Vecka 5 | 14.02

På den femte föreläsningen bekantade jag mig med buffer-verktyget och fick själv klura ut några övningar.

 

Lite reflektioner om QGIS

Vilka är de centralaste verktygen i QGIS som du anser som hjälpsamma eller du har bra kontroll över? För vilka syften passar de bra för?

Olika select verktyg

Ett ganska enkelt sätt att få tag på olika saker, t.ex. select area/single feature eller med ett visst värde. Detta verktyg kan vara nödvändigt då tabeller innehåller mycket information som man inte behöver för tillfället. I sin helhet är select en ganska bra funktio med enkla villkor, t.ex. vad är input- och output layer, vilka fält ska användas osv…

Olika join-verktyg

Dessa var lite komplicerade i början, men nödvändiga eftersom man ofta vill jämföra information i ett lager i förhållande till ett annat. Med join attributes (sum)- verktyget kan det vara bra att vara nogrann, och välja vad exakt man vill summarisera.

Grid & Buffer

det var också ganska lätt att förstå grunderna till dessa. Liknande villkor som join- och select verktygen

I samband med femte föreläsningens bullerövning var det dock lite svårt att skapa olika db-nivåer i bufferlagret (Gav upp med övningen). Senare fick jag ändå reda på att ett objekt kan ha flera bufferzoner.

Vad är svårare?

Det svåraste i QGIS enligt mig är att välja vilka verktyg som lämpar sig bäst. Fastän jag använt olika verktyg förut, så kom jag inte ihåg dem så bra när jag gjorde dessa övningar. Antagligen är det bäst med nogranna instruktioner då programmet är nytt för en, medan självständig problemlösning minskar risken för att ens inlärande blir för passivt.

 

Till vilka syften kan bufferzoner användas?

I övningarna användes bufferverktyget för att beräkna bl.a. befolkning och byggnader inom ett visst område. Buffer-verktyget kunde även anpassas till kursens tidigare övningar, t.ex. hur många bor nära vattendrag som löper risk för översvämming, genom att buffra vattendraget.

Vilka faktorer påverkar hurdana problem som kan lösas med hjälp av QGIS? Hurdana gränser lägger t.ex. programmet, använda materialen eller användaren till analysen?

QGIS gränser: Jag har lagt märke till att programmet kan sluta fungera om man i misstag skriver en ogiltig räknefunktion.

Använda Materialen: Kan innehålla fel som ger fel resultat, kan göra kartframställingar felaktiga.

Användaren: man gör lätt små fel, t.ex. fel id i attributfälten.

Hur framskred uppgifterna?

Fastän jag fick utmana mina kunskaper i de självständiga övningarna, så skedde det också att jag jag gjorde dem mer komplicerade än vad de egentligen var. Det svåraste var att skapa bullersträckan i flygfältsövningen, eftersom man i princip måste göra något helt nytt. Jag tror att experimentella övningar där man själv måste skapa nästan allt ändå är de mest lärorika.

Medan jag gjorde övningarna tänkte jag inte riktigt på saken, men Armida tog upp i sitt inlägg att statistics-panel gjorde det lätt att få fram statistik och jämförelser. Jag tror att denna funktion kommer att vara till användning i framtiden.

 

Referenser

Wanström, A. (2024) Bufferointi ja reflektio viikko 5. Gissful thinking. University of Helsinki blogging platform. 15.02.2024. https://blogs.helsinki.fi/armida/2024/02/15/bufferointi-ja-reflektointi-viikko-5/ [20.02.2024]

Vecka 4 | 07.02.2024

På den fjärde föreläsningen fick jag framställa bland annat rutnätskartor, material i punktform och olika rastermaterial.

Övning 1: Hur framställer man information i rutnätskartor?

Nytt för mig i denna övning var bl.a. rutnät, select attributes by location och join attributes by location med summor. Olika klassificeringar och färgskalor var bekanta från förut, men de har ändå den största inverkan på hur den slutliga kartan ser ut/tolkas.

Bild 1: Svenskspråkig befolkning, 1x1km

 

Bild 2: Svenskspråkig befolkning, 2x2km
  • Vad visar kartorna?

De första kartorna (Bild 1) visar den svenskspråkiga befolkningen fördelat i 1x1km rutor. Jag använde mig av natural breaks-klasser (6st) och en orange färgskala. Delat enligt totala mängder verkar det som att den svenskspråkiga befolkningen har mestadels koncentrerat sig nära Helsingfors centrum. Tolkat från relativa andelar kunde man i princip få en motsatt uppfattning av fördelningen.

