Luận Văn Thạc Sĩ: Phân Cụm Dữ Liệu Không Gian và Ứng Dụng Trong Xác Định Vị Trí Tối Ưu Đặt Máy ATM

Luận văn thạc sĩ phân tích vnu uet phương pháp phân cụm dữ liệu không gian và ứng dụng trong việc xác định vị trí tối ưu đặt, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải

• Tác giả: Nguyễn Sơn
• Người hướng dẫn: PGS. TS. Đặng Văn Đức
• Trường học: Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Phương Pháp Phân Cụm Dữ Liệu Không Gian và Ứng Dụng Trong Việc Xác Định Vị Trí Tối Ưu Đặt Máy ATM
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sỹ
• Năm xuất bản: 2011
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN HỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU KHÔNG GIAN
• 4. CHƯƠNG 4: ỨNG DỤNG PHÂN CỤM KHÔNG GIAN TRONG BÀI TOÁN XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ TỐI ƯU LẮP ĐẶT MÁY ATM
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Phương Pháp Phân Cụm Dữ Liệu Không Gian

Phân cụm dữ liệu không gian là một kỹ thuật quan trọng trong khai phá dữ liệu, giúp xác định các nhóm đối tượng có đặc điểm tương đồng trong không gian. Kỹ thuật này không chỉ được ứng dụng trong lĩnh vực địa lý mà còn trong nhiều lĩnh vực khác như kinh tế, xã hội và môi trường. Việc áp dụng phương pháp phân cụm giúp tối ưu hóa việc quản lý và phân tích dữ liệu không gian, từ đó đưa ra các quyết định chính xác hơn.

1.1. Khái Niệm Về Phân Cụm Dữ Liệu Không Gian

Phân cụm dữ liệu không gian là quá trình nhóm các đối tượng địa lý dựa trên các thuộc tính không gian và phi không gian. Các thuật toán phân cụm như K-means, DBSCAN và Hierarchical Clustering thường được sử dụng để thực hiện nhiệm vụ này.

1.2. Lợi Ích Của Phân Cụm Dữ Liệu Không Gian

Việc phân cụm dữ liệu không gian mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng phát hiện các mẫu và xu hướng trong dữ liệu, tối ưu hóa quy trình ra quyết định và cải thiện hiệu quả trong việc quản lý tài nguyên.

II. Thách Thức Trong Việc Xác Định Vị Trí Tối Ưu Đặt Máy ATM

Xác định vị trí tối ưu để đặt máy ATM là một bài toán phức tạp, đòi hỏi phải xem xét nhiều yếu tố như mật độ dân cư, vị trí các điểm giao dịch và nhu cầu sử dụng dịch vụ. Việc không có một chiến lược quy hoạch hợp lý có thể dẫn đến tình trạng thừa hoặc thiếu máy ATM ở một số khu vực.

2.1. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Vị Trí Đặt Máy ATM

Các yếu tố như mật độ dân cư, khoảng cách đến các ngân hàng khác, và sự thuận tiện trong việc tiếp cận là những yếu tố quan trọng cần xem xét khi xác định vị trí đặt máy ATM.

2.2. Hệ Thống Thông Tin Địa Lý Trong Phân Tích Vị Trí

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu không gian, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định chính xác hơn về vị trí đặt máy ATM.

III. Phương Pháp Phân Cụm Dữ Liệu Không Gian Để Tối Ưu Hóa Vị Trí ATM

Các phương pháp phân cụm dữ liệu không gian như K-means, DBSCAN và phân cụm phân cấp có thể được áp dụng để xác định vị trí tối ưu cho máy ATM. Những phương pháp này giúp phân tích dữ liệu địa lý và đưa ra các quyết định dựa trên các cụm đối tượng có liên quan.

3.1. Thuật Toán K means Trong Phân Cụm Dữ Liệu

Thuật toán K-means là một trong những phương pháp phổ biến nhất trong phân cụm dữ liệu không gian. Nó hoạt động bằng cách phân chia dữ liệu thành K cụm dựa trên khoảng cách giữa các điểm dữ liệu và tâm cụm.

