บทที่ 5 : 5.1 บทนำ : GIS และ ฐานข้อมูล
บทที่ ๕ ฐานข้อมูลในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์
(Database in Geographic Information Systems)
๕.๑ บทนำ: ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์และฐานข้อมูล (GIS and Database Overview)
ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (Geographic Information System: GIS) เป็นระบบที่รวมองค์ประกอบหลักสองประการ คือ ข้อมูลเชิงพื้นที่ (Spatial Data) และ ข้อมูลเชิงคุณลักษณะ (Non-spatial Data หรือ Attribute Data) ซึ่งทั้งสองส่วนนี้จำเป็นต้องทำงานควบคู่กันอย่างเป็นระบบ
ในบทก่อนหน้านี้ ได้กล่าวถึงการนำเข้าข้อมูลเชิงพื้นที่ในรูปแบบต่าง ๆ ไปแล้ว บทนี้จะเน้นถึงอีกองค์ประกอบสำคัญซึ่งมีบทบาทโดยตรงต่อประสิทธิภาพของระบบ GIS นั่นคือ “ฐานข้อมูล” (Database) ซึ่งทำหน้าที่เป็นรากฐานของการจัดการข้อมูลทั้งหมดภายในระบบ
ความสำคัญของฐานข้อมูลในระบบ GIS
ฐานข้อมูลในระบบ GIS ไม่ได้มีบทบาทเพียงในการเก็บข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเป็นโครงสร้างหลักที่สนับสนุนการเรียกใช้ คำนวณ วิเคราะห์ และแสดงผลข้อมูล ทั้งในเชิงตำแหน่งและคุณลักษณะ หากไม่มีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับฐานข้อมูล ผู้ใช้จะไม่สามารถเข้าใจการทำงานของระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ได้อย่างแท้จริง
ข้อมูลทั้งหมดที่ใช้ใน GIS จะถูกจัดเก็บในรูปของ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database) หรือ ฐานข้อมูลเชิงวัตถุ (Object-Oriented Database) โดยการจัดโครงสร้างเหล่านี้จำเป็นต้องอาศัยหลักการออกแบบฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ เช่น การกำหนดคีย์หลัก (Primary Key), ความสัมพันธ์ระหว่างตาราง (Joins and Relates), และความสมบูรณ์ของข้อมูล (Data Integrity)
การวิเคราะห์เชิงคุณลักษณะ (Attribute Analysis)
ข้อมูล GIS ที่ถูกจัดเก็บในฐานข้อมูลสามารถสืบค้นและกรองได้โดยใช้คำสั่งเชิงตรรกะ เช่น:
- Select by Attributes: ค้นหาข้อมูลที่ตรงเงื่อนไข เช่น
Population > 5000 AND FloodRisk = 'High' - Summary Statistics: หาค่ารวม เฉลี่ย นับจำนวนจากฟิลด์ต่าง ๆ เช่น สรุปจำนวนโรงเรียนในแต่ละตำบล
- Thematic Mapping: แสดงข้อมูลเป็นแผนที่สีตามระดับ เช่น รายได้เฉลี่ยของประชากร จำแนกสีตามช่วงรายได้
- Join/Relate: เชื่อมข้อมูลเชิงคุณลักษณะกับชั้นข้อมูลเชิงพื้นที่ผ่าน Primary Key เพื่อเพิ่มมิติของการวิเคราะห์
ระบบจัดการฐานข้อมูล (Database Management System: DBMS)
ระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) เป็นองค์ประกอบสำคัญของโครงสร้างระบบ GIS ในยุคปัจจุบัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อนำไปใช้ร่วมกับระบบ GIS ที่ต้องจัดเก็บและเรียกใช้ข้อมูลจำนวนมากแบบเรียลไทม์ DBMS ทำหน้าที่เป็นกลไกกลางในการควบคุมการนำเข้า ค้นหา ปรับปรุง และเชื่อมโยงข้อมูล
DBMS ที่ใช้งานร่วมกับ GIS มีความสามารถในการเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างตารางกับชั้นข้อมูลเชิงพื้นที่ โดยผ่านรหัสร่วม (Key Field) และยังสามารถใช้ฟังก์ชันเชิงตรรกะและคณิตศาสตร์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างซับซ้อน ตัวอย่างของ DBMS ที่นิยมใช้ร่วมกับ GIS ได้แก่ PostgreSQL/PostGIS, Oracle Spatial, SQL Server Spatial, และ SQLite/SpatiaLite
