Basi di Dati Spaziali
Daniela Poggioli
IREA - CNR
DIIAR - Politecnico di Milano
Indice
1.
Introduzione alle basi di dati
•
2.
Definizioni e caratteristiche principali
Progettazione di una base dati
•
3.
Esterna, concettuale, logica, interna o fisica
Modellizzazione concettuale di dati
•
•
4.
5.
Diagramma entità - relazione
Diagramma UML
Modellizzazione logica: il modello relazionale
Modellizzazione di dati geografici
•
•
Il dato geografico
Aspetto spaziale
- Dati raster e vettoriali
- Geometria e topologia
•
Aspetto semantico
- Accessibilità dei contenuti
- Ontologie
•
Aspetto di qualità
- Metadati
6.
7.
Cenni ai GIS
Il problema dell’interoperabilità
•
•
Infrastrutture di dati spaziali (SDI): definizione
L’iniziativa europea Inspire
1. Introduzione alle basi si dati:
Definizioni e caratteristiche principali
 Rappresentare e gestire l’informazione
 Sistemi informativi, informazioni e dati
 Basi di dati e sistemi di gestione di basi di dati
 Linguaggi per le basi di dati
 Vantaggi e svantaggi dei DBMS
Rappresentare e gestire l’ informazione
Ogni organizzazione ha bisogno di memorizzare e
mantenere informazioni specifiche. Ad esempio:
 Utenze telefoniche
 Studenti iscritti ad un corso di laurea
 Quotazione azioni nei mercati telematici
 Proprietà catastali
Necessitano di strumenti per la
dell’informazione e della sua gestione.
rappresentazione
Rappresentare e gestire l’ informazione
 Informazione: é parte di qualsiasi attività umana
 Rappresentazione: il problema di astrarre i concetti
importanti da quelli trascurabili per poter modellare la
realtà di interesse: ci serve studiare metodi di
rappresentazione appropriati
 Gestione: uso e trasformazione dell’informazione in
maniera funzionale agli obiettivi
Sistemi informativi, informazioni e dati
I sistemi informativi organizzano e gestiscono le informazioni
necessarie allo svolgimento di ogni attività di una organizzazione:
Sistema
Informativo
DATI
(Attività di organizzazione
Informazioni
e gestione)
2377540
2377540 Numero
matricola
 Il concetto di sistema informativo è indipendente dalla sua gestione automatica
(es. archivi bancari, servizi anagrafici, …)
Se è gestito in modo automatizzato => basi di dati
 Dati = elementi di informazione, che di per sé non hanno interpretazione
 Informazione = dati interpretati e correlati opportunamente
 Dati “stabili”: poiché sono una risorsa da mantenere, devono essere indipendenti
dalle procedure e applicazioni che operano su di essi
Sistemi informativi
Un sistema informativo è un insieme di:
 risorse umane,
 strumenti di elaborazione, scambio, acquisizione di
informazioni,
 regole e procedure per il loro trattamento.
L’obiettivo è quello di memorizzare grandi quantità di
informazioni, rendendone disponibili anche le
operazioni di modifica e di reperimento
L’evoluzione dei sistemi informativi da settoriali a
integrati per garantire l’interoperabilità dei dati
Gestione dei sistemi informativi
Le informazioni differiscono dal tipo di
applicazioni e dal loro uso, ma devono avere
in comune un sistema di gestione che
preveda:
 Input e verifica dei dati
 Gestione e memorizzazione dei dati
 Presentazione e output dei dati
 Trasformazione dei dati
 Interazione con l’utente
Basi di dati e
sistemi di gestione di basi di dati
Una base di dati è una collezione di dati utilizzati per
rappresentare le informazioni di interesse per un sistema
informativo.
Un sistema di gestione di basi di dati (DBMS) è un sistema
software in grado di gestire collezioni di dati grandi,
condivise e persistenti, assicurando la loro affidabilità e
privatezza. Come ogni prodotto informatico un DBMS deve
essere efficiente ed efficace.
Caratteristiche delle basi di dati

Grandi: anche migliaia di miliardi di byte (necessità di prevedere
gestione dati in memoria secondaria)
 Condivise: applicazioni e utenti diversi devono poter accedere,
secondo opportune modalità, a dati comuni.
In questo modo si riduce la ridondanza dei dati e la possibilità di
inconsistenze cioè copie non uguali dello stesso dato.
 Persistenti: i dati devono essere mantenuti, la loro esistenza non è
limitata al periodo delle singole esecuzioni dei programmi che le
utilizzano.
Caratteristiche dei
sistemi di gestione di basi di dati

Affidabilità: Capacità del sistema di conservare intatto il contenuto
della base di dati (funzionalità di salvataggio e ripristino dei dati)
 Privatezza:
Definizione di
dell’accesso (autorizzazioni)
meccanismi
per
le
limitazioni
 Efficienza: Capacità di svolgere le operazioni utilizzando un
insieme di risorse (tempo di esecuzione e spazio di memoria)
accettabile per gli utenti
 Efficacia: Capacità di rendere produttive le attività dell’utente
DBMS: struttura semplificata
Database
System
Applicazioni
DBMS
Utenti
Software per i programmi
e le richieste
Software per l’accesso
Dati
Metadati
Noi ci
occuperemo
della
progettazione
una base di
dati
Linguaggi per le basi di dati
 Data Definition Language (DDL) = definisce livelli fisici, logici,
esterni del DB (tratta anche le autorizzazioni di accesso)
 Data Manipulation Language (DML) = per formulare
interrogazioni e aggiornamenti delle istanze del DB
Alcuni linguaggi (ad es. SQL) presentano in forma integrata le funzionalità
di entrambe le catagorie.
L’accesso ai dati può avvenire mediante:
1.
2.
3.
Linguaggi testuali interattivi (es. SQL)
Comandi speciali integrati in un linguaggio di programmazione
(Pascal, C, Cobol, ...)
Interfacce user-friendly che permettono di sintetizzare
interrogazioni senza usare un linguaggio testuale
Vantaggi e svantaggi dei DBMS
VANTAGGI
 Permettono di considerare i dati come una risorsa
comune, e le basi di dati come modello della realtà
 Controllo centralizzato dei dati con possibilità di
standardizzazione
 La condivisione porta alla riduzione di ridondanze e
inconsistenze
 Indipendenza dei dati favorisce lo sviluppo e la
manutenzione di applicazioni flessibili e modificabili
SVANTAGGI
 Complessi, costosi, hanno specifici requisiti in termini
di SW e HW
 Servizi forniti dai DBMS, in forma integrata
2. Progettazione di base di dati
 Il ciclo di vita dei sistemi informativi
 Metodologie di progettazione
 Fasi di progettazione di basi di dati
 Modelli dei dati: esterno, concettuale, logico, interno
Il ciclo di vita dei sistemi informativi
Il progetto di una base di dati si inserisce nel ciclo di vita del sistema
informativo che comprende le seguenti attività:
Studio di fattibilità
Raccolta ed analisi
dei requisiti
Progettazione
Implementazione
Validazione e
collaudo
Funzionamento e
manutenzione
La progettazione dei
dati che individua
l’organizzazione e la
struttura della base di
dati
La progettazione
delle applicazioni
(funzioni), che
schematizza le
operazioni sui dati e
progetta il software
applicativo
Metodologie di progettazione
Una metodologia di progettazione consiste in:
 Decomposizione dell’intera attività di progetto in
passi successivi indipendenti fra loro (ad es. separare
le decisioni relative a “cosa” rappresentare e “come”
farlo)
 Insieme di strategie e criteri di scelta da seguire nei
vari passi
 Modelli di riferimento per la descrizione dei dati
Metodologie di progettazione:
proprietà
Le proprietà che una metodologia di
progettazione deve garantire sono:
 La generalità rispetto alle applicazioni (possibilità di
utilizzo indipendentemente dal caso di studio e dagli
strumenti)
 La qualità del prodotto in termini di correttezza,
completezza ed efficienza in relazione alle risorse
impiegate
 La facilità d’uso sia delle strategie che dei modelli di
riferimento
Le fasi della progettazione
1. Analisi dei requisiti
Individuare e studiare le funzionalità
che il sistema dovrà fornire
2. Progettazione
Progettazione
concettuale
Progettazione
logica
Progettazione
fisica
Concettuale: Esprime i requisiti di un sistema in una
descrizione adatta all’analisi dal punto di vista
informatico
Logica: Evidenzia l’organizzazione dei dati dal punto
di vista del loro contenuto informativo, descrivendo la
struttura di ciascun record e i collegamenti tra record
diversi.
Fisica: A questo livello la base di dati è vista come un
insieme di blocchi fisici su disco. Qui viene decisa
l’allocazione dei dati e le modalità di memorizzazione
dei dati.
3. Implementazione e validazione
Realizzazione del sistema informativo e verifica
del corretto funzionamento
Le fasi della progettazione
Come procedo? Dovrò:
1. Modellare dati e relazioni (il mondo reale va
descritto)
2. Trovare le strutture appropriate per i dati
Ogni fase della progettazione avrà come prodotto uno
SCHEMA che fa riferimento ad un MODELLO di dati.
Modelli dei dati, schemi e istanze
Modello dei dati: è un
insieme di concetti che
possono essere utilizzati per
rappresentare la realtà, per
organizzare i dati di interesse
e descriverne la struttura.
Schema dei dati:
rappresentazione di una
specifica parte della realtà,
che usa un modello dei dati.
Istanza: collezione di valori
dei dati che rispetta la
struttura dello schema.
Modellazione esterna dei dati
Si devono individuare e studiare le
funzionalità che il sistema dovrà fornire.
Comporta l’interazione con gli utenti del
sistema e gli esperti di dominio e si conclude
in una descrizione informale dei requisiti.
Uso il linguaggio naturale che però è
soggetto ad ambiguità
Modellazione concettuale dei dati
Ha lo scopo di rappresentare la realtà di interesse in
termini di una descrizione precisa e completa ma
indipendente dai criteri di rappresentazione usati dal
sistema informatico scelto per gestire la base di dati
(rappresentazione astratta)
Uso un linguaggio formale
Esempi:
Entità-relazione,
UML
Modellazione logica dei dati
Lo schema concettuale definito nella fase
precedente viene tradotto nello schema
logico che fa riferimento ad un modello
logico.
Ogni modello logico ha lo scopo di
rappresentare la realtà di interesse in
termini
di
una
descrizione
ancora
indipendente dai dettagli fisici ma concreta,
in quanto presente nei sistemi di gestioni
delle basi di dati.
Uso un linguaggio comprensibile al computer (mappatura)
Esempi: relazionale, reticolare, gerarchico, a oggetti.
Modellazione interna dei dati
Lo schema logico viene mappato nella struttura dei
parametri fisici di memorizzazione dei dati
(organizzazione dei file e degli indici).
Si definisce lo schema fisico dei dati che dipende dal
sistema di gestione di basi di dati scelto.
IMPLEMENTAZIONE
3. Modellizzazione concettuale di dati
 Il modello Entità-Relazioni:
definizione, associazioni, identificatori,
gerarchie e loro proprietà
 Il modello UML:
il diagramma delle classi e le relazioni
Diagramma entità relazioni
Gli schemi del vari modello esterno descritti nel
linguaggio naturale che derivano dall’analisi dei
requisiti, vanno rappresentati con un modello
concettuale utilizzando un linguaggio formale.
Un metodo tra i più utilizzati è
l'approccio entità - relazione:
linguaggio formale basato sui
concetti fondamentali di
entità, relazioni, attributi,
domini.
Entità
Sono insiemi di oggetti concettualmente appartenenti ad
una stessa classe, aventi proprietà comuni ed esistenza
autonoma rispetto agli elementi di altre entità.
Ogni entità ha un nome che la identifica univocamente.
 Es. Città, Dipartimento, Impiegato, Acquisto e
Vendita (nel contesto di un’applicazione aziendale)
Impiegato
Dipartimento
Città
 Una occorrenza di una entità è un oggetto della
classe che l’entità rappresenta
Relazione
 E' un legame concettuale tra due o più entità;
Ad esempio:


Residenza: tra le entità Città e Impiegato
Esame: tra le entità Studente e Corso
 Un occorrenza di relazione è una n-upla costituita da
occorrenze di entità. Ad esempio:

Residenza: Bologna, Rossi; oppure Firenze, Verdi
 Ogni relazione ha un nome che la identifica univocamente
 Graficamente:
Studente
Esame
Corso
Relazione
 Possono esistere relazioni diverse che
coinvolgono le stesse entità. Ad esempio:
Sede di
lavoro
Impiegato
Collega
Residenza
Città
 È possibile avere relazione tra
una entità e se stessa.
Attributi
 Descrivono le proprietà elementari di entità e relazioni che
sono di interesse ai fini dell’applicazione. Ad es:


Cognome, Stipendio e Età sono possibili attributi dell’entità
Impiegato
Data e Voto sono possibili attributi della relazione Esame tra
Studente e Corso
 Un attributo associa a ciascuna occorrenza di entità o di
relazione un valore appartenente al dominio dell’ attributo

Dominio: range di valori ammissibili per l’attributo
Voto
Data esame
Matricola
Nome
Studente
Anno di
iscrizione
Esame
Corso
Crediti
Docente
Attributi
 Attributi composti:


Può risultare comodo raggruppare attributi che
presentano affinità nel loro significato e uso
L’insieme di attributi che si ottiene in questo
modo viene detto attributo composto
Nome
Età
Persona
Attributi semplici
Sesso
Via
Indirizzo
Numero civico
CAP
Attributi composti
Cardinalità delle relazioni
Per ogni entità che partecipa alla relazione viene indicata la
cardinalità, cioè il numero minimo e massimo di legami che
un elemento di quell’entità può formare con le occorrenze
delle altre entità coinvolte.
La cardinalità rappresenta il numero di volte che una data
istanza di entità deve o può partecipare alla relazione, ad es.
Libro
(0,1)
Prestito
(0,5)
Persona
Un libro può essere in prestito o meno, una persona
può avere in prestito fino a 5 libri.
Cardinalità delle relazioni
 Nella maggiore parte dei casi, è sufficiente utilizzare
solo tre valori:



Zero
Uno
Il simbolo N: indica genericamente un intero maggiore di uno
 Cardinalità minima:


Zero: la partecipazione dell’entità relativa è opzionale
Uno: la partecipazione dell’entità relativa è obbligatoria
 Cardinalità massima:


Uno: la partecipazione dell’entità relativa associa a una
occorrenza dell’entità una sola occorrenza (o nessuna) dell’altra
entità che partecipa alla relazione
Molti: c’è una associazione con un numero arbitrario di
occorrenze dell’altra entità
Cardinalità delle relazioni
Osservando le cardinalità massime si ottiene la
classificazione seguente:
Relazione uno a uno
Ordine
(0,1)
Vendita
(1,1)
Relazione uno a molti
Persona
(1,1)
Residenza
(0,N)
Relazione molti a molti
Turista
(1,N)
Prenotazione
(0,N)
Cardinalità massima pari
a uno per entrambe le
entità coinvolte: definisce
Fattura
una corrispondenza uno a
uno tra le occorrenze di
tali entità.
Ogni persona è residente
Città
in una sola città. Ogni
città può avere molti
residenti
Cardinalità massima pari a N
Viaggio per entrambe le entità
coinvolte
Cardinalità degli attributi



Possono essere specificate per gli attributi di entità
o relazioni
Descrivono il numero minimo e massimo di valori
dell’attributo associati a ogni occorrenza di entità o
relazione
Nella maggior parte dei casi, la cardinalità di un
attributo è (1,1) e viene omessa
(0,N) Targa automobile
Cardinalità minima
0: l’attributo è opzionale
(l’informazione potrebbe
essere non disponibile)
1: l’attributo è obbligatorio
Persona
Nome
(0,1)
Numero patente
Cardinalità massima
N: l’attributo è multivalore
Simbologia
Simbologia adottata nel
diagramma entità - relazione
Identificatori delle entità (chiavi)



Descrivono i concetti (attributi e/o entità) che
permettono di identificare univocamente le
occorrenza delle entità
In molti casi, uno o più attributi di una entità
sono sufficienti a individuare un identificatore
interno (o chiave)
Esempio: non possono esistere due
automobili con la stessa targa
Targa
Automobile
Modello
Colore
Identificatore interno
Identificatori delle entità (chiavi)

Es: un identificatore interno per l’entità Persona
può essere Nome, Cognome e Data di nascita
Data di nascita
Persona
Cognome
Nome
Indirizzo

Alcune volte gli attributi di una entità non sono
sufficienti a identificare univocamente le sue
occorrenze, ad es.
Identificatori delle entità (chiavi)




Due studenti iscritti a università diverse possono avere lo
stesso numero di matricola
Per identificare univocamente uno studente serve, oltre al
numero di matricola, anche la relativa università
Un identificatore corretto per l’entità studente è costituito
dall’attributo Matricola e dall’entità Università
Questa identificazione è resa possibile dalla relazione uno
a molti tra Università e Studente
Matricola
Anno
iscrizione
Cognome
Nome
Studente
Università
Iscrizione
(1,1)
(1,N)
Città
Indirizzo
Identificatori delle entità


Identificatore esterno: quando l’identificazione di
una entità è ottenuta utilizzando altre entità.
Una entità E può essere identificata da altre
entità solo se tali entità sono coinvolte in una
relazione cui E partecipa con cardinalità (1,1).
Generalizzazioni
Rappresentano legami logici tra una entità E detta
padre e più entità E1 ,E2, ..., En dette entità figlie.
L’entità E è più generale e comprende le entità
figlie. (Struttura gerarchica)
Ogni proprietà dell’entità
padre è anche una proprietà
delle entità figlie (ereditarietà)
Es. Gli studenti hanno un
nome e un indirizzo
Ogni occorrenza di una
entità figlia è anche
occorrenza dell’entità padre.
Es. Gli impiegati sono
persone
Generalizzazioni


Una generalizzazione è totale se ogni occorrenza
della classe padre è una occorrenza di almeno una
delle entità figlie, altrimenti è parziale.
Ad esempio la generalizzazione tra Persona e le
entità Uomo e Donna è totale, la generalizzazione
tra Veicolo e le entità Automobile e Bicicletta e
parziale
Veicolo
Automobile
Bicicletta
Generalizzazioni


Una generalizzazione è esclusiva se ogni occorrenza
della classe padre è al più una occorrenza di una delle
entità figlie, altrimenti è sovrapposta
Ad esempio la generalizzazione tra Veicolo e le entità
Automobile e Bicicletta è esclusiva, la generalizzazione
tra persona e le entità Studente e Lavoratore è
sovrapposta
Le generalizzazioni sovrapposte possono essere
trasformate in generalizzazioni esclusive.
 Si
aggiungono una o più entità figlie, per
rappresentare i concetti che costituiscono le
“intersezioni” delle entità che si sovrappongono, ad es:
aggiungere l’entità StudenteLavoratore

Generalizzazioni
 Una stessa entità può essere coinvolta in
più generalizzazione diverse
 Posso esserci generalizzazioni su più livelli
(una gerarchia)
ESEMPIO: modellizzazione di dati
geografici
Il
Catasto vuole un
sistema
informativo
che
permetta
di
associare le proprietà
catastali ai rispettivi
proprietari.
Le proprietà catastali sono oggetti o "fenomeni” spaziali
georeferenziabili tramite
indirizzo (posizionamento indiretto)
o coordinate del perimetro (posizionamento diretto)
Esempi di possibili applicazioni
 Evidenziare tutte le particelle appartenenti al signor Rossi
 Dare gli indirizzi e le dimensioni superficiali di tutte le particelle




