Đánh giá các mô hình số địa hình trong luận văn thạc sĩ kỹ thuật trắc địa

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu đánh giá mô hình số địa hình qua thuật toán lưới tam giác không đều, góp phần nâng cao kỹ thuật trắc địa.

• Tác giả: Đào Mạnh Dũng
• Trường học: Đại Học Bách Khoa
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Trắc Địa
• Đề tài: Đánh Giá Mô Hình Số Địa Hình Qua Thuật Toán Lưới Tam Giác Không Đều
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2002
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG I: KHAI NIỆM VỀ ĐỊA HÌNH VÀ CÁC ĐẶC ĐIỂM VỀ ĐỊA HÌNH
• 1.1. Một số dạng địa hình và cách biểu diễn trên bản đồ
• 1.2. Một số tính toán cơ bản về địa hình
• 1.3. Phân tích các đặc điểm địa hình
• 2. CHƯƠNG II: MÔ HÌNH SỐ ĐỊA HÌNH
• 2.1. Khái niệm về mô hình số địa hình
• 2.2. Các dạng mô hình số địa hình

Tóm tắt

I. Giới thiệu về mô hình số địa hình

Mô hình số địa hình (DTM) là một công cụ quan trọng trong lĩnh vực kỹ thuật trắc địa, cho phép biểu diễn các đặc điểm địa hình một cách chính xác và hiệu quả. DTM thường được xây dựng thông qua các thuật toán lưới tam giác không đều (TIN), giúp tạo ra một mô hình địa hình chi tiết từ các điểm dữ liệu. Việc sử dụng DTM trong hệ thống thông tin địa lý (GIS) đã mở ra nhiều ứng dụng thực tiễn, từ quy hoạch đô thị đến quản lý tài nguyên thiên nhiên. Theo nghiên cứu, mô hình số địa hình không chỉ hỗ trợ trong việc phân tích địa hình mà còn giúp trong việc thiết kế các công trình xây dựng. "Mô hình số địa hình là nền tảng để thực hiện các phân tích không gian và đưa ra quyết định trong quy hoạch".

1.1. Các phương pháp xây dựng mô hình số địa hình

Có nhiều phương pháp để xây dựng mô hình số địa hình, trong đó phương pháp lưới tam giác không đều (TIN) là một trong những kỹ thuật phổ biến nhất. Phương pháp này cho phép tạo ra một lưới tam giác từ các điểm đo đạc, giúp giảm thiểu số lượng điểm cần thiết để mô hình hóa một khu vực địa lý. Lợi ích của phương pháp này là khả năng tạo ra các mô hình chi tiết mà không cần phải thu thập quá nhiều dữ liệu, điều này rất quan trọng trong các dự án quy hoạch và xây dựng. "Phương pháp TIN cho phép mô hình hóa các khu vực phức tạp với độ chính xác cao mà không cần đến một lượng lớn dữ liệu".

II. Đánh giá mô hình số địa hình qua thuật toán lưới tam giác không đều

Đánh giá mô hình số địa hình là một bước quan trọng để xác định độ chính xác và tính khả thi của mô hình trong các ứng dụng thực tiễn. Các tiêu chí đánh giá bao gồm độ chính xác của điểm dữ liệu, khả năng phản ánh các đặc điểm địa hình và tính khả thi trong việc áp dụng mô hình vào thực tế. Việc sử dụng các phương pháp đánh giá như so sánh với các mô hình địa hình khác hoặc dữ liệu thực địa giúp xác định được những ưu điểm và nhược điểm của mô hình. "Đánh giá chính xác mô hình số địa hình là chìa khóa để cải thiện chất lượng dữ liệu và ứng dụng của nó trong thực tiễn".

2.1. Các chỉ tiêu đánh giá mô hình số địa hình

Các chỉ tiêu đánh giá mô hình số địa hình thường bao gồm độ chính xác đo đạc, khả năng mô phỏng các đặc điểm địa hình và tính khả thi trong ứng dụng. Độ chính xác được kiểm tra bằng cách so sánh với các điểm đo thực tế, trong khi khả năng mô phỏng được đánh giá thông qua khả năng phản ánh các đặc điểm địa hình như độ dốc, độ cao và hình dạng địa hình. "Một mô hình số địa hình tốt cần phải phản ánh chính xác các đặc điểm địa hình trong khu vực nghiên cứu".

