề tài “Ứng dụng công nghệ địa không gian (GPS, GIS, RS) để
quản lý tài nguyên thiên nhiên Khu dự trữ sinh quyển thế giới Langbiang, tỉnh Lâm
Đồng”. Có thể nói, ưu điểm của nghiên cứu này là đã kết hợp các phương pháp
chiết tách thông tin trên dữ liệu ảnh viễn thám đa thời gian để đánh giá việc khai
thác sớm khoáng sản. Đây là một trong những ưu điểm của viễn thám mà có thể
được sử dụng trong việc xây dựng CSDL không gian TNKS một cách nhanh, thời
sự, phạm vi rộng và đảm bảo độ tin cậy.
1.3. Đánh giá kết quả nghiên cứu
Qua kết quả của các nghiên cứu ở trên đã cho thấy một số hạn chế còn tồn tại
như sau:
- Tuy các nghiên cứu đã sử dụng các nền tảng mở như OpenLayer, GeoServer,
MapServer… xây dựng CSDL quản lý tài nguyên khoáng sản dựa trên WebGIS
nhưng các nguồn dữ liệu đầu vào mới chỉ là các lớp thông tin khoáng sản, bản đồ
chuyên đề mà chưa xây dựng được các lớp dữ liệu tiềm năng khoáng sản dựa trên
ảnh viễn thám.
- Các nghiên cứu này chủ yếu sử dụng chuẩn WMS để biểu diễn bản đồ. Tuy
nhiên đây là một chuẩn cũ không thể đáp ứng được việc biểu diễn dữ liệu bản đồ
thời gian thực.
- Các nghiên cứu này chưa tích hợp các nền tảng hỗ trợ xử lý dữ liệu không
gian như xử lý ảnh viễn thám, phân tích không gian GIS với các nền tảng công nghệ
WebGIS.
- Các nguồn dữ liệu được quản lý trong hệ thống WebGIS còn đơn giản, chưa
đa dạng.
41
1.4. Những vấn đề được phát triển trong luận án
Dựa trên những đánh giá, phân tích từ các công trình khoa học đã ược công bố,
tác giả đề xuất những vấn đề được phát triển trong luận án như sau:
- Đề xuất giải pháp kỹ thuật xây dựng CSDL không gian tài nguyên khoáng sản
từ kỹ thuật chiết tách thông tin ảnh viễn thám và phân tích GIS dựa trên nền tảng
mở nhằm phục vụ bài toán giám sát, đánh giá hiện trạng.
- Xây dựng mô hình hệ thống quản lý CSDL lớn tài nguyên khoáng sản dựa
trên nền tảng WebGIS mở.
42
MỞ XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN KHOÁNG SẢN
2.1. WebGIS mã nguồn mở
2.1.1. Tổng quan WebGIS
WebGIS là sự kết hợp giữa Web và GIS. Đây là một dạng của hệ thông tin địa
lý phân tán, bao gồm CSDL không gian địa lý, máy chủ bản đồ (máy chủ GIS) và
máy khách. Ở dạng đơn giản nhất, WebGIS có thể được định nghĩa là bất kỳ hệ
thống GIS nào sử dụng công nghệ web để liên lạc giữa máy chủ và máy khách.
WebGIS cho phép mọi người tương tác với các ứng dụng GIS trên toàn cầu và truy
cập thông tin gần như tức thời. Hệ thống GIS đầu tiên được phát triển vào những
năm 1960 bởi Roger Tomlinson. Kể từ đó, GIS đã liên tục phát triển từ hệ thống
máy tính đơn sang hệ thống máy khách - máy. Phát minh ra internet vào cuối những
năm 1950 và World Wide Web vào đầu những năm 1990 đã đặt nền tảng cho sự
phát triển WebGIS. Năm 1993, trung tâm nghiên cứu Xerox Corporation (PARC)
của Xerox Corporation đã xây dựng trang Web bản đồ đầu tiên trên thế giới, đánh
dấu sự ra đời của WebGIS [26].
Hình 2.1. Mô hình kiến trúc cơ bản của hệ thống WebGIS.
Hình 2.1 là mô hình kiến trúc cơ bản của hệ thống WebGIS. Đây cũng là mô
hình chung cho các hệ thống GIS phân tán. Trên mô hình này, các thành phần gồm
có:
- Máy khách: là ứng dụng được thực thi ở phía người dùng, có thể giao tiếp
với máy chủ thông qua các giao thức Web. Ứng dụng phía máy khách có thể ở dạng
43
trình duyệt Web, ứng dụng di động hoặc ứng dụng máy tính để bàn.
- Máy chủ web: là ứng dụng phía máy chủ nhằm đáp ứng các yêu cầu từ phía
người dùng. Máy chủ Web sẽ chuyển các yêu cầu của máy khách tới các máy chủ
ứng dụng. Máy chủ ứng dụng hoạt động như một trình dịch hoặc trình kết nối giữa
máy chủ web và máy chủ bản đồ. Một số máy chủ Web phổ biến là Apache, Nginx,
IIS...
- Máy chủ bản đồ: cung cấp các phép truy vấn, phân tích không gian, tạo bản
đồ cho người dùng dựa trên yêu cầu từ máy khách. Đồng thời máy chủ bản đồ chịu
trách nhiệm kết nối với CSDL không gian. Một số loại máy chủ bản đồ phổ biến
phổ biến là GeoServer, MapServer...
- CSDL không gian: dùng để lưu trữ các dữ liệu GIS dưới dạng bảng. Một số
loại CSDL không gian phổ biến là PostGIS, Oracle Spatial…[20].
2.1.2. Nền tảng phát triển WebGIS mã nguồn mở
WebGIS mã nguồn mở được phát triển nhằm mục đích đưa các ứng dụng GIS
tới cộng đồng được đơn giản, dễ dàng hơn và tiết kiệm chi phí. WebGIS mã nguồn
mở được phát triển dựa trên một số các nền tảng, ứng dụng GIS miễn phí. Dưới đây
tác giả xin trình bày một số nền tảng WebGIS mã nguồn mở nổi tiếng.
GeoServer – máy chủ bản đồ
Geoserver là một máy chủ bản đồ Web mã nguồn mở với mục đích kết nối
những thông tin địa lý có sẵn tới các trang WebGIS sử dụng chuẩn mở OGC. Năm
2001, GeoServer được phát triển bởi The Open Planning Project và trở thành một
phương thức đơn giản để kết nối những nguồn thông tin có sẵn từ Google Earth,
NASA World Wind nhằm tạo ra các dịch vụ bản đồ Web như Google Maps,
Windows Live Local và Yahoo Maps. GeoServer là một dự án mang tính cộng đồng
cho phép người sử dụng chia sẻ và chỉnh sử dữ liệu không gian địa lý.
44
Hình 2.2. Mô hình tổng quan về GeoServer
Dưới đây là một số đặc trưng của GeoServer:
- Cho phép thao tác với nhiều định dạng dữ liệu khác nhau như KML, Shp...
- Có thể đọc được nhiều định dạng dữ liệu từ các loại CSDL không gian khác
nhau như PostGIS, Oracle Spatial, ArcSDE, DB2, MySQL...
- Có giao diện đồ họa, giúp đơn giản hơn trong việc cấu hình và thực thi các
chức năng.
- Có thể tạo nhanh bản đồ và xuất ra nhiều định dạng dựa trên các chuẩn như
WMS, WMTS, TMS.
- Tích hợp với thư viện OpenLayers giúp cho việc tạo bản đồ đơn giản hơn.
- Hỗ trợ nhiều style bản đồ, tương thích với chuẩn WFS.
Hiện nay, ngoài máy chủ bản đồ GeoServer còn có một số các phần mềm máy
chủ bản đồ khác như MapServer, Mapnik, MapGuide, QGIS Server, ArcGIS
Server. Trong số các máy chủ bản đồ này, nổi tiếng hơn cả là các phần mềm
GeoServer, MapServer, ArcGIS Server. Đây là những máy chủ bản đồ đã được
đông đảo các nhà nghiên cứu phân tích, đánh giá; cũng như các nhà phát triển phần
mềm sử dụng để xây dựng ứng dụng WebGIS [75].
Năm 2008, Andrea Aime, Trưởng nhóm kỹ thuật tại GeoSolutions S.A.S Italia
45
đã thực hiện công trình nghiên cứu khoa học về so sánh hiệu suất của các máy chủ
bản đồ GeoServer và MapServer. Nghiên cứu này tập trung vào khả năng xử lý các
dịch vụ WMS được tạo ra bởi hai máy chủ bản đồ Geoserver và Mapserver bằng
cách sử dụng 164 Mbyte ảnh raster định dạng JPEG. Các thử nghiệm được tiến
hành với các trường hợp có 1, 10, 20 và 40 người dùng sử dụng dịch vụ WMS. Đối
với trường hợp 40 người dùng, Mapserver xử lý 659 mili giây còn Geoserver xử lý
486 mili giây. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng khả năng xử lý dịch vụ bản đồ
mạng WMS của máy chủ bản đồ GeoServer tốt hơn so với MapServer.
Năm 2012, Jennifer R. Bauer [39] đã trình bày nghiên cứu về đánh giá khả
năng xử lý dịch vụ WFS của các máy chủ bản đồ GeoServer, MapServer, ArcGIS
Server trong việc đáp ứng yêu cầu của các ứng dụng quản lý dữ liệu vùng ven biển
Hoa Kỳ. Các kết quả trả về từ ba máy chủ bản đồ là giống nhau về số lượng đối
tượng, thuộc tính và thông tin siêu dữ liệu. Sự khác nhau là tốc độ xử lý dịch vụ
WFS và kích thước các tập tin trả về (Bảng 2.1). Kích thước tập tin trả về giữa các
máy chủ bản đồ có sự khác nhau lớn trong đó ArcServer tạo ra các tập tin lớn hơn.
Bảng 2.1. Kích thước tập tin và thời gian tải về đối với dịch vụ WFS được tạo bởi
các máy chủ MapServer, GeoServer và ArcServer.
Quận Get Feature Get Capabilities Máy chủ bản đồ Web Các yêu cầu WFS Kích thước tập tin (Mb) và thời gian tải về (giây) Describe Feature Type
0.03
0.097
0.095
293.61
8.813
0.01
Tập tin (Mb) 0.03 Thời gian (giây) 0.117 Tập tin (Mb) 0.01 Thời gian (giây) 0.096 Tập tin (Mb) 89.26 Thời gian (giây) 1.405 MapServer Ashland
0.03
0.099
0.095
456.72
5.472
0.01
Bayfield
0.03
0.098
0.096
3.93
0.204
0.01
Douglas
0.10
0.011
0.007
78.97
0.536
0.01
Iron
0.10
0.012
0.010
263.02
1.676
0.01
GeoServer Ashland
0.10
0.012
0.009
427.96
3.041
0.01
Bayfield
Douglas
46
0.10
0.010
0.008
6.77
0.048
0.01
Iron
0.02
0.403
0.397
58.52
4.734
0.01
ArcGIS Server Ashland
0.02
0.402
0.400
342.04
24.931
0.01
Bayfield
0.02
0.396
0.417
538.88
38.738
0.01
Douglas
0.02
0.423
0.411
8.26
1.096
0.01
Iron
Thời gian tải về cũng khác nhau trên các máy chủ lập bản đồ; trong đó
GeoServer xử lý WFS nhanh hơn so với hai máy chủ còn lại. Dựa trên các kết quả
này, Jennifer đã lập công thức hồi quy tuyến tính giữa thời gian xử lý và kích thước
tập tin tải về, thu được biểu đồ như trên hình 2.3. Tốc độ tải xuống trung bình đối với ba máy chủ được mô tả tốt nhất bằng hồi quy tuyến tính (giá trị R2 như trong
bảng 2.2). Khi đó sự khác biệt chính giữa các máy chủ nằm ở độ dốc của đường hồi
quy được tính toán, với MapServer và GeoServer có độ dốc thấp, tưng ứng là
0.0116 và 0.0061; còn ArcServer có độ dốc cao hơn với giá trị 0.0661.
Hình 2.3. So sánh thời gian xử lý và kích thước tập tin tải về của các máy chủ bản
đồ MapServer, GeoServer và ArcServer
Bảng 2.2. Kết quả hồi quy tuyến tính đối với thời gian xử lý WFS và kích thước tập
47
tin tải về từ ba máy chủ bản đồ.
Máy chủ bản đồ Web Độ dốc (m) R2
MapServer Phương trình tuyến tính (y=mx+b) 0.0116x+0.3225 0.0116 0.9279
GeoServer 0.0061x+0.0335 0.0061 0.9968
ArcServer 0.0661x+0.6931 0.0661 0.9912
Năm 2015, tại hội thảo của Hiệp hội quốc tế về đo ảnh và viễn thám lần thứ 18
Birgoren [29] đã trình bày nghiên cứu về khả năng hỗ trợ dịch vụ WMS trên các
máy chủ bản đồ ArcGIS Server, GeoServer và Mapserver. Kết quả nghiên cứu của
Birgoren và Gumusay cho thấy tốc độ xử lý của các máy chủ này là tương đương
nhau (bảng 2.3). Đối với trường hợp nếu sử dụng định dạng mxd thì tốc độ xử lý
của máy chủ ArcGIS Server là chậm hơn. Thông qua nghiên cứ này, Birgoren đã
nhận thấy ba máy chủ lập bản đồ web được thử nghiệm, MapServer, GeoServer và
ArcServer, đã cung cấp cho người dùng nhiều mức độ tùy chỉnh khác nhau khi tạo
WFS. MapServer, thiếu giao diện người dùng đồ họa, phát triển WFS từ Map Files,
một định dạng dữ liệu dành riêng cho MapServer. Cả GeoServer và ArcServer đều
cung cấp giao diện người dùng đồ họa để tạo WFS giúp dễ dàng chọn nguồn dữ
liệu, chọn hệ thống tham chiếu không gian và thêm mô tả siêu dữ liệu bổ sung. Do
đó giúp người dùng dễ dàng tạo và xuất bản WFS cung cấp mô tả chi tiết và đầy đủ
siêu dữ liệu để đáp ứng nhiều nhu cầu của người dùng hơn.
Trong luận án này, dựa vào nhiều kết quả nghiên cứu khác, tác giả sẽ lựa chọn
máy chủ bản đồ GeoServer để xây dựng CSDL quản lý tài nguyên khoáng sản dựa
trên nền tảng WebGIS.
Bảng 2.3. Đánh giá thời gian phản hồi dịch vụ WMS của các máy chủ
WMS GeoServer MapServer
ArcGIS Server (jpg) ArcGIS Server (mxd)
1599 1947 1584 1736 Kích thước dữ liệu (kb)
48
1 3.45 3.26 3.21 5.11
2 3.48 3.27 3.06 4.85
3 3.03 3.51 3.31 4.81 Thời 4 3.43 3.13 3.16 4.49 gian 5 2.93 3.48 3.3 4.84 Yêu cầu phản 6 3.61 3.9 3.33 4.48 hồi 7 2.75 3.24 3.15 4.8 (giây) 8 3.64 3.57 3.12 4.58
9 3.45 3.66 2.88 5.06
10 3.39 3.16 2.78 4.66
3.32 3.42 3.13 4.77 Trung bình (giây)
a. PostgreSQL - hệ quản trị cơ sở dữ liệu
PostgreSQL là hệ quản trị CSDL quan hệ đối tượng được xây dựng từ dự án
POSTGRES tại Đại học California. Hiện nay, PostgreSQL đã trở thành hệ quản trị
CSDL mã nguồn mở phổ biến nhất. Dự án PostgreSQL do Giáo sư Michael
Stonebraker chỉ đạo và đã được Cơ quan các Dự án Nghiên cứu Tiên tiến Quốc
phòng - DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), Văn phòng
Nghiên cứu Quân sự - ARO (Army Research Office), Quỹ Khoa học Quốc gia –
NSF (National Science Foundation) và công ty ESL tài trợ. PostgreSQL bắt đầu
được triển khai vào năm 1986 [33] [74]. Các khái niệm, mô hình dữ liệu, thiết kế hệ
thống, các quy tắc, kiến trúc của trình quản lý lưu trữ đã được mô tả trong
PostgreSQL. PostgreSQL từng được sử dụng để triển khai nhiều ứng dụng trong sản
xuất và nghiên cứu khác nhau như: hệ thống phân tích dữ liệu tài chính, dự án giám
sát hiệu năng động cơ phản lực, CSDL theo dõi thiên văn... PostgreSQL dễ dàng để
thiết lập và cài đặt. Nó cung cấp hỗ trợ cho SQL và NoSQL. PostgreSQL đã được
ngành công nghiệp áp dụng rộng rãi trong những năm gần đây. Một số công ty hàng
đầu trên thế giới đang sử dụng PostgreSQL như Instagram, NextFLIX, Cybertec...
Cybertec là một công ty về khoa học dữ liệu hàng đầu thế giới. Các giải pháp
49
phân tích, đánh giá, quản lý dữ liệu thông minh của Cybertec được xây dựng dựa
trên PostgreSQL. Các lĩnh vưc mà Cybertec cung cấp gồm học máy, trí tuệ nhân
tạo, dữ liệu lớn, hỗ trợ, tư vấn và đào tạo PostgreSQL.
Hình 2.4. CyberTech PostgreSQL
Năm 2015, nhóm kỹ sư phát triển của công ty nổi tiếng thế giới Instagram,
đứng đầu là Mike Krieger, người đồng sáng lập và CTO đã trình bày một nghiên
cứu tổng quan về mở rộng cơ sở hạ tầng cho các trung tâm dữ liệu. Tại Instagram,
có khoảng 400 triệu người dùng sử dụng hàng tháng với 40 tỷ ảnh và video, phục
vụ hơn một triệu yêu cầu mỗi giây. Instagram chủ yếu sử dụng hai hệ thống CSDL:
PostgreSQL và Cassandra. Cả PostgreSQL và Cassandra đều có các cơ chế sao chép
hoàn thiện và hoạt động tốt như một kho dữ liệu nhất quán trên toàn cầu. Dữ liệu
toàn cầu được ánh xạ tới dữ liệu được lưu trữ trong các máy chủ nhằm nhất quán dữ
liệu trên các trung tâm dữ liệu.
Hình 2.5. Mô hình cây phân cấp của các máy chủ CSDL tại Instagram
50
b. PostGIS - cơ sở dữ liệu không gian
PostGIS là CSDL không gian được tích hợp trong hệ quản trị CSDL
PostgreSQL. PostGIS có khả năng hỗ trợ các đối tượng địa lý, cho phép thực hiện
các truy vấn không gian trên SQL. PostGIS được phát triển bởi Research Inc và
được phát hành lần đầu vào 31/5/2001. PostGIS hỗ trợ các kiểu dữ liệu địa lý như
vector, raster; các hàm, toán tử và các chỉ số không gian. PostGIS cung cấp các tính
năng như [77]:
- Hỗ trợ xử lý các đối tượng không gian dạng điểm, đường, đa giác, đa điểm,
đa đường, đa vùng, dạng tập hợp hình học.
- Thiết lập các phép chiếu và chuyển đổi hệ tọa độ trong CSDL.
- Toán tử không gian để xác định các phép đo không gian địa lý như diện tích,
khoảng cách, chiều dài và chu vi.
- Chỉ mục không gian R-tree-over-GiST để truy vấn không gian hiệu suất cao.
- Các toán tử không gian nhằm xác định các phép toán tập hợp không gian địa
lý như union, difference, symmetric difference and buffers.
- Hỗ trợ chỉ số selectivity để cung cấp các truy vấn không gian và phi không
gian với hiệu suất cao.
Nhiều sản phẩm phần mềm đã sử dụng PostGIS làm CSDL backend như
GeoServer, GeoNetwork, OpenStreetMap, Carto...
Carto là nền tảng CSDL thông minh hàng đầu thế giới, cho phép các tổ chức sử
dụng dữ liệu không gian và phân tích để có các chiến lược phân phối hiệu quả hơn,
tiếp thị thị trường tốt hơn... Các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển và nhà phân
tích sử dụng Carto để tối ưu hóa các quy trình kinh doanh và dự đoán kết quả trong
tương lai thông qua sức mạnh của khoa học dữ liệu không gian. Carto phát triển hệ
sinh thái CSDL không gian dựa trên PostGIS v3.0 và PostgreSQL v12.
Năm 2018, nhóm nghiên cứu Matteo Matteucci - Đại học Bách khoa Milan, Ý
và Daniel Sinkonde - Đại học Khoa học và Công nghệ Mbeya, Tanzania đã phát
triển CSDL thông minh dựa trên PostGIS nhằm xây dựng các công cụ hỗ trợ người
bị khuyết tật di chuyển dễ dàng hơn qua các thành phố. Với các ứng dụng trên máy
51
tính bảng, điện thoại thông minh được kết nối với CSDL PostGIS, người dùng có
thể tích cực tham gia vào quá trình chụp ảnh chướng ngại vật, tải chúng lên máy
chủ và đưa ra một số cảnh báo về các thuộc tính của hình ảnh rào cản. Dữ liệu kết
quả sẽ giúp những người khác định vị và đánh giá được đường đi. Tính mới của
phương pháp này nằm ở chỗ phát triển một CSDL thông minh dựa trên PostGIS
nhằm làm phong phú thêm bản đồ địa lý với thông tin về khả năng tiếp cận của các
khu phố đi bộ dành cho những người khuyết tật.
Trong luận án này, dựa vào nhiều kết quả nghiên cứu khác, tác giả sẽ lựa chọn
PostGIS/PostgreSQL nhằm quản lý CSDL tài nguyên khoáng sản.
c. QGIS/GRASS - phần mềm xử lý, biên tập dữ liệu địa không gian
QGIS (Quantum GIS) là bộ phần mềm GIS mã nguồn mở chạy trên các hệ điều
hành Linux, Unix, Mac OS và Windows. QGIS hỗ trợ các tập tin định dạng raster,
vector và CSDL. QGIS cũng hỗ trợ xử lý số liệu GPS và hỗ trợ xử lý số liệu thực
địa. Một số chức năng của QGIS [78]:
- Hiển thị và chồng xếp các dữ liệu vector và raster theo các định dạng khác
nhau (.tab, .shp, .gpx…).
- Các định dạng được hỗ trợ gồm: PostGIS và SpatiaLite; các định dạng dữ
liệu vector, các định dạng ảnh raster, grid…
- Xử lý dữ liệu vector, raster.
- Biên tập, in ấn các loại bản đồ.
- Truy xuất CSDL để xây dựng các mẫu biểu báo cáo
- Các công cụ số hóa và hỗ trợ giải đoán ảnh vệ tinh GRASS.
- Các công cụ GPS để xuất nhập định dạng GPX…
Hiện nay, QGIS đã được sử dụng để giảng dạy trong nhiều trường đại học, cũng
như trong nhiều công trình nghiên cứu khoa học, các dự án xây dựng CSDL của các
cơ quan, tổ chức, chính phủ [5] .
Trong dự án phát triển hệ thống thông tin Quản lý ngành Lâm nghiệp tại Việt
Nam giai đoạn II (FORMIS II) do Chính phủ Việt Nam và Chính phủ Phần Lan tài
trợ, được triển khai trong thời gian từ 2013-2018 đã xây dựng phần mềm cập nhập
52
diễn biến rừng. Phần mềm này dựa trên nền tảng phần mềm QGIS và CSDL
PostGIS/PostgreSQL. Hệ thống xây dựng các plugin tích hợp vào phần mềm QGIS
nhằm phục vụ việc cập nhập CSDL tài nguyên rừng ở các cấp độ quản lý khác nhau
(cấp huyện, cấp tỉnh, cấp trung ương) [21].
Năm 2017, Mohsen Alshaghdari - nhà địa chất học làm việc tại công ty dầu khí
tự nhiên ở Houston, Texas, Hoa Kỳ đã sử dụng phần mềm mã nguồn mở QGIS để
thành lập bản đồ địa chất. Lập bản đồ địa chất là công việc quan trọng để hiển thị
các kết quả thực địa của các nhà nghiên cứu lên trên bản đồ. Mohsen đã xây dựng
các ký hiệu thạch học địa chất và một số chức năng có thể cùng sử dụng với QGIS.
Tác giả cũng trình bày tổng quan 5 bước cơ bản trong việc thành lập bản đồ địa
chất:
- Nạp dữ liệu địa không gian vào trong QGIS: bao gồm nhiều định dạng dữ
liệu khác nhau.
- Xác định các đối tượng và thuộc tính để biểu diễn: thứ tự các lớp, lựa chọn
đối tượng; các phép chiếu thường được sử dụng.
- Xác định cách hiển thị dữ liệu: thiết lập độ trong suốt của các lớp dữ liệu
(vector, raster), phân loại dữ liệu.
- Thêm các thành phần bản đồ: tham chiếu dữ liệu địa không gian.
