Werkgroepbijeenkomst 4 maart 2014

category:case3
category:case7
= Verslag van de werksessie van case 3 en case 7 op 4 maart 2014=
Aanwezig: 
* Matthijs Vonder (TNO)
* Arnoud de Jong (TNO)
* Rein van 't Veer (Stichting DEN)
* Linda van den Brink (Geonovum)
* Han Geurtes (CGI)
* Roel Stap (Data4Use)
* Ann Loogman (WaterNet)
* Ed Visser (Gemeente Den Haag)
* Thijs Brentjens (Brentjens Geo-ICT)
Organisatorisch: Tussen eind januari en deze bijeenkomst zijn veel praktische stappen gezet. Roel Stap geeft aan veel gemist te hebben omdat de communcatie tussen een paar personen via mail verliep. Verzoek om of een mailing lijst op te zetten of in het vervolg de hele werkgroep op de cc te zetten. Wie niet geïnteresseerd is in alle mailwisseling kan zich laten uitschrijven. We opteren voor dat laatste, omdat een mailinglijst opzetten bij navragen niet heel eenvoudig te regelen blijkt te zijn. 
Link naar de slides op Dropbox: https://www.dropbox.com/s/caygofg7lcl78s3/20140304%20PiLOD%20-%20Case%203En7Werksessiev8.pptx
== Prototype 1: Scenario archeologische monumenten en grondwaterstanden==
Het prototype waarin archeologische monumentendata van Rijksdienst Cultureel Erfgoed wordt gecombineerd met grondwaterstanden verkregen uit peilbuizen van WaterNet, is in gevorderde staat van ontwikkeling. Rein van 't Veer laat een demo zien die te benaderen is op http://erfgoed.nl/geosparql/peilbuizen.html. Dit draait op Sesame met UseekM. Wens is om dit op Virtuoso draaiend te krijgen, maar dat is nog niet gelukt. Rein is bezig aan een SPARQL query die alleen die peilbuizen oplevert die binnen de contour van een monument liggen. Deze levert echter nog niet het verwachte resultaat op. 
Thijs heeft op basis van de GeoJSON output van een andere demo van Rein geexperimenteerd met het verrijken van GeoJSON met een JSON-LD @context. Dit is een interessante ontwikkeling volgens de aanwezigen en zelfs mogelijk een mijlpaal in het overbruggen van de kloof tussen geodata en het semantisch web. GeoJSON is een eenvoudig te gebruiken formaat voor ontwikkelaars maar een heel plat formaat; door middel van een JSON-LD @context kun je de semantiek van de datavelden bekend maken. Bestaande applicaties die (Geo)JSON begrijpen, hebben hier geen last van, terwijl linked data toepassingen daardoor de JSON data als linked data kunnen gaan gebruiken. Het toevoegen van een @context is bovendien eenvoudig te doen door middel van een door Thijs ontwikkeld webformulier. Het is interessant om dit bijvoorbeeld op PDOK toe te passsen of de ontwikkelaars van GeoServer te tippen om hier iets mee te gaan doen. 
Voor dit scenario betekent dit dat we extern aan de peilbuisdata een @context met de betekenis kunnen toevoegen. En dat we ook aan de peilbuisdata een JSON output moeten geven zodat dit kan. Dit is interessant voor sensordata omdat het wat efficiënter is dan triples. Er moet dan wel getest worden of je niet tegen JSON-LD beperkingen aan loopt. 
== Prototype 2 ==
Dit prototype beoogt om seismische data (grondtrillingen) te koppelen met de ligging van monumentale panden en met behulp van een voorspellend model de panden te kunnen aanwijzen die risico lopen om in te storten bij meer aardbevingen. Han Geurts is bezig om voor dit prototype de benodigde data bij elkaar te krijgen. Dit betreft data van meetstations die voortdurend aardschokken meten, bouwkundige variabelen over gebouwen die je kunt monitoren, en mogelijk in gebouwen te plaatsen sensoren (rekstrookjes). Han's vraag aan de groep is: zodra hij de data bij elkaar heeft, kunnen wij dan helpen met het linked maken daarvan? Advies van de groep is om eerst met een eigen datastore, geoptimaliseerd op wat er nodig is, te werken en de modellen te ontwikkelen tot het werkt, en er dan pas linked open data van te maken.
== Vervolgstappen ==
* Afstemmen wat de volgorde van deze vervolgstappen moet zijn! De rest van de stappen in deze lijst staan nu dus nog niet op volgorde.
* Rippen website: ophalen peilbuislocaties (voltooid)
* Rippen website: ophalen sensordata (voltooid)
* Coördinaten hieruit converteren van RD naar lon, lat (voltooid)
* Waterstandsverschillen berekenen
* "proto-LOD" maken: data omzetten in n-triples, lon/lat naar GeoSPARQL conforme POINTS converteren, in triple store zetten (voltooid)
* Hoe moeten we de dynamische sensor data ontsluiten?
* Een sensor vocabulaire gebruiken (bijvoorbeeld SSN). (Roel, Linda) 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?
* Een URI domein kiezen: peilbuizen.pilod.nl. (voltooid)
* Overzetten op PiLOD platform (Virtuoso, of Sesame + USeeKM)
* Metadata voor de datasets: kijken wat er nog voor vervolgstap kan zijn na het door Ed verrichte basiswerk. (Ed, Rein, Han)
* Keuze maken uit geo vocabulaires (Linda, Rein, Thijs)
* Experimenteren met gecombineerde (federated) queries. Nu lage prio, geen persoon aan gekoppeld. 
* Combinatie met nog meer datasets, bv RCE beeldbank, DINO grondwaterstanden
Acties: 
* Rein: Demo 12 maart geven. Hij laat dan zien hoe ver we zijn met prototype 1.
* Linda: Presentatieslot op april bijeenkomst van PiLOD vragen voor Thijs zodat hij over GeoJSON-LD kan vertellen.
* Thijs: URI resolver tool opzoeken. Hij kwam er laatst 1 tegen.