ĐỀ CƯƠNG ÔN THI Môn học: Cơ sở GIS Và viễn thám

ĐỀ CƯƠNG ÔN THI
Môn học: Cơ sở GIS Và viễn thám
Câu 1: Khái niệm và nguyên lý hoạt động của hệ thống viễn thám (sử dụng sơ
đồ gồm 7 yếu tố).
1, Khái niệm:
Viễn thám là một ngành khoa học có lịch sử phát triển lâu đời. Sự phát triển của
khoa học viễn thám bắt đầu từ mục đích quân sự khi nghiên cứu các ảnh chụp sử dụng
phim và giấy ảnh từ khinh khí cầu, máy bay. Ngày nay, cùng sự phát triển của khoa học
kỹ thuật, viễn thám được ứng dụng trong nhiều ngành khoa học khác nhau như quân sự,
địa chất, địa lý, môi trường, khí tượng, thủy văn, nông nghiệp, lâm nghiệp,...
Định nghĩa:
“Viễn thám là khoa học nghiên cứu các thực thể, hiện tượng trên trái đất từ xa mà
không cần tiếp xúc trực tiếp vào nó”.
2, Nguyên lý hoạt động của hệ thống viễn thám:
Trong viễn thám, nguyên tắc hoạt động của nó liên quan giữa sóng điện từ từ nguồn phát
và vật thể quan tâm

1. Nguồn phát năng lượng (A) - yêu cầu đầu tiên cho viễn thám là có nguồn năng lượng
phát xạ để cung cấp năng lượng điện từ tới đối tượng quan tâm.
1


2. Sóng điện từ và khí quyển (B) - khi năng lượng truyền từ nguồn phát đến đối tượng, nó
sẽ đi vào và tương tác với khí quyển mà nó đi qua. Sự tương tác này có thể xảy ra lần thứ
2 khi năng lượng truyền từ đối tượng tới bộ cảm biến.
3. Sự tương tác với ñối tượng (C) - một khi năng lượng gặp đối tượng sau khi xuyên qua
khí quyển, nó tương tác với đối tượng. Phụ thuộc vào đặc tính của đối tượng và sóng điện
từ mà năng lượng phản xạ hay bức xạ của đối tượng có sự khác nhau.
4. Việc ghi năng lượng của bộ cảm biến (D) - sau khi năng lượng bị tán xạ hoặc phát xạ
từ đối tượng, một bộ cảm biến để thu nhận và ghi lại sóng điện từ.
5. Sự truyền tải, nhận và xử lý (E) - năng lượng được ghi nhận bởi bộ cảm biến phải được

truyền tải đến một trạm thu nhận và xử lý. Năng lượng được truyền đi thường ở dạng
điện. Trạm thu nhận sẽ xử lý năng lượng này để tạo ra ảnh dưới dạng hardcopy hoặc là
số.
6. Sự giải đoán và phân tích (F) - ảnh được xử lý ở trạm thu nhận sẽ được giải đoán trực
quan hoặc được phân loại bằng máy để tách thông tin về đối tượng.
7. Ứng dụng (G) - đây là thành phần cuối cùng trong quy trình xử lý của công nghệ viễn
thám. Thông tin sau khi được tách ra từ ảnh có thể ñược ứng dụng ñể hiểu tốt hơn về đối
tượng, khám phá một vài thông tin mới hoặc hỗ trợ cho việc giải quyết một vấn đề cụ thể.
Câu 2: Phân loại viễn thám.
3 phương thức phân loại viễn thám như sau:
a.Theo nguồn n.lượng đc use:
 V/thám bị động: use n.lượng mặt trời or n.lượng do vật thể bức xạ.
 V.thám chủ động: thiết bị thu nhận phát ra nguốn n.lượng tới vật thể rồi thu nhận tín
hiệu p.xạ lại.
b.Theovùng bước sóng use:
 V/thám trog dải sóng nhìn thấy và hồng ngoại p.xạ: nguồn n.lươgn use là b.xạ mặt
trời., ảnh viễn thám nhận đc dựa vào sự đo lường n.lượng vùng ánh sáng nhìn thấy và
hồng ngoại pxạ từ vật thể và bề mặt trái đất. Ảnh thu đc là ảnh quang học.
 V/thám hồng ngoại nhiệt: use nguồn n.lượg là bxạ nhiệt do vật thể phản sinh ra. Ảnh
thu đc là ảnh nhiệt.
 V/thám siêu cao tần: gồm 2 loại
+ Viễn thám bị động: thu lại sóng vô tuyến cao tần (b/sóg >1mm) đc bxạ tự nhiên
or pxạ từ 1 số đối tượng.
2


+ V/thám chủ động (RADAR) : vệ tinh cung cấp n.lượg riêng và phát trực tiếp đến
các vật thể, rồi thu lại n.lượg do sóng pxạ lại từ các vật thể.
c.Theo đặc điểm quỹ đạo:
 V/thám vệ tinh địa tĩnh: vệ tinh có tốc độ góc quay bằng tốc độ góc quay của trái đất,

mặt phẳng quỹ đạo song song với mặt phằng xích đạo. Vệ tinh quan sát trái đất tại 1
vị trí nhất định.
 V/thám vệ tinh quỹ đạo cực: vệ tinh có mặt phẳng quỹ đạo vuông góc or gần vuông
góc mới mặt phẳng xích đạo, tốc độ quay khác tốc độc quay của trái đất, đc thiết kế
sao cho time thu ảnh trên mỗi vùng lãnh thổ trên mặt đất là cùng giờ địa phương và
time lặp lại cố định đối với 1 vệ tinh. (ví dụ LANDSAT là 18 ngày, SPOT là 23
ngày...)
Câu 3: Khái niệm về vật mang, bộ cảm. Phương pháp quét dọc, quét ngang.
1, Khái niệm về vật mang, bộ cảm:
a, Vật mang
Phương tiện dùng để mang các bộ cảm tới độ cao và vị trí mong muốn để thu nhận
năng lượng bức xạ và phản xạ từ các vật thể trên bề mặt tạo ra ảnh quang học hay ảnh
rada được gọi là vật mang. Hiện nay, vật mang rất đa dạng, có thể là khinh khí cầu, máy
bay, vệ tinh, tàu vũ trụ,...
b, Bộ cảm
Thiết bị dùng để cảm nhận sóng điện từ phản xạ hay bức xạ từ vật thể được gọi là bộ
cảm biến (Sensor).
Nhiệm vụ:
Bộ cảm biến bao gồm các tế bào quang điện thực hiện nhiệm vụ thu nhận năng
lượng sóng điện từ phản xạ hay bức xạ từ vật thể theo từng bước sóng xác định. Sau đó,
năng lượng sóng điện từ được bộ cảm biến chuyển thành tín hiệu điện. Tiếp theo, tín hiệu
điện liên tục này được chuyển thành tín hiệu số (chuyển đổi tín hiệu điện thành một số
nguyên hữu hạn gọi là giá trị số của pixel) tương ứng với năng lượng sóng điện từ nhận
được ban đầu.
2, Phương pháp quét dọc, quét ngang
Hệ thống quét dùng để thu thập dữ liệu trên cơ sở sử dụng nhiều bước sóng khác
nhau được gọi là máy quét đa phổ MSS. Đây là hệ thống quét sử dụng cả trên máy bay và
vệ tinh.
Có hai phương pháp quét chính: quét vuông góc với tuyến chụp, quét dọc tuyến chụp
a. Quét vuông góc với tuyến chụp

