Chương 3: Cơ sở dữ liệu và cấu trúc dữ liệu bản đồ

Please purchase a personal license. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ DỮ LIỆU VÀ CẤU TRÚC DỮ LIỆU BẢN ĐỒ Các đơn vị bản đồ - Khái niệm về hình học Topo (Topology) - Điểm - Đường hay đoạn thẳng - Vùng hay diện tích 3.1 Cơ sở dữ liệu bản đồ - Cơ sở dữ liệu không gian - Cơ sở dữ liệu thuộc tính 3.2 Cấu trúc cơ sở dữ liệu - Khái niệm cấu trúc cơ sở dữ liệu - Cấu trúc dữ liệu Raste - Cấu trúc dữ liệu Vector - Chuyển đổi giữa các kiểu cấu trúc DL 3.3 3.1. CÁC ĐƠN VỊ BẢN ĐỒ KHÁI NIỆM VỀ HÌNH HỌC TOPO (TOPOLOGY) Topology là một thủ tục toán học nhằm xác định mối liên hệ không gian giữa các đối tượng bản đồ. Tập hợp dữ liệu số miêu tả rõ ràng các đối tượng liền kề, chứa trong nhau và tính liên tục giữa các đối tượng bản đồ mà có thể lưu trữ và thao tác trên máy tính. CÁC ĐƠN VỊ BẢN ĐỒ Bản đồ là tập hợp các điểm, các đường, các miền (vùng) được định nghĩa cho cả vị trí của chúng trong không gian và cho cả các thuộc tính phi không gian. Mọi dữ liệu địa lý cần phải quy về ba khái niệm hình học cơ bản là: - Điểm - Đường - Vùng CÁC ĐƠN VỊ BẢN ĐỒ
Điểm: Là đối tượng không có kích thước được đặc trưng bằng vị trí điểm. Ví dụ: Chùa, cột điện, cây độc lập...
Đường: Là đối tượng một chiều, có vị trí, có chiều dài. Ví dụ: Sông, suối, đường ranh giới, đường giao thông...
Vùng: Là đối tượng hai chiều, có chiều dài và chiều rộng (hay có diện tích). Ví dụ: Thửa đất, sông, hồ... Một số hình dạng không gian cơ bản 3.2. CƠ SỞ DỮ LIỆU BẢN ĐỒ 3.2. CƠ SỞ DỮ LIỆU BẢN ĐỒ Dữ liệu bản đồ là: những mô tả theo phương pháp số các hình ảnh của bản đồ. Chúng gồm toạ độ các điểm được lưu trữ theo một quy luật hay một cấu trúc nào đó và các ký hiệu dùng để xác định một hình ảnh bản đồ cụ thể. Qua phần mềm điều hành có thể tạo ra hình ảnh bản đồ cụ thể. Qua phần mềm điều hành của GIS có thể tạo ra hình ảnh bản đồ trên màn hình hoặc in ra giấy. CƠ SỞ DỮ LIỆU BẢN ĐỒ CƠ SỞ DỮ LIỆU KHÔNG GIAN CSDLBĐ CƠ SỞ DỮ LIỆU THUỘC TÍNH  Cơ sở dữ liệu không gian Cơ sơ dữ liệu không gian là: Loại dữ liệu thể hiện chính xác vị trí trong không gian thực của đối tượng và quan hệ giữa các đối tượng qua mô tả hình học, mô tả bản đồ và mô tả topology. Đối tượng không gian của BĐ số gồm: Các điểm khống chế tọa độ, địa giới hành chính, các thửa đất, các lô đất, các công trình xây dựng, hệ thống giao thông, thuỷ văn và các yếu tố khác có liên quan. Các dữ liệu không gian thể hiện các đối tượng bản đồ qua ba yếu tố hình học cơ bản là điểm, đường và vùng.  Cơ sở dữ liệu không gian Thông tin vị trí các đối tượng bản đồ luôn phải kèm theo các thông tin về quan hệ không gian (Topology), nó được thể hiện qua ba kiểu quan hệ: Liên thông nhau, kề nhau, nằm trong hay bao nhau. Ví dụ: Dữ liệu không gian của thửa đất chính là toạ độ các góc thửa (điểm), ranh giới thửa (đường khép kín) và miền nằm trong ranh giới. Chúng được mô tả bằng ký hiệu bản đồ dạng đường.  Cơ sở dữ liệu thuộc tính CSDL thuộc tính (CSDL phi không gian): Là những diễn tả đặc tính, số lượng, mối quan hệ của các hình ảnh bản đồ với vị trí địa lý của chúng. Cần phân biệt hai loại thuộc tính sau đây: - Thuộc tính định lượng: Kích thước, diện tích... - Thuộc tính định tính: Màu sắc, tên, tính chất… Thông thường các dữ liệu thuộc tính được thể hiện bằng các mã và lưu trữ trong các bảng hai chiều. Tuỳ theo đặc điểm chuyên đề và thuộc tính của nó mà các đối tượng được xếp vào các lớp khác nhau.  Cơ sở dữ liệu thuộc tính Ví dụ 1: Thông tin thuộc tính của dữ liệu cơ sở hạ tầng gồm: Các loại đường, hệ thống thủy lợi, thủy văn, mạng lưới điện, mạng lưới cấp thoát nước, các công trình cơ sở hạ tầng... Ví dụ 2: Thông tin thuộc tính của dữ liệu địa chính gồm: Số hiệu thửa đất, diện tích, chủ sử dụng đất, địa chỉ, địa danh, phân loại đất, phân hạng đất, giá đất, mức thuế và thông tin pháp lý. Ví dụ 3: Thông tin thuộc tính của dữ liệu về hiện trạng rừng gồm: Số hiệu các lô rừng, tên lô, diện tích lô, trạng thái, loài cây, trữ lượng... Trong GIS chứa thông tin. GIS kết hợp bản đồ với hệ quản trị cơ sở dữ liệu. Vì vậy khi phân tích dữ liệu không gian chỉ cần “click” trên đối tượng địa lý và tìm thông tin về nó. Hoặc có thể truy vấn trong database để tìm thông tin về tất các các đối tượng thỏa mãn điều kiện lọc. Liên kết các thuộc tính và đồ họa Trong ví dụ này, ngưởi dùng truy vấn chọn ra tất cả các thuộc tính mà được phân loại các gia đình = 210, và các vùng tìm thấy có màu đỏ Liên kết các thuộc tính và đồ họa Courtesy Village of Garden City Liên kết các thuộc tính và đồ họa 3.3. CẤU TRÚC CƠ SỞ DỮ LIỆU 3.3. CẤU TRÚC CƠ SỞ DỮ LIỆU  Khái niệm cấu trúc cơ sở dữ liệu Một cơ sở dữ liệu bao gồm nhiều tệp dữ liệu. Cấu trúc cơ sở dữ liệu là: Cách bố trí, tổ chức cơ sở dữ liệu để có thể truy nhập dữ liệu từ một hay nhiều tệp một cách dễ dàng. 3.3. CẤU TRÚC CƠ SỞ DỮ LIỆU  Cấu trúc cơ sở dữ liệu THUỘC TÍNH Có 3 loại mô hình cấu trúc cơ sở dữ liệu thuộc tính đó là: - Cấu trúc phân cấp (dạng cây) - Cấu trúc mạng (dạng lưới) - Cấu trúc quan hệ MÔ HÌNH PHÂN CẤP (DẠNG CÂY)
Ưu điểm: - Chặt chẽ, rõ ràng - Đảm bảo độc lập dữ liệu - Đảm bảo toàn vẹn dữ liệu - Dễ dàng phát triển mô hình
Nhược điểm: - Dư thừa thông tin - Khó xử lý, đặc biệt xử lý trên nhiều nhánh - Phức tạp, ít linh hoạt MÔ HÌNH MẠNG LƯỚI - Mô hình CSDL mạng lưới như mô hình CSDL phân cấp, nhưng các nút có thể thiết lập từ nhiều nguồn. - Nghĩa là có NHIỀU nút CHA với MỘT nút CON. - Các liên kết trong mô hình này là một mạng lưới. MÔ HÌNH QUAN HỆ - Mô hình CSDL hệ là hệ thống CSDL quan hệ. - Hệ thống CSDL quan hệ là một tập hợp các bảng dữ liệu. Mỗi bảng là 1 ma trận gồm 1 chuỗi các hàng và cột giao nhau. - Mối quan hệ giữa các bảng: Cột dữ liệu chung giữa 2 bảng, cột dữ liệu chung này được gọi là “khóa liên kết” để nối dữ liệu từ bảng này sang bản kia. MÔ HÌNH QUAN HỆ
Ưu điểm: - Có tính độc lập cao, dễ sử dụng - Có tính linh hoạt cao do nó đòi hỏi ít việc lập trình để truy cập dữ liệu hơn so với các dạng mô hình khác. - Dễ hình thức hóa do đó được nghiên cứu, PT và cho nhiều kết quả lý thuyết cũng như ứng dụng trong thực tế.