การลงทุนในระบบ DBMS และบทบาทร่วมกับ GIS
การใช้งาน GIS อย่างเต็มรูปแบบในองค์กร ต้องมีการจัดซื้อหรือพัฒนา DBMS ที่มีประสิทธิภาพ เนื่องจาก:
- DBMS เป็นโครงสร้างหลักที่รองรับการจัดเก็บข้อมูลดิบ (Raw Data) และข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์
- DBMS สนับสนุนการเชื่อมโยงข้อมูลเชิงพื้นที่ (geometry) กับข้อมูลเชิงคุณลักษณะอย่างมีประสิทธิภาพ
- DBMS มีความสามารถในการกำหนดเงื่อนไขทางตรรกะ การเข้าถึงแบบหลายผู้ใช้ (Multi-user Environment) และการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล
GIS: ทั้งเครื่องมือและฐานข้อมูล
ผู้ใช้ส่วนใหญ่มีความเข้าใจว่า GIS เป็นทั้ง “เครื่องมือ (Tool)” สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่ และในขณะเดียวกันก็เป็น “ฐานข้อมูล (Database)” ที่ใช้ในการจัดเก็บและจัดการข้อมูลเชิงพื้นที่ในระดับที่ละเอียดและเชื่อมโยงกันอย่างลึกซึ้ง
การพัฒนาระบบ GIS จึงไม่อาจแยกขาดจากการพัฒนาโครงสร้างฐานข้อมูลที่แข็งแกร่ง โดยเฉพาะในระดับหน่วยงานราชการ องค์กรท้องถิ่น และสถาบันการศึกษา ที่ต้องอาศัยข้อมูลเชิงพื้นที่สำหรับวางแผน ติดตาม และประเมินผลการดำเนินงานต่าง ๆ
ดังนั้น ในบทนี้จะกล่าวถึงองค์ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ โครงสร้างและการจัดการฐานข้อมูลใน GIS เพื่อให้เข้าใจถึงกลไกเบื้องหลังที่ทำให้ GIS มีพลังในการวิเคราะห์และเป็นเครื่องมือที่เชื่อถือได้ในทุกมิติของงานด้านภูมิสารสนเทศ
หลักเกณฑ์ของโครงสร้างฐานข้อมูลในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS Database Structure Principles)
โครงสร้างฐานข้อมูลในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) ต้องถูกออกแบบและจัดการอย่างเป็นระบบเพื่อรองรับการจัดเก็บข้อมูลเชิงพื้นที่ (Spatial Data) และข้อมูลเชิงคุณลักษณะ (Attribute Data) ที่มีความสัมพันธ์กันอย่างเหมาะสม โดยมีหลักเกณฑ์สำคัญดังนี้
- การจัดเก็บข้อมูลเชิงพื้นที่และข้อมูลเชิงคุณลักษณะอย่างแยกส่วนแต่เชื่อมโยงกัน
ข้อมูลเชิงพื้นที่ เช่น จุด เส้น และพื้นที่ จะถูกจัดเก็บในรูปแบบเวกเตอร์หรือราสเตอร์ ขณะที่ข้อมูลเชิงคุณลักษณะจะถูกจัดเก็บในรูปแบบตารางข้อมูลที่เชื่อมโยงกับข้อมูลเชิงพื้นที่ผ่านรหัสประจำตัว (Unique Identifier) เพื่อให้สามารถสืบค้นและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ - การใช้ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database Management System: RDBMS)
ระบบ GIS มักใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เพื่อจัดการข้อมูล โดยมีการกำหนดกุญแจหลัก (Primary Key) และกุญแจนอก (Foreign Key) เพื่อสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตารางข้อมูลต่าง ๆ อย่างเป็นระบบและลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล - การกำหนดมาตรฐานและระบบพิกัดที่ชัดเจน
