1

Chương 3: Cấu trúc dư� liệu của GIS

Nôị dung• Khái niệm cơ bản

• Dữ liệu không gian– Dư liệu dạng Raster

– Dữ liệu dạng Vector

• Dư liệu thuộc tính

2

Khái niệm cơ bản

• Dư liệu

• Cơ sơ� dư liệu

• Thành phần dư liệu GIS– DL không gian (Spatial data)

– DL thuộc tính (Attribute/non-spatial data)

• Metadata

• “Dữ liệu của dữ liệu”, là các thông tin ñi kèm theo dữ liệu, lý lịch dữ liệu trong CSDL ñịa lý.

• Ai làm dữ liệu? PP/Công nghệ nào?, Kiểm tra chấtlượng?, Thời gian? Hệ quy chiếu KG nào?

• Metadata:– Mô tả chung tập hợp dữ liệu ñịa lý: tóm tắt nội dung,

mục tiêu ñầu tư, ai sử dụng, cơ quan quản lý DL nguồn...

– ðộ chính xác dữ liệu, làm bằng công nghệ nào...– Hệ quy chiếu không gian, ñơn vị của dữ liệu.– Cơ sở pháp lý dữ liệu: quá trình kiểm tra nghiệm thu,

nguồn dữ liệu...– Nội dung bản ñồ: mô tả các ký hiệu bản ñô�, cấu trúc,

tổ chức DL bản ñô�

– Các số liệu hành chính khu vực.

Metadata

3

•ðiểm: ñối tượngkhông có kích thước– ñặc trưng bằng vị trí ñiểm (VD: chùa..)

•ðường: ñối tượngmột chiều, có vị trí, có chiều dài, ví dụ: sông, suối, ñường, ranh giới hànhchính, ñường ñiện, dây cáp, các loạiñường ống…

Các lo ại dữ liệu cơ bản của DLKG

Vùng: ñối tượng hai chiều, có vị trí, có chiều dài, và có cả chiều rộng (hay có diện tích)

Các lo ại dữ liệu cơ bản của DLKG (tiếp)

Tùy thuộc: Tỷ lê 1 bản ñô � / ñô1 phân giải bản ñô�

4

Có hai mô hình cơ bản ñể lưu trữ dữ liệu ñịa lý:- Mô hình Vector- Mô hình Raster

Mô hình Vector lưu trữ các cặp toạ ñộ của các ñối tượng.

Mô hình Raster sử dụng mạng lưới của các ô hình vuông ñể thể hiện các ñối tượng của thế giới thực.

Tổ chức dữ liệu không gian

Mô hình Raster

�Dữ liệu Raster gắn liền với dữ liệu dạng ảnh hoặc dữliệu có tính liên tục cao.

�Dữ liệu Raster có thể biểu diễn ñược rất nhiều các ñối tượng từ hình ảnh bề mặt ñất ñến ảnh chụp từ vệ tinh, ảnh quét và ảnh chụp.

�ðịnh dạng dữ liệu Raster rất ñơn giản nhưng hỗ trợ rất nhiều kiểu dữ liệu khác nhau

5

Nguồn dư� liệu Raster• Ảnh chụp: vệ tinh, máy bay, ảnh quét, ảnh chụp

thông thường

• Ngoài ra, Raster có thể ñược tạo ra bằng cách chuyển ñổi từ nhiều nguồn DL khác như Vector hay TIN.

Pixel

• Cell là một ñơn vị cơbản cho một lớp dạngGrid (lưới)

• Cell có hình vuông

• Vị trí của cell ñượcxácñịnh bằng số dòngvà số cột.

• Gốc toạ ñộ của hệ ñược ñặt tại cell nằm tại ñỉnh góc trái

6

Mô hình Raster (ti ếp)

Dữ liệu trong mô hình Raster ñược tổ chức thànhma trận các cell (ô).� ðiểm: ðược thể hiện bằng một pixel.� ðường: ðược thể hiện bằng một chuỗi cácpixel.� Vùng: ðược thể hiện bằng một nhóm các pixel.

