• Không có kết quả nào được tìm thấy

Lớp dữ liệu (không gian, thuộc tính)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Chia sẻ "Lớp dữ liệu (không gian, thuộc tính)"

Copied!
37
0
0

Loading.... (view fulltext now)

Văn bản

(1)

1

Mô hình dữ liệu GIS (không gian)

(2)

Lớp dữ liệu (không gian, thuộc tính)

Mô hình dữ liệu (không gian, thuộc tính)

Mô hình vector, raster

Vector

Raster

So sánh vector, raster

Ưu điểm

Nhược điểm

Chuyển đổi vector và raster

Vector  Raster

(3)

3

Mô hình nhận thức

GIS

n lớp

thông tin Mô hình dữ liệu thuộc tính

đối tượng, có thể là vị trí tương đối (so với đối tượng không gian khác) hoặc vị trí tuyệt đối (so với hệ tọa độ).

Thuộc tính: tả đặc tính của đối tượng.

(4)

Cặp tọa độ X, Y

Bản đồ số

Vector

Raster

Điểm

Chấm mực

Đường

Vệt mực kéo dài

Vùng

Vệt mực kéo dài và lấp đầy

Chuỗi tọa độ X, Y Chuỗi tọa độ X, Y tạo thành đường bao

(5)

Điểm

 Một cặp tọa độ (x, y)

 0D

Đường

 Chuỗi các điểm có thứ tự với 2 điểm đầu, cuối không trùng nhau, có thể có điểm trung gian

 1D (chiều dài)

Vùng

 Các đường kết nối không trùng nhau nhưng có chung 2 điểm đầu, cuối

 Chuỗi các điểm có thứ tự với 2 điểm đầu, cuối trùng nhau, có ít nhất 1 điểm trung gian

 2D (chiều dài, chiều rộng)

ràng ngoài thực tế) sử dụng 3 phần tử hình học.

5

● 1 (x1, y1) 1

2

● (x4, y4) (x1, y1)

(x2, y2) (x3, y3) I

● ●

1

2

● I

II A

● ●

● ● 1≡2

● III

B

● ●

● ●

(6)

Thế giới thực

Mô hình vector

(7)

7

(8)
(9)

9

(10)
(11)

đối tượng.

11

(12)

Điểm ↔ Vùng

(13)

13

Đường ↔ Vùng

(14)

Tỉ lệ bản đồ (M) Kích thước thực tế nhỏ nhất (L) 1/500 500 x 0,1 mm = 50 mm = 0,05 m

1/24.000 24.000 x 0,1 mm = 2.400 mm = 2,4 m 1/250.000 250.000 x 0,1 mm = 25.000 mm = 25 m

1/M M x 0,1 mm = L

0,1 mm là

khoảng cách nhỏ nhất mà mắt người có thể phân biệt 2 điểm riêng biệt.

Một đối tượng hình chữ nhật với chiều dài 10 m, chiều rộng 5 m có thể được thể hiện dưới dạng điểm, đường, vùng trong mô hình vector theo các tỉ lệ khác nhau.

1/100.000 1/50.000

Vùng

≥ 1/50.000 Điểm

< 1/100.000

Đường

[1/100.000; 1/50.000)

.

Tỉ lệ bản đồ

(15)

250 m x 250 m. Biết mắt người có thể phân biệt 2 điểm riêng biệt với khoảng cách nhỏ nhất là 0,1 mm.

Trong mô hình vector, hãy xác định cách thể hiện phù hợp cho thửa đất trên theo tỉ lệ bản đồ?

Ở tỉ lệ bản đồ 1/1.000.000, thửa đất trên sẽ được thể hiện dưới dạng điểm, đường hay vùng trong mô hình vector?

15

Hết giờ (5 phút)

(16)

biệt rõ ràng ngoài thực tế) sử dụng pixel.

Hàng Cột

Pixel

Số hàng

Số cột x số hàng

(17)

18

Thế giới thực

Mô hình raster

(18)
(19)

20

(20)

Được xác định cụ thể, không đổi.

Diện tích raster = diện tích pixel x số pixel

Tỉ lệ nghịch với độ chính xác không gian của dữ liệu.

Thế giới thực 71 m²

Kích thước 1 m 16 x 16 pixel

73 m²

Kích thước 2 m 8 x 8 pixel

76 m²

Kích thước 4 m 4 x 4 pixel

80 m²

Kích thước pixel tăng dần

(21)

Giá trị của pixel

Định lượng (numerical) | Định tính (non-numerical)

Khuyết dữ liệu: NO DATA

22

pixel có giá trị trên 2 là bao nhiêu?

