Pisteistä ja ruuduista

Vko IV

Pisteaineistot ovat paikkatietoaineistoista kaikkein tarkimpia – aineistoa voidaan kerätä jopa 2 cm tarkkuudella. Pisteaineistoa voidaan kerätä miltei mistä  ja minkälaisista kohteista tahansa. Esimerkiksi, kun halutaan kerätä dataa aluekokonaisuuksiin, voidaan hyödyntää pisteaineistoja. Niitä käytetäänkin usein lähtöaineistona, kun halutaan kerätä tietoa (aggregoida) eri tarkkuuksilla oleville esittämistasoille. Erilaisen tarkkuuden omaavia tasoja ovat esimerkiksi aineistot, jotka ovat: korkeusmalleja (laserkeilauksella toteutettua), ruutuja (homogeeninen tiedonkeruuyksikkö), erilaisia aluejakoja tai määriteltyjä vyöhykkeitä tietyn kohteen ympärillä.

Pisteaineistomaista tietoa voidaan kerätä monella tapaa. Yksi tapa on kerätä tietoa luontaisesti pistemäisistä kohteista, kuten esimerkiksi kiinteistöelementeistä (rakennukset). Jo itse rakennuksesta saadaan monta tasoa tietoa: rakennus kiinteistönä (rakennuksen ikä, lämmitysmuoto, sen käyttötarkoitus…), rakennuksen käyttäjät (lukumäärä, ikä, sukupuoli…), yms. Kiinteistöalueesta voidaan analysoida mm. sen kapasiteettia, oli rakennus asuintalo tai yritysten käytössä.

Kaikista tarkin pisteaineiston tuottaja on laserkeilauksella tuotettu tieto. Laserkeilaus on paljon mekaanisempi tapa kerätä tietoa kuin edellä mainittu luontainen tietojen keräystapa, sekä aineistoa kertyy paljon enemmän. Vastapainona laserkeilauksessa kertyy paljon tietoa, jota ei ehkä tarvita tai haluta. Esimerkiksi, kun halutaan kerätä tietoa metsän lenkkipolusta, juuri sillä hetkellä lenkkeilevä henkilö tallentuu tietoihin. Henkilöstä saadut tiedot eivät hyödytä lenkkipolun aineistonkeruussa, joten henkilön tiedot siivotaan pois.

Laserkeilaus on tuonut muuhunkin kuin vain pisteaineiston ja maanmittaukseen uusia ulottuvuuksia: esimerkiksi viime vuoden marraskuussa Helsingin Sanomat uutisoi, kuinka kaksi yliopisto-opiskelijaa (toinen heistä, Aleksi Rikkinen, on maantieteen opiskelija Helsingin yliopistossa) kartoittivat laserkeilauksen avulla Lapin erämaassa Toisen maailmansodan aikaisen saksalaisten miehittämän puolustuslinjan, Sturmbock-linjan (Huhtanen, HS, 2018).

Ruutuaineistolla on taas tehokas tapa kerätä alueellista tietoa ilman valmista aluejakoa. Monet Suomea käsittelevistä laajoista tietoaineistoista ovat ruutumuotoista aineistoa. Tietoja päivitetään tiuhaan: esim. väestön tiedot päivitetään vuosittain. Useimmat aineistot päivitetään 2-5-vuosivälin tahdilla.

Ruutuaineistot pohjautuvat usein pisteinä tallennettuun aineistoon. Se mahdollistaa aineiston tarkastelun eri ruutukoissa  kerättyihin tietoihin. Ruutukoko kannattaa valita sen mukaan, mikä palvelee haluttua tarkoitusta parhaiten. Harjoitustehtävässämme ruutukooksi valttiin 1 km x 1 km, kun tarkasteltiin pääkaupunkiseutua (Helsinki, Espoo, Vantaa, Kauniainen).

Neljännen kurssikerran ensimmäinen työ koostui sekä vektori- että rasteriaineistosta. Kuvassa 1 on nähtävissä tehtävän lopputulos, missä tarkastellaan ruotsinkielisten prosentuaalista jakautumista pääkaupunkiseudulla. Haluamamme tieto ei tietenkään ollut valmiina hopeatarjottimella, vaan tehtävän opettavana tekijänä oli kerätä tieto asettamaamme ruudukkoon QGIS:in työkaluilla. Monien työvaiheiden jälkeen ja kadonneen attribuuttitaulun jälkeen pystyi hyödyntämään jo opittuja työmetodeja ja laskea ruotsinkielisten prosentuaalinen osuus pääkaupunkiseudun asukkaista yhteensä. Erittäin tarkkana kyseistä harjoitusta tehdessä täytyi olla, että haluttu sijaintitietojen koordinaatisto säilyi oikeana kaikkien työvaiheiden läpi (EPSG:3067).

