Toinen kurssikerta

Datan laaja kirjo

Toisen viikon kurssikerran ensimmäinen agenda oli tutustua siihen, mistä ja miten paikkatiedossa käytettäviä aineistoja hankitaan sekä miten aineistojen sisältämää dataa sitten hallitaan ja hyödynnetään itse käytännössä. Internet on pullollaan avoimesti saatavilla olevaa, lukuisten eri julkisten ja yksityisten tahojen tuottamaa, yleensä ilmaista, mutta joissakin tapauksissa piirun verran laadukkaampaa maksullista olevaa dataa. Aineisto voi olla paikallinen aineisto tai rajapinta-aineisto. Paikallinen aineisto on ehkä se perinteisempi, tai ainakin itselle tuttu jo useasta tehtävästä aiemmilta kursseilta. Paikallinen aineisto siis yksinkertaisesti ladataan palveluntarjoajalta, tiedosto puretaan ja avataan, jossakin paikkatieto-ohjelmassa. Tällä kurssikerralla paneuduimme kuitenkin itselleni täysin uusiin rajapinta-aineistoihin.  Rajapinta-aineisto otetaan käyttöön liittämällä rajapinnan URL-osoite paikkatieto-ohjelmassa (esim. QGIS) sille tarkoitettuun kenttään, jolloin aineiston saa siis haltuun suoraan palvelimelle, niin ettei minkään valtavan zip-tiedoston tai muun vastaavan lataamiselle ole tarvetta. Rajapintoja esiintyy useissa eri tyypeissä, joita ovat WFS, WMS, WMTS ja WCS.

Toisen viikon kurssikerta oli paljolti myös kertausta ja jatkoa edelliselle viikolle, sillä sukelsimme samantien QGIS:n syövereihin opettajan johdolla tapahtuvan harjoituksen pariin, jossa hyödynsimme viime viikolta tuttuja toimintoja ja komentoja muun muassa datan visualisoinnissa, mutta syvensimme myös osaamistamme entisestään näiden saralla. Harjoituksen tavoitteena oli ensisijaisesti oppia rajapinta-aineiston käyttöön ottaminen sekä sen sisältämän datan hallitsemisen ja visualisoinnin perusteita. Hyödynsimme tässä harjoituksessa  Väyläviraston tuottamaa WFS-muotoista suorasaantilatausaineistoa. Tutustuimme aineiston muuttujiin ja visualisoimme niitä Suomen kuntarajat sisältävälle karttatasolle. Harjoituksen seuraaminen oli edellisen viikon tapaan melko tarkkaa. Oli vaarassa pudota kärryiltä silmän välttäessä ihan vain hetkeksikin. Aineisto oli laaja sisältäen valtavan määrän erilaisia liikenneverkkoihin ja infrastruktuuriin liittyviä muuttujia, joista osa oli hieman yllättäviäkin, kuten Suomen tienvarsilla sijaitsevat WC:t. Tutkimme myös tutkamajakoiden ja viemäriverkostojen sijoittumista.

 

Karttaprojektiot

Kurssikerran seuraava aihe oli karttaprojektiot, sekä niiden väliset erot etäisyyksissä ja pinta-aloissa. On varmasti useimmalle meistä jo tässä vaiheessa selvää, ettei maan kolmiulotteisen pinnan levittäminen kaksiulotteiselle pinnalle, kuten kartalle onnistu virheittä. Vääristymiä esiintyy joko pinta-aloissa, muodoissa tai etäisyyksissä, joita sitten pyritään eri suhdeluvuissa minimoimaan erilaisten projektioiden avulla. Aina vähintään yksi näistä kolmesta on enemmän tain vähemmän virheellinen. Karttaprojektio-osuuden ensimmäisenä harjoituksena oli mitata Suomen maaperältä jokin sama välimatka ja pinta-ala käyttäen eri karttaprojektioita ja sen jälkeen verrata mittaustulosten eroja karttaprojektioiden välillä. Eroja oli helppo havainnoida Excel-taulukon muodossa (Taulukko 1.).

Projektio	ETRS-TM35FIN	Robinson	Winkel tripel	Wagner IV	Eckert II	Mollweide	Mercator
Etäisyys (km)	106,3	183,7	163,4	161,6	149,7	142,9	295,4
Pinta-ala (km²)	5524,9	7669,6	8427,6	5445,1	5428,4	5481,6	43820,3

Taulukko 1. Tunnettujen karttaprojektioiden välisiä eroja etäisyyksissä ja pinta-aloissa. Mitattu tasolla (cartesian).

 

Harjoituksessa oli tarkoituksena vertailla kaikkien projektioiden eroja keskenään, mutta ehkä kuitenkin sillä silmällä, että varsinainen vertailukohde oli tuttu ETRS-TM35FIN, joka on yleisesti Suomea kuvattaessa käytettävä taskokoordinaattijärjestelmä. Erojen vertailu ETRS-TM35FIN:iin oli tärkeää seuraavan harjoituksen kannalta. Taulukkoa tarkastellessa huomioni vangitsee heti Mercatorin projektion tulokset. Erot niin etäisyydessä kuin pinta-alassakin verrattuna ETRS-TM35FIN:iin ovat heittämällä suurimmat. Tähän on kuitenkin mielestäni melko selvä syy. Mercatorin oikeakulmaisessa lieriöprojektiossa pinta-alojen vääristymät ovat suurimmillaan, mitä lähempänä napa-alueita ollaan, kuten Aapeli Leppä toteaakin blogissaan (2024). Harjoituksen mittauskohteena onkin pohjoinen Suomemme, jossa Mercatorin projektiolla esiintyvät vääristymät ovat verrattain suuret. Mitattu etäisyys on melkein kolminkertainen ETRS-TM35FIN:iin verrattuna ja pinta-ala jopa lähes kahdeksankertainen. Muihinkin projektioihin verrattuna etäisyys on jopa yli kaksinkertainen ja pinta-alakin moninkertainen. Lähimmäksi TM35FIN:n arvoja osuu etäisyyden sekä pinta-alan osalta Mollweide, joka on oikeapintainen projektio, jossa muodot, kulmat ja etäisyydet ovat vääristyneet (ESRI, ArcMap, viitattu 2024). Mollweide soveltuu TM35FIN:n tavoin pienemmän alueen (esim. yksittäisen valtion) esittämiseen. Harjoitus oli mielestäni mukava tehdä. Se oli suhteellisen helppo, ja opettaja Arttu Paarlahden opastamana kaikki vaadittavat työkalut ja toiminnot, kuten mittaustyökalu sekä niiden käyttö onnistuivat vaivatta. Harmillisesti otin tulokset ylös vain tasolta mitattuna (cartesian). Olisi ehkä myös pitänyt mitata samat etäisyydet ja pinta-alat ellipsoidilta lisähavainnoiksi.

