Dữ Liệu Xếp Chồng Theo Lớp (Chồng Xếp Số Học) “Nguồn: Trương Xuân Luận

b. Các chức năng của GIS

Áp dụng GIS là khai thác các chức năng cơ bản phục vụ giải quyết bài toán nào đó. Trong phạm vi nghiên cứu, NCS đã khai thác hoặc ít, hoặc nhiều nhóm chức năng chính sau:

- Nhóm chức năng hỏi đáp, tìm kiếm

Hỏi đáp trên dữ liệu chuyên đề có thể được thực hiện trên một hoặc nhiều tính chất của các đối tượng như:

Trong trường hợp lựa chọn một tính chất (điều kiện đơn), sẽ sử dụng phép tính đại số với các thao tác như =, >, < và tổ hợp của ba thao tác đó.

Các thao tác khác nhau là cần thiết để thực hiện chức năng hỏi đáp, cũng như sử dụng trong phân tích không gian. Các toán tử hỏi đáp có thể xem như tạo sự chuyển dịch cho chức năng phân tích không gian, một số tác giả còn xem việc hỏi đáp như là phân tích không gian. Kết quả của hỏi đáp được lưu trong cơ sở dữ liệu, thao tác được biết tới như là chức năng thuộc tính.

Ứng dụng: truy vấn, tìm kiếm các thông tin cần thiết, trích lược thông tin trong CSDL, tính toán các đối tượng.

Ví dụ: lựa chọn khu vực có độ dốc >450; diện tích mẫu vàng có hàm

lượng 1g/T, khoanh vùng có biểu hiện đứt gãy, v.v.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 162 trang tài liệu này.

- Nhóm chức năng phân tích không gian

Phân tích các chức năng không gian sẽ được sử dụng trong hệ thống vector cũng như trong hệ thống raster. Tuy nhiên ở một vài chức năng riêng biệt chỉ có hoặc ở hệ thống vector hoặc chỉ raster.

Chức năng phân tích không gian được phân làm 4 loại cho phép xử lý dữ liệu theo các mức không gian khác nhau:

* Chức năng thuộc tính và chức năng đo đạc cho phép thực hiện thao tác tạo hoặc thay đổi dữ liệu thuộc tính mà không làm thay đổi vị trí không gian của chúng, hoặc không tạo ra các phần tử mới (Aronoff, 1998). Trong hệ

thống vector, chức năng này hoạt động trên các giá trị của bảng thuộc tính mà trên đó có thể thay đổi cột hoặc tạo cột mới.

* Chức năng chồng xếp cho phép chồng xếp các lớp thông tin (dự liệu) lên nhau tạo ra một lớp mới chứa đựng những thông tin mới. Để có lớp thông tin mới, những thao tác số học hoặc logic được vận dụng trên những lớp thông tin khác nhau. Chồng xếp những lớp dữ liệu khác nhau là một quá trình bậc thang.

+ Chồng xếp số học bao gồm các thao tác cộng, trừ, nhân, chia. Thao tác số học được thiết lập trên mỗi giá trị của lớp dữ liệu và giá trị trên vị trí tương ứng của lớp dữ liệu thứ 2.

+ Nhận dạng một vùng mới mà tập hợp các điều kiện riêng xuất hiện được gọi là chồng xếp logic.

* Chức năng lân cận chủ yếu là nội suy tạo vùng Thiessen hay còn gọi nội suy theo điểm gần nhất. Ý tưởng là tính chất của một điểm có thể rút ra từ điểm được quan sát lân cận. Mỗi điểm rơi vào vùng ảnh hưởng có cùng giá trị với vùng đó (Burrough, 1986). Vùng được xây dựng theo cách mà những đường bao của vùng cách đều nhau từ điểm lân cận sao cho mỗi vị trí nội suy trong vùng gần với điểm quan sát chứa nó hơn bất kỳ điểm nào khác.

Hạn chế chính là: vùng Thiessen coi những điểm gần nhau tương tác những điểm ở xa và không chính xác nếu các điểm nghiên cứu ban đầu còn thưa.

Nội suy tuyến tính, cơ sở là mối quan hệ tuyến tính giữa sự lệch giá trị của hai điểm và khoảng cách giữa chúng. Phương pháp Kriging được sử dụng chủ đạo.

Hình 2.5. Dữ liệu xếp chồng theo lớp (chồng xếp số học) “Nguồn: Trương Xuân Luận 2010” [11]

* Chức năng nối tiếp đòi hỏi sự nối tiếp không gian giữa các vị trí để xử lý các dữ liệu thuộc tính. Chức năng này tích luỹ các giá trị thuộc tính trên những đối tượng đi qua, dừng lại khi sự nối tiếp trong không gian bị gián đoạn hoặc thuộc tính tích luỹ thoả mãn yêu cầu của các tiêu chuẩn đề ra (Aronoff, 1989).

c. Ứng dụng của GIS

Hiện nay GIS được ứng dụng rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong địa chất, GIS được ứng dụng nhiều nhất trong việc quản lý các bản đồ số, quản lý tài nguyên khoáng sản.

Từ CSDL trong GIS tiến hành xây dựng các lớp bản đồ chuyên đề và sau đó là bản đồ tổng hợp cho mỏ khoáng và cho từng thân quặng, cho điểm mỏ, điểm khoáng sản, v.v.

Từ các bản đồ số mà GIS mang lại, cho phép tính toán diện tích, thể tích các thân quặng trên các bình đồ và mặt cắt. Từ đó tính toán thể tích

moong khai thác, hệ số bóc đất, trữ lượng và tài nguyên khoáng trong từng đối tượng cần đánh giá.

Sử dụng phương pháp chồng xếp các lớp thông tin trên bản đồ chuyên đề nhờ ứng dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) ngoài để quản lý các bản đồ còn là cở sở quan trọng để giải quyết nhiệm vụ phân vùng triển vọng vàng gốc vùng nghiên cứu.

2.2.3. Mô hình hoá

2.2.3.1. Khái niệm về mô hình hoá

Mô hình hoá là một khoa học về mô phỏng, giản lược các thông số thực tế nhưng vẫn diễn tả được tính chất của từng thành phần của đối tượng nghiên cứu. Mô hình không hoàn toàn là một vật thể hiện thực, nhưng nó giúp chúng ta hiểu rõ hơn về đối tượng nghiên cứu. Mô hình hoá là phương pháp nghiên cứu cấu trúc của đối tượng tự nhiên phức tạp.

Trong thăm dò địa chất các mỏ khoáng, A. B. Kardan (1977) [19] chỉ rõ: Mô hình là phương tiện để nhận thức các quy luật cho phép kết luận về các tính chất đặc trưng nghiên cứu nhờ nhận thức từ mô hình được thành lập. Mô hình được thiết lập trên cơ sở lý thuyết tương tự.

Mô hình hoá là một giải pháp nghiên cứu tìm kiếm, kiểm định và đánh giá nhằm tìm hiểu, giải thích, tiên đoán, dự báo và lựa chọn các phương pháp tìm kiếm, thăm dò mỏ khoáng. Mô hình mỏ khoáng hoặc các tính chất quan trọng nào đó của mỏ khoáng thường được thực hiện bằng phương pháp quy nạp hoặc mô phỏng. Sản phẩm của quá trình mô hình hoá có thể là một mô hình cụ thể quan sát được bằng mắt thường (đồ giải dạng khối, bình đồ, mặt cắt, v.v) hoặc được quy nạp dưới dạng một công thức toán học (mô hình trừu tượng) [14].

Với công nghệ thông tin phát triển, nhiều tác giả quan niệm: mô hình là một cấu trúc mô tả đối tượng đã được tối giản hoá theo đặc điểm hoặc diễn

biến của một đối tượng, một hiện tượng, một khái niệm hoặc một hệ thống. Mô hình có thể là một hình ảnh hoặc một vật thể thu nhỏ hoặc phóng đại, hoặc chỉ làm gọn bằng một phương trình toán học, một công thức vật lý, một phần mềm máy tính để mô tả một hiện trạng thực tế mang tính điển hình. Tư tưởng cơ bản của mô hình hoá là bằng con đường nghiên cứu và khai thác mô hình để nhận được khái niệm tin cậy về tính chất của đối tượng nghiên cứu [13].

