Basi di Dati Spaziali Daniela Poggioli



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20.11.2017
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Basi di Dati Spaziali

  • Daniela Poggioli

  • IREA - CNR

  • DIIAR - Politecnico di Milano


Indice

  • Introduzione alle basi di dati

    • Definizioni e caratteristiche principali
  • Progettazione di una base dati

    • Esterna, concettuale, logica, interna o fisica
  • Modellizzazione concettuale di dati

    • Diagramma entità - relazione
    • Diagramma UML
  • Modellizzazione logica: il modello relazionale

  • Modellizzazione di dati geografici

    • Il dato geografico
    • Aspetto spaziale
  • - Dati raster e vettoriali

  • - Geometria e topologia

    • Aspetto semantico
  • - Accessibilità dei contenuti

  • - Ontologie

    • Aspetto di qualità
    • - Metadati
  • Cenni ai GIS

  • Il problema dell’interoperabilità

    • Infrastrutture di dati spaziali (SDI): definizione
    • L’iniziativa europea Inspire


1. Introduzione alle basi si dati: Definizioni e caratteristiche principali

  • Rappresentare e gestire l’informazione

  • Sistemi informativi, informazioni e dati

  • Basi di dati e sistemi di gestione di basi di dati

  • Linguaggi per le basi di dati

  • Vantaggi e svantaggi dei DBMS



Rappresentare e gestire l’ informazione

  • Ogni organizzazione ha bisogno di memorizzare e mantenere informazioni specifiche. Ad esempio:

  • Utenze telefoniche

  • Studenti iscritti ad un corso di laurea

  • Quotazione azioni nei mercati telematici

  • Proprietà catastali



Rappresentare e gestire l’ informazione

  • Informazione: é parte di qualsiasi attività umana

  • Rappresentazione: il problema di astrarre i concetti importanti da quelli trascurabili per poter modellare la realtà di interesse: ci serve studiare metodi di rappresentazione appropriati

  • Gestione: uso e trasformazione dell’informazione in maniera funzionale agli obiettivi



Sistemi informativi, informazioni e dati

  • I sistemi informativi organizzano e gestiscono le informazioni necessarie allo svolgimento di ogni attività di una organizzazione:



Sistemi informativi

  • Un sistema informativo è un insieme di:

  • risorse umane,

  • strumenti di elaborazione, scambio, acquisizione di informazioni,

  • regole e procedure per il loro trattamento.

  • L’obiettivo è quello di memorizzare grandi quantità di informazioni, rendendone disponibili anche le operazioni di modifica e di reperimento

  • L’evoluzione dei sistemi informativi da settoriali a integrati per garantire l’interoperabilità dei dati



Gestione dei sistemi informativi

  • Le informazioni differiscono dal tipo di applicazioni e dal loro uso, ma devono avere in comune un sistema di gestione che preveda:



Basi di dati e sistemi di gestione di basi di dati

  • Una base di dati è una collezione di dati utilizzati per rappresentare le informazioni di interesse per un sistema informativo.



Caratteristiche delle basi di dati



Caratteristiche dei sistemi di gestione di basi di dati



DBMS: struttura semplificata



Linguaggi per le basi di dati

  • Data Definition Language (DDL) = definisce livelli fisici, logici, esterni del DB (tratta anche le autorizzazioni di accesso)

  • Data Manipulation Language (DML) = per formulare interrogazioni e aggiornamenti delle istanze del DB

  • Alcuni linguaggi (ad es. SQL) presentano in forma integrata le funzionalità di entrambe le catagorie.



Vantaggi e svantaggi dei DBMS

  • VANTAGGI

  • Permettono di considerare i dati come una risorsa comune, e le basi di dati come modello della realtà

  • Controllo centralizzato dei dati con possibilità di standardizzazione

  • La condivisione porta alla riduzione di ridondanze e inconsistenze

  • Indipendenza dei dati favorisce lo sviluppo e la manutenzione di applicazioni flessibili e modificabili

  • SVANTAGGI

  • Complessi, costosi, hanno specifici requisiti in termini di SW e HW

  • Servizi forniti dai DBMS, in forma integrata



2. Progettazione di base di dati



Il ciclo di vita dei sistemi informativi



Metodologie di progettazione



Metodologie di progettazione: proprietà



Le fasi della progettazione



Le fasi della progettazione



Modelli dei dati, schemi e istanze

  • Modello dei dati: è un insieme di concetti che possono essere utilizzati per rappresentare la realtà, per organizzare i dati di interesse e descriverne la struttura.

