La cartografia digitale è ormai da tempo invasa da milioni di tasselli. I layer di Virtual Earth (che sono vecchio!), OpenStreetMap, Yahoo! Maps, Google Maps, ecc. sono da tempo distribuiti a pezzetti da 256×256 pixel e poi ricomposti nei nostri browser. Le modalità con cui la cosa viene realizzata sono “abbastanza” standard; se si prova però ad approfondire un po’, si scopre ad esempio una grande varietà nel definire l’indice numerico associato ad un dato tassello, di una certa zona del mondo, ad uno specifico livello di zoom. La mia amata/odiata Sicilia ad esempio, a livello di ingrandimento “6″, la posso richiamare nei modi diversi che vedete qui accanto, per tre dei più diffusi indici di tassellamento. Per approfondire il tema vi consiglio di partire da qui.

Nel tempo queste mattonelle cartografiche sono aumentate a dismisura e ce le troviamo anche in tasca. Penso ai nostri smartphone e al fatto che la quasi totalità delle basi cartografiche delle applicazioni che installiamo in questi sono distribuite a tasselli.

E nel prossimo futuro la diffusione sarà ancora più pervasiva, in quanto passeranno dall’essere consultati quasi esclusivamente tramite servizi/server web, all’essere letti direttamente da un file residente sul nostro terminale. Un esempio per tutti è quello del GeoPackage, un formato standard che l’OGC sta definendo, in cui le basi raster potranno essere archiviate proprio a tasselli. Un po’ come rasterlite di Sandro Furieri, che credo sia in qualche modo lo scheletro portante di questo nuovo formato OGC.

I tasselli sono talmente tanti che ormai spesso trovo negli hard-disk, pen-drive USB, DVD (come sono vecchio!), schede SD, ecc. quelle strane cartelle a loro volta suddivise in decine e decine (nel caso migliore) di sottocartelle, tipiche della struttura di archiviazione su file system di basi dati tassellate e piramidate.

Proprio per questo ho pensato di scrivere un articolo su come accedere ad un archivio cartografico di questo tipo, che in qualche modo è il complementare ad un altro scritto nel lontanissimo 2008 e in cui viene illustrato come tassellare un’immagine.

Come accedere ad un archivio cartografico a tasselli e ricomporlo in un unica immagine georeferenziata?

In sé la cosa sembra ovvia, in quanto si tratta di formati file leggibili da qualsiasi terminale con qualsiasi sistema operativo: parliamo infatti nella stragrande maggioranza dei casi di .jpg e .png. Sfoglio le cartelle, faccio doppio click su una delle immagini e le visualizzo in un attimo. E dove è finita l’informazione geografica?

Se le apro infatti con un visualizzatore di immagini è normale che le uniche coordinate riconosciute siano i pixel, ma se provate ad aprire lo stesso tassello con una applicazione GIS, il risultato non cambia. L’informazione geografica infatti non è presente nemmeno in qualche tag nascosto internamente ai file e quindi non può essere letta. Per assurdo tutti i tasselli sembrano sovrapposti nello stesso punto della terra, ad una sola risoluzione.

L’arcano si risolve proprio nella lettura della struttura della cartella in cui sono archiviati e quindi nella conoscenza dell’indice utilizzato per generare tutti i pezzetti di mondo alle varie scale di ingrandimento. Data infatti una certa modalità di tassellamento, ogni punto della terra è associato ad una certa tessera di questo enorme mosaico, per un certo livello di zoom.

Ma sporchiamoci un po’ le mani. Nell’immagine accanto una cartella di output di un tassellamento, con le sue sottocartelle, che potete scaricare da qui. Se la si sfoglia un po’ e si provano ad aprire i singoli file che troviamo all’interno delle varie cartelle, è evidente che quello che varia per ogni tassello è l’ingrandimento e/o l’area della Terra rappresentata. Posizione e zoom, ovvero x, y e z.

In questo esempio, ed è facile verificarlo in modo empirico, il primo livello di sottocartelle è legato all’ingrandimento: dalla cartella “0″ con la risoluzione più bassa a quella “4″ con quella più alta. All’interno di queste invece le eventuali sottocartelle rappresentano spostamenti lungo l’asse x. Nella figura di sopra quindi le cartelle “NE2_50M_SR_W\1″ e “NE2_50M_SR_W\1\1″ contengono, per il livello di zoom “1″, porzioni di Terra affiancate. La variazione lungo l’asse y è invece resa, per ogni cartella, dal nome del file: il tassello “1.png” sta a Nord di quello “0.png”.

Nella figura sottostante ho schematizzato la cosa, per rendere ancora più leggibile e chiara questa struttura.

Conoscere tutto questo ovviamente non basta a posizionare queste immagini nello spazio, ma soltanto in modo relativo. Per fortuna però il tassellamento viene fatto secondo standard, magari diversi, ma definiti. Quindi se conosciamo (o riconosciamo) lo standard con cui sono state generate le nostre tessere, basterà essere in possesso di un client che sappia leggere questo standard e queste verranno posizionate correttamente nello spazio cartografico. Un po’ come quando accediamo ad un servizio WMS.

La cartella di esempio che sto usando per questo esercizio contiene al suo interno (per fortuna c’è quasi sempre qualcosa di simile) il seguente file .xml.

< ?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<tilemap version="1.0.0" tilemapservice="http://tms.osgeo.org/1.0.0">
<title>NE2_50M_SR_W</title>
<abstract></abstract>
<srs>EPSG:900913</srs>
<boundingbox minx="-85.05112878000000" miny="-180.00000000000000" maxx="85.05112878000000" maxy="179.99871994141003"></boundingbox>
<origin x="-85.05112878000000" y="-180.00000000000000"></origin>
<tileformat width="256" height="256" mime-type="image/png" extension="png"></tileformat>
<tilesets profile="mercator">
<tileset href="0" units-per-pixel="156543.03390000000945" order="0"></tileset>
<tileset href="1" units-per-pixel="78271.51695000000473" order="1"></tileset>
<tileset href="2" units-per-pixel="39135.75847500000236" order="2"></tileset>
<tileset href="3" units-per-pixel="19567.87923750000118" order="3"></tileset>
<tileset href="4" units-per-pixel="9783.93961875000059" order="4"></tileset>
</tilesets>
</tilemap>

E’ un piccolo tesoro che ci dice quasi tutto della struttura a tasselli che stiamo analizzando:

• la specifica sul formato di tassellamento, ovvero il TMS 1.0 (Tile Map Service) di OSGeo;
• lo Spatial Reference System usato;
• il Bounding Box;
• l’origine del mosaico dei tasselli;
• formato e dimensioni dei tasselli;
• e la risoluzione per ogni livello di zoom.

Non ci resta che trovare un client compatibile con lo standard TMS e provare a leggere questa struttura dati. La scelta va ancora una volta verso il Victorinox delle librerie spaziali, ovvero GDAL/OGR. Sfruttando infatti i minidriver di GDAL, descritti in fondo nella pagina di accesso ai servizi WMS, è possibile accedere direttamente a dati esposti in TMS; sia come che su file system. Prima è però necessario definire un file di configurazione, come descritto nella documentazione di cui sopra e di cui si riporta a seguire un esempio, basato sui dati che sto usando per questo post.

<gdal_wms>
<service name="TMS">
<serverurl>
file://C:/tmp/NE2_50M_SR_W/${z}/${x}/${y}.png
</serverurl>
</service>
<imageformat>image/png</imageformat>
<datawindow>
<upperleftx>-20037508.34</upperleftx>
<upperlefty>20037508.34</upperlefty>
<lowerrightx>20037508.34</lowerrightx>
<lowerrighty>-20037508.34</lowerrighty>
<tilelevel>4</tilelevel>
<tilecountx>1</tilecountx>
<tilecounty>1</tilecounty>
</datawindow>
<projection>EPSG:900913</projection>
<blocksizex>256</blocksizex>
<blocksizey>256</blocksizey>
<bandscount>3</bandscount>
<maxconnections>10</maxconnections>
<cache></cache>
</gdal_wms>

Il file contiene, in modo differente, quasi le stesse informazioni descritte prime per il file .xml. Tra queste:

• il tipo di servizio - <service name>
• l’indirizzo per accedere ai dati - <serverurl>
• il formato immagine della sorgente dati - <imageformat>
• il Bounding Box - <upperleftx>, <upperlefty>, …
• il livello di Zoom con la risoluzione più alta, che ricavo proprio dal file.xml di sopra - <tilelevel>
• lo Spatial Reference System - <projection>
• la dimensione in pixel dei tasselli - <blocksizex>, <blocksizey>

Il valore del parametro ServerUrl – ovvero l’indirizzo della sorgente dati – è di solito quello di un servizio web con una forma di questo tipo: http://myserver.it/NE2_50M_SR_W/${z}/${x}/${y}.png.

Nel caso descritto i dati sono su un hard-disk di un PC e quindi, l’accesso non è in HTTP ma secondo lo schema URI di accesso a file: file://C:/tmp/NE2_50M_SR_W/${z}/${x}/${y}.png (in questo esempio la cartella dei dati è all’interno di “C:\tmp”).
Nell’URI è necessario indicare come è realizzata, in termini di struttura e nomi dei file, la mappatura di x, y e z. Nel caso in esame abbiamo visto che è resa come z/x/y.png, e cosi è stata riportata nel file di configurazione. Bisogna soltanto fare attenzione alla sintassi che prevede l’utilizzo di alcuni caratteri speciali.

