Vecka 5: Nu kan jag detta & seriösa funderingar kring QGIS

KORT OM DE SENASTE DAGARNA

Efter förra veckans föreläsning / QGIS-session hade jag av någon anledning inte först fattat att vi inför nästa vecka skulle ha förberett ett kartmaterial. Dagen innan föreläsningen blev rätt så stressig, men som tur lyckades jag få det klart. Förberedelsen bestod av att markera ut de viktigaste vägarna samt alla bostadshus i ett markerat område. Att pricka in de flera hundra stycken hus som fanns på kartan tog ett tag och var ganska monotont – det krävdes en hel del stretchpauser förrän arbetet var klart.

Bild 1. Borgnäs centrum med alla bostadshus samt de viktigaste vägarna inprickade

Under själva sessionen testade vi en del funktioner som har med de här punkterna och linjerna som vi ritade innan föreläsningen. Dessa funktioner kunde användas för att räkna mängder och avstånd – till exempel antal hus som ligger 500 m eller närmare en väg, eller hur många invånare det finns inom en kilometers radie från kommunens grundskola. Den här funktionen som avgränsar ett område utifrån vissa givna avståndsvariabler kallas i QGIS för ”Buffer” -verktyget. Det tog ett tag att fatta var i Buffer-menyn som de relevanta variablerna skulle sättas in och jag måste säga att jag i skrivande stund glömt hur det funkar. Lyckligtvis spelas alla föreläsningar in och går att se i efterhand.

OM VECKANS HEMUPPGIFTER

Med introduktionen av en ny viktig funktion (Buffer) så var det väl självklart att den skulle användas mycket i de självständiga uppgifterna. Jag måste ändå säga att de här uppgifterna var överlag de lättaste hittills under kursen. Det fanns en som var rätt svår och som jag fortfarande inte riktigt lyckats lista ut, men generellt tyckte jag att övningen var väldigt lätt.

Det blir ingen karta den här gången, för uppgifterna gick ut på att plocka fram antal och procentandelar ur en karta. Så det blir en tabell istället (och ja, den är gjord i MS Paint):

Bild 2. Tabellen med veckans hemuppgifters resultat

Undersökningen av Malms flygfält gick relativt smärtfritt – det enda problemet var att jag glömde ändra på koordinatsystemet och satt och kliade mig i huvudet ett tag tills jag förstod vad som var fel. Om jag jämför med någon annans siffror, till exempel de som jag hittade behändigt på Paola Stenvalls blogg, så är mina siffror snäppet större. Jag antar att det här beror på att Buffer-verktygets känslighet – det finns en funktion i verktyget som låter en välja hur runda kanterna på buffern ska vara, och den lilla skillnaden i area som uppstår då kan fånga in eller lämna utanför en del hushåll.

Stationerna gick också lätt att göra, trots att jag var tvungen att använda en kalkylator som jag hittade på nätet som hjälper en att räkna procent. Jag har ingen aning om hur jag skulle ha räknat samma saker i QGIS kalkylator så jag var tvungen att använda ett externt program. Det fungerar riktigt bra, kan starkt rekommendera! (länk i källhänvisningarna)

Det som här är underligt är den mittersta tabellen med mina resultat från uppgifterna som handlade om Helsingfors-Vanda flygplats. Talen stämmer säkert men procenttalet är lite konstigt. Uppgiften var att se hur stor andel av invånarna som bor inom 2 kilometer från landningsbanorna bor inom den ljudligaste bullerzonen på 65 decibel. Och enligt min första uträkning fanns det inga hus i den kategorin. Det här kändes underligt för mig eftersom jag hade läst andra bloggar där talet ligger på nästan noll men ändå inte. Jag menar, noll är ingenting och 0,15 % (som det var på de flesta andras bloggar, till exempel Lotta Puodinketos blogg) är ändå nånting. Någonstans skulle det alltså finnas ett hushåll som passade in i beskrivningen. Men hur jag än kollade så hittade jag inget hus så nära landningsbanorna. Jag raderade buffern och alla tillfälliga lager jag hade och gjorde om allting på nytt, men det blev samma resultat. Jag har verkligen inte någon aning alls om hur det blev så här eller vad som har kunnat orsaka det. Hade det inte varit för de andra bloggarna hade jag bara accepterat att svaret var noll. Det kan jag inte riktigt göra nu.