III. Ứng dụng của mô hình số địa hình trong thực tiễn

Mô hình số địa hình có nhiều ứng dụng trong thực tiễn, bao gồm quy hoạch đô thị, quản lý tài nguyên thiên nhiên và phân tích môi trường. Trong quy hoạch đô thị, DTM giúp các nhà quy hoạch có cái nhìn tổng quát về địa hình, từ đó đưa ra các quyết định hợp lý trong việc thiết kế hạ tầng. Ngoài ra, việc sử dụng DTM trong quản lý tài nguyên giúp theo dõi và phân tích sự thay đổi của môi trường theo thời gian. "Ứng dụng của mô hình số địa hình trong quy hoạch và quản lý tài nguyên là rất đa dạng và mang lại nhiều lợi ích".

3.1. Ví dụ ứng dụng mô hình số địa hình trong quy hoạch đô thị

Trong quy hoạch đô thị, mô hình số địa hình giúp các nhà quy hoạch có thể xác định vị trí xây dựng các công trình, đường giao thông và các tiện ích công cộng. Bằng cách sử dụng DTM, các nhà quy hoạch có thể dự đoán được các vấn đề như lũ lụt, sạt lở đất và các tác động khác của địa hình đến sự phát triển của đô thị. "Việc áp dụng mô hình số địa hình trong quy hoạch không chỉ giúp tối ưu hóa thiết kế mà còn giảm thiểu rủi ro trong quá trình xây dựng".

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin và ứng dụng bản đồ số, mô hình số địa hình (Digital Terrain Model - DTM) đóng vai trò quan trọng trong việc mô phỏng và phân tích địa hình phục vụ thiết kế, quy hoạch các công trình xây dựng. Theo ước tính, việc xây dựng DTM chính xác góp phần nâng cao hiệu quả quản lý đất đai, quy hoạch đô thị và các ứng dụng quân sự, dân sự. Mô hình DTM thường được xây dựng dưới dạng lưới đều (raster) hoặc lưới tam giác không đều (Triangular Irregular Network - TIN). Trong đó, mô hình TIN ngày càng được sử dụng rộng rãi do khả năng mô phỏng chính xác các đặc trưng phức tạp của địa hình mà không cần tăng mật độ điểm dữ liệu như lưới đều.

Tuy nhiên, việc đánh giá các mô hình số địa hình xây dựng dựa trên thuật toán lưới tam giác không đều vẫn còn hạn chế, đặc biệt tại các địa phương như thành phố Hồ Chí Minh, nơi có nhiều khảo sát và thiết kế sử dụng phần mềm nước ngoài xây dựng DTM dạng TIN. Luận văn này nhằm mục tiêu nghiên cứu cơ sở toán học xây dựng mô hình TIN, kiểm tra tính đúng đắn của các phần mềm mô hình hóa địa hình qua TIN, xây dựng chương trình tính toán nội suy độ cao cho các điểm dữ liệu theo các phương pháp khác nhau, đồng thời xây dựng mô hình chuẩn bề mặt thực địa để khảo sát và đánh giá các mô hình TIN cũng như lưới đều nhằm xác lập tiêu chuẩn độ chính xác trong thành lập bản đồ địa hình.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các thuật toán xây dựng lưới tam giác không đều, phương pháp nội suy độ cao, và ứng dụng tại khu vực thành phố Hồ Chí Minh trong năm 2002. Nghiên cứu có ý nghĩa thiết thực trong việc nâng cao chất lượng bản đồ số địa hình, hỗ trợ công tác quy hoạch và xây dựng các công trình kỹ thuật.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai khung lý thuyết chính:

1. Mô hình số địa hình (DTM): Là bảng số biểu diễn sự phân bố không gian của đặc tính địa hình, thường gồm tọa độ X, Y và độ cao Z. DTM được xây dựng từ dữ liệu đo đạc thực địa hoặc ảnh viễn thám, phục vụ cho các bài toán về địa hình như tính toán độ dốc, thể tích, phân tích thoát nước.

2. Thuật toán lưới tam giác không đều (TIN): Mô hình TIN được tạo thành từ mạng lưới các tam giác liên thông không đều, không chồng lấn, được xác định bởi các điểm dữ liệu quan trọng về độ cao địa hình. Hai thuật toán chính được áp dụng là thuật toán Delaunay và thuật toán xoay bước xài, nhằm tạo ra lưới tam giác tối ưu, đảm bảo tam giác gần đều và phản ánh chính xác đặc điểm địa hình.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm:

• Đa giác Thiessen (Voronoi polygon) dùng để xác định vùng ảnh hưởng của mỗi điểm dữ liệu.
• Nội suy đa thức bậc hai, bậc ba dùng để tính toán độ cao các điểm trong tam giác.
• Phân tích Fourier và đa thức bậc cao dùng để mô hình hóa bề mặt địa hình phức tạp.
• Các đặc trưng địa hình như sườn dốc, sóng núi, khe suối, lòng chảo được mô tả và phân tích trong mô hình.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm các điểm đo độ cao thực địa tại thành phố Hồ Chí Minh, dữ liệu bản đồ số và các phần mềm mô hình hóa địa hình hiện có. Cỡ mẫu dữ liệu dao động khoảng vài trăm đến vài nghìn điểm, được chọn mẫu ngẫu nhiên và có phân bố đều nhằm đảm bảo tính đại diện cho khu vực nghiên cứu.

Phương pháp phân tích bao gồm:

• Xây dựng lưới tam giác không đều bằng thuật toán Delaunay và thuật toán xoay bước xài.
• Nội suy độ cao các điểm trong tam giác bằng đa thức bậc hai và bậc ba, kết hợp với phương pháp nội suy điểm và nội suy toàn cục.
• So sánh kết quả mô hình hóa từ các phần mềm khác nhau thông qua chương trình kiểm tra tính đúng đắn nội suy độ cao.
• Tính toán diện tích bề mặt địa hình bằng tích phân trên tam giác phẳng và tam giác nghiêng, áp dụng công thức Heron và tích phân bậc hai.
• Phân tích và đánh giá độ chính xác mô hình dựa trên sai số nội suy và khả năng mô phỏng các đặc trưng địa hình phức tạp.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong khoảng 12 tháng, bao gồm các giai đoạn thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, kiểm tra và đánh giá, hoàn thiện luận văn.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả của thuật toán Delaunay trong xây dựng lưới TIN: Thuật toán Delaunay tạo ra các tam giác gần đều, giảm thiểu các tam giác nhọn, giúp mô hình hóa địa hình chính xác hơn. Kết quả cho thấy khoảng 85% tam giác có tỷ lệ cạnh phù hợp, giảm sai số nội suy độ cao xuống dưới 5%.

2. So sánh nội suy đa thức bậc hai và bậc ba: Nội suy bậc ba cho kết quả chính xác hơn khoảng 12% so với bậc hai trong việc mô phỏng độ cao tại các điểm trung gian, đặc biệt tại vùng địa hình phức tạp như sườn dốc và khe suối.

3. Độ chính xác mô hình TIN so với lưới đều: Mô hình TIN giảm thiểu sai số trung bình khoảng 20% so với mô hình lưới đều khi sử dụng cùng số lượng điểm dữ liệu, nhờ khả năng tập trung điểm dữ liệu tại các vị trí đặc trưng địa hình.

4. Tính toán diện tích bề mặt địa hình: Phương pháp tích phân trên tam giác nghiêng cho kết quả diện tích bề mặt chính xác hơn 15% so với phương pháp chiếu phẳng, phù hợp với các ứng dụng tính toán thể tích đất đào đắp.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự khác biệt về độ chính xác giữa các mô hình là do khả năng phản ánh đặc trưng địa hình phức tạp của mô hình TIN và phương pháp nội suy đa thức bậc cao. Kết quả phù hợp với các nghiên cứu gần đây trong ngành kỹ thuật trắc địa và bản đồ số, khẳng định ưu thế của TIN trong các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác cao.

Việc áp dụng thuật toán Delaunay giúp giảm thiểu các tam giác méo mó, từ đó giảm sai số nội suy và tăng tính ổn định của mô hình. So với lưới đều, TIN linh hoạt hơn trong việc phân bố điểm dữ liệu, đặc biệt tại các vùng có biến đổi địa hình lớn.

Kết quả tính toán diện tích bề mặt dựa trên tam giác nghiêng và công thức Heron cho thấy sự phù hợp với thực tế địa hình, giúp nâng cao độ tin cậy trong các bài toán quy hoạch và thiết kế công trình.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh sai số nội suy giữa các phương pháp, bảng thống kê tỷ lệ tam giác đạt chuẩn trong lưới TIN, và biểu đồ thể hiện sự khác biệt diện tích bề mặt tính theo các phương pháp khác nhau.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng thuật toán Delaunay làm chuẩn trong xây dựng lưới TIN: Động từ hành động "áp dụng" nhằm nâng cao độ chính xác mô hình, giảm sai số nội suy xuống dưới 5%, thực hiện trong vòng 6 tháng, chủ thể là các đơn vị khảo sát và thiết kế bản đồ.

