26 giugno, 2011 | di in » Strumenti

In un dopocena di un po’ di tempo fa, speso in letture web su python e gdal, ho “guardato” un po’ dentro l’archivio di Google code, ed in particolare tra i progetti etichettati con “gdal”. Sono soltanto 17 e tra questi l’occhio mi è “caduto” su MetaGETA: Metadata Gathering, Extraction and Transformation Application.
Si tratta di un’applicazione scritta in python, per estrarre e raccogliere metadati da dataset raster spaziali, in uno di questi formati:

  • Generic  format (che legge tutti i formati “classici” di GDAL, incluso GDAL Virtual Raster)
  • EO1 ALI (L1G & L1R) e Hyperion (L1R)
  • ACRES ALOS AVNIR-2/PRISM/PALSAR
  • ASTER
  • ACRES Landsat CCRS/SPOT 1-4
  • Digital Globe
  • ECW
  • ECWP
  • ENVI
  • ESRI Bil
  • ESRI GRIDs
  • ACRES Landsat FastL7A
  • JPEG2000
  • Landsat geotiff
  • NetCDF
  • NITF
  • SPOT 1-4
  • SPOT DIMAP

La scelta è molto ampia, con formati “generici” ed altri “specializzati” tipici del mondo del remote sensing. L’architettura a plugin dell’applicazione consente comunque di aggiungere facilmente nuovi driver di lettura di metadati.

E’ uno strumento di grande utilità, perché l’estrazione di metadati strutturati consente di conoscere meglio le proprie basi dati e di dargli quindi più valore.

Si tratta di un software opensource multipiattaforma, installabile da codice sorgente e nel caso di Windows anche tramite un installer. Io ho testato soltanto quest’ultima versione.
Il lancio si esegue (anche) da riga di comando con questa sintassi tipo:

>runcrawler.bat/sh arguments

Se non vengono forniti argomenti sufficienti, si aprirà la finestra di dialogo sottostante, in cui è possibile scegliere il percorso da analizzare, quello del file di output del processo, ed altre opzioni (tra cui quella di cercare anche nelle sottocartelle).

Gli output sono:

  • un file .xls con i metadati raccolti
  • la generazione (opzionale) di un’immagine di anteprima e di un thumbnail per ogni immagine dell’archivio
  • un quadro d’unione in formato ESRI Shapefile in coordinate geografiche (ma EPSG:4283, perché gli sviluppatori sono australiani, e gli piacciono i codici EPSG del paese loro), con in il bounding box di ogni immagine associato ai relativi metadati

Se volete un’idea dei contenuti del file .xls di output, potete fare click qui: le coordinate del bounding box, la risoluzione, il sistema di coordinate, il datatype, il tipo di compressione, le dimensioni, il numero di bande, ecc.. Ma ci sono anche campi tipici (come detto sopra) del remote sensing.

Ho invece pubblicato su GeoCommons uno shapefile di output di esempio. E’ il classico layer poligonale costituito dai bounding box degli strati informativi processati – analogo a quello di output di gdaltindex – arricchito dai metadati “intercettati” da MetaGETA.

Aggiunti nuovi file nel proprio archivio (e dopo un”eventuale rimozione di vecchi), possono essere eseguite nuove operazioni di indicizzazione che aggiorneranno i record del file .xls . Questo può essere facilmente convertito in XML secondo lo schema ANZLIC Profile (ISO 19139) e caricato ad esempio su GeoNetwork. E’ ancora una volta possibile personalizzare il processo, modificare lo schema di esportazione ed aggiungere anche nuovi campi.

MetaGETA però non fa miracoli e potrà estrarre soltanto i metadati associati ai vostri dati; in presenza di una “povera” coppia tif/tfw, non sarà in grado di determinarne il sistema di coordinate. Io l’ho trovato molto utile anche per questo: mi ha fatto scoprire diverse “falle” di alcune mie basi dati, ed evidenziato ancora una volta il grande valore del corredo informativo dei dati spaziali. Buon crawling!

Attenzione! Questo è un articolo di almeno un anno fa!
I contenuti potrebbero non essere più adeguati ai tempi!

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