� Mỗi cell ñược gán mộtgiá trị số (Value)

�Những cell có giá trịgiống nhau mô tả cùngmột ñối tượng.

� Giá trị của cell có thểlà số nguyên, số thậpphân hay là không có giátrị (no data)

Pixel (tiếp)

1: R�ng2: Nư�c

Số nguyên Số thập phân

Giá tr � v� lư�ngmưa

7

Kích thước Cell

• Kích thước Cell– 30 m x 30 m

• Mức ñộ khái quát hoá phụthuộc vào kích thước củaCell (ñô' phângiải)

• Sẽ bị mất thông tin nếu kíchthước củaCell lớn

• Kích thước củaCell nhỏdung lượng tăng.

• Dữ liệu trong mô hìnhRaster luôn ñược lưu trữtrong một bảng thuộc tính(VAT)

Mô hình Raster – bảng thu ộc tính

8

Kích thước pixel :100m

Diện tích bao trùm bởi một pixel: 100x100=10000

Kích thước pixel :50m

Diện tích bao trùm bởi mộtpixel:50x50=2500

Mô hình Raster – thay ñổi kíchthước Cell/Pixel

Thay ñổi kích thước của pixel

9

Dữ liệu raster thể hiện ñược cả các giá trị rời rạc dạng số nguyên và cả cácgiá trị liện tục dạng thập phân.

Các loại hình sử dụng ñất thểhiện các giá trị rời rạc dạng sốnguyên.

ðộ cao thể hiện các giá trị liêntục dạng thập phân.

Mô hình Raster – Ví dụ

Nén dư� liệu Raster

• Raster (mxn): mxnx3 gia/ trị cần lưu trư -dung lượng dư liệu lớn cần nén DL

• Nén DL: cách thức mã hóa ñê� lưu trư dư liệu với dung lượng thấp

• 4 phương pháp nén DL:– Nén theoñường biêncủa vùng– Nén theohàng cột– Nén theo khối– Nén cây tư� phân

10

Nén dữ liệu raster- ñường biên của vùng (Chain code)

Bư�c 1: Xác ñịnh cácvùng riêng biệt (gia : trị, hình học)

Bư�c 2: ðối với mỗivùng

-Xác ñịnh ñiểm bắtñầu của ñường biên(trên, bên trái)

- Tư� ñiểm bắt ñầu, theo ñường biên(chiều kim ñồng hô �) xác ñịnh gia : trị hướngva � bước nhảy

Bư�c 3: Lặp lại bước 2 ñến hết các vùng

Phương pháp nén theohàng cột (Run -length code)

�Theo từng vùng�Các Cell ñược lưu trư theo hàng từ trái qua phảitừ ñầu ñến cuối hàng.

11

Phương pháp nén theo khối (Block code)

Dưới dạng nén theo khối -block code gồm:– 7 block 4 ñơn vị ô

vuông– 7 block 1 ñơn vị ô

vuôngMỗi khối (block): lưu trư>

DL: tọa ñô1 (hàng, cột) ñiểm trên, trái va � kíchthước

• Phương pháp này có hiệu quả với các vùng có diện tích

lớn và hình dạng các ñường biên ñơn giản, có thể kiểm tra

sự co giãn về hình dạng của vùng.

Phương pháp nén cây tứ phân (quadtreeblock)

12

Nhập dư� liệu Raster – Nhập DL Raster bằng tay

�Cho11n kích thước Cell

�Tạo lưới ô vuông, chồng lên bản ñô�

�Phân loại ô vuông bằng tay, xác ñịnh gia : trị cho mỗi ô

�Tạo DL Raster trên may tính, nhập gia : trị cho từng Cell

Nhập dư� liệu Raster – Ph ươngpháp quét ảnh

• Sư� dụng máy quét ảnh chuyển bản ñô= thànhtập tin DL dạng Raster

• Nhiều ñịnh dạng file: .TIFF, .RLE, .BMP …

• ðô' phângiải

13

Chuyển ñổi dữ liệu từdạng Vector sang

dạng Raster(Raster hóa)

