Twitter

Cartography : Choropleth Maps - https://t.co/18OHJ1fbiL

— otacerba (@otacerba) March 10, 2016

from Twitter https://twitter.com/otacerba

March 10, 2016 at 10:07AM
via IFTTT

SGG: Týden 4

V tomto týdnu se konečně dostáváme ke geografii, konkrétně k úplným základům. Na blogu najdete tři krátké prezentace, které vznikaly v různých obdobích a mohou se částečně překrývat. Obsahují také některé neaktuální informace týkající se například sylabů. Pro nás jsou však nejdůležitější tři typy informací – co je to geografie, jaká je její historie a proč je důležitá pro geomatiku. Projděte si postupně prezentace Úvod do předmětu, Úvod do geografie a Historie a vývoj geografie.

Tento týden je z hlediska studia poměrně nenáročný, proto se snažte věnovat svůj čas především zápočtovým úkolům.

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

SGG zápočet (2)

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>