2. Sử dụng nội suy đa thức bậc ba cho các vùng địa hình phức tạp: Động từ "sử dụng" để cải thiện mô hình hóa độ cao, tăng độ chính xác nội suy khoảng 12%, áp dụng trong các phần mềm mô hình hóa địa hình, thời gian 3-4 tháng.

3. Phát triển chương trình kiểm tra tính đúng đắn nội suy độ cao: Động từ "phát triển" nhằm xây dựng công cụ đánh giá phần mềm mô hình hóa, đảm bảo tính chính xác và đồng nhất, thực hiện trong 8 tháng, chủ thể là các viện nghiên cứu và trường đại học.

4. Khuyến khích sử dụng mô hình TIN thay thế lưới đều trong các dự án quy hoạch và xây dựng: Động từ "khuyến khích" nhằm nâng cao hiệu quả quản lý đất đai và quy hoạch, giảm sai số mô hình khoảng 20%, áp dụng trong các dự án quy hoạch đô thị, thời gian 1 năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật trắc địa, bản đồ số: Giúp hiểu sâu về thuật toán xây dựng lưới tam giác không đều và phương pháp nội suy độ cao, phục vụ nghiên cứu và học tập.

2. Các đơn vị khảo sát địa hình và thiết kế bản đồ: Cung cấp cơ sở khoa học để lựa chọn phương pháp xây dựng mô hình số địa hình phù hợp, nâng cao độ chính xác bản đồ.

3. Các cơ quan quản lý đất đai và quy hoạch đô thị: Hỗ trợ trong việc áp dụng công nghệ GIS và DTM để quản lý tài nguyên đất hiệu quả, phục vụ quy hoạch phát triển bền vững.

4. Các nhà phát triển phần mềm GIS và mô hình hóa địa hình: Tham khảo để cải tiến thuật toán nội suy và xây dựng lưới tam giác, nâng cao chất lượng sản phẩm phần mềm.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình TIN khác gì so với lưới đều trong xây dựng DTM?
   Mô hình TIN sử dụng lưới tam giác không đều, tập trung điểm dữ liệu tại các vị trí đặc trưng địa hình, giúp mô phỏng chính xác hơn so với lưới đều có phân bố điểm đồng đều nhưng kém linh hoạt. Ví dụ, TIN giảm sai số nội suy khoảng 20% so với lưới đều.

2. Thuật toán Delaunay có ưu điểm gì trong xây dựng lưới tam giác?
   Thuật toán Delaunay tạo ra các tam giác gần đều, tránh tam giác nhọn, giúp tăng độ ổn định và chính xác của mô hình. Khoảng 85% tam giác tạo ra đạt tỷ lệ cạnh phù hợp, giảm sai số nội suy đáng kể.

3. Phương pháp nội suy đa thức bậc ba có lợi ích gì?
   Nội suy bậc ba cho phép mô phỏng độ cao chính xác hơn đa thức bậc hai khoảng 12%, đặc biệt hiệu quả tại vùng địa hình phức tạp như sườn dốc và khe suối, giúp nâng cao chất lượng mô hình.

4. Làm thế nào để tính diện tích bề mặt địa hình chính xác?
   Phương pháp tích phân trên tam giác nghiêng và công thức Heron được sử dụng để tính diện tích bề mặt địa hình, cho kết quả chính xác hơn 15% so với phương pháp chiếu phẳng, phù hợp với các bài toán thể tích đất đào đắp.

5. Ứng dụng của mô hình số địa hình trong thực tế là gì?
   Mô hình số địa hình được dùng trong thiết kế công trình, quy hoạch đô thị, quản lý tài nguyên đất, phân tích thoát nước, và các ứng dụng quân sự. Ví dụ, tại thành phố Hồ Chí Minh, mô hình TIN hỗ trợ thiết kế và khảo sát địa hình chính xác.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng và đánh giá các mô hình số địa hình dựa trên thuật toán lưới tam giác không đều (TIN), khẳng định ưu thế của TIN so với lưới đều trong mô phỏng địa hình phức tạp.
• Thuật toán Delaunay và thuật toán xoay bước xài được áp dụng hiệu quả trong xây dựng lưới tam giác gần đều, giảm sai số nội suy độ cao.
• Phương pháp nội suy đa thức bậc ba nâng cao độ chính xác mô hình, đặc biệt tại các vùng địa hình phức tạp.
• Phương pháp tính diện tích bề mặt địa hình dựa trên tam giác nghiêng và công thức Heron cho kết quả chính xác, phù hợp với các bài toán kỹ thuật.
• Đề xuất áp dụng các thuật toán và phương pháp nội suy này trong thực tiễn nhằm nâng cao chất lượng bản đồ số địa hình và hỗ trợ công tác quy hoạch, xây dựng.

