Više

Geoserver 2.5.2 CQL BBOX filter

Geoserver 2.5.2 CQL BBOX filter


Pokušavam koristiti CQL filter za ograničavanje okvira, ali dobivam čudan rezultat poput ovog:

loadFeatures ({"type": "FeatureCollection", "totalFeatures": 15640, "features": []})

Prikazuje ukupno 15640 funkcija u tom bboxu, ali zašto ih nema, a "funkcije" su samo prazna lista?

Ovo je moj CQL filter:

http://loom-gis.geo.ut.ee:8080/geoserver/ermas/ows?service=WFS&version=1.1.0&request=GetFeature&typeName=ermas:testdata_geopnt&outputFormat=text/javascript&format_options=callback:loadFeatures&maxFeatures=50&srsname=EPSG:3301&EPSG: 3301 & CQL_FILTER =%28BBOX%28geometrija, 494981.10875,%206437855.3625,%20684824.8587499999,%206569105.3625%29%29

morate izjaviti da koristite EPSG 3301, a ne EPSG 4326 za BBOX sa wfs-om u verziji 1.1.1 .: "Ako crsuri nije specificiran, 2-D koordinate će biti navedene pomoću decimalnih stupnjeva i WGS84" (http: //augusttown.blogspot.de/2010/08/mysterious-bbox-parameter-in-web.html)

Samo dodajte crsuri na kraju:

http://loom-gis.geo.ut.ee:8080/geoserver/ermas/ows?service=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=ermas:testdata_geopnt&outputFormat=text/javascript&format_options=callback:loadFeatures&max=50&F=&S=&F=1 494981.10875, 6437855.3625, 684824.8587499999, 6569105.3625, EPSG: 3301

s verzijom 1.0.0 radi i:

$ .ajax ("http://loom-gis.geo.ut.ee:8080/geoserver/ermas/ows?service=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=ermas:testdata_geopnt&outputFormat=text/javascript&format_options=callback&load=Callback&load = EPSG: 3301 & CQL_FILTER =%28BBOX%28geometry, 494981.10875,%206437855.3625,%20684824.8587499999,%206569105.3625%29%29 ", {dataType:" jsonp "}) .done (funkcija (podaci) {console.konzola. biti pozvan, nažalost ... ');}); funkcija loadFeatures (data) {var map = new OpenLayers.Map ("map"); map.addLayer (novi OpenLayers.Layer.OSM ()); console.log ("jetzt"); var vector = novi OpenLayers.Layer.Vector ({}); var geojsonParser = novi OpenLayers.Format.GeoJSON ({'internalProjection': novi OpenLayers.Projection ("EPSG: 900913"), 'externalProjection': novi OpenLayers.Projection ("EPSG: 3301")}); vector.addFeatures (geojsonParser.read (podaci)); map.addLayer (vektor); map.zoomToExtent (vector.getDataExtent ()); console.log (podaci); };

vidi http://jsfiddle.net/expedio/nxd1t2t3/


Dostavite službene transkripte sa svih fakulteta i univerziteta koje ste pohađali.

Dostavite tri preporuka od fakulteta i stručnjaka.

Preporuke se mogu dostaviti u referentnom izvještaju za postdiplomske studije ili kao tradicionalno pismo preporuke. Pisma moraju biti potpisana i proslijeđena kao PDF na službenom memorandumu.

Vaša izjava bi trebala imati oko 500 do 1.000 riječi. Uključite svoje specifične interese u Templov program, svoja istraživanja i ciljeve buduće karijere te svoja prethodna akademska i istraživačka postignuća.

Potreban je trenutni profesionalni životopis.

Zvanični elektronski transkripti moraju se poslati na [email protected] ili poslati originalne transkripte poštom na sledeću adresu.

Temple University College of Liberal Arts
GIS PSM program Komisija za prijem diplomaca
308 Gladfelter Hall
1115 W. Polett Walk
Philadelphia, PA 19122-6089

Dodatni zahtjevi za međunarodne kandidate

Za kandidate čiji maternji jezik nije engleski potrebni su TOEFL, IELTS ili PTE ispiti. Ocene treba da zadovoljavaju sledeće minimalne vrednosti.

  • TOEFL iBT: 88
  • IELTS Akademski: 6.5
  • PTE Academic: 60

Pitanja

Ako imate pitanja o procesu prijema PSM -a za geografske informacijske sisteme, kontaktirajte
Vicki Giammarco, administrator na Odsjeku za geografiju i urbane studije.
Telefon: 215-204-7692
Email: [email protected]

Rokovi za prijavu

  • Jesenji rok za prijavu: 1. marta
  • Jesen kasni rok za prijavu: 1. jula
  • Proljetni rok za prijavu: 1. novembar
  • Proljetni kasni rok za prijavu: 7. decembra
  • Ljetni rok za prijavu: 15. aprila

Prijave se obrađuju kako su primljene. Za prijem se mogu uzeti u obzir zakasnele prijave.


Upotreba elektronskih zdravstvenih kartona i geografskih informacionih sistema u javnom zdravstvenom nadzoru dijabetesa tipa 2: studija izvodljivosti

Kratki papir

1 Centro de Investiga & ccedil & atildeo em Sa & uacutede P & uacuteblica, Escola Nacional de Sa & uacutede P & uacuteblica, Portugalska škola za javno zdravstvo, Universidade Nova de Lisboa, Lisboa, Portugal

2 Centar za zdravstvenu informatiku, Australijski institut za zdravstvene inovacije, Univerzitet Macquarie, Sydney, Australija

3 NOVA Medicinska škola/ Faculdade de Ci & ecircncias M & eacutedicas, Odjel porodične medicine, Universidade Nova de Lisboa, Lisboa, Portugal

4 Fakultet ljudskih i društvenih nauka, Universidade Nova de Lisboa, Lisabon, Portugal

5 APDP-Diabetes, obrazovni i istraživački centar, Universidade Nova de Lisboa, Lisabon, Portugal

Dopisni autor:

Dr Liliana Laranjo, doc

Centar za zdravstvenu informatiku

Australijski institut za zdravstvene inovacije

Sažetak

Pozadina: Podaci koji se rutinski prikupljaju u elektronskim zdravstvenim kartonima (EHR) nude jedinstvenu priliku za praćenje hroničnih zdravstvenih stanja u stvarnom vremenu. Geografski informacijski sustavi (GIS) mogu biti važan dodatak u analizi tih podataka.