appartenenti al signor Rossi
Dare indirizzi e proprietari di tutte le particelle con dimensione
maggiore di un certo valore
Trovare tutte le particelle adiacenti alle particelle del signor
Rossi
Verificare se il signor Rossi e il signor Verdi hanno particelle
confinanti
Dare le dimensioni di tutte le particelle che si affacciano sulla
strada "NomeStrada".
Stiamo considerando entità di tipo superficiale dobbiamo
descrivere non solo le posizioni degli oggetti (particelle) ma
anche le loro relazioni con altri oggetti (altre particelle,
strade, proprietari,...)
ESEMPIO
Consideriamo la modellazione
solo geometrica dell'aspetto
spaziale della carta; come
primitive
geometriche
supponiamo di considerare:
• punti
• segmenti (curve caratterizzate
solo da 2 vertici e dal metodo di
interpolazione del cammino
minimo)
Supponiamo inoltre di avere informazioni relative al nome e tipologia
delle strade; all'identificativo e all'indirizzo delle particelle catastali
e dati anagrafici relativi ai proprietari delle particelle stesse
(Codice Fiscale, Nome, Cognome, Data di Nascita, Luogo di
Nascita, Indirizzo).
Entità
Relazioni
Diagramma Entità-Relazione:
Il modello UML
Esigenza di avere un linguaggio universale per
modellare gli oggetti che potesse essere utilizzato dalle
aziende produttrici di software.
Linguaggio UML (Unified Modeling Language)
Linguaggio per la modellazione completa (dati,
operazioni, processi e architetture) di applicazioni
software che definisce le caratteristiche e le relazioni
esistenti tra le diverse componenti di un progetto (es.
classi, attributi, procedure, relazioni, moduli, ...).
Il modello UML
 Il linguaggio UML contiene svariati elementi grafici ed
utilizza delle regole per combinare i componenti del
linguaggio durante la creazione dei diagrammi.
 I modelli di diagramma sono rappresentazioni grafiche
delle componenti del progetto.
 L’obiettivo dei diagrammi è quello di costruire molteplici
viste di un sistema tutte correlate tra di loro.
 Il linguaggio UML consiste di nove diagrammi di base,
ma è possibile costruire e aggiungere diagrammi
differenti dagli standard.
Il diagramma delle classi
Cosa è una classe?
Tutti gli oggetti o esseri viventi, spesso, sono
riconducibili a determinate categorie che hanno attributi
e comportamenti simili. Queste categorie individuano
delle classi.
La rappresentazione grafica di una
classe, entità fondamentale del
diagramma
delle
classi;
sono
evidenziate le tre parti: nome,
attributi e operazioni.
Il diagramma delle classi
Esempi di classi
Indirizzo
Street: String
City: String
GetStreet(): String
SetStreet(_street:string)
GetCity():String
SetCity(_city:String)
Punto
X: int
Y: int
Punto(x:int, y:int)
X():int
Y():int
Add(p: punto)
Viene indicato il tipo (string) degli attributi che
specificano un indirizzo ovvero street e city e
quattro metodi.
Due mi permettono di ricavare l’informazione
contenuta negli attributi e gli altri due di
settare un valore degli attributi utilizzando un
parametro.
Gli attributi che descrivono la classe punto
sono di tipo intero (le sue coordinate). I metodi
mi permettono di costruire un nuovo punto e
di compiere una somma delle coordinate x e y
di due punti.
Le relazioni
Una relazione è una connessione tra elementi UML.
Senza le relazioni, un modello di classi sarebbe soltanto una lista
di entità che rappresentano un "vocabolario" del sistema.
Le relazioni mostrano come i termini del vocabolario si connettono
tra di loro per fornire un quadro della parte di progetto che si sta
modellando.
Esistono diversi tipi di relazioni:
 Associazioni (normali, aggregazioni semplici, aggregazioni di
composizione)
 Relazioni di dipendenza
 Relazioni di generalizzazioni
Le relazioni: associazioni
Una associazione dichiara una relazione semantica tra
le classi e rappresenta un insieme di legami tra le
istanze di tali classi. Ogni associazione ha almeno due
estremi, per ognuno dei quali possono essere definiti:
 Un nome
 Una molteplicità
(numero di istanze della classe associato ad un
estremo che possono essere collegate a ciascuna delle istanze della
classe collocato all’altro estremo dell’associazione)
 Un indicatore di navigabilità
Cliente
Ordine
1
Utente
Password
0..*
1
1
Non solo ad ogni utente è
associata una password, ma
posso anche raggiungerla.
Le relazioni: associazioni
 Aggregazioni semplici
esprimono una relazione tra un insieme e delle parti di tale
insieme (“tutto/parte”), ma non implicano vincoli particolari per
l’esistenza della parte o dell’insieme.
Comitato
Persona
*
*
 Aggregazioni di composizione
implicano vincoli precisi: ogni istanza della classe “parte” può
essere riferita ad una sola istanza del “tutto”; inoltre il “tutto” è
responsabile per la creazione e la distruzione delle sue parti,
che non possono avere una esistenza autonoma.
Ordine
RigaOrdine
1
1..*
Le relazioni: dipendenza e
generalizzazione
 Relazioni di dipendenza
Indica che il funzionamento di un elemento richiede la presenza di uno
o più altri elementi e che se un elemento viene modificato, potrebbe
essere necessario modificare anche ogni elemento che da esso
dipende.
Dato
Fonte
dei dati
 Relazioni di generalizzazione
Collega un elemento più generico ad un elemento più specifico;
(specializzazione). L’elemento più specifico deve essere pienamente
consistente con quello più generico, cioè ne eredita tutte le
caratteristiche (attributi, operazioni e associazioni delle sue
superclassi), ma ne può definire altre.
Entità
Geografica
Ghiacciaio
Esempio: modello di dati geografico
Si vogliono rappresentare le entità geografiche e le
relazioni coinvolte nella descrizione di applicazioni di
monitoraggio glaciologico.
1)
Identificare le classi che fanno parte del modello, prendendo in
considerazione tutti gli elementi coinvolti nelle applicazioni di
interesse.
Es. Classi Ghiacciaio, Bacino, Stazione di misura, …
2)
Identificare le classi che descrivono i dati derivanti da differenti
fonti ( catasto, cartografia, telerilevamento, …)
Es. Classi Dato, Fonte dei dati, Qualità, Organizzazione
3)
Considerare la rappresentazione di fenomeni spazio-temporali
Es. Classi Spazio, Tempo, Evento
4)
Creare fra le classi i diversi tipi di relazione
Esempio: modello di dati geografico
4. Modellizzazione logica: il modello
relazionale
 I modelli logici per le basi di dati
 Il concetto di relazione
 Relazioni con attributi
 Relazioni e basi di dati
 Vincoli di integrità
 Algebra relazionale
I modelli logici per le basi di dati
Tradizionalmente, esistono tre modelli logici:

Gerarchico
Struttura
ad albero

Reticolare
Grafo

Relazionale
Tabelle
Negli ultimi 10 anni:

a oggetti
Le strutture utilizzate dai modelli sono astratte, ma
riflettono una particolare organizzazione
I modelli logici per le basi di dati

I modelli gerarchico e reticolare sono più vicini alle
strutture fisiche di memorizzazione, mentre il modello
relazionale è più astratto:



nel modello relazionale si rappresentano solo valori.
Anche i riferimenti fra dati in strutture (relazioni) diverse
sono rappresentati per mezzo dei valori stessi;
nei modelli gerarchico e reticolare si utilizzano riferimenti
espliciti (puntatori) fra record.
Il modello a oggetti è un ibrido tra queste due
concezioni, poiché è di livello alto ma fa uso di
riferimenti
Il modello relazionale
 Proposto da E. F. Codd nel 1970 e reso disponibile
come modello logico in DBMS nel 1981.
 Si basa sul concetto matematico di relazione, (teoria
degli insiemi).
 Le relazioni hanno una rappresentazione naturale per
mezzo di tabelle.
Tabella: rappresentazione grafica di una relazione,
(concetto intuitivo)
Il modello relazionale
 Garantisce indipendenza dei dati


Utenti che accedono ai dati e programmatori
che sviluppano applicazioni fanno riferimento
al livello logico dei dati.
Cioè, agli utenti e ai programmatori, non serve
sapere come i dati sono memorizzati
fisicamente.
Relazione: tre accezioni
 Relazione matematica: secondo la definizione data
nella teoria degli insiemi; da questa derivano le seguenti:
 Relazione secondo
relazionale dei dati.
la
definizione
del
modello
 Relazione come traduzione di relationship costrutto del
modello concettuale Entity-Relationship; che descrive
legami tra entità del mondo reale.
Prodotto cartesiano
 Prodotto cartesiano di due insiemi A e B
AxB = {(x1,x2) | x1A e x2B}
dove (x1,x2) sono coppie ordinate di elementi
 Per esempio: A = {1,2,4}, B= {a,b}
AxB = {(1,a),(1,b),(2,a),(2,b),(4,a),(4,b)}
Relazione matematica
 Relazione matematica su insiemi A e B
(domini della relazione) = sottoinsieme di AxB
 Per esempio:
AxB = {(1,a),(1,b),(2,a),(2,b),(4,a),(4,b)}
Una relazione matematica su insieme A e B
potrebbe essere:
1 a
R={(1,a),(1,b),(4,b)}
 Rappresentazione tabellare:
1
b
2
a
2
b
4
a
4
b
1
a
1
b
4
b
Relazione matematica
 Dominio: finito o infinito? Per esempio:
 {z|z è un numero naturale} è un insieme infinito
 {y|y è un numero naturale t.c. 18≤y≤ 30 } è un insieme
finito
 In un DB non possono esserci insiemi infiniti
 Sistemi di calcolo gestiscono solo insiemi finiti
 Ma è utile ammettere domini infiniti per permettere ad
ogni istante di assumere esistenza di un valore non
presente nel DB
 Assumiamo che i DB siano costituiti da relazioni finite
su domini eventualmente infiniti
Relazione matematica
Definizione: Dati n>0 insiemi D1, D2, …, Dn si chiama
prodotto cartesiano di D1, D2, …, Dn , indicato con
D1×D2×…×Dn, l’insieme delle n-uple ordinate
(d1 ,d2,…,dn) t. c. di Di , con i=1,…, n
Definizione: Una relazione matematica R sugli insiemi
D1, D2, …, Dn è un sottoinsieme di D1×D2×…×Dn
Definizioni:
 D1, D2, …, Dn sono detti domini della relazione R.
 n è il grado di R.
 Il numero di n-uple è la cardinalità della relazione.
Relazione matematica
 Esempio: relazione di grado n=3


D1={0,1}, D2={a,b}, D3={rosso,blu}
Che cos’è D1xD2xD3?
{(0,a,rosso), (0,a,blu), (0,b,rosso), (0,b,blu), (1,a,rosso),
(1,a,blu), (1,b,rosso), (1,b,blu)}
 Una relazione sugli insiemi {0,1}, {a,b}, {rosso,blu}
potrebbe essere
{(0,b,blu), (1,a,rosso), (1,b,rosso), (1,b,blu)}
(Relazione di cardinalità 4)
Relazioni e tabelle
 Per esempio: risultati partite di calcio
Juventus
Lazio
3
2
Lazio
Milan
2
0
Juventus
Roma
2
1
Roma
Milan
1
2
Sequenza di carattere
(stringa)
Numero naturale (intero)
Relazione R t. c.
R  Stringa × Stringa × Intero × Intero
Relazioni e tabelle
Insieme: collezione di elementi
 Un insieme non contiene duplicati
 L’ordine degli elementi non è importante
 Una relazione è un insieme:
 n-uple della relazione devono essere distinte (no righe
ripetute in tabella)
 n-uple non sono tra loro ordinate (tabelle con stesse
righe ordinate in modo diverso rappresentano la stessa
relazione)
Relazioni e tabelle
 n-upla contiene dati tra loro collegati, che verificano
la relazione
 L’ordine degli elementi delle n-uple (colonne) è
significativo.

