Ch­¬ng 5. M« hinh sè ®é cao

M« hinh sè ®é cao (DEM)

1. Gi i thieu chung:ơ - đô cao đia hinh co xu hương biên đôi liên tuc nên không thê biêu diên chung băng ban đô địa hình thông thương.

Bât ky sư biêu thi băng sô sư thay đôi liên tuc cua đô cao trong không gian đêu đươc goi la mô hình số độ cao DEM).hoăc tên goi khac như: (DTM), (TDD) va DTED

DEM cã thÓ lµ ®é cao tuyÖt ®èi cña bÒ mÆt qu¶ ®Êt , ®é cao cña c¸c tÇng ®Êt, cña mùc n­íc ngÇm..

Vai trò cua DEM

• Lưu tru dư liêu ban đô sô đia hinh ( đô dôc, ban đô hương dôc, ban đô hinh dang mai dôc ) trong cac cơ sơ dư liêu (CSDL) quôc gia.

• Giai quyêt tinh toan đao đăp đât trong thiêt kê đương va cac dư an ky thuât giao thông công chính .

• Biêu thi ba chiêu trưc quan điêu kiên đia hinh Phân tich tâm quan sat xuyên đia hinh cho muc đich quân sư (thiêt kê hê thông đan đao, huân luyên phi công) va quy hoach canh quan (kiên truc canh quan).

• Thiêt kê xac đinh vi tri cho đâp nươc thủy điện ưng dung trong nghiên cưu tâng đia chât hay dư bao kha năng xoi mon

đât va dong chay măt)• Sư dung lam ban đô nên hay ban đô tich hơp vơi cac ban đô chuyên dung

như ban đô loai đât, loai sư dung đât hay tham thưc vât.• Khi thay thê đô cao băng môt trong cac thông sô thuôc tinh khac thi DEM

co thê biêu thi trưc quan dang măt cong cho vân đê quang thơi gian hanh trinh, gia thanh, dân sô, mưc đô ô nhiêm, mưc nươc ngâm, v.v.

Lưu tru dư liêu ban đô sô đia hinh ( đô dôc, ban đô hương dôc, ban đô hinh dang mai dôc ) trong cac cơ sơ dư liêu (CSDL) quôc gia.

5. DTM 5. DTM -- ExampleExample

Biêu thi ba chiêu trưc quan điêu kiên đia hinh Phân tich tâm quan sat xuyên đia hinh cho muc đich quân sư (thiêt kê hê thông đan đao, huân luyên phi công) va quy hoach canh

quan (kiên truc canh quan).

ưng dung trong nghiên cưu tâng đia chât hay dư bao kha năng xoi mon đât va dong chay măt)

Phưong phap biêu thi DEM

• A. Phương phap toan hocChia vung đông đêuChia vung không đông đêu

• B.Phương phap vât thê ban đôĐương đông mưc (đương binh đô ngang)

Đương măt căt docĐiêm (ma trân đô cao) hay mang lươi đêu (regular rectangular grid, GRID)Vector: Mang không đông đêu tam giac (triangular irregular network, TIN)

M« hinh sè ®é cao BiÓu diÔn b»ng Raster

• BiÓu diÔn b»ng Raster: m« hinh (GRID) thÓ hiÖn nh­ mét chuçi c¸c « raster vµ chia thµnh cac hµng vµ cét. Mçi mét « (cell) chøa ®é cao ë ®iÓm trung t©m cña «

DEM ë d¹ng vector

• ®­îc coi nh­ lµ mét chuçi tam gi¸c gäi lµ TIN (Triangle Irregular Network.) gäi lµ m« hinh l­íi tam gi¸c kh«ng ®Òu

• ®Þnh nghÜa TIN: lµ tËp c¸c ®Ønh nèi víi nhau thµnh c¸c tam gi¸c Mçi mét tam gi¸c ®­îc giíi h¹n bëi 3 ®iÓm ®Æc tr­ng cã gi¸ trÞ X,Y vµ Z (®é cao).C¸c tam gi¸c nµy hinh thµnh mét bÒ mÆt 3 chiÒu , cã ®é dèc vµ h­íng dèc . TIN cã kh¶ năng biÓu diÔn bÒ mÆt liªn tôc tõ tËp các ®iÓm dư liÖu rêi r¹c

M« hinh sè ®é caoTIN• . DEM trinh bµ y ë d ¹ ng d liÖ u ư

ve c t¬ (TIN)

X© y dùng m « hinh TIN

• Tã m t¾ t c ña s ¬ ® å Vo ro no i:• Gäi P = { P1,P2…Pn)lµ tËp c¸c ®iÓm

trong mÆt phang Euclidean 2 chiÒu. Gäi c¸c ®iÓm nµy lµ c¸c vÞ trÝ. H·y ph©n ho¹ch mÆt ph¼ng b»ng c¸ch g¸n c¸c ®iÓm cña nã cho vÞ trÝ gÇn nhÊt. Toµn bé c¸c ®iÓm ®­îc g¸n cho Pi hinh thµnh vïng Voronoi V(Pi)– V(Pi) = {x:Pi-x<=Pj -x, ∀j≠i}

• TËp c¸c ®iÓm cã nhiÒu l¸ng giÒng gÇn h¬n hinh thµnh s¬ ®å Voronoi V(P i)

Sơ đô voronoi

• Xac đinh vung lân cân gân nhât (Nearest neighbor search) – Khi phai xac đinh vung lân cân gân nhât cua môt điêm (vi tri) cho trươc trong tông sô N điêm thi vung đo chinh la đa giac bao quanh điêm đo trong sơ đô Voronoi

S¬ ®å voronoi• S¬ ®å voronoi cua 2 vi tri:

moi diÓm x trªn ®­êng phan giac B1,2 vuông goc vơi doan thăng P1P2 ®Òu cach ®Òu p1 vµ p2

• S¬ ®å Voronoi cña 3 vÞ trÝ:– S¬ ®å nµy chøa 3 ®­

êng phân giac vu«ng gãc gÆp nhau t¹i mét ®iÓm : ®ã lµ t©m cña ®­êng trßn duy nhÊt ®i qua 3 ®Ønh cña tam gi¸c

P1

p2

b

x

B1,2

p3

P1

p2

b3

p2

x

b2

b1

X©y dùng m« hinh sè ®é cao1. Ph­¬ ng ph¸ p chô p ¶nh lËp thÓ

• Ph­¬ng ph¸p nµy dïng mét dông cô chôp ¶nh chuyªn dïng ®Ó chôp mét sè l­îng lín ®iÓm mÉu víi c¸c gi¸ trÞ X,Y,Z tõ c¸c ¶nh lËp thÓ hay viÔn th¸m. sau ®ã c¸c ®iÓm ®­îc néi suy thµnh c¸c « vu«ng ®ång nhÊt (grid).

2. Xây dựng bản đồ số độ cao với DEM

• B­íc 1: Xây dựng các dường đồng mức từ các điểm mẫu độ cao (create contours)

Bước 2. xây dựng TIN

Bước 3. Phân cấp độ dốc

Bước 4. Phân cấp hướng dốc

• Arcview cho phÐp t¹o b¶n ®å h­íng dèc qua c«ng cô Surface Analysis Derive aspect

Chuyển đổi từ TIN sang GRID

ARcview cho phÐp chuyÓn tõ TIN sang GRID ( theme_ convert to grid)

hoÆc covert GRID to TIN

San phâm ưng dung DEM trong GIS

• San phâm ưng dung DEM trong GIS• Biêu đô khôi, lat căt doc va ngang.• Tinh toan thê tich cac khôi• Ban đô đương đông mưc• Ban đô đô dôc, đô lôi, đô lom va hương

dôc• Ban đô đia hinh tô bong măt khuât• Xac đinh đương biên cua lưu vưc sông

ngoi va vung tiêu nươc

TÝnh to¸n gãc dèc theo % hoÆc ®é cho c¸c pixel

• TÝnh to¸n gãc dèc theo % hoÆc ®é cho c¸c pixel– Khi tÝnh to¸n ®­îc sù

sai kh¸c ®é cao theo c¸c chiÒu X vµ Y , ta cã thÓ tÝnh gãc dèc vµ h­íng dèc

tgβ = b/a

x¸c ®Þnh h­íng dèc

• Gãc cña vÐc t¬ tæng hîp giòa c¸c vect¬ DX vµ DY sÏ cho chóng ta h­íng dèc.®iÓm cÇn l­u ý lµ ph¶i tÝnh to¸n gÝa trÞ + hay – trong b¶n ®å DX vµ DY

• H­íng d è c = 5 7 , 2 9 5 7 9 * a rc tg (DX/DY)• gãc dèc β = 57, 29579 * arctg (®é dèc %/100)• 57, 29579 lµ hÖ sè chuyÓn ®æi tõ gradient

sang ®é. Gi¸ trÞ cã thÓ tÝnh tõ –-90 ®Õn +90 0

4.2 TÝnh to¸n ®é dèc cho m« hinh raster

• ®é dµi cña vect¬ (gãc dèc) ®· ®­îc x¸c ®Þnh theo chiÒu X vµ Y cã thÓ tÝnh theo ®Þnh lý Pithagoras

• ® é d è c % = (DX2 + DY2 )/ kc 2 x 1 0 0• trong ®ã : - DX gradient theo trôc X

– DY gradient theo trôc Y– kc : kÝch th­íc cña pixel

• chia cho kÝch th­íc cña pixel ®Ó x¸c ®Þnh sù sai kh¸c vÒ ®é dèc theo tõng mÐt

• TÝnh ®é dèc theo ®é:• ®é d è c (® é ) = 5 7 , 2 9 5 7 9 * tg (DX2 + DY2 )/kc 2