Case Linked Data en Locatie

category:case3
Welkom bij case 3: Linked data en locatie. Trekker: Linda van den Brink 
Case 3 werkt nauw samen met case 7, Sensoren (trekker: Matthijs Vonder )
Het plan van aanpak staat in Dropbox: 
https://www.dropbox.com/s/e911lirzxsuoa9u/Plan_LODenLocatie.docx 
De tekst op deze wiki is meer gefocust dan het PvA. In het PvA staan de onderwerpen beschreven die vooraf als mogelijke inhoud van deze case werden beschouwd, terwijl de wiki zich toespitst op die onderwerpen en activiteiten die de werkgroep gekozen heeft. 
Als hoofdactiviteit in case 3 gaan we een prototype opzetten met verschillende datasets die iets te maken hebben met erfgoed en / of met locatie. We kiezen voor datasets die al als linked data beschikbaar zijn of die door de eigenaar van de data / als activiteit in een andere case al wordt omgezet naar linked data. We besteden aandacht aan het opnemen van metadata voor deze datasets (DCAT, VoID). Gaandeweg doen we ervaring op met het publiceren van linked geodata en met LD vocabulaires voor locatie, in het bijzonder GeoSPARQL (inhoudelijk, technisch, en ondersteuning door tools). 
Het prototype dat wordt gerealiseerd combineert archeologische monumentendata van de Rijksdienst Cultureel Erfgoed (RCE) met peilbuis-sensordata verkregen via Waternet. Wellicht wordt ook RCE beeldbank data gegeorefereerd (via BAG geocodeerservice) en meegenomen in dit prototype. We gaan kijken of we met federated queries de data uit verschillende endpoints kunnen combineren en ontsluiten via een website. Door het combineren kun je dan de vraag beantwoorden welke archeologische monumenten bedreigd worden door wisselende grondwaterstanden. 
De relatie tussen de vooraf bedachte onderwerpen en of/hoe deze aan bod komen in de PiLOD: 
* Internationale afstemming locatie in linked data standaarden: vloeit voort uit activiteiten die we gaan ondernemen. Opgedane kennis zullen we delen met verschillende internationale groepen. 
* linked geo data: stappen zetten om te komen tot linked geo data: wordt vormgegeven door een prototype met historisch erfgoed en geodata.
* Case 3: Sensoren en linked data: is afgesplitst als aparte case (trekker: Matthijs Vonder).
* HOOFDACTIVITEIT: Erfgoed en linked data en locatie: wordt vormgegeven door een prototype met historisch erfgoed en geodata.
* Statistische data linken aan locatie: geparkeerd, wordt misschien later door geïnteresseerden opgepakt.
Ik (Linda) ben overigens vrijdagochtend doorgaans bij Geonovum op kantoor dus wie de conceptual Friday sessies bezoekt kan mij daar ontmoeten. Vrije inloop!
Er is ook een lijst van geïnteresseerden in case 3 en case 7. 
* case 3-7 email lijst
category:case3
= Use case voor de case 3/7 applicatie = 
Use case: Archeologisch beheerder gebruikt "archeologische degradatie-webpagina"
Primaire actor: archeologisch monumentbeheerder
Doel: inzicht krijgen in welke archeologische monumenten het ernstigst worden blootgesteld aan grondwaterstandswisselingen, zodat hierop actie (buiten scope van de use case) ondernomen kan worden.
Auteur: Rein van 't Veer, 26-3-2014
== Main success scenario ==
* De applicatie toont op een kaart archeologische monumenten en peilbuislocaties.
* De applicatie interpoleert zelf voor iedere archeologisch monument ontbrekende meetperiodes indien er binnen een straal van 1 kilometer rondom het monument geen peilbuizen met ononderbroken meetperiodes zijn.
* De degradatie is gebaseerd op de hevigheid van de grondwaterstandswisseling die het dichtst in de buurt van het het monument is gemeten: 
* De maat voor de degradatie is gebaseerd op de jaarlijkse som van de differentiatie van de grondwaterstand over de periode van een maand (dit is een aanname voor een zinvolle maat voor het moment). 
* Bij openen van de applicatie zoomt de applicatie automatisch naar de vindplaats die het afgelopen jaar aan de grootste grondwaterstandswisselingen onderhevig is geweest.
* De applicatie toont in kleurschakeringen (1 kleur per archeologisch monument) van groen (veilig) tot rood (zware wisselingen) de degradatie waaraan het monument onderhevig is geweest.
* De beheerder kan op een monument klikken en hiermee aanvullende informatie over het monument tonen, waaronder een grafiekje van de grondwaterstanden in de peilbuis.
* De beheerder kan zien op welke peilbuisdata de degradatie-berekening is gebaseerd doordat er lijnen zijn getrokken van het middelpunten van de monumentcontouren naar de peilbuis-puntlocaties waar de metingen zijn verricht.
* De beheerder kan in een tekstvak een plaats intypen zodat de kaart naar deze locatie zoomt.
* De beheerder kan de kaart verschuiven en schalen (in en uitzoomen, standaard web mapping functionaliteit)
== Aannames ==
1. De maat van degradatie op basis van het bovenstaande model is qua relevantie een volledige gok.
2. Extrapolatie van missende peilbuisdata kan door tussenliggende periodes lineair te interpoleren. Complexere modellen zijn later altijd nog mogelijk.
=Werkzaamheden=
1a. Metadata beschrijvingen over de gehele sets maken (Rein, Han)
*	o.a. wie is eigenaar van de set, waar staat de set etc
*	archeologische monumenten
*	peilbuizen
1b. Vocabulaires onderzoeken
Beschrijving peilbuisdata waar een vocabulaire voor nodig is. 
*	Twee redenen om een bekende sensor vocabulaire te gebruiken: omdat dan anderen het ook kunnen snappen, maar ook omdat je er dan mogelijk een reasoner over kan gebruiken. Zijn er ook domeinspecifieke reasoners voor?
*	zie demo “context-tooltje” van Thijs Brentjes
*	kijken naar vocabulaires die er al zijn mbt sensordata SNN, ...(Roel, Linda, Ann)
** SSN
** WaterML
** Data cube
*	geo vocabulaires (Linda, Rein, Thijs) (edit door Rein van 't Veer: 28-5-2014)
**	keuze maken (Geosparql, basicGeo, GeoJson, neogeo, ...) Keuze is gevallen op GeoSPARQL-well known text 
1c. Strategie(n) onderzoeken tav (dynamische) grootschalige sensor data ontsluiting (Arnoud, Matthijs)
*	denk aan situatie waarbij alle peilbuizen in NL elk uur een stand doorgeven. Ergo: een immer groeiende set data
*	enkele mogelijkheden
**	alleen soort metadata (gemiddelden, laatste waarde) als LOD (en geen raw data)
**	volledige dataset (meta + sensor) als LOD -> alles “vertrippelen”
**	sensordata in “normale” database en achter een URI-proxy zetten
**	Json / Json-LD (zie demo Thijs Brentjes)
*	Alles kan, maar wat is handig (en in welke situatie)
2.a Onderzoek naar mogelijkheden/beperkingen bij keuze voor Pilod platform
*	Virtuoso 7.1 (is al geïnstalleerd, maar geeft nog wat issues)
*	of combi van Sesame en USeekM installeren (zoals ook door DEN is gebruikt) Rein zal kijken of de huidige PiLOD Virtuoso installatie de use case ondersteunt. (edit door Rein van 't Veer: 28-5-2014)
2b. n-triples maken voor alle peilbuizen in alle lagen (Arnoud iom Rein)
*	juiste formaat voor de coördinaten (edit door Rein van 't Veer: 28-5-2014)
*	hoe doen we de sensor data? Rob van Dort maakt een SSN-geannoteerd voorbeeld (edit door Rein van 't Veer: 28-5-2014)
*	eerst even: laatste meting (tijdstip + waarde)
*	wat doen we met afgesloten buizen? Afgesloten peilbuizen worden niet geextrapoleerd (edit door Rein van 't Veer: 28-5-2014)
**	expliciet toevoegen van start en eind tijdstip aan de data
*	Berekenen van “differentiatie van de grondwaterstand” als soort maat voor potentiele aantasting (Arnoud en Matthijs)
