- Output in formato Kml
- Migliorata l’etichettatura: le etichette con la proprietà ANGLE FOLLOW a volte portavano ad avere lebal con angoli strettissimi e diventavano illeggibili. Adesso è possibile chiedere di evitarle, lasciando spazio ad etichette in posizioni più favorevoli.
- Migliorato il supporto al Feature Style
- Cresciuti i formati di output per le richieste WFS GetFeature
- Map viewer integrato con Openlayers
- Migliorata la gestione dei file temporanei
- Possibilità di abilitare/disabilitare i singoli layer nei servizi OGC
- Possibilità di combinare feature provenienti da layer differenti
- Supporto al clustering delle feature nei layer puntuali
E’ appena trascorso un mese dall’entrata in esercizio del primo portale Open Data italiano, dati.piemonte.it, il quale è stato accolto favorevolmente dagli entusiasti sostenitori italiani del movimento Open Data ed addirittura classificato come portale governativo di prima categoria dal gruppo PSI (Public Sector Information) della Commissione Europea, in quanto garantisce l’accesso diretto ai dati, analogamente a data.gov.
Pur trattandosi di una versione beta, rappresenta indubbiamente una pietra miliare che dimostra la fattibilità dell’Open Data anche in Italia, nonostante le difficoltà di cui si accennava in questo recente post.
Ma vediamo in dettaglio di cosa si tratta. La pagina di accesso al portale si presenta con una grafica semplice ed accattivante su cui campeggia in primo piano il principio di fondo dell’iniziativa, una vera e propria dichiarazione di intenti in perfetto stile Government 2.0 ed in completo accordo con il senso della Direttiva 2003/98/CE del Parlamento europeo:
I dati pubblici sono di tutti
I dati in possesso della Pubblica Amministrazione sono un patrimonio informativo prezioso per la società e l’economia. La Regione Piemonte intende metterli a disposizione di cittadini e imprese per stimolare un nuovo rapporto fra pubblico e privato e favorire lo sviluppo di iniziative imprenditoriali.
A valle di questa esaltante premessa, seguono immediatamente pochi ma efficaci menù che rimandano ai contenuti del portale, dopodiché si va direttamente al sodo, accedendo direttamente ad un piccolo assaggio dei dati grezzi finora messi a disposizione, ad un estratto delle discussioni più recenti nel blog ed, infine, ad una sezione dedicata al riuso dei dati pubblici, dotata di una presentazione multimediale esplicativa sull’argomento.
Curiosando all’interno della sezione Dati, è possibile osservare che:
- al momento sono presenti solo alcuni set di dati, tuttavia assicurano che a questi se ne aggiungeranno progressivamente degli altri, anche su richiesta degli utenti;
- i dati grezzi sono descritti da metadati (informazioni sui dati);
- sono resi disponibili in formato CSV e, di conseguenza, sono consultabili mediante un qualsiasi editor di testo;
- sono aggregati a scala provinciale e, talvolta, comunale;
- è facile verificare come siano indicizzati nei principali motori di ricerca e quindi siano di facile reperibilità anche all’esterno del portale;
- infine, sono corredati di un contratto di licenza in cui si afferma chiaramente che la Regione Piemonte ne detiene la titolarità e ne “autorizza la libera e gratuita consultazione, estrazione, riproduzione e modifica [...] da parte di chiunque vi abbia interesse per qualunque fine, ovvero secondo i termini della licenza Creative Commons – CC0 1.0 Universal” (dominio pubblico).
Benissimo! Siamo certamente ancora distanti dalla mole impressionante di contenuti presenti in data.gov e data.gov.uk, tuttavia sono largamente rispettate in sostanza le indicazioni del Manifesto stilato da The Guardian, contenente a mio avviso un insieme minimo di principi pienamente condivisibile.
Il rilascio dei dati grezzi prodotti dalla PA – in formato aperto e con licenze che ne consentono il riuso – può produrre effetti benefici tanto nella trasparenza dei processi decisionali delle amministrazioni, quanto nella qualità dei servizi e nell’economia immateriale che vi ruoterebbe attorno. In particolare, i raw data costituiscono una risorsa dall’enorme potenziale nascosto, che è possibile far venire allo scoperto sfruttando le relazioni esistenti tra i dati in maniera originale e creativa in fase di produzione di nuovi servizi, magari ottenendo applicazioni assolutamente impensabili da parte degli stessi produttori di dati.
