地理信息学与地统计学：概述

油料作物空间数据集用于生物多样性保护的适用性评估

Tamirat H 和 Yohannes T

对于信息导向型组织来说，数据质量是一个主要问题。近三十年来，将地理数据与质量规范联系起来的需求变得尤为明显。数据从各种来源收集并存储在数据库中。不同来源和质量的数字空间数据通常集成在 GIS 环境中，通过确定此类系统中不确定的全局精度级别。然而，在信息系统中，数据质量问题可能发生在任何地方。数据评估是一个用于确定不准确、不完整或不合理数据的过程，然后通过纠正检测到的错误和遗漏来提高质量。埃塞俄比亚生物多样性研究所成立于 1976 年，主要目标是确保适当保护和利用该国的生物多样性。在此背景下，在汇编了研究所数据库中获得的发生记录（超过 81,500 条）后创建了一个数据集，其中 8,147 条是油料作物品种。本研究旨在评估油料作物地理空间数据集和记录的质量，以便使用基本和高级功能来检测完整性和一致性问题以及现有或一组生物多样性保护记录中的一般错误。在评估油料作物空间数据集的适用性时，应用了属性查询分析。空间数据集属性查询分析方法用于测试空间数据质量预期范围和观察范围之间差异的显著性。为了比较位置精度和属性精度之间的误差，使用了属性查询分析方法。结果表明，3357 条记录（41.2%）被认为是质量良好的，其余 4,790 条记录（58.8%）数据集由于各种原因而有误。通常发现五组错误原因，这些错误可能是在数据收集或数据编码或任何其他阶段造成的。在所有错误记录中，利用 ArcGIS 查询分析方法在 Google Earth 和 Diva-GIS 信息的支持下纠正了 357 个错误点，并给出了将来使用的建议。