ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN NGUYỄN GIA TUẤN ANH PHÁT TRIỂN MỘT SỐ MƠ HÌNH DỮ LIỆU KHƠNG -THỜI GIAN TRONG GIS Chuyên ngành: ĐẢM BẢO TOÁN HỌC CHO MÁY TÍNH VÀ HỆ THỐNG TÍNH TỐN Mã số chun ngành: 1.01.10 TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ TỐN HỌC Tp Hồ Chí Minh - 2012 Cơng trình hồn thành Khoa Cơng nghệ thơng tin, trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Trần Vĩnh Phước Phản biện 1: PGS.TS Nguyễn Kim Lợi Phản biện 2: TS Võ Thị Ngọc Châu Phản biện 3: TS Lý Quốc Ngọc Phản biện độc lập 1: TS Nguyễn Đình Thuân Phản biện độc lập 2: PGS.TS Nguyễn Kỳ Phùng Luận án bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp nhà nước họp tại: vào hồi ngày tháng năm 2013 Có thể tìm hiểu luận án thư viện: Thư viện Tổng hợp Quốc gia Tp.HCM Thư viện trường Đại học Khoa học Tự nhiên – HCM TÓM TẮT LUẬN ÁN Hiện thị hóa trở thành xu Các hoạt động kinh tế, văn hóa, trị thường diễn tập trung đô thị Để quản lí thị tốt trợ giúp cho lãnh đạo định ứng dụng GIS công cụ thiếu Để xây dựng ứng dụng việc thiết kế mơ hình liệu chìa khóa dẫn tới thành cơng Nội dung luận án trình bày đề xuất liên quan đến mơ hình liệu GIS 3D Các đề xuất tập trung vào việc giảm chi phí thời gian hiển thị, kích thước lưu trữ đối tượng không gian; biểu diễn lịch sử biến động đối tượng không gian theo thời gian; biểu diễn đối tượng không gian nhiều mức chi tiết khác Luận án bao gồm chương tóm tắt theo chương sau: Chương Giới thiệu Chương giới thiệu định nghĩa GIS, GIS 3D khó khăn Chương trình bày mục tiêu đóng góp luận án 1.1 Mở đầu Tùy theo cách tiếp cận có nhiều định nghĩa khác “Hệ thống thông tin địa lý – GIS” [1]  GIS hệ thống thông tin địa lý bao gồm bốn khả xử lý liệu địa lí: nhập liệu; lưu trữ, truy xuất liệu; gia công, phân tích liệu; xuất liệu  GIS 3D hệ thống mơ hình hóa, biểu diễn, quản lý, thao tác, phân tích hỗ trợ định dựa thông tin liên quan đến tượng 3D [16] Các thử thách GIS 3D cần giải bao gồm: Mơ hình liệu 3D, nhập liệu, phân tích khơng gian, hiển thị, GIS 3D WEB [163] 1.2 Mục tiêu luận án  Phát triển mơ hình liệu GIS 3D mới, giảm chi phí thời gian hiển thị kích thước lưu trữ  Tích hợp thời gian vào mơ hình liệu 3D để biểu diễn lưu trữ thay đổi đối tượng không gian theo thời gian  Biểu diễn thuộc tính khơng gian nhiều mức chi tiết khác để đáp ứng yêu cầu đa dạng từ ứng dụng người dùng khác 1.3 Các đóng góp luận án     Phân tích mơ hình liệu 3D có [CT4] Phát triển mơ hình liệu SUDM Tác giả đề xuất mơ hình để biểu diễn đối tượng 2D, 3D đối tượng có hình dạng đặc biệt nhằm giảm chi phí thời gian hiển thị kích thước lưu trữ [CT1], [CT9] Phát triển mơ hình liệu LUDM Tác giả tích hợp lớp mới-LOD mối liên kết đối tượng vào mô hình để hiển thị đối tượng 3D nhiều mức chi tiết khác [CT3], [CT5], [CT6], [CT7] Phát triển mơ hình liệu TUDM Tác giả tích hợp thêm số lớp mối liên kết phức để ghi lại lịch sử tiến hóa đối tượng GIS vòng đời đối tượng [CT2], [CT3], [CT5], [CT8] Chương Các mô hình liệu GIS chiều Chương trình bày mơ hình liệu GIS 3D tác giả đề nghị khái niệm xoay quanh Chương phân tích, tổng hợp so sánh mơ hình liệu GIS 3D tiêu chí bảng 2.1 Các khái niệm không gian Các dạng thức tồn đối tượng.Một đối tượng giới thực có thuộc tính khơng gian, thời gian, ngữ nghĩa chúng tồn dạng thức sau (hình 2.1) Khơng gian Khơng gian khái niệm sử