DL Vector

DL Raster

Chức năng của phầnmềm

Cell size

Chuyển ñổi dữ liệu từ dạngVector sang dạng Raster

(tiếp)

14

Mô hình Vector

• Dữ liệu ở dạng Vector ñược tổ chức ở 2 môhình:– Mô hình Spagheti

– Mô hình quan hệ không gian Topology

Mô hình Vector

Kiểu Vị trí

ðiểm 3,2

ðường 1,5; 3,5; 5,7; 8,8; 11,7

Vùng 5,3; 6,5; 7,4; 9,5; 11,3; 8,2; 5,3

15

Sự thể hiện dữ liệu dạng Vector

Mỗi ñiểm ñược thể hiệnbằng 1 cặp tọa ñộ

Mỗi ñường thể hiện bằng 1 chuỗi các cặp tọa ñộ

Mỗi vùng ñược thể hiệnbằng 1 chuỗi các cặp tọañộ, có cặp tọa ñầu và cặptọa cuối trùng nhau.

Mô hình dữ liệu Vector Spaghetti

- Là mô hình dữ liệu ñơn giản, cácñối tượng chỉ ñược lưu trữ bằngcác cặp toạ ñộ.

Thông tin về quan hệ không gian.Thông tin thuộc tính.

16

• Không mô t ả ñược mối quan h ệ không giangiữa các ñối tượng, vì th ế các phép phân tích, tính toán không gian ñều th ực hi ện khó kh ăn.

• ðối với dữ liệu dạng vùng, ñường ranh gi ớigiữa 2 vùng ñược ghi nh ận 2 lần, mỗi lần chomột vùng.

• Ưu ñiểm của mô hình là ñơn gi ản, dễ trình bày, biên t ập, in ấn...vì v ậy vẫn ñược sử dụng r ộngrãi ñể thành l ập bản ñồ.

• Phần mềm ñiển hình là Mapinfo

Mô hình d ữ liệu Vector Spaghetti

Mô hình dữ liệu Vector Topology

• Mô hình Vector Topology: phức tạp, cácñối tượngñược quản lý bởi toạ ñộ va= mối quan hệ không gian giữacácñối tượng.

• Mô hình DL Vector Topology gồm:– Thông tin về vị trí không gian (Spatial data): thể hiện theo mô

hình Vector - các tọa ñộ mô tả vị trí, hình dạng, ñường biêncủa cácñối tượng.

– Thông tin về quan hệ không gian (Relational Spatial data –Topology). Mô hình DLTopology thể hiện QHKG dưới 3 kiểuquan hệ là:

+ Liên thông với nhau: thể hiện dưới dạng file ñường - ñiểm nối (Arc-Node Topology)

+ Kề nhau: thể hiện dưới dạng file mô tả ñường bao (Polygon-Arc Topology)

+ Nằm trong nhau, phủ nhau.

17

+ Vùng: các ñối tượng ñường ðN ñường bao vùng và một ñiểm nhãn.

+ ðiểm nhãn nằm trong ñốitượng vùng có ý nghĩa ñể xácñịnh cho vùng này.

Mô hình dữ liệu Vector Topology - Thông tin về vị tríkhông gian

Mô hình dữ liệu Vector – Topology thôngtin về quan hệ không gian

+ Mô hình Topology dùng các quan hệ không gianñể ðN

cácñặc tính không gian của cácñối tượng.

Tính kề nhau

(adjacency or contiguity)

Cácñường tham gia ðN vùngở cả haibên: phải và trái.

Tính tạo vùng

(diện tích vùng, chu vi vùng)

Cácñường (arc) nối với nhau tạo thànhñường bao của vùng (polygon).

Tính liên tục (connectivity)Cácñường (cung) (arc) nối với nhautại cácñiểm nút (node).

ðộ dài của ñường.

Hướng ñường (directionality).

