Solo per segnalare un elenco di riviste a tema GIS accessibili in open access, rese quindi accessibili senza restrizioni e barriere (fonte: Springer Open).
Buona lettura!
P.S. molto interessante questo recente articolo – Riviste open access in Italia: stato dell’arte - ovviamente in open access 
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L’11 Febbraio 2013 sarà una data passata inosservata ai più, ma per chiunque operi nel campo della geomatica segna una tappa importante per l’osservazione dallo spazio: il programma Landsat entra in una nuova fase della sua storia con il Landsat Data Continuity Mission (LCDM) . Sulla spinta di un vettore Atlas-V, un nuovo satellite per l’osservazione terrestre è stato lanciato dalla base americana di Vandenberg, diretto nella sua orbita eliosincrona, a 705 km dalla Terra, pronto ad inondarci e ad affascinarci con nuove immagini del nostro pianeta.
Le immagini ottenute dai Landsat sono, probabilmente, le più note ed utilizzate a livello mondiale. Oltre agli impieghi scientifici e militari, sono derivate dal Landsat 7 anche le immagini impiegate nei più noti servizi di web mapping. L’esempio più noto e popolare è senz’altro Google, che nei prodotti Maps e Earth impiega la rielaborazione TrueEarth, realizzata da Terrametrics. Altri grandi nomi sono MSN, Yahoo, il progetto NASA World-Wind e, più recentemente MapBox che ha realizzato autonomamente una copertura d’immagini mondiale, che prossimamente potrà essere impiegata come base nelle mappe realizzate tramite i loro servizi cloud.
Dal 30 Maggio l’LCDM, gestito da NASA e USGS, ha iniziato ad acquisire le prime immagini ed è stato rinominato in Landsat 8, proseguendo la numerazione iniziata nel 1972 con il lancio del Landsat 1, dotato di sensore MSS (Multispectral Scanner System) che acquisiva dati nelle bande del rosso e del verde e due nell’infrarosso, con una risoluzione spaziale di 68m x 83m. Ne hanno fatta di strada i sensori da allora!
I due “occhi”, a bordo del Landsat 8, sono composti dai nuovi sensori OLI (Operational Land Imager) e TIRS (Thermal Infrared Sensor), che garantiranno prestazioni e qualità di ripresa superiori al precedente ETM+, grazie anche ad un numero maggiore di bande, 11 contro le precedenti 8. In particolare sono state aggiunte due bande ottimizzate per lo studio dei cirri (1360/1380 nm) e dell’aerosol (430-450 nm) e il range nell’infrarosso termico è stato suddiviso in due bande, contro l’unica grande banda dell’ETM+
Confronto tra le bande dei sensori ETM+ e OLI+TIRS (fonte USGS)
Come si può vedere nell’immagine, è stato inoltre ampliato il range spettrale del canale pancromatico (banda 8), che come il suo predecessore continuerà ad acquisire con una risoluzione spaziale di 15m. Per le immagini nel visibile si tratta di una risoluzione sufficiente per le scale medie; se non vi basta preparatevi a sborsare come minimo 500$ per 25 Kmq d’immagini d’archivio QuickBird a 60cm, o un po’ di più per i GeoEye-1/2 (di proprietà NASA e Google)
Le immagini elaborate dai dati Landsat saranno distribuite in formato Geotiff a 16 bit, georiferite rispetto al sistema di riferimento WGS84, con proiezione UTM, ortorettificate e corrette tramite un processamento Level 1T – Terrain Correction (ovvero sono già corrette radiometricamente e geometricamente, ed inoltre sono corretti/minimizzati gli errori di parallasse dovuti al rilievo del terreno). Per il sensore OLI viene garantita un’accuratezza CE90 di 12 metri (la reale posizione geografica di un elemento si trova, al 90% di probabilità, entro un un cerchio di 12 metri di diametro rispetto alla sua posizione nell’immagine), e di 41 m per il TIRS.
Ogni 8 giorni il Landsat 8 ci offrirà una copertura completa della Terra, e le immagini ottenute dal sensore OLI potranno essere visualizzate e scaricate liberamente tramite il LandsatLook Viewer dell’USGS. Sarà possibile scaricare sia l’immagine visualizzata nel viewer, come JPEG, PNG o TIFF georiferita, oppure eseguire un “bulk download”, ovvero scaricare i dati originali della scena richiesta, più l’immagine in colori naturali e nel termico. Ciò significa, mediamente, 1 GB di dati.
