Mô hình dữ liệu địa lý Vector & Raster

Mô hình vector được sử dụng để biểu diễn các đối tượng rời rạc trong dữ liệu địa lý, có ranh giới rõ ràng. Nó sử dụng ba phần tử hình học cơ bản: điểm, đường và vùng. Điểm được xác định bởi tọa độ, đường được tạo thành từ chuỗi các điểm có thứ tự, và vùng là một diện tích khép kín được định nghĩa bởi chuỗi các điểm. Một đối tượng có thể được biểu diễn khác nhau dưới dạng điểm, đường, hay vùng tùy thuộc vào tỉ lệ bản đồ. Ví dụ, một thửa đất hình chữ nhật có thể được thể hiện là một điểm ở tỉ lệ bản đồ nhỏ (1/20.000, 1/10.000) nhưng sẽ là một vùng ở tỉ lệ lớn hơn (1/1000). Khả năng biểu diễn này là ưu điểm lớn của mô hình vector, cho phép mô tả chi tiết các đặc điểm địa lý. Tuy nhiên, việc lưu trữ dữ liệu vector có thể phức tạp hơn so với mô hình raster, đặc biệt là khi đối tượng có hình dạng phức tạp. Tài liệu đề cập đến hai cấu trúc dữ liệu chính cho mô hình vector: Spaghetti và Topology, mỗi loại có ưu điểm và nhược điểm riêng về mặt hiệu quả lưu trữ và khả năng phân tích không gian.

Mô hình raster, trái ngược với mô hình vector, dùng để biểu diễn các đối tượng liên tục hoặc các hiện tượng phân bố không gian liên tục. Nó chia không gian thành một lưới các ô vuông nhỏ gọi là pixel. Mỗi pixel mang một giá trị đại diện cho thuộc tính của vùng đó, ví dụ như độ cao, nhiệt độ, hay lượng mưa. Kích thước pixel quyết định độ phân giải không gian của dữ liệu, nghĩa là độ chính xác trong việc thể hiện vị trí và phạm vi của đối tượng. Diện tích raster được tính bằng diện tích pixel nhân với tổng số pixel. Giá trị của pixel có thể là định lượng (số) hoặc định tính (phi số). Việc xử lý dữ liệu raster thường dễ dàng hơn so với dữ liệu vector, đặc biệt trong các phép tính toán dựa trên vùng. Tuy nhiên, dung lượng dữ liệu raster thường lớn hơn vector, do số lượng pixel cần lưu trữ. Tài liệu đề cập đến hai phương pháp mã hóa dữ liệu raster: mã hóa từng ô (ghi giá trị từng pixel) và mã hóa đoạn chạy (gom nhóm các pixel có cùng giá trị), mỗi phương pháp có ưu điểm trong việc xử lý các loại dữ liệu khác nhau. Dữ liệu raster cũng có thể gặp vấn đề về dữ liệu khuyết thiếu (NO DATA).

Sự lựa chọn giữa mô hình vector và raster phụ thuộc vào mục đích sử dụng và loại dữ liệu cần biểu diễn. Mô hình vector phù hợp cho việc thể hiện các đối tượng rời rạc, có ranh giới rõ ràng, cho phép lưu trữ thông tin thuộc tính chi tiết cho từng đối tượng. Trong khi đó, mô hình raster thích hợp cho việc thể hiện các hiện tượng liên tục, phân bố không gian rộng lớn, và dữ liệu được thu thập từ cảm biến từ xa (ví dụ hình ảnh vệ tinh). Mô hình vector thường có chất lượng đồ họa tốt hơn, thích hợp cho việc thể hiện bản đồ, trong khi mô hình raster lại ưu tiên cho phân tích dữ liệu không gian. Việc chuyển đổi giữa hai mô hình là hoàn toàn khả thi, nhưng yêu cầu các thuật toán và quy trình cụ thể để ánh xạ các đối tượng giữa hai hệ thống tọa độ khác nhau. Chuyển đổi từ vector sang raster liên quan đến việc xác định kích thước pixel và ánh xạ các điểm, đường và vùng vào các pixel tương ứng. Ngược lại, chuyển đổi từ raster sang vector thường liên quan đến việc xác định các vùng có cùng giá trị pixel và nối các pixel này lại để tạo thành các đối tượng vector.

Cấu trúc dữ liệu Spaghetti là một phương pháp đơn giản để lưu trữ dữ liệu vector. Điểm được mã hóa bởi một cặp tọa độ (x, y). Đường được biểu diễn bằng một chuỗi các cặp tọa độ (x, y), trong đó mỗi cặp đại diện cho một điểm trên đường. Vùng được mã hóa tương tự như đường, nhưng điểm đầu và điểm cuối trùng nhau để tạo thành một vùng khép kín. Ưu điểm chính của cấu trúc này là sự đơn giản, dễ dàng trong việc hiển thị và in ấn các đối tượng. Tuy nhiên, nhược điểm đáng kể là sự dư thừa dữ liệu: cạnh của các vùng lân cận có thể được lưu trữ nhiều lần, dẫn đến việc biên tập dữ liệu không nhất quán. Thêm vào đó, quan hệ không gian giữa các đối tượng không được mã hóa rõ ràng, gây khó khăn cho việc phân tích dữ liệu. Ví dụ, việc xác định các vùng lân cận hoặc tìm kiếm các đối tượng gần nhau trở nên phức tạp và tốn nhiều thời gian.