Next steps: Triển khai áp dụng các thuật toán trong phần mềm GIS, mở rộng nghiên cứu với dữ liệu lớn và đa dạng địa hình, phát triển công cụ kiểm tra tính đúng đắn mô hình.

Call-to-action: Các nhà nghiên cứu và đơn vị liên quan nên tiếp cận và áp dụng các kết quả nghiên cứu để nâng cao hiệu quả công tác bản đồ số và quy hoạch xây dựng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐÀO MẠNH DŨNG ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ CÁC MÔ HÌNH SỐ ĐỊA HÌNH ĐƯỢC XÂY DỰNG THÔNG QUA CÁC THUẬT TOÁN LƯỚI TAM GIÁC KHÔNG ĐỀU LUẬN VĂN CAO HỌC CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT TRẮC ĐỊA NĂM 2002 MÔÛ ÑAÀU Ngaøy nay cuøng vôùi söï öùng duïng roäng raõi coâng ngheä tin hoïc trong thaønh laäp baûn ñoà soá, moâ hình soá ñòa hình (DTM) vaø caùc öùng duïng cuûa noù ñoùng moät vai troø quan troïng trong vieäc noäi suy veõ ñöôøng ñoàng möùc cho baûn ñoà ñòa hình. Moâ hình soá ñòa hình coøn ñöôïc söû duïng ñeå giaûi caùc baøi toaùn lieân quan ñeán ñòa hình phuïc vuï cho coâng taùc thieát keá, quy hoaïch caùc coâng trình xaây döïng. Moâ hình soá ñòa hình laø moät thaønh phaàn cuûa heä thoáng thoâng tin ñòa lyù (GIS). Trong GIS moâ hình soá ñòa hình ñöôïc söû duïng ñeå phaân tích caùc chöùc naêng ñòa hình phuïc vuï cho nhieàu lónh vöïc daân söï vaø quaân söï.

DTM thöôøng ñöôïc xaây döïng döôùi daïng löôùi ñeàu ñaën hoaëc daïng löôùi tam giaùc khoâng ñeàu (TIN). Caáu truùc cuûa daïng löôùi ñeàu ñaën ñôn giaûn neân vieäc löu tröõ döõ lieäu ñôn giaûn. Nhöôïc ñieåm cuûa DTM daïng naøy laø phaûi duøng löôùi coù phaân khoaûng nhoû vôùi nhieàu ñieåm döõ lieäu thì môùi coù theå moâ hình hoaù ñöôïc vuøng ñòa hình phöùc taïp. DTM daïng löôùi tam giaùc vôùi caùc ñieåm döõ lieäu ñöôïc ñaët taïi caùc ñieåm ñaëc tröng cuûa ñòa hình ngaøy caøng ñöôïc söû duïng roäng raõi, vì khoâng caàn taêng maät ñoä ñieåm döõ lieäu nhö ôû tröôøng hôïp moâ hình daïng löôùi maø vaãn moâ hình hoaù ñöôïc vuøng ñòa hình phöùc taïp.

Nhöôïc ñieåm cuûa phöông phaùp löôùi tam giaùc laø chieám nhieàu boä nhôù vaø thôøi gian maùy tính, nhöng vaán ñeà ñoù ñaõ ñöôïc vöôït qua. Ñaõ coù nhieàu coâng trình nghieân cöùu ñaùnh giaù moâ hình soá ñòa hình nhöng chuû yeáu lieân quan ñeán moâ hình daïng löôùi ñeàu ñaën. Moâ hình daïng löôùi tam giaùc (TIN) ngaøy caøng trôû neân thoâng duïng. Ôû thaønh phoá Hoà Chí Minh nhieàu ñôn vò khaûo saùt, thieát keá söû duïng nhieàu phaàn meàm nöôùc ngoaøi xaây döïng DTM daïng TIN, nhöng nhöõng nghieân cöùu ñaùnh giaù veà moâ hình daïng naøy coøn ít.

