Category: Vektorformat

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]

 

 

Vecka 2 | 24.01.2024 | Kartprojektioner

På den andra föreläsningen behandlades olika databaser som kan användas i QGIS och hur olika projektioner påverkar framställda kartor och ytor. Informationen var för det mesta ny för mig, och övningarna var ett intressant tillfälle att anpassa detta.

  1. En första inblick på olika förvrängningar

Den första övningen gick ut på att mäta en sträcka och en yta, och sedan jämföra hur dessa förvrängs i olika projektioner. Jag ritade en sträcka tvärs över Finland, ungefär var Karleby ligger, och ett område i norra Finland, ungefär vid Enare och Utsjoki (Bild 1).

Bild 1: Sträcka och område med QGIS measure-verktyg.

Som grund användes ETRS89-TM35FIN-koordinatsystemet, en finländsk anpassning av det allmänna europeiska koordinatsystemet ETRS89. Den 358,2 km långa sträckan förvrängdes mest i WGS 84-projektionen (808,6 km), då avståndet ökade med 125,7% (Tabell 2). Arean (6528,8 km²) förvrängdes mest i Van der Grinten-projektionen (28 132,4km ²), med en ökning på 330,9% (Tabell 2).

Jämfört med ETRS89-extended /LAEA Europe (EPSG: 3035) är förvrängningarna mycket små (Tabell 1, Tabell 2). EPSG: 3035 baseras på Lamberts ytriktiga azimutalprojektion, och rekommenderas då man vill att ytor och sträckor ska vara nogranna i förhållande till verkligheten. Då jag mätte sträckorna valde jag alternativet ”cartesian”. Via ett GIS-forum lärde jag mig att ”Cartesian distance” mäts på en platt jordyta, medan ”ellipsoidal distance” mäts på en sfär (GIS-Stack exchange, 2017).

 Tabell 1: Samma mätningar i olika projektioner. (Cartesian)

 Tabell 2: Olika projektioner jämfört med TM35FIN

  2. Hur olika projektioner påverkar framställning av kartor

Till nästa gällde det att visualisera olika projektioner och förvrängningar i förhållande till TM35FIN-koordinatsystemet. I samband med detta lärde jag mig om olika data som kan hämtas till QGIS, t.ex. WFS-, WMS- och WCS-lager. Kartorna som jag framställde baserades på kunnat 2021, 1:4 500 000, ett WFS-lager hämtat från Statistikcentralen. Nytt för mig i detta skede var t.ex. användning av Add geometry attributes -vektorlagret. Lika som förra veckans övning använde jag mig av räknefunktioner och Graduated/Natural breaks-indelningen i kartorna.

I min första karta (Bild 2) presenteras hur mycket olika kommuners ytor förvrängs i Van der Grinten-projektionen. I detta fall visualiserades förvrängningarna i fyra klasser, från 2,63 till 4,38. Van der Grinten I är en polykonisk projektion, som är varken vinkel- eller ytriktig (Arcgis Pro, u.å.). I projektionen förvrängs områden nära polerna rikligt (a.a.), vilket även syns i min kartframställning (Bild 2).

Bild 2: Van der Grinten i förhållande till TM35FIN. Projektets koordinatreferenssystem: TM35FIN
Bild 3: Van der Grinten anpassat som projektets koordinatreferenssystem (vänster). Van der Grinten kartprojektionen med Greenwich som mittpunkt (höger), källa: arcGIS Pro, u.å.

Till näst visualiserade jag Winkel Tripel-projektionen (Bild 4). Jämfört med Van der Grinten var förvrängningen mycket mindre från söder till norr, mellan 1,232–1,555. Med färgskalan hoppades jag framhäva att skillnaderna inte är så stora. Enligt mig är det intressant att Winkel Tripel-projektionen (Bild 5) ser ”mer” förvrängd ut än Van der Grinten (Bild 3), fastän det motsatta egentligen stämmer. Winkel Tripel är en modifierad azimutalprojektion som är varken vinkel- eller ytriktig (ArcGis Pro, u.å.). Den förvränger även områden närmare polerna (a.a.).

Bild 4: Winkel Tripel i förhållande till TM35FIN. Projektets koordinatreferenssystem: TM35FIN
Bild 5: Winkel Tripel anpassat som koordinatreferenssystem i QGIS (vänster). Winkel Tripel med Greenwich som mittpunkt (höger), källa: ArcGIS Pro, u.å.

Till sist prövade jag att framställa ETRS89-extended LAEA Europe i förhållande till TM35FIN (Bild 6). Projektionen är mycket lik, om inte noggrannare än TM35FIN. I detta fall skedde ingen ökad förvrängning norrut. I stället blev kommunernas ytor i de två första klasserna (0,997–0,999) mindre än i TM35FIN, och som mest en förvrängning på 0,01%. Här funderade jag på om man kunde på något sätt förvränga detta med antalet klasser och färgval, t.ex. en röd färgskala?

Bild 6: ETRS89-extended / LAEA Europe i förhållande till TM35FIN. Projektets koordinatreferenssystem: TM35FIN
  1. Tankar & vad jag har lärt mig

För det mesta var jag ganska osäker på övningarna. Jag hittade inte ”Add geometry attributes”-funktionen till en början, men det verkade vara ett någotlunda vanligt problem på QGIS-forumet. Tack vare övningarna fick jag en mycket mer praktisk inblick på projektioners inverkan på kartframställningar. Ett förekommande tema i projektionerna är mera förvrängning desto närmare polerna, något som jag antagligen kommer att stöta på igen eftersom Finland hamnar kring denna zon. Avslutningsvis var förvrängningarna i mina kartor inte så ”brutala” jämfört med andra projektioner. Lehtinen (2024) presenterar till exempel Mercator i förhållande TM35FIN i sin blogg, där den största förvrängningen hamnar i klassen 7–8,26, i norra Finland. Lehtinen (2024) noterar även att de minsta förvrängningarna i Mercator är avsevärt större än klasserna i Robinson-projektionen.

 

 

 

Referenser:

ArcGIS Pro (u.å.). Winkel Tripel. https://pro.arcgis.com/en/pro-app/3.1/help/mapping/properties/winkel-tripel.htm [30-01-2024]

ArcGIS Pro (u-å.) Van der Grinten I. https://pro.arcgis.com/en/pro-app/3.1/help/mapping/properties/van-der-grinten-i.htm [30-01-2024]

GIS-Stack exchange (2017). Why is ellipsoidal distance greater than cartesian distance? [Forum] 01.05.2017. https://gis.stackexchange.com/questions/238759/why-is-ellipsoidal-distance-greater-than-cartesian-distance  [30-01-2024]

Lehtinen, J. (2024) Kurssikerta 2: Karttaprojektioiden vertailua. JANELLA’S BLOG. University of Helsinki Blogging platform [Blogg]. 27.01.2024. https://blogs.helsinki.fi/janella/ [30-01-2024]