Comment géreriez-vous les écarts entre les données de terrain et les résultats SIG pendant le traitement ?

To handle discrepancies between field data and GIS results: 1. Verify Accuracy: Confirm the accuracy and sources of both datasets. 2. Compare Data: Identify and analyze specific discrepancies. 3. Investigate Causes: Determine if issues stem from data collection or processing errors. 4. Consult Field Teams: Discuss potential data collection issues with field teams. 5. Adjust Data: Recalibrate GIS data as needed. 6.Document: Record discrepancies and actions taken. 7.Communicate: Share findings with stakeholders. 8. Implement Quality Control: Strengthen checks to prevent future discrepancies. 9. Monitor Continuously: Regularly review data to detect issues early. This approach effectively resolves discrepancies and prevents future occurrences.

Handling discrepancies between field data and GIS results involves careful validation and correction. First, compare field data directly with GIS outputs. For example, if field measurements show a forest area of 500 hectares, but GIS analysis indicates 450 hectares, identify potential causes like outdated satellite imagery or incorrect data classification. Next, adjust the GIS data or refine the analysis process. This may involve updating the data sources, recalibrating models, or using more accurate algorithms. Finally, document the discrepancy, the steps taken to resolve it, and the potential impact on the results. This ensures transparency and helps improve future analysis.

Pour gérer les écarts entre les données de terrain et les résultats SIG, il est essentiel de vérifier l'exactitude des sources de données, en tenant compte de la méthode de collecte et de l'environnement. Ensuite, analysez les métadonnées pour comparer les caractéristiques des ensembles de données, comme la résolution et la date de collecte, afin d'identifier les sources moins fiables. Recherchez les anomalies et les tendances communes avec des méthodes statistiques, et si des écarts sont identifiés, appliquez des corrections, telles que des ajustements géométriques ou statistiques, pour aligner les données. Cette approche rigoureuse permet d'améliorer la précision et la fiabilité des analyses SIG.

To address discrepancies between field data and GIS results during processing, I would first verify data accuracy by cross-referencing with original survey records and metadata. Then, check for systematic errors, such as projection mismatches or sensor calibration issues. Perform quality control through statistical methods to identify outliers or inconsistencies. Finally, adjust the data through transformations or recalibrations, and document all corrections for transparency and reproducibility.

Once inputs have been verified by comparing field book notes, datum(s), equipment, units, etc.; the data reconciliation (aka the checks-and-balances) can begin. Third party data such as state-wide LiDAR and imagery has become more accessible over the years. This data can add an extra layer of verification and can be used as check points to reconcile data. In the case of LiDAR and Imagery acquisition, reconciling the data can come in the form or geo-rectifying and/or georeferencing the data and "holding" to the best known source/points. Running statistics comparing the adjusted data to the original data can help identify additional issues and/or issues in data acquisitions techniques.

After verifying inputs, move on to data reconciliation. Compare the field data with GIS results on a point-by-point basis. Look for consistent patterns or errors that might indicate a specific type of problem, such as systematic offsets. Use GIS tools to adjust and align the datasets as needed. This may involve georeferencing the field data to match the GIS coordinate system or applying transformation techniques to correct spatial distortions.

Lorsque des écarts apparaissent entre les données de terrain et les résultats SIG, une réconciliation minutieuse est essentielle. Voici quelques exemples concrets de gestion de ces écarts : Mise à jour des Limites Cadastrales : Imaginons un projet où les limites cadastrales relevées sur le terrain diffèrent des données SIG existantes. Ici, il est crucial de superposer les deux couches dans le SIG. En cas de divergence, les données de terrain peuvent être utilisées pour corriger les contours erronés dans la base SIG. Dans chaque cas, la réconciliation des données permet d'ajuster les résultats SIG en fonction des observations réelles, garantissant ainsi des analyses fiables et opérationnelles.

En mi opinión, es fundamental triangular la información para minimizar los errores. Esto se logra combinando el trabajo de campo con las comunidades locales (Importante vision y trabajo cooperativo) , la referencia cruzada con datos geoespaciales documentados en la literatura, y la validación mediante modelos predictivos. Esta metodología permite reducir las inexactitudes en los datos recolectados, asegurando que las decisiones basadas en ellos sean más precisas y confiables.

