Chương VII MỘT SỐ PHÉP THỬ TRONG RASTAR GIS

Kỹ thuật viễn thám và hệ thống thông tin địa lý



Bộ môn tính toán thuỷ văn



Trong hệ thống raster diện tích không gian được chia nhỏ thành những ô đều nhau. Mỗi

một thuộc tính ứng với một lớp. Tất cả các lớp cùng có một cách chia không gian tạo nên dễ

dàng so sánh giữa chúng. Điều này có ý nghĩa rằng một lớp tương ứng với tệp dữ liệu chứa đựng

bản liệt kê có trật tự của các giá trị (giá trị thuộc tính) được lưu trữ như một ma trận. Thao tác

chồng ghép trong raster khá đơn giản vì tất cả các lớp có cùng một cách chia không gian kiểu ma

trận như nhau. Giá trị tại mỗi điểm lưới trên một lớp được kết hợp với giá trị của điểm lưới

tương ứng trên lớp khác để tạo ra giá trị mới. Kết quả được lưu lại tại cùng một vị trí của lớp đầu

ra (xem hình 51).



Hình 7.2: Thao tác số học trên 2 lớp dữ liệu dạng raster

Các giá trị điểm lưới trong chồng xếp raster có thể được kết hợp với nhau theo nhiều

phép tính số học hoặc thống kê khác nhau, tuỳ theo sự cân nhắc của người sử dụng để tạo ra kết

quả phù hợp với mục đích của bài toán (xem một số ví dụ tại hình 52, 53, và 54).



Hình 7.3: Chồng xếp với phép

nhân



158



Kỹ thuật viễn thám và hệ thống thông tin địa lý



Bộ môn tính toán thuỷ văn



Hình 7.4: Chồng xếp với thống kê

Maximum



Hình 7.5: Chồng xếp có sử dụng trọng

số



7.3. Phép chia

Phép chia tương tự như phép phân loại, tuy nhiên nó sử dụng các phép tính thống kê để

chia vùng nghiên cứu ra làm nhiều phân vùng. Có 2 cách chia: chia đồng khoảng (equal interval)

và chia theo đồng diện (equal area).

Phép chia đồng diện chia các giá trị đầu vào theo n phân vùng có cùng số lượng ô lưới, vì

vậy các phân vùng này đều có diện tích như nhau.

Phép chia đồng khoảng xác định phạm vi (range) giá trị dữ liệu đầu vào và chia đều

khoảng này thành n phân vùng, do vậy mỗi phân vùng có thể có các diện tích khác nhau.

Phép chia rất tiện lợi, nó giúp cho đơn giản hoá việc hiển thị các dữ liệu có tính chất liên

tục (continuous data) ví dụ như dự liệu địa hình hoặc dữ liệu mưa. Nó cũng được sử dụng để tinh

giản số lượng vùng trong bản đồ (Zerger, 2000).

7.4.



Phép phân tích vùng lân cận (Neighbourhood analysis)



Phép phân tích vùng lân cận đặc biệt hữu ích khi tình huống đòi hỏi việc phân tích các

mối quan hệ giữa các vị trí, hơn là việc phân tích tính chất tại các vị trí đơn lẻ. Phép phân tích

vùng lân cận còn hay được gọi là 'chức năng tiêu điểm' bởi vì phép phân tích này sẽ gắn giá trị

cho một 'tiêu điểm' của vùng lân cận.Tiêu điểm của phép phân tích vùng lân cận thường được



159



Kỹ thuật viễn thám và hệ thống thông tin địa lý



Bộ môn tính toán thuỷ văn



gọi là điểm quét và các điểm lân cận - tức là các điểm xung quanh nó - được biết đến như là

vùng lân cận quét. Vùng lân cận quét này có thể có các dạng và kích thước khác nhau, điều này

có thể được chọn tuỳ ý trong trình ứng dụng GIS (Hunter, 2001)

Các hình dạng vùng lân cận thông thường như sau:



Hình 7.6: Các hình dạng vùng lân cận thông thường

(Trong hình trên điểm quét có mầu đậm, các điểm lưới trong vùng quét nằm trong đường tô đậm.

