1. Công dụng của Raster trong hiển thị và phân tích:

Dùng làm bản đồ nền: Thông thường, raster được sử dụng làm nền bản đồ. Chúng nằm ở dưới các layer vectơ. Sử dụng ảnh raster giúp nhìn thấy độ sâu và tăng sự tin tưởng của người dùng bản đồ.

Dùng trong quản lý sử dụng đất: Dữ liệu Raster rất lý tưởng để lập mô hình và vẽ bản đồ sử dụng đất. Đa số các nghiên cứu sử dụng đất đều bắt đầu bằng ảnh vệ tinh hoặc ảnh hàng không, sau đó các lớp đặc trưng sẽ được đưa vào. Công việc này được tiến hành hàng năm và từ so sánh các kết quả thu nhận người ta sẽ đưa ra các quyết định về sử dụng đất.

Dùng trong phân tích thủy văn: Thông tin địa thế thông thường nằm ở dạng raster với những giá trị độ cao cho từng ô ảnh. Đây là mô hình số độ cao (DEM). Các công cụ GIS dành cho Raster cho phép xác định được hướng nước chảy, lưu lượng tích trữ của dòng nước ở hạ lưu và dự đoán được lũ lụt.

Dùng trong phân tích môi trường:Bởi vì dữ liệu về phân bố sử dụng đất, về thực phủ và địa thế thông thường được cất giữ dưới dạng ảnh raster, do vậy đa số các phép tính toán phân tích môi trường đều liên quan đến dữ liệu raster. Công cụ phân tích GIS dành cho Raster đã phát triển đến mức cho phép sử dụng dữ liệu raster để giải quyết những vấn đề ở nhiều mức độ. Từ công tác bảo tồn rừng cho tới nghiên cứu những thay đổi của động vật hoang dã do đô thị hóa.

Dùng trong phân tích địa thế: Mô hình số độ cao chứa những giá trị độ cao cho từng ô ảnh. ArcInfo có nhiều công cụ phân tích raster để tính độ dốc, khả năng nhận ánh sáng và tính toán độ cong của mặt đất mà thường được sử dụng trong lập kế hoạch sử dụng đất hoặc chọn vị trí để xây dựng công trình.

Mô hình dữ liệu TIN (Triangulated Irregular Network)

Cấu trúc dữ liệu TIN cho phép biểu diễn một cách gần như chính xác bất kỳ kiểu bề mặt nào. Không những độ cao có thể được gán cho bất kỳ vị trí nào bên trong TIN, mà cả những đặc trưng tự nhiên như đường sống núi, sông suối... cũng được cất giữ trong TIN.

Thuật ngữ mạng các tam giác bất thường là một mô tả ngắn gọn về những đặc tính của TIN.

“Triangulated” tức là hình thành một bộ tối ưu hóa những tam giác từ một tập hợp các điểm. Các tam giác là một cách biểu diễn tốt nhất cho một bề mặt.

“Irregular” chính là lợi thế chính của TIN trong việc lập mô hình. Các điểm có thể được lấy mẫu với một mật độ biến đổi để mô hình hóa cho những nơi có sự thay đổi đột ngột về địa hình.

“Network” cho thấy rằng cấu trúc tôpô là một yêu cầu của TIN. Cấu trúc này cho phép thực hiện mọi phân tích bề mặt phức tạp cũng như hiển thị chính xác lớp bề mặt.

Có thể tạo ra TIN cho lớp đặc trưng bề mặt từ điểm độ cao, đường sống núi, sông suối và đường gãy địa hình. Điểm độ cao là đầu vào quan trọng của TIN. Chúng có thể được nhập từ những đường đồng mức, nhưng tốt hơn là sử dụng các điểm tập hợp từ các thiết bị đo vẽ. Sông suối, đỉnh núi và những đặc trưng khác của địa hình có thể được

thêm vào để mô tả bề mặt chính xác hơn. Một tính chất đáng lưu ý của TIN là nó biểu diễn điểm trong không gian ba chiều, nhưng mạng tôpô của những mặt tam giác lại bị khống chế trong không gian hai chiều. Vì lý do này mà TIN không thể dùng để mô hình hóa cho những biến cố như các dốc âm, hang động.

Hình I.13: Ví dụ mạng TIN

So sánh tiện ích của raster và TIN trong mô hình bề mặt:Bề mặt biểu diễn cho một trường liên tục các giá trị z với một số lượng điểm vô

hạn. Raster biểu diễn một bề mặt dưới dạng lưới các ô chuẩn chứa giá trị z nội suy. TIN biểu diễn một bề mặt dưới dạng tập hợp của những điểm bất thường định vị tại các đỉnh của mạng tam giác bất thường với giá trị z tại các đỉnh.

Biểu diễn bề mặt bằng raster:

Khi dùng raster để biểu diễn lớp bề mặt, ta có thể suy đoán một giá trị bề mặt cho bất kỳ vị trí nào bằng việc nội suy giá trị z.

Độ phân giải của ảnh (độ rộng và độ cao của ô ảnh) xác định sự chính xác của phép biểu diễn bằng raster.

Raster thường được dùng để biểu diễn lớp bề mặt bởi vì dữ liệu độ cao có rất nhiều và chi phí thấp. Raster hỗ trợ nhiều phép phân tích không gian như vấn đề trùng không gian, bài toán lân cận, phân tán, tìm đường đi nhanh nhất... có thể được thực hiện nhanh chóng.

Những bất lợi của việc dùng raster trong biểu diễn lớp bề mặt đó là chưa xác định được chính xác vị trí cho những đặc trưng như đỉnh núi. Ngoài ra, raster thích hợp cho những ứng dụng thành lập bản đồ tỷ lệ nhỏ không cần mô tả đặc điểm chính xác.

Hình I.14: Biểu diễn bề mặt bằng raster

Biểu diễn bề mặt bằng TIN:

TIN biểu diễn những bề mặt như những mặt tam giác nằm kề nhau. Có thể đánh giá được giá trị bề mặt cho bất kỳ vị trí nào bằng phép nội suy.

TIN giữ thông tin về vị trí và hình dạng chính xác cho những đặc trưng bề mặt. Những đặc trưng vùng như ao, hồ và những vòng cung của đảo được biểu diễn bởi một tập hợp khép kín của những cạnh tam giác.

TIN hỗ trợ đa dạng cho phân tích bề mặt như phân tích độ cao, độ dốc và mức độ nhận được ánh sáng mặt trời, thực hiện những tính toán về khối lượng thể tích và tạo các mặt cắt ngang theo tuyến đường yêu cầu. Sự bất lợi của TIN là không sẵn có và yêu cầu phải thu thập dữ liệu. TIN thích hợp cho thành lập bản đồ tỷ lệ lớn đòi hỏi độ chính xác cao.

Hình I.15: Ứng dụng TIN để biểu thị sự biến động độ cao địa hình

2. Tổ chức dữ liệu raster trong GIS:

Mục đích tổ chức dữ liệu raster trong GIS là để tối ưu hóa việc nhập dữ liệu, giảm bớt sự lưu trữ và các yêu cầu về xử lý dữ liệu. Các dữ liệu raster được tổ chức như sau (Hình I.16):

Hình I.16: Khái niệm về các lớp dữ liệu và tổ chức dữ liệu raster.

Khi đã xác định được các đối tượng và thuộc tính của chúng, chúng ta có thể tổ chức các đặc tính địa lý thành các tầng (lớp) dữ liệu như trong hình II.12. Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tổ chức lớp trong cơ sở dữ liệu địa lý và chúng khác nhau trong mỗi kiểu ứng dụng. Cách thông thường nhất là tổ chức lớp theo kiểu của các đặc tính (điểm, đường, vùng) và nhóm theo các chuyên đề. Các lớp được tổ chức sao cho các điểm, đường và vùng được lưu trữ trong các lớp riêng biệt. Ví dụ như các nhà ở mang đặc tính

điểm có thể được lưu riêng thành một lớp trong khi đường giao thông đại diện cho đặc tính đường thì được lưu trong một lớp khác. Các đặc tính có thể tổ chức theo chuyên đề mà nó đại diện. Ví dụ dòng chảy và đường giao thông tuy cùng mang đặc tính đường nhưng có thể tổ chức thành 2 lớp khác nhau. Các thuộc tính đi kèm đặc tính địa lý thủy hệ (sông suối) có thể là tên gọi, phân loại (sông hoặc kênh rạch) và vận tốc dòng chảy trong khi thuộc tính của đường giao thông là tên gọi, kết cấu bề mặt và độ rộng…Do sự khác nhau rất xa về thuộc tính nên chúng phải được lưu trữ vào các lớp khác nhau nhưng phải cùng chung một vùng quan trắc địa lý (cùng một hệ thống tham chiếu không gian)

III.2.1.2/ Mô hình dữ liệu Vector:

Xét về mặt toán học, vector là một đoạn thẳng có hướng và có độ dài nhất định. Điểm là một vector có độ dài bằng không. Trong mô hình dữ liệu vector vị trí của đối tượng không gian được ghi nhận chích xác bằng các toạ độ x, y trong một hệ toạ độ tham chiếu với hệ toạ độ dùng cho Trái đất.

Ví dụ để lưu trữ dữ liệu biểu thị một vật thể hình tròn thì trong cấu trúc raster ta tạo mã code cho tập hợp những ô vuông sơ cấp nằm trong phạm vi hình tròn trong khi đối với cấu trúc dạng vector thì ta chỉ cần lưu trữ tọa độ điểm tâm vòng tròn và giá trị bán kính của hình tròn.

Cấu trúc vector mô tả vị trí và phạm vi của các đối tượng không gian bằng tọa độ cùng các kết hợp hình học gồm nút, cạnh, mặt và quan hệ giữa chúng. Về mặt hình học, các đối tượng được phân biệt thành 3 dạng: đối tượng dạng điểm (point), đối tượng dạng đường (line) và đối tượng dạng vùng (region hay polygon). Điểm được xác định bằng một cặp tọa độ X,Y. Đường là một chuỗi các cặp tọa độ X,Y liên tục. Vùng là khoảng không gian được giới hạn bởi một tập hợp các cặp tọa độ X,Y trong đó điểm đầu và điểm cuối trùng nhau. Với đối tượng vùng, cấu trúc vector phản ảnh đường bao.

Với các cặp tọa độ (x,y) bạn có thể biểu diễn điểm, đường và polygons dưới dạng danh sách các tọa độ thay cho sơ đồ vẽ. Trong hình ví dụ dưới đây, cặp tọa độ (3,2) biểu diễn cho một điểm vị trí (nhà); Các cặp (1,5)   (3,5)   (5,7)   (8,8) và (11,7) biểu diễn cho đối tượng đường (đường giao thông); và các cặp (6,5)   (7,4)   (9,5)   (11,3)   (8,2)  (5,3) và  (6,5) biểu diễn cho polygon (hồ). Tọa độ đầu và cuối của polygon là giống nhau; polygon luôn luôn khép kín. Danh sách của các tọa độ này cho ta thấy các đối tượng địa lý được lưu trữ trong máy tính dưới dạng các tập hợp tọa độ (x,y).

Hình I.17: Mô hình dữ liệu Vector

Cấu trúc vector có ưu điểm là vị trí của các đối tượng được định vị chính xác (nhất là các đối tượng điểm, đường và đường bao). Cấu trúc này giúp cho người sử dụng

dễ dàng biên tập bản đồ, chỉnh sửa, in ấn. Tuy nhiên cấu trúc này có nhược điểm là phức tạp khi thực hiện các phép chồng xếp bản đồ.

1. Các thực thể vector:

Cấu trúc vector coi vật thể tự nhiên là tập hợp các thực thể không gian cơ sở (điểm, đường và vùng) và tổ hợp giữa các thực thể này. Các thực thể sơ cấp này được thành lập trên cơ sở các cặp tọa độ của các điểm trong một hệ tọa độ nhất định.

Thực thể điểm (point entity): Trong mô hình vector, điểm (thực thể địa lý) được thể hiện như một vector có độ dài bằng không (không có kích thước), và vị trí của nó được xác định bởi một cặp tọa độ (x,y) duy nhất. Ngoài ra thì các dữ liệu mô tả điểm đó như ký hiệu, tên gọi…cũng được lưu trữ cùng với cặp tọa độ.

Thực thể đường (line entity, hình I.18): được định nghĩa như là tập hợp các thực thể địa lý được xác định bằng những đoạn thẳng có ít nhất hai hay nhiều cặp tọa độ. Đường đơn giản nhất là đường nối giữa hai điểm bất kỳ có toạ độ (Xi, Yi) và (X j Yj) và có thể kèm theo dữ liệu ký hiệu thể hiện nó trên bản đồ. Điểm xuất phát và điểm kết thúc của đường gọi là nút (node). Một cung (arc), một kênh (chain) hay một chuỗi (string) là tập hợp của n cặp tọa độ biểu thị một đường cong phức tạp và liên tục. Người ta có thể giảm đáng kể bộ nhớ lưu trữ nếu có thể biểu diễn các đường cong bằng phương trình toán học vì khi đó chỉ cần lưu trữ các thông số của phương trình thay vì lưu trữ giá trị của tất cả các cặp tọa độ.

Đường cong hay đường gấp khúc tạo nên bằng các đoạn thẳng nhỏ. Các đoạn thẳng nhỏ này được nối với nhau tại các điểm trung gian gọi là vertex và toạ độ của chúng cũng được ghi nhận trong GIS. Đường trong mô hình dữ liệu vector có hướng và có độ dài. Mô hình vector ghi nhận hướng của đường theo một trật tự nhất định, có thể là bắt đầu từ nút i

và kết thúc là nútj

Các dữ liệu điểm dù là nút của đường hoặc là vertex (điểm trung gian) đều có mã của chúng. Mã này có thể là số thứ tự được tạo nên khi ta nhập dữ liệu vector vào máy tính (bằng số hoá hoặc một phương pháp nào đó).

Khái niệm mạng lưới đường (line network): Tổ hợp các đoạn thẳng đơn giản không chứa các thông tin liên quan đến mạng lưới và sẽ gây khó khăn trong các phân tích đường tiêu nước, hệ thống giao thông…Để có thể tạo được một cấu trúc mạng, trong đó máy tính dễ dàng xác định thứ tự liên quan giữa các đường, người ta phải tạo các quan hệ ràng buộc, chỉ ra sự liên kết giữa các đoạn thẳng. Line Network là sự tổ hợp của các đoạn thẳng gắn với sự thể hiện liên tục quan hệ giữa chúng qua các điểm nút (node). Các node cho biết hướng và xác định góc mà mỗi đoạn cong gắn vào nút, tạo thành mối quan hệ không gian cho toàn bộ mạng lưới (topology). Hình I.18 là minh họa cho các loại đường khác nhau được thể hiện dạng vector trong GIS.

Thực thể vùng (polygon entity, region or area): Vùng là một đối tượng hình học 2 chiều. Đối tượng không gian dạng vùng trong mô hình vector được thể hiện là một đa giác (polygon) khép kín bởi các đường. Vậy vùng là tổ hợp của đường khép kín nên toạ độ của vùng tại ranh giới vùng chính là toạ độ của các điểm (nút hoặc vertex) nằm trong các đường hình thành nên vùng. Khi có bất kỳ toạ độ nào nằm trong vùng mà không được ghi nhận trong cơ sở dữ liệu vùng, GIS có thể cho phép đưa ra toạ độ của chúng bằng các modul nội suy một cách nhanh chóng và chính xác.

Vùng có thể là một đa giác đơn giản hay hợp của nhiều đa giác đơn giản. Do một vùng được cấu tạo từ các đa giác nên cấu trúc dữ liệu của đa giác phải ghi lại được sự hiện diện của các thành phần này và các phần tử cấu tạo nên đa giác.

Mô hình dữ liệu này thích hợp trong biểu diễn dữ liệu có ranh giới rõ ràng như ranh nhà, ranh đường…

Hình I.18: Quan hệ hình học và hình học topo của dữ liệu vector

Phân loại cấu trúc dữ liệu vector dạng vùng:

Mục đích của cấu trúc dữ liệu vector dạng vùng là nhằm biểu thị được các tính chất topo không gian của các thực thể vùng (như hình dạng, quan hệ kề cận, và phân cấp) để sau đó các thực thể sơ cấp cấu thành này có thể thể hiện được các vùng lên màn hình và dễ dàng được xử lý và phân tích như các bản đồ chuyên đề. Trước khi diễn tả và phân tích các loại cấu trúc dữ liệu vector ta cần liệt kê các yêu cầu của hệ thống GIS đối với mạng lưới (network polygon):

- Mỗi một polygon sơ cấp trên bản đồ sẽ có một giá trị diện tích, chu vi và hình dạng duy nhất. Trong cấu trúc vector ta không có thực thể sơ cấp cấu thành như kiểu ô vuông cell của dữ liệu cấu trúc dạng raster;

- Các dữ liệu polygon phải kèm theo dữ liệu về các thực thể giáp ranh tương tự như mạng lưới đường (line network);

- Các polygon khác nhau trong một bản đồ chuyên dụng không nhất thiết phải được thể hiện đồng mức. Các vùng kích thước nhỏ có thể nằm gọn trong các vùng lớn.

Các phương pháp để thể hiện vùng sử dụng cấu trúc vector có thể được phân loại như: (a) thể hiện bằng các đa giác thông thường; (b) thể hiện bằng điểm tương ứng duy nhất cho từng đa giác, chứa các cặp tọa độ của các đỉnh; (c) thể hiện thành một hệ thống với các quan hệ topo rõ ràng; và (d) cấu trúc mạng topo.