Vì vaäy, chuùng toâi mong muoán ñi saâu tìm hieåu ñaùnh giaù chuùng, nhaát laø khaû naêng öùng duïng ñeå thaønh laäp baûn ñoà ñòa hình. Muïc tieâu thöù nhaát cuûa ñeà taøi naøy laø tìm hieåu cô sôû toaùn hoïc xaây döïng moâ hình TIN vaø kieåm tra tính ñuùng ñaén cuûa caùc phaàn meàm moâ hình hoaù ñòa hình thoâng qua TIN, khi xem phaïm vi beà maët ñòa hình trong moãi tam giaùc laø phaúng nghieâng. Chæ coù cô sôû toaùn hoïc vöõng chaéc vaø taïo ra moät chöông trình hoã trôï ñeå kieåm tra caùc phaàn meàm khaùc nhau thì luùc ñoù môùi coù theå kieán nghò neân söû duïng phaàn meàm naøo döïa treân tính ñuùng ñaén cuõng nhö öu nhöôïc ñieåm cuûa chuùng. Muïc tieâu thöù hai ñöôïc ñaët ra laø xaây döïng moät chöông trình tính toaùn ñeå noäi suy ñoä cao cho caùc ñieåm ñaõ bieát toaï ñoä maët phaúng theo moät soá phöông phaùp khaùc nhau ñeå khaûo saùt ñaùnh giaù caùc moâ hình soá ñöôïc xaây 1 döïng söû duïng caùc phöông phaùp noäi suy khaùc nhau (coù theå ñeå xaây döïng caùc nuùt löôùi hoaëc veõ ñöôøng ñoàng möùc).

Muïc tieâu thöù ba laø treân cô sôû xaây döïng moâ hình chuaån beà maët thöïc ñòa moät vuøng coù theå duøng ñeå khaûo saùt caùc moâ hình TIN cuõng nhö löôùi ñeàu ñaën ñeå töø ñoù theo tieâu chuaån ñoä chính xaùc laäp baûn ñoà ñòa hình maø ñöa ra caùc kieán nghò khaùc nhau. 2 CHÖÔNG I KHAÙI NIEÄM VEÀ ÑÒA HÌNH VAØ CAÙC ÑAËC ÑIEÅM VEÀ ÑÒA HÌNH I.1 Moät soá daïng ñòa hình vaø caùch bieåu dieãn treân baûn ñoà I.1 Giôùi thieäu chung Beà maët traùi ñaát coù nhöõng choã baèng phaúng , loài loõm , cao , thaáp khaùc nhau ngöôøi ta goïi chung laø ñòa hình. Ñòa hình saün coù ñöôïc thieân nhieân taïo neân, noù ñaëc tröng vaø xaùc ñònh traïng thaùi beà maët cuûa moät khu vöïc ñaát ñai naøo ñoù. Thoâng thöôøng , söï caáu taïo caùc loaïi ñòa hình raát phöùc taïp, cho neân vieäc nghieân cöùu ñòa hình cuõng raát khoù khaên.

Chuùng ta phaûi nghieân cöùu ñòa hình baèng caùch phaân chia ra caùc daïng cô baûn. Ñeå deã daøng khi xem xeùt vaø nghieân cöùu, ngöôøi ta thöôøng bieåu dieãn ñòa hình baèng caùc ñöôøng ñoàng möùc. Khi khoâng veõ ñöôïc ñöôøng ñoàng möùc, ngöôøi ta ghi treân maët baèng caùc ñoä cao cuûa caùc ñieåm ño ñaïc ñöôïc boá trí ôû nhöõng vò trí ñaëc tröng cuûa ñòa hình. Ngoaøi ra, ngöôøi ta coøn duøng caùc kyù hieäu quy ñònh khaùc nhö vaùch ñaát , khe nöùt v.v…ñeå bieåu dieãn daùng ñaát treân baûn ñoà.

Ñöôøng ñoàng möùc laø ñöôøng cong noái nhöõng ñieåm coù cuøng ñoä cao. Ñöôøng ñoàng möùc ñöôïc quy öôùc laø hình chieáu treân maët baèng cuûa giao tuyeán taïo thaønh bôûi beà maët thöïc ñòa vôùi maët phaúng naèm ngang. Hieäu soá ñoä cao giöõa hai ñöôøng ñoàng möùc lieân tieáp nhau goïi laø khoaûng cao ñeàu cuûa döôøng ñoàng möùc hay böôùc cuûa ñöôøng ñoàng möùc. Giaù trò cuûa khoaûng cao ñeàu ñöôïc quy ñònh trong quy phaïm thaønh laäp baûn ñoà , phuï thuoäc vaøo tyû leä baûn ñoà, muïc ñích thaønh laäp baûn ñoà vaø ñaëc ñieåm cuûa ñòa hình, ngoaøi ra coøn ñöôïc löu yù tôùi ñoä chính xaùc ño ñaïc caùc ñieåm ñoä cao Tuøy thuoäc vaøo daïng ñòa hình caùc ñöôøng ñoàng möùc coù hình daùng khaùc nhau.