ข้อมูลเชิงพื้นที่ต้องถูกจัดเก็บภายใต้ระบบพิกัดมาตรฐาน เช่น ระบบพิกัด UTM หรือ WGS84 เพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้องและสามารถนำไปใช้ร่วมกับข้อมูลจากแหล่งอื่นได้อย่างสอดคล้อง - การออกแบบฐานข้อมูลให้รองรับการขยายตัวและการบำรุงรักษา
โครงสร้างฐานข้อมูลต้องมีความยืดหยุ่น รองรับการเพิ่มข้อมูลใหม่และการปรับปรุงข้อมูลเดิมได้ง่าย รวมถึงมีระบบสำรองข้อมูลและการจัดการความปลอดภัยของข้อมูล - การจัดการเมทาเดตา (Metadata)
ต้องมีการจัดเก็บข้อมูลเมทาเดตาที่อธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับข้อมูล เช่น แหล่งที่มา วันที่สร้าง ขอบเขต และคุณภาพของข้อมูล เพื่อให้ผู้ใช้สามารถประเมินและใช้งานข้อมูลได้อย่างถูกต้อง - การบูรณาการข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ
โครงสร้างฐานข้อมูลต้องรองรับการนำเข้าข้อมูลจากแหล่งข้อมูลหลากหลาย ทั้งข้อมูลภายในและภายนอกองค์กร เพื่อสร้างฐานข้อมูลที่ครบถ้วนและสอดคล้องกัน
สรุป
โครงสร้างฐานข้อมูลในระบบ GIS ต้องออกแบบให้สามารถจัดเก็บและเชื่อมโยงข้อมูลเชิงพื้นที่กับข้อมูลเชิงคุณลักษณะได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้ระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ กำหนดมาตรฐานพิกัดและเมทาเดตาอย่างชัดเจน พร้อมรองรับการขยายตัวและการบูรณาการข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์และการตัดสินใจที่แม่นยำ
โครงสร้างฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (Relational Database Structure in GIS) ต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงการออกแบบฐานข้อมูลที่เชื่อมโยง ข้อมูลเชิงพื้นที่ (Spatial Data) เข้ากับ ข้อมูลเชิงคุณลักษณะ (Attribute Data) โดยใช้ รหัสประจำฟีเจอร์ (Primary Key) เป็นตัวกลาง ซึ่งสามารถขยายการใช้งานในลักษณะเชิงสัมพันธ์ (Relational Join) เพื่อการวิเคราะห์เชิงพื้นที่แบบบูรณาการ
🗺️ บริบทการออกแบบ: โครงการวิเคราะห์โครงสร้างพื้นฐานระดับตำบล
ระบบ GIS ถูกนำมาใช้เพื่อติดตามและวางแผน โครงสร้างพื้นฐานของชุมชนในระดับตำบล เช่น ถนน โรงเรียน ศูนย์สุขภาพ และระบบน้ำ โดยมีการแยกชั้นข้อมูล (Layer) ออกเป็นประเภทต่าง ๆ และเก็บคุณลักษณะไว้ในตารางฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
🧩 1. ตารางข้อมูลหลัก: ตารางพื้นที่ตำบล (Polygon Layer)
ตาราง: TAMBON_AREA
| Field Name | Data Type | คำอธิบาย |
|---|---|---|
TAMBON_ID | Text (6) | รหัสตำบล (Primary Key) |
TAMBON_NAME | Text (100) | ชื่อตำบล |
AMPHUR_ID | Text (4) | รหัสอำเภอ |
AREA_SQKM | Double | พื้นที่ทั้งหมด (ตารางกิโลเมตร) |
🏫 2. ตารางโรงเรียนในตำบล (Point Layer)
ตาราง: SCHOOLS
| Field Name | Data Type | คำอธิบาย |
|---|---|---|
SCHOOL_ID | Text (10) | รหัสโรงเรียน (Primary Key) |
SCHOOL_NAME | Text (100) | ชื่อโรงเรียน |
TAMBON_ID | Text (6) | รหัสตำบล (Foreign Key) |
TYPE | Text (50) | ประเภท เช่น ประถม / มัธยม |
STUDENTS | Integer | จำนวนนักเรียน |
🛣️ 3. ตารางถนน (Line Layer)
ตาราง: ROADS
| Field Name | Data Type | คำอธิบาย |
|---|---|---|
ROAD_ID | Text (10) | รหัสถนน |
ROAD_NAME | Text (100) | ชื่อถนน |