• Trước hết ta làm quen với thuật ngữ : trường nhìn không đổi và trường nhìn

3


Trường nhìn không đổi là góc không gian tương ứng với một đơn vị chia mẫu trên
mặt đất. Lượng thông tin ghi được trong trường nhìn không đổi tương ứng với gía trị của
pixel.
Góc nhìn tối đa mà một bộ cảm có thể thu được sóng điện từ được gọi là trường
nhìn. Khoảng không gian trên mặt đất do trường nhìn tạo ra chính là bề rộng tuyến chụp.
• Quá trình quét vuông góc với tuyến chụp được thực hiện như sau :
Gương quay chuyển động trong mặt phẳng vuông góc với đường bay được sử dụng
để dịch chuyển trường nhìn không đổi tạo thành dòng quét vuông góc với hướng di
chuyển của vệ tinh.
Năng lượng phản xạ được phân chia ứng với từng bước sóng khác nhau (thông qua
kinh lọc phổ) được bộ tách sóng đo lường năng lượng ứng với từng kênh phổ và chuyển
thành giá trị số của từng pixel.
Sau khi kết thúc dòng quét, gương quay trả về vị trí ban đầu để tạo dòng kế tiếp nhờ
sự dịch chuyển đồng bộ của vệ tinh, kết quả nhận được ảnh vệ tinh là tập hợp của các
dòng ảnh liên tiếp nhau.
Trường nhìn không đổi của bộ cảm biến và độ cao của vệ tinh xác định độ phân giải
mặt đất và góc nhìn tối đa mà một bộ cảm có thể thu được sóng điện từ (được quét bởi
gương quay) được gọi là trường nhìn. Khoảng không gian trên mặt đất do trường nhìn tạo
nên tương ứng với độ cao của vệ tinh chính là bề rộng tuyến chụp và còn dược sử dụng
để xác định bề rộng của ảnh vệ tinh.
b. Quét dọc tuyến chụp
Quét dọc tuyến chụp sử dụng các hệ thống quét điện tử hoặc bộ tách sóng tuyến tính
để ghi nhận năng lượng bức xạ ứng với dòng quét cố định vuông góc với phương chuyển
động của vệ tinh.
Bộ tách sóng mảng tuyến tính được xây dựng tại mặt phẳng tạo ảnh của hệ thống

lăng kính cho phép tạo thành dòng quét vuông góc với hướng di chuển của vệ tinh. Mỗi
bộ tách sóng riêng biệt đo lường năng lượng phản xạ ứng với từng pixel được phân chia
với từng bước sóng khác nhau (thông qua kính lọc phổ).
Trong phương pháp này, mỗi bộ tách sóng mảng tuyến tính riêng sẽ đảm nhiệm việc
đo lường năng lượng ứng với từng kênh phổ và kích thước của trường nhìn không đổi
ứng với bộ tách sóng riêng biệt sẽ xác định độ phân giải mặt đất của ảnh vệ tinh.


Từ 2 phương pháp cơ bản cho thấy, các phần tử của ảnh vệ tinh thường có dạng
hình vuông và thể hiện một khu vực nào đó trên mặt đất. Nói chung, ảnh chỉ thể
hiện được những vật thể lớn gọi là ảnh có độ phân giải thấp, còn ảnh cho phép
4


tách các đối tượng nhỏ và thấy đủ chi tiết trên mặt đất được gọi là ảnh có độ phân
giải cao.
Câu 4:Khái niệm, tính chất bức xạ điện từ. Khái niệm cửa sổ khí quyển, độ
phản xạ phổ. Đặc trưng phản xạ phổ của thổ nhưỡng, thực vật, nước.
1, Khái niệm BXĐT
BXĐT xuất phát từ những tính chất điện và từ đặc trưng chung cho tất cả các
dạng của loại năng lượng giống sóng này, như được biểu lộ bởi sự phát sinh cả
trường dao động điện và từ khi sóng truyền trong không gian.
Ánh sáng khả kiến chỉ đại diện cho một phần nhỏ của phổ bức xạ điện từ, trải ra từ
các tia vũ trụ cao tần và tia gamma, qua tia X, ánh sáng cực tím, bức xạ hồng
ngoại, và vi ba, cho tới các sóng vô tuyến bước sóng dài, tần số rất thấp.

2, Bức xạ điện từ có tính chất sóng và hạt:
a, Tính chất sóng của bức xạ điện từ
Được xác định bởi bước sóng, tần số và tốc độ truyền. Năng lượng ánh sáng có
tính chất bức xạ tự nhiên với 2 trường điện và từ có hướng vuông góc với nhau, chuyển

động tuân theo nguyên lý của sóng điều hòa.
Phương trình truyền ánh sáng:
C = v. λ
Trong đó:
C: hằng số tốc độ ánh sáng ( ~ 3*108m/s)
v: tần số dao động của ánh sáng
λ: bước sóng của ánh sáng

b, Tính chất hạt

5


Được mô tả theo tính chất quang lượng tử (photon). Ánh sáng bao gồm rất nhiều
phân tử nhỏ riêng biệt đc gọi là các proton hay lượng tử (quanta). Năng lượng của mỗi
lượng tử đc xác định theo công thức sau:
Q = h.v
Trong đó:
Q: năng lượng của mỗi lượng tử (J)
h: hằng số plank (h=6,626*10-34 J/s)
v: tần số (Hezt)
 Giải phương trình trên ta đc:
v = Q/h; Q = h. C/λ

Bức xạ điện từ có 4 thông số cơ bản: tần số (bước sóng), hướng truyền, biên độ và
mặt phân cực.
Tất cả các vật thể đều phản xạ và hấp thụ, phân tách và bức xạ sóng điện từ theo
các cách khác nhau và đặc trưng này được gọi là đặc trưng phổ. Hiện tượng phản
xạ phổ có liên quan mật thiết với môi trường mà sóng điện từ lan truyền. Dải sóng
điện từ được coi là dải sóng có bước sóng từ 0.1 micromet đến 100 km.

•
•
•

•

c, Căn cứ vào bước sóng, sóng điện từ được chia làm các loại sau:
Sóng tử ngoại: có bước sóng từ 0.1μm đến 0.4 μm ;
Bức xạ điện từ ở bước sóng nhìn thấy: có bước sóng từ 0.4 μm đến 0.7 μm ;
Bức xạ hồng ngoại:
cận hồng ngoại (0.7 μm – 1.3 μm ),
hồng ngoại ngắn (1.3 μm – 3 μm ),
giữa hồng ngoại (3 μm – 8 μm ),
hồng ngoại nhiệt (8 μm – 14 μm),
hồng ngoại xa (14 μm – 1mm);
Sóng radio: Sóng micro, sóng cực ngắn, sóng ngắn (HF)…
3, Khái niệm cửa sổ khí quyển, độ phản xạ phổ:
Cửa sổ khí quyển: Trong dải phổ, dải sóng mà ở đó năng lượng được truyền qua
nhiều nhất thì đc gọi là các cửa sổ khí quyển.Trong các cửa sổ khí quyển thì dải
6


nhìn thấy là vùng rộng nhất và năng lượng ánh sáng đc truyền qua cũng mạnh
nhất.
Độ phản xạ phổ p(λ):
Là tỉ lệ phần trăm của năng lượng rơi xuống đối tượng và được phản xạ trở lại.
Với cùng 1 đối tượng, độ phản xạ phổ ở các bước sóng khác nhau là khác nhau.
Khả năng phản xạ phổ phụ thuộc vào bước sóng của sóng điện từ. Ở các bước
sóng khác nhau, giá trị phản xạ phổ của một vật thể không giống nhau.
Khả năng phản xạ phổ của vật thể phụ thuộc vào bước sóng được định nghĩa theo