Vùng quét trong tất cả các trường hợp trên bao gồm cả tâm điểm quét, trừ trường hợp vùng quét

có dạng bánh vòng.)

Phép phân tích lân cận được thực hiện bằng cách di chuyển khắp lưới raster, lần lượt lấy

từng mắt lưới làm tâm điểm quét và gắn giá trị được tính toán theo một hàm số nhất định cho

từng mắt lưới được quét đến.

Các hàm thống kê khác nhau có thể được dùng để tính toán giá trị cho tâm điểm được

quét tới. Các hàm thống kê được phép sử dụng tùy thuộc vào dạng dữ liệu số của raster đầu vào

mà ta đã xét đến ở các phần trước (ví dụ như dữ liệu là ghi danh, cấp bậc, khoảng hay là tỷ lệ).

Có 9 hàm thống kê phổ biến là: Tổng (Sum), Trung bình (Average), Lớn nhât(Maximum), Nhỏ

nhất (Minimum), Điểm giữa (Median), Đa số (Majority), Đa dạng (Diversity) và Khoảng

(Range). Ta hãy lấy ví dụ việc áp dụng các phép thống kê khác nhau cho vùng lân cận 9 điểm

lưới dưới đây.



Hình 7.7: Vùng lân cận minh hoạ 9 điểm lưới

Hàm tổng: SUM (=110)

Phép SUM cộng tất cả các giá trị của các điểm lưới trong vùng quét và gán nó cho tâm

điểm. Dữ liệu bản đồ đầu vào có thể là dữ liệu tỷ lệ hoặc dữ liệu khoảng.

Ví dụ áp dụng phép SUM khi ta cần đo mật độ của đối tượng trên bản đồ, chẳng hạn ta

cần xây dựng bản đồ mật độ dân cư bằng cách mã hoá số lượng nhà ở trên 100 ha.

Hàm trung bình hoá: AVERAGE ( = 12.22)

Phép AVERAGE tính giá trị trung bình từ các giá trị tất cả các điểm lưới trong vùng

được quét. Dữ liệu bản đồ đầu vào phải là là dữ liệu tỷ lệ hoặc dữ liệu khoảng.



160



Kỹ thuật viễn thám và hệ thống thông tin địa lý



Bộ môn tính toán thuỷ văn



Phép AVERAGE thường được dùng để làm 'trơn nhẵn' các giá trị trên bản đồ. Ví dụ như

ta cần làm 'trơn nhẵn' raster địa hình trước khí đưa vào phân tích để loại bỏ bớt các lỗi/nhiễu

trong dữ liệu địa hình ban đầu.

Hàm chọn giá trị tối đa: MAXIMUM ( = 30)

Phép MAXIMUM gắn giá trị tối đa có trong vùng quét cho tâm điểm. Dữ liệu bản đồ đầu

vào có thể là tỷ lệ, khoảng hoặc cấp bậc.

Ví dụ áp dụng như trong trường hợp ta muốn đánh giá mỗi điểm lưới trên bản đồ theo

một tài nguyên có giá nào đó trong vùng lân cận.

Hàm chọn giá trị tối thiểu: MINIMUM ( = 0)

Ngược lại với phép MAXIMUM, phép MINIMUM gắn giá trị nhỏ nhất có trong vùng lân cận

cho tâm điểm. Tương tự với phép MAXIMUM, dữ liệu bản đồ đầu vào có thể là tỷ lệ, khoảng

hoặc cấp bậc.

Phép MINIMUM thường được dùng để nhận ra các 'điểm trũng' trong bản đồ bề mặt số,

ví dụ như tìm và loại bỏ các 'điểm trũng vô lý' (điểm lưới đơn lẻ có giá trị độ cao thấp hơn các

điểm lân cận) trước khi sử dụng bản đồ vào các mô hình mô phỏng dòng chảy.