ROAD_TYPE | Text (50) | ประเภท เช่น ทางหลวง / ถนนชุมชน |
LENGTH_KM | Double | ความยาวถนน (กิโลเมตร) |
TAMBON_ID | Text (6) | รหัสตำบล (Foreign Key) |
💧 4. ตารางระบบประปา (Point Layer)
ตาราง: WATER_SYSTEMS
| Field Name | Data Type | คำอธิบาย |
|---|---|---|
WATER_ID | Text (10) | รหัสระบบประปา |
LOCATION_NAME | Text (100) | ชื่อสถานที่ |
SYSTEM_TYPE | Text (50) | เช่น ประปาหมู่บ้าน / เทศบาล |
SUPPLY_STATUS | Text (50) | ใช้งาน / ไม่ใช้งาน |
TAMBON_ID | Text (6) | รหัสตำบล (Foreign Key) |
🔗 5. ความสัมพันธ์ระหว่างตาราง (Relational Mapping)
plaintextCopyEditTAMBON_AREA.TAMBON_ID ←→ SCHOOLS.TAMBON_ID
←→ ROADS.TAMBON_ID
←→ WATER_SYSTEMS.TAMBON_ID
โดย TAMBON_ID ทำหน้าที่เป็น Primary Key ในตารางหลัก และเป็น Foreign Key ในตารางย่อยทั้งหมด ช่วยให้สามารถ:
- เรียกดูข้อมูลทั้งหมดของตำบลแต่ละแห่งพร้อมสิ่งปลูกสร้าง
- วิเคราะห์การกระจายของโรงเรียน ระบบน้ำ และถนนในแต่ละพื้นที่
- แสดงผลข้อมูลในรูปของ แผนที่เชิงชั้นข้อมูลหลายประเภท (Multi-layer Map)
- สร้าง รายงานสรุปเชิงพื้นที่ (Spatial Report) ในระดับตำบล อำเภอ จังหวัด
📌 ประโยชน์เชิงระบบจากโครงสร้างเชิงสัมพันธ์
- ลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล (Data Redundancy)
- เพิ่มความแม่นยำในการอ้างอิงตำแหน่ง
- สนับสนุนการสืบค้นและวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Join หรือ Relate
- ขยายระบบได้ง่ายในอนาคต เช่น เพิ่มข้อมูลสุขภาพ การศึกษา หรือสิ่งแวดล้อม
หลักเกณฑ์การแบ่งกลุ่มข้อมูลในฐานข้อมูล GIS
การแบ่งกลุ่มข้อมูลในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) มีความสำคัญเพื่อการจัดการ ใช้งาน และแลกเปลี่ยนข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ โดยหลักเกณฑ์สำคัญในการแบ่งกลุ่มข้อมูลใน GIS สามารถสรุปได้ดังนี้
1. การจำแนกข้อมูลออกเป็น 3 กลุ่มหลัก
เพื่อความชัดเจนและการบริหารจัดการที่เหมาะสม ข้อมูลในระบบ GIS ควรถูกแบ่งออกเป็น 3 กลุ่มหลัก ได้แก่
- ข้อมูลแผนที่ฐาน (Base Map): เป็นข้อมูลพื้นฐานที่ใช้เป็นฐานอ้างอิงตำแหน่งสำหรับการสร้างข้อมูลอื่น ๆ เช่น เส้นถนน เขตการปกครอง หรือจุดสำคัญต่าง ๆ
- ข้อมูลทั่วไป (Common Data): ข้อมูลที่ใช้ร่วมกันในหลายโครงการหรือหลายหน่วยงาน เช่น ข้อมูลภูมิประเทศ ข้อมูลสภาพภูมิอากาศ
- ข้อมูลเฉพาะเรื่อง (Specific Data): ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับงานหรือโครงการเฉพาะ เช่น ข้อมูลการใช้ที่ดิน ข้อมูลทรัพยากรธรรมชาติ หรือข้อมูลโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะด้าน
2. พิจารณาลักษณะและความสัมพันธ์ของข้อมูล
การแบ่งกลุ่มต้องคำนึงถึงลักษณะของข้อมูลทั้งเชิงพื้นที่ (Spatial Data) และเชิงคุณลักษณะ (Attribute Data) รวมถึงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล เพื่อให้สามารถเชื่อมโยงและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
3. การจัดกลุ่มตามมาตราส่วนและความละเอียดของข้อมูล
ข้อมูลควรถูกจัดกลุ่มตามมาตราส่วนและความละเอียด เช่น ข้อมูลแผนที่ฐานที่มีมาตราส่วนใหญ่สำหรับการอ้างอิงตำแหน่ง และข้อมูลรายละเอียดสูงสำหรับการวิเคราะห์เฉพาะเรื่อง