(22)

Hệ tọa độ

Tọa độ thực được thiết lập ở góc trên bên trái (hệ tọa độ địa lý/ hệ tọa độ chiếu).

Hàng Cột

Tọa độ hàng/ cột được đánh tăng dần từ góc trên trái theo chiều trái sang phải, trên xuống dưới (hệ tọa độ hàng cột).

x= 10 y= 10

A ● 1 2 ..

1 2 ..

x

Vị trí X Y

Góc trên phải (B)

XA YA+ số cột *

kích thước pixel Góc dưới

trái (C)

XA– số hàng * kích thước pixel

YA

Góc dưới phải (D)

XA– số hàng * kích thước pixel

YA+ số cột * kích thước pixel Tâm pixel XA– (m – 0,5) * YA+ (n – 0,5) *

●B

●C ●D

●E

chiếu của các điểm B, C, D, E?

(23)

km), cho raster thể hiện giá trị độ cao (m) với kích thước pixel 10 km, góc trên bên

trái A (200, 400), xác định:

Số pixel của raster?

Diện tích raster (km²)?

Tọa độ chiếu của 3 góc còn lại (B, C, D)?

Tọa độ chiếu của tâm pixel tại hàng 3, cột 4?

Số pixel có độ cao trên 3 m?

24

Hết giờ (5 phút)

x

y

C D

(24)

Cấu trúc dữ liệu phức tạp (Shapefile,…)

Cấu trúc dữ liệu đơn giản

(ASCII GRID,…)

(25)

Cấu trúc dữ liệu phức tạp (Shapefile,…)

Dung lượng nhỏ gọn

Cấu trúc dữ liệu đơn giản (ASCII GRID,…)

Dung lượng khá lớn

27

6 điểm  Lưu trữ 6 giá trị 8 pixel  Lưu trữ 8 giá trị

(26)

Cấu trúc dữ liệu phức tạp (Shapefile,…)

Dung lượng nhỏ gọn

Thích hợp cho topology

Phù hợp cho quản lý thuộc tính

Cấu trúc dữ liệu đơn giản (ASCII GRID,…)

Dung lượng khá lớn

Cần thiết cho hình ảnh

Ưu tiên cho phân tích dữ liệu

Không gian

ID

X,Y X,Y X,Y

IDRừng

1 Rừng

2 Lúa

3 Nước

(27)

Cấu trúc dữ liệu phức tạp (Shapefile,…)

Dung lượng nhỏ gọn

Thích hợp cho topology

Phù hợp cho quản lý thuộc tính

Chất lượng đồ họa tốt

Cấu trúc dữ liệu đơn giản (ASCII GRID,…)

Dung lượng khá lớn

Cần thiết cho hình ảnh

Ưu tiên cho phân tích dữ liệu

Chất lượng đồ họa kém

29

(28)
(29)

Xác định góc trên bên trái của raster: Trùng với điểm giao nhau giữa hai giá trị X lớn nhất và Y nhỏ nhất của vector.

Từ góc trên bên trái, phác họa phạm vi của raster: Chứa toàn bộ vector với hàng cuối và cột cuối chứa ít nhất 1 điểm.

31

x

y 1●

2●

3●

4●

● 1

● 2

● 3

● 4 +A

+C

+B

x

y 1●

2●

3●

4●

● 1

● 2

● 3

● 4 +A

+C

+B

x

y 1●

2●

3●

4●

● 1

● 2

● 3

● 4 +A

+C

+B

+D +D

+E

● ● ●

(30)

Điểm  Pixel:

 Tọa độ điểm thuộc pixel nào thì lấy pixel đó.

 Nếu điểm thuộc ranh giới nhiều pixel thì lấy theo thứ tự ưu tiên:

pixel trên trái > pixel trên phải > pixel dưới trái > pixel dưới phải.

x

1●

2●

3●

4●

● ● ● ● +A

+C

+B

(31)

33

x

y 1●

2●

3●

4●

● 1

● 2

● 3

● 4 +A

+C

+B +D

Đường  Chuỗi pixel:

 Đường đi qua các pixel nào thì lấy các pixel đó.

Vùng  Chuỗi pixel:

 Vùng chiếm ≥ ½ diện tích pixel thì lấy pixel đó.

x

y 1●

2●

3●

4●

● 1

● 2

● 3

● 4 +A

+C

+B +D

+E

(32)

lớp vector sau:

Lớp vector điểm chứa A (4, 1), B (3/2, 3/2), C (2, 4)

Lớp vector đường chứa DE với D (3, 3/2), E (0, 4)

Lớp vector vùng chứa FGH với F (3, 2), G (4, 4), H (4, 5/2)

 Tất cả tọa độ đều thuộc hệ tọa độ Oxy (đơn vị: m)

Hết giờ (5 phút)

x

y

(33)

Raster  Điểm

Tọa độ tâm của từng pixel thành từng điểm.

