Vuoi diventare un GEOrnalista?

Andrea Borruso

@aborruso | aborruso@gmail.com

Sensoristica per droni

Chi sono

Geomatico, mi occupo di rilevamento e trattamento informatico di dati relativi alla Terra e all’ambiente, ho una società che costruisce sensori per droni, sono uno degli autori delle linee guida Open Data del Comune di Palermo

Di notte faccio il civic hacker

"Qui Nuova York, vi parla Ruggero Orlando"

(ovvero di che vi parlerò)

Strumenti

• QGIS;
• Editor di testo (Notepad++, Sublimetext, ecc.);
• Foglio elettronico;
• Browser;
• (shell)

Libri

Dato cartografico/spaziale

Fondamentalmente, i dati geografici sono o raster o vettoriali - composti da pixel, o da geometrie.

Raster

I dati raster sono come una fotografia che scatteresti con una fotocamera digitale: al livello di astrazione più basso, sono come una lista di pixel con un valore associato. 

Raster

I pixel non hanno necessità di possedere un colore - ad esempio ogni pixel può avere un numero che rappresenta l'altezza e i dati raster nell'insieme immagazzinano dati relativi all'altitudine.

Formati raster

I formati di dati raster gestiscono due compiti, impacchettare dati all’interno dei pixel, ed archiviare la relazione tra quei pixel e luoghi reali sul globo.

Qualche esempio

Elementi importanti

• Formato file
• Risoluzione
• Sistema di coordinate
• Colore ("profondità")

Formati raster: esempi

• GeoTIFF;
• servizi OGC (i.e. WMS);
• i tiles ("tasselli") in .png o .jpg dei web providers.

Risoluzione

(la densità di informazioni rispetto a una dimesione lineare)

• [2517059.4338650135, 4221141.0290787453]
• [14.96637, 38.13811]
• [497052.92183051375, 4221139.3259384716]

Sistemi di riferimento spaziale

• burro
• mantequilla
• beurre

• burro (italiano)
• mantequilla (spagnolo)
• beurre (francese)

• 2517059.4338650135, 4221141.0290787453 (EPSG: 3004)
• 14.96637, 38.13811 (EPSG: 4326)
• 497052.92183051375, 4221139.3259384716 (EPSG: 32633)

Sistemi di riferimento spaziale

... è come "imposta pagina"

Nella pratica

• Le mitiche "basi ISTAT";
• Il rischio frane in Calabria;
• La meraviglia di "Natural Earth".

Profondità

da 4 a 16.000.000

di colori

Vettori

I dati vettoriali contengono geometrie basilari. Sono il risultato di un'equazione matematica. Non importa quanto si zoomerà sui dati vettoriali, non vedrai i pixel sgranati

Vettori

Il formato vettoriale più diffuso è ancora lo Shapefile - è un semplice formato che stranamente suddivide i dati necessari in quattro file distinti.

Vettori

GeoJSON, TopoJSON, e KML sono formati basati rispettivamente sulle codifiche JSON e XML. Sono diventati lo "standard" geografico per il web. 

Topologia

Alcuni dati vettoriali tengono traccia della topologia, cioè delle relazioni tra le geometrie. Per esempio, i confini amministrativi spesso si "toccano": si può stare con un piede a Messina e l'altro a Catania.

"E' il web bellezza" e c'è anche un problema di efficienza.

Geocodifica

Una gran quantità di dati geografici è memorizzata come dati testuali.

La geocodifica è la trasformazione in coppia di coordinate.

Geocodifica inversa

Trasforma dati geografici in testo leggibile da persone, come "Via Giuseppe Verdi 20".

Modalità

• Foglio elettronico
• OpenRefine
  • Google Maps (tutorial)
  • OpenStreetMap
• Repo github

Le licenze

"The Geocoding API may only be used in conjunction with a Google map; geocoding results without displaying them on a map is prohibited."
https://tldrify.com/9vy

Latitudine | Longitudine

38° 45' 55"

Proiezioni

Le proiezioni sono quelle equazioni matematiche che riescono a trasformare la Terra in una qualunque forma piatta che sta su una stampa o su uno schermo di computer. 

http://mapschool.io/

Fonti di dati spaziali

• dati.gov.it;
• il nuovo portale open data europeo;
• Repertorio Nazionale dei Dati Territoriali, RNDT;
• OpenStreeMap
  • overpass turbo
  • estratti OSM
  • geofabrik
• motori di ricerca

Raccontare una storia (odissey.js)

Raccontare una storia (timemapper)

umap: da uno spreadsheet a una mappa

- https://docs.google.com/spreadsheets/d/1u22wUTcXut42zX53HNspy7GMT6eJuKeswBUdLWCgdaU/pubhtml

- https://spreadsheets.google.com/tq?tqx=out:csv&tq=SELECT%20A%2CB%2CC%2CD%20WHERE%20C%20Contains%20%27.%27&key=1u22wUTcXut42zX53HNspy7GMT6eJuKeswBUdLWCgdaU

- http://umap.openstreetmap.fr/it/map/summerschool-live-map_46781

Query Language Reference
https://developers.google.com/chart/interactive/docs/querylanguage

GeoSocial

near:"43.1397605,12.369072" within:5mi

Le "zone calde"

Solo nel comune di Perugia

(spatial and 

Le sezioni di censimento più social

Let's go online

In fondo (alle volte) sono solo tabelle

• Fogli elettronici;
• DBMS;
• SDBMS;
• SQL.

JOIN

SQL 1

SELECT * 
FROM punti AS g2, poligoni AS g1
WHERE ST_Contains(g1.geometry,g2.geometry) = 1

SQL 2

SELECT COUNT(*) AS quantita, SEZ2011 
FROM punti AS g2, poligoni AS g1
WHERE ST_Contains(g1.geometry,g2.geometry) = 1
GROUP BY SEZ2011 ORDER BY quantita DESC

SQL 3

SELECT COUNT(*) AS quantita, SEZ2011 , ST_AREA(g1.geometry) as area
FROM punti AS g2, poligoni AS g1
WHERE ST_Contains(g1.geometry,g2.geometry) = 1
GROUP BY SEZ2011 ORDER BY area DESC

SQL 4

SELECT COUNT(*) AS quantita, SEZ2011 , ST_AREA(g1.geometry) as area, (COUNT(*)/ST_AREA(g1.geometry)) AS indice
FROM punti AS g2, poligoni AS g1
WHERE ST_Contains(g1.geometry,g2.geometry) = 1
GROUP BY SEZ2011 ORDER BY indice DESC

Andrea Borruso

@aborruso | aborruso@gmail.com