Geoinformatiikan menetelmät 1

Viimeinen kurssikerta toi vastaan kurssin final bossin eli itsenäisen karttatyön. Lähdin toimittamaan tehtävää suuremmin sitä pohtimatta, mikä luonnollisesti osoittautui virheeksi. Tiesin haluavani tutkia Etelämannerta (koska se on siisti paikka), ja yllättävän nopean googlaussession päätteeksi löysin Quantarctica-sivuston, joka tarjoaa ilmaisen datapaketin Antarktisista alueista. Latasin paketin ja vietin sunnuntai-iltani haravoiden lähes kahdeksan gigan kansiota.

Tuijottaessani loputonta datarimpsua hyljehavainnoista aloin pohtimaan, olisiko Etelämanner sittenkään hyvä alue tutkittavasti, alueella kun ei nyt erityisemmin ihmistoimintaa ole. Päätin kuitenkin olla heittämättä jo tehtyä työmäärää hukkaan, ja valitsin joitakin aineistoja, joista voisin keksiä jotain.

Minulla ei siis ollut yhtä isoa projektia, johon keskittyä, pahoittelut siitä. Uskon kuitenkin näiden monien pienten karttojen tekemisen olleen aivan yhtä hyvä oppimiskokemus, sekä jo oppimieni asioiden monipuolinen demonstroimismahdollisuus.

Kuva 1. tarjoaa kartan jossa vertailen tutkimusmatkailijoiden reittejä nykypäivän tutkimusasemiin. Aihe ei nyt itsessään ole mitenkään järkevä, mutta se on se matka, eikä päämäärä. Tämän kartan tehdäkseni jouduin nimittäin yhdistämään eri aineistoja samaan attribuuttitaulukkoon, mikä oli uusi asia itselleni. Vaikka kartta itsessään ei tarjoa erityisemmin tietoa, sen tekeminen oli silti oppimiskokemus itselleni. Kartasta mainittakoon, että maita, joilla on pysyvä tutkimusasema Etelämantereella, on noin kaksi kertaa enemmän kuin kartalla esitän, mutta useimmilla oli vain yksi asema, ja/tai se jäi piiloon asemaklusterien alle. Päätin siis ottaa legendasta pois ylimääräiset maat, joiden pallukoita ei olisi näkynyt kartalla. Jos tällä kartalla jotain informaatioarvoa on, niin ainakin huomaamme kuinka paljon lentoalukset ovat auttaneet tämän mantereen tutkimuksessa. Laivoilla voi kulkea vain merellä, ja matka itse mantereella on raskasta ja vaikeaa antarktisten olosuhteiden takia. Lentokoneiden ja helikopterien ansiosta eri tahojen on ollut mahdollista perustaa tutkimusasemia myös vaikeasti saavutettaviin paikkoihin.

Kuvassa 2. esitän Etelämantereen tulivuoret, maanjäristykset, ja alueen litosfäärilaatat samassa kartassa. Tuskin olemme yllättyneitä maanjäristysten keskittymisestä litosfäärilaattojen saumakohtiin. Lataamassani aineistossa ei ollut minkäänlaista tulivuoridataa, joten latasin NOAA:n sivuilta dataa tulivuorista, tökin sitä jonkin verran excelissä ja toin sen QGissiin. Itseeni viitatakseni, kurssikerralla 6 olin tehnyt kartan Etelämantereen tulivuorista, jossa tulivuoret on luokiteltu niiden tyypin mukaan. Kartta on nähtävissä blogissani kurssikerta 6. kohdalla.

