空間分割 - デカルト積を回避しながらポリゴンデータの結合・解析を効率化する方法
この記事は、オードナンス・サーベイ、Microsoft、データブリックスの共同執筆によるものです。オードナンス・サーベイのシニアデータエンジニア Charis Doidge 氏、同シニアデータサイエンティスト Steve Kingston 氏、Microsoft 高度分析・AI 担当クラウドソリューションアーキテクト Linda Sheard 氏のご協力に感謝します。 このブログでは、オードナンス・サーベイ(Ordnance Survey、英国陸地測量部)、データブリックス、Microsoft が共同で取り組む British National Grid(BNG)を用いた空間分割について解説します。 オードナンス・サーベイは、 公共部門地理空間協定 (Public Sector Geospatial...