Bài giảng Bài 2: Không gian dữ liệu và cấu trúc

Mục tiêu: Hiểu biết về khái niệm không gian dữ liệu và cấu trúc, đặc biệt là không gian vector và raster. Hiểu thêm về cấu trúc dữ liệu hình học tôpô và mối tương quan. Phát triển mô hình dữ liệu chủ đề.

ppt26 trang | Chia sẻ: nyanko | Lượt xem: 1229 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Bài giảng Bài 2: Không gian dữ liệu và cấu trúc, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Xin chân thành cám ơn Bài giảng gốc của giáo sư ưu tú Shunji MuraiĐại học Tokyo, Nhật Bản. được dịch bởi Nguyễn Lê HuyBài 2: Không gian dữ liệu và cấu trúcMục tiêu:Hiểu biết về khái niệm không gian dữ liệu và cấu trúc, đặc biệt là không gian vector và raster.Hiểu thêm về cấu trúc dữ liệu hình học tôpô và mối tương quan.Phát triển mô hình dữ liệu chủ đề.Đề cươngNội dung:Không gian vector và rasterHình học và hình học tôpô của dữ liệu vectorCấu trúc dữ liệu hình học tôpôMối tương quan tôpô giữa các vật thể không gianHình học và hình học tôpô của dữ liệu rasterĐặc trưng hình học tôpô của dữ liệu rasterMô hình dữ liệu chủ đềCấu trúc dữ liệu cho không gian mặt số hóaKhông gian vector và rasterCó 2 dạng dữ liệu hình học chính:Mô hình vector: sử dụng điểm, đường hoặc vùng riêng biệt, tương đương các vật thể riêng biệt đã được đặt tên và mã số thuộc tính.Mô hình raster: sử dụng ô lưới đều nhau để chia các chuỗi đặc trưng.Không gian vector và raster (t.t)Mô hình không gian vectorThuận lợiBất lợiBiểu đạt chính xác, khối lượng dữ liệu nhỏ, hình học tôpô thể hiện đầy đủ, truy xuất nhanh, biến chuyển linh hoạtCấu trúc phức tạp, khó khăn trong việc chồng lớp hay cập nhật dữ liệu, chi phí thu thập dữ liệu đắt đỏMô hình không gian rasterThuận lợiBất lợiCấu trúc dữ liệu đơn giản, dễ dàng chồng lớp và mô hình hóa, thích hợp biểu đạt mô hình 3D, kết hợp dễ dàng các dữ liệu hình ảnh, tự động hóa thu thập dữ liệuKhối lượng dữ liệu lớn, độ chính xác thấp, khó khăn để phân tích mạng lưới, biến chuyển chậm và không linh hoạt.Hình học và hình tôpô của dữ liệu vectorCác vật thể không gian được đại diện đặc trưng bởi các yếu tố điểm, đường và vùng.Về phân tích không gian trong GIS, nếu chỉ có hình học thông thường để biểu diễn hình dạng, vị trí và kích thước trong một hệ thống thì không đủ, phải cần đến hình học tôpô nữa.Hình học tôpô chỉ ra sự liên kết và mối quan hệ giữa các vật thể không gian.Hình học và hình tôpô của dữ liệu vector (t.t)Cấu trúc dữ liệu hình tôpô [nút]Cấu trúc dữ liệu hình tôpô [chuỗi]Cấu trúc dữ liệu hình tôpô [vùng đa giác]Ví dụ về nút, chuỗi và vùngHình tôpô và mối tương quan giữa các vật thể không gianHình tôpô và mối tương quan giữa các vật thể không gian (t.t)Sơ đồ hình học và hình tôpôĐối tượng vùngTọa độ(x,y)VùngĐườngĐiểmNútChuỗiĐa giácĐối tượng điểmĐối tượng đường/ chuỗiBao gồmBao gồmBao gồmVật tượng trưng Hình học Hình tôpôĐặc trưng bởiMột phần củaNằm trênBao gồmKề nhauTrái, phảiĐầu, cuốiHình học và hình tôpô của nguồn điểm trong không gian rasterHình học và hình tôpô của nguồn đường trong không gian rasterHình học và hình tôpô của nguồn vùng trong không gian rasterPhương hướng dòng chảyNhận dạng đường biên giới và nútVí dụ về sự tự động nhận biết hướng độ dốcMô hình dữ liệu chủ đềCác lớp bản đồCác dạng khác nhau của DEMHướng nhìn mắt chim với các dạng khác nhau của DEM
Tài liệu liên quan