4. การใช้กระบวนการแบ่งกลุ่มข้อมูล (Classification)
ในขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล มักใช้กระบวนการแบ่งกลุ่มข้อมูล (Classification) เพื่อจัดกลุ่มข้อมูลที่มีลักษณะเหมือนกัน เช่น การจัดกลุ่มพื้นที่ตามประเภทการใช้ที่ดิน หรือการจัดกลุ่มข้อมูลประชากรตามช่วงอายุ โดยอาจใช้เทคนิคเช่น
- Reclassify: การจัดกลุ่มข้อมูลใหม่โดยใช้ข้อมูลเชิงบรรยาย
- Dissolve: การลบขอบเขตระหว่างพื้นที่ที่เป็นชนิดเดียวกันเพื่อรวมเป็นพื้นที่ใหญ่ขึ้น
- Merge: การรวมข้อมูลพื้นที่เข้าด้วยกันโดยกำหนดรหัสหรือค่าใหม่
5. การพิจารณาความต้องการใช้งานและการแลกเปลี่ยนข้อมูล
การแบ่งกลุ่มข้อมูลต้องสอดคล้องกับความต้องการใช้งานขององค์กรและความสามารถในการแลกเปลี่ยนข้อมูลกับหน่วยงานอื่น เพื่อให้เกิดการใช้ทรัพยากรข้อมูลอย่างคุ้มค่าและลดความซ้ำซ้อน
สรุป
การแบ่งกลุ่มข้อมูลในฐานข้อมูล GIS มีหลักเกณฑ์ที่เน้นการจำแนกข้อมูลเป็นกลุ่มตามลักษณะและการใช้งาน ได้แก่ ข้อมูลแผนที่ฐาน ข้อมูลทั่วไป และข้อมูลเฉพาะเรื่อง พร้อมทั้งใช้กระบวนการแบ่งกลุ่มข้อมูล (Classification) เพื่อจัดการข้อมูลเชิงบรรยายและเชิงพื้นที่อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยให้การจัดเก็บ การวิเคราะห์ และการแลกเปลี่ยนข้อมูลในระบบ GIS เป็นไปอย่างมีประสิทธิผล
การออกแบบฐานข้อมูล GIS เพื่อรองรับ การวิเคราะห์หลายชั้นข้อมูล (Multi-layer Spatial Analysis) จำเป็นต้องวางโครงสร้างอย่างเป็นระบบโดยใช้หลักการของ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database Design) ร่วมกับแนวคิด Topological Model และ Data Normalization เพื่อให้สามารถ:
- เชื่อมโยงข้อมูลเชิงพื้นที่จากหลายแหล่ง
- รองรับการวิเคราะห์ซ้อนชั้นข้อมูล (Overlay Analysis)
- จัดการและปรับปรุงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
🎯 วัตถุประสงค์ของฐานข้อมูลแบบหลายชั้น (Multi-layer GIS Database)
- รวมข้อมูลหลากหลายประเภท เช่น สิ่งแวดล้อม สาธารณูปโภค สาธารณสุข ประชากร ฯลฯ
- วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างพื้นที่และคุณลักษณะ เช่น “พื้นที่ที่มีน้ำท่วมซ้ำซาก” กับ “ประชากรผู้สูงอายุ”
- ใช้เป็นฐานข้อมูลกลางในการวางแผนผังเมือง การจัดการทรัพยากร หรือการตัดสินใจเชิงนโยบาย
🧱 ขั้นตอนการออกแบบฐานข้อมูล GIS สำหรับหลายชั้นข้อมูล
1. นิยาม Feature Classes หลัก (Spatial Layers)
ADMIN_BOUNDARY: ขอบเขตตำบล/อำเภอ (Polygon)LANDUSE: การใช้ที่ดิน (Polygon)FLOOD_ZONES: พื้นที่เสี่ยงน้ำท่วม (Polygon)POPULATION_POINTS: จุดข้อมูลประชากร (Point)HEALTH_FACILITIES: หน่วยบริการสุขภาพ (Point)ROAD_NETWORK: เส้นทางคมนาคม (Line)
2. ออกแบบ Entity–Relationship Diagram (ERD)
plaintextCopyEdit +---------------------+
| ADMIN_BOUNDARY |
|---------------------|
| Admin_ID (PK) |
| Name |
| Area_Sqkm |
+---------------------+
|
| 1
|
| ∞
+---------------------+
| POPULATION |
|---------------------|
| Pop_ID (PK) |
| Admin_ID (FK) |
| Age_Group |
| Gender |
| Income_Level |
+---------------------+
+---------------------+