công thức sau đây:
E
ρ (λ )
r =
.100%
λ E
0(λ )
Trong đó, Eρ(λ) – năng lượng phản xạ tại bước sóng λ;
Eo(λ) – năng lượng tới tại bước sóng λ.
4, Đặc trưng phản xạ phổ của thổ nhưỡng, thực vật, nước:
a. Đặc trưng phản xạ phổ của thổ nhưỡng
Đặc trưng phản xạ chung nhất của thổ nhưỡng là khả năng phản xạ phổ tăng theo
độ dài bước sóng, đặc biệt là bước sóng cận hồng ngoại và hồng ngoại nhiệt.
Ở dải sóng điện từ này, chỉ có năng lượng hấp thụ và năng lượng phản xạ mà không
có năng lượng thấu quang. Với các loại đất có thành phần cấu tạo các chất hữu cơ và vô cơ
khác nhau, khả năng phản xạ phổ sẽ khác nhau. Tùy thuộc vào thành phần hợp chất có
trong đất mà biên độ của đồ thị phản xạ phổ sẽ khác nhau.
Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng phản xạ phổ của thổ nhưỡng: cấu trúc bề mặt
của đất, độ ẩm của đất (khi độ ẩm tăng, phản xạ sẽ giảm), hợp chất hữu cơ, vô cơ có
trong đất. Khả năng phản xạ phổ của đất tỉ lệ nghịch với các yếu tố này.
b. Đặc trưng phản xạ phổ của thực vật
- Khả năng phản xạ phổ của thực vật phụ thuộc vào bước sóng điện từ. Trong
dải sóng điện từ nhìn thấy, các sắc tố của lá cây ảnh hưởng đến đặc tính phản
xạ phổ của nó, đặc biệt là hàm lượng chất diệp lục (clorophyl).
- Khả năng phản xạ phổ của lá cây :
 Ở vùng sóng ngắn và vùng ánh sáng đỏ (red) thấp. Ở vùng sóng này,
chất diệp lục hấp thụ phần lớn năng lượng chiếu tới, do vậy khả năng
phản xạ phổ của lá cây không lớn.
7

-

 Ở bước sóng xanh lá cây (green), khả năng phản xạ phổ của lá cây rất
cao, do đó lá cây ở trạng thái tươi tốt được mắt người cảm nhận ở màu
lục (green). Khi lá úa hoặc có bệnh, hàm lượng clorophyl giảm đi, khả
năng phản xạ phổ cũng thay đổi, mắt người sẽ cảm nhận lá cây có màu
vàng, đỏ.
 Ở vùng sóng hồng ngoại, ảnh hưởng chủ yếu đến khả năng phản xạ phổ
của lá cây là hàm lượng nước chứa trong lá.
Thực vật có khả năng hấp thụ năng lượng mạnh nhất ở các bước sóng 1.4 μm,
1.9 μm, 2.7 μm. Bước sóng 2.7 μm hấp thụ năng lượng mạnh nhất gọi là dải
sóng cộng hưởng hấp thụ. Khi hàm lượng nước chứa trong lá giảm đi, khả
năng phản xạ phổ của lá cây cũng tăng lên đáng kể.

c. Đặc trưng phản xạ phổ của nước
Khả năng phản xạ phổ của nước thay đổi theo bước sóng của bức xạ chiếu tới và
thành phần vật chất có trong nước. Ngoài ra, khả năng phản xạ phổ của nước còn phụ
thuộc vào bề mặt nước và trạng thái của nước.
Đối với đường bờ nước, ở dải sóng hồng ngoại và cận hồng ngoại có thể phân biệt
một cách rõ ràng. Nước có khả năng hấp thụ rất mạnh năng lượng ở bước sóng cận hồng
ngoại và hồng ngoại, do đó năng lượng phản xạ sẽ rất ít. Ở dải sóng dài, khả năng phản
xạ phổ của nước khá nhỏ nên có thể sử dụng các kênh ở dải sóng ngoài để xác định ranh
giới nước – đất liền.
Trong nước chứa nhiều thành phần hữu cơ và vô cơ, cho nên khả năng phản xạ
phổ của nước phụ thuộc vào thành phần và trạng thái của nước.
Nước đục có khả năng phản xạ phổ cao hơn nước trong, nhất là ở dải sóng dài.
Hàm lượng clorophyl cũng ảnh hưởng đến khả năng phản xạ phổ của nước (giảm khả
năng phản xạ phổ ở dải sóng ngắn, tăng ở dải sóng màu xanh lá cây).
Ngoài ra, một số yếu tố khác cũng ảnh hưởng đến khả năng phản xạ phổ của nước,

tuy không thể hiện rõ rệt qua sự khác biệt của đồ thị phổ: độ mặn của nước biển, hàm
lượng khí metan, oxi, nitơ, cacbonic,... trong nước.
Câu 5: Khái niệm ảnh số. Độ phân giải của ảnh vệ tinh
1, Khái niệm ảnh số:
Ảnh số được tạo bởi mảng hai chiều của các phần tử ảnh có cùng kích thước được
gọi là pixel ảnh. Mỗi pixel được xác định bởi tọa độ hàng (m), cột (n) và giá trị độ xám
của nó g(m,n). Giá trị độ xám của pixel thay đổi theo tọa độ điểm (x,y). Tọa độ hàng và
cột của mỗi pixel đều là các số nguyên. Tọa độ số hóa là các giá trị rời rạc m, n được xác
định như sau:

8


Trong đó m = 0, 1,…, M; n = 0, 1,…, N; là bước nhảy số hóa. Trong trường hợp ,
M = N, các giá trị rời rạc được gán vào các giá trị độ xám g(m,n) tương ứng của các pixel
ảnh. Khi đó, ảnh được lấy mẫu và các giá trị độ xám được lượng tử hóa.
Như vậy: ảnh số là một ma trận không gian của các đơn vị ảnh (pixel ảnh) được
xếp theo dòng và cột theo một trật tự nhất định dưới dạng số.
2, Độ phân giải của ảnh vệ tinh:
Độ phân giải là thông số cơ bản nhất phản ánh chất lượng và tính năng của ảnh vệ
tinh mà dựa vào đó ta có thể xác định khả năng phân loại, nghiên cứu vật thể.
Độ phân giải ảnh vệ tinh bao gồm: độ phân giải không gian, độ phân giải thời
gian, độ phân giải phổ và độ phân giải bức xạ.
Đối với từng bài toán, phải xác định được yêu cầu cụ thể về mặt kỹ thuật đối với
các thông số trên.
Ví dụ, khi nghiên cứu biến động thực vật cần dữ liệu ảnh vệ tinh đa phổ, chụp ở
các thời gian khác nhau, trên ảnh không có mây..Khi thành lập và hiện chỉnh bản đồ, tùy
thuộc vào tỉ lệ bản đồ mà yêu cầu với các thông số trên khác nhau. Bản đồ tỉ lệ 1:100 000
có thể dùng ảnh vệ tinh độ phân giải không gian 30 x 30 m; bản đồ tỉ lệ 1: 25 000 có thể
dùng ảnh vệ tinh độ phân giải 10 x 10 m.

