NC dei DB Geotopografici sottotitolo per INSPIRE
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- Faustino Riva
- 8 anni fa
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1 La trasformazione Titolo presentazione semantica dei dati del NC dei DB Geotopografici sottotitolo per INSPIRE Milano, XX mese 20XX IDMT Semantic Transformer: uno strumento per creare servizi INSPIRE basati su dati del National Core
2 Due questioni preliminari Prima di descrivere l approccio seguito è opportune rispondere a due domande fondamentali: Perché è necessaria una trasformazione complessa per produrre dati conformi a INSPIRE partendo da dati conformi al National Core? Perché si è ritenuto opportuno creare uno strumento nuovo, basato in parte sui tools GeoUML, per svolgere questa funzione (invece di usare o modificare altri tools esistenti in primis HALE)?
3 Considerazioni sul concetto di trasformazione semantica Solitamente la semantica o significato dei dati è attribuito dall essere umano che li legge e li interpreta in base a delle regole di rappresentazione Nella trasformazione semantica noi sostituiamo ai dati sorgente dei dati destinazione che dovrebbero avere lo stesso significato Esempio banale: cambio di lingua con corrispondenza 1:1 GiunzioneStradale (NC) RoadNode (INSPIRE) Osservazione importante: l operazione è definita sullo schema, ma va eseguita sui dati In alcuni casi la trasformazione necessaria è complessa (il significato del termine trasformazione complessa si preciserà con gli esempi successivi diciamo che richiede degli algoritmi non banali da pensare e da implementare)
4 Obiettivi di una buona trasformazione semantica Premesse: Esistono dei dati nel sistema sorgente il cui significato è rappresentabile nel sistema destinazione La trasformazione riguarda solo e tutti questi dati SOLO: i dati sorgente il cui significato non è rappresentabile nel sistema destinazione non vengono trasformati TUTTI: non solamente i dati sorgente la cui trasformazione nei dati destinazione è ovvia, ma anche quelli che richiedono trasformazioni complesse In sostanza tutto il significato informativo contenuto nella sorgente che è esprimibile in qualche modo nella destinazione dovrebbe essere trasferito
5 Situazioni possibili Nella trasformazione da NC a INSPIRE abbiamo i seguenti casi: 1. Una certa quantità di dati può essere trasformata in maniera banale (questo ha indotto alcuni ad affermare che il problema si poteva risolvere con fogli elettronici ) 2. Esiste una quantità significativa di informazioni che possono essere trasformate, ma richiedono trasformazioni complesse 3. Esistono dati che non possono essere trasformati; possiamo suddividerli in diverse categorie: a)dati del NC il cui significato non interessa INSPIRE e in modo simmetrico dati di INSPIRE che non sono presenti nel NC b)dati del NC il cui dominio sarebbe di interesse di INSPIRE, ma che non si riescono a trasformare Portare il più possibile i dati dalla categoria 3b alla 2 è l obiettivo di una buona trasformazione
6 Perché sono necessarie trasformazioni complesse tra NC e INSPIRE Le trasformazioni complesse possono essere dovute a due tipi principali di motivazioni: A. un diverso modo di classificare e organizzare la realtà B. un diverso modo di strutturare i modelli Le differenze di tipo A hanno motivazioni disciplinari Le differenze di tipo B sono dovute sia all impiego di 2 diversi modelli (GeoUML e IDM Inspire Data Model) sia a un diverso modo di applicare tali modelli; in particolare: in INSPIRE il legame tra oggetti diversi è espresso tramite associazioni in GeoUML (nel modo in cui è stato utilizzato nel NC) tale legame è espresso da relazioni spaziali (controllate da vincoli GeoUML)
7 Perché il problema B non si può risolvere semplicemente utilizzando le regole INSPIRE nel NC? Perché l obiettivo del NC è la produzione di dati immediatamente fruibili utilizzando gli strumenti GIS attuali, che non supportano bene i dati strutturati con un uso massiccio di associazioni Confronta ad esempio la fruibilità immediata dei modelli implementativi SHAPEFILE_based con quella del modello GML Non è escluso che in futuro i modelli convergano, però questo processo appare molto più lento del previsto (e auspicato da INSPIRE)
8 Considerazione importante Per produrre dati INSPIRE dal NC è necessario in molti casi derivare associazioni da relazioni spaziali Questa derivazione è possibile solo se sono rispettate le proprietà spaziali descritte dai vincoli della specifica NC Ne consegue che: la validazione dei dati del NC costituisce non solo un requisito di compatibilità verso le specifiche ufficiali dei database topografici, ma anche una precondizione per costruire i servizi INSPIRE
9 Perché si è ritenuto opportuno creare uno strumento nuovo Nei confronti di HALE le motivazioni sono di 3 tipi: Architetturali Definizione a livello concettuale delle trasformazioni semantiche Possibilità di definire trasformazioni complesse che utilizzino le proprietà spaziali Motivazioni architetturali: riteniamo necessario che i servizi WFS INSPIRE debbano essere appoggiati su dei DB SQL per essere ragionevolmente efficienti HALE invece produce dei file GML, non un database SQL IDMT produce un database SQL e anche la configurazione di un WFS che opera su tale database
10 Definizione a livello concettuale della trasformazione semantica In HALE la trasformazione viene definita a livello GML (fisico), quindi comprende aspetti fisici e semantici Vogliamo invece definire la trasformazione a livello puramente concettuale (IDM, Inspire Data Model) Per fare questo trasformiamo prima lo schema concettuale GeoUML del NC in uno schema IDM, in modo che la trasformazione concettuale avvenga utilizzando lo stesso modello La trasformazione definita è valida per qualsiasi Modello Implementativo GeoUML
11 Possibilità di definire trasformazioni complesse Non si può sapere con certezza quali trasformazioni complesse saranno necessarie fino a quando non si sarà tentato di trasformare tutto il NC In IDMT è definito un meccanismo per arricchire le regole di trasformazione; tale meccanismo è basato su una esplorazione di un certo numero di casi non banali ma richiederà sicuramente degli aggiustamenti e arricchimenti in corso d opera In HALE le trasformazioni del tipo analizzato da noi richiedono di scrivere dei programmi Java per ogni nuova trasformazione
12 Uso dello strumento IDMT semantic transformer nel mapping National Core verso INSPIRE Caso reti stradali INSPIRE TRANSFORMATION DEMO
13 Sommario Architettura dello strumento IDMT Semantic Transformer Trasformazione semantica: premesse e definizione Funzionalità di IDMT Semantic Transformer Esempio di trasformazione semantica complessa IDMT Semantic Transformer at work Trasformazione di alcuni dati (RoadNode, RoadLink) Interrogazione del servizio WFS
14 Architettura dello strumento Annex123.ea p NC.scs from NC GeoUML to NC IDM NC IDM mapping definition Inspire IDM Loader from EAP project to Inspire IDM diversi MI Data Transform ation NC data IDM DB SQL script generator & executor Inspire data IDM DB WFS configuration trasformazioni sui modelli mapping concettuale > fisico generazione automatica script SQL trasformazioni sui dati GML Inspire WFS
15 Definizione di una trasformazione semantica: premesse La trasformazione semantica parte dai due modelli UML che rappresentano il source schema (nel nostro caso lo schema del National Core Italiano) e il target schema (nel nostro caso gli schemi degli Annex 1, 2 e 3 di INSPIRE) E quindi necessario avere a disposizione Il modello UML (class diagram) del NC (source schema) IL modello UML (class diagram) di INSPIRE (target schema)
16 Definizione di una trasformazione semantica: premesse Il modello UML del NC (source schema) è stato generato nel caricando la specifica del NC (formato scs) e applicando una trasformazione basata su regole per generare un Application Schema ISO compliant a partire da uno schema GeoUML.
17 Definizione di una trasformazione semantica: premesse Il JRC fornisce il modello UML di INSPIRE (target schema) in formato eap (Enterprise Architect); anch essi sono stati precaricari nello strumento.
18 Definizione di una trasformazione semantica: premesse I documenti Data Specification di INSPIRE descrivono al semantica dei dati rappresentati nei modelli UML. E necessario conoscere tali documenti per affrontare l attività di trasformazione semantica. Un ruolo simile viene svolto dal GeoUML Catalogue per quanto riguarda la semantica del National Core. E necessario conoscere la semantica dei dati contenuti nel National Core per ottenere una trasformazione corretta.
19 Funzionalità di IDMT semantic transformer a livello di modello (concettuale) Visualizzare e confrontare due schemi UML (source schema e target schema) in modo efficace (risolvendo tutte le ereditarietà)
20 Funzionalità di IDMT semantic transformer a livello di modello (concettuale) Definire la corrispondenza tra Feature Types (Classi UML) e tra le proprietà di tali Feature Types: Corrispondenza tra concetti (astratta) Corrispondenza tra oggetti e tra proprietà (strutturale)
21 Passi per specificare una trasformazione sullo strumento (1/3) Scegliere la coppia di feature type da trasformare FTsource FTtarget
22 Passi per specificare una trasformazione sullo strumento (2/3) Scegliere una regola per la generazione delle istanze di FTtarget a partire dalle istanze di Ftsource. Specificare tutti i parametri richiesti dalla regola.
23 Passi per specificare una trasformazione sullo strumento (3/3) Scegliere un attributo target (attributo di FTtarget) da generare Scegliere una regola di trasformazione per l attributo e specificare tutti i parametri richiesti dalla regola (tra i parametri c è quasi sempre un attributo di FTsource).
24 Funzionalità di IDMT semantic transformer a livello dei dati (fisico) Applicare le trasformazioni semantiche definite a livello concettuale sui dati in modo da generare il contenuto del target DB a partire dal contenuto del source DB. Inoltre è possibile configurare un servizio WFS sul target DB. Source DB Target DB WFS request GML browser, applicazioni web, APP per dispositivi mobili,
25 IDMT semantic transformer a livello dei dati (fisico) Definire una source DB Specification e generare il source DB.
26 IDMT semantic transformer a livello dei dati (fisico) Definire una target DB Specification e generare il target DB.
27 IDMT semantic transformer & WFS in deegree Service configuration JDBC connection WFS configuration
28 Trasformazione semantica: sintesi Definire una trasformazione semantica significa: 1. indentificare i concetti corrispondenti nei due schemi Corrispondenza tra feature types definisce coppie di feature types 2. definire come si genera un istanza del DB target a partire dalle istanze contenute nel DB source Corrispondenza tra le istanze di feature types (a partire dalla coppia identificata al punto 1) definisce la regola di generazione delle istanze target a partire dalle istanze source 3. definire come si genera ciascuna proprietà delle istanze generate nel DB target a partire dal DB source Corrispondenza tra le proprietà dei feature types definisce la regola di generazione dei valori delle proprietà delle istanze target a partire dai valori delle proprietà delle istanze source
29 Esempio di definizione di trasformazione semantica per le reti stradali Corrispondenza tra i concetti (richiede l analisi dei documenti Data Specification di INSPIRE e di conoscere il NC): INSPIRE NC RoadNode Giunzione stradale RoadLink Tratto di elemento stradale (geometria) Transport Network Rete stradale liv 1 RoadLinkSequence Elemento stradale VerticalPosition Tratto di elemento stradale (sede)
30 Trasformazione semantica delle reti stradali (link & node) concept mapping National Core Giunzione Stradale Rappresenta il punto di intersezione degli elementi stradali ottenuti secondo le regole del GDF livello 1. Devono essere acquisiti i punti corrispondenti alla elencazione dell'attributo "tipo". La giunzione stradale può essere elemento di composizione del grafo 2D o 3D nel primo caso avrà attributo geometrico di tipo "punto 2D" nel secondo di tipo "punto 3D". Tratti di Elemento Stradale Elemento del grafo stradale al livello di dettaglio, corrisponde nello standard GDF all'elemento stradale del grafo di livello1 (element road). È la sintesi dell'area DI CIRCOLAZIONE VEICOLARE per le zone "tronco carreggiata" e "area a traffico strutturato o "area a traffico non strutturato". RoadNode A point spatial object that is used to either represent connectivity between two road links or to represent a significant spatial object such as a services station or roundabout. RoadLink Inspire A linear spatial object that describes the geometry and connectivity of a road network between two points in the network. Road links can represent paths, bicycle roads, single carriageways, multiple carriageway roads and even fictitious trajectories across traffic squares.
31 Trasformazione semantica delle reti stradali (link & node) instance mapping UML class diagram National Core UML class diagram Inspire Giunzione STR INSTANCE MAPPING RULE Normal instance mapping RoadNode Tratti di Elemento STR INSTANCE MAPPING RULE Instance split by geometry RoadLink
32 Trasformazione semantica delle reti stradali (link & node) property mapping CASO SEMPLICE: copia di valori tra due attributi UML class diagram National Core Giunzione STR Posizione: GU_Point3D INSTANCE MAPPING RULE Normal instance mapping PROPERTY MAPPING RULE Normal attribute mapping UML class diagram Inspire RoadNode geometry: GM_Point
33 Trasformazione semantica delle reti stradali (link & node) property mapping CASO COMPLESSO: calcolo di un ruolo attraverso una relazione spaziale GZ_STR Instance mapping rule Normal instance mapping RoadNode posizione StartNode EndNode Vincolo spaziale Predicato spaziale EL_STR_tratti geometria Instance mapping rule Instance split by geometry RoadLink
34 DEMO
35 Domande Grazie dell attenzione Ulteriori informazioni sul sito
36 Mapping DataType con ruolo EL_STR Instance mapping rule RoadLinkSequence trattoditracciato EL_STR_tratti Instance mapping rule Link: [1..*]DirectedLink direction: Sign direction: Sign link RoadLink
37 Mapping DataType con ruolo self EL_STR_tratti Instance mapping rule VerticalPosition self Instance mapping rule networkref: networkreference applicabledirection: LinkDirectionValue direction: Sign element RoadLink
Alberto Belussi, Mauro Negri e Giuseppe Pelagatti. Politecnico di Milano spatialdbgroup@polimi.it
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