GIS Commons: Sách giáo trình nhập môn Hệ thống thông tin địa lý

Lời nói đầu: Đây không phải là một cuốn sách điện tử (e-book) điển hình. Đó là một cuốn sách “giáo trình” có nội dung mở, được đưa lên mạng, dành cho tất cả những ai quan tâm đến việc dùng công cụ máy tính để tạo ra các tấm bản đồ. Cuốn sách này tập trung chủ yếu vào Hệ thống Thông tin Địa lý (Geographical Information System, GIS)—một kĩ thuật địa không gian cho phép bạn thiết lập các cơ sở dữ liệu không gian, phân tích các mẫu không gian, và tạo ra bản đồ giúp cho chuyển tải thông tin hiệu quả hơn. Mặc dù cuốn sách giáo trình GIS này chủ yếu chỉ gồm kiến thức cơ bản nhất về GIS, phần lớn các khái niệm trong sách cũng có thể áp dụng được cho những công nghệ khác có liên quan đến địa lý; bao gồm viễn thám, hệ thống định vị toàn cầu (GPS), bản đồ trên Internet, và địa cầu ảo.Để tạo ra các bản đồ chính xác và phân tích số liệu không gian, cần tốn nhiều thời gian và gặp không ít khó khăn. Nhưng gần đây, một tập hợp các công cụ mới và mạnh mẽ giúp cho thao tác bản đồ được thuận tiện; và hầu như ai có máy tính đều có thể dễ dàng tạo ra bản đồ và thao tác ít nhất là một số phép phân tích sơ khai. Tuy vậy kết quả không được khả quan. Phần nhiều những người mới làm quen với tạo bản đồ đều không được đào tạo bài bản về các khái niệm liên quan đến bản đồ và những nguyên lý về phân tích không gian; và các bản đồ tạo ra thường không được thiết kế đúng và không thể hiện thông tin dễ dàng và hiệu quả. Giáo trình điện tử này—GIS Commons—sẽ giúp bạn phân tích dữ liệu không gian và trao đổi thông tin một cách hiệu quả hơn. Nói tóm lại, mục tiêu của chúng ta là học về GIS.Hãy cho tôi biết ý kiến của bạn,

Michael Schmandt, Ph.D.
Initial author and Associate Professor of Geography
Department of Geography
Sacramento State University

Tài liệu này được ban hành dưới Giấy Phép Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0).
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/

Mục lục

Chương 1: Giới thiệu về GIS và lập bản đồ
Chương 2: Nhập dữ liệu
Chương 3: Trái đất và Xử lý bản đồ
Chương 4: Bảng thuộc tính và Xử lý dữ liệu
Chương 5: Phân tích
Chương 6: Xuất dữ liệu

Chương 1: Giới thiệu về GIS và lập bản đồ

Để tạo ra các bản đồ chính xác và phân tích số liệu không gian, cần tốn nhiều thời gian và gặp không ít khó khăn. Nhưng gần đây, một tập hợp các công cụ mới và mạnh mẽ giúp cho thao tác bản đồ được thuận tiện; và hầu như ai có máy tính đều có thể dễ dàng tạo ra bản đồ—tuy vậy những bản đồ này thường không tốt. Người mới dùng có trong tay máy tính và phần mềm, nhưng họ thiếu các khái niệm, nguyên lý và phương pháp luận liên quan đến bản đồ. Các bản đồ họ tạo ra thường không được thiết kế đúng và không thể hiện thông tin dễ dàng và hiệu quả.

Cuốn sách này muốn thay đổi điều này bằng cách giúp bạn tạo mới, phân tích, và in ra những bản đồ có khả năng chuyển tải thông tin cao. Bằng cách dùng các biểu tượng, màu sắc, độ đậm nhạt và bằng chữ, bản đồ giúp chúng ta trao đổi thông tin một cách ấn tượng hơn; chúng làm cho điều ta muốn nó trở nên hấp dẫn, thuyết phục, và rõ ràng. Cuốn sách giáo trình tập trung vào một công nghệ có tên là Hệ thống thông tin địa lý (GIS), nhưng phần lớn các khái niệm trong các chương này cũng có thể áp dụng được cho những công nghệ khác có liên quan đến địa lý; bao gồm viễn thám, hệ thống định vị toàn cầu (GPS), bản đồ trên Internet, và địa cầu ảo.

Định nghĩa hệ thống thông tin địa lý (GIS)

Trước hết ta hãy định nghĩa GIS.

Định nghĩa #1

Trong khoảng từ 20 đến 30 năm vừa qua, nhiều tác giả (Dept of the Environment, 1987; Rhind, 1988; Parker, 1988; và Bolstad, 2002) đã định nghĩa về GIS. Và đa số những định nghĩa này đều tương tự nhau; đều đề cập đến một hệ thống gồm phần cứng, phần mềm máy tính, và con người có nhiệm vụ thu thập, quản lý, phân tích, và hiển thị dữ liệu không gian.

Đó là một định nghĩa hay, nhưng để hiểu rõ hơn về GIS, bạn nên chia nhỏ nó thành bốn thành phần con theo cách mà Marble và Peuquet (1983) đã làm trong một cuốn sách giáo trình về GIS mà theo tôi có lẽ là cuốn thông dụng nhất. Theo đó, GIS gồm có:

Figure 1.1: The four GIS subsystems.

Hình 1.1: Bốn thành phần của GIS.
Các hệ thống con trong GIS.
Đầu vào: Lấy dữ liệu không gian và thuộc tính vào trong GIS. Ở đây, bạn thu thập và tiền xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Tiền xử lý: Tổ chức dữ liệu để truy cập và chỉnh sửa. Hệ thống con này cho phép bạn quản lý, xem xét, và chỉnh sửa bộ số liệu hiện có.
Phân tích: Thực hiện các thao tác đối với dữ liệu. Với hệ thống con này, bạn tiến hành phân tích không gian để tạo nên thông tin.
Đầu ra: Tạo nên những bản đồ chuyên đề, những mô hình, và số liệu thống kê.

Phần lớn nội dung của tài liệu này được chia thành các chương phản ánh bốn thành phần này của GIS. Chương 2 đề cập đến dữ liệu và hệ thống nhập dữ liệu. Chương 3 và 4 tập trung vào các mảng đồ họa và cơ sở dữ liệu của phần mềm GIS. Hai chương này kết thúc bằng việc bao quát những công đoạn “dọn dẹp” (các hàm tiền xử lý) để thao tác trên file dữ liệu giúp chúng sẵn sàng phục vụ cho việc phân tích. Chương 5 đề cập đến việc phân tích tập hợp dữ liệu. Chương 6 trình bày về kết quả đầu ra.