2.1 Độ phân giải không gian
Độ phân giải không gian của ảnh vệ tinh là kích thước nhỏ nhất của một đối
tượng hay khoảng cách tối thiểu giữa hai đối tượng liền kề có khả năng phân biệt được
trên ảnh.
Ảnh có độ phân giải không gian càng cao thì có kích thước pixel càng nhỏ. Độ
phân giải này phụ thuộc vào kích thước của pixel ảnh, độ tương phản hình ảnh, điều kiện
khí quyển và các thông số quỹ đạo của vệ tinh.
Dựa vào độ phân giải không gian, ảnh vệ tinh có thể được chia làm các loại cơ bản
sau:
 ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao (độ phân giải không gian trên 1m),
 ảnh vệ tinh độ phân giải cao (1 – 10m),
 ảnh vệ tinh độ phân giải trung bình (10 – 100m)
 ảnh vệ tinh độ phân giải thấp (>100m).
2.2 Độ phân giải bức xạ
Để lưu trữ, xử lý và hiển thị ảnh vệ tinh trong máy tính kiểu raster, tùy thuộc vào
số bit dùng để ghi nhận thông tin, mỗi pixel sẽ có giá trị hữu hạn ứng với từng cấp độ
xám.
Độ phân giải bức xạ là khả năng nhạy cảm của các thiết bị thu để phát hiện những
sự khác nhau rất nhỏ trong năng lượng sóng điện từ (số bit dùng để ghi nhận thông tin
ảnh vệ tinh).
9


Phần lớn dữ liệu ảnh viễn thám hiện nay được lưu trữ ở dạng 8 bit, một số ảnh vệ
tinh độ phân giải cao có thể lưu trữ ở dạng 16 bit
2.3 Độ phân giải phổ
Độ phân giải phổ thể hiện bởi kích thước và số kênh phổ, bề rộng phổ hoặc sự
phân chia vùng phổ mà ảnh vệ tinh có thể phân biệt một số lượng lớn các bước sóng có
kích thước tương tự, cũng như tách biệt được các bức xạ từ nhiều vùng phổ khác nhau.
Ngoài ra, độ phân giải phổ thể hiện độ nhạy tuyến tính của bộ cảm biến trong khả

năng phân biệt sự thay đổi nhỏ nhất của cường độ phản xạ sóng từ các vật thể.
2.4 Độ phân giải thời gian
Độ phân giải thời gian là thời gian chụp lặp lại tại cùng một vị trí của ảnh vệ tinh.
Độ phân giải thời gian cho biết số ngày (hoặc giờ) mà hệ thống cảm biến của vệ tinh sẽ
quay lại để chụp một vị trí nhất định.
Do vậy, độ phân giải thời gian không liên quan đến các thiết bị ghi ảnh mà chỉ liên
quan đến khả năng khi lặp lại của vệ tinh. Ảnh được chụp vào các ngày khác nhau cho
phép so sánh đặc trưng bề mặt theo thời gian.
Ưu điểm của độ phân giải thời gian là cho phép cung cấp thông tin chính xác hơn
và nhận biết sự biến động của khu vực cần nghiên cứu

•
•
•
•
•

Câu 6: Phân tích ảnh bằng mắt: Khái niệm, các dấu hiệu.
1, Khái niệm:
Giải đoán bằng mắt là sử dụng mắt người cùng với trí tuệ để tách chiết các thông tin từ tư
liệu viễn thám dạng hình ảnh.
Để giải đoán ảnh cần sử dụng kiến thức của chuyên gia có sự hỗ trợ của các dụng cụ
quang học từ đơn giản đến phức tạp như kính lúp, kính lập thể, kính phóng đại.
Mục đích của việc giải đoán ảnh: là tách các thông tin hữu ích phục vụ cho yêu cầu của
người giải đoán.
Ưu điểm : đơn giản, nhanh chóng, phát huy được trí tuệ của người sử dụng
Nhược điểm : độ chính xác không cao, phụ thuộc vào khả năng của người phân loại,
thường chỉ sử dụng cho các đối lượng đơn giản (cây cối, nhà cửa, sông hồ), có hiệu quả
với ảnh độ phân giải không gian cao.
2, Các dấu hiệu giải đoán ảnh

a. Kích thước (size)
- Kích thước của một đối tượng được xác định theo tỷ lệ ảnh và kích thước đo được
trên ảnh, dựa vào thông tin này cũng có thể phân biệt được các đối tượng trên ảnh.
b. Hình dạng (shape)
10


- Là những đặc trưng hình thái bên ngoài tiêu biểu cho từng đối tượng.
Ví dụ: Hồ hình móng ngựa là các khúc sông cụt (đây là hình ảnh Horseshoe Bend là
một khúc sông hình móng ngựa thuộc con sông Colorado nằm gần thị trấn Page,
bang Arizona, Hoa Kỳ. Người dân thường gọi sông này là King Bend)
Dạng chổi sáng màu là các cồn cát ven biển.
c. Bóng râm (shadow)
- Ảnh vệ tinh thường chụp vào lúc 9h30 đến 10h (thế hệ 2) căn cứ vào bóng trên
ảnh, có thể xác định độ cao tương đối của đối tượng, từ đó có thể phân biệt được các
đối tượng. Bóng râm trên ảnh chụp từ máy bay cho ta khái niệm về hình dạng của địa
hình trên mặt cắt.
d. Độ đậm nhạt – độ sáng (tone)
- Là tổng lượng ánh sáng được phản xạ bởi bề mặt đối tượng. Tôn ảnh là dấu hiệu
hết sức quan trọng để xác định đối tượng.
Có thể chia tôn ảnh một cách tương đối ra thành 5 cấp: Rất sáng, sáng, trung bình,
xám tối, đen.
Ví dụ về 1 tone ảnh : Tôn ảnh sáng : Các vùng đất đá khô, cuội sỏi cát chứa ít nước,
các làng xóm, các đô thị.
e. Màu sắc (color)
- Trong phân tích ảnh bằng mắt khi sử dụng ảnh hồng ngoại màu, các đối tượng
khác nhau sẽ có màu khác nhau
Ví dụ : các loài thực vật có thể dễ dàng phát hiện qua màu sắc.
đ . Cấu trúc (structure)

- Là tần số lặp lại của sự thay đổi tôn ảnh, gây ra bởi tập hợp của nhiều đặc tính
rất rõ ràng của các cá thể riêng biệt.
Người ta thường phân chia ra một số loại hoa văn như sau: hoa văn chấm mịn, hoa
văn chấm thô, hoa văn lốm đốm, hoa văn dạng dải
Ví dụ: hoa văn thô đặc trưng cho các đá magma, hoa văn dạng dải đặc trưng cho các
đá trầm tích biến chất.
11