| LANDUSE |
|---------------------|
| Landuse_ID (PK) |
| Type_Code |
| Description |
| Admin_ID (FK) |
+---------------------+
+---------------------+
| FLOOD_ZONES |
|---------------------|
| Flood_ID (PK) |
| Severity |
| Frequency |
| Admin_ID (FK) |
+---------------------+
+---------------------+
| HEALTH_FACILITIES |
|---------------------|
| Health_ID (PK) |
| Type |
| Beds_Number |
| Admin_ID (FK) |
+---------------------+
3. ตารางข้อมูลเชิงคุณลักษณะ (Attribute Tables)
ตัวอย่าง: ตาราง POPULATION
| Pop_ID | Admin_ID | Age_Group | Gender | Income_Level |
|---|---|---|---|---|
| P001 | A01 | ผู้สูงอายุ | ชาย | 7500 |
| P002 | A01 | วัยแรงงาน | หญิง | 9500 |
| P003 | A02 | เด็กเล็ก | หญิง | 4300 |
ตัวอย่าง: ตาราง LANDUSE
| Landuse_ID | Type_Code | Description | Admin_ID |
|---|---|---|---|
| LU01 | A1 | พื้นที่เกษตรกรรม | A01 |
| LU02 | U1 | พื้นที่ชุมชน | A01 |
| LU03 | F1 | พื้นที่ป่าไม้ | A02 |
4. ตัวอย่างการวิเคราะห์
กรณีศึกษา: วิเคราะห์พื้นที่เสี่ยงสูงน้ำท่วมซ้ำซากที่มีผู้สูงอายุมากกว่า 200 คน และไม่มีสถานพยาบาลใกล้เคียง
ขั้นตอนวิเคราะห์เชิง GIS:
- Overlay ชั้น
FLOOD_ZONESกับADMIN_BOUNDARY - Join ตาราง
POPULATIONโดยเลือกเฉพาะAge_Group = ผู้สูงอายุ - Spatial Query หาอำเภอที่ไม่มี
HEALTH_FACILITIESในรัศมี 2 กม. - แสดงผล ด้วย Thematic Map และ Summary Table
✅ แนวทางปฏิบัติที่ดี (Best Practices)
- ใช้ Primary Key (PK) และ Foreign Key (FK) ให้ครบถ้วนเพื่อความสัมพันธ์ระหว่างตาราง
- ระบุ Data Type อย่างชัดเจน เช่น Text, Integer, Date, Double
- กำหนด Domain หรือ Code List เพื่อป้องกันการป้อนข้อมูลผิด เช่น Gender = [ชาย, หญิง], Flood Severity = [ต่ำ, ปานกลาง, สูง]
- จัดการข้อมูลด้วย Data Dictionary เพื่ออธิบายความหมายของแต่ละฟิลด์และความสัมพันธ์
📌 บทสรุปเชิงวิชาการ
การออกแบบฐานข้อมูล GIS สำหรับการวิเคราะห์หลายชั้น ช่วยให้เกิดระบบที่มีประสิทธิภาพ ยืดหยุ่น และรองรับการประมวลผลในระดับองค์รวม (macro scale) หรือจุลภาค (micro scale) ได้อย่างลึกซึ้ง โดยเฉพาะในงานด้าน:
- การวางแผนผังเมือง
- การประเมินสิ่งแวดล้อม
- การพัฒนาสุขภาวะชุมชน
- การบริหารจัดการทรัพยากรธรรมชาติและภัยพิบัติ
การใช้ความสัมพันธ์ระหว่างตารางในฐานข้อมูล GIS มีขั้นตอนอย่างไร
การสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตารางในฐานข้อมูล GIS เป็นกระบวนการสำคัญที่ช่วยเชื่อมโยงข้อมูลเชิงพื้นที่ (Spatial Data) กับข้อมูลเชิงคุณลักษณะ (Attribute Data) เพื่อให้สามารถวิเคราะห์และจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีขั้นตอนหลักดังนี้
1. การเตรียมข้อมูลและระบุคีย์เชื่อมโยง (Key Fields)
เริ่มต้นด้วยการตรวจสอบตารางข้อมูลแต่ละชุดเพื่อหา คีย์หลัก (Primary Key) หรือ คีย์ที่ใช้เชื่อมโยง (Join Field) ซึ่งเป็นฟิลด์ที่มีค่าที่ไม่ซ้ำกันและใช้เป็นตัวเชื่อมระหว่างตาราง เช่น รหัสประจำตัว (ID) หรือรหัสพื้นที่ (Area Code)
2. เลือกประเภทความสัมพันธ์ระหว่างตาราง