TANTO si occupa ormai da diverso tempo di sensibilizzare i suoi lettori verso l’utilizzo creativo ed appassionato dei vari strumenti del web 2.0 disponibili in rete, sottolineando come essi possano rappresentare un importante mezzo di sviluppo e di crescita sia per chi si occupa di geomatica, che per l’intera collettività. A tal fine, mi piace riportare alcuni stralci di un commento di Pietro Blu Giandonato relativo a questo interessante post:
esiste ormai sul web una messe di strumenti, applicazioni, servizi, fonti di dati formidabile, che sta crescendo vertiginosamente, e della quale non resta altro che coglierne le opportunità a piene mani. [...] In un paio d’ore, tra progettazione e realizzazione, è possibile tirare su un mashup potente, semplice e veloce per mettere in strada dati reperiti altrove da più fonti, o addirittura originali! [...] E’ necessario cambiare il paradigma della geomatica in Italia, passando dal GIS come unico strumento per la rappresentazione e gestione dei dati, arrivando a una sorta di “cloudmapping” realizzato con le decine di strumenti web 2.0 che esistono in giro. Una strada peraltro che richiede essenzialmente fantasia, creatività e intuito, che permette di costruire grandi cose con piccole azioni. Il problema è ovviamente immaginarle…
Così, mi sono chiesto: è possibile visualizzare i raw data piemontesi all’interno di una piccola applicazione di web mapping facendo in modo che i risultati delle interrogazioni siano dei bei grafici, piuttosto che noiosi numeri? Certamente! Ho scelto quindi i dati relativi alle dotazioni ICT presso i cittadini e ne ho effettuato il download accettandone le condizioni di utilizzo. Trattandosi di dati in forma tabellare, li ho semplicemente importati all’interno di un foglio di calcolo di Google Docs e poi pubblicati in modo tale che “chiunque abbia accesso a Internet possa trovarli e visualizzarli“, ottenendo la struttura seguente:
I dati prescelti possono essere analizzati secondo differenti chiavi di lettura (query). Ad esempio, è possibile risalire alle dotazioni ICT per provincia e per anno, così come alla singola dotazione per provincia negli anni 2005-2009. Mi sono posto pertanto il seguente obiettivo: individuare lo strumento web 2.0 più agevole per interrogare la tabella come all’interno di un database, in modo da poter estrarre di volta in volta solo i dati necessari per ottenere il grafico corrispondente ad una particolare query. Dopo vari tentativi con Yahoo! Pipes ed YQL (Yahoo! Query Language), peraltro abbastanza ben riusciti (li trovate qui), ho individuato nel Query Language delle Google Visualisation API un’alternativa relativamente semplice ed efficiente, tale da scongiurare la necessità di dover configurare un web server e risolvere le beghe informatiche dovute alle cross-domain restrictions. Si tratta praticamente delle stesse API che consentono di ottenere dei grafici a partire dai dati.
A proposito della componente geografica, ho deciso di utilizzare come client OpenLayers (di cui si parla spesso qui su TANTO) per via della sua enorme versatilità e semplicità d’uso, un servizio TMS (Tile Map Service) di OpenStreetMap come layer di base ( i “linked data” per eccellenza!), ed i confini ISTAT delle province reperibili qui, utilizzabili per scopi non commerciali a patto di citarne la fonte. Questi ultimi sono stati convertiti nel formato GML ed opportunamente trasformati nel sistema WGS84 (EPSG:4326).
In definitiva, il funzionamento dell’applicazione è molto semplice ed intuitivo: scelta una delle opzioni (query) poste in basso, per interrogare una delle province piemontesi occorre semplicemente cliccare sulla corrispondente entità vettoriale che la rappresenta in mappa. Comparirà successivamente un popup contenente la denominazione della provincia, il titolo del grafico ed il grafico stesso (dotato di legenda, se necessaria). Questo è il mashup risultante:
Per concludere, ho alcune interessanti novità da segnalare. Nel frattempo, negli altri Paesi il modello di Open Government procede inesorabilmente la sua marcia. In particolare, nel Regno Unito è stata appena istituita una Commissione per la Trasparenza nel Settore Pubblico con il compito di guidare l’agenda sulla Trasparenza del Governo, rendendola un elemento cardine di ogni sua attività e assicurando che tutti i Dipartimenti presso Whitehall rispettino le scadenze fissate per il rilascio di nuovi dataset pubblici. Inoltre, è responsabile della definizione di standard sui dati aperti per l’intero settore pubblico, recependo ciò che è richiesto dal pubblico e assicurando l’apertura dei dataset più richiesti. Un primo importante compito della Commissione attualmente in itinere consiste nella definizione dei Principi di Trasparenza dei Dati Pubblici mediante il diretto coinvolgimento degli utenti.
Un’altra novità di rilievo è la nascita del portale italiano CKAN, un progetto ad opera della Open Knowledge Foundation. Si tratta di un catalogo di dati e contenuti aperti creato allo scopo di facilitarne la ricerca, l’uso e il riuso, al quale è possibile contribuire liberamente, fornendo informazioni sulle banche dati (metadati), quali l’URL della risorsa, l’autore e il soggetto che detiene la titolarità dei dati, la versione e la licenza d’uso.
