Luento 2 ja tehtävät

Luento

Luennon alku oli mielenkiintoinen. Olen miettinyt joskus aikaisemmin, miten epäkäytännöllistä on, että maantieteilijät joutuvat pitämään listaa parhaista lähteistä. WFS-palvelujen myötä sain tähän vastauksen, sillä ne ratkaisevat kaksi ongelmaa: lähdelistojen kerääminen ja lähdelistojen datan kulutus. Maantieteilijöillä on käytännössä rajaton pääsy aineistoihin ilman, että ne vievät tilaa kovalevyllä, koska aineistot on haettavissa netistä. Kukakohan tämänkin on keksinyt? Mahdollisuudet ovat käytännössä rajattomat.

Mittakaavasta pohdittiin, että epätarkkuus johtaa usein virheisiin, mutta visualisoinnin näkökulmasta usein epätarkempi on helpompi tulkita. Kaikki riippuu siitä, mitä halutaan esittää. Joona Korhonen kirjoittaa blogissaan, että “tarkempaa mittakaavaa on mielekästä käyttää esimerkiksi pistemuotoisen datan havainnollistamiseen.”, kun taas “Yleistetympää mittakaavaa on mielekästä käyttää esimerkiksi koropleettikartoissa, joissa [alueiden] tarkkuudella ei datan visualisoinnin kannalta ole merkitystä.”

Luukas Mickelssonin kanssa pohdittiin yhdessä, että miksi hänen Suomensa oli QGISsin avatessa ihan vääntynyt, ja paljastui, että se johtui koordinaattijärjestelmästä. Jälkikäteen ajateltuna se oli ironinen sattuma, sillä viikon tehtävät käsittelivät itse projektioiden aiheuttamia vääristymiä. Mickelssonin blogissa heijastui mielestäni myös hienosti se, kuinka paikkatieto-ohjelmia kannattaa ihan huvin vuokseen jopa testailla, sillä saattaa oppia jotain uutta: “…luomukset loin huvin vuoksi blogia varten, mutta nyt ajateltuna näiden vertailu selkeyttänee omia käsityksiäni.”

 

Tehtävät

Sitten tehtäviin. Lähdimme liikkeelle mittaamalla projektioiden vaikutuksia mitattuihin pituuksiin (taulukko 1) ja pinta-aloihin (taulukko 2).

Taulukko 1 – Pituuden vaihtelut eri projektioiden välillä 

 

Taulukko 2 – Pinta-alan vaihtelut eri projektioiden välillä

 

Ihmisten pyrkimys mallintaa maapallon kolmiulotteista muotoa kaksiulotteisesti on johtanut erilaisten projektioiden luomiseen. Projektiot vääristävät etäisyyksiä ja siten erityisesti pinta-aloja, siksi niiden vaikutuksia esitettävään tietoon ja sen tiedon luotettavuuteen täytyy arvioida. Esimerkiksi historiallisesti etenkin Yhdysvallat ja Eurooppalaiset länsimaat ovat korostaneet kokoaan ja samalla merkitystään maailmassa käyttämällä projektioita, jotka suurentavat niiden pinta-alojaan verrattuna vaikkapa Afrikkaan (Mercator).

QGISsillä pystyy tarkastelemaan erilaisilla projektioilla mitattuja etäisyyksiä ja pinta-aloja sekä karteesisesti, että ellipsoidisesti. Karteesinen mittaus kulkee kaksiulotteisesti projektion pintaa pitkin ja ellipsoidinen mittaus maapallon pintaa.

Huomasin mitatessani, että pääasiassa mitatessa pituutta, TM35FIN, eli Suomea hyvin vähän vääristävä projektio, ja verrattavan projektion välinen prosentuaalinen erotus, on lähes aina pienempi, kuin mitatessa pinta-alaa. TM35FIN alhainen vääristys voidaan todeta siitä, että karteesisten ja ellipsoidisten mittausten väliset erot ovat marginaalisen pienet verrattuna muihin projektioihin. Ainoa poikkeus pinta-alojen ja etäisyyksien välisissä suhteissa vaikuttaisi olevan Robinsonin projektiossa, mutta täytyy tunnustaa, että mittausvirheiden mahdollisuus oli tämän tehtävän kanssa suurempi, kuin tavallisesti, sillä jostain syystä ohjelmisto ei suostunut toimimaan oikealla tavalla.

Meinasin repiä pelihousuni, kun QGIS kaatui viidennettä kertaa ja samat mitattavat alueet antoivat joka kerta eri tuloksia. Tähän pitää ilmeisesti tottua, joten hyvä saada siitäkin harjoitusta. Alun perin oli tarkoitus myös tarkastella Mercatorin projektiota, joka Kerttu Rinkisen blogin mukaan “kuuluu lieriöprojektiohin ja se on oikeakulmainen projektio.”, mutta kyseinen projektio oli erityisen viheliäinen, ellei jopa syy jatkuvaan kaatuiluun, joten se jäi tällä kertaa välistä. Oli kuitenkin kiinnostava lukea Kiia Korpisen blogia ja selventää itselleni, että “Erityisesti Mercatorin projektiossa pinta-ala muuttuu hyvin paljon verraten tuttuun ja turvalliseen TM35FIN-projektioon.”

