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Gestione avanzata di dati geospaziali
01TRCRS
A.A. 2024/25
Course Language
Inglese
Degree programme(s)
Doctorate Research in Urban And Regional Development - Torino
Course structure
| Teaching | Hours |
|---|---|
| Lezioni | 20 |
Lecturers
| Teacher | Status | SSD | h.Les | h.Ex | h.Lab | h.Tut | Years teaching |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ajmar Andrea | Professore Associato | CEAR-04/A | 10 | 0 | 0 | 0 | 3 |
Co-lectures
Context
| SSD | CFU | Activities | Area context | *** N/A *** |
|---|
Questo insegnamento è parte del percorso tematico "Technologies, Techniques and Methodologies for Sustainable Development" del corso di dottorato in Urban and Regional Development.
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.
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 commerciale (ESRI), comprese le relative funzionalità avanzate.
This PhD course is part of the thematic path "Technologies, Techniques and Methodologies for Sustainable Development" of the PhD programme in Urban and Regional Development.
Advanced geospatial data management functionalities require adopting and exploiting adequate data formats. The shapefile format is a de facto standard for vector geospatial data. Still, 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 overcomes 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 geodatabases while working on real data.
The course aims to provide the students with the expertise required to effectively handle, organize and manage (geo)spatial data, including both vector and raster datasets.
Specifically, the students will be able to:
- critically analyze the data model of the selected data;
- select the proper geodatabase 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.
N/A
N/A
Gli argomenti dell'insegnamento sono introdotti durante lezioni frontali e applicati tramite esercitazioni pratiche utilizzando due software GIS: QGIS ed ESRI ArcGIS Pro. Si verificherà la possibilità di strutturare un modulo dell'insegnamento in forma di Team-Based Learning (didattica innovativa secondo le linee guida del Teaching Lab di Ateneo).
Il programma dell'insegnamento prevede i seguenti argomenti:
- fondamenti di GIS (inclusi sistemi di riferimento e coordinate) e dati open, con focus su OpenStreetMap (4 h);
- fondamenti di 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 introduttiva delle soluzioni geodatabase (DBMS con estensioni spaziali, ad es. PostgreSQL + PostGIS, soluzioni OS tipo OGC GeoPackage, soluzioni commerciali tipo Geodatabase ESRI) (2 h);
- GeoPackage e suo utilizzo in software OS (QGIS) e commerciale (ArcGIS Pro) (2 h);
- Geodatabase (ESRI) come ambiente di lavoro in un software GIS commerciale, che consente l'implementazione e lo sfruttamento di modelli di analisi “avanzati" (ad esempio sottotipi, domini, reti, mosaicature di immagini raster, gestione di relazioni complesse, gestione di reti di trasporto, ecc.) (4 h);
- esempi operativi basati su Open Data (8 h).
The course topics are grouped into lectures and software exercises. The fundamentals of each subject are introduced with lectures and then applied to real datasets using two GIS software, namely QGIS and ESRI ArcGIS Pro. There will be the possibility of structuring a course module in the form of Team-Based Learning (innovative teaching according to the guidelines of the University's Teaching Lab).
The teaching program includes the following topics:
- fundamentals of GIS (including coordinate and reference systems) and open data, with a focus on OpenStreetMap (4 h);
- geodatabase fundamentals: overcoming shapefile limitations, improving data sharing (hosting vector and raster data in a single container), enabling multi-editing functions and increasing performance. An introductory overview of geodatabase solutions (DBMS with spatial extensions like PostgreSQL + PostGIS, OS solutions like OGC GeoPackage, commercial solutions like Geodatabase ESRI) (2 h);
- GeoPackage and its exploitation in OS (QGIS) and commercial (ArcGIS Pro) software (2 h);
- Geodatabase (ESRI) as GIS environment in commercial software, which allows the implementation and exploitation of "advanced" analysis models (e.g. subtypes, domains, networks, raster image mosaics, management of complex relationships, transport network datasets, etc. ) (4 h);
- operational examples based on Open Data (8 h).
In presenza
On site
Presentazione orale - Sviluppo di project work in team
Oral presentation - Team project work development
P.D.1-1 - Gennaio
P.D.1-1 - January
24 gennaio - 9:30-12:30
27 gennaio - 9:00-13:00
29 gennaio - 9:00-13:00
31 gennaio - 8:30-13:00
3 febbraio - 8:30-13:00
in Aula Astengo
24 January- 9:30-12:30
27 January - 9:00-13:00
29 January- 9:00-13:00
31 January - 8:30-13:00
3 February - 8:30-13:00
in Astengo Room