Seitsemäs kurssikerta

Seitsemän mielenkiintoisen viikon lopuksi ensimmäinen GIS-kurssi on tullut päätökseensä. Tämä kurssi oli haastava monin tavoin, mutta nyt katsoessa taaksepäin huomaan kuinka paljon uutta tietoa on karttunut. Kaikesta turhautumisesta huolimatta tunnen saaneeni työkaluja tulevaisuuteen esimerkiksi erilaisten visuaalisten esitysten luomiseen, joissa on erityisesti kartta keskeisenä tekijänä.

Viimeisellä kurssikerralla tehtävänä oli koluta läpi internetin syövereitä ja löytää itse aineistoja, joista luoda karttoja. Aineistojen etsiminen oli kiinnostava seikkailu ja en olisi koskaan uskonut kuinka paljon aineistoja netistä löytyy vapaaseen käyttöön. Tietysti on kuitenkin tärkeää olla kriittinen ja tarkistaa käyttämiensä tietojen lähteet.

Päädyin itse esittämään tietoa globaalilla tasolla. Maailmankartallani on esitetty valtiokohtaisesti bruttokansantuote per asukas, maailman rautatieverkosto sekä missä maailman timanttikaivokset sijaitsevat. (kuva1.) Löysin maailmankartan shapefile-tiedostona thematicdata.org sivulta ja rautatiet, sekä timanttikaivokset olivat Yhdistyneiden kansakuntien eri järjestöjen laatimia aineistoja.  Kartasta voi nähdä selvästi, että maailman rautatieverkosto on selvästi keskittynyt bruttokansantuotteiltaan vauraammille alueille. Maailman timanttikaivos keskittymät ovat kartalla Afrikassa länsi-, keski-, ja eteläinen osa. Toinen alue, jossa on globaalisti paljon timanttikaivoksia on Etelä-Amerikan länsiosa. Rautatieverkosto Afrikassa ja Etelä Amerikassa ovat painottuneet timanttikaivosten läheisyyteen. Luultavasti näillä alueilla esiintyy muitakin kaivannaisia, esimerkiksi Etelä-Afrikassa on mittavat kivihiilivarastot.

kuva 1. Maailmankartta valtioiden bruttokansantuotteesta per asukas sekä rautateiden ja timanttikaivosten sijoittumisesta globaalisti.

Kartta voisi olla visuaalisesti miellyttävämpi, rautatieverkot peittävät alueet, jossa niitä on tiheimmin, jolloin esimerkiksi Euroopassa on vaikea havaita bruttokansantuotteen tasoa. Lisäksi bruttokansantuotekartta kärsi jonkin verran datan puutteesta sillä kaikista maista ei ole mahdollista saada tietoa. Kuitenkin uskon, että yleinen trendi näkyy kartassa.

Näin lopussa voin todeta kuten Amelia myös blogissaan pohti, että ollut kiva kirjoittaa blogia ja jakaa omia ajatuksiaan, vaikka ennen kurssin alkua hiukan epäilyttikin. On ollut hauskaa ja lopettelenkin tämän kurssin nyt hyvillä mielin.

 

Lähteet:

Etelä-Afrikka – Afrikan talouden höyryveturi http://www.finland.org.za/public/default.aspx?contentid=261091&nodeid=38476&contentlan=1&culture=fi-FI (luettu 15.3.2019)

Amelia Cardwell Viikko 7: Yhdysvaltojen kultainen osavaltio  https://blogs.helsinki.fi/amca/ (luettu 15.3.2019)

