Nghiên cứu phương pháp tối ưu hóa ứng dụng trong hệ thông tin địa lý luận văn ths công nghệ thông tin 60 48 01 04 pdf

Các nguồn dữ liệu GIS đang được sử dụng hiện nay bao gồm: Số hóa từ bản đồ giấy, các số liệu tọa độ thu được từ các máy đo đạc, số liệu thống kê, ảnh vệ tinh, ảnh không gian, hệ thống đị

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

Hà Nội – 2015

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

Chuyên ngành : Hệ thống thông tin

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS, TS ĐẶNG VĂN ĐỨC

Hà Nội – 2015

Lời cảm ơn

Đầu tiên em xin gửi lời cảm ơn chân thành và kính trọng tới các quý thầy cô trong Khoa Công Nghệ Thông Tin – Trường Đại Học Công Nghệ - Đại Học Quốc Gia Hà Nội, những người đã trang bị cho em kiến thức quý báu trong những năm học vừa qua

Đặc biệt em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến PGS, TS Đặng Văn Đức - người thầy

đáng kính Thầy đã tận tình chỉ bảo, hướng dẫn em trong suốt quá trình nghiên cứu giúp em hoàn thành luận văn

Con xin chân thành cảm ơn bố mẹ, anh chị em, những người thân trong gia đình

đã nuôi dạy, tạo mọi điều kiện tốt nhất để con học tập, động viên và khuyến khích con trong thời gian làm khóa luận Đồng thời xin gửi lời cảm ơn tới tất cả bè bạn, những người đã luôn sát cánh bên tôi, ủng hộ, động viên tôi trong suốt những năm học vừa qua

Em xin gửi lời cảm ơn đến UBND TP Nam Định, Sở Tài Nguyên & Môi Trường Tỉnh Nam Định, và bà con xã Lộc Hòa, Lộc An đã tạo điều kiện cho em trong quá trình thu thập dữ liệu

Hà nội, ngày 10 tháng 05năm 2015

Học viên

Vũ Thị Chiêm

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đề tài “Nghiên cứu phương pháp tối ưu hóa ứng dụng trong hệ thông tin địa lý” là công trình nghiên cứu của riêng tôi, không sao chép

Các số liệu và kết quả trong luận văn hoàn toàn trung thực, chính xác, không trùng lặp với bất kỳ công trình nghiên cứu nào đã được công bố trước đây

Hà Nội, ngày 10 tháng 5 năm 2015

Học viên

Vũ Thị Chiêm

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN 2

MỤC LỤC 3

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT 5

DANH MỤC BẢNG 6

DANH MỤC HÌNH VẼ 7

MỞ ĐẦU 8

1 Đặt vấn đề 8

2 Mục đích của đề tài 8

3 Phương pháp nghiên cứu 9

4 Nội dung nghiên cứu chính 9

CHƯƠNG I: KHÁI QUÁT VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ 10

1.1 Các khái niệm về GIS 10

1.1.1 Định nghĩa GIS 10

1.1.2 Các chức năng của GIS 10

1.2 Mô hình dữ liệu 13

1.2.1 Các khái niệm cơ bản 13

1.2.2 Mô hình dữ liệu không gian 14

1.2.3 Mô hình dữ liệu thuộc tính 15

1.3 Các phép tính phân tích không gian trong GIS 16

1.3.1 Truy vấn, phân loại, đo lường 16

1.3.2 Chồng lớp dữ liệu 17

1.3.3 Nội suy 17

1.3.4 Phân tích lân cận 18

1.4 Khả năng ứng dụng của GIS 18

CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HÓA 20

2.1 Phương pháp phân tích đa chỉ tiêu (MCA) 20

2.1.1 Định chỉ tiêu 21

2.1.2 Phân khoảng các chỉ tiêu 22

2.1.3 Tổng hợp các dữ liệu đầu vào 23

2.1.4 Xác định trong số 24

2.1.5 Tích hợp các chỉ tiêu 25

2.2 Thuật toán xác định trọng số các chỉ tiêu AHP 25

2.2.1 Lập ma trận đánh giá 27

2.2.2 Tính toán và tổng hợp các kết quả để chọn ra chỉ tiêu có mức độ quan trọng cao nhất thông qua 2 bước 28

2.3 Ứng dụng kỹ thuật đánh giá đa chỉ tiêu trong GIS (kết hợp MCA và GIS) 32

CHƯƠNG III: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG THỰC NGHIỆM 36

3.1 Giới thiệu bài toán 36

3.2 Công nghệ sử dụng 37

3.2.1 Giới thiệu ArcView GIS 37

3.2.2 Chức năng của ArcGIS 37

3.3 Thu thập dữ liệu địa lý của vùng nghiên cứu 38

3.3.1 Vị trí địa lý 38

3.3.2 Địa hình 38

3.3.3 Giao thông 39

3.3.4 Khí hậu 40

3.3.5 Thủy văn 41

3.3.6 Tài nguyên đất 42

3.3.7 Tài nguyên nước 42

3.3.8 Dân cư 44

3.3.9 Tình hình Kinh tế 44

3.3.10 Cơ sở hạ tầng 44

3.3.11 Tình hình sử dụng đất 45

3.3.12 Hiện trạng một số bãi rác ở Thành phố Nam Định 47

3.4 Xác định các tiêu chí để đánh giá 48

3.4.1 Căn cứ xác định vị trí bãi chôn lấp rác thải sinh hoạt trên địa bàn Thành phố Nam Định 48

3.4.2 Chuẩn bị dữ liệu đầu vào 49

3.4.3 Xác định các tiêu chí lựa chọn bãi chôn lấp rác thải sinh hoạt 50

3.5 Kết quả xây dựng chương trình thử nghiệm 52

3.5.1 Đánh giá sơ bộ 54

3.5.2 Lựa chọn chính xác 61

KẾT LUẬN 68

TÀI LIỆU THAM KHẢO 70

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT ESRI : Economic and Social Research Institute

GIS (Geographic Information Systems): Hệ thống thông tin địa lý MIS (Management Information System): Hệ thống thông tin quản lý GPS (Global Positioning System) : Hệ thống định vị toàn cầu MCA (Multi-Criteria Analysis) Phương pháp phân tích đa chỉ tiêu MCE (Multiple Criteria Evaluation) Đánh giá đa chỉ tiêu

AHP (Analytic Hierarchy Process): Phân tích phân cấp

HTSDĐ: Hiện trạng sử dụng đất

CTR: Chất thải rắn

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1 Giá trị RI ứng với từng số lượng chỉ tiêu n 30

Bảng 2.2 Mức độ quan trọng của các chỉ tiêu và cách tính trọng số 30

Bảng 3.1 Các thông số chính của dòng chảy: 43

Bảng 3.2 Kết quả phân tích chất lượng nước thô sông Đào 43

Bảng 3.3 Hiện trạng sử dụng đất thành phố Nam Định năm 2010 45

Bảng 3.4 Các lớp dữ liệu đầu vào 49

Bảng 3.5 Các chỉ tiêu lựa chọn địa điểm bãi chôn lấp rác thải sinh hoạt Thành phố Nam Định 50

Bảng 3.6 Ma trận mức độ ưu tiên và trọng số của 3 nhóm chỉ tiêu 52

Bảng 3.7 Mức độ ưu tiên và trọng số của các chỉ tiêu trong nhóm “Môi trường” 52

Bảng 3.8 Mức độ ưu tiên và trọng số của các chỉ tiêu trong nhóm “Kinh tế” 53

Bảng 3.9 Mức độ ưu tiên và trọng số của các chỉ tiêu trong nhóm “Xã hội” 53

Bảng 3.10 Trọng số chung của các chỉ tiêu 54

Bảng 3.11 Các chỉ tiêu được sử dụng để đánh giá sơ bộ 54

Bảng 3.12 So sánh các địa điểm sau khi tìm kiếm sơ bộ 61

Bảng 3.13 Đánh giá 3 vị trí theo chỉ tiêu khoảng cách đến khu dân cư đô thị 62

Bảng 3.14 Đánh giá 3 vị trí theo chỉ tiêu khoảng cách đến cụm dân cư nông thôn 62

Bảng 3.15 Đánh giá 3 vị trí theo chỉ tiêu khoảng cách đến nguồn cung cấp nước ngầm 62

Bảng 3.16 Đánh giá 3 vị trí theo chỉ tiêu khoảng cách đến nguồn nước mặt 63

Bảng 3.17 Đánh giá 3 vị trí theo chỉ tiêu khoảng cách đến khu di tích, văn hoá 63

Bảng 3.18 Đánh giá 3 vị trí theo chỉ tiêu thổ nhưỡng 63

Bảng 3.19 Đánh giá 3 vị trí theo chỉ tiêu khoảng cách đến đường giao thông chính 63

Bảng 3.20 Đánh giá 3 vị trí theo chỉ tiêu khoảng cách đến đường giao thông thường 63 Bảng 3.21 Đánh giá 3 vị trí theo chỉ tiêu hiện trạng sử dụng đất 64

Bảng 3.22 Đánh giá 3 vị trí theo chỉ tiêu khoảng cách đến khu công nghiệp 64

Bảng 3.23 Đánh giá 3 vị trí theo chỉ tiêu khoảng cách đến điểm thu gom 64

Bảng 3.24 Đánh giá 3 vị trí theo chỉ tiêu khoảng cách đến trạm cung cấp điện 64

Bảng 3.25 Đánh giá 3 vị trí theo chỉ tiêu địa chất 65

Bảng 3.26 Đánh giá 3 vị trí theo chỉ tiêu hướng gió 65

Bảng 3.27 Đánh giá 3 vị trí theo chỉ tiêu địa hình 65

Bảng 3.28 Đánh giá 3 vị trí theo chỉ tiêu sự chấp thuận của cộng đồng 66

Bảng 3.29 Đánh giá 3 vị trí theo chỉ tiêu sự chấp thuận của chính quyền 66

Bảng 3.30 Kết quả điểm chung của 3 vị trí tiềm năng 67

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Các nhóm chức năng trong GIS 11

Hình 2.1 Sơ đồ các bước MCA 21

Hình 2.2 Cây phân cấp dữ liệu trong mô hình đanh giá MCA 24

Hình 2.3 Thang điểm so sánh các chỉ tiêu 28

Hình 2.4 Sơ đồ thuật toán AHP để định trọng số 31

Hình 2.5 Sơ đồ tổng quát MCA và GIS Lựa chọn khu vực tối ưu nhất 33

Hình 3.1 Sơ đồ khái quát mục tiêu bài toán 36

Hình 3.2 Tính điểm cho chỉ tiêu "Dân cư" 56

Hình 3.3 Tính điểm cho chỉ tiêu "Nguồn nước mặt" 57

Hình 3.4 Tính điểm cho chỉ tiêu "Đường giao thông chính" 58

Hình 3.5 Tính điểm cho nhóm chỉ tiêu "Trường học, bệnh viện, cơ quan, khu di tích " 59

Hình 3.6 Các khu vực tiềm năng 60

MỞ ĐẦU

1 Đặt vấn đề

Ngày nay cùng với sự phát triển của nền kinh tế và sự phát triển không ngừng của ngành công nghệ thông tin, việc ứng dụng công nghệ thông tin vào các ngành nghề khác nhau đã trở nên phổ biến Trong nhiều lĩnh vực của việc áp dụng công nghệ thông tin đã đem lại hiệu quả ngoài sự mong đợi, chính vì lẽ đó việc ứng dụng công nghệ thông tin vào việc nghiên cứu và phát triển ngành nghề đã trở thành một xu thế tất yếu Nó đem lại những thành tựu lớn lao trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống, như: Kinh tế, giao thông vận tải, xây dựng, địa chất, khai khoáng, quân sự, Trong quá khứ

và hiện tại việc sử dụng công nghệ thông tin và các ứng dụng của nó vào nghiên cứu đất đai, không gian địa lý cũng đạt được những thành tựu và hiệu quả cao trong công tác quản lý và sử dụng đất

Hệ thống thông tin địa lý (Geographic Information Systems – GIS) là sự kết hợp giữa tin học và thông tin địa lý, nó được xem như là hệ thống hỗ trợ ra quyết định Với một hệ thống GIS hoàn chỉnh và những kỹ thuật đánh giá đa chỉ tiêu trong GIS người dùng sẽ có được các thông tin chi tiết, cần thiết về mức độ ảnh hưởng của môi trường đến một vùng đất cụ thể, để từ đó chúng ta dựa vào các kết quả đánh giá mà có thể đưa

ra những quyết định lựa chọn hay không lựa chọn vùng đất đó Với những tính năng

ưu việt của GIS nó được ứng dụng rộng rãi trong các ngành nghề khác nhau như: Giao thông vận tải, quản lý đô thị, quân sự, thủy lợi, môi trường

Chọn vị trí chôn lấp rác thải sinh hoạt cho một Thành phố nào đó là một bài toán phân tích không gian phức tạp nhằm mục đích quy hoạch sử dụng đất, quy hoạch đô thị Nó đòi hỏi phải đánh giá trên nhiều tiêu chí khác nhau, vậy làm thế nào để có thể chọn lựa vị trí chôn lấp rác thải sinh hoạt đó phù hợp nhất, giảm thiểu tối đa các tác động tiêu cực tới môi trường, kinh tế, xã hội? Đây chính là câu hỏi mà đề tài muốn tìm lời giải

Mục tiêu của nghiên cứu nhằm ứng dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) và kỹ thuật đánh giá đa chỉ tiêu trong GIS hỗ trợ xác định một vùng đất phù hợp để xây dựng bãi chôn lấp rác thải sinh hoạt cho Thành phố Nam Định

2 Mục đích của đề tài

Nghiên cứu tổng quan về GIS, phương pháp MCA kết hợp với thuật toán AHP Xây dựng mô hình tìm bãi chôn lấp rác thải sinh hoạt cho Thành Phố Nam Định

3 Hướng nghiên cứu của đề tài:

-Nghiên cứu hệ thống thông tin địa lý, ứng dụng thông tin địa lý trong quản lý tài nguyên và môi trường

-Nghiên cứu tổng quan về quy trình lựa chọn vị trí chôn lấp bãi rác thải sinh hoạt

-Nghiên cứu quy trình ứng dụng GIS và phương pháp phân tích đa chỉ tiêu trong việc tìm địa điểm xây dựng bãi chôn lấp rác thải sinh hoạt hợp lý

Ứng dụng quy trình trên để xây dựng chương trình tìm địa điểm chôn lấp bãi rác thải sinh hoạt cho Thành phố Nam Định

3 Phương pháp nghiên cứu

- Phương pháp tham khảo tài liệu: Bao gồm giáo trình, sách tham khảo, báo chí, mạng Internet, các bài viết, báo cáo trong và ngoài nước, … nhằm thu thập các dữ liệu thứ cấp

- Phương pháp điều tra khảo sát thực địa: để khai thác các thông tin dữ liệu khu vực nghiên cứu

- Phương pháp tổng hợp dữ liệu: Để đưa ra những số liệu có tính khách quan cao phục vụ trợ giúp quyết định

- Phương pháp phân tích đa chỉ tiêu dữ liệu: Xác định mức ảnh hưởng của các yếu tố và tổng hợp các chỉ tiêu đánh giá

- Phương pháp phân tích không gian: Để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn địa điểm hợp lý cho bãi chôn lấp rác thải sinh hoạt

- Phương pháp chuyên gia (tham khảo ý kiến chuyên gia): Đánh giá vai trò của các yếu tố ảnh hưởng

- Phương pháp thực nghiệm để kiểm chứng kết quả nghiên cứu

4 Nội dung nghiên cứu chính

Ngoài phần mở đầu nêu lý do chọn đề tài, bố cục luận văn và phần kết luận tóm tắt các kết quả đạt được và các hướng phát triển tiếp theo, nội dung luận văn được trình bày trong ba chương như sau:

Chương 1: Trình bày khái quát về hệ thống thông tin địa lý

Chương 2: Trình bày phương pháp tối ưu hóa: phương pháp MCA kết hợp thuật

toán AHP trong GIS

Chương 3: Xây dựng ứng dụng thực nghiệm

CHƯƠNG I: KHÁI QUÁT VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ

Hệ thống thông tin địa lý (GIS-Geographic Information System) là một nhánh của công nghệ thông tin, đã hình thành từ những năm 60 của thế kỷ trước và phát triển rất mạnh trong những năm gần đây

1.1 Các khái niệm về GIS

Theo định nghĩa của Viện Nghiên cứu Hệ thống Môi trường ESRI, Mỹ: “GIS là công cụ trên cơ sở máy tính để lập bản đồ và phân tích những cái đang tồn tại và các

sự kiện xảy ra trên Trái Đất Công nghệ GIS tích hợp các thao tác CSDL như truy vấn

và phân tích thống kê với lợi thế quan sát và phân tích thống kê bản đồ, các khả năng này phân biệt giữa GIS với các hệ thống thông tin khác, nó có khả năng thực hiện thao tác không gian”

Theo 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”

Với góc độ ứng dụng trong quản lý nhà nước, GIS có thể được hiểu như là một công nghệ xử lý các dữ liệu có toạ độ để biến chúng thành các thông tin trợ giúp quyết định phục vụ các nhà quản lý

Với góc độ hệ thống thì GIS là hệ thống gồm các 5 thành phần: Phần cứng, Phần

mềm, Cơ sở dữ liệu và Cơ sở tri thức chuyên gia

Do đó: GIS là một hệ thống kết hợp giữa con người và hệ thống máy tính cùng các

thiết bị ngoại vi để lưu trữ, xử lý, phân tích, hiển thị các thông tin địa lý để phục vụ một mục đích nghiên cứu, quản lý nhất định

1.1.2 Các chức năng của GIS

GIS có 5 chức năng nổi bật sau:

- Thu thập dữ liệu

- Xử lý dữ liệu thô

- Lưu trữ và truy cập dữ liệu

- Tìm kiếm và phân tích không gian

- Hiển thị đồ họa và tương tác

Hình 1.1 Các nhóm chức năng trong GIS Thu thập dữ liệu: là tiến trình thu nhận dữ liệu theo khuôn mẫu áp dụng được

cho GIS Mức độ đơn giản nhất của thu thập dữ liệu là chuyển đổi khuôn mẫu dữ liệu

có sẵn từ các nguồn bên ngoài Các nguồn dữ liệu GIS đang được sử dụng hiện nay

bao gồm: Số hóa từ bản đồ giấy, các số liệu tọa độ thu được từ các máy đo đạc, số liệu

thống kê, ảnh vệ tinh, ảnh không gian, hệ thống định vị toàn cầu (GPS), , Phần lớn

nguồn gốc thông tin không gian là các bản đồ in hay bản đồ dưới khuôn mẫu tương tự,

ngoài ra mỗi lĩnh vực ứng dụng GIS đều thu thập dữ liệu thuộc tính, mô tả một vấn đề

Tâp hợp dữ liệu

Hiện tượng Quan sát

Tài liệu và Bản đồ giấy

Dữ liệu thô

Hiện tượng Quan sát

Tập hợp dữ liệu

Thu thập dữ liệu Thu thập dữ

liệu

nào đó; Qúa trình chuyển đổi ấy người ta gọi là số hóa, trình tự số hóa bao gồm: mã

hóa dữ liệu, kiểm chứng và sửa lỗi để có thể được dữ liệu phù hợp với GIS

Xử lý dữ liệu thô: Là thay đổi cách biểu diễn, các bản đồ, thay đổi phân lớp và

sơ đồ mẫu, làm đơn giản hóa hay tổng quát hóa dữ liệu, biến đổi giữa hệ thống trục tọa

độ khác và biến đổi các phép chiếu bản đồ Các thao tác kể trên được xem như tiền thao tác cho phân tích không gian Mức độ xử lý dữ liệu thô là khác nhau, phụ thuộc vào mục đích của ứng dụng GIS Hai khía cạnh chính của xử lý dữ liệu thô bao gồm: Phát sinh dữ liệu có cấu trúc tôpô, phân tích các đặc trưng của ảnh vệ tinh thành các hiện tượng quan tâm

Lưu trữ dữ liệu: Chức năng lưu trữ dữ liệu trong GIS liên quan đến tạo lập

CSDL không gian, các đối tượng không gian địa lý có thể được biểu diễn ở một trong hai cấu trúc raster hoặc vector Thông thường dữ liệu thuộc tính của GIS trên cơ sở đối tượng được lưu trong bảng (tệp), chúng chứa chỉ danh duy nhất tương ứng với đối tượng không gian, kèm theo rất nhiều mục dữ liệu thuộc tính khác Hệ GIS sẽ kết hợp

dữ liệu không gian và các nguồn dữ liệu khác, thậm chí có thể sử dụng hệ quản trị cơ

sở dữ liệu để tổ chức lưu trữ và xử lý dữ liệu

Dữ liệu Vector: Trong mô hình vector thì các tệp thuộc tính thông thường chứa

các dữ liệu liên quan đến lớp hiện tượng tự nhiên như loại đất, thảm thực vật hay đối tượng rời rạc; Dữ liệu vector được hiển thị dưới dạng những tọa độ định nghĩa điểm, hay những điểm này được nối với nhau tạo thành đường thẳng, đa giác Dữ liệu này thường có bản thông tin kết hợp

Dữ liệu raster: Mô hình dữ liệu ấn định vị trí của các đối tượng không gian vào

các ô lưới hình ô vuông (hoặc chữ nhật, cũng có thể hình tam giác nhưng rất ít được sử dụng) có kích thước bằng nhau gọi là pixel; Mỗi ô có 1 giá trị ví dụ như mức độ màu Việc lựa chọn mô hình raster hay vectơ để tổ chức dữ liệu không gian được thực hiện khi thu thập dữ liệu vì mỗi mô hình tương ứng với cách tiếp cận khác nhau, đến việc lấy mẫu và mô tả thông tin Tuy nhiên, rất nhiều CSDL của GIS cho khả năng quản trị cả hai mô hình không gian nói trên

Tìm kiếm : GIS cung cấp những tiện ích để tìm kiếm những đối tượng riêng biệt

dựa trên vị trí và các giá trị thuộc tính của chúng Dựa theo cách thức truy vấn, có thể chia truy vấn thành hai dạng:

+ Truy vấn từ đối tượng không gian, tìm ra thuộc tính của chúng

+ Truy vấn từ thuộc tính, tìm ra vị trí của đối tượng trong không gian bằng cách xây dựng các biểu thức dựa vào các điều kiện ràng buộc

Phân tích dữ liệu: Là khả năng trả lời những câu hỏi về sự tác động lẫn nhau

của những mối quan hệ không gian và thuộc tính giữa nhiều tập dữ liệu Có nhiều phương pháp phân tích dữ liệu trong GIS, tuỳ vào từng mục tiêu và nguồn dữ liệu cụ

thể mà ta có thể chọn các phương pháp phân tích khác nhau:

+ Thao tác phân tích trên một lớp dữ liệu: là những thủ tục để truy vấn thuộc tính, truy vấn không gian và tạo những tập dự liệu mới được thực hiện trên một lớp dữ liệu

+ Thao tác phân tích trên nhiều lớp dữ liệu: là những thao tác trên nhiều lớp dữ liệu không gian để thực hiện các bài toán phân tích: chồng lớp, phân tích sự gần kề, phân tích sự tương quan không gian,

+ Mô hình hóa không gian bao gồm: việc xây dựng những mô hình để giải thích

và dự đoán không gian, mô phỏng không gian

+ Phân tích mẫu điểm là thao tác phân tích các điểm mẫu liên quan đến việc kiểm tra, đánh giá những mô hình, phân tích sự phân bổ không gian của các điểm mẫu, phân tích sự tương quan giữa các điểm mẫu,

+ Phân tích mạng ứng dụng vào những đối tượng dạng đường, những đối tượng này được tổ chức trong mạng lưới liên kết

+ Phân tích bề mặt liên quan đến sự phân bố không gian của đối tượng trên bề mặt trong những điều kiện có cấu trúc không gian 3 chiều

Hiển thị dữ liệu và xuất dữ liệu

GIS là công cụ hiển thị những đối tượng địa lý, sử dụng nhiều ký hiệu diễn đạt tượng trưng Kết quả cuối cùng được hiển thị tốt nhất là một bản đồ hoặc đồ thị Bản

đồ là phương tiện quen thuộc để chuyển tải thông tin địa lý đến người dùng

Ngoài ra, GIS cho ra các mô hình không gian giúp cho các nhà lãnh đạo ra quyết định trong các lĩnh vực qui hoạch và quản lý

Dữ liệu GIS có thể xuất ra dưới nhiều dạng khác nhau như: in trên giấy, xuất ra thành các tập tin ảnh, đưa vào các báo cáo, chuyển vào Internet để cung cấp cho người

dùng ở xa…

1.2 Mô hình dữ liệu

1.2.1 Các khái niệm cơ bản

Dữ liệu: là các con số hay sự kiện được tập hợp có hệ thống cho một hay nhiều

mục đích cụ thể Chúng có thể tồn tại dưới nhiều hình thức khác nhau như văn bản, biểu tượng, hình ảnh, tín hiệu,…

Thông tin: Được xem như là dữ liệu đã được xử lý dưới khuôn mẫu có hữu ích

cho người dùng và là những giá trị nhận thức được cho công tác lập quyết định

Hệ thống thông tin: Có nhiệm vụ chuyển đổi dữ liệu thành thông tin theo các tiến

trình khác nhau như tổ chức, cấu trúc hóa và mô hình hóa

Dữ liệu địa lý: Là loại đặc biệt của dữ liệu, chúng được nhận biết bởi tọa độ địa

lý và được hình thành từ phần tử mô tả và phần tử đồ họa

Mô hình dữ liệu địa lý: Là các quy tắc được sử dụng để biến đổi đặc trưng địa lý

của thế giới thực thành các đối tượng rời rạc

Hệ thông tin địa lý: Được sử dụng để lưu trữ và phân tích rất nhiều vấn đề khác

nhau từ khoa học xã hội đến khoa học môi trường, tự nhiên

Dữ liệu của GIS chia làm hai loại: dữ liệu không gian và phi không gian

Dữ liệu không gian: Là biểu diễn hình học của các đối tượng địa lý liên kết với

vị trí trên thế giới thực; Những đối tượng địa lý tóm lược vào ba cách biểu diễn như: đối tượng điểm, đường, vùng; Các đối tượng địa lý biểu diễn dựa vào toạ độ, quy luật

và các ký hiệu dùng để xác định một vị trí, hình ảnh cụ thể trên tờ bản đồ

Dữ liệu phi không gian: Là những dữ liệu diễn tả đặc tính, số lượng của các đối

tượng địa lý; Chúng được liên kết với các dữ liệu không gian thông qua các chỉ số xác định chung, thông thường gọi là mã địa lý Dữ liệu phi không gian còn gọi là dữ liệu thuộc tính

1.2.2 Mô hình dữ liệu không gian

Mô hình dữ liệu địa lý là sự hình dung thế giới thực được sử dụng trong GIS để tạo các bản đồ, trình diễn các truy vấn giữa người và máy, và thực hiện các phép xử lý-phân tích Dữ liệu truyền thống được lưu và thể hiện dưới dạng bản đồ, hai mô hình dữ liệu địa lý phổ biến nhất trong một Hệ thống thông tin địa lý là dữ liệu vector và dữ

liệu raster Thế giới thực thường được biểu diễn bởi sự kết hợp của 2 dạng trên

Mô hình dữ liệu vector sử dụng các đường hay điểm, được xác định tường minh

bằng các toạ độ x, y của chúng trên bản đồ Các đối tượng rời rạc (trong đó có cả các đối tượng đa giác), được tạo bởi sự liên kết các đoạn cung (đường) và các điểm nút

+ Điểm nút: Dùng cho tất cả các đối tượng không gian được biểu diễn như một

cặp toạ độ (X,Y) Ngoài giá trị toạ độ (X,Y), điểm còn thể hiện kiểu điểm, màu, hình dạng và dữ liệu thuộc tính đi kèm

+ Cung: Dùng để biểu diễn tất cả các thực thể có dạng tuyến, được tạo nên từ hai

hoặc hơn hai cặp toạ độ (X,Y)

+ Vùng: Là một đối tượng hình học 2 chiều Vùng có thể là một đa giác đơn giản

hay hợp của nhiều đa giác đơn giản Mục tiêu của cấu trúc dữ liệu đa giác là biểu diễn cho vùng Do một vùng được cấu tạo từ các đa giác nên cấu trúc dữ liệu của đa giác phải ghi lại được sự hiện diện của các thành phần này và các phần tử cấu tạo nên đa giác

Mô hình dữ liệu raster sử dụng một tập hợp các ô Cấu trúc đơn giản nhất là

mảng gồm các ô của bản đồ Mỗi ô trên bản đồ được biểu diễn bởi tổ hợp tọa độ (hàng, cột), và một giá trị biểu diễn kiểu hoặc thuộc tính của ô đó trên các bản đồ Trong cấu trúc này mỗi ô tương ứng là một điểm

+ Khái niệm đường là một dạng các ô liền nhau

+ Miền là một nhóm các ô liền nhau

Dạng dữ liệu này dễ lưu trữ, thao tác và thể hiện, cấu trúc dữ liệu này cũng còn

có nghĩa là những khu vực có kích thước nhỏ hơn một ô thì không thể hiện được Dữ liệu raster có dung lượng rất lớn nếu không có cách lưu trữ thích hợp

Thông thường, các mô hình vector thường được sử dụng để mô tả các đối tượng rời rạc, trong khi các mô hình raster được dùng để biểu diễn các đối tượng biến thiên

liên tục Cả hai mô hình dữ liệu này đều có những ưu điểm và nhược điểm cần được

xem xét trong quá trình thiết kế cơ sở dữ liệu hay thiết lập các mô hình xử lý GIS

1.2.3 Mô hình dữ liệu thuộc tính

Số liệu phi không gian hay còn gọi là 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 Một trong các chức năng đặc biệt của công nghệ GIS là khả năng của nó trong việc liên kết và xử lý đồng thời giữa dữ liệu bản đồ và dữ liệu thuộc tính Thông thường hệ thống thông tin địa lý có 4 loại số liệu thuộc tính:

- Đặc tính của đối tượng: liên kết chặt chẽ với các thông tin không gian có thể thực hiện SQL (Structure Query Language) và phân tích

- Số liệu hiện tượng, tham khảo địa lý: miêu tả những thông tin, các hoạt động thuộc vị trí xác định

- Chỉ số địa lý: tên, địa chỉ, khối, phương hướng định vị, …liên quan đến các đối tượng địa lý

- Quan hệ giữa các đối tượng trong không gian, có thể đơn giản hoặc phức tạp (sự liên kết, khoảng tương thích, mối quan hệ đồ hình giữa các đối tượng) Để mô tả một cách đầy đủ các đối tượng địa lý, trong bản đồ số chỉ dùng thêm các loại đối tượng khác: điểm điều khiển, toạ độ giới hạn và các thông tin mang tính chất mô tả (annotation) Annotation: Các thông tin mô tả có các đặc điểm:

• Có thể nằm tại một 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 được tạo ra với ứng dụng khác nhau

• Có thể tạo thông tin cơ sở dữ liệu lưu trữ thuộc tính

• Có thể tạo độc lập với các đối tượng địa lý ïcó trong bản đồ

• Không có liên kết với các đối tượng điểm, đường, vùng và dữ liệu thuộc tính của chúng

Bản chất một số thông tin dữ liệu thuộc tính như sau:

- Số liệu tham khảo địa lý: mô tả các sự kiện hoặc hiện tượng xảy ra tại một vị trí xác định Không giống các thông tin thuộc tính khác, chúng không mô tả về bản thân các hình ảnh bản đồ Thay vào đó chúng mô tả các danh mục hoặc các hoạt động như cho phép xây dựng, báo cáo tai nạn, nghiên cứu y tế, … liên quan đến các vị trí địa lý xác định Các thông tin tham khảo địa lý đặc trưng được lưu trữ và quản lý trong các file độc lập và hệ thống không thể trực tiếp tổng hợp chúng với các hình ảnh bản

đồ trong cơ sở dữ liệu của hệ thống Tuy nhiên các bản ghi này chứa các yếu tố xác định vị trí của sự kiện hay hiện tượng

- Chỉ số địa lý: được lưu trong hệ thống thông tin địa lý để chọn, liên kết và tra cứu số liệu trên cơ sở vị trí địa lý mà chúng đã được mô tả bằng các chỉ số địa lý xác định Một chỉ số có thể bao gồm nhiều bộ xác định cho các thực thể địa lý sử dụng từ

các cơ quan khác nhau như là lập danh sách các mã địa lý mà chúng xác định mối quan hệ không gian giữa các vị trí hoặc giữa các hình ảnh hay thực thể địa lý Ví dụ: chỉ số địa lý về đường phố và địa chỉ địa lý liên quan đến phố đó

- Mối quan hệ không gian: của các thực thể tại vị trí địa lý cụ thể rất quan trọng cho các chức năng xử lý của hệ thống thông tin địa lý Các mối quan hệ không gian có thể là mối quan hệ đơn giản hay lôgic, ví dụ tiếp theo số nhà 101 phải là số nhà103 nếu

là số nhà bên lẻ hoặc nếu là bên chẵn thì cả hai đều phải là các số chẵn kề nhau

Quan hệ Topology cũng là một quan hệ không gian Các quan hệ không gian có thể được mã hoá như các thông tin thuộc tính hoặc ứng dụng thông qua giá trị toạ độ của các thực thể

- Mối quan hệ giữa dữ liệu không gian và phi không gian: thể hiện phương pháp chung để liên kết hai loại dữ liệu đó thông qua bộ xác định, lưu trữ đồng thời trong các thành phần không gian và phi không gian Các bộ xác định có thể đơn giản là một số duy nhất liên tục, ngẫu nhiên hoặc các chỉ báo địa lý hay số liệu xác định vị trí lưu trữ chung Bộ xác định cho một thực thể có thể chứa toạ độ phân bố của nó, số hiệu mảnh bản đồ, mô tả khu vực hoặc con trỏ đến vị trí lưu trữ của số liệu liên quan Bộ xác định được lưu trữ cùng với các bản ghi toạ độ hoặc mô tả số khác của các hình ảnh không gian và cùng với các bản ghi số liệu thuộc tính liên quan

1.3 Các phép tính phân tích không gian trong GIS

Một trong những chức năng nổi bật của GIS là phân tích không gian kết hợp phân tích thuộc tính để trợ giúp cho quá trình ra quyết định Phân tích dữ liệu để tìm ra các giải pháp nhằm giải quyết theo yêu cầu các vấn đề của thế giới thực Do tính chất phức tạp của các vấn đề, các phép phân tích không gian có thể biến đổi từ các hoạt động luận lý hoặc số học đơn giản đến các phân tích mô hình phức tạp Khả năng phân tích không gian đơn lẻ và phân tích không gian kết hợp xử lý thuộc tính của GIS là cơ

sở để phân biệt GIS với các hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu thông thường khác Phân tích dữ liệu gồm 3 nhóm chức năng chính: Phân tích dữ liệu không gian; Phân tích dữ liệu thuộc tính; Phân tích dữ liệu kết hợp không gian và thuộc tính

Ưu điểm nổi bật của GIS là phân tích kết hợp dữ liệu thuộc tính và dữ liệu không gian Đây là cơ sở quan trọng để phân biệt GIS với các phần mềm vẽ bản đồ, phần mềm vẽ kĩ thuật hoặc các hệ quản trị cơ sở dữ liệu thông thường khác Phân tích kết hợp dữ liệu thuộc tính và dữ liệu không gian có thể được xếp thành 4 chức năng chính dưới đây

1.3.1 Truy vấn, phân loại, đo lường

Truy vấn không gian và thuộc tính bao gồm tìm kiếm, chọn lọc, sắp xếp và hiển

thị dữ liệu được chọn nhưng không cần thiết phải điều chỉnh vị trí của đối tượng hoặc tạo mới đối tượng

Phân loại và tổng quát hóa: Chức năng phân loại được cung cấp trong tất cả các

hệ GIS Đối với lớp dữ liệu đơn, chức năng phân loại liên quan đến gán tên cho từng

polygon; Phân loại cũng được tiến hành trên nhiều lớp dữ liệu, thường kết hợp với chức năng chồng lớp

1.3.2 Chồng lớp dữ liệu

Đây là thao tác không gian trong đó các lớp chuyên đề được chồng xếp lên nhau

để tạo ra một lớp chuyên đề mới chứa đựng những thông tin mới Các thao tác số học hoặc thao tác luận lý (logic) được vận dụng trên những lớp dữ liệu khác nhau được nhập vào, để rút ra những thông tin này Chồng ghép những lớp dữ liệu khác nhau là một quá trình bậc thang Hai lớp dữ liệu đầu vào được tổ hợp thành một lớp trung gian; lớp trung gian lại được tổ hợp với một lớp thứ ba để tạo thành lớp trung gian khác Điều này được tiếp tục thực hiện khi tất cả các lớp đầu vào được chồng lên nhau

Có 2 dạng là chồng xếp lớp thông tin raster và chồng xếp lớp thông tin vector

Chồng xếp lớp thông tin raster: Mỗi lớp raster là một ma trận các pixel có kích

thước như nhau tạo sự dễ dàng so sánh giữa chúng Giá trị tại mỗi vị trí trên một ma trận được tổ hợp với giá trị của vị trí tương ứng trên ma trận khác để rút ra giá trị mới Các phép tính toán có thể là số học (cộng, trừ, nhân, chia, ) hoặc Boolean (And, Or, Xor, Not), hoặc phép toán quan hệ (=, >, <, < >)

Chồng xếp lớp thông tin vector: Thao tác phân tích trên dữ liệu vector dựa trên

việc đánh giá mối quan hệ topology của các đối tượng Ví dụ như Intersect (tìm kiếm

và tạo ra vùng giao nhau của 2 lớp đối tượng), Union (tìm kiếm và tạo ra vùng hợp của

2 lớp đối tượng), về bản chất đó chính là các phép toán Boolean

Chồng lớp dữ liệu raster với nhiều hơn hai lớp dữ liệu được thực hiện khá dễ dàng khi so sánh với chồng lớp dữ liệu vector bởi vì nó không đòi hỏi các hoạt động topology mà chỉ tiến hành trên cơ sở pixel với pixel Có hai phương pháp chồng lớp với dữ liệu raster thường được áp dụng trong phân tích GIS:

+ Phương pháp trung bình trọng số: Khi chồng lớp 02 lớp dữ liệu với các giá trị

P1 và P2 cùng các trọng số tương ứng là w1 và w2 thì kết quả xuất sẽ có giá trị tương ứng là: P = P1 w1 = P1 w2

Với w1 + w2 = 1

+ Phương pháp phân hạng: Dữ liệu thuộc tính của 2 lớp dữ liệu được phân

thành 5 hạng, ví dụ như hạng xuất xắc (5), tốt hơn (4), bằng nhau (3), kém (2), rất kém (1) Hai lớp A và B có thể chồng lớp với nhau theo một trong ba nguyên tắc sau:

Hạng cực tiểu: hạng thấp hơn sẽ được chọn cho pixel xuất trong lớp kết quả Hạng chọn: chuyên gia quyết định hạng tổng hợp cho pixel xuất

Chồng lớp dữ liệu vector tương đối phức tạp vì phải tiến hành xây dựng topology

về mối quan hệ không gian giữa các đối tượng không gian trong lớp dữ liệu xuất

1.3.3 Nội suy

Là quá trình tính toán dự báo các giá trị chưa biết từ các giá trị đã biết ở lân cận

Để nội suy có thể sử dụng nhiều thuật toán, mô hình toán học kết hợp với nhau

Chất lượng của kết quả nội suy phụ thuộc vào độ chính xác, số lượng và phân bố các điểm đã biết được dùng cho tính toán nội suy Các phương pháp nội suy bao gồm: + Nội suy giá trị gần nhất (thực hiện tham khảo của các giá trị của điểm dữ liệu gần nhất)

+ Nội suy tuyến tính sử dụng đường thẳng nối hai điểm

+ Nội suy Spline trên cơ sở ba hay nhiều điểm

+ Nội suy Stochastic trên cơ sở bộ phát số ngẫu nhiên và các tham số fractal với một số điểm

+ Nội suy trên cơ sở mô hình

1.3.4 Phân tích lân cận

Phân tích lân cận đánh giá những đặc tính của vùng xung quanh một vị trí được chọn nào đó Vùng lân cận có thể ở dạng hình vuông, hình chữ nhật, hình tròn hoặc ở dạng bất kì Ngoài ra còn một số phép phân tích khác như: Phân tích địa hình: Mô hình

số độ cao (DEM), độ dốc, phân tích mạng, phân tích dòng, phân tích chiếu sáng

1.4 Khả năng ứng dụng của GIS

Ngày nay, GIS được áp dụng trong hầu khắp các lĩnh vực khoa học và công nghệ, phục vụ những nhu cầu rất cấp thiết của con người GIS có khả năng sử dụng dữ liệu không gian và phi không gian từ các nguồn khác nhau khi thực hiện phân tích không gian để trả lời các câu hỏi của người sử dụng Các câu hỏi mà GIS có khả năng trả lời là: Có cái gì ? Ở đâu ? Cái gì đã thay đổi từ ? Cái gì xảy ra nếu ? Mặc dù rất đa dạng và phong phú, các ứng dụng GIS có thể được phân thành ba nhóm, căn cứ vào mức độ và phạm vi áp dụng chúng,bao gồm các ứng dụng loại kiểm kê, các ứng dụng loại phân tích và các ứng dụng loại quản lý:

Các ứng dụng kiểm kê

Một dự án GIS thường được bắt đầu bằng công tác kiểm kê các đối tượng nghiên cứu tại khu vực đã lựa chọn, (chẳng hạn các loại rừng, khí hậu, sử dụng đất, v.v ) Các đối tượng này được biểu diễn trong môi trường GIS dưới dạng các lớp thông tin địa lý Các ứng dụng trong giai đoạn này chủ yếu tập trung vào việc cập nhật và đơn

giản hoá các quy trình thu thập dữ liệu

Các ứng dụng phân tích

Sau khi đã hoàn thành giai đoạn kiểm kê, các kỹ thuật phân tích không gian và phân tích thống kê của công nghệ GIS sẽ cho phép thực hiện một loạt tra vấn phức tạp đối với các lớp thông tin chứa dữ liệu chuyên đề

Các ứng dụng quản lý

Các kỹ thuật phân tích không gian và xây dựng mô hình ở mức độ cao hơn sẽ hỗ trợ cho các quyết định của các nhà quản lý, lãnh đạo các ban ngành và các cấp chính quyền Trong giai đoạn này của dự án GIS, trọng tâm của các ứng dụng đã chuyển từ

công tác thu thập dữ liệu sang các thao tác xử lý, phân tích và mô hình hoá để giải quyết các vấn đề bức xúc của thế giới thực

+ Quản lý và lập kế hoạch mạng lưới đường phố: Bao gồm các chức năng tìm

kiếm địa chỉ, tìm vị trí khi biết trước địa chỉ đường phố; điều khiển đường đi, lập kế hoạch lưu thông xe cộ; phân tích vị trí, chọn địa điểm xây dựng các công trình công cộng; lập kế hoạch phát triển đường giao thông;

+ Giám sát tài nguyên, thiên nhiên, môi trường: Bao gồm các chức năng quản lý

sông, ngoài các vùng lụt, vùng đất nông nghiệp, có mưa, đất rừng, sống hoang dã; phân tích tác động môi trường; vị trí của các công trình công cộng ;

+ Quản lý đất đai: Bao gồm các chức năng tìm địa điểm cho các công trình

ngầm: ống dẫn, đường điện; cân đối tải điện;

+ Quản lý và lập kế hoạch bảo dưỡng các công trình công cộng ;

+ Phân tích tổng điều tra dân số, lập bản đồ các dịch vụ y tế, bưu điện và nhiều ứng dụng khác

CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HÓA

Trong công tác quản lý và quy hoạch đất đai các nhà quản lý luôn phải thực hiện các phép so sánh, đánh giá nhiều tiêu chí, với nhiều đơn vị đo khác nhau cho một dự

án nào đó Thông thường phương án này hơn phương án kia ở một số tiêu chí này, nhưng lại kém ở một số tiêu chí khác

Ví dụ: Có hai địa điểm A và B để xây dựng bãi chôn lấp rác thải sinh hoạt Vị trí

A gần đường giao thông và các điểm thu gom rác thải hơn vị trí B vì vậy xét trên khía cạnh kinh tế A được chọn vì giảm thiểu được chi phí vận chuyển Nhưng địa điểm A lại gần nguồn nước mặt hơn địa điểm B vì vậy khả năng gây ô nhiễm nguồn nước lớn hơn địa điểm B, trong trường hợp này địa điểm B được chọn Với một bài toán như vậy ta cần phải đánh giá trên nhiều chỉ tiêu khác nhau, xem xét tác động tổng hợp của các chỉ tiêu để từ đó đưa ra quyết định cuối cùng

Vì vậy việc lựa chọn phương pháp phân tích đã chỉ tiêu vào đánh giá các tác động của dự án đến môi trường, kinh tế và xã hội là giải pháp hiệu quả cho các bài toán quản lý đất đai ngày nay

2.1 Phương pháp phân tích đa chỉ tiêu (MCA)

Phương pháp phân tích đa chỉ tiêu (MCA- Multi-Criteria Analysis) là một phép

phân tích tổ hợp các chỉ tiêu khác nhau để cho ra một kết quả cuối cùng Phân tích đa chỉ tiêu cung cấp cho người ra quyết định các mức độ quan trọng khác nhau, của các tiêu chuẩn khác nhau hay là trọng số của các tiêu chuẩn liên quan Để xác định trọng

số của các tiêu chuẩn, người ta thường dùng phương pháp tham khảo ý kiến chuyên gia, kinh nghiệm của cá nhân Trong đánh giá đất đai thường sử dụng nhiều tiêu chuẩn khác nhau để phân tích khả năng thích nghi, kỹ thuật tổ hợp các tiêu chuẩn khác nhau

để cho ra kết quả cuối cùng được sử dụng như là công cụ hỗ trợ ra quyết định Trong

vấn đề ra quyết định đa tiêu chuẩn, bước một quan trọng nhất định chỉ tiêu là việc xác định bài toán đặt ra có bao nhiêu chỉ tiêu cần đem ra để đánh giá Bước hai, phân

khoảng các tiêu chuẩn là việc phân nhóm và xác định tầm quan trọng tương đối của

những phương án tương ứng với mỗi tiêu chuẩn Bước ba, tổng hợp dữ liệu đầu vào,

xác định trọng số, tích hợp các chỉ tiêu cho ra bản đồ phân phân vùng thích nghi [6],

[7], [9]

Các ứng dụng của MCA chủ yếu là đánh giá tác động của một quá trình đến môi trường, hỗ trợ bài toán quy hoạch để lựa chọn vị trí phù hợp nhất cho một mục đích xác định,… Trong luận văn này sẽ trình bày việc ứng dụng MCA vào việc lựa chọn bãi chôn lấp rác thải sinh hoạt cho thành phố Nam Định Các bước cơ bản của ứng

dụng MCA được thể hiện như hình 2.1 dưới đây [7]:

Hình 2.1 Sơ đồ các bước MCA

2.1.1 Định chỉ tiêu

- Bước đầu tiên trong phân tích đa chỉ tiêu là định ra các chỉ tiêu khác nhau được tính đến Là xác định bài toán có bao nhiêu chỉ tiêu, các chỉ tiêu này phải tham khảo ý kiến của các chuyên gia Đa số các trường hợp một chỉ tiêu không phải là một biến đơn giản mà là tổ hợp của các dữ liệu thuộc tính và hình học khác nhau

Ví dụ: Địa điểm thích hợp cho việc xây dựng một chung cư cần có 3 chỉ tiêu sau: chỉ tiêu về kinh tế (Nên xây dựng ở khu vực có kinh tế phát triển thuận lợi giao thông; mua bán thuận tiện), chỉ tiêu về môi trường (Không bị ô nhiễm nguồn nước, đất và không khí …), chỉ tiêu xã hội (gần các khu đông dân cư), địa hình…

- Các chỉ tiêu này phục vụ cho việc thu thập các dữ liệu đầu vào hay chính là các bản đồ xuất phát đầu tiên Qua các chức năng phân tích không gian của GIS, chúng ta

sẽ có các thông tin cần thiết hay là bản đồ chiết xuất

- Việc xác định chỉ tiêu luôn phải đảm bảo các yếu tố sau:

Tích hợp các chỉ tiêu

Định chỉ tiêu

Phân khoảng các chỉ tiêu

Tổng hợp dữ liệu đầu vào theo tiêu chuẩn ( Đó là các ma trận trọng số đầu vào)

Xác định trọng số

Bản đồ phân vùng thích nghi

+ Bộ tiêu chí hoàn chỉnh (không có chỉ tiêu quan trọng nào bị bỏ sót);

+ Không có tiêu chí dư thừa (có thể là tiêu chí không quan trọng hoặc tiêu

mà ở đó các phương án thay thế đều bình đẳng);

+ Các tiêu chí phải độc lập với nhau (không lặp lại)

2.1.2 Phân khoảng các chỉ tiêu

Là việc phân ra làm các nhóm chỉ tiêu, các chỉ tiêu có tầm quan trọng khác nhau đối với một mục đích nhất định và trong từng chỉ tiêu, mức độ thích hợp cũng khác nhau Vì vậy mà chúng phải được xếp theo thứ tự cho một mục đích riêng biệt Có 2 cách tiếp cận để thực hiện sự phân hạng này là cách tiếp cận kiểu Boolean và cách tiếp cận kiểu nhân tố phân loại hoặc liên tục

Cách tiếp cận kiểu Boolean

Cách tiếp cận này dựa trên việc phân vùng ra thành 2 nhóm: vùng thích hợp (giá trị 1) và vùng không thích hợp (giá trị 0) Ví dụ với chỉ tiêu là bãi chôn lấp rác thải sinh hoạt phải nằm cách khu dân cư đô thị 3 km Điều đó có nghĩa là những vùng nằm ngoài khoảng cách 3 km từ ranh giới đô thị là thích hợp, các vùng khác không thích hợp

Trong cách tiếp cận này, các chỉ tiêu đều cần được chuyển sang kiểu giới hạn Boolean Cuối cùng chúng được giải mã thành những bản đồ và chồng ghép để cho ra các vùng thoả mãn tất cả các giới hạn (các giới hạn còn được gọi là constraint criteria) Cách tiếp cận này rất có ích khi chúng ta biết được mức độ thích hợp trong một vài mục đích nhất định và thường là đơn giản Trong trường hợp các chỉ tiêu phức tạp và

có mức độ quan trọng khác nhau thì phương pháp Boolean không thích hợp vì nhược điểm của nó là xem xét các nhân tố với mức độ quan trọng như nhau

Cách tiếp cận nhân tố phân loại hoặc liên tục

Khi các chỉ tiêu có mức độ ảnh hưởng khác nhau về vấn đề nghiên cứu thì phương pháp nên sử dụng là theo cách tiếp cận nhân tố phân loại hoặc liên tục

Nếu các giá trị của các chỉ tiêu thể hiện mức độ biến thiên liên tục và có sự tương quan rõ ràng với nhau thì một thang tỷ lệ liên tục được xác lập Để tạo thang tỷ lệ này thì dữ liệu giá trị cần được lập lại tỷ lệ Phương pháp được sử dụng là phép định lại tỷ

lệ kiểu tuyến tính:

Ví dụ như khoảng cách từ điểm chôn lấp rác thải đến đường giao thông càng gần thì điểm càng cao để thuận tiện cho quá trình vận chuyển rác thải tiết kiệm chi phí vận chuyển rác

Nếu các giá trị của các chỉ tiêu là giá trị số liên tục nhưng không có tương quan

rõ ràng với mức độ thích hợp hoặc khi các giá trị không được thể hiện dưới dạng số thì các giá trị đó có thể được xếp hạng theo thang tỷ lệ phân loại Ví dụ như hiện trạng sử dụng đất để phân loại: 3 điểm (đất chưa sử dụng), 2 điểm (đất nông nghiệp hiệu quả thấp), 1 điểm (đất nhà tạm), 0 điểm (đất sử dụng cho các mục đích khác – thích hợp) Phân loại như vậy có thể thực hiện cho bất kỳ nhân tố nào để làm cho chúng có thể so sánh được với nhau

2.1.3 Tổng hợp các dữ liệu đầu vào

Sau khi phân khoảng các chỉ tiêu ta xác định được các ma trận trọng số đầu vào bằng cách đánh giá theo các phân nhóm, cần tổng hợp các số liệu so sánh cặp để có số liệu duy nhất về độ ưu tiên Khi số lượng các chỉ tiêu nhiều các nhóm chỉ tiêu được sắp xếp như sau:

Hình 2.2 Cây phân cấp dữ liệu trong mô hình đanh giá MCA

Với bài toán tìm vị trí bãi chôn lấp rác thải thì có rất nhiều yếu tố tác động và mức độ ảnh hưởng hay tầm quan trọng của chúng là khác nhau Do đó cần phải sắp xếp chúng theo thứ tự và thể hiện bằng trọng số

2.1.4 Xác định trong số

Khi các chỉ tiêu khác nhau mà có cùng mức độ quan trọng, trọng số của từng nhân tố bằng 1 Tuy nhiên, trong đại đa số các trường hợp là khác nhau và cần phải xác định mức độ quan trọng tương đối của chúng Trọng số của các chỉ tiêu có thể tính

thông qua thuật toán thống kê, phép đo, hoặc dựa trên kinh nghiệm, hiểu biết chủ quan của chuyên gia

