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Räumliche Differenzierung von Prognosemodellen mit Geographischen Informationssystemen

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dc.contributor.authorSpickermann, Gregor
dc.contributor.authorPlümer, Lutz
dc.contributor.editorSchiefer, Gerhard
dc.contributor.editorWagner, Peter
dc.contributor.editorMorgenstern, Marlies
dc.contributor.editorRickert, Ursula
dc.date.accessioned2019-10-15T12:24:42Z
dc.date.available2019-10-15T12:24:42Z
dc.date.issued2004
dc.description.abstractIn der vorliegenden Studie wird ein bestehendes Prognosemodell über die Populationsdynamik von Nematoden als eigenständiges GIS-Tool in ArcGIS 8.3 mittels ArcObjects integriert. Dadurch wird die Vorhersage der Nematodendichte um die Variable Raum erweitert und die Prognose der zu erwartenden Dichten kann anwendungsnäher erfolgen, weil sie sich am Verteilungsmuster der Schädlinge orientiert.de
dc.identifier.isbn3-88579-378-4
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/29081
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofIntegration und Datensicherheit – Anforderungen, Konflikte und Perspektiven, Referate der 25. GIL Jahrestagung
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-49
dc.titleRäumliche Differenzierung von Prognosemodellen mit Geographischen Informationssystemende
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage338
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage335
gi.conference.date8.-10. September 2004
gi.conference.locationBonn
gi.conference.sessiontitleRegular Research Papers

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P049 - 25. GIL Jahrestagung 2004 - Integration und Datensicherheit – Anforderungen, Konflikte und Perspektiven