dụng để người hiểu biết hình thành ý niệm mơi trường xung quanh [5] Có hai phương pháp tiếp cận cho định nghĩa Các thuộc tính quan hệ dùng để mô tả thành phần không gian đối tượng GIS (hình 2.2) Các thuộc tính gồm: chiều, vị trí hình học Các quan hệ gồm: thứ tự, độ đo topology [5] Hình 2.1 Các dạng thức đối tượng Chiều Chiều yếu tố để phân loại GIS, mô tả số lượng chiều không gian hỗ trợ hệ thống [5] Hình 2.2 Các thành phần khơng gian đối tượng GIS Hình học Hình học thuộc tính khơng gian mơ tả hình dáng đối tượng [5] Các đối tượng khơng gian tự nhiên hay người tạo Quan hệ thứ tự Quan hệ thứ tự trình bày quan điểm so sánh hay nhiều đối tượng không gian Quan hệ độ đo Quan hệ độ đo phương thức tính tốn dựa tảng so sánh giá trị số có liên quan đến vị trí đối tượng khơng gian, kích cỡ đối tượng tính tốn khác [5] Quan hệ topology Topology mô tả mối quan hệ đối tượng đối tượng lân cận [5] Topology xét khơng gian liên tục R2 2D R3 3D không gian rời rạc Z2 2D Z3 3D Nếu đối tượng không gian không gian topology , mô tả lý thuyết thành tố: bao đóng (closure), phần (interior) đường biên (boundary) [5] Truy vấn không gian Xây dựng CSDL khơng gian tạo tập liệu có liên quan với không gian, nhằm giải truy vấn như: nhà A cách bệnh viện gần bao nhiêu? Cấu trúc không gian Theo truyền thống, cấu trúc không gian GIS tạo phương pháp tiếp cận: Raster Vector 2.2 Các mơ hình liệu GIS 3D 2.2.1 Các khái niệm 2.2.1.1 Mơ hình, mơ hình liệu, mơ hình liệu khơng gian Mơ hình trừu tượng hóa, đơn giản hóa giới thực, cầu nối lí thuyết thực tiễn Mơ hình liệu phương thức biểu diễn giới thực cách dễ hiểu máy tính [16] Mơ hình liệu khơng gian mơ hình liệu định nghĩa thuộc tính thao tác đối tượng không gian Những đối tượng mô tả loại liệu không gian như: Điểm, Đường, Bề mặt, Khối 2.2.1.2 Mô hình liệu GIS 3D Mơ hình liệu GIS 3D chìa khóa GIS 3D Trước có vài tác giả thực vấn đề này, công việc họ thiếu số mơ hình xuất sau thời điểm mà tác giả nghiên cứu [11][12][21][22] Một mơ hình tổ hợp lãnh vực không thực tiễn [15] Các mơ hình liệu tác giả đề xuất phân loại dạng chính:  Biểu diễn đối tượng 3D đường biên (B-REP)   Biểu diễn đối tượng 3D phần tử voxel Biểu diễn đối tượng 3D cách tổ hợp khối 3D (CSG)  Biểu diễn đối tượng 3D cách tổ hợp phương pháp 2.2.2 Biểu diễn đối tượng 3D đường biên Phương pháp B-REP biểu diễn đối tượng 3D dựa phần tử định nghĩa trước, gồm: Điểm, Đường, Bề mặt, Khối Trong đó, Đường đoạn thẳng, cung tròn, đường tròn Bề mặt đa giác phẳng, mặt tạo cung tròn, mặt nón, mặt hình trụ .Khối mở rộng mặt, biểu diễn khối 3D Các khối có thể: hình hộp, hình nón, hình trụ, tổ hợp khối hay khối [3][4] 2.2.3 Biểu diễn đối tượng 3D phần tử voxel Phương pháp voxel biểu diễn khối dựa ý tưởng chia nhỏ đối tượng thành phần tử con, phần tử gọi voxel Một phần tử xem không gian địa lý gán số nguyên [17] 2.2.4 Biểu diễn đối tượng theo CSG Mơ hình CSG [3][4] biểu diễn khối cách tổ hợp khối định nghĩa trước Các khối thường dùng: hình lập phương, hình trụ, hình cầu [16] Các mối quan hệ hình gồm: phép biến đổi tốn hạng luận lí 2.2.5 Các mơ hình tổ hợp Gồm hai mơ hình, V3D [21] B_REP+CSG [6] Mơ hình V3D kết hợp tiếp cận vector raster Mơ hình B_REP+CSG kết hợp cách tiếp cận B_REP CSG 2.3 So sánh mơ hình Luận án trình bày bảng so sánh tiêu chí sau: 2.3.1 So sánh mơ hình tiêu chí: biểu diễn mặt, biểu diễn