đ. Hình mẫu (pattern)
- Là nhân tố rất quan trọng thể hiện sự sắp xếp của đối tượng theo một quy luật
nhất định.
Ví dụ: Dạng đường thẳng có thể là đường sắt, đường quốc lộ hoặc các khe nứt lớn,
đứt gãy.
g. Mối liên quan (relationship)
- Sự phối hợp tất cả các yếu tố giải đoán, môi trường xung quanh hoặc mối liên
quan của đối tượng nghiên cứu với các đối tượng khác sẽ cung cấp một thông tin giải
đoán quan trọng để xác định chính xác đối tượng.
h. Chìa khóa giải đoán
- Là chuẩn giải đoán cho cho đối tượng nhất định bao gồm tập hợp các yếu tố và
dấu hiệu do người giải đoán thiết lập.
- Mục đích : nhờ khóa giải đoán người giải đoán có thể phân vùng, kiểm chứng và
khẳng định để nhận dạng các đối tượng hoặc nhóm đối tượng , từ đó có thể phân biệt
các đơn vị địa hình, các đơn vị cảnh quan địa lý, các HST,...
Câu 7: Xử lý ảnh số: khái niệm, các bước cơ bản. Phân loại ảnh: có giám sát và
không giám sát.
a.Xử lý ảnh số
* Khái niệm về ảnh số
- Dữ liệu viễn thám thường được sử dụng ở hai dạng:
+Dữ liệu tương tự có các giá trị liên tục theo thời gian. . Hầu hết các dữ liệu được thu

thập bởi bộ cảm biến cũng là dữ liệu liên tục (nhiệt độ, không khí,…).
+Dữ liệu số là các dữ liệu có giá trị rời rạc theo thời gian như ảnh viễn thám thu nhận
được từ các vệ tinh nhân tạo.
-Ảnh số được tạo bởi mảng hai chiều của các phần tử ảnh có cùng kích thước được gọi là
pixel ảnh.
* Các bước xử lý ảnh:Việc giải đoán ảnh có thể được chia làm 6 giai đoạn.
1.Thu thập tất cả các thông tin về địa chất, địa mạo của khu vực nghiên cứu.
12


2. Xem xét sơ bộ tất cả các ảnh của vùng nghiên cứu để nhằm tìm dấu hiệu giải
đoán( bước này rất quan trọng).
3. Giải đoán toàn bộ ảnh sau khi thực địa và sản phẩm được vẽ lên tờ giấy can. Nhưng
những chỗ không hiểu, không biết thì phải ghi lại.
4.Kiểm tra thực địa. Mang cả ảnh, cả sản phẩm giải đoán đi kiểm tra thực địa
5.Chỉnh lý lại toàn bộ kết quả giải đoán , toàn bộ kết quả thu được ở thực địa
6. Chính thức đưa kết quả lên bản đồ địa hình để lập lại bản đồ địa chất ảnh, bản đồ địa
mạo ảnh.
b.Phân loại ảnh
Gồm phân loại giám sát và không giám sát
 Phân loại có giám sát trong phân loại này chia thành bốn loại sau:
* Phương pháp phân loại xác suất cực đại( Maxium likehood)
-Là phương pháp thông dụng nhất, sử dụng các thống kê trong không gian phổ để xây
dựng thuật toán.Phương pháp này chặt chẽ và thường được sử dụng trong xử lý ản viễn
thám.
Nhận xét: Phương pháp này có cơ sở toán học chặt chẽ , để có kết quả phân loại đạt độ
chính xác cao cần có điều kiện:
+Các lớp cần có phân bố chuẩn, vì vậy hệ thống phân loại phải dựa trên các lớp phổ
+ Số liệu mẫu phải thực sự đại diện cho các lớp, cho phép xác định đúng hàm phân bố
của mỗi lớp

+ Phương pháp theo khoảng cách tối thiểu (Medium distance)Còn được gọi là phương
pháp “láng giềng gần nhất” . Là phương pháp tương đối đơn giản,dựa vào việc so sánh
khoảng cách từ điểmảnh cần phân loại tới tâm của các lớp trong không gian phổ rồi gán
điểm đó về với lớp có tâm gần với nó nhất.
* Phương pháp phân loại hình hộp
-Thuộc nhóm phương pháp phân loại có kiểm định đơn giản nhất. trong phương pháp này
dựa trên các số liệu mẫu để xác định khoảng phân bố của mỗi lớp trên từng kênh
-Phân loại theo phương pháp hình “hộp” được tiến hành như sau:
13


+ Xác định đường bao cho tất cả các hộp đặc trưng theo các vùng lấy mẫu
+Miền phân bố của các lớp không phải lúc nào cũng tách biệt mà có thể giao cắt nhau
+ Phương pháp phân loại này có thuật toán đơn giản, tốc độ thực hiện cao tuy nhiên số
điểm ảnh không được phân loại lại lớn
+ Các kênh ảnh có tương quan cao thì khả năng giao cắt của các miền phân bố các lớp
càng lớn
+ Các kênh ảnh có tương quan cao thì khả năng giao cắt của miền phân bố các lớp càng
lớn, có thể hạn chế điều này bằng cách biến đổi ảnh gốc thành ảnh thành phần chính, khi
đó các kênh ảnh hoàn toàn độc lập
* Phương pháp phân loại sử dụng mạng nơ ron
-Mạng nơ ron là một kỹ thuật nhằm phỏng theo những nguyên tắc hoạt động của bộ não
con người để tạo ra những công cụ thông minh và hiện được sử dụng khá rộng raxitrong
nhiều lĩnh vực khác nhau
-Mạng nơ ron trong trường hợp này có thể thiết kế để có số nút nhập bằng kênh ảnh sử
dụng trong phân loại. số liệu nhập vào là giá trị của mỗi kênh. Số nút xuất bằng số lớp
cần phân loại
-Độ phức tạp của bài toán phân loại còn phụ thuộc vào bản chất của các lớp cần phân loại
và khả năng tách biệt giữa chúng
* Phân loại theo logic fuzzy

-Các thuật toán phân loại cứng được áp dụng để phân loại các dữ liệu viễn thám dựa trên
cơ sở lý thuyết cổ điển, đòi hỏi phải xácđịnh chính xác ranh giới mà theo đó một phần tử
cosphari là một thành viên hoặc không phải là thành viên trong ranh giới đó.
=>Như vậy vấn đề đặt ra là trên tấm ảnh viễn thám có cả những pixel tinh khiết và những
pixel tổng hợp

 Phân loại không giám sát
*Phân loại không giám sát có thể được dùng như một phương tiện để sơ bộ tìm hiểu sự chia lớp của
một vùng sắp khảo sát hay trong trường hợp thông tin về các lớp phủ là không đầy đủ,hoặc thậm chí
không có(ứng dụng trong nhận dạng không có training).
* Đặc điểm các phương pháp phân loại không giám sát.
14


+ Không yêu cầu phải sử dụng số liệu mẫu mà chỉ sử dụng thuần tuý các thông tin phổ trên ảnh.
+ Các pixel trên ảnh sẽ được nhóm gộp vào các lớp phổ khác nhau trên cơ sở các nhóm phổ tự nhiên
biểu thị qua các giá trị độ xám của ảnh.Sau đó bằng xác minh thực địa mỗi lớp phổ sẽ được phân
thành các lớp tương ứng trên thực địa.
*Phân loại không giám định rất đa dạng trong Viễn thám người ta phân làm hai loại như sau:
-Phương pháp K giá trị trung bình(K-Mean)
Khi sử dụng phương pháp này số lớp cần phải được xác định từ trước.
Các bước tóm tắt phương pháp này:
+Bước 1:Khởi đầu chọn ra K vectow làm tâm(mean) cho k lớp khởi đầu.
+ Bước 2: Một vecto pixel sẽ thuôc lớp mà khoảng cách từ nó đến tâm của lớp là nhỏ nhất(thực
hiện với tất cả vecto trong 1lần lặp)
+ Bước 3: Tính lại tâm của các lớp. Nếu tất cả các tâm giữ nguyên,thuật toán dừng, nếu không quay
lại bước 2.
-Phương pháp ISODATA(In teractive Self- Organizing Data Analysis)
+ Đây có thể coi như một cải biên của phương pháp K giá trị trung bình nhằm khắc phục nhược
điểm đã nêu của phương pháp này bằng cách sau mỗi lần lặp tiến hành kiểm tra để nhóm gộp,loại bỏ

hay tách lớp khi cần,nhờ đó tự điều chỉnh được số lớp trong phân loại.
+ Thuật toán này đòi hỏi người sử dụng phải biết ước lượng để lựa chọn các tham số điều khiển quá
trình phân loại.

