GeoTriples: Transforming geospatial data into RDF graphs using R2RML and RML mappings

A lot of geospatial data has become available at no charge in many countries recently. Geospatial data that is currently made available by government agencies usually do not follow the linked data paradigm. In the few cases where government agencies do follow the linked data paradigm (e.g., Ordnance Survey in the United Kingdom), specialized scripts have been used for transforming geospatial data into RDF. In this paper we present the open source tool GeoTriples which generates and processes extended R2RML and RML mappings that transform geospatial data from many input formats into RDF. GeoTriples allows the transformation of geospatial data stored in raw files (shapefiles, CSV, KML, XML, GML and GeoJSON) and spatially-enabled RDBMS (PostGIS and MonetDB) into RDF graphs using well-known vocabularies like GeoSPARQL and stSPARQL, but without being tightly coupled to a specific vocabulary. GeoTriples has been developed in European projects LEO and Melodies and has been used to transform many geospatial data sources into linked data. We study the performance of GeoTriples experimentally using large publicly available geospatial datasets, and show that GeoTriples is very efficient and scalable especially when its mapping processor is implemented using Apache Hadoop

A survey of RDB to RDF translation approaches and tools

ISRN I3S/RR 2013-04-FR 24 pagesRelational databases scattered over the web are generally opaque to regular web crawling tools. To address this concern, many RDB-to-RDF approaches have been proposed over the last years. In this paper, we propose a detailed review of seventeen RDB-to-RDF initiatives, considering end-to-end projects that delivered operational tools. The different tools are classified along three major axes: mapping description language, mapping implementation and data retrieval method. We analyse the motivations, commonalities and differences between existing approaches. The expressiveness of existing mapping languages is not always sufficient to produce semantically rich data and make it usable, interoperable and linkable. We therefore briefly present various strategies investigated in the literature to produce additional knowledge. Finally, we show that R2RML, the W3C recommendation for describing RDB to RDF mappings, may not apply to all needs in the wide scope of RDB to RDF translation applications, leaving space for future extensions

SETL: A programmable semantic extract-transform-load framework for semantic data warehouses

In order to create better decisions for business analytics, organizations increasingly use external structured, semi-structured, and unstructured data in addition to the (mostly structured) internal data. Current Extract-Transform-Load (ETL) tools are not suitable for this “open world scenario” because they do not consider semantic issues in the integration processing. Current ETL tools neither support processing semantic data nor create a semantic Data Warehouse (DW), a repository of semantically integrated data. This paper describes our programmable Semantic ETL (SETL) framework. SETL builds on Semantic Web (SW) standards and tools and supports developers by offering a number of powerful modules, classes, and methods for (dimensional and semantic) DW constructs and tasks. Thus it supports semantic data sources in addition to traditional data sources, semantic integration, and creating or publishing a semantic (multidimensional) DW in terms of a knowledge base. A comprehensive experimental evaluation comparing SETL to a solution made with traditional tools (requiring much more hand-coding) on a concrete use case, shows that SETL provides better programmer productivity, knowledge base quality, and performance.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Aspects of semantic ETL