bên mơ hình 2.3.2 So sánh mơ hình tiêu chí: phần tử chính, đối tượng phụ, sở ứng dụng 2.3.4 So sánh mơ hình tiêu chí: cấu trúc không gian, hướng, độ đo topology 2.3.5 So sánh mơ hình theo chuẩn truy vấn: thuộc tính, vị trí topology Chương Mơ hình SUDM, TUDM, LUDM Chương trình bày đề xuất mơ hình SUDM, TUDM, LUDM, lí hình thành phân tích nét chúng so với mơ hình trước 3.1 Mơ hình SUDM 3.1.1 Mơ hình UDM (Urban Data Model) Mơ hình UDM dùng hai đối tượng trung gian Node, Face; bốn đối tượng hình học Body, Surface, Line, Point [2][4] mối liên kết chúng có dạng hình 3.1 SURFACE BODY LINE N POINT N N N N FACE NODE N Hình 3.1 Mơ hình UDM Mơ hình UDM có số hạn chế đối tượng Bề mặt (Surface), Khối (Body) có hình thể đặc biệt Với đối tượng dùng UDM để biểu diễn có vài giới hạn: kích thước liệu lớn, tạo số đường khơng có thật, chi phí thời gian để hiển thị cao Việc khắc phục giới hạn trình bày đề xuất 3.2 3.2 Các cải tiến SUDM (Specialized Urban Data Model) 3.2.1 Cải tiến đối tượng Bề mặt Phát biểu: Các Bề mặt đa giác phẳng biểu diễn thông qua đỉnh đa giác thứ tự chúng Mỗi đỉnh mô tả Node 3.2.2 Cải tiến khối dạng hình trụ Phát biểu: Các Khối có dạng hình trụ biểu diễn thơng qua thuộc tính: bán kính RA, tâm vòng tròn đáy IDN, chiều cao HEIGHT, loại hình trụ 3.2.3 Cải tiến khối 3D dạng hình lăng trụ Phát biểu: Các Khối có dạng hình lăng trụ biểu diễn qua đa giác đáy, chiều cao, loại hình lăng trụ 3.2.4 Các cải tiến khác Hình chóp: Khối hình chóp biểu diễn qua đỉnh đáy Hình chóp cụt: Khối hình chóp cụt biểu diễn qua hai đáy mặt bên Hình nón: Khối hình nón biểu diễn qua tâm vòng tròn đáy, bán kính, loại hình nón chiều cao 3.2.5 UDM sau đề xuất 1, 2, 3, Sau đề xuất 1, 2, 3, 4, UDM thiết kế lại hình 3.2 có tên SUDM 3.3 Mơ hình TUDM (Temporal Urban Data Model) 3.3.1 Các khái niệm liên quan đến thời gian 3.3.1.1 Sự cần thiết thời gian mơ hình liệu không gian-thời gian (2D+1) Yếu tố thời gian đối tượng GIS cho biết thông tin lịch sử thay đổi thuộc tính ngữ nghĩa lẫn thuộc tính khơng gian Trong q khứ có nhiều mơ hình đề nghị nhiều tác giả [5] [8] [14] [18] [23] Nhìn chung, mơ hình gồm 2D khơng gian 1D thời gian SURFACE S-POLYGON S-CURVE +N POINT BODY +N LINE +0 CYLINDER +N +N BODY-COMP FRUSMTUM CONE PRISM +N PYRIMID +N +N +N +N +N +N +1 +N FACE +11 +N +1 +N +1 +1 +N NODE +N +N +N Hình 3.2 Mơ hình SUDM 3.3.1.2 Đặc điểm thời gian Định nghĩa thời gian nhà khoa học cố gắng thực hiện, không định nghĩa công nhận cách rộng rãi Thời gian nhà khoa học đồng ý với quan điểm Enstein chiều độc lập tương tác qua lại với không gian 3.3.1.3 Các ngữ nghĩa liên quan đến thời gian Các ngữ nghĩa liên quan đến thời gian gồm có: thời gian rời rạc, thời gian liên tục, thời gian tuyệt đối thời gian tương đối 3.3.1.4 Các loại liệu thời gian Thời gian biểu diễn điểm thời gian, đoạn hay khoảng thời gian Thời gian lưu CSDL liên quan đến đối tượng A có ý nghĩa sau [10]: Là thời gian xảy với A giới thực; thời gian người ta quan sát thay đổi A; thời gian ghi lại thay đổi A vào CSDL; thời gian đo lường thay đổi A; thời gian tường thuật lại thay đổi A Thực tế người ta cần quan tâm đến hai giá trị quan trọng, thời gian xảy với A giới thực T1 thời gian ghi lại thay đổi A vào CSDL T2 [5] 3.3.1.5 Các yếu tố liên quan đến lớp thời gian 10 3.4 Mơ hình LUDM (Levels of detail Urban Data Model) 3.4.1 Khái niệm