Nhược điểm: - CSDL thường hoạt động chậm hơn so với các dạng khác. Tuy nhiên trong đkiện hiện nay khi HT máy tính ngày càng PT thì sự chậm trễ này được khắc phục đáng kể. - Công việc thiết kế CSDL đòi hỏi kỹ năng chuyên môn cao. 3.3. CẤU TRÚC CƠ SỞ DỮ LIỆU DỮ LIỆU RASTER1 DỮ LIỆU VECTOR2 Dữ liệu trong hệ GIS còn được gọi là thông tin không gian. Dạng dữ liệu này bao gồm các thông tin có tính đồ họa chỉ rõ hình dạng, phạm vi không gian, vị trí địa lý của một thực thể trong thế giới thực được khái quát hóa thành các đặc tính địa lý như điểm, đường hay vùng trên bản đồ dưới dạng raster hoặc vector. Như vậy có hai cách cơ bản nhất cho việc biểu diễn dữ liệu KHÔNG GIAN: CẤU TRÚC DỮ LIỆU KHÔNG GIAN • RASTER • VECTOR • TG THỰC CẤU TRÚC DỮ LIỆU RASTER  Dữ liệu Raster (ma trận) Mô hình dữ liệu dạng raster phản ánh toàn bộ vùng nghiên cứu dưới dạng một lưới các ô vuông (cell) hay điểm ảnh (pixcel). Dữ liệu trong mô hình Raster được tổ chức thành ma trận các cell (ô) hay pixcel. Điểm: Được thể hiện bằng một pixel. Đường: Được thể hiện bằng một chuỗi các pixel Vùng: Được thể hiện bằng 1 nhóm các pixel PIXCEL - Là 1 đơn vị cơ bản cho 1 lớp dạng lưới - Có dạng hình vuông - Mỗi ô có chiều cao và chiều rộng cố định và cùng kích thước, trải trên một hình chữ nhật. - PIXEL là đơn vị nhỏ nhất trong ảnh. Thông tin thuộc tính có thể được khởi gán tới mỗi pixel. Trên hình A là một thể hiện bản đồ đất, mỗi vùng được đánh dấu bằng các ô theo các giá trị khác nhau. Ta có được một lưới các ô có giá trị khác nhau. Trên hình B nếu gán nước giá trị 1, rừng giá trị 2, đất nông nghiệp giá trị 3 ta sẽ có một mảng số liệu từ các giá trị 1,2,3. A B Biểu diễn dữ liệu Raster theo lưới điểm CÁCH BIỂU DIỄN DỮ LIỆU RASTER CÁCH BIỂU DIỄN DỮ LIỆU RASTER Dữ liệu Raster có thể có một hoặc nhiều nhãn. Giá trị của mỗi ô có thể mang các giá trị khác nhau. Có hai cách để hiển thị raster với giá trị của ô. - Hiển thị nhãn đơn (single-band) - Hiển thị nhãn bội (multi-band) Hiển thị nhãn đơn Hiển thị nhãn bội  Tổ chức dữ liệu Raster trong GIS * Mục đích: Là để tối ưu hóa việc nhập dữ liệu, giảm bớt sự lưu trữ và các yêu cầu về xử lý dữ liệu. * Cách tổ chức: - Các đặc tính địa lý được tổ chức thành các tầng (lớp) dữ liệu - Tổ chức lớp theo kiểu các đặc tính (điểm, đường, vùng) và theo nhóm chuyên đề. Được lưu trữ trong các lớp riêng biệt. - Các đặc tính có thể tổ chức theo chuyên đề mà nó đại diện. - Chúng tổ chức thành các tầng (lớp) dữ liệu khác nhau nhưng phải cùng chung một vùng quan trắc địa.  