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Numeri civici Open Data in Italia (hashtag #IndirizzatiItalia!): un po’ di dettaglio tecnico

24 settembre 2014 3 commenti

Nel post relativo all’annuncio  di Numeri Civici Open Data in Italia (hashtag #IndirizzatiItalia!) non mi sono dilungato nei dettagli tecnici per non appesantire: ora, per chi interessato, fornisco qui alcune informazioni.

Nel documento è possibile trovare, per ogni livello informativo:

  • i riferimenti relativi al nome dell’Ente che lo mette a disposizione in modalità open data
  • la sua url di pubblicazione
  • la sua url di download
  • il riferimento della licenza d’uso del dato
  • la url di download al dato trasformato in formato ESRI shapefile (senza alterazione della struttura dati), con sistema di riferimento WGS84

I dati sono anche resi consultabili, da un punto di vista geografico, usando il software open source QGIS, in due modalità:

Una breve nota tecnica: è necessario, per la consultazione di livelli informativi del Geoportale Nazionale, che, qualora si operi su una rete locale, si verifichi la corretta configurazione del  proxy, e, per rendere operativo lo sfondo OpenStreetMap, che, nel QGIS utilizzato, sia presente ed attivo il plugin OpenLayers. I progetti QGIS sono stati realizzati con la versione 2.0.1 (Dufour).

Per una consultazione web ho invece realizzato un piccolo esempio in web mapping basato su HTML, Javascript e Leaflet.

DettaglioMappa

L’applicazione permette di:

  • localizzare l’area di interesse per indirizzo o nome della località
  • attivare / disattivare i layer di interesse (il dettaglio dell’indirizzo <via> <civico> è fornito solo alle scale di maggior dettaglio)
  • interrogare interattivamente il livello informativo “Civici Geoportale Nazionale – (WFS)”

Visto che nell’applicazione di web mapping non era possibile elencare i più di 100 livelli informativi, questi sono stati raggruppati per Regione e/o Ente realizzando per ognuno di essi un singolo catalogo raster TMS usando come soluzione TileMill.

Per rendere più veloce la produzione dei vari cataloghi i dati, dopo essere stati trasformati in formato ESRI Shapefile e riportati in WGS84 (EPSG 4326), sono stati caricati in POSTGIS.

Sono anche disponibili due livelli informativi tratti dai geoservizi OGC offerti dal Geoportale Nazionale, il servizio WMS dei civici aggiornamento 2012 e il corrispettivo servizio WFS che permette l’interrogazione interattiva dei singoli numeri civici (funzionalità disponibile solo alle scale di maggior dettaglio onde evitare, da un lato, di richiedere un numero di features eccessivo al server del Geoportale Nazionale, e dall’altro di appesantire la fase di rendering sul browser).

Ovviamente sono disponibili diversi livelli informativi di sfondo (baselayer).

La modalità di pubblicazione in web mapping adottata, sebbene funzionale, ha il vantaggio di essere semplice e non richiede particolari necessità infrastrututrali, è sufficente un web server e un po’ di spazio disco. Al tempo stesso ha, indubbiamente dei limiti, il primo tra tutti è che la sua “semplicità” porta a perdere il livello di dettaglio dei dati raccolti, rendendoli disponibili solo in forma aggregata e come cataloghi raster TMS.

Una soluzione più “enterprise” richiede una disponibilità di un minimo di infrastruttura che al momento non ho adottato non disponendone. Non per questo non ho individuato una possibile soluzione che permetta, da un lato, di mantenere il dettaglio del dato  e al tempo stesso permetta di garantire sia buone prestazioni in consultazione sia l’interoperabilità.

Tale soluzione è basata su una pila tecnologica completamente open source (quindi facilmente replicabile da chi interessato …), che comprende:

Questa rappresenta “una” scelta, non l’unica adottabile nel panorama del mondo gis open source come pure nell’ambito del mondo gis bastao su soluzioni proprietarie.

