Đề tài Quản lý hệ thống cây xăng ứng dụng công nghệ GIS

Dữ liệu Raster trong Geodatabase

Geodatabase có thể bao gồm dữ liệu raster là loại dữ liệu được đặc trưng bởi các cell hay pixel. Raster dataset lưu các giá trị được lấy mẫu cho từng cell dưới dạng một ma trận 2 chiều. Các cell đều có kích thước bằng nhau. Vị trí của cell đầu tiên bên cột trái cùng với kích thước của cell và số dòng, cột sẽ xác định vùng không gian trong một raster dataset.

Các cell trong raster dataset có thể mô tả nhiều kiểu dữ liệu như: độ phản xạ ánh sáng của dải quang phổ trong ảnh chụp từ vệ tinh, giá trị mầu sắc của một bức ảnh thường, giá trị bề mặt hay độ cao

Mỗi raster dataset có thể có nhiều hơn một lớp hay dải giá trị (band). Ví dụ một ảnh mầu có ba dải mầu (đỏ, xanh lá cây, xanh), mô hình độ cao số (DEM) có một dải giá trị, một ảnh quang phổ có nhiều dải giá trị.

Trong geodatabase, raster dataset có thể chiếm một số lượng lớn và bao trùm nhiều vùng địa lý. Geodatabase sẽ tự động chia tập lớn raster dataset thành các phần nhỏ và có thể nén chúng lại để tiện truy cập và lưu trữ. Ta có thể sử dụng mô hình này để xây dựng các raster dataset lớn trong geodatabase.

Vì raster dataset có ứng dụng rất lớn, nên khi phân tích ta sẽ thường xuyên làm việc với một tập con của lớp cơ sở dữ liệu thực thể. Khi làm việc với một raster dataset lớn, ta phải xác định khung nhìn được của raster giảm tối đa các dữ liệu thừa từ phía máy chủ.

Khi xây dựng raster dataset, một khái niệm rất quan trọng cần đề cập đến là Pyramid. Pyramid là sự biễu diễn dữ liệu theo độ phân giải giảm dần. Chiều cao của pyramid là số mức được xác định bởi ứng dụng. Các ứng dụng được xây dựng sẵn sẽ giúp ta tự định nghĩa được chiều cao này.

Pyramid bắt đầu tại lớp cơ sở hay mức 0, đây là lớp ảnh gốc của raster. Pyramid sẽ tiến hành xử lý theo chiều từ gốc đến đỉnh bằng cách gộp bốn điểm ảnh kề nhau ở mức dưới thành một điểm ảnh tại mức trên. Quá trình như vậy sẽ tiếp tục cho tới khi số lượng điểm ảnh nhỏ hơn bốn. Mức mà tại đó quá trình kết thúc chính là đỉnh của pyramid.

 

doc122 trang | Chia sẻ: netpro | Lượt xem: 3523 | Lượt tải: 2download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Đề tài Quản lý hệ thống cây xăng ứng dụng công nghệ GIS, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
point, breakline, hoặc polygon chỉnh sửa và tăng cường bề mặt của TIN Polygon hoặc là biểu diễn một vùng trong đó các điểm có cùng độ cao, hoặc dùng để phân định danh giới và cắt các phần tam giác. Hiển thị bề mặt trong TIN Có nhiều cách để mô tả trực quan bề mặt trong TIN. Ta có thể ứng dụng TIN trên bản đồ 2 chiều trong đó ta dùng mầu sắc để thể hiện: độ cao, độ dốc, hướng. Để hiển thị 3 chiều, ta dùng các phần mềm hộ trợ như ArcInfor của ESRI. Phần mềm cho phép ta nhìn các bề mặt ở nhiều góc nhìn khác nhau với các hình ảnh, đường mức được gấp thành các nếp. 4. So sánh các mô hình Mô hình vector Mô hình Raster Mô hình TIN Biểu diễn dữ liệu Mô hình tập trung biểu diễn các đối tượng đơn có độ chính xác cao Mô hình chủ yếu được áp dụng biểu diễn các sự việc và hình ảnh có tính liên tục Rất mạnh và hiệu quả trong việc biểu diễn bề mặt và độ cao của đối tượng Nguồn dữ liệu Từ các thiết bị thu nhận GPS Từ bản vẽ trên CAD Chuyển đổi từ dữ liệu raster hay TIN Là các ảnh chụp từ máy bay hay vệ tinh Chuyển đổi từ dữ liệu vector hay TIN Từ thiết bị thu nhận GPS Chuyển đổi từ dữ liệu vector Tập các điểm có thêm