  • Schema dei dati: rappresentazione di una specifica parte della realtà, che usa un modello dei dati.

  • Istanza: collezione di valori dei dati che rispetta la struttura dello schema.



Modellazione esterna dei dati

  • Si devono individuare e studiare le funzionalità che il sistema dovrà fornire. Comporta l’interazione con gli utenti del sistema e gli esperti di dominio e si conclude in una descrizione informale dei requisiti.



Modellazione concettuale dei dati

  • Ha lo scopo di rappresentare la realtà di interesse in termini di una descrizione precisa e completa ma indipendente dai criteri di rappresentazione usati dal sistema informatico scelto per gestire la base di dati (rappresentazione astratta)



Modellazione logica dei dati

  • Lo schema concettuale definito nella fase precedente viene tradotto nello schema logico che fa riferimento ad un modello logico.

  • Ogni modello logico ha lo scopo di rappresentare la realtà di interesse in termini di una descrizione ancora indipendente dai dettagli fisici ma concreta, in quanto presente nei sistemi di gestioni delle basi di dati.



Modellazione interna dei dati

  • Lo schema logico viene mappato nella struttura dei parametri fisici di memorizzazione dei dati (organizzazione dei file e degli indici).

  • Si definisce lo schema fisico dei dati che dipende dal sistema di gestione di basi di dati scelto.



3. Modellizzazione concettuale di dati



Diagramma entità relazioni

  • Gli schemi del vari modello esterno descritti nel linguaggio naturale che derivano dall’analisi dei requisiti, vanno rappresentati con un modello concettuale utilizzando un linguaggio formale.



Entità

  • Sono insiemi di oggetti concettualmente appartenenti ad una stessa classe, aventi proprietà comuni ed esistenza autonoma rispetto agli elementi di altre entità.

  • Ogni entità ha un nome che la identifica univocamente.



Relazione

  • E' un legame concettuale tra due o più entità;

  • Ad esempio:

      • Residenza: tra le entità Città e Impiegato
      • Esame: tra le entità Studente e Corso
  • Un occorrenza di relazione è una n-upla costituita da occorrenze di entità. Ad esempio:

      • Residenza: Bologna, Rossi; oppure Firenze, Verdi
  • Ogni relazione ha un nome che la identifica univocamente

  • Graficamente:



Relazione

  • Possono esistere relazioni diverse che coinvolgono le stesse entità. Ad esempio:



Attributi

  • Descrivono le proprietà elementari di entità e relazioni che sono di interesse ai fini dell’applicazione. Ad es:

      • Cognome, Stipendio e Età sono possibili attributi dell’entità Impiegato
      • Data e Voto sono possibili attributi della relazione Esame tra Studente e Corso
  • Un attributo associa a ciascuna occorrenza di entità o di relazione un valore appartenente al dominio dell’ attributo

      • Dominio: range di valori ammissibili per l’attributo


Attributi

  • Attributi composti:

    • Può risultare comodo raggruppare attributi che presentano affinità nel loro significato e uso
    • L’insieme di attributi che si ottiene in questo modo viene detto attributo composto


Cardinalità delle relazioni

  • Per ogni entità che partecipa alla relazione viene indicata la cardinalità, cioè il numero minimo e massimo di legami che un elemento di quell’entità può formare con le occorrenze delle altre entità coinvolte.

  • La cardinalità rappresenta il numero di volte che una data istanza di entità deve o può partecipare alla relazione, ad es.



Cardinalità delle relazioni

  • Nella maggiore parte dei casi, è sufficiente utilizzare solo tre valori:

    • Zero
    • Uno
    • Il simbolo N: indica genericamente un intero maggiore di uno


Cardinalità delle relazioni



Cardinalità degli attributi



Simbologia



Identificatori delle entità (chiavi)

    • Descrivono i concetti (attributi e/o entità) che permettono di identificare univocamente le occorrenza delle entità
    • In molti casi, uno o più attributi di una entità sono sufficienti a individuare un identificatore interno (o chiave)
    • Esempio: non possono esistere due automobili con la stessa targa


Identificatori delle entità (chiavi)

    • Es: un identificatore interno per l’entità Persona può essere Nome, Cognome e Data di nascita


Identificatori delle entità (chiavi)

    • Due studenti iscritti a università diverse possono avere lo stesso numero di matricola
    • Per identificare univocamente uno studente serve, oltre al numero di matricola, anche la relativa università
    • Un identificatore corretto per l’entità studente è costituito dall’attributo Matricola e dall’entità Università
    • Questa identificazione è resa possibile dalla relazione uno a molti tra Università e Studente


Identificatori delle entità

    • Identificatore esterno: quando l’identificazione di una entità è ottenuta utilizzando altre entità.
    • Una entità E può essere identificata da altre entità solo se tali entità sono coinvolte in una relazione cui E partecipa con cardinalità (1,1).


Generalizzazioni



Generalizzazioni

    • Una generalizzazione è totale se ogni occorrenza della classe padre è una occorrenza di almeno una delle entità figlie, altrimenti è parziale.
    • Ad esempio la generalizzazione tra Persona e le entità Uomo e Donna è totale, la generalizzazione tra Veicolo e le entità Automobile e Bicicletta e parziale


Generalizzazioni

    • Una generalizzazione è esclusiva se ogni occorrenza della classe padre è al più una occorrenza di una delle entità figlie, altrimenti è sovrapposta
    • Ad esempio la generalizzazione tra Veicolo e le entità Automobile e Bicicletta è esclusiva, la generalizzazione tra persona e le entità Studente e Lavoratore è sovrapposta


Generalizzazioni

  • Una stessa entità può essere coinvolta in più generalizzazione diverse

  • Posso esserci generalizzazioni su più livelli (una gerarchia)



ESEMPIO: modellizzazione di dati geografici

  • Il Catasto vuole un sistema informativo che permetta di associare le proprietà catastali ai rispettivi proprietari.



Esempi di possibili applicazioni

  • Evidenziare tutte le particelle appartenenti al signor Rossi

  • Dare gli indirizzi e le dimensioni superficiali di tutte le particelle appartenenti al signor Rossi

  • Dare indirizzi e proprietari di tutte le particelle con dimensione maggiore di un certo valore

  • Trovare tutte le particelle adiacenti alle particelle del signor Rossi

  • Verificare se il signor Rossi e il signor Verdi hanno particelle confinanti

  • Dare le dimensioni di tutte le particelle che si affacciano sulla strada "NomeStrada".

  • Stiamo considerando entità di tipo superficiale dobbiamo descrivere non solo le posizioni degli oggetti (particelle) ma anche le loro relazioni con altri oggetti (altre particelle, strade, proprietari,...)



ESEMPIO

  • Consideriamo la modellazione solo geometrica dell'aspetto spaziale della carta; come primitive geometriche supponiamo di considerare:

  • • punti

  • • segmenti (curve caratterizzate solo da 2 vertici e dal metodo di interpolazione del cammino minimo)



Entità



Relazioni



Diagramma Entità-Relazione:



Il modello UML

  • Esigenza di avere un linguaggio universale per modellare gli oggetti che potesse essere utilizzato dalle aziende produttrici di software.



Il modello UML

  • Il linguaggio UML contiene svariati elementi grafici ed utilizza delle regole per combinare i componenti del linguaggio durante la creazione dei diagrammi.

  • I modelli di diagramma sono rappresentazioni grafiche delle componenti del progetto.

  • L’obiettivo dei diagrammi è quello di costruire molteplici viste di un sistema tutte correlate tra di loro.

