Hệ thống thông tin đất - Chương 8: Phân tích địa lý

Chương 8 PHÂN TÍCH ĐỊA LÝ Phân tích địa lý là một trong những sức mạnh của hệ thống thông tin địa lý, mục đích phân tích địa lý là đưa ra lời giải cho các câu hỏi không gian và các vấn đề không gian. Để làm việc này, một tập hợp của các chức năng không gian được xây dựng. Điển hình, sự tổ hợp của những chức năng này thật sự cần thiết để giải quyết các vấn đề của thế giới thực. Trong chương này sẽ đưa ra tổng quan về mối quan hệ các đối tượng địa lý và các chức năng phân tích địa lý và các khái niệm của chúng. Phần lớn các chức năng này sẽ được sử dụng trong hệ thống vector cũng như trong hệ thống raster. Mặc dù vậy một vài chức năng chỉ có thể có hoặc ở hệ thống vector hay raster do cấu trúc dữ liệu đòi hỏi. Những mối quan hệ không gian Những mối quan hệ trong GIS thường được nghiên cứu bởi xem xét quan hệ những đối tượng hình học đơn giản - những điểm, những đường, những polygon. Một số mối quan hệ có thể tính toán từ những tọa độ của đối tượng: Có ba kiểu mối quan hệ Những mối quan hệ sử dụng cấu trúc nên đối tượng phức tạp từ những gốc đơn giản. Ê Mối quan hệ giữa đường (chain) và tập thứ tự những điểm tạo nên nó. Ê Mối quan hệ giữa một diện tích (polygon) và tập hợp thứ tự các đường tạo nên nó. Những mối quan hệ có thể tính toán từ những tọa độ của những đối tượng. Ê Hai đường có thể kiểm tra xem nếu chúng bắt chéo nhau thì mối quan hệ - “chéo” "crosses" có thể tính toán được. Ê Những diện tích có thể kiểm tra xem nó có bao quanh một điểm nào đó- mối quan hệ "is contained in" có thể được tính toán. Ê Những diện tích có thể kiểm tra xem nếu chúng chồng lên nhau (overlap) - mối quan hệ "overlaps". Những mối quan hệ không thể tính toán từ những tọa độ - mà nhất thiết phải được mã hóa trong CSDL trong đầu vào. Ê Hai đường biểu diễn cắt nhau, nhưng trên thực tế chúng không cắt nhau (đường cao tốc biểu diễn cắt nhau, những nó có thể vượt qua nhau) Ê Một số CSDL cho phép những thực thể gọi là "đối tượng phức tạp", bao gồm một số "đối tượng đơn giản". Quan hệ hình học các đối tượng Những mối quan hệ giữa những đối tượng hình học đơn giản, với những ví dụ ứng dụng thực tế của chúng: Điểm-Điểm (Point-point ) Ê "is within": tìm tất cả những điểm lấy mẫu trong phạm vi 1 km từ vị trí trạm quan trắc. Ê "is nearest to": tìm những vị trí điểm rác thải nguy hiểm gần nhất lỗ khoan nước ngầm. Điểm-Đường (Point-line) Ê "ends at": tìm điểm cắt tại cuối con đường. Ê "is nearest to": tìm con đường gần nhất vị trí xảy ra núi lửa. Điểm-diện tích (Point-area) Ê "is contained in": tìm tất cả trạm quan trắc không khí trong thành phố Hồ Chí Minh. Ê "can be seen from": xác định những hồ nước thấy được từ một vị trí xác định. Đường-Đường (Line-line) Ê "crosses": xác định con đường cắt qua sông. Ê "comes within": tìm những con đường đến ga trong khoảng 1km. Ê "flows into": tìm dòng cháy có đổ vào sông không. Đường-Diện tích (Line-area) Ê "crosses": tìm tất cả loại đất cắt qua tuyến đường sắp làm. Ê "borders": tìm con đường là một phần đường biên của công viên. Diện tích-Diện tích (Area-area) Ê "overlaps": xác định phần chồng nhau giữa những kiểu đất trên bản đồ A, và những kiểu sử dụng đất trên bản đồ B. Ê "is nearest to": tìm hồ nước gần nhất một đám cháy rừng. Ê "is adjacent to": khám phá những diện tích có chung đường biên. Mã hóa mối quan hệ như là những thuộc tính Trong CSDL, chúng ta thường mã hóa mối quan hệ như những thuộc tính thêm vào. Xem xét hai ví dụ: Ví dụ 1: mối quan hệ A là "flows into", giữa những đoạn mạng sông: Lựa chọn A: mỗi mối liên kết trong mạng sông được qui cho ID với mối liên kết xuôi dòng có dòng chảy vào. Dòng chảy xác định từ liên kết này tới liên kết khác theo các điểm dẫn. Lựa chọn B: Thay thế mạng lưới bằng mã như hai tập hợp {entities – links} và {node}. những liên kết chỉ tới những node xuôi dòng, những node chỉ tới liên kết xuôi dòng. Ví dụ 2: Mối quan hệ "is contained in". Giả sử chúng ta có vị trí 4 lỗ khoan nước, với những thuộc tính về độ sâu và lưu lượng. Những lỗ khoan này nằm trong hai xã khác nhau, mỗi với giá trị thuộc tính "population". Chúng ta cần xác định độ lớn lưu lượng mỗi xã. Tìm xã có những lỗ khoan, bằng tính toán quan hệ "is contained in", và chứa đựng kết quả như một thuộc tính mới, Xã, cho mỗi lỗ khoan. Sử dụng bảng thuộc tính tính tổng lưu lượng cho mỗi Xã và thêm kết quả vào bảng dữ liệu. XA Population Lưu lượng A 20,000 4,500 B 35,000 5,500 Những chức năng phân tích địa lý trong GIS Sử dụng vùng đệm (USING BUFFERS) Sử dụng vùng đệm là một kỹ thuật quan trọng trong quá trình tiền phân tích dữ liệu khi cần tạo ra không gian quanh những yếu tố trên mặt đất. Nó phối hợp những kỹ thuật tìm kiếm dữ liệu không gian và mô hình hóa bản đồ. Nó tổng quát sử dụng để định nghĩa tất cả những phần không gian nằm trong một khoảng cách nào đó của kiểu yếu tố, hay một phần của các yếu tố đã được chọn ra tùy thuộc vào giá trị thuộc tính. Những khoảng cách vùng đệm bắt buộc thiết đặt bởi người sử dụng. Những điểm, đường, polygon có thể tạo vùng đệm cũng như những điểm ảnh (raster pixels) hay nhóm những điểm ảnh. Những lệnh có thể khác nhau bởi các phần mềm, nhưng trong khái niệm, thao tác tạo vùng đệm là một công cụ cơ bản của GIS. Những đường có thể tạo vùng đệm một bên cũng như hai bên khoảng cách bằng nhau (phải, trái, và cả hai bên) của đối tượng đường, Trong khi đó những polygon có thể vùng đệm trong hay vùng đệm ngoài hay cả hai bên đường biên polygon. Ví dụ: Những chức năng chồng lớp (Overlay Operators) Những chức năng chồng lớp là những công cụ phân tích không gian mạnh mẽ thường sử dụng phối hợp các lớp dữ liệu. Chúng theo thông thường sử dụng xác định những yếu tố trong một lớp nằm trong (within) những yếu tố polygon của một lớp khác. Những phép toán khác nhau cho phép người sử dụng cộng (hay trừ) tất cả hay phần của những yếu tố trong lớp tới (hay từ) lớp khác. Các chức năng chồng lớp số học và logic là một bộ phận trong các phần mềm GIS. Ê Chồng lớp số học bao gồm các phép toán như cộng, trừ, nhân chia từng giá trị trong lớp dữ liệu với một giá trị trong vị trí tương ứng của lớp thứ hai. Ê Chồng lớp logic liên quan với việc tìm ra những vùng thoả mãn (hoặc không thỏa mãn) một số điều kiện đặt ra. Ví dụ; tìm vùng thích hợp để bố trí các khu công nghiệp. Hình 6.6 minh họa chức năng số học của một lớp dữ liệu. Hình 6.6 ; 6.7 và 6.8 minh họa chức năng số học của hai lớp dữ liệu. Hình 6.6 Chồng lớp số học của một lớp dữ liệu raster và vector