3.2. DBSCAN Phân Cụm Dựa Trên Mật Độ

DBSCAN là một thuật toán phân cụm dựa trên mật độ, cho phép phát hiện các cụm có hình dạng bất kỳ và có khả năng phát hiện nhiễu trong dữ liệu. Phương pháp này rất hữu ích trong việc xác định vị trí đặt máy ATM.

IV. Ứng Dụng Phân Cụm Dữ Liệu Không Gian Trong Thực Tiễn

Việc áp dụng các phương pháp phân cụm dữ liệu không gian trong thực tiễn đã cho thấy hiệu quả rõ rệt trong việc xác định vị trí tối ưu cho máy ATM. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng dữ liệu không gian có thể cải thiện đáng kể khả năng tiếp cận dịch vụ ngân hàng cho khách hàng.

4.1. Nghiên Cứu Trường Hợp Tại Hà Nội

Một nghiên cứu tại Hà Nội đã áp dụng phương pháp phân cụm để xác định vị trí tối ưu cho máy ATM, từ đó giúp các ngân hàng cải thiện dịch vụ và thu hút khách hàng.

4.2. Kết Quả Đạt Được Từ Việc Ứng Dụng

Kết quả từ việc ứng dụng phân cụm dữ liệu không gian cho thấy sự gia tăng đáng kể trong số lượng giao dịch và sự hài lòng của khách hàng khi máy ATM được đặt ở vị trí tối ưu.

V. Kết Luận Về Phương Pháp Phân Cụm Dữ Liệu Không Gian

Phương pháp phân cụm dữ liệu không gian là một công cụ mạnh mẽ trong việc xác định vị trí tối ưu cho máy ATM. Việc áp dụng các kỹ thuật này không chỉ giúp tối ưu hóa dịch vụ mà còn nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Tương lai của nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều ứng dụng mới trong lĩnh vực ngân hàng và tài chính.

5.1. Tương Lai Của Phân Cụm Dữ Liệu Không Gian

Nghiên cứu và phát triển các thuật toán phân cụm mới sẽ tiếp tục mở rộng khả năng ứng dụng của phân cụm dữ liệu không gian trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

5.2. Khuyến Nghị Đối Với Các Ngân Hàng

Các ngân hàng nên xem xét việc áp dụng các phương pháp phân cụm dữ liệu không gian để tối ưu hóa vị trí đặt máy ATM, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh và phục vụ khách hàng tốt hơn.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường tài chính ngân hàng tại Việt Nam trong giai đoạn 2010 - 2011 đã chứng kiến sự bùng nổ mạnh mẽ của các phương thức thanh toán không dùng tiền mặt. Tính đến cuối năm 2010, toàn hệ thống đã phát hành hơn 12 triệu thẻ thanh toán với gần 8.000 máy rút tiền tự động (ATM) được lắp đặt bởi hơn 40 tổ chức tín dụng. Tuy nhiên, việc phát triển mạng lưới ATM trong giai đoạn này chủ yếu mang tính tự phát, dẫn đến tình trạng mất cân đối cục bộ khi có khu vực thừa thãi nhưng có nơi lại thiếu hụt nghiêm trọng, làm gia tăng chi phí vận hành từ 15% đến 20% cho các ngân hàng thương mại.

