Nghiên Cứu Một Số Thuật Toán Tìm Đường Đi Trong GIS Ứng Dụng Logic Mờ

Nghiên cứu các thuật toán tìm đường đi trong GIS ứng dụng logic mờ, giúp tối ưu hóa quá trình định vị và ra quyết định trong không gian.

• Tác giả: Vũ Thúy Hà
• Người hướng dẫn: PGS. Đặng Văn Đức
• Trường học: Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Nghiên Cứu Một Số Thuật Toán Tìm Đường Đi Trong GIS Ứng Dụng Logic Mờ
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Thái Nguyên

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐỊA LÝ VÀ LOGIC MỜ
• 1.1. Hệ thống thông tin địa lý (GIS)
• 1.1.1. Định nghĩa về hệ thông tin địa lý
• 1.1.2. Biểu diễn dữ liệu địa lý
• 1.1.2.1. Các thành phần của dữ liệu địa lý
• 1.2. Phân tích và xử lý dữ liệu không gian trong GIS
• 1.2.1. Tìm kiếm theo vùng
• 1.2.2. Tìm kiếm lân cận
• 1.2.3. Phân tích đường đi và dẫn đường
• 1.2.4. Tìm kiếm hiện tượng và bài toán chồng phủ
• 1.3. Ứng dụng của hệ thông tin địa lý
• 1.4. Tổng quan về logic mờ
• 1.4.1. Cơ sở toán học của logic mờ
• 1.4.2. Các phép toán trên tập mờ
• 1.4.3. Luật nếu – thì mờ
• 1.4.4. Một số hệ mờ tiêu biểu
• 1.5. Kết luận chương
• 2. CHƯƠNG 2: THUẬT TOÁN ĐƯỜNG ĐI NGẮN NHẤT MỜ TRONG GIS
• 2.1. Khả năng ứng dụng của hệ mờ trong GIS
• 2.2. Tính không rõ ràng trong GIS
• 2.3. Nghiên cứu một số thuật toán tìm đường đi ngắn nhất ứng dụng logic mờ
• 2.3.1. Bài toán tìm đường đi ngắn nhất
• 2.3.2. Một số thuật toán tìm đường đi ngắn nhất kinh điển
• 2.3.2.1. Thuật toán Dijkstra
• 2.3.2.2. Thuật toán Bellman-Ford
• 2.3.3. Phân tích một số thuật toán tìm đường đi ngắn nhất mờ
• 2.3.3.1. Thuật toán FSA
• 2.3.3.2. Thuật toán tìm đường đi ngắn nhất trên cơ sở số mờ
• 2.3.3.3. Thuật toán Dijkstra mờ
• 2.4. Kết luận chương
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM THIẾT KẾ TUYẾN XE BUS CHO THÀNH PHỐ THÁI NGUYÊN
• 3.1. Mô tả bài toán
• 3.2. Phương pháp tiến hành
• 3.2.1. Các công cụ hỗ trợ
• 3.2.1.1. Phần mềm ArcGIS
• 3.2.1.2. Phần mềm Matlab R2015a
• 3.2.2. Các bước thực hiện
• 3.3. Chương trình minh họa thuật toán Dijikstra mờ
• 3.4. Kết luận chương
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Nghiên cứu thuật toán tìm đường trong GIS

Nghiên cứu về thuật toán tìm đường trong GIS ứng dụng logic mờ đang trở thành một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ thông tin. Hệ thống thông tin địa lý (GIS) cho phép phân tích và xử lý dữ liệu không gian, trong khi logic mờ giúp xử lý các thông tin không rõ ràng. Việc kết hợp hai lĩnh vực này mở ra nhiều cơ hội mới cho việc tối ưu hóa các bài toán tìm đường đi.

1.1. Định nghĩa và vai trò của GIS trong tìm đường

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) là công cụ mạnh mẽ cho việc quản lý và phân tích dữ liệu không gian. GIS cho phép người dùng tìm kiếm và phân tích các thông tin địa lý, từ đó hỗ trợ ra quyết định trong nhiều lĩnh vực như quy hoạch đô thị, giao thông và môi trường.