Nel seguente breve videotutorial vi mostro quanto sia semplice ottenere i dati Landsat e delle immagine pronte per essere usate in un qualsiasi ambiente GIS. Nell’esempio sovrapporrò un’immagine dell’Etna, del 4 Giugno, su una base OpenStreetMap all’interno di QuantumGIS.
Buona esplorazione.
Giovanni Allegri
Segui @_giohappy_
Anni fa ho creato un aggregatore di feed RSS, con l’obiettivo di raccogliere le notizie provenienti dai blog italiani a tema GIS. L’ho fatto come “utilizzatore finale” (giuro che non è satira politica), per avere una fonte unica – e in particolare un solo feed RSS – da cui leggere notizie a tema. Gli associai anche un nome di fantasia: Blog GIS Italia.
Successivamente, quando TANTO era ancora un blog monoautore, l’ho inserito nel flusso di notizie di una delle colonne laterali del blog, e nel tempo ne ho curato (malamente) la manutenzione, l’aggiornamento del “motore” e quello delle fonti.
La sua ultima versione – che con un tocco di presunzione avevo classificato come “0.3” – era basata su Yahoo! Pipes e ne sfruttava pochissime funzioni (soltanto un po’ di regex sul titolo delle sorgenti degli RSS).
E’ uno strumento che mi è sempre stato utile, su cui desideravo investire un po’ di nuove risorse e dare finalmente vita alla versione “0.4”. Il momento è arrivato e nasce oggi, come progetto della redazione di TANTO, “Planet GIS Italia 0.4” (ebbene sì un nome un po’ diverso).
E’ una finestra sul mondo delle tecnologie e della cultura geospaziali, un punto di accesso e di scoperta centralizzato. Nulla di nuovo.
Esistono infatti già diversi aggregatori legati al mondo dei GIS. Tre esempi noti:
Il nome è cambiato perché sono cambiati i criteri di selezione: ci sembrava riduttivo quello di aggregare “soltanto” le notizie/post/articoli provenienti dal mondo dei blog. Sono la fonte principale, ma non sono l’unica, né sempre la più ricca.
Ogni aggregatore sottostà a dei criteri di selezione, e quello principale di Planet GIS Italia (da qui in poi PGI) è “spaziale”: i contributi raccolti vengono dal nostro Paese (non sempre in senso stretto). Un altro criterio è ovviamente quello tematico.
Il risultato è un sito snello, un piccolo “televideo” tematico, che per scelta editoriale non ingloba interamente i post originali, ma soltanto una piccola parte.
Una piccola/grande novità di questo aggregatore, che lo differenzia ad esempio dai tre famosi di cui sopra, è il suo essere “geografico” non soltanto per i temi trattati, ma anche nel suo “cuore”. Infatti sugli elementi dei feed RSS sorgenti viene eseguita una procedura di geoparsing, con l’obiettivo di estrarre le informazioni spaziali eventualmente presenti in essi. Si tratta essenzialmente di una “caccia al
toponimo” che (se va a buon fine) consente di arricchire il dato originale con un’informazione che inizialmente (quasi sempre) non era presente: la posizione sulla Terra.
Uno degli output è ovviamente una mappa, in cui vengono raccolti – ed eventualmente aggregati in cluster – gli elementi archiviati in PGI.
Non crediamo però che l’elemento geografico sia il più importante. Ci piace infatti pensare che questo spazio possa essere soprattutto una fonte di scoperta e un ponte tra persone, esperienze e professionalità. Nel lavoro di redazione, nel raccogliere e proporre gli elementi da aggregare qui, noi stessi abbiamo letto per la prima volta dell’esistenza di alcuni siti, abbiamo appreso nuovi concetti e siamo entrati in contatto con delle belle persone.
Planet GIS Italia è basato su MANAGING NEWS, un motore open source per l’aggregazione di notizie con le seguenti caratteristiche di base:
Managing News è un prodotto (da febbraio del 2011) di Phase2 Technology, basato a sua volta su una personalizzazione di alto livello di Drupal 6, con alle spalle moduli che ci piacciono tanto, tra i quali OpenLayers. Il gruppo che ha originariamente sviluppato il prodotto è quello (fantastico) di Development Seed (per inciso una delle più belle homepage di tutti i tempi), e se ne ha evidenza nell’uso di MapBox come layer di base dell’interfaccia cartografica.