Câu 8: Khái niệm GIS theo chức năng. Các thành phần cơ bản của hệ thống
GIS.
1, Khái niệm GIS:
Theo chức năng, GIS là một hệ thống nhằm thu thập, lưu trữ, truy vấn, tích hợp, thao
thống
tác, phân tích và hiển thị Hệ
dữ liệu
khôngthông
gian. tin địa lý (GIS)
2, Các thành phần cơ bản của hệ thống GIS:
• Theo nghĩa hẹp, GIS được định nghĩa như một hệ phần mềm thực hiện chức năng
nhập dữ liệu, xây dựng cơ sở dữ liệu, phân tích dữ liệu và trình bày dữ liệu qua
các thiết bị đầu ra.
• Theo nghĩa rộng, GIS bao gồm phần cứng, phần mềm, dữ liệu, phương pháp, con
người
Dữ liệu
Phần
cứng:
Phần mền
Phương pháp
Máy tính
Máy in
Bàn số hóa
Đĩa CD và ổ USB

ArcGIS

Idrisi
Mapinfo
MicroStation

Bản đồ
Bảng thuộc tính

Phân lớp
Chồng xếp
Phân tích lân 15
cận
Phân tích mạng


Hệ thống thông tin địa lý (GIS):
+Phần cứng: Phần cứng của hệ thống GIS là hệ thống máy tính và các thiết bị
ngoại vi cho cài đặt và vận hành phần mềm GIS.
+Phần mềm: Phần mềm GIS cung cấp các chức năng và các công cụ cần thiết để
lưu trữ, phân tích và hiển thị thông tin địa lý.
+Dữ liệu: Dữ liệu có thể coi là thành phần quan trọng nhất trong một hệ GIS. Các
dữ liệu địa lý và dữ liệu thuộc tính liên quan có thể được người sử dụng tự tập hợp hoặc
được mua từ nhà cung cấp dữ liệu thương mại.Dữ liệu được sử dụng trong GIS không
chỉ là số liệu địa lý riêng lẽ mà còn phải được thiết kế trong một cơ sở dữ liệu.
+Phương pháp : Phương pháp trong các hệ thống GIS bao gồm toàn bộ các thủ
tục và thuật toán liên quan đến nhập, biên tập, chuyển đổi dữ liệu, truy vấn và
phân tích dữ liệu.
Câu 9: Khái niệm về cơ sở dữ liệu
• Các tập dữ liệu chứa các thông tin có liên quan đến một cơ quan, một tổ chức,
một chuyên ngành khoa học tự nhiên hoặc xã hội được lưu trữ trong máy tính
theo một quy định nào đó theo mục đích sử dụng được gọi là cơ sở dữ liệu.

• Một cơ sở dữ liệu của hệ thống thông tin địa lý có thể chia ra làm 2 loại số liệu
cơ bản: số liệu không gian và phi không gian. Mỗi loại có những đặc điểm riêng
và chúng khác nhau về yêu cầu lưu giữ số liệu, hiệu quả, xử lý và hiển thị.
 Số liệu không gian là những mô tả số của hình ảnh bản đồ, chúng bao gồm
toạ độ, quy luật và các ký hiệu dùng để xác định một hình ảnh bản đồ cụ thể
trên từng bản đồ. Hệ thống thông tin địa lý dùng các số liệu không gian để
16


tạo ra một bản đồ hay hình ảnh bản đồ trên màn hình hoặc trên giấy thông
qua thiết bị ngoại vi, …
 Số liệu phi không gian là những diễn tả đặc tính, số lượng, mối quan hệ của
các hình ảnh bản đồ với vị trí địa lý của chúng. Các số liệu phi không gian
được gọi là dữ liệu thuộc tính, chúng liên quan đến vị trí địa lý hoặc các đối
tượng không gian và liên kết chặt chẽ với chúng trong hệ thống thông tin địa
lý thông qua một cơ chế thống nhất chung.
Câu 10: Mô hình cấu trúc cơ sở dữ liệu của GIS: dữ liệu không gian, dữ liệu
thuộc tính.
1.Mô hình cấu trúc cơ sở dữ liệu không gian
a) Cấu trúc dữ liệu vector
+ Nhằm thể hiện chính xác các đối tượng địa lí trên bề mặt tđ lên bản đồ số bằng giá trị
liên tục của các cặp tọa độ và xác định chính xác mqh không gian của các đối tượng
+ Cho phép hiển thị các kiểu đối tượng dạng vùng và tuyến chính xác về vị trí, thường
được lựa chọn để xây dựng các cơ sở dữ liệu dạng vùng như thửa đất các đơn vị ranh
giới hành chính các cấp, mạng lưới giao thông, thủy văn
 Mô hình dữ liệu spaghetti
• Mức độ cấu trúc: Thông tin hình học các đối tượng được lưu chỉ bao gồm các
cặp tọa độ
• Tổ chức dữ liệu: Tệp DL chỉ gồm trường định danh đối tượng, trường x và y
• Các dữ liệu được lưu trữ bằng các cặp tọa độ.

• Thông tin về quan hệ không gian.
• Không mô tả được mối quan hệ không gian giữa các đối tương
• Dữ liệu vùng, đường ranh giới giữa 2 vùng được ghi nhận 2 lần, mỗi lần cho 1
vùng.
• Phần mềm điển hình là Mapinfo, Autocad
 Mô hình dữ liệu Topology
• Mức độ cấu trúc: Ngoài DL về các cặp tọa độ, các thông tin bổ trợ khác giúp
định nghĩa các đối tượng lân cận đc bổ sung vào tệp DL
• Tổ chức dữ liệu: Ngoài trường định định danh đối tượng, trường x và y còn thêm
các trường khác
• Các đối tượng được quản lý không chỉ toạ độ mà còn bằng MQH không gian
giữa chúng
• Mô tả trọn vẹn các thông tin về vị trí không gian (điểm nhãn) và quan hệ không
gian (liên thông với nhau, kề nhau, nằm trong nhau, phủ nhau)
• Mô hình Topology dùng các quan hệ không gian để định nghĩa các đặc tính
không
17


b) Mô hình dữ liệu raster:
•
•
•

Ma trận ô vuông, mỗi ô vuông được gọi là 1 pixel và đại diện cho 1 điểm trên
thực địa
Cách tổ chức phổ biến của dữ liệu raster là ma trận số gồm hàng và cột. vị trí của
pixel là thứ tự của hàng và cột
Cấu trúc dữ liệu: là 1 mảng 2 chiều các điểm ảnh (pixel). pixel là là 1 đơn vị cơ
sở đồng nhất biểu diễn 1 vùng các định trên TĐ, các pixel trong 1 bản đồ phải có

cùng kích thước, gốc tọa độ của hệ đặt tại pixel nằm tại đỉnh góc trái, mỗi pixel
được xá định bởi chỉ số dòng và chỉ số cột, kích thước của pixek trong raster gọi
là độ phân giải bản đồ hay ảnh

+ điểm: là 1 ô vuông pixel
+ đường: tập hợp các pixel nối tiếp nhau và sắp xếp theo 1 hướng nhất định
+ vùng: là 1 tập hợp khép kín các ô vuông lưới có vị trí liền kề nhau
•

Kiểu dữ liệu:

+ kiểu nominal (tên): là kiểu giá trị được phân loiaj theo tên đối tượng, mỗi miền giá trị
được đặt tên riêng, dùng trong rất nhiều kiểu mã như mã sử dụng đất
vd: kiểu sử dụng đất trong bản đồ hiện trạng sử dụng đất
+ kiểu ordinal ( liên tục): xá định theo tên và khoảng giá trị nhất định
+ kiểu interval ( khoảng giá trị) và kiểu radio (tỷ lệ): mô tả các giá tri liên tục của các
biến là số thực
•

Lớp dữ liệu raster

+ Mỗi lớp là 1 thực thể đối tượng
+ Tổ chức theo điểm, đường và vùng
+ Các lớp dữ liệu điểm, đường, vùng được lưu trữ trong các lớp riêng biệt
•

Phương pháp nén dữ liệu

+ phương pháp nén theo hàng cột: cho phép các điểm trên mỗi đơn vị bản đồ được lưu trũ
theo hàng từ trái qua phải bắt đầu từ ô đầu tiên đến ô cuối của mỗi vùng con

+ phương pháp nén cây tứ phân: dựa trên cơ sở chia liên tục của dạng ma trận 2n*2n
thành các thành phần cây tứ phân. vùng bản đồ chia thành 4 phần liên tục
2. Mô hình cấu trúc dữ liệu thuộc tính
18


Dữ liệu thuộc tính là các thông tin đi kèm với các dữ liệu không gian để mô tả về các
đối tượng điểm, đường và vùng. Trong các hệ thống GIS, phần lớn các tệp tin dữ liệu
thuộc tính được lưu thành các tệp tin riêng biệt với tệp tin dữ liệu không gian
 Quá trình phân tích và xây dựng dữ liệu thuộc tính trong GIS
• Điều tra, quan sát, thu thập dữ liệu của tổ chức: Tiến hành liệt kê các hồ sơ, sổ sách,
tệp dữ liệu của tổ chức
• Xác định thực thể dữ liệu và thuộc tính thực thể dữ liệu: Một thực thể được nhận diện
bằng một số các đặc trưng của nó gọi là thuộc tính.
• Xác định mối quan hệ giữa các thực thể dữ liệu: Mối quan hệ là sự mô tả sự liên hệ
giữa các phần tử của các tập thực thể với nhau, chúng là các gắn kết các tập thực thể
với nhau. Mối quan hệ giữa các tập thực thể có thể là một mối quan hệ sở hữu hoặc
phụ thuộc hoặc mô tả sự tương tác giữa chúng. Quan hệ giữa hai thực thể dữ liệu có
thể là đơn-đơn (1-1), đơn-đa (1-n), đa-đa (n-n). Quan hệ 1-1 là quan hệ một phần tử
của tâp thực thể A tương ứng với một phần tử của thực thể dữ liệu B và ngược lại.
Quan hệ 1-n là quan hệ một phần tử thực thể dữ liệu A tương ứng với nhiều phần tử
của thực thể dữ liệu B và một phần tử của thực thể dữ liệu B tương tứng với một phần
tử thực thể dữ liệu A. Quan hệ n-n là quan hệ một phần tử của thực thể dữ liệu A
tương ứng với nhiều phần tử của thực thể dữ liệu B và ngược lại.
• Lập lược đồ thực thể dữ liệu: Biểu đồ thực thể quan hệ mô tả các thực thể dữ liệu,
thuộc tính và các quan hệ giữa các thực thể dữ liệu. Mỗi biểu đồ thực thể dữ liệu
thường được lập cho một cơ sở dữ liệu nhất định.
• Chuyển biểu đồ thực thể dữ liệu sang mô hình dữ liệu quan hệ: Mỗi thực thể dữ liệu
sẽ tương ứng với một bảng dữ liệu.
CÂU 11: KHÁI QUÁT CÁC DẠNG HÂN TÍCH DỮ LIỆU KHÔNG GIAN

TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ
1. Phương pháp phân tích dữ liệu dựa trên số lớp dữ liệu:
 Phân tích dữ liệu dựa trên 1lớp dữ liệu: nhằm phân tích mối liên quan giữa các
đối tượng trong 1 bản đồ gồm:
• Đo lường: các phép tính khoảng cách giữa các đối tượng, tính chu vi,diên tích dư,
thể tích
• Truy vấn: các phép tính tìm kiếm thông tin từ cơ sở dữ liệu
• Phân lớp: sự ấn đinh tại giá trị cho các đối tượng cuả lớp dữ liệu
• Phân tích lân cận: gồm phân tích vùng đệm và phân tích phân bố
• Phân tích mạng: cho phép tìm hiểu các đối tượng liên kết với nhau theo mạng
lưới.
 phân tích dữ liệu dựa trên 2 lớp dữ liệu:
• Được thực hiện thông qua chồng xếp 2lớp trên bản đồ
• 2 lớp dữ liệu chồng xếp trên cơ sở các phép tính số học, đại số để tạo ra lớp dữ
liệu mới
19


 phân tích dữ liệu dựa trên nhiều lớp dữ liệu là dạng phân tích nâng cao phức
tạp nhất dựa trên các mô hình tính toán phức tạp như mô hình fuzzy logic,mô hình
artificial newral works,các công thức khác để kết hợp dữ liêu đầu vào và tạo ra lớp
thông tin mới
2. Phương pháp xử lý dữ liêu chung
bao gồm chuyển đổi hệ quy chiếu và chuyển đổi dữ liệu như chuyển đổi dữ liêu
từ dạng Vector sang Raster
Câu 12: Các phép đo đạc và phân tích lớp dữ liệu địa lý
Chức năng đo đạc là chức năng đơn giản nhất trong phân tích dữ liệu địa lý với
cả dữ liệu Raster và Vector
Nội dung đo đạc chủ yếu là xác định vị trí, chiều dài, diện tích. Các phép đo này
được thực hiện khác nhau giữa hai loại dữ liệu Vector và Raster.

• Đo đạc với dữ liệu Vector: Đơn vị cơ bản của dữ liệu là điểm, đường và vùng.
Vì vậy, các phép đo đạc sẽ là xác định vị trí, chiều dài, khoảng cách và diện tích
của các đối tượng địa lý.
 Vị trí của một đối tượng địa lý được lưu dưới dạng một tọa độ x,y với đối
tượng điểm, một dãy cặp tọa độ với dạng dữ liệu đường và vùng. Vị trí
của một vùng thường được xác định thông qua một điểm nhãn vùng.
 Phép đo chiều dài của đối tượng dạng đường hay đường ranh giới vùng.
Độ dài của đường sẽ bằng tổng các đoạn hay cung cộng lại. mỗi đoạn
đường hay cung được xác định bởi điểm khởi đầu và điểm kết thúc.
 Đo khoảng cách giữa 2 đối tượng địa lý là 1 chức năng quan trọng. các đối
tượng địa lý gồm điểm đường và vùng vì vậy đo khoảng cách có thể thực
hiện với nhiều cặp đối tượng khác nhau như khoảng cách giữa 2 điểm,
khoảng cách giữa 1 điểm và 1 đường…
 Phép đo diện tích được thực hiện với các đối tượng dạng vùng. Diện tích
của vùng thường được đo đạc thực địa và ghi thành một trường riêng
trong tệp dữ liệu.
• Đo đạc với dữ liệu Raster: Các phép đo đạc trên dữ liệu Raster được thực hiện
đơn giản hơn vì cấu trúc dữ liệu Raster đơn giản hơn Vector.
 Xác định vị trí một điểm là vị trí của pixel trong lớp dữ liệu Raster. Vị trí
của pixel được xác định bằng tọa độ hàng và cột của lớp dữ liệu.
 Diện tích được tính bằng tổng các pixel nhân với diện tích một pixel.
Diện tích của pixel được tính dựa trên độ phân giải.
Ví dụ, ảnh LANDSAT TM có độ phân giải là 30mx30m. Diện tích của một pixel
sẽ là 0.09 ha.
20


Khoảng cách được tính bằng chuỗi các pixel theo trật tự nhất định vì đường
được hiển thị trong mô hình dữ liệu Raster là chuỗi các pixel.
Câu 13: Nguyên lý chuyển cấu trúc dữ liệu dạng Raster sang Vector và ngược lại.

