Het beste kunnen mensen van BAG/PDOK hier antwoord op geven. Onze ervaring in het NLExtract project is dat het BAG Data model redelijk in een “plat” database model te vatten is, maar lastiger te serveren in “platte” WFS, zonder interpretatie te doen. Interpretatie is ook gedaan in de PDOK WFS service, hoewel deze daarin wel ver gaat (door bijv in Pand geaggregeerde VerblijfsObject info op te nemen en andere attributen als documentdatum weg te laten). Voornaamste redenen dat de BAG lastig in een platte WFS te ontsluiten is heeft te maken met dat het BAG Data Model:
- volledig genormaliseerd is
- aantal objecttypen geen expliciete geometrie hebben (alleen impliciet via relaties, bijv NummerAanduiding)
- N:M relaties kent bijv Pand-Verblijfsobject (tussentabel nodig)
- complete object-historie bevat (hoe ontsluit je deze via WFS?)
- complexiteit rond (neven)adressen
- i.h.a niet het ISO GML Applicatie Schema volgt (zoals bijv INSPIRE en BGT)
Kortom, het logisch BAG data model is niet 1:1 in een WFS te vatten, behalve evt als het ISO GML Applicatie Schema gevolgd zou worden, maar dan wordt de WFS weer zeer complex.
In NLExtract bieden we wel een WMS/WFS van de BAG maar deze is experimenteel, met wel minder interpretatie (BAG wordt 1:1 in PostGIS ingelezen, maar alleen “actueelbestaande” objecten komen in WMS/WFS dus geen historie), maar heeft niet de uptime/service garantie zoals PDOK. Zie bijv plaatje hieronder voor Pand-laag in WMS, maar WFS kent zelfde model/attributen:
IK ben niet bekend met de BAG Linked Data API, mogelijk/hopelijk staat deze dichter bij het BAG Data Model, maar het kan niet anders dat ook daar interpretatie is gedaan.
Anderzijds: de BAG is open data, uniek in de wereld! Organisaties die effectief met de BAG omgaan gebruiken dit om eigen interne BAG diensten te bouwen bijv met de NLExtract BAG PostGIS datadumps of de BAG PDOK downloads te interpreteren/verrijken.