Định nghĩa #2

Một định nghĩa còn ngắn hơn đánh đồng GIS với một “cơ sở dữ liệu không gian”, nhưng bạn phải chú ý tập trung vào cả hai từ này. Muốn vậy, hãy hình dung màn hình máy tính đang hiển thị một tấm bản đồ phân lô đất.

Figure 1.2: The two parts of a GIS.

Hình 1.2: Hai bộ phận của GIS
(bộ phận bản đồ (không gian), và bộ phận thuộc tính).

Mỗi lô đất là một hình riêng biệt trên bản đồ, nhưng chúng không chỉ là hình xuất hiện trên màn hình; máy tính lưu trữ nhiều đặc điểm cơ sở dữ liệu về hình này như mã số của lô đất và tên chủ sở hữu. Nói cách khác, có hai phần trong một GIS: bản đồ (hay thành phần không gian) và thuộc tính (hay thành phần cơ sở dữ liệu). Bằng cách tạo sự kết nối giữa bản đồ và các thuộc tính được lưu trữ, GIS trở thành một công cụ mạnh giúp định vị và phân tích dữ liệu địa lý và các vấn đề về môi trường có liên quan. Đây chính là điểm hấp dẫn của nó. Các chương trình GIS đều có khả năng xử lý bộ số liệu địa lý lớn và đa dạng, và chúng ta ngày càng tận dụng chúng cho việc phân tích và ra quyết định.

Hai định nghĩa trên đã nhấn mạnh rằng GIS là một hệ thống máy tính; chỉ có thêm một đặc điểm là nó xử lý dữ liệu không gian. Mặc dù định nghĩa thứ hai tiếp cận sát hơn, nhưng cả hai đều không đú chú trọng vào thành phần địa lý trong GIS.

Định nghĩa #3

Không phải ngẫu nhiên mà GIS bắt đầu bằng chữ cái G [Geographic = địa lý]. Một hiểu biết vững vàng về GIS phải bắt nguồn từ địa lý, và cụ thể hơn là một quan điểm địa lý, vốn là một cách tổ chứ và tư duy về các phần của Trái Đất theo không gian. Hãy nhìn lại vào bản đồ trước. Bạn biết rằng nó cũng như bao bản đồ khác đều biểu diễn vị trí của người và vật (như đường sá, những tòa nhà lớn, khu công viên, v.v.) Bạn có thể biết rằng có những mối quan hệ giữa người và vật được vẽ trên bản đồ. Những quan hệ này góp phần giải thích những mẫu không gian mà bạn quan sát trên bản đồ. Quá trình tìm kiếm, biểu thị, giải thích, và thậm chí cả dự đoán những mẫu địa lý chính là trọng tâm của cả địa lý và GIS.

Về phương diện này, GIS có thể được định nghĩa là một công cụ giúp ta khảo sát những mẫu vật thể địa lý (hay không gian). Ít nhất, nó giúp chúng ta mô tả những mẫu đó. Song GIS còn có thể tiến xa hơn việc mô tả, mà còn giúp ta điều tra và hiểu được lý do tồn tại của những mẫu (hay đôi khi gọi là `phân bố’) này, tác động của những mẫu đó đối với cuộc sống con người và với đất đai, và phát hiện ra những mẫu địa lý có khả năng hình thành trong tương lai.

Bạn có thể đặt 5 loại câu hỏi đối với GIS và các công nghệ khác liên quan đến địa lý (ESRI, 1992):

  1. Có gì tại … ? Câu hỏi đơn giản này đi tìm thứ tồn tại ở vị trí cụ thể. Một ví dụ như, có gì tại góc đường Main Street và 12th Avenue?
  2. Nó ở đâu? Dạng câu hỏi này đơn giản là yêu cầu tìm vị trí của một đối tượng cụ thể (như khu chợ hoặc cửa hàng sách gần nhất), hoặc có thể là một cầu hỏi khó hơn cho phép khảo sát những địa điểm thỏa mãn điều kiện cụ thể nào đó. Chẳng hạn, một bản đồ thành phố có thể giúp nhận diện được tất cả những lô đất rộng hơn 5 acre, còn trống, và cách cầu vượt đường cao tốc không quá nửa dặm.
  3. Có những mẫu không gian nào đang tồn tại? Câu hỏi này nhằm mô tả và so sánh những mẫu không gian tại các vị trí khác nhau. Nó nhằm tìm ra những mẫu không gian—có lẽ là sự tập trung của hiện tượng. Quá trình tìm kiếm, biểu thị và giải thích các mẫu địa lý rất thường gặp trong phân tích khôn gian. Stewart Fotheringham đã định nghĩa phân tích không gian như một cách xử lý dữ liệu không gian nhằm chiết xuất những ý nghĩa mới. Xét về khía cạnh GIS, phân tích không gian đặt ra hai câu hỏi: (a) Đâu là mối quan hệ giữa nhiều tập hợp số liệu tồn tại cùng một địa điểm? Chẳng hạn bạn có thể thấy mối liên hệ trực tiếp giữa sự thay đổi độ cao địa hình của một vùng và lượng mưa của vùng đó. (b) Những thay đổi nào về mặt địa lý xảy ra trong không gian? Tất cả các hiện tượng địa lý đều có cường độ thay đổi trong không gian. Hãy xét độ phì nhiêu của đất trên lãnh thổ nước Mỹ. Có vùng độ phì cao và có vùng thì thấp. Để trả lời câu hỏi này một cách đầy đủ, bạn phải mô tả và giải thích được những mẫu đó.
  4. Điều gì sẽ xảy ra nếu… ? Những câu hỏi dạng này liên quan đến các kịch bản khác nhau khi bạn thay đổi tham số của mô hình. Một ví dụ bao gồm việc theo dõi điều gì xảy đến với dân số một vùng khi tuyến đường cao tốc được xây dựng chạy qua khu vực dưới những điều kiện ràng buộc nhất định.

Những câu hỏi này nhằm kiểm tra mối quan hệ giữa các hiện tượng địa lý khác nhau, và bạn dùng GIS và những công nghệ khác liên quan đến địa lý để khám phá và trả lời những câu hỏi này. Nhà địa lý học Ron Abler đã từng nói, “Công nghệ GIS đối với phân tích địa lý cũng như các kính hiển vi, kính viễn vọng, và máy tính đối với các ngành khoa học khác…” (1988, 40). Không có công nghệ nào khác xem xét được kĩ càng những quan hệ không gian của các hiện tượng, và với những nhà nghiên cứu địa lý cũng như người khác có thể dùng đến dữ liệu không gian, GIS giúp họ mô tả, phân tích, và dự đoán các mối quan hệ và dạng mẫu không gian. Nhà địa lý học Michael DeMers đã nói, “Bây giờ ta có thể nhìn sâu hơn và xa hơn so với trước đây, từ đó có thể liên hệ tương ứng với những gì đang xảy ra trên cảnh quan ngày nay và đặt câu hỏi mà trước đây ta không thể tượng tượng ra.” (2003, 3).

