I-MAP: IL GIS PARTECIPATIVO NELLA GESTIONE DEL TERRITORIO 1
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 frontoni@diiga.univpm.it Skype: emanuele.frontoni 2
GIS 2.0 e WEB 2.0?! 3
WEB 2.0 - Principi 2006 1982 4
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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
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
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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
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
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
ESEMPI DI QUERY SPAZIALI B- tree query: R- tree query: 13
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
LCLU e Mappe di Stabilità 15
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
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
LCLU partecipaevo 18
LCLU partecipaevo EdiEng di buon livello 19
TRASFERIMENTO TECNOLOGICO Esempi di Visione Artificiale 20
VISIONE ARTIFICIALE: MOBILITA Università Politecnica delle Marche - Emanuele Frontoni U2A 2011 21
VISIONE ARTIFICIALE: INTERAZIONE 22
VISIONE ARTIFICIALE: MARKETIG & LOGISTICA Università Politecnica delle Marche - Emanuele Frontoni U2A 2011 23
VISIONE ARTIFICIALE: ROBOTICA 24
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 frontoni@diiga.univpm.it Skype: emanuele.frontoni 25