- Xuất các bản đồ: bao gồm các định dạng tập tin
Năm 2019, Grant Boxer - nhà địa chất học thuộc Viện Địa Chất Australia, Hiệp
hội địa chất Australia đã xây dựng sổ tay hướng dẫn cách QGIS có thể hỗ trợ các
nhà khoa học địa lý thực hiện các nhiệm vụ lập bản đồ và khoa học địa lý trong
công việc hàng ngày của họ. Sách hướng dẫn này được đã phát triển trong vài năm
mà Grant Boxer giảng dạy QGIS cho các nhà khoa học địa lý ở Tây Úc. Grant
Boxer đã sử dụng QGIS từ năm 2015 sau khoảng 20 năm sử dụng phần mềm
MapInfo-Discover. Ông đã tham gia thăm dò và khai thác địa chất hơn 40 năm, với
gần 20 năm làm việc ở CRA Exploration Pty Limited, Argyle Diamonds và Rio
Tinto Exploration; 20 năm qua đã tham gia vào vai trò tư vấn cho ngành công
nghiệp khai thác, thăm dò kim cương với các hoạt động ở Úc, Brazil, Trung Quốc,
53
Greenland, Ấn Độ, và thăm dò các khoáng sản khác nhau bao gồm kim loại cơ bản,
quặng sắt và mangan. Ông nhận thấy QGIS là một công cụ có giá trị cho ngành
thăm dò khoáng sản và là một giải pháp thay thế khả thi cho phần mềm GIS thương
mại trên thị trường. Mặc dù không được viết riêng cho các ứng dụng địa chất, QGIS
có thể thực hiện hầu hết các nhiệm vụ GIS cần thiết mà các nhà khoa học địa chất
ngày nay yêu cầu.
Trong luận án này, dựa vào nhiều kết quả nghiên cứu khác, tác giả sẽ lựa chọn
QGIS để biên tập, xây dựng CSDL không gian tài nguyên khoáng sản.
2.2. Một số kỹ thuật xử lý dữ liệu dựa trên mô hình WebGIS mở
2.2.1. WMS
WMS là một giao thức chuẩn được phát triển bởi OGC vào năm 1999 nhằm
cung các các ảnh bản đồ tham chiếu địa lý trên internet. WMS là một giao thức
được hỗ trợ bởi nhiều ứng dụng bản đồ bao gồm Gaia của The Carbon Project,
Google Earth, uDig và OpenLayers.
Hình 2.6. Mô hình tổng quan dịch vụ WMS
Hình 2.7 là lược đồ về mô hình mày khách - máy chủ sử dụng dịch vụ WMS.
Trình biểu diễn phía máy khách gồm một loạt các trang HTML chạy bên trong trình
duyệt web có thể tương tác với máy chủ WMS bởi ứng dụng khách thông qua các
lời gọi HTTP. Ứng dụng máy khách WMS quản lý sự tương tác với các giao diện
WMS thông qua các yêu cầu HTTPS và tự động tạo HTML để có thể chạy trong
trình duyệt Web. Máy chủ WMS chấp nhận các yêu cầu từ máy khách WMS và
trình biểu diễn khách dưới dạng các chuỗi HTTP URL, trả về kết quả được mã hóa
dạng XML, GIF, GML…CSDL lưu trữ dữ liệu đối tượng địa lý sẽ được truy cập và
sử dụng bởi máy chủ WMS nhằm tạo ra các tài liệu GML hoặc các bản đồ dạng
hình ảnh [55] [56].
54
Hình 2.7. Lược đồ về mô hình máy khách - máy chủ sử dụng WMS
WMS cung cấp dữ liệu hình ảnh raster ở nhiều cấp độ phân giải, định dạng khác
nhau, được sử dụng trong nhiều ứng dụng GIS. WMS cung cấp các hoạt động sau:
- GetCapabilities: lấy thông tin về các lớp bản đồ được hỗ trợ, bao gồm các
lớp hình ảnh và lớp siêu dữ liệu khác nhau.
- GetMap: truy xuất hình ảnh bản đồ của các lớp dữ liệu.
- GetFeatureInfo: lấy siêu dữ liệu (thông tin) về các đối tượng được hiển thị
trong hình ảnh bản đồ.
- GetLegendGpson: lấy thông tin về kiểu dáng hiển thị của các lớp bản đồ, đặc
biệt là các lớp siêu dữ liệu.
Các tham số của WMS cho phép người dùng lựa chọn bản đồ với kích thước và
độ phân giải khác nhau và có thể biểu diễn ở bất kỳ tỷ lệ nào. Để xác định được tỷ
lệ bản đồ đang sử dụng, máy chủ sẽ thực hiện tính toán DPP cho hình ảnh được yêu
cầu và tìm mức độ zoom của tile gần nhất, theo các công thức như sau:
𝐷𝑃𝑃 =
(2.1)
(cid:3005)(cid:3017)(cid:3017)(cid:3299)(cid:2878)(cid:3005)(cid:3005)(cid:3017)(cid:3300) (cid:2870)
55
(2.2) 𝐷𝐷𝑃(cid:3051) =
(2.3) 𝐷𝐷𝑃(cid:3052) = 𝜆(cid:2869) − 𝜆(cid:2868) 𝑊 𝜃(cid:2869) − 𝜆(cid:2868) 𝐻
𝜆(cid:2869) : kinh độ lớn nhất của khung nhìn bản đồ
𝜆(cid:2868) : kinh độ nhỏ nhất của khung nhìn bản đồ
𝜃(cid:2869) : vĩ độ lớn nhất của khung nhìn bản đồ
𝜃(cid:2868) : vĩ độ nhỏ nhất của khung nhìn bản đồ
W: chiều rộng của khung nhìn bản đồ theo điểm ảnh
H: chiều cao của khung nhìn bản đồ theo điểm ảnh
Việc tính toán số lượng tile cần thiết cho quá trình tạo ảnh bản đồ, dựa theo công
thức:
𝐷𝑃𝑃 = 360.0 2(cid:3036) 𝑝 (2.4)
Trong đó: p - số lượng điểm ảnh trên tile, i - mức độ zoom
2.2.2. WFS
WFS là chuẩn giao tiếp địa lý của OGC, được phát hành năm 2005. WFS mô tả
các hoạt động thao tác trên các đối tượng địa lý dạng hình học như điểm, đường,
vùng thông qua gian thức HTTP. Chuẩn WFS được viết bằng XML và sử dụng
GML để biểu diễn các thông tin đối tượng địa lý. WFS hỗ trợ các hoạt động thêm,
cập nhập, xóa, truy vấn các đối tượng địa lý [30]. Hình 2.8 là lược đồ về mô hình
máy khách - máy chủ sử dụng dịch vụ WFS. Trình biểu diễn phía máy khách gồm
một chuỗi các trang HTML chạy bên trong trình duyệt Web có thể tương tác với
máy chủ WFS bởi ứng dụng máy khách thông qua các lời gọi HTTPS. Máy khách
WFS quản lý các tương tác với giao diện WFS thông qua các yêu cầu HTTPS và tự
động tạo HTML có thể chạy trong trình duyệt Web.
56
Hình 2.8. Lược đồ về mô hình máy khách - máy chủ sử dụng WFS
Máy chủ WFS chấp nhận các yêu cầu từ máy khách WFS dưới dạng các chuỗi
HTTPS và trả về các kết quả được mã hóa dạng XML, GIF, GML… CSDL lưu trữ
dữ liệu đối tượng địa lý mà có thể được truy cập và sử dụng bởi máy chủ WFS
nhằm tạo ra các tài liệu GML hay bản đồ. WFS hỗ trợ các hoạt động như sau:
- GetCapabilities: xác định các FeatureType được hỗ trợ.
- DescribeFeatureType: tìm các thuộc tính có sẵn đối với các FeatureType
- GetFeature: lấy các thuộc tính của FeatureType.
Trong luận án này, tác giả sẽ sử dụng chuẩn WFS để biểu diễn, thao tác các đối
tượng hình học có trong CSDL không gian tài nguyên khoáng sản.
2.2.3. TMS
TMS là một đặc tả kỹ thuật cho các bản đồ Web dạng tile, được phát triển bởi
OSGeo năm 2006. Giao thức TMS lấp đầy khoảng cách giữa chuẩn đơn giản được
sử dụng bởi OpenStreetMap và sự phức tạp của chuẩn WMS. TMS được sử dụng
rộng rãi nhất bởi máy chủ và máy khách dạng bản đồ Web, trong khi giao thức
WMS được sử dụng rộng rãi hơn trong các ứng dụng bản đồ doanh nghiệp. Một số
57
các hãng lớn trên thế giới cung cấp các dịch vụ TMS như Google, OpenStreetMap,
Micrsoft [42]. TMS sẽ quy ước việc chuẩn hóa kích thước của các tile, số lượng cấp
độ zoom, phép chiếu bản đồ, cách đánh số cho các tile. Chẳng hạn như
OpenStreetMap sẽ thiết lập tên tile là XYZ.png với X, Y là số thứ tự của tile tính
theo các chiều kinh độ, vĩ độ còn Z là cấp độ zoom. Hầu hết các hãng sử dụng TMS
sẽ tuân theo các quy ước của Google Map với:
- Tile có kích thước 256 x 256 điểm ảnh.
- Ở cấp độ zoom = 0, thế giới được hiển thị là một tile
- Với mỗi mức zoom tăng lên thì mỗi tile sẽ được chia thành 4 tile chi tiết hơn.
Khoảng cách ngang biểu diễn bởi mỗi tile vuông, được đo dọc theo vĩ tuyến tại vĩ
độ nhất đinh và được tính theo công thức:
(2.5) 𝑆(cid:3047)(cid:3036)(cid:3039)(cid:3032) = 𝐶 ×
cos(𝑙𝑎𝑡𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒) 2(cid:3053)(cid:3042)(cid:3042)(cid:3040)(cid:3039)(cid:3032)(cid:3049)(cid:3032)(cid:3039) Trong đó, C là chu vi theo đường xích đạo của trái đất (40075016.686 m ≈ 2π x
6378 137.000 m đối với phép tham chiếu Geoid được sử dụng bởi OpenStreetMap).
Vì các tile có kích thước là 256 điểm ảnh, như vậy khoảng cách ngang được biểu
diễn bởi một điểm ảnh là
= 𝐶 × 𝑆(cid:3043)(cid:3036)(cid:3051)(cid:3032)(cid:3039) = 𝑆(cid:3047)(cid:3036)(cid:3039)(cid:3032) 256 cos(𝑙𝑎𝑡𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒) 2((cid:3053)(cid:3042)(cid:3042)(cid:3040)(cid:3039)(cid:3032)(cid:3049)(cid:3032)(cid:3039)(cid:2878) ) (2.6)
Số lượng hàng, cột được xác định tương ứng với mỗi mức zoom bởi công thức:
𝐶(cid:3036) = 2(cid:3036) (2.7) 𝑅(cid:3036) = 2(cid:3036)(cid:2879)(cid:2869) (2.8) Mối quan hệ giữa địa chỉ các tile, tọa độ địa lý và mức độ zoom được xác định bởi
các công thức:
𝜆(cid:3040)(cid:3036)(cid:3041) = 𝑐
𝜆(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051) = (𝑐 + 1) 360.0 2(cid:3036) − 180.0 (2.9) 360.0 2(cid:3036) − 180.0 (2.10)
𝜃(cid:3040)(cid:3036)(cid:3041) = 𝑟 360.0 2(cid:3036)(cid:2879)(cid:2869) − 90.0 (2.11)
58
𝜃(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051) = (𝑟 + 1)
360.0 2(cid:3036)(cid:2879)(cid:2869) − 90.0 (2.12)
Trong đó: c - chỉ số cột; r - chỉ số hàng; 𝜆 - kinh độ; 𝜃 - vĩ độ; i - mức độ zoom
2.2.4. WMTS
WMTS là một giao thức chuẩn được phát triển bởi OGC nhằm cung cấp các tile
bản đồ được tính toán trước thời gian chạy hoặc được tính toán qua Internet. WMTS
được phát hành lần đầu năm 2010. Chuẩn WMTS cung cấp các bản đồ số bằng cách
sử dụng các mảnh ảnh được xác định trước. Chuẩn WMTS bổ sung cho chuẩn
WMS hiện có của OGC. WMTS xác định một tập hợp các chức năng nhằm trả về
các đối tượng địa lý có thể được sử dụng trong bất kỳ loại phân tích không gian địa
lý nào [25]. Hình 2.10 là mô hình tổng quan dịch vụ WMTS.
Hình 2.9. Mô hình tổng quan dịch vụ WMTS
Khi sử dụng dịch vụ WMTS, ứng dụng máy khách sẽ yêu cầu các thông tin từ
WMTS. Máy chủ WMTS lấy thông tin phù hợp từ CSDL bao gồm các đối tượng,
tile, FeatureInfo và các thông tin liên quan. Mục đích của việc cung cấp các dịch vụ
hỗ trợ WMTS là cung cấp hiệu suất cao trong khi thay đổi cấp độ zoom. Do đó,
máy chủ trả về các tile nhanh chóng. Một trong những cách tốt nhất đề thực hiện
điều này là tạo trước các tile được lưu trữ cục bộ. Mục đích của WMTS là cung cấp
các bản đồ đã được chia thành các tile nhỏ.
59
Hình 2.10. Dịch vụ WMTS chia hình ảnh thành các tile.
Dịch vụ WMTS cung cấp dữ liệu ảnh (định dạng PNG hoặc JPEG) với các độ
phân giải khác nhau, được xác định trươc. Điều này làm cho WMTS có hiệu suất xử
lý cao hơn so với chuẩn WMS [60].
Hình 2.11 là lược đồ mô hình máy khách - máy chủ sử dụng dịch vụ WMTS.
Trình biểu diễn máy khách là một chuỗi các trang HTML chạy bên trong trình duyệt
Web có thể tương tác với máy chủ WMTS thông qua ứng dụng máy khách. Máy
chủ WMTS chấp nhận các yêu cầu từ máy khách WMTS và dưới dạng chuỗi URL
HTTP và trả về kết quả được mã hóa dưới dạng XML, PNG, GML... WMTS tương
tự như WMS, nhưng nó cho phép hiệu suất máy chủ tốt hơn trong các ứng dụng liên
quan đến một số yêu cầu xử lý đồng thời. WMTS được tối ưu hóa để trả về nhanh
các ảnh tile từ bộ đệm tới người dùng hay các ứng dụng.
60
Hình 2.11. Lược đồ về mô hình máy khách - máy chủ sử dụng dịch vụ WMTS
So với WMS, WTMS có ưu điểm hơn ở khía cạnh môi lần người dùng dịch
chuyển vùng hiển thị thì hầu hết các tile có liên quan vẫn được hiển thị, trong khi
các tile mới sẽ được tìm, nạp thêm vào. Điều này cải thiện nhiều tốc độ hiển thị bản
đồ so với cách tìm nạp bản đồ duy nhất cho toàn bộ vùng hiển thị. Nó cho phép tính
toán trước khi hiển thị các tile bằng cách sử dụng kỹ thuật song song. Hiển thị hình
ảnh được cung cấp từ máy chủ sẽ yêu cầu ít tính toán hơn so với hiển thị hình ảnh
trong trình duyệt, đây là ưu điểm so với công nghệ WFS.
Hình 2.12. Biểu diễn thuật toán lựa chọn tile để hiển thị [60].
61
Hiện nay, các chuẩn bản đồ dạng tile như WMTS được sử dụng nhiều trong các
ứng dụng bản đồ Web. Năm 2012, nhóm nghiên cứu [50] đã tiến hành nghiên cứu
chiến lược lưu vào bộ nhớ đệm để cải thiện hiệu suất của các ứng dụng địa lý dựa
trên Web. Một trong những thách thức mà nhóm nghiên cứu gặp phải là độ trễ khi
tải các mảnh bản đồ WMS. Phải mất vài phút để tải tất cả các mảnh bản đồ khi ứng
dụng được khởi động lần đầu. Ngoài ra, mỗi khi người dùng cố gắng thao tác trên
bản đồ như xoay, thu phóng, họ phải chịu thêm độ trễ do tốc độ tải chậm. Điều này
dẫn đến rất nhiều sự thất vọng của người dùng và trở thành ưu tiên hàng đầu cần
phải giải quyết.
Hình 2.13. Mô hình sử dụng kỹ thuật Map Tile trong bộ nhớ đệm
Để giải quyết độ trễ, nhóm nghiên cứu đã giới thiệu một máy chủ bộ nhớ cache,
dùng để lưu trữ các ảnh bản đồ dạng tile trong một máy chủ proxy. Như minh họa
trong Hình 2.13, máy chủ proxy lưu vào bộ nhớ cache các tile ảnh ở các tỷ lệ khác
nhau. Điều này làm giảm số lượng yêu cầu tải dữ liệu trực tiếp từ máy chủ bản đồ
WMS. Để đánh giá những cải thiện về hiệu suất, nhóm nghiên cứu đã đo thời gian
phản hồi trung bình trên các trình duyệt khác nhau (Firefox, Safari, Chrome). Bảng
62
2.4 cho thấy thời gian phản hồi trước và sau khi giới thiệu máy chủ bộ đệm sử dụng
các ảnh bản đồ dạng tile. Bằng cách giới thiệu máy chủ bộ nhớ cache, nhóm nghiên
cứu đã giảm được thời gian phản hồi dữ liệu ảnh bản đồ.
Trong luận án này, tác giả sẽ sử dụng chuẩn WMTS để biểu diễn nhanh các lớp
dữ liệu bản đồ nền nhằm hỗ trợ hiển thị thông tin cho CSDL tài nguyên khoáng sản.
Bảng 2.4. So sánh tốc độ xử lý giữa WMS và tile map
Thời gian phản hồi sử dụng dịch
Thời gian phản hồi sử dụng chuẩn WMS
mảnh bản đồ dạng tile
0.8~2.5s/yêu cầu bản đồ
0.02~0.25s/yêu cầu bản đồ
2.2.5. Kỹ thuật lập chỉ mục không gian GiST trong PostGIS
PostGIS bao gồm các chức năng phân tích GIS và lập chỉ mục không gian. Các
chỉ mục cực kỳ quan trọng đối với các bảng không gian lớn, vì chúng cho phép truy
xuất nhanh các bản ghi trong quá trình truy vấn. PostGIS thường được sử dụng
trong quá trình phân tích các tập dữ liệu lớn nêu việc thiết lập các chỉ mục không
gian là cần thiết [69], [54].
Hình 2.14. Cách chỉ mục không gian làm việc
Hình 2.14 thể hiện cách chỉ mục không gian làm việc trong CSDL. Số lượng
các đường giao cắt với ngôi sao là 1, đó là đường màu đỏ, nhưng các hộp đặc trưng
giao với hộp màu vàng là 2, gồm hộp màu đỏ và màu xanh dương. Cách mà CSDL
trả lời hiệu quả câu hỏi “đường nào giao cắt với ngôi sao màu vàng”, trước tiên sẽ
trả lời câu hỏi “những hộp nào giao với hộp màu vàng” bằng cách sử dụng chỉ mục
và sau đó thực hiện tính toán một cách chính xác đường nào sẽ giao với ngôi sao
màu vàng. Chỉ mục giúp việc sử dụng CSDL không gian lớn trở lên dễ dàng hơn
63
[43]. Nếu không có việc đánh chỉ mục, thì bất kỳ việc tìm kiếm sẽ yêu cầu “quét
tuần tự” tất cả các bản ghi có trong CSDL.
Chỉ mục không gian GiST (Cây tìm kiếm tổng quát - Generalized Search Tree)
được mô tả ban đầu bởi Hellerstein. Nó là một cấu trúc cung cấp phương pháp truy
cập dạng cây cân bằng và có thể dễ dàng mở rộng đối với các kiểu dữ liệu được lập
chỉ mục. Ngoài việc cung cấp khả năng mở rộng cho các loại dữ liệu, GiST còn hợp
nhất các cấu trúc khác nhau thành cấu trúc được sử dụng cho các loại dữ liệu phổ
biến hiện nay. GiST thực hiện các cơ chế lập chỉ mục như cây B+ và cây R, nhằm
tạo một mã duy nhất để lập chỉ mục cho nhiều ứng dụng khác nhau [68] [71].
Hình 2.15. Cây tìm kiếm CSDL không gian sử dụng chỉ số GiST
Chỉ mục GiST có hai ưu điểm so với các chỉ mục R-Tree:
- Các chỉ mục GiST là an toàn null (“null safe”), có nghĩa là chúng có thể lập
chỉ mục các cột bao gồm các giá trị null. Các chỉ mục R-Tree ban đầu trong
PostgreSQL không hỗ trợ điều này. Vì vậy, sử dụng R-tree sẽ không thể xây dựng
một chỉ mục trên dạng hình học chứa giá trị null.
- Chỉ mục GiST hỗ trợ khái niệm “lossiness”. Điều này rất quan trọng khi xử lý
các đối tượng GIS kích thước có kích thước lớn hơn 8 Kb. Lossiness cho phép
PostgreSQL chỉ lưu trữ các phần quan trọng của một đối tượng trong một chỉ mục.
Các đối tượng GIS lớn hơn 8Kb sẽ khiến các chỉ mục R-Tree bị lỗi. Để tạo chỉ mục
không gian GiST trong postGIS, câu lệnh SQL chuẩn có dạng tổng quát:
Create index
Để xóa chỉ mục, sử dụng câu lệnh: Drop index
64
2.3. Một số thuật toán chiết tách thông tin khoáng sản trên ảnh viễn thám
2.3.1. Chỉ số khoáng sản
Tỷ số kênh (band ratio) giữa hai kênh ảnh K và L được định nghĩa như sau:
Bij = (2.13) B(cid:2919)(cid:2920)(cid:2895) B(cid:2919)(cid:2920)(cid:2896)
BijK - giá trị độ sáng điểm ảnh (i, j) kênh K; BijL - giá trị điểm ảnh (i, j) kênh L.
Như vậy, việc chia giá trị độ sáng tương ứng từng điểm ảnh của hai kênh sẽ
nhận được giá trị độ sáng của điểm ảnh mới. Ảnh mới thu nhận được gọi là ảnh tỷ
số. Ảnh tỷ số thường được sử dụng để loại trừ ảnh hưởng của bóng râm, ảnh hưởng
của địa hình, và tách biệt một số đặc tính các yếu tố địa chất, nhằm làm nổi bật các
đối tượng cần quan tâm như vùng phủ thực vật, hay các khoáng sản lộ thiên. Việc
lựa chọn hai kênh ảnh trong tập dữ liệu ảnh viễn thám để tạo ảnh tỷ số cần phải có
cơ sở khoa học, những nghiên cứu cụ thể và dưạ trên đồ thị phản xạ phổ [73].
Chỉ số khoáng sản là phép tính toán trên các kênh ảnh nhằm làm nổi bật đặc
trưng phản xạ của các lớp khoáng sản dựa trên kỹ thuật tỷ số kênh ảnh. Dưới đây là
một số loại chỉ số khoáng sản hay được sử dụng trong viễn thám.
Chỉ số khoáng sản sét (Clay Minerals Ratio - CMR)
Các khoáng chất sét đặc trưng cho sự thay đổi thủy nhiệt trong các loại đá và
chúng bị hấp thụ mạnh trong trong phạm vi phổ khoảng 2.2 𝜇𝑚, ngược lại có sự
phản xạ mạnh trong phạm vi phổ 1.6 𝜇𝑚. Vì vậy phổ phản xạ của các khoáng chất
đất sét có thể được tăng cường bằng cách thực hiện tỷ số hai kênh hồng ngoại sóng
ngắn (Shortwave Infrared – SWIR) [46].
𝐶𝑀𝑅 = (2.14) 𝑆𝑊𝐼𝑅1 − min (𝑆𝑊𝐼𝑅1) 𝑆𝑊𝐼𝑅2 − min(𝑆𝑊𝐼𝑅2) + 1
Trong đó, SWIR1: 1.55-1.75 µm; SWIR2: 2.08-2.35 µm. Đối với ảnh Landsat-8:
𝐶𝑀𝑅 = (2.15) 𝐵𝑎𝑛𝑑6 − min (𝐵𝑎𝑛𝑑6) 𝐵𝑎𝑛𝑑7 − min(𝐵𝑎𝑛𝑑7) + 1
Hình 2.16 là kết quả của phép chia kênh 6 cho kênh 7 trên tập dữ liệu ảnh vệ
tinh Landsat-8. Khu vực có giá trị điểm ảnh sáng hơn thể hiện mỏ sét Hữu Khánh,
65
xã Tân Phương, huyện Thanh Thủy, tỉnh Phú Thọ
Hình 2.16. Khu vực mỏ sét Hữu Khánh, Tân Phương, Thanh Thủy, Phú Thọ.
Chỉ số oxit sắt (Iron oxide ratio index - IORI)
Oxit sắt là một trong những khoáng chất thường có trong môi trường tự nhiên.
Chúng xuất hiện như màu đỏ hoặc đỏ nâu. Các đặc tính màu đỏ trên bề mặt đất, như
là đất đỏ thường liên kết chặt chẽ với sự có mặt của các khoáng chất chứa sắt. Việc
sử dụng tỷ số giữa các kênh ảnh đỏ và xanh lam sẽ làm tăng cường phổ phản xạ của
các oxit sắt [46]:
𝐼𝑂𝑅𝐼 =
(2.16)
𝑆𝑊𝐼𝑅 𝑁𝐼𝑅
Trong đó, SWIR: 1.55-1.75 µm; NIR: 0.76-0.9 µm. Đối với ảnh Landsat-8:
𝐼𝑂𝑅𝐼 =
(2.17)
𝐵𝑎𝑛𝑑6 𝐵𝑎𝑛𝑑5
Hình 2.17 là kết quả của phép chia kênh 6 cho kênh 5 trên tập dữ liệu ảnh vệ
tinh Landsat-8. Khu vực có giá trị điểm ảnh sáng hơn thể hiện mỏ sắt Trại Cau,
Đồng Hỷ, Thái Nguyên.
