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Posts Tagged ‘PostGIS’

Open data e Open service basati su standard: come ottenere lo shapefile dei Numeri Civici Open Data della Regione Sicilia partendo dai servizi resi disponibili


Tutto è nato da una mail di Andrea Borruso, apparsa sulla lista GFOSS proprio alla vigilia di Natale, in cui si annunciava, da parte della Regione Sicilia e per una serie di comuni, la disponibilità, in modalità WFS, di un dataset dei numeri civici georiferiti.

I servizi sono fruibili direttamente da client diversi, desktop, web, mobile, ecc …. che ovviamente supportino lo standard OGC WFS,  cosa oramai ampiamente diffusa, piuttosto facile da fare e alla portata di un’utenza, seppur tecnica, piuttosto ampia.

Con una chiamata standard è anche possibile avere l’elenco dei comuni per cui sono disponibili i dati dei numeri civici: la chiamata è la seguente:

ogrinfo -ro wfs:"http://map.sitr.regione.sicilia.it/ArcGIS/services/CART_2000/Numeri_Civici/GeoDataServer/WFSServer"

Bello ma, per il mio interesse cioè quello di raccogliere i civici open data disponibili sul panorama nazionale, mancava una visione di insieme che mi fornisse TUTTI i civici a livello regionale.

Ma, essendo tutto basato  su standard, si trattava solo di avere un po di voglia e tempo per fare un interessante (??? 🙂 ) esercizio informatico e “rinfrescare” alcune conoscenze messe un po’ da parte negli ultimi tempi.

Provo a riassumere quanto fatto, primo per mie note personali, ma anche perchè credo / spero possa interessare a chi voglia /debba poter replicare un’esigenza analoga.

Premetto che quello indicato NON è l’unico modo possibile per raggiungere l’obiettivo, ve ne possono essere diversi altri, anche più “eleganti”.

In tutto è organizzato in 3 passi logici.

Step 1: scaricare i dati collegandosi ai servizi

Nota organizzativa: gli eseguibili shell che illustro nel seguito operano nel rispetto di questa organizzazione su file system:

OrganizzazioneCartelle

I servizi sono esposti in WFS e quindi possono essere contattati via chiamata http ottendo in risposta, tra le altre cose, il dato in formato GML.

Purtroppo gli attuali servizi non permettono di ottenere i dati in formati diversi.

In questo caso, essendo 376 i comuni da scaricare, e quindi le chiamate da fare, ho creato un piccolo eseguibile shell, lanciabile da linea di comando, che, usando il comando CURL disponibile in ambiente Linux e/o Windows a seconda delle installazioni (nel mio caso ho utilizzato CygWin …), scaricherà, completamente, tutti i singoli GML, uno per ogni comune.

La chiamata, per un singolo comune è la seguente …

curl "http://map.sitr.regione.sicilia.it/ArcGIS/services/CART_2000/Numeri_Civici/GeoDataServer/WFSServer?SERVICE=WFS&VERSION=1.0.0&REQUEST=GetFeature&TYPENAME=CART_2000:NumeriCivici_81008_Erice&SRSNAME=EPSG:4326" -o CiviciComuniSicilia/GML/81008_Erice_4326.gml

Visto che i comuni erano molti ho realizzato un programmino shell, denominato DownloadCiviciByCurl.sh, reso parametrico ….

echo "Download civici $1 ......"
curl "http://map.sitr.regione.sicilia.it/ArcGIS/services/CART_2000/Numeri_Civici/GeoDataServer/WFSServer?SERVICE=WFS&VERSION=1.0.0&REQUEST=GetFeature&TYPENAME=CART_2000:NumeriCivici_$1&SRSNAME=EPSG:4326" -o CiviciComuniSicilia/GML/$1_4326.gml
echo "Sleeping for 30 sec: don't load too much the server ...."
sleep 30

il quale è poi richiamabile da un programmino di lancio denominato LauncherDownloadCiviciByCurl.sh

echo "Starting download civici Sicilia ......"
sleep 5
./DownloadCiviciByCurl.sh 81008_Erice
./DownloadCiviciByCurl.sh 83040_Limina
./DownloadCiviciByCurl.sh 87001_Aci_Bonaccorsi
......
......

da completare con l’elenco dei comuni ricavato dall’istruzione ogrinfo mostrata in precedenza.

I files .sh sono mantenuti nella cartella “Work”.

Ecco uno snapshot dell’esecuzione di questo primo passo …

DownloadCiviciSicilia

Step 2: convertire i dati in formato ESRI shapefile

Il mio obiettivo finale era quello di avere un unico file con tutti gli indirizzi georiferiti disponibili per la Regione Sicilia, e quindi dovevo in un qualche modo unire tra loro, geograficamente, i singoli files GML scaricati.

L’aggregazione geografica di più files GML non sembra sia possibile (dopo una veloce ricerca sul web …), e quindi ho deciso di convertire ogni singolo file GML in uno shapefile per poi unificali tra loro in uno step successivo.

Per eseguire l’operazione di cui sopra ovviamente il tool che meglio si adatta sono ancora le librerie GDAL con il seguente comando ogr2ogr

ogr2ogr -f "ESRI Shapefile" 81008_Erice_4326 CiviciComuniSicilia/GML/81008_Erice_4326.gml

Nel preparare questa trasformazione mi sono accorto che lo shapefile prodotto risultava privo del file di proiezione (.prj), e quindi, con una seconda operazione ogr2ogr ho provveduto ad aggiungere allo shapefile prodotto, il file .prj relativo al sistema di riferimento che volevo utilizzare (EPSG: 4326)

ogr2ogr -a_srs EPSG:4326 CiviciComuniSicilia/Shapefile/NumeriCivici_81008_Erice.shp 81008_Erice_4326/NumeriCivici_81008_Erice.shp

Anche in questo caso  ho poi realizzato un programmino shell, denominato ConvertShapefile.sh, reso parametrico ….

echo Convert $1 civici GML into ESRI shapefile .....
ogr2ogr -f "ESRI Shapefile" $1_4326 CiviciComuniSicilia/GML/$1_4326.gml
echo Adding .prj to $1 civici shapefile .....
ogr2ogr -a_srs EPSG:4326 CiviciComuniSicilia/Shapefile/NumeriCivici_%1.shp $1_4326/NumeriCivici_$1.shp
echo Delete temporary files .....
rm -R $1_4326

il quale è poi richiamabile da un programmino di lancio denominato LauncherConvertShapefile.sh …

echo "Starting converting civici Sicilia in shapefiles ......"
./ConvertShapefile.bat 81008_Erice
./ConvertShapefile.bat 83040_Limina
./ConvertShapefile.bat 87001_Aci_Bonaccorsi
......
......

I files .sh sono mantenuti nella cartella “Work”.

Ecco lo snapshot dell’esecuzione di questo secondo passo …

ConvertShapefile

Step 3: creare un unico shapefile di dati

A questo punto non restava che “fondere” insieme i vari shapefile dei singoli comuni in un unico shapefile a livello regionale.

Anche qui viene in aiuto la libreria GDAL con le ogr2ogr che permettono di effettuare questa operazione eseguendo un semplice ciclo: anche in questo caso ho racchiuso il tutto in un programmino shell che ho nominato UnionShapefileComuni.sh

#!/bin/bash
for f in `ls *.shp`
do
echo "Append shapefile " $f " ....."
ogr2ogr -update -append civici_sicilia.shp $f -f "ESRI Shapefile" -nln civici_sicilia
done

Il file .sh è mantenuto nella cartella “Shapefile”.

Ecco uno snapshot dell’esecuzione di questo terzo passo …

Append

Ed ecco che il gioco è fatto, replicabile e, volendo,  completamente automatizzabile mettendo i vari passi in un unico shell.

Il risultato è il seguente:

Sicilia1

Sicilia2

L’intero dataset è scaricabile e disponibile nel rispetto delle licenze originali dei dati di partenza (CC-BY SA).

Come detto in precedenza quello descritto non è l’unico metodo ma ve ne possono essere molti altri, anche più eleganti: ne cito uno, illustrato da Andrea Borruso, che mi sembra di particolare interesse e che si basa sul fatto che i servizi della Regione Sicilia sono contattabili anche via REST, e quindi, partedo da questo,  si potrebbe replicare l’esperienza fatta da Maurizio Napolitano nel caso di Regione Umbria.

Un primo utilizzo delle informazioni che ho aggreato? Per visualizzare i dati delle mia raccolta degli indirizzi georiferiti open data in Italia (di cui stò preparando la nuova release … stay tuned!!!): portando i dati su un db POSTGIS e poi usando TileMill ho prodotto i tiles che permettono di visualizzare rapidamente l’intero dataset insieme a tutti gli altri raccolti a livello nazionale.

Spero che queste info possano essere utili.

Annunci

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.

GIS in the Cloud: CartoDB


Tempo fa ho pubblicato un post di approfondimento su MapBox  come prima soluzione di GIS in the cloud analizzata.

Eccomi ora alla seconda puntata che è imperniata su CartoDB.

