地理情報学と地球統計学: 概要

生物多様性保全のための油糧作物空間データセットの利用適合性の評価

タミラト H と ヨハネス T

情報指向の組織にとって、データ品質は主要な問題です。品質仕様のために地理データを関連付ける必要性は、過去 30 年間で特に明らかになっています。データはさまざまなソースから収集され、データベースに保存されます。デジタル空間データのさまざまなソースと品質は、通常、GIS 環境で統合され、そのようなシステムで不確定なレベルのグローバル精度が決定されます。ただし、情報システムでは、データ品質の問題はどこでも発生する可能性があります。データ評価は、不正確、不完全、または不合理なデータを決定し、検出されたエラーや欠落を修正することで品質を向上させるために使用されるプロセスです。エチオピア生物多様性研究所は、国の生物多様性の適切な保護と利用を確保することを主な目的として 1976 年に設立されました。これに関連して、研究所のデータベースから取得された発生記録 (81,500 件以上) をコンパイルした後にデータセットが作成されました。そのうち 8,147 件は油作物種です。本研究の目的は、基本機能と高度な機能にアクセスして、既存または生物多様性保全記録セットの完全性および一貫性の問題や一般的なエラーを検出できる油作物の地理空間データセットとレコードの品質を評価することです。油作物の空間データセットの使用適合性を評価するために、属性クエリ分析が適用されました。空間データセットの属性クエリ分析アプローチは、空間データ品質の予想範囲と観測範囲の差の重要性をテストするために使用されました。位置精度と属性精度のエラーを比較するために、属性クエリ分析アプローチが使用されました。結果によると、3357 件のレコード (41.2%) は品質が良いと見なされ、残りの 4,790 件のレコード (58.8%) のデータセットはさまざまな理由によりエラーがありました。一般的に、データ収集またはデータ エンコード、またはその他の段階で発生する可能性のあるエラーの原因は 5 つのグループに分かれていました。すべての誤った記録のうち、357 個の誤ったポイントは、Google Earth と Diva-GIS 情報のサポートによる Arc-GIS クエリ分析方法を使用して修正され、将来の使用に関する推奨事項が提示されました。