ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐINH THỊ THU HIỀN
XÂY DỰNG HỆ THỐNG QUẢN LÝ VÀ CẢNH BÁO Ô
NHIỄM KHU CÔNG NGHIỆP ĐỒNG VĂN SỬ DỤNG GIS
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH
THÁI NGUYÊN, 2018
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐINH THỊ THU HIỀN
XÂY DỰNG HỆ THỐNG QUẢN LÝ VÀ CẢNH BÁO Ô NHIỄM KHU CÔNG NGHIỆP ĐỒNG VĂN SỬ DỤNG GIS
Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 8 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. ĐẶNG VĂN ĐỨC THÁI NGUYÊN, 2018
i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan bản luận văn “Xây dựng hệ thống quản lý và cảnh báo
ô nhiễm khu công nghiệp Đồng Văn sử dụng Gis” là công trình nghiên cứu của
tôi, dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Đặng Văn Đức, tham khảo các
nguồn tài liệu đã được chỉ rõ trong trích dẫn và danh mục tài liệu tham khảo. Các
nội dung công bố và kết quả trình bày trong luận văn này là trung thực và chưa
từng được ai công bố trong bất cứ công trình nào.
Thái Nguyên, tháng 5 năm 2018
Đinh Thị Thu Hiền
ii
LỜI CẢM ƠN
Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS. Đặng Văn Đức, Thầy đã tận
tình chỉ bảo giúp đỡ em trong suốt quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận văn.
Xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô trong Phòng Đào tạo, Trường Đại học
Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên đã nhiệt tình giảng
dạy, trang bị cho tôi những kiến thức quý báu trong suốt thời gian học tập tại
trường.
Xin cảm ơn các bạn cùng lớp và đồng nghiệp nơi tôi công tác đã tạo điều
kiện cho tôi hoàn thành luận văn này.
Xin gửi lời cảm ơn tới gia đình tôi đã động viên tôi trong suốt quá trình học
tập và hoàn thành luận văn.
iii
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN .................................................................................................. 1
LỜI CẢM ƠN ....................................................................................................... ii
MỤC LỤC ............................................................................................................ iii
DANH MỤC HÌNH VẼ ........................................................................................ v
PHẦN I: MỞ ĐẦU ............................................................................................... 1
CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ GIS VÀ BÀI TOÁN QUẢN LÝ MÔI TRƯỜNG
............................................................................................................................... 4
1.1. Các khái niệm cơ bản về GIS: ...................................................................... 4
1.1.1. Một số định nghĩa về hệ thông tin địa lý .............................................. 4
1.1.2. Các thành phần của hệ thông tin địa lý ................................................. 6
1.2. Biểu diễn dữ liệu địa lý ............................................................................... 9
1.2.1. Các thành phần của dữ liệu địa lý ......................................................... 9
1.2.2. Mô hình biểu diễn dữ liệu không gian[3] ........................................... 13
1.2.3. Phân tích và xử lý dữ liệu không gian ................................................ 18
1.3. Ứng dụng GIS trong bài toán quản lý và cảnh báo ô nhiễm ...................... 24
1.3.1. Các lĩnh vực liên quan với hệ thông tin địa lý .................................... 24
1.3.2. Những bài toán của GIS ...................................................................... 25
1.3.3. Bài toán của GIS trong quản lý và cảnh báo ô nhiễm môi trường: .... 25
CHƯƠNG II PHÂN TÍCH KHÔNG GIAN HỖ TRỢ VÀ CẢNH BÁO Ô NHIỄM
MÔI TRƯỜNG ................................................................................................... 27
2.1 Kỹ thuật xây dựng vùng đệm trong GIS ..................................................... 27
2.1.1 Giới thiệu về xây dựng vùng đệm trong GIS ....................................... 27
2.1.2 Vùng đệm của điểm dữ liệu ................................................................. 27
2.1.3 Vùng đệm của xâu đoạn thẳng ............................................................ 28
2.1.4 Vùng đệm của vùng xác định bởi đa giác ............................................ 32
2.2 Kỹ thuật xếp chồng bản đồ .......................................................................... 35
iv
2.2.1 Khái quát về xếp chồng bản đồ ............................................................ 35
2.2.2 Các phương pháp xếp chồng bản đồ .................................................... 37
2.2.3 Thuật toán Bently – Ottmann ............................................................... 38
2.3 Kỹ thuật nội suy không gian ....................................................................... 43
2.3.1 Nội suy trọng số không gian (IDW) .................................................... 43
2.3.2 Kỹ thuật Kriging .................................................................................. 43
2.4 Kết luận chương .......................................................................................... 46
CHUƠNG III XÂY DỰNG CHUƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM VÀ CẢNH BÁO
Ô NHIỄM ............................................................................................................ 47
3.1 Mô tả bài toán cảnh báo ô nhiễm tại khu công nghiệp Đồng văn bằng GIS .. 47
3.2 Mô hình hệ thống thử nghiệm ..................................................................... 47
3.3 Lựa chọn công cụ phát triển và môi trường thử nghiệm............................. 48
3.4 Đánh giá kết quả thử nghiệm ...................................................................... 49
KẾT LUẬN VÀ HUỚNG PHÁT TRIỂN .......................................................... 60
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................... 60
v
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1. 1. Thành tố của GIS ................................................................................. 6
Hình 1.2: Mối quan hệ giữa các thành phần của GIS ........................................... 7
Hình 1. 3. Ví dụ biểu diễn vị trí nước bị ô nhiễm ............................................... 10
Hình 1.4. Ví dụ biểu diễn đường ......................................................................... 11
Hình 1.5. Ví dụ biểu diễn khu vực hành chính ................................................... 12
Hình 1.6. Biểu diễn thế giới bằng mô hình raster ............................................... 17
Hình 1.7: Xếp chồng đa giác ............................................................................... 21
Hình 1.8. Tiến trình xếp chồng đa giác ............................................................... 22
Hình 2.1. Vùng đệm của xâu đoạn thẳng ............................................................ 28
Hình 2.2. Tìm vùng đệm ..................................................................................... 29
Hình 2.3. Trường hợp góc tù ............................................................................... 30
Hình 2.4. Trường hợp góc bẹt ............................................................................. 30
Hình 2.5. Minh họa bản đồ đệm trong GIS ........................................................ 34
Hình 2.6. Nguyên lý khi xếp chồng các bản đồ ................................................ 36
Hình 2.7. Việc xếp chồng các bản đồ theo phương pháp cộng .......................... 36
Hình 2.8. Một thí dụ trong việc xếp chồng các bản đồ. ...................................... 36
Hình 2.9. Xếp chồng 2 lớp bản đồ ..................................................................... 37
Hình 2.10. Xếp chồng điểm và đa giác .............................................................. 38
Hình 2.11. Xếp chồng đoạn và đa giác .............................................................. 38
Hình 3.1: Giao diện chương trình Hmap với cửa sổ hiển thị bản đồ, các lớp bản
đồ và cửa sổ chức năng phân tích nội suy IDW. ................................................. 48
Hình 3.2. Bản đồ chuyên đề nội suy chỉ tiêu Asen trong nước ngầm tại 3 điểm
quan trắc sử dụng thuật toán nội suy IDW .......................................................... 49
Hình 3.3. Bản đồ chuyên đề Tổng lượng chất rắn hòa tan trong nước ngầm ..... 51
Hình 3.4. Chỉ tiêu lượng vi khuẩn trong nước ngầm .......................................... 52
Hình 3.5. Chỉ tiêu Chì (Pb) trong nước ngầm ..................................................... 53
vi
Hình 3.6. Chỉ tiêu Asen trong nước mặt ............................................................. 54
Hình 3.7. Chỉ tiêu vi khuẩn Coliform trong nước mặt ........................................ 55
Hình 3.8. Hàm lượng Chì (Pb) trong nước mặt .................................................. 56
Hình 3.9. Chỉ tiêu vi khuẩn Coliform trong nước thải ........................................ 57
Hình 3.10. Hàm lượng CO (Các-bon ô xít) trong không khí ............................. 58
Hình 3.11. Tổng bụi lơ lửng trong không khí ..................................................... 59
1
PHẦN I: MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Cùng với sự phát triển của xã hội, con người đã sử dụng nhiều công cụ để
tìm hiểu, khai thác và giải đáp các thắc mắc về tự nhiên; Trong đó, kỹ thuật
“Thông tin địa lý” (GIS – Geographic Information System) là kỹ thuật ưu việt
được sử dụng rộng rãi từ những năm 60 trở lại đây. Kỹ thuật GIS là kỹ thuật ứng
dụng hệ thống vi tính, số hóa để thu thập, phân tích, xử lý dữ liệu không gian. Từ
đó, GIS đã trở thành công cụ hỗ trợ ra quyết định trong hầu hết các lĩnh vực nghiên
cứu và quản lý, đặc biệt trong quản lý, quy hoạch nguồn tài nguyên môi trường.
Thông tin địa lý là thông tin về các vị trí trên bề mặt trái đất, bao gồm tri
thức về cái gì đó? Ở đâu? Hoặc tri thức về cái gì ở tại vị trí biết trước? Đặc trưng
của thông tin địa lý có thể rất chi tiết như: thông tin về từng ngôi nhà trong thành
phố hoặc có thể rất thô như: Thời tiết, mật độ dân số quốc gia…
Một vấn đề nóng bỏng, gây bức xúc trong dư luận xã hội cả nước là tình
trạng ô nhiễm môi trường sinh thái do các hoạt động sản xuất và sinh hoạt của con
người gây ra. Vấn đề này ngày càng trầm trọng, đe doạ trực tiếp sự phát triển kinh
tế - xã hội bền vững, sự tồn tại, phát triển của các thế hệ hiện tại và tương lai. Giải
quyết vấn đề ô nhiễm môi trường trong thời kỳ đẩy mạnh CNH, HĐH hiện nay
không chỉ là đòi hỏi cấp thiết đối với các cấp quản lí, các doanh nghiệp mà đó còn
là trách nhiệm của cả hệ thống chính trị và của toàn xã hội.
Việc theo dõi mức độ ô nhiễm của từng công ty trong khu công nghiệp để có
những xử lý kịp thời cho các công ty phòng tránh cũng như có những giải pháp
thích hợp khi mức độ ô nhiễm tăng cao gây nguy hại tới môi trường đất, nước và
không khí làm ảnh hưởng đến môi trường sống của những người xung quanh.
Chính thực trạng ấy đã khiến tôi mạnh dạn đưa ra ý tưởng cho đề tài nghiên cứu:”
Xây dựng hệ thống quản lý và cảnh báo ô nhiễm ở các khu công nghiệp”. Để thực
hiện được ý tưởng này cần đến sự trợ giúp của công nghệ thông tin, thông qua
công nghệ GIS. Bên cạnh đó cần phải nghiên cứu thử nghiệm trên môi trường cụ
2
thể, ở đây chọn khu công nghiệp Đồng Văn - Hà Nam. Đề tài được thực hiện
thành công sẽ trợ giúp công tác quản lý và cảnh báo kịp thời các mức độ ô nhiễm
của địa phương, hạn chế đến mức thấp nhất có thể tác hại gây ô nhiễm của chúng.
Sau thử nghiệm và hoàn thiện, đề tài có thể triển khai ứng dụng cho các vùng, khu
công nghiệp khác.
Các dữ liệu về mức độ ô nhiễm môi trường do các công ty thu thập, chúng
thường gắn với phạm vi quản lý của công ty, địa phương, sở Tài nguyên môi
trường và bộ Tài nguyên môi trường với dân cư và các điều kiện tự nhiên trên
không gian địa bàn quản lý. Việc theo dõi các mức độ ô nhiễm môi trường đòi hỏi
phải tổng hợp từ dưới lên, và cần được phân tích, đánh giá tình hình, tiến hành
các dự báo để thông báo lại cho các công ty trong khu Công nghiệp Đồng Văn
biết và có những giải pháp đề phòng, ngăn chặn mức độ tiến triển gây ô nhiễm
kịp thời, đúng nơi, đúng đối tượng.
Chính vì lý do đó, trong khuôn khổ luận văn, học viên thực hiện nghiên cứu:
“Xây dựng hệ thống quản lý và cảnh báo ô nhiễm khu công nghiệp Đồng Văn
sử dụng Gis”
2. Mục tiêu của đề tài
Sử dụng công nghệ GIS để tổ chức thu thập dữ liệu cũng như chuyển tải và
biểu diễn thông tin trên nền web. Các thông tin có thể nhận được kịp thời và được
xử lý, đưa ra các quyết định đúng đắn, đáp ứng được yêu cầu quản lý và cảnh báo
mức độ ô nhiễm, hạn chế được những thiệt hại không đáng có.