GIS thủ công và GIS trên máy tính

Những câu nói của Abler và DeMers có thể cho bạn một ấn tượng rằng GIS là một khái niệm mới. Mặc dù thuật ngữ GIS đã xuất hiện được hơn 30 năm rồi, song những khái niệm xung quanh GIS đều cũ kĩ, và ngay cả những cách tiến hành GIS đã xuất hiện trước khi có máy tính. Sự khác biệt của ngày nay là ở chỗ GIS được vi tính hóa, nhưng không có việc gì mà máy vi tính có thể làm mà bạn (ít nhất là trên lí thuyết) có thể làm thu công nếu có đủ thời gian, tiền bạc và sức lực. Máy tính xử lý những con số và phương trình toán học nhanh và chính xác hơn nhiều so với chúng ta tính bằng tay hoặc dùng một máy tính bỏ túi. Tuy nhiên, trước khi khái niệm GIS được chuyển đến máy ví tính thì người ta đều thực hiện GIS theo cách thủ công. Người ta chỉ kết hợp các dữ liệu không gian và thuộc tính trên nhiều dạng phương tiện như bản đồ giấy, lớp giấy trong, ảnh hàng không, báo cáo viết tay, sổ ghi thực địa, và—dĩ nhiên—đôi mắt và trí não.

Với GIS thủ công, thường thì một tấm bản đồ lớn được trải trên mặt bàn, và một loạt các bản đồ giấy trong suốt, được vẽ với cùng tỉ lệ, được đặt trên bản đồ nền. Người ta thường nhìn mối quan hệ giữa bản đồ nền và các vật nằm ở bản đồ xếp trên. Thường thì dữ liệu không gian được sao chép từ tấm bản đồ (hoặc ảnh hàng không) này sang tấm khác. Việc này mất thời gian, và vì vậy mà nhiều ý tưởng lớn về mối quan hệ của các địa vật (cả giới tự nhiên lẫn con người) đã không được phân tích đến. Những ý tưởng này bị giới hạn bởi thời gian cần để phân tích. Tuy vậy vẫn có những dự án GIS thủ công đã được tiến hành.

Ví dụ thường được nhắc đến, bản đồ bệnh tả của bác sĩ John Snow, là một ví dụ tuyệt vời cho GIS thủ công. Vào thập niên 1840, một đợt bùng phát bệnh tả đã làm chết vài trăm cư dân ngụ ở khu Soho của London. Bác sĩ Snow đã định vị địa chỉ của những nhà có ca tử vong trên một bản đồ giấy được vẽ tay và sớm thu được một cụm các ca bệnh được hình thành. (Hình 1.3).

1.3

Hình 1.3: Bản đồ bệnh tả ở khu Soho, London do bác sĩ John Snow thực hiện.

Sau đó trên bản đồ nền này, giữa những đường phố và điểm vị trí có ca tử vong, ông đã vẽ vị trí của những giếng nước. Như ý tưởng độ giảm theo khoảng cách, ông biêt rằng người ta có thể đi quãng đường dài để mua được một món hàng giá rẻ, nhưng để xách nước họ sẽ đến giếng nước gần nhất vì nước không mất tiền mà cũng rất nặng. Ông Snow đã thấy được rằng những ca tử vong đều đa phần cụm lại ở những nhà sống gần giếng nước phố Broad. Ông cùng học trò khóa máy bơm này lại, và số ca dịch tả đã giảm đi nhanh chóng. Điều đó cho thấy mối quan hệ không gian giữa ca tử vong do bệnh tả và địa điểm của giếng nước phố Broad, và quan trọng hơn là bác sĩ Snow đã thiết lập được sự liên hệ giữa bệnh tả và nước uống.

Ngay cả với sự xuất hiện của máy tính thì những ứng dụng GIS còn mất vài thập kỉ mới được như ngày nay. Thời đó những máy tính mạnh nhất, lớn nhất, là những máy tính bộ (mainframe) được trang bị cho một số giáo sư và cán bộ trong chính phủ, nhưng không phổ biến đối với nhiều nhà nghiên cứu. Vào thập niên 1980, đa phần các ứng dụng GIS được chạy trên máy chuyên dụng (workstation) gắn với máy tính bộ bởi về những máy vi tính mới xuất hiện (IBM, Apple, …) đều không có đủ bộ nhớ, dung lượng đĩa, hoặc khả năng xử lý. Tuy vậy, những máy tính cá nhân hiện nay đã nhanh, lưu trữ và xử lý được những tập dữ liệu lớn, và có thể thực hiện nhiều tác vụ cùng lúc. Điều này giúp cho các viện nghiên cứu, cơ quan chính phủ (từ trung ương đến địa phương), các tổ chức và những công ty lớn nhỏ dùng được GIS. GIS trên máy vi tính có những ưu điểm riêng, nhưng đòi hỏi người dùng phải được đào tạo.

Giáo dục và đào tạo về GIS

GIS, địa cầu ảo, GPS, và viễn thám là những lĩnh vực đột phá và đem lại sức sống cho địa lý học. Điều này rõ ràng làm cải thiện viễn cảnh của những sinh viên học chuyên ngành địa lý và những người có việc làm liên quan đến dữ liệu không gian. Cùng với công nghệ nano và công nghệ sinh học, Bộ Lao động Hoa Kỳ đã nhận định rằng công nghệ địa lý là một trong ba ngành nghiên cứu quan trọng nhất mà đang biến chuyển mạnh mẽ (Gewin, 2004).

Mặc dù có thông tin thuận lợi như vậy, song sinh viên thường lo lắng khi phải đảm bảo công việc tương lai, và họ thường hỏi xin lời khuyên về những việc cần làm để đảm bảo một công việc liên quan đến GIS. Họ hỏi về phần mềm, việc chọn lựa khóa học, liệu xem có cần lấy bằng không, và thậm chí là nên chọn học ngành gì. Các chuyên gia GIS, quản trị viên và giáo viên đều có ý kiên riêng và những đánh giá thiên vị, song thường họ quy về một câu hỏi: Điều gì quan trọng hơn, đào tạo GIS hay giáo dục GIS? Sinh viên thường sẽ trả lời được câu hỏi này nếu họ trả lời được một câu hỏi liên quan—Bạn muốn áp dụng GIS hay tập trung vào bản thân công nghệ đó?