Một cách tổng quát, tất cả các mô hình phải có 3 thành tố: thông tin đầu vào, tiến trình xử lý thông tin và thông tin đầu ra. Mô hình thường áp dụng theo kiểu khái quát theo ngành khoa học tính toán, kiểu 3A (ứng dụng - Application, thuật toán - Algorithm và kiến trúc - Architecture) (hình 2.6) [13].

Hình 2.6: Khái quát mô hình theo khoa học tính toán “Nguồn: Trương Xuân Luận 2010” [13]

Trong thực tế thăm dò địa chất thường sử dụng rộng rãi các mô hình: dạng biểu đồ (graphical), khối lập thể (Market), hình học mỏ, toán địa chất.

2.2.3.2. Các mô hình

Trong nghiên cứu địa chất, các mô hình toán địa chất thường sử dụng để nhận thức đối tượng gồm: mô hình toán thống kê, mô hình toán dựa trên cơ sở lý thuyết quá trình ngẫu nhiên và mô hình dựa trên cơ sở lý thuyết hình học mỏ.

a. Mô hình dựa trên lý thuyết hình học mỏ gồm: mô hình hình học hoá các tính chất của thân khoáng, phân tích Trend và chuỗi Phurie hai chiều hoặc ba chiều. Các mô hình cũng như ưu và nhược điểm của từng mô hình (đã được trình bày trong tài liệu tham khảo [16]). Trong khuôn khổ luận án, NCS trình bày tóm lược như sau:

a.1. Mô hình hình học hoá các tính chất của thân khoáng

- Mô hình dạng biểu đồ phổ biến nhất là mặt cắt địa chất, bản đồ địa chất, v.v. Mô hình này cho phép nhận thức chung về hoàn cảnh tạo quặng, điểu kiện thế nằm của tích tụ quặng, hình dáng, cấu trúc thân quặng. Mô hình hoá các tính chất quan trọng của thân khoáng bằng các mặt cắt theo nhiều phương khác nhau để phản ánh những đặc tính và cấu trúc biến đổi hình dáng thân quặng cũng như mối quan hệ quặng hoá với các yếu tố địa chất của không gian thân quặng.

Ưu điểm mô hình này là tài liệu địa chất tổng hợp quan trọng dùng làm cơ sở thiết kế, thi công các phương án thăm dò, tính trữ lượng khoáng sản; là cơ sở thiết kế khai thác mỏ khoáng.

Nhược điểm là chỉ đánh giá định tính về tích tụ khoáng sản, không đánh giá định lượng tài nguyên khoáng.

- Các mô hình khối (trụ, đa giác, v.v) là cơ sở cho các phương pháp tính trữ lượng, tài nguyên bằng nhiều phương pháp: khối địa chất, khối khai thác,

v.v. Trường hợp thân quặng có thế nằm, chiều dày không ổn định thì mô hình gặp nhiều khó khăn.

- Mô hình hình học mỏ là một giải pháp mô hình hoá do Giáo sư P. K. Xobolepski (1953) sáng lập thành bộ môn khoa học mới ‘‘Hình học hoá” lòng đất. Bộ môn khoa học này có mục đích phân tích hình học cái gọi là ‘‘Trường địa hoá”. Trường địa hoá theo P. K. Xobolepski chính là phần không gian của lòng đất, trong phạm vi của nó tổng thể hình dạng, các tính chất và quá trình đều thống nhất trong cùng một nguồn gốc địa chất chung. Theo P. K.

Xobolepski, khi chúng ta tiến hành thăm dò thân khoáng thì mỗi một tính chất của thân khoáng có thể được xem như là một yếu tố trong tổng thể các trường địa hoá, yếu tố có mối liên hệ lẫn nhau tạo nên thân khoáng, còn hình dạng, tính chất quan sát được ở các điểm thăm dò chính là những thực tế quan sát được của trường này.

Kế tục và phát triển học thuyết của P. K. Xobolepski, V. A. Bukrinki đã đưa ra kết luận: khi sử dụng cho mỏ khoáng có thể phân biệt làm 3 loại hàm phân bố hình học các chỉ số:

+ Hàm của bề mặt tồn tại thật (bề mặt của vách, trụ thân quặng, bề mặt các đứt gãy kiến tạo).