3. Phạm vi và phương pháp nghiên cứu
a. Phạm vi nghiên cứu
- Hoàn thiện quy trình theo dõi, tổng hợp và phân tích ô nhiễm từ cơ sở đến
toàn khu vực trên cơ sở tổ chức và cách làm đã có nhưng sử dụng các công cụ và
công nghệ mới để triển khai hệ thống thông tin quản lý và cảnh báo xử lý ô nhiễm
trên nền web phục vụ thường xuyên cho công tác và xử lý ô nhiễm.
3
- Nghiên cứu xây dựng cơ sở dữ liệu dạng GIS từ cơ sở đến toàn vùng phục
vụ việc thu thập và xử lý thông tin đáp ứng yêu cầu của bài toán đặt ra
- Tổ chức website phục vụ việc thu thập và chuyển tải thông tin của hệ thống
được xây dựng.
b. Phương pháp nghiên cứu
- Các phương pháp phân tích, tổng hợp và dự báo theo yêu cầu.
- Tổ chức cơ sở dữ liệu phân tán dạng GIS, tổng hợp và phân tich dữ liệu,
tiến hành dự báo theo các phương pháp khoa học khác nhau, chuyển tải các thông
tin trên nền web dưới cả dạng văn bản và dạng bản đồ
4. Bố cục luận văn
- Phần I: Mở đầu
- Phần II: Nội dung
+ Chương I: Tổng quan về GIS và bài toán quản lý môi trường
+ Chương II: Phân tích không gian hỗ trợ quản lý và cảnh báo ô nhiễm môi
trường
+ Chương III: Xây dựng chương trình thử nghiệm cảnh báo ô nhiễm
- Phần III: Kết luận và hướng phát triển
4
CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ GIS VÀ BÀI TOÁN QUẢN LÝ MÔI TRƯỜNG
1.1. Các khái niệm cơ bản về GIS:
Khái niệm Địa lý (Geography) đề cập lĩnh vực nghiên cứu mô tả Trái đất
(Geo-Earth). Ngày nay, khái niệm này và khái niệm Không gian (Space) được sử
dụng thay thế nhau trong một số trường hợp. Tuy nhiên, về mặt bản chất thì Địa
lý là tập các mô tả về không gian (hai chiều), khí quyển (ba chiều), … của Trái
đất. Còn Không gian cho phép mô tả bất kỳ cấu trúc đa chiều nào, không quan
tâm đến vị trí địa lý của nó. Như vậy có thể coi Địa lý như là một phần cấu trúc
nhỏ trong tập cấu trúc Không gian.
Khi mô tả Trái đất, các nhà địa lý luôn đề cập đến quan hệ không gian (spatial
relationship) của các đối tượng trong thế giới thực. Mối quan hệ này được thể
hiện thông qua các bản đồ (map) trong đó biểu diễn đồ họa của tập các đặc trưng
trừu tượng và quan hệ không gian tương ứng trên bề mặt trái đất, ví dụ: bản đồ
dân số biểu diễn dân số tại từng vùng địa lý.
Dữ liệu bản đồ còn là loại dữ liệu có thể được số hóa. Để lưu trữ và phân tích
các số liệu thu thập được, cần có sự trợ giúp của hệ thông tin địa lý (Geographic
Information System-GIS).
1.1.1. Một số định nghĩa về hệ thông tin địa lý
Có nhiều cách diễn giải khác nhau cho từ viết tắt GIS, tuy nhiên các cách
diễn giải đó đều mô tả việc nghiên cứu các thông tin địa lý và các khía cạnh khác
liên quan.
GIS cũng giống như các hệ thống thông tin khác, có khả năng nhập, tìm kiếm
và quản lý các dữ liệu lưu trữ, để từ đó đưa ra các thông tin cần thiết cho người
sử dụng. Ngoài ra, GIS còn cho phép lập bản đồ với sự trợ giúp của máy tính,
giúp cho việc biểu diễn dữ liệu bản đồ tốt hơn so với cách truyền thống. Dưới đây
là một số định nghĩa GIS hay dùng:
5
• Định nghĩa của dự án The Geographer's Craft, Khoa Địa lý, Trường
Đại học Texas
GIS là cơ sở dữ liệu số chuyên dụng trong đó hệ trục tọa độ không gian là
phương tiện tham chiếu chính. GIS bao gồm các công cụ để thực hiện những công
việc sau:
- Nhập dữ liệu từ bản đồ giấy, ảnh vệ tinh, ảnh máy bay, số liệu điều tra và
các nguồn khác.
- Lưu trữ dữ liệu, khai thác, truy vấn cơ sở dữ liệu.
- Biến đổi dữ liệu, phân tích, mô hình hóa, bao gồm cả dữ liệu thống kê và
dữ liệu không gian.
- Lập báo cáo, bao gồm bản đồ chuyên đề, bảng biểu, biểu đồ và kế hoạch.
Từ định nghĩa trên, ta thấy: Thứ nhất, GIS có quan hệ với ứng dụng cơ sở dữ
liệu. Thông tin trong GIS đều liên kết với tham chiếu không gian và GIS sử dụng
tham chiếu không gian như phương tiện chính để lưu trữ và truy nhập thông tin.
Thứ hai, GIS là công nghệ tích hợp, cung cấp các khả năng phân tích như phân
tích ảnh máy bay, ảnh vệ tinh hay tạo lập mô hình thống kê, vẽ bản đồ... Cuối
cùng, GIS có thể được xem như một hệ thống cho phép trợ giúp quyết định. Cách
thức nhập, lưu trữ, phân tích dữ liệu trong GIS phải phản ánh đúng cách thức
thông tin sẽ được sử dụng trong công việc lập quyết định hay nghiên cứu cụ thể.
• Định nghĩa của David Cowen, NCGIA, Mỹ
GIS là hệ thống phần cứng, phần mềm và các thủ tục được thiết kế để thu
thập, quản lý, xử lý, phân tích, mô hình hóa và hiển thị các dữ liệu qui chiếu không
gian để giải quyết các vấn đề quản lý và lập kế hoạch phức tạp.
Một cách đơn giản, có thể hiểu GIS như một sự kết hợp giữa bản đồ (map)
và cơ sở dữ liệu (database).
GIS = Bản đồ + Cơ sở dữ liệu
Bản đồ trong GIS là một công cụ hữu ích cho phép chỉ ra vị trí của từng địa
điểm. Với sự kết hợp giữa bản đồ và cơ sở dữ liệu, người dùng có thể xem thông
6
tin chi tiết về từng đối tượng/thành phần tương ứng với địa điểm trên bản đồ thông
qua các dữ liệu đã được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Ví dụ, khi xem bản đồ về các
thành phố, người dùng có thể chọn một thành phố để xem thông tin về thành phố
đó như diện tích, số dân, thu nhập bình quân, số quận/huyện của thành phố, …
1.1.2. Các thành phần của hệ thông tin địa lý
Một hệ thông tin địa lý thường bao gồm 5 thành phần:
Hình 1. 1. Thành tố của GIS
- Con người;
- Dữ liệu;
- Phần cứng;
- Phần mềm;
- Phương pháp phân tích dữ liệu.
Các thành phần này kết hợp với nhau nhằm tự động quản lý và phân phối
thông tin thông qua biểu diễn địa lý.
7
Hình 1.2: Mối quan hệ giữa các thành phần của GIS
Con người
Con người là thành phần quan trọng nhất, là nhân tố thưc hiện các thao tác
điều hành sự hoạt động của hệ thống GIS. Con người tham gia vào hệ thông tin
địa lý với một hoặc nhiều vai trò sau:
- Người xây dựng bản đồ: sử dụng các lớp bản đồ được lấy từ nhiều nguồn
khác nhau, chỉnh sửa dữ liệu để tạo ra các bản đồ theo yêu cầu.
- Người thiết kế CSDL: xây dựng các mô hình dữ liệu lôgic và vật lý.
- Người phát triển: xây dựng hoặc cải tạo các phần mềm GIS để đáp ứng các
nhu cầu cụ thể.
- Người dùng GIS là những người sử dụng các phần mềm GIS để giải quyết
các bài toán không gian theo mục đích của họ. Họ thường là những người được
đào tạo tốt về lĩnh vực GIS hay là các chuyên gia.
Dữ liệu
Một hệ thống thông tin không thể thiếu dữ liệu, dữ liệu là nguồn đầu vào, là
nguyên liệu để hệ thống thực hiện phân tích, xử lý và cho ra kết quả phục vụ nhu
cầu khai thác thông tin của người dùng. Một cách tổng quát, người ta chia dữ liệu
trong GIS thành 2 loại:
- Dữ liệu không gian (spatial) cho ta biết kích thước vật lý, hình dạng và vị
trí địa lý của các đối tượng trên bề mặt trái đất.
8
- Dữ liệu thuộc tính (non-spatial) là các dữ liệu ở dạng văn bản, cung cấp
thêm thông tin mô tả về đối tượng dữ liệu không gian.
Phần cứng
Phần cứng GIS giúp xây dựng, lưu trữ dữ liệu địa lý, kết nối các thiết bị khai
thác và sử dụng hệ thống và trình bày thông tin địa lý. Phần cứng GIS có thể là
các máy tính điện tử: PC, mini Computer, Smart Phone … là các thiết bị mạng
cần thiết khi triển khai GIS trên môi trường mạng. GIS cũng đòi hỏi các thiết bị
ngoại vi đặc biệt cho việc nhập và xuất dữ liệu như: máy số hoá (digitizer), máy
vẽ (plotter), máy quét (scanner)…
Phần mềm
Phần mềm giúp kết nối các thành tố của một hệ thông tin địa lý với nhau,
đồng thời mang lại thông tin từ dữ liệu địa lý thông qua các chức năng phân tích
và xử lý dữ liệu.
Hệ thống phần mềm GIS rất đa dạng. Mỗi công ty xây dựng GIS đều có hệ
phần mềm riêng của mình. Tuy nhiên, có một dạng phần mềm mà các công ty
phải xây dựng là hệ quản trị CSDL địa lý. Dạng phần mềm này nhằm mục đích
nâng cao khả năng cho các phần mềm CSDL thương mại trong việc: sao lưu dữ
liệu, định nghĩa bảng, quản lý các giao dịch do đó ta có thể lưu các dữ liệu đồ địa
lý dưới dạng các đối tượng hình học trực tiếp trong các cột của bảng quan hệ và
nhiều công việc khác.
Các phép phân tích dữ liệu
Mục đích chung của mọi hệ thông tin là khai thác, phân tích, xử lý dữ liệu
để đưa ra các thông tin phục vụ nhu cầu của con người. Các chức năng phân tích,
xử lý và trình bày dữ liệu của một hệ thông tin địa lý tối thiểu phải gồm:
- Capture: thu thập dữ liệu. Dữ liệu có thể lấy từ rất nhiều nguồn, có thể là
bản đồ giấy, ảnh chụp, bản đồ số…
- Store: lưu trữ. Dữ liệu có thể được lưu dưới dạng vector hay raster (sẽ đề
cập ở mục sau).
9
- Query: truy vấn (tìm kiếm). Người dùng có thể truy vấn thông tin đồ họa
hiển thị trên bản đồ.
- Analyze: phân tích. Đây là chức năng hỗ trợ việc ra quyết định của người
dùng.
- Display: hiển thị. Hiển thị dữ liệu địa lý và kết quả phân tích dưới những
cách thức hiểu được đối với người dùng.
- Output: xuất dữ liệu. Hỗ trợ việc kết xuất dữ liệu bản đồ dưới nhiều định
dạng: giấy in, Web, ảnh, file…
1.2. Biểu diễn dữ liệu địa lý
1.2.1. Các thành phần của dữ liệu địa lý
Trong GIS, dữ liệu được chia làm hai loại: thành phần không gian và thành
phần phi không gian (thuộc tính). Hai loại thành phần dữ liệu này được kết hợp
thông qua một chỉ số chung để mô tả một đối tượng thực. Sự kết hợp này thể hiện
đặc trưng không gian của đối tượng, nó cho phép:
- Mô tả “vị trí, hình dạng”: vị trí tham chiếu, đơn vị đo, dạng hình học của
thực thể địa lý.
- Mô tả “quan hệ và tương tác” giữa các thực thể địa lý: những thửa đất nào
liền kề với khu công nghiệp ?
- Mô tả “thông tin” của các đối tượng địa lý: ai là chủ sở hữu của thửa đất
này, thuộc quản lý của địa phương nào?...
Thành phần không gian
Thành phần dữ liệu không gian hay thường được gọi là dữ liệu hình học hay
dữ liệu bản đồ trong GIS, là dữ liệu về đối tượng mà vị trí của nó được xác định
trên bề mặt trái đất. Dữ liệu không gian sử dụng trong hệ thống địa lý luôn được
xây dựng trên một hệ thống tọa độ, bao gồm tọa độ, quy luật và các ký hiệu dùng
để xác định một hình ảnh bản đồ cụ thể trên mỗi bản đồ.