LOD (Levels of Detail) Trong đồ họa máy tính, LOD thường sử dụng LOD thứ bậc độ phân giải đối tượng hiển thị máy tính so với giới thực [7][13] LOD chia nhiều mức khác nhà khoa học [20] LOD cách biểu diễn nhanh cho mơ hình 3D, mức độ trừu tượng hóa áp cho đối tượng Các mơ hình 3D phát triển 10 năm, đa phần mơ hình biểu diễn liệu mức thấp Một số tác giả đề xuất vấn đề liên quan đến LOD mơ hình gồm mơ hình: CityGML Mingyuan Min 3.4.2 OGC-Mơ hình CityGML Do tổ chức OGC (Open Geospatial Consortium) đề nghị năm 2007 [8] Nhóm tác giả đề xuất năm mức biểu diễn mức chi tiết cho khối 3D: LOD0 mơ hình 2D, có dạng hình chụp hay đồ LOD1 dùng cho hiển thị tòa nhà khối hình lăng trụ mái LOD2 dùng cho hiển thị tòa nhà khối hình lăng trụ có mái chi tiết bề mặt LOD3 dùng cho hiển thị tòa nhà khối có kiến trúc chi tiết mái nhà, tường ban cơng LOD4 dùng cho hiển thị tòa nhà khối có kiến trúc hiển thị bên tòa nhà Ví dụ: phòng, cầu thang, nội thất khác 3.4.3 Mơ hình Mingyuan Min Mơ hình tác giả Mingyuan Min [9] đề nghị năm 2008 Tác giả đề xuất năm mức cho việc hiển thị chi tiết tòa nhà, đó: LOD1 nhìn tòa nhà theo chiều thẳng đứng LOD1 cho biết phân bố tòa nhà quận huyện LOD2 mô tả theo chiều nằm ngang đối tượng 3D LOD3 dùng hiển thị tòa nhà khối hình lăng trụ có mái chi tiết bề mặt LOD4 định nghĩa đơn vị nhỏ biểu diễn đối tượng 3D LOD5 mơ tả chi tiết số đối tượng bên tòa nhà 12 POINT +0 EVENT N +N +N +1 +N +N +1 +1 +N +N N +N LINE +3 +N EVENTYPE +N +N DMY +2 N TIME +N SURFACE +4 +4 +4 +4 +4 NODE +N +N +N FACE +N +N +N +N BODY +N +N Hình 3.3 Mơ hình TUDM 3.4.4 So sánh LOD nhóm tác giả Bảng 3.1 mô tả giống khác hai mơ hình liệu GIS 3D, CityGML, Mingyuan Min thuộc hai nhóm tác giả Bảng 3.1 So sánh LOD hai nhóm tác giả Sự giống - Số mức chi tiết: - Xây dựng mức chi tiết sở: ngữ nghĩa Sự khác - Cách định nghĩa chi tiết mức khác 3.4.5 Đề xuất tích hợp lớp LOD mối liên kết vào mơ hình LUDM Các đề xuất LOD hai nhóm tác giả dựa vào ngữ nghĩa đối tượng 3D, tình tòa nhà Các ngữ nghĩa là: mái nhà, cầu thang, ban công, cửa sổ Chúng đề xuất LOD theo cách tiếp cận khác, LOD dựa theo thuộc tính khơng gian, nghĩa độc lập với ngữ nghĩa LOD định nghĩa lớp, gồm thuộc tính: IDLOD: mã số mức chi tiết; NAME: tên mức chi tiết; DESC: mô tả cần thiết cho IDLOD Một Body đối tượng A hiển thị mức LOD khác Một mức LOD có nhiều Body cho Body 13 A Mối liên kết ba nhánh cho biết, Body B1 hiển thị mức LOD cho đối tượng A Mối liên kết ba đối tượng LOD, SUFACE BODY: mối liên kết cấp ba cho biết, Surface S1 hiển thị mức LOD cho Body A Mối liên kết ba đối tượng LOD, LINE BODY: mối liên kết cấp ba cho biết, Line L1 hiển thị mức LOD cho Body A Mối liên kết ba đối tượng LOD, POINT BODY: mối liên kết cấp ba cho biết, Point P1 hiển thị mức LOD cho Body A 3.4.6 Mơ hình liệu LUDM Mơ hình LUDM có dạng hình 3.4 sau đề xuất 3.4.5 Bảng 3.2 so sánh LOD ba mô hình, CityGML, Mingyuan Min, LUDM ba tiêu chí: số mức chi tiết, có phụ thuộc vào ngữ nghĩa khơng nhúng vào ứng dụng Hình 3.4 Mơ hình liệu LUDM Bảng 3.2 So sánh 03 mơ hình CityGML, Mingyuan Min LUDM Mơ hình Số mức chi tiết Phụ thuộc ngữ nghĩa Ứng dụng CityGML Có Tòa nhà 3D Mingyuan Min Có Tòa nhà 3D LUDM Tùy ý Không Nhiều ứng dụng 14 Đặc điểm LUDM Việc đề xuất mức biểu diễn dựa tảng thuộc tính khơng gian dành cho đối tượng 3D, độc lập với ngữ nghĩa Số mức chi tiết