66
Hình 2.17. Khu vực mỏ sắt, Trại Cau, Đồng Hỷ, Thái Nguyên
2.3.2. Phương pháp PCA
Phương pháp PCA là một phương pháp thống kê đa biến nổi tiếng và thường
được sử dụng trong nghiên cứu mối liên hệ giữa các biến. Đây là một kỹ thuật chiết
tách thông tin nâng cao và thường được sử dụng trong khoa học trái đất [46]. Thuật
toán này lần đầu tiên được giới thiệu bởi Pearson (1901), và được phát triển một
cách độc lập bởi Hotelling (1933). Bằng phép biến đổi trực giao, một số biến tương
quan ban đầu có thể được biến đổi thành các biến không tương quan dựa ma trận
hiệp phương sai. Các biến không tương quan này được gọi là thành phần chính
(Principal Component - PC). Dữ liệu ảnh vệ tinh quang học là tập dữ liệu đa kênh
phổ điển hình có độ tương quan lớn. Đối với ảnh vệ tinh đa phổ, PCA sẽ biến đổi
tập dữ liệu ban đầu thành các ảnh PC. Sự biến đổi này sẽ nén dữ liệu ảnh bằng loại
bỏ các thông tin trùng lặp (các yếu tố tương quan) và tập trung hầu hết các thông tin
ở một vài PC đầu tiên [46]. PCA đã được sử dụng rộng rãi trong viễn thám để thành
lập các bản đồ địa chất khoáng sản.
67
Hình 2.18. Mô tả phép biến đổi trực giao tuyến tính giữa hai kênh ảnh 1 và 2
Giả sử X biểu diễn một ảnh đa phổ m kênh:
X = (X(cid:2869) X(cid:2870) … X(cid:2923))
X(cid:2919) (i = 1, m(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)) là kênh phổ thứ i. Mỗi kênh phổ có n điểm ảnh, được biểu diễn x(cid:2919)(cid:2870) … x(cid:2919)(cid:2924))(cid:2904). Như vậy, ma trận X có kích thước n x m, có
dưới dang: X(cid:2919) = (x(cid:2919)(cid:2869) dạng:
X = (cid:4684)
(cid:4685)
x(cid:2869)(cid:2869) x(cid:2869)(cid:2870) … x(cid:2869)(cid:2924)
… x(cid:2923)(cid:2869) x(cid:2870)(cid:2869) … x(cid:2923)(cid:2870) x(cid:2870)(cid:2870) … … … x(cid:2870)(cid:2924) … x(cid:2923)(cid:2924)
(cid:2924) ×(cid:2923)
Trong đó, 𝑥(cid:3036)(cid:3037) biểu diễn giá trị điểm ảnh thứ j của kênh ảnh i.
Quá trình thực hiện PCA, cần phải tính toán một số các giá trị thống kê ảnh.
Giá trị trung bình ảnh
M(cid:2908) là vector biểu diễn giá trị trung bình của ảnh X, có dạng:
(2.18)
μ(cid:2919) =
1 n − 1
M(cid:2908) = (μ(cid:2869) μ(cid:2870) … μ(cid:2923))(cid:2904) (cid:2924) (cid:3533) x(cid:2919)(cid:2920) (cid:2920)(cid:2880)(cid:2869)
Trong đó, 𝜇(cid:3036) là giá trị trung bình của kênh ảnh thứ i.
68
Giá trị phương sai ảnh
𝑉𝑎𝑟(cid:3025) là vector biểu diễn giá trị trung bình của ảnh X, có dạng:
(2.19) 𝑉𝑎𝑟(cid:3036) = 𝜎 (cid:2870) = 1 𝑛 − 1 𝑉𝑎𝑟(cid:3025) = (𝑉𝑎𝑟(cid:2869) 𝑉𝑎𝑟(cid:2870) … 𝑉𝑎𝑟(cid:3040))(cid:3021) (cid:3041) (cid:2870) (cid:3533)(cid:3435)𝑥(cid:3036)(cid:3037) − 𝜇(cid:3036)(cid:3439) (cid:3037)(cid:2880)(cid:2869)
Ma trận hiệp phương sai ảnh
(cid:3041)
Hiệp phương sai giữa hai kênh ảnh k và t, kí hiệu là 𝑐(cid:3038)(cid:3047) được tính theo công thức:
(cid:3037)(cid:2880)(cid:2869)
(cid:4685) (2.20) 𝑐(cid:3038)(cid:3047) = (cid:4684)(cid:3533)(cid:3435)𝑥(cid:3038)(cid:3037) − 𝜇(cid:3038)(cid:3439)(cid:3435)𝑥(cid:3047)(cid:3037) − 𝜇(cid:3047)(cid:3439) 1 𝑛 − 1
Như vậy, hiệp phương sai của ảnh X sẽ là ma trận vuông, đối xứng cấp m
(cid:3441) 𝐶𝑜𝑣(cid:3025) = (cid:3437) 𝑐(cid:2869)(cid:2869) … 𝑐(cid:2869)(cid:3040) … … … 𝑐(cid:3040)(cid:2869) … 𝑐(cid:3040)(cid:3040)
Thông qua các phép biến đổi đại số tuyến tính, ma trận hiệp phương sai 𝐶𝑜𝑣(cid:3025) có thể
được biến đổi thành ma trận đường chéo có n giá trị không âm trên đường chéo
chính
0 𝜆(cid:2869) G = (cid:4684) (cid:4685) ⋱ 0 𝜆(cid:3041)
𝜆(cid:2869) > 𝜆(cid:2870) > ⋯ > 𝜆(cid:3041) > 0 𝑣ớ 𝑖 𝑛 ≤ 𝑚
Giá trị 𝜆(cid:2919) là trị riêng thứ I, thể hiện lượng thông tin được tập trung ở 𝑃𝐶(cid:3036). Công thức
tính lượng thông tin tập trung tại ảnh thành phần chính thứ i được xác định như sau:
(2.21) inf(𝑃𝐶(cid:3036)) = ∑ 𝜆(cid:3037) 𝜆(cid:3036) (cid:3041) (cid:3037)(cid:2880)(cid:2869)
Ma trận vector riêng 𝐺 là nghiệm của phương trình:
𝐶𝑜𝑣(cid:3025)𝐺 = 𝜆𝐺 hay (𝐶𝑜𝑣(cid:3025) − 𝜆𝐼)𝐺 = 0 (2.22)
Trong đó, 𝐼 là ma trận đơn vị cấp m. Tương ứng với n giá trị riêng 𝜆 ta sẽ thu
được n giá trị vector riêng 𝐺 = (𝑔(cid:2869) 𝑔(cid:2870) … 𝑔(cid:3041)), với 𝑔(cid:3036) là vector riêng thứ i.
69
𝑔(cid:3036) = (𝑔(cid:3036)(cid:2869) 𝑔(cid:3036)(cid:2870) … 𝑔(cid:3036)(cid:3040))(cid:3021)
𝐺 = (cid:4684) (cid:4685) Như vậy, ma trận vector riêng sẽ có dạng 𝑔(cid:2869)(cid:2870) 𝑔(cid:2870)(cid:2870) …
(cid:3040) ×(cid:3041)
… 𝑔(cid:2869)(cid:3041) 𝑔(cid:2869)(cid:2869) … 𝑔(cid:2870)(cid:3041) 𝑔(cid:2869)(cid:2870) … … … 𝑔(cid:2869)(cid:3040) 𝑔(cid:2870)(cid:3040) … 𝑔(cid:3040)(cid:3041)
Vector riêng thứ 𝑖 (𝑖 = 1, 𝑛(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)) 𝑔(cid:3036) được tính theo công thức
𝑐(cid:2869)(cid:3040) … (cid:3437) (cid:3441) (cid:3437) (cid:3441) = 0 (2.23) 𝑔(cid:3036)(cid:2869) … 𝑔(cid:3036)(cid:3040) 𝑐(cid:2869)(cid:2869) − 𝜆(cid:3036) … … … 𝑐(cid:3040)(cid:3040) − 𝜆(cid:3036) … 𝑐(cid:3040)(cid:2869)
Hay biểu diễn dưới dạng hệ phương trình:
(cid:3422) (2.24)
(𝑐(cid:2869)(cid:2869) − 𝜆(cid:3036))𝑔(cid:3036)(cid:2869) + (𝑐(cid:2869)(cid:2870) − 𝜆(cid:3036))𝑔(cid:3036)(cid:2870) + ⋯ + (𝑐(cid:2869)(cid:3040) − 𝜆(cid:3036))𝑔(cid:3036)(cid:3040) = 0 (𝑐(cid:2870)(cid:2869) − 𝜆(cid:3036))𝑔(cid:3036)(cid:2869) + (𝑐(cid:2870)(cid:2870) − 𝜆(cid:3036))𝑔(cid:3036)(cid:2870) + ⋯ + (𝑐(cid:2869)(cid:3040) − 𝜆(cid:3036))𝑔(cid:3036)(cid:3040) = 0 … (𝑐(cid:3040)(cid:2869) − 𝜆(cid:3036))𝑔(cid:3036)(cid:2869) + (𝑐(cid:3040)(cid:2870) − 𝜆(cid:3036))𝑔(cid:3040)(cid:2870) + ⋯ + (𝑐(cid:2869)(cid:3040) − 𝜆(cid:3036))𝑔(cid:3036)(cid:3040) = 0 Ảnh PC là một tổ hợp tuyến tính của ảnh X với ma trận vector riêng G :
PC = (𝑋 − 𝑀(cid:3025))G (2.25) Như vậy, ảnh 𝑃𝐶(cid:3036) có kích thước bằng kênh ảnh của X, 𝑃𝐶(cid:3036) = (𝑝(cid:3036)(cid:2869) 𝑝(cid:3036)(cid:2870) … 𝑝(cid:3036)(cid:3015))(cid:3021) được xác định theo công thức:
𝑃𝐶(cid:3010) = (𝑋 − 𝑀(cid:3025))𝑔(cid:3036) (2.26)
Công thức (2.11) có thể được triển khai chi tiết dưới dạng:
(cid:3422) (2.27)
𝑝(cid:3036)(cid:2869) = (𝑥(cid:2869)(cid:2869) − 𝜇(cid:2869))𝑔(cid:3036)(cid:2869) + (𝑥(cid:2870)(cid:2869) − 𝜇(cid:2870))𝑔(cid:3036)(cid:2870) + ⋯ + (𝑥(cid:3040)(cid:2869) − 𝜇(cid:3040))𝑔(cid:3036)(cid:3040) 𝑝(cid:3036)(cid:2870) = (𝑥(cid:2869)(cid:2870) − 𝜇(cid:2869))𝑔(cid:3036)(cid:2869) + (𝑥(cid:2870)(cid:2870) − 𝜇(cid:2870))𝑔(cid:3036)(cid:2870) + ⋯ + (𝑥(cid:3040)(cid:2870) − 𝜇(cid:3040))𝑔(cid:3036)(cid:3040) … . 𝑝(cid:3036)(cid:3015) = (𝑥(cid:2869)(cid:3015) − 𝜇(cid:2869))𝑔(cid:3036)(cid:2869) + (𝑥(cid:2870)(cid:3015) − 𝜇(cid:2870))𝑔(cid:3036)(cid:2870) + ⋯ + (𝑥(cid:3040)(cid:3015) − 𝜇(cid:3040))𝑔(cid:3036)(cid:3040)
Chẳng hạn với tập dữ liệu dữ liệu ảnh Landsat-8 bao gồm các kênh ảnh 4, 5, 6,
7. Đây là dữ liệu khu vực Vĩnh Phúc và được thu nhận ngày 4/6/2017. Sau khi thực
hiện PCA ta được kết quả như trên hình 2.19 và bảng 2.5.
70
Hình 2.19. Tập dữ liệu ảnh gốc và ảnh PC
Kết quả bảng 2.5 cho ta thấy phần lớn dữ liệu được tập trung ở hai PC đầu tiên.
Hai PC đầu tiên tập trung tới 97.369% lượng thông tin của tập dữ liệu 4 kênh ảnh
ban đầu.
Bảng 2.5. Bảng các giá trị riêng
PC
Trị riêng
Thông tin (%)
PC1
15276194.6931045
72.775
PC2
5162409.02278151
24.594
PC3
409261.649414465
1.950
PC4
142980.643112639
0.671
2.3.3. Phương pháp DPCA
Trong xử lý ảnh viễn thám, phương pháp DPCA được phát triển bởi Fraser và
Green khi hai ông nghiên cứu sự ảnh hưởng của thảm thực vật lên các khoáng chất
mang hydroxyl [31]. Sau đó, cũng có một số các công trình khoa học khác nghiên
cứu về các lớp khoáng vật dựa trên phương pháp DPCA như [38], [49] đã sử dụng
phương pháp DPCA để chiết tách khoáng sản sét bằng cách tạo PC từ các tỷ số
kênh [4/3] và [5/7] trên tập dữ liệu ảnh Landsat-7. Tỷ số kênh [4/3] nâng cao khả
71
năng phản xạ phổ của lớp thực vật; tỷ số kênh [5/7] nâng cao sự phản xạ của cả hai
lớp thực vật và khoáng vật sét. Phương pháp DPCA dựa trên các ảnh tỷ số này có
thể tách lớp khoáng vật sét từ thực vật. Kênh khoáng vật sét (lấy từ PC thứ hai)
được tổ hợp màu với các tỷ số kênh [5/4] và kênh 7. Tỷ số kênh [5/4] làm nổi bật
lớp sắt oxit và kênh 7 làm nổi bật lớp giàu silicat. Ảnh cuối cùng là ảnh tổ hợp màu
của 3 kênh: màu đỏ thể hiện khu vực chứa khoáng vật sét, màu xanh lục thể hiện
khu vực chứa sắt oxit, màu xanh lam thể hiện khu vực chứa silicat.
Trong các ứng dụng viễn thám, DPCA sẽ ánh xạ các nhóm thông tin cụ thể đến
một thành phần chính dựa trên các đặc điểm phản xạ phổ. Sự khác biệt giữa DPCA
và PCA là dữ liệu đầu vào đối với phương pháp DPCA đã có sự chọn lọc trước.
Trong phương pháp DPCA, trước khi tiến hành PCA, dữ liệu gốc ban đầu sẽ được
chiết tách sơ bộ. Việc chiết tách sơ bộ sẽ được thực hiện bởi các phép tỷ số kênh.
Như vậy, DPCA chính là sự kết hợp của hai phương pháp tỷ số kênh và PCA[13]:
𝐷𝑃𝐶𝐴 = (cid:3427)𝑇𝑦̉ 𝑠ô(cid:4630) 𝑘ê𝑛ℎ(cid:3431) + 𝑃𝐶𝐴 (2.28)
Tóm lại, khi thực hiện phương pháp DPCA cần phải lưu ý một số vấn đề:
- Xác định được đặc điểm phản xạ phổ của lớp đối tượng cần nghiên cứu
- Hiểu rõ đặc điểm của nguồn dữ liệu đầu vào.
- Chọn tỷ số kênh hợp lý, cũng như chọn PC phù hợp để phân tích và chiết tách
thông tin.
2.4. Kết luận chương 2
Như vậy, các nền tảng GIS mã nguồn mở như GeoServer, QGIS, PostGIS…,
không chỉ được sử dụng trong nghiên cứu khoa học mà còn được sử dụng trong
hoạt động thực tiễn của nhiều doanh nghiệp, công ty phát triển công nghệ. Bởi vậy,
việc xây dựng CSDL quản lý tài nguyên khoáng sản dựa trên các nền tảng WebGIS
có tính khả thi thực tế cao. Trong luận án này, tác giả sẽ ứng dụng các nền tảng GIS
mở nhằm đề xuất giải pháp xây dựng CSDL quản lý tài nguyên khoáng sản, bao
gồm:
- QGIS: Chuẩn hóa, xây dựng, biên tập CSDL không gian tài nguyên khoáng
72
sản
- PostGIS: Lưu trữ CSDL không gian tài nguyên khoáng sản
- GeoServer: Xử lý các dịch vụ bản đồ, dịch vụ Web cho hệ thống quản lý
CSDL tài nguyên khoáng sản.
73
WEBGIS QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN KHOÁNG SẢN
3.1. Quy trình về xây dựng và quản lý CSDL tài nguyên môi trường
Ngày 28/5/2014, Bộ trưởng Bộ Tài nguyên và Môi trường ban hành Thông tư
Số 26/2014/TT-BTNMT về Quy trình và Định mức kinh tế - kỹ thuật xây dựng cơ sở dữ liệu tài nguyên và môi trường. Trong thông tư này đã thể hiện sơ đồ quy trình chung về xây dựng CSDL tài nguyên và môi trường như hình 3.1
Hình 3.1. Sơ đồ quy trình xây dựng CSDL tài nguyên và môi trường
Việc xây dựng CSDL tài nguyên và môi trường là dựa trên thông tin, dữ liệu từ các kết quả điều tra cơ bản của các lĩnh vực tài nguyên và môi trường đã được kiểm tra, nghiệm thu và được lưu trữ tại cơ quan chuyên môn theo một hay nhiều khuôn
dạng khác nhau như shapefile, geodatabase. Trong thông tư này cũng mô tả sơ đồ
74
quy trình xây dựng ứng dụng phần mềm hỗ trợ việc quản lý, khai thác CSDL trong ngành tài nguyên và môi trường như hình 3.2.
Hình 3.2. Sơ đồ quy trình xây dựng ứng dụng phần mềm hỗ trợ việc quản lý, khai
thác CSDL trong ngành tài nguyên và môi trường
Quá trình xây dựng các ứng dụng phần mềm phải tuân theo các chuẩn ISO trong GIS và CSDL không gian như chuẩn siêu dữ liệu GML, chuẩn biểu diễn dữ
liệu mở như WMS, WFS....
Trong dự án xây dựng CSDL quốc gia về tài nguyên và môi trường từ 2010 - 2014, Cục Công nghệ Thông tin - Bộ Tài nguyên và Môi trường đã xây dựng giải pháp công nghệ cho hệ thống quản lý CSDL tài nguyên và môi trường bao gồm:
- Đầu tư hệ thống phần mềm nền thống nhất (có bản quyền): Hệ quản trị cơ sở
dữ liệu (Oracle, DB2, MS SQL Server,..); Công nghệ thông tin địa lý (GIS):
75
ArcGIS (ArGIS Server, ArcSDE, ArcGIS Engine); Dịch vụ chữ ký điện tử;
- Các định dạng chuẩn (dịch vụ) trao đổi thông tin, dữ liệu: WMS, WSDL,
XML, GML,…
- Kết hợp với các giải pháp mã nguồn mở: PostgreSQL, PostGIS,…
Như vậy có thể nói trong quá trình xây dưng và phát triển các hệ thống quản lý
CSDL tài nguyên và môi trường, các cơ quan chính phủ nhà nước cũng đã tập
trung, quan tâm và nghiên cứu nhằm tích hợp các giải pháp, nền tảng GIS mở.
3.2. Mô hình giải pháp tổng thể về xây dựng và quản lý CSDL tài nguyên
khoáng sản
Qua quá trình nghiên cứu cơ sở lý thuyết và thực tiễn trong các hoạt động xây
dựng, quản lý TNKS hiện nay, tác giả đã thiết kế mô hình giải pháp xây dựng và
quản lý CSDL tài nguyên khoáng sản dựa theo công nghệ WebGIS mã nguồn mở
như hình 3.3. Việc thiết kế giải pháp về xây dựng và quản lý CSDL tài nguyên
khoáng sản, tác giả đã tuân theo các quy định về chuẩn dữ liệu GIS trong xây dựng
CSDL tài nguyên và môi trường nói chung, cũng như tài nguyên khoáng sản nói
riêng, chẳng hạn như:
- Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về chuẩn thông tin địa lý cơ sở ban hành kèm theo
Thông tư số 973/2001/TT-TCĐC ngày 20 tháng 6 năm 2001 của Tổng cục trưởng
Tổng cục Địa chính (nay là Bộ Tài nguyên và Môi trường) về hướng dẫn áp dụng
Hệ quy chiếu và Hệ tọa độ quốc gia VN-2000; Thông tư số 06/2020/TT-BTNMT
của Bộ Tài nguyên và Môi trường về quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về chuẩn thông
tin địa lý cơ sở.
- Cơ sở dữ liệu nền địa lý quốc gia tỷ lệ được xây dựng, vận hành, cập nhật, lưu
trữ, cung cấp ở các định dạng như GDB, SHP, GML. Trong đó, GML (Geography
Markup Language) là ngôn ngữ đánh dấu địa lý mở rộng dùng trong khuôn thức
trao đổi dữ liệu nền địa lý quốc gia; GDB (Geodatabase) là một định dạng lưu trữ
dữ liệu của cơ sở dữ liệu nền địa lý quốc gia. SHP (Shape file) là một định dạng lưu
trữ dữ liệu của cơ sở dữ liệu nền địa lý quốc gia
- CSDL sử dụng ngông ngữ Tiếng Việt, với bảng mã ký từ UTF8.
76
Giải pháp mà tác giả đề xuất bao gồm các thành phần:
- Con người
- Hệ thống xây dựng CSDL TNKS dựa trên nền tảng GIS mã nguồn mở.
- Hệ thống quản lý TNKS dựa trên nền tảng WebGIS mã nguồn mở
-
CSDL tài nguyên khoáng sản.
Hình 3.3. Mô hình tổng quan về xây dựng và quản lý CSDL TNKS
Dưới đây là mô tả chi tiết hơn về các thành phần của hệ thống xây dưng và
quản lý CSDL TNKS dựa theo công nghệ WebGIS mã nguồn mở.
a. Con người:
Con người vừa là đối tượng sử dụng hệ thống, vừa là đối tượng xây dựng và
quản lý hệ thống. Con người tương tác trưc tiếp với hệ thống xây dựng CSDL
TNKS và hệ thống quản lý TNKS như trên hình 3.4. Các lớp đối tượng này gồm
có:
- Người biên tập: là những người có kỹ năng, sự hiểu biết về phân tích xử lý
ảnh viễn thám, GIS, nghiệp vụ trong quản lý TNKS. Người biên tập sẽ thực hiện
quá trình chuẩn hóa các thông tin, dữ liệu liên quan tới tài nguyên khoáng sản; xây
dựng các bản đồ ảnh thể hiện sự phân bố khoáng sản dựa trên các tư liệu ảnh viễn
thám.
77
- Quản trị viên: người chịu trách nhiệm bảo trì, cấu hình và vận hành hệ thống
một cách tin cậy; duy trì chính sách bảo mật, khắc phục sự cố của hệ thống.
- Người dùng: là bất kỳ ai mà truy cập vào hệ thống nhằm tìm kiếm, tra cứu
các thông tin liên quan tới CSDL tài nguyên khoáng sản.
- Điều tra viên: là những người điều tra thực tế về các thông tin liên quan tới
hiện trạng của các điểm mỏ khoáng sản. Sau đó, điều tra viên sẽ cập nhập thông tin,
dữ liệu ngay tại thực địa thông qua ứng dụng quản lý TNKS dạng GIS di động.
Hình 3.4. Con người với hệ thống xây dựng và quản lý CSDL TNKS
b. Hệ thống xây dựng CSDL TNKS dựa trên nền tảng GIS mã nguồn mở
Hệ thống xây dựng CSDL TNKS thực hiện quá trình biên tập, xây dựng, chuẩn
hóa các nguồn thông tin, dữ liệu liên quan tới TNKS. Hình 3.5 là mô hình giải pháp
kỹ thuật về hệ thống xây dựng CSDL TNKS dựa trên nền tảng GIS mã nguồn mở.
Dựa trên mô hình này, tác giả đề xuất các nền tảng GIS mã nguồn mở bao gồm:
- Nền tảng QGIS: thực hiện quá trình biên tập, xử lý các loại dữ liệu không
gian về TNKS.
- Nền tảng GRASS: dùng để xử lý dữ liệu ảnh viễn thám nhằm tạo ra các bản
đồ tiềm năng về sự phân bố khoáng sản hoặc bản đồ xác định hiện trạng của các mỏ
khoáng sản.
- Công cụ phát triển dựa trên mã nguồn mở: Các công cụ này được phát triển
dựa trên các nền tảng GIS mã nguồn mở như thư viện GDAL, QGIS… nhằm xử lý
các bài toán trung gian, hỗ trợ quá trình xây dựng CSDL tài nguyên khoáng sản.
78
Hình 3.5. Mô hình giải pháp kỹ thuật của hệ thống xây dựng CSDL TNKS dựa trên
nền tảng GIS mã nguồn mở
Đầu vào của mô hình này là các nguồn thông tin, dữ liệu TNKS bao gồm:
- Dữ liệu ảnh viễn thám: gồm các cảnh ảnh vệ tinh như ASTER, LandSat,
Sentinel…
- Dữ liệu bản đồ địa chất khoáng sản: gồm các bản đồ địa chất khoáng sản của
khu vực nghiên cứu ở các tỷ lệ khác nhau dưới dạng scaned (raster) hoặc các lớp
vector
- Dữ liệu bản đồ nền: gồm các loại bản đồ khác nhau chứa các lớp như giao
thông, thủy hệ, ranh giới, thực vật…. Các loại bản đồ này có thể ở dạng raster hoặc
vector.
- Dữ liệu văn bản, pháp luật liên quan tới TNKS: gồm các tài liệu giấy hoặc
dạng tập tin lưu trữ trên máy tính.
- Dữ liệu hình ảnh, video về các mỏ khoáng sản: gồm các ảnh chụp khu vực
khai thác mỏ hoặc các tập tin video ghi lại hiện trạng của mỏ khoáng sản.
- Dữ liệu hồ sơ, giấy tờ liên quan tới các thủ tục quản lý hành chính TNKS:
gồm nhiều loại dữ liệu khác nhau như doanh nghiệp khai thác mỏ, mỏ khoáng sản,
xử lý vi phạm khai thác mỏ khoáng sản….
79
Hình 3.6. Các nguồn thông tin, dữ liệu tài nguyên khoáng sản được quản lý
c. Hệ thống quản lý TNKS dựa theo nền tảng WebGIS mã nguồn mở
Hệ thống quản lý CSDL TNKS bao gồm các ứng dụng phía máy khách và máy
chủ như hình 3.7:
- Hệ thống quản lý TNKS phía máy khách: bao gồm các ứng dụng WebGIS
thực thi phía trình duyệt Web, ứng dụng WebGIS di động nhằm thực hiện tương tác
với người dùng. Hệ thống này sẽ nhận các yêu cầu từ người dùng, sau đó chuyển
yêu cầu cần được xử lý cho phía máy chủ; cũng như nhận kết quả trả lời từ phía
máy chủ và gửi kết quả phản hồi cho người dùng. Dạng ứng dụng phía máy khách
sẽ được phát triển dựa trên sự tích hợp của các nền tảng mở như thư viện
OpenLayer, nền tảng GeoExt, JavaScript, CSS. HTML.
- Hệ thống quản lý TNKS phía máy chủ: bao gồm các ứng dụng WebGIS thực
thi phía Server và ứng dụng phía máy chủ bản đồ nhằm thực hiện tương tác với hệ
thống quản lý TNKS phía máy khách và tương tác với CSDL tài nguyên khoáng
sản. Hệ thống này sẽ thực hiện yêu cầu từ phía máy khách, lấy dữ liệu từ CSDL sau
đó trả kết quả ngược trở lại máy khách. Dạng ứng dụng phía máy chủ sẽ được phát
triển dựa trên sự tích hợp của các máy chủ như GeoServer, Apache.
80
Hình 3.7. Mô hình giải pháp kỹ thuật của hệ thống quản lý TNKS dựa trên nền tảng
WebGIS mã nguồn mở
d. CSDL tài nguyên khoáng sản
Hình 3.8 là giải pháp kỹ thuật về việc lưu trữ CSDL tài nguyên khoáng sản.
Nguồn dữ liệu này bao gồm:
- CSDL dạng bảng được lưu trữ trên máy chủ CSDL PostGIS/PostgreSQL:
dùng để thực hiện việc truy vấn không gian, lưu trữ thông tin thuộc tính, không
gian; lưu trữ các lớp dữ liệu vector; được liên kết với CSDL tập tin bằng cách mã
định danh.
- CSDL dạng tập tin được lưu trữ trên máy chủ tập tin: dùng để lưu trữ các
loại dữ liệu dạng tập tin như raster, vector, pdf, word. Các loại dữ liệu tập tin này đã
được chuẩn hóa thông tin và liên kết với CSDL dạng bảng dựa trên cấu trúc xml.
CSDL dạng tập tin được chia thành các loại như dữ liệu ảnh viễn thám, dữ liệu bản
đồ nền (dạng vector hoặc raster), dữ liệu bản đồ địa chất khoáng sản, dữ liệu hình
ảnh video, dữ liệu hồ sơ giấy tờ dạng số, dữ liệu văn bản pháp luật.
81
Hình 3.8. Giải pháp kỹ thuật về lưu trữ CSDL TNKS
3.3. Giải pháp kỹ thuật về xây dựng CSDL tài nguyên khoáng sản
Hình 3.9 là sơ đồ thể hiện giải pháp kỹ thuật về xây dựng CSDL TNKS. Mô
hình này sẽ sử dụng các nền tảng GIS mã nguồn mở như QGIS, PostGIS,
GeoServer để thiết kế, biên tập, chuẩn hóa và lưu trữ dữ liệu TNKS. Giải pháp này
bao gồm các quá trình xây dựng dữ liệu như:
- Xây dựng lớp dữ liệu bản đồ dạng vector
- Xây dựng lớp dữ liệu mỏ khoáng sản
- Xây dựng lớp dữ liệu ảnh viễn thám
- Xây dựng lớp thông tin thuộc tính
- Xây dựng lớp dữ liệu đa phương tiện
Tùy thuộc vào loại dữ liệu mà quá trình xây dựng sẽ được thiết kế, tổ chức khau
nhau. Dưới đây là mô tả về các mô hình xây dựng CSDL tài nguyên khoáng sản dựa
trên các loại tư liệu khác nhau
82
Hình 3.9. Mô hình xây dựng CSDL tài nguyên khoáng sản
Xây dựng các lớp dữ liệu bản đồ dạng vector
Các lớp dữ liệu bản đồ dạng vector được xây dựng bao gồm lớp mỏ khoáng sản,
lớp ranh giới, lớp giao thông, lớp thủy hệ, lớp dân cư, lớp thực phủ… Chi tiết số
lượng lớp sẽ được thể hiện trong chương 4 thực nghiệm tại huyên Qùy Hợp Nghệ
An.
Hình 3.10. Mô hình xây dựng các lớp dữ liệu bản đồ dạng vector
Hình 3.10 là sơ đồ mô tả quá trình xây dựng và quản lý các lớp dữ liệu bản đồ dạng
vector trong hệ thống xây dựng CSDL quản lý TNKS. Mục đích của quy trình xây
dựng dữ liệu vector GIS là:
- Xây dựng các lớp thông tin cho bản đồ nền theo chuẩn WMTS của OGC
nhằm phục vụ quá trình biểu diễn thông tin địa lý trong môi trường WebGIS.
- Phục vụ các bài toán truy vấn, phân tích không gian, thống kê và báo cáo tài
nguyên khoáng sản.
83
Hình 3.11. Sơ đồ quy trình xây dựng và quản lý các lớp dữ liệu bản đồ dạng vector
Một số bước chính được thực hiện trong sơ đồ quy trình này gồm:
- Thu thập dữ liệu GIS: các nguồn dữ liệu GIS có liên quan sẽ được thu thập
bao gồm các lớp thông tin như thủy hệ, điểm dân cư, lớp phủ, giao thông, ranh
giới... Các nguồn dữ liệu này là dạng vector và có thể được lưu trữ ban đầu ở nhiều
định dạng dữ liệu khác nhau như .shp, .gdb…
- Biên tập, chuẩn hóa dữ liệu trên QGIS: dữ liệu sẽ được xây dựng lại thông
tin thuộc tính, cũng như các đối tượng hình học sao cho phù hợp với bài toán quản
lý tài nguyên khoáng sản.
Chẳng hạn, hình 3.12 thể hiện cách tạo lớp dân cư khu vực Qùy Hợp - Nghệ An
từ lớp dân cư của các mảnh bản đồ tỷ lệ 1:50.000. Hình 3.12a thể hiện lớp dữ liệu
dân cư dạng điểm của mảnh bản đồ tỷ lệ 1:50.00; lớp dữ liệu ranh giới huyện Qùy
Hợp dạng vùng. hình 3.12b thể hiện kết quả của quá trình thực hiện phép giao cắt
hai lớp ranh giới Qùy Hợp với lớp điểm dân cư nhằm tạo ra lớp dân cư của huyện
Qùy hợp. Các lớp dữ liệu thu được sẽ được lưu trữ trực tiếp vào CSDLkhông gian
tài nguyên khoáng sản nhằm phục vụ các truy vấn dữ liệu…
84
a - Lớp dân cư ban đầu
b - Lớp dân cư của Qùy Hợp-Nghệ An
Hình 3.12. Cách tạo lớp dữ liệu dân cư khu vực Qùy Hợp - Nghệ An từ lớp dân cư
của mảnh bản đồ tỷ lệ 1:50.000
Xây dựng lớp dữ liệu không gian mỏ khoáng sản
Hình 3.13 thể hiện mô hình tổng quan về xây dựng lớp dữ liệu không gian mỏ
khoáng sản. Quy trình này sẽ tạo ra các lớp dữ liệu dạng shp về các mỏ khoáng sản,
được lưu vào trong CSDL PostGIS. Các lớp dữ liệu này được xây dựng dưới dạng
điểm và vùng. Dữ liệu đầu vào là tập điểm tọa độ các mỏ khoáng sản có thể được
lưu ở dạng .txt, .xlsx hoặc dạng bảng trong tập tin .doc. Đầu ra là các lớp dữ liệu
không gian mỏ khoáng sản dạng .shp. Các bước thực hiện chính của quá trình xây
dựng lớp dữ liệu không gian mỏ khoáng sản gồm:
- Xây dựng thành tập tin CSV: dữ liệu về mỏ khoáng sản lưu ở dạng (.txt)
hoặc excel có các thông tin về tọa độ (X/Y hoặc kinh độ/vĩ độ). Dữ liêu này sẽ được
chuyển đổi sang định dạng CSV có các trường thông tin về tọa độ.
- Xử lý trên QGIS: QGIS sẽ xử lý dữ liệu định dạng csv thành dữ liệu GIS
dạng vector.
85
Hình 3.13. Sơ đồ quy trình xây dựng lớp dữ liệu không gian mỏ khoáng sản.
Hình 3.14a là dữ liệu gốc về các điểm đường biên của mỏ khoáng sản; hình
3.14b là dữ liệu các điểm khoáng sản dạng csv; hình 3.14c là dạng hình học của mỏ
khoáng sản được lưu ở định dạng shapefile.
b
a
c
Hình 3.14. a - dữ liệu gốc về các điểm khoáng sản; b - dữ liệu điểm khoáng sản
dạng csv; c - dạng hình học của mỏ khoáng sản
Xây dựng lớp dữ liệu ảnh Lớp dữ liệu ảnh bao gồm: bản đồ địa chất khoáng sản và ảnh viễn thám
86
Hình 3.15. Lớp dữ liệu ảnh
Lớp dữ liệu bản đồ địa chất khoáng sản
Hình 3.16 mô tả sơ đồ quy trình xây dựng lớp dữ liệu bản đồ địa chất khoáng
sản cho hệ thống quản lý CSDL tài nguyên khoáng sản. Đầu vào của quá trình này
là các bản đồ địa chất khoáng sản đã được quét dạng ảnh. Qúa trình này sẽ thực
hiện các bước:
- Tạo ảnh Preview: phục vụ mục đích hiển thị nhanh dữ liệu trong môi trường
WebGIS.
- Xây dựng cấu trúc thông tin ảnh dạng metadata: lưu trữ các thông tin đặc
trưng của bản đồ địa chất khoáng sản như tỷ lệ bản đồ, đơn vị sản xuất, năm sản
xuất…
- Lữu trữ dữ liệu ảnh bản đồ địa chất khoáng sản trên máy chủ tập tin.
Hình 3.16. Sơ đồ quy trình xây dựng lớp dữ liệu bản đồ địa chất khoáng sản
Lớp dữ liệu ảnh viễn thám
Hình 3.17 là sơ đồ quy trình xây dựng lớp dữ liệu ảnh viễn thám cho hệ thống quản lý CSDL tài nguyên khoáng sản. Đầu vào của quy trình này là các nguồn dữ liệu ảnh viễn thám đa độ phân giải, đa thời gian. Đầu ra là các lớp thông tin dữ liệu thể hiện các khu vực tiềm năng khoáng sản nhằm phục vụ các mục đích như thăm
87
dò, giám sát và đánh giá hiện trạng các mỏ khoáng sản. Các lớp thông tin dữ liệu này sẽ được lưu trữ trên cả máy chủ tập tin và máy chủ lưu trữ CSDL không gian khoáng sản PostGIS.
Hình 3.17. Sơ đồ quy trình xây dựng lớp dữ liệu ảnh viễn thám
Dưới đây là một số các bước xử lý ảnh cần được thực hiện trong quy trình
- Xử lý dữ liệu ảnh theo vùng (Region of Interest - ROI)
Hình 3.18 là sơ đồ thuật toán cắt ảnh theo vùng. Đầu vào của quy trình là tập dữ
liệu ảnh vệ tinh và dữ liệu dạng GIS dạng vector. Kết quả thu được là hình ảnh khu
vực cần quan tâm. Dữ liệu này sẽ được lưu trữ trên máy chủ tập tin.
88
Hình 3.18. Sơ đồ thuật toán cắt ảnh theo vùng
a - Kênh 7 (Landsat-8)
b - Vector (Qùy Hợp)
c - Dữ liệu ảnh Qùy hợp
Hình 3.19. a - kênh 7 của dữ liệu ảnh Landsat-8; b - dữ liệu vector của Qùy Hợp;
c - dữ liệu ảnh Qùy Hợp
- Tổ hợp kênh
Tổ hợp kênh là kỹ thuật nhằm tạo ra hình ảnh dạng màu từ các ảnh xám. Kỹ
thuật vừa tạo ra các ảnh màu trực quan, vừa hỗ trợ quá trình chiết tách các thông tin
phổ phản xạ của các lớp đối tượng.
Hình 3.20. Sơ đồ thuật toán tổ hợp kênh
89
- Chỉ số khoáng sản
Chỉ số khoáng sản là kỹ thuật chiết tách thông tin khoáng sản từ tập dữ liệu ảnh
viễn thám. Hình 3.21 mô tả sơ đồ thuật toán thực hiện chỉ số khoáng sản. Đầu vào
là tập dữ liệu ảnh viễn thám và các thông tin khoáng sản của khu vực cần nghiên
cứu. Các bước chính của quy trình gồm: xác định loại chỉ số khoáng sản cần được
sử dụng; thực hiện tổ hợp màu chỉ số khoáng sản nhằm tạo ra bản đồ khả nghi phân
bố khoáng sản. Các ảnh kết quả này sẽ được lưu vào máy chủ tập tin.
Hình 3.21. Sơ đồ thuật toán thực hiện chỉ số khoáng sản.
Hình 3.22 là sơ đồ chi tiết thuật toán tạo ảnh chỉ số khoáng sản. Đầu vào của
thuật toán tạo là tập dữ liệu ảnh viễn thám đa kênh phổ định dạng geotiff, chẳng hạn
như tập dữ liệu ảnh vệ tinh quang học Landsat-8. Tập dữ liệu đa kênh phổ này tối
thiểu phải có ít nhất hai kênh. Đầu ra là ảnh tỷ số kênh. Ảnh tỷ số kênh có kích
thước (chiều dài x chiều rộng), độ phân giải không gian và hệ tọa độ giống như tập
dữ liệu đầu vào. Ảnh tỷ số kênh này là ảnh xám có một kênh ảnh. Tuy nhiêu, kiểu
dữ liệu để lưu trữ ảnh tỷ số kênh là kiểu double bởi vì ảnh tỷ số kênh được thực
hiện dựa trên phép chia. Khi tạo ảnh tỷ số cần phải kết hợp các thông tin địa lý
(thông tin về hệ tọa độ).
90
Hình 3.22. Sơ đồ chi tiết thuật toán tạo ảnh chỉ số khoáng sản
- Phân tích thành phần chính
Đầu vào của thuật toán là tập dữ liệu gồm hai kênh ảnh chỉ số. Đầu ra là ảnh
thành phần chính. Ảnh đầu ra có cùng kích thước, độ phân giải và tham chiếu địa lý
(hệ tọa độ) với ảnh đầu vào. Thuật toán này được áp dụng không chỉ với ảnh đầu
vào gồm hai kênh mà có thể nhiều kênh khác nhau.
91
Hình 3.23. Sơ đồ thuật toán tạo DPCA
- Xây dựng lớp dữ liệu tiềm năng khoáng sản từ dữ liệu ảnh viễn thám
Hình 3.24 là quy trình xây dựng lớp thông tin tiềm năng khoáng sản từ dữ liệu
ảnh viễn thám nhằm phục vụ các mục đích hỗ trợ thăm dò, giám sát và đánh giá sự
thay đổi hiện trạng của các mỏ khoáng sản. Trong quy trình trên, đầu vào bao gồm:
+ Tập dữ liệu ảnh viễn thám: Đây là một tập hợp gồm nhiều tập tin ảnh (định
dạng geotiff). Mỗi tập tin sẽ tương ứng với một kênh phổ. Ngoài ra, còn có tập tin
lưu trữ các thông tin siêu dữ liệu khác (định dạng .txt)
+ Dữ liệu vector: định dạng shapefile. Đây là định dạng cơ bản của GIS.
92
Đầu ra của quy trình là các lớp dữ liệu tiềm năng khoáng sản ở dạng vector và
raster.
Hình 3.24. Quy trình xây dựng lớp thông tin tiềm năng khoáng sản từ dữ liệu ảnh
viễn thám
Xây dựng lớp thông tin thuộc tính
Các lớp dữ liệu thuộc tính sẽ lưu trữ các thông tin liên quan tới các hoạt động
quản lý hành chính các mỏ khoảng sản như mỏ khoáng sản, doanh nghiệp, hoạt
động kiểm tra, xử lý vi phạm….Hình 3.25 là sơ đồ quy trình chung về xây dựng lớp
dữ liệu thuộc tính. Dữ liệu thông tin thuộc tinh được xây dựng bao gồm 2 dạng:
- Dạng bảng được lưu trữ trên hệ quản trị CSDL PostgreSQL
- Dạng tập tin được lưu trữ ở máy chủ tập tin.
93
Hình 3.25. Sơ đồ quy trình chung xây dựng lớp dữ liệu thuộc tính
Xây dựng lớp dữ liệu đa phương tiện
Dữ liệu đa phương tiện bao gồm các loại dữ liệu hình ảnh, dữ liệu video, dữ liệu
văn bản liên quan tới tài nguyên khoáng sản. Hình 3.26 mô tả sơ đồ quy trình xây
dựng lớp dữ liệu bản đa phương tiện cho hệ thống quản lý CSDL TNKS. Qúa trình
này sẽ thực hiện các bước:
- Chuẩn hóa thông tin: Chuẩn hóa cấu trúc thư mục lưu trữ, chuẩn hóa tên tập
tin.
- Xây dựng cấu trúc thông tin dạng metadata: lưu trữ các thông tin đặc trưng
như đường dẫn, thông tin nội dung về dữ liệu, kích thước….
- Lữu trữ dữ liệu đa phương tiện trên máy chủ tập tin.
Hình 3.26. Sơ đồ quy trình xây dựng lớp dữ liệu đa phương tiện
3.4. Giải pháp kỹ thuật về xây dựng hệ thống quản lý tài nguyên khoáng sản
Hình 3.27 là mô hình giải pháp kỹ thuật về hệ thống quản lý TNKS dựa theo
94
công nghệ WebGIS mã nguồn mở. Hệ thống quản lý TNKSđược phân chia thành 2
tầng:
- Tầng xử lý phía máy khách: Đây là các ứng dụng tương tác trực tiếp với
người dùng. Các ứng dụng này sẽ nhận yêu cầu từ người dùng và chuyển các
phương thức cần xử lý cho phía máy chủ. Các ứng dụng phía máy khách được phát
triển dựa trên các ngôn ngữ lập trình như javascript, html, css và các nền tảng phát
triển WebGIS mã nguồn mở như OpenLayers, GeoExt.
- Tầng xử lý phía máy chủ: Đây là các ứng dụng thực thi ở phía máy chủ Web
và máy chủ bản đồ. Ứng dụng ở phía máy chủ là các dịch vụ sẽ thực thi các yêu cầu
nhận được từ phía máy khách, sau đó lấy dữ liệu tài nguyên khoáng sản từ CSDL và
trả kết quả ngược lại cho phía máy khách. Các ứng dụng phía máy chủ được phát
triển dựa trên các ngôn ngữ lập trình như php, javascript, sld, xml và các máy chủ
Web mã mở như Apache, máy chủ bản đồ mã mở GeoServer.
Với mô hình giải pháp kỹ thuật như trên hình 3.25 một số mô đun sẽ được thiết
kế và xây dựng như sau:
- Mô đun phân quyền: Phân cấp quản lý cho các đối tượng người dùng khác
nhau như quản trị hệ thống, lãnh đạo như trưởng phòng, giám đốc; người biên tập
dữ liệu, người dùng thông thường như người dân; cán bộ điều tra thực địa; cán bộ
quản lý.
- Mô đun cập nhập dữ liệu: thực hiện cập nhập dữ liệu thuộc tính và dữ liệu
không gian vào trong CSDL PostGIS/PostgreSQL.
- Mô đun truy vấn: thực hiện các yêu cầu truy vấn thông tin thuộc tính, thông
tin không gian, các phép phân tích không gian.
- Mô đun nhập liệu: thực hiện các công tác nhập mới dữ liệu vào trong CSDL
PostGIS/PostgreSQL.
- Mô đun phân tích, thống kê: thực hiện các nhiệm vụ phân tích dữ liệu và báo
cáo thống kê nhằm giúp các lãnh đạo nắm bắt được các thông tin tổng hợp, từ đó hỗ
trợ các lãnh đạo trong công tác quản lý nhà nước.
- Mô đun khác: được tùy chỉnh để phát triển theo các yêu cầu đặc thù riêng
95
Hình 3.27. Mô hình giải pháp kỹ thuật về hệ thống quản lý TNKS dựa trên nền tảng
WebGIS mã nguồn mở
Mô đun phân quyền
Với hệ thống quản lý CSDL khoáng sản, tùy thuộc vào đối tượng mà có khả
năng truy cập hệ thống với các quyền khác nhau. Bảng 3.1 thể hiện quyền truy cập
hệ thống khác nhau của các lớp đối tượng như lãnh đạo, nhân viên, điều tra viên,
người dân. Các quyền được thiết kế ở đây bao gồm: truy vấn dữ liệu, nhập dữ liệu,
cập nhập dữ liệu, xóa dữ liệu, phân tích dữ liệu, xuất dữ liệu. Trong đó, lãnh đạo có
quyền truy cập cao nhất với tất cả các quyền. Nhân viên có các quyền về tương tác
với dữ liệu nhưng không thể phân tích, thống kê dữ liệu. Điều tra viên thực địa có
các quyền như truy vấn dữ liệu, nhập dữ liệu, cập nhập dữ liệu. Người dân chỉ có
quyền truy vấn dữ liệu.
96
Bảng 3.1. Quyền truy cập hệ thống với các nhóm đối tượng.
Nhân viên
Điều tra viên
Người dân
Quyền sử dụng Truy vấn dữ liệu
Lãnh đạo
Nhập dữ liệu
Cập nhập dữ liệu
Xóa dữ liệu
Phân tích, thống
kê
Xuất dữ liệu
Mô đun cập nhập dữ liệu Mô đun này sẽ thực hiện việc cập nhập dữ liệu thuộc tính và dữ liệu không gian
vào trong CSDL tài nguyên khoáng sản được lưu trữ trên PostGIS/PostgreSQL.
Hình 3.28 mô tả sơ đồ quy trình thực hiện cập nhập dữ liệu trên hệ thống quản lý
TNKS. Quá trình thực hiện cập nhập dữ liệu được thực hiện bởi nhân viên chuyên
môn. Việc tương tác, xử lý được thực hiện thông qua quá trình gửi các yêu cầu
(bao gồm các thông tin thuộc tính và thông tin dạng hình học được lưu trữ dưới
định dạng GeoJSON) từ phía máy khách tới các máy chủ bản đồ GeoServer. Các
yêu cầu này được xử lý bởi máy chủ bản đồ bằng cách sử dụng các ngôn ngữ truy
vấn dữ liệu như CQL.
Hình 3.28. Mô đun cập nhập dữ liệu trên hệ thống quản lý TNKS.
97
Mô đun truy vấn dữ liệu Mô đun này nhằm thực hiện các phép phân tích không gian CSDL tài nguyên
khoáng sản được lưu trữ trên PostGIS. Dưới đây là các mối quan hệ không gian
được hỗ trợ trong PostGIS
- Mối quan hệ bằng nhau
ST_Equals(geometry A, geometry B): trả về TRUE nếu A và B có các giá trị
tọa độ bằng nhau.