Hệ thống GIS dùng thành phần dữ liệu không gian để tạo ra bản đồ hay hình
ảnh bản đồ trên màn hình hoặc trên giấy thông qua thiết bị ngoại vi. Mỗi hệ thống
10
GIS có thể dùng các mô hình khác nhau để mô hình hóa thế giới thực sao cho
giảm thiểu sự phức tạp của không gian nhưng không mất đi các dữ liệu cần thiết
để mô tả chính xác các đối tượng trong không gian. Hệ thống GIS 2D dùng 3 kiểu
dữ liệu cơ sở sau để mô tả hay thể hiện các đối tượng trên bản đồ vector, đó là:
- Ðiểm (Point):
Điểm được xác định bởi cặp giá trị tọa độ (x, y). Các đối tượng đơn với thông
tin về địa lý chỉ bao gồm vị trí thường được mô tả bằng đối tượng điểm.
Các đối tượng biểu diễn bằng kiểu điểm thường mang đặc tính chỉ có tọa độ
đơn (x, y) và không cần thể hiện chiều dài và diện tích. Ví dụ, trên bản đồ, các vị
trí của bệnh viện, các cây xăng, các điểm kinh tế- xã hội khác… có thể được biểu
diễn bởi các điểm.
Hình 3 là ví dụ về vị trí nước bị ô nhiễm. Mỗi vị trí được biểu diễn bởi 1
điểm gồm cặp tọa độ (x, y) và tương ứng với mỗi vị trí đó có thuộc tính độ sâu và
tổng số nước bị nhiễm bẩn. Các vị trí này được biểu diễn trên bản đồ và lưu trữ
trong các bảng dữ liệu.
Hình 1. 3. Ví dụ biểu diễn vị trí nước bị ô nhiễm
- Ðường – Cung (Line - Arc):
Đường được xác định bởi dãy các điểm hoặc bởi 2 điểm đầu và điểm cuối.
Đường dùng để mô tả các đối tượng địa lý dạng tuyến như đường giao thông, sông
ngòi, tuyến cấp điện, cấp nước…
11
Các đối tượng được biểu diễn bằng kiểu đường thường mang đặc điểm là có
dãy các cặp tọa độ, các đường bắt đầu và kết thúc hoặc cắt nhau bởi điểm. Ví dụ,
bản đồ hệ thống đường bộ, sông, đường biên giới hành chính, … thường được
biểu diễn bởi đường và trên đường có các điểm (vertex) để xác định vị trí và hình
dáng của đường đó.
- Vùng (Polygon):
Hình 1.4. Ví dụ biểu diễn đường
Vùng được xác định bởi ranh giới của nó là đường gấp khúc, có điểm đầu
trùng với điểm cuối. Các đối tượng địa lý có diện tích và được bao quanh bởi
đường thường được biểu diễn bởi vùng.
Các đối tượng biểu diễn bởi vùng có đặc điểm là được mô tả bằng tập các
đường bao quanh vùng và điểm nhãn (label point) thuộc vùng để mô tả, xác định
cho mỗi vùng. Ví dụ, các khu vực hành chính, hình dạng các công viên, … được
mô tả bởi kiểu dữ liệu vùng. Hình 1.5 mô tả ví dụ cách lưu trữ một đối tượng
vùng.
12
Hình 1.5. Ví dụ biểu diễn khu vực hành chính
Một đối tượng có thể biểu diễn bởi các kiểu khác nhau tùy thuộc vào tỷ lệ
của bản đồ đó. Ví dụ, đối tượng công viên có thể được biểu diễn bởi điểm trong
bản đồ có tỷ lệ nhỏ, và bởi vùng trong bản đồ có tỷ lệ lớn.
Thành phần phi không gian
Thành phần dữ liệu phi không gian hay còn gọi là dữ liệu thuộc tính, là
những diễn tả đặc tính, số lượng, mối quan hệ của các hình ảnh bản đồ với vị trí
địa lý của chúng thông qua một cơ chế thống nhất. Hệ thống GIS có cơ chế liên
kết dữ liệu không gian và phi không gian của cùng một đối tượng với nhau. Có
thể nói, một trong những chức năng đặc biệt của công nghệ GIS chính là khả năng
liên kết và xử lý đồng thời dữ liệu bản đồ và dữ liệu thuộc tính.
Dữ liệu thuộc tính trong hệ thống GIS bất kỳ thường phân thành 4 loại sau:
- Bộ xác định: có thể là một số duy nhất, liên tục, ngẫu nhiên hoặc chỉ báo
địa lý, số liệu xác định vị trí lưu trữ chung. Bộ xác định cho một thực thể chứa tọa
độ phân bố của nó, số hiệu mảnh bản đồ, mô tả khu vực hay con trỏ đến vị trí lưu
trữ của số liệu liên quan. Bộ xác định thường lưu trữ với các bản ghi tọa độ hay
mô tả khác của hình ảnh không gian và các bản ghi số liệu thuộc tính liên quan.
- Số liệu hiện tượng, tham khảo địa lý: miêu tả thông tin danh mục, các hoạt
động liên quan đến các vị trí địa lý xác định (ví dụ như: cho phép xây dựng, báo
cáo tai nạn, nghiên cứu y tế,…) Thông tin này được lưu trữ và quản lý trong các
13
tệp/ bảng độc lập, trong đó mỗi bản ghi chứa yếu tố xác định vị trí của sự kiện hay
hiện tượng quản lý.
- Chỉ số địa lý: bao gồm tên, địa chỉ, khối, phương hướng định vị, … liên
quan đến các đối tượng địa lý. Một chỉ số có thể bao gồm nhiều bộ xác định cho
thực thể địa lý. Ví dụ: chỉ số địa lý về đường phố và địa chỉ địa lý liên quan đến
phố đó.
- Quan hệ giữa các đối tượng tại một vị trí địa lý cụ thể trong không gian.
Đây là thông tin quan trọng cho các chức năng xử lý của hệ thống thông tin địa
lý. Các mối quan hệ không gian có thể là mối quan hệ đơn giản hay lôgic, ví dụ
đứng trước và tiếp theo số nhà 101 phải là số nhà 99 và 103.
1.2.2. Mô hình biểu diễn dữ liệu không gian[3]
Như đã đề cập ở trên, dữ liệu địa lý bao gồm thành phần dữ liệu không gian
và thành phần dữ liệu thuộc tính. Ở phần này, chúng ta sẽ xem xét cách thức biểu
diễn thành phần dữ liệu không gian trong hệ thông tin địa lý.
Hệ thông tin địa lý biểu diễn các thực thể địa lý trong tự nhiên bằng dữ liệu
của nó, hệ thống GIS chứa càng nhiều dữ liệu thì khả năng mang lại thông tin
càng lớn. Dữ liệu của GIS có được thông qua việc mô hình hóa các thực thể địa
lý. Mô hình biểu diễn dữ liệu địa lý là cách thức chúng ta biểu diễn trừu tượng các
thực thể địa lý. Mô hình biểu diễn dữ liệu địa lý đóng vai trò quan trọng vì cách
thức biểu diễn thông tin sẽ ảnh hưởng tới khả năng thực hiện phân tích dữ liệu và
khả năng hiển thị đồ họa của một hệ thống thông tin địa lý.
Các mức trừu tượng của dữ liệu được thể hiện qua 3 mức mô hình, bao gồm:
- Mô hình quan niệm;
- Mô hình logic;
- Mô hình vật lý.
Mô hình quan niệm
Đây là mức trừu tượng đầu tiên trong tiến trình biểu diễn các thực thể địa
lý. Là tập các thành phần và các quan hệ giữa chúng liên quan đến hiện tượng tự
14
nhiên nào đó. Mô hình này độc lập lập với hệ thống, độc lập với cấu trúc, tổ chức
và quản lý dữ liệu. Một số mô hình quan niệm thường được sử dụng trong GIS là:
- Mô hình không gian trên cơ sở đối tượng:
Mô hình này tập trung vào các hiện tượng, thực thể riêng rẽ được xem xét
độc lập hay cùng với quan hệ của chúng với thực thể khác. Bất kỳ thực thể lớn
hay nhỏ đều được xem như một đối tượng và có thể độc lập với các thực thể láng
giềng. Đối tượng này lại có thể bao gồm các đối tượng khác và chúng cũng có thể
có quan hệ với các đối tượng khác. Ví dụ các đối tượng kiểu thửa đất và hồ sơ là
tách biệt với các đối tượng khác về không gian và thuộc tính.
Mô hình hướng đối tượng phù hợp với các thực thể do con người tạo ra như
nhà cửa, đường quốc lộ, các điểm tiện ích hay các vùng hành chính. Một số thực
thể tự nhiên như sông hồ, đảo…cũng thường được biểu diễn bằng mô hình đối
tượng do chúng cần được xử lý như các đối tượng rời rạc. Mô hình dữ liệu kiểu
vector (sẽ đề cập đến ở phần sau) là một ví dụ của mô hình không gian trên cơ sở
đối tượng.
- Mô hình không gian trên cơ sở mạng:
Mô hình này có một vài khía cạnh tương đồng với mô hình hướng đối tượng,
nhưng mở rộng xem xét cả mối quan hệ tương tác giữa các đối tượng không gian.
Mô hình này thường quan tâm đến tính liên thông, hay đường đi giữa các đối
tượng không gian, ví dụ mô hình mạng lưới giao thông, mạng lưới cấp điện, cấp
thoát nước…Trong mô hình này, hình dạng chính xác của đối tượng thường không
được quan tâm nhiều. Mô hình topo là một ví dụ về mô hình không gian trên cơ
sở mạng.
- Mô hình quan sát trên cơ sở nền:
Mô hình này quan tâm đến tính liên tục, trải dài về mặt không gian của thực
thể địa lý, ví dụ các thực thể như thảm thực vật, vùng mây bao phủ, vùng ô nhiễm
khí quyển, nhiệt độ bề mặt đại dương…thích hợp khi sử dụng mô hình này. Mô
15
hình dữ liệu kiểu raster (được đề cập ở phần sau) là một ví dụ về mô hình quan
sát trên cơ sở nền.
Mô hình logic
Sau khi biểu diễn các thực thể ở mức mô hình quan niệm, bước tiếp theo là
cụ thể hóa mô hình quan niệm của các thực thể địa lý thành các cách thức tổ chức
hay còn gọi là cấu trúc dữ liệu cụ thể để có thể được xử lý bởi hệ thông tin địa lý.
Ở mô hình logic, các thành phần biểu diễn thực thể và quan hệ giữa chúng được
chỉ rõ dưới dạng các cấu trúc dữ liệu. Một số cấu trúc dữ liệu được sử dụng trong
GIS là:
- Cấu trúc dữ liệu toàn đa giác:
Mỗi tầng trong cơ sở dữ liệu của cấu trúc này được chia thành tập các đa
giác. Mỗi đa giác được mã hóa thành trật tự các vị trí hình thành đường biên của
vùng khép kín theo hệ trục tọa độ nào đó. Mỗi đa giác được lưu trữ như một đặc
trưng độc lập, do vậy không thể biết được đối tượng kề của một đối tượng địa lý.
Như vậy quan hệ topo (thể hiện mối quan hệ không gian giữa các đối tượng địa
lý như quan hệ kề nhau, bao hàm nhau, giao cắt nhau…) không thể hiện được
trong cấu trúc dữ liệu này. Nhược điểm của cấu trúc dữ liệu này là một số đường
biên chung giữa hai đa giác kề nhau sẽ được lưu hai lần, và như vậy, việc cập
nhật, sửa đổi dữ liệu thường gặp nhiều khó khăn.
- Cấu trúc dữ liệu cung nút:
Cấu trúc dữ liệu cung nút mô tả các thực thể địa lý dưới dạng các điểm (nút)
và các đường (cung). Như vậy, có thể biểu diễn được quan hệ topo giữa các đối
tượng địa lý. Trong cấu trúc dữ liệu này, các phần đối tượng không gian kề nhau
sẽ được lưu trữ một lần, ngoài ra, các đối tượng lân cận của một đối tượng địa lý
cũng được chỉ rõ, điều này giúp dễ dàng thực hiện các phép phân tích không gian,
đồng thời cũng tối ưu được dung lượng lưu trữ dữ liệu.
- Cấu trúc dữ liệu dạng cây:
16
Trong một số mô hình dữ liệu như mô hình raster, dữ liệu có thể được phân
hoạch thành các đối tượng nhỏ hơn với nhiều mức khác nhau để giảm thiểu dung
lượng lưu trữ và tăng tốc độ truy vấn. Ví dụ cấu trúc cây tứ phân chia một vùng
dữ liệu làm 4 phần, trong mỗi phần này lại có thể được chia tiếp thành 4 phần con.