đối tượng tùy ý, người dùng định nghĩa Chương Thực nghiệm Chương mơ tả liệu mẫu, trình bày thực nghiệm, phân tích kết mơ hình Đánh giá chúng so với mơ hình trước 4.1 Mơ hình SUDM 4.1.1 Mục đích thực nghiệm Tính tốn khối lượng liệu thời gian hiển thị cho hai mơ hình UDM, SUDM tập liệu, gồm hai khối mẫu B1, B2 (hình 4.1) Hai khối mẫu minh họa cho hình ảnh nhà (B1) biệt thự (B2) Số khối B1: 400, số khối B2: 150 Khối B1 (Căn nhà) Khối B2 (Biệt thự) Hình 4.1 Hình ảnh B1 (căn nhà), B2 (biệt thự) liệu kiểm chứng 4.1.3 Tính thời khối lượng liệu 400 khối B1, 150 khối B2 cho UDM SUDM Bảng 4.1, 4.2 tính khối lượng 400 B1, 150 B2 theo UDM SUDM Hình so sánh khối lượng liệu UDM SDM dạng biểu đồ 15 Bảng 4.1 Tính khối lượng cho 400 khối B1, 150 khối B2 theo UDM Khối lượng 400 nhà, 100 biệt thự theo UDM Quan hệ BODY BODYFACE FACE NODE 400 B1 5.600 129.200 230.400 115.200 Tổng 480.400 150 B2 2.100 60.750 108.000 67.200 Tổng 238.050 600000 Khối lượng 500000 400000 UDM 300000 EUDM 200000 100000 B1 B2 Hình 4.2 Tỉ lệ khối lượng liệu 400 B1, 150 B2 UDM SUDM dạng biểu đồ Bảng 4.2 Tính khối lượng cho 400 khối B1, 150 khối B2 theo SUDM Quan hệ BODY PRISM FACENODE NODE 400 B1 5600 24.000 50.400 76.800 Tổng 156.800 150 B2 2100 18.000 40.500 64.800 Tổng 125.400 4.1.3 Tính thời gian hiển thị 400 khối B1, 150 khối B2 cho UDM SUDM Máy tính thực nghiệm có cấu hình: Window: Professional; CPU: core2 Duo, E7500, 2.93GHz; Ram: 2G;HDD: 250G; Display Card: Onboard 814MB; Đơn vị: ms Bảng 4.3 trình bày kết thời gian 10 lần thực nghiệm hiển thị 400 B1 150 B2 UDM SUDM Hình 4.3 so sánh thời gian hiển thị 400 khối B1 150 khối B2 UDM, SUDM 10 lần thực nghiệm dạng biểu đồ 16 Bảng 4.3 So sánh thời gian hiển thị 400 B1 150 B2 UDM SUDM 400 B1 150 B2 T1: T2: Tỉ lệ T3: T4: Tỉ lệ Lần UDM SUDM T1/T2 UDM SUDM T3/T4 3061 566 5.408127 3856 1251 3.082334 3061 501 6.10978 3701 1261 2.934972 3141 496 6.332661 3846 1276 3.014107 3061 616 4.969156 3781 1266 2.986572 3061 511 5.990215 3701 1301 2.844735 3141 446 7.042601 3701 1266 2.923381 3061 486 6.298354 3856 1276 3.021944 3061 516 5.932171 3781 1251 3.022382 3061 486 6.298354 3781 1266 2.986572 10 3061 441 6.941043 3701 1291 2.86677 4500 3500 4000 3000 3500 2500 3000 2000 T1: UDM 2500 1500 T2: SUDM 2000 T3: UDM T4: SUDM 1500 1000 1000 500 500 0 10 10 Hình 4.3 So sánh thời gian hiển thị 400 khối B1 (trái) 150 khối B2 (phải) UDM SUDM dạng biểu đồ 4.1.5 Phân tích kết Tỉ lệ khối lượng liệu lưu trữ UDM SUDM cho 400 khối B1 3.06, 150 khối B2 1.89 Khối B2 tạo từ nhiều khối nguyên nhân làm tỉ lệ UDM SUDM giảm Tỉ lệ thời gian hiển thị UDM SUDM cho 400 khối B1 trung bình 6.13, 150 khối B2 2.96 Các khối 17 phức tạp tạo từ nhiều khối làm giảm tỉ lệ thời gian hiển thị UDM SUDM 4.2 Mơ hình TUDM Xuất phát từ ý tưởng xây dựng mơ hình 4D, gồm 3D không gian 1D thời gian, để biểu diễn lưu trữ biến động đối tượng 3D theo thời gian, mơ hình TUDM đời Các biến động thể mốc: thời gian đối tượng 3D sinh đi, giới thực lúc ghi vào CSDL 4.2.1 Mô tả liệu Các quan hệ DMY, TIME, EVENTYPE, EVENT, BODY, BODYEVENT tham gia phần liệu Dữ liệu mẫu gồm 210 khối, từ B1 đến B210 Các khối chia thành 10 nhóm, từ G1 đến G10 Mỗi nhóm có đặc điểm riêng mơ tả bảng DMY(#IDMY, D/M/Y, H/M/S) TIME(#IDT, IDDMY1, IDDMY2, INT-INST) EVENTYPE(#IDET, NAME) EVENT(#IDE, IDTDBB, IDTDBE, IDTRB, IDTRE, IDET) BODY(#IDB, DESC, IDTDBB, IDTDBE, IDTRB, IDTRE) Số