Kuva 1 – Pinta-alan mittaaminen, jonka kanssa oli kyllä ongelmia

Suurimmat prosentuaaliset erot TM35FIN projektioon ilmenivät Pattersonin projektiossa. Syy löytyy siitä, että Pattersonin projektio vääristää vähiten päiväntasaajan alueella, kun taas vääristymäprosentti nousee lähestyttäessä napa-alueita. Introducing the Patterson Cylindrical Projection-artikkelin mukaan, projektio on tunnettu siitä, että sitä käytetään silloin, kun ei tarvitse ilmaista tarkkoja alueita (Patterson T., Bojan S., Bernhard J. 2014).

 

Seuraavaksi lähdin esittämään kartalla käytetyistä koordinaattijärjestelmistä johtuvat alueelliset erot prosentteina ja visualisoin ne luokiteltuna kartalla.

Valitsin luokitteluun Aitoff (kuva 2), Mercator (kuva 3), ja Patterson (kuva 4), koska tein tämän tehtävän tunnilla, ennen tehtävää 1, jonka aikana Mercatorin projektio alkoi temppuilemaan. Onneksi käytössä oli Pattersonin projektio, jossa havaitsin eniten prosentuaalisia muutoksia verrattuna TM35FIN-projektioon aiemmin.

Kuva 2 – Vääristymakerroin-TM35FIN-vs.-Aitoff

 

Kuva 3 – Vääristymakerroin-TM35FIN-vs.-Mercator

 

 

Kuva 4 – Vääristymakerroin-TM35FIN-vs.-Patterson

 

Käytin tässä vain viittä eri luokkaa, mutta tässä tapauksessa olisi voinut käyttää useampaa, sillä vääristymien muutokset tapahtuvat prosentuaalisesti järjestyksessä, eli kartta ei olisi ollut sekava, vaan pikemminkin vielä helpommin luettava, sillä se olisi ollut tarkempi.

Värityksen laitoin siten, että punaisella merkitään dramaattisinta eroa ja sinisellä pienintä, koska näin meille näytettiin tunnilla. Ehkäpä jälkeen päin ajateltuna olisi kannattanut muokata värinkäytön gradientin mukaiseksi, jolloin muutos olisi ollut ilmeisempi ja selkeämpi. Virheistä tosin oppii parhaiten.

Itse vääristymäkertoimen luominen kartalle nopeutui joka kerralla, mutta tuntuu yhä, että teen tarpeettomia asioita ja askelia luodessa uutta, koska tasoja vaikuttaisi syntyvän enemmän, kuin ohjeistuksen aikana tehdessä. Toki toistoja täytyy tehdä hetken päästä uudestaan, sillä kuten Turkka Häkkinen blogissaan varoittaa, ohjeet täytyy lukea hyvin tarkkaan uudestaan, jos lähtee tekemään karttoja esimerkiksi viikkoa myöhemmin. Kartan viimeistelyssä minulla ei ole ongelmia, sillä se tuntuu olevan jo lihasmuistissa.

Ensi kertaan! – Tatu

 

Viittaukset:

Häkkinen, T. (24. 01 2023). Kurssin ensimmäinen harjoituskerta. Noudettu osoitteesta TURKKAHA’S BLOG: https://blogs.helsinki.fi/turkkaha/

Korhonen, J. (29. 01 2023). Viikko 2 – Valintoja. Noudettu osoitteesta GIS menetelmät blogi: https://blogs.helsinki.fi/kojoona/

Korpinen, K. (27. 01 2023). Kurssikerta 2. Noudettu osoitteesta GEOINFORMATIIKAN MENETELMÄT 1, 2023: https://blogs.helsinki.fi/kiiakorp/

Mickelsson, L. (27. 01 2023). Viikko 2 Projektiovääristymien vertailua Suomen alueella. Noudettu osoitteesta GEOINFORMATIIKAN MENETELMÄT 1: https://blogs.helsinki.fi/luukasmi/

Patterson, T.;Bernhard, J.;& Bojan, Š. (12 2014). Introducing the Patterson Cylindrical Projection. Noudettu osoitteesta https://www.researchgate.net/publication/277351959_Introducing_the_Patterson_Cylindrical_Projection

Rinkinen, K. (25. 01 2023). 2. harjoituskerta 25.1.2023. Noudettu osoitteesta kerttu’s blog: https://blogs.helsinki.fi/rkerttu/

 

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *