Geoinformática y geoestadística: descripción general

Evaluación de la idoneidad de los conjuntos de datos espaciales sobre cultivos oleaginosos para la conservación de la biodiversidad

Tamirat H y Yohannes T

Para las organizaciones orientadas a la información, la calidad de los datos es un tema principal. La necesidad de asociar datos geográficos para especificaciones de calidad se ha vuelto particularmente evidente durante los últimos treinta años. Los datos se recopilan de una variedad de fuentes y se almacenan en una base de datos. Los diferentes orígenes y calidades de los datos espaciales digitales generalmente se integran en entornos SIG, mediante la determinación de un nivel indefinido de precisión global en dichos sistemas. Sin embargo, en el sistema de información, los problemas de calidad de los datos pueden ocurrir en cualquier lugar. La evaluación de datos es un proceso utilizado para determinar datos inexactos, incompletos o irrazonables y luego mejorar la calidad mediante la corrección de errores y omisiones detectados. El Instituto de Biodiversidad de Etiopía se estableció en 1976, con el objetivo principal de garantizar la conservación y utilización adecuadas de la biodiversidad del país. En este contexto, se creó un conjunto de datos después de la compilación de registros de ocurrencia (más de 81.500) de los cuales 8.147 son especies de cultivos oleaginosos, obtenidos de la base de datos del instituto. El presente estudio tiene como objetivo evaluar la calidad de los conjuntos de datos y registros geoespaciales de cultivos oleaginosos que permiten acceder a funciones básicas y avanzadas para detectar problemas de integridad y consistencia, así como errores generales en los registros de conservación de la biodiversidad existentes o en un conjunto de ellos. Para evaluar la idoneidad para el uso de los conjuntos de datos espaciales de cultivos oleaginosos, se aplicaron análisis de consultas de atributos. El enfoque de análisis de consultas de atributos de conjuntos de datos espaciales se utilizó para probar la importancia de las diferencias entre el alcance esperado y observado de la calidad de los datos espaciales. Para comparar los errores entre la precisión posicional y de atributos, se utilizó el enfoque de análisis de consultas de atributos. Los resultados mostraron que 3357 registros (41,2%) se consideraron de buena calidad y los 4790 registros restantes (58,8%) del conjunto de datos eran erróneos debido a varias razones. En general, se encontraron cinco grupos de causas de errores que podrían resultar ya sea en la recopilación de datos o en la codificación de datos o en cualquier otra etapa. De todos los registros erróneos, los 357 puntos erróneos fueron corregidos utilizando los métodos de análisis de consultas de Arc-GIS con apoyo de información de Google Earth y Diva-GIS y se dieron recomendaciones para uso futuro.