Hình 6.7 Chồng lớp số học của hai lớp dữ liệu raster Thực hiện những phân tích thống kê (performing statistical analyses) Sử dụng GIS để trả lời những câu hỏi tổng quát điển hình liên quan kiểu khác nhau. Sự khái quát hóa có thể liên quan khác nhau tới những câu hỏi về tự nhiên hay liên quan tới con người quanh chúng ta. Ví dụ: Ê Nhiệt độ trung bình tại Thành phố Hồ chí Minh trong tháng ba bao nhiêu? Ê Hay ở Hà Nội bao nhiêu trong tháng tám? Ê Khoảng cách trung bình từ các hộ gia đình là bao nhiêu đến một siêu thị? Ê Lượng mưa trung bình khác nhau Tỉnh này với Tỉnh khác ở Việt Nam? Những chuyên gia GIS thường tạo ra những câu hỏi ngắn gọn. Những câu trả lời kiểu này thường yêu cầu một số hiểu biết về thống kê Sử dụng các phép toán phân loại (using reclassification operators) Thủ tục gán các đối tượng vào một nhóm nào đó được gọi là sự phân loại. Thường thì quá trình này được áp dụng để làm đơn giản một tập hợp dữ liệu chi tiết để có thể trình bày chúng trên bản đồ, để truy cứu cấu trúc không gian hoặc để tách các đối tượng với các tính chất nào đó. áp dụng của sự tách biệt sẽ thích hợp cho những nhiệm vụ phân tích về sau (Berhardsen, 1999). Vì nó sẽ là một đám hỗn độn khi trình bày một tập hợp với 100 phần tử và 50 giá trị dữ liệu khác nhau bằng 50 màu sắc hoặc hình vẽ, sự phân loại lúc đó thực sự cần thiết để bố trí trình bày một cách thuận tiện nhất. Ví dụ: Sự biểu diễn phần trăm của dân số trẻ trên bản đồ sẽ rõ ràng hơn khi những giá trị lân cận được xếp vào các miền của những giá trị (xem hình 10). Một thuộc tính mới có thể được thêm vào bảng dữ liệu cùng với kết quả của sự phân loại này. Mục tiêu quan trọng của phân loại không gian là nhận biết được loại hình không gian. Điều này sẽ được trang bị bơỉ sự phân loại. Khi loại hình không gian không rõ ràng lắm sau khi phân loại dữ liệu thì phân loại có thể thực hiện theo cách tổng quát hơn để tạo cho loại hình thêm rõ ràng. Quá trình này được gọi là tổng quá hoá (aronoff, 1989). Ví dụ biến phần trăm dân số trẻ được xếp vào 5 lớp (xem hình 10). Khi bản đồ được thành lập để chỉ rõ những vùng với phần trăm dân số trẻ cao, sự phân loại có thể khái quát vào 2 lớp dưới 30% và trên 30%. Tách biệt những vùng địa chất thích hợp cho xây dựng những ngôi nhà đòi hỏi sự tái phân loại của dữ liệu địa chất gốc. Phân loại dữ liệu thành những khu vực thích hợp và không thích hợp cho mục đích xây dựng chắc chắn hiệu quả hơn khi làm việc với bản đồ địa chất chi tiết. Ranh giới giữa những vùng được phân vào cùng một nhóm có thể trở nên dư thừa và có thể được loại bỏ để tổ hợp chúng thành những đơn vị lớn hơn (Star, 1990) Hình 10: Bản đồ % dân số trẻ ở Brussel năm 1991 Sử dụng các phép toán tìm kiếm logic (Using Boolean Search Techniques) Ra câu hỏi là quá trình lựa chọn thông tin từ tập hợp dữ liệu dựa trên những điều kiện được định rõ trước mà không làm thay đổi tập hợp dữ liệu gốc. Sự lựa chọn được báo cáo và /hoặc một vài tính chất của sự lựa chọn được tính toán. Hỏi đáp có thể thực hiện trên tính chất chuyên đề, hình học hoặc topology (Hendrriks, 1997). Một sự hỏi đáp trên dữ liệu chuyên đề có thể được thực hiện trên một hoặc nhiều tính chất của các đối tượng. Trong trường hợp lựa chọn một tính chất ( điều kiện đơn) phép tính