khối liệu mẫu 210 Chúng chia thành 10 nhóm, từ G1 đến G10 Mỗi nhóm có giá trị theo bảng 4.4 Bảng 4.5 phân loại Gi thuộc nhóm thời gian mối quan hệ thời gian ghi CSDL (IDTBDB, IDTDBE) thời gian giới thực (IDTRB, IDTRE) 4.2.2 Các truy vấn mẫu Trình bày hai mẫu truy vấn không gian theo thời gian hình kết Truy vấn Tìm khối có thời điểm xây dựng từ T1 đến T2 Biết T1, T2 điểm thời gian thời gian thực (hình 4.4) 18 Hình 4.4 Kết truy vấn nhìn từ góc A Truy vấn Tìm Khối bị biến khoảng thời gian [T1, T2] quy hoạch Biết T1, T2 điểm thời gian, thời gian thực Kết truy vấn minh họa hình 4.14, 4.15 nhìn từ hai góc khác (T1=10/1/2010, T2=20/7/2010) Hình 4.5 Kết truy vấn nhìn từ góc A 4.3 Mơ hình LUDM LUDM hình thành từ ý tưởng xây dựng mơ hình liệu 3D cho hiển thị khối nhiều mức chi tiết khác Số mức chi tiết độc lập với ngữ nghĩa có số mức người dùng định nghĩa 4.3.1 Mô tả liệu mẫu cho hai khối B0 B4 19 Hai khối mẫu B0, B4 có hình dạng ban đầu hình phải 4.7 4.9 Tại LOD khác khối có liệu khác Tại mức 0, khối hiển thị đa giác (hình trái 4.6 4.8) Tại mức 1, khối hiển thị khối (hình phải 4.6 4.8) Tại mức 2, khối hiển thị khối có tầng (hình trái 4.7 4.9) Tại mức 3, khối hiển thị khối có tầng, cửa sổ, ban cơng mái (hình phải 4.7 4.9) Hình 4.6 Hiển thị kết khối B0 (chung cư 1) mức (trái) (phải) Hình 4.7 Hiển thị kết khối B0 mức (trái) (phải) 20 Hình 4.8 Hiển thị kết khối B4 (chung cư 1) mức (trái) (phải) 4.3.2 Khối lượng liệu LOD Khối lượng liệu B0 biểu diễn 2, mức chi tiết thể bảng 4.4 Giả sử IDB, IDBP, IDS có chiều dài bytes IDLOD byte Khối lượng liệu tăng nhanh số mức chi tiết nâng từ đến 3, từ đến Bảng 4.5 mô tả số bề mặt khối liệu biểu diễn số mức 2, Hình 4.9 Hiển thị kết khối B4 (chung cư 2) mức (trái) (phải) 21 Bảng 4.4 So sánh khối lượng B0, B4 lưu trữ liệu mức chi tiết Số mức chi tiết mức mức mức Khối lượng B0 (byte) 18 126 342 Khối lượng B4 (byte) 18 117 243 Bảng 4.5 Số bề mặt khối lưu trữ liệu mức chi tiết Số mức chi tiết mức mức mức Các khối B0 B4 B0 B4 B0 B4 Số lượng SURFACE 1 12 17 34 21 Số lượng BODY 1 2 Chương Kết luận hướng phát triển Chương đúc kết đặc trưng đề xuất mơ hình SUDM, TUDM, LUDM hướng phát triển luận án 5.1 Kết luận Luận án nghiên cứu phát triển mơ hình liệu sở mơ hình UDM để hỗ trợ công tác quản lý hạ tầng kỹ thuật đô thị, đặc biệt quản lý xây dựng thị Luận án phát triển mơ hình mới: SUDM, TUDM LUDM Mơ hình SUDM [CT1, CT9] Dựa vào đặc tính hình học Bề mặt Khối, mơ hình SUDM phân biệt Bề mặt phẳng khơng phẳng; khối hình trụ, hình nón, hình chóp, hình lăng trụ hình khối phức tạp khác Mơ hình SUDM chứng minh ưu việt UDM trường hợp đề xuất phương pháp toán học thực nghiệm Mơ hình TUDM [CT2, CT3, CT5, CT8] Mơ hình TUDM đề xuất luận án bổ sung chiều thời gian vào mơ hình khơng gian UDM Tính chất thời gian 22 mơ hình phân loại điểm thời gian đoạn thời gian Lịch sử thay đổi đối tượng ghi nhận thời điểm xuất biến thời đoạn hình thành, thời đoạn biến Mơ hình LUDM [CT3, CT5, CT6, CT7] Mơ hình LUDM đề xuất luận án biểu diễn đối tượng Khối nhiều mức chi tiết khác cách tích hợp lớp LOD số mức chi tiết người dùng định nghĩa Các mơ hình SUDM, TUDM LUDM đề xuất luận án chuyển sang mức vật lý thực nghiệm liệu không gian, thời gian mẫu, kết sau: - Về thời gian truy vấn hiển thị: Thời gian truy vấn hiển thị mơ hình SUDM