Geoinformatik und Geostatistik: Ein Überblick

Bewertung der Eignung räumlicher Datensätze zu Ölpflanzen für den Schutz der Biodiversität

Tamirat H und Yohannes T

Für informationsorientierte Organisationen ist die Datenqualität ein zentrales Thema. Die Notwendigkeit, geografische Daten für Qualitätsspezifikationen zu verknüpfen, ist in den letzten dreißig Jahren besonders deutlich geworden. Die Daten werden aus einer Vielzahl von Quellen gesammelt und in einer Datenbank gespeichert. Die unterschiedlichen Ursprünge und Qualitäten digitaler räumlicher Daten werden normalerweise in GIS-Umgebungen integriert, indem in solchen Systemen ein unbestimmtes Maß an globaler Genauigkeit bestimmt wird. In dem Informationssystem können jedoch überall Datenqualitätsprobleme auftreten. Die Datenauswertung ist ein Prozess, der verwendet wird, um ungenaue, unvollständige oder unangemessene Daten zu ermitteln und dann die Qualität durch die Korrektur erkannter Fehler und Auslassungen zu verbessern. Das äthiopische Institut für Biodiversität wurde 1976 mit dem Hauptziel gegründet, die angemessene Erhaltung und Nutzung der Biodiversität des Landes sicherzustellen. In diesem Zusammenhang wurde ein Datensatz erstellt, nachdem Vorkommensaufzeichnungen (mehr als 81.500) zusammengestellt wurden, von denen 8.147 Ölpflanzenarten sind, die aus der Datenbank des Instituts stammen. Die vorliegende Studie zielt darauf ab, die Qualität georäumlicher Datensätze und Aufzeichnungen zu Ölpflanzen zu beurteilen, die den Zugriff auf grundlegende und erweiterte Funktionen ermöglichen, um Vollständigkeits- und Konsistenzprobleme sowie allgemeine Fehler in den vorhandenen oder festgelegten Aufzeichnungen zum Schutz der biologischen Vielfalt zu erkennen. Bei der Beurteilung der Gebrauchstauglichkeit räumlicher Datensätze zu Ölpflanzen wurden Attributabfrageanalysen durchgeführt. Der Ansatz der Attributabfrageanalyse räumlicher Datensätze wurde verwendet, um die Signifikanz der Unterschiede zwischen dem erwarteten und dem beobachteten Ausmaß der räumlichen Datenqualität zu testen. Um die Fehler zwischen der Positions- und der Attributgenauigkeit zu vergleichen, wurde der Ansatz der Attributabfrageanalyse verwendet. Die Ergebnisse zeigten, dass 3357 Aufzeichnungen (41,2 %) als von guter Qualität angesehen wurden und die restlichen 4790 Aufzeichnungen (58,8 %) aus verschiedenen Gründen fehlerhaft waren. Im Allgemeinen wurden fünf Gruppen von Fehlerursachen gefunden, die entweder bei der Datenerfassung oder -kodierung oder in anderen Phasen auftreten können. Von allen fehlerhaften Datensätzen wurden die 357 fehlerhaften Punkte mithilfe der Arc-GIS-Abfrageanalysemethoden mit Unterstützung von Google Earth- und Diva-GIS-Informationen korrigiert und Empfehlungen für die zukünftige Verwendung gegeben.