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 cácđối
tượng bản đồ mà có thể lưu trữ và thao tác trên máy tính
75 trang |
Chia sẻ: lylyngoc | Lượt xem: 3022 | Lượt tải: 1
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Chương 3: Cơ sở dữ liệu và cấu trúc dữ liệu bản đồ, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
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:
bt quá, bt 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