Mỗi một ñường (arc) cóñiểm bắt ñầuvà kết thúc tại ñiểm nút (node).

Các ñặc tính không gianCác quan hệ không gian

18

Mô hình dữ liệu Vector - Topology

Tính liên t ục

Tính k ề nhau

ðầu, cu ối, giao c ủa ñường

Tính t ạo vùng

19

- Các ñường

ranh giới thửakhông ñượcphép giaonhau, phải luôncắt nhau tạiñầu hoặc cuốiñường ( tại

ñiểm nút node).

Mô hình dữ liệu Vector -Topology

Sai ðúng

Sai Sai ðúng

Áp dụng mô hình Topology khi xây dựng CSDL không gian

- ðường ranh giới tạo thành ñường bao thửa ñất luôn ñảm bảo tínhkhép kín tuyệt ñối về toạ ñộ.

Dữ liệu không gian chuẩn

Sai ñúng

Cơ sở dữ liệu chuẩn là dữ liệu không còn lỗi như: bắt quá, bắtchưa tới, vùng chưa khép….

20

Nhập dư� liệu Vector

�Tư� sô : liệu ño: SưF dụng các lệnh (công cụ ve>)

�Từ bản ñô � có sẵn: sô : hóa bản ñô �

�Chuyển tư� DL Raster: Vector hóa• Bằng tay: sô : hóa trên ảnh Raster• SưF dụng công cụ (tư1 ñộng)

�Chuyển ñổi tư� các dạng (phần mềm) khác - sưF dụng chức năng chuyển ñổicủa phần mềm

…tư( SL ño

• Sư� dụng các công cụ ve các ñối tượng hình học: ña giác, ñoạn thẳng

• Xác ñịnh ñiểm: nhập tọa ñô'

• Truy bắt ñiểm (snap)

• Các phần mềm hô trơ': AutoCAD, MicroStation..

21

Sô) hóa bản ñô( - Vector hóa

•Nắn ảnh bản ñô�: sưF dụngcác ñiểm khống chê: (ít nhất3 ñiểm)

•Sô: hóa

So sánh hai mô hình Raster và Vector

Ưu ñiểm:- Cấu trúc rất ñơn giản.- Dễ dàng sử dụng các phép toán chồng xếp và các phép toán xử lýảnh viễn thám.- Dễ dàng thực hiện nhiều phép toán phân tích khác nhau.- Bài toán mô phỏng là có thể thực hiện ñược do ñơn vị không gianlà giống nhau (ô ñơn vị).Kỹ thuật xử lý ñơn giản.

Nhược ñiểm:- Dung lượng dữ liệu lớn.- ðộ chính xác có thể giảm nếu sử dụng không hợp lý kích thướccác ô ñơn vị.- Bản ñồ hiển thị không ñẹp.- Các bài toán mạng rất khó thực hiện.- Khối lượng tính toán ñể chuyển ñổi toạ ñộ là rất lớn.

Raster

22

So sánh hai mô hình Raster và VectorVector

Ưu ñiểm:� Biểu diễn tốt các ñối tượng ñịa lý.� Dữ liệu nhỏ, gọn.� Các quan hệ Topo ñược xác ñịnh bằng mạng kết nối.� Chính xác về hình học, chất lượng không thay ñổi khi phóng to� Khả năng sửa chữa, bổ sung, thay ñổi các dữ liệu hình học cũngnhư thuộc tính nhanh, tiện lợi

Nhược ñiểm:� Cấu trúc dữ liệu phức tạp.� Chồng xếp bản ñồ phức tạp.� Các bài toán mô phỏng thường khó giải vì mỗi ñơn vị không giancó cấu trúc khá nhau.� Kỹ thuật xử lý phức tạp.� Rất khó thực hiện các bài toán phân tích và các phép lọc.

