TVT3-kursimme toinen artikkeli on Lloyd P. Queenin ja
Charles R. Blinnin kirjoittama The Basics of Geographic Information Systems,joka käsittelee paikkatietoaineistoa ja sen käyttöä melko yleisellä tasolla
(Queen, L.P. & Blinn, C.R. (2004). The Basics of Geographic Information systems .Regents of the University of Minnesota, 2004).
Artikkeli ei juuri tuonut uusia asioita ilmi paikkatietoaineistoista, sillä samoja tietoja on taottu päähän niin lukion aluetutkimuskurssilla, yliopiston TVT-kursseilla sekä kulttuurimaantieteen harjoitustyökurssilla. Missään näillä kursseilla ei kuitenkaan ole esiintynyt koko aiheen kattavaa oppikirjaa, mitä pidän hyvin valitettavana. Lukion kirjat, jotka antavat yleensä mahdollisimman selkeän peruskäsityksen asioista, eivät kertoneet kovinkaan selkeästi asioista. Aiheesta on toki paljon artikkeleita, mutta yhdessäkään niissä, johon olen tähän mennessä törmännyt, ei ole selitetty aihetta täysin kattavasti, kuten ei myöskään tämän tehtävän artikkelissa.
Paikkatietojärjestelmä eli GIS (Geographic Information System) on, jos joku ei nyt tässä vaiheessa vielä tiedä, paikkatiedon, eli sijaintiin sidotun ominaistiedon tietokoneympäristössä käsittelevä järjestelmä. Paikkatietojärjestelmän
sanotaan koostuvan laitteistosta eli pääsääntöisesti tietokonepäätteestä sekä
mahdollisista apulaitteista, kuten GPS:stä; aineistosta eli käsiteltävästä
paikkatiedosta; paikkatieto-ohjelmistoista, eli itse työkaluista, joilla
paikkatietoa voidaan muokata ja tarkastella sekä käyttäjästä, joka valitsee,
miten järjestelmää käytetään. Paikkatietojärjestelmällä voidaan visualisoida
paikkaan sidottua tietoa esittämällä niitä teemakartoilla sekä suorittaa
laskennallisia analyyseja spatiaalisista eli alueellisista ilmiöistä.
Paikkatietojärjestelmän tutkimista käytetään nimitystä geoinformatiikka. Queenin
ja Blinnin artikkeli on alun perin vuodelta 1993, eli hieman jo vanha, mutta
perustiedot esitetään siinä melko samoina. Myös geoinformatiikan runko on
pysynyt samana, mutta tieteenalalla tapahtuu kuitenkin suuria harppauksia ja järjestelmät kehittyvät huimaa vauhtia. Samoin myös geoinformatiikan mahdollisuudet laajentuvat ja hyvänä kansantajuisena esimerkkinä tästä ovat lukuisten paikkatietosovellusten julkinen käyttö, vaikka käyttäjät eivät välttämättä tiedä olevansa niiden kanssa tekemisessä. Näitähän ovat esimerkiksi navigaattorit tai lukuiset matkapuhelisovellukset.
Paikkatietoa tallennetaan, kuten myös artikkelissa todetaan,
lähes poikkeuksetta rasteri- tai vektorimuodossa. Rasterimuotoinen aineisto
kuvataan pienistä, kuvaneliöistä, pikseleistä. Pikseli saa ominaisrasterin sen
mukaan, mitä se eniten sisältää. Esimerkiksi jos järven rantaviivan tuntumassa
olevan pikselin kuvaamalla alueella on luonnossa 75 % vettä ja 25 % maata, koko
pikseli rasteroituu vedeksi. Vastaavasti jos suurin osa pikselin alueesta on
maankäytöltään asuinrakennuksia, kuvataan koko pikselin alue asuinalueena
huolimatta muista, pikselistä vähemmistönä olevista maankäytön muodoista, ellei
vaihtoehtona ole tarkoitus käyttää yhdistelmiä. Suota ja metsämaata sisältävä
pikseli voidaan kuvata myös kahdella muuttujalla soisena metsämaana.