Mô hình dữ liệu vật lý
Dữ liệu địa lý cần được lưu trữ vật lý trên máy tính theo một cách thức nhất
định, tùy theo các hệ thống thông tin địa lý cụ thể mà cách thức lưu trữ, cài đặt dữ
liệu khác nhau. Mô hình dữ liệu vật lý thường khá khác nhau đối với từng hệ
thống GIS cụ thể. Một số hệ GIS thương mại có thể kể đến như: Arc/Info, ERDAS,
Geovision, Grass, Caris, DBMS based, Ingres, Oracle, Postgres…có các cách
thức lưu trữ vật lý dữ liệu khác nhau, đồng thời cũng chia sẻ một vài khuôn dạng
dữ liệu chung để có thể dễ dàng trao đổi.
Như vậy, từ một thực thể địa lý, thông qua 3 mức mô hình biểu diễn mà
được cụ thể hóa thành dữ liệu trên máy tính và có thể có dạng thể hiện khác nhau
đối với từng hệ GIS cụ thể. Mỗi hệ thông tin địa lý đều sử dụng mô hình dữ liệu
quan niệm riêng để biểu diễn mô hình dữ liệu vật lý duy nhất. Hệ thông tin địa lý
cung cấp các phương pháp để người sử dụng làm theo các mô hình quan niệm
tương tự ba lớp mô hình mô tả trên.
Hai nhóm mô hình dữ liệu không gian thường gặp trong các hệ GIS thương
mại là mô hình dữ liệu vector và mô hình dữ liệu raster.
- Mô hình vector:
Mô hình vector sử dụng tọa độ 2 chiều (x, y) để lưu trữ hình khối của các
thực thể không gian trên bản đồ 2D. Mô hình này sử dụng các đặc tính rời rạc như
điểm, đường, vùng để mô tả không gian, đồng thời cấu trúc topo của các đối tượng
cũng cần được mô tả chính xác và lưu trữ trong hệ thống.
Các đối tượng không gian được lưu trữ dưới dạng vertor, đồng thời các thuộc
tính liên quan đến lĩnh vực cần quản lý (dữ liệu chuyên đề - thematic data) của
đối tượng đó cũng cần kết hợp với dữ liệu trên. Các nhân tố chỉ ra sự tác động qua
17
lại lẫn nhau giữa các đối tượng cũng được quản lý, các nhân tố đó có thể là quan
hệ topo (giao/ không giao nhau, phủ, tiếp xúc, bằng nhau, chứa, …), khoảng cách
và hướng (láng giềng về hướng nào).
- Mô hình raster:
Mô hình raster hay còn gọi mô hình dạng ảnh (image) biểu diễn các đặc tính
dữ liệu bởi ma trận các ô (cell) trong không gian liên tục. Mỗi ô có chỉ số tọa độ
(coordinate) và các thuộc tính liên quan. Mỗi vùng được chia thành các hàng và
cột, mỗi ô có thể là hình vuông hoặc hình chữ nhật và chỉ có duy nhất một giá trị.
Hình 1.6. Biểu diễn thế giới bằng mô hình raster
Trên thực tế, chọn kiểu mô hình nào để biểu diễn bản đồ là câu hỏi luôn đặt
ra với người sử dụng. Việc lưu trữ kiểu đối tượng nào sẽ quyết định mô hình sử
dụng. Ví dụ nếu lưu vị trí của các khách hàng, các trạm rút tiền hoặc dữ liệu cần
tổng hợp theo từng vùng như vùng theo mã bưu điện, các hồ chứa nước, … thì sử
dụng mô hình vector. Nếu đối tượng quản lý được phân loại liên tục như loại đất,
mức nước hay độ cao của núi, … thì thường dùng mô hình raster. Đồng thời, nếu
dữ liệu thu thập từ các nguồn khác nhau được dùng một mô hình nào đó thì có thể
chuyển đổi từ mô hình này sang mô hình khác để phục vụ tốt cho việc xử lý của
người dùng.
Mỗi mô hình có ưu điểm và nhược điểm khác nhau. Về mặt lưu trữ, việc lưu
trữ giá trị của tất cả các ô/điểm ảnh trong mô hình raster đòi hỏi không gian nhớ
lớn hơn so với việc chỉ lưu các giá trị khi cần trong mô hình vector. Cấu trúc dữ
18
liệu lưu trữ của raster đơn giản, trong khi vector dùng các cấu trúc phức tạp hơn.
Dung lượng lưu trữ trong mô hình raster có thể lớn hơn gấp 10 đến 100 lần so với
mô hình vector. Đối với thao tác chồng phủ, mô hình raster cho phép thực hiện
một cách dễ dàng, trong khi mô hình vector lại phức tạp và khó khăn hơn. Về mặt
hiển thị, mô hình vector có thể hiển thị đồ họa vector giống như bản đồ truyền
thống, còn mô hình raster chỉ hiển thị ảnh nên có thể xuất hiện hình răng cưa tại
đường biên của các đối tượng tùy theo độ phân giải của tệp raster. Với dữ liệu
vector, người dùng có thể bổ sung, co dãn hoặc chiếu bản đồ, thậm chí có thể kết
hợp với các tầng bản đồ khác thuộc các nguồn khác nhau. Hiện nay, mô hình
vector được sử dụng nhiều trong các hệ thống GIS bởi các lý do trên, ngoài ra mô
hình này cho phép cập nhật và duy trì đơn giản, dễ truy vấn dữ liệu.
1.2.3. Phân tích và xử lý dữ liệu không gian
Các phép phân tích và xử lý dữ liệu không gian là một trong 5 yếu tố cấu
thành nên một hệ thông tin địa lý. Mục này đề cập đến một số phép phân tích xử
lý dữ liệu cơ bản nhất của một hệ GIS. Các thao tác trên dữ liệu không gian thường
chia làm hai lớp bài toán cơ bản là các bài toán về tìm kiếm và phân tích không
gian và các bài toán về xử lý dữ liệu không gian.
Lớp bài toán tìm kiếm và phân tích không gian: bao gồm các bài toán liên
quan đến việc khai thác thông tin và tri thức từ dữ liệu không gian. Ví dụ như bài
toán tìm kiếm đối tượng trên bản đồ theo thuộc tính, bài toán phân tích đường đi,
tìm đường…
Lớp bài toán xử lý dữ liệu không gian: bao gồm các bài toán thao tác trực
tiếp tới khuôn dạng, giá trị của dữ liệu không gian, làm thay đổi dữ liệu không
gian. Ví dụ như các thao tác nắn chỉnh dữ liệu, tổng quát hóa dữ liệu, chuyển đổi
hệ tọa độ, chuyển đổi khuôn dạng dữ liệu…Dưới đây đề cập khái quát một số
phép phân tích và xử lý dữ liệu không gian chính.
19
1.2.3.1. Tìm kiếm theo vùng
Là phép phân tích không gian đơn giản nhất, phép phân tích này thực hiện
tìm kiếm đối tượng bản đồ trong một vùng không gian cho trước. Vùng này có
thể là một cửa sổ hình chữ nhật. Đây là phép truy vấn không gian cơ bản trong
GIS, tuy nhiên mức độ phức tạp của nó cao hơn truy vấn query trong cơ sở dữ
liệu cổ điển bởi khả năng cắt xén đối tượng nếu đối tượng đó chỉ nằm một phần
trong cửa sổ truy vấn.
1.2.3.2. Tìm kiếm lân cận
Phép phân tích này thực hiện tìm kiếm các đối tượng địa lý trong vùng cận
kề với một hoặc một tập đối tượng địa lý biết trước. Có một vài kiểu tìm kiếm cận
kề như:
-Tìm kiếm trong vùng mở rộng (vùng đệm) của một đối tượng: Ví dụ: Tìm
các trạm thu phát sóng điện thoại di động BTS nằm trong vùng phủ sóng của một
trạm BTS nào đó.
-Tìm kiếm liền kề: Ví dụ như tìm các thửa đất liền kề với thửa đất X nào đó.
1.2.3.3. Phân tích đường đi và dẫn đường
Phân tích đường đi là tiến trình tìm đường đi ngắn nhất, giá rẻ nhất giữa hai
vị trí trên bản đồ. Giải pháp cho bài toán này dựa trên việc sử dụng mô hình dữ
liệu mạng hay mô hình dữ liệu raster trên cơ sở lưới vùng. Mô hình dữ liệu mạng
lưu trữ đối tượng đường đi dưới dạng cung và giao của chúng dưới dạng nút, việc
tìm đường bao gồm việc duyệt qua các đường đi từ điểm đầu tới điểm cuối qua
các cung nút và chỉ ra cung đường nào ngắn nhất. Trong mô hình raster, việc tìm
đường thực hiện bởi sự dịch chuyển từ một tế bào sang tế bào lân cận của nó.
1.2.3.4. Tìm kiếm hiện tượng và bài toán xếp chồng
Tìm kiếm hiện tượng
Việc tìm kiếm hiện tượng trong GIS bao gồm tìm kiếm hiện tượng độc lập
hoặc tìm kiếm tổ hợp các hiện tượng.
20
Tìm kiếm hiện tượng độc lập là bài toán đơn giản, chỉ bao hàm tìm kiếm một
hiện tượng, thực thể mà không quan tâm đến một hiện tượng, thực thể khác. Việc
tìm kiếm đơn giản chỉ là truy nhập dữ liệu không gian dựa trên thuộc tính đã xác
định trước. Ví dụ như tìm các tỉnh, thành phố có dân số lớn hơn 2 triệu người…
Tìm kiếm tổ hợp thực thể là bài toán phức tạp hơn, nhưng lại là bài toán hấp
dẫn và là thế mạnh của GIS, việc tìm kiếm liên quan đến nhiều thực thể hay lớp
thực thể, chẳng hạn, tính diện tích đất nông nghiệp của thành phố Phủ Lý, Hà
Nam. Bài toán này đòi hỏi phải tổ hợp 2 lớp thực thể địa lý là lớp đất nông nghiệp
của thành phố Phủ Lý và lớp ranh giới hành chính thành phố. Kiểu bài toán này
trong GIS gọi là bài toán xếp chồng bản đồ.
Bài toán xếp chồng bản đồ
Như trên đã đề cập, nhiều vấn đề trong GIS đòi hỏi sử dụng sự chồng xếp
của các lớp dữ liệu chuyên đề khác nhau. Chẳng hạn như chúng ta muốn biết vị trí
của các căn hộ giá rẻ nằm trong khu vực gần trường học; hay khu vực nào là các
bãi thức ăn của cá voi trùng với khu vực có tiềm năng dầu khí lớn có thể khai thác;
hoặc là vị trí các vùng đất nông nghiệp trên các khu vực đất đai bị xói mòn,… Trong
ví dụ liên quan đến đất xói mòn trên, một lớp dữ liệu đất đai có thể được sử dụng
để nhận biết các khu vực đất đai bị xói mòn, đồng thời lớp dữ liệu về hiện trạng
sử dụng đất cũng được sử dụng để nhận biết vị trí các vùng đất sử dụng cho mục
đích nông nghiệp. Thông thường thì các đường ranh giới của vùng đất bị xói mòn
sẽ không trùng với các đường ranh giới của các vùng đất nông nghiệp, do đó, dữ
liệu về loại đất và sử dụng đất sẽ phải được kết hợp lại với nhau theo một cách nào
đó. Xếp chồng bản đồ chính là phương tiện hàng đầu hỗ trợ việc thực hiện phép
kết hợp dữ liệu đó.
Trong mô hình vector, các đối tượng địa lý được biểu diễn dưới dạng các
điểm, đường và vùng. Vị trí của chúng được xác định bởi các cặp tọa độ và thuộc
tính của chúng được ghi trong các bảng thuộc tính. Với từng kiểu bản đồ, người ta
phân biệt ba loại xếp chồng bản đồ vector sau:
21
- Xếp chồng đa giác trên đa giác:
Xếp chồng đa giác là một thao tác không gian trong đó một lớp bản đồ
chuyên đề dạng vùng chứa các đa giác được chồng xếp lên một lớp khác để hình
thành một lớp chuyên đề mới với các đa giác mới. Mỗi đa giác mới là một đối tượng
mới được biểu diễn bằng một dòng trong bảng thuộc tính. Mỗi đối tượng có một
thuộc tính mới được biểu diễn bằng một cột trong bảng thuộc tính.
Việc xếp chồng và so sánh hai bộ dữ liệu hình học có nguồn gốc và độ chính
Hình 1.7: Xếp chồng đa giác
xác khác nhau thường sinh ra một số các đa giác nhỏ. Các đa giác này có thể được
loại bỏ theo diện tích, hình dạng và các tiêu chuẩn khác. Tuy nhiên, trong thực tế,
khó đặt ra các giới hạn để giảm được số đa giác nhỏ không mong muốn đồng thời
giữ lại các đa giác khác có thể nhỏ hơn nhưng hữu ích.
