T I ê uchu ẩ n q u ố c g I a



tải về 1.07 Mb.
trang3/14
Chuyển đổi dữ liệu08.06.2018
Kích1.07 Mb.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   14

Ký hiệu và viết tắt


BIIF

Định dạng ảnh trao đổi cơ bản

DEM

Mô hình số độ cao

GCP

Điểm khống chế mặt đất

GeoTIFF

Dữ liệu địa lý dạng TIFF

GIS

Hệ thống thông tin địa lý

GML

Ngôn ngữ đánh dấu thông tin dữ liệu địa lý

HDF-EOS

Định dạng cấu trúc dữ liệu-Hệ thống quan trắc trái đất

JPEG

Ảnh nén dạng JPEG

LUT

Bảng tham chiếu

RGB

Chế độ màu sắc Đỏ-Xanh lá cây-Xanh dương

TIFF

Định dạng tệp ảnh được gắn kèm thông tin

TIN

Mạng tam giác (Mạng tam giác không đều)

UML

Ngôn ngữ mô hình hóa

XML

Ngôn ngữ đánh dấu mở rộng
  • Nền tảng khung cấu trúc dữ liệu

    5.1 Kế thừa các khái niệm và thuật ngữ


    Giải quyết vấn đề về tương thích giữa các chuẩn dữ liệu dạng ảnh và ô lưới bị cản trở vì trong thực tế các chuẩn sử dụng các thuật ngữ khác nhau hoặc sử dụng các thuật ngữ giống nhau để biểu diễn các khái niệm khác nhau. Ba thuât ngữ (Imagery, raster, và matrix) có nhiều nghĩa nên có thể gây nhầm lẫn cho người đọc. Tuy nhiên trong tiêu chuẩn này ba thuật ngữ được định nghĩa rõ ràng trong điều 4. Thuật ngữ “matrix data” trong một vài trường hợp được sử dụng để mô tả một tập các giá trị thuộc tính về đo lường được tổ chức trong một lưới. Trong một vài ngữ cảnh thuật ngữ này lại hàm ý loại trừ các dữ liệu dạng raster hoặc dữ liệu dạng ảnh, tuy nhiên trong tiêu chuẩn này thì không phải như vậy. Trong điều 4 sẽ đưa ra chi tiết ý nghĩa kỹ thuật của các thuật ngữ này. Tuy nhiên các thuật ngữ này thường xuyên được sử dụng trong các chuẩn mở rộng hoặc các đặc tả kỹ thuật theo cách không chính xác hoặc theo các cách khác, điều quan trọng là phải hiểu được ý nghĩa của các thuật ngữ đưa ra tương ướng với các trường hợp.

    5.2 Sự tách biệt giữa dữ liệu đính kèm và nội dung dữ liệu


    Có nhiều chuẩn trao đổi dữ liệu ảnh và dữ liệu dạng ô lưới mô tả các kiểu dữ liệu cho phép tương ứng, ý nghĩa và các mối quan hệ của các kiểu dữ liệu trong việc mã hóa định dạng được sử dụng để đính kèm dữ liệu. Cách tiếp cận này bị hạn chế bởi vì luôn luôn có một vài giới hạn cho việc mô tả dữ liệu. Bộ tiêu chuẩn về thông tin địa lý có một cách tiếp cận khác để xác định cấu trúc dữ liệu với các kiểu dữ liệu tương ứng. Ý nghĩa và mối quan hệ của các kiểu dữ liệu được xác định một cách tổng quát bằng ngôn ngữ mô hình hóa UML. Để thực hiện việc mã hóa phục vụ việc truyền tải hoặc lưu trữ dữ liệu bằng việc đính kèm dữ liệu khác nhau thì cần áp dụng một hoặc một vài quy tắc mã hóa dữ liệu khác nhau. Hướng tiếp cận này không loại bỏ những hạn chế của kỹ thuật mã hóa, chỉ thay đổi quy tắc mã hóa được sử dụng để thực hiện việc mã hóa mô hình khái quát tương ứng với định dạng mã hóa cụ thể. Đây là một hạn chế, ví dụ như trong việc mã hóa, khi cần thiết thì chiều dài bit của các số xuất hiện từ khi chúng được xử lý bằng các ngoại lệ. Vì vậy với một lượng lớn dữ liệu liên quan thì tách biệt dữ liệu đính kèm với nội dung của dữ liệu dạng ảnh, lưới và tập dữ liệu địa lý là đặc biệt quan trọng.