Giáo dục về GIS

Nếu muốn đảm nhiện một công việc có dùng GIS thì bạn cần phải thu nhận về mặt khái niệm, cả phương diện địa lý, lẫn hiểu biết về những công dụng của GIS. Cả hai điều này đều là chủ đề mang tính khái niệm, và gần như không dính dáng đến những chi tiết thực dụng của bất kì chương trình GIS nào. Mục tiêu ở đây là việc áp dụng GIS để giải đáp những câu hỏi đặt ra trên thực tế hoặc trong những lĩnh vực cụ thể. Nó bao gồm việc hiểu biết về nguồn dữ liệu cần dùng, những quy trình thuộc chuyên ngành cần xét đến, và cách ta dùng GIS để giải đáp những câu hỏi cụ thể. Việc đào tạo phần mềm GIS chỉ là một sản phẩm phụ, chứ không phải là mục tiêu.

Cụ thể, việc giáo dục về GIS phải truyền đạt đến sinh viên:

  1. Một tầm nhìn từ khía cạnh địa lý. Đó là quá trình tìm kiếm, biểu diễn, giải thích và dự đoán các dạng mẫu địa lý (đã được đề cập đến ở sau định nghĩa thứ ba về GIS).
  2. Các khái niệm GIS và nguyên lý của bản đồ. Khái niệm trong GIS như tạo lớp đệm và chồng xếp đều có nguồn gốc từ bên ngoài GIS, nhưng một loạt các kĩ thuật như vậy được ghép vào công nghệ [GIS]. Sau khi đã quen thuộc với các kĩ thuật này, bạn cần xác định được sẽ cần cụ thể những kĩ thuật nào của GIS—cùng với thứ tự áp dụng chúng—để thực hiện dự án. Như Adena Schutzberg đã đề xuất, nhiệm vụ của bạn là “vắt óc hình dung được cách suy nghĩ của GIS” (Schutzberg, 2003).

Đào tạo về GIS

Ai sẽ phản đối rằng GIS không quan trọng? Không nghi ngờ gì, các công ti kinh doanh và cơ quan nhà nước đều thu được lợi ích khi những nhân viên mới đã được đào tạo để chạy những chương trình phần mềm mà họ đang có. Tuy vậy, việc đào tạo sử dụng một chương trình cụ thể sẽ dễ dàng hơn nếu người học hiểu được các khái niệm nền tảng.

Vấn đề với hầu hết các khóa đào tạo GIS là người học được tiếp thu cách thực hiện một loạt những thao tác cụ thể. Họ không được học ngay từ đầu những khái niệm về không gian có liên quan đến những thao tác đó dù những khái niệm trên có thể thu được bằng kinh nghiệm. Đúng, đào tạo cũng quan trọng, nhưng chỉ với đào tạo, bạn sẽ không thể “vắt óc hình dung được cách suy nghĩ của GIS”. Nhiều việc làm gắn với đào tạo nói riêng là công việc nhập số liệu, mà bạn có thể thấy chán khi làm mãi và thường thì khả năng thăng tiến cũng rất thấp. Để tránh được điều này, nhưng vẫn đi theo con đường đào tạo, bạn có thể tăng cường nhiều kĩ năng lập trình và quản trị cơ sở dữ liệu. Với những kĩ năng này, thường bạn sẽ có thể vươn lên nhận được những công việc được trả lương cao hơn.

Kinh nghiệm về GIS

Có lẽ lời khuyên hay nhất mà tôi có thể dành cho bạn là cả giáo dục và đào tạo đều quan trọng, nhưng kinh nghiệm về việc làm của mình cũng vậy. Với những bạn mới bắt đầu, kinh nghiệm GIS có thể tồn tại dưới hai hình thức: thực tập sinh và cố vấn nghiên cứu.

Trở thành thực tập sinh là một cách có ích giúp bạn thu nhận được kinh nghiệm. Một suất thực tập phù hợp sẽ cho phép bạn trở thành người của cơ quan hoặc tổ chức trong các công việc thường ngày. Các vị trí công việc này thường sẽ có sẵn, đặc biệt là với các tổ chức chính phủ.

Để tìm kiếm các cơ hội như thế, bạn hãy nói chuyện với thầy giáo, đến văn phòng hướng nghiệp của trường đại học, thiết lập mối quan hệ tại các hội thảo GIS, hoặc đến trực tiếp các cơ quan tổ chức chính phủ, hoặc công ti địa phương mà bạn quan tâm. Nếu bạn trực tiếp đến các cơ quan, tổ chứ và doanh nghiệp, bạn cần phải cung cấp tên của người giảng viên đã dạy bạn để họ liên lạc nếu cần, một bản sơ yếu lí lịch được cập nhật, và bạn có thể muốn thực hiện công việc theo cách tự nguyện.

Hãy chắc chắn rằng bạn có những kĩ năng phù hợp với công việc thực tập sinh và bạn phải gắn bó với công việc này trong quãng thời gian định trước. Nếu bạn đột ngột rời bỏ nó, nó sẽ gây khó khăn đối với cơ hội của các sinh viên sau này vì nhiều doanh nghiệp và cơ quan có mối quan hệ rất mong manh đối với các thực tập sinh nói chung, và họ có thể quyết định rằng việc thu nhận thực tập sinh gây quá nhiều rắc rối. Hãy coi việc thực tập như là kinh nghiệm làm việc cần thiết.

Việc thực tập quan trọng vì sau khi trải qua công việc này bạn sẽ dễ xin việc hơn, Công việc giúp bạn có trong tay một danh sách liên lạc với để tìm công việc tương lai, và nó cho bạn hình dung được kiểu công việc bạn muốn sau đại học. Hơn nữa, bạn có thể được mời vào một vị trí trong cơ quan mà bạn đã thực tập.

Công việc trợ lý nghiên cứu được dành cho những sinh viên; ở đó bạn trợ giúp một giảng viên thực hiện nghiên cứu chuyên môn. Một số việc trợ giúp có thể liên quan đến GIS hoặc các công nghệ địa lý khác. Việc trợ lý thường có sẵn ở nhiều bộ môn trong trường đại học, đặc biệt là nơi có chương trình đào tạo sau đại học. Những bạn sinh viên quan tâm cần liên hệ trực tiếp với khoa hoặc bộ môn. Thông thường việc trợ lý được tài trợ từ các nguồn bên ngoài, vì vậy đó là những vị trí tạm thời nhưng mang lại những kinh nghiệm quý giá.

Các khái niệm

Bản đồ trong vai trò của một mô hình của thực tế

Thế giới thực quá phức tạp và không thể kiểm soát nổi để có thể hiểu thấu đáo và tiến hành phân tích, bởi sự đa dại và vô vàn các yếu tố biến đổi. Để mô tả và định vị từng thành phố, ngôi nhà, gốc cây, ngọn cỏ, hạt cát là nhiệm vụ bất khả thi. Làm thế nào để ta giảm độ phức tạp của trái đất và sinh vật trên đó, để có thể ghi chúng lại trong một cơ sở dữ liệu và trên bản đồ? Ta làm điều đó bằng cách chọn những địa vật có ý nghĩa nhất (bỏ qua những thứ mà ta nghĩ không cần thiết cho dự án hoặc nghiên cứu cụ thể đang tiến hành) rồi khá quát hoá những địa vật được chọn. Chương 6, cũng những các phần sau của chương này, sẽ đề cập chi tiết hơn đến cách chọn và khái quát hóa. Còn bây giờ, ta tập trung vào địa vật.

Địa vật

Như đã được mô tả trong Định nghĩa #2 (và Hình 1.2), về mặt khái niệm, có hai phần trong GIS: một thành phần không gian hay bản đồ và một thành phần thuộc tính hay cơ sở dữ liệu. Các địa vật cũng có hai thành phần này. Chúng được biểu diễn dưới dạng không gian trên bản đồ và các thuộc tính mô tả được lưu trong file (tập tin) dữ liệu. Hai phần này được kết nối với nhau. Nói cách khác, mỗi địa vật trên bản đồ được nối đến một bản ghi trong file dữ liệu miêu tả địa vật đó. Nếu bạn xóa các thuộc tính của địa vật khỏi file dữ liệu thì hình ảnh địa vật cũng sẽ biến mất trên bản đồ. Ngược lại, nếu bạn xóa hình địa vật khỏi bản đồ thì thuộc tính của nó cũng biến mất.

Địa vật là đối tượng hoặc sự kiện riêng lẻ có vị trí (hoặc xảy ra) ở hiện tại, quá khứ hay tương lai, trong không gian. Ở Hình 1.2, một lô đất là ví dụ cho địa vật. Trong công nghiệp GIS, các địa vật mang nhiều tên gọi khác nhau như đối tượng, sự kiện, hoạt động, thể, chứng tích, thực thể, và tài nguyên. Khi kết hợp với các địa vật khác cùng loại (chẳng hạn như các lô đất khác trên Hình 1.2), chúng được sắp xếp trong các file dữ liệu được gọi là lớp, lớp phủ, hay chuyên đề. Trong cuốn sách này, ta sẽ dùng các thuật ngữ: địa vật và lớp.

Ở Hình 1.4 dưới đây, ba địa vật—lô đất, khối nhà, và tim đường—của một khu phố điển hình được hiển thị. Mỗi địa vật có một vị trí không gian và một tập hợp các thuộc tính. Vị trí không gian của nó không chỉ gồm tọa độ không gian mà còn có kích thước. Mặc dù nói “vị trí” có vẻ dẽ hiểu, nhưng rất khó định vị được những địa vật một cách chính xác và chuẩn xác. Độ chính xác và độ chuẩn xác được đề cập đến ở Chương 2, nhưng nói ngắn gọn thì độ chuẩn xác là mức độ đúng của phép đo. Chẳng hạn, một số thiết bị đầu vào, như GPS, có một sai số nhất định. Chúng có thể chuẩn xác trong một khoảng nhât định nếu được sử dụng đúng quy cách. Còn độ chính xác là mức tương ứng giữa dữ liệu và thế giới thực.

Figure 1.4: Each feature in the layers above has a spatial location and attribute data, which describes the individual feature.

Hình 1.4: Mỗi địa vật trong các lớp trên có một vị trí không gian và dữ liệu thuộc tính, để miêu tả một địa vật đơn lẻ. (Đường phố, lô đất, tòa nhà)

Ngoài vị trí ra, mỗi địa vật còn thường có một tập hợp các thuộc tính mô tả, để đặc trưng cho địa vật đơn lẻ. Mỗi đặc tính có dạng con số hoặc chữ (kí tự), và những giá trị này có thể định tính (chẳng hạn như: thấp, trung bình, hoặc cao) hay định lượng (con số đo đạc cụ thể). Đôi khi, địa vật còn có chiều thời gian; một khoảng thời gian trong đó dữ liệu không gian hoặc thuộc tính của địa vật có thể thay đổi.

Lấy ví dụ cho một địa vật, bạn hãy hình dung một cây đèn đường. Bây giờ hãy hình dung một bản đồ với các vị trí của tất cả những cột đèn gần nhà bạn. Trên Hình 1.5, các cột đèn đa số đều được biểu diễn bởi những hình tròn nhỏ. Hãy nghĩ đến tất cả những đặc tính khác nhau mà bạn có thể thấy được ở cột đèn. Rất nhiều đặc tính như vậy. Những đặc tính của cột đèn đường có thể có chiều cao, vật liệu, vật liệu nền, có bóng đèn tròn hay không, vật liệu làm bóng, màu cột, kiểu cách, công suất và độ sáng của bóng đèn, loại bóng, màu bóng đèn, ngày lắp đặt, biên bản sửa chữa, và những thứ khác.

Figure 1.5: Location of street lights, represented with a red circle, and their attributes.

Hình 1.5: Vị trí các cột đèn đường, thể hiện bởi hình tròn đỏ, cùng thuộc tính của chúng.
(Đèn đường)

Trong số nhũng thuộc tính của cột đèn, thuộc tính nào cần thiết còn phụ thuộc vào mục đích của bạn. Chẳng hạn, nếu bạn chỉ quan tâm đến vị trí cột đèn để đảm bảo an toàn cho riêng mình thì cần biết vị trí, chiều cao cột, và độ bền của bóng đèn. Trái lại, nếu bạn quan tâm đến bảo tồn di tích thì bạn quan tâm đến vị trí, kiểu cách và màu sắc cột đèn.

Bây giờ hãy tiếp tục nghĩ về các thuộc tính của địa vật, bằng việc hình dung những cây trồng quanh trường học hoặc cơ quan của bạn. Những thuộc tính nào cần thiết đối với người làm vườn và nhà thực vật học? Sẽ có sự khác biệt vì học có nhu cầu khác nhau. Bạn xác định những địa vật có liên quan đến ngành học của riêng mình và tìm những thuộc tính gán cho từng địa vật đó.

Điểm, đường gấp khúc và đa giác

Bây giờ hãy nghĩ về hình dạng các địa vật trên tấm bản đồ. Các tọa độ đơn lẻ hoặc cặp (x, y) định vị các địa vật khác nhau trong không gian và xác định hình dạng duy nhất của chúng. Các giá trị x và y của mỗi cặp tọa độ được gắn với hệ tọa độ trong thực tế, và sẽ được đề cập đến trong Chương 3. Còn bây giờ, ta hãy tập trung vào hình dạng của địa vật, với dạng tổng quát là các điểm, đoạn thẳng, và đa giác (xem Hình 1.6).

Figure 1.6:  Each feature has a spatial position.

Hình 1.6: Mỗi địa vật có một vị trí không gian.
Mỗi ngọn đền đường này có một cặp tọa độ x-y. Chúng là địa vật dạng điểm.
Còn mỗi đoạn phố lại gồm ít nhất là hai cặp tọa độ, một cho điểm đầu phố và một cho điểm cuối phố. Đôi khi, lại phải cần thêm những điểm phụ thêm đối với tuyến phố cong.
Các lô đất (và tòa nhà), trong ví dụ này, là những đa giác. Vì đa giác có diện tích, nên chúng phải gồm ít nhất là ba cặp tọa độ (thường là nhiều hơn), mà cặp tọa độ đầu và cuối thì trùng nhau.

Điểm
Điểm là kiểu địa vật có số chiều bằng 0 (nghĩa là chúng chỉ có 1 cặp tọa độ x, y) và có vị trí biểu thị bởi một kí hiệu nhỏ. Thứ mà bạn biểu diễn là điểm thì phụ thuộc vào nghiên cứu mà bạn tiến hành. Các ví dụ gồm có cột đèn, gốc cây, giếng nước, điểm xảy ra tai nạn xe, xảy ra phạm tội, bốt điện thoại, tâm chấn của động đất, và thậm chí, tùy theo tỉ lệ bản đồ, có thể bao gồm các toà nhà và thành phố.

Đường gấp khúc
Đường gấp khúc được hình thành từ một loạt (ít nhất là hai) cặp tọa độ. Cặp đầu tiên là điểm bắt đầu và cặp cuối cùng kết thúc. Hai cặp tọa độ hình thành một đoạn thẳng. Các cặp tọa độ phụ thêm sẽ hình thành những điểm giữa hai điểm đầu cuối này, cho phép đường có những đoạn ngoặt. Đường gấp khúc thuộc loại địa vật 1 chiều vì có chiều dài (đo được) nhưng không có bề rộng. Một lần nữa, những địa vật nào biểu diễn được bằng dạng đường thì phụ thuộc vào nghiên cứu của bạn, tuy nhiên thông thường thì các tuyến phố, đường cấp điện/nước/khi đốt, kênh dẫn, đường sắt, sông ngòi, tuyến bay, và đường đồng mức địa hình được biểu diễn dạng đường.

Đa giác
Đa giác là các địa vật có đường biên. Được hình thành bởi một dãy các cặp điểm tọa độ, đa giác khác với đường ở chỗ là điểm đầu cũng chính là điểm cuối. Điều này khiến cho đa giác có cả chiều dài lẫn chiều rộng, như vậy dạng địa vật 2 chiều này có diện tích bao bọc. Thứ gì được biểu diễn bàng đa giác thì cũng tùy dự án nghiên cứu; một số ví dụ gồm có ao hồ, cánh rừng, nhà cửa, quận huyện, tỉnh thành, lãnh thổ quốc gia, bang.

Tô-pô

Một trong số các khái niệm quan trọng nhất gắn với GIS và các công nghệ địa lý khác là tô-pô. Khi các địa vật được thêm vào GIS, chúng hình thành các mối quan hệ không gian—được gọi là tô-pô—với nhau (xét cả các địa vật trong cùng lớp và khác lớp nhau). Bạn có thể thấy tô-pô là thuật ngữ dễ gây nhầm lẫn một phần là vì nó có cả đặc tính không gian và đặc tính toán học. Trong cuốn sách này, bạn có thể định nghĩa tô-pô là quan hệ không gian giữa các địa vật. Nó có ý nghĩa kiểu như: các địa vật liên hệ lẫn nhau ở vị trí nào và theo những cách thức nào. Những mối liên hệ có thể dưới dạng đơn giản là khoảng cách giữa các địa vật, nhưng cũng có thể bao gồm các vấn đề khác nhau như sự liền kề và tính kết nối.

Hình 1.7: Các vòi nước chữa cháy được dựng bên đường (để xe cứu hỏa có thể lấy nước) và cũng gần kề với các công trình có nguy cơ xảy ra cháy.

  1. Khoảng cách giữa các địa vật. Nhà địa lý học Waldo Tobler đã tìm ra “định luật thứ nhất của địa lý học”, phát biểu rằng, “Mỗi thứ đều có liên hệ với các thứ khác, nhưng những thứ ở gần có liên hệ chặt chẽ hơn so với thứ ở xa.” (1970, 236). Kiểu tô-pô này xét tới quan hệ không gian nơi mà các địa vật tồn tại. Hãy xét vị trí không gian của các tuyến phố, các dải đường cho xe đạp, vỉa hè, và đèn đường. Chúng được bố trí để đi cùng nhau. Đây là một dạng tô-pô; đã có mối quan hệ tồn tại. Hãy lưu ý mối quan hệ giữa các vòi nước, khối nhà, và tuyến phố ở Hình 1.7.
  2. Tính liền kề. Tính liền kề tập trung vào một kiểu địa vật (như đường phố hoặc khối nhà) và xem liệu hai hoặc nhiều địa vật có phần nào chung nhau không. Hình dung một đoạn phố, và xem liệu nó có nhiều khả năng nối với ít nhất là một đoạn phố khác. Rồi đoạn phố khác đó lại nối tiếp với những phố khác nữa, tạo nên một mạng lưới đường phố. Khi một điểm hoặc một đường (như đường biên giới giữa hai lô đất) được chia chung giữa hai địa vật thì file dữ liệu không gian chỉ lưu giữ một điểm hoặc một đường, để tránh sự trùng lặp dễ gây ra lỗi chương trình. Mối quan hệ tô-pô này miêu tả các địa vật được liên hệ với nhau thế nào.
  3. Tính kết nối. Cũng với mục đích tập trung vào mối quan hệ giữa các địa vật, nhưng tính kết nối lại cụ thể hóa cách mà các địa vật được liên kết trong một mạng lướng. Mặc dù hai con phố có thể giáp nhau về không gian, nhưng điều đó không có nghĩa là giao thông có thể theo hai chiều được. Đây là những mối quan hệ tô-pô mà bạn có thể chỉ định. Khác với sự liền kề, tính kết nối có thể bao gồm nhiều kiểu địa vật khác nhau. Chẳng hạn, bạn có thể xác định dòng nước chảy qua các địa vật gồm đường ống và chốt van.

Mô hình dữ liệu

Các chương trình GIS hiện tại biểu diễn điểm, đường và đa giác theo cách khác nhau. Có hai mô hình cơ bản: raster (ô lưới, ma trận) và vector (véc-tơ, hình nét). Mỗi mô hình có ưu và nhược điểm riêng, và không có mô hình nào tốt hơn nếu xét về tổng thể. Một mô hình này có thể phù hợp với những kiểu dữ liệu và ứng dụng nhất định so với mô hình kia.

Raster
Dưới dạng ma trận có nhiều hàng và cột, mô hình dữ liệu raster che phủ vùng bề mặt đất và biểu thị các địa vật bằng ô, hoặc điểm ảnh. Mỗi điểm ảnh là một tế bào của mô hình dữ liệu raster, và chúng thường là những hình vuông đều nhau trên mỗi lớp. Mỗi điểm ảnh biểu diễn chính xác cho một mảnh trên mặt đất; vị trí địa lý của mỗi điểm ảnh có thể được xác định. Một giá trị thuộc tính cụ thể, biểu thị cho trạng thái của mảnh đất cụ thể nơi đó (xem Hình 1.8) được gắn với điểm ảnh. Nếu bạn cần nhiều hơn 1 thuộc tính để mô tả phần diện tích bên trong pixel (thường là như vậy), bạn sẽ cần một lớp thứ hai. Lớp raster thứ hai cho bạn chứa thuộc tính thứ hai. Lớp thứ 3 dành cho thuộc tính thứ ba, và cứ như vậy.

Các ô và nhóm ô riêng biệt biểu thị địa vật ngoài thực tế (Hình 1.8). Một địa vật điểm thường chiếm hết một ô trong khi các đường và đa giác chiếm một chuỗi các điểm ảnh nối tiếp, hoặc một vùng điểm ảnh. Các lớp raster sẽ phủ kín bề mặt khu vực nghiên cứu, chúng mô tả những gì hiện có trong khu vực. Không có khoảng trống nào trong lớp raster này. Các vùng được gọi là “trống” thì đơn giản là nhận giá trị bằng “0”, nhưng mọi điểm ảnh đều được nhận giá trị.

Figure 1.8: The raster and vector data models.  Each stores features in a different way.

Hình 1.8: Các mô hình dữ liệu raster và vector. Mỗi loại mô hình lưu giữ các địa vật theo cách khác nhau.

Về mặt khái niệm, mô hình raster đơn giản hơn. Bạn có thể lấy một phần của bề mặt đát, chia thành các ô, và gán cho mỗi ô một thuộc tính đại diện cho phần diện tích đó. Ở hình vẽ trên, bạn có thể cho mỗi ô giá trị D (developed/nhà cửa), P (park/công viên), hay W (water/nước). Với các ô có chứa cả “công viên” và “nước”, bạn có thể gán chúng một mã khác như PW (park + water) hay phán đoán xem phần nào chiếm nhiều diện tích ô hơn. Một cách khác để mã hóa các ô này là dùng số phần trăm diện tích của ô đó chứa nước. Nếu như 40 phần trăm của ô là mặt nước, thì ô có giá trị bằng 40.

Vector
Mô hình dữ liệu vector dùng các điểm và đường rời rạc để nhận diện các vị trí địa vật trên mặt đất. Các đối tượng véc-tơ thường không che phủ bề mặt như các lớp raster; chúng chỉ phác họa các địa vật tồn tại ở chỗ nào và phần không gian chung quanh những địa vật đó được bỏ trống. Lưu ý rằng có các khoảng trắng trong mô hình vector trên Hình 1.8. Không có khoảng trắng nào trong mô hình raster; toàn bộ diện tích bị che phủ.

Các địa vật véc-tơ được định vị theo tọa độ x, y. Như đã nêu trên, các điểm thì dễ rồi; chúng có 1 đỉnh. Đỉnh là vị trí trong không gain giúp ta xác định hình dạng của các địa vật loại điểm, đoạn thăng và đa giác. Ta đã thấy rằng điểm có 1 cặp tọa độ chỉ định vị trí của địa vật trong không gian. Đường gấp khúc thì có ít nhất là hai định (các điểm đầu và cuối). Đa giác thì phải có ít nhất 3 đỉnh để khép kín được một vùng diện tích. Các đường và đa giác thường có rất nhiều đỉnh để miêu tả đúng độ dài hoặc diện tích của chúng.

Trái với hệ thống raster ở đó mỗi lớp chỉ có một thuộc tính, mô hình dữ liệu véc-tơ có thể có nhiều thuộc tính cho mỗi loại địa vật. Các chương trình phần mềm khác nhau có nhiều cách tổ chức file dữ liệu vector, nhưng thường có ít nhất là 2 file: một để chứa dữ liệu không gian và file kia đẻ chứa thuộc tính.

Mối nối giữa các file không gian và thuộc tính được lập với một số thứ tự duy nhất. Mỗi địa vật trên bản đồ và thuộc tính tương ứng của nó có số thứ tự riêng để kết nối chúng với nhau. Một loại số thứ tự duy nhất, “chìa khóa”, kết nối đến file thuộc tính, được trình bày ở Chương 3.

Raster so với Vector.
Vậy mô hình nào tốt hơn? Mặc dù người dùng GIS có sở thích riêng nhưng để hỏi thứ nào “tốt hơn” sẽ là không đầy đủ. Có những ưu và nhược điểm trong từng mô hình, vì vậy câu hỏi hay hơn là mô hình nào sẽ tốt hơn trong những ứng dụng hoặc bộ số liệu cụ thể. Một số người trong công nghiệp GIS dùng khẩu ngữ “Raster is faster, but vector is corrector.” (Raster thì nhanh hơn, nhưng vector thì đúng hơn.) Dù đây là quy tắc cơ bản hợp lý, nhưng nó giấu đi những chi tiết bên trong. Đúng, công nhận rằng máy tính xử lý dữ liệu raster nhanh hơn, nhưng bộ vi xử lý máy tính hiện nay đã nhanh đến mức sự khác biệt này không còn đáng kể nữa. Đúng, kết quả tính bằng vector trông thì chính xác hơn, nhưng bạn có thể tăng độ phân giải của điểm ảnh lên để biểu diễn được giống vector (tuy rằng cách này làm tăng đáng kể kích thước của cơ sở dữ liệu). Sau đây là một số ưu và nhược điểm của hai loại mô hình dữ liệu:

Ưu điểm của raster:

  1. Dễ hiểu. Về mặt khái niệm, mô hình dữ liệu raster rất dễ hiểu. Nó sắp xếp dữ liệu theo hàng và cột. Mỗi điểm ảnh biểu thị cho một phần mặt đất.
  2. Tốc độ xử lý. Cấu trúc dữ liệu đơn giản của raster cùng công thức tính toán không phức tạp sẽ cho kết quả nhanh chóng. Chẳng hạn, để tính diện tích của một đa giác, máy tính chỉ cần lấy diện tích một ô (vốn như nhau trên toàn bộ lớp) rồi nhân với số ô tạo nên vùng cần tính. Tương tự, tốc độ của nhiều phép phân tích, như chồng chập và tạo vành đai, đều nhanh hơn hệ thống vector vốn phải dùng đến các phương trình hình học.
  3. Dạng dữ liệu. Ảnh viễn thám có thể dễ dàng được thao tác bằng hệ thống dựa trên raster vì ảnh này được cung cấp dưới dạng raster.
  4. Một số hàm phân tích (hàm phân tích bề mặt và lân cận) chỉ khả thi trong hệ thống raster. Ngoài ra, nhiều hàm phân tích mới xuất hiện trong hệ raster, do có cách tính toán đơn giản hơn, trước khi được chuyển sang hệ vector.

