1) Nêu mục đích, ý nghĩa của nắn dữ liệu: nắn chỉnh hình học ảnh.

- Ảnh số bị nắn hình học do nhiều yếu tố liên quan đến vận tốc của vệ tinh, sự quay của trái đất, sự phản xạ của khí quyển, dịch chuyển của địa hình, sự phi tuyến tính của các trường nhìn.

- Mô hình học là sự sai lệch vị trí giữa tọa độ ảnh đo được và tọa độ ảnh lý tưởng được tham chiếu với hệ tọa độ biết trước dùng cho trái đất.

- Nhằm đưa các tọa độ ảnh thực tế và tọa độ ảnh lý tưởng cần thiết phải hiệu chỉnh hình học. Bản chất of hiệu chỉnh hình học là xây dựng được mối tương quan giữa hệ tọa độ ảnh đo và hệ tọa độ quy chiếu chuẩn.

+ Hệ tọa độ quy chiếu chuẩn có thể là hệ tọa độ mặt đất UTM,GAUSS.

+ Hệ tọa độ địa lý, hoặc hệ tọa độ ảnh khác.

- Trong thực tế có hai cách chính được sử dụng để nắn chỉnh hình học 1 ảnh:

+ Nắn chỉnh 1 ảnh số trên cơ sở các điểm khống chế tọa độ trên bản đồ or từ các điểm tọa độ đã biết được đo ngoài thực tế (ảnh với bản đồ)

+ Nắn chỉnh 1 ảnh số ựa trên cơ sở tọa độ của 1 ảnh đã nắn cùng độ phân giải or ảnh đã nắn có độ phân giải cao hơn (ảnh với ảnh).

2) CSDL đia lý là gì? Ý nghĩa của CSDL trong hệ thống GIS.

- CSDL địa lý là 1 tập hợp có tổ chức của DL không gian và DL thuộc tính nhằm lưu trữ hiệu quả và có thể được truy cập bởi nhiều người sử dụng.

- CSDL địal lý là 1 mô hình phát triển theo từng đối tượng.

- CSDL địa lý cho phép tạo ra các đối tượng trong hộp DL thông minh và dễ truy ra nó.

- CSDL cho phép chúng ta định nghĩa được mqh giữa các đối tượng

- CSDL địa lý cho phép sử dụng các thao tác tùy chọn và có thể lập trình bằng usolbasic

Geodatabase : - pesanal Geodatabase – Malti user Geodatabase

- DL địa lý được thiết kế theo 1 hệ thống phân cáp củ các đối tượng dữ liệu: Geodatabase là đni cao nhất CSDL, là tập hợp các bộ DL ?? (Datasets)

+ 3 loại dataset: feature; raster; T/N:

+ Feature datasets: nhóm DL vecto; tập hợp các DL của những đối tượng đang được quan tâm

(Feature: nhóm thực thi ko gian có chung 1 hệ tọa độ; Relationship: thuật toán tạo ra mqh giữa các đối tượng với nhau; Ojectare: thực thi phi ko gian, các đối tượng hình học trong feature clatase có chung 1 hệ.)

+ Raster datasets: tập hợp DL raster dùng để biểu diễn hình ảnh, các bề mặt or ……..

- CSDL: là 1 tập hợp các DL phục vụ cho 1 mđ or 1 tổ chức sử dụng DL nào đó phản ánh đối tượng trên bề mặt thế giới thực or hoạt động thức tế of đối tướng. Sẽ tồn tại CSDL thi phải có hệ quan trị CSDL.

- Ý Nghĩa của CDL trog GIS: CSDL gồm 1 phần CSDL nên f và CSDL chuyên biệt.

+ CSDL nền là những lớp DN mà HTTTDL nào cũng sử dụng như DL về lưới tọa độ, DL về giao thông, sông ngoài, độ cao, hành chính.

+ CSDL chuyên biệt gao gồm DL của các yếu tố chuyên ngành đc biểu diễn theo mô hình DL ko gian và phi ko gian liên kết, có thể có DSDL của các nhóm chuyên ngành như TNMT, sử dụng đất, cơ sở kỹ thuât hạ tầng,..

- CSDL cung cấp DL, thông tin cho GIS: phân tích, xử lý và trình bày kết quả

- CSDL là nguồn DL để GIS phân tích, tạo lập ra DL mới.

- CSDL được tổ chức, cấu trúc hợp lý, cập nhập thường xuyên, bảo vệ tài nguyên hậu quả là cơ sở để gis khai thác hữu hiệu, đưa ra những phân tích chính xác nâng cao hiệu quả trong các lĩnh vực áp dụng.

3) Nguyên lý of thuật toán chống ghép, liên kết DL không gian, nội suy ko gian trong GIS.

Nguyên lý của thuật toán nội suy: nội suy ko gian xây dựng tập giá trị các điểm chưa biết từ tập điểm đã biết trên miền bao đóng của tập giá trị đã biết bằng 1 pp hay 1 hàm toán học nào đó đc xem như là quá trình nội suy.

- Phân loại thuật toán nội suy.

+ Nội suy điểm / Nội suy bề mặt

+ Nội suy toàn diện / Nội suy địa phương (trong trường hợp những hàm đường cong đơn giản or độ phối hợp của bề mặt được xác định nội suy đó đc xem là

nội suy toàn diện và trong trường hợp khác, mức độ phối hợp của các mẫu quan sát chiếm tỉ lệ nhỏ trong khu vực thì nội suy đó được gọi là nội suy địa phương.

+ Nội suy chính xác/ Nội suy gần đúng: (khi đường cong or bề mặt phối hợp với all các mẫu dl quan sát, nội suy đó đc xem là nội suy chính xác. Trong trường hợp đường cong nội suy hay bề mặt nội suy ko đi qua all các mẫu quan sát vì 1 số sai số, nội suy này đgl nội suy gần đúng.

4) Vai trò của DL thuộc tính trong xây dựng bản đồ chuyên đề? PP và hình thức phân lại DL thuộc tính?

- DL thuộc tính là những mô tả về đặc tính, đặc điểm và các hiện tượng xảy ra tại các vị trí địa lý xác định.

- 1 trong những chức năng đặc biệt of công nghệ GIS là khả năng của nó trong việc liên kết và xử lý đồng thời giữa DL bản đồ và DL thuộc tính

- THông thường HTTTĐL có 4 loại số liệu thuộc tính.

+ Đặc tính of đối tượng: liên kết chặt chẽ với các thông tin ko gian có thể thực hiện SQL và phân tích.

+ Số liệu hiện trạng, tham khảo đjia lý: miêu tả những thông tin, các hoạt động thuộc vị trí xác đinh,.

+ Chỉ số địa lý: tên, địa chỉ, phương hướng định vị,.. liên quan đến các đối tượng địa lý.

+ Quan hệ giữa các đối tượng trong ko gia, có thể đơn giản or phức tạp (sự liến kết, khoảng tương thích, mqh đổ hình giữa các đối tượng)

- các thuộc tính được lưu trữ như 1 tập hợp các số và ký tự.

Ví dụ: các thuộc tính of các đường phố bao gồm loại đường (cao tốc, quốc lộ,..) chất liệu (bê tông, nhựa đường, sỏi,..) chiều rộng số làn xe,tên

- Để mo tả 1 cách đầy đủ các đối tượng địa lý, trong bả đồ số chỉ dùng thêm các loại đối tượng khác: điểm điều khiển, tọa độ giới hạn và các thông tin mang tính chất mô tả:

- Các thông tin mang tính chất mô tả có đặc điểm:

+ Có thể năm tại 1 vị trí xác định trên bản đồ

+ Có thể chạy dọc theo arc.

+ Có thể có các kích thước, màu sắc, các kiểu chữ khác nhau

+ nhiều mức của thông tin mô tả có thể đc tạo ra vs ứng dụng khác nhau

+ có thể tạo thông tin cs dữ liệu lưu trên thuộc tính

+ Có thể tạo độc lập với các đối tượng địa lý có trong bản đồ

+ ko có liên kết với các điểm, đường, vùng và dữ liệu thuộc tính của chúng.

- Bản chất 1 số thông tin DL thuộc tính như sau:

+ số liệu tham khảo địa lý: mô tả các sự kiện or hiện trang xảy ra tại 1 vị trí xác định, ko giống các thông tin thuộc tính, chúng ko mô tả về bản thân các hình ảnh, bản đồ thay vào đó chúng mô tả các danh mục or các hoạt động như cho phép xâu dựng, báo cáo tai nạn, nghiên cứu y tế… liên quan đến các vị trí xác định,

5) Mô hình số độ cao. Phân loại mô hình số độ cao, ý nghĩa của mô hình số độ cao trong nghiên cứu TN MT.

- Mô hình số độ cao: biểu diễn bằng số cho sự biến thiên lên tọa độ cao của địa hình trên 1 vùng ko gian; là sự thể hiện = số độ cao của bề mặt đất, độ cao của tầng đất, của mực nước ngầm,…, các thông số thay đổi liên tuc.

- Phân loại mô hình số độ cao:

+ mô hình số độ cao dưới dạng điểm.

+ mô hình nội suy theo pp tam giác ko đều.

+ Mô hình nộ suy lân cận krinqing (nội suy theo trung tâm, xđ xu hướng thay đổi biến thiên theo xu hướng đó)

+ DEM dạng raster: trong mô hình raster dem (grid) ma trận các …. gồm các hàng và cột. mỗi 1 ô (cell) chứa giá trị độ cao của điểm trung tâm of ô.

+ DEM dạng vecter: trong cấu trúc vester, DEM có thể ddc coi như là 1 lứa tam giác ko đều (TIN). TIN là tập cao đinh nối với nhau thành các tam giác, mỗi 1 tam giác đc giới hạn bởi 3 đoạn xác định về giá trị x,y,z (độ cao).

- Đặc điểm của TIN:

+ Tin biểu diễn bề mặt liên tục từ những tập hợp điểm rơi rọc phân bố bất ký.

+ TIN tập hợp các điểm nối với nau thành các tam giác, tạo nên bề mặt 3 chiều.

+ 1 điểm bất kì thuộc vùng biểu diễn sẽ nằm trên đỉnh, cạnh or trong 1 tam giác của lưới tam giác. Nếu 1 điểm ko phải là đỉnh thì giá trị hình chiếu of nó có đcc từ phép nội suy tuyến tính (của 2 điểm khác nếu điểm này nằm trên cạnh or của 3 điểm nếu điểm này nằm trong tam giác.

+ Mô hình TIN là mô hình tuyến tính trong ko gian 3 chiều.

+ Mô hình TIN hiệu quả trong xây dựng bề mặt. Mật độ của điểm trên bề mặt tỉ lệ với độ biên đổi của địa hình. Những bề mặt bằng phẳng tương ứng với mật độ điểm thấp và (12) những địa hình đồi núi có mật độ điểm cao.

- ỨNG dụng của DEM:

+ DEM là DL đầu vào of các quá trình xử lý liên quan đến độ cao.

+ DEM phục vụ cho nhiều mục đích ứng dụng sau:Tính toán độ dốc; tính hướng dốc; tính mức lồi lõm của sườn; tính toán khối lượng đào đắp; tính độ dài sườn dốc; phân tích địa mạo khu vực; xác định lưu vực và tiểu tưới tiêu nước của 1 khu vực; bản độ địa hình; bản độ chia cắt sâu; muốn có bản độ độ dốc phải có bản đồ độ cao.

6) Thuật toán vùng đệm không gian:

- Khái niệm vùng đệm: vùng đệm các đối tượng bản đồ là vùng đc tạo với chiều rộng cụ thể xung quanh 1 điểm, 1 đường, 1 vùng. Các quan hệ nafyu thông thường nói lên vị trí tương đối của đối tượng này vs đối tượng kia.

- pp bufer được chia làm nhiều loại (phép toán) khác nhau, nhưng cách thức xử lý thì luôn tuân theo những bước cơ bản sau đây:

+ chọn ra 1 hay nheieuf đối tượng trên bản đồ, gọi là các đối tượng AD 1 quan hệ ko gian để tìm ra các đối tượng khác mà có quan hệ đặc biệt với các đối tượn gốc.

+ Hiển thị tập đối tượng tìm thấy có trên DL ko gian và thuộc tính

+ Kết quả của buffer là 1 vùng mới, vùng mới này có thể đc sử dụng để xác định thực thể xảy ra or bên trong or bên ngoài vùng đệm đc định nghĩa.

- Phân loại: có 2 loại vùng đệm đối tượng bản đồ phụ thuộc độ rộng của vùng đệm: Độ rộng vùng đệm là hằng số; độ rộng vùng đệm là biến số; cả 2 vùng đệm có t hể đc tạo ra 1 tệp đối tượng bao phủ dựa trên giá trị thuộc tính của những đối tượng.

- Vùng đệm thường đc sd phổ biến trong phân tích dl bởi lẽ rất nhiều phép phân tích ko gian có liên quan đến giới hạn khoảng cách.

Ví dụ: người lập kế hoạch or các tình trạng khẩn cấp muốn có đc thông tin về khu dân cư hay ngôi trường nào nằm trong vòng bán kính 1,5km so với nơi có khả năng xảy ra động đất.

+ giúp xây dựng đc bán kính of các vùng sẽ bị ảnh hưởng bởi thiên tai, động đất:

+ Để xác định phạm vi ảnh hưởng của cơn bão

+ Xác định các vùng đệm trong các khu bảo tồn: vùng sẽ ảnh hưởng cho khu bảo tồn trong phạm vi bán kính.

+ Nội suy theo trang số, nội suy theo mạng lưới

- Sử dụng vùng đệm là 1 kỹ thuật quan trọng trong quá trình phân tích dl khi cần tạo ra ko gian quanh những yếu tố trên mặt đất. Nó phối hợp với kỹ thuật tìm kiếm dl ko gian và mô hình hóa bản đồ.

- Nó tổng quát sư dụng để định nghĩa all những phần ko gian nằm trong 1 khoảng cách nào đó of kiểu yếu tố, hay 1 phần của các yếu tố đã được chọn và tùy thuộc vào giá trị thuộc tính.

- Ví dụ: tạo vùng đệm bị ảnh hưởng bởi đường giao thông, bởi tiếng ồn trong phạm vị bán kính nào đó:

+ Phạm vi ảnh hưởng of lan dầu trên biển trong bán kính nào đó

* 1 số phép toán buffer thông dụng.

- Tìm các đối tượng nằm trên trong các đối tượng khác, phép toán này xác định quan hệ bao kín giữa các đối tượng ko gian. Đường thẳng bao gồm nhiều điểm, 1 đa giác có thể bao gồm nhiều đường thẳng or gồm các đa giác con khác.

- Tìm các đối tượng cắt các đối tượng khác, phép toán này xác định các đối tượng có giao điểm hay nằm chồng lên các đối tượng khác. Hai đa giác giao nhau nếu chúng có 1 miền chung, 1 đường thẳng giao với đa giác nó nằm 1 phân hay toàn bộ trong đa giác.

- Tìm các đối tượng liền kề với các đối tượng khác: có chung đường bao, chỉ áp dụng cho đường thẳng or đa giác.

- Tìm các đối tượng nằm bên trong or bên ngoài 1 khoảng cách xác định. Kiểu tìm kiếm này đc sử dụng trong việc xác định các đối tượng xung quanh 1 hay nhiều các điểm móc.

Quá trình thực hiện bao gồm việc tạo ra 1 vùng đệm quanh các điểm móc này. Sau đó xđ các đối tượng căn cứ vào vị trí của chúng so với vùng đệm tạo ra.

=> Nhà máy hóa chất và các bệnh viên: xđ vị trí thuận tiện nhất trên bản đồ cho việc di dời các bên viện trong trường hượp nhà máy hóa chất gặp sự cố.

7) Phân tích các đặc trưng phổ phản xạ trong nghiên cứu TN và MT:

- Đối với mỗi vật trong tự nhiên có đặc tính phản xạ phổ điện từ khác nhau trên các bước sóng khác nhau. Đặc tính phản xạ này sẽ được xem xét qua các vật thể là thực vật, nước, và đất.

- Đồ thị phổ phản xạ được xây dựng với chức năng là một hàm số của giá trị phổ phản xạ và bước sóng, được gọi là đường cong phổ phản xạ. Hình dáng của đường cong phổ phản xạ cho biết một cách tương đối rõ ràng tính chất phổ của một đối tượng và hình dạng đường cong phụ thuộc rất nhiều vào việc lựa chọn các dải sóng mà ở đó thiết bị viễn thám có thể ghi nhận được các tín hiệu phổ.

- Hình dạng của đường cong phổ phản xạ còn phụ thuộc rất nhiều vào tính chất của các đối tượng. Trong thực tế, các giá trị phổ của các đối tượng khác nhau, của một nhóm đối tượng cũng rất khác nhau, song về cơ bản chúng dao động xung quanh gía trị trung bình.

- Thực vật: Thực vật khoẻ mạnh chứa nhiều diệp lục tố (Chlorophil), phản xạ rất mạnh ánh sáng có bước sóng từ 0,45 - 0,67 µm (tương ứng với dải sóng màu lục - Green) vì vậy ta nhìn thấy chúng có màu xanh lục. Khi diệp lục tố giảm đi, thực vật chuyển sang có khả năng phản xạ ánh sáng màu đỏ trội hơn.

Kết quả là lá cây có màu vàng (do tổ hợp màu Green và Red) hoặc màu đỏ hẳn (rừng ở khí hậu lạnh, hiện tượng này khá phổ biến khi mùa đông đến), ở vùng hồng ngoại phản xạ (từ 0,7 - 1,3 µm) thực vật có khả năng phản xạ rất mạnh, khi sang vùng hồng ngoại nhiệt và vi sóng (Microwave) một số điểm cực trị ở vùng sóng dài làm tăng khả năng hấp thụ ánh sáng của hơi nước trong lá, khả năng phản xạ của chúng giảm đi rõ rệt và ngược lại, khả năng hấp thụ ánh sáng lại tăng lên. Đặc biệt đối với rừng có nhiều tầng lá, khả năng đó càng tăng lên (ví dụ rừng rậm nhiệt đới).

- Nước: Nước trong chỉ phản xạ mạnh ở vùng sóng của tia xanh lơ (Blue) và yếu dần khi sang vùng tia xanh lục (Green), triệt tiêu ở cuối dải sóng đỏ (Red). Khi nước bị đục, khả năng phản xạ tăng lên do ảnh hưởng sự tán xạ của các vật chất lơ lửng. Sự thay đổi về tính chất của nước (độ đục, độ mặn, độ sâu, hàm lượng Clorophyl,...) đều ảnh hưởng đến tính chất phổ của chúng. Nghĩa là khi tính chất nước thay đổi, hình dạng đường cong và giá trị phổ phản xạ sẽ bị thay đổi.

- Đất khô: Đường cong phổ phản xạ của đất khô tương đối đơn giản, ít có những cực đại và cực tiểu một cách rõ ràng, lý do chính là các yếu tố ảnh hưởng đến tính chất phổ của đất khá phức tạp và không rõ ràng như ở thực vật.

Các yếu tố ảnh hưởng đến đường cong phổ phản xạ của đất là: lượng ẩm, cấu trúc của đất (tỉ lệ cát, bột và sét ), độ nhám bề mặt, sự có mặt của các loại oxyt kim loại, hàm lượng vật chất hữu cơ,... các yếu tố đó làm cho đường cong phổ phản xạ biến động rất nhiều quanh đường cong có giá trị trung bình. Tuy nhiên quy luật chung là giá trị phổ phản xạ của đất tăng dần về phía sóng có bước sóng dài. Các cực trị hấp thụ phổ do hơi nước cũng diễn ra ở vùng 1,4; 1,9; và 2,7 µm.

- Phổ của khoáng vật: Khoáng vật hợp thành từ cac anion và cation. Phổ của chúng phụ thuộc vào các hiệu ứng ion, cation, anion hoặc trường tinh thể. Sau đây sẽ xem xét một vài khoáng vật điển hình. 1. Limonit (oxit sắt): phổ hiển thị rõ trên dải cực tím-xanh, và tăng dần trên dải nhìn thấy đến sóng màu đỏ. 2. Thạch anh bị hấp thụ phổ trên dải hồng trung. 3. Pyroxen bị hấp thụ phổ do có chứa ion sắt trên dải phổ nhìn thấy và hồng ngoại gần (VNIR) và hồng ngoại trung (MIR). Sự hấp thụ còn ảnh hưởng do hiệu ứng trường tinh thể. 4. Amphibol, mica và sét, kênh phổ hấp thụ trên dải sóng VNIR do chứa nước, ion hydroxyl và AL-OH , Mg-OH trên dải phổ hồng ngoại sóng ngắn (SWIR) và do chứa silicate trên dải phổ MIR 5. Cacbonat (Canxit, magnesit, siderit, rhodocrosit), ion CO32- bị hấp thụ trên dải phổ SWIR và MIR. đối với siderit Fe2+ chuyển tiếp điện tử trên dải VNIR (hình 2.25 c), rhodocrosite chứa Mn2+ kênh phổ bị hấp thụ trên sóng VNIR 6. Khoáng vật sét chứa AL-OH (phổ 2,2 ( m), Mg-OH (phổ 2,3 ( m) và chứa phân tử nước ở dải sóng 1,4 ( m và 0,9 ( m. Hình 2.27 chỉ ra phổ của một vài khoáng vật sét trong phòng thí nghiệm trên dải sóng hồng ngoại sóng ngắn (SWIR)