    Một tập dữ liệu dạng ảnh, dạng lưới hoặc tập dữ liệu địa lý được cấu trúc hóa như một tập các đối tượng có giá trị là tập dữ liệu địa lý bao gồm một ma trận giá trị lưới, mô hình lưới tam giác TIN, các điểm hoặc các cặp giá trị hình học có mô tả của hàm tương ứng (coverage funtion) và siêu dữ liệu liên kết. Khi mã hóa để sử dụng cho trao đổi dữ liệu hoặc lưu trữ dữ liệu có thể mô tả một cách độc lập với việc cấu trúc hóa dữ liệu dạng ảnh, dạng lưới hoặc tập dữ liệu địa lý.


    5.3 Mô hình nội dung


    Khái niệm về mô hình nội dung là một phần quan trọng của tài liệu về khung cấu trúc dữ liệu. Bộ tiêu chuẩn về thông tin địa lý sử dụng khái niệm của lược đồ ứng dụng. Lược đồ ứng dụng là lược đồ khái niệm cho dữ liệu được yêu cầu bởi một hoặc nhiều ứng dụng. Mô hình nội dung là cách nhìn nhận thông tin của một lược đồ ứng dụng, chỉ ra thông tin cần thiết để mô tả ngữ nghĩa của dữ liệu, không bao gồm định dạng trao đổi hoặc về trình bày dữ liệu.

    Mô hình nội dung cho tập dữ liệu dạng ô lưới bao gồm tập giá trị thuộc tính được tổ chức trong một lưới cùng với siêu dữ liệu để mô tả ý nghĩa giá trị thuộc tính và thông tin tham chiếu không gian tới vị trí dữ liệu. Siêu dữ liệu có thể bao gồm các thông tin về nhận dạng, thông tin chất lượng và các thông tin dữ liệu khác mà bộ cảm biến tập hợp được. Thông tin tham chiếu không gian bao gồm các thông tin về cách thiết lập giá trị thuộc tính tham chiếu tới trái đất, thông tin tham chiếu không gian được diễn tả như siêu dữ liệu.



    Các thông tin phụ cũng được diễn tả dưới dạng siêu dữ liệu, nhằm hỗ trợ trình bày hoặc mã hóa. Tuy nhiên nội dung cơ bản có thể trình bày theo các cách khác nhau hoặc đính kèm bằng việc sử dụng cơ chế trao đổi khác nhau, trong đó thông tin phụ không là một phần của mô hình nội dung dữ liệu dạng ảnh và ô lưới.



    Khóa

    A Ma trận giá trị lưới

    B Siêu dữ liệu liên kết

    C Giá trị thuộc tính cho một ô lưới



    Hình 1 - Cấu trúc đơn giản của dữ liệu dạng ô lưới
    Các kiểu khác của dữ liệu dạng tập dữ liệu địa lý tương đối đơn giản, bao gồm một tập các đối tượng có giá trị tập dữ liệu địa lý và mô tả của hàm tương ứng (coverage funtion).

    Lược đồ ứng dụng nhấn mạnh vào nội dung và cấu trúc dữ liệu, trong trường hợp dữ liệu dạng ảnh, ô lưới và tập dữ liệu địa lý được nhấn mạnh trong tập các đối tượng có giá trị tập dữ liệu địa lý liên kết với siêu dữ liệu. Phương thức mã hóa và trình bày cấu trúc, nội dung thông tin được tách biệt. Bằng việc tách đính kèm với nội dung, mô hình nội dung được xác định tách biệt với quy tắc mã hóa sử dụng cho việc đính kèm hoặc lưu trữ nội dung dữ liệu và tách biệt với quy tắc biểu diễn hoặc các quy tắc sử dụng cho việc trình bày nội dung. Có thể bổ sung dữ liệu đính kèm cùng với nội dung dữ liệu để hỗ trợ cho việc trình bày.





  • 1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   14


    Cơ sở dữ liệu được bảo vệ bởi bản quyền ©hocday.com 2019
    được sử dụng cho việc quản lý

        Quê hương