Các nguồn xây dựng dữ liệu Raster Các nguồn DL xd nên DL raster có thể bao gồm: - Quét ảnh - Ảnh máy bay, ảnh viễn thám - Chuyển từ dữ liệu vector sang - Lưu trữ dữ liệu dạng raster - Nén theo hàng - Nén theo chia nhỏ thành từng phần - Nén theo ngữ cảnh  Các đặc điểm của dữ liệu Raster Mô hình dữ liệu raster có các đặc điểm: - Các điểm được xếp liên tiếp từ trái qua phải và từ trên xuống dưới. - Mỗi 1 điểm ảnh (pixcel) chứa một giá trị - Một tập các ma trận điểm và các giá trị tương ứng tạo thành một lớp (layer). - Trong cơ sở dữ liệu có thể có nhiều lớp. - Dung lượng dữ liệu lớn CÁC PHƯƠNG PHÁP NÉN DỮ LIỆU RASTER • Mục đích: Giảm kích thước lưu trữ • Các phương pháp nén dữ liệu Raster: - Phương pháp nén theo đường biên vùng (Chain Code) - Phương pháp nén theo hàng cột (Run-length code) - Phương pháp nén theo khối (Block code) - Phương pháp nén cây tứ phân (Quadtree code)  Phương pháp nén theo đường biên vùng (Chain Code) Các đường biên của các vùng được thể hiện bằng hàng liên tục các vector đơn vị theo hướng 4 phương, được qui ước bằng các số: hướng Đông = 0, Bắc = 1, Tây = 2, Nam = 3. Ví dụ trên nếu ta bắt đầu từ cell của hàng 0 theo chiều kim đồng hồ ta sẽ có dãy giá trị sau thể hiện đối tượng: 02,3,0,1,03,32,2,34,02,32,23,1,22,1,22,12,02,12,22,12 0 1 23 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 111 1 1 111 1 1111 11 1 111 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 ƯU NHƯỢC ĐIỂM Phương pháp nén theo đường biên vùng (Chain Code)
Ưu điểm:
Là phương pháp nén dữ liệu raster hiệu quả.
Dễ dàng tiến hành tính chu vi và diện tích, nhận biết lồi lõm, thay đổi hướng đột ngột.
Nhược điểm:
Khó khăn trong phân tích chồng xếp.
Dư thừa dữ liệu vì đường biên lưu trữ hai lần.  Phương pháp nén theo hàng cột (Run-length code) Các điểm trên mỗi đơn vị bản đồ được lưu trữ theo hàng từ trái qua phải từ cell đầu đến cell cuối. Hàng Cột - Hàng 1: 2,3 5,7 - Hàng 2: 2,7 - Hàng 3: 4,6 - Hàng 4: 4,6 - Hàng 5 : 2,6 - Hàng 6: 2,6 - Hàng 7: 4,8 - Hàng 8: 6,8 (Nếu dữ liệu có nhiều mã thì viết thêm mã phía sau) Như vậy, ta thấy vùng nghiên cứu với 64 ô vuông đã được lưu trữ chỉ bằng 18 chữ số (9 cặp số) như vậy đã giảm đáng kể bộ nhớ. ƯU NHƯỢC ĐIỂM Phương pháp nén theo hàng cột (Run-length code)
Ưu điểm: Thích hợp cho việc lưu trữ dữ liệu trong máy tính có bộ nhớ ít.