Tesi en modalitat de cotutela: Universitat Politècnica de Catalunya i Aalborg UniversitetBusiness Intelligence tools support making better business decisions by analyzing available organizational data. Data Warehouses (DWs), typically structured with the Multidimensional (MD) model, are used to store data from different internal and external sources processed using Extract-Transformation-Load (ETL) processes. On-Line analytical Processing (OLAP) queries are applied on DWs to derive important business-critical knowledge. DW and OLAP technologies perform efficiently when they are applied on data that are static in nature and well organized in structure. Nowadays, Semantic Web technologies and the Linked Data principles inspire organizations to publish their semantic data, which allow machines to understand the meaning of data, using the Resource Description Framework (RDF) model. In addition to traditional (non-semantic) data sources, the incorporation of semantic data sources into a DW raises the additional challenges of schema derivation, semantic heterogeneity, and schema and data management model over traditional ETL tools. Furthermore, most SW data provided by business, academic and governmental organizations include facts and figures, which raise new requirements for BI tools to enable OLAP-like analyses over those semantic (RDF) data. In this thesis, we 1) propose a layer-based ETL framework for handling diverse semantic and non-semantic data sources by addressing the challenges mentioned above, 2) propose a set of high-level ETL constructs for processing semantic data, 3) implement appropriate environments (both programmable and GUI) to facilitate ETL processes and evaluate the proposed solutions. Our ETL framework is a semantic ETL framework because it integrates data semantically. We propose SETL, a unified framework for semantic ETL. The framework is divided into three layers: the Definition Layer, ETL Layer, and Data Warehouse Layer. In the Definition Layer, the semantic DW (SDW) schema, sources, and the mappings among the sources and the target are defined. In the ETL Layer, ETL processes to populate the SDW from sources are designed. The Data Warehouse Layer manages the storage of transformed semantic data. The framework supports the inclusion of semantic (RDF) data in DWs in addition to relational data. It allows users to define an ontology of a DW and annotate it with MD constructs (such as dimensions, cubes, levels, etc.) using the Data Cube for OLAP (QB4OLAP) vocabulary. It supports traditional transformation operations and provides a method to generate semantic data from the source data according to the semantics encoded in the ontology. It also provides a method to connect internal SDW data with external knowledge bases. On top of SETL, we propose SETLCONSTUCT where we define a set of high-level ETL tasks/operations to process semantic data sources. We divide the integration process into two layers: the Definition Layer and Execution Layer. The Definition Layer includes two tasks that allow DW designers to define target (SDW) schemas and the mappings between (intermediate) sources and the (intermediate) target. To create mappings among the sources and target constructs, we provide a mapping vocabulary called S2TMAP. Different from other ETL tools, we propose a new paradigm: we characterize the ETL flow transformations at the Definition Layer instead of independently within each ETL operation (in the Execution Layer). This way, the designer has an overall view of the process, which generates metadata (the mapping file) that the ETL operators will read and parametrize themselves with automatically. In the Execution Layer, we propose a set of high-level ETL operations to process semantic data sources. Finally, we develop a GUI-based semantic BI system SETLBI to define, process, integrate, and query semantic and non-semantic data. In addition to the Definition Layer and the ETL Layer, SETLBI has the OLAP Layer, which provides an interactive interface to enable OLAP analysis over the semantic DWLes eines d’Intel·ligència Empresarial (BI), conegudes en anglès com Business Intelligence, donen suport a la millora de la presa de decisions empresarials mitjançant l’anàlisi de les dades de l’organització disponibles. Els magatzems de dades, o data warehouse, (DWs), típicament estructurats seguint el model Multidimensional (MD), s’utilitzen per emmagatzemar dades de diferents fonts, tant internes com externes, processades mitjançant processos Extract- Transformation-Load (ETL). Les consultes de processament analític en línia (OLAP) s’apliquen als DW per extraure coneixement crític en l’àmbit empresarial. Els DW i les tecnologies OLAP funcionen de manera eficient quan s’apliquen sobre dades de natura estàtica i ben estructurades. Avui en dia, les tecnologies de la Web Semàntica (SW) i els principis Linked Data (LD) inspiren les organitzacions per publicar les seves dades en formats semàntics, que permeten que les màquines entenguin el significat de les dades, mitjançant el llenguatge de descripció de recursos (RDF). Una de les raons per les quals les dades semàntiques han tingut tant d’èxit és que es poden gestionar i fer que estiguin disponibles per tercers amb poc esforç, i no depenen d’esquemes de dades sofisticats. A més de les fonts de dades tradicionals (no semàntiques), la incorporació de fonts de dades semàntiques en un DW planteja reptes addicionals tals com derivar-hi esquema, l’heterogeneïtat semàntica i la representació de l’esquema i les dades a través d’eines d’ETL. A més, la majoria de dades SW proporcionades per empreses, organitzacions acadèmiques o governamentals inclouen fets i figures que representen nous reptes per les eines de BI per tal d’habilitar l’anàlisi OLAP sobre dades semàntiques (RDF). En aquesta tesi, 1) proposem un marc ETL basat en capes per a la gestió de diverses fonts de dades semàntiques i no semàntiques i adreçant els reptes esmentats anteriorment, 2) proposem un conjunt d’operacions ETL per processar dades semàntiques, i 3) la creació d’entorns apropiats de desenvolupament (programàtics i GUIs) per facilitar la creació i gestió de DW i processos ETL semàntics, així com avaluar les solucions proposades. El nostre marc ETL és un marc ETL semàntic perquè Es capaç de considerar e integrar dades de forma semàntica. Els següents paràgrafs elaboren sobre aquests contribucions. Proposem SETL, un marc unificat per a ETL semàntic. El marc es divideix en tres capes: la capa de definició, la capa ETL i la capa DW. A la capa de definició, es defineixen l’esquema del DW semàntic (SDW), les fonts i els mappings entre les fonts i l’esquema del DW. A la capa ETL, es dissenyen processos ETL per popular el SDW a partir de fonts. A la capa DW, es gestiona l’emmagatzematge de les dades semàntiques transformades. El nostre marc dóna suport a la inclusió de dades semàntiques (RDF) en DWs, a més de dades relacionals. Així, permet als usuaris definir una ontologia d’un DW i anotar-la amb construccions MD (com ara dimensions, cubs, nivells, etc.) utilitzant el vocabulari Data Cube for OLAP (QB4OLAP). També admet operacions de transformació tradicionals i proporciona un mètode per generar semàntica de les dades d’origen segons la semàntica codificada al document ontologia. També proporciona un mètode per connectar l’SDW amb bases de coneixement externes. Per tant, crea una base de coneixement, composta per un ontologia i les seves instàncies, on les dades estan connectades semànticament amb altres dades externes / internes. Per fer-ho, desenvolupem un mètode programàtic, basat en Python, d’alt nivell, per realitzar les tasques esmentades anteriorment. S’ha portat a terme un experiment complet d’avaluació comparant SETL amb una solució elaborada amb eines tradicional (que requereixen molta més codificació). Com a cas d’ús, hem emprat el Danish Agricultural dataset, i els resultats mostren que SETL proporciona un millor rendiment, millora la productivitat del programador i la qualitat de la base de coneixement. La comparació entre SETL i Pentaho Data Integration (PDI) mostra que SETL és un 13,5% més ràpid que PDI. A més de ser més ràpid que PDI, tracta les dades semàntiques com a ciutadans de primera classe, mentre que PDI no conté operadors específics per a dades semàntiques. A sobre de