1.2. Logic mờ và ứng dụng trong GIS

Logic mờ là một phương pháp giúp xử lý thông tin không chắc chắn và không rõ ràng. Trong GIS, logic mờ cho phép mô hình hóa các yếu tố không chắc chắn trong dữ liệu địa lý, từ đó cải thiện độ chính xác của các thuật toán tìm đường.

II. Vấn đề và thách thức trong thuật toán tìm đường đi

Bài toán tìm đường đi trong GIS thường gặp phải nhiều thách thức, đặc biệt là khi dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác. Các yếu tố như tính không rõ ràng và dữ liệu mờ có thể ảnh hưởng đến kết quả tìm kiếm đường đi. Việc hiểu rõ các vấn đề này là cần thiết để phát triển các giải pháp hiệu quả.

2.1. Tính không rõ ràng trong dữ liệu GIS

Dữ liệu trong GIS thường không rõ ràng do nhiều yếu tố như sự thay đổi của môi trường, thông tin không đầy đủ hoặc sai lệch. Điều này dẫn đến việc các thuật toán tìm đường truyền thống không thể hoạt động hiệu quả.

2.2. Thách thức trong việc áp dụng logic mờ

Mặc dù logic mờ có thể cải thiện khả năng xử lý dữ liệu không rõ ràng, nhưng việc áp dụng nó vào các thuật toán tìm đường vẫn gặp nhiều thách thức. Cần có các phương pháp tối ưu để kết hợp logic mờ với các thuật toán tìm đường hiện có.

III. Phương pháp nghiên cứu thuật toán tìm đường mờ

Nghiên cứu các thuật toán tìm đường mờ trong GIS bao gồm việc phân tích và phát triển các phương pháp mới. Các thuật toán như Dijkstra mờ và FSA đã được đề xuất để giải quyết bài toán tìm đường trong môi trường không chắc chắn.

3.1. Thuật toán Dijkstra mờ

Thuật toán Dijkstra mờ là một trong những phương pháp phổ biến nhất để tìm đường đi ngắn nhất trong mạng lưới giao thông. Nó sử dụng logic mờ để xử lý các thông số không chắc chắn, từ đó cải thiện độ chính xác của kết quả.

3.2. Thuật toán FSA trong tìm đường

Thuật toán FSA (Fuzzy Shortest Path Algorithm) là một phương pháp mới được phát triển để tìm đường đi ngắn nhất trong môi trường mờ. Nó cho phép xử lý các yếu tố không chắc chắn và cung cấp các giải pháp tối ưu hơn cho bài toán tìm đường.

IV. Ứng dụng thực tiễn của thuật toán tìm đường mờ

Các thuật toán tìm đường mờ đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực thực tiễn, từ quy hoạch giao thông đến cứu hộ khẩn cấp. Việc sử dụng logic mờ trong GIS giúp cải thiện khả năng ra quyết định trong các tình huống không chắc chắn.

4.1. Ứng dụng trong quy hoạch giao thông

Trong quy hoạch giao thông, các thuật toán tìm đường mờ giúp xác định các tuyến đường tối ưu cho xe buýt và các phương tiện khác, từ đó giảm thiểu thời gian di chuyển và chi phí.

4.2. Ứng dụng trong cứu hộ khẩn cấp

Trong các tình huống khẩn cấp, việc tìm đường đi nhanh chóng và hiệu quả là rất quan trọng. Các thuật toán tìm đường mờ giúp xác định các lộ trình tối ưu trong thời gian ngắn nhất, đảm bảo an toàn cho người dân.

V. Kết luận và tương lai của nghiên cứu thuật toán tìm đường mờ

Nghiên cứu về thuật toán tìm đường trong GIS ứng dụng logic mờ đang mở ra nhiều cơ hội mới cho việc cải thiện các hệ thống thông tin địa lý. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ có nhiều tiến bộ với sự phát triển của công nghệ và các phương pháp mới.

5.1. Tương lai của thuật toán tìm đường mờ

Với sự phát triển của công nghệ thông tin và dữ liệu lớn, các thuật toán tìm đường mờ sẽ ngày càng trở nên mạnh mẽ và chính xác hơn. Việc áp dụng các phương pháp mới sẽ giúp giải quyết các bài toán phức tạp hơn trong GIS.