- Phổ phản xạ của đá: Đá được tạo nên bởi tổ hợp các khoáng vật. Vì vậy, phổ của đá trong viễn thám được xác định dựa trên phổ của các khoáng vật tạo đá. Sau đây sẽ xem xét phổ của các loại đá khác nhau trên các dải phổ khác nhau. -

Phổ của đá trên dải VNIR và SWIR Trong dải phổ này, đường cong phổ thể hiện sự hấp thụ do các hợp phần ion. Phổ phụ thuộc vào khoáng vật tạo đá và kích thước hạt.

8) Khóa giải đoán là gì? Quy trình xây dựng khóa giải đoán và phân tích ý nghĩa của khóa giải đoán.

- Giải đoán phải kết hợp với điều tra thực địa

- Việc điều tra thực địa giúp xây dựng khóa giải đoán và kiểm tra độ chính xác của kết quả giải đoán.

- Khóa giải đoán là tập hợp hướng dẫ giúp người giải đoán nhanh chóng nhận biết đối tượng trên ảnh. Khóa giải đoán bao gồm chú giải và hình ảnh.

- Lấy tọa độ khu vực của điểm cần giải đoán ngoài thực địa về đối chiếu với tọa độ trên ảnh có phải đúng đối tượng đó ko, lấy mẫu đó đại diện cho đối tượng cần giải đoán.

* Quy trình xây dựng:

- b1: Hiển thị ảnh vệ tinh cần giải đoán.

- b2: tạo màu giải đoán

+ Basic tools/ Region of Interest/ Rd Tools.

+ Chọn off

+ Tạo màu (tạo lần lượt các lớp màu)

+ Sổ hóa màu (số hỏa cho từng lớp mẫu)

- b3: Lưu mẫu file/save Rols/ Select alll items)

* Ý nghĩa của khóa giải đoán:

+ làm rõ đối tượng cần nghiên cứu

+ tạo khóa giải đoán

11. Cơ sở dữ liệu (viết tắt CSDL; tiếng Anh là database)

- Định nghĩa kiểu kĩ thuật thì nó là một tập hợp thông tin có cấu trúc.- Là nơi tổ chức và phân loại các thông tin rời rạc thành một hệ thống có thứ tự, theo từng mục một.- Một CSDL thường bao gồm một hoặc nhiều bảng (table). Mỗi bảng được xác định thông qua một tên. Bảng chứa các mẩu tin - dòng (record - row), là dữ liệu của bảng.12. 1. Geodatabase là gì?

Geodatabase là một kho chứa dữ liệu không gian và thuộc tính trong hệ quản trị cơ sở dữ liệu (Database Management System - DBMS).Database Management System – DBMS là:Hệ quản trị cơ sở dữ liệu  là phần mềm hay hệ thống được thiết kế để quản trị một cơ sở dữ liệu. Hỗ trợ khả năng lưu trữ, sửa chữa, xóa và tìm kiếm thông tin trong một cơ sở dữ liệu (CSDL).- Các mối quan hệ trong Geodatabase+ Cơ sở dữ liệu địa lý sử dụng một kiến trúc ứng dụng nhiều tầng .+ Các ứng dụng logic geodatabase bao gồm hỗ trợ cho một loạt các đối tượng dữ liệu GIS có đặc điểm chungVí dụ: các lớp thuộc tính, dữ liệu raster, cấu trúc liên kết, mạng lưới, định vị địa chỉ, và nhiều hơn nữa.