Smartphone-assisted spatial data collection improves geographic information quality: pilot study using a birth records dataset.
Smartphone-assisted spatial data collection improves geographic information quality: pilot study using a birth records dataset.
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DOI：
10.4081/gh.2016.482
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发表时间：
2016-11-23
影响因子：
1.7
通讯作者：
Han D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xu X;Hu H;Ha S;Han D
众所周知，基于自我报告的居住地址的传统的自动地理编码方法具有许多问题。我们开发了一种基于智能手机辅助航空影像的方法，该方法使用Google Maps应用程序编程接口作为出生登记过程中的空间数据收集工具。在这项试点研究中，我们测试了智能手机辅助的方法是否提供更准确的地理信息比自动地理编码方法的情况下，两种方法都可以得到地址的地理编码。我们在2012年在佛罗里达阿拉楚阿县分娩的妇女中随机选择了100个地理编码良好的地址。我们比较了三种地理编码方法生成的地理编码：i）智能手机辅助的基于航空图像的方法; ii）传统的自动地理编码方法; iii）全球定位系统（GPS）。我们使用GPS数据作为参考方法。在29.3%的地址中，自动地理编码方法产生的位置误差大于100米，而智能手机辅助方法地理编码的所有地址的误差都小于100米。自动地理编码方法的位置误差更大的公寓/公寓相比，其他住宅和农村地址相比，城市的。我们的结论是，智能手机辅助的方法是一种很有前途的方法，通过提高位置精度的角度空间数据收集。
It is well known that the conventional, automated geocoding method based on self-reported residential addresses has many issues. We developed a smartphone-assisted aerial image-based method, which uses the Google Maps application programming interface as a spatial data collection tool during the birth registration process. In this pilot study, we have tested whether the smartphone-assisted method provides more accurate geographic information than the automated geocoding method in the scenario when both methods can get the address geocodes. We randomly selected 100 well-geocoded addresses among women who gave birth in Alachua county, Florida in 2012. We compared geocodes generated from three geocoding methods: i) the smartphone-assisted aerial image-based method; ii) the conventional, automated geocoding method; and iii) the global positioning system (GPS). We used the GPS data as the reference method. The automated geocoding method yielded positional errors larger than 100 m among 29.3% of addresses, while all addresses geocoded by the smartphone-assisted method had errors less than 100 m. The positional errors of the automated geocoding method were greater for apartment/condominiums compared with other dwellings and also for rural addresses compared with urban ones. We conclude that the smartphone-assisted method is a promising method for perspective spatial data collection by improving positional accuracy.
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