Đo lường Hình học: Khoảng cách & Diện tích

Phần này giới thiệu kỹ thuật hòa tan (Dissolve) trong xử lý vùng ranh. Phương pháp này được sử dụng để hợp nhất các đối tượng địa lý có cùng thuộc tính. Ví dụ được đưa ra là hòa tan các vùng có cùng nhiệt độ trong lớp khí hậu. Quá trình bao gồm hai bước chính: trên bảng thuộc tính, xác định các đối tượng có cùng giá trị thuộc tính cần hòa tan; và trên không gian, xóa các ranh giới giữa các đối tượng này, giữ lại một nhãn FID đại diện. Bài tập minh họa yêu cầu hòa tan các đối tượng dựa trên nhiệt độ và lượng mưa, giúp người đọc hiểu rõ hơn về cách áp dụng kỹ thuật này trong thực tế. Các bài tập nhấn mạnh việc xử lý cả dữ liệu không gian và bảng thuộc tính, cho thấy sự liên kết chặt chẽ giữa hai khía cạnh này trong quá trình xử lý dữ liệu địa lý vector. Việc hiểu rõ thuật toán hòa tan là nền tảng cho nhiều ứng dụng GIS khác nhau, từ đơn giản như hợp nhất các vùng liền kề đến phức tạp hơn trong việc phân tích không gian.

Phần này trình bày kỹ thuật loại bỏ (Eliminate) các đa giác nhỏ trong dữ liệu vector. Khác với hòa tan, loại bỏ tập trung vào việc giản lược dữ liệu bằng cách gộp các đa giác nhỏ vào các đa giác lân cận lớn hơn hoặc có biên giới chung dài nhất. Phương pháp này hữu ích trong việc làm sạch dữ liệu, loại bỏ các nhiễu nhỏ và đơn giản hóa bản đồ. Ví dụ minh họa cho thấy cách loại bỏ đối tượng có giá trị 35 dựa trên diện tích của các đối tượng lân cận. Quá trình bao gồm xác định các đối tượng lân cận, tính toán diện tích hoặc chiều dài biên giới chung, chọn đối tượng lân cận thích hợp để gộp, xóa ranh giới và cập nhật bảng thuộc tính. Bài tập yêu cầu loại bỏ đối tượng dựa trên diện tích hoặc độ dài biên giới, giúp người dùng thực hành và hiểu rõ hơn về quy trình loại bỏ. Kỹ thuật loại bỏ đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa dữ liệu, giúp tăng hiệu suất xử lý và tạo ra các bản đồ dễ đọc hơn.

Hai kỹ thuật cắt (Clip) và chia (Split) được trình bày trong phần này, cả hai đều liên quan đến việc phân chia dữ liệu vector dựa trên một lớp dữ liệu khác. Cắt (Clip) tạo ra một phần của lớp dữ liệu gốc chỉ bao gồm phần chồng chéo với lớp dữ liệu thứ hai. Chia (Split) thì chia lớp dữ liệu gốc thành nhiều phần nhỏ hơn, mỗi phần tương ứng với một đối tượng trong lớp dữ liệu thứ hai. Ví dụ minh họa sử dụng lớp lượng mưa để cắt và chia lớp nhiệt độ không khí. Quá trình bao gồm xác định Input cần cắt/chia và Input dùng để cắt/chia, sau đó xác định và đánh số FID cho các đối tượng output. Đối với chia (Split), mỗi đối tượng trong lớp dữ liệu thứ hai sẽ tạo ra một vùng riêng biệt trong lớp dữ liệu gốc. Cả hai kỹ thuật đều cần cập nhật bảng thuộc tính sau khi thực hiện. Bài tập minh họa giúp củng cố kỹ năng áp dụng các phép toán này trên dữ liệu thực tế, cho thấy sự khác biệt và ứng dụng của từng phương pháp trong việc phân tích dữ liệu không gian.

Phần này tập trung vào hai kỹ thuật mở rộng dữ liệu vector: nối (Merge) và tạo vùng đệm (Buffer). Nối (Merge) dùng để kết hợp các đa giác liền kề thành một đa giác lớn hơn. Tạo vùng đệm (Buffer) tạo ra một vùng bao quanh đối tượng với bán kính xác định. Ví dụ minh họa tạo vùng đệm 1m cho lớp nhiệt độ không khí với tùy chọn hòa tan. Quá trình tạo vùng đệm bao gồm giữ lại đường bao bên ngoài, xóa các ranh giới bên trong, và tạo ra các đường tròn tiếp tuyến tạo thành vùng đệm. Bảng thuộc tính cũng được cập nhật với thông tin về khoảng cách. Bài tập hướng dẫn người dùng tạo vùng đệm cho lớp lượng mưa. Cả hai kỹ thuật này đều hữu ích trong nhiều ứng dụng GIS, từ việc đơn giản hóa hình dạng địa lý đến việc phân tích khoảng cách và ảnh hưởng không gian. Hiểu rõ cách sử dụng các kỹ thuật này giúp người dùng có thể xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả hơn.

Phần này tập trung vào việc tính toán diện tích của đa giác trong mô hình vector. Tài liệu nêu rõ công thức tính diện tích đa giác, dựa trên việc gán tọa độ các đỉnh theo chiều kim đồng hồ, bắt đầu từ đỉnh trên cùng bên trái. Một ví dụ cụ thể về việc tính diện tích của đa giác [1234] được trình bày chi tiết. Tài liệu cũng nhấn mạnh đến khái niệm diện tích của đa giác được tính bằng tổng diện tích đa giác toàn phần trừ đi tổng diện tích các đa giác nằm ngoài. Đây là một khái niệm quan trọng trong việc xử lý các đa giác phức tạp, không phải là các đa giác đơn giản. Việc hiểu rõ phương pháp này là cần thiết để có thể thực hiện chính xác các phép tính diện tích trong các bài tập thực hành. Khả năng tính toán diện tích chính xác là rất quan trọng trong nhiều ứng dụng GIS, từ việc tính toán diện tích đất đai đến việc đánh giá quy mô của các hiện tượng địa lý khác nhau.

