Tổng luận Hệ thông tin địa lý và vấn đề quản lý tài nguyên thiên nhiên

u trữ các con trỏ và số liệu đƣợc lƣu theo các bản ghi đơn giản chứa đựng các thuộc tính đã đƣợc sắp xếp theo một trật tự nào đó và đƣợc ghép nhóm lại với nhau trong một không gian hai chiều dƣới dạng các bảng. Nhóm các thuộc tính đƣợc sắp xếp và ghép nhóm nhƣ thế đƣợc coi là các quan hệ. Thay thế cho con trỏ trong mô hình cơ sở dữ liệu mạng và từ khóa trong mô hình cƣ sở dữ liệu phân cấp là các mã nhằm xác định một cách nhất quán các bản ghi trong tệp dữ liệu. Các dữ liệu đƣợc lấy ra từ cơ sở dữ liệu quan hệ dựa trên các quan hệ mà ngƣời sử dụng đã định nghĩa khi xây dựng cơ sở dữ liệu. Đôi khi có những quan hệ chƣa đƣợc định nghĩa thì ngƣời sử dụng phải sử dụng các phƣơng pháp của đại số quan hệ (Boolean algebra) để xây dựng các quan hệ giữa các thuộc tính và tạo dựng nên các bảng (quan hệ) mới. Cơ sơ dữ liệu quan hệ có những thuận lợi cơ bản so với các cơ sử dữ liệu khác ở chỗ nó cho phép xây dựng cấu trúc dữ liệu rất mềm dẻo và thỏa mãn các yêu cầu hỏi đáp tìm kiếm dựa trên đại số Boolean. Nó cho phép tìm kiếm, phối hợp và so sánh các loại số liệu khác nhau. Việc thêm bớt số liệu vào trong cơ sở dữ liệu đƣợc thực hiện rất dễ dàng. Nhƣợc điểm cơ bản của cơ sơ dữ liệu kiểu này là phần lớn các thao tác đều dựa trên các phép tìm kiếm tuần tự do vậy trong những cơ sở dữ liệu tƣơng đối lớn việc tìm kiếm nếu không đƣợc tổ chức lối cũng chiếm môi thời gian rất lớn. Trên H.7 là mô tả cơ sở dữ liệu quan hệ cho ví dụ trên H.6 Bản đồ Các vùng Các bản ghi H.7 Cơ sở dữ liệu quan hệ M I II I a b c d II c e f g I a 1 2 I b 2 3 I c 3 4 I d 4 1 II e 3 5 II f 5 6 II g 6 4 II c 4 3 15 Tất cả số liệu trong cơ sở dữ liệu với các mô hình khác nhau đều đƣợc xây dựng dựa trên các bản ghi. Dạng đơn giản nhất của một bản ghi là một ma trận hàng có chiều dài cố định với các phần tử có độ lớn nhƣ nhau. Các bản ghi với chiều dài cố định không phù hợp khi các phần tử trong, bàn ghi có độ lớn biến thiên hoặc giả cấu trúc các bản ghi không phải lúc nào cũng cố định nhƣ nhau. Dạng bản ghi có chiểu dài thay đổi đƣợc sử dụng nhiều hơn trong thực tiễn. Trong trƣờng hợp này mỏi một bản ghi có chứa thêm một phẩn nhỏ thông tin về cấu trúc dữ liệu trông, bản ghi. Phần này ngƣời ta hay gọi là phần mở đầu (header). Hai kiểu dạng bàn ghi có thể đƣợc phác họa nhƣ sau: H.8 Bản ghi có chiều dài cố định và biến đổi Trên H.8 R1, R2.... là các bản ghi. Bên trái là các bản ghi với chiều dài cố định. Bên phải là các bản ghi có chiều dài thay đổi. H1, H2, H3... là phần dẫn cho các bản ghi có chiều dài thay đổi. Trong máy tính có hai dạng số liệu đồ họa đƣợc sử dụng để mô tả các số liệu địa lý đó là số liệu lƣới điểm (raster) và véctơ. Dữ liệu lƣới điểm đƣợc tổ chức nhƣ một tập hợp các điểm có các giá trị (mô tả thuộc tính) khác nhau và đƣợc địa chỉ hóa độc lập với nhau dựa trên tọa độ hàng và cột. Dữ liêu vectơ đƣợc tổ chức nhƣ tập hợp của các cặp tọa độ mô tả các đối tƣợng hình học đơn giản nhƣ điểm, đƣờng và vùng và chúng đƣợc gắn cho một thuộc tính nhất định. 16 Giữa hai dạng số liệu trên không nhất thiết phải tồn tại một mối liên quan thống nhất nào mặc dù trong thực tế cơ sở dữ liệu vec tơ cỏ thể đƣợc thể hiện trên màn hình lƣới điểm và đƣợc in ra trên máy in lƣới điểm (các loại máy in phun mực) Cấu trúc dữ liệu lưới điểm Cấu trúc dữ liệu lƣới điểm đơn giản nhất đƣợc tạo nên bởi một ma trận trong đó mỗi phần từ ( thƣờng đƣợc gọi là pixel hay điểm ảnh) đƣợc xác định bởi tọa độ hàng, cột và giá trị của phần tử. H.9 Cấu trúc dữ liệu lƣới điểm Số liệu địa lý mỏ tả bởi cấu trúc lƣới điểm không bảo toàn tính liên tục của số liệu nguyên thủy mà đây thực ra là một không gian rời rạc đƣợc lƣợng tử hóa từ một không gian liên tục. Mức độ chính xác của số liệu đƣợc mô tả bởi cấu trúc này phụ thuộc vào độ lớn của các điểm hay nói cách khác là nó phụ thuộc vào quá trình lƣợng từ hóa. Trên hình sau mô tả an hƣởng của quá trình lƣợng tử hóa tới tính trung thực của số liệu. Trong không gian liên tục một tam giác đƣợc định nghĩa nhƣ trên hình H.10 (a) nhƣng trong không gian rời rạc sau khi lƣợng tử hóa tam giác đó đƣợc thể hiện dƣới cấu trúc lƣới điểm nhƣ trên H.10 (b) 17 H.10 Một tam giác sau khi đƣợc lƣợng tử hóa về dạng lƣới điểm Cấu trúc dữ liệu lƣới điểm giả thiết rằng không gian địa lý đƣợc coi nhƣ những mặt phẳng trong không gian tọa độ Đề Cát (Cartesian), trong đó mỗi một điểm tƣơng ứng với một ảnh vuông có kích thƣớc nhất định trên bề mặt trái đất. Kích thƣớc đó đƣợc coi là độ phân của tƣ liệu. Cấu trúc dữ liệu lƣới điểm có ƣu điểm và cũng có những nhƣợc điểm của nó. điểm nổi bật nhất là nó cho phép thực hiện các thao tác chồng xếp, hiển thị phân loại... rất dễ dàng. Nhƣợc điểm căn bản là nó đòi hỏi một không gian tƣơng đối lớn trong việc lƣu trữ. Cấu trúc dữ liệu vectơ là tính chất hình học của vật thể với mức độ chính xác nhát thể. Không gian đƣợc đĩnh nghĩa một cách liên tục và không bị lƣợng tử hóa nhƣ trong cấu trúc lƣới điểm. Các đối tƣợng có thể đƣợc tạo dựng bởi các yếu tố hình học đơn giản nhât nhƣ đƣờng và vùng. Các đối tƣợng điểm đƣợc định nghĩa bởi một cặp tọa độ và các thuộc tính. Các yếu tố dƣờng có khả đƣợc định nghĩa nhƣ tập hợp các yếu tố tuyến tính tạo nên các đoạn thẳng. Các đoạn thẳng đƣợc định nghĩa bởi hai điểm đầu và cuối và một bản mô thuộc tính của đƣờng. H.11 Các yếu tố hình học đơn giản Các yếu tố vùng có thể đƣợc định nghĩa bằng rất nhiều cách khác nhau. Điểm: Tọa độ Đƣờng Cạnh bắt đầu kết thúc Cạnh và vùng cạnh V. trái V. phải 18 Vùng có thể đƣợc tạo bải một đa giác đơn giản khép kín không có liên quan với các kế cận, hoặc có thể là một đa giác khép kín chứa một hoặc nhiều vùng trong lòng nó và tiếp xúc với nhiều vùng khác ở phía bên ngoài. Đối với các số liệu mô tả bởi cấu trúc dữ liệu véc tơ ngoài việc mô tả chính xác các vị trí còn phải mô tả mối tƣơng quan giữa chúng trong không gian hay nói cách khác tức là xác định các thuộc tính topo của đối tƣợng trong đó xác định thuộc tính topo cho các yếu tố vùng phức tạp nhất. Một tính chất khác của cơ sở dữ liệu véc tơ mà cơ sở dữ liệu lƣới điểm không có đó là các lớp (layer)- Các đối