Hàm chọn trung vị: MEDIAN (=10)

Phép MEDIAN gắn giá trị giữa trong các giá trị trong vùng lân cận cho tâm điểm. Dữ

liệu đầu vào có thể là tỷ lệ, khoảng hoặc cấp bậc.

Phép MEDIAN được sử dụng tương tự như đối với phép AVERAGE, tức là để làm 'trơn

nhẵn' các giá trị trên bản đồ raster.

Hàm chọn giá trị đa số: MAJORITY (=10)

Phép này gắn giá trị có tần suất xuất hiện cao nhất trong vùng lân cận. Dữ liệu đầu vào có

thể là tỷ lệ, khoảng, cấp bậc hoặc ghi danh.

Ví dụ áp dụng MAJORITY khi ta cần gắn giá trị cho các điểm lưới không có giá trị như

là lỗi trong quá trình số hoá.

Hàm đa dạng: DIVERSITY (=5)

Phép này đôi khi còn được gọi là VARIETY, nó tạo ra giá trị bằng tổng số các giá trị

khác nhau trong vùng được quét. Dữ liệu đầu vào có thể là tỷ lệ, khoảng, cấp bậc hoặc ghi danh.

Phép này thường được dùng để tìm cạnh các vùng với kết quả: 1 - cho khu vực bên trong

vùng, 2 - dọc theo đường biên của hai vùng giáp nhau, 3 hoặc 4 - khi có 3 hoặc 4 vùng tiếp xúc

nhau. Ví dụ áp dụng như trong nghiên cứu sinh thái các cộng đồng thực vật khác nhau.

RANGE (=30)

Phép này tạo ra giá trị chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất có mặt trong

vùng lân cận. Dữ liệu đầu vào có thể là tỷ lệ, khoảng hoặc cấp bậc.

Phép RANGE thường được dùng để đánh giá các điểm lưới theo khoảng giá trị của một

tính chất nào đó bao quanh chúng. Ví dụ như tìm khoảng chênh lệch độ cao hoặc chênh lệch giá

đất.



161



Kỹ thuật viễn thám và hệ thống thông tin địa lý



Bộ môn tính toán thuỷ văn



7.5. Mô hình không gian và hỗ trợ ra quyết định

Ta hãy xem xét một ví dụ đơn giản xử dụng các khả năng xử lý của GIS (bao gồm cả

vector và raster) trong việc hỗ trợ ra quyết định: xây dựng bản đồ tiềm năng phát triển dân cư

dựa theo độ dốc và tình hình sử dụng đất hiện trạng.

một số yêu cầu nhất định. Yêu cầu đó là: đất xây dựng dân cư cần nằm trong khoảng 5km từ

trường trung học hoặc 3,5km từ trạm cứu hoả, và cách xa hơn 0,8km từ đường cao tốc và không

nằm trong vùng ngập mùa lũ hoặc trên đất công.

Quá trình mô hình hoá được mô tả ở trang sau. Lưu ý rằng sau khi đã chọn ra được

những mảnh đất thoả mãn những điều kiện trên thì các mảnh nhỏ (dưới 2 ha) được loại bỏ bớt,

và mô hình chồng xếp sử dụng trọng số chỉ mức độ thích hợp được áp dụng để xây dựng bản đồ

tiềm năng phát triển dân cư (TNPTDC) dựa theo độ dốc và tình hình sử dụng đất hiện trạng.