Nhược điểm: Khó khăn trong quá trình xử lý và phân tích dữ liệu.  Phương pháp nén theo khối (Block code) Ví dụ: Trên có thể viết dưới dạng nén block code 2n x 2n như sau: - 7 block 1 đơn vị ô vuông - 7 block 4 đơn vị ô vuông Phương pháp này có hiệu quả với các vùng có diện tích lớn và hình dạng các đường biên đơn giản, có thể kiểm tra sự co giãn về hình dạng của vùng. Là phương pháp sử dụng cho các dữ liệu 2N x 2N khối các đơn vị ô vuông, (N là những số nguyên: N = 0, 1, 2.........) Khi N = 0 thì khối ô vuông có số đơn vị ô vuông là 1 (là khối lượng ô vuông nhỏ nhất trong một khối).  Phương pháp nén cây tứ phân (Quadtree code) Đây là phương pháp nén thể hiện sự chia liên tục của dạng ma trận 2N x 2N thành cây ¼. Giới hạn thấp nhất của phép chia là một ô vuông, ma trận được chia làm 4 nhánh và cứ thế chia cho đến khi đạt được các đơn vị ô vuông đồng nhất ƯU NHƯỢC ĐIỂM Phương pháp nén cây tứ phân (Quadtree code)
Ưu điểm: - Dễ tính toán diện tích chu vi của các vùng có hình dạng chuẩn. - Có thể giam bớt sự lưu trũ với các độ phân giải khác nhau.
Nhược điểm: - Khó khăn cho việc chọn các mô hình, giải pháp - Một vùng có thể chia thành rất nhiều phần gây khó khăn cho việc truy nhập DL Nhận xét: Tóm lại khi bản đồ bao gồm n x n ô vuông (cell) mỗi ô chứa một giá trị thông số thuộc tính khác nhau thì ý định giảm lượng bộ nhớ lưu trữ sẽ rất khó thực hiện được. Hạn chế của cấu trúc dữ liệu loại raster chủ yếu do nó tạo nên khối lượng lưu trữ lớn. Tuy vậy khi tồn tại những đồng nhất về giá trị thông số thuộc tính thì ta có thể sử dụng một trong bốn phương pháp lưu trữ nén đã trình bày ở trên. Phương pháp run - length code có hiệu quả nhất trong việc hiển thị và lưu trữ các vùng có kích cỡ pixel lớn. Khi độ phân giải lớn, số lượng pixel trong một vùng tăng lên thì nên sử dụng phương pháp nén Block hay Quadtree sẽ có hiệu quả hơn. CẤU TRÚC DỮ LIỆU VECTOR Theo quan niệm toán học thì vector bao gồm 1 điểm (với cặp tọa độ x, y trong KG phẳng hay x, y, z trong KG 3 chiều), một khoảng cách và 1 chỉ số hướng. Như vậy: Cấu trúc DL vector là các thể hể hiện chính xác các đối tượng trong TG thực lên bản đồ số bằng giá trị liên tục của các cặp tọa độ và xác định MQH không gian của các đối tượng. Cấu trúc vector coi vật thể tự nhiên là tập hợp các thực thể không gian cơ sở (Điểm, Đường, Vùng) và tổ hợp các thực thể này. Các thực thể này được thành lập trên cơ sở các cặp tọa độ (x, y) của các điểm trong 1 hệ tọa độ nhất định.  ĐIỂM Điểm được xem như là đại diện bao trùm hầu hết tất cả các thực thể địa lý và đồ hoạ. Điểm được xác định bởi cặp giá trị điểm. Các đối tượng kiểu điểm có đặc điểm: - Là toạ độ đơn (x,y) - Không thể hiện chiều dài và diện tích CÁC CỘT ĐÈN  ĐƯỜNG (ĐOẠN THẲNG) Đường được xác định như một tập hợp dãy của các điểm. Mô tả các đối tượng đlý dạng tuyến, có các đặc điểm sau: - Là một dãy các cặp toạ độ (X, Y) - Một ĐƯỜNG bắt đầu và kết thúc bởi node - Các ĐƯỜNG nối với nhau và cắt nhau tại node - Hình dạng của ĐƯỜNG được ĐN bởi các điểm - Độ dài chính xác bằng các cặp toạ độ ĐƯỜNG PHỐ  VÙNG (DIỆN TÍCH) Vùng được xác định bởi ranh giới các đường thẳng. Các đối tượng địa lý có diện tích và đóng kín bởi một đường được gọi là đối tượng vùng polygons, có các đặc điểm sau: - Polygons được mô tả bằng tập các đường và điểm nhãn - Một hoặc nhiều đường định nghĩa đường bao của vùng - Một điểm nhãn nằm trong vùng để mô tả, xđ cho mỗi 1 vùng KiÓu VÞ trÝ ĐiÓm 3,2 Đ−êng 1,5; 3,5; 5,7; 8,8; 11,7 Vïng 5,3; 6,5; 7,4; 9,5; 11,3; 8,2; 5,3 Điểm: Được thể hiện bằng một cặp toạ độ Đường: Được thể hiện bằng một chuỗi các cặp toạ độ Vùng: Được thể hiện bằng một chuỗi các cặp toạ độ và cặp toạ độ đầu và cặp toạ độ cuối trùng nhau. SỰ THỂ HIỆN DỮ LIỆU DẠNG VECTOR Tính liên tục: Các đường nối với nhau tại các điểm nút (node). Tính kề nhau: Các đường tham gia ĐN vùng ở cả hai bên: phải và trái. Đầu, cuối giao của đường Tính tạo vùng: Các đường nối với nhau tạo thành đường bao của vùng. QUAN HỆ TRONG CẤU TRÚC MẠNG VECTOR (VECTOR TOPOLOGY) - Các đường ranh giới thửa không được phép giao nhau, phải luôn cắt nhau tại đầu hoặc cuối đường (tại điểm nút NODE). Sai Đóng Sai Sai Đóng Áp dụng mô hình topology khi XD CSDL không gian - Đường ranh giới tạo thành đường bao thửa đất luôn đảm bảo tính khép kín tuyệt đối về toạ độ. Mô hình dữ liệu Vector Topology DỮ LIỆU KHÔNG GIAN CHUẨN Sai §óng Cơ sở dữ liệu chuẩn là dữ liệu không còn lỗi như: b
t quá, b
t chưa ti, vùng chưa khép…. CÁC NGUỒN XD DỮ LIỆU VECTOR - Từ số liệu đo: Sử dụng các lệnh (công cụ vẽ) - Từ bản đồ sẵn có: Số hóa bản đồ - Chuyển từ dữ liệu Raster: Vector hóa + Bằng tay: Số hóa trên ảnh Raster + Sử dụng công cụ (tự động) - Chuyển đổi từ các dạng (phần mềm) khác (Sử dụng chức năng chuyển đổi của phần mềm) Các bản đồ điện tử ở hai định dạng Raster và Vector Các mô hình dữ liệu Raster và Vector Miêu tả Vector X-AXIS 500 400 300 200 100 600500400300200100 Y-AXIS River House 600 Trees Trees B B B B B B B B G G BK B B B G G G G G Miêu tả Raster 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Real World G G DỮ LIỆU VECTOR DỮ LIỆU RASTER SO SÁNH ĐÁNH GIÁ ƯU NHƯỢC ĐIỂM DỮ LIỆU RASTER VÀ DỮ LIỆU VECTOR DL1 DL2 SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ SO SÁNH DL RASTER VÀ DL VECTOR Do cấu trúc DL khác nhau nên việc lưu trữ hai loại DL này là hoàn toàn khác nhau nhưng việc so sánh sẽ giải thích được phần nào cho các khả năng ứng dụng của 2 loại DL này. Các chỉ số so sánh cơ bản dựa trên: - Khối lượng bộ nhớ để lưu trữ (hiệu suất lưu trữ dữ liệu) - Tốc độ truy cập, độ ổn định - Hiệu suất xử lý và phân tích dữ liệu - Độ chính xác khi hiển thị dữ liệu ƯU NHƯỢC ĐIỂM DỮ LIỆU RASTER  Ưu điểm: - Có cấu trúc dữ liệu đơn giản. - Dễ dàng sử dụng các phép toán chồng xếp và các phép toán xử lý ảnh viễn thám. - Dễ dàng thực hiện nhiều phép toán PT khác nhau. - Các bài toán mô phỏng có thể thực hiện được do đơn vị không gian giống nhau (ô đơn vị). - Kỹ thuật xử lý đơn giản, công nghệ rẻ.  