tƣợng với một số thuộc tính giống nhau có thể đƣợc tổ chức thành một lớp và các lớp này có thể đƣợc hiển thị chồng xếp lên nhau. Nhƣ vậy ngƣời sử dụng sẽ có khả năng kiểm soát đƣợc những thông tin nào muốn hiển thị cũng nhƣ việc chọn lựa các thông tin nhằm phối hợp chúng với nhau. Hai dạng số liệu lƣới điểm và véc tơ là hai dạng số liệu cơ bản đƣợc sử dụng để mô tả các số liệu địa lý. Chúng rát khác nhau và có những ƣu điểm cũng nhƣ nhƣợc điểm hoàn toàn khác nhau. Những ƣu điểm cũng nhƣ nhƣợc điểm của từng dạng số liệu có thể tóm tắt nhƣ sau: Số liệu véc tơ: Ưu điểm: - Cho phép thể hiện rất tốt các số liệu đồ họa - Cấu trúc dữ liệu chặt chẽ ... - Các thuộc tính topo có thể đƣợc mô tả hoàn toàn bằng liên kết mạng - Độ chính xác thể hiện là rất cao - Việc truy nhập, khôi phục, hiệu đính và khái quát hóa các đối tƣợng có thể thực hiện dễ dàng. Nhược điểm: - Cấu trúc dữ liệu phức tạp - Khó phối hợp (chồng xếp) các bản đồ vec tơ vùng lên với nhau hoặc chồng xếp một bản đổ véc tơ với bản đồ lƣới điểm. - Khó mô phỏng vì mỗi một đối tƣợng hình học có các thuộc tíng topo khác nhau. - Quá trình hiển thị hoặc vẽ ra có thể mất nhiều thời gian (tốn kém) đặc biệt đối với những bản đồ phải tô màu. - Công nghệ xử lý nhìn chung là phức tạp đứng trên phƣơng diện cả phần cứng cũng nhƣ phần mềm đặc biệt đối với những bản đổ yêu cầu chất lƣợng cao. - Không thể thực hiện việc phân tích không gian và các toán tử lọc bên trong các vùng. Số liệu lưới điểm: Ưu điểm: - Cấu trúc dữ liệu đơn giản - Việc phối hợp các số liệu với nhau và với các tƣ liệu viễn thám là rất dễ dàng - Các bài toán phân tích không gian có thể dƣợc thực hiện rất dễ - Việc mô phỏng có thể thực hiện rất dễ bởi vì các điểm đều có cùng chung một kích thƣớc - Công nghệ xử lý trên khía cạnh phần cứng cũng nhƣ phần mềm nói chung là rẻ. 19 Nhƣợc điểm: - Khối lƣợng số liệu rất lớn - Việc sử dụng các điểm có kích thƣớc lớn ( độ phân giải thấp) dẫn đến sự mất thông tin. - Chất lƣợng bản vẽ đôi khi không đẹp bằng bản đồ đƣờng nét - Không thể tạo đƣợc các thuộc tính topo mạng - Việc hiệu chỉnh hình học hoặc thay đổi phép chiếu rất chậm và đôi khi yêu cầu có sự trợ giúp của các phần cứng chuyên dụng hoặc các thuật toán xử lý rất đặc biệt. Một chủng loại dữ liệu đặc biệt khác rất hay đƣợc sử dụng trong HTTĐL là số liệu độ cao. Số liệu độ cao thƣờng đƣợc thể hiện hoặc mô phỏng trong HTTĐL thông qua mô hình số địa hình (Digital Terain Model). Mô hình số địa hình là sự mô phỏng bề mặt trái đất trong không gian 3 chiểu. Nhu cầu sử dụng mô hình số địa hình la rất lớn vì chúng phục vụ cho nhiều mục đích nhƣ: - Lƣu trữ các số liệu đo cao cho bản đổ địa hình số trong cơ sở dữ liệu quốc gia - Có thể phục vụ cho nhiều mục đích trong công tác xây dựng công trình công cộng căng nhƣ hạ tầng cơ sở. - Thể hiện địa hình trong không gian 3 chiều phục vụ các mục đích hoa tiêu dẫn đƣờng, kiến trúc và quy hoạch. - Phục vụ việc phân tích tầm nhìn - Phục vụ tính toán thống kê hoặc so sánh giữa các kiểu dạng địa hình khác nhau. - Phục vụ việc tính toán phân tích địa hình nhƣ thành lập bản độ độ dốc, hƣớng sƣờn. mặt phân cắt. địa hình, thành lập bản đồ hệ thống dòng chảy bề mặt, nghiên cứu xói mòn... - Có thể đƣợc sử dụng nhƣ một nền địa hình để thể hiện các yếu tố chuyên đề nhƣ hiện trạng sử dụng, lớp phủ bề mặt... - Cung cấp số liệu để mô phỏng cảnh quan trên cơ sở tƣ liệu ảnh Mô hình số địa hình có thể đƣợc thể hiện bằng các phƣơng pháp sau: - Đường đẳng trị (bình độ): Thông thƣờng yếu tố độ cao trên các bản đồ địa hình đƣợc thể hiện thông qua các đƣờng binh độ rời rạc với khoảng cao đều cố định (tùy thuộc tỷ lệ bản đồ) - Lưới điểm (lưới vuông): Để việc xử lý bằng máy tính đƣơc thuận tiện ngƣời ta thƣờng lƣu số liệu độ cao theo các lƣới điểm thành lập dựa trôn bản đổ địa hình, các phƣơng pháp đo ảnh hoặc nội suy từ tạp hợp điểm rời rạc. - Tập hợp các điểm rời rạc: Địa hình có thể đƣợc thể hiện thông qua tập hợp các điểm độ cao rời rạc. Trong quá trình xử lý, các điểm rời rạc đƣợc nội suy và chuyển về lƣới tam giác (TEN). Lƣới tam giác có nhiều ƣu điểm hơn lƣới vuông trong việc nội suy độ cao nhƣng cũng có những nhƣợc điểm không tránh khỏi ở chỗ nó đòi hỏi thời gian tính toán nhiều hơn và việc lập trình cũng phức tạp hơn nhiều. - Các phương pháp toán học: Các phƣơng pháp toán học sử dụng để mô tả địa hình dựa trên các hàm mô tả bề mặt trong không gian ba chiều. Có thể đó là các nhóm hàm mô tả toàn cục hoặc mó tả cục bộ. Các hàm mô tả toàn cục có thể đƣợc xây dựng trên cơ sở các chuỗi Fourier hoặc các đa thức bậc cao. Các hàm mô tả cục bộ dựa trên các lƣới điểm đều (hình vuông) hoặc không 20 đều (tam giác) và các hàm nội suy bậc thấp. Trên H.12 là loại lƣới điểm vuông và trên H.13 là lƣới điểm tam giác thƣờng đƣợc sử dụng trong việc thành lập mô hình số địa hình. H.12 Lƣới điểm vuông H.13 Lƣới điểm tam giác Đƣơng nhiên trƣớc khi bắt đẩu thực hiện các thao tác xử lý thông tin thì việc quan trọng đáu tiên là việc nhập và hiệu đính số liệu. Đây là công việc đòi hỏi tập trung nhiều thời gian và phải qua khâu hiệu đính số liệu rất cẩn thận. Quá trình nhập số liệu vào hệ thông tin địa lý đƣợc chia thành 3 bƣớc nhƣ sau: - Nhập các số liệu không gian (số hóa bản đổi) - Nhập các số liệu phi không gian (bảng biểu thuộc tính) - Liên kết giữa số liệu không gian và phi không gian Nhập số liệu không gian: Quá trình nhập số liệu không gian đƣợc thực hiện theo bốn phƣơng pháp sau: 21 - Nhập số liệu vectơ hoặc lƣới điểm bằng bàn phím - Số hóa bằng bàn số hóa - Quét bằng các thiết bị scanner Nhập số liệu phi không gian: Thông thƣờng ngƣời ta sử dụng các trình soạn thảo văn bản để nhập các tệp mã ASCII (chữ số hoặc hành văn mô tả) hoặc sử dụng các hộ quản trị cơ sở dữ liệu vào mục đích này. Sau khi các số liệu không gian và phi không gian đã đƣợc nhập vào máy tính thì tiếp theo cần phải thực hiện bƣớc liên kết chúng với nhau. Công việc này đƣợc thực hiện bởi các phần mềm chuyên dụng thông qua các mô hình quản lý dữ liệu cụ thể. Thông thƣờng các đối tƣợng hình học đƣợc gắn một nhãn và khi nhập các số liệu phi không gian thì các nhãn này cũng là một thuộc tính cần phải nhập. Hiệu dính số liệu: Các sai số thƣờng xuyên xảy ra trong quá trình số hóa bản đồ hoặc nhập các thuộc tính phi không gian. Có thể chia các sai phạm thành các loại sau: - Các số liệu không gian có thể không đầy đủ hoặc bị số hóa đúp. - Có số liệu không gian không đƣợc đặt đúng vị trí - Số liệu không gian không đồng nhất về tỷ lệ - Số liệu không gian chịu ảnh hƣởng méo hình học - Số liệu không gian bị liên kết nhầm lẫn với số liệu phi không gian - Các số liệu phi không gian không đầy đủ Việc kiểm tra hiệu đính số liệu trong HTTĐL là một công việc đòi hỏi sự kiên trì và sự am hiểu sâu sắc vấn đề đang giải quyết. Không thể tự động hóa hoàn toàn công việc này đƣợc. Tuy nhiên có thể thực hiện nó với sự trợ giúp của máy tính kết hợp với một trình tự công nghệ cụ thể. Trong ác HTTĐL hiện đại nhƣ Arc/Info tồn tại các mô dul cho phép loại trừ nhiều loại lỗi xuất hiện trong quá trình số hóa. Nhƣng những lỗi liên quan tới tính đúng đắn của các thuộc tính phi không gian thì khó loại trừ tự động đƣợc mà phải kiểm tra bằng nhiều trình tự công nghệ chặt chẽ. Trên H.14 là sơ đồ công nghệ nhập, hiệu đính và tổ chức số liệu vectơ 22 Liên kết bằng nhãn H. 14 Sơ đồ công nghệ nhập, hiệu đính và tổ chức số liệu véc tơ Số liệu thực địa Thuộc tính phi không gian Số liệu không gian Xây dựng các vùng Dán các nhãn vào các đối tƣơng hình học Liên kết thuộc tính phi không gian và số liệu không gian Xây dựng cơ sở dữ liệu với các thuộc tính topo Nhập tệp ASCII Hiệu chỉnh hình học (registration) Số hóa Hiệu đính các lỗi do số hóa Que Kiểm tra bằng mắt Hiệu chỉnh tỷ lệ 23 III.2 Các phương pháp phân tích số liệu và mô hình hóa Một trong những sự khác biệt căn bản giữa hệ thông tin địa lý và hệ tự đồng hóa bản đồ là khả năng cung cấp các phƣơng tiện xử lý, biến đổi hoặc mô hình hóa nhằm thỏa mãn các câu hỏi do ngƣời sử dụn2 đạt ra. Một số các phép biến đòi cơ bản nhƣ thay đổi tỷ lệ, thay đổi phép chiếu, hiệu đính số liệu đồ họa là chung cho cả hai hệ thông tin địa lý và tự động hóa bản đồ. Hệ thông tin địa lý ngoài các phép biến đổi cơ bản trên còn chứa đựng nhiều phép biến đổi không gian khác nữa. Về bản chất. việc phân tích không gian dựa trên yêu cầu của ngƣời sử dụng có thể đƣợc mô tả nhƣ trên sơ đồ sau: Các phép biến đổi Bảo dƣỡng cơ sở dữ liệu Hiệu dính Bổ xung Khai thác và phân tích dữ liệu I Thuộc tính topo Xoay, tịnh tiến Biến đổi tỷ lệ Thể hiện trong không gian 3 chiều Tính diện tích. chu vi Thuộc tính chuyên đề Truy nhập Phân tích logic và phân tích không gian Tái phân loại Trong không gian tĩnh Trong không gian biến động Thuộc tính topo + thuộc tính chuyên đề Truy nhập Chồng xếp và cắt nhau Phân tích vùng Phân tích lân cận Phân bố không gian Xác định hình dạng, độ hẹp... Nội suy Chính xác Hàm spiine Đa thức Thiessen Các đƣờng đẳng trị Nghịch đảo khoảng cách Trọng số Thống kê Bề mặt xu thế (trend) Các hàm tƣơng quan Phƣơng pháp binh sai Kriging 24 III.2.1 Những thao tác phối hợp dữ liệu đơn giản Trong khuôn khổ các thao tác này, các số liệu không bị biến đổi mà chỉ phối hợp với nhau theo các phƣơng pháp chồng xếp tách chọn hoặc gộp nhóm. Công cụ toán học cơ bản đƣợc sử dụng nhiều nhất là đại số tập hợp (Boolean alaebra). Các phép toán cơ bản của đại số tập hợp là AND, OR, XOR NOT. Trên H.15 là mô tả các phép toán logic cơ bản của đại số Boolean. H.15 Một số phép toán logic của đại số Boolean Khi các số liệu thông tin địa lý đã đƣợc lƣu trữ và có thể đƣợc truy nhập bằng các phƣơng thức khác nhau, việc tái phân loại, ghép nhóm là những thao tác đầu tiên hay đƣợc thực hiện. Tƣ liệu đƣợc ghép nhóm theo các yêu cầu cho trƣớc và sau đó đƣợc thể hiện trên màn hình. Quá trình ghép nhóm và hiển thị có thế thấy trên hình 16 Trong thực tế có rất nhiều trƣờng hợp ngƣời sử dụng muốn phối hợp nhiều bản đồ với nhau và tách chọn một số thông tin mà minh muốn. Khi đó ngƣời ta phải sử dụng các thuật toán logic trên tập hợp hai hoặc nhiều bản đồ. Ví dụ ngƣời sử dụng muốn biết một loại thảm thực vật nào đó xuất hiện trên các loại đất nào thì ngƣời ta phải phối hợp bản đồ thổ nhƣỡng và thực vật. Đƣơng nhiên khi chồng xếp các bản đổ véctơ với nhau, rất nhiều các vùng đa giác đƣợc tạo thành. Có những vùng thực sự có ý nghĩa và có những vùng hoàn toàn xuất hiện do sự không nhát quán giữa các bản đồ chuyên đề tạo thành. Đƣơng nhiên với kiến thức chuyên ngành ngƣời ta có thể hiệu đính hoặc loại bỏ hoặc gộp các vùng lại với nhau. 25 H. 16 Bản đồ 1 sau khi ghép nhóm 2 đƣợc thể hiện nhƣ bản đổ 3 III.2.2 Các phƣơng pháp phân loại Phân loại là một quá trình nhằm giúp cho ngƣời phân tích tách lọc các thông tin cần thiết từ tệp số liệu đầu vào. Bản chất của quá trình phân loại là gộp các đối tƣợng dựa trên một quy luật nào đấy hoặc một chỉ tiêu nhất định tạo ra một kết quả dễ hiểu hơn. Những thông tin nào đó không thể gộp đƣợc hoặc không thể khái quát đƣợc thƣờng đƣợc coi là nhiễu và bị loại bỏ. Tổng quát ra có thể chia các phƣơng pháp phân loại thành hai nhóm trong đó nhóm một là phân loại trong không gian 2 chiều và nhóm hai là phân loại trong không gian nhiều chiều. Các phƣơng pháp phân loại đƣợc áp dụng chủ yếu cho dữ liệu dạng lƣới điểm. A. Phân loại dựa theo chia ngưỡng giá trị của đại lượng quan sát trong không gian 2 chiều Những phƣơng pháp chủ yếu có thể tóm tắt nhƣ sau: Phân loại với ngƣỡng đạt trƣớc (Exogenous): Phƣơng pháp này thực hiện việc phân loại dựa trên một thang giá trị cố định cho trƣớc không phụ thuộc vào tệp số liệu đang xử lý. Ví dụ việc phân loại độ dốc theo dãn cách 00 -50 , 50 -100... Phân loại theo ngƣỡng ngẫu nhiên (Arbitrary): Trong phƣơng pháp này ngƣời phân loại không định trƣớc mình sẽ chia ngƣỡng các giá trị nhƣ thế nào và khoảng giá trị các ngƣỡng hoàn toàn phụ thuộc vào sự phân bổ các giá trị trong tệp số liệu đang xử lý. Khoảng giá trị không nhất thiết là giống nhau mà đƣợc chọn lựa nhằm thỏa mãn một yêu cầu cụ thể nhất định nào đó. Ví dụ tiêu biểu của việc phân loại này là việc chia ngƣỡng trong xử lý ảnh số (level slicing) nhằm tách một đối tƣợng nào đó từ một kênh phổ. Phân loại dựa trên phân bố giá trị của tệp dữ liệu cho trƣớc (Ideographic): Phƣơng pháp phân loại này dựa trốn sự nghiên cứu đồ thị phân bố mật độ của tệp