162



Kỹ thuật viễn thám và hệ thống thông tin địa lý



TRẠM CỨU

HOẢ



TRƯỜNG

HỌC



Tạo vùng

bao 3,5 km



Tạo vùng

bao 5 km



Tạo vùng

bao 0,8 km

ĐƯỜNG GIAO

THÔNG



VÙNG BAO

TRẠM CH



Kết hợp

UNION



VÙNG DỊCH

VỤ



VÙNG BAO

TRƯỜNG



Xoá

ERASE để

nhận được

vùng cách

xa đường

0,8km



VÙNG BAO

ĐƯỜNG



Giao INTERSECT để có

được vùng thoả mãn ĐK

dịch vụ và không nằm

quá gần đường GT

VÙNG XA

ĐƯỜNG



Xoá

ERASE để

nhận được

vùng không

nằm trong

vùng lũ

hoặc đất

công



VÙNG LŨ



UNION để

tạo vùng có

ít nhất 1

trong 2 điều

kiện này



Bộ môn tính toán thuỷ văn



VÙNG CẦN

TRÁNH



ĐẤT CÔNG



VÙNG THOẢ

MÃN ĐK

DỊCH VỤ VÀ

KHÔNG

QUÁ GẦN

ĐƯỜNG GT



Giao INTERSECT để

nhận được vùng thoả

mãn tất cả các ĐK

Loại bỏ

(ELIMINATE)

ĐỘ DỐC - 1



vùng có

DT < 2 ha



ĐỘ DỐC - 2



Chồng xếp

Raster được

gắn các giá

trị (value)

thích hợp



Loại bỏ

(ELIMINATE)

SỬ DỤNG ĐẤT

-1



vùng có

DT< 2 ha



SỬ DỤNG

ĐẤT - 2



VÙNG ĐƯỢC

CHỌN



Phân loại

(Reclassification)

theo các giá trị

Raster thích hợp để

thể hiện tiềm năng

PT khu dân cư



BẢN ĐỒ TIỀM NĂNG

PHÁT TRIỂN DÂN CƯ



Hình 7.8: Các bước xây dựng bản đồ TNPTDC theo độ dốc và tình hình sử dụng đất hiện trạng.



163



Kỹ thuật viễn thám và hệ thống thông tin địa lý



Câu hỏi chương VII.

1.

2.

3.



Chồng xếp bản đồ sử dụng các phép đại số.

Phép phân tích vùng lân cận.

Mô hình không gian và hộ trợ ra quyết định.



164



Bộ môn tính toán thuỷ văn



Kỹ thuật viễn thám và hệ thống thông tin địa lý



Bộ môn tính toán thuỷ văn



Chương VIII GIỚI THIỆU MỘT SỐ MÔ HÌNH ĐỊA HÌNH SỐ HOÁ

8.1. Giới thiệu

Bề mặt trái đất là một đối tượng liên tục. Có nhiều phương pháp để mô tả bề mặt này

dưới dạng số sử dụng lưu lượng bộ nhớ nhất định. Bản đồ đường đẳng trị (hiển thị những đường

cong ví dụ những đường nối tất cả các điểm có cùng một giá trị độ cao) kế tiếp nhau hoàn toàn

biểu thị tốt một bề mặt liên tục. Các đường đồng mức này có thể được lưu lại dưới dạng những

vùng trong một GIS nhưng chúng không thích hợp cho phân tích số hoặc mô hình hoá. Để tiến

hành phân tích trên dữ liệu địa hình, mô hình số độ cao cần phải được thiết lập. Bất kỳ biểu diễn

số của một sự biến đổi liên tục sự uốn lượn trong không gian dưới dạng số được biết tới như là

mô hình số độ cao (Zerger, 2002)

DEM được ứng dụng rất rông rãi trong các bài toán địa hình và nó có thể cho ra các sản

phẩm như sau:

Hiển thị bề mặt, tính toán độ dốc, độ lồi, độ lõm và hình thái

Tính thể tích khối địa hình

Tính tầm nhìn

Vẽ bản đồ contour

Bản đồ bóng địa hình

Phân tách mạng sông suối, vùng trũng



Hình 8.1:: Các ứng dụng DEM để biểu diễn dữ liệu địa hình



165