Kuukausi: maaliskuu 2019

Julkaistu

Last Gis

Jotenka pääsemme viimeisten tehtävien julkistamiseen. Kurssi on ollut erittäin mielenkiintoinen ja olen kokenut hyviä flow-tiloja sekä Ahaa-elämyksiä tehtävien parissa, vaikkakin ajoittain jotkin vaiheet ovat aiheuttaneet enemmän tai vähemmän päänvaivaa. Näistä huolimatta kurssikokemukseni jäi rutkasti plussan puolelle, minkä voin todeta näin muutamasta kaatumisesta karaistuneena.

Viimeiseen tehtävään valtaosa ajastani meni pähkäillessä mistä aiheista ylipäänsä tekisin  karttaesitykseni ja kunnianhimoni koki kolauksen, koska suurimmat hankaluudet osoittautuivat etsiessä pätevää dataa joka toimisi hyvin kokonaisuutena ja tähän ongelmaan törmättyäni päätin mennä melko yksinkertaisin ratkaisuin.

Tein ensiksi kartan asukaslukujen vaihtelusta Euroopan valtioissa (Kuva 1), joita kattava rautatieverkosto yhdistää.  Suurimmat rautatieasemat voi havaita solmukohdista.

Kuva 1. Euroopan eniten asutetut valtiot sekä rautatieverkosto.

Toisena karttana tein kuvaajan Euroopan suurimmista kaupungeista (Kuva 2) , joita suurenevat ympyrät kuvaavat. Projektiovalinta olisi voinut ehkä olla toinen ja data, jota käytin oli erittäin kontaminoitunutta; puoletkaan kaupunkien nimistä (onneksi vain pienempien kohdalla) eivät olleet missään määrin luettavassa muodossa muulla kielellä kuin vietnamilla.

Kuva 2. Euroopan suurimmat kaupungit.

Kuitenkin päätin tehdä vielä jotain lisäksi, sillä tuntui ettei tässä nyt vielä ollut tarpeeksi haastetta viimeiseksi kurssikerraksi. Haastamaan itseäni en onnistunut onnekseni löytyneiden valmiiden data-lähteiden ansiosta, mutta sainpahan kartat aikaiseksi! Ehkä antaa tällä kertaa määrän korvata laadun.. Yritin moneen otteeseen käyttää rajapinta-dataa ja hankkia erilaisia API-keyta, mutta koodaamisen perusteiden MOOC-kurssi on vasta alkamaisillaan kuukauden kuluttua, joten oli pakko mennä sillä mihin hoksottimet tässä vaiheessa yltäisivät.

Löytämäni data käsitti Turun saavutettavuuden kävellen (Kuva 3) sekä julkisella liikenteellä (Kuva 4). Harmikseni metatiedot eivät kertoneet aikayksiköitä, joita vyöhykkeet kuvastavat vaan ainoastaan periaatteen jolla tieto oli laskettu. Noh, kartat nyt kertovat visuaalisesti miten paljon nopeampaa julkisella liikenteellä on saavuttaa alueita Turussa, kuin kevyellä liikenteellä vaikkei tämä kellekkään yllätyksenä tulisikaan! Näihin kuviin on kuitenkin tämä kurssi nyt päätettävä, Kiitos hei !

Kuva 3. Turun saavutettavuus kävellen.
Kuva 4. Turun saavutettavuus julkisella liikenteellä.

 

Viimeinen siteeraus, joka mielestäni kuvasi Kian blogissa hyvin omaakin kokemusta kurssista:

”Geoinformatiikan menetelmät I -kurssi on ollut mielestäni kokonaisuudessaan hyvin mielenkiintoinen ja kiva kurssi. Haastetta kurssissa riitti sopivasti ja kurssikerrasta toiseen vaihtuvat tehtävät ja teemat pitivät mielenkiintoa yllä koko kurssin ajan.”