Se nella tabella precedente scambiamo il terzo e il
quarto dominio, cambieremmo il significato della nostra
relazione. Ciascuno dei due domini intero e stringa
compare due volte, e le due occorrenze sono distinte
attraverso la posizione.
 Ordinamento dei domini di una relazione impone una
struttura posizionale degli elementi di n-uple
Relazioni con attributi
 In una relazione, ogni dominio rappresenta
un ruolo


associamo a ciascuna occorrenza di dominio nella
relazione un nome, detto attributo per identificare
le rispettive componenti delle n-uple
In una tabella: attributo  intestazione di colonne
della tabella
 Modificando la definizione di relazione con
l’introduzione degli attributi l’ordinamento
delle colonne nella tabella, risulta irrilevante:
la struttura non è posizionale
Relazioni con attributi
L’ordinamento non posizionale permette di far
riferimento alle componenti delle n-uple in modo non
ambiguo.
SquadraDiCasa
SquadraOspitata
RetiCasa
RetiOspitata
Juventus
Lazio
3
2
Lazio
Milan
2
0
Juventus
Roma
2
1
Roma
Milan
1
2
Relazioni con attributi
 Dati insieme di attributi X={A1,…,An} e insieme di
domini D={D1,…,Dm}


X
Stabiliamo corrispondenza tra attributi e domini
mediante funzione DOM: X  D
Cioè, la funzione DOM associa a ciascun attributo AX
un dominio DOM(A)  D
D7
A3
DOM
D
Relazioni con attributi
 Tupla su insieme di attributi X è una funzione t che
associa a ciascun attributo A X un valore del
dominio DOM(A)

Per esempio: t[SquadraDiCasa]=Juventus
 Relazione (con attributi) su X è insieme di tuple su X
 n-uple: elementi individuati per posizione
 Tuple: elementi individuati per attributo
Relazioni con attributi: esempio
 DOM:{SquadraDiCasa, SquadraOspitata, Reti Casa,
RetiOspitata}  {Stringa, Intero}
 Cioè:






Insieme di attributi X = {SquadraDiCasa,
SquadraOspitata, Reti Casa, RetiOspitata}
Insieme di domini D = {Stringa, Intero}
DOM(SquadraDiCasa) = Stringa
DOM(SquadraOspitata) = Stringa
DOM(Reti Casa) = Intero
DOM(RetiOspitata) = Intero
Tabelle e relazioni
Una tabella rappresenta una relazione se
 i valori di ciascuna colonna sono fra loro omogenei
(dallo stesso dominio)
 le righe sono diverse fra loro
 le intestazioni delle colonne sono diverse tra loro
(perciò i campi sono distinguibili mediante il loro nome e
non la loro posizione)
Inoltre, in una tabella che rappresenta una relazione:
 l’ordinamento tra le righe è irrilevante
 l’ordinamento tra le colonne è irrilevante
Tabelle e relazioni
Il modello relazionale è basato su valori:
I riferimenti fra dati in relazioni diverse sono
rappresentati per mezzo di valori dei domini che
compaiono nelle tuple.
Altri modelli logici (reticolare e gerarchico) realizzano le
corrispondenze in modo esplicito attraverso puntatori.
(Modelli basati su record e puntatori)
Esempio
Base di dati
relazionale
Base di dati con
puntatori
Stessa base di dati con puntatori al posto dei
riferimenti realizzati tramite valori
Vantaggi della struttura basata sui valori
 Indipendenza dalle strutture fisiche (si potrebbe anche con
puntatori di alto livello) che possono cambiare anche
dinamicamente
 Si rappresenta solo ciò che è rilevante dal punto di vista
dell’applicazione (dell’utente); i puntatori sono meno
comprensibili per l’utente finale (senza, l’utente finale vede gli
stessi dati dei programmatori)
 I dati sono trasferibili piu' facilmente da un sistema ad un
altro
NOTE:
• i puntatori possono esistere a livello fisico
• nel modello a oggetti esistono i riferimenti, che funzionano da
‘puntatori di alto livello’
Relazioni e Basi di Dati
 Un DB è solitamente costituito da più relazioni
(tabelle) le cui tuple contengono valori comuni (usati
per stabilire corrispondenza tra tuple)
 Per esempio: tabelle che descrivono studenti, esami
e corsi
Studenti
Matricola
Cognome
Nome
DataNascita
276545
Rossi
Maria
25/11/1981
485745
Neri
Anna
23/04/1982
200768
Verdi
Fabio
12/02/1982
587614
Rossi
Luca
10/10/1981
937653
Bruni
Mario
01/12/1981
Relazioni e Basi di Dati
Esami
Corsi
Studente
Voto
Corso
276545
28
01
485745
27
04
200768
25
01
587614
24
04
Codice
Titolo
Docente
01
Analisi
Giani
03
Chimica
Melli
04
Chimica
Belli
Schemi di relazioni e di DB
 Schema di relazione: R(X)
 Costituita da simbolo R (nome della relazione) e da
insieme di nomi di attributi X={A1,…,An}
 Per esempio:
 Esami(Studente,Voto,Corso)
 Istanza di relazione su schema R(X)
 Insieme r di tuple su X
Esami
Studente
Voto
Corso
276545
28
01
485745
27
04
200768
25
01
587614
24
04
Schemi di relazioni e di DB
 Schema di base di dati: R={R1(X1),…,Rn(Xn)}
 Insiemi di schemi di relazione con nomi diversi
 Per esempio:
 Università =
{Studenti(Matricola,Cognome,Nome,DataNascita),
Esami(Studente,Voto,Corso),
Corso(Codice,Titolo,Docente)}
 Istanza di base di dati su schema
R={R1(X1),…,Rn(Xn)}

Insieme r di relazione r={r1,…,rn} dove ogni ri è una
relazione sullo schema Ri(Xi)
Informazione incompleta
ll modello relazionale impone ai dati una struttura rigida:
– le informazioni sono rappresentate per mezzo di tuple
– solo alcuni formati di tuple sono ammessi: quelli che
corrispondono agli schemi di relazione.
I dati disponibili possono non corrispondere esattamente
al formato previsto, per varie ragioni.
ESEMPIO: Tipi di valori nullo
Persone
n. telefono
Sonia Morandi
Simone Rossi
Angelo Colombi
Maria Sordi
02 70638847
Valore
sconosciuto
Valore non
esistente
Valore senza
informazione
Informazione incompleta: soluzioni
Non conviene utilizzare valori ordinari del dominio (0,
stringa nulla, “99”, etc), per vari motivi:
– potrebbero non esistere valori “non utilizzati”
– valori “non utilizzati” potrebbero diventare significativi
– in fase di utilizzo nei programmi sarebbe necessario ogni volta
tener conto del loro significato
Si utilizza NULL: valore nullo
 Viene assegnato agli elementi di tuple inesistenti o
sconosciuti
 E’ un valore aggiuntivo rispetto al dominio di un
attributo
Informazione incompleta e valori nulli
 Non tutti gli attributi di una relazione possono
assumere valore nullo
 In definizione di relazione, si può specificare quali
attributi non devono mai essere nulli nelle tuple
Studenti
Matricola
Cognome
Nome
DataNascita
276545
Rossi
Maria
NULL
NULL
Neri
Anna
23/04/1982
NULL
Verdi
Fabio
12/02/1982
587614
Rossi
Luca
10/10/1981
937653
Bruni
Mario
01/12/1981
Informazione incompleta e valori nulli
 Non tutti gli attributi di una relazione possono
assumere valore nullo
 In definizione di relazione, si può specificare quali
attributi non devono mai essere nulli nelle tuple
Studenti
Matricola
Cognome
Nome
DataNascita
276545
Rossi
Maria
NULL
NULL
Neri
Anna
23/04/1982
NULL
Verdi
Fabio
12/02/1982
587614
Rossi
937653
Luca
No: matricola
usata
Bruni per correlare
Mario
relazione
10/10/1981
01/12/1981
Vincoli di integrità
 Oltre a imporre restrizioni sulla presenza di valori nulli
bisogna
evitare
la
creazione
di
istanze
sintatticamente corrette, ma che non rappresentano
informazioni possibili.
 Un vincolo di integrità è una proprietà che deve
essere
soddisfatta
dalle
istanze
che
rappresentano informazioni corrette.
Ogni vincolo può essere visto come una funzione
booleana (o un predicato) che associa ad ogni
istanza il valore vero o falso.
Vincoli di integrità
 Definendo lo schema di un base di dati si associano
vincoli di integrità che si riferiscono a tutte le istanze.
 Questi vincoli permettono di considerare corrette le
sole istanze che li verificano tutti
 Vincoli intrarelazionali
 Vincolo di tupla
 Vincolo di dominio
 Vincoli su assegnamento di valori ad attributi diversi di
una tupla
 Vincolo di chiave
 Vincoli interrelazionali
Vincoli intrarelazionali
 Vincoli interni a una relazione:
 Soddisfacimento definito rispetto ad una singola
relazione della base di dati
 Vincolo di tupla: esprime condizioni sui valori di
ciascuna tupla indipendentemente dalle altre tuple


Vincolo di dominio (vincolo su valori): restrizione su
dominio di attributo
Vincoli su assegnamento di valori ad attributi diversi di
una tupla
Vincoli di tupla
 Esprimibili mediante espressioni booleane (AND, OR,
NOT) i cui termini contengono:


Uguaglianze, disuguaglianze, ordinamenti di valori di
attributo
Espressione aritmetiche su valori di attributo
 Per esempio:
 Vincolo di dominio
(Voto  18) AND (Voto  30)
 Vincolo su più attributi
Pagamenti(Data, Importo, Ritenute, Netto)
Netto = Importo - Ritenute
Vincoli di chiave
 Superchiave/chiave:
insieme di attributi che identificano univocamente le
tuple di una relazione