Riprendendo quanto riportato sul sito “ … CartoDB is a geospatial database on the cloud that allows for the storage and visualization of data on the web …. “: analogamente a MapBox quindi il suo core business è quindi quello di permettere di realizzare facilmente la pubblicazione dei propri dati georiferiti in mappe su sfondi predefiniti e personalizzabili, anche se, come potremo vedere, si differenzia da MapBox stesso in alcuni aspetti.

Per utilizzare l’interfaccia grafica di pubblicazione dei dati è necessario registrarsi sul sito. Effettuato il login l’utente ha a disposizione, nella versione free of charge, lo spazio virtuale per creare / effettuare l’upload sino a 5 tabelle, per un massimo di 5 Mbytes: le tabelle, che rappresentano i layers, possono poi essere visualizzate composte in “visualizzazioni” che sono quindi mappe tematiche sovrapposte ad uno sfondo cartografico di riferimento.

Per esigenze superiori sono offerte diverse modalità di sottoscrizione del servizio a pagamento.

E’ possibile creare tabelle da zero o effettuare l’upload di dati già in possesso secondo diverse modalità:

  • usando dati disponibili localmente o fornendo la URL di accesso
  • usando dati caricati su Google Drive
  • usando dati caricati su Dropbox

CartoDB per i propri tutorial mette a disposizione una serie di dati campione.

I formati supportati sono i seguenti:

  • .CSV .TAB *    Comma-separated values and Tab delimited file
  • .SHP **    ESRI shapefiles
  • .KML, .KMZ    Google Earth format
  • .XLS, .XLSX ***    Excel Spreadsheet
  • .GEOJSON    GeoJSON
  • .GPX    GPS eXchange Format
  • .OSM, .BZ2    Open Street Map dump
  • .ODS    OpenDocument Spreadsheet
  • .SQL    Experimental SQL format dumped from CartoDB

CartoDB suggerisce di fare l’upload dei dati sempre in modalità compressa (zipfiles).

cartodb_tables

Per ogni tabella l’utente ha a disposizione due modalità di visualizzazione, quella tipica di un foglio elettronico e quella su mappa: ogni modalità di visualizzazione mette a disposizione dell’utente una toolbar (alla destra della tabella / mappa), con alcune funzionalità.

cartodb_view_table

cartodb_view_map
La visualizzazione a foglio elettronico permette di:

  • impostare query sql
  • impostare filtri
  • fare merge di tabelle
  • aggiungere colonne
  • aggiungere righe

La visualizzazione a mappa permette di:

  • impostare query sql
  • impostare filtri
  • impostare la modalità di tematizzazione
  • definire lo stile di rappresentazione (CartoCSS)
  • definire quali attributi visualizzare in seguito all’azione di identify sulle features
  • definire la legenda
  • aggiungere features
  • impostare la mappa di sfondo

A livello di rappresentazione su mappa lo strumento offre delle modalità di default ma l’utente può utilizzare, per rappresentazioni più complesse e complete, un linguaggio CSS-like denominato CartoCSS che permette un maggiore dinamismo come ad esempio usare parametri condizionali che combinati con il potere degli statements SQL permettono visualizzazioni molto avanzate

Altra funzionalità molto potente è quella che permette di fare merge di tabelle (Regular join), tra loro sulla base di un campo comune. Sono previste, al momento non ancora disponibili, anche funzionalità di merge spaziale (Spatial merge), ad esempio point in polygon in cui sarà poi possibile associare criteri quali SUM, COUNT, AVERAGE, ecc …

Come detto in precedenza per pubblicare più layers occorre creare una visualizzazione.

cartodb_visualization

Questa può poi essere personalizzata, pubblicata, condivisa o acceduta via API.

Entrando un po’ più nel dettaglio i punti di forza di CartoDB sono i seguenti:

Analisi dei dati
Per mantenere i dati che gli utenti caricano sul cloud CartoDB si basa su POSTGRESQL e POSTGIS (a cui si rimanda per i dettagli tecnici) come data base. Per quello che riguarda la componente spaziale il data base non solo offre il completo controllo dei dati (insert, update e delete), ma mette anche a disposizione una suite di funzionalità e tools molto potenti per analizzare i dati stessi.

Sviluppo di applicazioni
CartoDB non mette a disposizione dell’utente finale un’interfaccia grafica di pubblicazione dei dati attraverso una mappa come visto in precedenza, ma offre anche:

  • un potente backend per il data management e l’analisi geospaziale, offrendo agli sviluppatori un’API di programmazione javascript per la realizzazione di mappe interattive da integrare all’interno di soluzioni web realizzate con linguaggi di programmazione diversi
  • una SQL API che permette di interrogare i dati ma anche, attraverso connessioni sicure (API keys o autenticazioni Oauth), di compiere operazioni di scrittura su dati stessi

Sicurezza sui dati
CartoDB offre, qualunque sia la sottoscrizione del tipo di livello di hosting della piattaforma, un elevato livello di sicurezza sui dati, permettendo di ospitare tabelle private a cui è possibile accedere con meccanismi di sicurezza

Scalabilità della soluzione
Le mappe create con CartoDB sono distribuite su una rete mondiale attraverso tecnologia CDN. Questo assicura la massima affidabilità e velocità quando si debbano trattare grandi quantità di richieste. La scalabilità viene anche offerta a livello di data storage permettendo di effettuare upgrade del proprio account in qualunque momento.

Open Source
CartoDB è stato costruito su uno stack di diverse tecnologie open source che includono POSTGRESQL, POSTGIS, Mapnik e WindShaft.
Tutto in codice di CartoDB è disponibile su GitHub: questo permette potenzialmente a chiunque di potersi replicare il locale la soluzione nella sua interezza.

Di particolare interesse in questa soluzione sono i tutorials e i video messi a disposizione seguendo i quali è possibile, in modalità molto semplice, produrre mappe evolute sia in termini di rappresentazione sia in termini di funzionalità utente.

Ecco i riferimenti:

Ed ecco alcuni di quelli che ho trovato più interessanti:

Come aggiungere la mappa di OSM come sfondo

[vimeo http://vimeo.com/79772252 w=500&h=281]

Non è così immediato o facilmente documentato, ma è spiegato chiaramente in questo video

Mappare dati excel

[vimeo http://vimeo.com/77289264 w=500&h=281]

Utilizzo Torque

[vimeo http://vimeo.com/79115503 w=500&h=281]

Illustra come sia immediato visualizzare come una grandezza spaziale cambia nel tempo.

Come visualizzare l’editing nel tempo dei contributi OSM nelle Filippine

[vimeo http://vimeo.com/79199985 w=500&h=281]

Interessante come sincronizzare lo shapefile messo a disposizione in rete su GeoFabrick.

Creare una tabella sincronizzata.

[vimeo http://vimeo.com/78298157 w=500&h=281]

Interessante per realizzare una mappa del meteo in tempo “quasi reale” magari sfruttando dai open disponibili. Funzionalità a pagamento dal piano di sottoscrizione da 49$/mese

Visualizzazione sincronizzata di tabella da Dropbox. Funzionalità a pagamento dal piano da 49$/mese

[vimeo http://vimeo.com/78297755 w=500&h=281]

Funzionalità a pagamento dal piano da 49$/mese

POSTGIS: un workshop online per imparare ad usarlo


Un workshop online per imparare ad usare POSTGIS passo passo.

Il   workshop usa OpenGeo Suite ed è corredato da un bundle di dati.

E’ licenziato come Creative Commons share alike with attribution, ed è liberamente ridistribuibile rispettando i temini di tale licenza.

Ottima iniziativa per chi ci vuole avvicinare a POSTGIS.

OpenGeo investe nella comunità QGIS


Sul blog di OpenGeo oggi è apparso un post che annuncia l’interesse di OpenGeo nell’investire in QGIS desktop.

La notizia ha una certa rilevanza visto che OpenGeo sinora si è storicamente concentrata sulle componenti server enterprise: la sua OpenGeo Suite che si basa infatti sulla OpenGeo Architecture  costituita da PostGIS, GeoServer, GeoWebCache, OpenLayers e GeoExt.

In questo scenario mancava una soluzione GIS Desktop matura che permettesse di completare la suite e la scelta sembra essere caduta su QGIS che sicuramente è il tool GIS Desktop open source più ampiamente diffuso ed utilizzato, con una nutrita e quanto mai vivace comunità e che si appresta a rilasciare la release 2.0.

Questa notizia potrebbe rivelarsi una svolta importante nel panorama delle soluzioni GIS open source visto che nell’offerta di OpenGeo si va a completare un tassello sinora non integrato.

Le potenzialità sono molte e tutte decisamente interessanti:

  • integrazione di QGIS nella OpenGeoSuite diventando uno strumento non solo per fare gis desktop ma anche un modo per fare configurazione della suite stessa: gli utenti della suite potranno quindi prossimamente creare, analizzare, pubblicare e consumare dati e servizi geospaziali
  • integrazione di QGIS con GeoGit, la soluzione per il versionamento dell’informazione spaziale su sui OpenGeo sta lavorando. Gli utenti desktop saranno in grado di lavorare su dati geospaziali in ambienti distribuiti o parzialmente disconnessi. Il client GeoGit in QGIS permetterà non solo agli utenti di gestire i loro repository e quindi le proprie versioni, ma anche di avere a disposizione l’intero contesto di QGIS, rendendo GeoGit un altro data source dentro QGIS, esattamente come ogni altro database o servizio OGC

Si prospettano quindi orizzonti interessanti per il GIS open source: attendiamo impazienti e fiduciosi!