+ Hàm của những bề mặt thực tế không tồn tại trong tự nhiên mà chỉ là những bề mặt dẫn suất (đồng chiều dày, đồng chiều sâu, v.v.). Bề mặt dẫn xuất luôn luôn có mối quan hệ phụ thuộc với các bề mặt tồn tại thật.

+ Hàm phản ánh bề mặt tưởng tượng, không tồn tại trong thực tế và không phải lúc nào cũng có mối quan hệ phụ thuộc với các bề mặt tồn tại thật của mỏ khoáng (bề mặt phân bố thành phần có ích trong thân quặng).

Nhiệm vụ cơ bản của hình học hoá thân quặng là hoàn thiện phương pháp xây dựng 3 loại bề mặt nêu trên.

Đối với loại bề mặt thứ nhất và thứ 2, các giá trị bằng số được xác định trong các điểm đánh dấu riêng hay nói cách khác là xác định theo các điểm thăm dò. Trong khi đó bề mặt thứ 3 giá trị bằng số của nó chỉ theo giá trị trung bình hoá. Một số tác giả gọi là ‘‘thể tích làm láng” hoặc ‘‘thể tích khối yếu tố”, thể tích ‘‘ô cửa sổ trượt”.

Trong thực tế thăm dò các mỏ khoáng, mô hình kiểu ‘‘hình học hóa thân quặng” được xem như là một trong những mô hình cơ bản để nghiên cứu

sự biến đổi của thân khoáng sản.

Ưu điểm của mô hình: nhận thức các đặc điểm chung về phân bố không gian các tính chất quan trọng của khoáng sản và các cấu trúc địa chất vây

quanh chúng; Dự đoán khoáng sản theo các toạ độ điểm bất kỳ trong không gian; Thu nhận các khái niệm về hình dạng, cấu trúc thân khoáng sản và xác định độ tập trung khoáng sản trong phạm vi cần đánh giá.

Nhược điểm là hạn chế trong dự báo các giá trị trung bình, cũng như không thể nhận được những tiêu chuẩn định lượng khách quan về mức độ thăm dò. Tuy nhiên, nhược điểm này không hạn chế khả năng sử dụng rộng rãi loại mô hình này. Bởi vì, trong thực tế công tác thăm dò cho thấy các loại bình đồ đồng độ cao bề mặt địa hình, đẳng vách, đẳng trụ thân quặng, đồng chiều dày, đồng hàm lượng luôn phản ánh được tính biến đổi của các tính chất và sự liên tục không gian các quy luật địa chất nghiên cứu.

Để hình thành các bản đồ đẳng trị, nội dung quan trọng là tạo lưới (grid) và nội suy giá trị cho từng mắt lưới. Có một số thuật toán nội suy: tam giác, đa giác,

v.v. Song, hầu như tất cả các nhà nghiên cứu đều thừa nhận phương pháp Kriging tuy khó song có kết quả khả quan và sát thực nhất.

Mô hình ‘‘Hình học hoá” các tính chất của thân khoáng theo trường phái ‘‘hình học mỏ” thực chất là xây dựng các loại bề mặt (bình đồ đẳng trụ, đẳng vách, đồng chiều dày, đồng hàm lượng, đồng chiều dày lớp đất bốc) để nhận thức quy luật hay xu thế biến đổi trong không gian của các thông số địa chất thân quặng. Tất cả các bề mặt nêu trên đều thoả mãn điều kiện là hữu hạn, đơn trị, liên tục và điều hoà.

a.2. Mô hình Trend

Mô hình Trend thực chất là sử dụng hàm hồi quy để dự đoán xu thế (sự biến đổi) chung của các yếu tố cần phân tích theo không gian hay thời gian. Mô hình này cho phép chỉ ra quy luật tổng thể (main pattern) của chuỗi số liệu mà không thể hiện được các biến đổi mang tính cục bộ (dị thường).

Xem tất cả 162 trang.

Ngày đăng: 28/04/2022