Introduzione al GeoWeb semantico: Robert (Institut national des sciences appliquées de Lyon)

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Sesta Conferenza Nazionale in Informatica e Pianificazione Urbana e Territoriale

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Introduzione al GeoWeb semantico: Robert (Institut national des sciences appliquées de Lyon)

  1. 1. Web Semantico Geografico GeoWeb Pr. Robert Laurini Università di Lione (INSA) Università di Venezia (UIAV)
  2. 2. Evoluzione Da 1993  Da 2008 
  3. 3. Evoluzione Da 1993  Da 2008  Dati spaziali strutturati Dati spaziali non-strutturati
  4. 4. Da ieri a oggi 2010
  5. 5. Due cambiamenti di paradigma <ul><li>Ricerca d’informazione geografica </li></ul><ul><ul><li>in un GIS </li></ul></ul><ul><ul><li> su Internet </li></ul></ul><ul><li>Involgimento degli utenti </li></ul><ul><ul><li>solo come « lettori » </li></ul></ul><ul><ul><li> anche come contributori </li></ul></ul>
  6. 6. Web Semantico Geografico <ul><li>1 – Introduzione al Geo Web </li></ul><ul><li>2 – Ricerca d’informazioni geografiche su Internet </li></ul><ul><li>3 – Città Virtuali 3D </li></ul><ul><li>4 – Conclusioni </li></ul>
  7. 7. 1 – Introduzione al Geo Web <ul><li>Web Semantico </li></ul><ul><li>Geoweb </li></ul><ul><li>Mashup </li></ul><ul><li>Ontologie </li></ul><ul><li>Geobrowers </li></ul>
  8. 8. Le parole-chiavi del Web di oggi
  9. 9. Google Earth (e Google Maps) <ul><li>Google Maps e Google Earth entrambi sono stati liberati in 2005 (benchè Google Earth fosse comprato da una altra azienda) </li></ul><ul><li>Hanno rivoluzionato l'uso dei dati spaziali sul web </li></ul><ul><li>Google Maps ha offerto gli API (programmazione di applicazione di nterfacce) che hanno reso facile aggiungere i dati </li></ul><ul><li>Uso di KML permette agli utenti di gestire dati in 3D </li></ul><ul><li>Gran parte della visione interoperabile del OGC ora sta accadendo attraverso Google </li></ul>
  10. 10. Web semantico <ul><li>trasformazione del World Wide Web in un ambiente dove i documenti pubblicati (pagine HTML, file, immagini, e così via) siano associati ad informazioni e dati (metadati) che ne specifichino il contesto semantico </li></ul><ul><li>in un formato adatto all'interrogazione, all'interpretazione e, più in generale, all'elaborazione automatica. </li></ul>Wikipedia: http://it.wikipedia.org/wiki/Web_semantico
  11. 11. <ul><li>Con l'interpretazione del contenuto dei documenti che il Web Semantico propone, </li></ul><ul><li>Saranno possibili ricerche molto più evolute delle attuali, basate sulla presenza nel documento di parole chiave, ed altre operazioni specialistiche come la costruzione di reti di relazioni e connessioni tra documenti secondo logiche più elaborate del semplice link ipertestuale. </li></ul>
  12. 12. Scopi del Web Semantico <ul><li>Sviluppo di applicazioni per </li></ul><ul><ul><li>l’estrazione di informazione da collezioni estemporanee/dinamiche di documenti </li></ul></ul><ul><ul><li>il controllo di validità dei contenuti </li></ul></ul><ul><ul><li>l’identificazione di stile </li></ul></ul><ul><ul><li>il riconoscimento di collegamenti ipertestuali virtuali </li></ul></ul><ul><ul><li>gli agenti intelligenti (cooperazione) </li></ul></ul>
  13. 13. GeoWeb <ul><li>Geoweb o Geospatial è un termine relativamente nuovo che implica la fusione delle informazioni (basate sulle posizione) geografiche con le informazioni astratte che attualmente dominano Internet. </li></ul><ul><li>Ciò genererebbe un ambiente in cui uno potrebbe cercare le cose basate soltanto su posizione anziché dalla parola chiave - cioè “ che cosa è quì ?”. </li></ul>http://en.wikipedia.org/wiki/Geoweb