đại số được sử dụng để cấu thành sự lựa chọn. Tập hợp đại số sử dụng, các thao tác bằng, lớn hơn, nhỏ hơn và tổ hợp của 3 cái đó ( =, >, , >=, <=) ví dụ lựa chọn tất cả những vùng lân cận nơi mà số phần trăm người nước ngoài lớn hơn 30% (phần trăm người nước ngoài > 30%). Khi điều kiện đơn được tổ hợp để tạo thành những điều kiện phức tạp ( lựa chọn nhiều hơn 1 tính chất của đối tượng) thao tác logic được sử dụng - toán từ Boolean dùng thao tác logic AND, OR, XOR, NOT để thiết lập sự lựa chọn phức tạp. Kiểu đặt vấn đề này có thể được minh hoạ trên sơ đồ Venn (xem hình (8). Những vùng đánh bóng diễn biến kết quả lựa chọn ( Bernhard sen 1999). Ví dụ lựa chọn những vùng lân cận nơi mà % của người nước ngoài lớn hơn 30% và có công viên. A = chọn các vùng lân cận nơi mà % người nước ngoài >30%. B = lựa chọn vùng lân cận có công viên. Hình 8: Sơ đồ Venn Hỏi đáp về dữ liệu hình học là chức năng riêng của GIS. Một hệ GIS lưu trữ vị trí và ranh giới của mỗi đối tượng. Điều này tạo cho nó khả năng truy nhập thông tin dựa trên thông tin vị trí và hoàn cảnh (ví dụ độ dài, chu vi và diện tích, và thậm chí dựa trên cả hình dạng của đối tượng. Trong trường hợp này, điều kiện để chọn dữ liệu là tính chất hình học. Các câu hỏi về dữ liệu hình học sử dụng chức năng đo đạc (xem dưới đây) để có được những thông tin yêu cầu. Ví dụ lựa chọn tất cả các vùng lớn hơn 300m2 và tính toán tổng chu vi của chúng (Hendrrik 1997). Đặt câu hỏi về đặc tính (topology) cũng là chức năng riêng của GIS. Những hỏi đáp về vị trí của thực thể không gian với mối quan tâm tới các đối tượng khác là câu hỏi về topology. Ví dụ lựa chọn tất cả các vùng tại đó có các vùng công nghiệp nằm kề với khu vực dân cư (Hendnks 1997). Các phép tính số học ( +, -, x, /, xn, sin, cos, tg v.v..) và các phép tính thống kê (trung bình, cực tiểu, cực đại, độ lệch chuẩn v.v... ) được sử dụng trong chức năng hỏi đáp để tính toán các tính chất cho các đối tượng được lựa chọn (Bernhard sen 1999). Ví dụ lựa chọn tất cả các công viên trong thành phố và tính toán tổng diện tích, diện tích trung bình của chúng. Để lựa chọn các công viên, phép tính đại số được sử dụng. Với sự hỏi đáp về dữ liệu hình học của những phần tử được lựa chọn, những diện tích của chúng sẽ được lấy ra. Sự liệt kê các vùng diện tích được vận dụng để tính toán tổng độ lớn và độ lớn trung bình bằng các phép tính số học và thống kê. Hình 9 minh hoạ cho phần hỏi đáp trước đó. Sử dụng bản đồ đại số (Using Map Algebra) Bản đồ đại số là một trong những loại bản đồ dẫn xuất; Những lớp dữ liệu mới có nguồn gốc từ những lớp dữ liệu có sẵn thông qua phối hợp (combination) và biến đổi (transformation). Những hệ thống GIS điển hình cung cấp cung cấp những công cụ toán học để phối hợp/hay chuyển đổi những lớp bản đồ. Chúng ta thấy rằng rất cần thiết vì trong phân tích chúng ta sử dụng những giá trị dữ liệu yêu cầu từ một hay nhiều lớp dữ liệu để xử lý những con số (numerically processed) và /hay phối hợp tùy vào một số công thức toán. Ví dụ: Ê Ta có công thức toán nhiệt độ như là một hàm số của độ cao, như vậy chúng ta có thể nhận được bản đồ nhiệt độ từ mô hình số độ cao (DEM)-(xem chi tiết chương 7). Ê Khi xem xét khả năng tạo ra “bản đồ tiềm năng xói mòn đất - a soil