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Gestione avanzata di dati geospaziali

01TRCRS

A.A. 2020/21

Course Language

Inglese

Course degree

Doctorate Research in Urban And Regional Development - Torino

Course structure
Teaching Hours
Lezioni 15
Teachers
Teacher Status SSD h.Les h.Ex h.Lab h.Tut Years teaching
Ajmar Andrea   Professore Associato ICAR/06 8 0 0 0 2
Teaching assistant
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Context
SSD CFU Activities Area context
*** N/A ***    
Le funzionalità avanzate di gestione dei dati geospaziali richiedono l'adozione e lo sfruttamento di formati di dati adeguati. Il formato shapefile è uno standard di fatto per i dati geospaziali vettoriali, ma presenta diverse limitazioni che in un ambiente avanzato diventano inaccettabili: le limitazioni dello shapefile includono aspetti fisici (ad esempio dimensioni del file, tipi di dati supportati, nomi di attributi, un unico tipo di geometria ammissibile per ogni file, impossibilità di gestire il formato raster , characterset non definito, ecc.) e funzionali (ad es. regole multi-editing e integrità dei dati non facilmente implementabili, condivisione complessa dei dati a causa del suo formato multi-file, ecc.) Lo scopo principale di questo corso di dottorato è: ¿ descrivere varie tipologie di geodatabase ed evidenziare come l'adozione di tali formati superi la maggior parte dei limiti dello shapefile; ¿ discutere i principali formati di geodatabase, sia Open Source che commerciali, evidenziando i rispettivi punti di forza e di debolezza; ¿ esercitarsi con la progettazione, la popolazione, la gestione e l’utilizzo del geodatabase lavorando su dati reali. Lo scopo del corso è fornire agli studenti le competenze necessarie per organizzare e gestire efficacemente dati (geo)spaziali, inclusi set di dati vettoriali e raster con particolare attenzione alle informazioni 3D. In particolare, al termine del corso gli studenti saranno in grado di: ¿ analizzare criticamente il modello dati; ¿ selezionare il formato geodabase appropriato in base ai requisiti del progetto; ¿ importare correttamente i dati nel formato di geodatabase adottato in un ambiente GIS. Per sviluppare le competenze di cui sopra, gli studenti impareranno i fondamenti dei database con estensione spaziale e come implementarli e gestirli in entrambe le soluzioni OS (QGIS) e COTS (ESRI), comprese le relative funzionalità avanzate
Advanced geospatial data management functionalities require the adoption and exploitation of adequate data formats. Shapefile format is a de facto standard for vector geospatial data but it has several limitations that in an advanced environment become unacceptable: shapefile limitations include physical aspects (e.g. file size, supported data types, attribute names, single geometry type per file, no raster storage, unknown character set, etc.) and functional ones (e.g. multi-editing and data integrity rules not easily implementable, complex data sharing due to its multi-file format, etc.) The main purpose of this PhD course is to: ¿ describe geodatabase data formats and highlight how the adoption of such formats overcome most of the shapefile limitations; ¿ discuss the main geodatabase formats, both Open Source and commercial, highlighting the respective strong and weak points; ¿ practice with the design, population, maintenance and exploitation of geodatabase working on real data. The purpose of the course is to provide to the students the expertise required to effectively handle, organize and manage (geo)spatial data, including both vector and raster datasets with a focus on 3D information. Specifically, the students will be able to: ¿ critically analyze the data model of the selected data; ¿ select the proper geodabase format depending on the project requirements; ¿ correctly import the data in the adopted geodatabase format in a GIS environment. To develop the aforementioned expertise, the students will learn the fundamentals of databases with spatial extension and how to implement and handle them in both OS (QGIS) and COTS (ESRI) solutions, including advanced functionalities.
Per raggiungere gli obiettivi di apprendimento del corso, si raccomanda la frequenza al corso "Open Geospatial Data".
To meet the learning goals of the course, the attendance of the course "Open Geospatial Data" is recommended
Gli argomenti del corso sono introdotti durante lezioni frontali e applicati tramite esercitazioni pratiche utilizzando due software GIS: QGIS ed ESRI ArcGIS Pro. ¿ (2h) Fondamenti sui concetti alla base di un GeoDatabase: superamento dei limiti dello shapefile, miglioramento della condivisione dei dati (hosting di set di dati vettoriali e raster in un unico contenitore), abilitazione di funzioni di multi-editing e aumento delle prestazioni. Una panoramica delle soluzioni GeoDatabase: ¦ DBMS con estensioni spaziali, ad es. PostgreSQL + PostGIS ¦ Soluzioni OS: OGC GeoPackage ¦ COTS: Geodatabase ESRI ¿ (1h) Esempi ¿ (1h) GeoPackage e software OS (QGIS) ¦ (2h) Esempio operativo che utilizza Open Data (facendo riferimento al corso di dottorato "Open Geospatial Data" e, eventualmente, dati basati su UAV che fanno riferimento al corso di dottorato "Drone for 3D Multiscale Modelling and Planning of City and Territory") con particolare attenzione ai dati 3D ¦ (2h) adozione di metodi a supporto del rilievo in campo e dei relativi processi di sincronizzazione dei dati con una versione geodatabase master (ad es. QField) ¿ (3h) Geodatabase (ESRI) come ambiente di lavoro in un software COTS, che consente l'implementazione e lo sfruttamento di modelli di analisi “avanzati" (ad esempio reti, mosaicature di immagini raster, gestione di relazioni complesse, regole di rappresentazione, ecc.) ¦ (4h) Esempio operativo che utilizza Open Data (facendo riferimento al corso di dottorato "Open Geospatial Data" e, eventualmente, dati basati su UAV che fanno riferimento al corso di dottorato "Drone for 3D Multiscale Modelling and Planning of City and Territory") con particolare attenzione ai dati 3D
The course topics are grouped in lectures and software exercises. The fundamentals of each topic are introduced with lectures and then applied to real datasets using two GIS software, namely QGIS and ESRI ArcGIS Pro. ¿ (2h) Fundamentals of GeoDatabase: overcoming shapefile limitations, improving data sharing (hosting both vector and raster dataset), enabling multi-editing and boosting performances. An overview of GeoDatabase solutions: ¦ DBMS with spatial extensions, e.g. PostgreSQL + PostGIS ¦ OS solutions: OGC GeoPackage ¦ COTS: ESRI Geodatabase ¿ (1h) Examples ¿ (1h) GeoPackage and OS software (QGIS) ¦ (2h) Operational example using open data (referencing the PhD Course "Open Geospatial Data" and possibly UAV-based data referencing the PhD Course “Drone for 3D multiscale modelling and planning of city and territory") with a focus on 3D data ¦ (2h) adoption of methods supporting field surveys and related synchronization processes with a master geodatabase version (e.g. QField) ¿ (3h) Geodatabase (ESRI) as a working environment in COTS software, enabling the implementation and exploitation of "advanced datasets" (e.g. network dataset, mosaic dataset, relationship class, representation rule, etc.) ¦ (4h) Operational example using open data (referencing the PhD Course “Open geospatial data for phd research" and possibly UAV-based data referencing the PhD Course “"Drone for 3D multiscale modelling and planning of city and territory") with a focus on 3D data
In presenza
On site
Presentazione orale
Oral presentation
P.D.2-2 - Marzo
P.D.2-2 - March


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