Implementativamente e per ragioni di praticità, ho utilizzato OpenGeoSuite 4.0.2 (usando una installazione di default, senza alcun parametro di ottimizzazione …), su un quadcore Intel con 8Gbyte di RAM e Windows 7 Enterprise: ovviamente questa non è da considerarsi una configurazione adatta per un ipotetico ambiente di produzione.

Mentre la scelta di POSTGIS come data base spaziale direi che è quasi “inequivocabile”, la scelta di GeoServer è stata indirizzata dal fatto che, oltre ad essere un ottimo gis server, ha una caratteristica che, nel caso specifico dei dati che si dovevano trattare, tornava molto utile, vale a dire la capacità di implementare un point clustering server side per facilitare la consultazione di layer con un gran numero di punti che, altrimenti, dovrebbero essere renderizzati sul client, con prestazioni non accettabili.

Il tutto, come valore aggiunto, realizzato usando modalità standard, vale a dire uno stile SLD, ed esponendo il layer in interoperabilità secondo i consueti standard OGC (WMS e WFS).

NOTA: l’esempio di stile SLD fornito dal tutorial Buondless non permette di interrogare i singoli punti e quindi ho dovuto leggermente modificarlo e lo rendo liberamente scaricabile.

Volendo approfondire questa funzionalità ho quindi adottato questa soluzione.

Ecco un video in cui, usando GeoExplorer (integrato in OpenGeoSuite …), è possibile consultare tutti i 149 layer messi a disposizione

 mentre ecco un video in cui, alcuni dei layer dei civici puntuali sono consultati come layer WMS da un client QGIS

dimostrando quindi come, se ce ne fosse ancora bisogno, grazie all’adozione di servizi GIS esposti secondo standard di interoperabilità e con architetture in grado di scalare opportunamente sia possibile offrire dati geografici a diversi fruitori, sia gis desktop (commerciali e non), sia web browser (usando librerie open source quali OpenLayers, Leaflet, ecc .. , ma anche usando soluzioni commerciali), sia mobile, ma a questo punto diventa un puro esercizio informatico che non ha grande valore aggiunto quindi mi fermo qui.

GeoGit: un nuovo tool (in alpha version), offerto da OpenGeo


Ho già citato in un precedente post l’esperienza della città di Chicago che, per condividere i propri dati con gli utenti ha pubblicato alcuni dei suoi open data georiferiti su GitHub sollecitandone i fork per gli aggiornamenti,

Ora è stato recentemente annunciato da OpenGeo un nuovo prodotto open source, rilasciato in alpha version, denominato GeoGit che ha come obiettivo (cito testualmente …), “…. to propose a new approach to working with spatial data, recommending a shift from treating spatial data simply as data to considering it as programmers do source code.”

Altra frase che ha suscitato il mio interesse è la seguente: “ …. We propose that organizations can benefit from crowdsourcing spatial data while retaining control over their information repositories and maintaining authoritative data sources.

I principi su cui si basa questa iniziativa sono stati enunciati in tre white papers di cui riporto i riferimenti:

Provo a riassumere nel seguito quanto descritto nel dettaglio nei tre papers di cui sopra di cui consiglio la lettura e a cui comunque rimando.

La sfida che viene proposta è sicuramente innovativa, quanto mai impegnativa ma al tempo stesso molto affascinante: provare ad affontare il tema della creazione e gestione dei dati geografici con gli stessi principi collaborativi con cui viene trattata la gestione del codice sorgente.

Questo offre prospettive interessanti come pure l’obiettivo dichiarato di ridurre il tempo dedicato alla gestione del dato stesso per andare ad aumentare il tempo dedicato a creare valore aggiunto (funzionalità e servizi), su di esso

L’idea non è completamente nuova: alcuni tentativi di introdurre un sistema distribuito di controllo di versione sui dati geografici è già stato affrontato nel tempo da ESRI con ArcSDE e dalla stessa ORACLE con Workspace Manager.

Lo stesso progetto OpenStreetMap offre un sistema di versionamento, per quanto intorno ad un unico database centralizzato.