Kuudes kurssikerta

Kurssikerralla kuusi, joka oli tämän kurssin toiseksi viimeinen luento, aiheena oli interpolointi ja aineiston tuominen ulkoisista lähteistä kartta esityksen luomiseksi. Aamu alkoi 45 minuutin ulkoilulla. Tehtävänämme oli Epicollect5- sovelluksen avulla arvioida eri Kumpulan läheisten alueiden viihtyvyyttä ja turvallisuutta vastaamalla sovelluksessa antamiin kysymyksiin. Sovellus keräsi sijaintimme, yhdistäen sen annettuun ominaisuustietoon eli tuottaen paikkatietoa. Palattuamme luokkaan, purimme yhdessä tehtävän ja tuotimme kartan aiheesta (kartta 1.) Kartan tuotannossa käytimme ensimmäistä kertaa Interpolointi-työkalua, jonka avulla olemassa olevia pisteitä käyttäen voi myös arvion kohtiin, josta ei ole vielä olemassa olevaa tietoa. Interpolointi onkin erittäin kätevä työkalu, sillä joka ikisestä kohdasta Helsinkiä ei mahdollista saada tietoa.

Kartalla interpoloitu ominaisuus on opiskelijoiden turvallisuuden tunne asteikolla 1-5 ja värit ovat osuvasti vihreästä turvallisesta, punaiseen turvattomampaan. Näin jälkikäteen huomasin tarkastellessani karttaa, että olin unohtanut legendan, joka aina hyvin keskeinen osa kartan tekoa. Eräs asia, joka jäi mieleen käydessämme läpi kerättyjä aineistoja oli, Artun huomautus siitä, että on aina tärkeää liittää lisäkommentteja aineistoja kerätessä, jotta esimerkiksi muistaa myöhemmin miten jokin aineiston keräystilanne on vaikuttanut dataan.

Itsenäisenä tehtävä oli hasardikarttojen tekeminen käyttämällä Artun linkittämiä sivustoja. Itse tein kolme eri karttaa, aiheina olivat meteoreiden esiintymisalueet, maanjäristykset ja tulivuoret. Itse aineiston saaminen QGIS-ohjelmaan tuotti hieman haastetta, vaikka olin jo aikaisemmin ymmärtänyt kuinka Add delimited Text layer tai tuttavallisemmin ’iso pilkku vasemmalla’ toimii. Kuitenkin CSV-muotoisten tiedostot voivat olla kinkkisiä.  Koulussa maanjäristys tiedot sain kädenkäänteessä visualisoitua kartalle mutta kotona toistaessani saman jouduin siivoilemaan aineistoja pitkään ja lopultakaan Excel ei suostunut yhteistyöhön, jolloin päädyin käyttämään Libre Office Calc-ohjelmaa, joka toimi täydellisesti. Olen omien kokemusteni pohjalta päätynyt siihen, että CVS-tiedostoja käsitelessä Libre Office Calc-ohjelma näyttää olevan aina parempi, sillä ohjelma ei ala muuttamaan lukuja päivämääriksi. Päätin esittää kartat pistekarttoina interpoloinnin sijaan ja kuten Saagakin blogissaan sanoi näin kartta näytti selkeämmältä.

Ensimmäisessä kartassani olen esittänyt meteoriittien putoamispaikkoja kartalla. (kuva 2.) Meteoreiden tunnetut putoamispaikat painottuvat Eurooppaan ja Pohjois-Amerikkaan. Tämä ei niinkään johdu siitä että alueelle olisi osunut meteoriitteja enemmän vaan siitä että näillä alueilla on teknologia kehittyneempää ja kiinnostusta aihe aluetta kohtaan on enemmän.  Tätä karttaa käyttämällä voi esimerkiksi luokkahuonetilanteessa pohtia miksi joillakin alueilla esiintyy havaintoja enemmän ja mitä teknologinen kehitys on.

Kuva 2. Meteoriittien putoamispaikat globaalisti

Toisena karttanani on esitetty maanjäristysten globaali sijoittuminen sekä niiden voimakkuus (kuva 3.) Maanjäristysten sijoittumisesta voi huomata sen suurin osa sijoittuu litosfäärilaattojen reuna-alueille. Kolmannessa kartassa on yli 6 Richesterin maanjäristykset sekä tulivuorten sijoittumisen globaalisti(kuva 4). Näillä kahdella on selvästi yhteys. Alue on Tyynenmeren tulirengasaluetta, eli Tyynenmeren laatasta sekä Nazca ja Kookosaarten laatasta koostuva alue, jossa on paljon vulkaanista toimintaa. Opetustilanteessa voidaan pohtia näiden kahden yhteyttä, sekä esimerkiksi miten maanjäristysten esiintyminen ja voimakkuus vaikuttavat alueella oleviin valtioihin.