**	hoe uitrekenen (ipv de random dummy)
**	welke eenheid (cm/jaar?)
**	alleen laatste waarde en/of ook per jaar
* URI strategie: wijzigen in: peilbuizen.pilod.nl (ipv peilbuizen.nl) is gedaan, nog zorgen voor content negotiation (edit door Rein van 't Veer: 28-5-2014)
*	Originele Sensordata als LOD opslaan (Arnoud en Matthijs)
* http://peilbuizen.pilod.nl subdomein verwijst door naar een linked data viewer (SNORQL) die data als webpagina's kan serveren (toegevoegd door Rein van 't Veer: 28-5-2014)
3. Gecombineerde queries/federated queries (case 3)
* 	Eerst: Kunnen uitvoeren van de Queries op de data sets (Rein)
*	Indien mogelijk: in 1 keer 1 query over verschillende end-points (federated)
*	dezelfde query achterelkaar/parallel over verschillende end-points en combineer resultaat
*	NB: moet SPARQL1.1 compliant zijn
4. Tonen sensordata
*	Gebruik GeoJson, Json-LD in de eind applicatie tbv visualisatie van de resultaten (Thijs, Rein, Arnoud)
*	Ook tonen van de sensordata mbv grafiek component , bv D3 (Arnoud, Thijs en Rein)
5. Combinaties met andere datasets (indien makkelijk en tijd toestaat)
*	Beeldbank (bv. archeologische opgravingen / voorwerpen)
*	Zijn andere grondwaterstanden beschikbaar? Bijv. via DINO
*	Info over grondsamenstellingen
6. Visualisatie als screencast voor slotbijeenkomst (toegevoegd door Rein van 't Veer: 28-5-2014)
* Video toont kaart met contouren van archeologische monumenten in verschillende kleurschakeringen. Kleurschakeringen geven aan in welke mate de monumenten zijn blootgesteld aan grondwaterstandswisselingen. De gebruiker verschuift het kaartbeeld en zoomt in om te tonen dat het geen statische afbeelding is maar een web-framework.
* De gebruiker klikt een contour aan. De contour toont nu een popup box die informatie toont over de vindplaats. De eigenschap-labels (predicates) zijn weergegeven als hyperlinks. 
* De gebruiker klikt een hyperlink van een eigenschap aan, die de gebruiker naar een andere pagina brengt met wat informatie over de eigenschap, als demonstratie van semantisch-web principes in webpagina's
* De gebruiker gaat terug naar de toepassing en klikt een verbindingslijn aan tussen een vindplaats en een peilbuis. De verbindingslijn geeft een popup box met de afstand. De gebruiker sluit de box.
* De gebruiker klikt op de peilbuis waarmee de contour verbonden is. De toepassing toont een popup box met eigenschappen van de peilbuis. Ook hier zijn de eigenschap-labels (predicates) weergegeven als hyperlinks. 
* Aanklikken van een van de peilbuis eigenschap-hyperlinks opent een pagina die uitleg geeft over deze eigenschap. De gebruiker sluit de box. 
* De video eindigt.
= Verslagen = 
* Resultaat_van_de_carrousel_Case_Linked_data_en_locatie
* werkgroepbijeenkomst 13 december 2013
* Werkgroepbijeenkomst 29 januari 2014 en vervolg
* Werkgroepbijeenkomst 4 maart 2014: Gezamenlijke bijeenkomst case 3 en case 7
* Verslag Linking Geospatial Data
* Werkgroepbijeenkomst 12 maart 2014: Gezamenlijke bijeenkomst case 3 en case 7
* Conceptual friday 11 april 2014: Guest speaker Kostis Kyzirakos on spatial/temporal extensions of RDF and SPARQL
* Conceptual friday 2 mei 2014: DataCube voor sensor data met Christophe Gueret