Fonte: OpenGeo Blog

Sinergia tra province olandesi su soluzione GIS open source permette di risparmiare 4.5 milioni di Euro


Nella recente INSPIRE Conference tenutasi a Firenze dal 23 al 27 Giugno, tra i vari interventi presentati, uno in particolare ha messo in evidenza come un’azione sinergica di 12 province olandesi che hanno collaborato congiuntamente allo sviluppo di una soluzione basata su prodotti open source, ha permesso, dal 2009 ad oggi, un risparmio considerevole di costi quantificato in ben 4.5 milioni di Euro.

Nel 2006 infatti le 12 province olandesi hanno congiuntamente sviluppato una soluzione per la gestione e visualizzazione di dati geografici denominata Flamingo, un geo-cms basato su prodotti open source e a sua volta rilasciata in modalità open source (licenza GPL2).

Ecco un video (in olandese …..), di presentazione

Di recente le 12 province hanno creato una fondazione per supportare la comunità degli utenti di Flamingo con l’intenzione di estendere la comunità degli utenti della soluzione anche al dià dei confini olandesi.

Come detto in precedenza l’esperienza si è rivelata positiva permettendo un sensibile risparmio tanto che verrà replicata con le medesime modalità per andare a realizzare un secondo tool denonimato CDS (Central Data and Service environment), il cui obiettivo sarà quello di importare le informazioni geografiche delle singole province, validarle e renderle disponibili come national dataset, seguendo le direttive INSPIRE.

La soluzione sarà realizzata “on top” a prodotti open source quali ad esempio PostGIS e Deegree, che sono supportati dalla Open Source Geospatial Foundation (OSGEO).

Al netto degli aspetti tecnici di cui riferisco più avanti, l’iniziativa delle province olandesi è significativa e dimostra come l’essere capaci di fare sinergia tra enti della P.A di un Paese permette di portare risultati da un punto di vista economico, concreti.

Questo dovrebbe far riflettere: quanti progetti “simili” (es.  quanti geoportali, quanti web gis viewer, ecc ..), sono stati, e vengono ancora, oggi proposti dagli Enti della P.A in termini di ricerca di finanziamenti, sia a livello nazionale sia a livello comunitario? Una capacità progettuale d’insieme tra gli enti, in sinergia tra di loro, che permetta di creare una “massa critica” tale da andare a cercare insieme finanziamenti significativi, più facili forse da ottenere che non con iniziative più piccole, molto simili tra di loro, non permetterebbe forse di fare maggiore efficienza e di spendere meglio soldi che sono un po di tutti noi? Il modello olandese presentato sembra confermare questa sensazione.

Purtroppo, e sarebbe stato interessante, non è così facile trovare dettagli tecnici sulla soluzione Flamingo visto che buona parte dei siti di riferimento sono in olandese e anche sui sito ufficiale della soluzione non sono così evidenti questi dettagli (o almeno io non sono stato in grado di trovarli ….), e questo per una soluzione proposta a riuso non è bellissimo.

Altro aspetto se vogliamo critico da un punto di vista tecnico, è la decisione di implementare, per quanto basato su prodotti open source e rilasciato a sua volta in modalità open source, un nuovo (ennesimo …)?, geo-cms, framework o similare: forse, una volta fatta la scelta dell’open source, sarebbe stata necessaria una valutazione se non fosse stato più opportuno “investire” nell’evoluzione di un qualcosa di già disponibile della comunità GIS open source, e non credo che sarebbe mancato materiale su cui fare dei ragionamenti.

Forse l’iniziativa olandese sarebbe stata ancora più interessante!

Fonte: Between the Poles

Mappa del Trentino: un esempio di un uso sinergico di dati open


E’ stata pubblicata la mappa web e mobile della Provincia Autonoma di Trento da parte di WebMapp.

MappaTrentino

Si tratta di un bell’esempio di come si possano ottenere eccelenti risultati utilizzando dati e tools open source.

I tre organismi produttori dei principali dati utilizzati per costruire la carta sono infatti:

I software opensource utilizzati sono stati:

La mappa delle Trentino è distribuita con licenza Creative Commons Attribuzione-Non commerciale-Condividi allo stesso modo 3.0 Italia

Ottima iniziativa e bell’esempio da seguire!