Raster  Đường

Nối tâm của các chuỗi pixel (cùng giá trị) thành từng đường, ưu tiên khoảng cách gần nhất.

36

x

y 1●

2●

3●

4●

● 1

● 2

● 3

● 4 +A

+C

+B

x

y 1●

2●

3●

4●

● 1

● 2

● 3

● 4 A

C

B

D

(34)

Raster  Vùng

Nối đường bao của các chuỗi pixel (cùng giá trị) thành từng vùng.

x

y 1●

2●

3●

4●

● 1

● 2

● 3

● 4 A

C

B

D

F E

G

(35)

trị lượng mưa (mm). Giá trị N nghĩa là khuyết dữ liệu.

Chuyển raster trên sang lớp vector dạng điểm theo giá trị lượng mưa. Trả lời các câu hỏi sau:

38

Hết giờ (5 phút)

10 20 20 20 50 10 20 40 N 30 10 20 N 40 30 10 20 20 20 30 10 10 10 0 30

x

y 1●

2●

3●

4●

● 1

● 2

● 3

● 4 5●

● 5 0●

Tổng số điểm trong lớp vector là bao nhiêu?

Có bao nhiêu điểm có lượng mưa 10 mm?

Tọa độ X, Y của điểm có lượng mưa lớn nhất là bao nhiêu?

Tọa độ X, Y của điểm có lượng mưa nhỏ

nhất là bao nhiêu?

(36)

lượng mưa (mm). Giá trị N nghĩa là khuyết dữ liệu.

Chuyển raster trên sang lớp vector dạng đường theo giá trị lượng mưa? Tổng số đường trong lớp vector là bao nhiêu?

Chuyển raster trên sang lớp vector dạng vùng theo giá trị lượng mưa? Tổng số vùng trong lớp vector là bao nhiêu?

10 20 20 20 30 10 20 40 N 30 10 20 40 40 30 10 20 20 20 30 10 10 10 10 30

x

1●

2●

3●

4●

● ● ● ● 5●

0●

(37)

phần tử hình học: điểm, đường, vùng.

Tỉ lệ bản đồ ảnh hưởng đến việc hiển thị đối tượng dưới dạng điểm, đường, vùng.

Mô hình raster thể hiện các đối tượng liên tục sử dụng pixel.

Kích thước pixel ảnh hưởng đến độ chính xác không gian của đối tượng.

Có thể chuyển đổi qua lại giữa vector và raster.

42

Tài liệu tham khảo

Tài liệu liên quan

Đối với bài giải toán có lời văn, các em phải xác định rõ đầu bài cho dữ liệu là thêm vào hay bớt đi, tính tổng hay tìm hiệu số để chúng ta thực hiện phép

- Bước 2: Tính (cộng như cộng các số tự nhiên theo từng loại đơn vị và giữ nguyên tên đơn vị đo ở từng cột). Để cộng số đi thời gian ta

Giới thiệu bài: Bài học hôm nay ta sẽ thực hành quan sát các loại biến dạng của thân để ta có thể phân biệt được chúng và hiểu rõ chức năng từng loại thân biến

Bà còn dạy tôi những điều hay, lẽ phải trong cuộc sống, dạy tôi biết phân biệt phải trái, đúng sai rõ ràng, biết cách sống để trung thực với chính mình, sống để

Như đã phân tích trong mục 2, tiếp cận cài đặt ban đầu của Breiman không phù hợp cho phân tích dữ liệu SNP có số chiều lớn vì việc lấy mẫu không gian con thuộc

+ Với hai môi trường trong suốt nhất định, tỉ số giữa sin góc tới (sini) và sin góc khúc xạ (sinr) luôn luôn không đổi.. Hình vẽ mô tả hiện tượng khúc xạ ánh sáng

Bài viết này nhằm nghiên cứu đưa ra các bước ứng dụng kỹ thuật lựa chọn thuộc tính trong khi xây dựng mô hình dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô theo cách tiếp cận

Ở những quốc gia này việc thành lập các tiểu ban thuộc Hội đồng quản trị đặc biệt là Uỷ ban kiểm toán không mang tính chất bắt buộc như mô hình một cấp tại những nước đang phát triển