độ cao Lưu trữ Point lưu toạ độ x, y Line lưu cặp toạ độ (x, y) Polygon lưu các point tạo thành các miền đóng kín Mỗi cell được lưu chỉ số dòng và chỉ số cột đồng thời lưu giá trị tại cell đó Các đỉnh của tam giác bề mặt lưu toạ độ x, y Biểu diễn feature Point biểu diễn các feature có kích thước nhỏ. Line biểu diễn các feature có chiều dài xác định. Polygon biểu diễn các feature trải trên một miền xác định Point được biểu diễn bằng một cell đơn. Line xác định một tập các cell theo một hướng cụ thể. Polygon biểu diễn tập các cell sát cạnh nhau Breakline xác định mức thay đổi trên bề mặt. ExclusionArea xác định các polygon có cùng mặt chiếu. Liên kết hình học tô pô Liên kết đường (line) sẽ lưu vết của các line liên kết với một nút. Liên kết đa giác (polygon) lưu các đa giác nằm về hai phía của một đoạn thẳng. Các cell đứng cạnh nhau có thể được xác định vị trí bằng cách tăng hay giảm giá trị của dòng hoặc cột Mỗi tam giác có thể liên kết với nhiều tam giác xung quanh nó Kết xuất dữ liệu Mô hình vector thích hợp cho việc thể hiện chính xác hình dạng và vị trí của đối tượng. Mô hình raster thích hợp thể hiện hình ảnh hay các đối tượng liên tục Mô hình TIN chuyên dùng để hiển thị bề mặt địa hình. 5. Lựa chọn mô hình biểu diễn Mỗi mô hình đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với những mục đích cụ thể. Việc chọn mô hình thích hợp phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu mà sẽ biểu diễn và các thao tác trên dữ liệu đó. Chúng ta có thể lựa chọn các mô hình này theo một số tiêu trí sau. Chọn theo đặc trưng của đối tượng Nếu đối tượng ta cần hiển thị là những đối tượng riêng lẻ không có mối quan hệ ràng buộc thì mô hình vector là thích hợp nhất. Nếu ta định biểu diễn các đối tượng, sự kiện có tính liên tục và có quan hệ với nhau về mặt thuộc tính tại một vị trí cụ thể thì ta có thể chọn mô hình raster hay TIN. Trong đó, raster mô hình một miền bằng các giá trị thuộc tính tại một ô lưới, TIN mô hình miền bằng các điểm và các giá trị được lấy mẫu tại một vùng có mật độ thay đổi. Dữ liệu gì đã có sẵn Bước đầu tiên thiết kế mô hình hệ thống là ta phải xác định tất cả các dữ liệu đồ hoạ mà ta có. Xác định được dữ liệu mà ta có sẵn ảnh hưởng rất nhiều đến việc chọn mô hình biểu diễn. Khi đã tìm thấy kiểu dữ liệu phù hợp nhất, ta phải xét xem dữ liệu đó có đủ về mặt số lượng không và ta có thể tạo mới dữ liệu đó không. Việc tạo mới dữ liệu có ảnh hưởng nhiều đến chất lượng và giá thành của sản phẩm không. Vị trí của đối tượng Nếu việc xác định vị trí của đối tượng cần chính xác và rõ ràng thì ta nên chọn mô hình vector, vì mô hình này cho phép ta lựa chọn chính xác vị trí của từng đối tượng trên bản đồ. Xác định vị trí đối tượng với mô hình raster phụ thuộc nhiều vào kích thước của các cell. Trong mô hình TIN thì chỉ có các điểm và đường breakline là được xác định. Hai mô hình này có nhiều hạn chế trong xác định vị trí. Kiểu đối tượng cần biểu diễn Nếu ta định mô tả một đối tượng có kích thước lớn và có giá trị thuộc tính thay đổi theo thời gian hay những đối tượng có đường bao ngoài không rõ ràng thì mô hình raster là thích hợp hơn cả. Trong trường hợp ta cần mô tả các đối tượng mang đặc điểm và hình dạng của bề mặt trái đất như: đỉnh của các dãy núi, thung lũng, các dải đất hay các dòng suối chảy men theo sườn núi, ta nên áp dụng mô hình TIN. Để biểu diễn các đối tượng tự nhiên như hệ thống sông ngòi, kênh rạch... thì mô hình