Superchiave: un insieme K di attributi è detto
superchiave di una relazione r se r non contiene due
tuple t1 e t2 con t1[K]=t2[K]
K è una chiave di r se è una superchiave minimale di r
Ogni chiave è una superchiave
Vincoli di chiave
 {Matricola} è una chiave
è superchiave minimale (contiene un solo attributo)
Matricola
Cognome
Nome
Nascita
Corso
4328
Rossi
Luigi
29/04/79
Informatica
6328
Rossi
Dario
29/04/79
Informatica
4766
Rossi
Luca
01/05/81
Fisica
4856
Neri
Luca
01/05/81
Economia
5536
Neri
Luca
05/03/78
Economia
Vincoli di chiave
 {Cognome, Nome, Nascita} è una chiave
è superchiave minimale (nessuno dei suoi sottoinsiemi
è superchiave)
Matricola
Cognome
Nome
Nascita
Corso
4328
Rossi
Luigi
29/04/79
Informatica
6328
Rossi
Dario
29/04/79
Informatica
4766
Rossi
Luca
01/05/81
Fisica
4856
Neri
Luca
01/05/81
Economia
5536
Neri
Luca
05/03/78
Economia
Vincoli di chiave
 {Matricola, Corso} è una superchiave, ma non una
chiave
Matricola
Cognome
Nome
Nascita
Corso
4328
Rossi
Luigi
29/04/79
Informatica
6328
Rossi
Dario
29/04/79
Informatica
4766
Rossi
Luca
01/05/81
Fisica
4856
Neri
Luca
01/05/81
Economia
5536
Neri
Luca
05/03/78
Economia
Vincoli di chiave
 {Nome, Corso} non è una superchiave
Matricola
Cognome
Nome
Nascita
Corso
4328
Rossi
Luigi
29/04/79
Informatica
6328
Rossi
Dario
29/04/79
Informatica
4766
Rossi
Luca
01/05/81
Fisica
4856
Neri
Luca
01/05/81
Economia
5536
Neri
Luca
05/03/78
Economia
Vincoli di chiave
 In questo caso {Nome, Corso} è una chiave, ma non
è ben definita
Matricola
Cognome
Nome
Nascita
Corso
6328
Rossi
Dario
29/04/79
Informatica
4766
Rossi
Luca
01/05/81
Fisica
4856
Neri
Luca
01/05/81
Economia
5536
Neri
Luca
05/03/78
Informatica
Vincoli di chiave
 Ogni relazione r, con la schema r(X), ha una
chiave



Essendo un insieme, r è costituita da tuple diverse tra
loro  X (insieme degli attributi) è sicuramente
superchiave di r
X potrebbe essere una chiave di r
Se X non è una chiave di r, allora esiste un
sottoinsieme Y di X tale che Y è una chiave
Importanza delle chiavi
 Il fatto che ogni schema di relazione abbia almeno una
chiave garantisce:

L’accessibilità a ciascun dato della base di dati. Ogni
singolo valore è univocamente accessibile tramite:
 nome della relazione
 valore della chiave
 nome dell’attributo

La possibilità di definire corrispondenze tra dati
contenuti in relazioni diverse
Individuazione delle chiavi
 I vincoli corrispondono a proprietà del mondo reale modellato
dalla base di dati, quindi interessano a livello di schema (con
riferimento cioè a tutte le istanze.
 Ad uno schema associamo un insieme di vincoli e consideriamo
corrette (ammissibili) solo le istanze che soddisfano tutti i
vincoli.
 Li individuiamo:



considerando le proprietà che i dati soddisfano
nell’applicazione
notando quali insiemi di attributi permettono di identificare
univocamente le tuple;
e individuando i sottoinsiemi minimali di tali insiemi che
conservano la capacità di identificare le tuple.
Esempio
 DB Ghiacciai Lombardia
OBIETTIVI
Creare un modello dei dati che consenta di archiviare e ricercare le
informazioni ricavate dall’osservazione protratta nel tempo di ghiacciai
alpini da sorgenti diverse (campagna di misura, elaborazione di immagini,
…)







Grande eterogeneità di dati
Ruolo chiave dell’attributo temporale
Necessità di non duplicare i dati
Necessità di confrontare i dati
Flessibilità nella gestione delle variazioni dei corpi glaciali
Armonizzazione con database internazionali
Collegamento ad un visualizzatore di dati vettoriali
Esempio
Accesso ai dati di un DB:
algebra relazionale
 Aggiornamento di DB: funzione che, data istanza di
DB, produce altra istanza di DB, sullo stesso schema

Modifica, aggiunta, rimozione tuple
 Interrogazione a DB: funzione che, dato un DB,
produce una relazione su un dato schema (non
necessariamente uno degli schemi definiti nel DB)
 Aggiornamento e interrogazione vengono
effettuati usando specifici linguaggi

Ad esempio: algebra relazionale
Algebra relazionale
 Algebra relazionale: basata su insiemi di
operatori


Definiti su relazioni
Producono relazioni come risultati
 Operatori


Insiemistici: unione, intersezione, differenza
Specifici: ridenominazione, selezione, proiezione, join
5. Modellizzazione di dati geografici
 Il dato geografico
 Definizione di carta
 Relazioni spaziali fra entità geografiche
 Cartografia numerica
 Entità e campi



Aspetto spaziale
Aspetto semantico
Aspetto di qualità: i metadati
Il dato geografico
Dato caratterizzato da un riferimento spaziale che ci
aiuta a collocarlo nel mondo
Localizzazione = coordinate x, y (e z)
Sistemi di riferimento
Dato georeferenziato
Ogni documento o evento che si riferisce ad una determinata porzione
della superficie terrestre ed è quindi possibile rappresentarlo anche dal
punto di vista cartografico mediante carte o immagini da
aereo/satellitari.
Informazione geografica
Informazioni spaziali digitali caratterizzate da:
 Grande quantità di dati
 Struttura complessa
Differiscono dal dal modo in cui sono ottenute:
 Collezioni di dati (primari)
derivano da varie sorgenti di dati: campagne di misura, dati GPS, immagini
telerilevate, foto aeree, …
Problemi: delimitazione oggetti (confini fuzzy) e associazione dei valori degli attributi
tematici agli oggetti spaziali
 Dati derivanti da mappe esistenti
mappe create dall’integrazione di diverse sorgenti di dati digitali
Problemi: eterogeneità delle scale e del sistema di coordinate, qualità dei dati
Definizione di carta
Una carta è un insieme di punti, linee e aree
definite:
 dalla posizione nello spazio
 da attributi non spaziali
Generalmente si considerano separate
planimetria e altimetria.
La LEGENDA della carta è la chiave di connessione
degli attributi non spaziali alle entità spaziali.
Gli attributi non spaziali possono essere indicati
visivamente con COLORI, SIMBOLI, SFUMATURE il
cui significato è deducibile dalla legenda.
Relazioni spaziali tra entità geografiche
L'analisi di una carta consente di:
 dare una conoscenza del territorio sia
puntuale (basata sull'osservazione di ogni
singolo oggetto) che generale (visione
d’insieme);
 di sviluppare processi logici di tipo deduttivo e
induttivo in funzione di relazioni di
concomitanza, vicinanza, frequenza,...;
Relazioni spaziali tra entità geografiche
Le relazioni spaziali tra entità geografiche
esistenti su una carta possono essere
classificate in vari modi.
Una distinzione è quella tra le relazioni che
sono indipendenti dall’orientamento, dette
RELAZIONI TOPOLOGICHE, e quelle che ne
dipendono, dette RELAZIONI DIREZIONALI.
Relazioni spaziali tra entità geografiche
Le relazioni topologiche tra entità geografiche sono del
tipo:





equivalenza (si sovrappone completamente);
equivalenza parziale (si sovrappone parzialmente,
attraversa);
contenimento (è interna);
adiacenza (è connessa o incontra);
separatezza (è disgiunta)
Relazioni spaziali tra entità geografiche
Le relazioni direzionali includono le seguenti relazioni tra
entità:




di fronte a
dall’altra parte di
sopra
Sotto

descrizioni metriche di angoli azimutali
 a nord
 a sud
 a est
 a ovest
E loro combinazioni
Relazioni spaziali tra entità geografiche
Si hanno poi relazioni di vicinanza che descrivono la
distanza tra entità geografiche sia in termini metrici
quantitativi (misura della distanza) che in termini
qualitativi, mediante termini quali
 vicino
 lontano
 in prossimità di
Relazioni topologiche, direzionali e di vicinanza
sono spesso utilizzate combinate tra loro
Esempio di relazioni spaziali tra entità
• Topologiche
b è interno a c
a è connesso a c
d è disgiunto da a
f è sovrapposto a e
• Vicinanza
a vicino a b
f lontano da a
• Direzionali
g a est di b
d a nord di g
Cartografia numerica
 coordinate che descrivono gli schemi spaziali
che rappresentano gli oggetti del territorio o
le entità geografiche (features);
 relazioni tra gli elementi di tale
rappresentazione;
 attributi che ne individuano la tipologia.
Cartografia numerica
La cartografia numerica è in un certo senso un’immagine
speculare della cartografia tradizionale:
• l’elemento base della cartografia tradizionale è un
disegno che contiene in forma implicita le coordinate
dei punti
• nella cartografia numerica l’elemento base è l’insieme
delle coordinate che contiene in forma implicita la sua
visualizzazione sotto forma di disegno.
La cartografia numerica ha tutti i contenuti e almeno tutte
le stesse funzioni di base della cartografia tradizionale.
Entità e campi
Astraendo dal loro contenuto, i dati georeferenziati
possono essere ripartiti nelle categorie principali di
campi o di entità.
I campi sono rappresentativi di fenomeni continui quasi
ovunque nel dominio di definizione.
Esempio:
 il rumore ambientale,
 l’altimetria del territorio.
I
campi vengono usualmente discretizzati, e
rappresentati mediante matrici regolari di attributi
(modello matrix o raster georeferenziato)
Entità e campi
Alla categoria entità appartengono viceversa gli oggetti
discontinui, delimitati spazialmente da confini ben precisi,
eventualmente, caratterizzati da specifici attributi.
Esempi:
la ripartizione del territorio in aree normative,
il grafo descrittivo di una rete di infrastrutture di
trasporto;
In
ambito GIS le entità vengono usualmente
rappresentate mediante modelli vettoriali, eventualmente
topologici, cui vengono associate opportune tabelle di
attributi.
Fenomeni geografici modellizabili a campi
MODELLO DIGITALE
DEL TERRENO
IMMAGINE
TELERILEVATA
Fenomeni geografici modellizabili a campi
PER UN MODELLO DIGITALE E' POSSIBILE ANCHE
UNA RAPPRESENTAZIONE A CURVE DI LIVELLO
Fenomeni geografici modellizabili a campi
O UNA RAPPRESENTAZIONE A TRIANGOLI
IRREGOLARI (TIN)
Fenomeni geografici modellizabili a entità
MODELLO A ENTITA’
Fenomeni geografici modellizabili a entità
MA LA CARTA POTREBBE ESSERE DERIVATA
DA UNA IMMAGINE DIGITALE
Fenomeni geografici modellizabili a entità
Inoltre:
• in molti casi può essere più comodo trattare dati
grigliati (ad esempio si possono usare algoritmi di
algebra matriciale)
• non ci sono più, come nel passato, problemi
legati all'occupazione di memoria di massa.
I FENOMENI GEOGRAFICI POSSONO
ESSERE MODELLIZZATI SECONDO UN
MODELLO IBRIDO
Modellizzazione di dati geografici
I dati appartenenti a una base di dati geografici sono
sostanzialmente caratterizzati da tre componenti:
ASPETTO SPAZIALE
ASPETTO SEMANTICO
ASPETTO DI QUALITA’
Aspetto spaziale
Una volta definito un oggetto come fenomeno singolo
del mondo reale lo schema spaziale fornisce la
descrizione della sua geometria e topologia.
La geometria di un fenomeno, descritta per mezzo di coordinate di
punti e funzioni matematiche, usa come elementi standard di
base le primitive geometriche.
La componente geometrica può essere:
• vettoriale (coordinate dei punti che descrivono la forma
geometrica)
• raster (insieme di pixel corrispondenti al particolare oggetto)
La topologia (relazioni topologiche: adiacenza, connessione e
contenimento) è invariante per deformazioni elastiche e continue
(ad esempio trasformazioni di datum o di sistema di coordinate)
ed è descritta a partire da primitive topologiche.
Aspetto semantico e di qualità
ASPETTO SEMANTICO
attributi statistici e/o testuali
La componente semantica è data dall’insieme degli
attributi di vario dominio (numerico, stringa,…) associati
alla parte geometrica del dato.
ASPETTO DI QUALITA’
L'aspetto di qualità è descritto mediante le categorie di
accuratezza, completezza ed aggiornamento.
Aspetto spaziale dei dati geografici
Le primitive geometriche descrivono, parzialmente o totalmente, la
rappresentazione spaziale di un oggetto mediante coordinate e
funzioni matematiche: tutte le posizioni che concorrono alla
descrizione di una primitiva devono essere riferite allo stesso
sistema geodetico di riferimento e alla stessa scala di
rappresentazione (la scala definisce il dettaglio e le approssimazioni
rispetto alla "realtà")..
Le entità geometriche utilizzate per la descrizione di
fenomeni spaziali nel dominio bidimensionale sono:
Entità vettoriali
punto
curva
superficie
Campi
griglia
pixel
banda raster
voxel
blocco raster
Immagini vettoriali e raster
Immagine Vettoriale - E' un sistema di archiviazione di dati grafici
secondo il quale gli oggetti vengono memorizzati in base alle
coordinate cartesiane dei punti e linee che li compongono.
Immagine raster - Qualsiasi immagine può essere pensata come
formata da un insieme di piccole aree uguali (pixel), ordinate
secondo linee e colonne, tali da costituire una matrice. I valori
associati ad ogni cella possono esprimere sia informazioni di tipo
grafico (colore, tono di grigio, …) sia di tipo descrittivo
(temperatura, pendenza, …).
Comprendono immagini digitali ottenute da riprese aeree o satellitari (a colori), ed
immagini digitali ottenute da scansione di mappe cartacee (in bianco e nero
contenenti linee, tessiture, simboli).
Successive elaborazioni possono aggiungere altri attributi ai pixel.
Primitive geometriche
Punto: è una primitiva geometrica 0-dimensionale, la
cui posizione spaziale è descritta da coordinate
(posizionamento diretto: insieme ordinato di numeri in
un sistema di riferimento di posizioni).
Curva: è una primitiva geometrica limitata, continua,
monodimensionale e può essere chiusa o aperta.
Una curva è descritta da un metodo di interpolazione
(cammino minimo, arco, B-spline, …) applicato ad una
lista di due o più posizioni dirette.
Primitive geometriche
Bordo: è un elemento chiuso monodimensionale non
intrecciato (né esplicitamente, né implicitamente); può
essere composto da una o più curve.
Superficie: è una primitiva geometrica limitata,
continua, bidimensionale, delimitata da un bordo
esterno e da zero o più bordi ( o confini) interni non
annidati e non intrecciati.
Superficie
possibile
Superficie non
possibile
Superficie non
possibile
Primitive geometriche
Struttura (frame): è una primitiva basata su una
partizione con areole dello spazio considerato: tali areole
sono l'elemento base della struttura.
La forma e dimensione delle areole lungo ogni asse del
sistema di riferimento scelto per la struttura sono costanti
e caratterizzano la struttura stessa.
Si considerano strutture bi o tridimensionali: nell’ultimo caso la struttura è
una partizione costituita da uno o più piani contigui di righe e colonne
contigue, di unità regolari che riempiono una parte limitata dello spazio.
Primitive geometriche
Griglia: è una distribuzione regolare di
punti, derivabile dagli angoli di
tassellatura determinati da una
struttura. Una griglia è definita in
accordo con la specifica struttura che
fornisce la posizione spaziale di ogni
punto della griglia stessa.
Pixel: è una primitiva geometrica
bidimensionale, elemento base
(o unità) di una specifica struttura
bidimensionale. La sua posizione
spaziale è definita dal numero di
riga e di colonna.
P(i,j)
Topologia
L'aspetto geometrico delle entità geografiche è descritto
da coordinate di punti relativamente ad un sistema
geodetico di riferimento.
Ma la geometria che descrive le entità di un
territorio può variare in funzione di molti fattori, ad
esempio al variare della scala della rappresentazione
digitale.
(Scala nominale: rapporto di scala a cui si può riprodurre una carta digitale in
modo che abbia gli stessi requisiti qualitativi e metrici della relativa carta
tradizionale).
Per garantire quindi la consistenza della rappresentazione
si devono introdurre dei vincoli e delle relazioni di tipo non
metrico.
Topologia
La topologia è la disciplina matematica che si occupa di connessione
e adiacenza di punti e linee e che permette quindi di analizzare le
relazioni spaziali tra dati geografici.
Una struttura dati topologica determina esattamente come e dove sono
connessi punti e linee su una carta numerica per mezzo di congiunzioni
topologiche, dette nodi.
La teoria dei grafi è lo strumento utilizzabile per
rendere consistente una carta numerica descritta per
mezzo di primitive geometriche.
Un qualsiasi aggiornamento della carta dovrà rispettare i vincoli
topologici imposti alle varie entità geografiche coinvolte.
Primitive topologiche
Le primitive topologiche descrivono gli aspetti topologici delle entità
geografiche stabilendo delle relazioni che le connettono.
Gli aspetti topologici di un oggetto possono essere descritti da una o
più primitive topologiche.
Le entità topologiche per una descrizione nel
dominio bidimensionale sono:
nodo
spigolo
anello
faccia
Primitive topologiche
Nodo: è una primitiva topologica 0-dimensionale.
Si può distinguere tra due tipi di nodi.
• Nodo connesso. Si tratta di un nodo connesso ad uno o
più spigoli. In questo caso si può ulteriormente
distinguere tra nodo che è iniziale o finale di uno spigolo,
detto nodo terminale, e nodo che è solo intersezione di
lati, in questo caso si parla di nodo intermedio.
• Nodo isolato: nodo che non è connesso con nessuno
spigolo.
Si può osservare che quello che può essere considerato
nodo intermedio se riferito ad un determinato spigolo
può anche essere terminale rispetto ad un altro spigolo.
Primitive topologiche
Spigolo: è una primitiva topologica monodimensionale
che rappresenta una connessione orientata tra due
nodi terminali; i due nodi possono essere coincidenti.
Anello: è un insieme ordinato di spigoli connessi che
formano un elemento monodimensionale non
intersecantesi né implicitamente né esplicitamente. I
punti estremanti di un anello convergono allo stesso
nodo.
Faccia: è una primitiva topologica descritta da un anello
esterno e da zero a molti anelli interni.
Aspetto semantico dei dati geografici
Questo aspetto diventa fondamentale
quando si parla di interoperabilità e
condivisione dei dati anche sul Web.
Ricerca dei dati più
adatti al mio scopo
Necessità di associare
ad essi una semantica
strutturata…
Problema generale: accessibilità dei
contenuti
Ricerca di
informazione
Ricerca di
documenti
Link
Processo cognitivamente molto ricco, ma può essere
dispendioso in termini di tempo
Motori di ricerca
Richiede poca informazione iniziale, ma l’80% del contenuto del
web è “nascosto” perché non indicizzato o non indicizzabile.
Inoltre la ricerca per parole chiave comporta il fenomeno dei
“falsi positivi” (pagine contenenti le parole cercate, ma con
l’informazione errata) o dei “falsi negativi” (pagine contenenti
sinonimi dei termini cercati)
Integrazione
di
informazione
Cooperazione
L’informazione che ci interessa può essere contenuta in più
documenti e siti diversi. Nulla ci permette ad esempio di descrivere
concetti come: prima, dopo, coincidenza, percorso, …
Non vengono forniti servizi ad altri servizi, ma solo contenitori di
informazioni
Una soluzione
Ridefinire e ristrutturare i dati su Web in modo che il loro significato sia
accessibile, non solo alle persone, ma anche a programmi che li utilizzano per
manipolarli, integrarli, renderli disponibili per diverse applicazioni e non solo per
mostrarli
Semantic Web
“Il Semantic Web è un’estensione
dell’attuale Web, nella quale
all’informazione viene dato un significato
ben definito, permettendo così ai
computer e alle persone di lavorare
meglio in cooperazione.”
[Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora
Lassila, “The Semantic Web”, Scientific
American, Maggio 2001]
Semantic
Web
World Wide
Web
Aumentare le
potenzialità
del WWW e
eliminarne le
limitazioni
ONTOLOGIE
Ontologia in filosofia
Branca che studia la natura e l‘organizzazione della realtà
“Lo studio dell'essere in quanto essere”, Aristotele
(Metafisica)
Pone le domande:
• Cosa è l‘essere?
• Cosa caratterizza l‘essere?
Non ha per oggetto una realtà in particolare, bensì la
realtà in generale, cioè gli aspetti fondamentali e comuni
di tutta al realtà.
Come la matematica studia l'essere come quantità; la
fisica studia l'essere come movimento, solo l’ontologia
studia l'essere in quanto tale, considerando le
caratteristiche universali di ogni essere, ed è dunque il
presupposto indispensabile di ogni ricerca.
Ontologia (informatica)
• “Un’esplicita specificazione di una concettualizzazione”, Gruber (1993)
• Un‘ ontologia consiste in
– uno specifico vocabolario usato per descrivere un dominio
– un insieme di asserzioni sul significato inteso dal vocabolario
•
Un‘ ontologia è una descrizione formale esplicita di un determinato dominio
di interesse
DESCRIZIONE: Una forma di rappresentazione della conoscenza
FORMALE: Simbolica e meccanizzabile
ESPLICITA: Elenchi estesi di frammenti di conoscenza
DOMINIO: ristretta ad un determinato sottoinsieme dello scibile,
affrontato da un certo punto di vista
Contenuto di un’ontologia
 Un insieme di classi = concetti
Astrazioni del mondo reale a vari livelli di
dettaglio non necessariamente disgiunti e
non necessariamente esaustivi
 Un insieme di relazioni (fra concetti)
Le più importanti sono ereditarietà,
generalizzazione, particolarizzazione.
Esempi: sinonimo, opposto fornito_da, …
 Un insieme di proprietà
Attributi di ciascuna classe
 Un insieme di restrizioni
Impongono il tipo di dato delle proprietà
 Istanze
Rappresentano
specifici oggetti
del modo reale
ereditano
attributi e
relazioni dalle
classi
 Annotazioni
Relazioni fra
un’istanza di un
oggetto e una classe
dell’ ontologia.
Rappresentabile
mediante la tripla
<oggetto, relazione,
classe>
Osservazioni
• Comunicazione tra agenti con diverse
“teorie del mondo”
Caratteristica e limite delle ontologie:
si riferiscono ad un particolare
dominio quindi se vogliono
comunicare dovranno avere un
protocollo comune
IT
ALBERO
Nautica
• Condivisione della conoscenza
La realizzazione del Semantic Web potrebbe diventare uno
strumento per supportare la condivisione e l’evoluzione
dell’intera conoscenza umana
Botanica
Aspetto di qualità dei dati geografici
La qualità del dato geografico riguarda aspetti come:
 accuratezza
 completezza
 aggiornamento
Questi ed altri aspetti sono espressi mediante i metadati.
Dati sui dati: descrizione standardizzata del contenuto,
qualità, codifiche e altre caratteristiche dei dati
Servono a fornire:
• Informazioni sui dati disponibili
• Informazioni necessarie per il trattamento e
l’interpretazione dei dati
Metadati: esempi
Sono strumenti che usiamo abitualmente:
Etichette
Ingredienti, data di scadenza, nome e sede del
produttore o del venditore, modalità di
conservazione e di utilizzo, tabella nutrizionale,
marchi di qualità
Libretto istruzioni
Documentazione tecnica, istruzioni per l'uso,
definizione della destinazione del prodotto,
garanzia
Bugiardino
Composizione, posologia, effetti collaterali,
avvertenze, indicazioni e controindicazioni
Metadati geografici
Domande a cui dovrebbero rispondere:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Cosa descrive il dataset?
Chi lo ha prodotto?
Quali sono i possibili utilizzi?
Come sono stati creati i dati?
Perché è stato creato il dataset?
C’ è la possibilità di ottenerne una copia?
Chi ha scritto i metadati?
Metadati geografici
1. Cosa descrive il dataset?
a. Qual è il titolo?
b. Quale area geografica è rappresentata?
c. Quali sono i dati della situazione descritta?
d. Qual è il formato dell’informazione geografica
presentata?
e. Quali sono le parole chiave del dataset?
f. Quali sono i possibili utilizzi?
h. Con che frequenza l’informazione è aggiornata?
File XML
Metadati geografici: XML
<title>Catalonia Topographic Base 1:5.000. Version 2</title>
<abstract>Topographic cartography that covers catalan territory.</abstract>
<purpose>Topographic base of Catalonia. Needed for the development of technic activities, management and
territorial planification within DPTOP and other departments of Generalitat of Catalonia. Also is necessary to other
public organisms and private entities. Obtaining of land elevations database of Catalonia.</purpose>
<status>
<MD_ProgressCode value="underdevelopment" />
</status>
<distributorFormat>
<b-name>DGN, DXF, E00</b-name>
</distributorFormat>
<descriptiveKeywords>
<keyword>Spain</keyword>
<keyword>Catalonia</keyword>
<keyword>Topographic cartography</keyword>
<keyword>Cartography</keyword>
<keyword>Topographic database</keyword>
</descriptiveKeywords>
<pointOfContact>
<organisationName>Institut Cartogràfic de Catalunya</organisationName>
<positionName>Responsable de Distribució i Vendes</positionName>
</pointOfContact>
<MD_MaintenanceFrequencyCode value="irregular" />
Standard per i metadati:
XML: struttura fisica
XML (eXtensible Markup Language)
• E’ una raccomandazione del W3C
• È pensato per gestire qualsiasi tipo di contenuto che possa
essere descritto in forma di testo
• È orientato alla rappresentazione di documenti fruibili tramite
Internet
• E’ un metalinguaggio: permette tramite la sua sintassi di
descrivere altri linguaggi
• E’ open source e sta diventando lo standard per l’interscambio
dei dati di ogni applicazione
6. GIS (Geographic Information System)
(cenni)
 Definizioni
 Componenti
 Applicazioni e finalità
 Strutture di gestione di basi dati nei GIS
Definizione
E’ un sistema informativo che tratta dati geografici
Un sistema informativo è un insieme organizzato di



