I-MAP: IL GIS PARTECIPATIVO NELLA GESTIONE DEL TERRITORIO

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1 I-MAP: IL GIS PARTECIPATIVO NELLA GESTIONE DEL TERRITORIO 1

2 U2A 2011 I- MAP: IL GIS PARTECIPATIVO NELLA GESTIONE DEL TERRITORIO P. Zingare=, E. Frontoni, A. Mancini, A. Ascani, L. Catani DII - DiparEmento di Ingegneria dell Informazione Università Politecnica delle Marche, Ancona, Italy Skype: emanuele.frontoni 2

3 GIS 2.0 e WEB 2.0?! 3

4 WEB Principi

5 5

6 COS E UN GIS? A digital representa.on of the earth, structured to support analysis (Dobson, 2007) Automated systems for the colleceon, storage, retrieval, analysis, and display of spa.al data (Clarke, 1995) GIS 2.0 = so[ware, hardware e persone 6

7 GIS 2.0 MOTIVAZIONI DELLA DIFFUSIONE Ubiquitous communicaeon Sempre e ovunque connessi Convergenza dei disposievi Mobile devices (aumento di prestazioni e disp.) Phone, camera, GPS, form- based database input, wifi, UMTS/Edge Cloud compueng SaaS, PaaS, IaaS Logiche Network- driven 7

8 8

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10 IL PROBLEMA I dae GIS sono MOLTI!! Esempio: Na.onal Eleva.on Dataset (USGS) 30m sampling, ~160 GB Un applicazione Web2.0 anche se scarica dae in background non può che far aiendere l utente per lungo tempo! Tipicamente noi abbiamo bisogno solo di un soioinsieme di dae, ma come cercarli velocemente? 10

11 SETUP SPERIMENTALE Ambente di geseone dae: MySQL table B- tree index MySQL table con spa.al index (R- tree) Servizi (web- service) esterni forni. da altri en. L obie=vo e la creazione di un generico sistema di geseone e visualizzazione di dae geografici al fine di creare applicazioni di cartografia partecipaeve con interfacce ad elevata usabilità. 11

12 LA SOLUZIONE SpaEal indexing O[mizzare la ricerca di informazioni geografiche Es: trovare ogge[ che contengono pun., intersezioni, ecc. MySQL support OpenGIS Geometry Model (e.g., points, lines, polygons) Fields (colonne) supportate da MySQL GEOMETRY, POINT, LINESTRING, POLYGON Spa.al indexing - R- Trees con quadra.c spli[ng Query spaziali 12

13 ESEMPI DI QUERY SPAZIALI B- tree query: R- tree query: 13

14 Funzionalità Inserimento e modifica di pune, linee e poligoni Classificazione e descrizione Caricamento di layer cartografici raster Importazione di formae shape Ricerca spaziale per coordinate o indirizzi Clustering e staeseche 14

15 LCLU e Mappe di Stabilità 15

16 Scenari Pianificazione territoriale partecipaeva Controllo guase e segnalazioni su base geografica Applicazioni di classificazione partecipaeva (partecipazione alla classificazione dell uso del suolo) Segnalazione incendi Controllo/segnalazione esondazioni Aggiornamento di grafi stradali Consultazione e commento di dae cartografici temaeci 16

17 ESEMPI: USO DEL SUOLO PARTECIPATIVO La nostra esperienza su T- Map (classificazione automaeca LCLU) La mappa di stabilità La volontà di coinvolgere l utente Approccio probabiliseco alla concorrenza dei dae 17

18 LCLU partecipaevo 18

19 LCLU partecipaevo EdiEng di buon livello 19

20 TRASFERIMENTO TECNOLOGICO Esempi di Visione Artificiale 20

21 VISIONE ARTIFICIALE: MOBILITA Università Politecnica delle Marche - Emanuele Frontoni U2A

22 VISIONE ARTIFICIALE: INTERAZIONE 22

23 VISIONE ARTIFICIALE: MARKETIG & LOGISTICA Università Politecnica delle Marche - Emanuele Frontoni U2A

24 VISIONE ARTIFICIALE: ROBOTICA 24

25 U2A 2011 E ALTRO ANCORA NELL AREA DEMO A Winner Takes All Mechanism P. Zingare=, E. Frontoni, A. Mancini, A. Ascani, L. Catani for Automa5c Object Extrac5on DII - DiparEmento di Ingegneria dell Informazione from Mul5- Source Data Università Politecnica delle Marche, Ancona, Italy Skype: emanuele.frontoni 25

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