Rendere pubblico il database delle infrastrutture del Comune di Palermo

Il recente crollo del ponte Morandi di Genova ha evidenziato l’importanza di conoscere lo stato di salute delle infrastrutture di un territorio e quello delle opere di manutenzione correlate. È importante per chi nella Pubblica Amministrazione –  a vario titolo – prende decisioni e fa scelte, così come per i cittadini che volessero poter conoscere queste informazioni, monitorarle e attivare eventuali azioni e scelte conseguenti.

Si tratta di dati che, per tutto il territorio nazionale, non sono però quasi mai disponibili pubblicamente.

Il Comune di Palermo il 24 agosto del 2018 ha dato notizia di svolgere da tempo un “Monitoraggio costante di tutti i 25 ponti che servono la viabilità cittadina” e che in particolare la “Prima attività che ha condotto l’ufficio infrastrutture (oggi infrastrutture e servizi a rete) dell’area tecnica della Riqualificazione Urbana ed infrastrutture (oggi rigenerazione urbana, opere pubbliche ed attuazione delle politiche di coesione) è stata la creazione di un catasto informatizzato, un vero data base delle infrastrutture e delle condizioni d’uso e di conservazione.
L’attività ha permesso il censimento di 25 fra infrastrutture di viabilità a ponte, viadotti o cavalcavia. Nell’ambito di tale procedimento sono state avviate verifiche speditive sullo stato delle infrastrutture viarie nel territorio comunale”.

Chiediamo all’“Area tecnica della riqualificazione urbana e della pianificazione urbanistica”, al Capo Area Nicola Di Bartolomeo e all’assessore alla “Rigenerazione Urbanistica e Urbana” Emilio Arcuri, di rendere pubblico il catasto informatizzato delle condizioni d’uso e di conservazione (citato nella relazione del 24 agosto).

Farlo sarebbe un atto (concreto e di valore) di trasparenza, apertura e efficienza nei confronti della cittadinanza e soprattutto farebbe da esempio e creerebbe emulazione (che su questi temi è proprio necessaria).
Questa richiesta viene pubblicata qui e inviata anche per email ai dott. Di Bartolomeo e Arcuri.

In attesa, alla luce dell’elenco dei ponti citati nella relazione, Gianni Vitrano (grazie) ha creato e pubblicato la mappa “Localizzazione dei ponti di Palermo” usando i dati di OpenStreetMap (utilizzando overpass-turbo.eu) e mettendoli ove possibile in relazione con i dati della suddetta relazione. Purtroppo al momento è poco più di un elenco e fornisce ben poche informazioni ma proviamo ad immaginarla completa di tutte le informazioni disponibili nel catasto informatizzato predisposto dal Comune, la mappa diventerebbe un valido strumento a disposizione della Pubblica Amministrazione e dei cittadini all’insegna della trasparenza ma anche creando opportunità di un utilizzo efficiente dei dati disponibili.

PalermoHub

bit.ly/PalermoHub

L’idea

Da qualche anno ho attivato un sito web amatoriale dove carico tutte le mie rielaborazioni opendata (prevalentemente sono mappe su Palermo), un repository GitHub ed un clone anche su SicilaHub, nonostante questo, spesso amici e colleghi mi contattano per avere i link delle mie mappe.
L’Atlante delle Carte Tecniche storiche di Palermo, la Variante Generale vigente di Palermo, la Cartografia e Ortofoto di base e Piano Stralcio di Bacino per l’Assetto Idrogeologico (P.A.I.) Regione Sicilia, sempre di Palermo, sono tra le mappe più richieste.
Da qui l’idea di PalermoHub, perché non mettere tutte le mappe in uno stesso contenitore, cosi da rendere più facile la loro fruizione?

Confrontandomi con @aborruso e @cirospat di opendatasicilia, la mia idea si è evoluta, perché limitarci alle mie mappe quando per esempio anche il buon Ciro ha una vastissima produzione di mappe su Umap?
A questo punto ci sembrato normale estendere l’idea a tutte quelle persone che pubblicano mappe opendata su Palermo.

Cosa è

PalermoHub di opendatasicilia.it è un contenitore di mappe realizzate/rielaborate da liberi cittadini o da civic hackers prevalentemente sul territorio comunale di Palermo, non ha alcun intento commerciale, l’unica finalità è mostrare le possibilità di rielaborazione e comunicazione offerte dagli open data o dati pubblici comunali, regionali, nazionali. Tutti possono contribuire alla crescita e alla divulgazione.

Il cuore di PalermoHub è il catalogo di ricerca Simile exhibit rielaborato in sitle Petrusino di opendatasicilia.it, un catalogo multitematico di siti web, applicazioni per dispositivi mobili, mappe online, servizi web e infografiche, con un’attenzione particolare alla Sicilia. Realizzato per permetterne una più facile individuazione ai più diversi tipi di utenza.
Viene spontaneo chiedersi…”ma se già c’è un catalogo come Petrusino, perchè duplicarlo…?”

In buona sostanza PalermoHub è un Petrusino specifico, oltre ad essere un catalogo monotematico su Palermo, è anche il contenitore delle mappe, un unico luogo fisico con funzionalità avanzate di ricerca e filtraggio per rendere facile ed intuitiva la ricerca delle mappe sul terriritorio Palermitano agli utenti.

Navigare tra le mappe di PalermoHub è semplicissimo, si può usare il menù posizionato sull’header di tutte le pagine, oppure utilizzando le funzionalità avanzate di ricerca disponibili direttamente nella homepage.

Tramite il pulsante “Categoria” del menù,  si accede alla lista delle mappe suddivise per categorie/tematismi. Basta selezionare e cliccare la categoria e il relativo tema per visualizzare la mappa.

 PalermoHub di opendatasicilia.it

Invece tramite le funzionalità avanzate di ricerca e filtraggio situate direttamente nella homepage si può affinare la ricerca usando i Tag, l’Autore, la data o la fonte dei dati.
Possono essere utilizzati simultaneamente più filtri per una ricerca avanzata.

PalermoHub di opendatasicilia.it

Anche il testo nella colonna “Titolo“o la clip nella colonna “Immagine” riportati in tabella nella home page, portano agevolmente alla mappa

PalermoHub di opendatasicilia.it


Contribuire

Far parte di PalermoHub è semplicissimo ed è gratis, basta inviare una richiesta di Pull Requests al repositoty Github includendo e documentando tutti i file necessari oppure inviando una richiesta alla mailing list OpenDataSicilia.it allegando i link o file della Vostra mappa, sarà nostra cura attivare le nuove pagine html per includere la nuova mappa.