Cilj: Cilj ove studije bio je istražiti izvodljivost korištenja EHR -a i GIS -a primarne zdravstvene zaštite za upravljanje zbrinjavanjem stanovništva i nadzor javnog zdravlja nad kroničnim stanjima u Portugalu. Konkretno, dijabetes tipa 2 odabran je kao studija slučaja, a mi smo imali za cilj mapirati njegovu prevalenciju i prisutnost komorbiditeta, kao i identificirati moguće populacije u riziku od kardiovaskularnih komplikacija.

Metode: Studija presjeka pomoću podataka na individualnom nivou iz 514 centara primarne zdravstvene zaštite, prikupljenih iz tri različite vrste EHR-a. Dobijeni su podaci o odraslim pacijentima sa dijabetesom tipa 2 (identifikovani prema šifri Međunarodne klasifikacije primarne zdravstvene zaštite [ICPC-2], T90, na listi problema). GIS -ovi su korišteni za mapiranje prevalencije dijabetesa i komorbiditeta (hipertenzija, dislipidemija i pretilost) po župama, u regiji Lisabon i dolina Tagus. Za analizu podataka korišteni su opisna statistika i multivarijantna logistička regresija.

Rezultati: Identificirali smo 205.068 osoba s dijagnozom dijabetesa tipa 2, što odgovara prevalenciji od 5,6% (205.068/3.659.868) u ispitivanoj populaciji. Prosječna starost ovih pacijenata bila je 67,5 godina, a hipertenzija je bila prisutna u 71% (144.938/205.068) svih osoba. Postojale su značajne razlike u dijagnosticiranim komorbiditetima po župama. Pacijenti sa dijabetesom s istovremenom hipertenzijom ili dislipidemijom pokazali su veće izglede da im se dijagnosticiraju kardiovaskularne komplikacije pri prilagođavanju prema dobi i spolu (omjer šanse za hipertenziju [OR] 2,16, interval povjerenja [CI] 2,10-2,22 dislipidemija ILI 1,57, CI 1,54-1,60) .

Zaključci: Podaci na individualnom nivou iz EHR-a mogu imati važnu ulogu u nadzoru hroničnih bolesti, naime upotrebom GIS-a. Promicanje kvalitete i sveobuhvatnosti podataka, naime uključivanjem pacijenata u njihovu medicinsku dokumentaciju, ključno je za povećanje izvodljivosti i korisnosti ovog pristupa.

JMIR Surveill Public Health Surveill 20162 (1): e12

Ključne riječi

Uvod

U današnje vrijeme podaci koje pružatelji zdravstvenih usluga prikupljaju u elektronskim zdravstvenim kartonima (EHR) nude jedinstvenu priliku za praćenje akutnih i kroničnih zdravstvenih stanja u stvarnom vremenu [1]. Štaviše, EHR-ovi imaju potencijal da postanu isplativ, izvediv i održiv izvor podataka za kontinuirano upravljanje zdravljem stanovništva [1]. Jedan zanimljiv način za analizu podataka prikupljenih EHR-om je upotreba geografskih informacionih sistema (GIS). GIS može pratiti regionalne promjene u pojavnosti i prevalenciji bolesti, analizirati okolišne i društvene determinante zdravlja, identificirati zdravstvene trendove u lokalnim zajednicama i pomoći u planiranju intervencija za stanovništvo s najvećim potrebama za uslugama [2].

GIS može dati geografski kontekst podacima EHR-a i čini se korisnim pri provođenju procjene zdravstvenih potreba na nivou zajednice. Zaista, geovizualizacija se može smatrati preliminarnom fazom u fokusiranju napora u oblasti javnog zdravlja u zajednicama sa visokim potrebama. Štoviše, GIS privlači sve veću pažnju u identifikaciji i analizi područja visokog rizika za nezarazne bolesti, kao što je to slučaj s ldquoobesogenim okruženjima & rdquo [3, 4] i dijabetesom [2, 5 - 7].

Glavni cilj ove studije bio je procijeniti izvodljivost korištenja EHR podataka i GIS-a na individualnoj razini primarne zdravstvene zaštite za nadzor javnog zdravlja dijabetesa tipa 2 u Portugalu.

Metode

Podešavanje

Ova studija je bazirana u Lisabonu i u susjednoj regiji doline Tagus, uključujući ukupno 514 centara primarne zdravstvene zaštite. Svi centri su bili kompjuterizovani i koristili su EHR. U vrijeme istraživanja u sistemu primarne zdravstvene zaštite bile su u upotrebi tri različite vrste EHR softvera, ali jedna od njih (nazvana & lsquoSAM & rsquo, koju je razvilo i financiralo Ministarstvo zdravlja) koristila se u velikoj većini praksi primarne zdravstvene zaštite širom zemlje. Podaci iz EHR -a primarne zdravstvene zaštite trenutno se prikupljaju u lokalnim skladištima zdravstvenih podataka, od kojih je jedno u Lisabonu.