Kuva 3. esittää merijään keskimääräistä laajuutta. Kartasta voidaan huomata, että Antarktiksen niemimaalla, joka on Etelämantereen pohjoisin osa, on huomattavan vähän merijäätä. Alue näkyy lähempää kuvassa 4. jossa näkyy niemimaan runsas eläimistö. Lieneekö hyvillä avomeriyhteyksillä ympäri vuoden jotain tekemistä laajan eläimistön kanssa, en tiedä. Toinen eläimistöklusteri sijaitsee Rossin meren äärellä. Kartta 5. kuvaa tätä. Tähän karttaan asetin myös korkeuskäyrät, sillä suuri joukko eläimiä tuntui keskittyvän Transantarktisten vuorten juurelle. Kartalle läjäytin myös dataa suojelluista alueista, joita on Etelämantereella yllättävän vähän, ottaen huomioon, että koko manner on pyhitetty tieteelliselle tutkimukselle, ja kaikenlainen luonnonresurssien haaliminen tai sotilasalueiden perustaminen on kiellettyä. Toisin kuin Miina Suutari mielenkiintoisine pöllötutkimuksineen esitti asiantuntevia teorioita blogissaan, minä en sen kummemmin tiedä pingviinien tai hylkeiden sielunelämästä, joten en uskalla lähteä spekuloimaan karttojen 4. ja 5. koostumuksia. Jälkikäteen huomasin myös kartan nro 4 huonon otsikoinnin. Merijää syyskuussa 2007 ei suoranaisesti kerro kartan sisällöstä mitään, mutta ainakin kartan katsoja saa tietää, miltä vuodelta merijäädata on. Samoin kuin Sonja Nylund, tuskailin erityisesti legendojen kanssa. Olin tunkenut moniin karttoihin varsin paljon infoa, ja niiden esittäminen ja listaaminen oli varsin haastavaa. Lopulta uskon kuitenkin selvinneeni siitäkin kunnialla.

Mainittakoon vielä, etten todellakaan ole yhdyskunnan terävin pingviini, olin nimittäin tunnollisena kartantekijänä laittanut pohjoisnuolen jokaiseen karttaan, kunnes tajusin, ettei Etelämanner toimi ihan niin :DDD Joka tapauksessa koen kurssin olleen varsin antoisa, ja olen jälleen astetta velhompi. Gis taisi lopulta viedä minut mennessään, nimittäin olette saattaneet huomata, että en ole edistynyt Bloonsissa sitten neljännen kurssikerran voitonhuumani. Huipulle on hyvä lopettaa (tosin kyllä tästä vielä noustaan). Kiitokset tutkijalarppaajakollegoille ja hyvälle opetukselle, uusia gis-velhoiluja kohti!

 

Lähteet:

https://www.ngdc.noaa.gov/nndc/struts/form?t=102557&s=5&d=5

https://quantarctica.npolar.no/

Suutari, M. Kerta 7 – ekologiaa! Mutta kartalla. https://blogs.helsinki.fi/smiina/ Luettu 27.2.2020

Nylund, S. Final level: Itsenäinen karttatyö, https://blogs.helsinki.fi/sonysony/ Luettu 27.2.2020

Jos haluat pelata Bloonsia: https://ninjakiwi.com/Games/Tower-Defense/Play/Bloons-Tower-Defense-4.html

Valitettavasti en pahemmin voi puhua Epicollectin käytöstä, koska en ollut kurssikerralla paikalla. Siksi jouduinkin sukeltamaan itsenäistehtäviin sokkona. Aluksi olin varsin hämmentynyt kaikesta, mutta yhtäkkiä kaikki sujahtikin paikoilleen ja ah sitä iloa, kun ikiomat maanjäristyspallukat pamahtavat kartalle. Kyllä mieltä lämmitti, kun ihan itse sain jotain aikaan! Joskin muiden blogeja lukiessani huomasin muiden puhuvan innokkaaseen sävyyn interpoloinnista, ja minulla raukalla ei ole hajuakaan mistä on kyse.

Kuva 1. näyttää yli 8,0 magnitudin maanjäristykset sitten vuoden 1980 maailmankartalla. Kuva 2. näyttää samat järistykset, tällä kertaa lajiteltuna magnitudin mukaan.

Tajusin kuitenkin pian, että maailmankartasta näkee järistykset varsin huonosti. Suurimmat järistykset nimittäin keskittyvät Tyynenmeren tulirenkaan ympärille. Muutin kartan koordinaatistoa, jotta se keskittyisi Tyyneenmereen. Kuva 3. esittää tätä. Mieleni teki zoomailla vähän enemmän, ja kuva 4. näyttääkin Itä- ja Kaakkois-Aasian yli 8 magnitudin maanjäristykset. Vasta tätä kirjoittaessa huomasin, että kartoista puuttuu olennaisia tietoja, kuten aineiston vuosiluvut :DDD

Jos olisin ollut reipas, olisin tehnyt kartan, jossa näkyy Tyynenmeren tulirenkaan tulivuoret ja maanjäristykset. En kuitenkaan ollut reipas. En kuitenkaan ollut myöskään täysin toimeton. Suurena Etelämannerfanina etsin käsiini aineistoa kyseisen mantereen tulivuorista. Lopputulokset näkyvät kuvassa 5. Ensin ajattelin esittää ne vain yhdellä värillä, mutta sitten tajusin, että tulivuoret ovat aineistossa luokiteltu jo valmiiksi niiden tyypin mukaan! Tästä innostuneena tein samanlaisen kartan Keski-Amerikan tulivuorista.