Polygon đơn giản (thông thường): Phương pháp đơn giản nhất để thể hiện một đa giác là mở rộng cách lưu trữ đường cong như là một tập hợp các cặp tọa độ XY trên đường biên của đa giác (hình I.19). Tên hay ký hiệu của vùng mà đa giác đại diện được lưu trữ dưới dạng các ký tự văn bản (text) để người sử dụng biết thông tin riêng của vùng. Mặc dù đây là cách biểu thị đơn giản nhưng nó còn tồn tại nhiều nhược điểm.

- Các đường biên của các vùng kề nhau phải được số hóa và lưu trữ hai lần. Điều này rất dễ tạo ra sai số khi ghép biên và sinh ra các vùng nhỏ mới không có ý nghĩa giữa các đường biên chung;

- Không có thông tin về các quan hệ láng giềng;

- Không thể hiện được sự hiện diện của các đa giác con nằm bên trong một đa giác lớn khác;

- Sẽ rất khó khăn khi muốn kiểm tra được các lỗi trên các đường biên như đường biên không khép kín, đa giác có cạnh cắt chéo vào phía trong (weird polygons)

Hình I.19: Cấu trúc vector dạng vùng

Polygon với các điểm tọa độ lưu trữ theo thứ tự: trong loại lưu trữ này, các cặp tọa độ điểm được đánh số liên tiếp theo một hướng nhất định và cũng được gắn với một chỉ số cho biết điểm đó thuộc về polygon nào.

Loại dữ liệu này tránh được sự trùng lặp lưu trữ các đường biên của đa giác nhưng các vấn đề về truy xét lân cận và nhận biết bao trùm vẫn không giải quyết được.

Polygon với cấu trúc topo riêng: Loại lưu trữ dữ liệu không gian này có một bảng dữ liệu riêng biệt để chứa các thông tin về thành phần các đường trong từng polygon (hình I.20).

DIME (Dual Independent Map Encoding) của Cục Điều tra Dân số Hoa Kỳ (US Bureau of Census) là một trong những cấu trúc loại polygon có cấu trúc topo riêng biệt. Thực thể sơ cấp là một đoạn thẳng xác định bởi hai điểm ở hai đầu; đường cong thì được xác định bởi một tập hợp các đoạn thẳng. Mỗi đoạn thẳng được gắn hai chỉ dẫn ở hai đầu và mã thể hiện các polygon ở hai phía của nó.

Loại cấu trúc dữ liệu vector này vẫn chưa tạo điều kiện tốt cho việc phân tích dữ liệu (chồng xếp hay tìm kiếm) và vẫn còn phải lưu trữ nhiều dữ liệu thừa.

Hình I.20: Vùng với cấu trúc topo riêng biệt

Polygon với cấu trúc mạng topo hoàn chỉnh: là loại cấu trúc vector được sử dụng trong hầu hết các phần mềm vector GIS hiện nay. Nó được trình bày trực quan như trong sơ đồ Hình I.21.

Cấu trúc polygon với mạng topo hoàn chỉnh này cho phép giải quyết vấn đề các polygon con nằm trong polygon lớn (đảo polygon), vấn đề xử lý các sai số đường biên và vùng cận kề…

Hình I.21: Vùng với cấu trúc topo mạng đầy đủ

2. Quan hệ trong cấu trúc mạng vector (vector topology)

a) Cấu trúc dữ liệu cung-điểm nút (arc-node):

Khi vẽ các đường bao thửa của các thửa đất liền kề chúng ta không muốn đồ lại các cạnh dùng chung. Ứng dụng tương tự như vậy cũng được áp dụng trong máy tính để lưu giữ đường bao thửa. Việc lặp lại tọa độ cho một điểm dùng chung của nhiều đường là không hiệu quả, bởi vì điểm sẽ phải lưu giữ nhiều lần. Cách hiệu quả nhất để lưu giữ dữ liệu vectơ là cấu trúc dữ liệu arc-node (cung – nút).

Cấu trúc dữ liệu arc-node lưu giữ và tham chiếu đến dữ liệu theo cách điểm nút sẽ xác định cung, còn cung sẽ xác định polygons. Điểm nút là hai điểm đầu và cuối của một cung; điểm nút còn dùng để kết nối hai hay nhiều cung. Cung là đoạn đường nằm giữa hai điểm nút. Cung hình thành từ hai điểm nút và một dãy các điểm thể hiện hình dạng của cung gọi là vertices. Điểm nút và vertices được biểu diễn bằng các tọa độ (x,y).

Trong ví dụ dưới đây (hình I.22), polygons A và B ở sơ đồ phía bên trái được biểu diễn bằng một dãy các tọa độ liên kết. Trong sơ đồ bên phải, các điểm nút được tạo ở những chỗ các đường giao nhau, cung được tạo ra giữa các điểm nút, các vertices thể hiện hình dạng của cung, và các polygons A và B được tạo từ các cung.

Hình I.22: ví dụ cấu trúc dữ liệu cung – nút (Arc – node)

b) Topology:

Đứng ở góc phố và xem bản đồ là cách dễ nhất để xác định chỗ các phố giao nhau và các đặc điểm lân cận. Trong bản đồ số, mối quan hệ không gian giữa các đối tượng trên bản đồ gọi là topology. Đối với một bản đồ, topology cho biết sự liên tục giữa các đối tượng, chỉ ra các polygon kề nhau và có thể xác định được một đối tượng như một vùng là một tập hợp của một loại đối tượng khác (đường). Topology hàm ẩn việc khai báo các quan hệ không gian. Nguyên lý làm việc rất đơn giản; quan hệ không gian được thể hiện dưới dạng các danh sách.