giảm khoảng 2.96 lần với dạng biệt thự, 6.13 lần với dạng nhà, so với thời gian truy vấn hiển thị mơ hình UDM - Về dung lượng: mơ hình SUDM giảm khoảng 1.89 lần dạng biệt thự 3.06 lần dạng nhà so với dung lượng mơ hình UDM - Thực nghiệm mơ hình TUDM LUDM cho kết tốt, đáp ứng mục tiêu đặt phần 1.2 5.2 Hướng phát triển Trong điều kiện khả thi, LUDM nghiên cứu để bổ sung độ chi tiết đến mức màu sắc, hoa văn, chiếu sáng, bóng, mờ, chí cần số hành vi đóng, mở TUDM mở rộng để giải thêm thay đổi không gian liên tục theo thời gian SUDM chuyên biệt hóa thêm lớp Surface để rút gọn dung lượng lưu trữ Các mơ hình tích hợp mơ hình với nhiều mục tiêu kết hợp 23 Danh mục cơng trình tác giả [CT1] Nguyễn Gia Tuấn Anh“Cải tiến mô hình UDM ứng dụng quản lí khu dân cư mới”, ACIIDS 2010- Hội thảo Châu Á lần thứ hệ thống sở liệu hệ thống thông minh, Việt Nam, phiên dành cho nghiên cứu sinh, Tạp chí khoa học Huế-chuyên san khoa học tự nhiên, ISSN 1859-1388, số 65, trang 5-18, 2011 [CT2] Nguyen Gia Tuan Anh “Integrated time and semantic classes in the buildings model”, Proceeding of XVII International Conference on Systems Science, Wrocław University of Technology Poland, Academic Publishing House EXIT, ISBN 978-83-60434-78-9, pp 345-354, 2010 [CT3] Nguyen Gia Tuan Anh “Adding time and levels of detail in the buildings model”, The Journal of Science and Technology– Vietnamese Academy of Science and Technology ISSN 0866 708X, Can tho, Vietnam, pp 82-90, 2010 [CT4] Nguyen Gia Tuan Anh, “Overview of Three-Dimensional GIS Data Models”, International Conference on Technological Advancements in Civil Engineering ICTACE India- Chennai, IEEE Computer Society Press ISBN 978-1-4244-9541-2, pp 155-159, 2011 [CT5] Nguyen Gia Tuan Anh, “Propose New Structure for the Buildings Model”, The 2nd International Conference Ubiquitous Computing and Multimedia Applications, Daejeon Korea UCMA, Part I, CCIS 150 Springer-Verlag Berlin Heidelberg, ISBN 978-3642-20974-1, pp 23–32, 2011 [CT6] Pham Van Dang, Nguyen Gia Tuan Anh, Tran Vinh Phuoc “Levels of detail for Surface in Urban Data Model”, International Conference on Future Information Technology - ICFIT, Singapore, IACSIT Press, ISBN 978-981-08-9916-5, pp 460-464, 2011 [CT7] Nguyen Gia Tuan Anh, Tran Vinh Phuoc, Phan Thanh Vu, Tran Anh Sy, Pham van Dang “Representing Multiple Levels for Objects in Three-Dimensional GIS Model”, The 13th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Service (iiWAS2011), ACM Press ISBN 978-1-4503-0784-0, Ho Chi Minh City, Vietnam, pp 495-499, 2011 [CT8] Nguyen Gia Tuan Anh, Tran Vinh Phuoc, Huynh Khac Duy, “A Study on Four-Dimensional GIS Spatio-Temporal Data Model”, KSE 2012 The Fourth International Conference on Knowledge and 24 Systems Engineering, IEEE ISBN 978-0-7695-4760-2, Danang Vietnam, pp 34-38, 2012 [CT9] Nguyen Gia Tuan Anh “Propose New Primitives for a Urban Data Model”, International Journal of Computer and Electrical Engineering, ISSN 1793-8163, Vol 4, No 6, pp 962-966, 2012 Tài liệu tham khảo tiếng Việt [1] Trần Vĩnh Phước (2001), Một vài vấn đề chọn lọc GIS, NXB Giáo dục Tài liệu tham khảo tiếng Anh [2] Alias Abdul Rahman, Zlatanova Sisi (2003) “Topology for 3D spatial objects” Geoinformation Science Journal, (1) ISSN 1511 – 9491 pp 56-65 [3] Alias Abdul Rahman (2005) “Developing three