Till näst framställde jag den svenskspråkiga befolkningens fördelning i 2x2km rutnät (bild 2), spektral-färgskala och equal interval-klasser (8st). Enligt absoluta tal verkar svenskspråkiga befolkningen ännu koncentreras i centrum. Relativa andelarna kan däremot ge uppfattningen om att det finns få svenskspråkiga i huvudstadsregionen allt som allt.

  • Hur lyckad blev den visuella framställningen?

Enligt mig blev båda framställningarna mer missledande än kunskapsgivande. Till en början berättar kartorna med absoluta mängden svenskspråkiga inte om dess förhållande till övriga befolkningen, medan relativa mängderna kan vara vilseledande om den totala folkmängden är okänd. Jag antar att Huvudstadsregionen absoluta folkmängd kunde framställas i rutnätskartor på ett tydligt och lätt tolkat sätt. Fördelningarna inom rutnät (absolut/relativ) kanske däremot skulle vara lättare att tolka i cirkeldiagram.

Resultaten påminner mig lite grann om kartor som visar röstningsresultat kommunvis, där det egentliga antalet röster inte syns direkt. På samma sätt kan de relativa mängderna i kartorna (bild 1,2) visa att rutans befolkning är 80–100% svenskspråkig, medan befolkningen egentligen kan vara under 10 personer.

  • Varför ser det ut på detta vis, vad kunde tilläggas för att göra kartan mer informativ?

Som tidigare nämnt kan relativa mängden påverkas av hur liten/stor rutnätets folkmängd är allt som allt. Detta kan också gälla i fördelningen av absoluta mängder. Svenskspråkigas mängd nära centrum är större eftersom rutnätens totala folkmängd är bland de största. Efter att ha läst några andra blogginlägg märkte jag att antalen varierade lite här och där, men jag har ingen aning vad det beror på. Laura hade ett bra förslag på hur kartan kunde göras mer informativ. Laura tar upp att tydligare kommungränser kunde göra det lättare för läsare att kartlägga informationen mentalt, och för att ge kartan tydligare kontext.

Övning 2: Borgnäs, raster och intressant om skuggor

I detta skede blev jag ganska imponerad av hur många olika saker man kan göra med QGIS, t.ex. att skapa och justera höjdkurvor med hjälp av rasterlager. Höjdkurvorna som jag framställde är i grunden ganska lika som Lantmäteriverkets höjdkurvor över samma kartblad (Bild 3).  Min är förstås ”hackigare” och otydligare, eftersom jag inte justerade tjockleken på kurvorna. En tydlig avvikelse är att QGIS har tagit med höjdkurvor i mitten av ett träsk (Bild 3), som kanske är lite onödigt detaljerat.

Bild 3: Höjdkurvor med 5m mellanrum i QGIS (vänster), Lantmäteriverkets grundkartas höjdprofil (höger)

Det mest intressanta i övningen var att använda hillshade-verktyget. Programmet räknar belysningsvärden för varje cell i ett rasterlager, med azimuth som anger solens riktning från 0–360 grader, och altitud som anger vinkeln av belysningen från horisonten mellan 0–90 grader (Arcgis, u.å.). Det här verkar ganska invecklat med tanke på att QGIS är ett gratis program, men antagligen kan QGIS ännu mer än detta.

Bild 4: Nya lager i QGIS, Borgnäs

Avslutningsvis gällde det att skapa nya lager för Borgnäs-kartbladet. Detta väckte tankar om noggrannhet. För detaljerade lager kan se otydliga ut, men det lönar sig ändå att t.ex. kartera bostäder på deras ungefärliga plats för att underlätta framtida användning.

  • Vilka verktyg lämpar sig för vilka objekt?

Linjer: Olika vägar/stigar, diken/mindre vattendrag, ledningar, gränser

Punkter: byggnader då formen inte är viktig, märka ut något specifikt

Polygoner: större byggnader, sjöar/större floder, åkrar, myrar

 

 

Referenser

ArcGIS Pro (u.å.). How hillshade works. https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/3d-analyst/how-hillshade-works.htm  [12-02-2024]

Siltala, L. (2024) Neljäs kurssikerta. Lauran blogi. University of Helsinki Blogging platform [Blogg]. 07.02.2024. https://blogs.helsinki.fi/lesiltal/2024/02/07/neljas-kurssikerta/ [13-02-2024]

 

 

 

Vecka 3 | 31.01.2024 | Föra ihop information i QGIS etc

På den tredje föreläsningen lärde jag mig främst med att hämta information från utomstående källor, som var någorlunda bekant från de två första föreläsningarna.