U Portugalu se zdravstvena zaštita uglavnom finansira iz javnih fondova, a većina pacijenata ima jedinstveni identifikator pacijenta i pristup uslugama primarne zdravstvene zaštite putem javnog sistema primarne zdravstvene zaštite. Korištenje Međunarodne klasifikacije primarne zdravstvene zaštite (ICPC-2) uobičajena je praksa liječnika primarne zdravstvene zaštite u Portugalu, posebno za registriranje dijagnoza i zdravstvenih problema u EHR-u. Nadalje, trenutni pokazatelji poboljšanja kvaliteta koje je definiralo Ministarstvo zdravlja uglavnom ovise o upotrebi ove klasifikacije.

Prikupljanje podataka

Prikupljanje podataka izvršilo je u septembru 2013. godine odjeljenje za informacionu tehnologiju Regionalne zdravstvene uprave u Lisabonu iz svog skladišta podataka. Dostavljeni skup podataka nije identificiran (pseudonimizirani identifikator korišten je za svakog pacijenta). Prikupljeni su podaci na individualnom nivou o odraslim pacijentima (starijim od 20 godina) sa dijagnozom dijabetesa tipa 2 (identificirani po ICPC -2 kodu za dijabetes tipa 2 - T90 - u EHR polju & lsquoproblems listi & rsquo). Duplikati su uklonjeni iz skupa podataka, kao i pacijenti koji žive izvan područja istraživanja Lisabona i doline Tagus. Prikupljene varijable su: dob, spol, mjesto prebivališta, komorbiditeti i kardiovaskularne komplikacije. Podaci o komorbiditetima i kardiovaskularnim komplikacijama prikupljeni su s popisa problema, prisutnošću ili odsustvom odgovarajućih ICPC-2 kodova (komorbiditeti: pretilost, hipertenzija T82, K86 i K87 i dislipidemija, T93 i komplikacije: ishemijska bolest srca, K74 i K76 infarkt miokarda, K75 prolazna cerebralna ishemija, K89 moždani udar, K90 cerebrovaskularna bolest, K91 i periferna vaskularna bolest, K92).

Studiju su odobrili Nacionalni odbor za zaštitu podataka i Etički odbor Regionalne zdravstvene uprave u Lisabonu.

Analiza podataka

Za statističke analize korišten je softver R Studio (verzija 3.0.2). ArcMap funkcionalnost ArcGis -a (verzija 10 ESRI) korištena je za kreiranje mapa s velikim brojevima. Učestalost dijabetesa po župama mapirana je pomoću sive ljestvice gdje je najtamniji ton predstavljao najveću prevalenciju. Ista metoda primijenjena je za generiranje komorbiditeta i rsquo mapa.

Rezultati

Prevalencija dijabetesa

Od ukupno 3.659.868 pojedinačnih podataka o osobama registrovanim u centrima primarne zdravstvene zaštite, 205.068 je imalo dijagnozu dijabetesa tipa 2, što odgovara prevalenciji od 5,6% (205.068/3.659.868). Prosječna starost ovih pacijenata bila je 67,5 godina (standardna devijacija 11,7), a 49,8% (102,155/205,068) bile su žene. Većina (190.912/205.068, 93,1%) pacijenata imala je 50 godina ili više.

Hipertenzija je bila prisutna u 71% (144.938/205.068) pacijenata sa dijabetesom tipa 2, gojaznost u 20% (41.473/205.068), a dislipidemija u 45% (92.000/205.068) 19% (37.949/205.068) pacijenata je imalo hipertenziju nijedan od ovih komorbiditeta. Kod 85% (173,227/205,068) pacijenata nisu zabilježene kardiovaskularne komplikacije. Ishemijska bolest srca bila je najraširenija kardiovaskularna komplikacija, prisutna u 7%pacijenata (14.982/205.068), zatim moždani udar (9.152/205.068, 5%), periferna vaskularna bolest (7.683/205.068,4%) i miokardijalna bolest infarkt (5,012/205,068, 2%). Prolazna cerebralna ishemija i cerebrovaskularna bolest registrirane su u manje od 2% pacijenata s dijabetesom (1.355/205.068 i 2.448/205.068, respektivno).

& lrm Slika 1. Mapiranje prevalencije šećerne bolesti i komorbiditeta te distribucije trgovine i eura, prema župama, u Lisabonu i dolini Tagus. Autorsko pravo na sliku: autori. Pogledajte ovu cifru

Geografska analiza

Karte prevalencije dijabetesa, dislipidemije, hipertenzije i pretilosti pokazale su značajne varijacije u regiji Lisabona i doline Tagus, pri čemu su neke župe imale veće proporcije od drugih (slika 1). Geografska analiza omogućila je identifikaciju područja sa visokom prevalencijom dijabetesa, hipertenzije, dislipidemije i pretilosti.

Diskusija

Glavni nalazi

Ova studija pokazala je izvodljivost prikupljanja, analize i geografskog prikaza podataka EHR -a. Naše istraživanje pokazalo je prevalenciju dijagnosticiranog dijabetesa u primarnoj zdravstvenoj zaštiti sličnu prethodno objavljenim procjenama, kao i visok udio dijagnosticirane hipertenzije, u skladu s literaturom [8]. Jedan od načina da se primijene ove informacije bio bi usmjeriti početne napore na javnom zdravlju u područja gdje se čini da je prevalencija dijabetesa i komorbiditeta veća, analizirajući i rješavajući moguće razloge za to odstupanje, na nivou zajednice.