Kuvasta 6. nähdään, että Keski-Amerikan tulivuoret ovat lähinnä kerrostulivuoria. Etenkin Nicaraguan, Hondurasin, El Salvadorin ja Guatemalan Tyynenmeren puoleisilla rannikoilla on huomattavan pitkä jono kerrostulivuoria. Tämä johtunee alueen sijainnista Kookossaarten ja Karibian laattojen törmäysvöhykkeellä (kuva 7.). Tämä kartta voi auttaa rakkaita oppilaitani näkemään yhteyden litosfäärilaattojen ja tulivuorten (sekä maanjäristysten) välillä. Joonatan Reunasen blogissa oli äärimmäisen päheä kartta jossa oli sekä litosfäärilaattojen rajat että tulivuoret samassa kuvassa!

Etelämantereella on huomattavan paljon kilpitulivuoria, mutta niitäkin enemmän siellä on kerrostulivuoria. Fanittamisen lisäksi halusin tehdä kartan Etelämantereen tulivuorista, sillä monilla lienee käsitys, ettei siellä ole muuta kuin jäätä. Tuskin arvon kollegani maantieteen osastolla niin ajattelevat, mutta kuvitteelliset oppilaani istuvat silmät ymmyrkäisinä edessäni kun kerron, että Etelämantereella ei pelkästään ole tulivuoria, vaan jopa samanlaisia kuin Keski-Amerikassa! Toki näiden karttojen tulivuoret olisin voinut kuvata samoilla väreillä, nyt ne ovat hieman epäselkeitä verrattaessa toisiinsa :DDD

Joka tapauksessa innostuin kartoista ehkä hieman liikaa, ja jäin tekemään jänniä esityksiä eri aineistoista. Taisin jättää oppilaani hieman huomiotta. Pahoittelut siitä. Itse pallukoitten lajittelu kartalle oli kuitenkin äärimmäisen kivaa, joten viimeviikkoisesta epätoivosta ei ole jälkeäkään. Venla Moision sanoja lainaten: ”–tässähän alkaa tuntemaan jo osaavansa jotakin!”

 

Lähteet:

Reunanen, J. Mun päähän sattuu. https://blogs.helsinki.fi/reunajoo/ Luettu 21.2.2020

Moisio, V. Viikko 6 – Ulkoilua, paikkatietoaineiston tuottamista ja hasardikarttoja, https://blogs.helsinki.fi/moivenla/ Luettu 21.2.2020

Tällä kurssikerralla harjoittelimme muun muassa bufferointia. Koen toiset työkalut helpommiksi kuin toiset. Esimerkiksi bufferointi ja select by location sujuvat hyvin, kun taas join by attributes on epäselvä piste horisontissa. Puskurivyöhykkeitä eli buffereita voi käyttää esimerkiksi jokiympäristön suojelemiseen metsänhakkuiden uhatessa. Asettamalla tietyn kokoisen bufferin joen ympärille, saadaan tietää missä kohtaa pitää jättää luonto rauhaan. Samalla tavalla voidaan määrittää tietyn kokoisia suoja-alueita myös muille asioille.

Yhä edelleen koen hankalaksi prosenttilaskut. Muut laskutoimitukset sujuvat, mutta prosenttimerkin nähdessäni jään vain tuijottamaan ruutua hämmentyneenä. Sitä en kuitenkaan ehkä laskisi gis-ongelmaksi vaan prosenttilaskuihin perustuvaksi traumaksi. Prosenttilaskuista huolimatta itsenäistehtävistä 3-5 valitsin numeron 3, eli kouluaiheen. Taulukko 1 kuvaa itsenäistehtävien 1, 2 ja 3 tuloksia. Myönnettäköön, kyseessä ei ole maailman selkein taulukko enkä vastausten oikeellisuudestakaan mene takuuseen, mutta ainakin sain sen tehtyä suuremmitta suruitta paria tiettyä kohtaa lukuun ottamatta.