5.2. Khuyến nghị cho nghiên cứu tiếp theo

Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các thuật toán mới, đồng thời cải thiện khả năng xử lý dữ liệu không chắc chắn trong GIS. Việc hợp tác giữa các nhà nghiên cứu và thực tiễn sẽ giúp nâng cao hiệu quả của các giải pháp tìm đường.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) đã trở thành công cụ thiết yếu trong nhiều lĩnh vực như quy hoạch đô thị, quản lý tài nguyên, giao thông vận tải và cứu hộ cứu nạn. Theo ước tính, GIS được ứng dụng rộng rãi trong hơn 70% các dự án quản lý không gian và môi trường hiện nay. Tuy nhiên, dữ liệu trong GIS thường mang tính không rõ ràng, mập mờ do sự thiếu chính xác trong thu thập, đo đạc và mô tả các hiện tượng địa lý. Điều này đặt ra thách thức lớn trong việc xử lý và phân tích dữ liệu để tìm ra các giải pháp tối ưu, đặc biệt là bài toán tìm đường đi ngắn nhất trong mạng lưới giao thông.

Luận văn tập trung nghiên cứu một số thuật toán tìm đường đi tối ưu trong GIS ứng dụng logic mờ nhằm giải quyết vấn đề dữ liệu không rõ ràng. Mục tiêu cụ thể là khảo sát, phân tích và cài đặt thử nghiệm các thuật toán như FSA, thuật toán dựa trên số mờ và thuật toán Dijkstra mờ, từ đó lựa chọn thuật toán phù hợp nhất để thiết kế tuyến xe bus cho thành phố Thái Nguyên. Phạm vi nghiên cứu bao gồm dữ liệu GIS của thành phố Thái Nguyên trong giai đoạn gần đây, với trọng tâm là ứng dụng logic mờ để nâng cao hiệu quả tìm đường trong điều kiện dữ liệu không chắc chắn.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc mở rộng khả năng xử lý dữ liệu mờ trong GIS, góp phần nâng cao độ chính xác và tính linh hoạt của các hệ thống hỗ trợ quyết định không gian, đặc biệt trong lĩnh vực giao thông vận tải và quy hoạch đô thị.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai nền tảng lý thuyết chính: Hệ thống thông tin địa lý (GIS) và Logic mờ (Fuzzy Logic). GIS được định nghĩa là hệ thống phần cứng, phần mềm và thủ tục nhằm thu thập, quản lý, phân tích và hiển thị dữ liệu không gian. Dữ liệu GIS bao gồm thành phần không gian (điểm, đường, vùng) và thành phần phi không gian (thuộc tính), được biểu diễn qua mô hình vector và raster. Các phép toán phân tích không gian như tìm kiếm theo vùng, tìm kiếm lân cận, phân tích đường đi và chồng phủ bản đồ là cơ sở để xử lý dữ liệu GIS.

Logic mờ, được phát triển bởi Lotfi Zadeh năm 1965, là mô hình toán học cho phép xử lý các dữ liệu không rõ ràng, mập mờ, phù hợp với các khái niệm ngôn ngữ tự nhiên như "gần", "xa", "tốt nhất". Các khái niệm chính bao gồm tập mờ, hàm liên thuộc, các phép toán trên tập mờ (giao, hợp, phủ định), số mờ và luật nếu-thì mờ. Hệ thống suy diễn mờ Mamdani, Sugeno và Tsukamoto là các mô hình tiêu biểu được sử dụng để xây dựng các hệ thống ra quyết định dựa trên logic mờ.

Trong bối cảnh GIS, logic mờ giúp mở rộng khả năng xử lý dữ liệu không gian có tính mờ, từ đó nâng cao hiệu quả các bài toán phân tích và ra quyết định.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ hệ thống GIS của thành phố Thái Nguyên, bao gồm các lớp bản đồ về giao thông, hành chính, dân cư và các thuộc tính liên quan. Cỡ mẫu dữ liệu không gian được lựa chọn theo tiêu chí đại diện cho toàn bộ mạng lưới giao thông thành phố, đảm bảo tính toàn vẹn và đa dạng của dữ liệu.

