空間分析と処理のためのデータベースの力を活用する<\/STRONG><\/P><\/P>概要<\/STRONG><\/P>データベースは単なるストレージの選択肢として見過ごされがちです。トリガー、関数、そして現代のデータベースに備わるその他の機能は、空間分析を完全にデータベース内で実行するのに役立ちます。本講演では、データベースルールがクラウドソースされた空間データの品質管理にどのように利用されたか、ArcMapを更新できるプロジェクト管理システムの例、そしてPostgreSQLがニュージャージー州の60種の絶滅危惧種および脅威種の生息地変化を研究するためにどのように使われているかについて説明し、例を示します。<\/SPAN><\/P><\/P>著者<\/STRONG><\/P>John Reiser<\/SPAN><\/P><\/P>所属機関<\/STRONG><\/P>Rowan University<\/SPAN><\/P><\/P>連絡先情報<\/STRONG><\/P>201 Mullica Hill Road<\/SPAN><\/P>Glassboro, NJ 08028<\/SPAN><\/P>(856) 256-5117<\/SPAN><\/P>http:\/\/njgeo.org\/<\/A><\/SPAN><\/P>@johnjreiser (Twitter, GitHub)<\/SPAN><\/P><\/P>略歴<\/STRONG><\/P>John ReiserはRowan UniversityのAnalytics, Systems, and Applications部門における情報システムディレクターです。また、不動産データを一般に簡単にアクセス可能にするウェブサイトも運営しています。<\/SPAN><\/P><\/BODY><\/HTML>
@johnjreiser (Twitter, GitHub)<\/SPAN><\/P><\/P>略歴<\/STRONG><\/P>John ReiserはRowan UniversityのAnalytics, Systems, and Applications部門における情報システムディレクターです。また、不動産データを一般に簡単にアクセス可能にするウェブサイトも運営しています。<\/SPAN><\/P><\/BODY><\/HTML>
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