DJUPARE FUNDERINGAR OM QGIS

Vad kan jag egentligen just nu i QGIS? Alla enkla funktioner sitter ganska bra i muskelminnet. Jag vet hur jag ska göra för att plocka fram rätt filer som behövs för att inleda ett material. Jag har lyckats komma ihåg att QGIS har en elak ovana att föreslå helt ologiska platser för lagring av projekt- och lagerfiler, så de filer jag skapar försvinner ingenstans – de förvaras i precis de mappar som jag vill. Kalkylatorn som man kan använda för att skapa tabellattribut kan jag också hantera, så länge det inte är några aningen mer avancerade uträkningar som behöver göras (procent skulle jag knappast klara av, åtminstone inte på första försöket). Jag är relativt bekant med de olika filformaten som kan användas för att bygga upp materialet, och jag vet hur jag kan få fram material från externa källor som Trafikverket eller Lantmäteriet direkt via QGIS. Jag vet hur jag ska göra för att skapa ett nytt temporärt lager (scratch layer) och göra det permanent ifall det skulle behövas. Och av någon anledning som jag inte förstår så har jag kunnat lägga på långtidsminnet hur man för in data från Excel till programmet.

Det som är svårast i QGIS är att hitta det korrekta verktyget för en viss operation. Ju mer specifikt verktyget ska vara desto svårare känns det att hitta (det finns ett specifikt undantag som jag nämnde i förra inlägget – att lägga till höjdskuggning och topografiska linjer är onödigt komplicerat trots att det känns som en funktion som används ofta). Dessutom ska man sedan veta hur funktionen fungerar, och vilka variabler som ska sättas in i vilken ruta. Beskrivningen av varje inställning känns ofta som om de menar raka motsatsen till det som faktiskt ska läggas i den. Här hjälps det inte med något annat förutom att bara pröva sig fram och sedan minnas det sätt som var rätt. Synd bara att jag inte har ett bra minne. Samma gäller Buffer-funktionen som introducerades den här veckan.

Jag känner att det är verkligen tur (eller vad det nu beror på att mitt minne för en gångs skull inte var helt sämst) att jag kan använda verktyget där man importerar tabelldata från externa källor som Excel. Det verktyget tror jag kommer visa sig i ett senare skede vara en av de mest nödvändiga funktionerna i hela programmet. Excel är ett extremt utbrett och tillgängligt program som alla tänkbara personer, grupper och organisationer kan använda sig av för att spara data och statistik. De källor som kan direkt hämtas via QGIS från bland annat Lantmäteriet är begränsade i och med att de inte är tillgängliga för vem som helst.

Buffer-verktyget är också lite liknande. I grunden är det en funktion som avgränsar ett område runt en utgångspunkt. Det kan vara en eller flera linjer eller punkter. I QGIS-termer skulle jag säga att ”Buffer” är som en mer exakt version av ”Select features by radius” som inte kräver så mycket manuell dirigering.

Vad kan man använda Buffer-funktionen till? Ett specifikt användningsområde skulle kanske vara planering av olika slags distrikt – till exempel valdistrikt, skoldistrikt eller sjukvårdsdistrikt. Jag tänker mig att dessa måste utgå från en central punkt (vallokal, skola, hälsocentral) och sedan sträcka sig ut i periferin ett visst avstånd. Om någon stadsdirektör eller liknande måste se till att omorganisera valdistrikten i staden så att de inte ser ut till exempel som ett par öronmuffar utan istället något mer representativt så kan den personen öppna QGIS, trolla lite med Buffer och sedan ha det klart. Eller snarare anlita en utbildad geografistuderande som vet vad hen håller på med. Nånting sådant tror jag kan vara en användning för Buffer-funktionen som skulle kunna förbättra livet i verkligheten.

KÄLLHÄNVISNINGAR

Paola Stenvalls blogg: https://blogs.helsinki.fi/paolastenvall/

Online procentkalkylator: https://percentagecalculator.net/

Öronmuffarnas valdistrikt: https://chicago.suntimes.com/2020/3/11/21164850/illinois-4th-congressional-district-gerrymandering-voting-rights-act-census-liliana-scales

Lotta Puodinketos blogg: https://blogs.helsinki.fi/lottapuo/

Vecka 4: Från vektor till raster

RASTERDAGS – MEN INTE MED EN RIVSTART

Vecka nummer fyra innebär att det är dags för föreläsning nummer fyra. Den här kursen är nu till hälften genomförd och det är dags att introducera det andra harmonielementet i GIS – nämligen rasterdata.

Bild 1. Harmoni och balans i GIS

Rasterdata är i princip pixlar – ett rutnät av lika stora fyrkanter som lagrar data. Exempel på rasterdata är just rutnät och satellitbilder (min favorit!) men även många kartor, som de som finns på lantmäteriets historiska samling av tryckta kartor (Vanhat painetut kartat – länk finns i källhänvisningen). Baskartan som syns i Bild 3 är i rasterformat. Det kan ofta vara svårt att se om en karta är i rasterformat om upplösningen är stor.

Hursomhelst: på föreläsningen blev vi bekanta med raster genom att ta en vanlig vektorkarta och lägga ett rutnät ovanpå den. För varje ruta lagras bara en variabel av varje sorts data – en ruta kan aldrig ha mer än en färg. Under lektionen skapade vi en sådan rasterkarta med vektordata i bakgrunden. Kartan som jag ritade ser ut så här:

Bild 2. Antal svenskspråkiga i Huvudstadsregionen

Rutnätet täcker bara de områden med permanent befolkning. De nodvästliga delarna av Esbo är obebodda på grund av Noux nationalpark, och fläcken i norra Vanda är platsen där flygfältet finns. Som tema för kartan fanns det många alternativ att välja mellan men jag bestämde mig för att ändå ta samma variabler som fanns i testversionen vi gjorde under föreläsningen (jag är inte lat – jag lovar ;D) eftersom jag tycker att det var mest intressant. Jag gillar speciellt att man trots den låga upplösningen som orsakas av rasterrutorna kan se exakt var Grankulla, Tölö och Eira ligger. Den ruta som ligger över Havukoski där jag bor är förvånansvärt nog inte blå utan turkos. Jag trodde genuint att jag var den enda finlandssvensken som bodde i Vandas fattigaste stadsdel. Kanske det är fel på datan? 🤔

När jag kollade på andra kursdeltagares bloggar insåg jag att jag hade kunnat ändra storleken på rutorna – den tanken hade inte ens slagit mig då jag skapade kartan! Lite dumt, och i efterhand tycker jag att halvkilometers rutor skulle varit ett bättre estetiskt val. Kartan skulle också bli noggrannare i presentationen av datan. Ett exempel på en karta med mindre rutor hittas på Iiris Turunens blogg (Bild 1 i inlägget ”4. kurssikerta: jälleen uusi postaus ilman nokkelaa otsikkoa”). I Jaana Aaltonens blogginlägg finns en karta med jämnare och mer passande färger (Bild 1 i vecka 4). Det ser enligt mig snyggare ut att ha en färgs nyansspektrum i sin karta. Trots det ångrar jag inte alls valet av färgskala i min karta.

VECKANS UPPGIFT OCH JOBBIGA SIDOR AV QGIS

Hemuppgiften hade nästan helt och hållet rasterdata som tema. Vi skulle skapa en karta över Borgnäs kommuns centrum som visar topografiska höjdskillnader i den omgivande terrängen. En bra uppgift som jag tycker att jag lyckades utföra bra, trots en del begränsningar som uppstod på grund av min potatis till dator (inte gulislaptopen utan min personliga dator), och underligt nog också på grund av QGIS.