  14. 14. Geoweb <ul><li>Localizzazione intelligente </li></ul><ul><li>Uso di Internet </li></ul><ul><li>Toponimi  localizzazione sul globo </li></ul><ul><li>Indirizzo postale  localizzazione sul globo </li></ul><ul><li>Relazioni di localizzazione </li></ul><ul><li>Gazetteer (elenco di toponimi) </li></ul>
  15. 15. Mashup <ul><li>I mashup integrano dati da fonti multiple per realizzare prodotti nuovi ed applicazioni utili </li></ul><ul><li>Permettere la creazione dei mashup con dati e servizi, i fornitori devono fornire le interfacce ai loro dati in moda da creare una catena di servizi sul web </li></ul><ul><li>I mashup permettono la mappatura interattiva dei dati in tempo reale  ciò non era possibile con le mappe di carta (per esempio dove è ADESSO il mio treno?) </li></ul>
  16. 18. Terremoti <ul><li>http://serverx.esri.com/arcgisjavascriptapi/codegallery/EarthquakePopulation.html </li></ul>
  17. 19. Esempi di Mashup <ul><li>Interrogare le speci, chiedere informazioni sulle distribuzioni, sulle immagini e sugli articoli scientifici o i libri si sono chiesti alla domanda </li></ul><ul><li>Mappare un itinerario sulle Stazioni di metropolitana di Londra </li></ul><ul><li>Mappare gli aerei ed informazioni relative in tempo reale nella zona di Zurigo </li></ul><ul><li>Mappare i crimini a Copenhaghen </li></ul>
  18. 20. Servizi geografici <ul><li>Dalla OGC (Open Geospatial Consortium) </li></ul><ul><li>Servizi normalizzati </li></ul><ul><ul><li>WMS: Web Map Service </li></ul></ul><ul><ul><li>WFS: Web Feature Service </li></ul></ul><ul><ul><li>WCS: Web Coverage Service </li></ul></ul><ul><ul><li>GML: Geography Markup Language </li></ul></ul><ul><ul><li>CAT: Catalog Service </li></ul></ul><ul><ul><li>CAT: Coordinate Transformation </li></ul></ul><ul><ul><li>SFS: Simple Features - SQL </li></ul></ul>
  19. 21. http://maps.google.fr/maps?hl=it&safe=off&q=unibas&ie=UTF8&t=h&radius=0.08&sll=40.631925,15.806188&sspn=0.001431,0.002401&split=1&filter=0&rq=1&ev=zi&hq=unibas&hnear=&ll=40.63326,15.806258&spn=0,0.002401&z=19&layer=c&cbll=40.633365,15.806332&panoid=zCtP0VpgBNyWisu9rYxN8w&cbp=12,274.47,,0,-0.67
  20. 23. Ontologia <ul><li>Onto  = L'essere ; Logia = discorso </li></ul><ul><li>Aristotele: &quot; lo studio dell'essere in quanto essere &quot; </li></ul><ul><li>Def1 : teoria degli oggetti e delle loro relazioni </li></ul><ul><li>Def2 : teoria delle entità, specialmente delle entità che esistono nel linguaggio </li></ul><ul><li>Def3 : specificazione esplicita di una concettualizzazione (Gruber) </li></ul><ul><li>Def4 : grafo semantico </li></ul>
  21. 24. Esempio d’ontologia Valanghe Inondazione Temporale Catastrofe naturali Fuoco Tsunami Volcano Slittamento di terreno Terremoto Relazione « è uno » Relazione « causa »
  22. 25. Ontologie geografiche <ul><li>Necessità di integrare tutti gli oggetti geografici </li></ul><ul><li>Relazioni generalizzazione/specializzazione </li></ul><ul><li>Relazioni topologiche </li></ul><ul><li>Necessità di averla rapidamente in italiano </li></ul>
  23. 26. 2 – Ricerca d’informazioni geografiche su Internet <ul><li>Nuovi termini </li></ul><ul><ul><li>Geocoding </li></ul></ul><ul><ul><li>Geonaming </li></ul></ul><ul><ul><li>Geoparsing </li></ul></ul><ul><ul><li>Geotagging </li></ul></ul><ul><li>Geographic Information Retrieval </li></ul><ul><li>Cooperazione </li></ul>
  24. 27. Geocoding, Geonaming Geoparsing e Geotagging <ul><li>Geocoding </li></ul><ul><ul><li>Trovare le coordinate di un luogo </li></ul></ul><ul><li>Geonaming </li></ul><ul><ul><li>Dare un nome a un luogo </li></ul></ul><ul><li>Geoparsing </li></ul><ul><ul><li>Da un testo, ritrovare il luogo corrisponde </li></ul></ul><ul><ul><li>Ambiguità in certi casi </li></ul></ul><ul><li>Geotagging </li></ul><ul><ul><li>Annotare un luogo su una mappa </li></ul></ul>
  25. 28. Geocoding <ul><li>Assegnare le coordinate a un luogo generalmente con longitudine e latitudine </li></ul><ul><li>Due rappresentazioni </li></ul><ul><ul><li>Gradi, minuti, secondi (gg°mm’ss”) </li></ul></ul><ul><ul><li>Gradi decimali (gg,ddd) </li></ul></ul><ul><li>ddd=mm/60+ss/3600 </li></ul><ul><li>Certi casi: interpolazione </li></ul><ul><ul><li>Interpolazione linearia per i civici nelle strade tra le coordinate dei nodi </li></ul></ul>
  26. 29. Geonaming <ul><li>Dalle coordinate al nome del luogo </li></ul><ul><li>Definizione del luogo </li></ul><ul><ul><li>Punto, linea, area </li></ul></ul><ul><ul><li>Problemi di linguistica </li></ul></ul><ul><ul><li>Problemi multilingue </li></ul></ul><ul><li>Che nome? </li></ul><ul><ul><li>Nome nella lingua ufficiale del paese </li></ul></ul><ul><ul><li>Nome nella lingua dell’utente </li></ul></ul><ul><ul><li>Nome nella lingua del sistema </li></ul></ul>
  27. 30. GeoParsing <ul><li>Analizzare per localizzare </li></ul><ul><li>Esempio: Mississipi (fiume/estato ?) </li></ul><ul><li>Esempio: Roma </li></ul>Toponimo Luogho Many-to-many
  28. 32. GeoParsing: 3 definizioni <ul><li>Toponimo  Ubicazione </li></ul><ul><ul><li>Dove si trova la Malga Xomo? </li></ul></ul><ul><li>Relazione a un toponimo  Ubicazione </li></ul><ul><ul><li>A 15 Km al sudovest di Trento </li></ul></ul><ul><li>Analisi di testo  Ubicazione </li></ul><ul><ul><li>Bibblia, testi storici, ecc. </li></ul></ul>
  29. 33. Strumenti <ul><li>Gazetteers = Elenco dei toponimi </li></ul><ul><ul><li>Aosta/Aoste </li></ul></ul><ul><ul><li>Bolzano/Bozen </li></ul></ul><ul><li>Altre lingue </li></ul><ul><ul><li>Venezia, Venice, Venise, Venecia, Venedig, Benetke, Ben á tky... ecc. </li></ul></ul><ul><ul><li>Monaco di Baviera, Monaco </li></ul></ul><ul><li>Variazioni di confine (comuni, provincie, regioni, paesi, ecc.) con date </li></ul>
  30. 34. Esempio del postino <ul><li>Mrs Florence Manchester </li></ul><ul><li>2345 New York Avenue </li></ul><ul><li>97347 Aberdeen, WA </li></ul><ul><li>Sgra Emilia Romagna </li></ul><ul><li>145 viale Enesto Viale </li></ul><ul><li>Nicosia </li></ul>
  31. 35. GeoTagging <ul><li>Annotazioni geografiche generalmente multimediali </li></ul><ul><ul><li>Foto </li></ul></ul><ul><ul><li>Testi </li></ul></ul><ul><ul><li>Filmati </li></ul></ul><ul><ul><li>Voce, musica </li></ul></ul><ul><li>Sistemi esistenti </li></ul><ul><ul><li>Panoramio </li></ul></ul><ul><ul><li>Flickr </li></ul></ul><ul><ul><li>Everyscape </li></ul></ul><ul><ul><li>Wikimapia </li></ul></ul><ul><ul><li>Trippermap </li></ul></ul>
  32. 36. Geographic Information Retrieval <ul><li>Gran parte dei dati che vediamo su una base quotidiana è non strutturata o parzialmente strutturata (per esempio documenti di testo) </li></ul><ul><li>La ricerca ha indicato che </li></ul><ul><ul><li>85% di 20 000 documenti britannici contengono un nome di luogo (Purves ed altri, 2007); </li></ul></ul><ul><ul><li>13% di 4 milioni domande sul web contengono una componente geografica (Zhang ed altri, 2006) </li></ul></ul>