Tạo và lưu giữ quan hệ topo có nhiều lợi thế. Dữ liệu được lưu trữ hiệu quả, do vậy tập dữ liệu lớn vẫn được xử lý nhanh. Topo làm đơn giản các hàm phân tích như là lập mô hình luồng trong mạng, gộp các polygons có tính chất tương tự nằm liền kề, xác định các đặc trưng nằm kề bên nhau và chồng xếp các đối tượng địa lý...

Có 3 loại quan hệ Topology chủ yếu:

- Các cung kết nối với nhau tại các nút (cung - nút), dùng để nhận biết mối liên kết giữa các đối tượng đường (tính kết nối – connectivity)

- Các cung kết nối bao quanh thành miền để định nghĩa một vùng (vùng - cung), dùng để xác định một đối tượng vùng (định nghĩa vùng – area definition)

- Các cung có hướng và kề cận trái, phải (Trái - phải), dùng để nhận biết các vùng kế cận nhau (Tính tiếp giáp – contiguity)

Cấu trúc dữ liệu arc-node hỗ trợ 3 khái niệm topo chính (ESRI – 1991): 3 tính chất quan trọng:

- Tính liên tục (tính kết nối – connectivity): các cung, đường nối với nhau tại các node;

- Tính tạo vùng (định nghĩa vùng – area definition): các cung hoặc đường (line) nối lần lượt với nhau thành vòng khép kín, bao quanh một vùng, tạo thành một polygon;

- Tính tiếp giáp (contiguity): các cung (arc) đều có hướng và được gán chỉ số biểu thị cho các polygon ở bên phải và bên trái nó.

Tính liên tục (tính kết nối – connectivity):

Cung kết nối với nhau qua các điểm nút. Kết nối cho phép xác định một tuyến đường, ví dụ như đường dẫn ra sân bay, hay liên kết các dòng chảy của một con sông...

Theo định nghĩa, vị trí tọa độ các điểm (các cặp x, y) dọc theo một cung (arc hoặc vertices) xác định hình dạng của cung (arc) đó. Điểm cuối của cung (arc) gọi là điểm nút (node.) Trong cấu trúc dữ liệu arc-node, một cung được định nghĩa bằng hai điểm, from-node là điểm bắt đầu của cung và to-node là điểm mà cung kết thúc. Các arc chỉ có thể nối được với nhau tại các điểm cuối của chúng (điểm nút). Để biết được cung nào nối với cung nào (những arc nào nối với nhau) thì chương trình máy tính chỉ việc rà soát dữ liệu ở tất cả các nút. Đây gọi là arc-node topology.

Arc-node topology sẽ liệt kê một danh sách arc-node. Danh sách này chứa thông tin về các điểm đầu và điểm cuối của từng cung. Các cung kết nối với nhau sẽ có chung một số điểm nút. Trong ví dụ dưới đây ta thấy cung 1, 2, và 3 cắt lẫn nhau vì có chung nút 11. Máy tính có thể xác định được rằng có thể đi theo cung 1 và rẽ sang cung 3 được vì chúng cùng dùng chung nút (11), nhưng không thể rẽ trực tiếp từ cung 1 sang cung 5 vì chúng không có chung điểm nút nào.

Hình I.23: Minh họa quan hệ hình học topo kết nối node - cung

Hình I.24: Tính chất liên tục của Topology

Theo ví dụ trong hình I.24 thì các cung 3, 4, 5 và 6 gặp nhau tại nút số 3. Như vậy máy tính biết được có thể dịch chuyển dọc theo arc số 5 để đến arc số 3 vì chúng có chung một điểm node 3 nhưng không thể rẽ trực tiếp từ arc 5 đến arc 9 vì chúng không có chung điểm node nào cả.

Tính tạo vùng (định nghĩa vùng – area definition):

Rất nhiều đối tượng địa lý mà ta muốn biểu diễn chiếm một diện tích cụ thể trên bề mặt trái đất như hồ nước, thửa đất... Diện tích một vùng được hiển thị trên mô hình vectơ bằng đường bao của polygon. Cách giải quyết này không được thỏa đáng, lấy ví dụ của hồ nước có đảo ở giữa làm ví dụ. Thực tế, hồ nước có hai đường bao, một đường là ranh giới ngoài và hòn đảo là ranh giới trong của nó. Trong mô hình vector, hòn đảo khai báo đường bao trong của polygon.

Trong cấu trúc arc-node, các cung liên kết bao quanh một vùng sẽ định nghĩa một polygon và các polygons được biểu diễn dưới dạng một danh sách các cung chứ không phải là các tọa độ của vòng khép kín. Đây chính là polygon-arc topology. Trong ví dụ minh họa dưới đây (hình I.25), polygon F được hình thành từ các cung 8, 9, 10 và 7 (Số 0 đứng trước số 7 cho biết rằng cung này tạo nên đảo trong polygon).

Mỗi cung xuất hiện trong 2 polygons (trong ví dụ, cung 6 xuất hiện trong danh sách các cung của polygons B và C). Chính vì polygon chỉ đơn giản là danh sách của các cung khai báo đường bao vùng nên các tọa độ của cung cũng được lưu trữ một lần làm giảm lượng dữ liệu cần lưu trữ và đảm bảo cho đường bao của các polygons liền kề không đè lên nhau. 

Hình I.25: Minh họa quan hệ topo cung – vùng

Máy tính lưu trữ danh sách các vùng cùng với các cung tạo thành mỗi vùng, gọi là polygon – Arc list, bên cạnh danh sách tọa độ các cung (Arc coordinate list) như thường lệ. Trong ví dụ hình I.26 thì polygon số 2 được xác định bởi các arc số 4, 6, 7, 10 và 8 tạo thành. Vì cung 8 tạo nên đa giác 6 là đa giác đảo nằm trong polygon số 2 nên trong danh sách đa giác – cung phải mã hóa thêm chữ số 0 trước số 8.

Mặc dù tên chỉ số của một cùng có thể xuất hiện nhiều lần trong Danh sách Đa giác – cung (trong hình I.26 thì tên cung số 6 có cả trong hàng cho vùng 2 và vùng 5), nhưng dữ liệu về cung đó chỉ được lưu trữ một lần duy nhất ở Danh sách Tọa độ Cung

Hình I.26: Tính chất tạo vùng của Topology

Tính kề cận (tính tiếp giáp – contiguity) :

Cung có hướng và có phía trái và phía phải.

Hai đối tượng địa lý cùng dùng chung một đường bao được gọi là nằm kề nhau. Khái niệm Contiguity là khái niệm của topological cho phép mô hình dữ liệu vector xác định được các đối tượng nằm liền kề nhau.

Ta nhớ lại rằng from-node và to-node sẽ khai báo một cung. Điều này cho thấy rằng cung có hướng của nó, vì vậy có thể xác định được polygons nằm ở bên phải và bên trái của cung. Left-right topology là phép toán xác định polygons nằm ở hai phía phải và trái của cung. Trong minh họa dưới đây (hình I.27), polygon B nằm ở bên trái của cung 6, và polygon C nằm ở bên phải. Từ đây ta biết được rằng polygons B và C nằm kề nhau.

Hình I.27: Minh họa quan hệ topo trái – phải

Nhận xét thấy nhãn của polygon A nằm ở ngoài ranh giới của vùng. Polygon này được gọi là universe polygon và nó biểu diễn cho ranh giới vùng làm việc của chúng ta. Universe polygon có tác dụng đảm bảo cho mọi cung đều có vùng trái và vùng phải.

Vì mỗi một cung (arc) đều được gán cho chỉ số hướng (node đầu và node cuối) nên có thể lưu trữ danh sách liệt kê các polygon nào nằm ở bên phải hoặc bên trái của từng cung (arc), gọi là Danh sách trái – phải (left – right list). Như vậy ta có thể nhận ra các polygon nào kề cận nhau nếu chúng có chung ít nhất một cung. Ví dụ trong hình I.28 ta nhận thấy polygon số 2 ở bên trái và polygon số 5 ở bên phải của arc số 6. Qua đó máy tính nhận ra ngay polygon số 2 và số 5 là liền kề nhau. Phần mềm Arc/Info sử dụng polygon chỉ số 1 để lưu trữ vùng ở bên ngoài đường biên của bản đồ.

Hình I.28: Tính chất kề cận của Topology

c) Mở rộng mô hình dữ liệu vector với regions, routes và events

Topology, như đã thảo luận ở trên, cho phép chúng ta định nghĩa các vùng và lập mô hình cho các kiểu phối hợp, liên kết và tiếp giáp. Những kiểu kết hợp khác giữa các đối tượng địa lý có thể cũng rất quan trọng:

- Một đối tượng địa lý có thể là một đối tượng phức. Một khu liên hợp nhà ở có thể được tạo thành từ một số tòa nhà. Một tuyến đường xe buýt có thể được tạo thành từ nhiều đoạn đường khác nhau.

- Cùng là một đối tượng địa lý nhưng cũng có thể có những thay đổi theo thời gian, việc theo dõi được những thay đổi ấy là rất quan trọng. Lưu lượng xe trên đường giao thông thay đổi tùy theo thời gian, tăng mạnh vào những giờ cao điểm hay vào những ngày nghỉ cuối tuần.

- Hai đối tượng địa lý của cùng một lớp đối tượng có thể chồng đè lên nhau. Ví dụ như hai tuyến xe buýt có thể có chung một số đoạn đường.

Những khái niệm thông thường của mô hình dữ liệu vector không hỗ trợ cho các kiểu dữ liệu kết hợp này. Chỉ có hai đối tượng là regions và routes là hỗ trợ cho việc mô hình hóa những quan hệ phức tạp này.

Vùng (Regions):

Regions hỗ trợ cho việc mô hình hóa các quan hệ phức tạp giữa các đối tượng địa lý được hiển thị dưới dạng polygons. Một trong những cơ sở lựa chọn để biểu diễn đối tượng địa lý dưới dạng polygons đó là vì các polygons không nằm đè lên nhau và hoàn toàn khoanh kín vùng biểu diễn. Điều kiện ràng buộc này hoàn toàn không có đối với regions. Trong region, các polygons biểu diễn các đối tượng địa lý có thể nằm tự do hay chồng lên nhau... Một lý do nữa để chọn cách biểu diễn đối tượng địa lý là polygon đó là vì mỗi đối tượng địa lý được biểu diễn bằng một polygon. Điều này đã được mở rộng hơn đối với regions, tức là một đối tượng địa lý đơn có thể được biểu diễn bởi một số polygons. Ví dụ, quần đảo Hawaii là một region hình thành từ nhiều polygons.

Xây dựng regions từ các polygons cũng tương tự như xây dựng polygons từ các cung. Trong khi polygon là danh sách của các cung, thì region đơn giản là danh sách của các polygons. Một điểm khác biệt nữa đó là trình tự của polygons là không quan trọng.

Xây dựng các regions chồng lên nhau cũng tương tự như xây dựng polygons. Trong khi các polygons cùng chia sẻ chung một cung thì các regions sẽ dùng chung một polygon nơi mà chúng nằm chồng lên nhau. Regions đòi hỏi phải quản lý dữ liệu thật tốt bởi vì nó tích hợp nhiều loại đối tượng địa lý trong một khung nhìn đơn trong khi vẫn phải giữ được các tính chất của đối tượng địa lý ban đầu. Quản lý các quan hệ giữa các đối tượng địa lý trong mô hình dữ liệu cũng cần phải được chú ý để có thể thực hiện được các phân tích phức tạp.

Tuyến đường (Routes):

Routes sẽ khai báo một lộ trình dọc theo một dãy các đối tượng dạng đường. Routes được hình thành từ cung: đi từ điểm này sang điểm khác; có thể là một vòng khép kín; có thể bị ngắt quãng như là một con đường bị sông chia cắt.