- Mối quan hệ giao cắt
ST_Intersects(geometry A, geometry B): trả về TRUE nếu A và B có bất kỳ khoảng
không gian nào giao giao. Mối quan hệ giao nhau bao gồm mối quan hệ giữa:
+ Dạng điểm với dạng điểm
+ Dạng điểm với dạng đường
+ Dạng điểm với dạng vùng
- Mối quan hệ rời nhau
ST_Disjoint(geometry A , geometry B): Trả về là TRUE nếu A và B rời nhau
hay không giao nhau. Mối quan hệ rời nhau bao gồm mối quan hệ giữa:
+ Dạng điểm với dạng điểm
98
+ Dạng điểm với dạng đường
+ Dạng điểm với dạng vùng
+ Dạng đường với dạng đường
+ Dạng đường với dạng vùng
+ Dạng vùng với dạng vùng
- Mối quan hệ vượt qua
ST_Crosses(geometry A, geometry B): trả về t(TRUE) nếu mà phần giao nhau
99
của a và b tạo ra dạng hình học có chiều nhỏ hơn chiều lớn nhất của A và B; đồng
thời phần giao nhau này nằm bên trong của A và B
𝑎. 𝐶𝑟𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠(𝑏) ⟺ (dim(cid:3435)𝐼(𝑎) ∩ 𝐼(𝑏)(cid:3439) < max(cid:3435)dim(cid:3435)𝐼(𝑎)(cid:3439) , dim(cid:3435)𝐼(𝑏)(cid:3439)(cid:3439)) ∧ (𝑎 ∩ 𝑏
≠ 𝑎) ∧ (𝑎 ∩ 𝑏 ≠ 𝑏)
Chiều của các dạng hình học
+ Dạng điểm có chiều là 0
+ Dạng đường có chiều là 1
+ Dạng vùng có chiều là 2
Các mối quan hệ cross có thể xảy ra: Điểm/Đường, Điểm/Vùng, Đường/Vùng,
Đường/Điểm, Vùng/Điểm, Vùng/Đường, Đường/Đường.
- Mối quan hệ chồng nhau
ST_Overlaps(geometry A, geometry B): nhằm thực hiện so sánh giữa hai đối
tượng hình học cùng chiều; trả về kết quả true nếu phần giao nhau của chúng tạo ra
đối tượng hình học khác A và B, nhưng cùng chiều với A và B. Các trường hợp có
thể xảy ra đối với mối quan hệ chồng nhau
+ Dạng điểm với dạng điểm
+ Dạng đường với dạng đường
+ Dạng vùng với dạng vùng
100
- Mối quan hệ tiếp xúc
ST_Touches(geometry A, geometry B): trả về t (TRUE) nếu chỉ đường biên giao
nhau.
Các trường hợp có mối quan hệ tiếp xúc: Vùng/Vùng, Đường/Đường, Đường/Vùng,
Điểm/Vùng và Điểm/Đường; Quan hệ điểm/điểm không có quan hệ tiếp xúc
Hình 3.29. Các trường hợp có mối quan hệ tiếp xúc.
- Mối quan hệ chứa nhau
ST_Within(geometry A , geometry B): trả về TRUE nếu A nằm trong B
ST_Contains(geometry A, geometry B): trả về TRUE nếu B nằm trong A.
- Phép tính khoảng cách
ST_Distance(geometry A, geometry B): tính khoảng cách ngắn nhất giữa A và B
boolean ST_DWithin(geometry g1, geometry g2, double distance): trả về t(TRUE)
Hình 3.30 là Sơ đồ quy trình thực hiện truy vấn dữ liệu trên hệ thống WebGIS
quản lý TNKS. Các yêu cầu không gian (từ phía người dùng) được xác định thông
qua việc thao tác trên bản đồ (được xử lý bởi OpenLayer) và trên giao diện Web
form (được xử lý bởi GeoExt). Các yêu cầu này được chuyển tới GeoServer thông
qua dịch vụ đặc tả kỹ thuật của OGC (được xử lý bởi CQL), sẽ thực hiện kết nối và
101
truy vấn đến CSDL không gian tài nguyên khoáng sản. Sau đó các kết quả trả về
được xử lý bởi dịch vụ WFS.
Hình 3.30. Sơ đồ quy trình thực hiện truy vấn dữ liệu trên hệ thống WebGIS quản
lý TNKS.
Mô đun nhập liệu Mô đun này thực hiện nhập dữ liệu thuộc tính và dữ liệu không gian vào trong
CSDL tài nguyên khoáng sản được lưu trữ trên PostGIS/PostgreSQL. Hình 3.31
mô tả sơ đồ quy trình thực hiện nhập dữ liệu trên hệ thống WebGIS quản lý TNKS.
Qúa trình thực hiện nhập dữ liệu được thực hiện bởi nhân viên chuyên môn. Việc
tương tác, xử lý được thực hiện thông qua quá trình truyền các yêu cầu (bao gồm
các thông tin thuộc tính và thông tin dạng hình học - GeoJSON) từ phía máy khách
tới các máy chủ bản đồ (GeoServer). Các yêu cầu này được xử lý bởi máy chủ bản
đồ và CSDL tài nguyên khoáng sản được lưu trữ trên PostGIS/PostgreSQL.
Hình 3.31. Sơ đồ quy trình thực hiện nhập liệu trên hệ thống WebGIS quản lý
TNKS
102
Mô đun phân tích, thống kê
Thống kê báo cáo nhằm thực hiện các báo cáo định kỳ các kế hoạch như giám
sát kiểm tra hoạt động khai thác mỏ của các doanh nghiệp; các hoạt động xử lý vi
phạm…Hình 3.32 mô tả quá trình xử lý của chức năng phân tích, thống kê báo cáo
dựa trên mô hình WebGIS.
Hình 3.32. Sơ đồ quy trình thực hiện phân tích, thống kê trên hệ thống WebGIS
quản lý TNKS
3.5. Kết luận chương 3
Với giải pháp kỹ thuật mà tác giả đề xuất hoàn toàn dựa trên các tiêu chuẩn kỹ
thuật theo quy trình của Bộ Tài nguyên và Môi trường về chuẩn dữ liệu, chuẩn xây
dựng CSDL và hệ thống phần mềm quản lý CSDL.
Giải pháp kỹ thuật này là sự tổng hợp của một hệ thống tích hợp xây dựng
CSDL tài nguyên khoáng sản và hệ thống quản lý dựa trên các tiêu chuẩn, nền tảng
GIS, viễn thám mở. Các tiêu chuẩn, nền tảng mở đã được sử dụng trong nhiều cơ
quan chính phủ, nhiều doanh nghiệp, công ty hoạt động trong các lĩnh vực liên quan
tới tài nguyên môi trường nói chung và tài nguyên khoáng sản nói riêng. Giải pháp
này phù hợp cho các đơn vị, tổ chức với quy mô nhỏ, vừa, chi phí thấp; thậm chí có
thể là các doanh nghiệp lớn.
103
DỮ LIỆU WEBGIS QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN KHOÁNG SẢN CỦA HUYỆN
QUỲ HỢP TỈNH NGHỆ AN
4.1. Khu vực thực nghiệm
Quỳ Hợp là một huyện miền núi nằm ở phía tây bắc tỉnh Nghệ An. Đây là
huyện thuộc khu dự trữ sinh quyển miền tây Nghệ An. Huyện Quỳ Hợp có phía Bắc
giáp huyện Quỳ Châu; phía Nam giáp các huyện Tân Kỳ và Anh Sơn; phía Đông
giáp huyện Nghĩa Đàn; phía Tây giáp các huyện Con Cuông và Quỳ Châu. Huyện
Quỳ Hợp có diện tích là 941,28 km², bao gồm thị trấn Quỳ Hợp và 20 xã: Bắc Sơn,
Châu Cường, Châu Đình, Châu Hồng, Châu Lộc, Châu Lý, Châu Quang, Châu
Thái, Châu Thành, Châu Tiến, Đồng Hợp, Hạ Sơn, Liên Hợp, Minh Hợp, Nam Sơn,
Nghĩa Xuân, Tam Hợp, Thọ Hợp, Văn Lợi, Yên Hợp [22].
Do đặc điểm thổ nhưỡng, Quỳ Hợp có điều kiện phát triển lâm nghiệp và trồng
các loại cây công nghiệp như: chè, cao su, cà phê, mía...; cây ăn quả như: cam, vải,
nhãn.... Đồng thời, huyện cũng có tiềm năng để phát triển nông nghiệp với các loại
cây như ngô, khoai, sắn. Đặc biệt, huyện Quỳ Hợp có diện tích trồng lúa nước nhiều
hơn các huyện miền núi khác của Nghệ An.
Quỳ Hợp có diện tích rừng lớn, chiếm 40% diện tích tự nhiên của tỉnh, trữ
lượng gỗ cao, bình quân 150m3/ha, với nhiều loại gỗ quý như: lim, gụ, sến, lát
hoa,... và nhiều loại cây đặc sản, dược liệu như quế, sa nhân, cánh kiến, nấm
hương,... Bên cạnh đó, Quỳ Hợp còn có nhiều đồi núi với hệ thực - động vật phong
phú, đa dạng, là một trong những huyện nằm trong Khu bảo tồn thiên nhiên Pù
Huống. Quỳ Hợp có nhiều thắng cảnh đẹp để phát triển du lịch, nhất là du lịch sinh
thái như: hang Kẻ Ham, Thẩm Poòng, thác nước Bản Bìa...
Quỳ Hợp có nhiều khoáng sản quý như: vàng, đá quý, thiếc, ăng ti moan,...
Riêng quặng thiếc có hàm lượng cao. Quỳ Hợp còn có nhiều núi đá (đá hoa cương,
đá granít). Ngoài ra, suối nước khoáng ở Bàn Khạng (xã Yên Hợp) là loại nước
uống có nhiều khoáng chất tốt. Hình 4.1. là ảnh tổ hợp màu tự nhiên khu vực huyện
Qùy Hợp – Nghệ An. Đây là tổ hợp màu các kênh 4, kênh 3, kênh 2 của tập dữ liệu
104
ảnh vệ tinh Landsat-8 được thu nhận ngày 8/3/2020.
Hình 4.1. Ảnh vệ tinh huyện Qùy Hợp – Nghệ An (Tổ hợp kênh 4-3-2).
4.2. Xây dựng CSDL tài nguyên khoáng sản Qùy Hợp
CSDL tài nguyên khoáng sản bao gồm các loại dữ liệu bản đồ địa chất, bản đồ
tiềm năng khoáng sản; bản đồ quy hoạch thăm dò, khai thác, chế biến và sử dụng
khoáng sản; bản đồ khu vực cấm và khu vực tạm cấm hoạt động khoáng sản; bản đồ
vị trí các khu vực mỏ khoáng sản và các dạng dữ liệu khác như dữ liệu raster, dữ
liệu độ cao, dữ liệu thông tin thuộc tính, dữ liệu phục vụ công tác quản lý, khai
thác... Trên hình 4.2, ảnh bên trái thể hiện sự phân bố khoáng sản tỉnh Nghệ An
được biên tập theo bản đồ địa chất và khoáng sản tỷ lệ 1:200.000. Những dấu chấm
đỏ thể hiện các điểm mỏ khoáng sản lớn của tỉnh Nghệ An. Ảnh bên phải là tổ hợp
kênh địa chất sử dụng SWIR-2 (kênh 7), SWIR-1 (kênh 6) và màu xanh lam (kênh
2). Tổ hợp màu này đặc biệt hữu ích để xác định cấu tạo địa chất, đặc điểm thạch
học và các nét đứt gãy.
105
Hình 4.2. Bản đồ khoáng sản tỉnh Nghệ An
CSDL tài nguyên khoáng sản Qùy Hợp bao gồm:
- Các lớp dữ liệu không gian dạng vector: dùng để biểu diễn các lớp thông tin về
khoáng sản, hành chính, đặc điểm tự nhiên, xã hội của huyện Qùy Hợp và thực hiện
các phép truy vấn, phân tích không gian. Các lớp dữ liệu này được lưu trong CSDL
PostGIS dưới dạng bảng không gian.
- Các lớp dữ liệu thuộc tính (phi không gian): dùng để biểu diễn các lớp thông tin về
công tác quản lý, hành chính các tài nguyên khoáng sản. Chúng được lưu dưới dạng
bảng dữ liệu quan hệ.
- Các lớp dữ liệu liên quan tới tài nguyên khoáng sản dạng tập tin: bao gồm các loại
dữ liệu như ảnh viễn thám, ảnh bản đồ địa chất khoáng sản, lớp dữ liệu tiềm năng
khoáng sản dạng vector và raster, các lớp dữ liệu không gian dạng vector, các lớp
dữ liệu đa phương tiện (hình ảnh, video, văn bản..).
Xây dựng các lớp dữ liệu không gian dạng vector
Để xây dựng các lớp thông tin vector GIS về tài nguyên khoáng sản, tác giả đã
sử dụng 6 mảnh bản đồ tỷ lệ 1:50.000 lần lượt có số hiệu là E-48-18-B, E-48-18-D,
E-48-19-A, E-48-19-B, E-48-19-C, E-48-19-D. Hình 4.3 thể hiện khu vực huyện
Qùy Hợp – Nghệ An với các mảnh bản đồ. Bảng 4.1 là danh sách các lớp dữ liệu
không gian dạng vector (định dạng shapefile) khu vực huyện Qùy Hợp được biên
106
tập dựa trên phần mềm QGIS.
Hình 4.3. Huyện Qùy Hợp và các mảnh bản đồ tỷ lệ 1:50.000.
Bảng 4.1 Danh sách các lớp dữ liệu không gian dạng vector huyện Qùy Hợp
STT
Tên
Ý nghĩa
Dạng hình học
Lưu trữ thông tin tọa độ, thuộc tính của lớp mỏ
Lớp mỏ
Điểm
1
khoáng sản thuộc huyện Qùy Hợp.
khoáng sản
Lưu trữ thông tin dạng vùng, thuộc tính của lớp mỏ
Lớp mỏ
Vùng
2
khoảng sản thuộc huyện Qùy Hợp.
khoáng sản
Lớp mỏ
Lưu trữ thông tin dạng vùng, thuộc tính của lớp mỏ
khoáng sản
Vùng
khoảng sản tiềm năng thuộc huyện Qùy Hợp.
tiềm năng
Lưu trữ thông tin dạng vùng, thuộc tính của lớp địa
Lớp địa
Vùng
3
hình bãi đá thuộc huyện Qùy Hợp.
hình bãi đá
Lưu trữ thông tin dạng điểm, thuộc tính của lớp
Lớp trạm y
Điểm
4
trạm y tế thuộc huyện Qùy Hợp.
tế
Lưu trữ thông tin dạng điểm, thuộc tính của lớp bưu
Lớp bưu
Điểm
5
điện thuộc huyện Qùy Hợp.
điện
Lớp địa
Vùng
Lưu trữ thông tin dạng vùng, thuộc tính của lớp địa
6
STT
Tên
Ý nghĩa
Dạng hình học
hình cát
hình bãi cát thuộc huyện Qùy Hợp.
Lưu trữ thông tin dạng điểm, thuộc tính của lớp dân
7
Lớp dân cư
Điểm
cư thuộc huyện Qùy Hợp.
Lớp đồng
Lưu trữ thông tin dạng vùng, thuộc tính của lớp
8
Vùng
cỏ
đồng cỏ thuộc huyện Qùy Hợp.
Lớp giao
Lưu trữ thông tin dạng đường, thuộc tính của lớp
9
Đường
thông
giao thông thuộc huyện Qùy Hợp.
Lớp giao
Lưu trữ thông tin dạng vùng, thuộc tính của lớp
10
Vùng
thông
giao thông thuộc huyện Qùy Hợp.
Lớp khu
Lưu trữ thông tin dạng vùng, thuộc tính của lớp khu
11
dân cư có
Vùng
vực dân cư có thực phủ thuộc huyện Qùy Hợp.
thực phủ
Lớp cây
Lưu trữ thông tin dạng vùng, thuộc tính lớp cây
12
Vùng
nông nghiệp
nông nghiệp thuộc huyện Qùy Hợp.
Lưu trữ thông tin dạng vùng, thuộc tính của lớp ao
13
Lớp ao hồ
Vùng
hồ thuộc huyện Qùy Hợp.
Lớp nghĩa
Lưu trữ thông tin dạng điểm, thuộc tính của lớp
14
Điểm
trang
nghĩa trang thuộc huyện Qùy Hợp.
Lưu trữ thông tin dạng điểm, thuộc tính của lớp núi
15
Lớp núi
Điểm
thuộc huyện Qùy Hợp
Lớp ranh
Lưu trữ thông tin dạng đường, thuộc tính của lớp
16
Đường
giới huyện
ranh giới huyện Qùy Hợp.
Lớp ranh
Lưu trữ thông tin dạng đường, thuộc tính của lớp
17
Đường
giới xã
ranh giới các xã thuộc huyện Qùy Hợp.
Lưu trữ thông tin dạng vùng, thuộc tính của lớp
18
Lớp rừng
Vùng
rừng thuộc huyện Qùy Hợp.
Lớp sông
Lưu trữ thông tin dạng đường, thuộc tính của lớp
19
Đường
suối
sông suối thuộc huyện Qùy Hợp
20
Lớp sông
Vùng
Lưu trữ thông tin dạng vùng, thuộc tính của lớp
107
STT
Tên
Ý nghĩa
Dạng hình học
suối
sông suối thuộc huyện Qùy Hợp
Lớp thực
Lưu trữ thông tin dạng vùng, thuộc tính của lớp
21
phủ chưa
Vùng
thực phủ chưa thành rừng thuộc huyện Qùy Hợp
thành rừng
Lớp trạm
Lưu trữ thông tin dạng điểm, thuộc tính của lớp
22
Điểm
biến thế
trạm biến thế thuộc huyện Qùy Hợp
Lớp trạm
Lưu trữ thông tin dạng điểm, thuộc tính của lớp
23
Điểm
xăng
trạm xăng thuộc huyện Qùy Hợp
Lớp trường
Lưu trữ thông tin dạng điểm, thuộc tính của lớp
24
Điểm
học
trường học thuộc huyện Qùy Hợp
Lớp tượng
Lưu trữ thông tin dạng điểm, thuộc tính của lớp
25
Điểm
đài liệt sỹ
tượng đài liệt sỹ thuộc huyện Qùy Hợp
Lớp ủy ban
Lưu trữ thông tin dạng điểm, thuộc tính của lớp Ủy
26
nhân dân
Điểm
bản nhân dân xã, thị trấn thuộc huyện Qùy Hợp
xã, thị trấn
108
Để biểu diễn các thông tin dữ liệu một cách trực quan trên hệ thống WebGIS,
mỗi lớp dữ liệu không gian vector ở trên sẽ được xây dựng với các kiểu thể hiện
khác nhau. Hình 4.4 thể hiện vị trí của lớp mỏ khoáng sản dạng điểm còn bảng 4.2
mô tả sự biểu diễn của một số lớp dữ liệu không gian vector trên hệ thống WebGIS
quản lý tài nguyên khoáng sản huyện Qùy Hợp.
109
Hình 4.4. Lớp mỏ khoáng sản dạng điểm và lớp ranh giới huyện Qùy Hợp.
Bảng 4.2 Sự biểu diễn một số lớp dữ liệu không gian trên hệ thống WebGIS quản lý
TNKS Qùy Hợp
Tên
Hình dạng
Tên
Hình dạng
Lớp
địa
Lớp dân
hình
cư
bãi đá
Lớp
Lớp
trạm y
đồng cỏ
tế
110
Tên
Hình dạng
Tên
Hình dạng
Lớp
Lớp mỏ
giao
khoáng
thông
sản
Khu
Khu
trồng
dân cư
cây
có thực
nông
phủ
nghiệp
Lớp
Lớp ao
nghĩa
hồ
trang
Lớp
Lớp
núi
rừng
111
Tên
Hình dạng
Hình dạng
Tên
Lớp
thực
Lớp
phủ
sông
chưa
suối
thành
rừng
Lớp ủy
Lớp
ban
trường
nhân
học
dân
Biên tập các lớp dữ liệu vector trên QGIS; sau đó thực hiện xây dựng theo
chuẩn WMTS dựa trên máy chủ bản đồ GeoServer sẽ thu được hình ảnh biểu diễn
đa lớp khu vực huyện Qùy Hợp trên hệ thống WebGIS quản lý tài nguyên khoáng
sản như hình 4.5
Hình 4.5. Bản đồ các lớp vector GIS huyện Qùy Hợp.
112
Xây dựng các bảng dữ liệu thuộc tính
Các bảng dữ liệu thuộc tính được thiết kế nhằm lưu trữ các thông tin liên quan
tới các hoạt động quản lý hành chính mỏ khoảng sản. Các bảng dữ liệu này bao
gồm:
- Dữ liệu doanh nghiệp khai thác khoáng sản: lưu trữ các thông tin về doanh
nghiệp khai thác mỏ khoáng sản
- Dữ liệu về hoạt động kiểm tra các mỏ khoáng sản: lưu trữ các thông tin về hoạt
động kiểm tra quá trình khai thác tại các mỏ của các doanh nghiệp
- Dữ liệu về xử lý vi phạm: lưu trữ thông tin xử lý các vi phạm xảy ra trong hoạt
động khai thác mỏ khoáng sản
- Dữ liệu về giấy phép hoạt động: lưu trữ các thông tin về giấy cấp phép hoạt
động khai thác mỏ
- Dữ liệu về các loại khoáng sản: lưu trữ các thông tin về các loại khoáng sản
- Dữ liệu về thông tin cán bộ: lưu trữ thông tin về cán bộ quản lý các cấp liên
quan tới hoạt động quản lý khoáng sản
Dưới đây là danh sách các bảng dữ liệu thuộc tính lưu trữ thông tin các lớp đối
tượng mà tham gia vào hệ thống WebGIS quản lý tài nguyên khoáng sản.
Bảng 4.3. Bảng thông tin thuộc tính của lớp mỏ khoáng sản
STT Thuộc tính
1 Mã mỏ
2 Tên mỏ
3 Tọa độ (X)
4 Tọa độ (Y)
5 Vị trí hành chính
6 Mã doanh nghiệp quản lý
7 Cấp quản lý
8 Mã số hiệu giấy phép
9 Đường dẫn tới hình ảnh
113
10 Diện tích mỏ
11 Mã khoáng sản
12 Mã hoạt động kiểm tra
13 Trữ lượng
14 Đặc điểm
Bảng 4.4. Bảng thông tin thuộc tính của lớp doanh nghiệp
STT Thuộc tính
1 Mã doanh nghiệp
2 Tên doanh nghiệp
3 Địa chỉ
4 Mã số doanh nghiệp
5 Lĩnh vực hoạt động
6 Số điện thoại
7 Mã số hiệu giấy phép
Bảng 4.5. Bảng thông tin thuộc tính về các hoạt động kiểm tra
STT Thuộc tính
1 Mã hoạt động kiểm tra
2 Thời gian
3 Cán bộ kiểm tra
4 Kết quả kiểm tra
5 Đường dẫn tới biên bản
Bảng 4.6 Bảng thông tin thuộc tính về các hoạt động xử lý vi phạm
STT Thuộc tính
1 Mã hoạt động kiểm tra
2 Mức độ vi phạm
114
3 Đường dẫn tới biên bản xử lý
Bảng 4.7. Bảng Thông tin của lớp giấy phép hoạt động khoáng sản
STT Thuộc tính
Mã số hiệu giấy phép 1
Số hiệu giấy phép 2
Thời gian bắt đầu 3
Thời gian kết thúc 4
Người ký quyết định 5
Đường dẫn tới giấy phép hoạt động 6
Bảng 4.8 Bảng thông tin thuộc tính của lớp dữ liệu loại khoáng sản
STT Thuộc tính
1 Mã khoáng sản
2 Tên khoáng sản
3 Loại khoáng sản
4 Thành phần
5 ứng dụng
Bảng 4.9 Bảng thông tin thuộc tính về lớp đối tượng cán bộ tham gia công tác quản
lý tài nguyên khoáng sản
STT Thuộc tính
1 Mã cán bộ
2 Tên cán bộ
3 Đơn vị
4 Ngày sinh
5 Số điện thoại
6 Mã quyền truy cập
115
7
Hình ảnh đại diện
Bảng 4.10 Bảng thông tin về lớp phân quyền
STT
Thuộc tính
1
Mã quyền truy cập
2
Cấp độ quyền truy cập
Bảng 4.11 Bảng thông tin về lớp tài khoản người dùng
STT
Thuộc tính
Mã cán bộ
1
Mật khẩu
2
Tên người dùng
3
Mối quan hệ giữa các bảng dữ liệu thuộc tính được xác định như trên các hình
4.6 và hình 4.7. Dữ liệu về các mỏ khoáng sản và các doanh nghiệp khai thác
khoáng sản ở Qùy Hợp có thể được tham khảo ở phần phụ lục 1 “thông tin các mỏ
khoáng sản huyện Qùy Hợp – Nghệ An”
Hình 4.6. Mô hình biểu diễn mối quan hệ giữa các lớp đối tượng trong CSDL thông
tin khoáng sản.
116
Hình 4.7. Mô hình biểu diễn các đối tượng liên quan tới chức năng phân quyền
Xây dựng các lớp dữ liệu không gian dạng raster
- Xây dựng lớp dữ liệu tổ hợp màu ảnh viễn thám khu vực huyện Qùy Hợp
Lớp dữ liệu tổ hợp màu nhằm cung cấp sự biểu diễn trực quan về các lớp phủ
chính trên bề mặt như thực vật, đất trống, nước, khu vực khai thác khoáng sản…Đối
với các dữ liệu ảnh vệ tinh quang học nói chung, mỗi tổ hợp kênh có vai trò quan
trọng và mang ý nghĩa ứng dụng khác nhau. Hình 4.8 mô tả lần lượt các tổ hợp
kênh phổ biến đối với tập dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat-8.