SETL, proposem SETLCONSTUCT on definim un conjunt de tasques d’alt nivell / operacions ETL per processar fonts de dades semàntiques i orientades a encapsular i facilitar la creació de l’ETL semàntic. Dividim el procés d’integració en dues capes: la capa de definició i la capa d’execució. La capa de definició inclou dues tasques que permeten definir als dissenyadors de DW esquemes destí (SDW) i mappings entre fonts (o resultats intermedis) i l’SDW (potencialment, altres resultats intermedis). Per crear mappings entre les fonts i el SDW, proporcionem un vocabulari de mapping anomenat Source-To-Target Mapping (S2TMAP). A diferència d’altres eines ETL, proposem un nou paradigma: les transformacions del flux ETL es caracteritzen a la capa de definició, i no de forma independent dins de cada operació ETL (a la capa d’execució). Aquest nou paradigma permet al dissenyador tenir una visió global del procés, que genera metadades (el fitxer de mapping) que els operadors ETL individuals llegiran i es parametritzaran automàticament. A la capa d’execució proposem un conjunt d’operacions ETL d’alt nivell per processar fonts de dades semàntiques. A més de la neteja, la unió i la transformació per dades semàntiques, proposem operacions per generar semàntica multidimensional i actualitzar el SDW per reflectir els canvis en les fonts. A més, ampliem SETLCONSTRUCT per permetre la generació automàtica de flux d’execució ETL (l’anomenem SETLAUTO). Finalment, proporcionem una àmplia avaluació per comparar la productivitat, el temps de desenvolupament i el rendiment de SETLCONSTRUCT i SETLAUTO amb el marc anterior SETL. L’avaluació demostra que SETLCONSTRUCT millora considerablement sobre SETL en termes de productivitat, temps de desenvolupament i rendiment. L’avaluació mostra que 1) SETLCONSTRUCT utilitza un 92% menys de caràcters mecanografiats (NOTC) que SETL, i SETLAUTO redueix encara més el nombre de conceptes usats (NOUC) un altre 25%; 2) utilitzant SETLCONSTRUCT, el temps de desenvolupament es redueix gairebé a la meitat en comparació amb SETL, i es redueix un altre 27 % mitjançant SETLAUTO; 3) SETLCONSTRUCT es escalable i té un rendiment similar en comparació amb SETL. Finalment, desenvolupem un sistema de BI semàntic basat en GUI SETLBI per definir, processar, integrar i consultar dades semàntiques i no semàntiques. A més de la capa de definició i de la capa ETL, SETLBI té una capa OLAP, que proporciona una interfície interactiva per permetre l’anàlisi OLAP d’autoservei sobre el DW semàntic. Cada capa està composada per un conjunt d’operacions / tasques. Per formalitzar les connexions intra i inter-capes dels components de cada capa, emprem una ontologia. La capa ETL amplia l’execució de la capa de SETLCONSTUCT afegint operacions per processar fonts de dades no semàntiques. Per últim, demostrem el sistema final mitjançant el cens de la població de Bangladesh (2011). La solució final d’aquesta tesi és l’eina SETLBI . SETLBI facilita (1) als dissenyadors del DW amb pocs / sense coneixements de SW, integrar semànticament les dades (semàntiques o no) i analitzar-les emprant OLAP, i (2) als usuaris de la SW els permet definir vistes sobre dades semàntiques, integrar-les amb fonts no semàntiques, i visualitzar-les segons el model MD i fer anàlisi OLAP. A més, els usuaris SW poden enriquir l’esquema SDW generat amb construccions RDFS / OWL. Prenent aquest marc com a punt de partida, els investigadors poden emprar-lo per a crear SDWs de forma interactiva i automàtica. Aquest projecte crea un pont entre les tecnologies BI i SW, i obre la porta a altres oportunitats de recerca com desenvolupar tècniques de DW i ETL comprensibles per les màquines.