Theo như ví dụ trên thì routes bắt đầu từ điểm nút, hay từ giao điểm trên hệ thống các đường phố. Đôi khi routes bắt đầu từ một điểm nào đấy dọc theo cung, có nghĩa là chỉ có một phần của cung được sử dụng để khai báo điểm đầu và điểm cuối của route. Sections được đưa vào để cho biết thông tin nơi nào thì route bắt đầu và kết thúc. Một section được biểu diễn bởi một hàng trong bảng mô tả route, cung mà nó định vị và hai kiểu đo dọc theo cung. Hai cột F-Meas và T-Meas dùng để mô tả khoảng cách dọc theo route. Hai cột F-Pos và T-Pos dùng để mô tả phần trăm sử dụng của cung.

Sự kiện dọc theo tuyến đường (Events on a route):

Events mô tả sự kiện của đối tượng xảy ra trên route. Hai kiểu sự kiện dọc theo routes là point events và linear events. Point event mô tả vị trí của point feature dọc theo đường, như là trạm báo dừng hay điểm xảy ra tai nạn giao thông. Chúng được định vị theo đơn vị đo dọc theo route. Linear event mô tả vị trí của linear feature dọc theo route, như hiện trạng lớp trải mặt đường. Chúng được định vị thành từng đoạn có điểm bắt đầu và điểm kết thúc dọc theo route.

3.  Cách biểu diễn bề mặt của mô hình dữ liệu vector:

Mô hình dữ liệu vector biểu diễn lớp bề mặt dưới dạng các đường đồng mức. Tuy nhiên mô hình lại không hỗ trợ việc tính toán những tính chất khác của lớp bề mặt như độ dốc của địa hình ở vị trí bất kỳ, hay hướng của mặt đất. Trong khi đó, cả hai tính chất trên đều rất quan trọng trong phân tích lớp bề mặt.

III.2.1.3/ So sánh mô hình Raster và Vector:

Cấu trúc lưu trữ dữ liệu không gian trong một phần mềm GIS có thể bao gồm thông tin topo khi cần thiết. Thông tin về topo không những chỉ diễn tả vị trí của vật thể trong không gian mà còn chỉ ra những quan hệ không gian của vật thể với các vật thể cận kề nó. Những thông tin topo đặc biệt quan trọng đối với rất nhiều loại phân tích dữ liệu không gian như tự động nhận biết lỗi nhập dữ liệu, tạo cửa sổ biểu thị vật thể và giao diện trên màn hình, ứng dụng tính toán mạng lưới, xác định nếu một điểm có nằm trong một vùng, tạo vùng đệm, chồng xếp bản đồ, và các xử lý cắt bản đồ khác. Tuy vậy, nếu ứng dụng phần mềm không đòi hỏi các thông tin chi tiết về quan hệ không gian thì có thể lưu

trữ các thông tin topo chỉ làm phức tạp hóa không cần thiết cấu trúc của cơ sở dữ liệu. Điều này chỉ làm cho các động tác quản lý như cập nhật, mở rộng CSDL trở nên kém hiệu quả. Ví dụ chỉ cần cấu trúc dữ liệu vector không bao gồm thông tin topo, cho công việc thể hiện bản đồ lên màn hình và in ấn bản đồ.

Mô hình raster có ưu điểm là có cấu trúc dữ liệu đơn giản, dễ dàng chồng xếp các dữ liệu, cho nhiều khả năng biến động không gian ở mức cao, hiệu quả trong việc tăng dầy và thể hiện các dạng ảnh số. Nhược điểm của mô hình là lưu trữ và nén dữ liệu gặp khó khăn, khó thể hiện các mối quan hệ vị trí không gian, chất lượng ảnh không cao. Muốn khắc phục điều này thường phải tăng độ phân giải, giảm kích thước của ô vuông cơ sở, pixel (tăng số lượng pixel) nhưng điều đó lại tăng khối lượng dữ liệu lưu trữ và tất nhiên ảnh hưởng lớn đến hiệu suất việc quản lý dữ liệu lưu trữ và công tác phân tích sau này.

Mô hình vector có ưu điểm hơn hẳn raster trong việc lưu trữ dữ liệu. Có hiệu quả cao khi phân tích dữ liệu với mô hình topo ví dụ như trong phân tích mô hình mạng (network analysis). Hình ảnh bản đồ có chất lượng cao khi in ấn và thể hiện trên màn hình. Tuy vậy mô hình vector có cấu trúc dữ liệu phức tạp gây trở ngại trong các phân tích dữ liệu như chồng xếp và xử lý cắt bản đồ.

Bảng I.1: Ưu điểm và nhược điểm của hai mô hình dữ liệu không gian Raster và Vector

Mô hình Ưu điểm Khuyết điểmRaster - Cấu trúc dữ liệu đơn giản

- Thích hợp để biểu diễn dữ liệu viễn thám hoặc dữ liệu quét- Chồng lớp được dễ dàng và hiệu quả- Phương pháp phân tích không gian đơn giản và hiệu quả

- Chiếm nhiều bộ nhớ- Tuỳ thuộc và kích thước ô, hình ảnh xuất có thể không đẹp

- Khó khăn trong việc thể hiện mối quan hệ topology

Vector - Cấu trúc dữ liệu nén, chiếm ít bộ nhớ- Topology được duy trì, nên rất tiện lợi trong các bài toán phân tích không gian

- Hình ảnh xuất giống với bản đồ vẽ tay

- Cấu trúc dữ liệu phức tạp- Không phù hợp đối với dữ liệu viễn thám- Phương pháp phân tích không gian phức tạp

- Chồng lớp tốn nhiều thời gian

Bảng I.2: So sánh mô hình dữ liệu dạng vetor và raster

Trong phân tích không gian, tuỳ theo kinh nghiệm và thói quen của các chuyên gia GIS mà lựa chọn mô hình vector hoặc raster. Đa số các hệ GIS được dùng luôn kết hợp cả hai mô hình raster và vector trong nghiên cứu tổ hợp các nguồn dữ liệu từ số hoá bản đồ và nguồn ảnh raster từ viễn thám cũng như quét ảnh.