Tuotettua aineistoa on mielenkiintoista verrata niihin aineistoihin, joissa kartalla on ilmaistu määrällisesti ruotsinkielisten osuus pääkaupunkiseudulla. Verrataan tekemääni työtä esimerkiksi Sihvosen artikkelissa Punkt- och rutmaterial i QGIS (2019) olevaan karttaan (kuva 1). Silmään pistävät varsinkin Helsingin keskustan (Töölö, Kamppi), Helsingin ja Vantaan itäisen rajan (Itäsalmi, Landbo, Ultuna, Nissbacka), Vantaan luoteiskulman (Pieti), sekä Espoon kunnan pohjois-luoteis- ja länsikulman (Luukki, Sorvalampi, Nuuksio, Oitmäki) väliset eroavaisuudet. Yleiskuvana näyttäisi, että karttojen tummuusasteet olisivat käännetty ylösalaisin. Syytä selittänee se, että kauempana Helsingin keskustasta yksittäisten ruutujen sisältämä väentiheys pienenee. Yhdessä ruudussa voisi olla tiedot vaikka vain kahdesta asukkaasta. Jos toinen asukkaista olisi ruotsinkielinen, ruotsinkielisten osuus kyseisen ruudun alueella olisi 50 prosenttia, milloin ruutu saisi aika tumman värin. Helsingin keskustassa taas väestöä on yhdessä ruudussa huomattavasti enemmän, jolloin vaikka esim. Etu-Töölössä Sihvosen kartan mukaan olisi noin 1173-1934 ruotsinkielistä, suhteutettuna se koko Etu-Töölön asukaslukuun (noin 14 750, vuonna 2017), on ruotsinkielisten osuus siellä vain noin 13 prosenttia.

Siirryimme pääkaupunkiseudun kartasta Pornaisten kaupungin rasteriaineistoon, johon kuului mm. rinnevalovarjostus, korkeuskäyrät, sekä alueen peruskartta teineen ja rakennuksineen. Toinen harjoituksemme oli digitoida Pornaisten alueelta viisi päätietä ja kaikki asuintalot. Tätä työtä tulisimme jatkamaan viidennellä kurssikerralla.

Lopuksi tuli meidän verrata Pornaisten korkeuskäyriä, saatavilla olevan rasteriaineiston sekä paikkatietopalvelu Paitulista ladatun Pornaisten peruskartan välillä (aineiston tuottaja Maanmittauslaitos). Kuvassa 2 on nähtävissä fuksianpunainen korkeuskäyräviiva (Maanmittauslaitos) sekä ohuempi vihreä korkeuskäyräviiva (rasteriaineisto). Erot ovat paikoin suuria. Rasteriaineisto on erittäin tarkkapiirtoinen, ja kuvaa korkeuskäyrissään mitä pienempiä yksityiskohtia Pornaisten maastossa. Maanmittauslaitoksen peruskartan korkeuskäyrät ovat paljon yksinkertaistavampia. Rasteriaineiston korkeuskäyrissä on kartoitettu enemmän korkeustasoja kuin Maanmittauslaitoksen käyrissä, kuten Nykänen artikkelissaan GIS-kuumetta (2019) mainitsi. Se lisää rasteriaineiston tarkkuutta sekä todenmukaisuutta. Nykäsen artikkelin kuva 2 havainnoi tätä varsin hyvin. Kuitenkin, kaukaa tarkasteltuna rasteriaineiston käyrät saattavat näyttää epäselviltä sikermiltä, kun niiden tarkat viivat sotkeutuvat epäselväksi mössöksi. Siinä tapauksessa Maanmittauslaitoksen suurpiirteisemmät käyrät saattaisivat toimia paremmin työskentelyalustana.

Harjoituksen yhtenä tarkoituksena oli oppia hyödyntämään rasteriaineistoa sekä peruskarttalehtiä yhdessä ja/tai erikseen.

Artikkelia muokattu 16.2., linkki viitattuun kuvaan lisätty.
Artikkelia muokattu 17.2., lähdeluetteloa täydennetty. 

 

 

Lähteet:

Huhtanen, J. (2018). Syvällä Lapin erämaassa kulkee natsi-Saksan viimeinen puolustuslinja, ja nyt sieltä löytyi salaperäinen vankileiri. Lainattu 14.2.2019, saatavilla (Helsingin Sanomien tilaajille): https://www.hs.fi/kotimaa/art-2000005895371.html

Sihvonen, I. (2019). Punkt- och rutmaterial i QGIS. Lainattu 14.2.2019, saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/idasihvo/2019/02/08/punkt-och-rutmaterial-i-qgis/

Nykänen, J. (2019). GIS-kuumetta. Lainattu 17.2.2019, saatavilla: https://blogs.helsinki.fi/jaisa/2019/02/14/4-kurssikerta/

Paarlahti, A. (2019). Piste- ja ruutuaineistot. Luento Helsingin yliopistossa 8.2.2019.