地域の説明が不十分な美術館標本の地理参照

私は現在、さまざまな自然史博物館のデータベースからの標本のリストを照合して、さらに研究しています。ただし、大部分の履歴データに関連するよく知られている問題は、適切な緯度と経度がないためにそのデータを使用できないことです。

領域の周りにバッファを描画し、その場所に関連する不確実性の範囲を提供するなど、そのデータを克服する方法がありました。

たとえば、関数-Rの 'spatial'パッケージのbiogeomancerは、「XYZの西2マイル」などのテキストによる説明がある場合、地理参照のプロセスを自動化します。こちらのドキュメントをご覧ください。

ただし、私の主な関心事は、このようなプロトコルを200平方kmもの地域に使用することです。その問題を克服する方法はありますか？その場所に関連する不確実性を処理できるのであれば、この豊富な博物館データを使用したいと思います。

データセット内のいくつかの標本の例を以下に示します。それらの多くは標高の言及が付属していますが、ほとんどのレコードは非常にあいまいです。

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コメントセクションで、あなたの一人がこの質問の目的と私が同じことから達成しようとしていることについて述べました。
1.不確かさの半径を非常に広い多角形領域から小さい不確かさの半径（可能な場合）に縮小する方法に興味があります。
2.この情報は、たとえば種分布モデリング/占有モデリングなど、将来の空間分析を実行するのに役立ちます。

発生の日付を考慮し、その地域でその時点で知られている、または利用可能な道路、線路、橋、町（村、駅）の地図を取得（構築、地理参照）しようとします。既知の村で、少なくとも部分的に既存の道路または鉄道を使用して、標本を入手したエリアに行きます。場合によっては、実際に収集/発生する可能性のある領域が実際に減少します。種に関するいくつかの生態学的情報がある場合は、エリアを除外できます。オープンランドとフォレストランド、湿地とドライランド、これらの生態系の歴史的な分布に関する補足情報も含まれています。

私はこれらの場所をsdmモデルのトレーニングに絶対に使用しませんが、モデルの結果を使用して、上記のデータと組み合わせて、地理的に正しく参照されないオカレンスの場所の不確実性を減らすことができます。

最近のいくつかの論文では、これらの不確かな場所のバイアス効果について取り上げており、要約された環境データを使用すると、このあいまいな場所を補正できます。

種の分布モデリングの位置の不確実性はどこに問題がありますか？ https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/j.1600-0587.2013.00205.x

種分布モデリングでの郡スケールのデータの使用によるバイアスの程度の定量化：サンプルサイズを増やすか、郡平均の環境データを使用すると、分布の過予測を減らすことができますか？ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5551104/