VIIKKO 2: Projektioiden aiheuttamat vääristymät

Toisella kurssikerralla jatkoimme QGIS-ohjelmaan perehtymistä. Tällä kertaa opettelimme käyttämään erilaisia rajapintoja paikkatietoaineistojen hakemiseen sekä vertailimme projektioita. QGIS:issä on hyvin paljon erilaisia projektioita, joista suurin osa on maakohtaisia. Harjoittelimme myös uusien työkalujen, kuten snappingtyökalun ja mittaustyökalun käyttöä.

Pituuksien ja pinta-alojen vääristymiä eri projektioissa

Teimme tunnilla Excel-taulukon pituuden ja pinta-alan vääristymistä erilaisissa projektioissa. En muistanut tallentaa Exceliäni, joten väsäsin nopeasti uuden. Käytin Käsivarren erämaa-alueen pohjoisosan poikittaispituutta sekä pinta-alaa vertailualueena. Lähimpänä totuutta oleva ETRS-TM35FIN projektio heittää vain muutamia metrejä todellisuudesta. Alla olevista tuloksista (Taulukko 1) voidaan huomata, että maailmanlaajuisissa projektioissa on kuitenkin huomattavia eroja verrattuna TM35FIN-projektioon. Winkel tripelin sekä Robinsonin projektioiden tulokset muistuttavat toisiaan, sillä ne ovat hyvin samankaltaiset. Molemmissa on pyritty virheiden minimointiin, mutta ne eivät ole oikeapintaisia, oikeapituisia tai oikeakulmaisia. Mercatorin projektio on taas oikeakulmainen, mutta vääristymät pituudessa ja etenkin pinta-alassa ovat jo huomattavan suuria.

Taulukko 1: Saman pituuden ja pinta-alan vääristymiä eri projektioissa

Seuraavaksi vertailin pinta-alojen vääristymistä Suomen kunnat-kartalla. Luvut kartoissa merkitsevät suhdelukuja TM35-projektion ja maailmanlaajuisen projektion pinta-alojen vertailussa. Tein nämä kartat tunnilla, mutta kohtasin hieman vaikeuksia niiden avaamisessa Shapefileista, sillä niiden tietokannat olivat sekaisin. Olin onneksi tallentanut myös koko projektin, jonka yhdestä layerista löysin suhdeluvut oikeina (jostain syystä myös yksi projektin layer oli korruptoitunut). Täytyy siis opetella tallentamaan paikkatietoa oikein.

Ensimmäisenä vertailussa oli TM35 vastaan Robinson. Kuten kartasta (Kuva 1) huomataan, vääristymien voimakkuus vaihtelee suhteiden 1,185 ja 1,416 välillä. Pinta-alat heittävät siis noin 19 – 42 % ja suurimmat vääristymät ovat pohjoisessa. Kuten aiemmin mainitsin, Robinsonissa on pyritty minimoimaan vääristymät ja omaan korvaani ne eivät kuulosta ihan mahdottoman suurilta etenkin, kun projektiolla on tarkoitus kuvata koko maapalloa. Sen vuoksi National Geographickin käytti sitä vuoteen 1998 saakka (ArcGis Pro).

Kuva 1: Vertailussa TM35-projektio ja Robinsonin projektio

Toisena vertailussa oli TM35 vastaan Mercatorin projektio, jossa vääristymät olivatkin jo suurempia (Kuva 2). Mercatorin mukaan etelässä kuntien pinta-alat ovat noin 300%, ja pohjoisessa jopa 700% suurempia TM35:n nähden. Mercatorin projektio vääristää pinta-aloja hyvin paljon etenkin navoilla, joten pohjoisessa Suomessa vääristymät kasvavat nopeasti.

Kuva 2: Vertailussa TM35-projektio ja Mercatorin projektio

Kolmanneksi vertailin TM35-projektiota Natural Earthin eli Luonnollisen Maapallon projektioon. Robinsonin tavoin Natural Earth on kompromissiprojektio ja vääristymien vaihtelukin muistuttaa hyvin paljon Robinsonia. Natural Earthin ArcGis-dokumentaation mukaan pinta-alavääristymä kasvaa leveysasteen mukaan, joten Suomessa vääristymät ovat maailman mittakaavassa suuria.

Kuva 3: Vertailussa TM35-projektio ja Natural Earth-projektio

Kaikissa kartoissa on sama värimaailma, josta en ole ihan varma. Punertavat värit sopivat esittämään suurempia vääristymiä, sillä ne luokitellaan negatiivisiksi ilmiöiksi. Kuitenkin pienet vääristymät on kuvattu vihreällä ja sinisellä, joka luo positiivista mielikuvaa, enkä mielelläni haluaisi minkään vääristymän sitä luovan. Jälkeenpäin ajateltuna olisi ehkä kannattanut laittaa väripaletti kulkemaan esimerkiksi neutraalista valkoisesta punaiseen, jolloin vääriltä mielikuvilta olisi vältytty.