vector là thích hợp nhất. Chúng ta có thể vẽ hệ thống sông trên một lớp bản đồ, thực hiện các phép phân tích chỉnh sửa trên từng khúc sông. Phương pháp phân tích dữ liệu Nếu ta định phân tích bề mặt, mô hình TIN là mô hình cung cấp nhiều các hàm phân tích bề mặt nhất trong các mô hình. Bên cạnh đó, ta có thể chọn mô hình raster. TIN hỗ trợ việc tính toán độ cao giữa các bề mặt, xác định các vùng miền được nhìn thấy từ một điểm trong không gian, xác định độ cao, độ dốc của điểm trên bề mặt… Nếu ta định phân tích độ phân tán của đối tượng vô định theo thời gian, ví dụ mức độ ô nhiễm, chùm khói… thì ta nên chọn biểu diễn dữ liệu theo mô hình raster. Mô hình này hỗ trợ việc xác định quan hệ giữa các đối tượng gần nhau. Nếu dữ liệu cần biểu diễn liên quan đến việc xác định vị trí để đặt các các đối tượng lên bản đồ, tìm kiếm đối tượng quan mạng, quản lý hồ sơ đất hay truy vấn các đối tượng trên bản đồ, ta nên chọn mô hình vector. Định dạng xuất Kiểu, dáng và chất lượng hình ảnh trên bản đồ cũng ảnh hưởng đến việc ta quyết định nên chọn mô hình biểu diễn nào. Raster và TIN thích hợp trong việc tạo các bản đồ động với các giá trị thuộc tính thay đổi. Vector tạo bản đồ với các nét rõ ràng của các đối tượng. IV. MÔ HÌNH CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐỊA LÝ 1. Khái niệm cơ sở dữ liệu địa lý (Geodatabase) Cơ sở dữ liệu địa lý - Geographic Database hay Geodatabase là một cơ sở dữ liệu quan hệ chứa các thông tin địa lý. Nói cách khác, geodatabase là nơi lưu trữ các dữ liệu không gian bên trong một hệ quản trị cơ sở dữ liệu. Tất cả các dữ liệu: dữ liệu vector, raster, bảng và các đối tượng khác của GIS đều được lưu trong geodatabase. Geodatabase tồn tại ở 2 dạng: + Personal Geodatabase cho các ứng dụng đơn, trong quy mô nhỏ. Chúng ta có thể triển khai Personal Geodatabase trong hệ quản trị cơ sở dữ liệu như: MSAccess. + Multip Geodatabase cho các ứng dụng đa người dùng với phạm vi lớn. Chúng ta có thể thực hiện dạng này trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu như: Oracle, SQL Server, IBM DB2 và Informix. Geodatabase hỗ trợ mạnh mô hình dữ liệu vector. Trong mô hình này, ta biểu diễn các thực thể như là các đối tượng có thuộc tính, hành vi, và các quan hệ với các đối tượng khác. Thêm vào đó, mô hình còn biểu diễn các kiểu đối tượng cơ bản như: các đối tượng đơn, các feautre (đối tượng gắn với vị trí cụ thể), networks và topology (các feature có mối quan hệ về mặt không gian với các feature khác). Mô hình geodatabase đơn giản nhất chỉ bao gồm một tập các lớp feature độc lập. Mỗi lớp feature được biểu diễn bởi các point, line, polygon hoặc các annotation. Feature dataset bao gồm tập các feature classes đặt trong một hệ toạ độ, bao gồm các đối tượng object và các quan hệ giữa feature và object. Object là thực thể dữ liệu thuộc tính còn feature là thực thể dữ liệu không gian. Relationship liên kết hai thực thể với nhau. Các object thuộc cùng kiểu tạo thành object class, các feature tạo thành feature class, các relationship tạo thành relationship class Dữ liệu bên trong một Geodatabase Geometric networks mô hình các hệ thống tuyến tính như mạng giao thông. Đối tượng này hỗ trợ rất nhiều các chức năng để giải quyết các bài toán về mạng. Planar topologies cho phép các feature chia sẻ đường biên như: đường biên của tỉnh trùng với đường biên quốc gia Các Domain là tập các giá trị thuộc tính hợp lệ của các đối tượng. Chúng có thể được