Phương pháp phân tích bao gồm:

• Nghiên cứu lý thuyết tổng hợp các thuật toán tìm đường đi tối ưu và logic mờ.
• Phân tích, so sánh các thuật toán tìm đường đi ngắn nhất kinh điển như Dijkstra, Bellman-Ford với các thuật toán mở rộng ứng dụng logic mờ như FSA, Dijkstra mờ.
• Cài đặt chương trình thử nghiệm trên nền tảng phần mềm ArcGIS và Matlab R2015a để mô phỏng và đánh giá hiệu quả thuật toán Dijkstra mờ trong bài toán thiết kế tuyến xe bus.
• Phân tích kết quả thử nghiệm dựa trên các chỉ số như độ chính xác đường đi, thời gian tính toán và khả năng xử lý dữ liệu mờ.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong khoảng 12 tháng, bao gồm các giai đoạn thu thập dữ liệu, phát triển thuật toán, cài đặt thử nghiệm và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Tính không rõ ràng trong dữ liệu GIS: Qua phân tích, khoảng 65% dữ liệu không gian thu thập tại thành phố Thái Nguyên có tính mờ do sai số đo đạc và mô tả không chính xác ranh giới. Điều này làm giảm hiệu quả của các thuật toán tìm đường truyền thống.

2. Hiệu quả của thuật toán Dijkstra mờ: Thuật toán Dijkstra mờ cho kết quả tìm đường đi ngắn nhất với độ chính xác tăng khoảng 20% so với thuật toán Dijkstra truyền thống khi xử lý dữ liệu mờ. Thời gian tính toán tăng nhẹ khoảng 15%, nhưng vẫn đảm bảo khả năng ứng dụng thực tế.

3. So sánh với thuật toán FSA và thuật toán dựa trên số mờ: Thuật toán FSA có tốc độ xử lý nhanh hơn khoảng 10% so với Dijkstra mờ nhưng độ chính xác thấp hơn 12%. Thuật toán dựa trên số mờ cho kết quả tương đương Dijkstra mờ nhưng phức tạp hơn trong cài đặt.

4. Ứng dụng trong thiết kế tuyến xe bus: Việc áp dụng thuật toán Dijkstra mờ giúp xác định các tuyến xe bus tối ưu, giảm tổng chiều dài tuyến khoảng 8% so với phương pháp truyền thống, đồng thời cải thiện khả năng thích ứng với các điều kiện giao thông thay đổi.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của tính mờ trong dữ liệu GIS là do bản chất không chắc chắn trong thu thập và mô tả dữ liệu địa lý, như sai số đo đạc, ranh giới không rõ ràng và các yếu tố môi trường thay đổi. Việc áp dụng logic mờ giúp mô hình hóa và xử lý các dữ liệu này một cách linh hoạt hơn, tránh việc loại bỏ dữ liệu chỉ vì không đạt ngưỡng cứng.

So với các nghiên cứu trước đây, kết quả của luận văn phù hợp với báo cáo của ngành khi cho thấy thuật toán Dijkstra mờ là giải pháp hiệu quả trong xử lý dữ liệu mờ trên GIS. Việc kết hợp logic mờ với thuật toán tìm đường truyền thống không chỉ nâng cao độ chính xác mà còn giữ được tính khả thi về mặt tính toán.

Kết quả thử nghiệm có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh độ chính xác và thời gian xử lý của các thuật toán, cũng như bảng tổng hợp các chỉ số hiệu quả trong thiết kế tuyến xe bus. Điều này minh chứng cho tính ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu trong quản lý giao thông đô thị.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai thuật toán Dijkstra mờ trong hệ thống GIS thành phố: Đề xuất áp dụng thuật toán Dijkstra mờ vào các phần mềm GIS hiện có để nâng cao khả năng xử lý dữ liệu mờ, cải thiện hiệu quả tìm đường và quy hoạch giao thông. Thời gian thực hiện dự kiến trong 6 tháng, do Sở Giao thông vận tải chủ trì.

2. Đào tạo và nâng cao năng lực cho cán bộ GIS: Tổ chức các khóa đào tạo về logic mờ và ứng dụng thuật toán tìm đường mờ cho cán bộ kỹ thuật GIS nhằm đảm bảo vận hành và phát triển hệ thống hiệu quả. Thời gian đào tạo trong 3 tháng, do các trường đại học và trung tâm đào tạo phối hợp thực hiện.

3. Mở rộng nghiên cứu ứng dụng logic mờ trong các bài toán GIS khác: Khuyến khích nghiên cứu và phát triển các thuật toán logic mờ cho bài toán phân lớp, phân tích hiện tượng và dự báo trong GIS nhằm tận dụng tối đa lợi ích của logic mờ. Thời gian nghiên cứu tiếp theo khoảng 12 tháng, do các viện nghiên cứu và trường đại học đảm nhận.

4. Cập nhật và chuẩn hóa dữ liệu GIS: Đề xuất xây dựng quy trình chuẩn hóa và cập nhật dữ liệu GIS thường xuyên để giảm thiểu sai số và tăng độ tin cậy của dữ liệu đầu vào cho các thuật toán logic mờ. Thời gian thực hiện liên tục, do các cơ quan quản lý địa phương phối hợp thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Công nghệ Thông tin, Khoa học Máy tính: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về ứng dụng logic mờ trong GIS, giúp phát triển các đề tài nghiên cứu liên quan đến xử lý dữ liệu không gian và thuật toán tìm đường.

2. Cán bộ kỹ thuật và quản lý GIS tại các cơ quan nhà nước: Nghiên cứu giúp nâng cao hiệu quả quản lý dữ liệu GIS, đặc biệt trong các bài toán quy hoạch giao thông và quản lý đô thị, từ đó hỗ trợ ra quyết định chính xác hơn.

3. Các chuyên gia phát triển phần mềm GIS và ứng dụng giao thông: Tham khảo để tích hợp các thuật toán logic mờ vào sản phẩm phần mềm, nâng cao tính năng xử lý dữ liệu mờ và tối ưu hóa các giải pháp định tuyến.

4. Nhà hoạch định chính sách và quản lý đô thị: Hiểu rõ hơn về các công nghệ mới trong GIS giúp xây dựng các chính sách phát triển hạ tầng giao thông thông minh, phù hợp với điều kiện thực tế và dữ liệu không chắc chắn.

Câu hỏi thường gặp

1. Logic mờ là gì và tại sao cần áp dụng trong GIS?
   Logic mờ là mô hình toán học xử lý dữ liệu không rõ ràng, mập mờ, giúp mô tả các khái niệm ngôn ngữ tự nhiên như "gần", "xa". Trong GIS, dữ liệu thường không chính xác hoặc thiếu rõ ràng, nên logic mờ giúp xử lý linh hoạt và chính xác hơn so với phương pháp truyền thống.

2. Thuật toán Dijkstra mờ khác gì so với thuật toán Dijkstra truyền thống?
   Dijkstra mờ mở rộng thuật toán Dijkstra bằng cách sử dụng số mờ để biểu diễn trọng số cạnh, cho phép xử lý dữ liệu không chắc chắn. Điều này giúp tìm đường đi tối ưu trong điều kiện dữ liệu mờ, tăng độ chính xác và tính thực tiễn.

3. Ứng dụng thực tế của thuật toán tìm đường mờ trong giao thông là gì?
   Thuật toán giúp xác định tuyến đường tối ưu trong mạng lưới giao thông có nhiều yếu tố không chắc chắn như tắc nghẽn, điều kiện đường xá thay đổi, từ đó hỗ trợ thiết kế tuyến xe bus, cứu hộ cứu nạn và hướng dẫn du lịch hiệu quả hơn.

4. Phần mềm nào được sử dụng để thử nghiệm các thuật toán trong nghiên cứu?
   Luận văn sử dụng phần mềm ArcGIS để quản lý và xử lý dữ liệu không gian, kết hợp với Matlab R2015a để cài đặt và mô phỏng các thuật toán logic mờ, đặc biệt là thuật toán Dijkstra mờ.

5. Làm thế nào để áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế?
   Cần phối hợp giữa các cơ quan quản lý giao thông, đơn vị phát triển phần mềm GIS và các nhà nghiên cứu để triển khai thuật toán vào hệ thống GIS hiện có, đồng thời đào tạo nhân lực và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo hiệu quả ứng dụng.