Nhược điểm: - Dung lượng dữ liệu lớn. - Độ chính xác có thể giảm nếu sử dụng không hợp lý kích thước các ô đơn vị. - Bản đồ hiển thị không đẹp. - Có thể mất thông tin ở những vùng giao nhau. - Khối lượng tính toán để chuyển đổi tọa độ là rất lớn. ƯU NHƯỢC ĐIỂM DỮ LIỆU VECTOR  Ưu điểm: - Biểu diễn tốt dữ liệu địa lý. - Dữ liệu nhỏ gọn. - Các quan hệ Topo được xác định bằng mạng kết nối. - Chính xác về hình học, chất lượng không thay đổi khi phóng to. - Khả năng sửa chữa, bổ sung, thay đổi các dữ liệu hình học cung như thuộc tính nhanh, tiện lợi.  Nhược điểm: - Cấu trúc dữ liệu phức tạp. - Chồng xếp bản đồ phức tạp. - Các bài toán mô phỏng thường khó giải vì mỗi đơn vị không gian có cấu trúc khác nhau. - Kỹ thuật xử lý phức tạp. - Rất khó thực hiện các bài toán PT và các phép lọc BẢNG SO SÁNH DL RASTER VÀ DL VECTOR NhanhChậmTốc độ truy cập10 Đơn giảnPhức tạpLưu trữ9 Phức tạpĐơn giản Khả năng tạo lập bản đồ8 KémTốtKhả năng phối hợp các dữ liệu7 KémTốtKhả năng phân tích vùng6 CaoThấpĐộ chính xác hình học5 Phức tạpĐơn giản Cấu trúc dữ liệu4 TốtTrung bìnhChất lượng đồ hoạ3 NhỏLớnKhối lượng dữ liệu2 ChậmNhanhNhập dữ liệu1 VectorRasterChỉ tiêuSTT CHUYỂN ĐỔI CƠ SỞ DỮ LIỆU DẠNG VECTOR VÀ DỮ LIỆU DẠNG RASTER CHUYỂN ĐỔI CƠ SỞ DỮ LIỆU DẠNG VECTOR VÀ DẠNG RASTER Việc chọn của cấu trúc dử liệu dưới dạng vector hoặc raster tuỳ thuộc vào yêu cầu của người sử dụng. Đối với hệ thống dữ liệu vector, thì dữ liệu được lưu trữ sẽ chiếm diện tích nhỏ hơn rất nhiều so với hệ thống dữ liệu raster, đồng thời độ chính xác cao hơn hệ thống dữ liệu raster. Ngoài ra cũng tuỳ vào phần mềm máy tính đang sử dụng mà nó cho phép nên lưu trữ dữ liệu dưới dạng vector hay raster.  CHUYỂN ĐỔI DỮ LIỆU VECTOR SANG DỮ LIỆU RASTER Đối với việc sử dụng ảnh vệ tinh trong GIS thì nhất thiết phải sử dụng dưới dạng raster. Một số công cụ phân tích của GIS phụ thuộc chặt chẽ vào mô hình dữ liệu raster, do vậy nó đòi hỏi quá trình biến đổi mô hình dữ liệu vector sang dữ liệu raster hay còn gọi là RASTER HÓA. Raster hoá là tiến trình chia đường hay vùng thành các ô vuông (pixcel). Nếu dữ liệu raster không có cấu trúc tốt thì việc nhận dạng đối tượng sẽ rất phức tạp. Nhiệm vụ biến đổi vector sang raster là tìm tập hợp các pixel trong KG raster trùng khớp với vị trí của điểm, đường, đường cong hay đa giác trong biểu diễn vector. CHUYỂN ĐỔI DỮ LIỆU VECTOR SANG DỮ LIỆU RASTER Biến đổi từ raster sang mô hình vector hay còn gọi là VECTOR HÓA, đặc biệt cần thiết khi tự động quét ảnh. Vector hoá là tập hợp các