ใน GIS สามารถสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตารางได้ 4 แบบหลัก ได้แก่
- หนึ่งต่อหนึ่ง (One-to-One): ระเบียนในตาราง A เชื่อมโยงกับระเบียนเดียวในตาราง B โดยใช้คำสั่ง Join
- หนึ่งต่อหลาย (One-to-Many): ระเบียนในตาราง A เชื่อมโยงกับหลายระเบียนในตาราง B โดยใช้คำสั่ง Relate
- หลายต่อหนึ่ง (Many-to-One): หลายระเบียนในตาราง A เชื่อมโยงกับระเบียนเดียวในตาราง B โดยใช้ Join
- หลายต่อหลาย (Many-to-Many): หลายระเบียนในตาราง A เชื่อมโยงกับหลายระเบียนในตาราง B โดยใช้ Relate
3. ดำเนินการเชื่อมโยงข้อมูล (Join หรือ Relate)
ใช้โปรแกรม GIS เช่น ArcMap หรือ QGIS เพื่อทำการเชื่อมโยงตารางโดยเลือกฟิลด์ที่เป็นคีย์เชื่อมโยง จากนั้นเลือกวิธีการเชื่อมโยงที่เหมาะสม (Join หรือ Relate) ตามประเภทความสัมพันธ์ที่กำหนดไว้
4. ตรวจสอบผลลัพธ์และความถูกต้องของข้อมูล
หลังจากเชื่อมโยงข้อมูลแล้ว ควรตรวจสอบว่าข้อมูลถูกเชื่อมโยงอย่างถูกต้อง เช่น ข้อมูลในตารางที่เชื่อมโยงมาแสดงครบถ้วนและสัมพันธ์กับข้อมูลเชิงพื้นที่อย่างถูกต้อง
5. การลบหรือแก้ไขความสัมพันธ์เมื่อจำเป็น
หากต้องการยกเลิกความสัมพันธ์ สามารถลบการเชื่อมโยง (Unjoin หรือ Unrelate) ได้ตามความเหมาะสม เพื่อป้องกันความสับสนหรือข้อผิดพลาดในการวิเคราะห์ข้อมูล
ตัวอย่างการใช้งานในโปรแกรม ArcMap
- เปิดโปรแกรม ArcMap และนำเข้าข้อมูลที่ต้องการ
- เปิดตาราง Attribute ของชั้นข้อมูลที่ต้องการเชื่อมโยง
- เลือกฟิลด์ที่ใช้เป็นคีย์เชื่อมโยง เช่น SOIL_ID หรือ AMP_CODE
- ใช้คำสั่ง Join เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลแบบหนึ่งต่อหนึ่ง หรือ Relate สำหรับความสัมพันธ์แบบหนึ่งต่อหลาย
- ตรวจสอบข้อมูลที่เชื่อมโยงในตาราง Attribute ว่าถูกต้องครบถ้วน
- หากต้องการลบความสัมพันธ์ ให้ใช้คำสั่ง Remove Join หรือ Remove Relate
สรุป
การใช้ความสัมพันธ์ระหว่างตารางในฐานข้อมูล GIS เป็นกระบวนการที่ต้องกำหนดคีย์เชื่อมโยงและเลือกประเภทความสัมพันธ์ที่เหมาะสม จากนั้นดำเนินการเชื่อมโยงข้อมูลด้วยคำสั่ง Join หรือ Relate และตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล เพื่อให้การวิเคราะห์และการจัดการข้อมูลเชิงพื้นที่และเชิงคุณลักษณะเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ
การใช้ความสัมพันธ์ระหว่างตารางในฐานข้อมูล GIS (Relational Join in GIS Databases) เป็นกระบวนการสำคัญที่ช่วยให้ระบบสามารถนำ ข้อมูลเชิงพื้นที่ (Spatial Data) มาร่วมวิเคราะห์กับ ข้อมูลเชิงคุณลักษณะ (Attribute Data) อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database Model) ที่ใช้ใน GIS สมัยใหม่ เช่น ArcGIS, QGIS, PostgreSQL/PostGIS, หรือ SpatiaLite
ต่อไปนี้คือขั้นตอนอย่างเป็นระบบในการใช้ความสัมพันธ์ระหว่างตารางในฐานข้อมูล GIS พร้อมคำอธิบายเชิงวิชาการ:
🧭 ขั้นตอนการใช้ความสัมพันธ์ระหว่างตารางในฐานข้อมูล GIS
ขั้นตอนที่ 1: ออกแบบ Primary Key และ Foreign Key อย่างเหมาะสม
การสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตารางต้องเริ่มจากการระบุ คีย์หลัก (Primary Key: PK) ในตารางแม่ และ คีย์รอง (Foreign Key: FK) ในตารางลูก ตัวอย่างเช่น:
- ตาราง