- Xếp chồng điểm trên đa giác:
Các đối tượng điểm cũng có thể được chồng xếp trên các đa giác. Các điểm sẽ
được gán các thuộc tính của đa giác mà trên đó chúng được chồng lên. Các bảng
thuộc tính sẽ được cập nhật sau khi tất cả các điểm được kết hợp với đa giác.
- Xếp chồng đường trên đa giác:
Các đối tượng đường cũng có thể được chồng xếp trên các đa giác để tạo ra một
bộ các đường mới chứa các thuộc tính của các đường ban đầu và của các đa giác.
Cũng như trong chồng xếp đa giác, các điểm cắt được tính toán, các nút và các liên
22
kết được hình thành, topo được thiết lập và cuối cùng là các bảng thuộc tính được
cập nhật.
Minh họa cụ thể cho vấn đề chồng xếp bản đồ chúng ta sẽ xét tới tiến trình phủ
đa giác. Tiến trình này được minh họa bởi hình sau:
Hình 1.8. Tiến trình xếp chồng đa giác
Tiến trình tổng quát của xếp chồng đa giác là tạo ra các đa giác mới từ các
đa giác cho trước bao gồm các bước nhỏ sau:
+ Nhận dạng các đoạn thẳng;
+ Lập chữ nhật bao tối thiểu đa giác;
+ Khẳng định các đoạn thẳng của một đa giác thuộc lớp bản đồ này ở trong
đa giác của lớp bản đồ khác (phủ) bằng tiến trình tìm “điểm trong đa giác”;
+ Tìm giao của các đoạn thẳng là cạnh đa giác;
+ Lập các bản ghi cho đoạn thẳng mới và lập quan hệ topo của chúng;
+ Lập các đa giác mới từ các đoạn thẳng phù hợp;
23
+ Gán lại nhãn và các dữ liệu thuộc tính nếu có cho đa giác.
1.2.3.5. Nắn chỉnh dữ liệu không gian
Dữ liệu bản đồ ngoài việc được kiểm tra độ chính xác về mặt hình học còn cần
được kiểm tra hiệu chỉnh về độ chính xác không gian. Các sai lệch về mặt không
gian thường phát sinh trong quá trình đo đạc hoặc số hoá bản đồ giấy, dẫn đến
việc toạ độ các điểm trên bản đồ không trùng khớp với toạ độ đo thực địa, do đó
cần có thao tác nắn chỉnh toạ độ bản đồ.
Có nhiều phương pháp nắn chỉnh bản đồ, một phương pháp phổ biến là phương
pháp sử dụng điểm điều khiển mặt đất, hay còn gọi là phương pháp tấm cao su.
Phương pháp này dựa trên ý tưởng là chọn một số điểm thực tế trên mặt đất, đo
đạc chính xác tọa độ của điểm đó, dùng các điểm này làm điểm khống chế. Đối
chiếu với bản đồ để tìm ra các điểm tương ứng với các điểm khống chế, thường
chọn các điểm khống chế là những điểm dễ đánh dấu mốc, ví dụ như các ngã tư,
giao lộ, sân bay, bờ biển...để có thể dễ dàng tìm thấy điểm tương ứng trên bản đồ.
Lúc này, việc nắn chỉnh bản đồ tương đương với việc làm biến dạng bản đồ để
đưa các điểm tương ứng về trùng với các điểm khống chế. Ta có thể tưởng tượng
cả bản đồ giống như một tấm cao su, sử dụng các đinh ghim cắm tại các điểm
tương ứng với điểm khống chế, sau đó dịch chuyển các đinh ghim này về đúng vị
trí của các điểm khống chế, khi đó, cả bản đồ sẽ như một tấm cao su bị co kéo bởi
các đinh ghim để về đúng tọa độ thực tế. Như vậy, cần có một hàm số để biến đổi
toàn bộ các giá trị của các điểm bản đồ sang giá trị mới sao cho các điểm tương
ứng với điểm khống chế trở về gần điểm khống chế nhất.
1.2.3.6. Tổng quát hóa dữ liệu không gian
Với một bản đồ có tỷ lệ nhất định, nhu cầu biểu diễn chi tiết các đối tượng là
khác nhau tùy thuộc vào mục đích sử dụng và khai thác thông tin từ bản đồ đó. Ví
dụ: với các ứng dụng không đòi hỏi độ chính xác tọa độ của đối tượng bản đồ mà
chỉ quan tâm đến mối quan hệ không gian giữa các đối tượng bản đồ thì việc đơn
giản hóa dữ liệu bản đồ, giúp giảm không gian lưu trữ và tăng tốc độ xử lý bản đồ
24
là cần thiết. Việc giản lược dữ liệu bản đồ trong GIS gọi là tổng quát hóa dữ liệu.
Việc giản lược dữ liệu ở đây không làm ảnh hưởng tới số lượng đối tượng bản đồ
mà chỉ làm đơn giản dữ liệu biểu diễn của từng đối tượng bản đồ đó, cụ thể là
giảm bớt số lượng điểm biểu diễn đối tượng bản đồ. Việc giản lược dữ liệu đương
nhiên sẽ ảnh hưởng đến độ chi tiết hay nói cách khác độ chính xác của bản đồ. Do
đó mức độ giản lược cần được khảo sát và tính toán sao cho dung hòa được 2 yếu
tố: dung lượng và sai số của bản đồ.
Có nhiều thuật toán sử dụng cho việc đơn giản hóa đường cong như thuật toán
Lang, thuật toán Reumann và Witkam, giải thuật Douglas-Peucker, thuật toán
đơn giản hóa đường cong phân cấp Cromley.
1.3. Ứng dụng GIS trong bài toán quản lý và cảnh báo ô nhiễm
1.3.1. Các lĩnh vực liên quan với hệ thông tin địa lý
Công nghệ GIS được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như bản đồ học,
đầu tư, quản lý nguồn tài nguyên, quản lý tài sản, khảo cổ học (archaeology),
phân tích điều tra dân số, đánh giá sự tác động lên môi trường, kế hoạch đô thị,
nghiên cứu tội phạm,… Việc trích rút thông tin từ dữ liệu địa lý thông qua hệ
thống GIS bao gồm các câu hỏi cơ bản sau:
- Nhận diện (identification): Nhận biết tên hay các thông tin khác của đối tượng
bằng việc chỉ ra vị trí trên bản đồ. Ví dụ, có cái gì tại tọa độ (X, Y).
- Vị trí (location): Câu hỏi này đưa ra một hoặc nhiều vị trí thỏa mãn yêu cầu.
Nó có thể là tập tọa độ hay bản đồ chỉ ra vị trí của một đối tượng cụ thể, hay toàn
bộ đối tượng. Ví dụ, cho biết vị trí các văn phòng của công ty nào đó trong thành
phố.
- Xu thế (trend): Câu hỏi này liên quan đến các dữ liệu không gian tạm thời.
Ví dụ, câu hỏi liên quan đến xu hướng phát triển thành thị dẫn tới chức năng hiển
thị bản đồ của GIS để chỉ ra các vùng lân cận được xây dựng từ 1990 đến 2015.
25
- Tìm đường đi tối ưu (optimal path): Trên cơ sở mạng lưới đường đi (hệ
thống đường bộ, đường thủy...), câu hỏi là cho biết đường đi nào là tối ưu nhất (rẻ
nhất, ngắn nhất,...) giữa 2 vị trí cho trước.
- Mẫu (pattern): Câu hỏi này khá phức tạp, tác động trên nhiều tập dữ liệu. Ví
dụ, cho biết quan hệ giữa khí hậu địa phương và vị trí của các nhà máy, công trình
công cộng trong vùng lân cận.
- Mô hình (model): Câu hỏi này liên quan đến các hoạt động lập kế hoạch
và dự báo.Ví dụ, cần phải nâng cấp, xây dựng hệ thống mạng lưới giao thông,
điện như thế nào nếu phát triển khu dân cư về phía bắc thành phố.
1.3.2. Những bài toán của GIS
Một số ứng dụng cụ thể của GIS thường gặp trong thực tế bao gồm:
- Quản lý và lập kế hoạch mạng lưới giao thông đường bộ: giải quyết các
nhu cầu như tìm kiếm địa chỉ, chỉ dẫn đường đi, phân tích không gian, chọn địa
điểm xây dựng, lập kế hoạch phát triển mạng lưới giao thông…
- Giám sát tài nguyên thiên nhiên, môi trường: giúp quản lý hệ thống sông
ngòi, vùng đất nông nghiệp, thảm thực vật, vùng ngập nước, phân tích tác động
môi trường…
- Quản lý đất đai: giám sát, lập kế hoạch sử dụng đất, quy hoạch…
- Quản lý và lập kế hoạch các dịch vụ công cộng: tìm địa điểm phù hợp cho
việc bố trí các công trình công cộng, cân đối tải điện, phân luồng giao thông…
- Phân tích, điều tra dân số, lập bản đồ y tế, bản đồ vùng dịch bệnh…
1.3.3. Bài toán của GIS trong quản lý và cảnh báo ô nhiễm môi trường:
Tổng hợp và phân tích dữ liệu về ô nhiễm môi trường từ khu công nghiệp
Đồng Văn, đưa ra các thông báo về hiện trạng, nêu các giải pháp và biện pháp chỉ
đạo để ngăn ngừa sự gia tăng ô nhiễm và tác hại của ô nhiễm đến môi trường.
1.4. Tổng kết chương
26
Vận dụng những hiểu biết về hệ thông tin địa lý ( GIS) để xử lý bài toán quản
lý và cảnh báo ô nhiễm môi trường khu công nghiệp Đồng Văn dựa trên các số
liệu đã thu thập và tổng hợp được.
27
CHƯƠNG II PHÂN TÍCH KHÔNG GIAN HỖ TRỢ VÀ CẢNH BÁO Ô NHIỄM MÔI TRƯỜNG
2.1 Kỹ thuật xây dựng vùng đệm trong GIS
2.1.1 Giới thiệu về xây dựng vùng đệm trong GIS
Logic mờ xuất hiện là phương tiện thiết kế các công cụ hiệu quả ra quyết
định không gian. Mỗi quá trình thu thập dữ liệu, lưu trữ và xử lý trong GIS nhằm
mô tả một khái niệm nào đó của thế giới thực. Tuy nhiên, kết quả đạt được thường
không như mong muốn bởi sự trừu tượng, phức tạp của thế giới thực.
Các hệ thống GIS thông thường có một số giới hạn làm ảnh hưởng đến
hiệu quả trong việc ra quyết định không gian. Phần lớn các hệ thống GIS trước
đây được xây dựng dựa trên logic kinh điển (logic rõ), rất khó trong việc xác định
mô hình phù hợp, để mô tả các biến đổi trong môi trường tự nhiên. Chính vì thế,
người ta nghĩ tới việc sử dụng logic mờ trong GIS, được gọi là các Hệ mờ trong
GIS. Logic mờ là cơ sở logic thích hợp với một số khái niệm, đem lại hiệu quả
cho việc xử lý dữ liệu không gian, quan sát tính mập mờ, mơ hồ trong thông tin,
nhận thức, hiểu biết và suy nghĩ của con người. Điều này là cần thiết và phù hợp
để xử lý các vấn đề của thế giới thực.
2.1.2 Vùng đệm của điểm dữ liệu
Thí dụ, nhận biết những làng mạc ở cách một nguồn nước bị ô nhiễm
khoảng 1 km. So sánh số người bị mắc bệnh do môi trường ô nhiễm với những
làng ở cách xa đó. Như vậy, nguồn nước bị ô nhiễm được biểu diễn như đối tượng
điểm trên bản đồ. Một vùng đệm là hình tròn có bán kính 1 km, tâm là toạ độ của
nguồn nước. Trong hình tròn đó ta phải định vị được những làng mạc có người bị
mắc bệnh. Vị trí của các làng bản và số liệu những người mắc bệnh được lưu trong
cơ sở dữ liệu địa lý. Việc thực hiện vùng đệm này theo các bước sau:
28
1. Tâm O là toạ độ của nguồn nước và bán kính r cho truớc, ta có đường tròn
làm đệm.
