University of Helsinki
Neljännen kurssikerran aiheena oli piste- ja ruutuaineistot, joiden teoriaa kävimme läpi opettajajohtoisesti. Itselleni teoria oli aika tuttua aiemmilta, mutta oli hyvä muistutella mieleen esimerkiksi laserkeilauksen määritelmä ja toteutustapa. Kuten aiemmillakin kurssikerroilla, pääsimme harjoittelemaan taas QGIS:n käyttöä, tällä kertaa luomaan rasterikartan ruudukko Grid-toiminnolla.
Ensimmäinen tehtävä sujui melko vaivattomasti opettajaa seuratessa. Pureuduimme tällä kertaa pääkaupunkiseudun alueen paikkatietoon, ja hahmottelimme ruudukon alueen päälle. Erehdyin käyttämään ensin ruutukokona vakioasetuksen mittaisia ruutuja, mutta hetken odottelun ja lopulta QGIS:n kaatumisen jälkeen huomasin vaihtaa ruudukot 1 km * 1 km-kokoisiksi :D.
Päädyin tarkastelemaan pääkaupunkiseudulla asuvien ulkomaalaisten absoluuttisista määriä ja tekemään ruutukartan aiheesta. Mielestäni siniset sävyt sekä ruutuja tummempi pääkaupunkiseudun aluetta kuvaava tausta ovat tarpeeksi erilaisia erottamaan luokat toisistaan. Toisaalta etenkin pienempiä luokkia kuvaavat vaaleat sinisen sävyt hukkuvat vesistöjä kuvaavaan väriin. Pohdin myös, olisiko eri kaupunkien rajaa pitänyt rajata paremmin tai esimerkiksi nimetä pääkaupunkiseudun paikat karttaan, jotta sen tulkitseminen olisi helpompaa. Kartan tulkitseminen vaatii siis tulkitsijalta jo valmiiksi pääkaupunkiseudun paikkojen hahmottamiskykyä. Lisäksi ruutukokoon olisi voinut kiinnittää enemmän huomiota: pienempi ruutukoko tuottaisi kartan, joka kuvaisi paremmin alueella asuvien ulkomaalaisten määrää. Lopputulokseen olen kuitenkin tyytyväinen. Kartasta voidaan kuitenkin huomata, että ulkomaalaisia on eniten kaakossa ja idässä, esimerkiksi Itä-Helsingissä. Myös pääkaupunkiseudun koillisalueella on jonkin verran ulkomaalaisia enemmän verrattuna muihin alueisiin.
Tutustuin myös Nicklas Ferreiran tekemiin karttoihin ulkomaalaisten määrästä pääkaupunkiseudulla blogipostauksessa “4. oppitunti – rasteriaineistoja” (23.2.2023). Ferreira oli valinnut esittää ulkomaalaisten absoluuttisen määrän spektrin väreillä, mikä voisi myös olla toimiva ratkaisu eri alueiden erottamisessa.
Kuva 1. Absoluuttinen ulkomaalaisten määrä pääkaupunkiseudulla
Päivän toisena teemana oli hyödyntää Pornaisten kartta-aineistoa ja harjoitella rinnevarjostuksen piirtämistä aineistoon. Monet aineistojen päällekkäisyydet QGIS:n näkymässä aiheuttivat ensimmäiseksi hämmennystä, mutta loppujen lopuksi kartasta tuli omaan silmään ihan miellyttävä kokonaisuus. Rinnevarjostuksen tekeminen oli myös aiempiin kurssitöihin verrattuna mukavan erilaista vaihtelua. Harjoittelimme myös kurssikerralla teiden piirtämistä QGIS:n piirtotyökalulla ja pohdimme, millaiset toiminnot sopisivat erilaiste karttaobjektien kuvaamiseen. Teitä ja jokia piirrettäessä olisi hyvä piirtää viivatyökalulla, kun taas vesistöt, pellot ja talot ovat enemmän polygoneilla piirrettävissä. Nimistöt kuuluvat puolestaan pistekohteisiin.
Kotitehtäväksi meille jäi todellisten korkeuskäyrien piirtäminen samaiseen aineistoon. Korkeuskäyriä koskevan aineiston kävin lataamassa Paitulista. Propsit jälleen Sarlotta Laakkoselle, joka auttoi minut alkuun ja varmisti, että osaisin piirtää korkeuskäyrät myös jatkossa itsenäisesti :D. Korkeuskäyräaineistoa ja QGIS:n piirtämiä korkeuskäyriä verratessa kartalta pystyi huomaamaan monia alueita, joissa QGIS:llä ja Paitulin aineistolla oli eri käsitys alueen korkeuseroista. QGIS:n korkeuskäyrät kyllä mukailivat Paitulin aineistoa, mutta ne ovat sahalaitaisempia ja toisaalta joissain kohdissa epätarkkoja. Paitulin aineistossa korkeuskäyrät ovat suoria ja selkeämpiä kartanlukijalle. Alla on havainnollistava kuva todellisten korkeuskäyrien (mustat viivat) sekä QGIS:n piirtämien korkeuskäyrien (ruskeat viivat) eroista.
Lähdeluettelo:
Ferreira, N. (2023). “4. oppitunti – rasteriaineistoja “. Nicklas Ferreira – Geoinformatiikan menetelmät I. 23.2.2023. https://blogs.helsinki.fi/ferrenic/ Viitattu 17.3.2023.