Il servizio di geoparsing è basato su Yahoo! Placemaker, un servizio che consente di sviluppare applicazioni location-aware, identificando i luoghi presenti in contenuti non strutturati (feed, pagine web, news, aggiornamenti di stato, ecc.) e restituendo i metadati geografici correlati.
Ad ogni luogo individuato viene associato un identificatore univoco WOEID (Where On Earth Identifiers), un tipo (una categorizzazione di base, per definire ad esempio se il luogo è una città o uno stato), un nome “formale” ed una coppia di coordinate.
Immaginiamo ad esempio che su su Planet GIS Italia venga raccolto il seguente contributo:
“Opendata, donazioni, Baviera: conti e racconti”
Il motore di PGI lo invia a Yahoo! Placemaker che lo processa e gli restituisce (se viene individuato un luogo) queste informazioni:
Questo è l’output completo che viene restituito. Se volete “giocarci” un po’, lo strumento più comodo e didattico è sicuramente la console YQL. Da questo link potrete aprirla precaricata con una query sintatticamente corretta e basata sulla stringa di sopra (una volta aperta la pagina, dovrete fare click sul tasto “TEST” che si trova sotto la query).
Se il processing geografico restituisce valori, questi vengono associati agli elementi dei feed in due modalità principali:
Le notizie per le quali non è individuato un luogo vengono inserite comunque nel sito, ma non potranno essere mappate. Se le fonti originarie contengono però nativamente delle informazioni geografiche in forma di GeoRSS, queste vengono utilizzate automaticamente per posizionare la notizia sulla mappa, anche nel caso in cui il geoprocessing non abbia prodotto risultati.
Con in nomi dei luoghi e con le lingue le cose però non sono così facili. Perché c’è Prato e anche prato. Grazie a PGI ho scoperto anche che c’è una destinazione di viaggio a Hong Kong che da molto fastidio all’analisi dei testi italiani: “Che Ha”. Ma mi fermo perché il tema è molto specialistico, ed è necessaria un’altra penna e un altro post.
Per familiarizzare con l’interfaccia del sito abbiamo preparato una breve videoguida, che ne illustra le caratteristiche principali.
Se fai una indagine su tre classi dell’ultimo anno delle superiori, su 70 studenti di 18 anni nessuno sa cos’è Google Reader, 2 si informano in rete sui siti dei grandi giornali, e 70, cioé tutti usano Facebook.[1]
Un po’ tutti noi di TANTO siamo Feed RSS/Atom dipendenti. Se ne può “fare uso” nelle modalità più svariate, e l’elenco delle ricette che trovate sul meraviglioso ifttt ne è una prova. Purtroppo sono forse ancora visti (e utilizzati) come strumento di nicchia, mentre dovrebbero essere quasi per definizione uno strumento “pop”.
Anche i colossi dell’informatica ci mettono lo zampino, e in browser come Mozilla Firefox e Google Chrome il tasto per iscriversi ad un feed non fa parte della dotazione standard, ma è attivabile soltanto tramite un’estensione.
Un po’ di cura dovremmo mettercela anche noi che creiamo e diffondiamo RSS: i feed di TANTO ad esempio non superano ancora la validazione W3C. Costruendo questo spazio ho constatato anche che alcuni grossi siti del settore pubblicano i loro RSS con un corredo povero di informazioni (senza alcun tag e/o categorie).
If we’re going to encourage more innovation, it’s not enough for us to just dig in and work harder. We also need to encourage surprise and serendipity. We need to play each other’s instruments.[2]
Due delle emozioni tipiche nella quotidiana lettura dei feed RSS/Atom, sono per noi della redazione di TANTO lo spunto per farvi e farci dei grandi auguri per l’anno che verrà. Sorpresa e serendipità non bastano da soli a rendere un anno migliore di un altro, ma possono essere una delle scintille per fare partire quelle reazioni a catena che nel 2011 non si sono innescate.
Buon anno a tutti!
Grazie a Costantino, Massimo e Maurizio per avere seguito con attenzione ed interesse la nascita di PGI
Questo post nasce a seguito della sollecitazione a descrivere le modalità con cui abbiamo elaborato il modello per l’individuazione della rete strategica in condizioni di esercizio. E’ la naturale continuazione del mio precedente “Definizione di una rete stradale strategica di ambito provinciale” che invito a leggere per maggiore chiarezza, in quanto alcuni passaggi comuni alle due analisi sono stati descritti nel primo post con maggiore dettaglio.
Ricordo comunque, a titolo di completezza, alcuni concetti generali.
Lo scopo dell’analisi è stato quello di definire, all’interno dei 1400 Km della rete viaria della Provincia di Bologna, tre categorie di importanza funzionale indicative della rilevanza strategica di un tronco stradale.
La definizione di una rete strategica è finalizzata a garantire un livello di servizio dell’infrastruttura stradale adeguato alla sua funzione, a programmare e gestire la manutenzione dell’infrastruttura stradale sul territorio provinciale in maniera mirata e a ottimizzare le risorse disponibili per gli interventi definendo priorità e fornendo supporto nella definizione dei piani triennali dei lavori.
L’individuazione della rete strategica viene effettuata tenendo conto di due diversi scenari:
scenario di servizio: valuta la funzionalità richiesta all’infrastruttura in condizione di normale esercizio;
scenario di emergenza: valuta la funzionalità richiesta all’infrastruttura nella condizione di emergenza legata ad un evento sismico.
Nel caso dell’analisi in condizioni di esercizio si è tenuto conto dei flussi di traffico e lo studio dei percorsi (routing) ha valutato i percorsi tra centroidi di attrazione e generazione di spostamento secondo la relazione residenti-edificato, residenti-imprese e caselli autostradali-edificato.
L’analisi GIS utilizza:
- una mappa di densità dei residenti ottenuta dal dato geometrico dalle sezioni di censimento ISTAT;
- una mappa di densità delle imprese ottenuta della banca dati della Camera di Commercio georeferenziata;
- una mappa di densità dell’edificato ricavata secondo quanto descritto in questo post.
Queste mappe raster vengono filtrate utilizzando un valore minimo di soglia che permetta di identificare un numero di “isole” ritenuto rappresentativo del contesto provinciale mediante un’analisi qualitativa. Di queste isole vengono poi calcolati i baricentri passando per la trasformazione in poligoni. I baricentri, assieme agli accessi ai caselli autostradali, rappresentano i centroidi dell’analisi dei percorsie sono costituiti da:
- 48 centroidi di aree ad elevata densità residenziale, ottenuti elaborando le sezioni relative all’ultimo censimento della popolazione, che definiremo centroidi residenti
- 61 centroidi di aree densamente edificate, ottenuti elaborando la densità edilizia calcolata dai dati catastali secondo la metodologia proposta da questo post, che definiremo centroidi edificato
- 46 centroidi di aree ad elevata presenza di imprese ottenuti elaborando i dati della Camera di Commercio di Bologna georiferiti, che definiremo centroidi imprese
- 24 accessi ai caselli autostradali
Individuati i centroidi di generazione/attrazione degli spostamenti vengono definite nel modello le regole secondo le quali il software deve calcolare i percorsi di collegamento che sono rappresentati dalla seguente matrice.
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Centroidi edificato |
Centroidi imprese |
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| Centroidi residenti |
5C/TB |
5C/TB |
| Caselli autostradali |
1C/TB |
- |
Per ogni relazione è espresso un parametro di calcolo utilizzato dall’algoritmo di routing del software:
1C, 5C numero di connessioni del centroide di generazione degli spostamenti con i più prossimi punti di attrazione degli spostamenti, es. tra centroidi residenti e centroidi edificato e è indicato 5C, cioè il centroide di ogni area ad elevata densità residenziale deve raggiungere il centroide delle cinque aree densamente edificate più prossime.
TB calcolo del percorso utilizzando il percorso più breve in termini di tempo.
Ad ogni arco stradale è attribuito un peso basato sul numero dei percorsi, tra quelli calcolati, che lo utilizzano, la parte relativa al calcolo dei percorsi a questo punto è conclusa. Si opera l’estrazione del grafo delle strade provinciali dal grafo complessivo.
Oltre ai percorsi, per il calcolo della categoria di importanza funzionale, in condizioni di esercizio, delle strade provinciali, sono utilizzati anche i dati sui flussi di traffico che provengono da Mobiliter, il sistema di consultazione dei flussi online della regione Emilia-Romagna. I dati forniti sono rilevati da circa 40 postazioni, in funzione 24 ore su 24, installate sulle strade provinciali. Questi dati di flusso sono integrati dai dati rilevati in fase di definizione del quadro conoscitivo del Piano della Mobilità Provinciale.