Si può contribuire anche condividendo sui vari social il progetto PalermoHub e inserendo gli hastag: #PalermoHub @opendatasicilia

 PalermoHub di opendatasicilia.it - Pulsanti socialbit.ly/PalermoHub

(ATTENZIONE! se hai attivo un ad blocker, i tasti di condivisione non verranno visualizzati)

bit.ly/PalermoHub

Attualmente sono disponibili più di 80 risorse con diversi tematismi, oltre alle mappe realizzate dai menbri di opendatasicilia.it è presente la mappa dei monumenti abbandonati e dimenticati di Palermo, a cura di Giuseppe Mazzola per l’associazione Palermo Indignata, la mappa monumentale di Palermo e dell’Agro Palermitano, a cura di Marcello Petrucci e le meravigliose mappe di Guenter Richter realizzate con iXMaps

PalermoHub è fruibile sia da desktop che da mobile, si adatta facilmete a quasi tutti dispositivi mobile di ultima generazione, anche se il modello di riferimento nel segmento mobile è stato il vecchio Samsung Galaxy S3, con una rioluzione di 360 x 640.
Per una lettura ottimale delle mappe in mobile si consiglia l’uso di tablet di dimesioni minime 7 pollici ed una risoluzione di 960 x 600 px

Tutto il materiale rielaborato per Palermo Hub di OpenDataSicilia.it è distribuito con licenza Creative Commons Attribuzione – Condividi allo stesso modo 4.0 Internazionale (CC BY-SA 4.0) tranne diversa indicazione.
Licenza Creative Commons

Comune di Palermo: arrivano i dati in real time per alcuni degli autobus pubblici di AMAT

AMAT, la municipalizzata del Comune di Palermo, collabora da tempo con Moovit per i dati i real time di alcuni degli autobus della rete della città, visibili nella app dell’azienda.

Da oggi, tramite API e per 20 linee, sarà possibile in tempo reale accedere ai dati relativi agli arrivi di una linea del Trasporto Pubblico Locale ad una fermata.

Le linee sono: 100, 101, 102, 106, 108, 109, 124, 226, 246, 304, 307, 309, 327, 422, 619, 603, 704, 731, Navette Arancione centro storico ed Express.

Sarà possibile rispondere in modo programmatico a una domanda di questo tipo: “Mostrami i prossimi arrivi della linea 101 alla fermata Cavour“.

Sarà necessario di base fornire la API KEY del servizio, una coppia di coordinate dell’area del comune (per individuare il comune di Palermo), il numero della linea da monitorare e la fermata per cui si vuole il tempo di attesa (qui la documentazione ufficiale).

Ecco un esempio di query con cURL:

Che darà come risultato qualcosa con questa struttura:

La notizia è appena arrivata (la trovate in basso, nella descrizione di questo dataset) e non abbiamo fatto ancora nessun test serio, ma è un’ottima notizia. Perché avere in modo programmatico i tempi di attesa a una fermata per una linea, può generare servizi di gran comodità per i cittadini e per tutto l’indotto legato ai trasporti.
Almeno per quella parte di città coperta dalle linee per cui il servizio è attivo (chiederemo ad AMAT quali saranno le evoluzioni del servizio).

Creare un’app per smartphone per fotografare dei QR code da mettere in ogni fermata, che fatta la foto restituisca quando passeranno le linee servite, o un’app per Google assistant a cui chiedere “Ok google, quando passa da qui il 101?”, o un bot per Telegram o Facebook Messenger, è a questo punto cosa abbastanza semplice.

Una nota a caldo: chiediamo ad AMAT e al comune di pubblicare via API anche l’elenco delle linee per cui è abilitato questo servizio. Nel tempo cambieranno e sarà essenziale per gli sviluppatori avere un modo per essere avvisati automaticamente di queste variazioni.

A partire dal giugno del 2019 ci sarà il progetto City Compass (grazie Marco Lombardo per la segnalazione) – Piattaforma di gestione e tracciamento in tempo reale flotta autobus e Sistema integrato a servizio del cittadino per la previsione di arrivo dei mezzi di trasporto pubblico –  ma questa è un’altra storia.

Palermo Capitale italiana della Cultura 2018: rendere accessibili e riutilizzabili i dati sugli eventi

Sindaco di Palermo Leoluca Orlando
Assessore alle “Attività e Beni Culturali” del Comune di Palermo, Andrea Cusimano
Capo Area Cultura del Comune di Palermo, Sergio Forcieri
Assessora all’Innovazione del Comune di Palermo, Iolanda Riolo
Responsabile open data comunale Gabriele Marchese
Comunicazione Palermo capitale italiana della cultura 2018
Per conoscenza alla Presidenza del Consiglio Comunale

Egregi Signore e Signori,

Palermo è la Capitale italiana della Cultura 2018 e il 29 gennaio è stato il giorno della partenza, con l’evento del Teatro Massimo e il lancio del sito web ufficiale http://www.palermocapitalecultura.it/.

Si può fare cultura con la tecnologia e per questo vi chiediamo – persone, associazioni, aziende, ricercatori, liberi professionisti – di farlo proprio a partire dal sito web ufficiale.

Vi chiediamo di pubblicare in modalità “leggibili da una macchina” (machine readable) i dati sulle centinaia di eventi di “Palermo, Capitale italiana della Cultura 2018”.

In questo modo i principali motori di ricerca, le aziende di sviluppo software, chi usa i dati per promuovere il territorio e vendere servizi correlati (albergatori, aziende di noleggio auto, società di turismo, compagnie aeree, ecc.), potrà riutilizzare queste informazioni, e metterle a servizio di tutti in tutti gli spazi più comuni: in primis i principali motori di ricerca, i principali siti con mappe e ricerca di luoghi, i principali siti di prenotazione alberghi, B&B, affitto case, ecc., i principali siti che raccolgono e categorizzano eventi.

Se questi dati saranno pubblicati in modalità “machine readable”, tutto questo avverrà in modo automatico e probabilmente anche sorprendente e “Palermo, Capitale italiana della Cultura 2018” entrerà in modo spontaneo nelle tasche – negli smartphonedi tutti noi.

Il sito ufficiale è predisposto, perché espone già i dati sugli eventi tramite API (application programming interface), ovvero delle interfacce e delle procedure che rendono semplice e diretta la lettura dei dati su questi eventi da parte di un personal computer.

Un PC può infatti chiedere al sito dell’evento “mi dai per favore tutti i dettagli sugli eventi del 15 febbraio” in questo modo: http://www.palermocapitalecultura.it/api/eventi?data=2018-02-15

Vi chiediamo quindi di:

  • Aprire una nuova pagina dedicata all’accesso ai dati nel sito ufficiale;
  • documentare in questa le varie modalità di accesso in lettura, via API;
  • integrare, se possibile, ai dati già esposti anche le informazioni sui luoghi in cui si svolgono gli eventi (esporre quindi ad esempio le coordinate geografiche), dati che sembrano già essere disponibili sul sito;
  • associare ai dati esposti in queste modalità una licenza aperta che ne consenta il riuso e l’adattamento anche a scopo commerciale, con il solo obbligo di attribuzione della fonte (come ad esempio la CC BY 4.0).

Un’annotazione: le informazioni su un singolo evento sono fornite (sia sul sito, che via API) soltanto in italiano (in questo evento ad esempio la descrizione è in italiano e la tipologia è “cinema e spettacolo”). Sarebbe bene che fossero esposte anche (almeno) in lingua inglese.

Tutto questo potrà essere sfruttato anche dalle tante attività “locali” che erogano servizi territoriali basati su dati e informazione, e l’impatto di questa manifestazione sarà più forte e più orizzontale in termini culturali, di business, di tecnologia e di ricerca.

Il Comune di Palermo ha da anni investito “culturalmente” sui processi volti alla valorizzazione dei dati e in particolar modo dei dati aperti. Accettare la nostra richiesta confermerebbe l’impegno del Comune in questo ambito.

Certi di una vostra sensibilità, porgiamo cordiali saluti.