Taulukko 1. Tehtävät 1-3.

1 km Malmin lentokentältä	1871
2 km Malmin lentokentältä	15 320
2 km HEL-VAN -lentokentältä	10 535
65 dB alle jäävät	324
Vähintään 55 dB alle jäävät	11 913
Tikkurilan uhrit (väh. 60 dB)	15 909
Alle 500 m lähimmästä asemasta	106 601
Sama prosentteina	21,75 %
Joista työikäisiä (15 – 64 v.)	73 108
Asukkaat taajamissa	71 904
Kouluikäisiä taajamien ulkopuolella	1 404
Verrattuna kaikkiin kouluikäisiin	2,55 %
Ulkomaalaisia yli 10 %	41 alueella
Ulkomaalaisia yli 20 %	11 alueella
Ulkomaalaisia yli 30 %	7 alueella
Ekaluokkalaisia ensi vuonna (6 v.)	14
Yläastelaisia ensi vuonna (13 – 15 v.)	63
Kouluikäiset alueen asukkaista	8,39 %
Muunkieliset koululaiset	≈ 9

Tutkittuani Vilma Koljosen taulukkoa samaisista asioista, tulin tulokseen että minulla on aika hemmetin moni tulos väärin :DDDDDDDDD Ehkä sen takia kaikki tuntui helpolta koska koko ajan olinkin tehnyt kaiken väärin! Muutamat asiat olivat yhtenäisiä taulukoissamme, joten gis-jumalille kiitokset siitä, ainakin sain jotain oikein.

Hybrikseni on vihdoin syössyt minut turmiooni, ja näin olen tullut tulokseen, että en olekaan ihan niin velho kuin olin aikaisemmin uskotellut itselleni. No mutta gis on silti kivaa, joten kohta jokaviikkoisen hokemani sanoin: uuteen nousuun.

 

Lähteet:

Koljonen, V. Bufferointia & analysointia, https://blogs.helsinki.fi/vilmakol/ luettu 12.2.2020.

Tällä kurssikerralla harjoiteltiin laajan aineiston rajaamista. Hommassa oli varsin monta askelta, mutta keskimäärin sain kaiken tehtyä ihan hyvin. Kotitehtävänä oli tehdä kartta tunnilla käsitellystä aineistosta. Kertauksen vuoksi tein kaiken uudelleen kotona (ketä mä huijaan, tein uudestaan sen takia että olin unohtanut tallentaa käsitellyt aineistot driveen lol), mutta se sujui varsin mallikkaasti kiitos hyvien ohjeiden. Tein karttani pääkaupunkiseudun väestön ikäluokista (kuva 1.). Ensin tosin tein karttani alueen talojen rakennusvuosista, mutta jälkeenpäin tajusin, että ei-pääkaupunkiseutulaisena minun olisi ollut hyvin vaikea analysoida miksi jossain on vanhaa rakennuskantaa ja toisaalla nuorta. Siksipä luovutin sen kanssa, häpeällistä.

Seuraavaksi hieman luovaa kirjoittamista:

Keski-ikäiset ovat valloittaneet pääkaupunkiseudun! Se on ainoa mitä näen siis tiedän että tässä on huono kartta siis ei luoja kun on taas elämä vaikeaa on tämäkin työmaa siis vaikein asia tässä on tehdä järkevä kartta kun en siis osaa valita oikeaa jakotyyppiä kautta modea aineston esittämiseksi tms mikä hitto no joka tapauksessa huono kartta huono luettavuus saisinpa edes yhden koropleettikartan

Kuten todettu, pääkaupunkiseutu on pääosin keski-ikäisten hallinnassa. Liitin oheen myös kartan, joka kuvaa väestön absoluuttista määrää alueella vertailun vuoksi (kuva 2.). Absoluuttisia arvoja voi mielestäni esittää lähes huoletta ruututeemakartalla, sillä siinä on helppo laskea ainostoja alueilta, jotka kaikki ovat samankokoisia ja muotoisia, minun karttojeni tapauksessa 1 x 1 km ruuduilta. Ruututeemakartta näyttää hyvin esimerkiksi tiettyjen arvojen keskittymät, joten näin pienellä alueella se on varsin hyvä vaihtoehto informaatiokartan tekemiseksi. Suuremmalla alueella käyttäisin koropleettikarttaa.

