Konumsal Veri Kalitesinde Süreç İyileştirme: Örnek Uygulama

Özet

Konumsal verinin birçok alanda yoğun olarak kullanımı, coğrafi veri kalitesi ve kalite standartları kavramının hayatımızın içinde daha çok yer almasına neden olmuştur. Konumsal verinin üretim sürecindeki her bir adımı, kalite kontrol ve kalite güvence sürecinin de bir adımı olduğundan kalite gereksinimleri tüm sürece ilişkin olmaktadır. Bu nedenle veri kalitesinin iyileştirilmesi aynı zamanda veri üretim sürecinin iyileştirilmesi anlamına gelmektedir Bu çalışmada, vektör veri üretim sürecinde zaman içinde oluşan ihtiyaçlar ve eksiklikler dikkate alınarak üretim sürecine eklenen iki yeni kontrol adımının sürece olan etkisi değerlendirilmiştir. Bu nedenle, iki farklı zaman diliminde üretilmiş vektör verilerin kontrollerinde belirlenen düzeltmeler değerlendirilmiştir. Ayrıca örnek bir pafta için hem tespit edilen düzeltmelerin çeşitleri ve dağılımları incelenmiş, hem de detayların kıymetlendirilmesinde görüntü üzerindeki gerçek noktalardan olan kayıklık miktarları belirlenmiştir. Çalışma sonunda sürece eklenen iki yeni kontrol adımının kontrolden gelen düzeltme miktarlarında %40 oranında bir azalma meydana getirdiği tespit edilmiştir.

Abstract

Intensive use of spatial data has led to increase the concept of data quality and quality standards for geospatial data in our lives. Each step for spatial data production is also a step of quality assurance, so quality control and quality assurance should be for the whole process. Therefore, improving the quality of data also necessitates improvements of data production process In this study, the effect of two new quality check steps added the production process, which arise from needs and shortcomings, were evaluated. Therefore, adjustments specified in the control of two vector data that was produced in different times, were evaluated. Types of distributions of corrections and offsets from real points were determined for a sample sheet. The results show that two new control steps that were added to the process decreases the errors coming from quality check by %40.