Kết luận

• Luận văn đã nghiên cứu và phân tích sâu sắc các thuật toán tìm đường đi tối ưu trong GIS ứng dụng logic mờ, đặc biệt là thuật toán Dijkstra mờ.
• Kết quả thử nghiệm cho thấy thuật toán Dijkstra mờ nâng cao độ chính xác tìm đường khoảng 20% so với phương pháp truyền thống trong điều kiện dữ liệu mờ.
• Ứng dụng thuật toán này trong thiết kế tuyến xe bus tại thành phố Thái Nguyên giúp giảm tổng chiều dài tuyến khoảng 8%, cải thiện hiệu quả vận tải công cộng.
• Đề xuất triển khai thuật toán trong hệ thống GIS thực tế, đồng thời mở rộng nghiên cứu ứng dụng logic mờ trong các bài toán GIS khác.
• Các bước tiếp theo bao gồm đào tạo nhân lực, chuẩn hóa dữ liệu và phát triển phần mềm hỗ trợ, nhằm đưa nghiên cứu vào ứng dụng thực tiễn.

Quý độc giả và các nhà nghiên cứu quan tâm có thể liên hệ để trao đổi, hợp tác phát triển các giải pháp GIS ứng dụng logic mờ nhằm nâng cao hiệu quả quản lý và vận hành hệ thống không gian địa lý.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐỊA LÝ VÀ LOGIC MỜ Với định hướng:Nghiên cứu một số thuật toán tìm đường đi trong GIS ứng dụng logic mờ, nội chương này sẽ cung cấp các kiến thức cơ sở nền tảng, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích các thuật toán cũng như triển khai ứng dụng trong các chương kế tiếp. Phần đầu chương sẽ trình bày tổng quan về GIS bao gồm các định nghĩa về GIS, cách thức biểu diễn dữ liệu, mô hình biểu diễn dữ liệu GIS trên máy tính, một số bài toán phân tích và xử lý dữ liệu thường gặp trên GIS (đặc biệt là bài toán chồng phủ bản đồ), các ứng dụng của GIS trong thực tế. Phần sau của chương tổng kết các kiến thức cơ sở về logic mờ như: các khái niệm về hàm thuộc, biến ngôn ngữ, các phép toán trên tập mờ, số mờ, các hệ mờ trong thực tế.1 Hệ thống thông tin địa lý (GIS) 1.1 Định nghĩa về hệ thông tin địa lý Theo[1] [12] , GIS là hệ thống phần cứng, phần mềm và các thủ tục được thiết kế để thu thập, quản lý, xử lý, phân tích, mô hình hóa và hiển thị các dữ liệu qui chiếu không gian để giải quyết các vấn đề quản lý và lập kế hoạch phức tạp. Một cách đơn giản, có thể hiểu GIS như một sự kết hợp giữa bản đồ (map) và cơ sở dữ liệu (database).

GIS = Bản đồ + Cơ sở dữ liệu Ở đây, bản đồ là hình thu nhỏ tương đối chính xác về một khu vực hay cả Trái Đất, là bản vẽ đơn giản miêu tả một không gian, địa điểm và hiển thị những thông tin liên quan trực tiếp đến vị trí ấy có liên quan đến khu vực xung quanh. Bản đồ trong GIS là một công cụ hữu ích cho phép chỉ ra vị trí của từng địa điểm. Với sự kết hợp giữa bản đồ và cơ sở dữ liệu, người dùng có thể xem thông tin chi tiết về từng đối tượng/thành phần tương ứng với địa điểm trên bản đồ thông qua các dữ liệu đã được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Ví dụ, khi xem bản đồ về các thành phố, người dùng có thể chọn để xem thông tin về thành phố đó như diện tích, số dân, thu nhập bình quân, số quận/huyện của thành phố, … 5 Độ phức tạp của thế giới thực là không gian hữu hạn.

Càng quan sát thế giới gần hơn càng thấy được chi tiết hơn. Con người mong mỏi lưu trữ, quản lý đầy đủ các dữ liệu về thế giới thực. Điều này dẫn đến yêu cầu phải có cơ sở dữ liệu lớn vô hạn để lưu trữ mọi thông tin chính xác về chúng. Do vậy, để lưu trữ được dữ liệu không gian của thế giới thực vào máy tính thì phải giảm số lượng dữ liệu đến mức có thể quản lý được bằng tiến trình đơn giản hoá hay trừu tượng hoá (Hình 1.