Cấu trúc dữ liệu Topology khắc phục những hạn chế của cấu trúc Spaghetti bằng cách mã hóa rõ ràng các quan hệ không gian giữa các đối tượng. Nó lưu trữ không chỉ tọa độ của các điểm, đường và vùng mà còn cả các mối quan hệ hình học giữa chúng. Cụ thể, Topology vùng lưu trữ các đường tạo nên vùng; Topology nút lưu trữ các nút tạo nên đường; và Topology đường lưu trữ quan hệ giữa nút, vùng và đường. Nhờ đó, cạnh của các vùng lân cận chỉ được lưu trữ một lần, tối ưu hóa dung lượng lưu trữ và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu. Việc phân tích dữ liệu cũng trở nên đơn giản hơn, cho phép thực hiện dễ dàng các phép tính không gian như tìm kiếm các đối tượng lân cận, tính toán diện tích, chu vi, v.v. Tuy nhiên, cấu trúc Topology phức tạp hơn Spaghetti, dẫn đến khó khăn trong việc hiển thị và in ấn đối tượng.

Phương pháp mã hóa từng ô là một cách tiếp cận cơ bản để lưu trữ dữ liệu raster. Trong phương pháp này, giá trị của mỗi pixel được lưu trữ riêng biệt, tạo thành một ma trận hàng cột. Mỗi ô (cell) trong ma trận đại diện cho một pixel và chứa giá trị tương ứng. Tọa độ hàng và cột được đánh số tăng dần từ góc trên bên trái sang phải và từ trên xuống dưới. Phương pháp này đơn giản, dễ hiểu và dễ triển khai. Tuy nhiên, nó có thể dẫn đến dung lượng lưu trữ lớn, đặc biệt đối với các raster có độ phân giải cao hoặc kích thước lớn. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả khi giá trị pixel biến thiên liên tục, không có nhiều vùng giá trị đồng nhất. Việc truy xuất giá trị của một pixel cụ thể cũng rất nhanh chóng do cấu trúc dữ liệu trực quan.

Mã hóa đoạn chạy là một kỹ thuật nén dữ liệu raster nhằm giảm dung lượng lưu trữ. Thay vì lưu trữ giá trị của từng pixel riêng lẻ, phương pháp này nhóm các pixel lân cận có cùng giá trị lại thành một đoạn. Dữ liệu được lưu trữ dưới dạng một chuỗi các cặp (giá trị, số lượng pixel). Ví dụ, nếu có 5 pixel liên tiếp có cùng giá trị 10, thay vì lưu trữ 10 năm lần, ta chỉ cần lưu trữ (10, 5). Phương pháp này rất hiệu quả khi dữ liệu raster có nhiều vùng giá trị đồng nhất hoặc ít khác biệt giữa các pixel lân cận. Dung lượng lưu trữ sẽ được giảm đáng kể so với mã hóa từng ô. Tuy nhiên, việc truy xuất giá trị của một pixel cụ thể sẽ phức tạp hơn so với mã hóa từng ô, vì cần phải duyệt qua chuỗi các đoạn để tìm pixel cần thiết. Phương pháp này không tối ưu cho dữ liệu raster có giá trị pixel biến thiên liên tục.

Quá trình chuyển đổi dữ liệu vector sang raster bắt đầu bằng việc khai báo kích thước pixel của raster. Góc trên bên trái của raster thường trùng với điểm có giá trị X lớn nhất và Y nhỏ nhất trong dữ liệu vector. Phạm vi của raster được xác định sao cho bao gồm toàn bộ dữ liệu vector. Sau đó, tiến hành ánh xạ các đối tượng vector vào raster. Đối với điểm, tọa độ của điểm sẽ xác định pixel tương ứng. Nếu điểm nằm trên ranh giới của nhiều pixel, ưu tiên pixel trên trái, sau đó trên phải, dưới trái và cuối cùng là dưới phải. Đối với đường, các pixel mà đường đi qua sẽ được gán giá trị. Đối với vùng, nếu vùng chiếm ít nhất một nửa diện tích của pixel, pixel đó sẽ được gán giá trị của vùng. Quy trình này liên quan đến việc chuyển đổi các đối tượng hình học phức tạp sang một ma trận pixel đơn giản hơn. Ví dụ trong tài liệu mô tả cách chuyển đổi các lớp vector điểm, đường, vùng sang raster với kích thước pixel 1m, cho thấy sự thay đổi trong cách biểu diễn dữ liệu.

Chuyển đổi raster sang vector bao gồm việc tạo ra các đối tượng vector từ dữ liệu raster. Đối với điểm, tọa độ tâm của mỗi pixel sẽ tạo thành một điểm vector. Đối với đường, các tâm của các chuỗi pixel có cùng giá trị được nối lại với nhau, ưu tiên khoảng cách gần nhất để tạo thành đường. Đối với vùng, đường bao của các chuỗi pixel có cùng giá trị được nối lại tạo thành vùng vector. Quá trình này có thể phức tạp hơn so với chuyển đổi từ vector sang raster, đặc biệt đối với việc tạo các đường và vùng có hình dạng phức tạp từ dữ liệu raster. Việc xử lý dữ liệu khuyết thiếu (ví dụ giá trị 'N' trong dữ liệu lượng mưa) cũng cần được xem xét trong quá trình chuyển đổi. Ví dụ trong tài liệu minh họa việc chuyển đổi raster lượng mưa sang vector dạng điểm, đường và vùng, cho thấy cách dữ liệu raster được tóm lược và chuyển thành các đối tượng vector. Số lượng điểm, đường, vùng thu được phụ thuộc vào phân bố giá trị trong raster.