Firmatari

Associazione onData
Daniele Mondello, SunzeLab
Marcello Vetro, Olomedia
Marco Lombardo
Andrea Borruso
Davide Taibi, ricercatore CNR
Mario Grimaldi
Giovanni Pirrotta
Joska Arena
Nino Galante
Community OpenDataSicilia
Francesco Landini, Associazione Stand Up Sicilia
Lorenzo Perone
Giuseppe Pizzimenti
Fabio Maria Montagnino, Consorzio ARCA
Roberto Ragonese, PMO Coworking
Giuseppe La Mensa
Stefano La Barbera
Francesco Cimò, TalentPLAYERS
Eliana Messineo
FabLab Palermo APS
Giuseppe Ragusa
Giovan Battista Vitrano
Domenico Schillaci, PUSH
Maurizio Napolitano, OKFN Italy
Marco Alfano, Comitato Bene Collettivo
Francesca De Chiara, Fondazione Bruno Kessler
Leva Digitale APS
OpenPatti
Parliament Watch Italia
Jesse Marsh, Atelier Studio Associato
Ciro Spataro
Francesco Bianco, Arancia ICT
Isabel Matranga
Antonino Lo Bue, Sky UK
Francesco Passantino


Foto di © Marie-Lan Nguyen / Wikimedia Commons.

Leggere, interrogare e trasformare file XML da riga di comando

Intro

Il comune di Palermo ha pubblicato i dati pubblici e aperti sulle elezioni comunali dell’11 giugno 2017 in formato XML, con uno schema descritto in questo file.

Qui sotto ad esempio la struttura di uno degli oltre 200 file pubblicati.

L’XML è uno dei formati classici di pubblicazione di dati aperti, ma non è un formato per tutti. Molti utenti infatti non sono in grado di esaminarli.
Per la sua natura è facilmente leggibile da un calcolatore e ci sono varie modalità per farlo.

E con un’utility specializzata (XMLStarlet) e con un piccolo comando come questo di sotto, è possibile trasformare questo file XML in una “piatta” tabella con tutti i dati sui voti dei candidati di una lista al consiglio comunale, per ogni sezione elettorale (40 candidati per 600 sezioni, quindi 24000 record).

xmlstarlet sel –net -t -m //SV/V0/V1 -v @NUMERO -o , \
-v @VOTIVALIDI_C1 -o ,  -v ../@NUMERO -o , \
-v ../../@NUMERO -n \
http://comunali2017.comune.palermo.it/SEZ_3_82053_L12.xml

 

Qui sotto lo vedete in azione:

I dati sui risultati delle liste elettorali hanno questa struttura:

<SV NUMERO=1 NOME=SEZIONE 1 NOMEBREVE=SEZ. 1 UBICAZIONE= NUM_ZONA= NUM_ZONA2= TOTVOT=540 TOTVOTM=255 TOTVOTF=285 FLZEROVOT=N ELETTORI=1112 ELETTORIM=556 ELETTORIF=556 CONFERMATO=S VOTIVALIDI_C0=54 VOTIVALIDI_C1=37 VCAS_C1=0″ VCNAS_C1=”0″ VOTI_SOLO_C1=”0″ VOTIVALIDI_C2=”0″ VCAS_C2=”0″ VCNAS_C2=”0″ VCNAS_TOT=”0″ VOTI_SOLO_C2=”0″ VOTI_NULLI_SOLO_C2=”0″ VOTI_NULLI=”0″ NULLE=”21″ BIANCHE=”8″ CONFCONS=”S” MAXVOTVAL=”9″>
        <V0 NUMERO=12 VOTIVALIDI_C0=54 TOT_VOTIVALIDI_C1=37 TOT_VOTISOLO_C1=0>
            <V1 NUMERO=1 VOTIVALIDI_C1=5 VOTISOLO_C1=0 VOTCONASS_C1=0 VOTCONNONASS_C1=0 CIFRAIND=59 TOT_VOTIVALIDI_C2=0 TOT_VOTISOLO_C2=0/>
            <V1 NUMERO=2 …/>
            <V1 NUMERO=3 …/>        
        </V0>
</SV>

 

SV è la sezione elettorale con il suo numero identificativo (e altri attributi), che contiene al suo interno i dati su V0 che rappresenta la lista (in questo caso la 12, quella del “Movimento 5 stelle”), che contiene al suo interno V1, ovvero i dati sui candidati al consiglio comunale. Con questa struttura gerarchica SV>V0>V1.

Il comando di sopra nel dettaglio:

  • sel --net -t -m, abilito la selezione (sel) su un file remoto (--net), impostando un template (-t) per “mappare” gli elementi che corrispondono (“matchano” -m) alla seguente query XPATH;
  • "//SV/V0/V1", i candidati al consiglio;
  • "@NUMERO", l’attributo con il numero identificativo del candidato;
  • -o ",", per inserire un separatore di testo;
  • -v "@VOTIVALIDI_C1", l’attributo con i voti validi del candidato;
  • -o ",", per inserire un separatore di testo;
  • -v "../@NUMERO", mi muovo verso l’alto nella gerarchia dell’XML di un gradino con .., quindi vado in V0 (la lista) e recupero l’identificativo numerico della lista;
  • -o ",", per inserire un separatore di testo;
  • -v "../../@NUMERO", mi muovo verso l’alto nella gerarchia dell’XML di due gradini con ../.., quindi vado in SV (il seggio) e recupero l’identificativo numerico del seggio;
  • -n, per inserire un’andata a capo per ogni risultato ottenuto;
  • http://…/SEZ_3_82053_L12.xml è l’URL del file XML.

In output nella shell avrò:

1,5,12,1
2,9,12,1
3,2,12,1
…,…,…,…

Ovvero

numeroCandidato voti numeroLista sezione
1 5 12 1
2 9 12 1
3 2 12 1

Creare dei file CSV con i dati per tutte le liste

Ho pensato che possa essere molto interessante fare un esempio più ricco e completo e creare uno script bash per:

  • scaricare tutti i file XML delle 18 liste;
  • estrarre da ognuno l’anagrafica dei candidati consiglieri;
  • estrarre da ognuno il numero di voti, per ogni sezione, di ogni candidato al consiglio;
  • fare il join – unire – le info sul numero di voti, con l’anagrafica dei candidati consiglieri, e creare un file CSV per ogni lista;
  • unire tutti i file CSV e produrre anche un unico file con il numero di voti di ogni candidato, per ogni lista, per ogni sezione.

Requisiti

Il prodotto finale è uno script BASH, quindi bisogna avere a disposizione un sistema compatibile con questo linguaggio (lo sono essenzialmente tutti).

Richiede tre utility:

  • l’immancabile cURL, per scaricare i file;
  • XMLStarlet per interrogare i file XML e trasformarli in file CSV;
  • csvkit per fare il join e il merge dei CSV scaricati.

Richiede una conoscenza di base (e/o la volontà/possibità di farserla) su:

  • XPATH, per estrarre i dati (per interrogare) i file XML;
  • la linea di comando, perché è un po’ il campo di gioco di queste modalità di accesso e modifica di file;
  • BASH, che è il linguaggio dello script finale;
  • aprire i file XML del comune con un buon editor di testo, guardarli un po’ e comprenderne la struttura.

Lo script

Lo script per intero è più in basso. A seguire un esploso delle varie parti che lo compongono.

La prima cosa che viene eseguita nello script è il download dei file delle liste. Queste sono 18 ed è comodo scaricarle con un ciclo for ... loop che lo fa 18 volte per noi.

for i in {1..18};
  do curl -s http://comunali2017.comune.palermo.it/SEZ_3_82053_L$i.xml > $i.xml;
done

 

Poi da ognuno dei 18 file XML vengono estratti i dati anagrafici e i dati per sezione, sempre con un ciclo for.
A ogni file viene aggiunta anche un’intestazione di colonne.

# scarico l’anagrafica di ogni candidato di ogni lista
for i in {1..18}; do xmlstarlet sel -t -m //C0/C1 -v @NUMERO -o , -v @NOME -o , -v ../@NUMERO -o , -v ../@NOME -n $i.xml > anagraficaLista_$i.txt; sed -i 1s/^/numeroCandidato,nomeCandidato,numeroLista,nomeLista\n/ anagraficaLista_$i.txt & done
 
# scarico i voti di ogni candidato di ogni lista per ogni sezione
for i in {1..18}; do xmlstarlet sel -t -m //SV/V0/V1 -v @NUMERO -o , -v @VOTIVALIDI_C1 -o ,  -v ../@NUMERO -o , -v ../../@NUMERO -n $i.xml > listaSezioni_$i.txt ; sed  -i 1s/^/numeroCandidato,voti,numeroLista,sezione\n/ listaSezioni_$i.txt & done

 

I file di anagrafica hanno questa struttura:

numeroCandidato nomeCandidato numeroLista nomeLista
1 GELARDA IGOR DETTO GERARDA DETTO GERALDA 12 MOVIMENTO 5 STELLE
2 ARGIROFFI GIULIA 12 MOVIMENTO 5 STELLE
3 CAPARROTTA GIANCARLO DETTO CAPAROTTA 12 MOVIMENTO 5 STELLE

Mentre quelli con i dati per sezione:

numeroCandidato voti numeroLista sezione
1 5 12 1
2 9 12 1
3 2 12 1

Poi viene fatto il join tra anagrafica e dati per sezione:

for i in {1..18}; do csvsql –query select * from  listaSezioni_$i LEFT JOIN anagraficaLista_$i ON listaSezioni_$i.numeroCandidato=anagraficaLista_$i.numeroCandidato listaSezioni_$i.txt anagraficaLista_$i.txt > lista_$i.csv; done

Per ogni lista viene prodotto un file con nome lista_NumeroLista.csv, con questa struttura (ci sono delle colonne duplicate, che potrei rimuovere in fase di join):

numeroCandidato voti numeroLista sezione numeroCandidato nomeCandidato numeroLista nomeLista
1 5 12 1 1 GELARDA IGOR DETTO GERARDA DETTO GERALDA 12 MOVIMENTO 5 STELLE
2 9 12 1 2 ARGIROFFI GIULIA 12 MOVIMENTO 5 STELLE
3 2 12 1 3 CAPARROTTA GIANCARLO DETTO CAPAROTTA 12 MOVIMENTO 5 STELLE

E infine viene creato anche un unico file CSV di insieme (scaricabile da qui), con i dati per tutti i consiglieri di tutte le liste, per ogni sezione (senza le colonne duplicate). Sono 638 candidati per 600 sezioni per un totale di 382800 record.

csvstack *.csv | csvcut -c 1,2,3,4,6,8 > liste.csv

Quindi avrò in output 1 file CSV con i dati per ogni lista e quello soprastante, per totale di 19 file CSV (encoding UTF-8 e come separatore la ,).

Lo script di poche righe (al netto dei commenti) è quello di sotto, tutto realizzato con oggetti free e open-source.

#!/bin/bash
 
# Requisiti #
# – avere un sistema in cui è possibile eseguire uno script bash;
# – l’utility XMLStarlet http://xmlstar.sourceforge.net/download.php
# – l’utility csvkit http://csvkit.readthedocs.io/
 
# attivo la modalità di debug
set -x
 
# cancello file csv e xml pre esistenti nella cartella in cui lancio lo script
rm -R *.csv
 
# scarico tutti i dati delle 18 liste
for i in {1..18}; do curl -s http://comunali2017.comune.palermo.it/SEZ_3_82053_L$i.xml > $i.xml;done
 
# scarico l’anagrafica di ogni candidato di ogni lista
for i in {1..18}; do xmlstarlet sel -t -m //C0/C1 -v @NUMERO -o , -v @NOME -o , -v ../@NUMERO -o , -v ../@NOME -n $i.xml > anagraficaLista_$i.txt; sed -i 1s/^/numeroCandidato,nomeCandidato,numeroLista,nomeLista\n/ anagraficaLista_$i.txt & done
 
# scarico i voti di ogni candidato di ogni lista per ogni sezione
for i in {1..18}; do xmlstarlet sel -t -m //SV/V0/V1 -v @NUMERO -o , -v @VOTIVALIDI_C1 -o ,  -v ../@NUMERO -o , -v ../../@NUMERO -n $i.xml > listaSezioni_$i.txt ; sed  -i 1s/^/numeroCandidato,voti,numeroLista,sezione\n/ listaSezioni_$i.txt & done
 
# faccio il join tra i dati per sezione e l’anagrafica dei candidati
# l’output è un file di dettaglio in formato CSV per ogni lista
for i in {1..18}; do csvsql –query select * from  listaSezioni_$i LEFT JOIN anagraficaLista_$i ON listaSezioni_$i.numeroCandidato=anagraficaLista_$i.numeroCandidato listaSezioni_$i.txt anagraficaLista_$i.txt > lista_$i.csv; done
 
# faccio il merge di tutti i CSV e produco un unico file
# con tutti i voti per candidato per sezione di ogni lista
csvstack *.csv | csvcut -c 1,2,3,4,6,8 > liste.csv
 
# cancello file che non mi sono più utili
rm -R *.txt
rm -R *.xml

Libro consigliato

Per entrare nel mondo divertentissimo ed efficiente della “riga di comando” mi sento di consigliare il bel “Data Science at the Command Line” . È un libro per tutti, di facile lettura e pieno di esempi utili.

Incidenti stradali


Visualizzazioni di dati aperti del Comune di Palermo sui sinistri stradali nell’anno 2016

Il Comune di Palermo ha pubblicato vari dati aperti sui sinistri stradali avvenuti nel territorio comunale e rilevato dalla Polizia Municipale. Uno di questi dati è dell’anno 2016 e contiene ogni sinistro con qualifica del danno, data, ora e posizione in geo coordinati.

Ho realizzato una visualizzazione di questi dati con una mappa interattiva che offre vari temi per esplorare i vari aspetti spazio temporali dei dati.

La mappa è realizzato con iXMaps, un framework in HTML5 per creare mappe interattive in grafica vettoriale e configurabili con un semplice linguaggio descrittivo.

In seguito descrivo alcuni elementi e passi della realizzazione. Il codice intero è consultabile su GitHub.

I dati

Il portale ‘Open Data’ del comune di Palermo offre l’accesso ai dati sui sinistri stradali attraverso vari link nei formato Shape, CSV e KML con licenza CC BY 4.0 IT e fornisce i metadati in una nota:

IL DATASET VIENE FORNITO ANCHE IN FORMATO KLM E CSV. IL DATASET E’ STATO GEOREFERENZIATO DALL’ISP. SALVATORE PULLARA LEGENDA CODICI: M = MORTALE – SINISTRO CON ALMENO UN DECEDUTO; R = RISERVA – SINISTRO CON ALMENO UNA PERSONA IN PROGNOSI RISERVATA SULLA VITA (CHE SE SCIOLTA SI TRASFORMA IN UN NORMALE INCIDENTE CON FERITI F SE AVVIENE IL DECESSO IN UN MORTALE M); F = FERITI – SINISTRO CON LESIONI A PERSONE; C = COSE – SINISTRO CON SOLO DANNI A COSE.