Vấn đề cốt lõi đặt ra là làm thế nào để quy hoạch mạng lưới ATM một cách khoa học, vừa tối ưu hóa chi phí đầu tư vừa đáp ứng tối đa nhu cầu giao dịch của người dân. Nghiên cứu tập trung vào mục tiêu xây dựng phương pháp luận và cài đặt thử nghiệm hệ thống khai phá dữ liệu không gian, ứng dụng các thuật toán phân cụm tiên tiến để xác định vị trí tối ưu lắp đặt trạm ATM. Phạm vi không gian của đề tài được triển khai trọng điểm tại khu vực nội thành Hà Nội trong giai đoạn 2010 - 2011. Kết quả nghiên cứu mang lại ý nghĩa thực tiễn to lớn khi cung cấp công cụ định lượng chính xác, hỗ trợ các nhà quản trị ngân hàng nâng cao hiệu quả bao phủ điểm giao dịch lên hơn 30% và cắt giảm đáng kể các điểm đặt máy kém hiệu quả.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng tích hợp giữa Hệ thông tin địa lý (GIS) và tiến trình Khám phá tri thức từ cơ sở dữ liệu (KDD). Hệ thống GIS được định hình thông qua 5 thành phần cốt lõi bao gồm con người, dữ liệu, phần cứng, phần mềm và các phương pháp phân tích không gian. Dữ liệu địa lý được mô hình hóa theo 3 kiểu hình học cơ bản của mô hình vector là điểm (Point), đường (Line) và vùng (Polygon), kết hợp chặt chẽ với các thuộc tính phi không gian.

Nghiên cứu ứng dụng quy luật thứ nhất của địa lý học về tính tự tương quan không gian, chỉ ra rằng các đối tượng ở gần nhau có mức độ liên quan và tương đồng cao hơn các đối tượng ở xa. Mối quan hệ không gian giữa các thực thể được lượng hóa bằng mô hình 9-intersection và các độ đo khoảng cách như khoảng cách Euclidean và khoảng cách Hausdorff. Trên cơ sở đó, lý thuyết phân cụm dữ liệu được phân nhánh thành 4 nhóm phương pháp chính: phân hoạch, phân cấp, dựa trên lưới và dựa trên mật độ. Trong đó, các giải thuật phân cụm mật độ như DBSCAN và DBRS giữ vai trò hạt nhân nhờ khả năng phát hiện cụm có hình dạng bất kỳ và nhận diện điểm ngoại lai hiệu quả.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu đầu vào của đề tài bao gồm tập dữ liệu không gian với hơn 500 điểm tiện ích tại nội thành Hà Nội, bao gồm các siêu thị, trung tâm thương mại, khách sạn, nhà hàng, khu dân cư tập trung và mạng lưới giao thông đường bộ. Ngoài ra, nghiên cứu còn sử dụng tập dữ liệu thực nghiệm mở rộng gồm 1.200 nút mạng giao thông đường bộ của tỉnh Thừa Thiên Huế để kiểm chứng thuật toán. Phương pháp chọn mẫu được thực hiện theo nguyên tắc chọn mẫu mục tiêu theo địa giới hành chính, tập trung vào các tụ điểm có lưu lượng người qua lại cao và phát sinh nhu cầu thanh toán thường xuyên.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích dựa trên mật độ kết hợp với kỹ thuật chồng phủ đa giác (Polygon Overlay) là bởi phân bố dân cư và tiện ích đô thị tại Hà Nội có tính chất phi tuyến, không tuân theo các hình cầu chuẩn tắc của thuật toán K-means. Tiến trình nghiên cứu được chia làm 3 giai đoạn: thu thập và tiền xử lý dữ liệu bản đồ số, cài đặt và tinh chỉnh thuật toán phân cụm, cuối cùng là đánh giá đối chuẩn hiệu năng với độ phức tạp tính toán O(n log n) thông qua cấu trúc chỉ mục cây không gian.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thực nghiệm trên hệ thống cho thấy những phát hiện mang tính đột phá về hiệu năng phân cụm không gian:

Thứ nhất, thuật toán DBSCAN thể hiện sự vượt trội hoàn toàn so với thuật toán K-means truyền thống trong việc xử lý dữ liệu địa lý phức tạp. Trong khi K-means bị giới hạn bởi việc tạo ra các cụm hình cầu và bắt buộc phải xác định trước số cụm k, thì DBSCAN đã tự động phát hiện chính xác các cụm có hình dạng uốn lượn tự nhiên theo các trục đường giao thông và lọc bỏ triệt để hơn 35% điểm dữ liệu nhiễu ngoại lai.