erosion potential map” dựa vào những lớp dữ liệu về khả năng xói mòn, độ dốc, và cường độ mưa và công thức liên quan tới xói mòn tới những hệ số này. Rõ ràng chúng ta cần khả năng tính toán những giá trị dữ liệu trong những lớp bản đồ bằng những phép toán và phép biến đổi khác nhau và kết những lớp dữ liệu toán tạo ra sản phẩm cuối cùng. Chức năng tính toán bề mặt địa hình Bề mặt mô hình mô tả các thuộc tính trong không gian liên tục. Điển hình, giá trị một thuộc tính chính xác cho bất kỳ vị trí nào trong không gian. Một bề mặt chung là sự biến thiên về độ cao. Bề mặt có thể hàm lượng các khoáng hóa, hay mật độ dân số. Trong những bề mặt trên, độ cao bề mặt tại mỗi điểm là giá trị biến (variable) tại vị trí đó. Trong nhiều trường hợp, những biến bề mặt không phải là quan tâm chính. Những đặc điểm bề mặt so với vị trí lân cận là điều quan tâm ví dụ như: Độ dốc tại vị trí sườn núi này là bao nhiêu? Tùy thuộc vào những thông số nhận được từ độ cao địa hình. Những nhà khoa học kỹ sư sử dụng sản phầm từ bề mặt để: mô tả và mô hình bề mặt đất: Ê Nghiên cứu dòng chảy mặt và gió. Ê Nhận diện những môi trường sống động thực vật. Ê Biểu thị quá trình lan truyền ô nhiễm Ê Xác định tuyến ngắn nhất cắt ngang một cảnh quan. Ê Xác định những vị trí tiềm năng cho điều kiện phát triển. Hình 6.12 Độ dốc sườn được tính từ số liệu độ cao của các điểm lân cận 1. Góc dốc Góc dốc là tham số đưa ra độ dốc của sự nghiêng bằng cách tính toán mức độ thay đổi của độ cao. Tham số được xác định theo đơn vị độ hoặc phần trăm. Để tính toán góc dốc, một mặt phẳng được xây dựng xuyên qua các điểm lân cận và sự thay đổi độ cao trên một đơn vị khoảng cách được xác định cho mặt phẳng đó. Khi trong hệ thống raster mặt phẳng được khớp với điểm lân cận, góc dốc sẽ được tính toán theo tám hướng, hướng theo trục X, hướng theo trục Y và hướng theo đường chéo (xem hình 20). Kết quả có thể là góc dốc cực đại nhưng cũng có thể là góc dốc trung bình được tính toán với mối quan tâm tới các điểm lân cận. Góc dốc nhỏ nhất được định nghĩa là gradient (Star, 1997). Ví dụ khi một toà nhà dự định xây dựng trên một khu vực đã cho góc dốc của địa hình thực sự cần phải được xem xét để ước tính cho những chi phí xây dựng. Hình 20: Tính toán góc dốc trong hệ thống raster 2. Hướng dốc Bề mặt thường được định theo một hướng cụ thể. Hướng này được gọi là hướng của góc dốc. Hai góc, một là góc góc đo hướng và một góc chỉ độ nghiêng của sườn dốc xác định hướng dốc. Phương pháp toán học để xác định các định hướng là tính toán góc của gradient với so với hướng Bắc. Phương vị (góc tạo bởi sự dịch chuyển theo chiều kim đồng hồ từ hướng Bắc tới hướng của góc dốc cực đại ) nằm trong khoảng từ 0° tới 360°, nó tương ứng với những hướng sau, Bắc, Đông, Nam, Tây hoặc ở vị trí nào đó giữa 4 hướng chính trên (xem hình 21). Hiệu giữa 900 và góc gradient bày tỏ một cái gì đó về độ nghiêng của góc dốc dọc theo một hướng xác định. Góc lệch này càng nhỏ thì độ dốc càng lớn. (aronoff, 1989) Ví dụ số giờ mà mặt trời tới được vị trí nào đó sẽ được tính toán từ phương vị hướng dốc của vị trí đó. Một vị trí có được ánh sáng mặt trời suốt cả ngày (ít nhất là 7 giờ) có thể được xem như là vị trí tốt cho việc xây dựng khách sạn du lịch. Góc dốc