 

Lähteet:

 

  • https://data.lounaistieto.fi

 

  • https://mapcruzin.com/free-europe-arcgis-maps-shapefiles.htm

 

  • http://www.naturalearthdata.com/downloads
  • https://public.opendatasoft.com/explore/
  • http://www.worldometers.info

 

Julkaistu

Gissiä ja vaarallisia tilanteita

Aloitimme kuudennen kurssikerran pienellä kenttäseikkailulla ja keräsimme pienryhmissä dataa Epicollect5 -nimisellä puhelinsovelluksella. Sovellus määritteli kysymymykset, joihin meidän tuli valitsemastamme paikasta vastata samalla kun koordinaattimme kerättiin informaation yhteyteen, jota paikasta annoimme asteikko- sekä joissain tapauksissa kuvamuodossa.

Kuva 1. Kenttäharjoituksessa pohdimme eri alueiden viihtyvyyteen vaikuttavia seikkoja, joista valitsimme karttaesityksen pohjaksi turvallisuuden tunnetta kuvaavastavaa tietoa.

Takaisin gis-luokkaan palattuamme teimme interpolaatio-kartan käymistämme paikoista, joissa vastaajien mielestä pelon tunne oli ollut eniten läsnä (Kuva 1).

Tämän jälkeen saimme alkaa omin päin töihin ja tuottamaan sekä etsimään itse dataa. Aiheet asettuivat pääpiirteittäin hasardien tasoon ja tarkoituksena oli tuottaa karttoja, joita voisi käyttää oppimateriaalina. Päätin lähteä etsimään tietoa kaikista havaituista rautameteoriiteista (Kuva 2), joita maahan on iskeytynyt ajanjaksolla 1875-2017. Lisäsin luokiteltujen sijaintipisteiden yhteyteen vielä ympyrädiagrammin havainnoimaan kokoluokkaa, mutta jouduin siltikin kasvattamaan pienempien kohteiden diagrammien kokoa, jotta ne olisivat edes näkyvissä kartalla.

 

Kuva 2. Rautameteoriitit näkyvät viisikulmioina, joiden tummuus vaihtelee meteoriitin koosta riippuen suuremmasta pienempään. Punainen ympyrä tapahtuma-alueen havainnoillistaa kokoeroja.
Kuva 3. Maanjäristykset, jotka on havaittu aikavälillä 2000-2019 sekä mannerlaattojen saumakohdat.

Rautameteoriittien lisäksi päätin tehdä havainnoillistavan kartan (Kuva 3) yli 6 magnitudin maanjäristyksistä, mistä näkee myös mannerlaattojen reunakohdat. Kartasta tuli mielestäni visuaalisesti kaunis ja selkeä.

 

Kuva 4. Japanin topografinen kartta sekä alueen kerrostulivuoret.

 

 

Kuva 5. Japanin alueen kerrostulivuorten suurin keskittymä.

Selailin ensimmäisten karttojen jälkeen muiden blogeja ja törmäsin muunmuassa karttaeristyksiin, joita Alex oli kyhäillyt ja haastoin itseäni tekemään myös jotain vähän työläämpää oheen, vaikkakin jo opitun, vanhan soveltamisella. Rautameteoriittien ja  lisäksi päätin tehdä myös pinnanmuotokartan Japanista (Kuva 3 & 4), johon lisäsin alueella sijaitsevat kerrostulivuoret korkeuksineen. Ohessa vielä tarkennetumpi kuva tiheimmästä kerrostulivuorialueesta Japanissa (Kuva 4). Kartasta tuli mielestäni muuten ihan passeli kaikessa yksinkertaisuudessaan, mutta tulivuorien nimet jäivät hieman pieniksi ja hämärän peittoon sekä yrittäessäni tehdä legendaa topografisesta värikirjosta se vääristyi 15m välein asetettujen korkeuskäyrien sekä pohjalle jääneen rinnevarjostuksen takia niin paljon näin pientä kuvaa katsellessa, etten nähnyt syytä käyttää sitä tämän kartan yhteydessä, koska pinnanmuodon voi hahmottaa hyvin edes tarkennuskuvasta.

Lähteet: