Mô hình hóa bề mat

Trang 1

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM TP HỒ CHÍ MINH

KHOA MÔI TRƯỜNG & TÀI NGUYÊN

BỘ MÔN GIS & TÀI NGUYÊN

KS Nguyễn Duy Liêm

Điện thoại: 0983.613.551

Email: nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn

(Surface modeling)

Trang 2

Phương pháp xây dựng mô hình địa hình

(Methods for Constructing a Terrain Model)

Đường bình độ (Contours)

Mạng lưới tam giác không đều (Triangulated Irregular Networks)

Mạng lưới ô vuông đều (Regular Grid Networks)

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM TP HỒ CHÍ MINH

KHOA MÔI TRƯỜNG & TÀI NGUYÊN

BỘ MÔN GIS & TÀI NGUYÊN

Trang 3

Nội dung

 Nhắc lại: Mô hình hóa bề mặt địa hình (Terrain Modeling)

 Phương pháp biểu diễn bề mặt địa hình (Representation of

Terrain Surfaces)

đều (TINs- Triangulated Irregular Networks), Mạng lưới ô vuông đều

(Regular Grid Networks)

 Cấu trúc dữ liệu (Data Structures), Phương pháp xây dựng

(Construction Methods)

 Chuyển đổi giữa các phương pháp biểu diễn bề mặt địa hình (Conversion involved in Representation of Terrain Surfaces)

3

Trang 4

Tài liệu tham khảo

 Terrain Analysis- Principles and Applications (2000)

Trang 5

Mạng lưới ô vuông đều (Regular Grid Networks)

không gian dưới dạng

mạng lưới đều (Digital

Elevation Model- DEM).

5

Trang 6

Cấu trúc dữ liệu của DEM

 Mỗi nút tương ứng với 1 giá trị độ cao.

 Độ phân giải của mạng lưới là khoảng cách giữa 2 nút

lân cận.

Trang 7

 Mỗi pixel lưu trữ 1 giá trị độ cao

trung bình của pixel đó.

 Độ cao được thể hiện bằng màu

sắc khi biểu diễn đồ họa.

7

Trang 8

Độ phân giải của DEM

 Độ phân giải = Kích thước pixel

 Dung lượng DEM = Dung lượng

lưu trữ 1 pixel x Số lượng pixel

Trang 9

 Cùng phạm vi không gian và độ phân giải bức xạ, DEM

10m chiếm dung lượng lưu trữ gấp mấy lần so với DEM 100m?

9

Dung lượng của DEM

Trang 10

 Vị trí của pixel được xác định dựa trên:

Làm thế nào xác định tọa độ ảnh của

1 pixel theo tọa độ địa lý và ngược lại?

Trang 11

Phương pháp xây dựng DEM

 Nội suy từ tập hợp điểm độ cao, đường bình độ

11

Trang 12

Phương pháp xây dựng DEM

 Nội suy từ TIN

Trang 13

Nội suy là gì?

 Ước lượng giá trị chưa biết dựa trên những điểm đã biết giá trị xung quanh.

13

Trang 14

Nội suy DEM

 Tạo bề mặt (raster) từ dữ liệu điểm, đường

 Nội suy 2 chiều

Trang 15

Cơ sở của phép nội suy

 Những điểm gần nhau có giá trị tương tự nhau hơn

những điểm ở xa nhau.

 Mức độ thay đổi giữa các điểm phụ thuộc vào khoảng

cách giữa chúng.

15

Trang 16

Các phương pháp nội suy

 Toàn cục (Global): xem xét tất cả giá trị đã biết để ước

lượng giá trị chưa biết

 Cục bộ (Local): chỉ xem xét một số điểm (trong bán kính xác định) để ước lượng giá trị chưa biết

Trang 17

Nội suy toàn cục

 Sử dụng tất cả giá trị đã biết để ước lượng một hàm số,

áp dụng cho toàn bề mặt.

17

Trang 18

Nội suy toàn cục

 Thường tạo ra bề mặt mượt mà

 Rất nhạy với những giá trị cá biệt (outlier)  dữ liệu sai

Trang 19

Nội suy cục bộ

 Chỉ xem xét một số điểm nhất định (nằm trong bán kính xác định tính từ điểm nội suy hoặc một số điểm xác định)

để nội suy.

 Tập giá trị được dùng để tính toán tạo này cửa sổ Cửa

sổ này di chuyển theo tập giá trị (hàm tính khác nhau).

19

Trang 20

Nội suy cục bộ

 Thường tạo ra bề mặt ít mượt mà

 Không nhạy với những giá trị cá biệt (outlier)  dữ liệu

sai

Trang 21

Một số phương pháp nội suy toàn cục

 Xu hướng bề mặt

21

Trang 22

Bài tập 1

 Trong không gian Oxyz, cho 3 điểm A (1,3,100), B

(1,2,200), C (4,2,600), với z là giá trị độ cao (m).

 Xây dựng hàm đa thức bậc I có dạng z = a + bx + cy?

 Tính giá trị độ cao theo hàm đa thức trên cho các điểm D,

E, F, G như hình vẽ?

Trang 23

Một số phương pháp nội suy cục bộ

 Đa giác Thiessen

- Giao điểm của các cạnh tạo nên đỉnh của đa giác

Trang 24

Bài tập 2

 Trong không gian Oxyz, cho các điểm A (1,3,100), B

(1,2,200), C (4,2,600), D (5,3,400), E (3,1,400), F (3,3,300), G (5,1,200) với z là giá trị độ cao (m)

 Vẽ mô hình TIN? (Bài học trước)

 Chuyển TIN sang Đa giác Thiessen?

Trang 25

 Nghịch đảo khoảng cách (Inverse Distance Weighted)

25

Trang 26

Bài tập 3

 Áp dụng Nghịch đảo khoảng cách với k = 2, tính giá trị

cho điểm chưa biết z3 biết rằng z3 cách z1 (20), z2 (10)

lần lượt là 5 và 2?

Trang 27

 Tương tự bài tập 3 nhưng với k = 3?

27

Trang 28

 Nghịch đảo khoảng cách (Inverse Distance Weighted)

Trang 29

 Bi-cubic splines

kề

29

Trang 30

 Kriging

khoảng cách và hình dạng của cửa sổ tìm kiếm

suy, dựa trên địa thống kê.

đổi cục bộ, một thành phần nhiễu.

Trang 31

Chuyển đổi từ điểm độ cao, đường bình độ, TIN

sang DEM

 Tạo DEM từ điểm độ cao

khoảng cách (Đa giác Thiessen), Bi-cubic splines, Kriging

 Tạo DEM từ đường bình độ

 Tạo DEM từ TIN

31

Trang 32

Bài tập 5

 Trong không gian Oxyz, cho các điểm A (1,3,100), B

(1,2,200), C (4,2,600), D (5,3,400), E (3,1,400), F (3,3,300), G (5,1,200) với z là giá trị độ cao (m)

 Vẽ mô hình TIN? (Bài học trước)

 Chuyển TIN sang DEM với độ phân giải 1m?

Trang 33

 Trình bày cách tổ chức dữ liệu của DEM? So sánh với

cách tổ chức dữ liệu của đường đồng mức, TIN?

 Nêu cách xác định độ phân giải và dung lượng của DEM?

 Phân biệt các phương pháp nội suy: Xu hướng bề mặt, Nghịch đảo khoảng cách (Đa giác Thiessen), Bi-cubic

splines, Kriging?

 So sánh ưu điểm, nhược điểm của 3 phương pháp biểu diễn độ cao địa hình: đường bình độ, TIN, DEM?

33

Định dạng
Số trang	33
Dung lượng	1,12 MB