Övning 1: Afrika


Bild 1: Konflikter och värdefulla resurser i Afrika

Bland annat funktionerna Dissolve och Aggregate användes för att sammanföra information från en lite stökig attributstabell. Slutresultaten blev en karta (Bild 1) och variabler som anger hur många diamantgruvor/oljefält är belägna i länderna. Kartan (Bild 1) är ganska enkel med tanke på den övriga informationen i attributstabellerna:

Konflikter: Året då den skedde, dess utbredning

Diamantgruvor: Upptäcktsår, när gruvarbete påbörjades, produktionsnnivå

Oljefält:  Upptäcktsår, när borrning påbörjades, produktionsnivå

Internetanvändares antal per år/land

Fastän denna uppgift var en uppvärming, så finns det ganska mycket intressant som kan framställas med informationen. Till exempel kunde man analysera om antalet internetanvändare hänger ihop med konflikter, eller om flera gruvor/oljefält= flera/färre internetanvändare. En annan intressant variabel som man kunde hämta till tabellen är ländernas korruptionsgrad. Enligt Dupuy & Binningsbo (2008) hänger diamantutvinning tätt ihop med korruption. Till exempel producerades 300-450 miljoner dollar värt av diamanter under Sierra leones inbördeskrig på 90-talet, varav de flesta smugglades till Liberia eller Elfenbenskusten (a.a.) Med denna information kunde man t.ex. analysera korruptionsgradens koppling till resursernas produktionsnivå.

Övning 2: Avrinningsområden, översvämningsindex, “Sjö-grad”

Till näst gällde det att framställa avrinningsområden, deras översvämningsindex och en hur stor andel av ytan består av sjöar. Översvämningsindex lät bekant från förut, men i sin helhet var informationen ny för mig. Översvämningsindexet kan räknas t.ex. med översvämningstopparnas medeltal (MHQ) i förhållande till torra periodernas lägsta medeltal (MNQ), detta ger ett tal som beskriver vattenflödets omväxling.

Efter detta skulle avrinningsområdenas järvisyysaste/sjögrad framställas i diagram på kartan. Till en början hämtade jag sjöandelarna via en csv-fil, men QGIS crashade varje gång jag försökte konvertera dem från text till decimalnummer. I stället räknade jag andelarna genom jarvi.shp-lagret och join attributes by location-funktionen. Detta fungerade fint tills jag stötte på samma problem som Samuli, d.v.s.Jänisjokis sjögrad blev långt över 100% eftersom Ladogas yta togs med på något vis. Slutligen fick jag csv-filens tal ändrade till decimaler genom att lägga dem rakt till ursprungliga tabellens MNQ-kolumn, kanske inte så idealt. 

Bild 2: Avrinningsområden, översvämningsindex, sjöar

I den färdiga kartan (Bild 2) kan man till exempel se att områdena med de största översvämningsindexen är belägna vid kustområden, och kanske göra någon koppling mellan större sjögrad – mindre översvämningsindex. Saara nämner i sin blogg att bl.a. vad järvisyysaste innebär blir lite oklart i kartan, och att hon tog bort sjöar och åar för att göra kartan tydligare. I bild 3 tog jag med sjöar och åar, och jag tror att färgvalen gjorde detta ganska otydligt.

Bild 3: översvämningsindex, sjöar, floder

 

 

 

 

 

 

Referenser

Dupuy, K., Binningsbo, H.M. (2008). Power-sharing and Peacebuilding in Sierra Leone: Power-sharing Agreements, Negotiations and Peace Processes. CSCW Paper. PRIO.

Haimi, Samuli (2024). Tulva-indeksejä ja järviä. Samulin GIS-blogi. University of Helsinki Blogging platform [Blogg]. 05.02.2024. https://blogs.helsinki.fi/sadhaimi/  [06-02-2024]

Torvi, Saara (2024) Kolmas kurssikerta – “Joinaamisen” iloa. Saara’s blog. University of Helsinki Blogging platform [Blogg]. 01.02.2024 https://blogs.helsinki.fi/saatorvi/2024/02/01/kolmas-kurssikerta-joinaamisen-iloa/ [06-02-2024]