Kuva 3. Yli 6 magnitudin maanjäristyksten sijainti.
kuva 4. Yli 6 magnitudin maanjäristykset ja tulivuorten sijainti globaalisti

Oli kiinnostavaa tehdä tällä kertaa aineistoja hypoteettisiin opetustilanteisiin ja mielestäni karttani olivat kaikessa yksinkertaisuudessaan informatiivisia. Tulevaisuuden kannalta hyödyllistä tietää ,että on mahdollista luoda omia opetusmateriaaleja. Avoimen datan aikakaudella opettaja voi hyödyntää vapaasti käytettäviä paikkatietoja ja luoda omat karttansa opetuskäyttöön. Kaiken kaikkiaan tämä kerta oli antoisa ja karttojen väsääminen oli mielenkiintoista ihan aiheenkin osalta. Odotan innolla ensi kertaa, jolloin pääsemme tekemään karttoja itse löydettyjen materiaalien pohjalta.

Lähteet:

Saaga Lapotti – Ulkoilua ja intohimoa  (luettu 13.3.2019)

Viides kurssikerta

Viidennellä kurssikerralla vuorossa olivat bufferointa eli puskurianalysointia. Kurssikerta oli mielestäni haastavampi kuin edelliset kerrat. Olemme alkaneet päästä jo pelkästä kopionnisti pikkuhiljaa kohti itsenäistä työntekoa, joka on tietysti aina haasteellisempaa. Päätä tulikin hakattua seinään muutaman kerran. Pitää kuitenkin muistaa että epävarmuus kuuluu oppimiseen ja sitä pitää vain oppia sietämään. Onneksi kuitenkin kurssin läpi on aina saanut kysyä apua.

Työkalut, jotka olivat keskeisiä tällä kertaa työnteossani olivat, Join by location ja Spatial Query. Näiden työkalujen käyttötarkoituksen olen ymmärtänyt ja useimmiten olen saanut myös toimimaan. Turhan usein joudun kuitenkin toistamaan eri toimintoja  tarkkaavaisuuden puutteeni takia. Ylipäätäänkin monet QGIS-työkalut ovat teorian tasolla melko yksinkertaisia, mutta kun niitä alkaa oikeasti käyttämään huomaa sen, että pitää olla hyvin pikkutarkka ja että käyttäjällä tulee olla syvempi ymmärrys. Lisäksi ohjelma ei aina toimi oman logiikkani mukaisesti vaan omaa ajattelua pitää muokata QGIS mukaiseksi. Kaipaan henkilökohtaisesti syventymistä ja toistoa, sillä huomaan usein tekeväni harjoituksia pinnallisella tasolla ilman tarvittavaa pohdintaa ja vanhan tiedon yhdistämistä uuteen. Tämä tapahtuu tietysti parhaiten harjoittelemalla omalla ajalla ja rohkeasti kokeilemalla.

Puskurivyöhykkeitä voidaan käyttää monen tyyppisiin tutkimuksiin. Puskurivyöhykkeitä voidaan käyttää esimerkiksi kunnan palveluiden kuten terveyskeskuksien sijainnin määrittämisessä ja mahdollisten asiakasmäärien määrittämisessä tai kuten Johanna keksi blogissaan ,joukkoliikenteen pysäkkien sijoittelussa.  QGIS ja muut samantyyppiset paikkatieto-ohjelmat voivat olla apuna melunsaasteen ja rakentamisen kaltaisen ongelman ratkaisussa, mutta eri analyysien teko pohjautuu aineistoihin. Jos pohja-aineistot ovat epäluotettavia, ovat myös ohjelman avulla saadut tulokset huonoja. (paikkaoppi) Myös ohjelmaa käyttävän taidot vaikuttavat saatuihin malleihin ja tuloksiin potentiaalisesti negatiivisesti.

