Month: February 2021

Heipähei taas 🙂

Tämä viides kurssikerta oli helposti vaikein ja työläin tähän mennessä, sillä se koostui lähes kokonaan itsenäisesti tehtävistä harjoituksista. Luennolla pähkäilimme break-out roomeissa miten niitä lähdettäisiin selvittämään, ja pienen alkuhämmennyksen jälkeen pääsimme työparini kanssa ihan kivasti eteenpäin, kunnes huomasimme muiden blogikirjoitusten kautta että useimpien vastaukset poikkesivat omistamme vähän liikaa että ne pystyisi selittämään eroavaisilla rajauksilla tms. Kurssikerran lopussa pyysimme Artulta apua, joka sitten huomautti että olimme työskennelleet väärän lentokentän parissa koko kolmisen tuntia… 😀 Noh, työ ei kuitenkaan mennyt ihan hukkaan, sillä olimme jo löytäneet pariin kysymykseen oikean oloiset suoritustavat, ja kun myöhemmin aloitin tehtävät alusta oikean lentokentän parissa, pääsin jo helpommin liikkeelle kun olimme tehneet ensimmäiset tehtävät jo kertaalleen. Virheistä oppii 🙂

Kuten jo mainitsin, olivat tämän kurssikerran itsenäistehtävät todella aikaavieviä, mutta olin onneksi viime kurssikerran itsenäistehtävistä oppineena varannut näille useammalta päivältä aikaa, jolloin pienten vastoinkäymisten ylitsepääseminen myös tuntui huomattavasti helpommalta. 😀 Alla olevaan taulokkoon olen koostanut saamani vastaukset.

Malmin lentokenttä
2 km säteellä kiitoradoista asuvat	57042
1 km säteellä kiitoradoista asuvat	8779
Helsinki Vantaa
2 km säteellä kiitoradoista asuvat	10247
Pahimmalla melualueella (65dB) asuvat, osuus 2 km säteellä asuvista	11, 0.1 %
Vähintään 55dB melualueella asuvat, osuus 2 km säteellä asuvista	632, 6.2 %
Vähintään 65dB melualueella asuvat jos laskeutumissuunta käännettäisiin	15873
Asemat
Alle 500 m lähimmästä asemasta asuvat	107112
Alle 500 m lähimmästä asemasta asuvien osuus koko kartta-alueen asukkaista	20.96 %
Työssäkäyvät (15–64 v.) jotka asuvat alle 500 m lähimmästä asemasta, osuus kaikista alle 500 m lähimmästä asemasta asuvien määrästä.	71540, 66.79 %
Koulut
6-vuotiaita Helsingin Yhtenäiskoulun koulupiirissä	14
Yläasteikäiset (13-15 v.)	63
Kouluikäisten osuus koulupiirin asukkaista	9.13 %
Arvio muunkielisten kouluikäisten lasten ja nuorten määrästä alueella	10

Opin tällä kertaa paljon uutta, mikä tuntui kivalta kun tehtävät tehtiin pitkälti yksin. Opin mm. käyttämään select by value -toimintoa meluasteiden määrittämiseen, bufferin käyttöä eri tarkoituksiin ja yleisesti minusta tuntuu että vihdoin ymmärsin oikeasti mitä tein, enkä vain tehnyt Artun / ohjeiden perässä. 😀 Sain kaikki tehtävät hyvin tehtyä, paitsi tehtävän 2 (taajamat), koska attribuuttitaulukko ei suostunut aukeamaan, ja kaatoi pariin otteeseen koollaan QGIS:n joten jätin tämän tehtävän suosiolla tekemättä. Tuntuu kuitenkin etten jäänyt tässä paljosta paitsi, sillä luulen kuitenkin että ymmärsin miten se olisi pitänyt tehdä jos olisin saanut kaiken toiminaan.

Vaikka viikon tehtävät olivat haastavia, koen siis että ne olivat todella hyödyllisiä. Niitä tekiessä sai hyvän käsityksen siitä, mitä osasi ja mitä ei. Oli myös mukava huomata kuinka komennot luonnistuivat samalla kun niitä käytti usemmassa tehtävistä. Tein tehtäviä järjestyksessä, joten vapaavalintaisista tehtävistä tein ensimmäisen. Kun luin muiden blogitekstejä, olisi vielä melkein tehnyt mieli kokeilla jompaa kumpaa kartantekotehtävistä, mutta tässä kohtaa oma energia näiden tehtävien suhteen oli jo sen verran lopussa että tyydyin tähän. Esimerkiksi Jonathan oli tehnyt  kartan Helsingin uima-altaista, joka vaikutti aika kivalta tehtävältä! Yllätyin hänen karttaa tarkastellessa siitä, kuinka paljon altaita Helsingissä, sillä en ollut itse ajatellut että ne olisivat näinkin yleisiä 😀

 

Lähteet:

Jonathan Loon blogi. Luettu ja viitattu 25.2.2021 osoitteessa https://blogs.helsinki.fi/joloo/2021/02/25/de-sjalvstandiga-uppgifterna/.

 

 

Neljännen kurssikerran aiheena oli rasteriaineistot. Teoriaosuuden jälkeen siirryttiin itse tarkastelemaan ja tuottamaan aineistoa QGIS:ssa, eikä mennyt kauankaan ennenkuin ohjelmistoni päätti taas kaatua. Yritin hetken avata ohjelmaa uudelleen, mutta kun siinä kesti sen verran kauan, ja kun sen viimein sain auki oli kurssikerralla ehditty edetä jo sen verran pitkälle, että en olisi ehtinyt enää kiritä tahtiin mukaan – joten päätin että poistun kurssikerralta ja katson loput siitä luentotallenteelta. Jatkuvasta kaatumisesta oppineena, tästedes muistan ainakin tallentaa etenemiseni tasaisin väliajoin, jolloin säästyisin turhalta aineistonkatoamiselta.

Onneksi minulle ei luentotallennetta katsoessani  tullut vastaan sen suurempia ongelmia, vaan sain tehtävät tehtyä suhteellisen sujuvasti. Ensimmäisessä tehtävässä tarkasteltiin pääkaupunkiseudun rakennustietoja. Alueelle luotiin ruudukko, johon lisättiin aineistosta halutut tiedot, joista ensimmäisenä visualisoitiin ruotsinkielisten määrä pääkaupukiseudulla. Lopputuloksen olen lisännyt alle (Kuva 1).

Kurssikerralta kotitehtäväksi tuli oman vastaavanlaisen kartan luominen, käyttäen jotain muuta aineistoa.

Kurssikerran toinen tehtävä liittyi rasteriaineistojen yhdistämiseen, jossa lisättiin rinnevarjostus ja korkeuskäyrät Pornaisten seudun taustakarttaan. Lopputuloksen olen liittänyt alle (Kuva 2). Ylläytin, kuinka vähällä vaivalla pystyy saamaan näinkin selkeän kartan jossa näkyy sekä alueen perustietoja, että rinnevarjostusta.

Anton oli oivaltavasti blogissaan verrannut omaa karttaansa Maanmittauslaitoksen karttaan samasta alueesta, ja huomannut että MML on korkeuskäyrissään käyttänyt tarkempaa rajausta, jolloin lopputuloksesta tulee tarkempi. Halusin itsekin verrata omaa karttaani MML:n vastaavaan karttaan, ja huomasin niistä samaiset erot.

Kurssikerran valmisteltiin vielä uutta aineistoa ensi kurssikertaa varten. Pornaisten alueelta rajattiin valmiiksi määritely alue, johon lisättiin kaksi uutta tietokantaa: alueen pääväylät uuteen tietietokantaan, sekä asutusrakennukset uuteen rakennustietokantaan. Näiden lisäämiseen minulla meni aika paljon aikaa, sillä onnistuin muutamaan otteeseen poistamaan jo luomani tiet ja aloittamaan alusta. Rakennuksia oli myös alueella aika kattavasti, joka vei oman aikansa, mutta varmasti säästää aikaa ensi kurssikerran alusta huomattavasti.

Lähteet:

Anton Granqvistin blogi. Luettu ja viitattu 18.2.2021 osoitteessa https://blogs.helsinki.fi/antongra/.

 

 

Kolmannella kurssikerralla päästiin havainnollistamaan aluetietoja QGIS:n avulla. Ohjelmistoon tuotiin dataa Afrikan timanttikaivoksista, konflikteista ja öljynporausalueista. Luennolla tutustuttiin “merge” ja “dissolve” -toimintoihin, joiden toiminnat olivat jo kirjoittamishetkellä jääneet unholaan. Saara Nurmisen blogia lukiessani, näiden tarkoitukset kuitenkin nopeasti muistuivat mieleen. Hän oli ytimekkäästi tiivistänyt niiden tarkoituksen, eli näillä yhdistettiin kaikki pienet saarikohteet niin ettei ohjelma tarkastelisi jokaista saarta omana valtionaan, vaikka ne kuuluisivat oikeasti jollekin toiselle valtiolle. Lopputuloksen olen liittänyt alle (Kuva 1).

Kurssikerralla minulle hieman vaikeuksia tuotti se, että jotkut toiminnot vaikuttivat toimivan hieman eri tavalla Mac-koneella, kuin Windowsilla. QGIS-ohjelmani päätti myös kaatua kesken kurssikerran, jolloin tipuin hieman kärryiltä ohjeistuksessa, ja jouduin nopeasti kirimään takaisin jotta pysyisin vauhdissa mukana. Missasin ehkä jonkun askeleen, mutta olen kuitenkin suhteellisen tyytyväinen lopputulokseeni (vaikka nyt huomaankin siinä ärsyttävät kirjoitusvirheet :D).

Kuva 1: Konfliktien, timanttikaivosten ja öljynporausten sijainnit Afrikassa. 

Karttaa tarkastellessa voidaan todeta etteivät konfliktit suoraan ole yhteydessä öljynporaukseen tai timanttikaivoksiin, vaikka näin voisi kuvitella. Osa konflikteista sijoittuu alueille, joissa näitä toimintoja harjoitetaan, mutta suuri osa konflikteista kertyy myös esim. mantereen itäosiin, joissa ei ole juuri ollenkaan timantti- tai öljynporaustoimintaa.

Itsenäinen harjoitus

Itsenäinen harjoitus oli tällä kertaa tulvaindeksikartan laatiminen, josta siis näkisi valuma-alueiden tulvaherkkyydet. Kun koitin yhdistää tasojen tietoja join-komennolla, minulle koitui hieman ongelmia siitä, että QGIS-ohjelmani oli englanninkielinen, ja sen takia kaikki ääkköset valuma-aluiden nimissä näkyivät toisessa aineistossa kysymysmerkkeinä, jolloin niiden sisältämät tiedot eivät täsmänneet eikä yhdistäminen onnistunut. Muutin ensiksi käsin yhden tason kaikki nimet niin että ääkköset näkyivät, kunnes huomasin etten päässyt muokkaamaan toista yhdistettävää aineistoa (järvisyys) ollenkaan, sillä toggle editing -toiminta ei ollut käytössä. Koitin googlailla tähän selitystä, mutta tuloksetta. Päädyin lopulta muuttamaan Excelissä järvisyystaulukon kaikki ääkköset aakkosiksi ja tuomaan aineiston uudestaan QGIS:iin, ja tekemään saman QGIS-ohjelmassa muille aineistolle. Tämän pienen säätämisen avulla opin kuitenkin uuden QGIS-toiminnon, jonka avulla pystyy helposti muuttamaan esim. kaikki aineiston Ä:t A:ksi. Käytin apuna tätä videota. 🙂

Kun lopulta sain aineistoiden sisällöt täsmäämään ja yhdistettyä, loin uuden sarakkeen johon laskin tulvaindeksin. Loin koropleettikartan tulvaindeksiä hyväksikäyttäen, ja poistin näkyvistä järvet ja joet, sillä ne söivät mielestäni hieman kartan selkeyttä.

Karttaan piti vielä liittää ympyrädiagrammit valuma-alueiden järvisyysprosentista. Tämä oli uusi toiminto jota ei vielä oltu kurssikerroilla opeteltu. En millään meinannut ymmärtää enää tässä kohtaa miten näkyville saisi oikeita diagrammeja, kun ne minulle tahtoivat näkyä vain samanvärisinä palloina kartalla. Onneksi löysin Emilia Halmesin blogista tähän vastauksen! Eli attribuuttitaulukkoon piti vielä liittää maapinta-ala, jonka avulla diagrammeihin saatiin sekä järvien osuudet että maapinnan osuudet. Alle olen liittänyt lopputuloksen (Kuva 2).

Kuva 2: Suomen valuma-alueiden tulvaindeksit ja niiden järvisyydet ympyrädiagrammein esitettynä. 

Suurimmat tulvaindeksit löytyvät rannikkoseuduilta, ja etenkin pienemmiltä valuma-alueilta joissa myös järvisyysosuudet ovat pieniä. Järvet siis vähentävät tulvien riskiä sillä ylimääräinen vesi voi kertyä niihin. Tämän huomaa myös katsoessa järvisuomen valuma-alueita, joissa järvisyys on suurempaa, ja tulvaindeksi pienempi. Rannikoiden suurempi tulvaindeksi voisi myös osaltaan selittyä merten läheisyydestä.

Tämän kerran kurssityötä tehdessä huomasin taas miksi ei kannata varata näiden tehtävien tekemiseen vain yhtä päivää aikaa 😀 Tähän meni kaikkine kommelluksineen aika paljon aikaa, mutta onneksi sain tehtävät kuitenkin vielä päiväsaikaan valmiiksi 🙂

 

Lähteet:

Saara Nurmisen blogi. Luettu ja viitattu 10.2.2021 osoitteessa https://blogs.helsinki.fi/saaranur/.

Emilia Halmesin blogi. Luettu ja viitattu 10.2.2021 osoitteessa https://blogs.helsinki.fi/emhalmes/.

Anthony Blackham, QGIS 3.2: Find and Replace. Katsottu 10.2.2021 osoitteessa https://www.youtube.com/watch?v=aO10REnr_Eg.

Hei taas!

Toisella kurssikerralla käytiin läpi tiedonhakua sekä tarkasteltiin eri projektioista johtuvia pinta-alavääristymiä. Eri projektioiden käyttö voi muuttaa kartan ulkoasua huomattavasti ja muokata siinä näkyviä pinta-aloja kunnolla. Kurssikerralla tarkasteltiin Suomea, ja sen kuntia, ja kuinka eri projektiot vääristävät/muokkavaat sen pinta-alaa ja muotoa.

Alle olen liittänyt kaksi lopputulostani (Kuva 1 ja 2). Ensin vertasin Mercatorin projektiota ETRS-TM35FIN-projektioon, jota suositellaan käyttämään Suomea projisoidessa (Kuva 1). Huomataan että mercatorin projektio vääristää suuresti maan pohjoisia alueita, jossa pinta-alat jossa projektioiden välinen suhdeluku voi olla jopa 8.

Kuva 1: Mercatorin projektion pinta-alaväärentymä suhteessa ETRS-TM35FIN-projektioon.

Seuraavaksi vertailin Robinsonin projektiota Mercator-projektioon (Kuva 2). Huomataan, että robinsonin projektio vääristää maan eteläisiä osia eniten suhteessa mercatoriin.

Kuva 2: Robinsonin projektion pinta-alavääristymä suhteessa Mercator-projektioon.

Tuloksiin palatessani muutamaa päivää kurssikerran jälkeen, huomasin että Santeri oli valinnut tarkasteltavaksi samat projektiot kuin minä, ja hänen blogiaan lukiessani ihmettelin miksi minun Robinson-projektioni näytti niin erilaiselta kuin hänen. Minun karttani oli kaventanut valtion eteläosaa niin kuin sen pitäisikin, mutta silti sen värit olivat päinvastaiset. Tajusin kuitenkin pian että olin jostain syystä valinnut verrata robinsonin projektiota mercatorin projektioon, vaikka muistaakseni ajatuksenani oli verrata sitä juurikin samaan projektioon kuin mihin aiemmin olin mercatorin projektiota verrannut, eli ETRS-TM35FIN-projektioon. Päätin siis vielä itsenäisesti tehdä tämän vertauksen, jotta saisin paremman kuvan näiden kahden projektioiden eroista. Oli taas hieman hankalaa yksin väkertää QGIS:n kanssa, mutta kai harjoittelu tekee mestarin ja tämäkin helpottuu kurssin edetessä 🙂

Sain lopulta aika vähällä vaivalla tehtyä uuden miellyttävämmän kartan (Kuva 3). Nyt siitä huomaa, että myös Robinsonin projektio väärentää maan pohjoisosia suhteessa ETRS-TM35FIN projektioon, mutta ei ollenkaan samalla mittakaavalla kuin mercatorin projektio. Robinsonin projektio vääristää  lapin pohjoisimpia korkeimillaan suhdeluvulla 1,4.

Kuva 3: Robinsonin projektio suhteessa ETRS-TM35FIN-projektioon. 

Lopputuloksista voi todeta että mercatorin projektio ei sovellu Suomen projisointiin, vaikka se onkin ehkä yleisin globaalisti käytetty projektio. Oli kiinnostava konkreettisesti huomata se ero jonka kyseinen projektio todellakin luo kun sitä käyttää sille soveltumattoman alueen tarkasteluun.

 

Lähteet:

Kurssikerran 2 aineistot

Santeri Saarisen blogi: “2 kurssikerta”, luettu 3.2.2021 osoitteessa https://saarinengeoinformatiikka.blogspot.com/2021/02/2-kurssikerta.html.