procedure
risorse umane
risorse materiali
Sono utilizzati per




la raccolta
l'archiviazione
l'elaborazione
la comunicazione
di informazioni necessarie ad una organizzazione per
gestire le proprie attività operative e di governo.
Informazioni georeferenziate
 Informazione georeferenziata: ogni documento o evento
che si riferisce ad una determinata porzione della
superficie terrestre è un esempio di informazione
geografica
 I dati spaziali o geografici rappresentano fenomeni del
mondo reale e sono caratterizzati:



dalla posizione nello spazio rispetto ad un sistema di riferimento
e di coordinate
da attributi non spaziali (colore, temperatura, etc…)
dalle reciproche relazioni spaziali (topologiche, direzionali, di
distanza)
Dati nei GIS ambientali
Sfondi cartografici Osservazioni
vettoriali e raster sul campo
Ortofoto e immagini
telerilevate
Modelli digitali di superficie
Carte tematiche primarie
e del terreno
Carte tematiche
derivate
Definizioni di GIS basate sul concetto di
Database
 “un database in cui la maggior parte dei dati sono
spazialmente indicizzati e sui quali un insieme di
procedure opera per rispondere a query legate ai loro
attributi spaziali”
Smith T.R., S. Menon, J.L. Starr, and J.E. Estes, 1987.Requirements and principles for the
implementation and construction of large-scale geographic information systems.
International J. of Geographical Information Systems, 1: 13-31.
 “ogni insieme di procedure manuali o informatiche usato
per memorizzare e manipolare dati georeferenziati”
Aronoff S., 1989. Geographic Information Systems: A Management Perspective. WDL Publ.,
Ottawa, Canada.
Componenti di un Sistema Informativo
geografico





STRUTTURE ORGANIZZATIVE
METODI DI LAVORO
COMPONENTI HARDWARE
COMPONENTI SOFTWARE (motori del GIS)
DATI
Un GIS non è quindi solo l’insieme dei motori software che si occupano di
acquisire e aggiornare, pretrattare, archiviare, analizzare e rappresentare
in forma grafica con carte e diagrammi un certo fenomeno
georeferenziabile.
SISTEMA INFORMATIVO SPAZIALE
=
MODELLO DEL MONDO REALE
Obiettivi e metodi di un GIS
 La definizione di un GIS prevede contestualmente la
definizione dei suoi obiettivi e metodi:
 per obiettivi del GIS si intende l'insieme di risultati
che si vogliono conseguire al momento
definizione e creazione del GIS stesso
della
 i metodi del GIS sono invece l'insieme di operatori,
codificati in forma astratta,
conseguimento di tali obiettivi
che
permettono
il
Schema dei GIS ambientali
Modellizzazione dei dati
nei GIS ambientali
Funzionalità di base
Funzionalità specifiche
Applicazioni ambientali/territoriali
dei GIS
 Stato ambiente/territorio: analisi e controllo
 Pianificazione delle attività antropiche
 Azioni per ambiente/territorio
 Ricerca in campo ambientale/territoriale
Finalità delle applicazioni
ambientali/territoriali
Produzione di archivi
geografici, carte tematiche
ed inventari (locali o
accessibili via Internet)
• Automazione dell’elaborazione del
Bilancio Territoriale Ambientale;
• Automazione della formazione degli
strumenti a supporto della
ecopianificazione e di governo delle attività
attuate sul territorio;
• Selezione delle priorità e adeguamento
delle politiche ambientali per la formazione
di Piani di Azione in campo ambientale.
Strutture di gestione di basi dati nei GIS:
Sistemi ibridi
I GIS che implementano un’architettura ibrida sono
caratterizzati da:
 parte testuale strutturata utilizzando un modello di dati
relazionale e gestita da un DB relazionale;
 parte geometrica gestita da un sistema proprietario
appositamente realizzato per rendere possibile