Tổ hợp màu tự nhiên (kênh 4-3-2)
Tổ hợp màu hồng ngoại (kênh 5-4-3)
117
Tổ hợp màu nông nghiệp (kênh 6-5-2)
Tổ hợp màu địa chất (kênh 7-6-2)
Hình 4.8. Tổ hợp ảnh viễn thám khu vực Qùy Hợp, Nghệ An
Tổ hợp màu tự nhiên: là sự kết hợp của các kênh đỏ (kênh 4), kênh xanh lục
(kênh 3) và kênh xanh lam (kênh 2). Tổ hợp này sẽ tạo ra hình ảnh gần giống với
những gì mắt người nhìn thấy. Trong khi thảm thực vật phát triển mạnh có màu
xanh lá cây thì những khu vực thảm vật vật yếu lại có màu nâu. Đất đô thị xuất hiện
với gam màu trắng và xám; nước xuất hiện với màu xanh đậm hoặc đen.
Tổ hợp hồng ngoại: là sự kết hợp của các kênh hồng ngoại gần (kênh 5), kênh
đỏ (kênh 4) và kênh xanh lục (kênh 3). Bởi vì chất diệp lục phản xạ mạnh trong dải
hồng ngoại gần, cho nên tổ hợp kênh này rất hưu ích cho việc phân tích thảm thực
vật. Đặc biệt những khu vực có màu đỏ thể hiện thực vật phát triển hơn. Khu vực tối
là nước và khu vực đô thị có màu trắng.
Tổ hợp màu nông nghiệp: là sự kết hợp của các kênh hồng ngoại sóng ngắn
(kênh 6), kênh hồng ngoại gần (kênh 5) và kênh xanh lam (kênh 2). Tổ hợp này
thường được sử dụng để theo dõi cây trồng vì sử dụng hồng ngoại sóng ngắn và
hồng ngoại gần. Thảm thực vật khỏe xuất hiện trong màu xanh đậm. Đất trống lại
có màu đỏ tươi
Tổ hợp màu địa chất: là sự kết hợp của các kênh hồng ngoại sóng ngắn (kênh 7,
kênh 6) và kênh xanh lam (kênh 2). Tổ hợp màu này đặc biệt hữu ích để xác định
cấu tạo địa chất, đặc điểm thạch học và các nét đứt gãy.
- Xây dựng lớp dữ liệu tiềm năng khoáng sản đá khu vực huyện Qùy Hợp từ ảnh
118
vệ tinh Landsat-8
Lớp dữ liệu tiềm năng khoáng sản đá được xây dựng từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat- 8 dựa trên phương pháp DPCA được thực hiện như trên sơ đồ quy trình hình 4.9
Hình 4.9. Quy trình xây dựng lớp dữ liệu tiềm năng khoáng sản đá từ tập dữ liệu
ảnh vệ tinh Landsat-8 dựa trên phương pháp DPCA
Dưới đây là mô tả một số bước xử lý chính
+ Cắt ảnh theo vùng: từ tập dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat-8, lựa chọn các kênh 4, 5,
6, 7. Sau đó, ghép các kênh lại với nhau. Thực hiện bước cắt ảnh theo khu vực
huyện Qùy Hợp – Nghệ An như trên hình 4.10
119
Hình 4.10. Hình ảnh vệ tinh Landsat-8 trong dải phổ kênh 4, kênh 5, kênh 6 và kênh
7 khu vực Qùy Hợp
+ Tạo ảnh tỷ số kênh [5/4] và kênh [6/7]: thực hiện các phép tỷ số kênh 5 chia kênh
4; kênh 6 chia kênh 7. Kết quả thu được là các ảnh tỷ số như trên hình 4.11
Hình 4.11. Ảnh tỷ số kênh [5/4] và kênh [6/7] khu vực Qùy Hợp
+ Tính toán thành phần chính: thực hiện tính toán PCA trên tập dữ liệu ảnh gồm hai
120
ảnh tỷ số kênh [5/4] và kênh [6/7]. Kết quả thu được gồm hai ảnh thành phần chính
như trên hình 4.12
Hình 4.12. Ảnh PC khu vực Qùy Hợp
Sau đó, sử dụng ảnh thành phần chính thứ hai làm đầu vào để thực hiện quá
trình phân đa ngưỡng (phân chia thành các lớp) nhằm chiết tách ra thông tin lớp dữ
liệu tiềm năng khoáng sản đá. Dựa trên tọa độ một số khu vực khai thác đá đã biết,
quá trình xác định ngưỡng được xây dựng. Từ phép thông kê, ngưỡng được sử dụng
để xác định các khu vực tiềm năng khoáng sản đá từ dữ liệu ảnh thành phần chính
thứ 2 có giá trị nằm trong khoảng (0.4 – 0.654). Kết quả sau khi phân ngưỡng ta
được lớp thông tin tiềm năng về các mỏ đá như trên hình 4.13. Trong đó, màu đỏ
thể hiện khu vực tiềm năng về các mỏ đá. Lớp thông tin này được phủ chồng với
lớp vector các mỏ khoảng sản đá của huyện Qùy Hợp (dạng điểm) như trên hình
4.13. Kết quả phủ chồng cho thấy sự tương đồng giữa hai lớp dữ liệu này. Trong
quá trình nghiên cứu, tác giả cũng xây dựng chương trình thử nghiệm một số xử lý
dữ liệu ảnh vệ tinh đa phổ dựa như tổ hợp kênh, cắt ảnh theo vùng, tính toán tỷ số
kênh, tính toán PCA. Phần mô tả chương trình được thể hiện trong phụ lục 2.
121
Hình 4.13. Sự chồng xếp lớp dữ liệu tiềm năng khoáng sản đá với lớp dữ liệu không
gian mỏ khoáng sản dạng điểm khu vực Qùy Hợp.
4.3. Thực nghiệm đánh giá một số kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn
Kỹ thuật đa luồng trong xử lý ảnh viễn thám kích thước lớn
Dữ liệu ảnh vệ tinh thường có kích thước lớn nên với bài toán tính toán chỉ số
khoáng sản, việc ứng dụng kỹ thuật đa luồng sẽ được thực hiện thông qua việc chia
nhỏ các khối dữ liệu đầu vào và xử lý song song các khối dữ liệu này. Gọi T là thời
gian thực hiện đối với chương trình tính toán đơn luồng.
122
Xử lý đơn luồng
Xử lý đa luồng
Hình 4.14. Xử lý luồng đối với dữ liệu ảnh đa phổ
Giả sử tập dữ liệu ảnh vệ tinh đa kênh B được chia thành n khối dữ liệu B1, B2, …,
Bn. Khi đó:
𝑠𝑖𝑧𝑒(𝐵(cid:2869)) ≈ 𝑠𝑖𝑧𝑒(𝐵(cid:2870)) ≈ ⋯ ≈ 𝑠𝑖𝑧𝑒(𝐵(cid:3041))
(cid:3041)
𝑠𝑖𝑧𝑒(𝐵) = (cid:3533) 𝑠𝑖𝑧𝑒(𝐵(cid:3036)) (4.1)
(cid:3036)(cid:2880)(cid:2869)
Gọi t1, t2, …, tn lần lượt là thời gian xử lý của các luồng 1, luồng 2, …, luồng n. gọi
t là thời gian xử lý của chương trình đa luồng. Khi đó:
𝑡 = max{𝑡(cid:2869), 𝑡(cid:2870), … , 𝑡(cid:3041)} (4.2)
(cid:3021)
(4.3)
𝑡 ≈
(cid:3041)
Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả thử nghiệm với máy tính chạy hệ điều hành
Windows 10 có cấu hình là Intel core™ i7- 4510U 2.0GHz / 8Gb RAM. Thử
nghiệm được tiến hành cho hai bài toán: tính toán chỉ số khoáng sản sét và chỉ số
khoáng sản oxit sắt trên các tập dữ liệu có kích thước khác nhau. Kết quả thực
nghiệm từ bảng 4.12 và bảng 4.13 đã cho thấy thời gian tính toán khi sử dụng kỹ
thuật đa luồng so với đơn luồng là phù hợp với công thức (4.3). Dưới đây là các
bảng kết quả và biểu đồ thể hiện thời gian tính toán.
123
Bảng 4.12. Kết quả tính toán đa luồng đối với chỉ số oxit sắt
STT Kích thước tập tin (MB)
1 luồng (ms)
2 luồng (ms) 4 luồng (ms)
1
30
104
52
26
2
72
246
134
68
3
108
370
187
93
4
180
613
307
154
5
224
763
380
192
6
400
1364
680
341
Hình 4.15. Biểu đồ thể hiện thời gian tính toán đa luồng đối với chỉ số oxit sắt.
Bảng 4.13. Kết quả tính toán đa luồng đối với chỉ số khoáng sản sét
STT Kích thước tập tin (MB)
1 luồng (ms)
2 luồng (ms)
4 luồng (ms)
1
30
107
54
27
2
72
257
130
66
3
108
385
193
98
4
180
637
318
160
5
224
793
397
199
6
400
1420
710
356
124
Hình 4.16. Thời gian tính toán đa luồng đối với chỉ số khoáng sản sét.
Xây dựng chỉ mục không gian GiST đối với CSDL không gian lớn
Dữ liệu thử nghiệm
Tác giả đã xây dựng bộ dữ liệu thử nghiệm đa dạng về kiểu hình học và kích
thước. Trong đó, dạng hình học bao gồm các loại như điểm, đường, vùng; kích
thước các bảng được thiết kế từ vài nghìn cho tới vài triệu bản ghi. Điều này được
thể hiện trên các cột 2, cột 3 của các bảng 4.14 – 4.17. Bộ dữ liệu thử nghiệm ban
đầu được tải từ từ địa chỉ http://www.naturalearthdata.com. Sau đó, chúng được xử
lý GIS nhằm tạo ra được các bộ dữ liệu mẫu cần thiết. Các bộ dữ liệu mẫu này
chính là các tập tin vector GIS dạng shp. Sau đó, được nhập vào trong cơ sở dữ liệu
postGIS.
Để đánh giá hiệu suất về thời gian xử lý của các truy vấn không gian, tác giả đã
xây dựng các kịch bản tạo chỉ mục và không tạo chỉ mục không gian trên PostGIS.
Thuật toán GiST được sử dụng để tạo chỉ mục không gian.
Phép truy vấn không gian được sử dụng trong các thử nghiệm dựa trên việc
phân tích các mối quan hệ giao nhau; mối quan hệ bên trong – khoảng cách; mối
quan hệ vượt qua giữa các tập dữ liệu.
Mối quan hệ giao nhau
Để xét mối quan hệ giao nhau giữa hai đối tượng A và B, postGIS sử dụng câu
lệnh: boolean ST_Intersects( geometry geomA , geometry geomB );
125
Mối quan hệ ST_Intersects có thể được sử dụng trong các trường hợp xác định
các vùng trọng điểm, mật độ tập trung của các mỏ hay khu vực mỏ khoáng sản
trong một phạm vi địa lý. Hàm ST_Intersects trả về true nếu A và B giao nhau,
ngược lại trả về false. Độ sai số trong mối quan hệ này là 0.00001 m.
Mối quan hệ bên trong – khoảng cách
Để xét mối quan hệ bên trong một khoảng cách d giữa hai đối tượng g1 và g2,
postGIS sử dụng câu lệnh:
boolean ST_DWithin(geometry g1, geometry g2, double precision
distance_of_srid);
Hàm ST_Dwithin trả về true nếu khoảng cách giữa g1 và g2 nhỏ hơn d, ngược
lại trả về false. Đơn vị khoảng cách ở đây được xác định theo hệ tham chiếu không
gian của g1 và g2. Hàm ST_Dwithin có thể xử lý việc truy vấn tìm kiếm số lượng
các điểm mỏ trong một lân cận bán kính nào đó, hay xác định mật độ giao thông
(dạng đường) để từ đó phục vụ bài toán quản lý, quy hoạch việc phát triển mở rộng
khu vực mỏ.
Mối quan hệ vượt qua
Để xét mối quan hệ vượt qua giữa hai đối tượng A và B, postGIS sử dụng câu
lệnh:
boolean ST_Crosses(geometry A, geometry B)
Hàm ST_Crosses trả về trả về true nếu mà phần giao nhau của a và b. Hàm
ST_Crosses tạo ra dạng hình học có chiều nhỏ hơn chiều lớn nhất của A và B; đồng
thời phần giao nhau này nằm bên trong của A và B. Chiều của dạng hình học được
quy chuẩn như sau: dạng điểm có chiều là 0, dạng đường có chiều là 1, dạng vùng
có chiều là 2.
A- Kết quả thử nghiệm
Trong nghiên cứu này, tác giả thực hiện các thử nghiệm dựa trên cấu hình máy
tính như sau: hệ điều hành Windows 10, Intel core™ i7- 4510U 2.0GHz, 8GB
RAM. Nghiên cứu được tiến hành trên 4 kích bản và kết quả được thể hiện như trên
126
các bảng 4.14 – 4.17. Trong đó:
- NTK-Bản ghi (đường): thể hiện số bản ghi của lớp dữ liệu dạng đường. Đây là
lớp dữ liệu được sử dụng để truy vấn. TK là viết tắt của từ “Tìm Kiếm”
- NĐK-Bản ghi (điểm): thể hiện số bản ghi của lớp dữ liệu dạng điểm. Đây là lớp
dữ liệu được sử dụng để làm điều kiện của phép truy vấn. ĐK là viết tắt của từ
“Điều Kiện”
- TGiST (ms): thể hiện thời gian của phép truy vấn được thực hiện trong trường
hợp thiết lập chỉ mục không gian GiST. Đơn vị thời gian là mili giây.
- TNo_GiST(ms): thể hiện thời gian của phép truy vấn được thực hiện trong
trường hợp không thiết lập chỉ mục không gian GiST. Đơn vị thời gian là mili giây.
Kịch bản 1
Thực hiện phép phân tích không gian sử dụng mối quan hệ bên trong – khoảng
cách (ST_Dwithin) giữa hai tập dữ liệu dạng đường và dạng điểm. Kết quả được thể
hiện như trên bảng 4.14.
Kích bản 2
Thực hiện phép phân tích không gian sử dụng mối quan hệ bên trong – khoảng
cách (ST_Dwithin) giữa hai tập dữ liệu dạng vùng và dạng điểm. Kết quả được thể
hiện như trên bảng 4.15.
Kịch bản 3
Thực hiện phép phân tích không gian sử dụng mối quan hệ giao nhau
(ST_Intersects) giữa hai tập dữ liệu dạng đường và dạng điểm. Kết quả được thể
hiện như trên bảng 4.16.
Kịch bản 4.
Thực hiện phép phân tích không gian sử dụng mối quan hệ vượt qua
(ST_Crosses) giữa hai tập dữ liệu dạng đường và dạng đường. Kết quả được thể
hiện như trên bảng 4.17.
127
Bảng 4.14. Bảng kết quả với ST_Dwithin giữa hai tập dữ liệu dạng đường và dạng
điểm
STT NĐK-Bản ghi TGiST (ms) TNo_GiST(ms) NTK-Bản ghi
(đường) (điểm)
1 43,775 477 15 405
2 79,529 2,323 27 758
3 118,774 15,166 47 1,068
4 849,199 2,401 63 6,396
5 1,047,502 2,628 67 9,472
6 1,646,394 8,510 85 10,319
7 2,693,896 8,510 94 17,226
Bảng 4.15 Bảng kết quả với ST_Dwithin giữa hai tập dữ liệu dạng vùng và dạng
điểm
STT NTK-Bản ghi (vùng) NĐK-Bản ghi (điểm) TGiST(m) TNo_GiST(ms)
1 1,270 267 6 39
2 20,783 1,071 10 611
3 50,971 2,783 17 1682
4 120,082 4,158 21 3658
5 273,975 1,294 25 8023
6 503,902 600 28 9039
7 663,713 2,401 33 19935
128
Bảng 4.16 Bảng kết quả với ST_Intersects giữa hai tập dữ liệu dạng đường và dạng
điểm
STT NTK-Bản ghi NĐK-Bản ghi (điểm) TGiST(m) TNo_GiST(ms)
(đường)
1 49,028 391 8 42
2 75,264 2,174 10 67
3 101,858 17,912 12 91
4 881,107 1,870 23 342
5 1,237,829 2,951 27 437
6 1,546,311 6,749 29 624
7 2,848,743 8,163 41 1,092
Bảng 4.17. Bảng kết quả với ST_Crosses giữa hai tập dữ liệu dạng đường và dạng
đường
STT NTK-Bản ghi NĐK-Bản ghi (đường) TGiST(m) TNo_GiST(ms)
(đường)
1 41,697 384 12 42
2 82,074 2,709 19 71
3 120,375 2,357 23 79
4 901,174 2,401 35 363
5 1,207,891 2,628 42 442
6 1,779,408 4,176 47 973
7 2,801,526 5,526 55 1,056
Từ các kết quả nghiên cứu được thể hiện trên bảng 4.14 – 4.17, tác giả đã xây
129
dựng biểu đồ kết quả thời gian xử lý trong trường hợp sử dụng/không sử dụng chỉ
mục không gian GiST như trên hình 4.17. Trong đó, hình 4.17a là kết quả của kịch
bản 1 (bảng 4.14); hình 4.17b là kết quả của kịch bản 2 (bảng 4.15); hình 4.17c là
kết quả của kịch bản 3 (bảng 4.16); hình 4.17d là kết quả của kịch bản 4 (bảng
4.17). Trên mỗi hình 4.17 (a, b, c, d), có thể thấy rằng:
- Đường màu cam – kí hiệu là T(GiST): thể hiện thời gian thực hiện của các
phép tìm kiếm không gian trong trường hợp thiết lập chỉ mục không gian GiST.
- Đường màu xanh lục – kí hiệu là T(No_GiST): thể hiện thời gian thực hiện
của các phép tìm kiếm không gian trong trường hợp không thiết lập chỉ mục không
gian GiST.
- Đường màu cam có vị trí gần sát với đường trục hoành hay có khi gần như
một đường kẻ ngang. Điều này thể hiện rằng: đối với trường hợp thiết lập chỉ số
không gian GiST, thời gian thực hiện truy vấn không gian là ổn định và rất nhanh.
Thời gian thực hiện phép truy vấn không gian nhỏ hơn 1 giây cho dù số lượng bản
ghi lên tới 2.7 triệu.
- Đường màu xanh lục ban đầu cũng có vị trị thấp (đối với trường hợp số
lượng bản ghi ít); tuy nhiên khi số lượng bản ghi lớn (lên đến vài trăm nghìn, triệu
bản ghi) thì đường màu xanh lục sẽ cao dần trở nên gần như dốc đứng. Như vậy, đối
với trường hợp không thiết lập chỉ mục không gian, thời gian thực hiện phép truy
vấn tăng nhanh đột biến khi dữ liệu lên tới lớn.
Như vậy, có thể thấy rằng đối với các CSDL không gian lớn (số lượng bản ghi
lên tới vài trăm nghìn, triệu bản ghi) thì việc thiết lập chỉ mục không gian có ý
nghĩa quan trọng. Nó thực hiện các phép tìm kiếm, tính toán không gian nhanh hơn
nhiều so với trường hợp không thiết lập chỉ số không gian. Điều này là một trong
những vấn đề quan trọng, mang tính quyết định khi xây dựng các hệ thống quản lý
CSDL không gian lớn về TNKS.
130
b
a
d
c
Hình 4.17. Biểu đồ thể hiện kết quả thực hiện của các phép truy vấn không gian
trong trường hợp sử dụng/không sử dụng chỉ mục GiST.
4.4. Xây dựng thử nghiệm WebGIS quản lý tài nguyên khoáng sản Qùy Hợp
Hệ thống WebGIS quản lý TNKS được thiết kế, xây dựng dựa trên các nền tảng
mở như:
- Postgresql phiên bản 9.3.5-1 hỗ trợ nền tảng 64 bit
- Postgis phiên bản 2.3.1hỗ trợ nền tảng 64 bit
- GeoServer phiên bản 2.15.5
- Apache Tomcat Server phiên bản 9.0.31
- OpenLayer phiên bản 4.6.5
- GeoExt phiên bản 3.2.0
- QGIS phiên bản 3.8.0-Zanzibar
Quá trình phát triển thử nghiệm hệ thống được thực hiện trên hệ điều hành
Windows 10 nền tảng 64 bit với cấu hình máy tính là Intel® Core™ i7-4510U
CPU 2.0GHz – 2.6 GHz và 8.00 GB RAM; đồng thời tác giả cũng sử dụng các
131
ngôn ngữ như C#, SQL, html, javascript, php, CSS, SLD và một số loại mã, cấu
trúc định dạng dữ liệu như xml, GeoJSON để phát triển hệ thống.
Xây dựng CSDL không gian tài nguyên khoáng sản trên PostGIS
CSDL không gian tài nguyên khoáng sản được xây dựng dựa trên ngôn ngữ
truy vấn cấu trúc (SQL). Dưới đâu là một số đoạn lệnh nhằm:
- Thực hiện việc tạo CSDL không gian tài nguyên khoang sản có tên là
‘QuyHop’
CREATE DATABASE "QuyHop" WITH OWNER = postgres ENCODING =
'UTF8' Extension postGIS;
- Thực hiện việc tạo bảng dữ liệu lưu trữ điểm mỏ khoáng sản huyện Qùy Hợp
dạng điểm
CREATE TABLE quyhop_diem_mo_point
( gid serial NOT NULL,
ma_mo character varying(80),
ten_mo character varying(80),
toa_doX double precision,
toa_doY double precision,
vi_tri character varying(100),
ma_dn character varying(70),
Cap_QL character varying(80),
giay_phep character varying(70),
URL_anh character varying(140),
dien_tich double precision,
ma_ks character varying(70),
ma_hdkt character varying(70),
tru_luong double precision,
dac_diem text,
geom geometry(Point,3857),
CONSTRAINT quyhop_diem_mo_point_pkey PRIMARY KEY (ma_mo))
132
- Thực hiện truy vấn không gian, chẳng hạn như truy vấn toàn bộ danh sách các
điểm mỏ:
Select dn.ten_dn, mo.loai_mo, mo.giay_phep, mo.dientich, mo.cap_QL from
quyhop_diem_mo_point as mo, doanhnghiep as dn where mo.ma_dn=dn.ma_dn
Hình 4.18. Truy vấn danh sách các điểm mỏ trong CSDL không gian tài nguyên
khoáng sản huyện Qùy Hợp
Ngoài ra, việc tạo các bảng trong CSDL không gian tài nguyên khoáng sản trên
postGIS có thể được thực hiện bằng cách sử dụng công cụ PostGIS Shapefile
Import/Export Manager. Công cụ này sẽ thực hiện import trực tiếp các dữ liệu dạng
shapfile thành dạng bảng không gian trong CSDL postGIS.
Các bảng của CSDL không gian tài nguyên khoáng sản trong PostGIS có thể
được cập nhập, chỉnh sửa, chuẩn hóa trên phần mềm QGIS thông qua kết nối
CSDL. QGIS sẽ hiển thị trực quan các lớp dữ liệu này và cho phép chỉnh sửa các
thông tin không gian (dạng hình học, tọa độ) và các thông tin thuộc tính của đối
tượng
133
Hình 4.19. Sử dụng QGIS để biên tập CSDL không gian tài nguyên khoáng sản
Thiết lập hệ thống WebGIS quản lý tài nguyên khoáng sản trên GeoServer
Dưới đây là một số các bước thiết lập máy chủ bản đồ GeoServer cho hệ thống
WebGIS quản lý tài nguyên khoáng sản:
- Tạo workspaces mới: Đây là không gian làm việc trên GeoServer của hệ
thống WebGIS quản lý tài nguyên khoáng sản. Workspaces sẽ quản lý tiến trình làm
việc của máy chủ bản đồ, lưu trữ các thông tin dạng liên kết siêu dữ liệu (XML) từ
Geoserver tới các dạng dữ liệu không gian như CSDL không gian tài nguyên
khoáng sản PostGIS, dữ liệu không gian dạng vector, raster…
- Tạo các Stores: thêm mới các nguồn dữ liệu tài nguyên khoáng sản (data
source) vào workspaces. Các nguồn dữ liệu này bao gồm: dữ liệu không gian dạng
vector như shapefile, GeoPackage; CSDL không gian tài nguyên khoáng sản
PostGIS; dữ liệu dạng raster như các định dạng ARC/INFO ASCII GRID Coverage,
GeoPackage mosaic, GeoTIFF...
- Tạo các Layers: Mỗi layer sẽ tương ứng với một lớp dữ liệu không gian
được lưu trữ trong Stores.
- Tạo các Style cho Layer: Style chính là hình thức thể hiện của mỗi layer trên
bản đồ. Style được viết dựa trên ngôn ngữ SLD, một dạng của ngôn ngữ xml.
134
Hình 4.20 Sự biểu diễn lớp dữ liệu tài nguyên khoáng sản dạng vùng dựa trên SLD
Ngoài ra, cần sử dụng CQL để thực hiện các truy vấn. CQL là ngôn ngữ truy
vấn được tạo bởi OGC nhằm sử dụng cho các đặc tả kỹ thuật của CWS.
Hình 4.21. Sự biểu diễn các lớp dữ liệu không gian dạng vector khu vực Qùy
Hợp thông qua xử lý của GeoServer
Xây dựng giao diện hệ thống WebGIS quản lý tài nguyên khoáng sản
Dựa trên những phân tích thiết kế như trên, tác giả đã xây dựng thử nghiệm hệ
thống WebGIS quản lý tài nguyên khoáng sản khu vực huyện Qùy Hợp – Nghệ An.