Viimeisessä harjoituksessa pääsimme esittämään karttaprojektioiden välisiä pinta-alaeroja karttojen muodossa. Teetin kolme erillistä karttaa Suomen kunnat -karttatasolle, joista jokaisessa verrataan tietyn karttaprojektion pinta-alakerrointa suhteessa TM35FIN:iin. Aineistona karttoihin käytettiin MAA202:n kurssikansio 2:sta löytyvää Kunnat2020_tilastoja.shp -aineistoa. Ensimmäisen kartan (Kuva 1.) laatiminen onnistui vaivatta, sillä sen teimme vielä opettajan opastuksella, mutta sen jälkeen ongelmat iskivät. Samankaltaisen kartan laatimiseen vaadittavat työvaiheet tuntuivat lähes mahdottomilta omin neuvoin, vaikka opettajan antamia ohjeita olisi kuinka tarkkaan seurannut. Todellisuudessahan prosessi olikin melko yksinkertainen, sitä vain välillä ajautuu pienoiseen paniikkiin, kun täytyy toimia itse näiden itselle melko uusien ohjelmistojen kanssa. Mercatorin erot näkyvät taas ylivoimaisina, se on selvä, mutta oikeastaan karttojen esittämän tiedon puolesta minulla tuskin on paljoakaan lisättävää. Datan voi havaita jo aiemmasta Excel -taulukosta, mutta kartat vain esittävät sen helpommin luettavassa muodossa. Haluaisin ennen kaikkea syventää hieman ajatuksiani karttojen lopputuloksesta, niin visuaalisesti kuin teknisestikin. Mielestäni värimaailma kartoissa on onnistunut oikein kivasti. Opettajan antama esimerkki Spectral color rampista on oiva valinta halutun tiedon esittämiseen tässä tapauksessa, joten päätin käyttää sitä lopuissakin kartoissa. Kartoista havaitsee ihan kelvosti projektioiden väliset erot pinta-aloissa. Mieltäni jäi kuitenkin hieman kaivamaan se, että olisin voinut ehkä käyttää enemmänkin aikaa luokkajakojen ja desimaalien hifistelyyn saadakseni näyttämään legendan tyylikkäämmältä ja selkeämmältä. Tietyissä kohdissa tuo kolmen desimaalin määrä menee ehkä jo liian yksityiskohtaiseksi. En ollut ainoa, joka jäi pohtimaan omaa luokkajakoaan. Esimerkiksi Sampo Väätäjälle luokkajakojen kanssa painiminen on bloginsa (2024) perusteella näyttänyt myös tuoneen päänvaivaa.

 

Kuva 1. Robinsonin projektion pinta-alakerroin verrattuna TM35FIN:iin Suomen kartalla. Robinsonin projektiossa on pyritty minimoimaan kaikkia vääristymiä tasaisesti.

Kuva 2. Mercatorin projektion pinta-alakerroin verrattuna TM35FIN:iin Suomen kartalla. Mercator on oikeakulmainen lieriöprojektio, jossa pinta-alojen vääristymät kasvavat poistuttaessa päiväntasaajalta kohti napoja.

 

Kuva 3. Winkel Tripel -projektion pinta-alakerroin verrattuna TM35FIN:iin Suomen kartalla. Winkelissä on Robinsonin tapaan pyritty minimoimaan kaikki vääristymät.

 

Tämän kurssikerran aihe oli mielestäni jälleen kerran hyvin mielenkiintoinen. Mutta, jos kuitenkin totta puhutaan, niin en ole mikään paikkatieto-ohjelmien kanssa tappelemisen suurin ystävä. Ehkä kantani kuitenkin muuttuu kurssin edetessä ja taitojeni (toivon mukaan) kehittyessä!

 

 

Lähteet:

1. Leppä, A. (2024). Geoinformatiikan menetelmät – Aapeli Lepän blogi. Toinen kurssikerta – Karttaprojektioita ja mittakaavavirheitä. Viitattu 24.1.2024. Saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/aapleppa/2024/01/23/toinen-kurssikerta-karttaprojektioita-ja-mittakaavavirhetta/
2. Esri. ArcMap. Mollweide. Lainattu 24.1.2024. Saatavilla: https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/latest/map/projections/mollweide.htm
3.  MAA202 – Geoinformatiikan menetelmät 1. Kurssikansio 2. kunnat2020_tilastoja.shp.
4. Väätäjä, S. (2024). Sampon blogi. Toinen kurssikerta (23.1.2024.) Viitattu 24.1.2024. Saatavilla:https://blogs.helsinki.fi/vsampo/2024/01/24/kurssikerta-2/