Av någon underlig anledning var processen att skapa topografiska konturer och höjdskuggning onödigt komplicerad med alldeles för många steg. Att visualisera topografiska skillnader borde väl vara något som är tillräckligt vanligt att göra för att det ska vara lätt att utföra. Men nej, tydligen inte. Att öppna material i rasterformat funkar dock väl.

Bild 3. Topografisk karta över Borgnäs

Kartan blev riktigt bra. Jag ville ursprungligen ha 5 meters mellanrum mellan höjdkonturerna men datorn var för långsam så det gick inte. Det blev ändå helt bra med 10 meters mellanrum (det tog fortfarande en halv evighet att rendera). Skuggningen är inte lika tydlig för jag ville ha en karta där höjdkonturerna tar plats. Det var ett stilval, helt enkelt.

Förutom komplikationerna jag stötte på då jag skulle skapa kartan i Bild 3 så kan jag nu ändå säga att grunderna i hanteringen av QGIS sitter rätt bra i minnet. I det här skedet känner jag att det kan vara värt att satsa på att lära mig QGIS ordentligt så att jag sedan kan använda programmet till kursuppgifter i framtiden. Och ja, jag vet att man egentligen inte borde satsa allt på ett utan även lära sig grunderna i övriga program som ArcGIS, men med mitt minne skulle det bara orsaka förvirring om jag växlade mellan två eller flera program. Dessutom vill jag inte.

KÄLLHÄNVISNINGAR

Lantmäteriets historiska kartsamling: http://vanhatpainetutkartat.maanmittauslaitos.fi/

Iiris Turunens blogg: https://blogs.helsinki.fi/iiristur/

Jaana Aaltonens blogginlägg om vecka 4: https://blogs.helsinki.fi/aajaana/2021/02/15/neljas-viikko/#more-76

Vecka 3: Lite mer avancerad behandling av vektordata

NYTT FÖR DEN HÄR VECKAN

Den tredje veckans föreläsning gick in på djupet med behandlingen av vektordata i vårt kära QGIS. För mig kändes den tredje veckan väldigt befriande på något sätt – som att jag äntligen slapp tänka i en halv evighet på hur jag skulle utföra minsta lilla operation eller uträkning. Ännu är jag ganska hopplös (och vi har inte ens börjat behandla rasterdata – men nästa eller påföljande vecka borde raster stå på schemat) men det ger mig hopp om de framtida sessionerna. Och att jag i något skede ska bli så bra på att använda QGIS som ett mångsidigt verktyg att jag kan skryta om det på mitt CV. Det gäller att tänka på framtiden.

Som bas för föreläsningen hade vi ett material i vektorformat med Afrikas kontinent och dess länder. Materialet var väldigt detaljerat vid kusterna och inkluderade öar med en kilometers diameter. I det ursprungliga tillståndet var varenda ö som låg skiljt från fastlandet ett eget objekt. Uppgiften var då att använda de flertalet så kallade ”merge”-funktionerna till att samla ihop alla lösa bitar till ett objekt – från en samling små öar plus ett fastlandsterritorium till en enhet. I princip var det som att bygga ett digitalt pussel.

Den mest egendomliga nya funktionen var instruktionerna för hur man lägger till data i QGIS från Excel eller ett vanligt textdokument. På något plan hade jag väl ändå förväntat mig att det skulle finnas en sådan funktion, men trots det blev jag totalt överraskad. Det visade sig vara ganska klurigt – inte för att själva processen var svår, utan för att den data och de variabler som finns i Excel måste matcha de som redan finns i ett kartlager i QGIS. Har man då i Excel stavat fel till något kanske QGIS inte känner igen variablerna och kastar dom någonstans så djupt åt helskotta att inte ens James Cameron skulle kunna hitta dom igen. Det är en funktion som kan vara sjukt användbar då man själv ska importera data från externa källor, men den ska användas väldigt varsamt för att inte orsaka en systemkrasch eller något liknande.