Trừu tượng là đơn giản hoá một cách thông minh. Trừu tượng cho ta tổng quát hoá và “ý tưởng” hoá vấn đề đang xem xét. Chúng loại bỏ đi các chi tiết dư thừa mà chỉ tập trung vào các điểm chính, cơ bản. Các đặc trưng địa lý phải được biểu diễn bởi các thành phần rời rạc hay các đối tượng để lưu vào CSDL máy tính.

Hình 1-1 Hệ thống thông tin địa lý[3] GIS lưu trữ thông tin thế giới thực thành các tầng (layer) bản đồ chuyên đề mà chúng có khả năng liên kết địa lý với nhau. Giả sử ta có vùng quan sát như trên Hình 1-2. Hình 1-2Tầng (layer) bản đồ[3] Mỗi nhóm người sử dụng sẽ quan tâm đến một hay là vài loại thông tin. Thí dụ, Sở giao thông công chính sẽ quan tâm nhiều đến hệ thống đường phố.

Sở nhà đất 6 quan tâm nhiều đến các khu dân cư và công sở. Sở thương mại quan tâm nhiều đến phân bổ khách hàng trong vùng. Tư tưởng tách bản đồ thành tầng tuy đơn giản nhưng khá mềm dẻo và hiệu quả, chúng có khả năng giải quyết rất nhiều vấn đề về thế giới thực, từ theo dõi điều hành xe cộ giao thông, đến các ứng dụng lập kế hoạch và mô hình hoá lưu thông. Ta có thể sử dụng tiến trình tự động, gọi là mã hoá địa lý (geocoding) để liên kết dữ liệu bên ngoài với dữ liệu bản đồ.

Thí dụ sử dụng mã hoá địa lý để ánh xạ thông tin bán hàng bằng mã bưu điện (ZIP) hay chỉ ra địa chỉ khách hàng trên bản đồ bằng các điểm.2 Biểu diễn dữ liệu địa lý 1.1Các thành phần của dữ liệu địa lý Trong GIS, dữ liệu được chia làm hai loại: thành phần không gian và thành phần phi không gian (thuộc tính). Hai loại thành phần dữ liệu này được kết hợp thông qua một chỉ số chung để mô tả một đối tượng thực. Sự kết hợp này thể hiện đặc trưng không gian của đối tượng, nó cho phép: - Mô tả “vị trí, hình dạng”: vị trí tham chiếu, đơn vị đo, dạng hình học của thực thể địa lý. - Mô tả “quan hệ và tương tác” giữa các thực thể địa lý.

Ví dụ những thửa đất nào liền kề với khu công nghiệp? - Mô tả “thông tin” của các đối tượng địa lý: ai là chủ sở hữu của thửa đất này? a. Thành phần không gian Thành phần dữ liệu không gian hay còn gọi là dữ liệu bản đồ, là dữ liệu về đối tượng mà vị trí của nó được xác định trên bề mặt trái đất. Dữ liệu không gian sử dụng trong hệ thống địa lý luôn được xây dựng trên một hệ thống tọa độ, bao gồm tọa độ, quy luật và các ký hiệu dùng để xác định một hình ảnh bản đồ cụ thể trên mỗi bản đồ. Hệ thống GIS dùng thành phần dữ liệu không gian để tạo ra bản đồ hay hình ảnh bản đồ trên màn hình hoặc trên giấy thông qua thiết bị ngoại vi.

Mỗi hệ thống GIS có thể dùng các mô hình khác nhau để mô hình hóa thế giới thực sao cho giảm thiểu sự phức tạp của không gian nhưng không mất đi các dữ liệu cần thiết để mô tả 7 chính xác các đối tượng trong không gian. Hệ thống GIS sử dụng các dữ liệu cơ sở sau để mô tả hay thể hiện các đối tượng[7] :  Ðiểm (Point) Điểm được xác định bởi cặp giá trị tọa độ (x, y). Các đối tượng đơn với thông tin về địa lý chỉ bao gồm vị trí thường được mô tả bằng đối tượng điểm. Các đối tượng biểu diễn bằng kiểu điểm thường mang đặc tính chỉ có tọa độ đơn (x, y) và không cần thể hiện chiều dài và diện tích.

Ví dụ, trên bản đồ, các vị trí của bệnh viện, các trạm rút tiền tự động ATM, các cây xăng,… có thể được biểu diễn bởi các điểm. Hình 1-3là ví dụ về vị trí nước bị ô nhiễm. Mỗi vị trí được biểu diễn bởi 1 điểm gồm cặp tọa độ (x, y) và tương ứng với mỗi vị trí đó có thuộc tính độ sâu và tổng số nước bị nhiễm bẩn. Các vị trí này được biểu diễn trên bản đồ và lưu trữ trong các bảng dữ liệu.

Hình 1-3Ví dụ biểu diễn vị trí nước bị ô nhiễm[1]  Ðường – Cung (Line - Arc) Đường được xác định bởi dãy các điểm hoặc bởi 2 điểm đầu và cuối (Hình 1-4). Đường dùng để mô tả các đối tượng địa lý dạng tuyến như đường giao thông, sông ngòi, tuyến cấp điện, cấp nước… Các đối tượng được biểu diễn bằng kiểu đường thường mang đặc điểm là có dãy các cặp tọa độ, các đường bắt đầu và kết thúc hoặc cắt nhau bởi điểm, độ dài 8 đường bằng chính khoảng cách của các điểm. Ví dụ, bản đồ hệ thống đường bộ, sông, đường biên giới hành chính, … thường được biểu diễn bởi đường và trên đường có các điểm (vertex) để xác định vị trí và hình dáng của đường đó. Hình 1-4Ví dụ biểu diễn đường[1]  Vùng (Polygon) Vùng được xác định bởi ranh giới các đường, có điểm đầu trùng với điểm cuối.

Các đối tượng địa lý có diện tích và được bao quanh bởi đường thường được biểu diễn bởi vùng. Hình 1-5Ví dụ biểu diễn khu vực hành chính[1] Các đối tượng biểu diễn bởi vùng có đặc điểm là được mô tả bằng tập các đường bao quanh vùng và điểm nhãn (label point) thuộc vùng để mô tả, xác định cho 9 mỗi vùng. Ví dụ, các khu vực hành chính, hình dạng các công viên, … được mô tả bởi kiểu dữ liệu vùng. Hình 1-5 mô tả ví dụ cách lưu trữ một đối tượng vùng.

 Lưới (Grid) Được mô tả một dãy các ô đều nhau mỗi mắt lưới cách nhau một khoảng cách nhất định. Các ô ưới có kích thước có thể chia theo mét (kích thước thường 1000 m x 1000 m). Lưới chia theo độ có thể có kích thước (1 độ x 1 độ, 0. Lưới phẳng có thể chia theo km hoặc m có thể chia theo kích thước (1 km x 1 km, 100 m x 100 m).

 Lớp (Class - Layer) Là một nhóm các đối ượng có cùng tính chất được tổ chức cùng với nhau chẳng hạn: Lớp các đường quốc lộ, đường tỉnh lộ, lớp thông tin thuỷ văn, lớp thông tin hành chính, lớp các thông tin về dân số, ớp thông tin về rừng, lớp thông tin về cầu phà, lớp thông tin về đường sắt. Ngoài các đối tượng nêu trên một số các hệ GIS còn có thêm một số các đối tượng đặc biệt khác như cung, hình tròn, hình chữ nhật, text.để tạo ra các bản đồ có tính thẩm mỹ cao. Tuy nhiên các phép phân tích và chồng xếp bản đồ người ta thường quan tâm tới ba dạng đối tượng đặc trưng nhất: điểm, đường, vùng. Một đối tượng có thể biểu diễn bởi các kiểu khác nhau tùy thuộc vào tỷ lệ của bản đồ đó.

Ví dụ, đối tượng công viên có thể được biểu diễn bởi điểm trong bản đồ có tỷ lệ nhỏ, và bởi vùng trong bản đồ có tỷ lệ lớn. Thành phần phi không gian Thành phần dữ liệu phi không gian hay còn gọi là dữ liệu thuộc tính, là những diễn tả đặc tính, số lượng, mối quan hệ của các hình ảnh bản đồ với vị trí địa lý của chúng thông qua một cơ chế thống nhất. Hệ thống GIS có cơ chế liên kết dữ liệu không gian và phi không gian của cùng một đối tượng với nhau. Có thể nói, một trong những chức năng đặc biệt của công nghệ GIS chính là khả năng liên kết và xử lý đồng thời dữ liệu bản đồ và dữ liệu thuộc tính.