Trong ứng dụng, hai mô hình trên thường sử dụng đồng thời. Các phép chuyển đổi tự động từ vector sang raster và ngược lại được thiết kế trong các hệ phần mềm GIS. Sự chuyển đổi này giúp cho quá trình nhập dữ liệu hết sức nhanh chóng. Ví dụ, một bản đồ địa hình có thể được quét trên máy quét và dữ liệu thu được ở dạng raster. Dữ liệu này sẽ được chuyển sang dạng vector cho các đối tượng không gian là đường đồng mức. Quá trình này gọi là quá trình số hoá tự động. Trong quá trình số hoá, hai bước quét và chuyển đổi này yêu cầu phải thực hành những trình tự thủ thuật nghiêm ngặt sao cho các dữ liệu

đường đồng mức được chuyển đổi riêng, loại bỏ được các số ghi, các tên địa danh và các đối tượng không gian không phải là đường.

III.2.2/ Dữ liệu thuộc tính:

Dữ liệu thuộc tính dùng để mô tả đặc điểm của đối tượng. Dữ liệu thuộc tính có thể là định tính - mô tả chất lượng (qualitative) hay là định lượng (quantative). Về nguyên tắc, số lượng các thuộc tính của một đối tượng là không có giới hạn. Để quản lý dữ liệu thuộc tính của các đối tượng địa lý trong CSDL, GIS đã sử dụng phương pháp gán các giá trị thuộc tính cho các đối tượng thông qua các bảng số liệu. Mỗi bản ghi (record) đặc trưng cho một đối tượng địa lý, mỗi cột của bảng tương ứng với một kiểu thuộc tính của đối tượng đó.

Hình I.29 Minh họa cấu trúc bảng thuộc tính

Các dữ liệu trong GIS thường rất lớn và lưu trữ ở các dạng file khác nhau nên tương đối phức tạp. Do vậy để quản lý, người ta phải xây dựng các cấu trúc chặt chẽ cho các CSDL. Có các cấu trúc cơ bản sau:

1. Cấu trúc phân nhánh (hierarchical data structure):Cấu trúc này thường sử dụng cho các dữ liệu được phân cấp theo quan hệ mẹ-con

hoặc 1- n . Cấu trúc này rất thuận lợi cho việc truy cập theo khóa nhưng nếu muốn tìm kiếm theo hệ thống thì tương đối khó khăn. Hệ rất dễ dàng được mở rộng bằng cách thêm nhánh nhưng rất khó sửa đổi toàn bộ cấu trúc hệ. Một bất cập khác của cấu trúc dữ liệu kiểu này là phải duy trì các file chỉ số lớn (Index) và những giá trị thuộc tính phải lặp đi lặp lại ở các cấp. Điều này làm dư thừa dữ liệu, tăng chi phí lưu trữ và thời gian truy cập.

2. Cấu trúc mạng (network system):Cấu trúc này thường hay sử dụng cho các dữ liệu địa lý có nhiều thuộc tính và mỗi

thuộc tính thì lại liên kết với nhiều đối tượng. Cấu trúc này rất tiện lợi khi thể hiện các mối quan hệ n - n. Cấu trúc này giúp cho việc tìm kiếm thông tin tương đối mềm dẻo, nhanh chóng, tránh dữ liệu thừa.

Tuy nhiên, đây là một hệ cấu trúc phức tạp, tương đối khó thiết kế. Cần phải xác định rõ các mối quan hệ để tránh nhầm lẫn.

3. Cấu trúc quan hệ (relation structure):Dữ liệu được lưu trữ trong các bản tin (record) gọi là bộ (tuple) - đó là tập hợp các

thông tin của một đối tượng theo một khuôn mẫu quy định trước. Các bộ tập hợp thành một bảng hai chiều gọi là một quan hệ. Như vậy, mỗi cột trong quan hệ thể hiện một thuộc tính. Mỗi một record có một mã index để nhận dạng và như vậy có thể liên kết qua các bảng quan hệ với nhau (thông qua mã này).

Trường dữ liệu (Field)

Bản ghi (record)

Cấu trúc quan hệ có thể tìm kiếm truy cập đối tượng nhanh chóng và linh động bằng nhiều khóa khác nhau. Có thể tổ chức, bổ sung dữ liệu tương đối dễ dàng vì đây là những dạng bảng đơn giản. Số lượng kiên kết không bị hạn chế và không gây nhầm lẫn như trong quan hệ mạng. Do vậy, không cần lưu trữ dư thừa. Tuy nhiên, chính vì không có con trỏ nên việc thao tác tuần tự trên các file để tìm kiếm, truy cập sẽ mất nhiều thời gian.

III.2.3/ Chuyển đổi dữ liệu:

Có 2 dạng chuyển đổi dữ liệu cơ bản: chuyển đổi khuôn dạng dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu giữa các phần mềm khác nhau.

Chuyển đổi khuôn dạng dữ liệu: có thể chuyển đổi dữ liệu từ cấu trúc raster sang vector và ngược lại thông qua các chức năng của các phần mềm GIS (chức năng rasterizing và vectorizing). Hiện nay phần lớn các hệ mềm GIS đều có những chức năng trên.

Chuyển đổi dữ liệu giữa các phần mềm khác nhau: thông qua chức năng nhập (Import) và xuất (Export) của các phần mềm GIS.

Mô hình dữ liệu vector biểu diễn lớp bề mặt dưới dạng các đường đồng mức. Tuy nhiên mô hình lại không hỗ trợ việc tính toán những tính chất khác của lớp bề mặt như độ dốc của địa hình ở vị trí bất kỳ, hay hướng của mặt đất. Trong khi đó, cả hai tính chất trên đều rất quan trọng trong phân tích lớp bề mặt.