  • Il linguaggio UML consiste di nove diagrammi di base, ma è possibile costruire e aggiungere diagrammi differenti dagli standard.



Il diagramma delle classi



Il diagramma delle classi



Le relazioni



Le relazioni: associazioni



Le relazioni: associazioni

  • Aggregazioni semplici

  • esprimono una relazione tra un insieme e delle parti di tale insieme (“tutto/parte”), ma non implicano vincoli particolari per l’esistenza della parte o dell’insieme.



Le relazioni: dipendenza e generalizzazione

  • Relazioni di dipendenza

  • Indica che il funzionamento di un elemento richiede la presenza di uno o più altri elementi e che se un elemento viene modificato, potrebbe essere necessario modificare anche ogni elemento che da esso dipende.



Esempio: modello di dati geografico

  • Si vogliono rappresentare le entità geografiche e le relazioni coinvolte nella descrizione di applicazioni di monitoraggio glaciologico.



Esempio: modello di dati geografico



4. Modellizzazione logica: il modello relazionale



I modelli logici per le basi di dati

  • Tradizionalmente, esistono tre modelli logici:

    • Gerarchico
    • Reticolare
    • Relazionale
  • Negli ultimi 10 anni:

    • a oggetti


I modelli logici per le basi di dati

  • I modelli gerarchico e reticolare sono più vicini alle strutture fisiche di memorizzazione, mentre il modello relazionale è più astratto:

    • nel modello relazionale si rappresentano solo valori. Anche i riferimenti fra dati in strutture (relazioni) diverse sono rappresentati per mezzo dei valori stessi;
    • nei modelli gerarchico e reticolare si utilizzano riferimenti espliciti (puntatori) fra record.
  • Il modello a oggetti è un ibrido tra queste due concezioni, poiché è di livello alto ma fa uso di riferimenti



Il modello relazionale



Il modello relazionale

  • Garantisce indipendenza dei dati

    • Utenti che accedono ai dati e programmatori che sviluppano applicazioni fanno riferimento al livello logico dei dati.
    • Cioè, agli utenti e ai programmatori, non serve sapere come i dati sono memorizzati fisicamente.


Relazione: tre accezioni



Prodotto cartesiano

  • Prodotto cartesiano di due insiemi A e B

  • AxB = {(x1,x2) | x1A e x2B}

  • dove (x1,x2) sono coppie ordinate di elementi

  • Per esempio: A = {1,2,4}, B= {a,b}

  • AxB = {(1,a),(1,b),(2,a),(2,b),(4,a),(4,b)}



Relazione matematica

  • Relazione matematica su insiemi A e B (domini della relazione) = sottoinsieme di AxB

  • Per esempio:

    • AxB = {(1,a),(1,b),(2,a),(2,b),(4,a),(4,b)}
    • Una relazione matematica su insieme A e B potrebbe essere:
    • R={(1,a),(1,b),(4,b)}


Relazione matematica

  • In un DB non possono esserci insiemi infiniti

  • Ma è utile ammettere domini infiniti per permettere ad ogni istante di assumere esistenza di un valore non presente nel DB



Relazione matematica

  • Definizione: Dati n>0 insiemi D1, D2, …, Dn si chiama prodotto cartesiano di D1, D2, …, Dn , indicato con D1×D2×…×Dn, l’insieme delle n-uple ordinate

  • (d1 ,d2,…,dn) t. c. di Di , con i=1,…, n

  • Definizione: Una relazione matematica R sugli insiemi D1, D2, …, Dn è un sottoinsieme di D1×D2×…×Dn

  • Definizioni:

  • D1, D2, …, Dn sono detti domini della relazione R.

  • n è il grado di R.

  • Il numero di n-uple è la cardinalità della relazione.



Relazione matematica

  • Esempio: relazione di grado n=3

    • D1={0,1}, D2={a,b}, D3={rosso,blu}
    • Che cos’è D1xD2xD3?


