भूसूचना विज्ञान और भूसांख्यिकी: एक सिंहावलोकन

जैव विविधता संरक्षण के लिए तेल फसलों के स्थानिक डेटासेट के उपयोग के लिए उपयुक्तता का मूल्यांकन

तामिरत एच और योहान्नेस टी

सूचना उन्मुख संगठनों के लिए डेटा की गुणवत्ता एक मुख्य मुद्दा है। गुणवत्ता विनिर्देशों के लिए भौगोलिक डेटा को जोड़ने की आवश्यकता पिछले तीस वर्षों से विशेष रूप से स्पष्ट हो गई है। डेटा को विभिन्न स्रोतों से एकत्र किया जाता है और डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है। डिजिटल स्थानिक डेटा की विभिन्न उत्पत्ति और गुणवत्ता को आमतौर पर जीआईएस वातावरण में एकीकृत किया जाता है, इस तरह की प्रणालियों में वैश्विक सटीकता के अनिश्चित स्तर को निर्धारित करने के माध्यम से। हालाँकि, सूचना प्रणाली में, डेटा गुणवत्ता की समस्याएँ कहीं भी हो सकती हैं। डेटा मूल्यांकन एक प्रक्रिया है जिसका उपयोग गलत, अपूर्ण या अनुचित डेटा को निर्धारित करने और फिर पता लगाई गई त्रुटियों और चूक के सुधार के माध्यम से गुणवत्ता में सुधार करने के लिए किया जाता है। इथियोपियाई जैव विविधता संस्थान की स्थापना 1976 में की गई थी, जिसका मुख्य उद्देश्य देश की जैव विविधता के उचित संरक्षण और उपयोग को सुनिश्चित करना था। इस संदर्भ में, संस्थान के डेटाबेस से प्राप्त घटना रिकॉर्ड (81,500 से अधिक) के संकलन के बाद एक डेटासेट बनाया गया था, जिसमें से 8,147 तेल फसल प्रजातियाँ हैं। वर्तमान अध्ययन का लक्ष्य तेल फसल भू-स्थानिक डेटासेट और रिकॉर्ड की गुणवत्ता का मूल्यांकन करना है जो मौजूदा या जैव विविधता संरक्षण रिकॉर्ड के सेट में पूर्णता और संगतता के मुद्दों के साथ-साथ सामान्य त्रुटियों का पता लगाने के लिए बुनियादी और उन्नत कार्यों तक पहुंच को सक्षम करता है। तेल फसलों के स्थानिक डेटासेट के उपयोग की उपयुक्तता का आकलन करने में, विशेषता क्वेरी विश्लेषण लागू किए गए थे। स्थानिक डेटासेट विशेषता क्वेरी विश्लेषण दृष्टिकोण का उपयोग स्थानिक डेटा गुणवत्ता की अपेक्षित और देखी गई सीमा के बीच अंतर के महत्व का परीक्षण करने के लिए किया गया था। स्थितिगत और विशेषता सटीकता के बीच त्रुटियों की तुलना करने के लिए, विशेषता क्वेरी विश्लेषण दृष्टिकोण का उपयोग किया गया था। परिणामों से पता चला कि, 3357 रिकॉर्ड (41.2%) को अच्छी गुणवत्ता के रूप में माना गया और शेष 4,790 रिकॉर्ड (58.8%) सभी त्रुटिपूर्ण अभिलेखों में से, 357 त्रुटिपूर्ण बिंदुओं को गूगल अर्थ और दिवा-जीआईएस सूचना के सहयोग से आर्क-जीआईएस क्वेरी विश्लेषण विधियों का उपयोग करके ठीक किया गया तथा भविष्य में उपयोग के लिए सिफारिशें दी गईं।