Sempre in Italia, un’altra notizia che fa ben sperare: il Ministro per la Pubblica Amministrazione e l’Innovazione, durante un’intervista a Frontiers of Interaction 2010, ha annunciato la creazione di un data.gov italiano entro la fine dell’anno. In particolare, la pubblicazione dei dati pubblici dovrebbe servire da contromisura ai fenomeni di corruzione legati agli appalti. Finalmente!
Era da un po’ che avevo in mente di dedicare un articolo a jQuery, finalmente – complici l’influenza che mi ha tenuto a riposo forzato e l’ispirazione tratta da Linfiniti – sono riuscito nell’intento.
Per chi non lo sapesse, jQuery è un framework Javascript open source molto potente, caratterizzato da una sintassi snella e di facile comprensione.
Il framework è rilasciato con doppia licenza: MIT e GPL.
I motivi per usare jQuery nei propri progetti non mancano di certo: comunità attiva, disponibilità di molti temi e ottimi plugin, compatibilità e leggerezza sono i primi che mi vengono in mente.
In questo articolo vedremo come costruire una mappa online sfruttando jQuery UI e OpenLayers.
Il risultato della “fusione” è un client dotato di funzionalità di base come zoom, pan, misurazione delle distanze e vari layer di sfondo intercambiabili.
Si tratta, in pratica, di un template da cui partire per sviluppare applicazioni di web-mapping vere e proprie.
Per creare il client dell’esempio abbiamo bisogno di:
- OpenLayers
- jQuery UI, pensato per creare widget personalizzati con jQuery
- jQuery UI.Layout, un plugin ispirato al border layout di ExtJs
- qTip, un plugin per modellare dei tooltip avanzati
Ho già raccolto il tutto in questo archivio .zip. Qui dentro, oltre alle librerie, si trova la totalità dei file che compongono il client. Vi basta quindi cliccare sul link per avere il template sul vostro computer, pronto all’uso e/o ad essere trasformato come volete.
Vi invito però a dare lo stesso un’occhiata alla pagina di download di jQuery UI: noterete che è possibile modificare radicalmente il pacchetto prima di scaricarlo. Potete includere le sole componenti utili ai vostri scopi e scegliere tra vari temi già pronti o uno composto da voi con ThemeRoller.
Io ho fatto solo qualche semplice modifica al tema UI-Darkness (in questo periodo non mi piacciono i bordi arrotondati…) ma, come dicevo, si può fare molto di più. Provare per credere.
Ora un po’ di anatomia.
Scompattato l’esempio, è bene posare lo sguardo su alcune delle directory e dei file compresi al suo interno.
jsLib
E’ la directory contenente tutte le librerie elencate in precedenza, necessarie al funzionamento del template.
index.html
Nella sezione header sono referenziate le librerie utilizzate, i fogli di stile e i file javascript.
Nel body è possibile notare che l’attributo class di molti degli elementi della pagina (div, button, span, ecc.) è parecchio popolato. Questo è il metodo con cui jQuery UI e jQueryUI.Layout si “ancorano” alla pagina web.
Per comprendere meglio vi rimando alla pagina degli esempi di jQuery UI.Layout e a questo articolo che spiega in maniera egregia la composizione della toolbar e dei suoi pulsanti.
jsFunc/mappa.js
Contiene la mappa realizzata con OpenLayers.
Nella funzione di inizializzazione (initMap) richiamata al caricamento della pagina, ci sono, tra le altre cose, i controlli collegati ai bottoni della toolbar.
jsFunc/layout.js
In questo script, con poco più di 40 righe di codice, jQuery UI e i suoi plugin definiscono Il layout dell’applicazione, il tema, il comportamento e l’aspetto di bottoni e tooltip.
Css/style.css
A parte qualche piccola “frivolezza” come queste (a mio giudizio) bellissime icone, in questo foglio di stile sono descritte le regole fondamentali per la corretta presentazione del layout e della toolbar creati tramite jQuery UI.
Ecco, questo è grossomodo ciò che bisogna sapere per iniziare a studiare i mille modi di mescolare le potenzialità di jQuery a quelle di OpenLayers.
Fondamentale, come sempre, è il ricorso alla documentazione ufficiale dei vari progetti e al supporto offerto dalla comunità.
Per chiudere segnalo anche due guide in italiano, estremamente ben fatte ed utilissime per avvicinarsi a jQuery e jQuery UI. Entrambe sono firmate HTML.it:
Guida a jQuery
Guida a jQuery UI
Ultimamente mi è stato richiesto un applicativo di webmapping che mettesse chiunque (o quasi…) in condizione di gestire agevolmente un geodatabase, aggiornando nel tempo le informazioni contenute, comprese le feature geografiche. In due parole: un gestionale web, ma con delle funzionalità proprie dei GIS desktop.
Il committente ha richiesto una soluzione open source ed io sono stato ben contento di proporre il rodato quartetto composto da UMN-Mapserver, PostGIS, PHP e MapFish.
In passato avevo già realizzato qualcosa di simile, ma si trattava di inserire dei punti a partire da una coppia di coordinate, operazione semplicissima grazie a PostGIS. Questa volta era necessario che l’utente disegnasse le geometrie online, direttamente nella finestra del browser, ed ho colto l’occasione per dare finalmente un’occhiata alle funzioni di editing vettoriale di OpenLayers 2.8. Ne sono rimasto estremamente soddisfatto, come sempre avviene quando si tratta di OpenLayers.
Scorrendo la pagina degli esempi ed inserendo il filtro “vector”, ci si rende subito conto della potenza dei controlli dedicati all’editing.
Grazie agli esempi, che coprono quasi tutto lo spettro delle possibilità, è stato facile produrre la parte client del mio lavoro.
L’editor ottenuto è adattabile a qualsiasi back-end “spatial enabled”, è indipendente dal mapserver scelto per pubblicare i dataset online, dal geodbms usato per contenerli e dal linguaggio di programmazione lato server.
Il cuore del client è costituito dalle funzioni presentate in questo esempio, che consentono di disegnare una feature da serializzare sotto forma di stringa in ben 6 formati standard differenti. Ottenuta la stringa, il gioco è fatto: uno script lato server si occupa di recuperarla e lanciare una query di inserimento nel geodabase (ci sono, come sempre, anche altre soluzioni).
L’operazione inversa, vale a dire deserializzare una stringa ed ottenere una feature, è ugualmente possibile e può essere molto utile.
Per esempio, volendo rifinire degli shapefile su una base Google Maps o Openstreetmap, basta trasformarli KML (o in uno degli altri 5 formati supportati), aprire il file con un editor di testo e, infine, copiare ed incollare il contenuto dentro la textarea del nostro editor. A questo punto si è liberi di modificare a piacimento le feature importate.
Questo è solo un esempio grezzo di import, dispobile “out of the box”, ma una volta collegato l’editor ad un back-end spaziale si può dare sfogo alla fantasia e creare delle funzioni di importazione più raffinate.
Cliccando qui potete vedere una versione super-generica del client di editing da me realizzato. Ho usato MapFish 1.1[1] per dare un aspetto un po’ più carino[2] al tutto ed ho modificato il codice degli esempi affinché le diverse funzioni di editing potessero essere attivate da una toolbar invece che da una serie di checkbox e radiobutton. I commenti nel codice dovrebbero essere abbastanza esplicativi.
[1] Si tratta di una versione leggermente modificata in cui ho sostituito OpenLayers 2.7 con OpenLayers 2.8
[2] Qualcuno potrebbe cimentarsi con Dojo o jQuery… sono sicuro che non verrebbe affatto male
Nota
Devo scusarmi con i lettori di TANTO iscritti al feed RSS.
Stamattina ho accidentalmente cliccato sul bottone “Pubblica” mentre scrivevo la bozza e nonostante mi sia precipitato a recuperare, non sono riuscito ad evitare che l’articolo incompleto finisse nel feed. Per farmi perdonare mi sono incollato al computer ed ho fatto il possibile per finire l’articolo e la demo alla svelta! In futuro starò più attento a dove clicco e soprattutto non inizierò a scrivere bozze di domenica mattina prima di colazione!
Da ieri il S.I.T.R. Sicilia, “al fine di garantire la massima interoperabilità tra i sistemi”, ha pubblicato i primi servizi WMS:
- Carta Tecnica Regionale scala 1:10.000 Raster
- UTM WGS84 Fuso 33 http://88.53.214.52/arcgis/services/CTR_10000_Raster_f33/MapServer/WMSServer
- Gauss Boaga Fuso Est http://88.53.214.52/arcgis/services/CTR_10000_Raster/MapServer/WMSServer
- Ortofoto IT2000 scala nominale 1:10.000
- UTM WGS84 Fuso 33 http://88.53.214.52/arcgis/services/OrtofotoIT_2000_f33/MapServer/WMSServer
- Gauss Boaga Fuso Est http://88.53.214.52/arcgis/services/OrtofotoIT_2000/MapServer/WMSServer
Queste le capabilities dei 4 servizi:
- CTR UTM WGS84 Fuso 33
- CTR Gauss Boaga Fuso Est
- Ortofoto UTM WGS84 Fuso 33
- Ortofoto Gauss Boaga Fuso Est
E’ una bella notizia, e spero di vedere con il tempo altri layer di base; per gli operatori “locali” era un piccolo vuoto.
Ho fatto da subito un piccolo test – sfruttando OpenLayers – con i due layer pubblicati: qui il codice che potrete adattare alle vostre esigenze, e qui la demo.