L’idea che guida OpenGeo nell’adattare i concetti chiave del versionamento distribuito tipico del mondo software ai dati spaziali, si basa su una similitudine che è la seguente: molte persone che usano il software non sono interessate ad ottenere accesso o avere maggiore conoscenza sul codice sorgente, analogamente a come molte persone che usano le mappe non sono interssate ai dati su cui queste di basano.

Al tempo stesso come gli sviluppatori possono essere interessati al codice sorgente di un’applicazione per poterlo modifcare, correggere. migliorare, coloro che sono interessati ai dati spaziali possono avere interesse nel modificarli, correggerli e migliorarli.

OpenGeo auspica che, analogamente a come è avvenuto nel mondo del software, dove questo approccio di condivisione ha portato ad una maggiore diffusione e consapevolezza unita ad un aumento della qualità del software, lo stesso avvenga nel mondo dei dati spaziali.

Quanto proposto da OpenGeo sembra andare oltre il modello impostato e portato avanti con successo da un progetto importante come OpenStreetMap il cui obiettivo è quello di raccogliere, e ridistribuire a tutti, in un’unica banca dati le informazioni spaziali attraverso le operazioni di edit fatte da un numero di crowdmapper volontari e appassionati sempre maggiore: si propone un modello collaborativo che richiede un nuovo paradigma e nuove problematiche da dover affrontare.

Un approccio che porti ad un modello collaborativo basato su un modello di versionig distribuito sui dati dovrebbe facilitare la collaborazione tra diverse organizzazioni / enti che hanno necessità di utilizzare e gestire i medesimi livelli informativi.

Ad oggi queste esigenze, per quanto le diverse iniziative / strumenti / tools che gravitano intorno ai concetti di Spatial Data Infrastructure (SDI), in senso lato, cerchino di mitigare la duplicazione di dati, non hanno ancora avuto una risposta esaustiva e resta sempre necessaria un’autorità centrale che si faccia carico di integrare (con diversi livelli di possible automatismo ma pur sempre con un elevato grado di controllo umano), le diverse sorgenti di informazione.

Un modello di versionig distribuito sui dati potrebbe semplificare la collaborazione, in quanto ogni organizzazione /ente manterrebbe il controllo completo sulla propria copia dei dati (potendovi applicare i propri processi di quality assurance), e non cedere così il controllo ad un’autorità esterna, ma al tempo stesso avrebbe visione di ogni change presenti su ogni repository delle altre organizzazioni e decidere se e quando effettuare i merge (per chi interessato nell’articolo originale viene riportato un esempio di dettaglio).

Il modello proposto potrebbe essere anche strumento abilitante per permettere un colloquio fattivo tra due mondi che ad oggi proseguono il loro cammino parallelamente guardandosi a distanza: il mondo dei dati geografici “ufficiali” o certificati (authoritative), generalmente gestiti da organizzazioni governative in grado di certificare le proprie informaizoni, ed il mondo della neo-geografia o del Volunteered Geographic Information (VGI) in cui rientrano tutti gli utenti crowdsourced legati a realtà quali OpenStreetMap, Google MapMaker, Ushahidi, ecc … .

I due mondi hanno ovviamente cicli di vita applicati ai dati completamente diversi: l’approccio VGI basato sul crowdsourcing permette a chiuque di fare edit dei dati, permettendo così si avere dati più aggiornati per quanto potenzialmente (????!!!!), passibili di errori, mentre l’approccio “authoritative” permette un modello centralizzato in cui il dato viene aggiornato e alterato in modo controllato, permettendo un dato di maggiore precisione (????!!!!), ma inevitabilmente con tempi più lenti.

Con un modello di versioning distribuito sui dati le organizzazioni / enti ufficiali potrebbero disporre del meglio di entrambi.

Infatti se da un lato con lo stesso approccio potrebbero collaborare con  altre organizzazioni / enti come descritto in precedenza, dall’altro potrebbero anche collaborare con singoli o gruppi interessati a vario titolo al miglioramento del dato stesso.

