preagro, WPS, deegree und GeoTools: ein Erfahrungsbericht Edward Nash Universität Rostock Institut für Management ländlicher Räume

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1 preagro, WPS, deegree und GeoTools: ein Erfahrungsbericht Edward Nash Universität Rostock Institut für Management ländlicher Räume Universität Rostock, Professur für Geodäsie und Geoinformatik deegree-day 2008 X 2008

2 Das preagro-projekt preagro war ein BMBF-gefördertes Verbundforschungsprojekt im Bereich der informationsgeleiteten Pflanzenproduktion preagro I Grundlagenforschung für Precision Farming in Deutschland preagro II Fokus auf Informationsmanagement und Adoption 22 Teilprojekte preagro TP7 Geodateninfrastruktur für Precision Farming wurde an der Professur für Geodäsie und Geoinformatik bearbeitet Workflow-Modellierung und prototypische Implementierung für den Einsatz von OGC- bzw. ISO19100-Serie-Standards in der Landwirtschaft um Datenaustausch und bearbeitung zu automatisieren Anwendungsfall-basierter Ansatz mit drei beispielhaften Szenarien eines mit nur Datenaustausch, zwei mit WPS-basierter Datenbearbeitung Universität Rostock, Professur für Geodäsie und Geoinformatik deegree-day

3 Hintergrund Die Arbeit mit WPS fing 2005 und die Implementierung des 2. Anwendungsfalles 2006 an WPS Version bzw Anfänglich wurde versucht, einen WPS (0.3.0) selbst zu implementieren GAWPS: a Web Processing Service, noch auf sf.net verfügbar! Anfang 2006 (?) wurde der deegree2-wps (0.4.0) veröffentlicht deegree2-wfs war bereits die 1. Wahl für WFS-Dienste wegen der Möglichkeit, komplexe Datenmodelle bzw. XML-Schemen zu bedienen deegree wurde seitdem als WPS-Schnittstelle für preagro eingesetzt Universität Rostock, Professur für Geodäsie und Geoinformatik deegree-day

4 Anwendungsfall 2: N-Düngung planen [Bodendaten verfügbar] + N-Entzug feststellen + Nmin feststellen Nmin auf 50kg/Ha festlegen Nmin-Daten abrufen N-Angabe = N-Entzug - Nmin Nmin interpolieren Ertragsdaten abrufen Ertragsdaten normalisieren [Proteingehalt verfügbar] N-Entzug anhand von Proteingehalt kalkulieren N-Entzug anhand von Faustwerten kalkulieren Universität Rostock, Professur für Geodäsie und Geoinformatik deegree-day

5 Ablauf der Abfrage Calculate a Calculate N total N removal FMIS 1 4 f e b Normalise yield data WPS server WFS server 3 2 h iv g iii ii i d c wps:execute /agroxml wfs:getfeature /agroxml wps:execute /GML response /agroxml Raster subtraction APDS response /GML Interpolation Soil data (N min ) Universität Rostock, Professur für Geodäsie und Geoinformatik deegree-day

6 Anwendungsfall 3: Management-Zonen generieren Rasterkarte entzerren GetCoverage Transform einmal pro Eingabe ClipToGeometry CoverageMultiplication DivideByMean zuschneiden normalisieren Rasterdaten Eingabe zum Clustering HillClimbingClustering clustern Polygonise FilterAndMerge vektorisieren filtern Vektordaten Prototypische MZ-Karte Universität Rostock, Professur für Geodäsie und Geoinformatik deegree-day

7 Architektur der Dienstkette WCS WPS RasterMultiplication GeoTIFF WPS ClipToGeometry Abfrage agroxml, GML, KML, Shape WPS spezialisierter WPS GML WPS WPS Transform DivideByMean HillClimbingClustering WPS WPS FilterAndMerge allgemeine WPS Universität Rostock, Professur für Geodäsie und Geoinformatik deegree-day