Muy esencial es este paso. En mi experiencia utilizando el software libre QGIS para la delimitación de parcelas inspeccionadas en campo, muchas veces me he encontrado con errores por la transcripción de las coordenadas tomadas con el GPS o con las aplicaciones móviles; a veces por colocar un número de sobra, o un número invertido, impide conocer la verdadera forma de la parcela cuando el error de ubicación es muy grande. Lo maravillo de los SIG es que permite corregir las coordenadas desde el mismo software, sin necesidad de volver a ir a campo para tomar nuevas coordenadas.

Es muy importante que el personal de campo esté familiarizado con el funcionamiento del SIG, escogido para el procesamiento digital de la información recopilada y viceversa. Ambos aspectos deben ir siempre de la mano por lo que los especialistas en SIG, debemos comprender como estos softwares procesan los datos e información que les estamos suministrando; un ejemplo de ello, es estar al pendiente del tipo de Sistema de Referencia de Coordenadas o "SRC" con el que se está trabajando, si es del tipo geográfico o planimétrico como el UTM que esté adaptado siempre a la región donde se ubica nuestro proyecto o área de estudio.

Lorsque des écarts sont détectés entre les données de terrain et les résultats SIG, la mise à jour des protocoles de traitement est essentielle. Par exemple dans la gestion des catastrophes naturelles: Après une inondation, si les données de terrain montrent une extension de zones inondables différente de celle du SIG, le protocole de modélisation des risques doit être révisé. Cela pourrait inclure l'ajout de nouvelles variables ou l'utilisation de méthodes de collecte plus précises pour les futures simulations. Mettre à jour les protocoles permet de minimiser les écarts futurs et d'assurer que les données SIG reflètent fidèlement la réalité du terrain.

Independent review protocols are important in this area. Often teams rely on self review or verification often in a hierarchy wher someone more senior spot checks to identify issues or discrepancies. I have found the value of peer review from those with similar skills but a lower familiarity with the subject region or project in question can speed up discrepancy identification at greater value for money.

Si des divergences persistent, il est important de réévaluer les protocoles de collecte ou de traitement des données. Cela peut nécessiter de former le personnel de terrain aux méthodes de collecte appropriées ou de revoir les étapes de traitement SIG pour y intégrer des contrôles de qualité supplémentaires. Assurer que tout le monde comprenne l'importance de la précision et les procédures pour y parvenir est essentiel. Une formation adéquate et l'ajout de vérifications dans le processus peuvent réduire considérablement les écarts. La collaboration entre les équipes de terrain et de traitement garantit une meilleure cohérence des données.

Dès fois, on a juste besoin de coup de pousse d'experts ou de personnes beaucoup plus expérimentés que nous dans le domaine ou on a un soucis, on pourrait avoir une vision beaucoup plus claire et nette et ainsi travailler plus efficacement sur une silution.

Sometimes, the issues at hand are too complex to handle alone, and consulting experts is advisable. Reach out to colleagues with more experience in specific types of data collection or GIS analysis. They might offer insights into common pitfalls or advanced techniques for reconciling data differences. Collaboration with experts can lead to the development of new strategies that improve overall data quality.

This would be my number 1 choice. All are equally important however the potential for each data set to provide unique issues of consistency, spatial integrity and fit for purpose will often need a team effort involving multiple disciplines and knowledge to produce the desired results.

Lors de la détection d'écarts entre les données de terrain et les résultats SIG, consulter des experts est souvent essentiel pour résoudre ces divergences. Faire appel à des experts permet de comprendre en profondeur les écarts observés et d'ajuster les données SIG de manière informée, assurant ainsi la précision et la fiabilité des analyses. Exemple : la gestion des ressources en eau, dans un projet de gestion de bassins versants, des experts en hydrologie peuvent être consultés si les données de terrain montrent des flux d'eau différents de ceux prévus par le SIG. Ils peuvent recommander des ajustements aux modèles hydrologiques ou suggérer des méthodes de mesure plus précises.