Per la visualizzazione ho scaricato il formato CSV, che contiene tutte le informazioni sui incidenti incluso le posizioni in geo coordinati. Aprendo il CSV con LibreOffice si presenta cosi:

Le colonne inquadrate contengono le informazioni utilizzati per la visualizzazione.

Definire il 1. tema

iXMaps definisce una grammatica per mappe tematiche che consiste in una sintassi per oggetti Javascript (JSON) che configurano visualizzazioni creati direttamente dai dati.

Il primo tema della mappa interattiva visualizza ogni incidente con un punto con il colore del danno.

  • type“, “colorscheme” e “values” definiscono la rappresentazione come punti semplici con colore definito dalla colonna ‘Incidenti’ che può contenere i valori C,F,M o R per qualificare il danno.
  • lookupfield” definisce le colonne per la posizione (latitudine e longitudine) del punto.
  • dbtable” definisce un nome interno al dataset. Ci servirà in seguito per una procedure che elabora i dati e crea colonne aggiuntive per i temi con analisi temporali.
  • dbtableUrl‘ punta al dataset e ‘dbtableType‘ dice che e di tipo CSV
  • dbtableExt” definisce un file Javascript che contiene questa procedura.

 Ecco, il 1° tema della mappa

Leggenda e navigatore tematico

A destra, sovrapposto alla mappa, si trova la leggenda della mappa con elementi per navigare nelle varie tematiche della mappa interattiva, adattare la rappresentazione ed altri elementi della interfaccia utente.

  • mostra la leggenda degli elementi tematici della mappa
  • contiene una grafica riassuntiva degli valori respettiva alla posizione della mappa
  • offre strumenti per individualizzare il tema
  • gestisce la navigazione tra i temi

Elementi della leggenda

  1. Strumenti vari, da sinistra a destra: creare segnalibri, condividere la mappa,  definire filtri,  cambiare mappa di fondo informazioni, indice temi
  2. La leggenda del tema: mostra le somme attuali del tema clicca su un colore per vedere solo
    • il valore associato
  3. Strumenti per modificare la rappresentazione del tema
  4. Navigatore veloce pagine
  5. Navigatore temi

Come accedere ai vari temi della mappa

I temi della mappa sono divisi in aree tematiche e variazioni. La navigazione tra i temi avviene simile ad una presentazione:

  • per le variazioni di una tematica si scorre a sinistra o a destra
  • per cambiare la tematica in alto o in basso

si può usare sia le frecce visibili in basso o la rotellina della mouse, o un movimento sul touch screen

  • In cima a destra si accede a un indice dei temi. Un altra possibilità di arrivare direttamente a un tema.

Note tecniche sulla legenda

La leggenda è una pagina HTML fondata su Bootstrap e jQuery che viene caricata in un iframe è interagisce con mappa attraverso Javascript.

Il navigatore tra i temi, che segue la logica di una presentazione, con movimento orizontale e verticale da un tema all’altro, è realizzato grazie a fullpage.js  un jQuery plugin
di Alvaro Trigo.

Realizzare temi

Per realizzare un tema definito con oggetto JSON, come descritto sopra, ci serve una funzione.

dell’API di iXMaps. La chiamata viene codificato in <a> tag nascosto della pagina HTML e l’attivazione avviene quando l’utente cambia la pagina a sinistra/destra o in alto/basso.

Il <a> tag ci serve per la posizione alla quale viene inserito la leggenda del tema.

Tutto il codice della ‘storia’ della mappa, cioè la pagina HTML che gestisce i temi e la leggenda si trova su GitHub: index.html

I temi della mappa

Tutti i temi della mappa sono definiti nel file themes.js

1° tema – incidenti e danno

Il primo tema visualizza ogni incidente con un punto con un colore in relazione al danno.
Il trema ha alcune variazioni, che possono essere attivati con il scorrere a destra o sinistra.
I variazioni declinano l’applicazione di aggregazioni e varianti grafici con l’intenzione di aumentare la visibilità di zone con caratteristiche simili. Alla fine è una sequenza di sperimenti fatto con i strumenti analitici e grafici di iXMaps con la speranza che tutti variazioni possono aiutare per capire i dati.

  • la 1° variante aggiunge un effetto ‘incandescenza’ intorno ai singoli punti. Questo porta ad una maggiore visibilità delle ‘zone calde’ dove il punti si sovrappongono.
  • la 2° applica un’aggregazione per griglia
  • la 3° variante aumenta il rapporto tra numero di eventi e grandezza degli cerchi e riposiziona i punti aggregati per griglia nel centro del valore dell’aggregazione: in effetti, i punti tornano sulle strade!

Aggregazioni dinamiche

Tutti temi, tranne i primi due, implementano un’aggregazione degli singoli eventi per una griglia rettangolare definita in pixel dello schermo.

Cosi, in relazione allo zoom della mappa, il numero degli eventi che cadono in un rettangolo cambia, è in conseguenza il livello di aggregazione fino a mostrare i singoli eventi.

La leggenda del tema mostra sempre il conteggio degli elementi attualmente visibile nella mappa, si aggiorna spostando o zoomando la mappa.

2. area tematica: Analisi temporali

Nella 2° parte, la visualizzazione propone delle analisi temporali degli sinistri per:

  • giorno della settimana
  • fascia oraria
  • mese del anno

Per poter configurare questi temi dobbiamo prima creare nuove colonne nei dati con valori espliciti respetto ai analisi temporali, come per esempio il giorno della settimana (da 0 a 7). Per questo ci serve una procedura definita in ‘preprocess.js‘:

che crea le seguente nuove colonne

per poter definire il seguente tema che visualizza il numero di incidenti per giorno della settimana.

Quasi tutto viene descritto con la variable ‘type’

  • CHART | SYMBOL | EXACT| FIXSIZE | SEQUENCE | PLOT | LINES | AREA
    forse è un po’ strano, ma definisce una curva come sequenza di simboli per ogni valore esatto (EXACT) della colonna di valori ‘GiornoDellaSettimana’; i valori ammessi sono definiti nal array “values”
  • BOX | GRID
    fa che la curva a un fondo
  • ZEROISVALUE
    ammette zero come valore
  • AGGREGATE | RECT | SUM
    definisce l’aggregazione dei valori per una griglia rettangolare la quale dimensione viene definito con la variable “gridwidth” in 100 pixel (dello schermo);
    qui vengono creati i valori delle curve; per ogni rettangolo della griglia si crea le somme degli incidenti per giorno della settimana; importante: “field” è “GiornoDellaSettimana” il “type” contiene ‘EXACT’ e i valori sono definiti in “values”
  • GRIDSIZE
    definisce la dimensione dei grafici come la griglia

3. area tematica: Analisi di pericolosità

La 3° parte è un tentativo di creare un indice sintetico della pericolosità calcolando la somma degli incidenti con feriti o morti diviso per il numero di incidenti per una griglia esagonale. I risultante frazione viene normalizzato tra 0 e 1 e visualizzato con crescente opacità di colore e numero testuale.

Creare mappe individualizzati e condividerle

Per ultimo vorrei promuovere la possibilità di creare mappe individualizzate da partire dei temi definiti e creare o un segnalibro o ottenere un codice per includere il tema personalizzato in una pagina HTML o in fine anche una URL unica per riprodurre la mappa creata in qualsiasi browser con capacità HTML5.

Qui, per esempio, ho creato una visualizzazione ‘nuova’ cambiando la mappa del fondo e selezionando solo una parte del tema nella leggenda. 