  33. 37. Elementi chiave di GIR <ul><li>Identificazione dell’orma: identificare i luoghi menzionati nei testi non strutturati </li></ul><ul><li>Espansione di una query: aggiungere nomi non presenti nella domanda </li></ul><ul><li>Indicizzazione spaziale ed indicizzazione testuale </li></ul><ul><li>Classificazioni: secondo il tema e la posizione </li></ul><ul><li>Formulazione di domanda e visualizzazione dei risultati : un'interfaccia che concede agli utenti formulare ed esplorare le domande spaziali </li></ul>
  34. 38. Orme spaziali di documenti
  35. 39. Espansione di query ed indicizzazione spaziale <ul><li>Espansione di domanda significa che se un utente ricerca documenti su Milano, aggiungiamo Sesto San Giovanni, Monza, ecc. a la domanda </li></ul><ul><li>Per questo abbiamo bisogno di conoscere la topologia, i luoghi vicini ed i loro rapporti spaziali </li></ul><ul><li>Si deve utilizzare tipicamente dizionari geografici </li></ul><ul><li>Se un utente chiede documenti circa “i castelli a Zurigo”, un indice spaziale riduce il numero di documenti </li></ul>
  36. 40. Tipi di ricerca geografica su Internet <ul><li>Tutto sapare su un luogo: </li></ul><ul><ul><li>Adesso </li></ul></ul><ul><ul><li>Nel passato </li></ul></ul><ul><li>Modo migliore per andare da A a B, con qualsiasi modo di trasporto </li></ul><ul><li>Tasformare un testo in mappa </li></ul><ul><ul><li>Meteorologia </li></ul></ul><ul><ul><li>Racconti di esploratori </li></ul></ul><ul><li>Ecc. </li></ul>
  37. 41. Difficoltà <ul><li>Lavoro gigantesco (indicizzazione spaziale dei tutti i documenti) </li></ul><ul><li>Gazeteer ed ontologie </li></ul><ul><li>Controlo di qualità </li></ul><ul><li>Algoritmi per rispondere alle domande </li></ul><ul><li>Algoritmi con un limite di tempo </li></ul><ul><li>Privatezza della localizzazione </li></ul>
  38. 42. Geographic Information Retrieval (GIR) <ul><li>GIR è dedicato alla ricerca delle risorse informative geografiche che potrebbero essere pertinenti per la zone geografica di query </li></ul>
  39. 43. Geocoding <ul><li>Esempio </li></ul>Area della Baia di San Francisco -122.418, 37.775
  40. 44. Preliminari <ul><li>Analizzare i testi esistenti </li></ul><ul><ul><li>Estrazione dei nomi di luoghi (date) </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Geoparsing </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Codificazione </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Geocoding </li></ul></ul></ul><ul><li>Approccio spaziale dei documenti </li></ul><ul><li>Approccio semantico dei documenti </li></ul>
  41. 45. Approccio semantico <ul><li>Punteggio </li></ul><ul><ul><li>Basato sulle parole-chiavi </li></ul></ul><ul><ul><li>Basato sull’analisi della query </li></ul></ul><ul><ul><li>Basato sul traffico legato a un documento </li></ul></ul><ul><ul><li>Basato sui link </li></ul></ul><ul><ul><li>Basato sulla data di creazione </li></ul></ul><ul><ul><li>Basato sul pagamento </li></ul></ul>
  42. 46. Punteggio semantico <ul><li>Peso delle parole-chiavi per ogni documento </li></ul><ul><li>Consideriamo tutte le parole-chiavi </li></ul><ul><ul><li>del documento </li></ul></ul><ul><ul><li>della query </li></ul></ul><ul><li>Esistono formole per calcolare la pertinenza (punteggio) di un documento secondo una domanda </li></ul>
  43. 47. Approccio spaziale <ul><li>Uso delle rappresentazioni spaziali e delle relazoni spaziali </li></ul><ul><li>Due modi </li></ul><ul><ul><li>Quantitativo, basato sulle proprietà geometrica degli oggetti </li></ul></ul><ul><ul><li>Qualitativo, basato sulle proprietà non-geometriche degli oggetti </li></ul></ul>