8 Anforderungen Unsere Anwendungsfälle stellen bestimmte Anforderungen an dem WPS: Externe Schemata (agroxml) mit komplexen Datenstrukturen Aufwendige Rasterdatenbearbeitung Die Möglichkeit, ComplexValueReference als solche weiter zu geben Unterstützung für die Execute-Operation über HTTP-GET, um Kette dynamisch bilden zu können weil ein Mechanismus, ComplexValueReference als HTTP-POST spezifizieren zu können, in WPS fehlte Einige Anforderungen haben Erweiterungen des Standards erfordert (die zum größten Teil in WPS vorhanden sind) DataInput mit Kardinalität n..m Die Möglichkeit, eine von mehreren Ausgaben per HTTP-GET abrufen zu können Universität Rostock, Professur für Geodäsie und Geoinformatik deegree-day

9 Die Lösung deegree2 wurde als Basis der Lösung verwendet Die WPS-Komponente wurde weiterentwickelt, den Anforderungen entsprechend, und eine preagro-edition erstellt GeoTools wurde für die Rasterdatenverarbeitung verwendet deegree2 Coverages sind mit WCS (zu?) eng verbunden GeoTools Coverages nutzen durchgehend JAI, was die Leistung steigert und die Implementierung von Algorithmen vereinfacht Die Nutzung von deegree2 und GeoTools zusammen hat einige Probleme gegeben Zeitweise basierten beide Projekte auf GeoAPI GeoTools nutzt jetzt GeoAPI 2.x deegree hat Teile einer älteren Version noch verwendet Das hat zu JVM Classloader-Problemen mit inkompatiblen Versionen von GeoAPI Klassen geführt Alle org.opengis-klassen in org.deegree.opengis verschoben! Universität Rostock, Professur für Geodäsie und Geoinformatik deegree-day

10 Wichtigste Änderungen gegenüber deegree SVN ComplexValue ist nicht immer nur eine FeatureCollection CDATA byte[] (Base64-Kodierung für Binärdaten) Element XMLFragment String ComplexValueReference wird nicht abgerufen und in ComplexValue umgewandelt Die Referenz selbst ist für die Nutzung in einer Dienstkette sinnvoller ExecuteDataInputs arbeitet immer mit List<IOValue> anstelle von einfaches IOValue Besondere Handhabung für LiteralValue mit Typ XPath Nicht nur der Wert, sondern auch den Namensraumkontext muss erfasst werden Unterstützung für KVP für Execute Universität Rostock, Professur für Geodäsie und Geoinformatik deegree-day

11 Zusätzliche Funktionalität in preagro-processes agroxml-bearbeitung Coverage-Operationen ClipToGeometry HillClimbingClustering OutlierFilter Hilfsmittel für Zip-Dateien für ESRI Shape- bzw. ASCII-Dateien Hilfsmittel für WPS-Prozesse Web-basierte Clientanwendung (JSP) für die Erstellung von Managementzonen Eingabedaten hochladen oder von WCS abrufen preagro-processes ist ebenfalls freie Software (LGPL) Universität Rostock, Professur für Geodäsie und Geoinformatik deegree-day

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19 Zusammenfassung Das preagro-projekt hat die Nutzung verteilter Geodatendienste für die Landwirtschaft demonstriert WPS als Workflow-Manager für eine größtenteils vordefinierte Dienstkette Um die benötigten WPS-Dienste zu implementieren, wurden sowohl deegree als auch GeoTools eingesetzt Die Nutzung beider Bibliotheken zusammen war nicht problemlos Um die Anforderungen zu erfüllen waren einige Änderungen in deegree erforderlich Teilweise Erweiterungen des WPS Standards, die in WPS enthalten sind Verschiedene Bibliothekfunktionen wurden auch implementiert Universität Rostock, Professur für Geodäsie und Geoinformatik deegree-day

20 Edward Nash Universität Rostock Professur für Geodäsie und Geoinformatik Agrar- und Umweltwissenschaftliche Fakultät Justus-von-Liebig Weg Rostock Universität Rostock, Professur für Geodäsie und Geoinformatik deegree-day