Hình 4.22 là giao diện chính của hệ thống WebGIS quản lý tài nguyên khoáng sản.
Giao diện chính được chia thành 5 phần:
- Phần 1 (kí hiệu 1): là khu vực quản lý các chức năng chính
135
- Phần 2 (kí hiệu 2): là khu vực chứa các chức năng tương tác với bản đồ
- Phần 3 (kí hiệu 3): là khu vực biểu diễn bản đồ
- Phần 4 (kí hiệu 4): là khu vực quản lý các lớp dữ liệu bản đồ
- Phần 5 (kí hiệu 5): là khu vực hiển thị thông tin các mỏ khoáng sản
Dưới đây, tác giả sẽ trình bày một số các chức năng, giao diện thử nghiệm của
hệ thống WebGIS quản lý tài nguyên khoáng sản Qùy Hợp – Nghệ An
Hình 4.22. Giao diện chính của hệ thống WebGIS quản lý TNKS
A- Chức năng hệ thống
Nhóm này bao gồm các chức năng như đăng nhập hệ thống, thiết lập thông tin
cá nhân, thiết lập các dạng bản đồ nền (basemap). Dưới đây là một số giao diện của
nhóm chức năng chính
a - Đăng nhập hệ thống
b - Thiết lập các dạng ảnh bản đồ nền
Hình 4.23. Một số giao diện chức năng hệ thống
B- Chức năng tương tác bản đồ
136
Chức năng tương tác với bản đồ bao gồm các tính năng như trong bảng 4.18
Bảng 4.18. Chức năng tương tác với bản đồ
STT
Kí hiệu Ý nghĩa
Hiển thị toàn bộ phạm vi của các lớp dữ liệu bản đồ
1
Phóng to tỷ lệ hiển thị dữ liệu
2
Thu nhỏ tỷ lệ hiển thị dữ liệu
3
Vẽ polygon lên khu vực hiển thị dữ liệu bản đồ
4
Vẽ polyline lên khu vực hiển thị dữ liệu bản đồ
5
Tính diện tích của vùng bất kỳ được tạo ra trên khu vực
6
hiển thị dữ liệu bản đồ
Tính khoảng cách của dạng hình tuyến bất kỳ được tạo ra
7
trên khu vực hiển thị dữ liệu bản đồ
Hiển thị thông tin của mỏ khoáng sản
8
Xuất dữ liệu ra định dạng Excel
9
Xuất in dữ liệu khu vực được hiển thị trên bản đồ
10
C- Nhóm chức năng quản lý CSDL tài nguyên khoáng sản
Nhóm chức năng quản lý CSDL khoáng sản bao gồm:
- Quản lý CSDL mỏ khoáng sản
- Quản lý dữ liệu ảnh
- Quản lý dữ liệu bản đồ
- Quản lý dữ liệu vector
- Quản lý doanh nghiệp khai thác khoảng sản
Hình 4.24 là giao diện của chức năng quản lý doanh nghiệp khai thác khoáng sản
137
Hình 4.24. Giao diện hiển thị thông tin doanh nghiệp khai thác khoáng sản
Trên giao diện này, tác giả đã thiết kế các chức năng như:
- Tìm kiếm thông tin doanh nghiệp
- Xuất kết quả tìm kiếm ra định dạng excel
- Xuất kết quả tìm kiếm ra định dạng pdf
- Thêm mới về doanh nghiệp tham gia khai thác khoáng sản
- Cập nhập lại thông tin về doanh nghiệp khai thác khoáng sản
- Xóa thông tin doanh nghiệp khai thác khoáng sản
- Trợ giúp hay hướng dẫn sử dụng
Hình 4.25. Giao diện thực hiện chức năng thêm mới doanh nghiệp tham gia khai
thác khoáng sản
D- Quản lý các lớp dữ liệu bản đồ
Chức năng này sẽ thực hiện việc quản lý thông tin, sự biểu diễn các lớp dữ liệu
chuyên đề dạng vector như
138
- Lớp mỏ khoáng sản (dạng điểm, dạng
vùng)
- Lớp ranh giới xã (dạng đường)
- Lớp ủy ban nhân dân xã/thị trấn của huyện
Qùy Hợp (dạng điểm)
- Lớp giao thông (dạng đường, dạng vùng)
- Lớp sông (dạng đường, dạng vùng)
- Lớp ao hồ (dạng vùng)
- Lớp dân cư (dạng điểm)
- Lớp trạm xá/bệnh viện (dạng điểm)
- Lớp trường học (dạng điểm)
- Lớp nghĩa trang (dạng điểm)
- ….
4.5. Kết luận chương 4.
Thực nghiệm giải pháp xây dựng CSDL quản lý tài nguyên khoáng sản dựa trên
WebGIS mã nguồn mở tại huyện Qùy Hợp, Nghệ An đã thể hiện tính khả thi thực
tiễn cao. Trong điều kiện hoàn cảnh về chi phí thấp , quy mô ở mức vừa của nhiều
cơ quan quản lý nhà nước, nhiều tổ chức chính phủ thì giải pháp dựa trên chuẩn mở
và nền tảng phát triển GIS mở là phù hợp không chỉ trong lĩnh vực khoáng sản hay
tài nguyên môi trường mà trong nhiều lĩnh vực khác liên quan tới hệ thông tin địa
lý.
139
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Kết quả nghiên cứu đề tài “Nghiên cứu giải pháp kỹ thuật xây dựng cơ sở dữ
liệu quản lý tài nguyên khoáng sản bằng công nghệ WebGIS” đã khẳng định rằng:
các luận điểm khoa học của luận án đã được chứng minh. Ngoài ra, kết quả các
nghiên cứu lý thuyết, cơ sở khoa học và thực tiễn xây dựng cơ sở dữ liệu WebGIS
phục vụ quản lý tài nguyên khoáng sản đã rút ra một số các kết luận và kiến nghị
sau đây:
A. Kết luận
1. Quản lý tài nguyên khoáng sản có vai trò quan trọng trong quá trình thực hiện
luật khoáng sản. Bên cạnh công cụ chính sách pháp luật và kinh tế, cơ sở dữ liệu
WebGIS là công cụ kỹ thuật quan trọng quyết định tính hiệu quả và độ tin cậy của
công tác quản lý xuyên suốt quá trình từ thăm dò, xây dựng, khai thác và bảo vệ
môi trường mỏ.
2. Xây dựng cơ sở dữ liệu không gian tài nguyên khoáng sản bằng kỹ thuật chiết
tách thông tin ảnh viễn thám và phân tích GIS dựa trên nền tảng mở là giải pháp kỹ
thuật phù hợp và khả thi trong quá trình đánh giá hiện trạng tài nguyên khoáng sản
và hoạt động khai thác mỏ.
3. Hệ thống quản lý tài nguyên khoáng sản dựa trên nền tảng WebGIS mã nguồn
mở là một trong những giải pháp hợp lý, khả thi trong điều kiện thực tế của Việt
Nam. Với giải pháp này, có thể xây dựng được các hệ thống WebGIS quản lý tài
nguyên khoáng sản không chỉ phù hợp với quy mô nhỏ, vừa mà còn có thể ở các
quy mô lớn.
4. Quy trình xây dựng các lớp dữ liệu WebGIS từ dữ liệu chiết tách từ ảnh vệ tinh
Landsat 8 bằng phương pháp DPCA và mã nguồn mở là phù hợp nhằm nâng cao
hiệu quả quản lý tài nguyên khoáng sản cấp huyện nói chung và cho huyện Quỳ
Hợp tỉnh Nghệ An nói riêng.
B. Kiến nghị
Từ kết quả nghiên cứu của luận án, các kiến nghị được đề xuất sau đây:
140
Công cụ chính sách pháp luật, công cụ kinh tế và công cụ kỹ thuật. Kết quả
luận án của NCS là đã nghiên cứu, lựa chọn và đề xuất được giải pháp kỹ thuật hợp
lý phục vụ xây dựng cơ sở dữ liệu WebGIS về tài nguyên khoáng sản. Đây là công
cụ kỹ thuật quan trọng hỗ trợ ra quyết định trong suốt các quá trình từ thăm dò, xây
dựng, khai thác và bảo vệ môi trường mỏ. Nghiên cứu sinh cần kiến nghị với các cơ
quan quản lý Nhà nước về tài nguyên khoáng sản và địa phương ứng dụng kết quả
nghiên cứu này.
141
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ
1. Đậu Thanh Bình, Cao Xuân Cường, Nguyễn Xuân Phượng (2013), Nghiên cứu
xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ quản lý môi trường vùng than Cẩm Phả -
Quảng Ninh, Tạp chí Công nghiệp Mỏ, Hà Nội.
2. Phạm Thị Làn, Lê Thị Thu Hà, Nguyễn Văn Lợi, Đoàn Thị Dung, Đậu Thanh
Bình (2013), Phân loại lớp phủ bằng phương pháp định hướng đối tượng trên
ảnh Alos khu vực Giao Thủy – Nam Định, Tạp chí Công Nghiệp Mỏ, Hà Nội.
3. Đậu Thanh Bình, Trịnh Lê Hùng (2017), Ứng dụng phân cụm mờ đánh giá biến
động lớp phủ khu vực khai thác khoáng sản huyện Qùy Hợp, tỉnh Nghệ An từ
ảnh Landsat, Tạp chí Công nghiệp Mỏ, Hà Nội, ISSN 0868 – 7052, Số 2/2017,
tr. 22-27.
4. Nguyễn Trường Xuân, Nguyễn Thị Mai Dung, Trần Thị Hải Vân, Trần Mai
Hương, Diêm Thị Thùy, Đậu Thanh Bình (2017), Phát triển ứng dụng WebGIS
cho hệ thống thông tin tài nguyên thiên nhiên và môi trường Phú Thọ, Tạp chí
Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 58(5), tr. 1-9.
5. Đậu Thanh Bình, Nguyễn Sách Thành, Nguyễn Như Hùng (2020), Nghiên cứu
kỹ thuật đa luồng trong tính toán chỉ số khoáng sản trên dữ liệu ảnh vệ tinh
Landsat-8, Tạp chí Công nghiệp Mỏ số 4-2020, tr. 73 – 77.
6. Nguyễn Sách Thành, Đậu Thanh Bình, Nguyễn Như Hùng (2020), Nghiên cứu
kỹ thuật lập chỉ mục không gian trong xây dựng cơ sở dữ liệu khoáng sản, Tạp
chí Đại học Sư phạm TP Hồ Chí Minh, ISSN 1859-3100, 2020.
7. Đậu Thanh Bình, Nguyễn Sách Thành, Nguyễn Như Hùng, Đỗ Văn Dương
(2020), Ứng dụng WebGIS mã nguồn mở trong quản lý tài nguyên khoáng sản:
nghiên cứu điển hình tại khu vực Qùy Hợp, Nghệ An, số 32 – 2020, tr. 63 – 70.
142
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
1. Lê Xuân Ánh, Nguyễn Đình Thông, Nguyễn Thị Thanh Tâm (2016), “Ứng dụng
công nghệ WebGIS phục vụ canh tác lúa vùng Đồng Bằng Sông”, Hội thảo quốc
gia về khoa học cây trồng lần thứ hai.
2. Nguyễn An Bình, Phạm Việt Hòa, Nguyễn Vũ Giang (2015), “Xây dựng hệ
thống giám sát và quản lý lớp phủ rừng bằng công nghệ WebGIS”, Hội thảo
ứng dụng GIS toàn quốc 2015.
3. Nguyễn Văn Cảnh, Hoàng Hoa Thám, Nguyễn Đình Tiến, Nguyễn Thị Thủy,
Đỗ Thị Việt Hương (2020), “Xây dựng cơ sở dữ liệu GIS về khoáng sản tỉnh
Bình Định”.
4. Trần Thiện Chính, Nguyễn Tiến Đức, Lê Xuân Công (2014), “Nghiên cứu xây
dựng hệ thống thông tin quản lý chỉ tiêu tài nguyên môi trường vùng tây
nguyên”, Tạp chí KHKT Mỏ - Địa chất, số 47, 7/2014, trang 92-96.
5. Dương Tiến Đức (2015), “Tài liệu tập huấn khóa đào tạo QGIS nâng cao”, Viện
nghiên cứu và phát triển lâm nghiệp nhiệt đới
6. Nguyễn Quốc Hiệp (2017), Nghiên cứu xây dựng hệ thống quản lý và hỗ trợ
điều hành hệ thống tưới theo thời gian thực, Luận án tiến sĩ Kỹ thuật tài nguyên
nước, Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam
7. Nguyễn Hải Hòa, Phùng Văn Khoa, Lê Văn Hương, Lê Văn Sơn, Dương Trung
Hiếu, Lê Quang Minh, Nguyễn Quang Giảng, Nguyễn Hữu Nghĩa, Trần Thị
Ngọc Lan, Nguyễn Thị Thu Hiền,Vũ Thị Thanh Hoa (2019), “Sử dụng ảnh
Landsat để xác định ngưỡng chỉ số phát hiện sớm khai thác khoáng sản tại khu
dự trữ sinh quyểnthế giới Langbiang, tỉnh Lâm Đồng”, Tạp chí Khoa học và
Công nghệ Lâm nghiệp, số 2, trang 83-94
8. Nguyễn Hoàng Khánh Linh, Trương Đỗ Minh Phượng, Nguyễn Ngọc Đức
(2017), “Ứng dụng phần mềm mã nguồn mở QGIS để xây dựng cơ sở dữ liệu
đất trồng lúa tại xã Tam An, huyện Phú Ninh, tỉnh Quảng Nam”, Tạp chí Khoa
học Đại học Huế, tập 126, Số 3D, trang 55–64.
143
9. Nguyễn Thanh Phi, Trần Văn Sơn, Trần Cao Đệ (2018), “Xây dựng hệ thông
tin địa lý quản lý quy hoạch đô thị và định giá đất tại thành phố Sóc Trăng”,
Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ.
10. Trần Nam Phong, Đỗ Thành Long, Trần Thái Bình (2014), “Phát triển các ứng
dụng gis và web-gis sử dụng phần mềm mã nguồn mở”, Kỷ yếu hội thảo ứng
dụng gis toàn quốc 2014.
11. Nguyễn Huy Phương, Lê Anh Thắng, Phạm Quang Huy, Nguyễn Khánh Văn
(2009), “Ứng dụng công nghệ webgis xây dựng cơ sở dữ liệu địa chất khoáng
sản, địa chất môi trường và tai biến địa chất các vùng biển việt nam”, Tạp chí
địa chất.
12. Trương Chí Quang, Võ Quang Minh, Lê Văn Thạnh, Nguyễn Phước Thành
(2013), "Công nghệ WebGIS ứng dụng trong quản lý tiến độ xuống giống và
tình hình dịch hại tỉnh An Giang", Hội thảo toàn quốc về Công nghệ thông tin,
trang 175-184
13. Nguyễn Sách Thành, Trịnh Lê Hùng, Đỗ Văn Dương (2009), “Ứng dụng
phương pháp phân tích thành phần chính có hướng trong chiết tách khu vực
chứa khoáng sản sét trên ảnh vệ tinh quang học Landsat 8”, Tạp chí khoa học kỹ
thuật Mỏ - Địa chất, tập 60, kỳ 5, tr.109-118.
14. Lê Văn Thạnh, Trương Chí Quang, Võ Quang Minh và Trần Lê (2014), “Ứng
dụng công nghệ webgis quản lý dữ liệu thủy lợi tại thành phố cần thơ”, Tạp chí
Khoa học Trường Đại học Cần Thơ.
15. Trần Đức Thảo, Trương Thị Diệu Hiền (2017), “Xây dựng phần mềm tích hợp
công nghệ web-gis ứng dụng trong quản lý môi trường trên địa bàn tỉnh Quảng
Ngãi”, Tạp chí Khoa học công nghệ và Thực phẩm.
16. Dư Văn Toán (2009), “Nghiên cứu chính sách quản lý Tài nguyên khoáng sản
biển tại Việt Nam”, Hội nghị Tài nguyên Khoáng sản Việt Nam
17. Phạm Đức Trọng (2020), “Bộ công cụ mã nguồn mở để thao tác và quản lý bản
đồ địa chất khoáng sản trong môi trường WebGIS”, Viện Khoa học Địa chất và
Khoáng sản - Bộ Tài nguyên và Môi trường.
144
18. Nguyễn Khắc Vinh (2012), “Tài nguyên Khoáng sản Việt Nam”, Tổng hội địa
chất Việt Nam.
19. Nguyễn Trường Xuân, Nguyễn Quang Khánh, Nguyễn Hoàng Long (2015),
“Giáo trình: Công nghệ WebGIS”, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội.
20. Nguyễn Trường Xuân, Võ Anh Tuấn, Nguyễn Hoàng Long (2015), “Giáo trình:
Cơ sở hạ tầng dữ liệu không gian quốc gia”, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Hà
Nội.
21. Cẩm nang thao tác CSDL diễn biến Rừng (2015), JICA, phiên bản 1.0.
22. Cổng thông tin điện tử huyện Qùy Hợp, http://quyhop.nghean.gov.vn/
23. Sở tài nguyên và môi trường Nghệ An (2019), “Tài nguyên thiên nhiên”
24. Trung tâm Con người và Thiên nhiên (2012), “Khoáng sản - Phát triển - Môi
trường Đối chiếu giữa lý thuyết và thực tiễn”
Tiếng Anh
25. Anastasia S. (2018), Geoserver: from geospatial datasets to Web Services.
26. Anuj T., Kamal J. (2014), Geospatial Framework For Dengue using Open
Source Web GIS Technology.
27. Arifin I., Lalu M. J. (2016), Development of Geospatial Data for WebGIS-
Based Mining Land Permits Information System (Case Study: Province of
South Sulawesi), International Seminar on Science and Technology.
28. Bo J., Yang Z. (2012), The Constructing of Mineral Exploration Data
Management System based on Spatial Database, Advances in information
Sciences and Service Sciences, V.4 (2), pp. 234-240.
29. Birgoren M., Gumusay U. (2015), Serving map with ogc standards via network,
International Society for Photogrammetry and Remote Sensing
30. Chuanrong Z., Weidong L. (2005), The Roles of Web Feature and Web Map
Services in Real-time Geospatial Data Sharing for Timecritical Applications,
Cartography and Geographic Information Science, Vol. 32, No. 4, 2005, pp.
269-283.
31. Crosta A.P., Moore, J.M. (1989), Enhancement of Landsat Themetic Mapper
145
Imagery for Residual Soil Mapping in SW Minas Gerais State, Brazil: A
Prospecting Case History in Greenstone Belt Terrain, Proceedings of the 7th
Thematic Conference on Remote Sensing for Exploration Geology, pp.1173-
1187.
32. Crosta A.P., De S. F. (2003), Targeting key alteration minerals in epithermal
deposits in Patagonia, Argentina, Using ASTER imagery and principal
component analysis, International Journal of Remote Sensing (Vol. 24), No. 21,
pp. 4233–4240.
33. David B. (2015), Building a Spatial Database in PostgreSQL
34. Finnian C. (2011), Locating Mineral Exploration Targets using a Geographical
Information System, Technological University Dublin
35. Fortes, Viegas, Oliveira, Filipe, Almeida, Gruijters (2013),
EUROGEOSOURCE – The new generation of EU mineral and energetic
resources Web GIS Systems using cloud computing, Geonovas, N. 26 (3).
36. George T. (2012), GIS database for mineral resources: case study – map of
mineral resources from Romania at the 1: 500.000 scale, Seria Geologie 58 (1),
pp. 53–58
37. Goossens M.A. (1994), Remote sensing and GIS in mineral exploration in
central western Spain, Spatial data integration for mineral exploration,
resource assessment and environmental studies, pp. 151-160
38. Harris J.R (1998), Mapping Altered Rocks Using Landsat TM and
Lithogeochemical Data: Sulphurets-Brucejack Lake District, British Columbia,
Canada, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, pp.309-321.
39. Jennifer R. B. (2012), Assessing the Robustness of Web Feature Services
Necessary to Satisfy the Requirements of Coastal Management Applications,
Master of Science Geography Program, Oregon State University.
40. Joel B., Koji W., Tetsuji O. (2013), ASEAN Mineral Resources Information
System using FOSS and OGC-based standards, Bulletin of the Geological
Society of Malaysia, Volume 59, November 2013, pp. 9 – 12.
146
41. Joel B., Shinji T. (2019), Geoinformation Sharing System for East and
Southeast Asia Using SDI, OGC Web Services and FOSS, International Journal
of Geosciences 10(02), PP. 209-224
42. John T. S., Elias I. (2010), Tile-Based Geospatial Information Systems,
Springer, ISBN 978-1-4419-7630-7.
43. Joseph M. H., Jeffrey F. N., Avi P. (1995), Generalized Search Trees for
Database Systems, Proceedings of the 21th International Conference on Very
Large Data Bases, Pages 562–573.
44. Kuosmanen V. (1994), Gold Prediction In Northeast Finland, Spatial data
integration for mineral exploration, resource assessment and environmental
studies, pp. 161-168.
45. Levente J. (2016), Open Source Web GIS Solutions in Disaster Management –
with Special Emphasis on Inland Excess Water Modeling, Journal of
Environmental Geography.
46. Liu J.G., Mason P.J. (2009), Essential Image Processing and GIS for Remote
Sensing, John Wiley & Sons Ltd Publication, pp. 96 - 109.
47. Mahyar Y., Oliver P. K., Vesa N., Jon M.A. Hronskye (2019), Exploration
information systems – A proposal for the future use of GIS in mineral
exploration targeting, Ore Geology Reviews
48. Mark B. (2016), Web Map Servers.
49. Mia B., Fujimitsu Y. (2012), Mapping hydrothermal altered mineral deposits
using Landsat 7 ETM+ image in and around Kuju volcano, Kyushu, Japan,
Journal of Earth System Science, No. 4, pp. 1049 - 1057.
50. Miao L., Julia C., Scott L., Joseph O., Mary J. B., Jeff B. (2012), Caching
Strategies for Improving Performance of Web-Based Geographic Applications,
National Snow and Ice Data Center
51. Nan L., Keyan X., Tong Z., Xianglong S., Zhenghui C., Jiangning Y., Debo L.,
Jianhua D., Li S., Jianfu F., Cangbai L. (2018), A GIS-based tool for the China
National Mineral Resource Assessment Initiative: A case study of gold deposits
147
in the Bayan Obo Group, Inner Mongolia, China, Ore Geology Reviews
52. Nizamuddin, Hizir, A., Pertiwi, H. (2017), Development of Web GIS for
information of renewable energy in Aceh Province after rehabilitation and
reconstruction process, Earth and Environmental Science 56.
53. Nutjaree C., Koji W., Joel C. B. (2016), Web-based mineral information system
of Thailand using free and open source software and open Geospatial
consortium standards: a case study of Asean region, Geoinformatics, vol.27,
no.2, pp.31-39.
54. Pengfei L., Hua L., Qian Z. (2020), LISA: A Learned Index Structure for
Spatial Data, SIGMOD 20,Portland, OR, USA.
55. Philip H., Shannon K. (2016), Web GIS: Architectural Patterns and Practices.
56. Pinde F. (2012), Web GIS: Principles and Applications.
57. Prima M. H. (2010), Mineral prospectivity analysis using gis technology.
58. Ranka S., Nikola V., Nikola L., Ivan O., Radule T., Milica P. (2015), WebGIS
Cadastre of Abandoned Mines in Autonomous Province of Vojvodina, 5th
International Symposium Mining and Environmental protection.
59. Ranka S., Nikola V., Nikola L., Ivan O., Radule T., Milica P. (2016), A
WebGIS Decision Support System for Management of Abandoned Mines.
60. Ricardo G., Juan P., Elena V., Maria J. and Luisa M. (2012), Web Map Tile
Services for Spatial Data Infrastructures: Management and Optimization.
61. Sabins Floyd F. (1999), Remote sensing for mineral exploration, Ore Geology
Reviews, pp. 157-183
62. Sakhare, Pratap and Gupta (2010), Development of Web GIS Framework for
Natural Resource Management Using ERDAS Apollo 2010.
63. Sankaran R., Sobhi N. (2013), Mapping of manganese potential areas using
ASTER satellite data in parts of Sultanate of Oman, International Journal of
Geosciences and Geomatics, pp. 92-101
64. Santosh K., Suresh B. (2016), A Web GIS Based Decision Support System for
Agriculture Crop Monitoring System-A Case Study from Part of Medak
148
District, Journal of Remote Sensing & GIS, Volume 5, Issue 4.
65. Satya P., Satyam K. S., Mukul K., Naveen D., Shubha D., Prashant K. S.,
Prashant A. J., Preetam V., Ved K. M. (2016), Sustainable Development in the
Field of Agriculture Using the Remote Sensing & GIS Technology.