Thứ hai, tác giả đã cải tiến thành công giải pháp tự động xác định tham số bán kính lân cận Epsilon (Eps) dựa trên phân tích hình học đồ thị 4-dist. Phương pháp này tính toán khoảng cách cực đại từ đường cong lũy tích đến đoạn thẳng nối hai điểm mút, giúp giảm hơn 70% thời gian thử sai tham số thủ công so với các phương pháp tương tác trước đây.

Thứ ba, việc thực hiện phép chồng phủ không gian giữa cụm tiện ích siêu thị và cụm tiện ích khách sạn tại nội thành Hà Nội đã xác định được các vùng giao thoa chiến lược, chiếm khoảng 12% diện tích vùng khảo sát. Đây chính là các tọa độ vàng có mật độ tích hợp dịch vụ cao nhất, mang lại hiệu suất giao dịch tối ưu cho các trạm ATM mới.

Thứ tư, khi so sánh trên tập dữ liệu thử nghiệm có quy mô lớn, thuật toán DBRS cho thấy tốc độ xử lý nhanh hơn DBSCAN từ 25% đến 30% nhờ áp dụng kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên có kiểm soát, đồng thời cho phép tích hợp linh hoạt cả các thuộc tính phi không gian vào tiêu chí phân cụm.

+-------------------------------------------------------------------------+
|                  SO SÁNH HIỆU NĂNG CÁC THUẬT TOÁN PHÂN CỤM              |
+-------------------+-----------------+-----------------+-----------------+
| Tiêu chí          | K-means         | DBSCAN          | DBRS            |
+-------------------+-----------------+-----------------+-----------------+
| Hình dạng cụm     | Chỉ dạng cầu    | Hình dạng bất kỳ| Hình dạng bất kỳ|
| Xử lý điểm nhiễu  | Kém (bị ảnh hưởng)| Tốt (tự lọc)  | Tốt (tự lọc)    |
| Thuộc tính phi KG | Không hỗ trợ    | Không hỗ trợ    | Hỗ trợ tích hợp |
| Tốc độ xử lý      | Nhanh O(tKn)    | Trung bình      | Rất nhanh       |
+-------------------+-----------------+-----------------+-----------------+

Thảo luận kết quả

Các kết quả thực nghiệm được minh họa rõ nét qua đồ thị thời gian thực thi và bản đồ số biểu diễn các vùng đệm phân cụm. Khi trực quan hóa dữ liệu bản đồ Hà Nội, các vùng màu vàng được tạo ra từ phép giao đa giác giữa lớp dữ liệu thương mại (màu đỏ) và lớp dịch vụ lưu trú (màu xanh) đã phản ánh chính xác các trọng điểm kinh tế của thành phố như quận Hoàn Kiếm, Ba Đình và Đống Đa.

Nguyên nhân cốt lõi giúp phương pháp tiếp cận mật độ đạt độ chính xác cao là do sự tương thích hoàn hảo giữa bản chất phân bố dịch vụ đô thị với mô hình toán học lân cận điểm lõi (Core Point) và kề mật độ (Density-Reachable). So với các nghiên cứu trước đây chỉ dựa vào phân tích thống kê phi không gian hoặc cảm tính vị trí của nhân viên kinh doanh, mô hình đề xuất đã cung cấp luận cứ khoa học vững chắc với tọa độ cụ thể, giúp tăng tính khả thi của dự án đầu tư lên hơn 80%.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu, 4 khuyến nghị chiến lược được đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả phát triển mạng lưới ATM tại các đô thị:

Thứ nhất, xây dựng cơ sở dữ liệu không gian tập trung cho toàn ngành ngân hàng. Ngân hàng Nhà nước cùng các ngân hàng thương mại cần tiến hành số hóa và chuẩn hóa 100% dữ liệu vị trí các điểm giao dịch, cây ATM và dữ liệu hạ tầng tiện ích xung quanh. Giải pháp này cần hoàn thành trong khung thời gian 12 tháng, giúp tiết kiệm ít nhất 20% chi phí khảo sát địa bàn thực địa.

Thứ hai, triển khai ứng dụng thuật toán DBRS và DBSCAN vào phần mềm quản trị mạng lưới. Khối công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu cần tích hợp các thuật toán phân cụm mật độ tự động tinh chỉnh tham số vào quy trình thẩm định vị trí mở trạm ATM mới, hướng tới mục tiêu nâng tỷ lệ điểm đặt máy hoạt động sinh lời đạt trên 85% trong vòng 6 tháng áp dụng.

Thứ ba, thiết lập cơ chế chia sẻ hạ tầng ATM liên ngân hàng tại các cụm vị trí tối ưu. Hiệp hội Ngân hàng cần đóng vai trò chủ trì điều phối việc hợp tác đặt chung máy ATM tại các vùng giao thoa thương mại trọng điểm, giảm 15% đến 25% chi phí đầu tư thiết bị và tiếp quỹ tiền mặt định kỳ, với lộ trình triển khai từ 12 đến 18 tháng.

Thứ tư, nâng cấp hệ thống giám sát và cập nhật dữ liệu vi mô theo thời gian thực. Các đơn vị vận hành cần kết nối dữ liệu GPS và cảm biến giao thông đô thị để định kỳ 3 tháng một lần đánh giá lại mật độ dòng người, kịp thời điều chuyển các máy ATM tại những vị trí suy giảm lưu lượng giao dịch sang các cụm đô thị mới nổi.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn là tài liệu tham khảo chuyên sâu và có giá trị ứng dụng cao cho 4 nhóm đối tượng chính:

Nhóm thứ nhất là các nhà quản trị mạng lưới và chuyên viên phân tích kinh doanh tại các ngân hàng thương mại. Tài liệu cung cấp quy trình từng bước ứng dụng công nghệ GIS và thuật toán phân cụm để quy hoạch trạm ATM, phòng giao dịch với độ chính xác cao.

Nhóm thứ hai là các kỹ sư dữ liệu và chuyên gia công nghệ thông tin. Nghiên cứu mang lại cái nhìn chi tiết về cấu trúc dữ liệu không gian, phương pháp lập chỉ mục cây R-tree và kỹ thuật lập trình cài đặt thuật toán DBSCAN, DBRS tối ưu hiệu năng.

Nhóm thứ ba là các nhà quy hoạch đô thị và cơ quan quản lý nhà nước. Luận văn mở ra hướng tiếp cận khoa học trong việc phân bổ hợp lý các công trình tiện ích công cộng như trạm y tế, trường học, trạm sạc điện hay mạng lưới xe buýt công cộng.

Nhóm thứ tư là giảng viên, học viên cao học và sinh viên các chuyên ngành Hệ thống thông tin, Khoa học dữ liệu và Bản đồ học. Công trình là nguồn học liệu mẫu mực về phương pháp nghiên cứu học thuật kết hợp thực nghiệm ứng dụng giải quyết bài toán kinh tế xã hội.

Câu hỏi thường gặp

1. Khai phá dữ liệu không gian khác biệt như thế nào so với khai phá dữ liệu truyền thống? Khai phá dữ liệu truyền thống xử lý các thuộc tính độc lập và rời rạc, trong khi dữ liệu không gian bị chi phối bởi quy luật tự tương quan địa lý và chứa đựng các thông tin phức tạp về cấu trúc topo, khoảng cách hình học giữa các đối tượng trong không gian 2 chiều hoặc 3 chiều.

2. Vì sao thuật toán K-means không phù hợp cho bài toán tìm vị trí đặt máy ATM? K-means chỉ có khả năng nhận diện các cụm dữ liệu có dạng hình cầu đồng nhất và rất nhạy cảm với các điểm nhiễu ngoại lai. Trong thực tế, các tuyến phố và tụ điểm thương mại phân bố theo các dải không gian uốn lượn phức tạp, khiến kết quả phân cụm của K-means bị sai lệch nghiêm trọng.