Il fornitore del dato può continuare a pubblicare versioni dei dati pienamente testati e verificati con un ciclo di vita del dato più “lento” per chi interessato a questa tipologia di dato, mentre chi usa il dato e ha necessità di avere un livello informativo più generale ed aggiornato, anche a scapito della sua certificazione, può mantenere una copia del dato certificato su cui fare le proprie modifiche / aggiornamenti e periodicamente riportarle sul repository del dato “authoritative” da cui questi poi rientreranno nel ciclo di vita del dato ufficiale (anche qui per chi interessato nell’articolo originale viene riportato un esempio di dettaglio).

Un modello di versioning distribuito sui dati avrebbe vantaggi anche nel caso di utilizzo di strumenti portabili di acquisizione di dati sul campo dove spesso non è garantita la copertura di rete o la sua affidabilità. In questo caso infatti il dispositivo mobile potrebbe essere visto come l’ennesimo repository da sincronizzare verso la base dati centrale o master.

A livello di rete questo tipo di approccio potrebbe trovare ulteriori vantaggi se si considera che il traffico potrebbe essere limitato rispetto ad una situazione tradizionale di upload / download in quanto sarebbero interessate solo le features create / modificate e non l’intero livello informativo.

Alcuni vantaggi, non molto in realtà se confrontato all’effettiva necessità ed onere, si potrebbero avere anche a livello di metadati in quanto gli strumenti di controllo di versione raccolgono metadati automaticamente, alcuni dei quali potrebbero essere utilizzati per tracciare la storia di ogni dataset per conoscere chi ha modificato cosa quando.

OpenGeo, dopo aver valutato diverse alternative, ha infine scelto di prendere in prestito le idee migliori da un software, non-geospaziale,  di versioning distribuito come Git e di costruire qualcosa di nuovo che fosse in grado di gestire dati geospaziali.

Si tratta di un primo passo ma altri possibili sono previsti come possibili alternative / evoluzioni:

  • usare un approccio “ibrido” introducendo un database spaziale per fornire acecsso rapido e indicizzazione spaziale ai dati lasciando a Git le parti di versioning e history
  • usare la tecnologia che sta alla base di CouchDB. Questo approccio permette di seperare il back end ed il front end così che se qualche novità interessante si presentasse sul mondo degli strumenti open source sia possibile e facilitato il suo utilizzo

GeoGit non è direttamente compatibile con Git o GitHub ma adatta i concetti di base di Git al contesto dei dati spaziali e si basa sia su GeoSynchronization Service module (una specifica OGC sulla sincronizzazione dei dati), sia sugli standard del Web Feature Service 2.0 (WFS-T). Le features sono implementate usando il  formato binario Hessian e il formato Well Known Binary (WKB), standard OGC che è ampiamente supportato da diversi tool ( per chi interessato nell’articolo originale viene riportato un esempio di dettaglio).

Ovviamente ci sono diversi punti ancora aperti: editando direttamente un datastore POSTGIS con un qualunque client gis desktop senza passare attraverso GeoGit si creano situazioni di inconsistenza, in modo del tutto analogo a come avverebbe se, in un utilizzo tradizionale di GitHub,  si facessero accessi diretti sul repository remoto senza fare il push delle modifiche sul repository locale.

Ovviamente per permettere di poter lavorare in una situazione “mista” in cui si possano fare editing sia in modo tradizionale sia attraverso l’utilizzo di WFS-T sarebbe necessario implementare delle strategie di notifiche sul repository attraverso trigger a livello del db POSTGIS oppure con plugin specifici sui vari client, quindi un mondo ancora piuttosto complesso.

Altri limiti attuali sono:

  • è possibile utilizzare repositories con versioni lineari quindi non ci sono possibilità di fare branch, diff o rollbacks
  • è stato testato su POSTGIS ma è stato progettato per lavorare con qualunque datastore che possa restituire degli ID stabili e quindi dovrebbe lavorare con ORACLE, ArcSDE, SQL Server e DB2

Al netto di queste limitazioni e come detto in precedenza il prodotto è disponibile nella sua alpha version.

