Este estudio aborda el problema de la estimación de parámetros en modelos autorregresivos espaciales con datos faltantes y errores de medición en covariables. Específicamente, se emplea un enfoque de estimación de verosimilitud corregida para rectificar el sesgo en la función de máxima verosimilitud inducido por errores de medición. Además, se utiliza una combinación de ponderación de probabilidad inversa (IPW) e imputación media para mitigar el sesgo causado por datos faltantes. Bajo varias condiciones suaves, se demuestra que los estimadores propuestos son consistentes y poseen propiedades de oráculo. La eficacia del proceso de estimación de parámetros propuesto se evalúa a través de estudios de simulación de Monte Carlo. Finalmente, la aplicabilidad del método propuesto se sustenta aún más utilizando el Conjunto de Datos de Viviendas de Boston.