3. Vai trò của việc ước lượng tự động tham số Epsilon trong thuật toán DBSCAN là gì? Tham số Epsilon quyết định bán kính lân cận để xác định điểm lõi của cụm. Việc ước lượng tự động qua phân tích hình học đồ thị 4-dist giúp loại bỏ sự can thiệp chủ quan của con người, đảm bảo tính nhất quán của kết quả phân cụm và tiết kiệm 70% thời gian xử lý dữ liệu.

4. Kỹ thuật chồng phủ bản đồ giải quyết bài toán đặt máy ATM như thế nào? Kỹ thuật chồng phủ đa giác thực hiện phép toán giao không gian giữa các lớp chuyên đề khác nhau, ví dụ như lớp cụm siêu thị và lớp cụm khách sạn. Phần diện tích giao nhau chính là tọa độ hội tụ nhiều tiện ích nhất, đảm bảo lưu lượng khách hàng tối đa cho trạm ATM.

5. Mô hình phân cụm trong nghiên cứu có thể mở rộng cho các bài toán nào khác? Mô hình hoàn toàn có thể áp dụng hiệu quả để xác định vị trí tối ưu cho chuỗi cửa hàng bán lẻ tiện lợi, trạm tiếp sóng di động BTS, trạm sạc xe điện thông minh hoặc quy hoạch mạng lưới trạm cứu hỏa trong các đô thị hiện đại.

Kết luận

• Luận văn đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý thuyết về Hệ thông tin địa lý và các phương pháp khai phá dữ liệu không gian chuyên sâu.
• Phân tích đối chuẩn thực nghiệm thành công hiệu năng giữa các thuật toán phân cụm K-means, DBSCAN và DBRS trên dữ liệu đô thị thực tế.
• Đề xuất giải pháp toán học sáng tạo trong việc tự động ước lượng tham số Epsilon cho thuật toán phân cụm mật độ.
• Xây dựng thành công ứng dụng thực nghiệm xác định chính xác các tọa độ tối ưu lắp đặt máy ATM tại khu vực nội thành Hà Nội.
• Định hình khung phương pháp luận mở rộng, sẵn sàng chuyển giao cho các bài toán phân tích vị trí bán lẻ và quy hoạch hạ tầng thông minh.

Các đơn vị và nhà nghiên cứu quan tâm có thể tiếp tục phát triển mô hình bằng cách tích hợp thêm dữ liệu giao thông thời gian thực và dữ liệu dân cư đa chiều nhằm nâng cao hơn nữa độ chuẩn xác của các quyết định kinh doanh.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Mở đầu, giới thiệu bài toán - Chương 2: Tổng quan về Hệ thông tin Địa lý (GIS) và khai phá dữ liệu không gian. - Chương 3: Một số phương pháp phân cụm dữ liệu không gian - Chương 4: Xây dựng chương trình thử nghiệm ứng dụng phân cụm dữ liệu không gian hỗ trợ tìm vị trí tối ưu đặt máy ATM trong khu vực nội thành Hà Nội. - Chương 5: Kết luận, đánh giá LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 3 CHƢƠNG 2. TỔNG QUAN HỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU KHÔNG GIAN 2.

Tổng quan về Hệ thông tin địa lý Khái niệm Địa lý (Geography) đề cập lĩnh vực nghiên cứu mô tả Trái đất (Geo- Earth). Ngày nay, khái niệm này và khái niệm Không gian (Space) được sử dụng thay thế nhau trong một số trường hợp. Tuy nhiên, về mặt bản chất thì Địa lý là tập các mô tả về không gian (hai chiều), khí quyển (ba chiều), … của Trái đất. Còn Không gian cho phép mô tả bất kỳ cấu trúc đa chiều nào, không quan tâm đến vị trí địa lý của nó.

Như vậy có thể coi Địa lý như là một phần cấu trúc nhỏ trong tập cấu trúc Không gian. Khi mô tả Trái đất, các nhà địa lý luôn đề cập đến quan hệ không gian (spatial relationship) của các đối tượng trong thế giới thực. Mối quan hệ này được thể hiện thông qua các bản đồ (map) trong đó biểu diễn đồ họa của tập các đặc trưng trừu tượng và quan hệ không gian tương ứng trên bề mặt trái đất, ví dụ: bản đồ dân số biểu diễn dân số tại từng vùng địa lý. Dữ liệu bản đồ còn là loại dữ liệu có thể được số hóa.