Ese es el propósito por el cual los SIGs se manejan esencialmente en equipo de trabajo. En mi experiencia profesional e incluso habiendo hecho cursos en el tema, no comprendía muchas veces cómo debía proseguir con determinadas funciones dentro de QGIS, o cuál herramienta podía ser más efectiva para obtener determinado resultado, sobretodo porque los SIGs van en constante evolución y actualizaciones. Mientras no estaba en contacto con el grupo de expertos que manejaban con mayor profundidad el software, se me hacía cuesta arriba muchas de las tareas y a veces los tutoriales no eran suficientes. El intercambio de información es clave.

As a professional experienced in both fieldwork and office processing, I understand the importance of effectively addressing data discrepancies. These issues often arise from data acquisition or transfer problems. Initially, assess whether errors can be resolved through data processing adjustments to save time and resources. However, if necessary, re-collecting data might be required to ensure accuracy. To minimize such issues and avoid frequent re-collection, thorough field quality control (QC) is essential. This includes verifying that all data collection protocols are correctly followed and that the data is accurate before it is sent to the processing team, ensuring a smoother workflow and better results.

Après la vérification terrain, il faut envisager des corrections éventuelles. En effet, les écarts pourraient exister du fait de certaines marges d'erreur de précision tels que dans le cas des levés de données au GPS.

Esto puede ser una buena opción si se tienen los recursos para ello, pero no siempre es posible. En mi experiencia, sólo debería aplicarse cuando suceden cambios significativos en el área de estudio que ameriten regresar a tomar nuevas mediciones o porque así lo exige la investigación que se está realizando. Por lo tanto, una persona experta en el área de estudio sólo requerirá un número concreto de salidas de campo para obtener la información necesaria.

As etapas do campo geralmente envolvem uma série de processos para garantir a coleta e verificação de dados precisos. Aqui estão as etapas comuns: Planejamento: Defina os objetivos da coleta de dados, os métodos e os parâmetros. Determine a localização e os recursos necessários, e prepare os equipamentos. Preparação: Revise o protocolo de coleta, verifique a calibração dos instrumentos e faça uma revisão das condições climáticas Retorno e Revisão: Depois de concluir a coleta, revise os dados e o processo. Se houver discrepâncias ou problemas, planeje uma nova visita ao campo conforme necessário. Essas etapas ajudam a garantir que os dados coletados sejam confiáveis e úteis para a análise e tomada de decisões subsequentes.

Lorsque des écarts apparaissent entre les données de terrain et les résultats SIG, une vérification sur le terrain est souvent nécessaire pour rectifier ces divergences. La vérification sur le terrain assure que les données SIG sont alignées avec la réalité, améliorant ainsi la précision des analyses et des décisions basées sur ces données. Dans la gestion Forestière si les données SIG indiquent une couverture forestière différente de celle observée sur le terrain, une équipe de forestiers peut vérifier la densité et l’étendue réelle des forêts. Cette vérification permet de mettre à jour les cartes SIG pour mieux gérer les ressources naturelles.

Adopt a mindset of continuous learning and iterative improvement. Stay current with the latest methodologies and technologies in GIS and field data collection to consistently enhance the accuracy and reliability of your geospatial analyses. Additionally, ensure that your models are regularly recalibrated whenever new data reveal significant discrepancies with existing predictions, maintaining the robustness of your outcomes.

Discrepancia de datos SIG: Cuando trabajamos con bases de datos SIG, siempre encontramos valores o resultados que difieren significativamente a su análisis o interpretación.. En este sentido como paso inicial es hacer limpieza de valores atípicos o armonización de los datos. Sin embargo, es necesario hacer el proceso de validación de los modelamiento. Existen técnicas como "validación cruzada" la cual consiste en métodos que ayudan a garantizar la exactitud de las predicciones del modelo del aprendizaje automático que se está utilizando.. esto garantiza el éxito de la investigación.

Continuous learning is not only about the lessons learned from each project but also a general awareness of developments in technology or practice that can support: - accuracy and precision of initial data - automation for initial verification processes - reliable toolsets for undertaking verification exercises - integration in other software that may provide opportunities for comparison with alternate data sources