I dati relativi ai flussi di traffico sono stati inseriti come attributi nel grafo provinciale a livello di singolo arco stradale. Sono state individuate tre classi di traffico attraverso un’analisi di significatività statistica (Jenks). La scelta dei valori di soglia, operata secondo questo metodo, consente di determinare classi di aggregazione (classe 1, 2 e 3) con i valori di gruppo più simili e che massimizzano le differenze tra le classi stesse.
Il calcolo dell’indice di importanza funzionale, basato sulle classi di traffico e sul peso determinato dall’analisi dei percorsi, è stato effettuato in maniera diversificata tra le strade di pianura e quelle collinari o montane. Si è operata una distinzione basata sulla definizione geografica di pianura come territorio compreso al di sotto della quota di 200 m s.l.m. Lo scopo di questa differenziazione, che si traduce nella creazione di due sub-grafi, è quello di amplificare l’importanza funzionale delle strade appenniniche, cioè quelle poste a 200 m s.l.m., che presentano in termini di flussi di traffico un’importanza spesso secondaria. Tale scelta si è concretizzata nel calcolo dell’indice di importanza funzionale che segue la logica di seguito descritta.
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Peso dell’analisi dei percorsi |
Peso dei flussi di traffico |
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Ambito di pianura |
40% |
60% |
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Ambito appenninico |
60% |
40% |
Una volta calcolato l’indice di importanza funzionale nel contesto di pianura ed in quello appenninico si può riunificare il grafo. L’indice di imporanza funzionale che ogni arco si trova come attributo viene normalizzato a 100 e vengono individuate tre categorie di importanza funzionale mediante l’analisi di significatività statistica di Jenks.
Quello che si ottiene è un grafo che presenta per ogni singola strada provinciale diversi tratti con categoria di importanza funzionale diversa. Con un’analisi qualitativa si operano delle scelte per attribuire le categorie di importanza funzionale in maniera più continua ad interi tratti di strada.
Scenario dei percorsi in Appennino
Mappa del traffico in Appennino
Mappa della rete strategica in Appennino
Mappa dei percorsi in pianura
Mappa del traffico in pianura
Mappa della rete strategica in pianura
Un’illustrazione interessante può essere quella di un utilizzo “pratico” della rete strategica in condizioni di esercizio quale la valutazione dell’indice di equilibrio nell’attività di pulizia della neve. Si calcola per ogni arco stradale l’indice di servizio, cioè il rapporto tra il numero dei mezzi ed il percorso assegnato (es. 1 mezzo / 15 Km = 0.067). Il valore dell’indice di servizio, attraverso l’analisi di significatività di Jenks, viene classificato in tre classi: massimo (classe 1), medio (classe 2) e minimo (classe 3) servizio. Successivamente per ogni arco si confronta la classe di servizio con la categoria di importanza funzionale in condizioni di esercizio. Gli scenari possibili sono i seguenti.
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Classe servizio 1 |
Classe servizio 2 |
Classe servizio 3 |
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| Cat. importanza funzionale 1 |
Indice servizio equilibrato |
Indice servizio basso |
Indice servizio molto basso |
| Cat. importanza funzionale 2 |
Indice servizio alto |
Indice servizio equilibrato |
Indice servizio basso |
| Cat. importanza funzionale 3 |
Indice servizio molto alto |
Indice servizio alto |
Indice servizio equilibrato |
La mappa dell’indice di equilibrio risultante è la seguente.
Mappa dell'indice di equilibrio nella pulizia neve
Spero di essere riuscito nell’intento di esemplificare il flusso di lavoro seguito. Invito chi possa essere interessato all’argomento a contribuire, chiedere informazioni o criticare utilizzando i commenti 
PLANET GIS Italia
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Tassa.li è una interessante startup realizzata da un gruppo di giovani tecnologi, con l’intento di rendere facile la denuncia di esercizi commerciali che non rilasciano il regolare scontrino fiscale. E in un periodo nero come questo, molta gente avrà una gran voglia di partecipare. Grazie a una applicazione disponibile sia per iOS che Android, è infatti possibile in pochi clic geotaggare l’esercizio e riportare la somma dello scontrino non emesso. Il tutto in maniera assolutamente anonima. E questi ragazzi dimostrano di vedere molto lontano, perché presto rilasceranno i dati raccolti in forma totalmente aperta e libera. (7)