2. Tìm tất cả các toạ độ của làng mạc có khoảng cách đến tâm O nhỏ hơn r.
3. Hiển thị các làng mạc vừa tìm được và có người bị mắc bệnh.
2.1.3 Vùng đệm của xâu đoạn thẳng
Giả sử ta có một đoạn đường quốc lộ được tạo bởi các đoạn thẳng như trên
Hình 2.1. Hai bên đường quốc lộ người ta xây dựng các trạm bán xăng dầu. Người
lập kế hoạch muốn biết có bao nhiêu trạm xăng dầu dọc theo hai bên đường quốc
lộ và khoảng cách tới đường cực đại là 500 m. Các trạm xăng dầu được coi là các
tiện ích trong hệ thống. Trên bản đồ chúng là đối tượng điểm. Để trả lời được câu
hỏi ta phải sử dụng chức năng buffering.
Hình 2.1. Vùng đệm của xâu đoạn thẳng
Xung quanh chuỗi các đoạn thẳng (đoạn đường) ta phải tạo ra một đa giác
bao bọc. Các cạnh của đa giác phải cách đoạn đường một khoảng l cho trước. Sau
đó phải tìm được các đối tượng điểm là các trạm bán xăng nằm trong đa giác đó.
29
Hình 2.2. Tìm vùng đệm
Sau đây là thuật toán đã được nghiên cứu và cài đặt để thực hiện buffering:
Vùng đệm của đoạn đường tạo bởi các điểm P1, P2, P3, P4 là đa giác tạo
bởi các điểm P11, P21, ...., P22, P12, P11 cách đều đoạn đường một khoảng b và
hai nửa đường trong tại hai đầu đường có bán kính b cho trước (thí dụ 500 m).
1. Tìm các điểm P11, P21, ... của đa giác. Giả sử ta phải tìm điểm P12 cách
P1 một khoảng c cho trước như trên Hình 2.2.
Xét tam giác vuông tạo bởi các điểm P1, P , P12. Hai điểm P1(x1, y1) và
P2(x2,y2) tạo thành đoạn thẳng và có góc (Theta) được tính từ biểu thức sau:
tang = (y2 - y1) / (x2 - x1).
Từ đó suy ra góc (Anpha): = 90 -
b = c / cos
a = c / sin
Vậy điểm P12(x12, y12) có toạ độ:
x12 = x1 + b
y12 = y1 + a
2. Tìm điểm P22. Cần phải phân biệt hai trường hợp xảy ra ở đây.
30
Hình 2.3. Trường hợp góc tù
a) Khi góc tạo bởi hai đoạn thẳng [P1, P2] và [P2, P3] nhỏ hơn 180 (Hình
2.3)
Toạ độ của điểm P22'(x22', y22') được tính như trên và có:
x22' = x2 + b
y22' = y2 + a
Tính tương tự cho các điểm P22'' và P32. Hai đoạn thẳng tạo bởi P12, P22'
và P22'' và P32 sẽ cắt nhau tại điểm P22. Toạ độ của giao điểm P22 được tính
theo thuật toán đã trình bày trên. Vậy, các điểm P12, P22 thuộc đa giác bao quanh.
Xét tương tự cho các điểm từ P3 trở đi.
b) Khi góc tạo bởi hai đoạn thẳng [P1, P2] và [P2, P3] lớn hơn 180 (Hình
2.4)
Hình 2.4. Trường hợp góc bẹt
31
Các điểm P12, P22', P22'', P32 được tìm như trường hợp đã mô tả trên. Để
cho đơn giản cho cài đặt và tăng tốc độ thực hiện, trong thuật toán này điểm P22
được tính như sau:
Chọn M làm điểm giữa của đoạn thẳng nối P22' và P22''. Nối P2 với M và
trên đường thẳng kéo dài này ta chọn điểm P22 sao cho khoảng cách P2, P22 bằng
c cho trước. Vậy, các điểm P12, P22', P22, P22'', P32 đều thuộc đa giác bao quanh.
Các toạ độ được tính cụ thể như sau:
Toạ độ của điểm M:
xM = x22'' + (x22' - x22'')/2
y M = y22'' + (y22' - y22'')/2
Xét tam giác tạo bởi các điểm P2, P22, N. Gọi góc nghiêng của đường thẳng
qua hai điểm P2 và M là . Đoạn thẳng P2, P22 có độ dài c cho trước. Các cạnh
còn lại được tính theo công thức:
b = c/cos
a = c/sin
Vậy, toạ độ của điểm P22 sẽ là:
x22 = x2 + b
y22 = y2 - a
3. Vùng đệm của hai đầu của đoạn đường là hai nửa hình tròn như trong
Hình 2.9 với bán kính bằng c và tâm là P1 và P4.
4. Tìm những đối tượng điểm là các trạm bán xăng dầu ở trong vùng đệm.
Công việc này được thực hiện theo hai bước.
a) Tìm các đối tượng điểm nằm trong đệm của hai đầu đoạn đường, có nghĩa
ta tìm các điểm từ cơ sở dữ liệu sao cho toạ độ của chúng cách P1 hoặc P4 một
khoảng c cho trước.
32
b) Tìm các đối tượng điểm nằm trong đa giác vừa được xác định trên đây.
Thuật toán xác định một điểm có nằm trong một đa giác hay không được mô tả
trong Newsgroups “comp.graphics.algorithms” trên mạng Internet. Trong bài báo
của mình, ông Anson Tsao có khẳng định: ” Đoạn mã chương trình trong quyển
sách Algorithms của Sedgewick là không đúng”. Sau đó, ông ta đã giới thiệu thuật
toán của Prof. Randolph Franklin. Trong hệ thống này, để xác định điểm có nằm
trong đa giác hay không, có thể sử dụng thuật toán đang đề cập trên vào việc cài
đặt bằng ngôn ngữ C như sau:
// Toạ độ của điểm: x,y
// Tổng số toạ độ của đa giác: npol
// Các toạ độ của đa giác: xp[], yp[]
// Output: c = 1 Điểm đang xét nằm trong đa giác
int pnpoly(int npol, float *xp, float *yp, float x, float y)
{
int i, j, c = 0;
for (i = 0, j = npol - 1; i < npol; j = i++)
{
if((((yp[i] <= y) && (y < yp[j])) ||
((yp[j] <= y) && (y < yp[i]))) &&
(x < (xp[j] - xp[i]) * (y - yp[i]) / (yp[j] - yp[i]) + xp[i]))
c = !c;
}
return c;
}
2.1.4 Vùng đệm của vùng xác định bởi đa giác
Các phép toán vùng đệm mờ bao gồm việc tính toán độ thuộc cho các vùng
được mở rộng ranh giới bởi các đối tượng trên các lớp dữ liệu trong GIS. Phép
33
toán buffer thực hiện trên bản đồ vector đơn giản hơn trên bản đồ raster. Đối với
bản đồ raster, phép toán buffer có sự khác biệt so với các phép toán khác.
Không giống như các phép toán tập hợp, thao tác vùng đệm không thể xác
định bởi chính lưới tế bào (cell) trên bản đồ raster, thao tác này liên quan tới các
cell lân cận, nếu bất kỳ cell lân cận nào có giá trị 1 thì giá trị của x chuyển thành
1, nếu không thì giữa nguyên x. Nói cách khác, chúng ta tính toán tối đa giá trị
của x và các giá trị của tất cả các cell lân cận x. Một bản đồ raster mờ có thể được
“đệm” bằng cách tương tự: giá trị của 1 được thay bằng giá trị lớn nhất trong lân
cận 1, kết quả nằm trong khoảng [0,1] chứ không phải tập giá trị {0,1}.
Mặc dù thao tác vùng đệm cho bản đồ mờ được chỉ ra như trên có thể sử dụng
cho nhiều ứng dụng, nhưng chúng ta nên sử dụng các thao tác “đệm” dựa trên sự
gần gũi của các cell được xem xét. Ví dụ, nếu có một khu vực trên bản đồ với
điểm nghiên cứu có giá trị rất cao, thì thao tác “đệm” nên gán giá trị cao cho các
cell rất gần khu vực đó, gán giá trị cao trung bình cho các cell ở gần , và giá trị
thấp cho các cell ở xa khu vực đó.
Một cách để đạt được thao tác “đệm” trên là xác định trực tiếp lân cận của
một cell, áp dụng chức năng đệm để ngăn chặn lớp các cell lân cận gián tiếp. Có
2 loại lân cận trực tiếp:
- Rìa liền kề (4 cell lân cận): lân cận cell đó và các lân cận của cạnh tiếp xúc.
Xác định 2 cell lân cận là “lân cận cạnh” khi và chỉ khi chúng có một cạnh
chung.
- Đỉnh liền kề (8 cell lân cận): lân cận cell đó và các đỉnh lân cận của mỗi đỉnh
thuộc cell. Xác định 2 cell lân cận là “lân cận đỉnh” khi và chỉ khi chúng có một
đỉnh chung.
Hàm đệm là một hàm đơn điệu tăng : [0,1] → [0,1] thỏa mãn điều kiện:
m [0,1] : (m) ≤ m
Nếu x0 là lân cận của x1 , thì độ thuộc mới của x1 được xác định bởi tối đa
các độ thuộc cũ của x1 và giá trị hàm đệm áp dụng cho các thành viên lớp x0 là:
(x1) max{ (x1), ( (x0))}
34
Khi cập nhật độ thuộc của lớp x1, có thể tác động đến các cell lân cận của x1 ,
vì thế quá trình cập nhật phải được lặp đi lặp lại cho đến khi đạt được tình huống
đặt ra.
Hình 2.5 minh họa một phần bản đồ đệm bằng cách sử dụng các mức độ màu,
để chỉ lớp độ thuộc khác nhau. Phần phía trên bên phải của mỗi cell, chỉ ra giá trị
bắt nguồn từ các cell có sọc màu xám đen bên phải. Phần phía dưới bên trái của
cell, chỉ ra giá trị bắt nguồn từ cell đơn lẻ màu xám đậm. Giá trị tổng của cell là
max của 2 giá trị trên.
1 (khu vực sọc sáng màu xám) nếu có ít nhất một cell lân cận có độ thuộc của lớp 2
Giả sử trong ví dụ này, bản đồ gốc đã chỉ độ thuộc của lớp 0 là khu vực màu trắng, và 1 là khu vực màu xám đen. Thao tác đệm sử dụng đỉnh liền kề để tăng
1 (dải vùng trắng) nếu có ít nhất một lân cận 4
giá trị 1, hoặc độ thuộc của lớp
1 nhưng không là lân cận của lớp độ thuộc là 1. 2
có giá trị thuộc độ thuộc lớp
Hình 2.5. Minh họa bản đồ đệm trong GIS
35
2.2 Kỹ thuật xếp chồng bản đồ
2.2.1 Khái quát về xếp chồng bản đồ
Việc xếp chồng các bản đồ trong kỹ thuật GIS là một khả năng ưu việt của
GIS trong việc phân tích các số liệu thuộc về không gian, để có thể xây dựng thành
một bản đồ mới mang các đặc tính hoàn toàn khác với bản đồ trước đây.
Dạng Raster
Xếp
Dạng Vector
chồng
A B C D U=f(A,B,C,D
..)
36
Chồng lắp cơ bản dữ liệu
Dữ liệu vào
( lớp A)
Dữ liệu vào
( lớp B)
Dữ liệu Ra
Hình 2.6. Nguyên lý khi xếp chồng các bản đồ
Hình 2.8. Một thí dụ trong việc xếp chồng các bản đồ.
Hình 2.7. Việc xếp chồng các bản đồ theo phương pháp cộng
Xếp chồng bản đồ có thể được định nghĩa là một hoạt động không gian, kết hợp
các lớp địa lý khác nhau để tạo ra lớp thông tin mới. Xếp chồng bản đồ được thực
hiện bằng cách sử dụng số học, logic, các toán tử quan hệ và được thực hiện trong
cả hai loại dữ liệu Vector và Raster.
37
Hình 2.9. Xếp chồng 2 lớp bản đồ
Quá trình thực hiện Overlay bản đồ qua 2 bước:
1. Xác định tọa độ các giao điểm và tiến hành chồng khít 2 lớp bản đồ tại
giao điểm này.
2. Kết hợp dữ liệu không gian và thuộc tính của hai lớp bản đồ.
2.2.2 Các phương pháp xếp chồng bản đồ
2.2.2. 1. Phương pháp Raster Overlay
Phương pháp Raster Overlay sử dụng số học và các toán tử Boolean để kết
hợp các điểm ảnh hoặc giá trị tế bào trong mỗi bản đồ tạo ra một giá trị mới trong
bản đồ kết hợp. Các bản đồ có thể được coi là các biến số học và thực hiện các
chức năng đại số phức tạp.
Có nhiều phương pháp xếp chồng khác nhau thực hiện trên những vector
địa lý. Phương pháp raster overlay dựa trên ý tưởng bản đồ đại số. Sử dụng bản
đồ đại số dữ liệu đầu vào có thể được cộng, trừ, nhân, chia để tạo dữ liệu ra. Hoạt
động của thuật toán là thực hiện trên giá trị của các ô tương ứng của hai hoặc
nhiều tầng dữ liệu vào để cho ra một giá trị mới.