dimensional topological model for 3D GIS” Project Report UTM [4] Alias Abdul Rahman (2008), Spatial Data Modelling for 3D GIS, Springer Verlag Berlin Heidelberg [5] Raza Ale (2001), Object-oriened temporal GIS for urban applications, PhD thesis, University of Twente ITC [6] Chokri, Koussa, Mathieu, Koehl (2009) “A Simplified Geometric And Topological Modeling Of 3D Building Enriched By Semantic Data: Combination Of Surface-Based And Solid-Based Representations” ASPRS 2009 Annual Conference Baltimore, Maryland [7] Ramos Fabien (2002), “A multi-level approach for 3D modeling in geographical information systems” ISPRS Commision IV Symposium, Ottawa Canada [8] Zhang Ning (2006), “Spatio-temporal cadastral data model: Geoinformation management perspective in China”, Master thesis, International Institute for Geo-information science and earth observation enschede, The Netherlands [9] OGC (2007), “City geography markup language Citygml encoding standard” Open Geospatial Consortium inc [10] Thomas Ott, Frank Swiaczny (2000), Time-Integrative GIS, Springer [11] Bianca Schön, Debra Fern Laefer, Sean W Morrish, Michela Bertolotto (2009), “Three-Dimensional Spatial Information Systems: 25 State of the Art Review”, Recent Patents on Computer Science, Vol: 2(1) ISSN: 1874-4796, pp 21-31 [12] Andrea Scianna, Alessio Ammoscato (2010), “3D Gis Data Model Using Open Source Software”, ISPRS Archive Vol XXXVIII, Part 4-8-2-W9, Core Spatial Databases - Updating, Maintenance and Services - from Theory to Practice, Haifa, Israel, pp 120-125 [13] Schmittwilken, Jörg Saatkamp, Jens Förstner, Wolfgang Kolbe, Thomas H Plümer, Lutz (2007), “A Semantic Model Of Stairs In Building Collars” Photogram-metric, Fernerkundung, Geoinformation, pp 415-428 [14] Wang Shuo, Ken Nakayama, Yoshitake Kobayashi, Mamoru Maekawa (2005), “An event-based spatiotemporal approach” ECTI Transactions on Computer and Information Theory , pp 15-23 [15] Zlatanova Sisi (2002), “The future of 3D geo-information”, In Proceedings of the jubilee scientific conference on the occassion of the 60th anniversary of the University of Architecture, Civil Engineering and Geodesy, Sofia, Bulgaria, Vol pp 31-41 [16] Zlatanova Sisi (2000), 3D GIS for urban development PhD Thesis, ITC The Netherlands [17] Jantien Stoter, Zlatanova Sisi (2003), “3D GIS, where are we standing” Spatial, Temporal and Multi-Dimensional Data Modeling and Analysis, pp 153-160 [18] Nectaria Tryfona, Rasanne Price, Christian Jensen (2003), “Conceptual Models for Spatio-temporal Applications”, Lecture Notes in Computer Science, Springer, pp.79-116 [19] Noh Young Soe (2004), “Literature review on temporal, spatial, and spatiotermporal data models” Technical Report 04-12, Computer Science, Iowa State University [20] Ming Yuan Hu (2008) “Semantic Based LOD Models Of 3D House Property.” Proceedings of Commission II, ISPRS Congress Beijing [21] Xinhua Wang, Armin Gruen (2000), “A hybrid GIS for 3D city models” IAPRS, Vol 23, Amsterdam, pp 1165-1172 [22] Yanbing Wang, Lixin Wu, Wenzhong Shi, Xiaojuan Li (2006), “3D integral modeling for city surface & subsurface” Innovations in 3D Geo Information Systems, Springer Berlin, pp 95-105 [23] Michael Worboys (1994), “A unified model for spatial and temporal information” The Computer Journal, 37, 1, pp 25 34 26