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Inhaltsverzeichnis

Einführung

Die für Hotmaps erstellte Datenbank ist ein räumliches Data Warehouse, das der Plattform für Visualisierungs- und Berechnungszwecke zur Verfügung gestellt wird.

Es gibt verschiedene Arten von Daten:

  • Raster-Datasets (auf Hektar-Ebene)
  • Vektordatensätze (NUTS / LAU-Regionen, Points of Interest, ...)
  • Nicht-räumliche Datensätze (hauptsächlich NUTS / LAU-bezogen und verknüpft mit vorhandenen Vektorebenen)

Auf die Datensätze kann über einen Geodatenserver (GeoServer) zugegriffen werden, der verschiedene Dienste (WMS / WFS / ...) bereitstellt, mit denen jeder diese Datensätze anzeigen, einschließen oder verwenden kann.

Die Datensätze befinden sich im Gitlab-Repository

Abfrage

Beachten Sie, dass Aggregationen bei der Auswahl von NUTS- oder LAU-Regionen vorberechnet werden und daher schneller sind als Aggregationen von Hektar-Selektionen, die im laufenden Betrieb berechnet werden.

Indikatoren

TBD (CREM)

Technologies

Die für die Datenbank verwendeten Technologien sind:

  • PostgreSQL Version 9.6
  • PostGIS Version 2.3
  • GeoServer Version 2.11.2

Verweise

  • Simon Pezzutto, Stefano Zambotti, Silvia Croce, Pietro Zambelli, Giulia Garegnani, Chiara Scaramuzzino, Ramón Pascual Pascuas, Alyona Zubaryeva, Franziska Haas, Dagmar Exner (EURAC), Andreas Müller (e-think), Michael Hartner (TUW), Tobias Fleiter Anna-Lena Klingler, Matthias Kühnbach, Pia Manz, Simon Marwitz, Matthias Rehfeldt, Jan Steinbach, Eftim Popovski (Fraunhofer ISI) Bewertet von Lukas Kranzl, Sara Fritz (TUW) HotMaps Projekt, D2.3 WP2 Report - Open Data Set für die EU28, 2018 www.hotmaps-project.eu

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Wie man zitiert

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Autoren und Gutachter

Autoren:

  • Daniel Hunacek
  • Lucien Zuber

Rezensenten:

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Wissen

Wir möchten dem Horizon 2020 Hotmaps-Projekt (Finanzhilfevereinbarung Nr. 723677), das die Mittel für die Durchführung dieser Untersuchung zur Verfügung stellte, unsere tiefste Anerkennung aussprechen

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