(Danskere) Business Intelligence (BI) værktøjer understøtter at tage bedre forretningsbeslutninger, ved at analysere tilgængelige organisatoriske data. Data Warehouses (DWs), typisk konstrueret med den Multidimensionelle (MD) model, bruges til at lagre data fra forskellige interne og eksterne kilder, der behandles ved hjælp af Extract-Transformation-Load (ETL) processer. On-Line Analytical Processing (OLAP) forespørgsler anvendes på DWs for at udlede vigtig forretningskritisk viden. DW og OLAP-teknologier fungerer effektivt, når de anvendes på data, som er statiske af natur og velorganiseret i struktur. I dag inspirerer Semantic Web (SW) teknologier og Linked Data (LD) principper organisationer til at offentliggøre deres semantiske data, som tillader maskiner at forstå betydningen af denne, ved hjælp af Resource Description Framework (RDF) modellen. En af grundene til, at semantiske data er blevet succesfuldt, er at styringen og udgivelsen af af dataene er nemt, og ikke er afhængigt af et sofistikeret skema. Ud over problemer ved overførslen af traditionelle (ikke-semantiske) databaser til DWs, opstår yderligere udfordringer ved overførslen af semantiske databaser, såsom skema nedarvning, semantisk heterogenitet samt skemaet for data repræsentation over traditionelle ETL værktøjer. På den anden side udgør en stor del af den semantiske data der bliver offentliggjort af virksomheder, akademikere samt regeringer, af figurer og fakta, der igen giver nye problemstillinger og krav til BI værktøjer, for at gøre OLAP lignende analyser over de semantiske data mulige. I denne afhandling gør vi følgende: 1) foreslår et lag-baseret ETL framework til at håndterer multiple semantiske og ikke-semantiske datakilder, ved at svare på udfordringerne nævnt herover, 2) foreslår en mængde af ETL operationer til at behandle semantisk data, 3) implementerer passende miljøer (både programmerbare samt grafiske brugergrænseflader), for at lette ETL processer og evaluere den foreslåede løsning. Vores ETL framework er et semantisk ETL framework, fordi det integrerer data semantisk. Den følgende sektion forklarer vores bidrag. Vi foreslår SETL, et samlet framework for semantisk ETL. Frameworket er splittet i tre lag: et definitions-lag, et ETL-lag, og et DW-lag. Det semanvii tiske DW (SWD) skema, datakilder, samt sammenhængen mellem datakilder og deres mål, er defineret i definitions-laget. I ETL-laget designes ETLprocesser til at udfylde SDW fra datakilderne. DW-laget administrerer lagring af transformerede semantiske data. Frameworket understøtter inkluderingen af semantiske (RDF) data i DWs ud over relationelle data. Det giver brugerne mulighed for at definere en ontologi for et DW og annotere med MD-konstruktioner (såsom dimensioner, kuber, niveauer osv.) ved hjælp af Data Cube til OLAP (QB4OLAP) ordforrådet. Det understøtter traditionelle transformations operationer, og giver en metode til at generere semantiske data fra de oprindelige data, i henhold til semantikken indkodet i ontologien. Det muliggør også en metode til at forbinde interne SDW data med eksterne vidensbaser. Herved skaber det en vidensbase, der er sammensat af en ontologi og dets instanser, hvor data er semantisk forbundet med andre eksterne / interne data. Vi udvikler et høj niveau Python-baseret programmerbart framework for at udføre de ovennævnte opgaver. En omfattende eksperimentel evaluering, der sammenligner SETL med en traditionel løsning (hvilket krævede meget manuel kodning), om brugen af danske landbrugsog forretnings datasæt, viser at SETL præsterer bedre, programmør produktivitet og vidensbase kvalitet. Sammenligningen mellem SETL og Pentaho Data Integration (PDI) ved behandling af en semantisk kilde viser, at SETL er 13,5% hurtigere end PDI. Udover SETL, foreslår vi SETLCONSTRUCT hvor vi definerer et sæt ETLoperationer på højt niveau til behandling af semantiske datakilder. Vi deler integrationsprocessen i to lag: Definitions-lag og eksekverings-lag. Definitionslaget indeholder to opgaver, der giver DW designere muligheden for at definere (SDW) skemaer, og kortlægningerne mellem kilder og målet. For at oprette kortlægning mellem kilderne og målene, leverer vi et kortlægnings ordforråd kaldet Source-to-Target Mapping (S2TMAP). Forskelligt fra andre ETL-værktøjer foreslår vi et nyt paradigme: vi karakteriserer ETLflowtransformationerne i definitions-laget i stedet for uafhængigt inden for hver ETL-operation (i eksekverings-laget). På denne måde