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Encontrar un punto cercano a puntos de la tabla de Postgis

Encontrar un punto cercano a puntos de la tabla de Postgis


Tengo una tabla de puntos postgis con una gran lista de ciudades.

Necesito encontrar duplicados en él, pero solo si están a 10 km uno del otro, lo que significa que es la misma ciudad.

Por ejemplo, tengo 5 puntos llamados 'Eneby', y supongo que 4 de estos están a 10Km cercanos entre sí, y el 5to está a 300Km de distancia, lo que significa que es otro pueblo de Eneby. La consulta en este caso solo debería tener 4 puntos.

Entonces, hice esta consulta, pero no muestra el resultado esperado:

Seleccione p1.id, p2.id, * de los puntos como p1, puntos como p2 donde p1.name = 'Eneby' y st_dwithin (p1.geom, p2.geom, 0.1, true) y p1.id = p2.id

El resultado son los mismos 5 puntos, sin importar la distancia (en grados) que establezca. Estoy intentando con diferentes valores de distancia, pero siempre es el mismo resultado.

¿Alguien sabe si hay algún error en esta consulta?

He estado buscando en este foro y encontré algunas preguntas similares, pero no puedo encontrar exactamente este problema.


Suponiendo que id es la clave principal para su tabla de puntos, y que desea agrupar los identificadores de puntos que están separados por 10 km para seleccionar el mejor punto de cada colección. Tenga en cuenta que su parámetro de distancia en este caso debe ser el supuesto diámetro de tu ciudad, no del radio. Este código primero, para cada punto, creará una matriz ordenada de puntos dentro del diámetro que comparten el mismo nombre de ciudad.

CON point_arrays AS (SELECT p1.name, ARRAY_AGG (p2.id) ORDER BY p2.id FROM points p1, points p2 DONDE p1.name = p2.name AND st_dwithin (p1.geom, p2.geom, 0.1, true) Y p1.name = 'NAME' --omit si desea hacer esto para todos los puntos de la ciudad GROUP BY p1.name)

Luego, debido a la redundancia en el primer bloque, busque la matriz distinta de identificadores de puntos para cada nombre de ciudad.

SELECT DISTINCT nombre, point_array FROM point_arrays

Podría ser una solución:

1 crear zonas de influencia de radio 5 para cada punto, mantener los atributos; 2 búferes seleccionados que se cruzan entre sí con el mismo nombre; 3 mantener las "mejores" ciudades;

Qué piensas ?


Creo que sup1.id = p2.ides el problema. Si lo cambia ap1.id <> p2.idy agrega unp1.name = 'Eneby, Creo que obtendrás lo que buscas.

con ciudades como (seleccione 1 ID, 'Eneby' como CityName, ST_MakePoint (10, 10) geom union seleccione 2 ID, 'Eneby' como CityName, ST_MakePoint (11, 11) geom union seleccione 3 ID, 'Eneby' como CityName, ST_MakePoint (11, 12) geom union seleccione 4 ID, 'Ciudad B' como CityName, ST_MakePoint (50, 50) geom union seleccione 5 ID, 'Ciudad B' como CityName, ST_MakePoint (51, 52) geom union seleccione 6 ID, 'Eneby' como CityName, ST_MakePoint (500, 500) geom) seleccione ST_DWithin (p1.geom, p2.geom, 300) iswithin, ST_Distance (p1.geom, p2.geom) dist, p1.ID, p2.ID ID2, p1.CityName de las ciudades p1, ciudades p2 donde p1.ID <> p2.ID y p1.CityName = 'Eneby' y p2.CityName = 'Eneby' y ST_DWithin (p1.geom, p2.geom, 300)

