Hale esempio di mapping di dati istat

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Webinar "INSPIRE come opportunità: armonizzazione dei dataset per l'interoperabilità a livello regionale" - terzo webinar

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  • Ai fini dell’esercizio abbiamo focalizzato l’attenzione su un singolo comune e i suoi limiti amministrativi.
  • Repository http://hale.igd.fraunhofer.de/templates/
  • Una volta importato il dato, viene visualizzato nella parte bassa dell’applicativo un set di esempio di dati originali e trasformati. Questo è molto utile per avere un idea dell’effettiva bontà della mappatura:
  • E’ infine possibile esportare il dato trasformato in formato GML, come richiesto da INSPIRE. Dal menu File -> export
  • Hale esempio di mapping di dati istat

    1. 1. 1/25 INSPIRE come opportunità: dati regionali armonizzati e Administrative Unit webinar – 10.12.2013 HALE: Esempio di mapping di dati ISTAT Fabio Vinci, Stefania Morrone (EPSIT) f.vinci@epsilon-italia.it s.morrone@epsilon-italia.it
    2. 2. Sommario          Introduzione Analisi dati sorgente/ schema target L’associazione ‘boundary’ Set up del progetto Schema Mapping Trasformazione Visualizzazione dati trasformati Validazione Conclusioni 2/25
    3. 3. Introduzione  Focus su:  Diversità nel Mapping dei dati ISTAT comunali nella Feature Type “Administrative Unit”: GoPubisher vs Hale  Mapping della associazione ‘boundary’ che lega la feature type Administrative Unit alla feature type Administrative boundary 3/25
    4. 4. Dati ISTAT: com2011.shp 4/25
    5. 5. Analisi del target schema 5/25 class Administrativ eUnits: Ov erv iew +coAdminister «voidable» 0..* +/administeredBy «voidable» 0..* «featureType» Administrativ eUnit «featureType» Administrativ eBoundary + + + + country :CountryCode geometry :GM_Curve inspireId :Identifier nationalLevel :AdministrativeHierarchyLevel [1..6] «voidable, lifeCycleInfo» + beginLifespanVersion :DateTime + endLifespanVersion :DateTime [0..1] +boundary «voidable» «voidable» + nationalLevelName :LocalisedCharacterString [1..*] + residenceOfAuthority :ResidenceOfAuthority [1..*] constraints {CondominiumsAtCountryLevel} {AdmininstrativeUnitHighestLevel} {AdministrativeUnitLowestLevel} «codeList» Administrativ eHierarchyLev el +admUnit «voidable» 1stOrder 2ndOrder 3rdOrder 4thOrder 5thOrder 6thOrder «enumeration» TechnicalStatusValue edgeMatched notEdgeMatched country :CountryCode geometry :GM_MultiSurface inspireId :Identifier name :GeographicalName [1..*] nationalCode :CharacterString nationalLevel :AdministrativeHierarchyLevel 1..* «dataType» ResidenceOfAuthority +condominium «voidable» «enumeration» LegalStatusValue agreed notAgreed +upperLevelUnit «voidable» 0..1 «voidable, lifeCycleInfo» 1..* + beginLifespanVersion :DateTime + endLifespanVersion :DateTime [0..1] 1..* «voidable» + legalStatus :LegalStatusValue = "agreed" + technicalStatus :TechnicalStatusValue = "edge-matched" + + + + + + +admUnit «voidable» + + + + + + 0..* «featureType» Condominium + + geometry :GM_MultiSurface inspireId :Identifier «voidable, lifeCycleInfo» + beginLifespanVersion :DateTime + endLifespanVersion :DateTime [0..1] «voidable» + name :GeographicalName [0..*] + name :GeographicalName «voidable» + geometry :GM_Point +lowerLevelUnit «voidable» 0..*
    6. 6. Mapping dell’associazione  Nello scorso webinar abbiamo visto come effettuare il mapping dell’associazione ‘boundary’ per mezzo della join diretta tra i dati sorgente (comuni e boundary).  In Hale per un’ efficace gestione del mapping si è reso necessario creare a parte una tabella di associazione tra comuni e boundary. 6/25
    7. 7. Definizione dello schema source 7/25
    8. 8. Tabella di associazione 8/25
    9. 9. Set up del progetto 9/25
    10. 10. Definizione dello schema target 10/25
    11. 11. Definizione dello schema target 11/25
    12. 12. La funzione Join  La prima operazione da effettuare in HALE è quella del Retype, ovvero assegnare ad ogni istanza del dato sorgente una istanza del dato trasformato.  Nel nostro caso le informazioni di cui abbiamo bisogno sono presenti in due dati sorgente (lo shapefile com2011 e la tabella di associazione).  Abbiamo bisogno di una funzione di join (non basta la singola funzione di retype) 12/25
    13. 13. La funzione Join 13/25
    14. 14. Mapping dell’associazione  In virtù della join possiamo ora mappare il legame tra il comune e i suoi boundaries  Il campo ID_boundary della tabella di associazione diventa l’attributo xlink:href del boundary. 14/25
    15. 15. Mapping dell’associazione 15/25
    16. 16. Data View 16/25  Se si sono importati anche i dati, selezionando la Data View, viene visualizzato nella parte bassa dell’applicativo un set di esempio di dati originali e dati trasformati.  Questo è molto utile per avere un’idea dell’effettiva bontà della mappatura
    17. 17. Mapping dell’associazione: Data view 17/25
    18. 18. INSPIRE ID • Per facilitare il mapping, Hale mette a disposizione la funzione ‘Inspire Identifier’. Attraverso una pop up window, tale funzione permette di mappare l’InspireId del target schema derivandone l’ attributo localID da una proprietà del dato sorgente. • Il namespace viene derivato automaticamente da informazioni che ci viene chiesto di inserire come input (paese, provider e product) 18/25
    19. 19. Definizione dello schema target 19/25
    20. 20. Inspire Identifier 20/25
    21. 21. La geometria 21/25
    22. 22. Trasformazione 22/25
    23. 23. Visualizzazione dati trasformati 23/25
    24. 24. Validazione  E’ infine possibile esportare il dato trasformato in formato GML, come richiesto da INSPIRE.  Dal menu File -> export 24/25
    25. 25. Validazione 25/25
    26. 26. Validazione 26/25
    27. 27. Validazione 27/25  Hale effettua contestualmente la validazione su ogni singola operazione di mapping effettuata.  Questo è molto utile per avere un’idea dell’effettiva bontà della mappatura
    28. 28. Validazione 28/25
    29. 29. Considerazioni finali  In base alla nostra esperienza, Hale si è dimostrato uno strumento valido a supporto della trasformazione di dati fra schemi  In particolare dopo il rilascio della versione 2.8 che consente di utilizzare dati provenienti da un database Postgis.  Questo si dimostra particolarmente utile per le operazioni di join … 29/25
    30. 30. Considerazioni finali 30/25
    31. 31. 31/25 GRAZIE PER L’ATTENZIONE Quest'opera è distribuita con Licenza Creative Commons Attribuzione - Condividi allo stesso modo 3.0 Italia.

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