VECKANS UPPGIFT DÅ?

I detta skede känns det som om jag börjar få en uppfattning om vad jag ska göra för att få QGIS att visa det jag vill. Men ännu är det lång väg kvar av inlärning, och när jag skulle göra veckans hemuppgift så fick jag ett hårt slag i ansiktet av denna verklighet.

Vi skulle skapa ett kartogram som visar avrinningsområden i Finland, hur stort vattenflödet är i genomsnitt i varje område samt hur stor andel av sjöarna i hela kartan finns i varje enskilt område. Till att börja med skulle vattenflödet räknas, och före det kunde bli gjort måste jag samla de tal jag behövde för räkneoperationen i en och samma tabell / kartlager. Det var lite förbryllande, men efter några försök fick jag det gjort. Sedan skulle jag med mina hopplösa kunskaper i matematik använda den inbyggda kalkylatorn till att räkna ut vattenflödets genomsnitt. Det var lite förbryllande, men efter ett par försök fick jag det gjort. Till sist skulle andelen sjöar visualiseras med hjälp av diagram. Och det gick inte alls bra.

Hur jag än försökte och vad jag än gick och ändrade på i diagramfunktionen så fick jag inga resultat. Som bäst lyckades jag på något sätt få fram staplarna på kartan, men de var alla av samma storlek. I tabellen varierade procentandelen för varje område från 0,1% till över 20%. En del staplar skulle alltså knappt gå att se medan andra skulle vara riktigt stora.

Bild 1. Avrinningsområden och deras respektive vattenflöde

På grund av detta rätt så stora misslyckande blev slutresultatet bara till hälften komplett. Bild 1 (som underligt nog får Finland att se ut lite som ”Suur-Suomi” -konceptet) visar hur min karta ser ut. Tja, det var väl bra jobbat med datatilläggen från Excel och procenträkningen, men det ser inte tillräckligt bra ut för tredje veckans blogginlägg. Kollar man på de andra bloggarna där de har lyckats få fram sina diagram så ser deras kartor ut att vara på en helt annan nivå av kompetens. Jag ville få mitt kartogram att se ut som den som syns i Roosa Harmonens blogginlägg (se bild 1 i tredje veckans inlägg), med cirkeldiagram som inte är för överdimensionerade men ändå så synliga att det går att se skillnaden mellan de områden med största procenten och de med den minsta.

Enda trösten är väl att jag inte var den enda som stötte på svårigheter. Antti Ryynänen hade ungefär samma problem som jag, trots att han ändå var närmare målet än mig (se bild 2 i inlägget ”QGIS kurssikerta 3.”). Och nästan alla har tyckt att det här steget varit bland det svåraste vi gjort hittills. Det här beror ju på att vi inte fick några detaljerade instruktioner på hur man skulle göra utan det var mest att tänka logiskt och försöka hitta verktygen själv. Jag uppskattar ändå sådana uppgifter på grund av utmaningen, men när det sedan visar sig vara så svårt att uppgiften misslyckas eller uteblir helt så är det väldigt synd.

VECKANS FILOSOFISKA INSIKT – HUR DU INTE BLIR GALEN DÅ DU ANVÄNDER QGIS

QGIS är verkligen inte något nybörjarprogram. Jag vet inte ens hur man skulle kunna börja lära sig programmet utan någon slags mentorstöd eller instruktionsguide. Det är svårast i början, för när man väl lärt sig grunderna plus lite till så kan man intuitivt gissa sig fram ganska långt.

När man sedan är någorlunda kunnig så gör det inte så mycket om något går snett. Det är sällan något stort som förstörts, snarare är det något löjligt trivialt som att glömma att kryssa för en viss specifik ruta. När sådana småfel sker går det oftast att se vad som är fel i det kartlager du just försökt skapa (en stark fördel jämfört med när det går snett i ett programmeringsspråk och allt du har framför dig är en vägg av obegripliga kråkfötter).

Poängen jag vill komma till är att man i det här skedet bara borde tillåta QGIS att ”göra fel” i den betydelsen att det inte bara är lärorikt (speciellt om användaren upprepar ett dumt litet misstag tjugo gånger om) utan att varje misstag också ger ytterligare insikter om hur QGIS fungerar bakom kulisserna.

KÄLLHÄNVISNINGAR

Roosa Harmonens blogg: https://blogs.helsinki.fi/harmoroo/

Antti Ryynänens blogg: https://blogs.helsinki.fi/ryantti/

 

 

Vecka 2: Kartprojektioner och koordinatsystem

STYRKAN I SJÄLVDISCIPLIN

Till den andra veckans föreläsning och övningar hade jag behändigt nog glömt bort allt om QGIS förutom hur man ändrar färgen på ett kartlager. Inte så användbart, och ett ganska uselt sätt att inleda veckan på.

Så till den här veckan tänkte jag se till att de funktioner jag använder för att utföra uppgifterna sitter i muskelminnet. För att förhindra att samma skulle ske i framtiden. Min metod för att utföra detta var kanske inte den bästa, men vad vet jag – det är inte kognitiv psykologi jag valt att studera ¯\_(ツ)_/¯.

VECKANS UPPGIFT

Temat för andra veckan var kartprojektioner (såklart också att delvis repetera QGIS och träna oss att använda nya funktioner i programmet) och koordinatsystem. QGIS har ett omåttligt stort utbud av olika koordinatreferenser som alla skiljer sig från varandra i varierande grad.

Veckans uppgift var att skapa ett par stycken kartor som skulle illustrera skillnaden i area som uppstår då man växlar från ett koordinatsystem till ett annat. Som bakgrundskarta skulle vi använda en enkel karta över Finlands kommuner från år 2020. Jag gjorde under själva föreläsningen en karta och sedan efteråt två till, som jag sedan raderade helt och hållet så att jag kunde börja från början. Det var väldigt tidskrävande och tidvis frustrerande, men ledde till att jag i slutändan kunde utföra den här typens uppgifter helt mekaniskt.

Senare justerade jag alla tre kartorna för att de skulle se någorlunda liknande ut. Så här ser den första ut:

Bild 1. ETRS-TM35FIN jämförd med Mercator

Koordinatsystemet ETRS-Tm35FIN är det som för finländare är bilden av hur Finlands form vanligtvis ska se ut. Med Mercators projektion, som bland annat Google Maps använder sig av, ser Lappland alldeles för stort ut. Finländare känner genast igen att en sådan karta (Bild 1) inte är en korrekt avbildning av Finland, men utomlands kan det för det mesta till och med vara tvärtom – Finland avbildad i Mercator kanske är normal för dom. Det här är en av många orsaker till att jag inte är speciellt förtjust i Mercators projektion (en annan är hur Grönland och hela Afrika ser lika stora ut, vilket är absurt).

Som det framgår av kartan ökar skillnaderna exponentiellt ju mer norrut man rör sig. Ifall Norge inklusive Svalbard var med i kartan skulle denna växande skillnad vara ännu mer uppenbar.

Jag är ganska nöjd med den här kartan, och likaså med de följande två. Det enda jag ångrar är att jag valde röda nyanser för de minsta förändringarna och blåa nyanser för de största. Det skulle ha sett snyggare ut ifall det vore tvärtom. Vilket framgår i Liisa Ahokas blogginlägg, där färgerna är inverterande (länk finns i källhänvisningen). Det är en mycket mer logisk färgordning, men i det här skedet orkar jag inte ändra på det – det går ändå att utläsa vad som behövs från min karta, och det får duga som ursäkt.

Bild 2. ETRS-TM35FIN jämförd med Robinson

Till den andra kartan har jag bytt ut Mercator mot en av mina personliga favoriter, nämligen Robinsons kartprojektion. Eftersom ingen tvådimensionell karta kan korrekt avbilda ett tredimensionellt objekt som jordens yta måste alla kartprojektioner kompromissa på ett eller annat sätt. Enligt mig är Robinson den mest balanserade och så-nära-som-möjligt-korrekta sättet att avbilda världen på. Som världskarta får den 6/5 i betyg av mig – som karta över enbart Finland är den inte så bra, hela landet ser ut som om det har fastnat i en byxpress. Kollar man på siffrorna ser man dock att distortionen inte är ens i närheten av Mercators nivåer. Inte så farligt matematiskt sett jämfört med den förra kartan, men visuellt är det inte något att rekommendera.

Och precis som med den förra kartan skulle det se bättre ut om färgerna var inverterade – se Liisa Ahokas blogginlägg om andra veckan för att se hur det skulle se ut.

Bild 3. Van der Grinten jämförd med Winkel Tripel

Till den tredje och sista kartan valde jag att skippa både det inhemska Tm35FIN och de mer kända kartprojektionerna och jämföra två på måfå valda koordinatsystem ur QGIS oändliga samling. Lotten föll på Van der Grintens projektion (som jag aldrig hade hört talas om) och Winkel Trippel (som ändå är relativt välkänd). Jämför man två världskartor med dessa två system ser man knappt någon skillnad – eller åtminstone kan jag inte göra det.

Jag har egentligen inget mer att säga om den här kartan (förutom en liten detalj gällande färgerna i den!). Den är visuellt ganska bra, jag kom ihåg både mätskala, nordpil och förklaringar. Den är inte så användbar, jag kan själv inte komma på någon orsak till att en sådan här karta skulle behöva finnas. Det var nu en del av veckans övningar, inget desto mer.

Så det var den andra veckan. Jag kan ännu inte säga att QGIS skulle kännas bekant, enkelt eller icke-frustrerande komplicerat – det återstår att se hur situationen utvecklas över de följande veckorna.

KÄLLHÄNVISNINGAR

Liisa Ahokas blogg – https://blogs.helsinki.fi/ahokliis/

Vecka 1: Introduktion till QGIS

MÅL OCH FÖRVÄNTNINGAR

I korthet så är kursens mål att lära ut konsten att skapa kartor och kartogram i programmet QGIS, och såklart att samtidigt visa hur man använder de teoretiska bitarna av geoinformatiken (som lärdes ut alldeles i början av hösten på första året) i ett praktiskt sammanhang.

Jag visste på förhand att det skulle finnas något GIS-program som skulle användas under hela kursen, och jag hoppades på att det skulle vara ett program där man kunde lätt rita egna kartor. Senare skulle jag förstå att den funktionen också är inkluderad i programmet, men mitt första intryck var lite av en besvikelse. QGIS heter programmet, och när jag öppnade det för första gången hade jag verkligen ingen aning om vad jag hade framför mig. Ifall jag skulle beskriva QGIS för någon som inte studerar vid Gumtäkt kampus skulle jag säga att det är som Excel fast man tillverkar kartor och kartogram istället för tabeller och diagram. Precis som Excel finns det en meny med massor av små symboler och titlar som för en nybörjare är helt obegripliga. Det skulle jag säga är den allra största minuset med QGIS – det är extremt icke-nybörjarvänligt, och det krävs nästan att man har någon slags mentor som visar hur man i praktiken använder funktionerna i programmet.

DEN FÖRSTA FÖRELÄSNINGEN

Efter en rätt så kaotisk start då jag försökte hänga med i handledningen via Zoom samtidigt som jag brottades med QGIS för första gången löpte det på ganska bra. Ända tills vi skulle prova att använda programmets inbyggda kalkylator och jag tappade tråden totalt. Jag är verkligen hopplös på allt som har med siffror, formler och uträkningar att göra, och tack vare den spärren gick jag miste om den sista halvan av föreläsningen. Som tur spelas dessa in och går att se i efterhand.