Ipak, otkrili smo da su podaci na individualnom nivou koji se mogu izvući iz informacijskih sistema primarne zdravstvene zaštite u Portugalu i dalje ograničeni. Nismo imali pristup podacima u vezi sa školovanjem, društveno-ekonomskim statusom (SES), lijekovima protiv dijabetesa ili biometrijskim i laboratorijskim podacima. Štaviše, u Portugalu se obično ne dopušta prikupljanje podataka o etničkoj pripadnosti, što otežava sveobuhvatnu analizu razlika u zdravstvenoj zaštiti u grupama etničkih manjina.

Preciznija i sveobuhvatnija GIS analiza nije bila moguća zbog nedostatka pristupa informacijama o prebivalištu na individualnom nivou ili podacima na nivou župa o društvenim i ekološkim odrednicama zdravlja (npr. Školovanje, SES, stanovanje, prohodnost, zelene površine) , udaljenost od trgovina mješovitom robom, lanaca brze hrane).

Nadalje, da bi došlo do sveobuhvatnog praćenja ishoda, trebalo bi biti moguće povezati podatke iz primarne zdravstvene zaštite i bolničkih EHR -a, kao i drugih zdravstvenih ustanova (npr. Ljekarne, laboratorije) [9]. Integracija ovih izvora podataka, u kombinaciji s informacijama o društvenim i ekološkim odrednicama zdravlja, imala bi potencijal za stvaranje potpunije slike o zdravstvenom stanju zajednica [2].

Nažalost, velika količina podataka ostaje u institucijama, fragmentirana i općenito nedostupna onima koji bi joj mogli dati smisao: kliničarima, radnicima u javnom zdravstvu, istraživačima i, što je najvažnije, pacijentima. Važno je da se zdravstveni podaci sve više tretiraju kao javno dobro i bitan element sistema zdravstvene zaštite koji se uči.

Prednosti i ograničenja

Ova studija je imala nekoliko jakih strana. Bio je prvi u Portugalu koji je analizirao podatke rutinski prikupljene od EHR-a, izrađujući mape malih područja distribucije dijabetesa i komorbiditeta u cijeloj regiji. Velika veličina uzorka i znatna količina strukturiranih podataka osiguravaju određenu robusnost rezultata. Rezultate naše studije potrebno je tumačiti u kontekstu njenog presjeka. Pristranost u odabiru ne može se isključiti, a u našem uzorku možda nedostaju dvije posebne grupe pojedinaca: osobe s problemima pristupačnosti zdravstvene zaštite i osobe pokrivene privatnim osiguranjem, koje inače ne koriste javne usluge primarne zdravstvene zaštite.

Konačno, važno je imati na umu da je tumačenje podataka EHR -a općenito podložno određenim predrasudama (npr. Odabir, pogrešna klasifikacija, nadzor), te da se to treba učiniti skeptično, kako bi se razlikovali stvarni signali od slučajne buke [10].

Implikacije za kliničku praksu, istraživanje i zdravstvenu politiku

S obzirom na potencijal ovog pristupa za poboljšanje nadzora nad hroničnim bolestima, kod kreatora politike treba promovirati svijest o važnosti pristupa podacima, vlasništvu, sigurnosti, privatnosti, kvaliteti i sveobuhvatnosti. Nadalje, trebalo bi promovirati otkup od kliničara i uložiti sve napore da unos podataka ne predstavlja dodatno opterećenje u svakodnevnoj praksi. Neophodan uslov za poboljšanje kvaliteta i sveobuhvatnosti podataka je omogućavanje i racionalizacija njihovog prikupljanja, uz EHR-ove prilagođene kliničarima, i uključivanje pacijenata u prikupljanje i integraciju podataka.

Buduće studije trebale bi istražiti učinke karakteristika malih područja (npr. Socioekonomski i okolišni čimbenici, dostupnost zdravstvenih usluga) na zdravlje pojedinca, naime u regijama gdje je teret dijabetesa veći. Analiza korelacije zdravstvenih ishoda sa društvenim determinantama zdravlja može olakšati provedbu ciljanih intervencija i optimalnu raspodjelu raspoloživih resursa. Nadalje, identifikovanjem lokaliteta visokog rizika, napori u oblasti javnog zdravlja mogli bi biti u stanju da ocrtaju i daju prioritet strategijama zasnovanim na zajednici, što je važan element modela hronične nege.

Zaključak

Ukratko, podaci EHR -a primarne zdravstvene zaštite pokazuju potencijal za upotrebu u javnom zdravstvenom nadzoru nad kroničnim bolestima, posebno uz pomoć GIS -a. Klinički podaci koji se rutinski prikupljaju u svakodnevnoj praksi, u kombinaciji s podacima o društvenim i ekološkim odrednicama zdravlja, imaju potencijal stvoriti potpuniju sliku zdravstvenog stanja zajednica.

Sukob interesa

Reference

  1. Klompas M, McVetta J, Lazarus R, Eggleston E, Haney G, Kruskal BA, et al. Integriranje kliničke prakse i nadzora javnog zdravlja upotrebom elektronskih sistema medicinske dokumentacije. Am J Prev Med 201242 (6 Suppl 2): ​​S154-S162. [CrossRef] [Medline]
  2. Noble D, Smith D, Mathur R, Robson J, Greenhalgh T. Studija izvodljivosti geoprostornog mapiranja rizika od hroničnih bolesti radi informisanja javnosti o puštanju u rad javnog zdravlja. BMJ Open 20122 (1): e000711 [BESPLATAN cijeli tekst] [CrossRef] [Medline]
  3. Swinburn B, Egger G, Raza F. Diseciranje obesogenih sredina: razvoj i primjena okvira za identifikaciju i davanje prioriteta ekološkim intervencijama za pretilost. Prethodna Med 199929 (6 Pt 1): 563-570. [CrossRef] [Medline]
  4. Curtis AJ, Lee WA. Prostorni obrasci zdravstvenih problema povezanih s dijabetesom za ranjivu populaciju u Los Angelesu. Int J Health Geogr 20109: 43 [BESPLATAN cijeli tekst] [CrossRef] [Medline]
  5. Mathur R, Noble D, Smith D, Greenhalgh T, Robson J. Kvantificiranje rizika od dijabetesa tipa 2 u istočnom Londonu pomoću QDScore: analiza presjeka. Br J Gen Pract 201262 (603): e663-e670 [BESPLATAN Cijeli tekst] [CrossRef] [Medline]
  6. Barker LE, Kirtland KA, Gregg EW, Geiss LS, Thompson TJ. Geografska distribucija dijagnosticiranog dijabetesa u SAD -u: pojas za dijabetes. Am J Prev Med 201140 (4): 434-439. [CrossRef] [Medline]
  7. Zhou M, Astell-Burt T, Bi Y, Feng X, Jiang Y, Li Y, et al. Geografske varijacije u prevalenciji i otkrivanju dijabetesa u Kini: višerazinska prostorna analiza 98.058 odraslih osoba. Diabetes Care 201538 (1): 72-81. [CrossRef] [Medline]
  8. Gardete-Correia L, Boavida JM, Raposo JF, Mesquita AC, Fona C, Carvalho R, et al. Prva studija o prevalenciji dijabetesa u Portugalu: PREVADIAB studija. Diabet Med 201027 (8): 879-881. [CrossRef] [Medline]
  9. Kukafka R, Ancker JS, Chan C, Chelico J, Khan S, Mortoti S, et al. Redizajniranje elektronskih sistema zdravstvenih kartona radi podrške javnom zdravlju. J Biomed Inform 200740 (4): 398-409 [BESPLATAN Cijeli tekst] [CrossRef] [Medline]
  10. Chiolero A, Santschi V, Paccaud F. Nadzor javnog zdravlja s elektroničkim medicinskim kartonom: u opasnosti od pristranosti nadzora i prevelike dijagnoze. Eur J Public Health 201323 (3): 350-351 [BESPLATAN Cijeli tekst] [CrossRef] [Medline]

Kratice

EHR -ovi: elektronske zdravstvene kartone
GIS: geografskih informacionih sistema
ICPC: Međunarodna klasifikacija primarne zdravstvene zaštite
SES: društveno-ekonomski status

Uredio G Eysenbach podnio 04.02.15 recenzirao L Garvin, D Amante komentari autoru 10.07.15 primljena revidirana verzija 19.11.15 prihvaćena 04.01.16 objavljena 17.03.16

& copyLiliana Laranjo, David Rodrigues, Ana Marta Pereira, Rog & eacuterio T Ribeiro, Jos & eacute Manuel Boavida. Prvobitno objavljeno u JMIR Public Health and Surveillance (http://publichealth.jmir.org), 17.03.2016.

Ovo je članak s otvorenim pristupom distribuiran pod uslovima Licence za dodjeljivanje autorskih prava Creative Commons (http://creativecommons.org/licenses/by/2.0/), koji dopušta neograničenu upotrebu, distribuciju i reprodukciju na bilo kojem mediju, pod uvjetom da je izvornik rad, prvi put objavljen u JMIR Public Health and Surveillance, je pravilno citiran. Kompletni bibliografski podaci, link na izvornu publikaciju na http://publichealth.jmir.org, kao i ove informacije o autorskim pravima i licenci moraju biti uključeni.


Kako radi?

Premošćavanje robusnih geoprostornih biblioteka otvorenog koda za efikasno upravljanje podacima

Prostorno proširenje koristi GeoTools, GDAL/OGR, Java Topology Suite za čitanje i pisanje GIS formata i za obradu značajki.

Koji su podržani formati?

Glavni GIS formati, uključujući PostGIS, Oracle Spatial, ESRI Shapefile, MIF/MID, GPX, KML,. i OGR vektorski formati su dostupni.

Koje su podržane transformacije?

Uobičajene GIS operacije su dostupne kao međuspremnik, centriran, unutar tačke, površina, dužina, udaljenost, sjecište, sjedinjenje, omotnica, granica, konveksni trup, razlika, isječak, pojednostavljenje,.

Šta još?

Korisnici imaju koristi od velikog panela komponenti dostupnih u Talend Data Integration i mogu lako komunicirati sa svim vrstama izvora podataka (npr. Baze podataka, XML ili SOAP web usluge, JSON). Također podržava funkcije GIS upravljanja podacima koje se bave objavljivanjem podataka i pretraživanjem metapodataka i izdavača:

  • OGC standardi: CSW za komunikaciju s katalogom metapodataka, WFS za pristup funkcijama na webu
  • Standard metapodataka geografskih informacija ISO19139
  • GeoServer REST API

  • Plastična boca od 2 litre, prazna i čista
  • Pomoćni nož
  • Prljava voda (napravite sami stvari od taloga kafe, prljavštine, zgnječenog starog lišća, ulja za kuhanje ili sitnih komadića pjene)
  • Merna šolja
  • Spoon
  • Štoperica ili sat sa drugom kazaljkom
  • Olovka i papir
  • Koliko god možete dobiti od sljedećih materijala za filtriranje: aktivni ugljen (dostupan u odjeljku za ribe u trgovini za kućne ljubimce), šljunak, pijesak (krupno i / ili fino), vate
  • Filter za kafu (radi i traka, stara čarapa, ubrus ili papirni ubrus!)

Korak 1

Zamolite odraslog da prepolovi bocu. Zatim okrenite gornju polovicu boce i stavite je na dno, tako da vrh izgleda kao lijevak. Svoj filter ćete izgraditi u gornjem dijelu.

Korak 2

Postavite filter za kafu (ili maramu, čarapu itd.) Na dno filtra.

Korak 3

Dodajte slojeve vate, ugljen, šljunak, pijesak i / ili druge materijale. Možete koristiti samo jedan ili sve njih. Savjet: Razmislite kojim redoslijedom ih dodati. Veći filtrirni materijali obično hvataju veće nečistoće.

Korak 4

Zapišite koji ste filter materijal koristili i kojim redoslijedom ste ga složili.

Korak 5

Promiješajte prljavu vodu i odmjerite je u šalici.

Korak 6

Korak 7

Sipajte šolju prljave vode u filter. Uključite mjerač vremena čim počnete sipati.

Korak 8

Koliko vremena je potrebno da sva voda prođe kroz filter. Zatim zapišite koliko je trajalo.

Korak 9

Pažljivo izvadite materijal za filtriranje, jedan po jedan. Šta je svaki sloj izvadio iz vode?

Korak 10

Eksperimentirajte! Očistite bočicu i pokušajte ponovo. Svaki put rasporedite materijale za filtriranje i svaki eksperiment svaki put. Šta otkrivate?


Khan, O. A., i Skinner, R. (ur.), Geografski informacijski sustavi i zdravstvene aplikacije, Idea Group, Hershey, PA, 2003.

Cromley, E. K. i McLafferty, S. L., GIS i javno zdravlje, Guiford, New York, 2002.

Lang, L., GIS za zdravstvene organizacije, ESRI Press, Redlands, CA, 2000.

Gatrell, A. C., i Loytonen, M. (ur.), GIS i zdravlje, Taylor i Francis, Philadelphia, 1998.

Birkin, M., Inteligentni GIS: Odluke o lokaciji i strateško planiranje, Wiley, New York, 1996.

Ministarstvo zdravlja i ljudskih usluga SAD -a, Zdravi ljudi 2010: Praćenje zdravih ljudi, GPO, Washington, DC, str. B23-B24, 2000.

Melnick, A. L., Uvod u geografske informacijske sisteme u javnom zdravstvu, Gaithersburg, MD, str. 9, 2002.

Wright, D. J., Goodchild, M. F. i Proctor, J. D., GIS: alat ili nauka? Demistifikovanje uporne jednoznačnosti GIS -a kao „alata“ naspram „nauke“. Ann. Vanr. Am. Geog. 87(2):346-362, 1997.

Melnick, A. L., i Flemming, D. W., Moderni geografski informacijski sistemi ― Obećanja i zamke. J. PublicHealth Manag. Pract. 5 (2): viii-x, 1999. godine.

Woodbury, P. A., Treba i ne treba imati u vidu prostorno eksplicitne procjene ekološkog rizika, Environ. Toxicol.Chem. 22(5):977-982, 2003.

Rafalski, E. i Mullner, R., Osiguravanje usklađenosti sa HIPAA -om pomoću skladišta podataka za marketing u zdravstvu,J. Consum. Mark. 20(7):629-633, 2003.


Recenzije

Recenzirao Ruopu Li, vanredni profesor, Univerzitet Southern Illinois Carbondale dana 1.4.2014.

Sve u svemu, ova knjiga dobro pokriva osnovno znanje o GIS -u i srodnim podacima. Impresioniran sam vrlo opsežnim sadržajem i detaljnim informacijama o nekoliko aspekata GIS -a. Na primjer, uživao sam čitajući poglavlje o premjeru zemljišta i GPS -u. čitaj više

Recenzirao Ruopu Li, vanredni profesor, Univerzitet Southern Illinois Carbondale dana 1.4.2014.

Sveobuhvatnost ocjena: 4 vidi manje

Sve u svemu, ova knjiga dobro pokriva osnovno znanje o GIS -u i srodnim podacima. Impresioniran sam vrlo opsežnim sadržajem i detaljnim informacijama o nekoliko aspekata GIS -a. Na primjer, uživao sam čitajući poglavlje o premjeru zemljišta i GPS -u. Zaista mi se sviđa "Pokušaj ovo" koje omogućava studentima da zastanu i razmisle. Međutim, propustilo je dubinsku raspravu o nekoliko važnih stvari, poput modela/strukture podataka i analize podataka GIS-a. Definitivno ću njegovoj sveobuhvatnosti dati ocjenu od 4 zvjezdice ako naslov bude poput Nature of GIS Data.

Ocjena točnosti sadržaja: 4

Općenito, opisi većine koncepata izgledaju tačni. No, neke definicije u Poglavlju 1 mogle bi biti rigoroznije. Na primjer, definicije informacija i informacionog sistema imaju tendenciju da budu užeg obima. Predlažem uporedne definicije važnih pojmova. Citiranje definicija iz ESRI -a ili drugih geografa može biti od pomoći.

Ocjena relevantnosti/dugovječnosti: 4

Udžbenik nudi sadržaje relevantne za najvažnije znanje. Dakle, ne vjerujem da će tekst zastarjeti u kratkom vremenskom periodu. No, želio bih naglasiti da je većina referenci prilično stara. Rijetko su se reference objavljene u udžbeniku citirale nakon 2010. godine. Dakle, propušta prilike za raspravu o mnogim temama poput geoprostornih velikih podataka i VGIS -a.

U tekstu se uglavnom koristi jednostavan jezik za objašnjenje složenih pojmova. Dakle, ne čita se kao poduži školski rad pun žargona. Neki važni koncepti, poput skale ', dobro su objašnjeni.

Tekst je općenito dosljedan u upotrebi terminologije. Ali u prvom poglavlju pronašao sam nekoliko mjesta na kojima terminologija poput GIS -a nije dosljedno objašnjena.

Prilično nekoliko pododsjeka (npr. 1,19) može se spojiti ili jednostavno ukloniti. Neki poduži citati mogli bi se potpuno izbjeći.

Organizacija/Struktura/Ocjena protoka: 3

Smatram da bi organizaciju ovog udžbenika trebalo znatno poboljšati. Trenutna organizacija čini čitanje pomalo otežanim. Smatram da se neuravnotežen sadržaj pojavljuje u mnogim pododsjecima. Na primjer, odjeljak 1.14 trebao bi imati mnogo veću težinu od odjeljka. 1.12 s obzirom na značaj teme. Neki dijelovi uključuju dugačke citate iz ljudskih riječi (poput Poglavlja 5).

Postoji nekoliko problema koji bi se mogli riješiti. Iz nekog razloga mnogi redovi nedostaju. Brojke se mogu označiti. Neki video linkovi su prekinuti (zašto ne biste koristili YouTube?). U PDF verziji knjige otkrio sam da je većina slika premala da bi se mogla čitati.

Ocjena gramatičkih grešaka: 4

Sve u svemu, tekst je u redu. Postoji nekoliko mjesta sa manjim gramatičkim nedostacima. Neke bi se rečenice mogle napisati na stroži način.

Ocjena kulturne relevantnosti: 5

Ovdje nisam našao nikakav očigledan problem.

Budući da postoji mnogo odlomaka s usmenim objašnjenjem, moglo bi se dodati još brojki koje bi podržale sadržaj. Rad dr Tomlinsona može se opisati kao dio istorije GIS -a.

Recenzirao Jay Hazra, profesor, Bunker Hill Community College dana 30.6.20

Dubina materijala opširno je pokrivena takvim nizom geografskih tema koje možda preplavljuju početnike. Čini se da knjiga pokriva i širinu i dubinu polja. To bi sve skupa moglo biti primjereno opsegu i. čitaj više

Recenzirao Jay Hazra, profesor, Bunker Hill Community College dana 30.6.20

Sveobuhvatnost ocjena: 4 vidi manje

Dubina materijala opširno je pokrivena takvim nizom geografskih tema koje možda preplavljuju početnike. Čini se da knjiga pokriva i širinu i dubinu polja. To bi sve skupa moglo biti primjereno opsegu i zahtjevima kursa unutar programa kao što je GIS certifikat. Možda se može odlučiti usredotočiti se na opći pregled s praktičnim primjenama, a zatim usmjeriti dubinsko proučavanje na drugi predmet. Posedovanje indeksa i rečnika je koristan dodatak.

Ocjena točnosti sadržaja: 5

Dobro istraženo, dokumentovano, sa opsežnom bibliografijom za svako poglavlje. Priroda okruženja znači da će se hiperveze prekinuti. Postoji li alat koji će pregledati knjigu i testirati veze? Možda upotrijebite drugu odredbu za rješavanje problema, poput mašine za povratak ili napravite hiper skok da biste u knjigu dodali odgovarajuću napomenu. Zatim također uzeti u obzir statičku/dinamičku prirodu povezanog materijala, poput Popisa koji je mogao ukazati na stariji vremenski okvir.

Ocjena relevantnosti/dugovječnosti: 5

Relevantni izvorni materijal i aplikacije u stvarnom svijetu predstavljeni su kako bi čitatelju dali perspektivu primijenjene profesionalne metodologije, rada i inovacija. Primjena popisa na demografske društvene faktore primjer je toga, kao i topografske karte Marsa. Relevantna je za ličnu spoznaju koja se pokazuje u ljudskoj sklonosti razlikovanju geografskih informacija. Primjer je korištenje određenih sredstava kao što su ljestvice i boje linija za razliku od oblika kolača i rešetki. Općenito je lakše procijeniti geografsko okruženje okomito nego vodoravno. U vrijeme popisa 2020. godine, posljedice virusa Corona 2 i svjetska scena koja se brzo mijenja čine ovo područje relevantnim za najviše. Mnogi od nas su pratili podatke koji se odnose na GIS sfere i poređenja različitih pejzaža i demografskih slojeva. Knjiga se bavi ovim studijama u pomenutim ilustracijama Popisa, globalnim studijama o radu organizacija zaduženih za proučavanje međunarodnih poslova. To uključuje povezanost zdravlja, ekonomije, ljudske interakcije i promjenjivog fizičkog okruženja zajedno sa kulturnom dinamikom.

Autor korak po korak donosi detalje za složene koncepte koji uključuju matematiku, geografsku nauku i fiziku. Radovi su započeli 1997. godine i mogu se nadograditi snagom mrežnog objekta. Interaktivni grafički materijal, slojevita grafika omogućuje dinamičku progresiju koja se proteže i izvan samog teksta. Nadogradite sučelje tako da odgovara tehnologiji koja nam je dostupna. Koristite više hiperveza u tekstu za unakrsne reference i povezivanje tema, koncepata i aplikacija. Na primjer, postoji vraćanje na Vektore i Rastere u 7.4, stoga imajte hipervezu do tog odjeljka.

Najkonzistentniji u izgledu i strukturi. Poglavlja počinju pregledom, ciljevima, kontrolnom listom, a zatim se uvode odjeljci tema. Postoje kvizovi za vježbe i praktični zadaci „Isprobajte ovo“ prošarani kroz poglavlje. Sažetak, poziv na komentare i pitanja te bibliografija završavaju svako poglavlje.

Cijenio sam kako prvo poglavlje predstavlja osnove izgradnje podataka i informacija na osnovama baze podataka, a zatim se upušta u geografsku informacijsku znanost i tehnologiju, koje su kasnije razvijene. The subsequent chapters explore the concepts and then the practical applications in topology, land surveying, GPS, and national data infrastructure. If the concepts can be tied to the specific applications and case studies in a section such as an appendix.