Phần này cung cấp bài tập thực hành để củng cố kiến thức về đo lường diện tích và chu vi trong mô hình vector. Bài tập 1 yêu cầu tính toán chu vi và diện tích của từng vùng giá trị nhiệt độ trong một lớp dữ liệu nhiệt độ không khí và lượng mưa. Bài tập này đòi hỏi người học phải vận dụng kiến thức đã học về tính toán diện tích đa giác và kết hợp với dữ liệu không gian. Việc tính toán chính xác diện tích và chu vi là rất quan trọng trong nhiều ứng dụng thực tiễn của GIS, ví dụ như trong việc lập kế hoạch đô thị, quản lý tài nguyên, hay đánh giá tác động môi trường. Thông qua bài tập này, người học sẽ được làm quen với việc xử lý dữ liệu không gian thực tế, và củng cố kỹ năng tính toán diện tích và chu vi của các đối tượng địa lý. Đây là bước quan trọng để chuyển hóa kiến thức lý thuyết thành kỹ năng thực hành hiệu quả.

Phần này giới thiệu phép toán chồng lớp INTERSECT, một trong những phép toán cơ bản trong GIS. Phép toán này cho kết quả là phần giao nhau giữa hai lớp dữ liệu. Ví dụ minh họa sử dụng lớp dữ liệu huyện và lớp dữ liệu nhiệt độ không khí. Quá trình thực hiện bao gồm việc vẽ hai lớp dữ liệu lên nhau và xác định các đối tượng thuộc đồng thời cả hai lớp. Các đối tượng này sẽ tạo thành lớp dữ liệu output. Bảng thuộc tính của lớp dữ liệu output sẽ được tạo mới dựa trên việc kết hợp thông tin từ hai lớp dữ liệu gốc. Bài tập yêu cầu người đọc thực hiện phép toán INTERSECT giữa lớp huyện và lớp lượng mưa, giúp củng cố sự hiểu biết về cách thức hoạt động và kết quả của phép toán INTERSECT. Việc nắm vững phép toán này là rất quan trọng trong việc phân tích không gian, cho phép trích xuất các vùng có sự chồng chéo giữa các lớp dữ liệu khác nhau.

Phần này giải thích phép toán chồng lớp UNION, tạo ra một lớp dữ liệu mới bao gồm tất cả các đối tượng từ hai lớp dữ liệu gốc. Ví dụ minh họa sử dụng lớp huyện và lớp nhiệt độ không khí. Quá trình này bao gồm việc vẽ hai lớp dữ liệu lên nhau, xác định tất cả các đối tượng thuộc ít nhất một trong hai lớp dữ liệu gốc và đánh số FID cho các đối tượng này. Bảng thuộc tính của lớp dữ liệu output được tạo mới, chứa thông tin từ cả hai lớp dữ liệu gốc. Bài tập yêu cầu thực hiện phép toán UNION giữa lớp huyện và lớp lượng mưa. Phép toán UNION rất hữu ích trong việc tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, tạo ra một lớp dữ liệu toàn diện hơn. Việc hiểu rõ phép toán này giúp người dùng có thể kết hợp các lớp dữ liệu một cách hiệu quả để phục vụ cho mục đích phân tích.

Phép toán chồng lớp DIFFERENCE được trình bày ở phần này, cho kết quả là phần của lớp dữ liệu đầu tiên không chồng chéo với lớp dữ liệu thứ hai. Ví dụ minh họa sử dụng lớp huyện làm Input 1 (cần xóa) và lớp nhiệt độ không khí làm Input 2 (dùng để xóa). Quá trình này xác định các đối tượng thuộc lớp huyện nhưng nằm ngoài lớp nhiệt độ không khí. Những đối tượng này sẽ tạo thành lớp dữ liệu output. Bảng thuộc tính cũng được cập nhật tương ứng. Bài tập yêu cầu thực hiện phép toán DIFFERENCE giữa lớp huyện và lớp lượng mưa. Phép toán DIFFERENCE rất hữu ích trong việc phân tích sự khác biệt không gian giữa các lớp dữ liệu, giúp xác định các vùng chỉ xuất hiện trong một lớp dữ liệu nhất định. Việc nắm vững phép toán này rất quan trọng trong việc phân tích không gian và trích xuất thông tin cần thiết.

Phần này giới thiệu phép toán chồng lớp SYMMETRICAL DIFFERENCE (khác biệt hình học), cho kết quả là phần riêng của mỗi lớp dữ liệu, tức là phần không chồng chéo với lớp dữ liệu kia. Ví dụ sử dụng lớp huyện và lớp nhiệt độ không khí. Quá trình này bao gồm việc vẽ hai lớp dữ liệu lên nhau và xác định các đối tượng thuộc phần riêng của mỗi lớp. Các đối tượng này tạo thành lớp dữ liệu output. Bài tập yêu cầu thực hiện phép toán SYMMETRICAL DIFFERENCE giữa lớp huyện và lớp lượng mưa. Phép toán này rất hữu ích trong việc phân tích sự khác biệt không gian giữa hai lớp dữ liệu, cho phép xác định các vùng chỉ xuất hiện độc lập trong mỗi lớp. Việc hiểu rõ phép toán này là cần thiết trong nhiều ứng dụng GIS đòi hỏi phân tích chính xác sự khác biệt giữa các lớp dữ liệu.