Under föreläsningen skulle vi med hjälp av handledning skapa en karta som visade kväveutsläppen i Östersjön, och varje lands andel av de totala utsläppen. Den karta som jag efter många försök till slut lyckades producera syns här nedan.

Bild 1.  Slutprodukten av veckans övning – karta över kväveutsläppen i Östersjön

Den här kartan är jag ganska nöjd med. Speciellt med tanke på att det var den första kartan jag färdigställde i QGIS. Det fanns en hel del frustrerande moment då jag gjorde något misstag som ledde till att jag bara började om från början istället för att ens försöka lösa problemet. Jag hade ju egentligen inte någon aning om vad jag gjorde, utan jag följde bara de instruktioner jag hade fått.

Kartan blev rätt snygg ändå. I något skede gjorde jag något (ingen aning vad det var) som tog bort alla andra länder som fanns på baskartan (nästan hela Europa syntes på kartan som den i bild 1 baserar sig på) i misstag. Gillar ändå resultatet, så jag klagar inte.

VECKANS UPPGIFT

 

Bild 2. Kartogram över Finlands kommuner.

Till veckans första övning tänkte jag göra det lätt för mig. Sedan när kursen blir mer avancerad och min kompetens med QGIS ökar så kan jag välja mer komplicerade framställningar. Uppgiften var att leta fram en vektorkarta med Finlands kommuner (och såklart tillhörande data) och sedan välja någon variabel som skulle visas i kartogrammet. Jag valde helt enkelt kommunernas invånarantal, vars data var redan färdigt inskrivet i en nätt kolumn bland datan. Det enda jag behövde göra var att visualisera siffrorna och välja antal grupperingar och hur siffrorna skulle fördelas bland kategorierna.

Den här kartan blev helt okej, men den är inte så användbar. Kategoriskalan grupperar alla kommuner med mer än 20 000 invånare i samma kategori, som här då inkluderar allt mellan Helsingfors och Esbo till Torneå. Detta hade kunnat lösas genom att lägga till fler kategorier, men då uppstår ett annat problem. Så som kartogrammet ser ut just nu skiljer sig de ljusare färgerna ganska bra åt, men mot det röda hållet är det svårt att se skillnaden. Eftersom huvudelementet i en sådan här karta är att det ska vara visuellt tydligt vad som sker.

Till skillnad från den första kartan kände jag inte att det fanns något behov för en mätskala i en sådan här rent statistisk karta. Inte för att det skulle vara något fel med att göra så, bland annat Alexander Engelhardt hade lagt till en mätskala i sitt kartogram (bild 2 i inlägget ”Lesson 1. Confusion and clarity”). Tror inte det går att säga vad som fungerar bäst – i slutändan är det fråga om personligt tycke.

Jag kände dock att nålen som visar vartåt norr ligger behövdes. Jag vet inte riktigt varför, kanske för att kartogrammet skulle vara lite mer likt en guidekarta.

SAMMANFATTNING AV VECKANS FÖRELÄSNING OCH ÖVNING

QGIS känns otroligt komplicerat, och de funktioner jag använde mig av för att skapa kartorna är knappt ens en bråkdel av allting som överhuvudtaget går att göra i programmet. Och de delar av QGIS som jag använde mig av sitter inte i minnet ännu, så jag vet att en stor del kommer nästa vecka att vara bortglömt. Men det är ju så att man lär sig genom att repetera.

Åtminstone har jag nu koll på hur visualiseringsverktyget ”Symbology” fungerar. Det kan väl räknas som något slags framsteg.

KÄLLHÄNVISNINGAR

Alexander Engelhardts blogg: https://blogs.helsinki.fi/alwengel/

 

GEM-2021: Geoinformatikens arbetsmetoder

Till en början kommer den här bloggen att fokusera på inlägg som handlar om kursen ”Geoinformatiikan menetelmät”, eller geoinformatikens arbetsmetoder. Jag lägger ut ett inlägg per vecka där jag berättar om kursens senaste innehåll och vad jag lärt mig samt vilka uppgifter vi arbetat med.