Tämän kertaisista tehtävistä tein ensimmäisen itsenäisen tehtävän ja oli mielenkiintoista huomata miten laajasti pääkaupunkiseudun kaksi lentokenttää Malmi ja Helsinki-Vantaa vaikuttavat ympäröiviin alueisiin. Helsinki-Vantaan lentokentän läheiset alueet ovat kasvavia alueita ja tulikin mieleen, miten tulevaisuudessa esimerkiksi melunkaltaiset ongelmat ratkaistaan.

 

Malmi

Asukkaat 2 km säteellä Malmin lentokentästä 4736
Asukkaat  1 km säteellä Malmin lentokentästä 777

 

Helsinki-Vantaa

Asukkaat 2 km säteellä Malmin lentokentästä 2566
Kuinka moni henkilö asuu pahimmalla Helsinki-Vantaan lentokentän melualueella 602
Kuinka montaa henkilöön vaikuttaisi 60dB lentomelu, mikäli palattaisiin vuoden 2002 poikkeukselliseen laskeutumissuuntaan 2187

Asemat

Asukkaat alle 500m päässä lähimmästä juna- tai metroasemasta 106 691
Asukkaat alle 500m päässä lähimmästä juna- tai metroasemasta % 21.7
Työikäisten prosentti osuus alle 500m päässä lähimmästä juna- tai metroasemasta asuvista 68,5

 Lähteet:

http://www.paikkaoppi.fi/fi/paikkatiedon-perusteet/ (luettu 23.2.2019)

Johanna Mölsä Kurssikerta 5 https://blogs.helsinki.fi/johannmo/ (luettu 23.2.2019)

Neljäs kurssikerta

Neljännellä kurssikerralla aiheena olivat ruutu- ja rasterikarttojen tuottaminen. Kurssikerta oli mielenkiintoinen ja itselleni on ainakin selvinnyt, kuinka maantieteilijänä on hyvin monipuolinen työkalupakki tulevaisuudessa esittää tietoa visuaalisesti, jos vain malttaa kuunnella ja harjoitella ahkerasti. Positiivista yllätys oli myös se, että tällä kertaa QGIS ei kaatunut kertaakaan.

Ensimmäisenä harjoituksena oli luoda ruututeemakartta. Teemakartan teossa, pääsimme vertailemaan eri kokoisten ruudukoiden vaikutusta tiedon esittämiseen kartalla, lisäksi pääsimme harjoittelemaan jo ennestään tuttua tietokantojen yhdistämistä. Saimme valmiin aineiston pääkaupunkiseudun väestöstä käyttöömme. Itse päätin tutkia karttojeni kohdalla onko pääkaupunkiseudunasukkaiden ja suurimpien rakennettujen teiden välillä yhteyttä ja näkyisikö eri ruutukokojen välillä eroa asumistiiviydessä. Valitsemani ruudukkokoot olivat 500mX500m (kuva 1.) ja 1kmX1km (kuva 2.).

Kuva 1. Asutus ja pääkaupunkiseudun tieverkosto 500mX500m vektorihila
Kuva 2. Asutus ja pääkaupunkiseudun tieverkosto 1kmX1km vektorihila

Ruudukko koilla oli selvä vaikutus tiedon esittämiseen. 500mX500m koon ruudukko koolla tiedon esittäminen oli tarkempaa ja esimerkiksi Helsingin keskusta-alueen asukkaiden jakautuminen näkyi tarkempana, vaikkakin pieniruutukoko tekee tarkastelusta haasteellisempaa, kun taas 1kmX1km ruutukoossa esitys on karkeampaa ja vaihtelua näkyy vähemmän. Johanna Lehtinen oli tutkinut samaa aihetta blogissaan ja todennut myös, että suuremmalla ruutukoolla saa lähinnä hyvän yleiskuvan. Kartoista voi yleisesti huomata että tihein tieverkosto sijaitsee Helsingin alueella ja suurimpien teiden solmukohdat ovat asukastihentymiä. Pääkaupunkiseudun uloimmilla alueilla, jossa on asutusta esiintyy vähemmän, on myös vähemmän teitä. Valitsin karttojen asutuksen esittämisväriksi oranssin eri sävyt ja ilmiö näkyykin selvästi kartalla. Ruutukartalle ominaisella tavalla asukkaiden sijoittuminen on esitetty absoluuttina lukuina.

Kaiken kaikkiaan kurssikerta oli mielenkiintoinen vaikkakin haastavampi kuin edelliset. Edellisten opittujen taitojen tulisi kumuloitua, jotta aina seuraavien kertojen harjoituksia pystyisi tekemään tehokkaasti, kuitenkin välillä itselläni on vanhojen asioiden palauttaminen hiukan vaikeaa, mutta eiköhän tästäkin päästä yli toistolla ja harjoittelulla.

Lähteet:

Itsenäistä säheltämistä kurssikerta 4  Johanna Lehtinen https://blogs.helsinki.fi/johanleh/

Kolmas kurssikerta

Kolmas kurssikerta oli viimeisten kurssikertojen tapaan hämmentävä ja kahdeksalta aamulla alkanutta neljän tunnin puristusta värittivät QGIS-paikkatieto-ohjelman kaatumiset. Tällä kertaa ohjelma kaatui jopa ennätykselliset neljä kertaa. Tästä huolimatta sain omaksuttua tarpeeksi tietoa itsenäisen harjoituksen suorittamista varten. Olen ylipäätäänkin huomannut, että vaikka tunnilla on yleensä älytön paniikki päällä niin usein kotona myöhemmin harjoitusten toistaminen ja uusien tekeminen onnistuu melko jouhevasti. Syytän tästä osin ATK-luokan hapen puutetta. On kuitenkin pakko myöntää, että ohjeiden tarkalla lukemisella ja kuuntelemisellakin onnistumisprosentti nousee huimasti.

Tällä kurssikerralla harjoittelimme läpi erilaisten datalähteiden tuomista QGIS-ohjelmaan ja eri tasojen ominaisuustietotaulukoiden yhdistämistä. Nykyään tietolähteitä on monia erilaisia ja monet hyvinkin hyödyllisiä, mutta usein käytettävä data pitää siistiä eli muokata käyttöystävälliseen muotoon. Harjoittelimme tätä käyttämällä Afrikan karttaa (kuva 1.) ja mantereeseen liittyviä tietokantoja, johon kuuluivat muun muassa timanttien, konfliktien ja öljylähteiden sijainti.  Afrikka-tason atribuuttitaulukkossa oli jo ennestään tiedot alueen väestön koosta, Facebook-sosiaalisen median sivujen käyttäjät sekä internetin käyttäjien määrä 2008 ja 2017. Konfliktien ja timanttien sijainnit kartalla saimme esiin käyttämällä työkalua count points in polygon ja saimme selville miten monen eri vuonna konflikteja oli tapahtunut käyttämällä Count unique points in polygon-toimintoa, kun muuttujanamme oli tapahtumavuosi. Ominaisuustietotaulukossa olevaa tietoa timanttikaivosten aloitusvuodesta ja konfliktien alkamisvuodesta voidaan yhdistää ja tutkia onko konflikteilla ja timanttien kaivamisella yhteys.

kuva. 1 Timanttien, konfliktien ja öljylähteiden sijainti Afrikan mantereella

Itsenäisenä tehtävänä tällä kertaa oli tulvaindeksikartan tekeminen (kuva 2.). Kartan tekemiseen vaadittiin tunnilla omaksuttuja taitoja kuten tietokantojen yhdistämisiä. Työn tarkoituksena oli tuoda esille kartalla Suomen valuma-alueidenominaisuuksia ja tulvaherkkyyttä. Tulvaindeksin sai selville jakamalla keskiylivirtaama keskialivirtaamalla. Keskialivirtaama oli jo valmiina ominaisuustietotaulukossa mutta keskiylivirtaama piti tuoda ulkopuolelta, opiskelijoiden luentokerta kolmen paketista. Kartalla piti myös esittää järvisyysprosentti ja päätin itse esittää tiedon pylväinä. Kartasta voi päätellä, että Suomessa ovat painottuneet läntiseen ja eteläisimpään Suomeen ja tulva-indeksi on alin idässä eli niin sanotussa Järvi-Suomessa, jossa vesivarastoina toimivat alueella sijaitsevat järvet. Myös Saaga oli huomioinut saman ilmiön blogissaan. Esitin lisäksi järvisyysprosentin taulukkona, sain tämän idean Anttoni Tumannoffin blogista. Uskon että taulukko tuo lisää selkeyttä tiedon esittämiseen tässä yhteydessä.

Kuva 2. Kartta Suomen vesistöalueiden tulva-indeksistä ja järvisyysprosentista
 Taulukko1. Suomen eri alueiden järvisyysprosentti

Muokkasin ja mietin tämän tulvaindeksikartan kohdalla, miten saisin mahdollisimman mielekkäät värit karttaan ja päädyin tulvaindeksi eri sinisen sävyillä, niin että tummin väri esittää aluetta, jossa tulvaindeksi on suurin. Rantaviivan muutin kellertäväksi, jotta tulvaindeksi sekä vesialueet erottuvat hyvin. Kartan kellertävä väri maa-alueilla tuo itselleni ainakin jälkikäteen tarkasteltaessa todella vanhan maantieteenkoulukirjan kartan mieleen. Järvisyysprosentin päätin esittää tummemmalla värillä, jotta se erottuisi hyvin. Kaiken kaikkiaan sanoisin olevani melko tyytyväinen kartan ulkonäköön.

Tunnen oppineeni paljon tällä kertaa ja odotan innolla tulevia GIS-kurssinkertoja. Toivotaan että tulevaisuudessa  QGIS-ohjelma jaksaa paremmin eikä kaadu niin usein.

Lähteet:

Anttoni Tumanoff https://blogs.helsinki.fi/gis-1-anttoni/ (luettu 3.2.2019)

Saaga Laapotti https://blogs.helsinki.fi/saagalaa/ (luettu 3.2.2019)

Toinen kurssikerta

Toisella kurssikerran aiheena olivat erilaiset projektiot sekä datan lähteet. Opimme ymmärtämään mitä projektiot ovat ja miksi on tärkeää käyttää omaan käyttö tarkoitukseen soveltuvaa projektiota. Tämän kertainen kurssikerta oli jo paljon haastavampi kuin ensimmäinen ja aivot löivät tyhjää enemmän kuin kerran.  Johanna blogissaan pohti että annetut tehtävät teoriassa ovat selkeitä mutta käytännön toteutus olla haastavaa ja olen tästä samaa mieltä. Kaikesta tästä huolimatta sain kartat tehtyä.

Kurssikerta alkoi Artun luennolla erityyppisistä datanlähteistä. Saimme lisää tietoa avoimen tiedon periaatteesta, eli EU:n Inspire direktiivistä, jonka tavoitteena on vapauttaa organisaatioiden ja valtioiden tuottamaa paikkatietoa yhteiseen maksuttomaan käyttöön, mikä edistäisi paikkatietoon liittyvää innovaatiota. (Inspire direktiivi, 2007). Kuulimme myös erilaisista rajapinnoista, joihin lukeutuvat WFS, WMS, WMTS ja WCS. Informaatio rajapinnoista oli itselleni täysin uutta.

Luennon jälkeen siirryimme käsittelemään projektioita QGIS-ohjelmassa. Tiesin jo aikaisemmin projektioiden vaikutuksesta kartoilla, mutta käyttämällä QGIS-ohjelmaa tehtävien tekemisessä, pystyin havaitsemaan vaikutukset paljon konkreettisemmin. Tietysti mikään projektio ei koskaan pysty esittämään maapalloa tasolla täysin oikein johtuen maapallon kolmiulotteisuudesta, mutta riippuen käyttötarkoituksesta, jotkin projektiot ovat luotettavampi kuin toiset eri tilanteessa. (Hämäläinen, M.)

Vertailimme aluksi tunnilla Suomen kartan pinta-alan vaihtelua, pohjoisessa käsivarren alueella riippuen projektiosta. Tehtävänä oli, kerätä Excel-taulukolle, siitä miten paljon eri projektiot vääristivät aluetta. Tuotimme lisäksi tunnilla Suomen kuntien pinta-alavääristymiä esittäviä karttoja. Ensimmäinen tunnilla tuotettu kartta vertaili Lambertin- ja Mercatorin projektioita.  (kuva1.) Kartasta voi huomata, että vääristymä kasvaa pohjoiseen suunnatessa. Tämä johtuu Mercatorin napoja venyttävästä vaikutuksesta.

Kuva 1. Pinta-alavääristymä Lambertin ja Mercatorin projekteja vertailtaessa.

Toisen kartan kohdalla piti valita itse vertailtavat projektiot ja päätin tutkia Mercatorin ja Robinsonin projektioiden välisiä pinta-ala vääristymiä. (kuva 2.) Myös tässä kartassa trendi oli samanlainen, eli vääristymä kasvoi pohjoiseen mentäessä mutta ero oli vähemmän dramaattinen. Tämä johtuu siitä, että Robinsonin projektio on kompromissi projektio, eli projektiossa on pyritty siihen, että kaikki maapallon osat näytetään mahdollisimman todellisuuden mukaisina.

kuva 2. Pinta-alavääristymät prosentteina Mercatorin ja Robinsonin projektioita vertailtaessa

 

 

 

 

Olen tyytyväinen tällä kertaa karttojen ulkonäköön. Kummankin kartan legendat ovat järkeviä ja haluamani ilmiö tulee hyvin esiin niin värien osalta. Asia, josta minun pitää tosin ottaa selvää on kuinka asettaa kartoille QGIS-ohjelmassa erillinen otsikko. Kaiken kaikkiaan odotan seuraavaa kertaa positiivisin mielin.

Lähteet:

Johanna Mölsä, kurssikerta 2 luettu 23.3.2019

Inspire direktiivi

https://www.maanmittauslaitos.fi/kartat-ja-paikkatieto/paikkatietojen-yhteiskaytto/inspire (luettu 27.1.2019)

Hämäläinen, M. Karttaprojektion vaikutus alueittaisten geometristentunnuslukujen määritykseen s.4

https://foto.aalto.fi/opetus/220/luennot/1/geodeettiset_jarjestelmat/Karttapro-vertailu.pdf (luettu 27.1.2019)

 

Ensimmäinen kurssikerta

Perjantaina lähti käyntiin Geoinformatiikan menetelmät-kurssi ja samalla otin ensi askeleeni ihmeelliseen GIS-maailmaan, sekä blogin kirjoittamiseen. Odotin tämän kurssin alkua vaihtelevin tuntein, olin jossain määrin innoissani uuden oppimisesta, mutta mieleen nousivat myös viime periodin verenpainetta nostattavat Corel Draw kokemukset. Tästä kaikesta huolimatta olin positiivisesti yllättynyt kurssikerran päätteeksi.  Sain jopa tällaisena GIS vasta-alkajanakin jotain aikaiseksi.