Relazioni e tabelle

  • Per esempio: risultati partite di calcio



Relazioni e tabelle

  • Una relazione è un insieme:

    • n-uple della relazione devono essere distinte (no righe ripetute in tabella)
    • n-uple non sono tra loro ordinate (tabelle con stesse righe ordinate in modo diverso rappresentano la stessa relazione)


Relazioni e tabelle

  • n-upla contiene dati tra loro collegati, che verificano la relazione

  • L’ordine degli elementi delle n-uple (colonne) è significativo.

    • Se nella tabella precedente scambiamo il terzo e il quarto dominio, cambieremmo il significato della nostra relazione. Ciascuno dei due domini intero e stringa compare due volte, e le due occorrenze sono distinte attraverso la posizione.


Relazioni con attributi

  • In una relazione, ogni dominio rappresenta un ruolo

    • associamo a ciascuna occorrenza di dominio nella relazione un nome, detto attributo per identificare le rispettive componenti delle n-uple
    • In una tabella: attributo  intestazione di colonne della tabella
  • Modificando la definizione di relazione con l’introduzione degli attributi l’ordinamento delle colonne nella tabella, risulta irrilevante: la struttura non è posizionale



Relazioni con attributi



Relazioni con attributi

  • Dati insieme di attributi X={A1,…,An} e insieme di domini D={D1,…,Dm}

    • Stabiliamo corrispondenza tra attributi e domini mediante funzione DOM: X  D
    • Cioè, la funzione DOM associa a ciascun attributo AX un dominio DOM(A)  D


Relazioni con attributi

  • Tupla su insieme di attributi X è una funzione t che associa a ciascun attributo A X un valore del dominio DOM(A)

    • Per esempio: t[SquadraDiCasa]=Juventus
  • Relazione (con attributi) su X è insieme di tuple su X

  • n-uple: elementi individuati per posizione

  • Tuple: elementi individuati per attributo



Relazioni con attributi: esempio

  • DOM:{SquadraDiCasa, SquadraOspitata, Reti Casa, RetiOspitata}  {Stringa, Intero}

  • Cioè:

    • Insieme di attributi X = {SquadraDiCasa, SquadraOspitata, Reti Casa, RetiOspitata}
    • Insieme di domini D = {Stringa, Intero}


Tabelle e relazioni



Tabelle e relazioni



Esempio



Vantaggi della struttura basata sui valori



Relazioni e Basi di Dati

  • Un DB è solitamente costituito da più relazioni (tabelle) le cui tuple contengono valori comuni (usati per stabilire corrispondenza tra tuple)

  • Per esempio: tabelle che descrivono studenti, esami e corsi



Relazioni e Basi di Dati



Schemi di relazioni e di DB

  • Schema di relazione: R(X)

    • Costituita da simbolo R (nome della relazione) e da insieme di nomi di attributi X={A1,…,An}
  • Per esempio:

    • Esami(Studente,Voto,Corso)
  • Istanza di relazione su schema R(X)

    • Insieme r di tuple su X


Schemi di relazioni e di DB

  • Schema di base di dati: R={R1(X1),…,Rn(Xn)}

    • Insiemi di schemi di relazione con nomi diversi
  • Per esempio:

    • Università = {Studenti(Matricola,Cognome,Nome,DataNascita), Esami(Studente,Voto,Corso), Corso(Codice,Titolo,Docente)}
  • Istanza di base di dati su schema R={R1(X1),…,Rn(Xn)}

    • Insieme r di relazione r={r1,…,rn} dove ogni ri è una relazione sullo schema Ri(Xi)


Informazione incompleta



Informazione incompleta: soluzioni



Informazione incompleta e valori nulli

  • Non tutti gli attributi di una relazione possono assumere valore nullo

  • In definizione di relazione, si può specificare quali attributi non devono mai essere nulli nelle tuple



Informazione incompleta e valori nulli

  • Non tutti gli attributi di una relazione possono assumere valore nullo

  • In definizione di relazione, si può specificare quali attributi non devono mai essere nulli nelle tuple



Vincoli di integrità

  • Oltre a imporre restrizioni sulla presenza di valori nulli bisogna evitare la creazione di istanze sintatticamente corrette, ma che non rappresentano informazioni possibili.