Utilizzando l’icona ‘share’ nel menu, si apre una finestrina con i codici per inserire la mappa e l’URL che contiene tutto il tema. L’URL viene anche offerta in formato corto usando il servizio WEB tinyurl.com:
http://tinyurl.com/kayylhp – Usando questo link si riproduce questa mappa.

Alcuni link

La mappa interattiva
Il codice su Github
fullpage.js di Alvaro Trigo
bootstrap HTML, CSS, and JS framework
icomoon free Icon Pack

#Palermo, linee guida comunali #opendata 2017, la tradizione continua in modalità partecipata

Il 4 maggio 2017 l’Amministrazione Comunale di Palermo, con la Deliberazione di Giunta n. 97, ha approvato la versione 2017 delle linee guida open data partecipate, quale continuazione di un percorso culturale cominciato nel 2013.

GLI ALBORI – la storia comunale degli open data di Palermo nasce nel 2013, quando 7 cittadini collaborano spontaneamente con il Comune costruendo la prima versione delle linee guida.  A seguito di un dialogo con l’Assessore alla Partecipazione, inviano la bozza di linee guida via email all’Amministrazione, la quale con Deliberazione di Giunta Municipale n. 252 del 13 dicembre 2013 le approva, facendole diventare strumento guida per l’organizzazione interna del processo di pubblicazione di dataset in formato aperto. Quei 7 cittadini sono Davide Taibi, Francesco Passantino, Gerlando Gibilaro, Andrea Borruso, Marco Alfano, Giulio di Chiara e Ciro Spataro (dipendente comunale).

OLTRE 3 ANNI DI OPEN DATA – nel periodo tra il dicembre 2013 e il maggio 2017 (3 anni e 4 mesi) l’Amministrazione comunale, nei suoi uffici e con il suo personale, intraprende un percorso di organizzazione e formazione, necessari alla pubblicazione dei dataset che ad oggi ammontano a 546 disponibili nel portale open data. L’aspetto più interessante non è la quantità di dataset oggi disponibili nel portale istituzionale, ma il processo “umano” di crescita che in questi oltre 3 anni ha portato diversi dirigenti e referenti open data a pubblicare dataset e a credere nell’importanza dei dati pubblici in formato aperto, rilasciati con licenze che ne permettono il riuso.

IL TEAM OPEN DATA E LE RIUNIONI PUBBLICHE – all’inizio del 2014 l’Amministrazione costituisce, come da linee guida, il Team open data, una strutturazione interna con responsabile open data, dirigenti e referenti negli uffici, quali soggetti chiave per l’individuazione e pubblicazione di dataset. Due volte all’anno si tiene la riunione del Team open data, un evento pubblico al quale possono partecipare soggetti della società civile, e nel quale si decidono le priorità di pubblicazione dei dati e i tematismi sui quali concentrare l’attenzione per i dataset da pubblicare. Durante queste interessanti riunioni, soggetti della community Opendatasicilia partecipano, da tempo, con interesse proponendo sempre iniziative e azioni volte al miglioramento della qualità dei dataset da pubblicare. Da notare l’interessante interazione, sempre propositiva, con la quale i partecipanti alla riunione si pongono nei confronti dei referenti e dirigenti comunali e la coesione che si viene a costruire tra interno (Comune) ed esterno (Società). I verbali di tutte le riunioni del Team sono disponibili per la consultazione nell’home page del portale open data.

L’ACCOMPAGNAMENTO FORMATIVO DEI REFERENTI – la struttura del Responsabile open data è affiancata da un tecnico (Ciro Spataro) per l’accompagnamento e la formazione base dei referenti negli uffici. Dal 2014 intrattengo un costante confronto con i referenti open data al fine di porli nella condizione di poter pubblicare dataset almeno in versione tabellare CSV (catalogati 3 stelle in una scala da 1 a 5). Ciò in quanto diversi uffici, non lavorando con applicativi gestionali creati ad hoc, fanno ricorso al pacchetto applicativo di Excel per custodire, gestire e archiviare dati di competenza. Mi avvalgo anche di un piccolo portale formativo allo scopo. Degli incontri effettuati con i referenti negli uffici tengo un report in costante aggiornamento che ritengo una sorta di memoria e che può aiutare a comprendere sia i problemi incontrati nella pubblicazione di dataset, sia i progressi raggiunti. E’ ovvio che la tendenza dell’Amministrazione, oltre all’uso di formati tabellari quali i CSV, deve essere rivolta soprattutto alla pubblicazione di dataset che sono direttamente derivabili dagli applicativi gestionali in uso negli uffici e in fase di sviluppo per il prossimo futuro (formati XML, Json, GeoJson,…).

LE NUOVE LINEE GUIDA COMUNALI OPEN DATA 2017 PARTECIPATE – con un comunicato stampa comunale del 25 gennaio 2017 viene annunciata la possibilità, per chiunque interessato, di partecipare online alla stesura delle nuove linee guida comunali. Questa nuova versione viene sentita come necessaria per via delle vigenti Linee guida nazionali open data dell’Agenzia per l’Italia Digitale versione 2016 e del vigente Profilo dei metadati DCAT_AP_IT (sempre a cura dell’AgID). Aderire, per Palermo, al profilo dei metadati DACT_AP_IT significa avere la possibilità di indicizzare i dataset palermitani nel catalogo nazionale dei dati (dati.gov.it) e in quello europeo (european data portal). La bozza di linee guida comunali open data 2017 rimane disponibile online per la partecipazione fino ad inizio aprile 2017.

Il 4 maggio la Giunta Municipale, raccogliendo le interazioni pervenute online, approva la nuova versione delle Linee Guida comunali open data versione 2017 partecipate, redatta dallo staff dell’Area Innovazione Tecnologica.

LE NOVITÀ’ DELLE LINEE GUIDA 2017 PARTECIPATE – sicuramente la partecipazione rappresenta il primo elemento di rilievo, che, allo stesso tempo, costituisce una continuazione culturale rispetto al processo passato di partecipazione dal basso, condotto nel 2013 da 7 cittadini che avevano “scritto” le linee guida open data per una grande città italiana.

Nella Deliberazione viene menzionata la community Opendatasicilia, quale soggetto molto attivo, presente agli incontri del Team open data e competente nell’ambito dei dati in formato aperto. Questa citazione attribuisce alla comunità siciliana un importante ruolo: soggetto sensibilizzatore, formatore, di stimolo, in ultima analisi un soggetto ritenuto dal Comune di Palermo valido per il percorso di miglioramento della politica open data.

Altro elemento di novità delle linee guida è il riferimento alla costruzione di API (Application Programming Interface) nella realizzazione delle nuove piattaforme digitali del P.O.N.  METRO di Palermo. La realizzazione di API permette a software di terze parti di interrogare in tempo reale i database comunali nei quali sono custoditi/gestiti i dati tematici, al fine di consentirne un ampio riuso creativo per infiniti scopi. 

Nella riunione del Team open data del 21 dicembre 2016 sono state fissate alcune scadenze operative, dal Responsabile open data comunale, che sono state riportate nella Deliberazione n. 97 del 4 maggio 2017.  Entro giugno 2017 il portale open data comunale di Palermo si renderà “conforme” al  Profilo dei metadati DCAT_AP_IT e sempre entro giugno 2017 ci sarà il traghettamento ad una nuova versione grafica del portale (mostrata all’opendataday 2017) a cura dello staff del Webmaster (al quale vanno ringraziamenti per il supporto e per gli input forniti durante questi anni per il miglioramento del processo di pubblicazione dei dataset).