Proseguono le attività tra cui:

  • un’interfaccia javascript based realizzata sulla base di GXP così da essere facilmente incorporata in GeoExplorer, GeoNode e altre applicazioni che permetta di avere un’applicazione demo di front end così da interagire con la componente di back end
  • uno strato di API javascript che permetta funzionalità di “diff”, “rollbacks” ma anche visualizzare l’history, fare confronti tra versioni sia sui dati spaziali sia sui dati associati. Questa fase è considerata molto complicata in quanto si tratta di andare ad affrontare concetti completamente nuovi se applicati ad un contesto geospaziale: quali sono i significati di un “diff”, un “merge” o un “clone” nel contesto del versionamento distribuito di dati spaziali?
  • integrazione in GeoNode
  • integrazioni sia nel mondo Mobile sia nel mondo Desktop. In particolare per quest’ultimo aspetto c’è da considerare la proliferazione di strumenti sia open source sia proprietari

In conclusione quindi GeoGit si presenta come soluzione tutt’altro che matura, anzi, nella versione attuale decisamente limitata, ma indubbiamente si tratta di un progetto interessante da seguire nelle sue evoluzioni.

Fonte: Blog OpenGeo

Nuovi rilasci: GeoServer 2.3 beta, MapStore 1.0.0 e FME 2013


Oggi è stata una giornata caratterizzata da una serie di rilasci di nuove versionidi prodotti del mondo GIS.

Direttamente dal blog di GeoServer è stato annunciato GeoServer 2.3 beta la prima versione della nuova generazione del GIS server open source forse più duffuso.

Le novità elencate sono davvero tante:

  • un nuovo modulo community che permette di gestire la configurazione in un database relazionale (i test sembra che diano buone performance anche con milioni di layer …..)
  • il sottosistema disk quota subsystem è stato completamente rivisto e la dipendenza da Berkeley DB Java è stata eliminata permettendo l’utilizzo di RDMS standard. Il prodotto viene distribuito con un database H2 ma permette di utilixzzare RDBMS estreni quali PostgrSQL o Oracle ed è anche permesso ad un cluster di istanze di GeoWebCache di condividere la stessa disk quota information
  • miglioramento dei Layer Group
  • miglioramenti sul fronte del sottosistema di sicurezza
  • miglioramenti sul fronte WPS: sarà possibile associare processi a determinati utenti
  • integrazione con INSPIRE con un modulo community dedicato

Per maggiori dettagli si rimanda al post del blog ufficiale di GeoServer.

GeoSolutions ha rilasciato MapStore 1.0.0, un nuovo prodotto per creare, salvare e condividere mappe.

MapStore è basato sul framework  GeoExplorer Open Source ed è licenziato con licenza GPL.

Permette di fare mashup di contenuti con Google Maps, OpenStreetMap, MapQuest, Bing ma anche servizi WMS.

Internamente utilizza GeoStore (la soluzione di GeoSolutions per il resource storing and retrieving), e Http-proxy per comunicare con server come quelli che offrono contenuti via WMS.

Infine Safe ha annunciato il rilaascio di FME 2013 che ora supporta più di 300 formati, nuove funzionalità di trasformazione, 3D e molte altre feature. E’ stto pubblicato anche un video di presentazione.

 

Where Camp EU 2013: alcune note

20 gennaio 2013 1 commento

Dal 18 al 19 Gennaio 2013 si è tenuto a Roma Where Camp 2013 presso Porta Futuro: riporto alune note della mia partecipazione che non saranno esaustive di tutti gli interventi ciò dovuto al fatto che il mio inglese è … diciamo …. un po “fuori allenamento”.

I partecipanti non erano moltissimi, orientivamemte tra i 30 e i 40: diciamo che Gennaio forse non è il periodo migliore per questi incontri e comunque la crisi si fa un po sentire per tutti. Ovviamente più nutrita la pattuglia italiana ma comunque discreta anche la presenza straniera

L’evento si è aperto con una presentazione di di Mark Killiffe sull’utilizzo di OSM in ambito umanitario in Africa, per mappare in zone degradate la presenza ad esempio di toilette: può sembrare a prima vista una cosa banale ed inutile ma occorre considerare che 3.41 milioni di persone all’anno muoiono per scarsa igiene dell’acqua. Non basta tuttavia mappare i punti ma occorre coinvolgere la popolazione per mantenere “vivo” il dato (situazioni di degrado e contaminazione, nuove toilette legate all’aumento delle popolazione, ecc ….).

Il dato deve essere pubblico e open e da qui l’uso di OSM: è stata realizzata una piattaforma open source denominata Taarifa

Altra presentazione è stata su CartoDB (Sandro Santilli). E’ stato fatto un esempio di utilizzo usando query spaziali su POSTGIS (una delle caratteristiche principali del prodotto), dopo aver caricato su POSTGIS i dati open data degli hotspots wi-fi: ad esempio i punti che ricadono nei dintorni di Porta Futuro, o quelli che ricadono dentro le aree verdi, ecc .. ), con anche tematizzazioni sui risultati ottenuti, esmepio tematizzare diversamemnte gli hotspots trovati sulla base della loro tipologie o le aree verdi sulla base del numero di hotspots che vi ricadono dentro.

Tutto quanto è stato fatto facendo dei filtri spaziali sul layer POSTGIS: molto potente da questo punto di vista anche se serve comunque una buona dose di conoscenza tecnica (le query spaziali non sono proprio alla portata di un utente entry-level ….) da parte di chi usa il back end.

Altra cosa interessante è che è open source (licenza BSD), e quindi ognuno se lo può installare sui propri server.

Francesco Stompanato ha presentato una soluzione mobile per raccolta dati in ambito World Food Programme (WFP): dopo alcuni approfondimenti la scelta è caduta su Open Data Kit.

E’ stata poi la volta di Paolo Corti fare una presentazione di GeoNode. Il prodotto di basa su Django, GeoServer e POSTGIS come tecnologie di base. Ad oggi permette di fare upload di shapefile (occorre caricare i singoli file, altre soluzioni “concorrenti” permettono di caricare lo zip dello shapefile che forse è più comodo ….), e GeoTiff in futuro sono previsti altri formati. L’upload dello shapefile crea un layer POSTGIS e successivamente si possono caricare i metadati (ad oggi mi sembra di aver capito che si basa su GeoNetwork ma forse è in corso un’attività per usare pyCSW ….).

Il backoffice per fare authoring della mappa si basa su GeoExplorer di OpenGeo: è possibile fare anche editing dei dati via web.

E’ previsto il supporto di WMS esterni.

Il prodotto è open source e si può quindi scaricare da GitHub.: tra qualche mese dovrebbe essere rilasciata una nuova versione

E’ stata poi la volta di Michael Gould dell’ESRI Educational Community (da qualche anno in ESRI ma con un passato nel mondo GIS Open ….), che ha parlato a braccio di ciò che è ESRI, coma lavora, come si relaziona con il mondo Open Source ecc … Molte delle cose riportate erano notizie che chi segue un po’ i vari post sulle rete forse conosceva già (GeoPortal come prodotto open source, le estensioni di ArcGIS Dekstop per fare editing su OSM, ArcGIS Desktop Home Edition a soli 100 $ annnui, le recenti acquisizioni di GeoIQ e di Geoloqui, ecc … ), ma sentirli riassunti dalla viva voce di un autorevole esponente ESRI è stato comunque interessante. La notizia più “curiosa” è stata quella che ESRI paga i propri dipendenti su base oraria “anche quando sono fuori ufficio” (sostanzialmente si fidano della professionalità dei dipendenti ….): un modo un po inusuale di lavorare anche se immagino comunque per obiettivi.

Bert Spaan di Waag Society ha tenuto invece un intervemto su CitySDK Mobility, un progetto che ha visto coinvolti diversi partners europei (Amsterdam, Roma, Helsinky, Lamia, Lisbona, Istanbul, Manchester e Barcellona), in un contesto di smart city per la partecipazione e la mobilità.

L’obiettivo è quello di pubblicare dati per la mobilità come open data e fornire delle API specifiche per il loro utilizzo (trasporto e traffico).  Tutti i dati possiedono una proprietà (location), e sono strutturati ed esposti in modo multiplo (excel, csv, shapefile, drf, ecc …). La localizzazione è si importante ma è un attributo (comune), a tutti gli “oggetti” e il progetto mette enfasi sugli oggetti, ognuno dei quali ovviamente avrà attributi descrittivi diversi

Il concetto di “mobilità” è, nel contesto del progetto, parecchio allargato perchè tratta le informazioni sui mezzi pubblici, le mappe, gli orari. il meteo, le informazioni in tempo reale sul traffico, sino ad arriavre ad includere le informazioni crowdsourced.

Il progetto utilizza OSM sfruttando i livelli informativi di interesse: strade, ferrovie, fermate autobus, metro, ecc ..  e supporta standard quali GTFS.

Altre presentazioni:

  • Topologia in PostGIS 2.0 (Sandro Santilli): introduzione alla topologia in POSTGIS 2.0 con un po di storia, cos’è la topologia, il modello concettuale
  • R: software per statistica molto potente e con una integrazione anche con le parti spaziali e di mappa
  • OSGeo Live (Luca Delucchi)

La prima giornata si è poi chiusa con un ampio dibattito a ruota libera su OSM e il suo futuro: qualità del dato, rinnovamento e differenziazione del sito (utente finale, mappatori, sviluppatori, ecc .. hanno esigenze diverse e ad oggi c’è un solo sitoe tutti si atterra lì), modelli di business (fare o meno una sorta di OMS Premium con dati di maggiore qualità/ certificazione? Chi lo fa?), ecc …

Il secondo giorno (con un po di defezioni ….) si è aperto con GeoAvalanche (Francesco Bartoli), una soluzione open source (GNU GPL v3), per raccogliere informazioni georiferite sulle valanghe. La soluzione è basata su una personalizzazione di Ushahidi e ha una componente server basata su GeoServer.

Si è proseguito con una anticipazione di quello che sarà GRASS 7 (Luca Delucchi). Lo sviluppo è iniziato nel 2008 con un gruppo di core developeers di 7-8 persone.

Dovrebbe essere rilasciato nel 2013 anche se non esiste ancora una data e una schedulazione, e comunque scaricabile e disponibile per test su Linux, Windows e MacOS

Drasticamente restrutturato: eliminato codice non utilizzato, miglioramenti e bug fixing, new features. Ecco un breve elenco di alcune caratteristiche:

  • eliminato Tcl/Tk GUI e sostituito ocn wxPython GUI
  • migliorata la parte sui dati vettoriali
  • migliorata la parte di scripting Python
  • librerie 3D raster
  • SQLite è il sistema di default come libreria db (no supporto parti spaziali per ora solo alfanumerici)
  • POSTGIS connection diretta per editing
  • supporto temporal GIS
  • supporto WPS: è possibile esporre processi in GRASS  così che questi possano essere agganciati da motori WPS (es, PyWPS)
  • GUI; map swipe
  • GUI: animation
  • Python: semplifica la programmazione e l’uso dei comandi
  • GUI: semplifica la user experience e l’uso dello strumento

L’ultimo intervento a cui ho assistito prima di lasciare il camp è stato quello di Laurence Penny che ha illustrato l’evoluzione delle mappe stradali / turistiche sin dai primordi passando per gli antichi romani, il medioevo, e pian piano sino ai giorni nostri. E’ stato possibile vedere anche alcuni esempi reali con guide turistiche di fine ‘700  o ‘800 scoprendo così che cose che ad oggi affascinano quali Street View o i navigatori per auto in realtà erano concetti e “implementazioni” già fatte più di 100 anni fa ovviamente su scala ridotta e con “tecnologie” completamente diverse.

Ecco un po di foto dell’evento: primo giorno e secondo giorno.

Aggiornamento (21/01/2013): corretti alcuni riferimenti ai nomi dei relatori su segnazione di Paolo Corti (grazie!) del quale vi segnalo anche il commento al post per ulteriori dettagli su GeoNode