  • Un vincolo di integrità è una proprietà che deve essere soddisfatta dalle istanze che rappresentano informazioni corrette.

  • Ogni vincolo può essere visto come una funzione booleana (o un predicato) che associa ad ogni istanza il valore vero o falso.



Vincoli di integrità

  • Definendo lo schema di un base di dati si associano vincoli di integrità che si riferiscono a tutte le istanze.

  • Questi vincoli permettono di considerare corrette le sole istanze che li verificano tutti



Vincoli intrarelazionali

  • Vincoli interni a una relazione:

    • Soddisfacimento definito rispetto ad una singola relazione della base di dati
  • Vincolo di tupla: esprime condizioni sui valori di ciascuna tupla indipendentemente dalle altre tuple

    • Vincolo di dominio (vincolo su valori): restrizione su dominio di attributo
    • Vincoli su assegnamento di valori ad attributi diversi di una tupla


Vincoli di tupla

  • Esprimibili mediante espressioni booleane (AND, OR, NOT) i cui termini contengono:

    • Uguaglianze, disuguaglianze, ordinamenti di valori di attributo
    • Espressione aritmetiche su valori di attributo


Vincoli di chiave

  • Superchiave/chiave:

  • insieme di attributi che identificano univocamente le tuple di una relazione

    • Superchiave: un insieme K di attributi è detto superchiave di una relazione r se r non contiene due tuple t1 e t2 con t1[K]=t2[K]
    • K è una chiave di r se è una superchiave minimale di r
    • Ogni chiave è una superchiave


Vincoli di chiave

  • {Matricola} è una chiave

  • è superchiave minimale (contiene un solo attributo)



Vincoli di chiave

  • {Cognome, Nome, Nascita} è una chiave

  • è superchiave minimale (nessuno dei suoi sottoinsiemi è superchiave)



Vincoli di chiave

  • {Matricola, Corso} è una superchiave, ma non una chiave



Vincoli di chiave

  • {Nome, Corso} non è una superchiave



Vincoli di chiave

  • In questo caso {Nome, Corso} è una chiave, ma non è ben definita



Vincoli di chiave

  • Ogni relazione r, con la schema r(X), ha una chiave

    • Essendo un insieme, r è costituita da tuple diverse tra loro  X (insieme degli attributi) è sicuramente superchiave di r
    • X potrebbe essere una chiave di r
    • Se X non è una chiave di r, allora esiste un sottoinsieme Y di X tale che Y è una chiave


Importanza delle chiavi



Individuazione delle chiavi

  • Li individuiamo:

    • considerando le proprietà che i dati soddisfano nell’applicazione
    • notando quali insiemi di attributi permettono di identificare univocamente le tuple;
    • e individuando i sottoinsiemi minimali di tali insiemi che conservano la capacità di identificare le tuple.


Esempio

  • DB Ghiacciai Lombardia



Esempio



Accesso ai dati di un DB: algebra relazionale

  • Aggiornamento di DB: funzione che, data istanza di DB, produce altra istanza di DB, sullo stesso schema

    • Modifica, aggiunta, rimozione tuple
  • Interrogazione a DB: funzione che, dato un DB, produce una relazione su un dato schema (non necessariamente uno degli schemi definiti nel DB)



Algebra relazionale

  • Algebra relazionale: basata su insiemi di operatori

    • Definiti su relazioni
    • Producono relazioni come risultati
  • Operatori

    • Insiemistici: unione, intersezione, differenza
    • Specifici: ridenominazione, selezione, proiezione, join


5. Modellizzazione di dati geografici



Il dato geografico

  • Dato caratterizzato da un riferimento spaziale che ci aiuta a collocarlo nel mondo

  • Localizzazione = coordinate x, y (e z)

  • Sistemi di riferimento



Informazione geografica

  • Informazioni spaziali digitali caratterizzate da:

  • Grande quantità di dati

  • Struttura complessa

  • Differiscono dal dal modo in cui sono ottenute:

  • Collezioni di dati (primari)

  • derivano da varie sorgenti di dati: campagne di misura, dati GPS, immagini telerilevate, foto aeree, …

  • Problemi: delimitazione oggetti (confini fuzzy) e associazione dei valori degli attributi tematici agli oggetti spaziali

  • Dati derivanti da mappe esistenti

  • mappe create dall’integrazione di diverse sorgenti di dati digitali

  • Problemi: eterogeneità delle scale e del sistema di coordinate, qualità dei dati



Definizione di carta

  • Una carta è un insieme di punti, linee e aree definite:

  • dalla posizione nello spazio

  • da attributi non spaziali

  • Generalmente si considerano separate planimetria e altimetria.



Relazioni spaziali tra entità geografiche

  • L'analisi di una carta consente di:

  • dare una conoscenza del territorio sia puntuale (basata sull'osservazione di ogni singolo oggetto) che generale (visione d’insieme);

  • di sviluppare processi logici di tipo deduttivo e induttivo in funzione di relazioni di concomitanza, vicinanza, frequenza,...;



Relazioni spaziali tra entità geografiche

  • Le relazioni spaziali tra entità geografiche esistenti su una carta possono essere classificate in vari modi.

  • Una distinzione è quella tra le relazioni che sono indipendenti dall’orientamento, dette RELAZIONI TOPOLOGICHE, e quelle che ne dipendono, dette RELAZIONI DIREZIONALI.



Relazioni spaziali tra entità geografiche

  • Le relazioni topologiche tra entità geografiche sono del tipo:

    • equivalenza (si sovrappone completamente);
    • equivalenza parziale (si sovrappone parzialmente, attraversa);
    • contenimento (è interna);
    • adiacenza (è connessa o incontra);
    • separatezza (è disgiunta)


Relazioni spaziali tra entità geografiche



Relazioni spaziali tra entità geografiche

  • Si hanno poi relazioni di vicinanza che descrivono la distanza tra entità geografiche sia in termini metrici quantitativi (misura della distanza) che in termini qualitativi, mediante termini quali

  • vicino

  • lontano

  • in prossimità di



Esempio di relazioni spaziali tra entità



Cartografia numerica

  • coordinate che descrivono gli schemi spaziali che rappresentano gli oggetti del territorio o le entità geografiche (features);

  • relazioni tra gli elementi di tale rappresentazione;

  • attributi che ne individuano la tipologia.



Cartografia numerica

  • La cartografia numerica ha tutti i contenuti e almeno tutte le stesse funzioni di base della cartografia tradizionale.



Entità e campi

  • Astraendo dal loro contenuto, i dati georeferenziati possono essere ripartiti nelle categorie principali di campi o di entità.



Entità e campi



Fenomeni geografici modellizabili a campi

  • MODELLO DIGITALE

  • DEL TERRENO



Fenomeni geografici modellizabili a campi

  • PER UN MODELLO DIGITALE E' POSSIBILE ANCHE UNA RAPPRESENTAZIONE A CURVE DI LIVELLO



Fenomeni geografici modellizabili a campi



Fenomeni geografici modellizabili a entità



Fenomeni geografici modellizabili a entità



Fenomeni geografici modellizabili a entità



Modellizzazione di dati geografici

  • I dati appartenenti a una base di dati geografici sono sostanzialmente caratterizzati da tre componenti:



Aspetto spaziale



Aspetto semantico e di qualità



Aspetto spaziale dei dati geografici



Immagini vettoriali e raster



Primitive geometriche



Primitive geometriche



Primitive geometriche



Primitive geometriche



Topologia



Topologia

  • La topologia è la disciplina matematica che si occupa di connessione e adiacenza di punti e linee e che permette quindi di analizzare le relazioni spaziali tra dati geografici.

  • Una struttura dati topologica determina esattamente come e dove sono connessi punti e linee su una carta numerica per mezzo di congiunzioni topologiche, dette nodi.