ADMIN_AREAมีAdmin_IDเป็น Primary Key - ตาราง
POPULATIONมีAdmin_IDเป็น Foreign Key
การออกแบบเช่นนี้จะช่วยให้สามารถเชื่อมโยงข้อมูลประชากรแต่ละชุดกับพื้นที่ที่ตั้งได้อย่างแม่นยำ
ขั้นตอนที่ 2: จัดเตรียมตารางข้อมูลเชิงคุณลักษณะ (Attribute Table)
จัดโครงสร้างตารางให้เป็นไปตามรูปแบบฐานข้อมูลสัมพันธ์ เช่น .csv, .dbf, หรือฐานข้อมูล SQLite/PostgreSQL โดยควรตรวจสอบว่า:
- ชนิดข้อมูลตรงกัน (Data Type Matching) เช่น Text vs Text, Integer vs Integer
- ไม่มีค่าซ้ำหรือว่างใน Primary Key
- รูปแบบของรหัสตรงกับรหัสในชั้นข้อมูลเชิงพื้นที่
ตัวอย่างตาราง:
| Admin_ID | Population | Elderly | Income_Avg |
|---|---|---|---|
| A01 | 5823 | 687 | 8700 |
| A02 | 4135 | 544 | 7450 |
ขั้นตอนที่ 3: เชื่อมโยงตารางกับชั้นข้อมูล (Join Operation)
🔹 ใน QGIS:
- คลิกขวาชั้นข้อมูล → Properties → Joins
- Add Join
- Join layer: ตาราง .csv หรือ DB
- Join field:
Admin_ID - Target field:
Admin_ID
- Apply และตรวจสอบการเชื่อมโยง
🔹 ใน ArcGIS:
- คลิกขวาชั้นข้อมูล → Joins and Relates → Join
- Join field:
Admin_ID - Table: ตารางข้อมูล .dbf หรือ SQL
- ตรวจสอบผลลัพธ์ผ่าน Attribute Table
ขั้นตอนที่ 4: ตรวจสอบความถูกต้องของการเชื่อมโยง
- ใช้ Identify Tool คลิกแต่ละฟีเจอร์ แล้วดูค่าคุณลักษณะที่เชื่อมมา
- ใช้ Select by Attribute ตรวจสอบ เช่น
Population > 5000 - สร้าง Thematic Map เพื่อดูการแสดงผลตามข้อมูลที่เชื่อม เช่น รายได้เฉลี่ย
ขั้นตอนที่ 5: จัดการความสัมพันธ์แบบถาวร (Permanent Join)
หากต้องการให้ข้อมูลที่เชื่อมโยง ถูกฝังลงในฐานข้อมูลอย่างถาวร (เช่น เพื่อใช้ใน WebGIS หรือ Export):
- ใน QGIS: Right-click layer > Export > Save Features As… > GeoPackage/ESRI Shapefile
- ใน ArcGIS: Data > Export Data
การทำเช่นนี้จะช่วยให้ข้อมูลที่เชื่อมโยงอยู่คงอยู่แม้ไม่มีตารางภายนอก
📌 แนวคิดสำคัญทางวิชาการ
| ประเด็น | คำอธิบาย |
|---|---|
| One-to-One Relationship | ฟีเจอร์เชิงพื้นที่ 1 รายการ มีข้อมูลเชิงคุณลักษณะ 1 รายการ |
| One-to-Many | พื้นที่ 1 ตำบล อาจมีโรงเรียนหลายแห่ง (ใช้ Relate มากกว่า Join) |
| Normalization | การแยกข้อมูลออกเป็นตารางต่างหากเพื่อลดความซ้ำซ้อน และเพิ่มความยืดหยุ่นในการวิเคราะห์ |
| Foreign Key Integrity | ป้องกันการเชื่อมโยงที่ผิดพลาดจากค่าที่ไม่ตรงกันระหว่างตาราง |
🎯 ตัวอย่างการประยุกต์จริง
- เชื่อม
TAMBON_IDในแผนที่ขอบเขตตำบลกับตารางHealth_Indexเพื่อประเมินคุณภาพชีวิต - เชื่อมตาราง
LandUse_Classificationกับแผนที่ประเภทการใช้ที่ดิน เพื่อสร้างแผนที่ thematic - เชื่อมข้อมูลน้ำท่วมซ้ำซากกับตารางครัวเรือน เพื่อวิเคราะห์ความเปราะบางของประชากร
✅ บทสรุปเชิงวิชาการ
การใช้ความสัมพันธ์ระหว่างตารางในฐานข้อมูล GIS ช่วยให้:
- เชื่อมโยงข้อมูลเชิงพื้นที่กับสารสนเทศที่ซับซ้อนได้
- ขยายการวิเคราะห์ให้ครอบคลุมหลายมิติ เช่น สังคม เศรษฐกิจ และสิ่งแวดล้อม
- รองรับ ระบบวิเคราะห์หลายชั้น (multi-layered spatial decision support system)
- เป็นรากฐานของการพัฒนา ฐานข้อมูลภูมิศาสตร์เชิงสัมพันธ์ (Relational GIS Database) อย่างยั่งยืน