và phương vị hướng dốc sẽ được vận dụng một cách hữu ích trong DTM nơi mà tính chất khác không phải độ cao được biểu diễn. DTM có thể được xây dựng cho biến chi phí đất đai. Góc dốc xác định những nơi mà tại đó chi phí đất đai thay đổi đột ngột. Hình 21: Tính hướng dốc trong hệ thống raster 3. Lát cắt địa hình Thao tác này xác định tính chất bề mặt dọc theo một hướng nhất định. Có nhiều cách xây dựng lát cắt nói chung chúng đều được dựa trên sự ước tính giá trị độ cao dọc theo tuyến với kỹ thuật nội suy sử dụng những điểm độ cao láng giềng. Chức năng này cho ra đồ thị chỉ rõ lát cắt địa hình dọc theo hướng chỉ đạo (xem hình 22) (Star, 1990). Hình 22: Một lát cắt địa hình 4. Chức năng quan sát Khả năng xác định điểm có thể nhìn thấy, những đối tượng hoặc những vùng trên một khu vực cảnh quan có thể có ích cho nhiều mục đích khác nhau. Quy hoạch cảnh quan, quy hoạch quân sự, quy hoạch không gian và quy hoạch mạng lưới truyền thông là những lĩnh vực mà phân tích khả năng nhìn thấy sẽ có ích cho chúng. Cho mạng lưới truyền thông điều cần thiết là các toà nhà truyền thông càng cao thì khả năng tầm nhìn càng tốt. Cho khả năng quân sự thì ngược lại càng không nhìn thấy thì càng tốt ( Burrourh 1986). Sử dụng mô hình số độ cao, chức năng quan sát có thể tạo ra bản đồ quan sát tương hỗ chỉ định khu vực nào đó có thể quan sát được từ một điểm cụ thể (điểm nhìn) trên địa hình. Để tìm vùng có khả năng nhìn thấy từ một điểm nào đó, các tia sáng được xây dựng giữa điểm nhìn và tất cả các vị trí khác trên địa hình. Nếu tia sáng xuyên qua một phần của bề mặt địa hình có nghĩa là vị trí không nhìn thấy từ điểm quan sát. Khi địa hình không làm xáo trộn đường đi của ánh sáng thì điểm xung quanh là nhìn thấy. Khái niệm về phân tích quan sát tương hỗ được minh hoạ trên hình 23. (Chrismn 1997). Hình 23: Quan sát lát cắt ngang của tia sáng xuyên qua khi gặp bề mặt Để tạo ra phân tích trường nhìn gần với thực hơn, những đối tượng che phủ bề mặt (như rừng, toà nhà, v.v..) và bằng cách ấy ảnh hưởng tới sự quan sát có thể được xem xét tới. Khoảng cách quan sát cực đại cũng được tính đến. Điểm quan sát không cần thiết phải ở trên bề mặt địa hình mà nó có thể ở trên một độ cao nào đó so với bề mặt (trên nóc của một toà nhà). ( A ronoff, 1989) Ví dụ: Giả thiết điểm quan sát du lịch phải dọc theo thung lũng. Chức năng quan sát tương hỗ có thể được thiết lập tại từng điểm theo cách này. Vị trí có diện tích quan sát rộng nhất chắc chắn là điểm quan sát tốt nhất. Đây là một ví dụ đơn giản vì những nhân tố khác như sự cuốn hút của vùng quan sát nên được xem xét thêm. Sử dụng phép toán (Using Location/Allocation Operators) Context Gán địa chỉ (Address Matching) Phạm vi Gán địa chỉ cho phép người sử dụng chuyển đổi địa chỉ bưu điện (Vd: 227 Nguyễn Văn Cừ, Quận 5, Tp. HCM) thành những tọa độ vị trí địa lý, tạo ra một lớp dữ liệu mới chứa những điểm này, và hiển thị thông tin trên bản đồ. Có ba thành phần cần thiết để hoàn thành quá trình gán địa chỉ: một file dữ liệu bản đồ, một bảng dữ liệu lưu trữ thông tin địa chỉ, và phần mềm GIS thực hiện chuyển đổi. Chức năng gán mã địa lý (Address geocoding) cho phép trong các phần mềm (GIS). Những lớp dữ liệu kết quả sử dụng phân tích tiêu chuẩn không gian.