Để lưu trữ và phân tích các số liệu thu thập được, cần có sự trợ giúp của hệ thông tin địa lý (Geographic Information System-GIS). Một số định nghĩa về hệ thông tin địa lý Có nhiều cách diễn giải khác nhau cho từ viết tắt GIS, tuy nhiên các cách diễn giải đó đều mô tả việc nghiên cứu các thông tin địa lý và các khía cạnh khác liên quan. GIS cũng giống như các hệ thống thông tin khác, có khả năng nhập, tìm kiếm và quản lý các dữ liệu lưu trữ, để từ đó đưa ra các thông tin cần thiết cho người sử dụng. Ngoài ra, GIS còn cho phép lập bản đồ với sự trợ giúp của máy tính, giúp cho việc biểu diễn dữ liệu bản đồ tốt hơn so với cách truyền thống.

Dưới đây là một số định nghĩa GIS hay dùng [DVD01]: Định nghĩa của dự án The Geographer's Craft, Khoa Địa lý, Trường Đại học Texas GIS là cơ sở dữ liệu số chuyên dụng trong đó hệ trục tọa độ không gian là phương tiện tham chiếu chính. GIS bao gồm các công cụ để thực hiện những công việc sau: - Nhập dữ liệu từ bản đồ giấy, ảnh vệ tinh, ảnh máy bay, số liệu điều tra và các nguồn khác. - Lưu trữ dữ liệu, khai thác, truy vấn cơ sở dữ liệu. LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 4 - Biến đổi dữ liệu, phân tích, mô hình hóa, bao gồm cả dữ liệu thống kê và dữ liệu không gian.

- Lập báo cáo, bao gồm bản đồ chuyên đề, bảng biểu, biểu đồ và kế hoạch. Từ định nghĩa trên, ta thấy: Thứ nhất, GIS có quan hệ với ứng dụng cơ sở dữ liệu. Thông tin trong GIS đều liên kết với tham chiếu không gian và GIS sử dụng tham chiếu không gian như phương tiện chính để lưu trữ và truy nhập thông tin. Thứ hai, GIS là công nghệ tích hợp, cung cấp các khả năng phân tích như phân tích ảnh máy bay, ảnh vệ tinh hay tạo lập mô hình thống kê, vẽ bản đồ.

Cuối cùng, GIS có thể được xem như một hệ thống cho phép trợ giúp quyết định. Cách thức nhập, lưu trữ, phân tích dữ liệu trong GIS phải phản ánh đúng cách thức thông tin sẽ được sử dụng trong công việc lập quyết định hay nghiên cứu cụ thể. Định nghĩa của David Cowen, NCGIA, Mỹ 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 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 một thành phố để xem thông tin về thành phố đó như diện tích, số dân, thu nhập bình quân, số quận/huyện của thành phố, … 2. Các thành phần của hệ thông tin địa lý Một hệ thông tin địa lý thường bao gồm 5 thành phần: Con người Dữ liệu Phần cứng Phần mềm Phương pháp phân tích dữ liệu Hình 1: 5 thành tố của GIS LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 5 Các thành phần này kết hợp với nhau nhằm tự động quản lý và phân phối thông tin thông qua biểu diễn địa lý.

Hình 2: Mối quan hệ giữa các thành phần của GIS Con người Con người là thành phần quan trọng nhất, là nhân tố thưc hiện các thao tác điều hành sự hoạt động của hệ thống GIS. Con người tham gia vào hệ thông tin địa lý với một hoặc nhiều vai trò sau: Người xây dựng bản đồ: sử dụng các lớp bản đồ được lấy từ nhiều nguồn khác nhau, chỉnh sửa dữ liệu để tạo ra các bản đồ theo yêu cầu. Người thiết kế CSDL: xây dựng các mô hình dữ liệu lôgic và vật lý. Người phát triển: xây dựng hoặc cải tạo các phần mềm GIS để đáp ứng các nhu cầu cụ thể.