Y si quisieras hacer todas las ciudades, creo que podrías obtener todas las distancias entre los puntos y luego agrupar los nombres de las ciudades por el nombre y si están conXdistancia entre sí:

con ciudades como (seleccione 1 ID, 'Ciudad A' como CityName, ST_MakePoint (10, 10) geom union seleccione 2 ID, 'Ciudad A' como CityName, ST_MakePoint (11, 11) geom union seleccione 3 ID, 'Ciudad A' como CityName, ST_MakePoint (11, 12) geom union seleccione 4 ID, 'Ciudad B' como CityName, ST_MakePoint (50, 50) geom union seleccione 5 ID, 'Ciudad B' como CityName, ST_MakePoint (51, 52) geom union seleccione 6 ID, 'Ciudad A' como CityName, ST_MakePoint (500, 500) geom) seleccione a.CityName, within300, ST_AsText (ST_Collect (geom2)) como geomcoll de (seleccione c1.geom, c2.geom geom2, c1.ID, c2.ID ID2, c1.CityName, c2.CityName CityName2, ST_Distance (c1.geom, c2.geom), CASE WHEN ST_Distance (c1.geom, c2.geom) <300 THEN 1 ELSE 0 END within300 de ciudades c1, ciudades c2 donde c1.ID <> c2.ID) a donde CityName = CityName2 agrupar por a.CityName, dentro de 300

Comportamientos de búsqueda de información sobre la salud de la población y variaciones geográficas del accidente cerebrovascular en Malasia: una correlación ecológica y un estudio de series de tiempo

El accidente cerebrovascular se ha convertido en un importante problema de salud pública en Malasia. Nuestro objetivo fue determinar las tendencias y las asociaciones temporales de los comportamientos de búsqueda de información de salud en tiempo real (HISB) y las incidencias de accidentes cerebrovasculares en Malasia. Llevamos a cabo un estudio de correlación ecológica y series de tiempo en todo el país utilizando un nuevo flujo de datos de línea de tiempo múltiple de Internet de 6.282 búsquedas de resultados y datos de vigilancia convencional de 14.396 casos de accidente cerebrovascular. Buscamos términos de búsqueda populares relacionados con el accidente cerebrovascular en Google Trends entre enero de 2004 y marzo de 2019. Exploramos las tendencias comparando los volúmenes de búsqueda relativos promedio (RSV) por mes y el clima a través de métodos de arranque de regresión lineal. Las variaciones geográficas entre regiones y estados se determinaron mediante análisis espacial. El análisis de correlación ecológica entre los RSV y la incidencia de accidentes cerebrovasculares se determinó mediante las correlaciones de Pearson. El modelo pronosticado se obtuvo mediante suavizado exponencial. HISB mostró patrones cíclicos y estacionales. El RSV promedio fue significativamente más alto durante el Monzón del Noreste en comparación con el Monzón del Sudoeste (P & lt 0,001). Se encontraron "alertas rojas" en regiones y estados específicos. Existieron correlaciones significativas entre las consultas relacionadas con accidentes cerebrovasculares y los casos reales de accidentes cerebrovasculares. El modelo pronosticado mostró que a medida que el HISB continúa aumentando, la incidencia de accidentes cerebrovasculares puede disminuir o alcanzar una meseta. Los resultados han proporcionado información valiosa para las intervenciones de política de salud pública inmediatas.


Introducción

La distribución de la población de genes para un número creciente de trastornos autosómicos recesivos ahora se puede estudiar directamente a nivel mutacional. Las nuevas técnicas basadas en la reacción en cadena de la polimerasa (PCR) han mejorado enormemente la velocidad y la simplicidad de la detección de mutaciones. Los estudios genéticos poblacionales son prolíficos, en particular para enfermedades como la fenilcetonuria (PKU), con una gran heterogeneidad de mutación [1] y muchos marcadores normales en el gen de la fenilalanina hidroxilasa (PAH) para proporcionar haplotipos RFLP altamente informativos [2, 3]. Recientemente se ha investigado la distribución de 5 mutaciones de PKU prevalentes (R158Q, R261Q, IVS10nt546, R408W e IVS12ntl) en toda Europa [4]. Las fuertes asociaciones entre los haplotipos específicos de RFLP y estas mutaciones de PAH sugieren que la distribución actual en Europa se debe en gran medida a los efectos fundadores y la deriva genética aleatoria. Sin embargo, un estudio más detallado de la distribución de mutaciones de PKU en un solo país podría ampliar esta hipótesis. A este respecto, Noruega (4,3 millones de habitantes, 324 000 km 2, 1752 km medidos por su eje longitudinal) puede ser particularmente adecuada para los estudios debido a su estructura de población relativamente estable durante siglos y su corta distancia conyugal media [5]. Observaciones anteriores han sugerido que las mutaciones noruegas de PKU podrían haberse originado en poblaciones celtas [6]. Treacy y col. [7] han propuesto que las mutaciones de PKU I65T en el haplotipo 9.8 y R408W en el haplotipo 1.8 son marcadores de genes de PKU "celta". La última mutación tiene su incidencia máxima en la población irlandesa, pero también es común en varias otras poblaciones del noroeste de Europa, incluida la noruega. Esta distribución puede ser compatible con la hipótesis de un alelo de PKU "celta" [8]. Anteriormente hemos informado de la identificación y caracterización de los alelos de PKU "noruegos" G272X [9, 10], F299C [11], R408Q [11] y G46S [12], así como una serie de alelos de aparición individual [13-16 ]. El análisis de mutaciones se extiende aquí a 236 alelos de PKU. Hemos combinado los resultados del análisis de mutaciones con los de los análisis de haplotipos de PAH y hemos analizado los antecedentes geográficos de mutaciones y haplotipos dos generaciones atrás para trazar un mapa de la distribución de cada mutación de PKU en Noruega.


Visualización bibliométrica: una aplicación en la investigación de crisis turística y gestión de desastres

Un número limitado de estudios ha aplicado la visualización bibliométrica para explorar la estructura de red del conocimiento del turismo académico. Este estudio utiliza CiteSpace analizar y visualizar la estructura intelectual del campo de la gestión de crisis y desastres turísticos (TCDM). El uso de nuevas técnicas de visualización bibliométrica hace una contribución metodológica al mapeo y presentación de datos bibliométricos en la investigación turística. Las posibilidades de utilizar estos métodos para proporcionar nuevos conocimientos sobre los patrones de investigación y las lagunas se ilustran con un análisis de la literatura sobre TCDM. El estudio demuestra cómo la visualización bibliométrica puede proporcionar nuevos conocimientos sobre un área de la literatura al comunicar mejor los hallazgos clave, facilitar la exploración de datos y proporcionar información valiosa a los lectores. Los hallazgos indican que la investigación de la TCDM ha pasado de temas más amplios a temas más específicos, con un enfoque más reciente en la resiliencia y las crisis económicas. La visualización de las redes de coautoría revela que las principales redes de colaboración se basan en la proximidad geográfica e institucional, dominadas por académicos de Estados Unidos, Reino Unido y Australia. Se identifican siete grandes grupos de investigación a partir de la visualización de una red de citas conjuntas. La identificación de los agujeros estructurales y los documentos puente llaman la atención sobre las brechas de investigación y las oportunidades de investigación futuras en el campo de la TCDM.


Modelización de estrategias de gestión para la evaluación espacial de la vulnerabilidad a desastres por terremotos en Bangladesh

Este documento explora las estrategias de gestión sostenible para la mitigación de la susceptibilidad espacial del terremoto de desastres geológicos destructivos en Bangladesh, se encuentra en la llanura del piedemonte sur de las cadenas montañosas del Himalaya en el sur de Asia. Durante la época contemporánea, el terremoto se considera el desastre geológico más destructivo debido a su impacto devastador en el medio ambiente físico, la infraestructura socioeconómica, la vida de las personas, los medios de vida y la diversidad biológica del mundo. En Bangladesh, la vulnerabilidad a la destrucción por terremotos es el resultado de dos factores principales naturales (formación geológica, marco tectónico de placas, margen de placa, ubicación geográfica, ubicación de fallas y pliegues) y la intervención humana (enorme aumento de población, construcción de edificios de hormigón de varios pisos). en medio urbano, rápido crecimiento de la urbanización y la industrialización). Tanto los factores físicos como los provocados por el hombre aceleraron el desastre del terremoto extremo que tiene un impacto en el estilo de vida sostenible y los patrones de sustento de los pueblos pobres como una nación en desarrollo del mundo. Para garantizar estrategias de gestión sostenible de la susceptibilidad espacial a los terremotos, el objetivo de este documento se selecciona para acceder a la susceptibilidad a los terremotos utilizando modelos geoestadísticos para producir riesgos detallados para respaldar el enfoque de mitigación de los terremotos en el presente y el futuro en Bangladesh. Para este estudio, se recolectaron casi 94 muestras de terremotos de Google Earth durante el período de tiempo (1961-2018) en el interior de Bangladesh. En este estudio, se desarrolló un mapa de susceptibilidad espacial mediante la aplicación de modelos geoestadísticos con enfoque GIS que se basa en la magnitud de los terremotos (escala de Richter) y la profundidad de enfoque (km). El mapa espacial predictivo de susceptibilidad a terremotos y el proceso de estimación de riesgos ayudarán a los geólogos, geomorfólogos, ingenieros ambientales, planificadores urbanos, organizaciones gubernamentales y no gubernamentales a evaluar la vulnerabilidad, incluida la mitigación estructural (planificación de asentamientos, materiales de construcción y desarrollo de códigos de construcción) y no estructural (enfoque de preparación ante desastres). : antes del desastre, durante el desastre y después del desastre), estimación de riesgos espaciales, mitigación de crisis y conflictos por desastres, distribución de socorro a nivel nacional y mundial.

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La variación geográfica de las llamadas de contacto sugiere distintos modos de transmisión vocal en un murciélago posado en hojas.

Se espera que las poblaciones que históricamente han estado aisladas unas de otras difieran en algunas características hereditarias. Esta divergencia podría deberse a la deriva (y otros mecanismos de evolución neutra) o la adaptación diferencial de las poblaciones a las condiciones locales. Discriminar entre estas dos trayectorias evolutivas puede ser difícil, pero cuando es posible, estos datos proporcionan una visión crítica de la historia evolutiva de una especie. Aquí, examinamos los patrones de variación geográfica de dos señales de contacto producidas regularmente por murciélagos con alas de disco, Thyroptera tricolory discutir los posibles procesos que conducen a los patrones de diferenciación observados. Comparamos las poblaciones alopátricas separadas por una barrera de elevación y la distancia genética estimada utilizando loci de microsatélites nucleares. Nuestros hallazgos revelaron que la cresta de la montaña es permeable al flujo de genes. La divergencia acústica se explicó significativamente por factores genéticos y espaciales, lo que respalda la noción de que los factores estocásticos son los principales impulsores de la divergencia de señales. Sin embargo, encontramos diferentes patrones de variación geográfica entre los dos tipos de llamadas. Examinamos cómo esta variabilidad en los patrones de divergencia acústica puede sugerir distintos modos de transmisión de señales dentro y entre poblaciones (es decir, transmisión social vs genética). Este trabajo proporciona más apoyo al papel de los sistemas de comunicación que dan forma al cambio aleatorio en los mamíferos y destaca la importancia de estudiar múltiples elementos del repertorio de una especie para evaluar los procesos subyacentes que impulsan la evolución de la señal.

Declaración de importancia

A pesar del creciente interés en estudiar patrones de divergencia acústica, la contribución relativa de los procesos estocásticos y adaptativos subyacentes a la variación de las señales acústicas sigue siendo poco conocida, particularmente en mamíferos. Nuestro estudio examina la divergencia de señales en los murciélagos con alas de disco de Spix, Thyoptera tricolor, con el objetivo de comprender los procesos subyacentes que impulsan la evolución de la señal. Específicamente, estudiamos si los patrones de variación geográfica de dos señales sociales emitidas regularmente por T. tricolor son congruentes con los patrones de distancia genética entre poblaciones separadas por una barrera geográfica. Demostramos que la distancia genética y espacial explica la variación acústica, que apunta a los procesos estocásticos como los principales impulsores de la divergencia de la señal en T. tricolor. En particular, encontramos que los patrones de variación geográfica difieren entre los dos tipos de llamadas estudiadas. Sugerimos que esta variación es el resultado de distintos modos de transmisión vocal dentro de las poblaciones. La comparación de diferentes tipos de señales proporciona información adicional sobre las presiones sociales que configuran el diseño de las llamadas.


Datos extendidos Fig. 1 Exposición / aislamiento espacial versus espacial.

Distribución nacional (n = 180,660,202) del aislamiento partidista individual espacial (izquierda) y aspacial (derecha) y la exposición por separado para demócratas (azul) y republicanos (rojo). Las líneas verticales continuas representan valores medios y las líneas discontinuas representan valores medios. Las distribuciones están ponderadas por las probabilidades partidistas posteriores.

Datos extendidos Fig. 2 Diferencias individuales en exposición / aislamiento espacial versus espacial.

Distribución a nivel nacional (n = 180,660,202) de cambios a nivel individual en Exposición y Aislamiento partidistas por separado para demócratas (azul) y republicanos (rojo). Los histogramas de la izquierda muestran la diferencia de puntos porcentuales en la exposición espacial y aspacial, mientras que los histogramas de la derecha muestran el cambio porcentual. Las líneas verticales continuas representan valores medios y las líneas discontinuas representan valores medios. Las distribuciones están ponderadas por las probabilidades partidistas posteriores.

Datos extendidos Fig. 3 Diferencias absolutas individuales en la exposición / aislamiento espacial versus espacial.

Distribución nacional (n = 180,660,202) de cambios absolutos a nivel individual en Exposición y Aislamiento partidistas por separado para demócratas (azul) y republicanos (rojo). Los histogramas de la izquierda muestran la diferencia absoluta en puntos porcentuales en la exposición espacial y aspacial, mientras que los histogramas de la derecha muestran el cambio porcentual absoluto. Las líneas verticales continuas representan valores medios y las líneas discontinuas representan valores medios. Las distribuciones están ponderadas por las probabilidades partidistas posteriores.

Datos extendidos Fig. 4 Exposición y aislamiento con imputación versus sin imputación.

Distribución a nivel nacional (n = 180,660,202) del aislamiento partidista espacial individual y exposición con imputación de partidismo (izquierda) y sin (derecha) por separado para demócratas (azul) y republicanos (rojo). Las líneas verticales continuas representan valores medios y las líneas discontinuas representan valores medios. La distribución de la izquierda está ponderada por las probabilidades partidistas posteriores.

Datos extendidos Fig. 5 Porcentaje de autoinforme de categoría partidista por probabilidad partidista posterior.

Líneas LOESS que trazan la relación entre la probabilidad partidista posterior (republicanos arriba, demócratas abajo) y las tasas de encuestados que informan como el partidismo correspondiente. La correlación se limita al subconjunto de encuestados (norte = 7, 087) que no están registrados en un partido político importante. Las líneas negras trazan la curva LOESS con pesos topográficos incorporados, líneas rojas / azules sin pesos topográficos. La línea gris de 45 grados traza una relación perfecta de 1 a 1 entre la probabilidad partidista posterior y el partidismo autoinformado. Las líneas horizontales de puntos muestran las tasas a las que los encuestados que son demócratas / republicanos registrados autoinforman su partidismo de acuerdo (o en desacuerdo en las líneas inferiores) con su registro partidista real. Es decir, la línea de puntos azul (roja) superior representa la proporción de encuestados que sabemos que son demócratas (republicanos) registrados que se autoinforman como demócratas (republicanos), y la línea de puntos inferior representa la proporción que no autoinforman como Demócratas (republicanos). Estas líneas representan los límites inferior y superior sobre la precisión con la que podemos esperar que aparezca nuestro pronóstico cuando se mide con los datos de la encuesta. El histograma en la parte inferior traza la distribución de frecuencia de las probabilidades partidistas posteriores en el subconjunto no afiliado.

Datos extendidos Fig. 6 Segregación partidista vs. Segregación partidista no hispana sólo para blancos.

Distribución para los votantes blancos no hispanos (n = 115,736,045) de las diferencias entre la segregación partidista calculada a partir de los 1,000 vecinos más cercanos y la segregación partidista calculada solo a partir de los vecinos blancos no hispanos. Los valores de aislamiento positivo significan que un votante parece menos aislado por el partidismo cuando solo miramos a sus vecinos blancos no hispanos. Los valores de exposición positiva significan que un votante parece tener menos exposición entre partidos cuando solo miramos a sus vecinos blancos. Las distribuciones se representan por separado para demócratas (azul) y republicanos (rojo). Las líneas continuas representan valores medios y las líneas discontinuas representan valores medios. Las distribuciones están ponderadas por probabilidades partidistas posteriores.


Un marco para anotar objetos de OpenStreetMap usando tweets geoetiquetados

Los últimos años han sido testigos de una explosión de datos geoespaciales, especialmente en forma de Información Geográfica Voluntaria (VGI). Como ejemplo destacado, OpenStreetMap (OSM) crea un mapa editable gratuito del mundo a partir de una gran cantidad de contribuyentes. Por otro lado, las plataformas de redes sociales como Twitter o Instagram proporcionan feeds sociales dinámicos a nivel de población. Dado que muchos de estos datos están etiquetados geográficamente, existe un gran potencial en la integración de las redes sociales con OSM para enriquecer OSM con anotaciones semánticas, que complementarán las anotaciones existentes orientadas a la descripción objetiva para proporcionar una gama más amplia de anotaciones. En este documento, proponemos un marco integral sobre la integración de datos de redes sociales y datos VGI para derivar conocimiento sobre objetos geográficos, específicamente, las anotaciones más relevantes de tweets para objetos en OSM. Primero integramos tweets geoetiquetados con datos de OSM con consultas espaciales escalables que se ejecutan en MapReduce. Proponemos un método basado en la frecuencia para anotar objetos geográficos basados ​​en límites (un polígono) y un método basado en la probabilidad para anotar objetos geográficos basados ​​en puntos (latitud y longitud), con consideración del ruido. Evaluamos nuestros métodos utilizando un gran corpus de tweets geoetiquetados y objetos geográficos representativos de OSM, que demuestra resultados prometedores a través de la comparación de la verdad sobre el terreno y estudios de casos. Podemos producir hasta un 80% de nombres correctos para objetos geográficos y descubrir información implícitamente relevante, como exposiciones populares de un museo, los apodos o la impresión de los visitantes a una atracción turística.

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Evaluación del proyecto Essentials for Childhood de Colorado a través de una lente de impacto colectivo

Este estudio de caso examina el desarrollo del proyecto Colorado Essentials for Childhood, un esfuerzo de impacto colectivo para prevenir el maltrato infantil, durante un período de cinco años (septiembre de 2013 a agosto de 2018). Realizamos entrevistas semiestructuradas con informantes clave con 26 partes interesadas del proyecto para comprender cómo evolucionaron las prioridades del proyecto, junto con los desafíos que planteó y el éxito que logró. Los entrevistados incluyeron miembros del Equipo de Acción de Liderazgo, representantes de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades y el personal empleado por el proyecto durante toda su historia. Al permitir que los autores usen NVivo 12 para organizar y codificar las transcripciones de las entrevistas, un servicio de transcripción transcribió cada entrevista grabada. Este documento resume la experiencia de Colorado en el contexto de las cinco condiciones para el éxito del impacto colectivo (una agenda común, sistemas de medición compartidos, actividades que se refuerzan mutuamente, comunicación continua y organizaciones de apoyo troncal) con la intención de informar otros esfuerzos similares. La revisión de esta evaluación ofrece recomendaciones para direcciones futuras y cómo superar desafíos similares en la implementación de un enfoque de impacto colectivo, particularmente en un entorno de recursos limitados.

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Disparidades regionales en la participación en la escuela primaria en los países en desarrollo

La Educación para Todos ha centrado la atención internacional en los objetivos de la educación primaria universal y la mejora de la calidad de la educación. Sin embargo, los indicadores nacionales relacionados con estos objetivos a menudo enmascaran diferencias significativas entre grupos demográficos y sociales, así como entre regiones geográficas dentro de los países. Este documento, basado en un estudio encargado por el equipo del Informe de seguimiento mundial de la UNESCO, examina las disparidades dentro de los países (regionales) en la participación en la educación primaria en entre 55 y 60 países de África subsahariana, Asia y el Pacífico, América Latina y los países árabes. Estados. Después de revisar la metodología utilizada en el análisis, el documento compara las disparidades de los países en las tasas netas de matriculación antes y después de que se estableciera el Marco de Dakar en 2000, los cambios en el período anterior y posterior a Dakar y una comparación de las tasas netas de matriculación con los alumnos. proporciones de maestros: una de las medidas estándar de la calidad de la educación. En general, el análisis encuentra diferencias significativas en la magnitud de las disparidades regionales en la participación primaria entre los países, con las disparidades más pequeñas en América Latina y las más grandes en África subsahariana. Si bien poco más de la mitad de los países con datos anteriores y posteriores a Dakar mostraron mejoras durante el período, hubo pocos cambios en la clasificación de los países en las medidas de disparidad durante este período.

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Ver el vídeo: Geometry Creation and Manipulation Using PostGIS. PostGIS Baby Steps