VD: Khi Phóng to

Vector Raster

23

Dư� liệu thu ộc tính

• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu thuộc tính. – GIS có thê� dùng 1 hệ quản trị cơ sở dữ liệu ñể quản trị

và thực hiện các bài toán trên dữ liệu thuộc tính màkhông liên quanñến dữ liệu không gian. Ví dụ: MS SQL, ORACLE, MS Access …

• Các loại MHDL: – Phân cấp

– Mạng lưới

– Quan hê'

Mô hình phân cấp

• Tổ chức có cấu trúc hình cây

Trường ðHNNI

Khoa 1 Khoa 2 Khoa 3 Khoa 4

Bộ môn 1 Bộ môn 2 ….

24

Mô hình phân cấp (tiếp)

• Ưu ñiểm– Chặt che, ro ràng– ðảm bảo ñộc lập DL– ðảm bảo toàn vẹn DL– Dê dàngphát triển môhình

• Nhược ñiểm– Dư thừa thông tin– Kho/ xư� ly / ñặc biệt xư� ly / 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 ñược thiết lập từnhiều nguồn nghĩa là có nhiều nút cha tới một nútcon.

• Các liên kết trong mô hình này là một mạng lưới.

25

Mô hình quan hê/

• Mô hình CSDL quan hệ: hệ thống CSDL quan hệ.

• Hệ thống CSDL quan hê': một tập hợp các bảnglưu trữ dữ liệu. Mỗi bảng là một ma trận gồm mộtchuỗi các hàng và cột giao nhau

• Khóa (nhận dạng): 1/1 tập hợp thuộc tính (cột) xácñịnh quan hê' (hàng) cụ thê�

• Mối quan hệ giữa các bảng: cột dữ liệu chung giữahai bảng. Cột dữ liệu chung nàyñược gọi là “khoáliên kết” ñể nối dữ liệu từ bảng này sang bảng kia

Mô hình quan hê/ (tiếp)

Ưu ñiểm:• Mô hình CSDL quan hệ có nhiều ưu ñiểm vàñược nhiều

người dùng, quan tâm hơn vì nó có tínhñộc lập dữ liệucao, dễ sử dụng.

• Mô hình quan hệ có tính linh hoạt cao. Do nóñòi hỏi ítviệc lập trìnhñể truy cập dữ liệu hơn so với các dạng môhình khác

• ðặc biệt mô hình quan hệ dễ hình thức hoá toán học, do ñóñược nghiên cứu, phát triển và cho nhiều kết quả lý thuyếtcũng như ứng dụng trong thực tế.

Nhược ñiểm:• CSDL quan hệ thường hoạt ñộng chậm hơn so với các

dạng khác. Tuy nhiên trongñiều kiện hiện nay, khi hệthống máy tính ngày càngñược phát triển tốt hơn thì sựchậm trễ nàyñã ñược khắc phục ñáng kể.

26

Chuẩn hóa MHDL quan hê /

• Khái niệm

• Phụ thuộc hàmThuộc tính A là xác ñịnh hàm ñối với thuộc tính B hay thuộc tính B là phụ thuộc hàm với thuộc tính A (A->B) nếu mỗi giá trị của A ứng với một giá trị duy nhất của B

Dạng chuẩn thư) nhất

• Một quan hệ ở dạng chuẩn thứ nhất (First Normal Form) nếu và chỉ nếu toàn bộ cácthuộc tính có mặt trong quan hệ ñó ñều chỉchứa những giá trị nguyên tố (không thể chianhỏ hơn ñược nữa)

27

Dạng chuẩn thư) hai

• Một quan hệ ở dạng chuẩn thứ hai (2NF) nếu nóở dạng chuẩn thứ nhất và nếu mỗithuộc tính không khoá của quan hệ là phụthuộc hàmñầy ñủ vào khoá chính.

• Khoá của quan hệ (ít nhất là hai khoá) vàñồng thời có tồn tại phụ thuộc hàm bộphận?

Dạng chuẩn thư) ba

• Một quan hệ: dạng chuẩn thứ 3 - ở dạngchuẩn thứ hai

và

• Mỗi thuộc tính không khoá của quan hệ làkhông phụ thuộc hàm bắc cầu vào khoáchính