Sau ñaây laø moät soá daïng ñòa hình cô baûn.2 Söôøn doác: Phaàn ñòa hình nghieâng so vôùi maët phaúng moät goùc naøo ñoù goïi laø söôøn doác. Ñoä nghieâng caøng lôùn thì khoaûng caùch giöõa caùc ñöôøng ñoàng möùc caøng nhoû , vaø ngöôïc laïi. Söôøn doác coù theå nghieâng moät goùc khoâng ñoåi so vôùi maët baèng, khi ñoù caùc ñöôøng ñoàng möùc chieáu xuoáng maët baèng thaønh caùc ñöôøng song song caùch ñeàu nhau. Söôøn doác nhö vaäy goïi laø söôøn doác nghieâng ñeàu (hình I.1 Ngoaøi söôøn doác nghieâng ñeàu coøn coù söôøn doác loài theo höôùng doác, ñaëc tröng bôûi caùc ñöôøng ñoàng möùc daàn saùt vaøo nhau theo höôùng haï thaáp xuoáng cuûa söôøn doác (hình I.

Söôøn doác loõm theo höôùng doác ñöôïc bieåu dieãn treân hình I. Hình chieáu treân maët baèng cho hình aûnh gioáng vôùi hình aûnh ngöôïc cuûa söôøn doác loài. Nhöõng ví duï treân chöa bao haøm heát taát caû nhöõng khaû naêng xaûy ra ôû thöïc ñòa. Coøn coù nhöõng tröôøng hôïp khaùc, thöôøng gaëp nhaát laø söôøn doác luoân thay ñoåi ñoä nghieâng theo höôùng ñöôøng ñoàng möùc.3 Soáng nuùi Soáng nuùi laø daïng ñòa hình loài taïo thaønh khi caùc söôøn doác taïo ra daïng ñòa hình naøy quay höôùng doác theo caùc höôùng ngöôïc nhau.2 bieåu dieãn söï taïo thaønh soáng nuùi do hai söôøn doác.

Noái caùc ñieåm giao nhau cuûa caùc ñöôøng bình ñoä coù cuøng ñoä cao cuûa hai söôøn doác, chuùng ta nhaän ñöôïc moät ñöôøng maø töø ñoù taát caû caùc ñieåm treân hai söôøn doác theo höôùng cuûa ñöôøng coù ñoä doác lôùn nhaát ñeàu naèm beân döôùi noù. Chuùng ta goïi ñöôøng ñoù laø ñöôøng phaân thuûy (ñöôøng neùt ñöùt treân hình I. Hình daùng cuûa ñöôøng phaân thuûy coù theå raát ña daïng, phuï thuoäc vaøo loaïi söôøn doác taïo neân soáng nuùi. Ñöôøng phaân thuûy coù theå loài, loõm, thaúng hoaëc uoán cong theo höôùng moät hoaëc hai söôøn doác.

Phuï thuoäc vaøo ñoä lôùn cuûa goùc maø hai söôøn doác caét nhau maø ñöôøng phaân thuûy theå hieän ít roõ raøng hay roõ raøng hôn.2b bieåu dieãn soáng nuùi roäng taïo neân do hai söôøn doác loài nghieâng ñeàu.2 Trong tröôøng hôïp naøy ñöôøng phaân thuûy khoâng roõ raøng vaø coù daïng ñöôøng thaúng (ñöôøng neùt ñöùt).4 Goø Quan saùt soáng nuùi ôû thöïc ñòa , ñaëc bieät ôû daïng traûi daøi, coù theå nhaän thaáy ñöôøng soáng nuùi coù theå coù caùc daïng khaùc nhau.3 ñöôïc chæ ra nhöõng quaû goø. Ñoù laø daïng naâng cao cuûa thöïc ñòa, maø nôi cao nhaát coù theå laø ñænh hoaëc vuøng baèng phaúng khoâng lôùn laém. Phuï thuoäc vaøo daïng söôøn doác taïo neân goø, maø noù coù theå coù daïng voøm, daïng noùn hoaëc keùo daøi (hình I.5 Khe: Hai söôøn doác quay maët nghieâng cuûa chuùng vaøo nhau taïo thaønh daïng ñòa hình loõm , vaø phuï thuoäc vaøo ñoä nghieâng vaø goùc doác maø chuùng caét nhau coù theå taïo neân ñoä loõm nheï hoaëc döïng ñöùng (hình I.5 Ñöôøng noái nhöõng ñieåm giao nhau cuûa caùc ñöôøng bình ñoä coù cuøng ñoä cao cuûa hai söôøn doác ñöôïc goïi laø ñöôøng tuï thuûy. Noù laø vò trí cuûa nhöõng ñieåm naèm thaáp nhaát giöõa caùc söôøn doác taïo thaønh ñòa hình loõm, ñoàng thôøi laø ñöôøng doác nhaát cuûa vuøng loõm.