66. Scharl, Arno, Klaus T. (2007), The Geospatial Web:How Geobrowsers, Social
Software and the Web 2.0 are Shaping the Network Society, Springer ISBN 1-
Integration For Mineral Exploration, Spatial data integration for mineral
84628-826-6. Schetselaar EM., Fabbri A. G. (1994), Case Studies In Data
exploration, resource assessment and environmental studies, pp. 136-150
67. Seyed M. B., Hamid R. R., Abbas M., Amin B. P., Ghahraman S. (2019), A
Remote Sensing-Based Application of Bayesian Networks for Epithermal Gold
Potential Mapping in Ahar-Arasbaran Area, NW Iran, Remote Sensing
68. Suhaibah A., Uznir U., Francois A., Darka M. and Alias A. R. (2013), Review
of Spatial Indexing Techniques for Large Urban Data Management,
International Symposium and Exhibition on Geoinformation.
69. Thanh T. N. (2009), Indexing PostGIS databases and spatial Query performance
evaluations, International Journal of Geoinformatics, Vol 5, No.3.
70. Tian X. Z., Jin Y. S., Cun J. L., Wen H. C. (2018), Potential Bands of Sentinel-
2A Satellite for Classification Problems in Precision Agriculture, International
Journal of Automation and Computing.
71. Vikram N., Jialin D., Mohammad A., Tim K. (2019), Learning Multi-
dimensional Indexes, SIGMOD’20,Portland, OR, USA.
72. Zhao T., Zhang F. (1990), An automatic technique and its effect by using
Landsat TM data to extract hydrothermal alteration information in subtropical
volcanic rock area, Asian Conference on Remote Sensing.
73. Canada Centre for Remote Sensing (2019), Fundamentals of Remote Sensing,
Natural Resources Ressources naturelles Canada.
74. The PostGIS Development Group (2002), PostGIS 3.0.2dev Manual.
75. Open Source Geospatial Foundation (2020), GeoServer 2.16.2 released.
149
76. PostgreSQL Global Development Group (2016), PostgreSQL 9.3.15
Documentation.
77. The PostGIS Development Group (2015), PostGIS 2.2.1dev Manual.
78. QGIS Development Team (2019), QGIS User Guide, Release 2.18.
151
PHỤ LỤC
Phụ lục 1: Thông tin các mỏ khoáng sản huyện Qùy Hợp – Nghệ An
Tọa độ (Hệ tọa độ VN2000, KTT 104 độ 45 phút, múi chiếu 3 độ)
TT
Số hiệu giấy phép
Loại KS
Khu vực cấp phép
Thời hạn (năm)
Tên tổ chức được cấp giấy phép KT khoáng sản
Diện tích (ha)
X (m)
Y (m)
2136835.20
549695.37
2136705.96
549802.20
Xã Minh Hợp và
5215/GP-UBND
2136536.00
549821.83
Công
ty TNHH Toàn
Đá XD
Thọ Hợp
4.50
20
1
ngày 04/11/2013
2136490.83
549728.46
Thắng
2136592.91
549703.85
2136758.31
549551.59
2147055.695
537694.484
Thung Chuối,
2147137.124
538131.680
Công ty CP khoáng sản và
5969/GP-UBND
Châu
Thiếc
10.0
2147150.344
538177.335
28
thương mại Trung Hải -
2
ngày 12/12/2013
Hồng
2146916.163
538283.788
NA
2146826.414
538068.849
5959/GP-UBND
Thung Cồn, xã
21 41 554.87
546 487.23
Công ty CP khoáng sản và
Đá XD
16.17
30
3
ngày 12/12/2013
Châu Lộc
21 41 630.33
546 637.63
thương mại Trung Hải -
152
Tọa độ (Hệ tọa độ VN2000, KTT 104 độ 45 phút, múi chiếu 3 độ)
TT
Số hiệu giấy phép
Loại KS
Khu vực cấp phép
Diện tích (ha)
Thời hạn (năm)
Tên tổ chức được cấp giấy phép KT khoáng sản
X (m)
Y (m)
21 42 143.83
546 636.35
NA
21 42 173.92
546 792.57
21 41 778.88
546 921.81
21 41 703.99
546 737.28
21 41 392.15
546 725.07
21 41 367.74
546 482.31
2140 872.27
546 682.97
2140 925.46
546 758.62
2140 736.67
546 899.79
Thung Khẳng,
2140 601.67
547 044.79
6455/GP-UBND
2140 536.67
546 969.79
Châu Lộc
4
Đá XD
7.3
20
Công ty CP An Sơn
ngày 30/12/2013
2140 671.67
546 819.79
và Thọ Hợp,
Quỳ Hợp
2139 907.71
547 504.66
2139 882.79
547 606.27
2139 773.70
547 526.53
2139 832.96
547 465.63
153
Tọa độ (Hệ tọa độ VN2000, KTT 104 độ 45 phút, múi chiếu 3 độ)
TT
Số hiệu giấy phép
Loại KS
Khu vực cấp phép
Thời hạn (năm)
Tên tổ chức được cấp giấy phép KT khoáng sản
Diện tích (ha)
X (m)
Y (m)
2140 122.47
547 895.00
2140 254.54
548 038.35
2140 220.76
548 119.08
2140 037.68
547 945.69
2139623.25
541717.33
Thung Chinh, xã
2139552.32
541538.90
68/GP-UBND
Châu
Đá XD
7.6692
2139681.46
541334.20
20
Công ty CP An Lộc
5
ngày 09/01/2014
2139875.13
541258.55
Quang
2139926.78
541347.20
2140544.58
547033.69
2140643.10
547061.32
Thung Sa Nhân
202/GP-UBND
2140582.26
547139.64
Công ty TNHH khai thác
Đá XD
- Thung
3.56
20
6
ngày 17/01/2014
2140696.08
547184.68
chế biến KS Sông Dinh
Khẳng, Thọ Hợp
2140639.99
547325.44
2140748.79
547277.07
203/GP-UBND
Đá XD
Thung Loong,
5.98
2140616.54
546417.63
20
Hợp tác xã Thành Công
7
154
Tọa độ (Hệ tọa độ VN2000, KTT 104 độ 45 phút, múi chiếu 3 độ)
TT
Số hiệu giấy phép
Loại KS
Khu vực cấp phép
Thời hạn (năm)
Tên tổ chức được cấp giấy phép KT khoáng sản
Diện tích (ha)
X (m)
Y (m)
ngày 17/01/2014
xã Châu
2140616.54
546595.63
Lộc
2140280.52
546595.63
2140280.52
546417.63
2.140.271,78
547.069,52
Thung Khẳng,
6978/GP-UBND
2.140.454,64
547.110,10
Công
ty TNHH Tân
8
Đá XD
Châu Lộc
2.44
14
ngày 12/12/2014
2.140.553,08
547.003,99
Thuận An
và Thọ Hợp
2.140.487,63
546.928,49
2128892.15
540826.50
2129003.50
541051.49
7089/GP-UBND
Bản Bàng, xã
2128904.74
541190.72
9
Đá XD
6.2
20
Công ty TNHH Hòa Hiệp
ngày 17/12/2014
Châu Lý
2128846.14
541222.72
2128755.09
541049.72
2128757.21
540896.72
Phá Líu - Thung
2148013.72
537371.66
938/GP-UBND
Công
ty
Cổ
phần
10
Thiếc
Lùn,
9.8
2148036.56
537755.60
30
ngày 12/3/2015
Tân Hoàng Khang
xã Châu Hồng
2147921.82
537821.82
155
Tọa độ (Hệ tọa độ VN2000, KTT 104 độ 45 phút, múi chiếu 3 độ)
TT
Số hiệu giấy phép
Loại KS
Khu vực cấp phép
Diện tích (ha)
Thời hạn (năm)
Tên tổ chức được cấp giấy phép KT khoáng sản
X (m)
Y (m)
2147754.35
537831.10
2147814.31
537636.31
2147769.25
537492.96
2147852.29
537401.03
2140943.10
545549.52
2141033.43
545921.31
1327/GP-UBND
Thung Cồn, xã
Công ty TNHH khai thác
11
Đá XD
8.993
2140878.14
545928.34
20
ngày 08/4/2015
Châu Lộc
khoáng sản Quang Thắng
2140712.95
545562.76
2140793.76
545404.77
2.147.995
537.325
2.148.272
537.543
2.148.251
537.657
3347/GP-UBND
Phá Líu, Châu
Công ty CP KS và TM
12
Thiếc
2.7
2.148.217
537.652
30
ngày 4/8/2015
Hồng
Trung Hải Nghệ An
2.148.228
537.560
2.148.086
537.480
2.148.039
537.578
156
Tọa độ (Hệ tọa độ VN2000, KTT 104 độ 45 phút, múi chiếu 3 độ)
TT
Số hiệu giấy phép
Loại KS
Khu vực cấp phép
Diện tích (ha)
Thời hạn (năm)
Tên tổ chức được cấp giấy phép KT khoáng sản
X (m)
Y (m)
2.148.016
537.371
2.147.901
537.317
2.146.106
537.793
2.146.186
537.820
Thung Hung
3327/GP-UBND
2.146.222
537.962
Công
ty TNHH Hồng
13
Thiếc
Nọi, xã Châu
1.87
24
ngày 3/8/2015
2.146.145
537.018
Lương
Hồng
2.146.105
537.938
2.146.094
537.865
21 46 522.77
539 863.84
21 46 520.97
539 964.88
3453/GP-UBND
Thung Hung,
21 46 328.42
540 025.57
Đá XD
5.24
22
Công ty CP KS Pha Lê
14
ngày 10/8/2015
Châu Tiến
21 46 327.32
539 963.20
21 46 198.33
539 967.41
21 46 198.99
539 778.84
3878/GP-UBND
Thung Khẳng,
2140308
546642
Doanh nghiệp tư nhân
Đá XD
9.32
20
15
ngày 01/9/2015
xã Thọ Hợp
2140326
546805
Long Anh
157
Tọa độ (Hệ tọa độ VN2000, KTT 104 độ 45 phút, múi chiếu 3 độ)
TT
Số hiệu giấy phép
Loại KS
Khu vực cấp phép
Thời hạn (năm)
Tên tổ chức được cấp giấy phép KT khoáng sản
Diện tích (ha)
X (m)
Y (m)
2140513
546911
2140273
547069
2140231
546872
2140152
546682
2140141
546869
2140030
546961
2139930
546757
2140075
546701
2.141.294,04
546.667,70
2.141.127,30
546.901,31
4119/GP-UBND
Thung Nọi, xã
16
Đá XD
4.929
2.141.002,08
546.801,91
20
Công ty TNHH Hà Quang
ngày 14/9/2015
Châu Lộc
2.141.153,03
546.515,41
2.141.201,46
546.643,06
14.248
2.147.352,92
538.484,09
4222/GP-UBND
Thung Xén, xã
17
Thiếc
(3 khu
2.147.241,20
538.674,20
30
Công ty TNHH Hà Cương
ngày 21/9/2015
Châu Tiến
vực)
2.147.151,15
538.639,33
158
Tọa độ (Hệ tọa độ VN2000, KTT 104 độ 45 phút, múi chiếu 3 độ)
TT
Số hiệu giấy phép
Loại KS
Khu vực cấp phép
Diện tích (ha)
Thời hạn (năm)
Tên tổ chức được cấp giấy phép KT khoáng sản
X (m)
Y (m)
2.147.235,87
538.449,23
2.146.429,80
538.428,38
2.146.674,87
538.525,83
2.146.644,16
538.609,95
2.146.396,26
538.519,45
2.146.393,27
538.527,61
2.146.794,89
538.667,85
2.146.727,50
538.878,11
2.146.312,86
538.747,90
2 147 612,75
537 878,61
2 147 769,87
537 832,61
2 147 962,44
537 942,29
5819/GP-UBND
Đá vôi
Bản Công, xã
Công ty TNHH Duyên
18
6.86
2 147 736,88
538 010,73
30
ngày 11/12/2015
trắng
Châu Hồng
Hoàng
2 147 836,13
538 103,69
2 147 743,00
538 185,50
2 147 543,13
537 948,57
159
Tọa độ (Hệ tọa độ VN2000, KTT 104 độ 45 phút, múi chiếu 3 độ)
TT
Số hiệu giấy phép
Loại KS
Khu vực cấp phép
Diện tích (ha)
Thời hạn (năm)
Tên tổ chức được cấp giấy phép KT khoáng sản
X (m)
Y (m)
2 140 606,96
546 689,86
2 140 505,79
546 723,73
2 140 474,78
546 888,33
Thung Khẳng xã
2 140 327,17
546 804,92
Châu Lộc và
1151/GP-UBND
2 140 313,67
546 702,82
Doanh nghiệp TN Dũng
19
Đá XD
Thung Bãi
8.65
26
2 140 632,84
546 600,53
ngày 21/3/2016
Hùng
Bằng, xã Thọ
2 139 691,80
547 405,06
Hợp
2 139 736,94
547 618,71
2 139 633,92
547 662,82
2 139 540,45
547 472,56
3796/GP-UBND
Thung Dên, xã
20
Đá hoa
5.02
30
Doanh nghiệp TN Hải Hà
ngày 08/8/2016
Châu Cường
3797/GP-UBND
Bản Thắm, xã
Hợp tác xã chế biến đá
21
Đá hoa
8.05
30
ngày 08/8/2016
Châu Cường
Thanh An
3809/GP-UBND
Thung Hầm - Cò
Công ty TNHH TM Phúc
22
Đá hoa
6.2
30
ngày 08/8/2016
Phạt, xã Liên Hợp
Hưng
160
Phụ lục 2: Thông tin Doanh nghiệp, công ty khai thác khoáng sản ở Qùy Hợp – Nghệ An
Tên
Mã Số Thuế
Địa chỉ
Người đại diện
Điện thoại
Ngày cấp
Khu tiểu thủ công nghiệp Thung
Công ty TNHH Toàn
2900328439
Khuộc, Thị trấn Quỳ Hợp, Huyện
Trần Thị Toàn
0383883279
30/09/1998
Thắng
Quỳ Hợp, Nghệ An
Doanh nghiệp TN Dũng
Nhà ông Hùng, Khối 2, Thị Trấn
Nguyễn Văn Hùng
038 883707
19/02/2004
2900580420
Hùng
Quỳ Hợp, Huyện Quỳ Hợp, Nghệ An
Công ty TNHH khai thác
Xóm Đoàn Kết, Xã Nghĩa Xuân,
2900619741
Trần Ngọc Đại
0383888834
03/03/2005
khoáng sản Quang Thắng
Huyện Quỳ Hợp, Nghệ An
Công ty TNHH khai thác
Khu tiểu thủ công nghiệp, Thị trấn
2900825889
Nguyễn Thanh Sơn
0383985624
27/9/2007
chế biến KS Sông Dinh
Quỳ Hợp, Huyện Quỳ Hợp, Nghệ An
Khối 1 Thị Trấn Quỳ Hợp, Thị trấn
Hợp tác xã Thành Công
2900487238
Hoàng Khắc Ngọc
0983906789
01/01/2002
Quỳ Hợp, Huyện Quỳ Hợp, Nghệ An
Nhà ông Đinh Văn Hùng, khối 11,
Công ty TNHH Hồng
2900557936
Thị Trấn Quỳ Hợp, Huyện Quỳ Hợp,
Đinh Văn Lương
038 3883647
7/22/2003
Lương
Nghệ An
Công ty CP KS và TM
Khối Bắc Hồ, Thị Trấn Quỳ Hợp,
Nguyễn Trung
2900806318
383982777
02/8/2007
Trung Hải Nghệ An
Huyện Quỳ Hợp, Nghệ An
Hiến
Công ty CP KS Pha Lê
103018538
Xóm Bản Hạt, Xã Châu Tiến, Huyện Nguyễn Hải Trung
915990338
29/06/2010
161
Tên
Mã Số Thuế
Địa chỉ
Người đại diện
Điện thoại
Ngày cấp
Quỳ Hợp, Nghệ An
Công ty TNHH Duyên
xóm Đoàn Kết, Xã Nghĩa Xuân,
Lê Hoàng Thiên
038 3888834
25/05/2007
2900797617
Hoàng
Huyện Quỳ Hợp, Tỉnh Nghệ An
Doanh nghiệp tư nhân
Xóm 1, Xã Đồng Hợp, Huyện Quỳ
Đặng Văn Long
02383983666
8/03/2004
2900492728
Long Anh
Hợp, Tỉnh Nghệ An
Công ty cổ phần Tân
khối 17, Thị Trấn Quỳ Hợp,Huyện
2901285273
Nguyễn Văn Thủy
038 3983525
11/11/2010
Hoàng Khang
Quỳ Hợp, Nghệ An
Công ty CP đá và khoáng
Khối Hợp Thành, Thị trấn Quỳ
2900731503
Nguyễn Văn Tuấn
0383983525
11/01/2006
sản Phủ Qùy
Hợp,Huyện Quỳ Hợp, Nghệ An
xóm Đồng Càn, Xã Đồng
Công ty CP An Sơn
2900566024
Hoàng Văn Sơn
0383888123
18/09/2003
Hợp,Huyện Quỳ Hợp, Nghệ An
Công ty TNHH Tân Thuận
khối 7, Thị trấn Quỳ Hợp,Huyện
2900610442
Nguyễn Thị Thảo
0383883457
13/12/2004
An
Quỳ Hợp, Nghệ An
Số 104, đường Nguyễn Sinh Sắc,
Công ty TNHH Hòa Hiệp 2900326537
Phạm Đình Hạnh
0383851940
01/4/1994
Phường Cửa Nam, Thành phố Vinh
xóm Tân Mùng, Xã Tam Hợp,Huyện
Công ty TNHH Hà Quang 2900765622
Đậu Văn Linh
0383888114
22/09/2006
Quỳ Hợp, Nghệ An
162
Tên
Mã Số Thuế
Địa chỉ
Người đại diện
Điện thoại
Ngày cấp
khối 19, thị trấn Quỳ Hợp, Huyện
Doanh nghiệp TN Hải Hà 2900459858
Lê Duy Hà
0383883790
14/08/2001
Quỳ Hợp,Nghệ An
Công ty TNHH Thành
Xóm 1- xã Đồng Hợp, Huyện Quỳ
2900482381
Nguyễn Văn Trung
038565991
5/11/2001
Trung
Hợp,Nghệ An
Hợp tác xã chế biến đá
Bản thắm xã Châu Cường, huyện
2900328407
Lê Quang Vinh
30/9/1998
Thanh An
Quỳ Hợp,Nghệ An
Công ty TNHH TM Phúc
xóm Dinh, Xã Nghĩa Xuân, Huyện
2900576329
Bùi Huy Công
0383888999
16/12/2003
Hưng
Quỳ Hợp,Nghệ An
160
Phụ lục 3. Chương trình thử nghiệm một số kỹ thuật xử lý ảnh vệ tinh đa phổ
Hình PL 2.1. Giao diện thực hiện chức năng cắt ảnh theo vùng
Hình PL 2.2. Giao diện thực hiện chức năng tổ hợp kênh
Hình PL 2.3. Giao diện thực hiện chức năng tổ hợp kênh
161
Hình PL 2.4. Giao diện thực hiện chức năng ghép kênh ảnh
Hình PL 2.5. Giao diện thực hiện chức năng PCA
162
Đoạn mã dưới đây thực hiện tính toán PCA
đầu vào (ảnh đa kênh phổ)
//
int num = dt.RasterCount; // Số lượng kênh ảnh của ảnh đầu vào
int NumPC = Convert.ToInt16(args[1]);// args[1]: số lượng ảnh PC cần
tạo
Console.WriteLine(num.ToString() + " " + NumPC.ToString());
int w = dt.RasterXSize; // chiều rộng ảnh
int h = dt.RasterYSize;// chiều cao ảnh
int length = w * h;// kích thước kênh ảnh
double[,] data = new double[length, num];// Lưu trữ dữ liệu ảnh
double[] buffer = new double[length];
//****************** Bước 1: Lấy dữ liệu ***********************
for (int i = 1; i <= num; i++)
{
Band band = dt.GetRasterBand(i);
band.ReadRaster(0, 0, w, h, buffer, w, h, 0, 0);// Đọc dữ liệu
kênh ảnh
for (int j = 0; j < length; j++)
data[j, i - 1] = buffer[j];
}
//************** Bước 2: Thực hiện phép trừ giá trị trung bình
163
double[] mean = new double[num];//Measures.Mean(data, num);
double[,] dataAdjust = new double[length, num];
int count = 0;
double sum = 0;
for (int i = 0; i < length; i++)
if (data[i, 0] > 0) count++;// Chỉ xét những điểm ảnh có thông tin
for (int i = 0; i < num; i++)
{
sum = 0;
for (int j = 0; j < length; j++)
sum += data[j, i];
mean[i] = sum / length;// Tính giá trị trung bình của từng kênh
for (int j = 0; j < length; j++)
dataAdjust[j, i] = data[j, i] - mean[i];//Xác định lại tâm
của tập dữ liệu
}
//************* Bước 3: Tính ma trận hiệp phương sai ***************
double[,] Cov = new double[num, num];
for (int i = 0; i < num; i++)
for (int j = i; j < num; j++)
{
sum = 0;
for (int k = 0; k < length; k++)
{
sum += dataAdjust[k, i] * dataAdjust[k, j];
}
Cov[i, j] = sum / (length-1);
}
for (int i = 0; i < num; i++)
for (int j = i - 1; j >= 0; j--)
{
Cov[i, j] = Cov[j, i];// Do ma trận hiệp phương sai là đối
xứng
}
**********************
//************** Bước 3: Tính toán trị rieng, vector riêng
******************************
EigenvalueDecomposition evd = new EigenvalueDecomposition(Cov);
double[] _eigenvalues = evd.RealEigenvalues;// Trị riêng được sắp xếp
theo thứ tự tăng dần => PC1 là cuối
double[,] _eigenvectors = evd.Eigenvectors;// Vector riêng được sắp
xếp theo thứ tự ...PC2, PC1. giá trị vector riêng theo cột
// Sắp xếp lại trị riêng - vector riêng
double[] eigenvalues = new double[num]; // Trị riêng được sắp xếp theo
thứ tự giảm dần
double[,] eigenvectors = new double[num, num]; // Vector riêng được
sắp xếp theo thứ tự PC1,PC2... giá trị vector riêng theo cột
for (int i = 0; i < num; i++)
eigenvalues[i] = _eigenvalues[num - 1 - i];// Sắp xếp lại thứ tự
của trị riêng
//for (int i = 0; i < num; i++)
// {
for (int j = 0; j < num; j++)
{
eigenvectors[j, 0] = _eigenvectors[j, num - 1];// Sắp xếp lại
đúng thứ tự của vector rieng theo trị riêng
}
//}
//--------- Đảo ngược lại các giá trị vector riêng
for (int i = 1; i < num; i++)
{
for (int j = 0; j < num; j++)
{
eigenvectors[j, i] = -_eigenvectors[j, num - 1 - i];// Sắp xếp
lại đúng thứ tự của vector rieng theo trị riêng
}
}
//********** Bước 4: Tính toán các giá trị PC ********************
164
165
với chỉ số hàng là PC; chỉ số cột là số PC
finalData = Accord.Math.Matrix.Multiply(dataAdjust, eigenvectors); //
Tính toán PC
double[,] finalData = new double[length, num]; //Mảng lưu giá trị PC
Tổng hợp giấy phép UBND tỉnh Nghệ An cấp cho khai thác khoáng sản (còn hiệu
lực) – Theo số liệu tổng hợp của Phòng Khoáng sản – Sở Tài nguyên và Môi
trường Nghệ An
Loại khoáng sản Số lượng giấy phép TT
1 Quặng vàng 2
2 Quặng thiếc 11
3 Đá vôi trắng 3
4 Mangan 0
5 Bazan 1
6 Quặng sắt 1
7 Đá xây dựng 74
8 Đá san lấp 6
9 Đá vôi xây dựng 2
10 Cát sỏi xây dựng 44
11 Sét gạch ngói 3
Tổng cộng 147
Số lượng giấy phép khai thác khoáng sản theo địa phương (còn hiệu lực)
TT Đơn vị Số lượng giấy phép
1 Nghi Lộc 7
2 Diễn Châu 4
3 Yên Thành 14
4 Quỳnh Lưu 5
5 Thị xã Hoàng Mai 6
166
6 Nghĩa Đàn 10
7 Thị xã Thái Hòa 5
8 Quỳ Châu 3
9 Quỳ Hợp 26
10 Quế Phong 3
11 Hưng Nguyên 5
12 Nam Đàn 7
13 Thanh Chương 3
14 Đô Lương 16
15 Tân Kỳ 17
16 Anh Sơn 8
17 Con Cuông 2
18 Tương Dương 3
19 Kỳ Sơn 3
Tổng cộng 147
Tổng hợp giấy phép khai thác do Bộ TN&MT cấp (còn hiệu lực)
TT Loại khoáng sản Số lượng giấy phép
1 Quặng thiếc 7
2 Đá vôi trắng 26
3 Đá vôi xi măng 5
4 Bazan xi măng 2
5 Sét xi măng 3
6 Đá vôi (XD) 1
7 Đá quý 1
8 Nước khoáng 2
Tổng cộng 47
Tổng hợp giấy phép khai thác theo địa phương do Bộ TN&MT cấp (còn hiệu lực)
167
TT Đơn vị Số lượng giấy phép
1 Quỳnh Lưu 6
2 Nghĩa Đàn 2
3 Quỳ Hợp 30
4 Tân Kỳ 4
5 Quỳ Châu 1
6 Anh Sơn 4
Tổng cộng 47