la memorizzazione della parte spaziale del dato, utilizzando
particolari indicizzazioni
la gestione usando algoritmi implementati in dipendenza del tipo
di dati che il sistema GIS deve gestire
Strutture di gestione di basi dati nei GIS:
Sistemi ibridi
Strutture di gestione di basi dati nei GIS:
Sistemi integrati
La componente spaziale (i file delle coordinate dei punti
e della topologia degli elementi geometrici) coesiste con
la componente testuale (i file degli attributi) ed è in
relazione con questa, creando una base di dati
geometrico-statistica.
Il RDBMS deve
avere estensioni
spaziali.
7. Il problema dell’interoperabilità
•
•
Infrastrutture di dati spaziali (SDI): definizione
L’iniziativa europea Inspire
Cosa è una infrastruttura?
• E’ un insieme di elementi interconnessi che
forniscono una rete per il supporto dell’intera
struttura. Esempi: istituzionale, dei trasporti,
urbanistica, economica, militare, …
• Ha il compito di supportare fondamentali
attività, dovrà facilitare il flusso di beni o
persone o servizi
• Sono necessari enti preposti per la
pianificazione dell’infrastruttura e per
l’implementazione
• Comporta un investimento anticipato e a lungo
termine, di costi, impegno e manutenzione
Esempio: l‘ infrastruttura stradale
garantire il
migliore accesso
alla rete
autostradale
Tecnologie: costruzione
della rete stradale
Politiche: pianificazione e
gestione ad ogni livello
(locale, statale, …)
Standard: indicazioni
stradali, segnaletica,
informazioni sul percorso
ottimizzare le
capacità delle reti
stradali esistenti
garantire
l'efficienza e la
sicurezza
d'esercizio delle
strade
Infrastruttura di dati spaziali: perchè?
Ruolo fondamentale dell’informazione
geografica: le sfide principali
• Protezione dell’ ambiente
• Miglioramento della sicurezza e dei trasporti
• Lo sviluppo sociale
L’informazione
geografica deve essere
accessibile,
• Miglioramento dei servizi per i cittadini
deve essere facile
identificare chi la
possiede,
Cresce la necessità di:
si deve poter stimare
quanto essa risolve il
problema da affrontare,
• individuare dove i bisogni sono più pressanti
• indirizzare in modo efficace gli interventi
• monitorare i risultati e valutare gli impatti
come può essere
ottenuta,
se può essere integrata
con altre informazioni
SDI: definizione
A
R
M
O
N
I
Z
Z
A
Z
I
O
N
E
Migliore gestione
dei
dati geografici
Tecnologie
Politiche
SDI
Standards
Risorse umane
•
•
•
•
acquisizione
elaborazione
memorizzazione
distribuzione
Massimizzazione
del loro utilizzo
Esempio: l’ NSDI americana
Executive order 12906, April 13, 1994
http://www.fgdc.gov/publications/documents/geninfo/execord.html
Leadership affidata al Federal Geographic Data Committee (FGDC)
Motivazioni iniziali:
Riduzione del deficit federale
Migliore gestione della spesa per l’informazione geografica
In seguito:
Promuovere l’uso e il riuso dei dati spaziali per scopi diversi da parte della
pubblica amministrazione e dei cittadini
Organizzare i servizi necessari per permettere il reperimento e l’accesso
all’informazione geografica da parte della collettività
Esempio: l’ NSDI americana
Le componenti
• Geospatial Data
Clearinghouse
• Metadata
• Framework data
Dati di base: sia perché molto utilizzati
in contesti
siadescrizione
perché
utili per la
Network
distribuito
di produttori,
Datidiversi
sui
dati:
costruzione
didel
altri
standardizzata
contenuto,
qualità,
gestori,
utilizzatori
didati
datigeografici
geografici
codifiche
e più
altreutilizzati
caratteristiche
dei dati
I temi
nel 1994:
connessi
elettronicamente
• Altimetria
• Idrografia
Servono
a fornire:
• Unità amministrative
• Informazioni
sui dati disponibili
2003:
geodata.gov
• Informazioni
necessarie
• Ortofoto
Il portale
per un accesso
per il• Trasporti
trattamento
e
alle mappe
ai dati e addei
altri
servizi
l’interpretazione
dati
• Catasto
• Rete geodetica
Il fenomeno SDI
Alcuni riferimenti:
– 1986 Avvio di Australian Land Information Council
(ALIC)
– 1990 Avvio della FGDC (US)
– 1993 Creazione di EUROGI
– 1994 Clinton Executive Order
– 1996 Prima conferenza sulle GSDI (Bonn)
– 1996 11 SDI nazionali
– 2000 53 SDI nazionali
•
•
•
•
Europa 13
America 21
Asia e Australia 13
Africa 6
– 2003 120 SDI nazionali
Contesto europeo
L’Europa diviene sempre più economicamente e socialmente integrata
Coscienza di affrontare a livello europeo molti processi:
 Protezione dell’ ambiente
 Sicurezza sociale
 Trasporti
Tali processi necessitano di una SDI con un minimo set
di dati comune a tutti i paesi della comunità
Alcuni di questi hanno avviato il processo di realizzazione
della propria SDI a vari livelli (nazionale, regionale o locale)
Inspire
INfrastructure for SPatial InfoRmation in Europe
La commissione europea ha avviato una iniziativa per lo
sviluppo di una Infrastruttura di Dati Spaziali Europea
 Sviluppo di aspetti legislativi per la creazione di
una SDI
 Coordinamento fra il livello europeo e quello
nazionale/locale
Inspire
INfrastructure for SPatial InfoRmation in Europe
Prevede la creazione di servizi integrati di informazione
spaziale basati su un network distribuito di database,
connessi da standard e protocolli comuni che assicurino
la compatibilità e l’ interoperabilità
L’interoperabilità è la possibilità per due
o più autonome entità ( ad es. sistemi, applicazioni,
data sets, …) di comunicare e cooperare
tra loro in modo significativo.
Ciò non deve richiedere particolari sforzi…
Sistemi non-interoperabili
Web Browser
X
Web Browser
X
Web Browser
X
Web Browser
X
Web Browser
Web Browser
X
X
Web Browser
X
Web Browser
X
Web Browser
X
Web Browser
X
Web Browser
X
Web Browser
X
Web Browser
X
Web Browser
X
Web Browser
X
Web Browser
X
Web Browser
Web Browser
X
Web Browser
X
Web Browser
X
GIS
GIS
GIS
GIS
GIS
GIS
GIS
GIS
GIS
GIS
GIS
GIS
GIS
GIS
GIS
GIS
GIS
GIS
GIS
GIS
DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA
TIGER Map Server
GLOBE Visualization
Spatial Web Broker
STAR Next Surf
MapObjects IMS
OGDI
EnviroMapper
ELVIS
NetGIS
GeoMedia™ WebMap
MapXtreme™
PARC Map Viewer
Internet Map Server
MapGuide™
Orthophoto Browser
GIS Viewer
CARIS Internet Server
ModelServer Imager
Mapquest Internet
TerraServer
Inspire
INfrastructure for SPatial InfoRmation in Europe
Possibili servizi sono:
La visualizzazione delle informazioni
L’overlay di informazioni provenienti da fonti diverse
Analisi spaziali e temporali
Questi servizi devono permettere agli utenti di individuare ed
accedere ai dati spaziali di fonti diverse, dal livello locale al livello
globale, in modo interoperabile, per scopi diversi
Principi INSPIRE :
I dati vanno raccolti una sola volta e gestiti dove ciò può essere fatto
nel modo più efficace
Deve essere possibile combinare informazioni territoriali provenienti
da diverse fonti in Europa e condividerle tra più utenti e applicazioni
Deve essere possibile che informazioni raccolte ad un livello siano
condivise a diversi livelli, con informazioni dettagliate per le analisi,
generali per scopi strategici
L’informazione geografica necessaria per il buon governo deve
esistere ed essere ampiamente accessibile
Deve essere facile individuare quale informazione geografica è
disponibile, adatta ai propri scopi e le condizioni secondo cui è
possibile acquisirla ed usarla
I dati geografici devono diventare facili da capire e interpretare in
maniera user-friendly tramite tools di visualizzazione
Elementi chiave
Coordinamento
Per gestire il grande numero di data sets derivante da
differenti produttori a differenti momenti e per differenti scopi
Core data sets
Identificazione di alcuni dei data sets più importanti che sono
di largo uso fra le diverse comunità di utenti
Metadata
Documentazione necessaria ad un utente per scoprire se una
risorsa delle informazioni esiste, chi la possiede, quali sono i
termini per accedere ad essa e se corrisponde agli scopi
dell'utente
INSPIRE: il modello dell’architettura
User applications
Clients
Access to transformed
data, pictures, maps, reports,
multi-media content
Service
chaining:
search, display,
access, ecommerce,
….
Metadata search and retrieval
for data and services
Catalogs
Geo-processing
catalog Services
Metadata update and
Middleware
Direct
data
access
Other data
Content
Repositories
e.g., administrative,
statistical, env. reporting
Coverages
Features
Distributed Geographic reference data
Servers
Standard OGC
Nome
Funzionalità
Web Map Service
(WMS)
Creazione di mappe da datasets raster e vettoriali. Le
mappe generate possono essere visualizzate da un comune
web browsers
Web Feature Service
(WFS)
Accesso ai dati vettoriali spediti in formato GML (v. 2.1.) al
client che può processare questi dati
Web Coverage Service
(WCS)
Accesso ai dati raster in vari formati (tiff, gif, jpeg, bmp,
bnm) che possono essere ulteriormente elaborati
Web Catalog Service
(WCAS)
Gestione e query dei metadati che descrivono i dati e i geo
servizi. Permettono la ricerca basata su criteri testuali e
spaziali
Web Gazetteer Service
(WFS-G)
Servizio che permette la georeferenziazione delle entità
geografiche basate su identificatori testuali
Web Terrain Service
(WTS)
Creazione di views di dati 3D (es. il DEM) visualizzabili da
qualsiasi web browsers
Web Coordinate
Transformation Service
(WCTS)
Permette la trasformazione di coordinate geografiche da un
sistema di riferimento di coordinate a un altro
WMS
Web Map Service
La specifica WMS standardizza il modo in cui i clients richiedono le
mappe.
Un Web Map Service (WMS) produce mappe di dati georeferenziati.
La specifica definisce tre operazioni WMS :
1. GetCapabilities fornisce metadati a livello del service, che sono
descrizioni sul contenuto delle informazioni del servizio e sui parametri
richiesti accettati;
2. GetMap fornisce una mappa i cui i parametri geospaziali e
dimensionali sono ben definiti;
3. GetFeatureInfo (opzionale) fornisce informazioni circa particolari
features mostrate sulla mappa.
La condivisione dei dati territoriali
Risorse
Specifiche INSPIRE
Richiesta di servizi informativi
Dati
Locali
Servizi di
Discovery
Dati
Nazionali
Regionali
Dati
Europei
Utenti
Pubbliche
amministrazioni
ed enti governativi
Utility & servizi
pubblici
Integrazione
tecnica
Utenza Comm.
& profess.
Politiche dati
Enti di ricerca
Accordi di
collaborazione
Associazioni
no profit
Distribuzione di servizi informativi
ISO
Cittadini
Accesso e qualità dei dati
Libro verde sull’informazione del settore pubblico: una risorsa
fondamentale per l’Europa (1999)
Incremento di accesso viene identificato come cruciale
Dati forniti ma quasi mai accompagnati dalla
documentazione necessaria
Dati non forniti, non perché riservati, ma per
la scarsa qualità, incompletezza e disorganizzazione
WebMapping
Testbed (WMT)
• Studio di fattibilità (Ottobre 1999)
sulla connessione di servers e
clients eterogenei
• Un test per la collaborazione fra
varie compagnie e agenzie
• Ricercare i dati in data servers di
varie nazioni, da vari clients
Web Client
standards, Interfacce
Server
Data
Server
Data
Server
Data
OGC Web Mapping Testbed (WMT)
WMT distribuirà
I dati attraverso
map servers
usando differenti
fornitori
Scenario: evento atmosferico catastrofico
Immagini
Fornitore F
Zone
allagate
Fornitore E
Dati per
l’evacuazione
Fornitore D
Dati atmosferici
Fornitore A
Topografia
Fornitore B
Dati di
censimento
Fornitore C
Prima del WMT
TerraServer - http://terraserver.microsoft.com
MapQuest - http://www.mapquest.com
EPA - http://www.epa.gov/enviro/enviromapper.html
Dati
Coverage aree
Mappe vettoriali
Formati
Costi
Interoperable Web
Mapping
Server 1
Dati
Coverage aree
Mappe vettoriali
Formati
Costi
Server 2
Dati
Coverage aree
Mappe vettoriali
Formati
Costi
Catalog
Service
Server 3
Source: Digital Earth, NASA
Interoperable Web Mapping
Viewer Client: Mappe combinate
Server 1:
1 Topografia
Topografia?
Idrografia?
Confini?
Server 2:
2 Idrografia
Catalog
Service
Server 3:
3 Confini
Source: Digital Earth, NASA
Riferimenti
 Basi di dati, Atzeni, Ceri, Paraboschi, Torlone
 Appunti del corso di GIS, M. Brovelli