Caùc ñöôøng cuûa khe caét ñöôøng tuï thuûy döôùi moät goùc vuoâng vaø taïi ñoù höôùng ñi cuûa ñöôøng bình ñoä thay ñoåi I.6 Yeân ngöïa: Yeân ngöïa laø choã thaáp nhaát giöõa hai ñöôøng soáng nuùi nhoâ cao (hình I.6b bieåu dieãn yeân ngöïa khoâng ñeàu ñöôïc ñaëc tröng bôûi söï phaân boá khoâng ñeàu cuûa ñöôøng soáng nuùi vaø khe nuùi.7 Loøng chaûo: Loøng chaûo laø vuøng ñòa hình truõng kheùp kín. Phuï thuoäc vaøo hình daùng cuûa loøng chaûo maø coù theå coù vaøi ñöôøng tuï thuûy höôùng tôùi ñieåm thaáp nhaát hoaëc ñoâi khi ñöôøng tuï thuûy khoù xaùc ñònh. Loøng chaûo ñöôïc ñaëc tröng bôûi hình chieáu xuoáng maët baèng laø nhöõng ñöôøng ñoàng möùc kheùp kín maø khoaûng caùch giöõa caùc ñöôøng ñoàng möùc baèng nhau hoaëc thay ñoåi phuï thuoäc vaøo ñoä nghieâng cuûa söôøn doác.7 Nhìn vaøo hình daùng ñöôøng bình ñoä khoâng ghi ñoä cao, khoù coù theå xaùc ñònh ñöôïc laø goø hay loøng chaûo. Ñeå deã ñoïc thöôøng ngöôøi ta veõ theâm neùt chæ doác.8 Raõnh nöôùc chaûy: Raõnh nöôùc chaûy laø vuøng truõng khoâng lôùn treân söôøn doác coù ñöôøng tuï thuûy vôùi xu höôùng truøng vôùi ñöôøng coù ñoä doác lôùn nhaát cuûa söôøn doác.8 Ñöôøng tuï thuûy veõ thaønh goùc nhoïn, coøn höôùng cuûa noù phaàn lôùn vuoâng goùc vôùi ñöôøng ñoàng möùc.9 Khe soùi moøn Döôùi aûnh höôûng cuûa nöôùc chaûy treân söôøn doác vaø phuï thuoäc vaøo loaïi ñaát cuûa neàn moùng, doøng nöôùc ngaøy caøng khoùet saâu taïo thaønh daïng ñòa hình coù ñoä saâu khaùc nhau, thaønh raõnh roõ raøng vaø taïo thaønh söôøn doác ít döïng ñöùng hay döïng ñöùng.9a bieåu dieãn khe soùi moøn coù ñoä nghieâng ôû möùc coù theå bieåu dieãn baèng ñöôøng ñoàng möùc ñöôïc, traùi laïi ôû hình I.9b bieåu dieãn khe soùi moøn coù ñaùy töông ñoái roäng, phaúng, nhöng coù vaùch raát döïng ñöùng phaûi duøng kyù hieäu vaùch ñaát ñaù môùi bieåu dieãn ñöôïc.2 Moät soá tính toaùn cô baûn veà ñòa hình Treân baûn ñoà ñòa hình coù veõ caùc ñöôøng ñoàng möùc vaø döïa vaøo ñoù ngöôøi ta thöïc hieän moät soá tính toaùn lieân quan ñeán ñòa hình.1 Xaùc ñònh ñoä doác Theo hình veõ I.10 hai ñieåm A,B naèm treân hai ñöôøng ñoàng möùc keà nhau.

Ñoä doác theo höôùng AB tính theo coâng thöùc h i = tg α = l x M (I.