Pro studenty geomatiky

pondělí 7. března 2016

Twitter

Geospatial Business Trends and Directions - https://t.co/NYOlO9vp0O
— otacerba (@otacerba) March 7, 2016

from Twitter https://twitter.com/otacerba

March 07, 2016 at 01:32PM
via IFTTT

Ještě k diskuzi v minulém týdnu. Samozřejmě můžeme využít tu nejpřesnější metodu získávání dat. Rozhodně nikomu nebudu bránit (ani nějakým způsobem znesnadňovat získávání zápočtu) pustit se do mapování v zájmové oblasti. To se týká i využívání jiných typů měření, například GPS. Jen je potřeba si uvědomit, že v praxi při sběru dat typu POI hraje hlavní roli nikoli přesnost (užvatel nemusí mít přesné souřadnice vstupu do restaurace, stačí když uvidí poutač nebo vývěsní ceduli). Důležitá je aktuálnost dat (mimochodem srovnání situace v Klatovech, Google Maps a Mapy.cz nebylo zcela lichotivé) a rychlost jejich sběru, protože to je riziková část projektu z hlediska financí. Nezapomeňte, že data (včetně jejich pořízení) tvoří 70% ceny informačního systému.

Teď k dalším krokům. Minule jsme skončili u CSV souboru. Ten jsem upravil v kancelářském editoru - vymazal zbytečné sloupce, doplnil identifikátor a změnil (pomocí hromadných oprav) kódy Waze klasifikace na URI odkazující na konkrétní prvky ve slovníku. Mimochodem právě tenhle krok by se dal udělat efektivněji.

Dále je potřeba přetransformovat CSV do RDF. Co můžeme použít? Rozhodně neexistuje nějaká univerzální služba nebo software, protože RDF je velice otevřený a univerzální formát. Proto existují dvě možnosti - ručně data přepsat nebo si vytvořit jednoduchý skript. V mém případě jsem uvažoval o XSLT, ale nakonec jsem skončil u BASH skriptu (jednoduchý jazyk pro interpretaci příkazového řádku v Linuxu).

A výsledkem je RDF soubor obsahující POI, resp. POI s povinnými vlastnostmi z datového modelu SPOI. Následující ukázka obsahuje pouze jeden POI.

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>

<rdf:RDF xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"

xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/1.1/"

xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/"

xmlns:geos="http://www.opengis.net/ont/geosparql#"

xmlns:owl="http://www.w3.org/2002/07/owl#"

xmlns:poi="http://www.openvoc.eu/poi#"

xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"

xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"

xmlns:sf="http://www.opengis.net/ont/sf#"

xmlns:skos="http://www.w3.org/2004/02/skos/core#">

<rdf:Description rdf:about="Cerba1">

<rdfs:label xml:lang="cs">Náměstí míru</rdfs:label>

<geos:asWKT rdf:datatype="http://www.openlinksw.com/schemas/virtrdf#Geometry">POINT(13.2934651 49.3951162)</geos:asWKT>

<poi:categoryWaze rdf:resource="http://www.openvoc.eu/waze_classification#Other"/>

<geos:sfWithin rdf:resource="http://dbpedia.org/resource/Czech_Republic"/>

<geos:sfWithin rdf:resource="http://www.geonames.org/3077311"/>

<dc:identifier rdf:resource="Cerba1"/>

<dc:publisher>SPOI (http://sdi4apps.eu/spoi)</dc:publisher>

<dc:title>Náměstí míru</dc:title>

<dc:rights rdf:resource="http://opendatacommons.org/licenses/odbl/1.0/"/>

<dc:source rdf:resource="Otakar Čerba, ZČU"/>

<dcterms:created rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#date">2016-05-21</dcterms:created>

</rdf:Description>

<rdf:RDF>

pátek 4. března 2016

Zajímavé online kurzy

Možná už jsem následující odkaz na blogu někdy zveřejnil, ale stejně si myslím, že je důležité připomenout existenci mnoha platforem nabízející placené online vzdělávací kurzy, které jsou často garantované prestižními světovými univerzitami. Protože počet nejrůznějších webů narůstá, posílám odkaz na pěkně udělaný český rozcestník. Netvrdím, že je ideální a obsahuje úplně všechno, ale pro začátek to rozhodně stačí. Mně osobně se líbí především témata data science a big data, protože je považuji za velice užitečná pro geomatiku a její budoucí vývoj.

středa 2. března 2016

SGG: Týden 3

Já osobně považuji tento týden za nejsložitější. Co se musíte naučit? Začal bych formátem RDF a jeho aplikacemi v oblasti prostorových dat (například vám známé SPOI). Poté se podívejte na problematiku ontologií (dvě prezentace na blogu). Pokračujte na dotazovací jazyk SPARQL (další prezentace), podívejte se na prezentaci o stáži na FAO a vyzkoušejte si některé sémantické nástroje (například AgroVoc, EuroVoc, GEMET, GeoNames.org nebo Dbpedii).

A ještě poznámka k zaslaným harmonogramům. Z mého pohledu nebudou nejsložitější první dva kroky, na které si většina z vás alokovala nejvíc času. Hodně času zabere krok 3 - linked data, protože budete muset prohledávat různé zdroje a především poslední fáze, kdy před tvorbou objektových vazeb, bude potřeba rozhodnout typ vazby (topologická, mereologická...), najít vhodný slovník a teprve pak přijde na řadu vyplňování vlastních vazeb.