Chuyển dữ liệu trong GIS bao gồm nhiều kiểu khác nhau, chuyển đổi từ Raster
sang Vector và ngược lại là một trong những dạng chuyển đổi phổ biến.
a. Nguyên lý chuyển đổi dữ liệu từ dạng Vector sang Raster
Trong thực tiễn, rất nhiều dữ liệu địa lý được hiển thị theo dạng dữ liệu điểm để
thực hiện tính toán cần thiết.
 Các dữ liệu dạng đường của dữ liệu Vector là tập các điểm và mỗi điểm có
tọa độ xác định. Mỗi điểm này được chuyển sang tương ứng là một pixel.
Như vậy, chuỗi các điểm của dữ liệu Vector được chuyển thành chuỗi các ô
pixel
 Với các dữ liệu dạng vùng, quá trình chuyển đổi từ Vector sang Raster là sự
chia nhỏ vùng cần chuyển đổi thành các ô vuông phủ chùm vùng cần chuyển
đổi theo đường ranh giới vùng.
Trong quá trình chuyển đổi cần phải tính toán diện tích cần chuyển đổi theo
ranh giới vùng, hình thành lưới ô vuông hiển thị cho vùng cần chuyển với
kích thước ô xác định và cuối cùng là chồng xếp lưới ô vuông lên vùng cần
chuyển đổi để tạo ra lưới dữ liệu Raster của vùng chuyển đổi.
Việc lựa chọn độ phân giải của pixel là yếu tố quan trọng vì sự lựa chọn độ
phân giải ảnh hưởng đến độ chính xác của vùng cần chuyển đổi.
b.Chuyển đổi từ dữ liệu Raster sang dữ liệu Vector:
Ngoài chuyển đổi từ dữ liệu Vector sang Raster, nhiều ứng dụng đòi hỏi
chuyển đổi từ dữ liệu Raster sang Vector.
Hiện nay, ảnh vệ tinh viễn thám, ảnh hàng không dạng số rất đa dạng và
phong phú. Định dạng của các tệp dữ liệu ảnh vệ tinh viễm thám đều lưu trữ dưới
dạng dữ liệu Raster.
Nhiều ứng dụng trong lĩnh vực quản lý đất đai đòi hỏi dữ liệu ở dạng Vector,
vì vậy sự chuyển đổi dữ liệu từ Raster sang Vector là cần thiết
 Khái quát hóa quá trình chuyển đổi từ dữ liệu Raster sang cấu trúc dữ liệu
Vector được mô tả khái quát: Ảnh số thực chất là dãy các ô vuông được mã hóa
dưới dạng số và được xếp theo cấu trúc ma trận vuông. Như vậy, quá trình chuyển
đổi từ Raster sang Vetor là quá trình nhóm các pixel có cùng giá trị thành các nhóm

khác nhau
21


Câu 14: Chồng xếp các lớp dữ liệu.

Chồng ghép dữ liệu thực hiện trên cả dữ liệu dạng Vector và Raster. Tuy
nhiên, dữ liệu Raster là dễ dàng thực hiện hơn , có nhiều ứng dụng hơn.
Trong lĩnh vực quản lý đất đai, các phép tính chồng xếp dữ liệu Raster được
ứng dụng hiệu quả trong đánh giá đất, định giá đất, quy hoạch sử dụng đất, đánh
giá tác động môi trường của các phương án quy hoạch sử dụng đất.
Vì vậy, nội dung chủ yếu đề cập đến chồng xếp các lớp dữ liệu dạng Raster.
* Chồng xếp hai lớp dữ liệu Vector
Chồng xếp hai lớp dữ liệu Vector thực hiện trên cả lớp dữ liệu điểm, đường
và vùng. Trong nhiều ứng dụng, chồng xếp dữ liệu dạng vùng thường hay sử dụng
hơn.
* Chồng xếp dữ liệu Raster
Với dữ liệu Raster, chồng xếp hai lớp dữ liệu được thực hiện theo từng pixel. Các
tính toán cũng được thực hiện theo cấp độ pixel. Chồng xếp được thực hiện đơn giản hơn
dữ liệu Vector. Sự kết hợp các lớp dữ liệu Raster thông qua các phép tính toán để cho ra
lớp dữ liệu mới. Các phép tính có thể là các phép tính số học và đại số, phép tính so sánh
và Boolean.
• Chồng xếp lớp dữ liệu Raster dựa vào phép tính số học:
Phép tính số học và đại số là các phép tính cộng, trừ, nhân, chia, hàm số mũ, logarit,
các hàm số sơ cấp khác.
Mỗi lớp dữ liệu có thể cộng, trừ, nhân, chia với một hằng số nhất định.
Ví dụ, cho ba lớp dữ liệu A, B, C, các lớp dữ liệu mới C1, C2, C3 được tạo ra thông
qua các phép tính số học đơn giản để kết hợp lớp dữ liệu với hằng số. Lớp dữ liệu A
được cộng thêm giá trị 10 để tạo ra lớp dữ liệu mới C1. Tương tự, ta có thể cộng hai
lớp dữ liệu A và B để tạo ra lớp dữ liệu mới C2. Và cuối cùng, lớp dữ liệu mới C3

được tạo ra từ công thức C3=((A-B)/(A+B))*100.
• Chồng xếp các lớp dữ liệu Raster dựa theo phép tính so sánh:
Phép tính này để đánh giá một điều kiện nhất định. Những điều kiện đánh giá gồm
lớn hơn hoặc bằng (> =), nhỏ hơn hoặc bằng (< =) và trong khoảng (> và <).
Các phép tính so sánh thường ứng dụng trong truy vấn cơ sở dữ liệu bản đồ. Ví dụ,
ta chọn tất cả các pixel có mức thích nghi cao và rất cao từ bản đồ thích nghi cho
một mục đích sử dụng nhất định.
• Chồng xếp các lớp dữ liệu Raster dựa theo phép toán Boolean Logic:
Phép toán này thực chất là gán giá trị đúng hay sai. Gán giá trị 1 cho điều kiện đúng
và giá trị 0 cho điều kiện sai.
22


Ví dụ, cho lớp dữ liệu 1 và 2, ta tiến hành so sánh đánh giá hai lớp dữ liệu theo quy
tắc là nếu pixel ở lớp dữ liệu 1 và 2 đều chứa dữ liệu khác không thì lớp dữ liệu kết
quả nhận giá trị 1. Nếu pixel ở một lớp dữ liệu mà có giá trị 0 thì kết quả là 0, ô mất
dữ liệu không có giá trị gì (null).
Phép tính Boolean có nhiều ứng dụng trong xác định vùng đất hay khoanh đất thỏa
mãn nhiều tiêu chí và tiêu chí hạn chế.

23