Primitive topologiche

  • Le primitive topologiche descrivono gli aspetti topologici delle entità geografiche stabilendo delle relazioni che le connettono.

  • Gli aspetti topologici di un oggetto possono essere descritti da una o più primitive topologiche.

  • Le entità topologiche per una descrizione nel

  • dominio bidimensionale sono:



Primitive topologiche

  • Nodo: è una primitiva topologica 0-dimensionale.

  • Si può distinguere tra due tipi di nodi.

  • • Nodo connesso. Si tratta di un nodo connesso ad uno o più spigoli. In questo caso si può ulteriormente distinguere tra nodo che è iniziale o finale di uno spigolo, detto nodo terminale, e nodo che è solo intersezione di lati, in questo caso si parla di nodo intermedio.

  • • Nodo isolato: nodo che non è connesso con nessuno spigolo.

  • Si può osservare che quello che può essere considerato nodo intermedio se riferito ad un determinato spigolo può anche essere terminale rispetto ad un altro spigolo.



Primitive topologiche

  • Spigolo: è una primitiva topologica monodimensionale che rappresenta una connessione orientata tra due nodi terminali; i due nodi possono essere coincidenti.

  • Anello: è un insieme ordinato di spigoli connessi che formano un elemento monodimensionale non intersecantesi né implicitamente né esplicitamente. I punti estremanti di un anello convergono allo stesso nodo.

  • Faccia: è una primitiva topologica descritta da un anello esterno e da zero a molti anelli interni.



Aspetto semantico dei dati geografici

  • Questo aspetto diventa fondamentale quando si parla di interoperabilità e condivisione dei dati anche sul Web.















Aspetto di qualità dei dati geografici

  • La qualità del dato geografico riguarda aspetti come:

    • accuratezza
    • completezza
    • aggiornamento
  • Questi ed altri aspetti sono espressi mediante i metadati.



Metadati: esempi



Metadati geografici



Metadati geografici



Metadati geografici: XML





6. GIS (Geographic Information System) (cenni)



Definizione

  • E’ un sistema informativo che tratta dati geografici

  • Un sistema informativo è un insieme organizzato di

    • procedure
    • risorse umane
    • risorse materiali
  • Sono utilizzati per

    • la raccolta
    • l'archiviazione
    • l'elaborazione
    • la comunicazione
  • di informazioni necessarie ad una organizzazione per gestire le proprie attività operative e di governo.



Informazioni georeferenziate



Dati nei GIS ambientali



Definizioni di GIS basate sul concetto di Database



Componenti di un Sistema Informativo geografico

  • Un GIS non è quindi solo l’insieme dei motori software che si occupano di acquisire e aggiornare, pretrattare, archiviare, analizzare e rappresentare in forma grafica con carte e diagrammi un certo fenomeno georeferenziabile.



Obiettivi e metodi di un GIS



Schema dei GIS ambientali



Applicazioni ambientali/territoriali dei GIS

  • Stato ambiente/territorio: analisi e controllo

    • Pianificazione delle attività antropiche
    • Azioni per ambiente/territorio
  • Ricerca in campo ambientale/territoriale



Finalità delle applicazioni ambientali/territoriali



Strutture di gestione di basi dati nei GIS: Sistemi ibridi



Strutture di gestione di basi dati nei GIS: Sistemi ibridi



Strutture di gestione di basi dati nei GIS: Sistemi integrati



7. Il problema dell’interoperabilità

    • Infrastrutture di dati spaziali (SDI): definizione
    • L’iniziativa europea Inspire




Esempio: l‘ infrastruttura stradale



Infrastruttura di dati spaziali: perchè?



SDI: definizione















Sistemi non-interoperabili





Principi INSPIRE :





INSPIRE: il modello dell’architettura



Standard OGC



WMS







WebMapping Testbed (WMT)



OGC Web Mapping Testbed (WMT)



Prima del WMT



Interoperable Web Mapping



Interoperable Web Mapping



Riferimenti

  • Basi di dati, Atzeni, Ceri, Paraboschi, Torlone

  • Appunti del corso di GIS, M. Brovelli






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