LAST BUT NOT LEAST: CREDITS – la nuova versione di linee guida open data 2017 partecipate vede un paragrafo dedicato esclusivamente ai crediti. Un azione di “rispetto” e di “ringraziamento” nei confronti di chi individualmente ha contribuito, con la propria azione civica volontaria, a migliorare un pezzo di Amministrazione comunale.

I 7 cittadini palermitani sono ringraziati per la redazione della versione 2013 delle linee guida ed un ringraziamento specifico va a Davide Taibi del CNR Palermo (nonché membro di Opendatasicilia) per avere dedicato tempo e fornito un importante contributo professionale per la definizione operativa del profilo DCAT_AP_IT dei dati e metadati dei dataset nella nuova versione delle linee guida 2017 versione (appunto) “partecipate“.

Le linee guida open data 2017 versione partecipata DEL COMUNE DI PALERMO, appena approvate, sono RILASCIATE CON LICENZA CREATIVE COMMONS, BY (ATTRIBUZIONE), SA (CONDIVIDI ALLO STESSO MODO) E SONO disponibili in formato ODT a questo link.

Un altra piccola paginetta di storia sui dati pubblici è stata scritta a Palermo e Opendatasicilia c’entra.

Tutorial da file pdf a shapefile

Dopo il comunicato stampa sul sito del Comune di Palermo   Tram – Entra nel vivo la fase di progettazione per le nuove linee verso ZEN-Mondello, Bonagia e lungo la costa con Ciro Spataro abbiamo pensato di fare una delle nostre mappe…ovvero la mappa del ferro come l’ha chiamata Ciro.

Per realizzare la mappa c’è quasi tutto, occorrono solo le nuove linee del tram in formato vettoriale.

Gran parte dei vettori, (linee tram esistenti, passante ferroviario, etc etc) sono reperibili su OpenStreetMap, facili da estrarre con overpass-turbo.eu, qui un articolo molto utile su geomappando  o un interessante video di GISTIPSTER.

In alternativa si può scaricare l’intera cartografia di Palermo, o qualsiasi altra città, da Estratti OpenStreetMap,

Per ricavare i vettoriali delle nuove linee del tram abbiamo pensato di usare il file pdf allegato al comunicato stampa Tavola 14 – planimetria riassuntiva scala 25.000 dell’intero sistema di trasporti su rotaia.

La stessa e tutte le altre tavole del progetto si trovano sul sito del Comune di Palermo, (qui l’intero progetto in file pdf del trasporto pubblico di massa)

Screenshot del file pdf Tavola 14 – planimetria riassuntiva scala 25.000

L’idea è semplice…

  1. Convertire il file pdf in dxf
  2. Georeferenziare il nuovo file ottenuto con Qgis
  3. Verificare il risultato della georeferenziazione e correggere manualmente eventuali imperfezioni.
  4. Esportare i nuovi file in versione geojson per umap

Conversione da PDF in DXF

Per la conversione da pdf a dwg/dxf in rete si trovano tanti programmi, open source e non.

Dopo qualche ricerca e qualche test, abbiamo scelto di usare progeCAD 2017 Professional in versione di prova gratuita completa per 30 giorni. Gli stessi risultati si possono ottenere con DraftSight o con il più semplice PDF to DWG Converter.

Qui trovate un breve video che spiega come caricare un file pdf in progeCAD

Qui un video che spiega come caricare un file pdf in DraftSigh

Seguendo il video dimostrativo di progeCAD 2017 Professional si intuisce facilmente come caricare un file pdf

Dopo qualche minuto di elaborazione il pdf è stato convertito in dwg.

L’importazione è riuscita, adesso non resta che pulire il file e lasciare solo quello che ci interessa.
Come si può notare dalle immagini ad ogni colore presente nel file pdf corrisponde un layer nel dwg.

A questo punto disattiviamo/eliminiamo tutto ciò che non ci interessa e facciamo un po di ordine.

Rinominiamo i layer, così li riconosciamo subito.

Con il comando elimina, presente nel menù File → Utilità → Elimina

Eliminiamo tutto il superfluo, questa utility, ci consente di tenere il file sempre pulito e leggero.

Una volta ripulito il file, è necessario posizionare le linee sulle coordinate di Palermo, in modo da non complicarci troppo il lavoro con Qgis.

Per far ciò, abbiamo inserito come riferimento esterno, un file georeferenziato e convertito in dxf della base cartografica scaricata da OpenStreetMap.

Dal menù Inserisci → riferimenti esterni, carichiamo una parte della cartografia OSM, (dallo screenshot si nota poco, ma è quel puntino all’interno del cerchio rosso)

Come si può notare le linee importate dal file pdf, sono fuori scala e posizionate a caso.

Utilizzando il comando Allinea e con un po di pazienza riusciamo, traslare le nuove linee del tram sulle coordinate di Palermo.

Adesso le linee, grossolanamente, sono sulle coordinate di Palermo, affineremo la georeferenziazione con Qgis.

Per ottenere un buon risultato finale, è opportuno georeferenziare separatamente le 4 linee che ci interessano.

Di conseguenza salviamo/esportiamo ogni linee in un nuovo file dfx.

Ecco un file dwg con la singola tratta c – d, grossolanamente posizionato sulle coordinate di Palermo.

La georeferenziazione

Per questa seconda fase è necessario un software gis, nel nostro esempio usiamo Qgis e il plugin Plugin Vector Bender spiegato in questo video da Salvatore Fiandaca

Per prima cosa importiamo il file dxf in qgis, per farlo abbiamo diversi metodi, usare i plugin  dxf2shp o dxf import/convert, o nel caso di file dfx con molte più informazioni si può usare Spatialite, tutto spiegato sempre da Salvatore Fiandaca nel suo blog pigrecoinfinito

Dove aver caricato il file dxf, salviamo lo stesso in formato shp, perchè sul formato dfx non possiamo fare modifiche.

Attiviamo il plugin Vector Bender ed iniziamo ad inserire punti per la georeferenziazione.

Questo è il risultato di un primo test, più punti inseriamo e più precisi siamo, migliore sarà il risultato finale.

…e dopo qualche  tentativo e dopo alcune correzioni manuali la linea “sembra” essere al suo posto. Salviamo il lavoro appena fatto in un nuovo file shp.

Sicuramente non è precisa come l’originale, ma rende l’idea.

Per completare il lavoro, basta ripetere la stessa procedura per le altre 3 linee rimanenti

Qualcuno si starà chiedendo… Ma non era più semplice ridisegnare le linee…?
Forse si, ma il tempo e la pazienza non mi mancano e soprattutto mi piace sperimentare, magari si può usare questo metodo con file pdf molto più complessi, ed in quel caso si risparmia un bel po di tempo…

Osservare il cambiamento di una città grazie alla cartografia: il caso di Palermo

Dopo aver letto l’articolo di @napo mappa di Trento 1915 – da un libro di Cesare Battisti, ne sono rimasto affascinato, sia per il gran lavoro fatto dalla biblioteca comunale di Trento, nel digitalizzare il contenuto del libro e renderlo di dominio pubblico e sia per la parte tecnica e dall’analisi, che si può fare agevolmente, mettendo a confronto una carta storica ed una di oggi.