Organization/Structure/Flow rating: 4

Chapters are navigated by scrolling down using the mouse or scroll bar. It’s difficult to get a perspective on the length of chapter and hard to rapidly move through the chapter. Can there be a pop-up menu or some other means with hyperlinks to direct to each section? It was also mentioned to have access to each chapter/section and a glossary.

While reading the chapter, the link list to the other chapters is missed. It is accessible at the beginning of the chapter and then disappears. It would be a valued add-in to have such access to other chapters with their respective sections. Having a glossary that can open with a right-click or a side bar would be helpful. To enliven the text, use online enhancements that extend the book beyond seeming like a hard-copy text book with multimedia that is current and other facilities that the online form enables. There are interesting and insightful graphic figures that are small and would benefit with a link to enlarge.

Grammatical Errors rating: 4

There is a trend of systemic errors of a preposition preceding a bolded reference term such as in 1.10 " ofgradient " Perhaps there are Open Resource tools to supplement the word processing.

Cultural Relevance rating: 5

Text covers the span of geographic implications on a global and local level such as Census, and wide ranging government resources.

The Edge browser did give certificate errors on occasion. The last chapter 9 has fascinating potential to be a section in-flux to bring in the most up to date applications that illustrate the current edge of analytics, illustrations for outcomes in map polygon overlay, smart systems in regional screenings, local disqualifications and exceptions. AI in GIS can help us understand the current world, the forecasting of changes, and the proactive transition and measured adaption to improve our quality of life.


Information Systems Technology

No matter the field you work in—business, health care, government—a certification, or a combination of certifications, validates your skills and knowledge. At Tidewater Community College, you’ll learn from industry professionals who can give you the real-world experience you need to stay in step with today’s workplace. Much of the classroom instruction takes place in high-tech labs and covers both Apple’s OS X operating system along with Microsoft Windows.

Semesters:
Zasluge:
Locations:
Certificate - Information Systems Technology

In just three semesters, you’ll gain expertise in several key areas including, operating systems, networking, hardware,
troubleshooting, software design, and more!

Additional Program Information:

Globally-recognized credentials can be the key to your IT career path. With just a few courses at TCC, you’ll be ready for manufacturer-specific exams from companies like Microsoft, Oracle, CompTIA, VMware, and more! Learn more about IT certifications.


Geoserver 2.5.2 CQL BBOX filter - Geographic Information Systems

Carbon County Mapping Services
(Click the image below to get started.)

Carbon County GIS - (CCGIS)

Carbon County Geographic Information System (CCGIS) is responsible for maintaining a regional geographic information system (GIS) landbase and data warehouse. CCGIS manages authoritative GIS resources to meet common objectives of both the County and it’s respective municipalities, to reduce duplication of efforts, maximize resources, provide for an efficient method of sharing information and provide timely updated data to the public.

Misija

The CCGIS mission is to maintain and promote the use of a regional geographic data warehouse for Carbon County, to assist in the development of shared geographic data and automated systems which use that data.

CCGIS meets its mission statement through three primary functions:

Landbase Maintenance

The County geospatial landbase consists of over 50+ data layers including lots, parcels, roads, addresses and more. Additions, deletions, updates and corrections are made regularly to provide the most updated landbase possible.

Data Warehouse Management

CCGIS manages and maintains hundreds of data layers in its spatial data warehouse. Layers are provided by the CCGIS, PAGIS, NEPA, PennDOT, FEMA, and others. The spatial data warehouse is shared and used by the same entities.

Public GIS Data Access

Carbon County GIS provides free public access to over many data layers via their online services. CCGIS also provides interactive maps, data extracts, and custom mapping services.

  • Ensuring the geographic data currency and integrity
  • Developing strategic partnerships with other regional GIS agencies
  • Encouraging and facilitating the sharing and publication of GIS data with other jurisdictions
  • Providing cost effective access to geographic data to member agencies, subscribers, and the public

Contact Carbon County GIS/Mapping

Carbon County Administration Bldg
2 Hazard Square, 1st Floor
Jim Thorpe, PA 18229


Bachelor of Applied Technology Geographic Information Systems

Train to become a Geographic Information Systems (GIS) technologist, technician or analyst for a range of industries &ndash from forestry and natural resource exploration to all levels of government &ndash with the Bachelor of Applied Technology Geographic Information Systems degree.

Graduates possess the skills and knowledge to succeed in one of the fastest-growing sectors of information technology. GIS combines the power of relational database management systems with the flexibility of cartographic display technology and is used for problem-solving and decision making.

To succeed in the program, you&rsquoll need to be comfortable working with computers and have a good working knowledge of file management, word processing and spreadsheet software applications.

This two-year program consists of two, 15-week semesters in year one, followed by a paid practicum in year two.

Finding a practicum placement is the student&rsquos responsibility, but instructors and support staff will provide guidance and support. Students must be prepared to actively establish industry connections to secure their practicum.

Is this the right fit for me?

Typical GIS job postings suggest the ideal practitioner has a sound technical background, is self-motivated and disciplined in achieving results.

Successful GIS professionals can problem-solve with creative and innovative solutions and provide service based on the concept of continuous improvement.

Contact time with instructors in lectures and labs is about 25 hours per week. The average student is expected to spend an additional 25 hours per week on assignments, studying and projects

Graduates will often work in teams of various sizes. During the program, students will work in teams for projects or lab assignments. This requires good communication and interpersonal skills.

Akreditacija

Discussions are pending with several national-level accreditation agencies. No formal accreditations are available at this time.

Akreditiv

After successfully completing the program, graduates will receive a SAIT Bachelor of Applied Technology Geographic Information Systems degree.


Pogledajte video: Geoserver - Introduction to geoserver