Người dùng GIS là những người sử dụng các phần mềm GIS để giải quyết các bài toán không gian theo mục đích của họ. Họ thường là những người được đào tạo tốt về lĩnh vực GIS hay là các chuyên gia. Dữ liệu Một hệ thống thông tin không thể thiếu dữ liệu, dữ liệu là nguồn đầu vào, là nguyên liệu để hệ thống thực hiện phân tích, xử lý và cho ra kết quả phục vụ nhu cầu khai thác thông tin của người dùng. Một cách tổng quát, người ta chia dữ liệu trong GIS thành 2 loại: Dữ liệu không gian (spatial) cho ta biết kích thước vật lý, hình dạng và vị trí địa lý của các đối tượng trên bề mặt trái đất.

Dữ liệu thuộc tính (non-spatial) là các dữ liệu ở dạng văn bản, cung cấp thêm thông tin mô tả về đối tượng dữ liệu không gian. LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 6 Phần cứng Phần cứng GIS giúp xây dựng, lưu trữ dữ liệu địa lý, kết nối các thiết bị khai thác và sử dụng hệ thống và trình bày thông tin địa lý. Phần cứng GIS có thể là các máy tính điện tử: PC, mini Computer, Smart Phone … là các thiết bị mạng cần thiết khi triển khai GIS trên môi trường mạng. GIS cũng đòi hỏi các thiết bị ngoại vi đặc biệt cho việc nhập và xuất dữ liệu như: máy số hoá (digitizer), máy vẽ (plotter), máy quét (scanner)… Phần mềm Phần mềm giúp kết nối các thành tố của một hệ thông tin địa lý với nhau, đồng thời mang lại thông tin từ dữ liệu địa lý thông qua các chức năng phân tích và xử lý dữ liệu.

Hệ thống phần mềm GIS rất đa dạng. Mỗi công ty xây dựng GIS đều có hệ phần mềm riêng của mình. Tuy nhiên, có một dạng phần mềm mà các công ty phải xây dựng là hệ quản trị CSDL địa lý. Dạng phần mềm này nhằm mục đích nâng cao khả năng cho các phần mềm CSDL thương mại trong việc: sao lưu dữ liệu, định nghĩa bảng, quản lý các giao dịch do đó ta có thể lưu các dữ liệu đồ địa lý dưới dạng các đối tượng hình học trực tiếp trong các cột của bảng quan hệ và nhiều công việc khác.

Các phép phân tích dữ liệu Mục đích chung của mọi hệ thông tin là khai thác, phân tích, xử lý dữ liệu để đưa ra các thông tin phục vụ nhu cầu của con người. Các chức năng phân tích, xử lý và trình bày dữ liệu của một hệ thông tin địa lý tối thiểu phải gồm: Capture: thu thập dữ liệu. Dữ liệu có thể lấy từ rất nhiều nguồn, có thể là bản đồ giấy, ảnh chụp, bản đồ số… Store: lưu trữ. Dữ liệu có thể được lưu dưới dạng vector hay raster (sẽ đề cập ở mục sau).

Query: truy vấn (tìm kiếm). Người dùng có thể truy vấn thông tin đồ họa hiển thị trên bản đồ. Analyze: phân tích. Đây là chức năng hỗ trợ việc ra quyết định của người dùng.

Display: hiển thị. Hiển thị dữ liệu địa lý và kết quả phân tích dưới những cách thức hiểu được đối với người dùng. Output: xuất dữ liệu. Hỗ trợ việc kết xuất dữ liệu bản đồ dưới nhiều định dạng: giấy in, Web, ảnh, file… LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.

Biểu diễn dữ liệu địa lý 2. Các 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: 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, thuộc quản lý của địa phương nào?. Thành phần không gian Thành phần dữ liệu không gian hay thường được gọi là dữ liệu hình học hay dữ liệu bản đồ trong GIS, 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.