biểu diễn dưới dạng ký tự hoặc số. Validation rules đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu trong Domain. Raster datasets biểu diễn bản đồ, bề mặt, tính chất của môi trường dưới dạng các file ảnh nhị phân. Đặc trưng của nó là các cell hay pixel. TIN datasets đại diện một tập các tam giác không đều nằm tại các điểm có các độ cao z so với mặt biển. TIN phù hợp trong việc mô hình hoá bề mặt trái đất đặc biệt là mô phỏng 3D Nhiều cơ sở dữ liệu lưu giữ các mô tả về các vị trí của các feature trên bản đồ. Các mô tả này được lưu dưới dạng bảng trong geodatabase. Một tiến trình sẽ làm nhiệm vụ chuyển đổi các mô tả này thành các feature. Bảng trong geodatabase Trong một geodatabase, bảng có thể dùng để lưu dữ liệu thuộc tính, dữ liệu không gian, và các quan hệ. Bảng chứa dữ liệu thuộc tính gọi là object class. Bảng chứa dữ liệu không gian gọi là feature class. Trong bảng này luôn có hai trường được định nghĩa trước là objectID và geometry. Bảng mà lưu các quan hệ gọi là relationship class. Trong bảng này, ta có thể tuỳ ý tạo các trường để mô tả các thuộc tính của các quan hệ. Các trường trong bảng Có hai loại trường: các trường được định nghĩa trước và các trường do người dùng định nghĩa. Loại đầu tiên chỉ áp dụng cho các feature class, loại thứ hai xác định các thuộc tính nhằm mô tả cho các feature trong feature class. Hai kiểu trường này có thể tồn tại trên hai bảng là feature class và object class, hoặc chúng có thể cùng trên một bảng duy nhất feature class. Thuộc tính trong các trường diễn tả các đặc điểm của một đối tượng. Giá trị thuộc tính được phân thành một số loại như sau: + Thuộc tính có thể được chỉ định trước bằng các giá trị bảng mã (giúp cho việc phân loại đối tượng). + Thuộc tính có thể mô tả bằng dạng văn bản diễn đạt đặc điểm của một feature. + Thuộc tính có thể mô tả khoảng cách, diện tích trong các kiểu số. + Thuộc tính dùng làm chỉ mục nhằm xác định duy nhất một đối tượng hay tham chiếu đến một dòng trong bảng khác. Trường trong geodatabase hỗ trợ các thuộc tính trên và các thuộc tính này có kiểu sau: float, double, short integer, long integer, text, date, objectID, và BLOB (binary large object). Trong đó, objectID là các số nguyên được geodatabase sinh tự động mỗi khi một feature được tạo ra trong feature class. BLOB dùng để lưu dữ liệu âm thanh hoặc hình ảnh. 2. Dữ liệu Vector trong Geodatabase Vector là cách biểu diễn dữ liệu địa lý toàn diện và thường dùng nhất trong các ứng dụng. Nó đặc biệt phù hợp để biểu diễn các đối tượng có hình dạng, kích thước và đường bao cụ thể. Các đối tượng đó thường được biểu diễn dưới dạng các kiểu hình học cơ bản: point, line, polygon. Dữ liệu vector được lưu trong geodatabase như sau: + Object class: là một bảng trong cơ sở dữ liệu chứa các giá trị thuộc tính có liên quan đến feature. Ví dụ, một object class tên “owners” là chủ của các thửa đất “land parcels”. Object class lưu trữ thông tin về các chủ đất của các thửa đất. Chúng ta có thể thiết lập một quan hệ giữa các feature “land parcels” với các “owners”. Hình 2.17 Object class (owners) và feature class (parcels) + Feature class: Feature đơn giản chỉ là một đối tượng có vị trí cụ thể trong không gian thực, trên bản đồ feature class là một tập các feature có cùng kiểu. Các feature class có thể độc lập với các feature class khác hoặc có thể có quan hệ lẫn nhau. Khi ở trong mối quan hệ, các feature class được tổ chức thành một feature dataset. Trong geodatabase, feature class được thể hiện dưới dạng bảng. Trong bảng có một trường đặc biệt để lưu hình dạng và vị trí feature, trường này gọi là “shape” và có kiểu là geometry. Tất các các feature trong một feature class đều có cùng một kiểu geometry. Geometry tồn tại ở một trong 4 dạng: point, multipoint, polyline, và polygon. + Feature attributes: là dữ liệu thuộc tính của các feature. Chúng được lưu trong các cột thuộc bảng mô tả feature class. Giá trị của feature attribute cũng ở trong một số kiểu thông thường như: số (float, double, short integer, long integer), văn bản (text), ngày tháng (date). Ngoài ra trong geodatabase, giá trị của feature attribute còn có thể mang một số kiểu đặc biệt là: ObjectID: có giá trị kiểu long integer, được sinh tự động trong cơ sở dữ liệu mỗi khi một feature class được thêm vào. ObjectID xác định duy nhất một feature và được dùng để nối và thiết lập quan hệ giữa hai đối tượng. BLOB: chứa các đối tượng phức tạp như hình ảnh và âm thanh. Thuộc tính này cho phép ta lưu bất kỳ một dạng nội dung đa phương tiện nào vào trong một bảng của cơ sở dữ liệu. Hình 2.18 Thuộc tính bên trong một feature class + Feature dataset: là một tập các feature class, object class, relationship class, spatial reference, và geometric networks trên cùng một hệ quy chiếu. Các feature class trong một feature dataset có thể tổ chức để tạo thành một mạng hình học (geometric networks). Điều này rất quan trọng khi ta định xây dựng các ứng dụng có liên quan như: phân luồng giao thông, điều khiển lưu lượng nước trong ống… Bên trong cơ sở dữ liệu, các feature dataset được lưu trong một bảng. Mỗi dòng lưu tên và chỉ danh của feature dataset. + Spatial reference: một feature dataset luôn được biểu diễn trong một hệ toạ độ quy chiếu. Điều này cho phép xác định chính xác vị trí của các feature dataset. Spatial reference bao gồm 3 thành phần chính: - Hệ tọa độ quy chiếu xác định vị trí của feature được chiếu trên bản đồ. - Miền giới hạn xác định phạm vi của tọa độ. - Tỷ lệ xác định độ chính xác của tọa độ bản đồ. Spatial reference luôn kết hợp với một feature class. Nếu các feature class được tổ chức trong một feature dataset thì tất cả các feature class này đều có chung một spatial reference. Trong một geodatabase có thể có nhiều spatial reference, có thể dùng kết hợp với feature dataset và có thể dùng kết hợp với các feature class độc lập (không thuộc trong một feature dataset nào). Khi một spatial reference được gán cho một feature class hoặc feature dataset, ta có thể cập nhật hệ tọa độ, tuy nhiên khổng thể thay đổi miền giới hạn và tỷ lệ. Hình 2.19 Tham chiếu không gian + Relationship class: trong geodatabase, relationship dùng để thiết lập quan hệ giữa hai bảng, chỉ có một điểm cần nhớ là bảng có thể là feature class hoặc object class. Có 3 loại quan hệ relationship là topological (hình học), spatial (không gian), và general (thông thường). - Topological: quan hệ này chỉ được thiết lập giữa các feature, đó là khi ta muốn xây dựng một geometric network (mạng hình học) hay planar topology (các feature chung đường biên). Quan hệ này được ứng dụng trong các bài toán về mạng hay tìm mối tương quan giữa các feature trên bản đồ. - Spatial: GIS có rất nhiều phép toán phân tích không gian, trong đó nhằm xác định vị trí tương đối của các feature với nhau như nằm sát cạnh, trùng, bên trong, bên ngoài. Quan hệ này cũng chỉ rành riêng cho các feature. - General: là quan hệ được tạo nên giữa một feature và một object (tức là giữa đối tượng đồ hoạ và thông tin thuộc tính của nó). Trong đó một đầu là “nguồn”, đầu kia là “đích“. Điều này rất quan trọng trong thao cập nhật, khi đối tượng “nguồn” bị thay đổi thì đối tượng “đích” cũng thay đối theo. Các relationship được tổ chức lại để tạo thành relationship class. Đây là một điểm rất mới của geodatabase so với các cơ sở dữ liệu khác, coi relationship như là một đối tượng, ta có thể dùng các công cụ lập trình (được hỗ trợ) để tác động đến các quan hệ này. Hình 2.20 Quan hệ giữa các đối tượng + Geometric network (mạng hình học): là một tập các feature class được định nghĩa bởi người dùng để tạo thành một mạng dưới dạng các cạnh và nút liên kết với nhau. Trong mạng này, ta sẽ tự xác định các feature class, xác định vai trò của các feature class này trong mạng hình học, đồng thời tổ chức chúng vào một feature dataset. Ví dụ, trong một mạng đường nước, các van và đồng hồ là các nút còn đường ống đóng vai trò các cạnh. Hình 2.21 Các đối tượng trong geometric network + Domain: nhằm xác định các giá trị thuộc tính hợp lệ dưới dạng một tập các giá trị. Domain có thể là một miền giá trị quy định phạm vi cho việc nhập dữ liệu. Thông thường miền giá trị này có kiểu số. Hình 2.22 Miền giá trị đúng Giá trị domain cũng có thể ở dạng bảng mã nhằm phân loại các feature. Ví dụ: kiểu đất có thể là “trồng trọt”, “thổ cư”, “xây dựng”. Domain cũng có thể là các giá trị mặc định. Ta ứng dụng domain không chỉ trong việc kiểm soát giá trị thuộc tính của đối tượng mà còn trong cả các phép toán không gian. Khi ta tiến hành tách đôi một thửa đất, các giá trị thuộc tính mới của thửa đất có thể dựa trên cơ sở tỷ lệ tương quan giữa hai phần đất hoặc ta có thể xác định tạm thời giá trị thuộc tính cho cả hai phần vừa tách. Việc xác định domain trong trường hợp này tuân theo giao thức đã được đặt ra. + Validation rules: là các luật ràng buộc về giá trị thuộc tính, liên kết hình học hay vị trí của các feature để đảm bảo tính toàn vẹn của các feature. Validation rules liên quan chặt chẽ đến một khái niệm là subtype. Các feature trong feature class có thể được phân loại dựa vào một giá trị thuộc tính hay hành vi nào đó. Ví dụ feature là thửa đất ta có thể phân loại theo kiểu đất. Subtype chính là tập các feature có cùng giá trị thuộc tính hoặc hành vi... Geodatabase định nghĩa 3 kiểu validation rules là: attribute rule, connectivity rule, và relationship rule. Attribute rule là miền giá trị thuộc tính áp dụng cho một kiểu subtype của một feature class. Ví dụ attribute rule cho một trường tên là Diameter trong một bảng quy định đường kính của ống nước chỉ có các giá trị 10, 15, 25 và 50. Attribute rules gần giống với khái niệm domain. Connectivity rule xác định một cặp giá trị thuộc tính hợp lệ cho các subtype đối với các feature trong một liên kết mạng. Ví dụ: tại điểm nối của hai ống nước, ống có đường kính A chỉ có thể nối với ống có đường kinh B qua một ống nối được đặt riêng cho hai loại ống này. Relationship rule ràng buộc quan hệ giữa hai bảng trong cơ sở dữ liệu. Cụ thể là ta có thể thiết lập số lượng tổ hợp khi có kết nối hai bảng. Ví dụ: quan hệ chủ - thửa đất là quan hệ nhiều - nhiều, nhưng ta có thể quy định một thửa đất có thể có không, một, hoặc hai chủ (không có nhiều hơn); một chủ chỉ có không, một, hoặc hai thửa đất. Hình 2.23 Ràng buộc quan hệ giữa các