  44. 48. Similarità spaziale <ul><li>Indicatore di pertinenza </li></ul><ul><li>Adeguazione tra </li></ul><ul><ul><li>Luogo (come descritto nel documento) </li></ul></ul><ul><ul><li>Luogo (come descritto nella domanda) </li></ul></ul><ul><li>Metodo </li></ul><ul><ul><li>Grado di sovraposizione </li></ul></ul>
  45. 49. Sovraposizione <ul><li>Ricavare i documenti la cui orma è sovraposta alla zona di domanda </li></ul><ul><li>Aggiungere gli oggetti totalmente o parzialmente inclusi </li></ul><ul><li>Relazioni topologiche, senza raffinatezze metriche </li></ul>D1 Zone de requête D3 D4
  46. 50. Grado di sovraposizione <ul><li>Calcolo della superficie di intersezione </li></ul><ul><li>% di sovraposizione </li></ul>
  47. 51. Esempio http://calsip.regis.berkeley.edu/pattyf/mapserver/cheshire2/cheshire_init.html
  48. 52. Classificazione <ul><li>Un sistema di ricerca dell'informazione restituisce i documenti con un punteggio </li></ul><ul><li>In GIR questo punteggio ha, tipicamente, due dimensioni (tematico e spaziale) </li></ul>Dimensione tematica Dimensione spaziale
  49. 53. Cooperazione <ul><li>Come andare dalla Gioconda del Leonardo nel museo del Louvres di Parigi, alle Meninas di Velásquez nel museo del Prado di Madrid? </li></ul><ul><li>Come generare l’itinerario da una pittura ad un'altra pittura? </li></ul><ul><li>Generazione di Wlink basata su parecchi sistemi </li></ul>?
  50. 54. Esempio di cooperazione <ul><li>Con il database del Louvres  escendo dal Gioconda alla stazione della metropolitana seguente </li></ul><ul><li>Con il database dell'azienda di trasporto di Parigi  andando alla stazione di metropolitana più vicina all'aeroporto di Parigi </li></ul><ul><li>Con il database delle linee aeree  andando dall'aeroporto di Parigi all'aeroporto di Madrid </li></ul><ul><li>Con il database dell'azienda di trasporto di Madrid  andando dall'aeroporto di Madrid alla stazione di metropolitana più vicina al Prado </li></ul><ul><li>Con il database del Prado  andando dalla stazione di metropolitana più vicina alla pittura delle Meninas </li></ul>
  51. 55. Geobrowser <ul><li>Dai browser ai geobrowser </li></ul><ul><ul><li>Google Earth </li></ul></ul><ul><ul><li>Virtual Earth </li></ul></ul><ul><ul><li>Ecc. </li></ul></ul><ul><li>Visione geografica dell’informazione </li></ul><ul><li>« 80 % delle informazione hanno una base geografica » </li></ul>
  52. 56. 3 – Città Virtuali 3D <ul><li>Visualizzazione della città a 3D </li></ul><ul><li>Linguaggio CityGML </li></ul><ul><li>Nuovi progetti coprendo la terra </li></ul><ul><ul><li>Google Earth (2D e 3D) </li></ul></ul><ul><ul><li>Virtual Earth della Microsoft </li></ul></ul><ul><li>Visione globale e ricerca locale </li></ul>
  53. 59. Applicazioni potenziali <ul><li>Simulazione del rumore urbano, dell’inquinamento dell’aria </li></ul><ul><li>Simulazione delle inundazioni </li></ul><ul><li>Simulazione dei rischi naturali e tecnologici </li></ul><ul><li>Paragonare le altezze dei fabbricati con le altezze legali </li></ul><ul><li>Impatto visuale di un nuovo progetto </li></ul><ul><li>Verifica delle dichiarazione per le tasse locali </li></ul><ul><li>ecc </li></ul>