Pikselien koko eli erotuskyky eli resoluutio määrittää tarkkuuden. Pienet pikselit kuvaavat alueen todellisuutta tarkemmin, koska pikseleiden rasteroinnissa yleistäminen jää absoluuttisesti pienemmäksi. Kuitenkin suuria alueita tarkasteltaessa pienten, yksittäisten pikselien tarkastelu ei ole niin helppoa, kuun suuria pikselikokoja sisältävissä aineistoissa, jotka puolestaan tuovat ilmiön alueellisuuden paremmin esille.
Kuten Aino Matikainen toteaa omassa blogissaan, paljon pikseleitä sisältävä
aineisto vie paljon tallennustilaa. Kuitenkin rasterien etuna on niiden tuottamisen helppous ja edullisuus. Rasteriaineistoa käytetään yleisesti muuttuvien ja kvantitatiivisten ilmiöiden kuvaamiseen, koska rastereita on helppo vertailla keskenään. Silti visuaalisesti rasteriaineisto ei aina ole kovinkaan esteettinen, mutta kartantekijän huomioitava myös informatiivisuus ja tasapainoillen saatava näiden välille kompromissi, jotta karttaa voitaisiin parhaiten hyödyntää.
Toinen tapa kuvata aineistoa on vektorit. Vektorimuotoinen
aineisto kuvataan rastereiden sijaan pisteillä, viivoilla ja monikulmioilla eli
polygoneilla. Vektorimuotoisen kartan laadintaan tutustuimmekin jo TVT2-kurssilla. Tuolla kurssilla tulikin jo sananmukaisesti huomattua, että aineiston tuottaminen on raskasta ja pitkäjänteistä, mutta muokkaus on helppoa. Vektorimuotoisessa aineistossa layerit- eli karttatasot ovat hyvin tärkeässä roolissa, varsinkin muokkauksen suhteen. Vektoreissa ei tapahdu yhtä suurta yleistämistä, kuin rasterikartoissa, mutta esimerkiksi
TVT2-kurssilla huomattiin, että myös vektoriaineistoa voidaan yleistää, mikäli
se selkeyttäisi karttaesitystä. Käytännössä tämä tarkoittaa esimerkiksi sitä,
että mutkaisia viivoja, kuten teitä, pieniä jokia ja rantaviivaa voidaan suoristaa ajan säästämiseksi tai parantaakseen kartan luettavuutta. Yksinkertaisemman kartan tulkitseminen on helpompaa. Yleisiä vektorimuotoisia aineistoja ovat esimerkiksi hallinnollisten alueiden rajat, tiestö ja rantaviiva eli se soveltuu hyvin kvalitatiivisten ilmiöiden havainnollistamiseen. Aineistoa voidaan toki myös käyttää kvantitatiivisessa
aineistossa, jonka tuloksena syntyy koropleettikartta. Tosin koropleettikarttaesitys sisältää paljon mahdollisuuksia virhetulkintaan, sillä alueiden koot ovat erilaisia jolloin suhteelliset arvot vääristyvät helposti, koska isot alueet havaitaan kartalta paremmin ja ilmiön absoluuttinen laajuus ei näy ollenkaan.
Minttu Haapanen miettii blogissaan, miten paikkatietojärjestelmä vaikuttaa paperikarttoihin. Artikkelissa puhutaan, että paperikarttojen hyödyntämismahdollisuudet eri karttatasoihin liittyvissä analyyseissa on rajallinen, joten tässä mielessä paperisten karttojen merkitys tullee näin ollen vähentymään. Toisaalta artikkelissa puhutaan datojen manipuloimisesta, mikä on yleistynyt paikkatietojärjestelmien myötä, sillä
paitsi että tietoa on enemmän, sitä pystytään myös helpommin ja lyhyemmässä
ajassa muokkaamaan.
Paperisissa kartoissa on artikkelin mukaan tieto ja tilastot ”varmemmassa” tallessa, koska niitä pystytään vain vaivalloisesti muokkaamaan. Karttojen manipuloinnista ei artikkelissa juuri enempää puhuta, joten sen todellinen laajuus jää tällä tietämyksellä hämärän peittoon. Kaikessa kartografiassa kartantekijällä on suuri vastuu, jotta kartalle esitetyt tiedot olisivat mahdollisimman oikeita, koska kartan määritelmä on olla representaatio eli kuvaus alueesta. Antaisin samaa arvoa paperikartoille, kuin virallisille papereille, jotka vaativat allekirjoituksen manipuloimisen estämiseksi. Näin pystytään varmistamaan, ettei pysyviä muutoksia päästä tekemään ilman, että asia huomattaisiin.
Toisaalta kartanlukijoilla on myös suuri vastuu karttaatulkittaessa. Yleistä kartanlukutaitoa tulisi mielestäni kehittää entistä enemmän, jotta sillä pystyttäisiin vastaamaan kovaa vauhtia kehittyvään tietokoneistettujen karttojen ja -analyysien aikakauteen. On nimittäin tärkeää, että myös karttojen kriittinen tarkastelu kehittyisi samassa tahdissa, jolloin pienennetään mahdollisen manipulaation mahdollisuuksia. Itse en pysty sanomaan, kuinka yleistä manipulaatio oikein on. Kuitenkin esimerkiksi suomessa äidinkielen opetuksessa on osattu lujittaa varsinkin tekstien kriittinen tarkastelu opiskelijoihin, joten luulen, ettei karttojen kriittisen tarkastelun opettaminen maantieteessä ole sitä paljoa haastavampaa.
Yksi tärkeä paikkatiedon analysointitapa ei ole kurssilla tullut esille, mutta mainitaan artikkelissa, joten se on tässä vaiheessa varmasti hyvä nostaa esille. Overlay-analyysi, eli päällekkäisanalyysi on yksi yleisimmistä laskennallisista menetelmistä etäisyysanalyysiin käytettävän puskuroinnin eli bufferoinnin lisäksi. Overlay-analyysia voidaan toteuttaa myös paperisilla kartoilla. Tätä voi tehdä esimerkiksi ikkunanvalossa, tai valopöydän ääressä, kuten Ainokaisa Tarnanen muistuttaa omassa blogissaan. Me
maantieteen opiskelijat olemme tämänsuuntaista jo valopöydän ääressä tehneet
sekä TVT1- että TVT2-kurssilla.
Overlay-analyysissa kaksi tai useampi eri teemaa esittävä karttataso asetetaan päällekkäin ja tarkastellaan sekä verrataan näiden tasojen ominaisuuksia. Tämän analyysin avulla voidaan esimerkiksi löytää korrelaatiota ja kausaalisuhteita ilmiöiden välillä. Samaa päällekkäisanalyysia voidaan hyödyntää rajakimppumenetelmällä laadittavissa alejaoissa, missä alueiden määrittäjiksi valitaan eri karttatasojen ilmiöt ja
niiden rajojen yhtäläisyys. Esimerkiksi Maailmankartat, joissa kuvataan
kasvillisuusvyöhykkeitä, Köppenin ilmastovyöhykkeitä ja yleistettyjä
maannosvyöhykkeitä, voidaan näillä havaita olevan samansuuntaisia raja-alueita
teemojen omien aluejakojen kanssa.
Overlay-analyysilla pyritään laatimaan suurempaa kokonaiskuvaa ilmiöistä ja niiden vuorovaikutussuhteista, jotka ovat keskeisiä maantieteellisessä ajattelussa. Sen voi myös yhdistää puskurointiin, missä puskurivyöhykkeet ovat oma karttataso ja niiden ulkopuolelle jäävät alueet ovat puolestaan omansa, mikä antaa kokonaiskuvan alueesta ja suhteuttaa puskurivyöhykkeen sisäpuolelle jäävän ilmiön suuruutta. Lisäksi näiden päälle voidaan asettaa vielä lisää tasoja, jolloin voidaan tarkastella, vallitseeko
näiden tasojen teemojen välillä korrelaatiota tai kausaalisuutta. Se, miksi kerron tästä paljon, on se, että itse asiassa eri tasojen tarkasteleminen on yksi GISin määritelmistä ja maantieteilijälle tämä ominaisuus on hyvin tärkeä apuväline.
Tavallaan uutena asiana minulle artikkelissa esiteltiin GISin tapaisia ohjelmistoja, mutta täysin ne eivät niitä ole, kuten artikkelissa mainitut LIS (Land Information System) tai C / AC (Computer / Automatic Cartography). Yleisesti voidaan sanoa, että ne sisältävät joitain samoja ominaisuuksia kuin GIS, mutta ne ovat pääasin joko pelkkiä kartta- tai tilasto-ohjelmia, joiden yhdistelmä GIS on. Artikkeli on melko vanha, joten en pysty sanomaan, kuinka yleisessä käytössä siinä mainitut ohjelmat ovat. LIS:ä lukuunottamatta en ollut ennen kuullut muista, joten voi olla, että näiden ohjelmien hyödyntäminen, ainakin geoinformatiikassa, on menettänyt merkitystään.
Toisaalta kun tarkemmin ajattelee, TVT2-kurssilla käyttämämme CorelDraw lienee yksi tällaisista ohjelmista. Sillä nimittäin voidaan laatia visuaalisesti esteettisiä karttoja, pääasiassa vektorimuotoisia karttoja, mutta sillä voi luoda, kuten muillakin piirto-ohjelmilla, vaikka kuvataiteen piiroksen. Sen sijaan tilastollisia ominaisuuksia itse ohjelmalla ei ole, vaan sillä voidaan vain esittää valmiit tulokset manuaalisesti piirtämällä. Käytännössä sijaintitietoon voidaan yhdistää vain kartalla näkyvä tieto, eikä muuta tilastollista aineistoa, joten GISin määritelmä ei täyty. Ohjelma ei myöskään tunnista minkäänlaista koordinaatistojärjestelmää, joten sijaintitieto määräytyy vain piirtäjän piirto-jäljen pohjalta. CorelDrawlla luotu kartta on siis periaatteessa vain kuva, taideteos. Mutta myönnettäköön, että CorelDrawlla syntyy visuaalisesti esteettisempää jälkeä kuin MapInfon piirto-työkaluilla. Ohjelmien kehittämisestä mainittakoon sen verran vielä, että sekä CorelDraw että MapInfo ovat saaneet lukuisia uusia versioita: MapInfossa kymmenes ja Corelissa juuri äskettäin julkaistu viides versio.
Lopuksi artikkelissa muistutetaan GISin käyttäjän vastuusta,
eli siitä, että karttoja ja analyyseja on tehtävä ajatuksen kanssa. Tätä
virkettä on kaikilla TVT-kurssilla hoettu, joten se on oikeasti hyvin tärkeä
asia. Kartta kun on edelleenkin representaatio oikeasta maailmasta.
Lähteet:
Queen, L.P. & Blinn, C.R. (2004).The Basics of Geographic Information Systems . Regents of the University of Minnesota, 2004.
Haapanen, M. (2012). TVT3-blogi. 4.3.2012. <https://blogs.helsinki.fi/minhaapa/>
Matikainen, A.(2012). TVT3-blogi. 4.3.2012. <https://blogs.helsinki.fi/ainooika/>
Tarnanen, A. (2012). TVT3-blogi. 4.3.2012. <https://blogs.helsinki.fi/atarnane/>