Minun karttani on yksin ja yksinkertainen verrattuna esimerkiksi Heini Mäkelän moninaisiin karttoihin ja niiden tulkintoihin. Lisäksi aiemmasta purkauksestani voi päätellä, ettei tämä ole ollut kaikkein ylväin hetkeni. Mutta kuten Matti Katajisto toteaa, uusien toimintojen oppimisen myötä henkilökohtaisen velhoustieteen taitotaso on tässä noussut itse kullakin, joten ei muuta kuin uuteen nousuun.

 

Lähteet:

Mäkelä, H. Ruutukartan teko, https://blogs.helsinki.fi/mcheini/ luettu 6.2.2020

Katajisto, M. Varsinaista velhoilua, https://blogs.helsinki.fi/mattikat/ luettu 6.2.2020

Tällä kertaa pääsin tunnin alussa pelaamassani Bloons Tower Defense 4:ssa tasolle 68/75. Kyllä tästä vielä noustaan.

Kolmannella kurssikerralla harjoiteltiin aineistojen yhdistämistä ynnä muita vaikeasti muistettavia toimintoja. Koko operaatio koostui varsin monesta osasta, joten uskoisin, että eri toimintoja pitää harjoitella vielä muutama kerta, jotta ne jäävät mieleen.

Itsenäistyönä oli tehtävä kartta Suomen tulvariskialueista ja yhdistää siihen järvisyysdiagrammi. Tunnustettakoon, että olin varsin monta kertaa käsi pystyssä, mutta lopulta sain kartan taiteiltua (kuva 1.). Olin aluksi samoilla linjoilla Venla Moision kanssa. Tulvaindeksin laskeminen nimittäin kuulosti hirveän työläältä ja hankalalta. Ei se sitä oikeastaan ollut. Kartasta voi huomata, että Pohjanmaan alue, jossa on paljon jokia, on myös erityisen tulvaherkkää aluetta. Vaikka järvisyysidagrammit ajoittain peittävätkin tiettyjä alueita, kartasta voi silti huomata, että tulvariski on paljon vähäisempi järvisuomessa.

Olen huomannut, että monilla kollegoillani on ollut ongelmia QGissin kaatuilun kanssa (esim. Kuoppala, 2020). Itselläni ei tällaista ole ollut, ajattelen ylimielisesti ja tallennan karttani. QGis kaatuu. Lähden kotiin ylpeänä tulikasteestani.

Lähteet:

Moisio, V. Viikko 3 – Tietokantojen yhdistämistä ja laskutoimitusten tekemistä, https://blogs.helsinki.fi/moivenla/ luettu 29.1.2020

Kuoppala, M. Mihin tää voikaan vielä johtaa? https://blogs.helsinki.fi/kmiklas/ luettu 29.1.2020

En päässyt pelaamaan Bloons Tower Defense 4:sta, sillä paikkani pöytäkone ei ollut toiminnassa, ja jouduin kaivamaan läppärini esiin. Tästä johtuen vietin suurimman osan alkutunnista tuijottaen QGissin asennusohjelman latauspalkkia.

Tämän kurssikerran aiheena oli Suomen kuntajaon pinta-ala-asioiden kanssa gisseily. Kurssikerran päätehtävänä oli laskea kuntien pinta-alojen prosentuaalinen ero kahdessa eri projektiossa. Haluaisin kritisoida tätä prosenttilaskuihin pakottamista. En osaa prosenttilaskuja. En aio osata prosenttilaskuja. Tällainen pakottaminen yllättävään kohtaamiseen prosenttimerkin kanssa oli julmaa. Tästä huolimatta Google pelasti, ja prosenttilaskentani hikiset tulokset näkyvät kuvissa 1 & 2.

Prosentit laskettuani tuotin aikani kuluksi Suomeen uuden aluejaon. Kutsun sitä jääsuomi vastaan metsäsuomeksi (kuva 3.). Koska keskityin säätämään karttani värejä niin antaumuksella, minulta meni tehtävänanto hieman ohi. Aikani sitä selviteltyäni sain lopulta tehtyä kartat kuntien pinta-alojen prosentuaalisista eroista Mercator ja TM35 projektioissa (kuvat 1 & 2). Kartta 1. on TM35-projektiossa. Kartta 2. näyttää samat prosentit Mercatorin projektiossa. Jälkeenpäin ajateltuna kartat 1 & 2 ovat todella epäselkeitä, enkä itsekään tiedä mitä ne esittävät, mutta kirjattakoon nyt muistiin, että prosenttien kohtaaminen sekoitti pääni ja elin pelonsekaisessa hämmennyksessä koko lopputunnin.

