Thứ hai, 30 / 12 / 2024
Trang chủ
Giới thiệu
Tin tức
Đào tạo
Dịch vụ
Liên hệ
 





Khách online: 1
Lượt truy cập: 88693


  Nội suy không gian (phần 1)
 
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 một phương pháp hay một hàm toán học nào đó được xem như là quá trình nội suy.

Các dữ liệu nội suy có mối quan hệ không gian với nhau, tức là các điểm gần nhau thì “giống” nhau nhiều hơn so với những điểm ở xa.

Phương pháp nội suy không gian hiện nay được sử dụng khá rộng rãi trên thế giới. Chẳng hạn như trong các Trung tâm dự báo về thời tiết (các bản đồ dự đoán xây dựng từ các trạm thuỷ văn). Sự quan trọng của phương pháp nội suy phụ thuộc vào diện tích vùng khảo sát bởi vì mục tiêu của sự nội suy không gian là xây dựng bề mặt xấp xỉ tốt nhất với các dữ liệu thực nghiệm. Chính vì vậy, với mỗi phương pháp nội suy được sử dụng thì độ chính xác phải đạt được tốt nhất.

Các phương pháp nội suy trong GIS có thể được xem là các phương pháp nội suy không gian khá tốt hiện nay. Nó được thừa nhận trên toàn thế giới về khả năng thực thi và bộ tài liệu cung cấp trên mạng rất rộng rãi.

Trong giáo trình này chúng tôi giới thiệu các phương pháp nội suy không gian: IDW, Spline, Kriging (phương pháp nội suy thống kê không gian), TIN.

Phương pháp Inverse Distance Weight – IDW

Phương pháp IDW xác định các giá trị cell bằng cách tính trung bình các giá trị của các điểm mẫu trong vùng lân cận của mỗi cell. Điểm càng gần điểm trung tâm (mà ta đang xác định) thì càng có ảnh hưởng nhiều hơn. Chẳng hạn, khả năng tiêu dùng của khách hàng sẽ giảm theo khoảng cách (đến cửa hàng).

Công thức nội suy :

 

 

Trong đó dij là khoảng cách không gian giữa 2 điểm thứ i và thứ j, số mũ p càng cao thì mức độ ảnh hưởng của các điểm ở xa càng thấp và một số xem như không đáng kể, thông thường p = 2.

 

 Mối quan hệ giữ sự ảnh hưởng và khoảng cách

 

Bán kính tìm kiếm (Search Radius)
Đặc trưng của bề mặt nội suy còn chịu ảnh hưởng của bán kính tìm kiếm. Bán kính này giới hạn số lượng điểm mẫu được sử dụng để tính cell được nội suy.
Có hai loại bán kính tìm kiếm : cố định (fixed) và biến đổi (variable).
Fixed search radius
Là bán kính với một số lượng điểm mẫu nhỏ nhất và một khoảng cách xác định. Khi số lượng điểm mẫu không đủ trong bán kính này thì nó sẽ tự động nới rộng ra chừng nào đủ số điểm mẫu bé nhất có thể.
Variable search radius
Số lượng các điểm mẫu cố định và khoảng cách tìm kiếm lớn nhất. Bán kính biến thiên tìm các điểm mẫu gần nhất với khoảng cách tìm kiếm lớn nhất cho đến khi số lượng điểm thu được đầy đủ. Nếu số lượng điểm mẫu phải thu được không đủ bên trong khoảng cách tìm kiếm lớn nhất thì chỉ có những điểm mẫu thu được là được dùng cho nội suy.
Barrier (vùng che chắn)
Một barrier là một tập polyline như một sự gián đoạn giới hạn vùng tìm kiếm điểm mẫu.
Một polyline có thể là một vách đá, một ngọn núi, hay một số vật che chắn khác trong vùng (landscape). Khi xuất hiện yếu tố này thì chỉ có những điểm mẫu cùng phía với nó và cell đang khảo sát mới được xem xét.

Theo giáo trình thực hành phân tích không gian - Trung tâm GIS Ứng Dụng Mới