สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน)

อะไรอะไรก็ Shapefile: ข้อมูลภูมิสารสนเทศยุคใหม่มีทางเลือกอื่นหรือไม่?

Mar 18, 2024

ในโลกของข้อมูลภูมิศาสตร์ (Geospatial Data) รูปแบบข้อมูลที่เรียกว่า “Shapefile” ได้เป็นหนึ่งในมาตรฐานที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมายาวนาน รูปแบบนี้ถูกพัฒนาขึ้นโดยอีเอสอาร์ไอ (Environmental Systems Research Institute, Inc.; ESRI) และได้กลายเป็นภาษากลางในการแลกเปลี่ยนข้อมูลทางด้านภูมิศาสตร์สารสนเทศ (Geographic Information System; GIS)

อย่างไรก็ตาม ในขณะที่ Shapefile มีบทบาทสำคัญทั้งในอดีตและปัจจุบัน แต่มีข้อจำกัดหลายประการ จากการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ ๆ และความต้องการที่เพิ่มขึ้นในการจัดการข้อมูลภูมิศาสตร์ที่ซับซ้อนกว่าเดิมทำให้การใช้ Shapefile มีข้อจำกัดที่ไม่สามารถตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นเหล่านี้ได้

บทความนี้จะทำการวิเคราะห์ข้อจำกัดของ Shapefile และเสนอแนวทางสำหรับการแลกเปลี่ยนข้อมูลภูมิศาสตร์ในยุคสมัยใหม่ โดยพิจารณาถึงความจำเป็นในการเลือกรูปแบบข้อมูลที่สามารถรองรับความต้องการของงานภูมิศาสตร์สารสนเทศทั้งในปัจจุบันและอนาคต

ข้อดีของ Shapefile

แม้ว่า Shapefile จะมีข้อจำกัดในหลายด้าน แต่ก็ไม่สามารถปฏิเสธได้ว่าข้อดีที่ทำให้ได้รับความนิยมสูงจากในอดีตและถึงปัจจุบันก็ยังใช้งานกันอยู่ คือความง่ายในการเข้าถึงและการใช้งาน รวมถึงเป็นรูปแบบที่เข้ากันได้ดีกับซอฟต์แวร์ GIS หลาย ๆ ประเภท และมักจะเป็นรูปแบบไฟล์ที่ได้รับการสนับสนุนเป็นอันดับแรก ๆ

ข้อจำกัดของ Shapefile

  • การกำหนดระบบพิกัดอ้างอิง: Shapefile ไม่มีการกำหนดมาตรฐานเริ่มต้นสำหรับระบบพิกัดอ้างอิง ซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาในการแปลงพิกัดหรือการใช้งานร่วมกันในระบบ GIS อื่น ๆ
  • รูปแบบไฟล์: Shapefile ประกอบด้วยไฟล์หลายนามสกุล (.shp, .dbf, .shx) ที่จำเป็นต้องใช้พร้อมกัน ทำให้การจัดการไฟล์และการแชร์ไฟล์มีความยุ่งยาก
  • การตั้งชื่อและจำนวนฟิลด์: การตั้งชื่อฟิลด์ใน Shapefile จำกัดอยู่ที่ 10 ตัวอักษร และรองรับจำนวนฟิลด์สูงสุดเพียง 255 ฟิลด์
  • การเลือกชนิดของข้อมูล: ชนิดข้อมูลใน Shapefile จำกัดเฉพาะ float, integer, date และ text ที่มีความยาวไม่เกิน 254 ตัวอักษร
  • ขนาดไฟล์: Shapefile มีขนาดไฟล์สูงสุดที่ 2GB หรือในบางโปรแกรมสามารถทำให้ Shapefile รองรับได้ถึง 4GB แต่ก็อาจไม่เพียงพอสำหรับบางงาน
  • การผสม Geometry: Shapefile แต่ละไฟล์สามารถบันทึกประเภทของ Geometry ได้เพียงประเภทเดียวเท่านั้น (Point, Line, Polygon)
  • การบันทึกข้อมูล 3 มิติ: Shapefile ไม่สามารถบันทึกข้อมูล 3 มิติที่มีเนื้อหาซับซ้อนได้ เช่น ข้อมูลของเทคเจอร์ ซึ่งหมายความว่าไม่สามารถแสดงลักษณะผิวของโมเดล 3 มิติได้อย่างละเอียด
  • การกำหนดโปรเจคชั่น: Shapefile ใช้คำจำกัดความ Well-Known Text (WKT) ของ ESRI ซึ่งอาจไม่เข้ากันกับคำจำกัดความมาตรฐานจากแหล่งข้อมูลอื่น ๆ เช่น European Petroleum Survey Group (EPSG) โดยเฉพาะในเรื่องของลำดับแกน หรือคำจำกัดความของหน่วย ความไม่เข้ากันนี้อาจนำไปสู่ปัญหาในการแสดงข้อมูลทางภูมิศาสตร์และการตีความ
  • การกำหนดค่า NULL: Shapefile ไม่สามารถกำหนดค่า NULL สำหรับฟิลด์ในตารางข้อมูลได้ เช่น ฟิลด์ที่เป็นตัวเลขจะถูกบังคับให้ใส่ค่าเป็น “0” แทนที่จะเป็น “ไม่มีข้อมูล”