Koin muutamia takaiskuja, kun huomasin tallentaneeni kuvan 1. väärässä projektiossa kirjoitusvirheiden saattelemana. Tajusin kuitenkin pystyväni tekemään tarvittavat muutokset lähes silmänräpäyksessä. Kuten Jaakko Kuurne ammattimaisesti sanaillussa blogitekstissään toteaa, kartan tulostusnäkymässä eri osien lisäämisen helppokäyttöisyys on ”mieltä ylentävä ominaisuus.”

Kaiken kaikkiaan antaisin ison miinuksen prosenttilaskuille, mutta muuten oli varsin tapahtumarikas ja tiedontäyteinen kurssikerta. Olin aluksi hämmentynyt QGissin käyttämisestä omalla läppärilläni, mutta siinä ei lopulta ollut mitään kummallista. QGis tulee varmasti tarpeeseen tulevaisuudessakin, joten sen lataamisesta omalle koneelle voi seurata vain hyvää.

 

Lähteet:

Kuurne, J. Johdanto ja tutustumista QGIS-ohjelmistoon, https://blogs.helsinki.fi/jaakongisblogi/ luettu 21.1.20

Tunnin alussa pelasin Bloons Tower Defense 4:sta. Hävisin pelin.

Ensimmäisellä kurssikerralla kävimme läpi QGis-ohjelman perustoimintoja. En ollut ennen kuullutkaan koko ohjelman olemassaolosta, mutta ilokseni koin sen varsin helppokäyttöiseksi. Tehtävänä oli tuottaa kartta Itämerta ympäröivien valtioiden typpipäästöistä valmiiksi laaditun aineiston pohjalta. Kuten Aapo Keinänen hulvattomassa blogissaan toteaa: ”–suuri kiitos edelliselle Gis-kurssille, sillä siellä opitut kartanluontitaidot toimivat hyvin pohjana ja suunnannäyttäjänä tälle kurssille.” Vaikka itse tekniset asiat sujuivat helposti, kartan värimaailmasta tuli niin sielua riipaiseva, ettei se tällä kertaa ansaitse päästä blogiini.

Toisena tehtävänä oli tuottaa kartta jostain Suomen kuntiin liittyvistä tiedoista. Valitsin aiheekseni alkutuotannon prosenttiosuuden Suomen kunnissa vuonna 2015 (Kuva 1.) Kartasta huomaa, että etenkin Pohjanmaalla on runsaasti alkutuotantoa. Lisäksi Savukosken kunta Lapissa pistää silmään tummalla värillään. Missään Suomen kunnassa alkutuotannon osuus ei kuitenkaan vie edes puolta kunnan elinkeinosta.

Erityisen hankalaksi koin eri arvojen jakamisen luokkiin. QGis-ohjelma tarjoaa monia eri vaihtoehtoja luokkajakoja varten. Lopulta valitsin sen vaihtoehdon, joka tuotti silmämääräisesti tasaisimmat jaot arvoihin. Kartan värityksen tarkoitus oli symboloida elokuista viljaa laskevan auringon valossa, mutta jälkeenpäin katsottuna kartan värimaailmassa on hiukan sairahtava vivahde. Vivahteista huolimatta koen, että karttani on varsin mukiinmenevä ensimmäiseksi tuotoksekseni. Vertasin karttaani opiskelijatovereideni tuotoksiin, ja ilokseni huomasin yhtäläisyyksiä esimerkiksi Laura Hynysen tyylikkään maahanmuuttokartan kanssa.

Ajoittaisista ongelmista huolimatta Bloons TD4 kohottaa verenpainettani enemmän kuin QGis. Voisin siis jopa väittää, että QGissillä söheltäminen on paremman sanan puutteessa kivaa. Odotankin siis innolla tulevia kurssikertoja.

Lähteet:

Keinänen, A. ”geoinformatiikan ihmelapsi”, https://blogs.helsinki.fi/kebaapo/ Luettu 19.1.20

Hynynen, L. Ominaisuustiedoista teemakartaksi, https://blogs.helsinki.fi/lauravel/ Luettu 19.1.20