Bản đồ đại số chức năng sử dụng các biểu thức tóan học để tạo ra các lớp
raster mới bằng cách so sánh chúng.
2.2.2.2. Phương pháp Vector Overlay
Trong Vector Overlay, các tính năng và thuộc tính của bản đồ được tích
hợp để cho ra một bản đồ mới. Vector overlay có thể được thực hiện trên các
kiểu chức năng của bản đồ như: Điểm và đường (Point in Line), đoạn và đa
giác (Line in Polygon), đa giác và đa giác (Polygon in Polygon). Các phép xếp
chồng bản đồ trên dữ liệu Vector được chia thành 3 loại. Dưới đây là 3 ví dụ
minh họa cho 3 phép xếp chồng bản đồ trên dữ liệu vector.
- Điểm và đa giác: xếp chồng hai lớp điểm và đa giác để tạo ra lớp điểm
mới.
38
Hình 2.10. Xếp chồng điểm và đa giác
- Đoạn và đa giác: Chồng khít lớp đường và đa giác để tạo ra lớp
đường mới.
Hình 2.11. Xếp chồng đoạn và đa giác
- Đa giác và đa giác: Chồng khít đa giác và đa giác để tạo ra lớp đa
giác mới. Khi chồng khít 2 lớp đa giác có thể có 3 trường hợp xảy ra.
Hình 2.12. Xếp chồng đa giác và đa giác
2.2.3 Thuật toán Bently – Ottmann
Trong hình học tính toán thuật toán Bentley – Ottmann (BO) la một thuật
toán quét dòng để liệt kê tất cả các đoạn thẳng giao nhau trong mặt phẳng. Tương
39
tự như các thuật toán khác để kiểm tra có hay không các đoạn thẳng giao nhau,
với đầu vào là n đoạn thẳng và k điểm cắt nhau BO có độ phức tạp là O(n+k)logn.
Thuật toán này được phát triển ban đầu bởi Jon Bentleyand Thomas Ottmann
(1979) [4]. Mặc dù không phải là thuật toán tốt nhất nhưng nó được lựa chọn để
thực hành bởi sự đơn giản và chiếm ít bộ nhớ.
Giả thiết đầu vào của thuật toán này như sau:
- Không có đoạn thẳng nào thẳng đứng.
- Các điểm mút của đoạn thẳng này không nằm trên đoạn khác.
- Điểm giao nhau chỉ là điểm giao của 2 đoạn thẳng.
- Không có quá hai điểm mút và điểm cắt nhau có cùng độ độ x.
2.2.3.1. Ý tưởng của thuật toán
Ý tưởng chính của thuật toán BO là sử dụng tiếp cận quét dòng, trong đó một
dòng thẳng đứng L chuyển động từ trái sang phải trong mặt phẳng, những đoạn
giao nhau sẽ được lưu lại trên đường mà nó di chuyển. Điều đó thật đơn giản để
mô tả thuật toán trong trường hợp nhập vào ở vị trí nói chung, tức là không có
đoạn thẳng kết thúc hoặc điểm giao nhau trên cùng trục x, không có điểm cuối
đoạn thẳng trên phân khúc khác và không có 3 đoạn thẳng giao nhau tại 1 điểm.
Trong trường hợp này L sẽ luôn luôn giao nhau những đoạn đường vào trong tập
hợp các điểm và chỉ thay đổi theo chiều dọc tại một tập hữu hạn các sự kiện rời
rạc. Do đó, chuyển động liên tục của L có thể được chia thành mỗi chuỗi hữu hạn
các bước và mô phỏng bằng một thuật toán chạy trong một khoảng thời gian hữu
hạn.
Hình 2.13. Minh hoạ thuật toán quét dòng
40
Có hai sự kiện có thể xảy ra trong quá trình mô phỏng này, khi L quét qua
một điểm cuối của một đoạn thẳng s, giao điểm của L và s sẽ được thêm vào hoặc
gỡ ra từ một tập có thứ tự các điểm giao nhau. Sự kiện này dễ dàng được dự đoán
như các điểm đầu mút của đoạn thẳng (đã biết từ đầu vào của thuật toán). Sự kiện
còn lại xảy ra khi L quét qua chỗ cắt nhau của 2 đoạn thẳng s và t, sự kiện này
cũng được dự đoán trước từ thực tế, ngay từ khi xảy ra sự kiện này, các điểm giao
nhau của L với s và t được đặt liền kề trong tập các điểm giao nhau có thứ tự.
Thuật toán BO sử dụng cấu trúc dữ liệu biểu diễn tập các điểm giao nhau
thẳng đứng của dòng quét với các đoạn thẳng đầu vào, và tập hợp các sự kiện có
tiềm năng trong tương lai hình thành bởi các cặp liền kề của các điểm giao nhau.
Nó xử lý các sự kiện lần lượt cập nhật cấu trúc dữ liệu để biểu diễn tập các điểm
giao nhau mới.
2.2.3.2. Cấu trúc dữ liệu
Để lưu trữ hiệu quả các giao điểm của đường quét L với các đoạn đường vào
và một chuỗi các sự kiện trong tương lai thuật toán BO lưu trữ cấu trúc dữ liệu là:
Một cây tìm kiếm nhị phân chứa tập các đoạn thẳng qua L, theo thứ tự trục
Y của các điểm mà các đoạn thẳng qua L. Những điểm cắt không được đại diện
một cách rõ ràng trong cây nhị phân tìm kiếm. Thuật toán BO sẽ chèn thêm một
đoạn mới s vào cấu trúc dữ liệu khi dòng quét L đi qua điểm cuối P của đoạn này,
vị trí chính xác của s trong cây tìm kiếm có thể xác định bởi tìm kiếm nhị phân,
mỗi bước kiểm tra p là trên hay dưới các đoạn khác mà L đi qua. Do đó việc chèn
sẽ được thực hiện trong thời gian logarits.. Thuật toán BO sẽ xoá các đoạn từ cây
nhị phân và sử dụng tìm kiếm nhị phân để xác định đoạn ngay ở dưới hoặc trên
các đoạn khác, các thao tác này có thể được thực hiện bởi cây tự cấu trúc mà
không quan tâm đến hình học cơ bản của đoạn thẳng.
41
Hình 2.5. Cấu trúc cây nhị phân4
Thứ tự sắp xếp: r và s là 2 đoạn thẳng thì r < s nếu và chỉ nếu
- rx1 < sx1 hoặc
- rx1 = sx1 và rx2 < sx2.
Một hàng đợi ưu tiên để duy trì một chuỗi các sự kiện có tiềm năng trong
tương lai của thuật toán BO. Mỗi sự kiện được liên kết với một điểm p trong mặt
phẳng,, điểm đầu cuối, các điểm cắt. Sự kiện này xảy ra khi dòng L cắt qua p. Do
đó các sự kiện có thể được đánh số ưu tiên theo trục x của điểm liên kết các sự
kiện. Trong thuật toán BO các sự kiện tương lai tiềm năng bao gồm các đầu mút
đoạn thẳng mà chưa được quét qua và các điểm giao nhau của các phân đoạn của
đường mà ở ngay bên dưới hoặc bên trên đoạn khác.
Thuật toán không cần phải lưu trữ một cách rõ ràng đại diện của dòng quét
L hoặc vị trí của nó trong mặt phẳng. Thay vào đó, vị trí của L được thể hiện gián
tiếp: đó là đường thẳng đứng qua điểm gắn với sự kiện gần đây nhất là xử lý.
2.2.3.4. Chi tiết thuật toán BO
Thuật toán BO thực hiện qua những bước sau đây:
1. Khởi tạo một hàng đợi ưu tiên Q các sự kiện có tiềm năng trong tương lai,
mỗi liên kiết với một điểm trong mặt phăng ưu tiên theo trục x. Ban đầu, Q chứa
danh sách các điểm đầu mút của các đoạn thẳng.
2. Khởi tạo một tìm kiếm nhị phân T của các phân đoạn thẳng qua L quét
đường, theo thứ tự trên trục y của các điểm giao nhau. Ban đầu, T rỗng.
42
3. Trong khi Q là không rỗng, tìm và loại bỏ các sự kiện từ Q liên kết với
một điểm p có toạ độ x thấp nhất. Xác định loại sự kiện này là sự kiện gì và quá
trình đó theo các trường hợp sau đây:
* Nếu p là điểm cuối bên trái của đoạn s, chèn s vào T. Tìm các đoạn r và t
ở bên dưới hay trên s trong T (nếu có) nếu chúng giao nhau bởi một điểm tiềm
năng trong hàng đợi các sự kiện thì loại bỏ nó. Nếu s giao r hoặc t thì thêm điểm
cắt này vào hàng đợi.
* Nếu p là điểm cuối bên phải của một đoạn s, loại bỏ s từ T. Tìm đoạn r và
t ngay và dưới s trong T (trước khi loại bỏ s) . Nếu r và t giao nhau thì thêm điểm
này vào trong danh sách hàng đợi.
* Nếu p là điểm giao nhau của s và t (với s ở dưới t theo hướng từ trái qua) ,
hoán đổi vị trí của s và t trong T. Tìm các đoạn r và u (nếu có) bên dưới và trên s
t tương ứng. Huỷ bỏ các điểm cắt rs và tu từ hàng đợi sự kiện, và, nếu r cắt t hay
s cắt u, thêm điểm này vào hàng đợi các sự kiện.
2.2.3.5. Phân tích thuật toán
Thuật toán xử lý sự kiện mỗi điểm mút của đoạn hoặc điểm gia nhau. Được
sắp xếp theo thứ tự của toạ độ theo trục x. Khi một sự kiện thứ i được xử lý, sự
kiện tiếp theo ( nếu nó là điểm cắt) phải là một điểm giao nhau của 2 đoạn thẳng
liền kề biểu diễn trong T, bởi vì thuật toán lưu trữ tất cả các điểm giao nhau của
các đoạn thẳng như là các sự kiện tiềm năng trong tương lai, và do vậy sự kiện
tiếp theo luôn luôn có mặt trong hàng đợi sự kiện. Kết quả là tìm được chính xác
các điểm cắt của các đoạn thẳng.
Thuật toán BO xử lý chuỗi 2n+k sự kiện, trong đó n là số đoạn thẳng và k là
số điểm cắt, mỗi sự kiện được xử lý bởi một số cố định phép toán trong cây tìm
kiếm nhị phân và hàng đợi sự kiện, và bởi vì nó chỉ chứa các điểm mút và điểm
cắt giữa 2 đoạn liền kề nên hàng đơi sự kiện chứa không quá 3n sự kiện. Do đó
tất cả các thao tác mất thời gian là O (logn) và tổng thời gian của thuật toán là
O((n+k)logn).
43
Nếu điểm cắt tìm thấy bởi thuật toán không cần phải lưu trữ một khi tìm thấy
thì không gian lưu trữ của thuật toán là O(n).
2.2.3.6. Kết luận thuật toán
Kỹ thuật xếp chồng bản đồ là kỹ thuật rất khó trong quá trình phân tích thông
tin, đòi hỏi phải có những giải pháp tối ưu về thời gian và không gian lưu trữ.
Trong phần trên học viên đã trình bày thuật toán quét dòng để xác định sự giao
nhau của hai đoạn thẳng. Tuy thuật toán đơn giản nhưng nó được sử dụng nhiều
trong quá trình thực hành vì đơn giản và chiếm ít bộ nhớ.
2.3 Kỹ thuật nội suy không gian
2.3.1 Nội suy trọng số không gian (IDW)
Nội suy không gian là quá trình tính toán giá trị của các điểm cho biết từ
điểm đã biết trên miền bao đóng của tập giá trị đã biết bằng một phƣơng pháp hay
hàm toán học nào đó. Hiện nay, có nhiều thuật toán nội suy khác nhau như: nội
suy điểm, nội suy bề mặt, nội suy toàn diện, nội suy địa phương, nội suy chính
xác, nội suy gần đúng. Trong luận án sử dụng phương pháp nội suy thông dụng
trong công cụ ArcGIS đó là IDW. Phương pháp nội suy IDW (Inverse Distance
Weight) xác định giá trị của các điểm cho biết bằng cách tính trung bình trọng số
khoảng cách các giá trị của các điểm đã biết giá trị trong vùng lân cận của mỗi
pixel. Những điểm càng cách xa điểm cần tính giá trị càng ít ảnh hƣởng đến giá
trị tính toán. Công thức nội suy IDW như sau:
𝒏 ∑ (𝒘𝒊∗𝒛𝒊) 𝒊=𝟏 𝒏 ∑ 𝒘𝒊 𝒊=𝟏
𝟏
Z =
𝒅𝒌
Với w =
Trong đó, z là giá trị cho ta biết tại điểm cần nội suy, i là số thứ tự điểm
được sử dụng để nội suy (i = 1, 2, ..., n), n là tổng số điểm được sử dụng để nội
suy, wi là trọng số nghịch khoảng cách, zi là giá trị đã biết tại điểm i, d là khoảng
cách từ điểm cần nội suy đến điểm i, k là hằng số ảnh hưởng khoảng cách (thông
thường k = 2). Phương pháp này đuợc nhận định là nhanh và dễ thực hiện .
2.3.2 Kỹ thuật Kriging
44
Phương pháp nội suy Kriging khảo sát mối quan hệ giữa sự biến động của
dữ liệu theo vị trí của chúng trong không gian, từ đó rút ra mô hình toán phản ánh
mối quan hệ này. Nhờ vào mô hình toán, các nhà nghiên cứu có thể dự báo được
giá trị của dữ liệu nội suy ở những vị trí chưa có số liệu khảo sát thực tế. Để có
thể sử dụng phương pháp nội suy Kriging, các dữ liệu khảo sát cần phải có tọa độ
địa lý tương ứng. Công tác nghiên cứu sự phân bố của tầng đất yếu ở khu vực nội
thành TPHCM được tiến hành qua các bước sau: − Thu thập tọa độ các hố khoan.
− Xác định độ sâu xuất hiện, chiều dày của tầng đất yếu. − Tiến hành nội suy bằng
phương pháp Kriging. − Đánh giá độ tin cậy của kết quả nội suy. Quy trình thực
hiện nói trên được minh họa bằng lưu đồ sau:
45
Dữ liệu thuộc tính Dữ liệu toạ độ
Nôị suy kriging
Đánh giá
0.898 kết quả
Hình 2.6. Lưu đồ phuơng pháp nội suy Kriging
Các bước tiến hành nội suy bằng Kriging như sau:
- Khảo sát các đặc trưng thống kê của tập dữ liệu, đặc biệt chú ý đến tính
phân bố chuẩn của dữ liệu. Nếu dữ liệu không có phân bố chuẩn thì phải chuyển
dạng dữ liệu để thỏa mãn yêu cầu này.
- Xây dựng biểu đồ semi-variogram. Biểu đồ semi-variogram phản ánh mối
quan hệ giữa sự biến thiên của dữ liệu với khoảng cách giữa các điểm này.
- Lựa chọn mô hình semi-variogram thích hợp với tập dữ liệu. Quy luật
quan hệ của sự biến động của dữ liệu với khoảng cách giữa chúng được xấp xỉ
bằng một trong các hàm số đã được xác định trước (hàm Spherical, Circular,
Gaussian, Exponential, Power…). - Tiến hành nội suy theo mô hình semi-
variogram đã chọn.
Đánh giá độ tin cậy của kết quả nội suy Độ tin cậy của kết quả nội suy cần
được đánh giá thông qua các phương pháp:
- So sánh bản đồ nội suy với các bản đồ đã được thành lập trước đó.
- So sánh kết quả nội suy với kết quả khảo sát trực tiếp tại hiện trường.
46
2.4 Kết luận chương
Bằng các phuơng pháp phân tích không gian để hỗ trợ quản lý và cảnh báo
ô nhiễm môi truờng. Gis được ứng dụng để quản lý và cảnh báo ô nhiễm môi
truờng, với các phuơng pháp và kỹ thuật nêu trên, nó chỉ ra những vùng có khả
năng bị ô nhiễm, gặp sự cố hay thiên tai. Giúp con người có thể quản lý đuợc môi
truờng tại mỗi vùng quan trắc, cảnh báo đuợc ô nhiễm và từ đó khắc phục, cải
thiện đuợc tình hình, thực trạng ô nhiễm môi truờng đất , nuớc, không khí.
47
CHUƠNG III
XÂY DỰNG CHUƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM
VÀ CẢNH BÁO Ô NHIỄM
3.1 Mô tả bài toán cảnh báo ô nhiễm tại khu công nghiệp Đồng văn bằng GIS
Bài toán: Xây dựng phần mềm tổng hợp và phân tích dữ liệu về ô nhiễm
môi trường từ các cụm quan trắc trong khu công nghiệp Đồng Văn, đưa ra các
thông báo về hiện trạng, nêu các giải pháp và biện pháp chỉ đạo để ngăn ngừa sự
gia tăng ô nhiễm và tác hại của ô nhiễm đến môi trường.
Tổ chức cơ sở dữ liệu phân tán dạng GIS, tổng hợp và phân tích dữ liệu,
tiến hành dự báo theo các phương pháp khoa học khác nhau.
3.2 Mô hình hệ thống thử nghiệm
Dữ liệu đầu vào của chương trình bao gồm các lớp dữ liệu không gian như:
bản đồ hành chính, giao thông, vị trí quan trắc môi trường của Khu công nghiệp
Đồng Văn I và các dữ liệu thuộc tính của bản đồ, bao gồm dữ liệu về các chỉ tiêu
quan trắc nước mặt, nước ngầm, đất, không khí đo tại Khu công nghiệp. Các dữ
liệu này sẽ được phân tích bằng phần mềm HMap do học viên tự xây dựng bằng
ngôn ngữ lập trình C# dựa trên bộ thư viện ArcGIS Engine 9.3 do hãng ESRI phát
triển, kết quả đầu ra của chương trình là các bản đồ chuyên đề đánh giá và thể
hiện các chỉ tiêu môi trường bằng màu sắc và số liệu.
Các chức năng chính của chương trình:
- Hiển thị bản đồ số cùng các dữ liệu thuộc tính.
- Phóng to, thu nhỏ bản đồ.
-Trượt bản đồ.
- Tính toán nội suy từng chỉ tiêu của các vị trí quan trắc môi trường, tạo bản
đồ chuyên đề dạng raster. Sử dụng công cụ nội suy Interpolation trong bộ công
cụ phân tích không gian Spatial Analys của ArcGIS với phép nội suy IDW,
48
Kriging, Spline...để phân tích, đánh giá và so sánh các chỉ tiêu nguồn nước ngầm
ở 26 điểm quan trắc tại Khu Công nghiệp Đồng Văn II.
Hình 3.1: Giao diện chương trình Hmap với cửa sổ hiển thị bản đồ, các lớp bản
đồ và cửa sổ chức năng phân tích nội suy IDW.
3.3 Lựa chọn công cụ phát triển và môi trường thử nghiệm
Học viên sử dụng bộ thư viện lập trình GIS của hãng ESRI là công ty nổi
tiếng hàng đầu thế giới nghiên cứu chuyên sâu về GIS, cung cấp các sản phẩm
phần mềm và công cụ phát triển phần mềm GIS. Học viên sử dụng bộ thư viện
ArcGIS Engine 9.3 của ESRI để xây dựng các chức năng xử lý dữ liệu GIS của
chương trình vì đây là bộ thư viện khá đầy đủ, hỗ trợ nhiều định dạng bản đồ và
nhiều ngôn ngữ lập trình.
Học viên xây dựng chương trình bằng ngôn ngữ lập trình C# DotNet là
ngôn ngữ lập trình hiện đại, được rất nhiều lập trình viên trên thế giới sử dụng vì
đây là ngôn ngữ lập trình được Microsoft phát triển hệ IDE với rất nhiều tính năng
hỗ trợ, quản lý lập trình tiên tiến và là ngôn ngữ có cộng đồng lập trình viên rất
49
lớn trên thế giới sử dụng và đóng góp rất nhiều các bộ thư viện, các mã nguồn và
công cụ phong phú.
3.4 Đánh giá kết quả thử nghiệm
Dưới đây là các bản đồ chuyên đề là kết quả thực hiện chạy chương trình
với dữ liệu về môi trường ở Khu Công nghiệp Đồng Văn II, thuộc huyện Duy
Tiên, tỉnh Hà Nam.
Hình 3.2. Bản đồ chuyên đề nội suy chỉ tiêu Asen trong nước ngầm tại 3 điểm
quan trắc sử dụng thuật toán nội suy IDW( hiển thị kiểu phân lớp (Classify):
50
màu càng đậm hàm lượng Asen càng cao. Hàm lượng Asen trong nước ngầm tại
nhà máy trong KCN cao hơn trong nước ở khu dân cư lân cận)
51
Hình 3.3. Bản đồ chuyên đề Tổng lượng chất rắn hòa tan trong nước ngầm.
(Màu càng đậm giá trị càng cao)
52
Hình 3.4. Chỉ tiêu lượng vi khuẩn trong nước ngầm
53
Hình 3.5. Chỉ tiêu Chì (Pb) trong nước ngầm
54
Hình 3.6. Chỉ tiêu Asen trong nước mặt
55
Hình 3.7. Chỉ tiêu vi khuẩn Coliform trong nước mặt
56
Hình 3.8. Hàm lượng Chì (Pb) trong nước mặt
57
Hình 3.9. Chỉ tiêu vi khuẩn Coliform trong nước thải ( nước thải chưa qua xử lý
58
có hàm lượng vi khuẩn cao hơn mức cho phép theo tiêu chuẩn QCVN
40:2011/BTNMT của Bộ Tài Nguyên môi trường)
Hình 3.10. Hàm lượng CO (Các-bon ô xít) trong không khí ( Khu vực cổng vào
bị ô nhiễm CO hơn các khu vực khác)
59
Hình 3.11. Tổng bụi lơ lửng trong không khí (Khu vực cổng KCN nhiều bụi hơn
các khu vực khác)
60
KẾT LUẬN VÀ HUỚNG PHÁT TRIỂN
1. Kết luận
Để giải quyết bài toán “Xây dựng hệ thống quản lý và cảnh báo ô nhiễm
khu công nghiệp Đồng Văn sử dụng Gis” Gis là một công cụ phổ biến, ưu việt
để giải quyết những vấn đề đặt ra. GIS còn được xem là một trong những công
nghệ mới nhất, có nhiều ứng dụng nhất & giải quyết các bài toán
Từ việc phân tích các dữ liệu đầu vào bằng phần mềm HMap do học viên
tự xây dựng bằng ngôn ngữ lập trình C# dựa trên bộ thư viện ArcGIS Engine 9.3
do hãng ESRI phát triển, kết quả đầu ra của chương trình là các bản đồ chuyên đề
đánh giá và thể hiện các chỉ tiêu môi trường bằng màu sắc và số liệu. Qua đó hiển
thị bản đồ số cùng các dữ liệu thuộc tính; phóng to, thu nhỏ bản đồ; trượt bản đồ.
Sử dụng phuơng pháp tính toán nội suy từng chỉ tiêu của các vị trí quan
trắc môi trường, tạo bản đồ chuyên đề dạng raster. Sử dụng công cụ nội suy
Interpolation trong bộ công cụ phân tích không gian Spatial Analys của ArcGIS
với phép nội suy IDW, Kriging, Spline...để phân tích, đánh giá và so sánh các chỉ
tiêu nguồn nước ngầm ở 26 điểm quan trắc tại Khu Công nghiệp Đồng Văn II.
2. Hướng phát triển
Những hướng phát triển của luận văn ở trong tương lai dự kiến như sau:
Xây dựng một hệ thống quản lý và cảnh báo ô nhiễm môi truờng sử dụng
công nghệ Gis ở khắp nơi
Tiếp tục cài đặt các thuật toán còn lại đã trình bày trong luận văn.
Mặc dù đã rất cố gắng, nhưng do thời gian và trình độ còn hạn chế nhất định
nên luận văn không tránh khỏi thiếu sót. Trong tương lai học viên sẽ cố gắng hoàn
thiện và phát triển những vấn đề đã nêu trên, nhằm mang lại những vấn đề khả
quan hơn nữa. Rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của các thầy cô và các
bạn để luận văn ngày càng hoàn thiện hơn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
61
Tiếng Việt
[1] Đặng Văn Đức (2001), Hệ thông tin địa lý GIS, Nhà xuất bản Khoa
học và Kỹ thuật, Hà Nội
Tiếng Anh
[2] Hans W. Guesgen, Joachim Hertzberg, Algorithms for Buffering
Fuzzy Raster Maps, FLAIRS-01 Proceedings, 2001
[3] Hans W. Guesgen, Joachim Hertzberg, Richard Lobb, Andrea
Mantler Buffering Fuzzy Maps in GIS, Department of Computer
Science, University of Auckland, New Zealand, 2003.
[4] Jingxiong Zhang, Michael F. Goodchild, Uncertainty in
Geographical Information, The Taylor & Francis e-Library, 2003.
[5] Tahsin A. Yanar, Zuhal Akyurek, The Enhancement of ArcGIS with
Fuzzy Set Theory, ESRI International User Conference, 2004.
[6] Wolfgang Kainz, The Mathematics of GIS, University of Vienna,
Austria. 2010.
