Elaborazione dei dati

Introduzione

Grazie alle funzionalità di Rasdaman e dei Web Coverage Processing Services (WCPS) è possibile richiedere analisi sui Data Cube attraverso query in linguaggio rasql.

La funzione in questo pacchetto implementata, WPCS_query(), permette, di comporre, inviare e interpretare la richiesta WCPS a partire da una query inserita in linguaggio rasql.

Sono state inoltre realizzate le seguenti funzioni “ad hoc” per permettere particolari analisi dei dati:

Per maggiori approfondimenti sul servizo WCPS e sulle query:

Librerie da importare

Utilizzo delle funzioni implementate

Funzione WCPS_query

1. Esempio1: Testare il ritorno di un valore puntuale per una coverage

1.1 Valore del raster rh_ana alle ore 12.00 del 01/10/2020 in Via Rosellini, Milano (coordinate in WGS84-UTM32N (EPSG:32632) ≈ 515200,5037430)

query='for c in (rh_ana) return encode(c[E(515200),N(5037430), ansi("2020-10-01T12:00:00.000Z")], "text/csv")'
valore=WPCS_query(proper_query=query, FORMAT="text/csv", filename=NULL, query_url=NULL)
valore
# [1] "75.81543"

#Nel caso in cui volessi salvare il risultato in formato txt:
nomefile="C:\\Users\\sgrasso\\Documents\\prova.txt"
WPCS_query(proper_query=query, FORMAT="text/csv", filename=nomefile, query_url=NULL)

1.2 Restituzione di tutti i valori in un giorno (01/10/2020) dell’indice rh_ana per una una cella (Via Rosellini Milano, coord. in EPSG32632 ≈ 1515230 , 5037450):

query='for c in (rh_ana) return encode(c[E(515200),N(5037430), ansi("2020-10-01T01:00:00.000Z":"2020-10-02T00:00:00.000Z")], "text/csv")'
valori=WPCS_query(proper_query=query, FORMAT="text/csv", filename=NULL, query_url=NULL)
valori
# > [1] "78.29424,78.10179,77.06179,77.78443,77.91264,78.66537,79.25977,78.66717,78.71285,78.28491,78.76523,75.81543,72.50939,66.867,64.41194,64.49937,65.00713,68.65109,75.54008,80.41253,83.48976,84.73904,86.6781,86.30321"

# Test nel numero di valori estratti
# lista_valori=unlist(strsplit(valori, ","))
# length(lista_valori)
# > [1] 24

1.3 Restituzione del valore medio giornalierio (01/10/2020) dell’indice rh_ana per una una cella (Via Rosellini Milano, coord. in EPSG32632 ≈ 1515230 , 5037450)

Corrisponde alla media dei valori estratti all’esempio precedente 1.2

query='for c in (rh_ana) return encode(avg(c[E(515200),N(5037430), ansi("2020-10-01T01:00:00.000Z":"2020-10-02T00:00:00.000Z")]), "text/csv")'
media=WPCS_query(proper_query=query, FORMAT="text/csv", filename=NULL, query_url=NULL)
media
# > [1] "76.51809469858806"

# Test che il risultato sia corretto
# Trasformo gli oggetti della lista, ora stringhe, in valori numerici
# b=as.numeric(lista_valori) # ovvero: b=as.numeric(unlist(strsplit(valori, ",")))
# mean(b)
# > [1] 76.51809

2. Esempio2: Restituzione tramite WCPS query di un raster tematizzato

Oltre che tramite la funzione get_coverage(), anche tramite WCPS query è possibile scaricare parti di DataCubes in formto immagine o raster.
Nell’esempio proposto si veda la restituzione in formato png dell’indice fwi con un particolare tematismo

query='for $c in ( fwi ) return encode( switch case $c[ansi("2020-08-01T00:00:00.000Z")]=-9999 return {red:0; green:0; blue:0}
case $c[ansi("2020-08-01T00:00:00.000Z")]<7 return {red: 46; green: 137; blue: 50}
case $c[ansi("2020-08-01T00:00:00.000Z")]>=7 and $c[ansi("2020-08-01T00:00:00.000Z")]<10 return {red: 0; green: 255; blue: 0}
case $c[ansi("2020-08-01T00:00:00.000Z")]>=10 and $c[ansi("2020-08-01T00:00:00.000Z")]<20 return {red: 255; green: 255; blue: 0}
case $c[ansi("2020-08-01T00:00:00.000Z")]>=20 and $c[ansi("2020-08-01T00:00:00.000Z")]<40 return {red: 255; green: 127; blue: 0}
case $c[ansi("2020-08-01T00:00:00.000Z")]>=40 return {red: 255; green: 0; blue: 0}
default return {red: 255; green: 255; blue: 255}, "image/png")'

filename="C:\\Users\\sgrasso\\Documents\\fwi_20200810.png"
formato="image/png"

WPCS_query(proper_query=query, FORMAT=formato, filename=filename)
#[1] "Formato immagine"
#[1] "Immagine salvata: C:\\Users\\sgrasso\\Documents\\fwi_20200810.png"

Funzione pixel_history

Serie storica e grafico dei valori dell’indice tm2_ana per un punto (Milano)

# Definizione parametri necessari
coords<-as.numeric(c("515200", "5037430")) #Coordinate di Milano in EPSG 32632 (WGS84 - UTM32N)
coverage="t2m_ana"

coord_sys <- coverage_get_coordsys(coverage=coverage)
bands <- coverage_get_bands(coverage=coverage)
# bands
#[1] "field_1"

Richiamando la funzione con l’opzione Plot = F restituisce in output le righe successive (non il grafico).
Non sepcificando inoltre la data (date=NULL) restituisce tutti i valori di tutta la serie storica.

pixel_history(coverage = coverage, coord_sys = coord_sys, bands = bands, coords = coords, date=NULL, plot = F)
#                         Date  field_1
# 1   2020-05-18T12:00:00.000Z 24.68497
# 2   2020-05-18T13:00:00.000Z 25.96832
# 3   2020-05-18T14:00:00.000Z 26.10790
# 4   2020-05-18T15:00:00.000Z 26.64294
# 5   2020-05-18T16:00:00.000Z 26.77955
# ......................

Richiamando la funzione con l’opzione Plot = TRUE restituisce il grafico.
Di seguito un esempio specificando un intervallo di date: dal 01/09/20 al 01/11/20

#Test inserimento data inizio e data fine da parte dell'utente con plot grafico
date <- c("2020-09-01","2020-11-01") # N.B Il giorno finale è escluso dal conteggio
pixel_history(coverage = coverage, coord_sys = coord_sys, bands = bands, coords = coords, date = date, plot = TRUE)