  54. 60. Altre applicazioni <ul><li>Geomarketing: impatto visuale della publicità </li></ul><ul><li>Agenzie immobilari: dare un’idea agli acquirenti della vicinanza </li></ul><ul><li>Turismo: monumenti e luoghi da visitare </li></ul><ul><li>Telefono mobile: localizzazione delle antenne (intervisibilità) </li></ul><ul><li>Pannelli solari: ubicazione ottimale </li></ul><ul><li>Elicotteri: luoghi per atterrare </li></ul><ul><li>Istoria ed archeologia: modellare una città nei secoli/milleni precedenti </li></ul><ul><li>ecc. </li></ul>
  55. 61. CityGML <ul><li>Initiativa tedesca </li></ul><ul><li>Estensione di GML </li></ul><ul><li>Scopo: città virtuali a 3D </li></ul>
  56. 62. Oggetti di CityGML <ul><li>Terreni nudi </li></ul><ul><li>Edifici, ponti, gallerie, mura </li></ul><ul><li>Scave, strade, trasporti, binari, acqua, vegetazione </li></ul><ul><li>Semafori, arredo urbano </li></ul>
  57. 63. Esempi di oggetti CityGML Terreno Vegetazione Fabbricato Uso del suolo Raggru-pamento Acqua Arredo urbano Rete di trasporto
  58. 64. Modellazione 3D dei fabbricati
  59. 65. Livelli di dettaglio <ul><li>LOD0 – Modello Regionale </li></ul><ul><ul><li>Modello di terreno (2.5D) </li></ul></ul><ul><li>LOD1 – Città/Modello del sito </li></ul><ul><ul><li>Modello di blocco con o senza tetti </li></ul></ul><ul><li>LOD2 – Città/Modello del sito </li></ul><ul><ul><li>Texture dei tetti e delle facciate </li></ul></ul><ul><li>LOD3 – Città/Modello del sito </li></ul><ul><ul><li>Modello architetturale dettagliato </li></ul></ul><ul><li>LOD4 – Modello dell’interiore </li></ul><ul><ul><li>Navigazione all’interno dell’edificio </li></ul></ul>
  60. 66. Livelli di dettaglio
  61. 68. Livelli di dettaglio – esempio
  62. 69. Trento
  63. 70. Esempio modello di trasporto
  64. 71. Applicazione delle texture
  65. 72. Multi-risoluzione per le texture dei terreni
  66. 73. “ Abbigliamento”
  67. 74. Texture e risoluzione
  68. 77. Baltimore
  69. 78. Estrazione dei punti simili
  70. 79. 4 – Conclusioni <ul><li>Cambiamenti di paradigma </li></ul><ul><li>Uso di Internet </li></ul><ul><li>Le enti locali devono revisitare i loro SIT </li></ul><ul><ul><li>Google Earth, Bing </li></ul></ul><ul><ul><li>Uso di Mashup </li></ul></ul><ul><ul><li>VGIS GIS da volontari </li></ul></ul><ul><ul><li>Ecc. </li></ul></ul><ul><li>Nuove applicazioni </li></ul><ul><ul><li>Uso d’informazione esterna </li></ul></ul><ul><ul><li>3D, </li></ul></ul><ul><ul><li>partecipazione del pubblico </li></ul></ul><ul><ul><li>Ecc. </li></ul></ul>
  71. 80. INPUT e GeoWeb <ul><li>Sviluppare ricerche sul GeoWeb </li></ul><ul><ul><li>Per la pianificazione urbana ed ambientale </li></ul></ul><ul><li>Introdurre GeoWeb nella docenza </li></ul>
  72. 81. <ul><li>Corsi su GeoWeb </li></ul><ul><ul><li>Lione </li></ul></ul><ul><ul><li>Venezia, Genova, Salerno </li></ul></ul><ul><ul><li>Puebla (Messico), Beyrouth (Lebano) </li></ul></ul><ul><li>Contenuto tipico (da 10 a 20 ore) </li></ul><ul><ul><li>Introduzione al GeoWeb </li></ul></ul><ul><ul><li>Linguaggi XML per il GeoWeb </li></ul></ul><ul><ul><li>Città Virtuali 3D </li></ul></ul><ul><ul><li>Ontologie geografiche </li></ul></ul><ul><ul><li>Ricerca d’informazione geografica su Internet </li></ul></ul><ul><ul><li>Geoweb e servizi localizzati </li></ul></ul><ul><ul><li>Esercitazioni </li></ul></ul>Esempio di corso
  73. 82. Pr. Robert Laurini Presidente di USF-AWB PRESENTAZIONE DELLA NGO «  UNIVERSITARI SENZA FRONTIERE  » ACADEMICS WITHOUT BORDERS UNIVERSITAIRES SANS FRONTIERES UNIVERSITARI SENZA FRONTIERE UNIVERSITARIOS SIN FRONTERAS
  74. 83. Grazie per l'attenzione! http://liris.insa-lyon.fr/robert.laurini/ftp/potenza.zip

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