Quá trình phân tích phân cấp AHP là một trong số kỹ thuật tính trọng số Thuật

toán này được giới thiệu ở mục 2.2 Sau khi áp dụng AHP để tính trọng số cho các chỉ tiêu trong các mức, ta áp dụng mô hình trên cây phân cấp hình 2.2 tính trọng số chung

cho các chỉ tiêu theo công thức:

TSC(chỉ tiêu a1)=m1*n1, TSC(chỉ tiêu a2)=m1*n2, TSC(chỉ tiêu a3)=m1*n3; TSC(chỉ tieu b1)=m2*n4…

Wi: Trọng số của chỉ tiêu i

X ij: Điểm của khu vực tiềm năng j, theo chỉ tiêu i

Kết quả cuối cùng của phân tích đa chỉ tiêu là bản đồ với chỉ số thích hợp S i cho từng vị tri Trên cơ sở đó, người ra quyết định sẽ lựa chọn phương án thích hợp nhất là

một trong số các phương án có chỉ số S i cao nhất

2.2 Thuật toán xác định trọng số các chỉ tiêu AHP

Phương pháp AHP (Analytic Hierarchy Process) là một công cụ hỗ trợ ra quyết định được phát triển bởi Thomas L.Saaty những năm thập niên 1970, dùng để mô hình hóa các bài toán trong khoa học quản lý, tài nguyên môi trường, kinh tế và xã hội Phương pháp AHP là quá trình phân tích thứ bậc nhằm xử lý các vấn đề ra quyết định đa tiêu chuẩn phức tạp [12], [13] AHP Cho phép tập hợp các kiến thức chuyên gia về vấn đề của họ, kết hợp các dữ liệu chủ quan và khách quan trong một khuôn khổ thứ bậc logic Cung cấp cho người ra quyết định một cách tiếp cận trực giác theo phán đoán thông thường để đánh giá sự quan trọng của mỗi thành phần thông qua quá trình so sánh cặp

AHP kết hợp cả hai mặt tư duy của con người: Cả về định tính và định lượng Định tính qua sự sắp xếp thứ bậc và định lượng qua sự mô tả các đánh giá và sự ưa thích qua các con số có thể dùng để mô tả nhận định của con người cả vấn đề vô hình lẫn vật lý hữu hình, nó có thể mô tả cảm giác, trực giác đánh giá của con người Ngày nay AHP được sử dụng khá phổ biến trong các lĩnh vực quản lý tài nguyên đất đai, thương mại…Quá trình phân tích phân cấp AHP bao gồm 4 bước chính [7]:

* Phân rã một tình huống phi cấu trúc thành các phần nhỏ: Là khả năng con

người nhận thức thực tế, phân biệt, trao đổi thông tin Để nhận thức được thực tiễn

phức tạp, con người phân chia thực tế ra làm nhiều thành phần cấu thành, các phần này lại được phân thành cấu phần nhỏ và như vậy thành thứ bậc

Ví dụ: Tác động của Bãi chôn lấp rác thải sinh hoạt sẽ được đánh giá ảnh hưởng của

nó trên 3 tiêu chí là:

+ Kinh tế;

+ Xã hội;

+ Môi trường…

* Sắp xếp các thành phần hay các chỉ tiêu theo một thứ tự phân cấp:

Phân loại thứ bậc: Có 2 loại thứ bậc là: Thức bậc theo cấu trúc; Thứ bậc theo chức năng

Thứ bậc theo cấu trúc: Hệ thống phức tạp được cấu trúc các thành phần theo thứ

tự giảm dần của tính chất

Thứ bậc theo chức năng: Phân tích hệ thống phức tạp thành các thành phần theo

các quan hệ của nó Các phân tích thứ bậc như vậy giúp hướng theo mục tiêu mong muốn: giải quyết xung đột, đạt hiệu quả trong sự hoàn thành công việc hay sự thỏa

mãn của mọi người

Ví dụ: Từ 3 tiêu chí lớn đánh giá lựa chọn địa điểm bố trí bãi chôn lấp rác thải ta phân cấp thành các tiêu chí nhỏ:

+ Môi trường: nguồn nước mặt, nguồn nước ngầm, ô nhiễm đất, hướng gió,… + Xã hội: Khoảng cách đến khu đô thị, khoảng các đến khu dân cư nông thôn, khoảng cách đến KCN,…

+ Kinh tế: Khoảng cách đến đường giao thông chính, đường giao thông nhỏ, khoảng cách đến điểm thu gom rác thải,…

Cấu trúc thứ bậc theo loại quyết định cần được áp dụng khi vấn đề là lựa chọn phương án, khi có thể bắt đầu từ mức thấp nhất là liệt kê các phương án, mức cao hơn

kế tiếp là các tiêu chuẩn để đánh giá phương án, mức cao hơn là mục đích sau cùng là các tiêu chuẩn có thể so sánh được theo mức độ quan trọng của sự đóng góp của chúng

Không có giới hạn số lượng các tiêu chuẩn trong sơ đồ thứ bậc, một khi không thể so sánh một tiêu chuẩn ở mức cao hơn, cần nghĩ thêm một mức tiêu chuẩn trung gian chen vào giữa hai mức tiêu chuẩn để chúng có thể so sánh được Sơ đồ thứ bậc

(hình 2.2) có thể phát triển từ đơn giản tới phức tạp tùy theo thông tin có được về vấn

Để đánh giá mức độ quan trọng của phần tử này đối với một phần tử khác, do vậy ta cần một thang đo để chỉ mức độ quan trọng hay mức độ vượt trội của một phần

tử này với phần tử khác qua các tiêu chuẩn hay tính chất Vì vậy người ta đưa ra các mức quan trọng như sau:

Cơ bản hay quan trọng

nhiều giữa cái này và cái

kia

5 Kinh nghiệm và nhận định nghiêng

mạnh về một thành phần hơn thành phần kia

Sự quan trọng được biểu lộ

mạnh giữa cái này hơn cái

kia

7 Một thành phần được ưu tiên rất nhiều

hơn cái kia và được biểu lộ trong thực hành

Sự quan trọng tuyệt đối

giữa cái này hơn cái kia

9 Sự quan trọng hơn hẳn ở trên mức có

+ Chuẩn hoá ma trận mức độ quan trọng của các chỉ tiêu bằng cách lấy giá trị của

mỗi ô trong một cột chia cho giá trị tổng của cột đó (hình 2.4b)

+ Tính giá trị trung bình của từng dòng trong ma trận cho ra trọng số tương ứng

2.2.1 Lập ma trận đánh giá

Sau khi hoàn thành định chỉ tiêu và phân nhóm, ta gán giá trị số cho những so sánh chủ quan về mức độ quan trọng của các chỉ tiêu Việc so sánh này được thực hiện giữa các cặp chỉ tiêu với nhau và tổng hợp lại thành một ma trận gồm n dòng và n cột (n là số chỉ tiêu)

X là tên các chỉ tiêu được lựa chọn để nghiên cứu: X

2 a

21 a

22 … w

2n X

3 … … … … X

9), ngược lại của chỉ tiêu j so với i la 1/k (Hình 2.3) thể hiện thang điểm so sánh mức

độ ưu tiên (mức độ quan trọng) của các chỉ tiêu Hình 2.4a minh họa cho ma trận mức

độ quan trọng với số chỉ tiêu n = 4

Hình 2.3 Thang điểm so sánh các chỉ tiêu

2.2.2 Tính toán và tổng hợp các kết quả để chọn ra chỉ tiêu có mức độ quan trọng cao nhất thông qua 2 bước

a Chuẩn hoá ma trận mức độ quan trọng của các chỉ tiêu bằng cách lấy giá trị của mỗi

ô trong một cột chia cho giá trị tổng của cột đo (hình 2.4b)

a a

Ít quan trọng hơn

Quan trọng như nhau

Quan trọng hơn

Quan trọng nhiều hơn

Rất quan trọng hơn

Vô cùng quan trọng hơn

tế của các bài toán, ta gọi là sự không nhất quán Sự không nhất quán là thực tế nhưng

độ không nhất quán không nên quá nhiều vì khi đó nó thể hiện sự đánh giá không chính xác Thông thường ma trận mức độ quan trọng của các chỉ tiêu thường được xây dựng dựa trên ý kiến chuyên gia vậy nên: Theo Saaty, ta có thể sử dụng tỷ số nhất quán của dữ liệu (Consistency Ratio – CR), để kiểm tra sự không nhất quán trong khi đánh giá cho từng cấp Nếu tỷ số này ≤ 0,1 nghĩa là sự đánh giá của người ra quyết định tương đối nhất quán, ngược lại ta phải tiến hành đánh giá lại ở cấp tương ứng:

Trong đó:

CI :(consistency index) là chỉ số nhất quán

CR: Chỉ số ngẫu nhiên (Random Index)

λ max: Giá trị đặc trưng của ma trận

Cụ thể các bước tính toán CR như sau:

Tính CI:

Đầu tiên tính vector tổng có trọng số

Vector nhất quán (consistency vector) = vector tổng có trọng số / vector cột Xác định λmax và chỉ số nhất quán: λ là giá trị đặc trưng của ma trận so sánh (ma trận này là ma trận vuông), λ đơn giản chỉ là trị số trung bình của vector nhất quán

w w

w w

w n

Với: λmax : Giá trị riêng của ma trận so sánh

n: số tiêu chuẩn hay nhân tố

Tính RI: Tra bảng 2.1 được RI

Đối với mỗi một ma trận so sánh cấp n, Saaty đã thử nghiệm tạo ra các ma trận

ngẫu nhiên và tính chỉ số CI trung bình của chúng và gọi là RI (chỉ số ngẫu nhiên)

được thể hiện:

Bảng 2.1 Giá trị RI ứng với từng số lượng chỉ tiêu n

Nếu giá trị tỷ số nhất quán CR < 0.1 là chấp nhận được, nếu lớn hơn đòi hỏi

người ra quyết định thu giảm sự không đồng nhất bằng cách thay đổi giá trị mức độ

quan trọng giữa các cặp chỉ tiêu

Bảng 2.2 Mức độ quan trọng của các chỉ tiêu và cách tính trọng số

Đối với ma trận này cần chú ý các vấn đề sau:

- Thứ nhất: Đây là ma trận phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của người ra quyết

định Ví dụ chỉ tiêu X1 quan trọng hơn chỉ tiêu X2 nhưng giá trị quan trọng gấp bao

nhiêu lần thì có thể tuỳ từng người

- Thứ hai: cần phải xem xét đến tính nhất quán của dữ liệu Tức là nếu chỉ tiêu

X1 quan trọng gấp 2 lần chỉ tiêu X2, chỉ tiêu X2 quan trọng gấp 3 lần chỉ tiêu X3 thì

về toán học, chỉ tiêu X1 sẽ quan trọng gấp 6 lần chỉ tiêu X3 Tuy nhiên, ý kiến chuyên

gia trong thực tế sẽ không phải như vậy do họ không bao quát được tính logic của ma

trận so sánh (và cũng không nên cố gắng bao quát nhằm đảm bảo tính khách quan của

X1 0.151 X2 0.107 X3 0.494 X4 0.247

a Mức độ quan trọng của các chỉ

tiêu

b Chuẩn hoả ma trận c Trọng sổ của các chỉ tiêu

Hình 2.4 Sơ đồ thuật toán AHP để định trọng số

2.3 Ứng dụng kỹ thuật đánh giá đa chỉ tiêu trong GIS (kết hợp MCA và GIS)

Hệ Thống tin địa lý - GIS là một công cụ máy tính để lập bản đồ và phân tích các

sự vật, hiện tượng thực trên trái đất, GIS sử dụng thông tin từ nhiều nguồn khác nhau

Công nghệ GIS kết hợp các thao tác cơ sở dữ liệu thông thường và các phép phân tích

thống kê, phân tích địa lý, trong đó phép phân tích địa lý và hình ảnh được cung cấp

duy nhất từ các bản đồ Những khả năng này phân biệt GIS với các hệ thống thông tin

khác và khiến cho GIS có phạm vi ứng dụng rộng trong nhiều lĩnh vực khác nhau

(phân tích các sự kiện, dự đoán tác động và hoạch định chiến lược, phân tích địa chất,

khí hậu,…) Cho đến nay, trên thế giới đã có rất nhiều nghiên cứu ứng dụng GIS và

MCA trong đánh giá đất đai Có nhiều phương pháp MCA được sử dụng, trong đó

phương pháp AHP với ưu điểm là chia nhỏ vấn đề thành cấu trúc thứ bậc, cho phép có

sự tham gia của chuyên gia và các bên liên quan trong đánh giá được sử dụng nhiều

nhất Bên cạnh đó, phương pháp kết hợp trọng số tuyến tính và chồng lớp luận lý

(AND, OR) thường được sử dụng bởi vì tính dễ hiểu và đơn giản của chúng nên cũng

thường được sử dụng

Ở Việt Nam, công nghệ GIS mới được biết đến vào đầu thập niên 90 cuối thế kỷ

XX Từ đó đến nay đã có nhiều công trình nghiên cứu, dự án về GIS với nhiều quy mô

trong nhiều lĩnh vực khác nhau Riêng trong lĩnh vực đánh giá thích nghi hầu hết các

nghiên cứu đều ứng dụng GIS, chủ yếu tập trung nghiên cứu các tiện ích sẵn có của

GIS Trong khi đó, việc sử dụng GIS và MCA trong đánh giá đất đai còn hạn chế ở

Việt Nam Kiến trúc hệ thống thông tin địa lý như đã được mô tả trong hình 1.1

(chương 1) bao gồm các thành phần cơ bản là CSDL và công cụ phần mềm với khả

năng phân tích không gian Thành phần phần mềm này có thể được mở rộng để sử

dụng phương pháp MCA trong việc đánh giá đất đai Hình 2.5 trình bày sơ đồ tổng

quát tích hợp MCA trong GIS [4], [7]

Hình 2.5 Sơ đồ tổng quát MCA và GIS Lựa chọn khu vực tối ƣu nhất

GIS

và AHP

Chuẩn bị dữ liệu đầu vào

Xác định yêu cầu về địa điểm

Đối với bài toán tìm kiếm vị trí chôn lấp bãi rác thải sinh hoạt thì nội dung các

bước được thể hiện chi tiết như sau:

Bước 1: Thu thập tài liệu, số liệu khu vực cần đánh giá, chuẩn bị dữ liệu đầu vào

Đây là bước đầu tiên trong quy trình lựu chọn địa điểm Mục đích của bước này

là tìm hiểu điều kiện tự nhiên, tình hình kinh tế, xã hội khu vực nghiên cứu Đồng thời

thu thập bản đồ nền, các số liệu thống kê, quy hoạch,… của khu vực nghiên cứu

Bước 2: Chuẩn bị dữ liệu đầu vào

Từ các nguồn bản đồ thu thập được ta chuyển qua định dạng Geodatabase của

phần mềm ArcGIS Cung cấp dữ liệu đầu vào đảm bảo mối quan hệ topology giữa các

đối tượng

Bước 3: Xác định yêu cầu về địa điểm và chỉ tiêu giới hạn

Nhiệm vụ của bước này là xác định yêu cầu của bãi chôn lấp (quy mô, loại

bãi,…) và các chỉ tiêu giới hạn để làm cơ sở lựa chọn Các chỉ tiêu giới hạn dựa trên

các quy định, tiêu chuẩn xây dựng bãi chôn lấp rác thải đã được quy định

Có rất nhiều yếu tố tác động đến việc lựa chọn bãi chôn lấp rác thải với những

mức độ ảnh hưởng khác nhau Do đó cần sắp xếp theo thứ tự và thể hiện bằng trọng

số, như đã trình bày ở trên đề tài này sẽ sử dụng kỹ thuật AHP để tính trọng số cho các

chỉ tiêu

Bước 4: Đánh giá lựa chọn sơ bộ

Với một khu vực nghiên cứu rộng lớn vì vậy sẽ rất khó khăn cho các nhà quản lý

khi lựa chọn vị trí bãi chôn lấp rác thải Vì vậy cần phải sàng lọc để đưa ra những khu

vực tiềm năng nhất, việc này sẽ được thực hiện theo trình tự sau:

+ Xác định một số chỉ tiêu có thể đánh giá ngay: Trong các chỉ tiêu đặt ra có các

chỉ tiêu có thể đánh giá được ngay qua các quy định, tiêu chuẩn, giới hạn theo quy

định Ví dụ như bãi chôn lấp phải nằm cách xa nguồn nước mặt >3km

+ Phân loại và tính điểm cho các yếu tố đầu vào: Mỗi chỉ tiêu đều có những mức

độ thích hợp khác nhau vì vậy ta cần phải tính điểm cho từng chỉ tiêu riêng rẽ Ví dụ

khoảng cách bãi chôn lấp đến khu dân cư thì càng xa càng tốt, còn khoảng cách đến

đường giao thông thì càng gần càng tốt để giảm chi phí vận chuyển,…

+ Xác định các khu vực tiềm năng: Sau khi đánh giá sơ bộ các chỉ tiêu ta sẽ lọc

được ra các địa điểm tiềm năng, thông thường sẽ lựa chọn 3 đến 4 địa điểm tiềm năng

để lựa chọn chính xác

Bước 6: Lựa chọn chính xác

Từ những khu vực tiềm năng ta tiến hành đánh giá và sàng lọc tiếp để chọn ra địa

điểm phù hợp nhất

+ Xác định các tiêu chí còn lại để đánh giá: việc đánh giá này chỉ thực hiện trên

các địa điểm tiềm năng với các tiêu chí còn lại sau khi đánh giá sơ bộ;

+ Điều tra khảo sát, lấy ý kiến cộng đồng: Sau khi đánh giá cho các địa điểm tìm

năng ta cần tổng hợp dữ liệu, tiến hành khảo sát để xác minh số liệu Quan trọng nhất