หาก Shapefile ไม่สามารถรองรับความต้องการใช้งานได้ การพิจารณาเพื่อเลือกใช้ไฟล์ประเภทอื่นเพื่อแทนที่ Shapefile มีหลายเกณฑ์ที่ควรพิจารณา เช่น ความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลที่ซับซ้อน, การรองรับข้อมูล 3D, ความสามารถในการทำงานกับไฟล์ขนาดใหญ่ หรือความเข้ากันได้กับซอฟต์แวร์ GIS ที่ใช้อยู่

การสำรวจทางเลือกที่เป็นไปได้

รูปแบบข้อมูลที่เป็นทางเลือกในการใช้งานแทนที่ Shapefile อาทิเช่น OGC GeoPackage, FlatGeobuf, GeoJSON, OGC GML, SpatiaLite, CSV, และ OGC KML แต่ละรูปแบบมีลักษณะเฉพาะตัวที่ทำให้เหมาะสมกับการใช้งานในสถานการณ์ที่แตกต่างกัน สรุปได้ตามตารางตังนี้

ตารางที่ 1 เปรียบเทียบคุณสมบัติของไฟล์ประเภทต่าง ๆ ในระบบภูมิสารสนเทศ

จากตาราง ได้เปรียบเทียบทั้งคุณสมบัติ, ข้อดี, ข้อเสีย และความสามารถของรูปแบบข้อมูลทางภูมิศาสตร์ต่าง ๆ ที่สามารถใช้แทน Shapefile ได้ แต่ละรูปแบบมีลักษณะเฉพาะที่ทำให้เหมาะสมกับการใช้งานและความต้องการที่แตกต่างกัน การเลือกรูปแบบข้อมูลที่เหมาะสมจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ และความสามารถในการจัดการข้อมูลทางภูมิศาสตร์

“สุดท้ายสิ่งที่อยากจะฝากเอาไว้ให้นักภูมิสารสนเทศทุกคนคือ เราไม่จำเป็นที่จะต้องเลิกใช้งานเครื่องมือเดิม แต่เราสามารถเรียนรู้และสนุกกับการเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่จะช่วยให้งานมีประสิทธิภาพมากกว่าเดิมได้”

เนื้อหาโดย นววิทย์ พงศ์อนันต์
ตรวจทานและปรับปรุงโดย ดวงใจ จิตคงชื่น

แปลและปรับปรุงเนื้อหาจาก

Navavit Ponganan

Editor-in-Chief and Senior Data Scientist at Big Data Institute (Public Organization), BDI

Asst. Prof. Duangjai Jitkongchuen, PhD

Vice President, Manpower Development Division at Big Data Institute (Public Organization), BDI