Ensimmäinen kurssikerta starttasi Artun paikkatietoluennolla, jossa kerrattiin jo aiemmilla kursseilla käytyä tietoa, mutta myös syvennettiin vanhaa tietoa esimerkiksi uusien termien muodossa. Teoria osuuden jälkeen alkoi käytännön osuus, jossa tutustuimme QGIS paikkatieto-ohjelman peruskomentoihin. Tunnilla tehtävänä oli luoda ohjelmaa käyttämällä kartta eri valtioiden typpipäästöistä Itämereen.

QGIS-ohjelmana on looginen ja jopa ensikertalaiselle ymmärrettävä, vaikkakin koko tunnin läpi piti kuunnella Artun ohjeita todella tarkkaan ja keskittymisen herpaantuminen tarkoitti kyydistä tippumista. Tunnen omaksuneeni perusasiat varsinkin toistettuani samat askeleet kotona Suomen kuntia koskevassa tehtävässä.

Tunnilla aikaan saamani kartta oli mielestäni onnistunut ja luettavuudeltaan kiitettävä (kuva1). Kartta onnistuu esittämään hyvin sen mikä oli aikomuksenakin eli valtioiden osuudet Itämeren typpipäästöistä. Värit, jotka käytin ilmiön esille tuomiseen ovat asianmukaisia ja punaisen eri sävyt näkyvät hyvin kartan lukijalle. Kartasta löytyvät kaikille asiallisille kartoille ominaiset osat eli legenda, pohjoisnuoli ja mittakaava. Ensi kertaa silmälle pitäen legendani voisi olla siistimpi ja uskon taitojeni kehittyessä karttojeni esteettisen miellyttävyyden parantuvan. Karttaa analysoidessa näkyy, että alueen typenpäästöjen suurin lähde on Puola, muita merkittäviä maita ovat Venäjä ja Ruotsi. Itämeren rannikkovaltioista vähäisin typpipäästöiltään on Viro. Syitä typpipäästöihin on monenlaisia ja suurimpia ovat maatalous, sekä teollisuus. (Iina Rusanen, 2019)

Kuva 1. Kartta valtioiden typpipäästöistä Itämereen

 

Toisena karttanani on kotona pari päivää myöhemmin tekemäni Suomen kuntien jalostuksen työmäärän prosentteina ilmaiseva kartta (kartta 2). Välissä olleet pari päivää olivat riittäneet uusien opittujen taitojen unohtamiseen ja pitikin herätellä aivoja käymällä läpi Artun ohjeita perjanta-iltana. QGIS-ohjelmaa kotikoneella käyttäessäni törmäsin pariin uuteen haasteeseen, ensimmäisenä näistä oli se, että korjatessani karttani projektion asianmukaiseen Lambertin oikeapintaiseen tasoprojektioon, Suomen karttani liikkui ja asettui lähes vaakatasoon. Tämän sain aikani pähkäiltyä korjattua alalaidan kierrä-työkalusta. Toinen haaste oli lähinnä kielellinen, sillä kotikoneeni QGIS-ohjelma on suomenkielinen ja koulun englanninkielinen, huomasin että joidenkin toimintojen käännökset eivät olleet erityisen eksakteja. Tämän ongelman saa kuitenkin korjattua yksinkertaisesti vaihtamalla kieltä, jolloin asiasta ei tarvitse huolehtia. Itse kartta on mielestäni hyvä, värit ovat toimivia ja kaikki aiheenmukaiset osat ovat löydettävissä kartasta. Legendan selite on hyvä ja luokkia on tarpeeksi. Sanoisin että näin alussa jälki on melko siistiä.

Karttaa tulkittaessa voi nähdä selvästi, että jalostus on Suomessa painottunut länteen ja etelään, Jalostuksen osuus idässä ja pohjoisessa on hyvin vähäistä, erityisesti pohjoisen kunnissa jalostuksen osuus on vain 4.1%-14.6%

 

Kuva 2. Kartta jalostuksen prosenttiosuudesta kunnittain

Lähteet:

Iina Rusanen, luettu 22.1.2019