đối tượng 3. Dữ liệu Raster trong Geodatabase Geodatabase có thể bao gồm dữ liệu raster là loại dữ liệu được đặc trưng bởi các cell hay pixel. Raster dataset lưu các giá trị được lấy mẫu cho từng cell dưới dạng một ma trận 2 chiều. Các cell đều có kích thước bằng nhau. Vị trí của cell đầu tiên bên cột trái cùng với kích thước của cell và số dòng, cột sẽ xác định vùng không gian trong một raster dataset. Các cell trong raster dataset có thể mô tả nhiều kiểu dữ liệu như: độ phản xạ ánh sáng của dải quang phổ trong ảnh chụp từ vệ tinh, giá trị mầu sắc của một bức ảnh thường, giá trị bề mặt hay độ cao… Mỗi raster dataset có thể có nhiều hơn một lớp hay dải giá trị (band). Ví dụ một ảnh mầu có ba dải mầu (đỏ, xanh lá cây, xanh), mô hình độ cao số (DEM) có một dải giá trị, một ảnh quang phổ có nhiều dải giá trị. Hình 2.24 Các giải giá trị trong raster dataset Trong geodatabase, raster dataset có thể chiếm một số lượng lớn và bao trùm nhiều vùng địa lý. Geodatabase sẽ tự động chia tập lớn raster dataset thành các phần nhỏ và có thể nén chúng lại để tiện truy cập và lưu trữ. Ta có thể sử dụng mô hình này để xây dựng các raster dataset lớn trong geodatabase. Vì raster dataset có ứng dụng rất lớn, nên khi phân tích ta sẽ thường xuyên làm việc với một tập con của lớp cơ sở dữ liệu thực thể. Khi làm việc với một raster dataset lớn, ta phải xác định khung nhìn được của raster giảm tối đa các dữ liệu thừa từ phía máy chủ. Khi xây dựng raster dataset, một khái niệm rất quan trọng cần đề cập đến là Pyramid. Pyramid là sự biễu diễn dữ liệu theo độ phân giải giảm dần. Chiều cao của pyramid là số mức được xác định bởi ứng dụng. Các ứng dụng được xây dựng sẵn sẽ giúp ta tự định nghĩa được chiều cao này. Pyramid bắt đầu tại lớp cơ sở hay mức 0, đây là lớp ảnh gốc của raster. Pyramid sẽ tiến hành xử lý theo chiều từ gốc đến đỉnh bằng cách gộp bốn điểm ảnh kề nhau ở mức dưới thành một điểm ảnh tại mức trên. Quá trình như vậy sẽ tiếp tục cho tới khi số lượng điểm ảnh nhỏ hơn bốn. Mức mà tại đó quá trình kết thúc chính là đỉnh của pyramid. Hình 2.25 Mô hình Pyramid Việc xây dựng pyramid có ý nghĩa rất quan trọng trong việc tăng cường hiệu năng hiển thị dữ liệu raster trên bản đồ. Khi ta tải dữ liệu bản đồ, chúng ta sẽ quy định các mức hiển thị ứng với mỗi tỷ lệ bản đồ. Nếu bản đồ hiển thị với tỷ lệ nhỏ, ta chỉ cần tải dữ liệu của mức đỉnh trong pyramid. Khi người dùng thực hiện các thao tác phóng to, thu nhỏ, tại tỷ lệ nào ta sẽ tải dữ liệu của mức ứng với tỷ lệ đó. Điều này giúp chúng ta tiết kiệm rất nhiều thời gian trong hiển thị dữ liệu raster. Lược đồ raster trong geodatabase Trong một raster dataset đơn giản nhất bao gồm các bảng sau: + Bảng Raster_Columns: khi ta thêm một raster vào geodatabase, raster này sẽ được lưu tại một dòng trong bảng Raster_Columns. Trong Raster_Columns có một khoá ngoại tham chiếu đến bảng Raster_Table thông qua trường raster_id. Tên Kiểu dữ liệu Chú thích rastercolumn_id Interger khoá chính của bảng description String mô tả bảng Raster_Table database_name String tên cơ sở dữ liệu table_name String tên bảng nghiệp vụ (Business_Table) raster_column String tên raster cdate Date thời gian mà một raster được thêm vào trong bảng Business_Table + Bảng Raster_Table: bao gồm các bản ghi lưu trữ thông tin về các ảnh có trong bảng Raster_Columns. Tên Kiểu dữ liệu Chú thích raster_id Interger khoá chính của bảng xác định duy nhất một ảnh được lưu trong bảng raster_flags Integer một bit được thiết lập theo đặc điểm của ảnh lưu trữ description String một chuỗi ký tự mô tả ảnh + Bảng Raster_Band: ta biêt rằng mỗi ảnh raster có thể được chia thành một hay nhiều giải giá trị. Bảng Raster_Band lưu trữ giải giá trị này cho các ảnh raster. Cột raster_id_column của bảng Raster_Band là một khoá ngoài tham chiếu đến bảng Raster_Table. Tên Kiểu dữ liệu Chú thích rasterband_id Integer khoá chính của bảng xác định duy nhất một giải giá trị raster_id Integer khoá ngoài tham chiếu đến bảng Raster_Table name String tên của giải giá trị raster band_flags Integer một bit được thiết lập theo các đặc điểm của giải giá trị raster block_height Integer + Bảng Business: đây là bảng do người dùng định nghĩa, ví như có thể chứa cột miêu tả hình ảnh của ngôi nhà house_image. Đây là một khoá ngoại tham chiếu đến Raster_Table. Trong trường hợp này, Raster_Table lưu một bản ghi cho mỗi ảnh raster của một ngôi nhà. + Bảng Raster_Block: bảng Raster_Block lưu các điểm ảnh cho mỗi giải giá trị raster. Geodatabase sẽ “lát” các điểm ảnh này vào các khối theo kích thước do người dùng tự định nghĩa. Kích thước của mỗi khối cùng với phương pháp nén dữ liệu sẽ xác định khối lượng cần lưu trữ của mỗi khối raster. Các khối raster có thể được cấu hình sao cho các bản ghi trong khối raster có kích thước phù hợp với khối dữ liệu trong một hệ quản trị cơ sở dữ liệu. Bảng Raster_Block bao gồm trường rasterband_id là khoá ngoài tham chiếu đến bảng Raster_Table. Tên Kiểu dữ liệu Chú thích rasterband_id Integer khoá ngoài tham chiếu đến bảng Raster_Table rrd_factor Integer xác định ví trí của khối raster trong mức phân giải của pyramid row_nbr Integer số dòng trong một khối col_nbr Integer số cột trong một khối block_data BLOB mô tả dữ liệu điểm ảnh được “lát” vào trong một khối + Bảng Raster_Auxiliary: bảng Raster_Auxiliary là bảng lưu trữ các thông tin về mầu sắc của ảnh bản đồ. Trường rasterband_id là một khoá ngoài tham chiếu đến bảng Raster_Band. Tên Kiểu dữ liệu Chú thích rasterband_id Integer khoá ngoài tham chiếu đến bảng Raster_Band type Integer là số nguyên đặc trưng cho các đặc điểm dữ liệu trong cột object object BLOB có thể lưu mầu sắc bản đồ, số liệu ảnh… Mô hình bảng Raster_Column rastercolumn_id description database_name owner table_name raster_column 1 business house Raster_Table Raster_Band Raster_Block Raster_Auxiliary Business building_id house 10 55 raster_id raster_flags description 55 rasterband_id block_height name band_flags raster_id 89 55 rasterband_id rrd_factor row_ubr block_data 89 rasterband_id type object 89 CHƯƠNG III KIẾN TRÚC ARCGIS SERVER I. VAI TRÒ CỦA ARCGIS SERVER VỚI HỆ THỐNG Nói chung, khi nhắc đến GIS người ta thường nghĩ đến các phần mềm có thể xử lý, phân tích mọi thao tác bản đồ. Những phần mềm này là những ứng dụng được cài đặt trực tiếp trên máy cá nhân. Tuy nhiên, mục đích cơ bản của hệ thống cung cấp thông tin cây xăng là cung cấp các thông tin cây xăng đến mọi người dùng dưới dạng bản đồ trực tuyến bao gồm dữ liệu đồ hoạ và dữ liệu thuộc tính, đồng thời thực hiện các thao tác tìm kiếm trên bản đồ. Yêu cầu cơ bản của hệ thống là cung cấp thông tin qua Internet. Việc áp dụng các phần mềm trên cho hệ thống này là điều không tưởng. Vì vậy ta cần một công nghệ khác để

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • docQuản lý hệ thống cây xăng ứng dụng công nghệ GIS.doc
Tài liệu liên quan