Khuyết điểm của raster:

  1. Hình thức. Các ô “có vẻ như” đánh mất quá nhiều chi tiết (Hình 1.9). Nhược điểm này mang nặng tính thẩm mỹ và có thể được khắc phục bằng cách tăng độ phân giải của lớp.

    Figure 1.9:  Comparison of raster and vector data models.  Raster layers often appear pixilated and thus less accurate.

    Hình 1.9: So sánh các mô hình dữ liệu raster và vector. Các lớp raster thường nhìn có vẻ “răng cưa” và do đó kém chính xác hơn.

  2. Độ chính xác. Đôi khi độ chính xác trở thành một vấn đề do độ phan giải điểm ảnh. Hãy hình dung nếu bạn có một lớp raster với độ phân giải 30 nhân 30 mét, và bạn muốn định vị các biển báo dừng xe. Cả một ô kích thước 30 nhân 30 sẽ biểu diễn cho một biển báo duy nhất. Nếu bạn chuyển lớp raster này sang vector, chương trình phần mềm có thể đặt biển báo này ở tâm của điểm ảnh. Đôi khi vấn đề về độ chính xác (và hình thức) có thể giải quyết được bằng tăng độ phân giải (thu nhỏ điểm ảnh), nhưng điều này làm ảnh hưởng đến cơ sở dữ liệu.
  3. Cơ sở dữ liệu lớn. Như đã nêu, độ chính xác và hình thức có thể được tăng cường bằng cách giảm kích cỡ điểm ảnh (phần diện tích mặt đất che phủ bởi mỗi ô), nhưng điều này làm tăng kích cỡ của file chứa lớp raster đó. Bằng cách làm độ phân giải tốt hơn gấp đôi (giảm kích cỡ điểm ảnh đi 50%, chẳng hạn từ 30 xuống còn 15 mét), dữ liệu cho lớp raster sẽ tăng gấp 4 lần. Nếu một lần nữa làm giảm độ phân giải, cho pixel nhỏ xuống còn 7,5 mét thì lớp raster sẽ tăng 4 lần nữa (như vậy là 16 lần lớn hơn kích cỡ file lưu trữ lớp raster 30 mét). Sở dĩ kích thước mỗi lần tăng gấp bốn vì độ phân giải tăng theo cả 2 phương x và y.

Ưu điểm của vector:

  1. Phù hợp với trực giác. Trong đầu ta luôn hình dung các địa vật như một khối liên tục chứ không phải được hợp thành từ những ô vuông nhỏ xếp kề nhau.
  2. Độ phân giải. Nếu các vị trí của địa vật có được một cách chuẩn xác và chính xác thì bạn có thể duy trì độ chính xác không gian đó. Các địa vật sẽ không bị trôi đi đâu trong phạm vi một ô như với raster.
  3. Tô-pô. Mặc dù mô hình dữ liệu raster bảo toàn vị trí tương đối giữa các địa vật với nhau, song chúng không thể biểu thị được mối quan hệ giữa các địa vật. Dạng phức tạp này của tô-pô có thể được tạo nên bằng hệ thống vector, từ đó bạn có thể dõi theo những kết nối trong một mạng lưới cấp nước cho khu đô thị qua cách bố trí địa vật là đường ống và khóa van, từ đó dõi theo hướng và lượng nước chảy.
  4. Dung lượng. Các điểm, đường và đa giác đơn giản theo dạng vector thì chiếm ít dung lượng đĩa so với raster. Đã có một thời điều này rất quan trọng khi dung lượng ổ đĩa cứng rất hạn chế và đắt.

Các nhược điểm của vector:

  1. Dạng hình học phức tạp. Các thuật toán hình học cần thiết để thao tác xếp chồng đa giác, tính khoảng cách lại phụ thuộc vào phép chiếu/hệ tọa độ được dùng, yêu cầu các lập trình viên có kinh nghiệm. Điều này thường không thành vấn đề đối với đa số người dùng GIS vì phần lớn các hàm tính toán GIS đều được lập trình sẵn trong phần mềm.
  2. Thời gian phản hồi chậm. Mô hình dữ liệu vector có thể sẽ chậm khi phải xử lý những bộ số liệu phức tạp, đặc biệt là trên các máy tính có cấu hình thấp.
  3. Ít phát kiến hơn. Vì có công thức toán học phức tạp hơn, nên những hệ thống vector chưa thể cho ra mắt những hàm phân tishc mới sau chừng một vài năm phát triển trên hệ thống raster.

Tài liệu được trích dẫn

Abler, R.F. (1988) “Awards, Rewards and Excellence: Keeping Geography Alive and Well”, Professional Geographer 40, 135–140.

Bolstad, P. (2002).  GIS Fundamentals: A First Text on Geographic Information Systems. White Bear Lake, Minnesota: Eider Press.

ESRI (1992). Arc/Info User’s Manual. Environmental Systems Research Institute, Redlands , California.

Gewin, V. (2004). “Mapping opportunities.” Nature, 427: 376–377.

Parker, H. D. (1988). “The unique qualities of a geographic information system: a commentary”. Photogrammetric
Engineering and Remote Sensing 54:1547–1549.

Rhind, D. (1988). “A GIS Research Agenda”, International Journal of Geographical Information System 2(1), 23–28.

Tobler, W. R. (1970). “A computer movie simulating urban growth in the Detroit region”. Economic Geography 46: 234–40.

8 phản hồi

Filed under Commons

8 responses to “GIS Commons: Sách giáo trình nhập môn Hệ thống thông tin địa lý

  1. Pingback: Chương 2: Đầu vào | Blog của Chiến

  2. Pingback: Chương 3: Xử lý bản đồ | Blog của Chiến

  3. Pingback: Chương 4: Xử lý dữ liệu | Blog của Chiến

  4. Pingback: Chương 5: Phân tích | Blog của Chiến

  5. Pingback: Chương 6: Xuất dữ liệu | Blog của Chiến

  6. Nguyễn Thư

    Bạn ơi bạn cho tớ xin file mềm bài này nhé. Rất vui lòng nếu bạn hồi đáp

    • Mình dịch trực tiếp và viết thẳng vào blog luôn đấy. Bạn có thể bôi đậm và copy nội dung bài viết, hoặc sao chép mã nguồn HTML. Nếu bạn có nhu cầu phân phối lại cho nhiều người hãy đề cập đến tác giả Michael Schmandt và bản gốc GIS Commons http://giscommons.org/ theo tinh thần Giấy phép Creative Commons – BY – SA 3.0.

Gửi phản hồi

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Log Out / Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Log Out / Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Log Out / Thay đổi )

Google+ photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ Log Out / Thay đổi )

Connecting to %s