Lähteet

Robinson. ArcGis Pro. Haettu 5.2.2024. https://pro.arcgis.com/en/pro-app/3.1/help/mapping/properties/robinson.htm

Natural Earth. ArcGis Pro. Haettu 5.2.2024. https://pro.arcgis.com/en/pro-app/3.1/help/mapping/properties/natural-earth.htm

 

VIIKKO 1: QGIS:n perusteiden harjoittelua

Kurssin ensimmäisellä viikolla harjoittelimme QGIS-ohjelman käyttöä. Olin käyttänyt ohjelmaa muutaman kerran Johdatus geoinformatiikkaan maantieteessä-kurssilla, mutta yleisesti se ei ollut kovin tuttu. Luennolla käytiin kuitenkin mukavasti QGIS:n perusasioita läpi vaihe vaiheelta ja pääsin hyvin alkuun. Kertasimme myös oleellisia paikkatietoon liittyviä käsitteitä ja asioita, kuten vektori- ja rasteriaineistoja sekä ominaisuustietoja. Erilaistet tiedostotyypit oli myös hyvä käydä läpi, sillä en itse ole ainakaan muualla törmännyt esimerkiksi Shapefileihin.

Itämeren typpipäästöt valtioittain

QGIS:iin tutustuminen aloitettiin Itämerta ympäröivien valtioiden typpipäästöjen visualisoinnilla. Harjoitus tehtiin opettajan johdolla, josta oli paljon apua QGIS:n toiminnan ymmärtämisessä. En ole ikinä ennen ollut luennolla, jossa myös itse tehdään asioita opetuksen mukana ja mietinkin, että tämä tyyli olisi voinut olla hyödyllinen joillain käymilläni tietojenkäsittelytieteen kursseilla. 😀 Harjoituksen jälkeen ainakin itselleni jäi fiilis, että osaan käsitellä valmiita aineistoja perustasolla.

Itse harjoituksen lopputulos on mielestäni ihan onnistunut (Kuva 1), toki visuaalista puolta, esim. värimaailmaa voi aina muokata paremmaksi. Nyt karttaa katsoessani poistaisin ehkä syvyyskäyrät kartasta, sillä ne eivät tuo erityistä lisäarvoa karttaan sekä lisäisin valtioiden nimet niiden kohdalle selkeyden vuoksi. Muistin lisänneeni neljännen kategorian karttaan, mutta näköjään niitä on vain kolme, toisaalta tässä kartassa kolmekin kategoriaa riittää mielestäni ihan hyvin. Karttaa vilkaisemalla saa hyvän käsityksen Itämeren suurimmista saastuttajista. Luin myös Taikan blogista hyvän pointin punavihervärisokeudesta, joten tässä kartassa vihertävän Muut valtiot-kategorian sijaan olisin voinut käyttää esimerkiksi harmaata.

Kuva 1: Itämeren typpipäästöjen prosenttiosuudet valtioittain

Yli 64-vuotiaiden osuus Suomen kunnissa

Toisena harjoituksena tarkastelin Suomen kunnat-karttaa ja sen muuttujia. Päädyin tekemään kartan yli 64-vuotiaiden osuuksista Suomen kunnissa (Kuva 2). Kartan teko onnistui aika helposti Itämeri-kartan jälkeen. Tämäkin kartta on mielestäni onnistunut ja selkeälukuinen. Siitä huomaa, että kaupunkialueilla vanhempien ihmisten määrä on suhteessa pienempi kuin harvemmin asutuilla seuduilla. Esimerkiksi itäisessä Suomessa yli 64-vuotiaiden määrä on suhteessa suurempi. En äkkiä löytänyt blogia, jossa olisi samanaiheinen kartta, joten en päässyt vertailemaan ratkaisuani. Kartassani on viisi luokkaa, joiden välit ovat yhtäläiset. Punainen väri sopii karttaan mielestäni hyvin, sillä työvoiman kaikkoaminen harvaan asutuilta alueilta voidaan nähdä negatiivisena ilmiönä.

Kuva 2: Yli 64-vuotiaiden prosenttiosuudet Suomen kunnissa

Lähteet

Jaakkola, Taika. (17.1.2024). QGIS for dummies ja karttojen laatimisen perusteita. Taikamatkalla GIS-velhoksi. Viitattu 23.1.2024. https://blogs.helsinki.fi/jztaika/2024/01/17/qgis-for-dummies-ja-karttojen-laatimisen-perusteita/