har designeren et overblik over processen, som genererer metadata (kortlægningsfilen), som ETL operatørerne vil læse og parametrisere automatisk. I eksekverings-laget foreslår vi en mængde høj niveau ETL-operationer til at behandle semantiske datakilder. Udover rensning, sammenføjning og datatypebaseret transformationer af semantiske data, foreslår vi operationer til at generere multidimensionel semantik på data-niveau og operationer til at opdatere et SDW for at afspejle ændringer i kilde-dataen. Derudover udvider vi SETLCONSTRUCT for at muliggøre automatisk ETL-eksekveringsstrømgenerering (vi kalder det SETLAUTO). Endelig leverer vi en omfattende evaluering for at sammenligne produktivitet, udviklingstid og ydeevne for scon og SETLAUTO med den tidligere ramme SETL. Evalueringen viser, at SETLCONSTRUCT forbedres markant i forhold til SETL med hensyn til produktivitet, udviklingstid og ydeevne. Evalueringen viser, at 1) SETLCONSTRUCT bruger 92% færre antal indtastede tegn (NOTC) end SETL, og SETLAUTO reducerer antallet af brugte begreber (NOUC) yderligere med 25%; 2) ved at bruge SETLCONSTRUCT, er udviklingstiden næsten halveret sammenlignet med SETL, og skæres med yderligere 27% ved hjælp af SETLAUTO; 3) SETLCONSTRUCT er skalerbar og har lignende ydelse sammenlignet med SETL. Til slut udvikler vi et GUI-baseret semantisk BI system SETLBI for at definere, processere, integrere og lave forespørgsler på semantiske og ikkesemantiske data. Ud over definitions-laget og ETL-laget, har SETLBI et OLAP-lag, som giver en interaktiv grænseflade for at muliggøre selvbetjenings OLAP analyser over det semantiske DW. Hvert lag er sammensat af en mængde operationer/opgaver. Vi udarbejder en ontologi til at formalisere intra-og ekstra-lags forbindelserne mellem komponenterne og lagene. ETLlaget udvider eksekverings-laget af SETLCONSTUCT ved at tilføje operationer til at behandle ikke-semantiske datakilder. Vi demonstrerer systemet ved hjælp af Bangladesh population census 2011 datasættet. Sammenfatningen af denne afhandling er BI-værktøjet SETLBI . SETLBI fremmer (1) DW-designere med ringe / ingen SW-viden til semantisk at integrere semantiske og / eller ikke-semantiske data og analysere det i OLAP stil, og (2) SW brugere med grundlæggende MD-baggrund til at definere MDvisninger over semantiske data, der aktiverer OLAP-lignende analyse. Derudover kan SW-brugere berige det genererede SDW-skema med RDFS / OWLkonstruktioner. Med udgangspunkt i frameworket som et grundlag kan forskere sigte mod at udvikle yderligere interaktive og automatiske integrationsrammer for SDW. Dette projekt bygger bro mellem de traditionelle BIteknologier og SW-teknologier, som igen vil åbne døren for yderligere forskningsmuligheder som at udvikle maskinforståelige ETL og lagerteknikker.Postprint (published version

Geotriples: a tool for publishing earth observation and geospatial data as rdf graphs using the r2rml mapping language

Τα τελευταία χρόνια ένας ολοένα αυξανόμενος όγκος δεδομένων παρατήρησης γης γίνεται διαθέσιμος στην Ευρώπη και την Αμερική. Τα συνδεδεμένα δεδομένα είναι ένα μοντέλο το οποίο μελετάει τον τρόπο με τον οποίο τα δεδομένα μπορούν να γίνουν διαθέσιμα στον παγκόσμιο ιστό και να διασυνδεθούν με άλλα δεδομένα, δημιουργώντας επομένως έναν "Ιστό Δεδομένων". Ωστόσο τα δεδομένα παρατήρησης γης που διατίθενται από υπηρεσίες όπως η ESA \gt και η NASA δεν ακολουθούν το μοντέλο των συνδεδεμένων δεδομένων. Κατά συνέπεια, προκειμένου κάποιος χρήστης κάποιος χρήστης να ικανοποιήσει διαφόρου τύπου ανάγκες για πληροφορίες, θα πρέπει να συλλέξει γεωχωρικά δεδομένα και δεδομένα παρατήρησης γης από διαφορετικά σιλό. Δημοσιεύοντας τα δεδομένα των σιλό αυτών ως γράφους RDF, καθίσταται δυνατή η ανάπτυξη εφαρμογών ανάλυσης δεδομένων με μεγάλη περιβαλλοντολογική και οικονομική αξία. Στην παρούσα διπλωματική, παρουσιάζεται το εργαλείο GeoTriples για το μετασχηματισμό δεδομένων παρατήρησης γης και γεωχωρικών δεδομένων σε γράφους RDF. To GeoTriples επεκτείνει τη γλώσσα αντιστοίχησης R2RML ώστε να λάβει υπόψιν και τις ιδιαιτερότητες που παρουσιάζουν τα