Brevemente, con il plugin leaflet-tileoverlay-mask, si ottiene un effetto “spot” sulle cartografie, che ci permette di mettere a confronto, dinamicamente e istantaneamente, una carta storica con lo stato attuale.

La realizzazione tecnica, è più semplice di quello che si pensa

Subito ho pensato come poter usare questa tecnica sulle cartografie storiche e non di Palermo.

Il primo test l’ho fatto, con la cartografia del nuovo schema di massima del PRG di Palermo presentato dal Comune nel 2015 e georeferenziata da @cirospat, con mapwarper.net 

constatando, in prima persona, la bontà del lavoro fatto da @napo.

In questo caso ho semplicemente sostituito la base cartografica “L.tileLayer.mask” di riferimento, nel file di esempio fornito con plugin leaflet-tileoverlay-mask”.

Inserendo la nuova mappa tiles e centrando la mappa sulle coordinate di Palermo, il lavoro è fatto.

Nuova base tiles

var prg = L.tileLayer.mask(‘http://mapwarper.net/maps/tile/19437/{z}/{x}/{y}.png

Zoom e coordinate di base

var map = L.map(‘map’, {attributionControl:true}).setView([38.11127,13.3534422], 14);

Usando la versione originale del plugin leaflet-tileoverlay-mask, ho notato un limite, ovvero, l’impossibilità di utilizzare più basi cartografiche, per fare l’analisi.

Con il contributo fondamentale di @piersoft, sono riuscito a superare l’ostacolo.

Dopo questo piccolo test, mi sono chiesto, come poter sfruttare al meglio la tecnica.

Confrontandomi con @aborruso e @cirospat, del gruppo di opendatasicilia, sull’uso della tileoverlay-mask e conoscendo il Portale Cartografico, realizzato dalla Sispi spa (società in house del comune di Palermo), subito abbiamo pensato di utilizzarla, con le cartografie storiche. Rese disponibili dall’ottimo lavoro di scansione e georeferenziazione del geom. Liborio Plazza, dipendente del Comune di Palermo e  dalla Sispi.

L’obiettivo era chiaro, costruire un atlante, dove poter mettere a confronto, velocemente, le carte storiche con la città dei nostri giorni.

Scaricate e georeferenziate le cartografie storiche, da @aborruso e @cirospat, a me, non è rimasto altro da fare, che organizzare il materiale e dargli una veste grafica user friendly.

Spero di esserci riuscito!

L’URL è questo http://siciliahub.github.io/mappe/atlante_carto_pa/index.html

Gli strumenti che abbiamo utilizzato per il il progetto dell’atlante sono:

  1. Dati da un server WMS: scaricarli, riproiettarli, comprimerli, tassellarli e piramidarli da riga di comando, di @aborruso;
  2. Leaflet, per creare l’interfaccia di web mapping;
  3. Leaflet-hash, per generare URL che contengono livello di zoom e posizione corrente;
  4. Leaflet-tileoverlay-mask, per la sovrapposizione delle tile con effetto svg maschera, un effetto “spot“ che ci permette di vedere come era la città al tempo in un particolare punto;
  5. Sidebar-v2, per creare sidebar a scomparsa;
  6. Leaflet.MousePosition, è un semplice controllo della posizione del mouse. Esso mostra le coordinate geografiche del puntatore del mouse, mentre viene spostato sulla mappa;
  7. Leaflet-graphicscale, è un semplice barra di scala con effetto animato al cambio dello zoom;
  8. Map Warper, è uno strumento open source per georeferenziare immagini, nato grazie al contributo del progetto spacetime della Biblioteca Comunale di New York, sviluppato, ospitato e mantenuto da Tim Waters;
  9. Btns, è un piccolo modulo CSS che permette di inserire pulsanti reattivi.
  10. Leaflet.Basemaps, consente di creare un controllo dell’interfaccia utente per la scelta della mappa di base utilizzato sulla mappa.

Il codice script usato per il progetto è liberamente scaricabile dalla pagine html dell’atlante. Basta sostituire i relativi L.tileLayer.mask e il setView([38.11127,13.3534422] per adattarla alle proprie esigenze.

Gli sfondi della mappa sulla quale visualizzare le cartografie storiche sono vari Openstreetmap, Google Road e Satellite, Esri Standard e Satellite.

Alcuni esempi

Il bello di questa mappa è scoprire come questa città sia cambiata e ognuno troverà degli esempi diversi nei luoghi che conosce meglio.

Villa Trabia

La via Piersanti Mattarella, già “Via Villa Trabia” si estendeva da via Notarbartolo a poco dopo l’ingresso del CEI (l’istituto Gonzaga).

Un “fiume” limitrofo a Villa Sperlinga

Il “Passo di Rigano” che costeggia Villa Sperlinga è un colpo d’occhio.

Il mare era “più vicino”

Era subito dopo Porta Felice e probabilmente se ne sentiva molto più forte la presenza.

……. e ora scopri anche tu i cambiamenti nel tuo quartiere, …..buon viaggio nella storia cartografica della città di Palermo

Open data day 4 marzo 2017 a Palermo (u pitittu ci fazzu veniri)

(“u pitittu ci fazzu veniri” = “l’appetito gli faccio venire”, frase usata da una rete di venditori ambulanti di sfincione a Palermo per attirare l’attenzione dei passanti)

Il primo sabato di marzo è ormai come una ricorrenza sacra, si festeggia l’open data day in molte città del mondo http://opendataday.org/ e siamo contenti perchè ci incontriamo in tante persone appartenenti a mondi lavorativi e didattici diversi ma accomunati dai dati. E ovviamente Palermo non manca all’appello.

Andrea Borruso mi ha detto che potrei scrivere questo post perché è un evento che ho aspettato sin dallo scorso dicembre, da quando, prima di Natale, abbiamo fatto un incontro pubblico del Team Open Data comunale in compagnia di cittadini e appassionati di dati pubblici. E così in effetti è, mi piace l’open data day e mi ci sono appassionato da quando 4 anni fa per caso conobbi un po di persone con le quali ormai collaboro in maniera costante e felice, aumentando le mie competenze nell’ambito dei dati e del loro riuso.

Quest’anno per l’opendataday abbiamo il comune di Palermo, impegnato in un processo “culturale” di partecipazione e apertura dei dati, il Consorzio ARCA, un incubatore di imprese ormai diventato un’istituzione dell’innovazione a Palermo e OpendataSicilia, questa community di cittadini – e amici – che si divertono a creare esperimenti riusando dati, ma che hanno anche una grande abilità: essere propositivi nei confronti di pubbliche amministrazioni, scuole, e altre comunità che operano con i dati sul territorio nazionale.

Il menù del 4 marzo palermitano prevede:

  • antipasto di linee guida comunali Open Data 2017 in salsa partecipata
  • open data variegati della Polizia Municipale
  • vulnerabilità sismica degli edifici residenziali di Palermo in una mappa da open data
  • una spruzzatina di “A scuola di Opencoesione”
  • start up che usano i dati, per intenderci Smarteating
  • Università e Ricerca insieme per  iniziative e progetti in ambito open data
  • mappatura dei servizi accessibili nelle strutture ricettive
  • open data e Sanità
  • e per finire il dolce:  Web scraping per tutti, introduzione al tema e guida all’uso di alcune tecniche e strumenti

… un ni putemu lamintari st’annu, ….. u pitittu ci fazzu veniri !

Ah dimenticavo, ci vediamo il 4 marzo 2016 alle 9.30 al Consorzio ARCA in viale delle Scienze, edificio 16, Palermo.

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