dữ liệu cho trƣớc. Các khoảng giá trị đƣợc chọn lựa dựa trên đồ thị histogram và sau đó đƣợc áp dụng trong việc gộp các giá trị thành một số hữu hạn các nhóm. Phân loại hình hộp (Pipeline, seriạl) là phƣơng pháp trong đó gia trị các ngƣỡng đƣợc xác định theo một hàm toán học nhát định. Thông thƣờng ngƣời ta hay sử dụng phƣơng pháp 26 đa tâm với khoảng cách Ơ cơ lít làm công cụ phân loại đối tƣợng. Phƣơng pháp này hay đƣợc sử dụng trong việc phân tách các đối tƣợng không có những tranh chấp trong không gian phổ ví dụ nƣớc và thực vật, đất trống và đất có rừng cây che phủ... B. Phân loại trong không gian nhiều chiều Có rất nhiều, các phƣơng pháp đƣợc sử dụng trong phân loại tệp số liệu trong không gian nhiều chiều. Trong thực tiễn đây là dạng bài toán phổ biến nhất bởi vì các hiện tƣợng tự nhiên cũng nhƣ các bài toán quy hoạch thƣờng là các hàm đa biến. Có thể kể đến hai phƣơng pháp chính hay đƣơc sử dụng đó là phƣơng pháp phân tích thành phần chính và phƣơng pháp phân loại theo xác suất cực đại. Phƣơng pháp thành phần chính là một công cụ toán học của không gian véc tơ tuyến tính nhằm biến đổi một không gian này sang một không gian khác dựa trên các phép tịnh tiến và xoay nhằm loại bớt các nhiều và tập trung thông tin vào các thành phần đầu tiên. Các thành phần mới đƣợc tạo thành không phụ thuộc vào nhau và trực giao với nhau. Thông tin có nghĩa đƣợc tạp trung chủ yếu vào các thành phần đầu tiên và các thành phần sau thông thƣờng chỉ chứa nhiều và trong quá trình xử lý tiếp theo có thể bị loại bỏ. Phƣơng pháp phân loại theo xác suất cực đại đƣợc sử dụng thƣờng xuyên trong xử lý ảnh viễn thám. Mỗi pixel đƣợc tính xác suất thuộc vào một đối tƣợng nào đó và nó đƣợc gán vào đối tƣợng mà xác suất thuộc vào đối tƣợng đó là lớn nhất. Xác suất này đƣợc định nghĩa nhƣ sau: Lk = P(k/X)= P(k) *P(X/k)/∑P(i)*P(X/i) Trong đó X ... Véc tơ giá trị quan trắc cần phân loại P(k) ... Xác suất tiền định của đối tƣợng k P(X/k) ... Xác suất điều kiện có thể thấy đƣợc X thuộc vào đối tƣợng k Thông thƣờng ngƣời ta coi P(k) là hằng số cho tất cả các đối tƣợng và ∑P(i)*P(X/i)cũng đƣợc coi nhƣ vậy cho nên thực chất xác suất Lk chỉ phụ thuộc vào P(X/k). Trong trƣờng hợp các quan trắc có hàm phân bổ là chuẩn theo Gauss thì đại lƣợng Lk có thể đƣợc viết nhƣ sau: Trong đó n ... số lƣợng tham số quan trắc X ... véc tơ giá trị quan trắc Lk(X) ... xác suất mà X thuộc vào đối tƣợng k μk ... véc tơ trung bình của đối tƣợng k ∑k ... ma trận phƣơng sai hiệp phƣơng sai 27 |∑k|... định thức của ma trận phƣơng sai hiệp phƣơng sai H.17 Nguyên lý phân loại theo phƣơng pháp xác suất cực đại Phƣơng pháp phân loại xác suất cực đại có rất nhiều ƣu việt xét theo quan điểm lý thuyết xác suất. Tuy vậy khi sử dụng nó cần phải chú ý tới mấy điểm sau: - Số lƣợng các khu vực lấy mẫu thực địa phải đủ lớn để các giá trị trung bình cũng nhƣ ma trận phƣơng sai hiệp phƣơng sai tính cho một đối tƣợng nào đó có giá trị đúng với thực tiễn. - Ma trận nghịch đảo của ma trận phƣơng sai hiệp phƣơng sai sẽ không ổn định khi độ tƣơng quan giữa các thành phần quan trác quá gần. Trong trƣờng hợp nhƣ vậy cần áp dụng các phƣơng pháp làm đảm số kênh phổ đi ví dụ nhƣ phƣơng pháp phân tích thành phần chính. - Trong trƣờng hợp hàm phân bổ của các đối tƣợng nghiên cứu không theo phân bổ chuẩn Gauss thì không nên sử dụng phƣơng pháp này. 28 III.2.3 Các phƣơng pháp nội suy không gian Các phƣơng pháp nội suy không gian đƣợc sử dụng để xác định giá trị các điểm không đƣợc đo đạc trực tiếp ngoài thực địa. Nếu giá trị các điểm cần đƣợc xác định nằm trong vùng không gian giới hạn bởi các điểm đã cho thì ta gọi là nội suy, trƣờng họp xác định giá trị các điểm nằm ngoài khoảng không gian nói trên thi đƣợc gọi là ngoại suy. Có hai nhóm phƣơng pháp nội suy chính là nội suy toàn cục (Global interpolation) và nội suy cục bộ (Local interpolation). Các phƣơng pháp nội suy toàn cục dựa trên việc xây dựng một hàm đa thức bậc n mô tả không gian nghiên cứu. Các hàm toàn cục hoặc đƣợc xây dựng dựa trên các hàm nhƣ chuỗi Fourier hoặc các đa thức bậc n mà các hệ số của nó đƣợc xác định dựa trên các phƣơng pháp bình sai theo các điểm đã cho H.18 mô tả việc mô phỏng bề mặt dựa trên các hàm đa thức bậc 1, 2 và 3 H. 18 Các hàm bề mặt bậc 1 (a), bậc 2 (b) và 3 (c) Các phƣơng pháp nội suy cục bộ dựa trên các nhóm hàm nhƣ Spline, cửa sổ trung bình trƣợt (moving window average)... Các hàm này khác vói phƣơng pháp trình bày ở trên ở chỗ là không thực biện việc xấp xỉ tổng thể toàn bộ bề mặt bằng một hàm duy nhất mà chỉ 29 xấp xỉ bể mặt theo một khu vực nhỏ (cho nên đƣợc gọi là cục bộ) với một số hạn chế điểm cho trƣớc. Nhƣ vậy để thể hiện đƣợc cả bề mặt. cần thiết sử dụng không phải một mà cả một tập hợp các hàm. Điểu kiện đƣợc đặt ra là trên các vùng chuyến tiếp giữa các miền nội suy các hàm phải khả vi tức là bào đảm tính liên tục. Ƣu điểm của phƣơng pháp này là chỉ cần sử dụng các phiến hàm bậc thấp mà vẫn mô tả đƣợc một bề mặt phức tạp. Ví dụ hàm SpLine có thể đƣợc định nuhĩa theo các côna thức sau: Trên H. 19 mô tả ảnh hƣởng của các điểm tiếp biên tới quá trình xáp xỉ các đƣờng cong. Đối với Spline bậc 2 thi khi hiệu đính vị trí của một đỉnh. cán thiết phải tính lại giá trị hàm tại bốn khoảng lân cận còn đối với Spiine bậc 1 thì chì cần tính lại 2 khoang lân cận mà nôi. H.19 Bản chất của auá trinh nội suy sử dụng hàm spline Phƣơng pháp cửa sổ trung binh trƣợt thƣờng đƣợc sử dụng để nội suy giá trị z tại một điểm bất kỳ dựa trên việc tính giá trị trung bình từ các điểm lân cận hoặc từ một cửa sổ bao gồm các điểm xung quanh. Phƣơng pháp này rất hay đƣợc sử dụng đối với dữ liệu dạng lƣới điểm. Ví dụ giá trị của điểm 5 trên H.20 đƣợc tính nhƣ giá trị trung bình của 8 điểm lân cận đối với ma trận 3 x 3. 30 1 2 3 4 5 6 7 8 9 H.20 Cửa sổ trung bình trƣợt Z5 = (Z1+Z2+Z3+Z4+Z5+Z6+Z7+Z8)/9 III.2.4 Chất lƣợng của cơ sở dữ liệu trong HTTĐL Chất lƣợng của một HTTĐL phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố. Ngoài các yếu tố mang tính khách quan nhƣ chất lƣợng phần cứng, phần mềm, trình độ tay nghề của ngƣời xử lý thì chất lƣợng số liệu đầu vào là một trong những vấn đề rất quan trọng nếu không muốn nói là quyết định nhất. Các thông tin địa lý thông thƣờng bị ảnh hƣởng bởi các yếu tố sau: - Tính không đồng nhất về thời gian của số liệu địa lý. Yếu tố này gây bởi số liệu địa lý đƣợc thu thập trong cả một quá trình thời gian do vậy chúng mang tính mùa (mùa khô, mùa mƣa), có những số liệu lại đƣợc thu thập rải rác trong quãng thời gian nhiều, năm liên tục. - Sự biến động về mặt phân bố không gian cũng là yếu tố ảnh huởng tới tính trung thực của số liệu. Thƣờng ngƣời ta chọn một số vùng nghiên cứu thử nghiệm mà tại đó các vấn đề đƣợc nghiên cứu kỹ lƣỡng và sau đó mang kết quả ngoại suy ra các vùng khác. Trong thực tế ít khi có những khu vực nghiên cứu hoàn toàn đồng nhất với những vùng còn lại của lãnh thổ do vậy mọi kết quả áp dụng chỉ đạt tới một mức đồ chính xác nào đó mà thôi. - Mật độ quan trắc là một yếu tố cần phải cân nhắc trƣớc khi thực hiện khảo sát thực địa hoặc thu thập số liệu. Mật độ cành cao thì độ tin cậy của kết quả càng lớn song chi phí liên quan cũng tăng theo. Mật độ càng thấp thì đạt đƣợc chi phí thấp nhƣng độ tin cây của kết quả lại giảm. - Tỷ lệ bản đồ là một vấn đề cần cần nhắc vì nó ảnh hƣởng trƣớc tiên tới độ chính xác hình học của dữ liệu địa lý sau đó tới tính chi tiết của bản đồ. Nếu đã nhập vào cơ sở dữ liệu một bản đồ có tỷ lệ nào đó thì chỉ có thể xử lý, phân tích và thành lập các bản đồ dẫn xuất với tỷ lệ tƣơng đƣơng hoặc nhỏ hơn. - Tính quan trọng của các số liệu thành phần đối với mục đích xử lý. Vấn đề này cần phải đƣợc giải quyết khi thiết kế cơ sở dữ liệu. Chỉ nên nhập vào cơ sở dữ liệu những thông tin cần thiết cho các mục đích đánh giá sau này. Nhập nhiều và không chọn lựa thông tin sẽ dẫn đến cơ sở dữ liệu trở nên quá đồ sộ và giá thành sẽ cao. Nhập ít sẽ không thỏa mãn các yêu cầu đánh giá phát sinh về sau. - Khả năng truy nhập ảnh hƣởng trƣớc tiên tới tốc độ xử lý. Một cơ sở dữ liệu gọi là đƣợc thiết kế tốt nếu cho phép truy nhập nhanh tới mọi cơ sở dữ liệu rằng thấp và không yêu cầu các thao tác chuyển đòi format (khuôn ghi) phức tạp. - Giá thành là một yếu tố nhảy cảm của cơ sở dữ liệu vì nếu chi phí quá lớn thì sẽ không đạt đƣợc tính khả thi. 31 IV. QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN THIÊN NHIÊN VÀ MÔI TRƢỜNG VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA HỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ Ở Việt Nam, trong thời gian qua có rát nhiều các cơ quan, tập thể nghiên cứu đã luôn tích cực trong việc ứng dụng HTTĐL trong công tác của mình. Có thể kể đến các cơ quan nhƣ Viên Điều tra Quy hoạch rừng. Viện Quy hoạch Thiết kế nông nghiệp (Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn). Trong tâm Viễn thám Tổng cục Địa chính. Trung tâm Khoa học Tự nhiên và Công nghệ Quốc gia (Viện Địa lý, Viện Địa chất, Viện Công nghệ thông tin...). Các nghiên cứu ứng dụng bao gồm cả phần tự phát triển công nghê và phần mềm nhƣ hệ CAMAP trong công tác quản lý rừng, hệ POPMAP của Viện Công nghệ thông tin trong việc quản lý dàn số, hệ xử lý ảnh ASEAN liên kết với các hệ AutoCAD. Map lnfo trong công tác nghiên cứu tài nguyên (Viện Địa lý, Trung tâm Khoa học Tự nhiên và Công nghệ Quốc gia). Trong những năm gần đây với sự trợ giúp kỹ thuật của nƣớc ngoài thông qua các dự án phát triển, nhiều phần mềm, và công nghệ HTTĐL đã đƣợc nhập vào nƣớc ta nhƣ ILWIS. ARC/INFO. SPAN. PAMAP... Thật khó có thể kể hết đƣợc những thành công của các nhà khoa học Việt Nam trong việc ứng dụng và phát triển công nghệ này. Trong khuôn khổ tổng luận này tác giả xin minh họa những cơ sở lý thuyết đã trình bày ở trên thông qua các bài toán thực tiễn đã đƣợc thực hiện trong quá trình nghiên cứu của mình. Đề tài KT-02-14 thuộc Chƣơng trình nghiên cứu môi trƣờng KT-02 có nhiệm vụ nghiên cứu ảnh hƣởng của công trình thủy điện Hòa Bình tói các khu vực phụ cận. Trên cơ sở các số liệu nghiên cứu khảo sát trong khoảng thời gian hơn 10 năm qua, tập thể cán bộ đề tài dƣới sự lãnh đạo khoa học của GS. Nguyễn Thƣợng Hùng đã thu thập đƣợc rất nhiều số liệu về các khía, cạnh tự nhiên cũng nhƣ kinh tế xã hội. Dựa trên các số liệu thu thập đƣợc đề tài đã nghiên cứu đánh giá tác đồng của công trình thủy điện tới môi trƣờng vùng thƣợng du cũng nhƣ hạ du đập Hòa Bình. Trong quá trình tổng họp và phân tích số liệu đề tài đã áp dụng công nghệ HTTĐL dựa trên các phần mềm nhƣ AutoCAD 12, MapInfo 3.0 và một số phần mềm khác. Các bƣớc thực hiện có thể tóm tắt nhƣ sau: - Nhập hiện trạng môi trƣờng khu vực nghiên cứu trƣớc khi có đập Hòa bình. - Nhập hiện trạng môi trƣờng khu vực nghiên cứu sau khi có đập Hòa Bình. - Phân tích đánh giá biến động môi trƣờng dựa trên phƣơng pháp cửa sổ trung bình trƣợt. - Đề ra các định hƣớng phát triển kinh tế cho khu vực nghiên cứu. Trên H.21 là hiện trạng khu vực Phù Yên trƣớc khi có đập. Ta thấy trƣớc khi có đập Hòa Bình thì đây là một trong những nơi có diện tích canh tác lúa nƣớc lớn của vùng Tây Bắc. Ngoài ra còn có nhiều các mỏ khai thác khoáng sản và cơ sở chế biến nông thổ sản. Sau khi có đập Hòa Bình, do bị nạp nƣớc nên các vùng canh tác lúa nƣớc trƣớc đay đã bị bò. nhiêu cơ sở hạ tàng nhƣ đƣờng xá giao thông và nhiều các cơ sở sản xuất chế biến khác cũng phải đình chỉ hoạt động. Hiện trạng khu vực Phù Yên sau khi có đạp Hòa Bình đƣợc thể hiện trên H.22. Căn cứ vào hai bản đồ thành phần nêu trên các tác giả đã xây dựng một phần mềm nhằm đánh giá tác động môi trƣờng do công trình thủy điện Hòa Bình ảnh hƣởng đối với môi trƣờng xung quanh. 32 H.21 Hiện trạng môi trƣờng khu vực Phù Yên trƣớc khi có đập H.22 - Hiện trạng môi trƣờng khu vực Phù Yên sau khi có đập 33 Trên H.23 là ví dụ minh họa kết quả của việc đánh giá. Toàn bộ khu vực nghiên cứu đƣợc chia thành hệ thống lƣới ô vuông mỗi chiều 1 km. Chƣơng trình tự động tìm kiếm và phin tích các biến động xảy ra trong từng ô lƣới. Tùy theo tác động cụ thể nhƣ ngập nƣớc. động đất kích thích, trƣợt lở, làng bản bị ngập, đƣờng giao thông bị bỏ không sử dụng... mà chƣơng trình cho điểm và dựa trên tổng số các điểm đó chƣơng trình phân loại mức độ tác động môi trƣởng. Mức tác động đƣợc chia thành 4 cấp: Tác động mạnh, tác động trong bình. tác động yếu và không tác động. Trên hình H.23 ta thấy những khu vực để trống là khu vực không bị ảnh hƣởng, khu vực tô màu nhạt là tác động yếu, những ô tô màu trung bình đậm là tác động ở mức trung bình và các ô tô màu đen thể hiện sự tác động rất mạnh. H.23 Ví dụ về đánh giá tác động môi trƣờng khu vực Phù Yên Trên cơ sở cân nhắc các tiềm năng tài nguyên và thực trạng môi trƣờng cũng nhƣ các định hƣớng phát triển kinh tế xã hội, với sự trợ giúp của HTTĐL và các tƣ duy chuyên gia, các tác giả đã đƣa ra sơ đồ định hƣớng phát triển kinh tế xã hội cho toàn bộ khu vực hồ Hòa Bình. Trên H.24 là một phần của sơ đồ quy hoạch phát triển của vùng Tây Bắc theo quan điểm phát triển bền vững. 34 H.24 Sơ đổ định hƣớng phát triển kinh tế xã hội khu vực hồ Hòa Bình và phụ cận. Trong các năm từ 1993 đến 1995, theo yêu cầu của đề tài KT-03-12 do GS. TS. Lê Đức An làm chủ nhiệm các tác giả đã xây dựng Cơ sở dữ liệu hệ thống đảo ven bờ Việt Nam. Đây là một công việc nhằm túi học hóa việc lƣu trữ các tài liệu điều tra cơ bản về hệ thống các đảo ven bờ Việt Nam. Cơ sở dữ liệu đƣợc cài đặt trên máy vi tính theo các cấu trúc dữ liệu chuẩn mà rất nhiều phần mềm phổ cập ở Việt nam có thể đọc đƣợc. Cơ sở dữ liệu cho phép tra cứu nhanh, tìm kiếm sắp xếp và phân loại thông tin trên cơ sở các phiếu đảo giúp cho các nhà qui hoạch và quản lý tiếp cận nhanh chóng các thông túi phục vụ công tác của mình. Cơ sở dữ liệu đảo ven bờ Việt Nam đƣợc tổ chức theo ba phần: Cơ sở dữ liệu đồ họa. Cơ sở dữ liệu thuộc tính dBase và Cơ sở dữ liệu mô tả ISIS. Cơ sở dữ liệu đồ họa đƣợc xây dựng trên cơ sở Hải đồ 1/100 000 do Bộ quốc phòng phát hành năm 1980. Toàn bộ các tờ hải đồ có chứa các đảo đã đƣợc số hóa bằng phần mềm AutoCAD 12 và lƣu trữ từng tờ vào từng tệp riêng biệt. Cơ sỡ dữ liệu thuộc tính dBase đƣợc thành lập bằng phần mềm dBASE III ÷. Tuy vậy do cấu trúc tệp DBF đã đƣợc chuẩn hóa cho nên có thể sử dụng rút nhiều phần mềm cơ sở dữ liệu khác nhƣ FoxBase. FoxPro ... để khai thác. Cơ sở dữ liệu này cất dữ các thuộc tính cơ 35 bản nhất của tát cả các đảo mà dựa theo đó ta có thể thực hiện một số phép phân loại, xắp xếp... Cơ sở dữ liệu ISIS là một cơ sở dữ liệu mô tả tức là các tính chất của đối tƣợng đƣợc mô tả bằng hành văn chứ không đƣợc mã định lƣợng nhƣ trong cơ sở dữ liệu thuộc tính dBase. Phần mềm đƣợc sử dụng chính là phần mềm Lƣu trữ và tìm kiếm thông tin CDS/ISIS 2.3 do UNESCO phát hành cho việc lƣu trữ các văn bản có cấu trúc. Cả ba cơ sở dữ liệu trên đƣợc các tác giả hợp nhất bằng một loại các chƣơng trình hệ thống viết cho Windows 3.1. AutoCAD cho Windows với các font tiếng Việt chuẩn quốc gia. Cách thức tiếp cận nhƣ vậy tạo đƣợc dao diện thân thiện cho ngƣời sử dụng và khắc phục đƣợc những, nhƣợc điểm của các phẩn mềm riêng lẻ ví dụ nhƣ tiếng Việt, vấn đề sử dụng các loại máy in khác nhau cho việc in ấn các văn bản của ISIS và dBASE ... Cơ sở dữ liệu thuộc tính dBase bao gồm 2779 bản ghi với cấu trúc nhƣ sau: Số thứ tự Tên trường Kiểu Độ lớn Phần thập phân 1 TENDAO Ký tự 20 2 D_H Ký tự 5 3 SOHAIQUAN Số 4 4 TOADO_L Ký tự 12 5 TOADO_F Ký tự 12 6 DIENTICH Số 9 4 7 DOCAO Ký tự 6 8 TO_BAN_DO Ký tự 9 9 MAHIEU Ký tự 20 10 DLTOADO Ký tự 20 11 SOTHUTU Số 5 12 KIHIEUTINH Ký tự 1 13 SOMOI Số 4 14 KITUHQ Ký tự 1 15 KIHIEUDAO Ký tự 8 16 PHIEUSO Số 3 Cơ sở dữ liệu mô tả ISIS bao gồm 93 bản ghi cho các đảo tiêu biểu. Các thông tin về điều kiện tự nhiên đƣợc lƣu trữ trong các tệp dữ liệu theo cấu trúc của CDS/ISIS. Cơ sở dữ Liệu cho phép: - Tra cứu thông tin về từng đảo theo biểu ghi. 36 Tra cứu thông tin theo từng chuyên đề hoặc từng nhóm chuyên đề cho các đảo. Tìm kiếm sắp xếp những đảo có cùng đặc tính cụ thể về một hay nhiều lĩnh vực. Cấu trúc cùa cơ sở dữ liệu mô tả ISIS có thể tóm tắt nhƣ sau: Tên trường Trường phụ Nhãn trường Độ dài trường Tên abc 1l 100 Địa phận hành chính thx 20 200 Tọa độ địa lý kvd 31 100 Khoảng cách tới -abcde 32 350 Diện tích abcde 40 200 Độ cao ab 51 100 Độ sâu ab 52 100 Địa chất_Đá nền abcd 61 1500 Địa chất_Trầm tích abcd. 62 1500 Địa chất_Nƣớc ngầm abc 63 1500 Địa chất_Kiến tạo ab 64 1500 Địa chất_công trình abc 65 1500 Địa rnạo_Hình thái abcd 71 1500 Địa mạo_Quá trình ngoại sinh abc 72 1500 Địa mạo_Địa hình đặc trƣng abcde 73 1500 Đất_Các kiểu chính abcd 32 1500 Đất_Các phẫu diện điển hình abcd 82 1500 Đất_Đặc điểm chung abc 33 1500 Khí hậu_Các yếu tố chính abcdf 91 1500 Khí hậu_Đặc điểm chung abc 92 1500 Thủy văn_Hộ thống sông, suối abc 101 1500 Thủy văn_Modun dòng chảy 102 1500 Thủy văn_Chế đồ mùa mƣa, kiệt abc 103 1500 Hải văn_Chế độ triều 111 1000 Hải văn_Chế độ sóng, nƣớc abc 112 1000 Hải vãn_Dòng chảy, động lực abc 113 1500 Động vật cạn_Giếng loài abcd 131 1500 37 Động vật cạn_Phân bố abc 132 1500 Sinh thái biển_Bãi triều 141 1500 Sinh thái biển_Biển nông 142 1500 Tài nguyên_Khoáng sản abcd 151 1500 Tài nguyên Nƣớc ngầm abcd 152 1500 Tai nguyên_Nƣớc mặt abc 153 1500 Tài nguyên_Khí hậu abc 154 1500 Tài nguyên_Nƣớc biển abc 155 1000 Tài nguyên_Thực động vật cạn abc 156 1000 Tài nguyên_Quỹ đất abcde 157 1000 Tai nguyên_Sinh vật biển ab 158 1000 Tài nguyên_Du lịch abc 159 1000 Tài nguyên_Giao thông abcd 160 1000 Môi trƣờng sinh thái trốn cạn 161 1500 Môi trƣờng sinh thái biển 162 1500 Dân cƣ_Dân tộc, số lƣợng abcd 171 1500 Dân cƣ_Dân số, biến động 172 1500 Dân cƣ_Sức khỏe, bệnh tật abcd 173 1500 Văn hóa, xã hội_Trình độ ab 181 1500 Văn hóa, xã hội_Ngành nghề abc 182 1500 Văn hóa, xã hội_Công việc abc 183 1500 Văn hóa, xã hội_Truyền thống abc 184 1500 Kinh tế_Thành phàn abc 191 1500 Kinh tế_Cơ cấu ngành abcdefg 194 1500 Kinh tế_Thu nhập, biến đồng ab 193 1500 Kinh tế_Quan hệ địa phƣơng 194 1500 Banh tế_Quan hệ nƣớc ngoài 195 1500 Kinh tế_Dịch vụ trên biển abcde 196 1500 Luật lệ. chính sách_Ƣu tiên 201 1500 Luật lệ, chính sách_Thực hiện 202 1500 Luật lệ, chính sách_Gay cấn abc 203 1500 Phần mềm khai thác cơ sở dữ liệu nhƣ đã nói ở trên gồm 4 phần chính đó là: 38 - AutoCAD - ISIS - dBASE - Phần mềm liên kết hệ thống Các phần mềm trên đƣợc liên kết với nhau theo sơ đồ sau: H.25 Sơ đồ liên kết các phần mềm trong Cơ sở dữ liệu hệ thống đảo Trên H.26 là ví dụ minh họa quá trình tìm kiếm thông tin trong cơ sở dữ liệu đồ họa. Khi ngƣời sử dụng trỏ vào một đảo nào đó và nhấn phím trái của chuột thì chƣơng trình bắt đầu tim kiếm trong cơ sở dữ liệu thuộc tính DBF và mô tả ISIS các thông tin liên quan tới đảo đó. Khi quá trình tìm kiếm đƣợc hoàn tất thì toàn bộ khoanh vi của đảo đƣợc tô bằng một màu xanh lục và chƣơng trình chuyển về màn hình ký tự nên đó các thông tin đƣợc hiển thị. Trong trƣờng hợp ta tìm kiếm các hòn tức là các đảo rất nhỏ mà trên hải đổ không thể hiện đƣợc hình dạng cụ thể thì sau khi chƣơng trình kết thúc tìm kiếm vị trí của hòn đƣợc đánh dấu bằng một vòng tròn đặc màu hồng (magenta) và các thông tin về hòn đó cũng đƣợc hiện trên màn hình ký tự kèm theo. AutoCAD dBASE ISIS Menu va chƣơng trình hệ thống 39 H. 26 Ví dụ về Cơ sở dữ liệu hệ thống đảo ven bờ Việt Nam Một ứng dụng nữa có thể minh họa cho các phần lý thuyết đã nêu trên là kết quả của đề tài "Ứng dụng phƣơng pháp viễn thám và Hệ thống tin địa lý nghiên cứu địa hình địa mạo đáy biển khu vực ven Côn Đảo". Đây là đề tài thuộc Chƣơng trình nghiên cứu Biển và Hải đảo do Trung tâm Khoa học Tự nhiên và Công nghệ Quốc gia chủ trì. Khu vực Côn Đảo hay quán đảo Côn Sơn nằm tại tọa độ khoảng từ 8036' vĩ tuyến bắc, 106°45' kinh đông đến 8048' vĩ tuyến bắc, 106045' kinh đông. Đây là vùng biển nằm xa đất liền cho nên nƣớc biển hầu nhƣ không bị ảnh hƣởng bởi các dòng chảy ven bờ, tính chất quang học của nƣớc biển là tƣơng đối đồng nhất thuận lợi cho việc sử dụng phƣơng pháp viễn thám trong việc nghiên cứu địa hình đáy biển nông. Tƣ liệu đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này là tƣ Liệu MESSR do vệ tinh MOS-1 của Nhật Bản chụp ngày 23 tháng 1 năm 1990. Tƣ liệu MESSR có 4 kênh phổ với các đặc trƣng kỹ thuật tƣơng tự nhƣ tƣ liệu MSS của vệ tinh LANDSAT. Tuy nhiên tƣ liệu MESSR có độ phân giải cao hơn (50 m so với 30 m cùa MSS). Trong các tƣ liệu vệ tinh hiện có tƣ liệu TM với kênh phổ màu chàm và độ phân giải khôn gian 30 m là tƣ liệu tốt nhất có thể sử dụng cho mục đích này. 40 Trên H.27 lả toàn cành ảnh tổ hợp màu khu vực Cồn Đảo (in đen trắng). Do Côn Đảo nằm trên vùng tiếp giáp của hai cảnh cho nên chúng tôi đã không lấy đƣợc tƣ liệu cho vùng bắc đảo. Tuy nhiên có thể thấy phần lớn khu vực đảo cùng vùng biển nông ven đảo đã đƣợc thể hiện trên cửa sổ này. Nhìn chung chất lƣợng ảnh là khá tốt tuy có một vài đám mây ở phía nam đảo trên vùng biển nhƣng không gãy ảnh hƣởng nghiêm trọng lắm cho việc xử lý ảnh. Việc nghiên cứu địa hình đáy biển nông đƣợc thực hiệp theo các trình tự công nghệ nhƣ sau: - Hiệu chỉnh hình học - Tách may và đất liền. - Khử nhiễu - Xử lý độ sau và tách các code độ sâu. - Chuyển vào AutoCAD - Số hóa bản đổ địa hình Côn Đảo 1 :50 000. - Hiệu chình hình học ảnh độ sâu theo bản đồ đã đƣợc số hóa. - Chuyển ảnh và bản đồ sang MapInfo - Biên tập và in kết quả. - Khái quát hóa và chỉnh biên ranh giới các đới độ sâu. H.27 Ảnh tỏ hợp màu khu vực Côn Đảo (in đen trắng) Việc hiệu chỉnh hình học có ý nghĩa rất quan trọng trong qua trình xử lý ảnh Côn Đảo vì các tác giả muốn chồng ghép ảnh sau xử lý lên trên nền bản đồ địa hình 1 : 50 000 và tạo ra một sản phẩm tƣơng tự nhƣ sản phẩm bản đổ ảnh pictomap nghĩa là giữ nguyên nền ảnh cho vùng biển và phủ lên các yếu tố địa hình, các thông túi phụ trợ kèm theo nhƣ các mốc tọa độ hav ranh giới hành chính. Các tác giả đã chọn 7 điểm khống chế nằm trên các vị trí ít biến đổi theo thời gian, có thể nhận biết đƣợc đồng thời trên bản đổ và ảnh cho việc hiệu chỉnh hình học. Sau khi thực hiện binh sai, sai số trung phƣơng trên các điểm khống chế tính theo bản đồ 41 là 99 mét theo chiều X và 36 mét theo chiều Y và nếu tính theo tọa độ ảnh các sai số trung phƣơng tròn sẽ là 2 và 0.7 pixel tƣơng ứng cho các trục tọa độ V và X. Kết quả bình sai này có thể chấp nhận đƣợc nếu ta tính đến thực tế đầy là khu vực không có những điểm đặc trƣng địa, hình mà các điểm khống chế đã phải lấy theo các địa hình địa vật nhƣ mỏm đá, đỉnh núi... Sai số theo trục Y thỏa mãn hoàn toàn yêu cầu hiệu chỉnh hình học đối với xử lý ảnh số. Sai số theo trục X là hơi lớn. tuy nhiên vẫn có thể chấp nhận đƣợc cho vùng biển. Việc tách mây và đất liền thực hiện dựa theo tính chất phản xạ phổ của mây và đất Các tác giả đã sử dụng kênh 4 với ngƣỡng phân biệt đất và nƣớc là 8 tạo nên một mask và phủ lên kênh 1 và 2. Dựa theo phép loại trừ logic các tác giả đã loại trừ đƣợc mây và đất ra khỏi kênh 1 và 2. Trong quá trình xử lý này việc loại trừ nhiêu cũng nhƣ chuẩn hóa số liệu cũng đƣợc kết hợp thực hiện. Sau khi số liệu đã đƣợc chuẩn hóa, căn cứ theo đổ thị phân bố mật độ của ảnh mới tạo thành, chúng tôi đã phân đƣợc 8 cấp độ sâu và một cấp cho mây và đảo nổi. Những cấp độ sau có khoảng cấp độ xám là nhƣ sau: - - cấp 1:0-1 - cấp 2: 2 - 2 - cấp 3 : 3 - 3 - cấp 4:4-4 - cấp 5:5-5 - cấp 6:6-6 - cấp 7 : 7 - 7 - cấp 8:8- 16 - cấp 9 : 17 - 27 - đảo nổi Nhằm tạo nên nền bản đồ cho ảnh sau xử lý, các tác giả đã số hóa bản đồ 1:50 000 UTM khu vực Côn Đảo bằng chƣơng trình AutoCAD 12 và sau đó chuyển sang Mapinfo 3.0 để biên tập. Vì đây là bản đồ nền cho nên không phải mọi yếu tố đƣợc số hóa. Những nội dung cơ bản sau đã đƣợc nhập: - Điểm độ cao - Đƣờng bình độ - Đƣờng đẳng sâu - Hệ thống đƣờng giao thông - Điểm ghi chú độ sâu.. - Thủy hệ - Điểm dân cƣ - Bờ cát - Lƣới tọa độ địa lý Dựa trên nền bản đổ địa hình này các tác giả đã phủ lên ảnh sau khi phân cấp độ sâu. Trên H.28 là bản đổ địa hình 1:50 000 phủ lên trên nền ảnh đã phân cấp độ sâu. Chúng ta thấy các đới độ sâu không có những ranh giới rõ nét nhƣ các yếu tố trên mặt đất và chúng không tạo nên các màng đồng nhất. Do vậy cần phải thực hiện công đoạn khái quái hóa dựa trên các dáng địa hình trên cạn và sự chuyển tiếp của nó xuống vùng ngập chìm. 42 H.28 Trích Bản đồ phân bổ các đới đẳng sâu khu vực Côn Đảo V. MỘT SỐ KIÊN NGHỊ TRONG CÔNG TÁC PHÁT TRIỂN VÀ ỨNG DỤNG HỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ Ở VIỆT NAM Công nghệ HTTĐL trong những năm gần đây đã thực sự tạo ra một cuộc cách mạng công nghệ trong công tác quản lý tài nguyên, theo dõi môi trƣờng và quy hoạch lãnh thổ tại tất cả các nƣớc phát triển trên thế giới. Đó là một công cụ vô cùng hữu ích chứa đựng nhiều tiến bộ công nghệ của thời đại nhƣ công nghệ tin học, máy tính, công nghệ vũ trụ (viễn thám). Công nghệ HTTĐL thực sự tạo ra một môi trƣờng trong đó các vấn đề của thực tiễn đƣợc tiếp cận và giải quyết một cách tổng hợp trên cơ sở phối hợp nhiêu chủng loại thông tin khác nhau tiệm cận dần tới tƣ duy của con ngƣời. Trong những năm tới, nhu cầu về HTTĐL sẽ gia tăng mạnh trong lĩnh vực địa lý học nói riêng và các ngành điều tra cơ bản nói chung. Các kiểu loại cơ sở dữ liệu khác nhau sẽ lần lƣợt ra đời nhằm thỏa mãn các nhu cầu phong phú của các cấp quản lý khác nhau từ trung ƣơng tới địa phƣơng, đơn ngành đến đa ngành. Mức độ phức tạp của cơ sở dữ liệu sẽ lớn dần lên theo nhu cầu cũng nhƣ khả năng đáp ứng của các thiết bị. Chúng tôi cho rằng cần có một đƣờng lối hợp lý trong việc phát triển và ứng dụng công nghệ HTTĐL phục vụ quản lý tài nguyên thiên nhiên và giám sát môi trƣờng. Đƣờng lối này cần phải đƣợc đề ra thật tƣơng xứng với trình độ phát triển và nhu cầu xã hội, không thể máy móc rạp khuôn các mô hình của các nƣớc phát triển. Theo chúng tôi, cần thiết hình 43 thành một cơ quan chỉ đạo chung nhằm điều phối có hiệu quả các hoạt động trong lĩnh vực thông tin địa lý. Một cơ quan nhƣ vậy sẽ giải quyết các nhiệm vụ chính nhƣ sau: 1. Điều phối trên quy mô nhà nƣớc các hoạt động trong lĩnh vực nghiên cứu, phát triển, đầu tƣ và nhu cầu về HTTĐL của các cấp, các ngành nhầm tránh những lãng phí có thể xảy ra. 2. Nắm bắt các nhu cầu về trang thiết bị, đào tạo của các cấp khác nhau và kịp thời có các kế hoạch đẩu tƣ (về phía nhà nƣớc) cho phù hợp. Tổ chức huấn luyện HTTĐL cho cán bộ thuộc các cấp quản lý. 3. Phát triển và duy trì một nhóm chuyên gia có trình độ chuyên môn cao có khả năng tiếp cận với các kỹ thuật tiên tiến nhất trong lĩnh vực HTTĐL tƣ vấn cho các cơ quan khác trong việc phát triển, nhịp ngoại và chuyển giao công nghệ. 4. Xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu Quốc gia có phân tầng cấu trúc ví dụ: cơ sở dữ liệu địa hình, cơ sở dữ liệu chuyên đề, cơ sở dữ liệu tổng quan toàn quốc, cơ sở dữ liệu chuyên ngành ... 5. Định ra những gợi ý cho các ngƣời ứng dụng HTTĐL trong việc sử dụng thống nhất các cấu trúc cơ sở dữ liệu. các chủng loại phần mềm cho từng đối tƣợng nhằm tạo điều kiện trao đổi tƣ liệu đƣợc dễ dàng. 6. Ấn hành Danh mục các tài liệu, cơ sở dữ liệu, các phần mềm hiện đang có tại Việt Nam nhầm giúp cho việc trao đổi số liệu đƣợc dễ dàng, tránh lãng phí trong công tác nhập số liệu. Việc phân phối danh mục này đƣợc thực hiện hoặc qua con đƣờng bƣu chính hoặc qua hệ thống mạng máy tính. 7. Kiến nghị với Nhà nƣớc nên khuyến khích các dự án, đề tài, công trình có sử dụng HTTĐL và lƣu trữ các kết quả dƣới dạng số. 8. Kiến nghị với Nhà nƣớc đề ra các nguyên tắc và quy chế bảo mật hợp lý đối với các số liệu trong cơ sở dữ liệu HTTĐL. 9. Tổ chức hội thảo thƣờng kỳ và phát hành tạp san chuyên đề nhằm trao đổi kinh nghiệm và nắm bắt nhu cầu trong lĩnh vực HTTĐL 10. Là cơ quan điều phối hoặc đẩu mối trong việc trao đổi các cơ sở dữ liệu. VI. KẾT LUẬN Trên đây các tác giả đã điểm qua một cách khái lƣợc bản chất của công nghệ HTTĐL và một số ứng dụng trong công tác quản lý tài nguyên ở Việt Nam. Tổng luận này đƣợc viết dựa trên sự tham khảo nhiều tài liệu nƣớc ngoài, một số kinh nghiệm thực tiễn trong việc ứng dụng HTTĐL tại Việt Nam và các quan điểm của tác giả trong vấn đề công nghệ HTTĐL. Đƣờng nhiên đây đang là vấn đề thời sự nóng hổi có thể gây nhiều tranh luận và việc biên soạn cuốn tổng luận này đƣợc hoàn thành trong thời gian ngắn nên chắc chắn không tránh khỏi những thiếu sót, tập thể tác giả rất mong nhận đƣợc sự giúp đỡ và góp ý chân thành của các bạn đồng nghiệp. 44 Tài liệu tham khảo: [1] P.A Burrough Principle of Geographical Information System for Land Resources Assessment Clarendon Press. Oxford. 1987 [2] S. Murai Remote Sensins Note Japan Association on Remote Sensing, Tokyo 1993 [3] Ren Fuhu. An Introduction To Geographical Information System Report of the Regional Remote Sensing Semonar on Tropical Ecosystem Management 23 -28 August 1994. [4]Ren Fuhu Tool Development For GIS Report of the Regional Remote Sensing Semonar on Tropical Ecosystem Management 23 - 2S August 1994. [5] Riosuke Shibasaki GIS Application And Their Direction Report of the Resional Remote Sensins Semonar on Tropical Ecosystem Management 23 - 23 August 1994. [6] Cơ sở dữ liệu hệ thống đảo ven bờ Việt Nam. Báo cáo tổng kết đề tài KT-03-12. Hà Nội 1995 [7] Nguyễn Đình Dƣơng và NKK Hƣớng dẫn sử dụng Cơ sở dữ liệu hệ thống đảo ven bờ Việt Nam. Đề tài KT-03-12. Hà nội 1995. [8] Nguyễn Đình Dƣơng và NKK Ứng dụng phƣơng pháp viễn thám nghiên cứu địa hình địa mạo đáy biến khu vực ven Côn Đảo. Báo cáo tổng kết đề tài 9b, Chƣơng trình nghiên cứu Biển và Hải đảo. Trung tâm Khoa học tự nhiên và Công nghệ Quốc gia Hà Nội 1995. 45 MỤC LỤC Nội dung I. MỞ ĐẦU ................................................................................................................................ 3 II. NHỮNG NGUYÊN LÝ CƠ BẢN CỦA HỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ ................................... 7 III. CẤU TRÚC CƠ SỞ DỰ LIỆU VÀ PHÂN TÍCH KHÔNG GIAN .................................. 11 III.1 Cấu trúc dữ liệu trong HTTĐL .................................................................................... 11 III.2 Các phƣơng pháp phân tích số liệu và mô hình hóa .................................................... 23 IV. QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN THIÊN NHIÊN VÀ MÔI TRƢỜNG VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA HỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ .............................................................................................. 31 V. MỘT SỐ KIÊN NGHỊ TRONG CÔNG TÁC PHÁT TRIỂN VÀ ỨNG DỤNG HỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ Ở VIỆT NAM ..................................................................................... 42 VI. KẾT LUẬN ....................................................................................................................... 43