γεωχωρικά δεδομένα. Αποτελεί μία ημι-αυτόματη εφαρμογή για μετατροπή γεωχωρικής πληροφορίας σε RDF χρησιμοποιώντας δημοφιλή λεξιλόγια όπως GeoSPARQL και stSPARQL, χωρίς ταυτόχρονα να δεσμεύεται αποκλειστικά με κάποιο από αυτά.A plethora of Earth Observation data that is becoming available at no charge in Europe and the US recently reflects the strong push for more open Earth Observation data. Linked Data is a paradigm which studies how one can make data available on the Web and interconnect it with other data with the aim of making the value of the resulting "Web of data" greater than the sum of its parts. Open Earth Observation data that are currently made available by space agencies such as ESA and NASA are not following the linked data paradigm. Therefore, Earth Observation data and other kinds of geospatial data that are necessary for a user to satisfy her information needs can only be found in different data silos, where each silo may contain only part of the needed data. Publishing the content of these silos as RDF graphs, enables the development of data analytics applications with great environmental and financial value. In this thesis, we present the tool GeoTriples that allows for the transformation of Earth Observation data and geospatial data into RDF graphs. GeoTriples goes beyond the state of the art by extending the R2RML mapping language to be able to deal with the specificities of geospatial data. GeoTriples is a semiautomated tool that allows the publication of geospatial information into an RDF graph using the state of the art vocabularies like GeoSPARQL and stSPARQL, but at the same time it is not tightly coupled to a specific vocabulary

Semantic traffic sensor data: The TRAFAIR experience

Modern cities face pressing problems with transportation systems including, but not limited to, traffic congestion, safety, health, and pollution. To tackle them, public administrations have implemented roadside infrastructures such as cameras and sensors to collect data about environmental and traffic conditions. In the case of traffic sensor data not only the real-time data are essential, but also historical values need to be preserved and published. When real-time and historical data of smart cities become available, everyone can join an evidence-based debate on the city''s future evolution. The TRAFAIR (Understanding Traffic Flows to Improve Air Quality) project seeks to understand how traffic affects urban air quality. The project develops a platform to provide real-time and predicted values on air quality in several cities in Europe, encompassing tasks such as the deployment of low-cost air quality sensors, data collection and integration, modeling and prediction, the publication of open data, and the development of applications for end-users and public administrations. This paper explicitly focuses on the modeling and semantic annotation of traffic data. We present the tools and techniques used in the project and validate our strategies for data modeling and its semantic enrichment over two cities: Modena (Italy) and Zaragoza (Spain). An experimental evaluation shows that our approach to publish Linked Data is effective

ANSWERING GEOSPARQL QUERIES OVER RELATIONAL DATA

In this paper we present the system Ontop-spatial that is able to answer GeoSPARQL queries on top of geospatial relational databases, performing on-the-fly GeoSPARQL-to-SQL translation using ontologies and mappings. GeoSPARQL is a geospatial extension of the query language SPARQL standardized by OGC for querying geospatial RDF data. Our approach goes beyond relational databases and covers all data that can have a relational structure even at the logical level. Our purpose is to enable GeoSPARQL querying on-the-fly integrating multiple geospatial sources, without converting and materializing original data as RDF and then storing them in a triple store. This approach is more suitable in the cases where original datasets are stored in large relational databases (or generally in files with relational structure) and/or get frequently updated