Creato il file di configurazione e salvato con nome (ad esempio “input.txt”), non resta che provare a leggere i dati. Il primo passo, un po’ per fare debug è aprire la shell e digitare:

gdalinfo input.txt

Come risultato, se tutto è correttamente configurato, si otterrà:

Driver: WMS/OGC Web Map Service
Files: input.txt
Size is 4096, 4096
Coordinate System is:
PROJCS[\"Google Maps Global Mercator\",
    GEOGCS[\"WGS 84\",
        DATUM[\"WGS_1984\",
            SPHEROID[\"WGS 84\",6378137,298.257223563,
                AUTHORITY[\"EPSG\",\"7030\"]],
            AUTHORITY[\"EPSG\",\"6326\"]],
        PRIMEM[\"Greenwich\",0,
            AUTHORITY[\"EPSG\",\"8901\"]],
        UNIT[\"degree\",0.01745329251994328,
            AUTHORITY[\"EPSG\",\"9122\"]],
        AUTHORITY[\"EPSG\",\"4326\"]],
    PROJECTION[\"Mercator_2SP\"],
    PARAMETER[\"standard_parallel_1\",0],
    PARAMETER[\"latitude_of_origin\",0],
    PARAMETER[\"central_meridian\",0],
    PARAMETER[\"false_easting\",0],
    PARAMETER[\"false_northing\",0],
    UNIT[\"Meter\",1],
    EXTENSION[\"PROJ4\",\"+proj=merc +a=6378137 +b=6378137 +lat_ts=0.0 +lon_0=0.0 +x_0=0.0 +y_0=0 +k=1.0 +units=m +nadgrids=@null +wktext  +no_defs\"],
    AUTHORITY[\"EPSG\",\"900913\"]]
Origin = (-20037508.340000000000000,20037508.340000000000000)
Pixel Size = (9783.939619140624900,-9783.939619140624900)
Image Structure Metadata:
  INTERLEAVE=PIXEL
Corner Coordinates:
Upper Left  (-20037508.340,20037508.340) (180d 0' 0.00\"W, 85d 3' 4.06\"N)
Lower Left  (-20037508.340,-20037508.340) (180d 0' 0.00\"W, 85d 3' 4.06\"S)
Upper Right (20037508.340,20037508.340) (180d 0' 0.00\"E, 85d 3' 4.06\"N)
Lower Right (20037508.340,-20037508.340) (180d 0' 0.00\"E, 85d 3' 4.06\"S)
Center      (   0.0000000,   0.0000000) (  0d 0' 0.01\"E,  0d 0' 0.01\"N)
Band 1 Block=256x256 Type=Byte, ColorInterp=Red
  Overviews: 2048x2048, 1024x1024, 512x512, 256x256
Band 2 Block=256x256 Type=Byte, ColorInterp=Green
  Overviews: 2048x2048, 1024x1024, 512x512, 256x256
Band 3 Block=256x256 Type=Byte, ColorInterp=Blue
  Overviews: 2048x2048, 1024x1024, 512x512, 256x256

Siamo riusciti a leggere correttamente le informazioni sui nostri dati e non abbiamo avuto nessun errore. A questo punto il comando per la ricomposizione in un’unica immagine georeferenziata è la cosa più ovvia, è gdal_translate:

gdal_translate input.txt output.tif

L’output sarà un unico file geotiff, Mission Accomplished!

Questo ovviamente è un caso semplice, costruito in modo che sia replicabile e didatticamente valido. Nella pratica quotidiana è tutto un po’ più complicato, ma leggendo i riferimenti indicati nell’articolo, documentandosi un po’, sarà possibile replicare la cosa con i propri dati.
La carta di base da cui ho generato i tasselli (che poi ho ricomposto) è la bella “Natural Earth II with Shaded Relief and Water“. E’ rilasciata sotto pubblico dominio e scaricabile da qui.

Con i minidriver di GDAL/OGR si possono fare tante altre cose, come accedere e quindi (volendo) scaricare, i tasselli di Bing Maps e Google Maps, facendo però la giusta attenzione ai termini legali imposti. Inoltre il file di testo di input creato sopra, può essere trascinato in drag & drop su Quantum GIS e visualizzato pochi secondi dopo. Questo sempre grazie all’esistenza degli standard e di GDAL/OGR.

Questo articolo diverrà magari presto “superato” proprio perché l’invasione dei tasselli sarà probabilmente peggiore di un attacco zombie, e saranno pertanto sviluppate modalità di accesso, procedure e interfacce ancora più semplici e trasparenti. Il fatto di poter accedere al basso livello descritto in questo articolo, offre comunque una potenza e una libertà di impieghi che difficilmente si potrà ottenere tramite strumenti di livello più alto.

In ultimo ringrazio Lorenzo Perone che mi ha dato gli stimoli per mettere in linea questi pensieri e questo processo.

Pensato e scritto da Andrea Borruso

Sono un geologo marino e nel 1999 ho iniziato con Antonio D'Argenio la vita da libero professionista nel mondo dei Sistemi Informativi Geografici. Nei primi anni - di tanto studio e di poche fatture - è stato fatale l’incontro con MapServer: il web-mapping e le applicazioni web sono diventati due pezzi importanti della mia professione. Negli ultimi anni mi sono occupato anche di formazione e di recente sono entrato nello strano mondo del telerilevamento di prossimità. Mi piace molto leggere di GIS, informazione geografica, e neogeography, e parlarne con gli amici che incontro spesso al bar dietro al router.