GIS-jatkokurssi. Syksy 2016

Transkriptio

1 GIS-jatkokurssi Syksy 2016

2 GIS-jatkokurssi Opettajat: Mikko Kesälä, Harri Antikainen Vastuuhenkilö: Jarmo Rusanen Suorittaminen: viikkotehtävät Materiaali: GIS-analyysimenetelmät ArcGIS ohjelmistolla Löytyy mm. kurssihakemiston alta (C:\UserData\GISjatko2015) Myytävänä paperikaupassa (?)

3 Kurssin tavoitteet Opiskelija tuntee keskeiset GIS analyysimenetelmät, ArcGIS ohjelmiston käytön perusteet ja yleisimmät paikkatietoaineistojen tyypit. Opiskelija pystyy soveltamaan GIS menetelmiä ja aineistoja itsenäisesti eri tutkimustilanteissa. Sisältö: GIS jatkokurssilla käydään läpi keskeiset ihmis ja luonnonmaantieteen GIS menetelmät ArcGIS ohjelmistolla.

4 GIS-harjoitusten ohjelma Päivä Maanantai 12.9, 19.9, 26.9, 3.10 ( ) Tiistai 13.9, 20.9, 27.9, 4.10 ( ) Keskiviikko 14.9, 21.9, 27.9, 5.10 ( ) Torstai 15.9, 22.9, 28.9, 6.10 (10 14) Osio Luennointi ja opastus tehtäviin Ryhmä 1 -harjoitukset Ryhmä 2 -harjoitukset Opastusta

5 GIS-harjoitusten ohjelma viikoittain Viikko 37-viikko ( ) Aihe Yleiset kurssiasiat, verkostoanalyysit 38-viikko ( ) Rasteri ja 3D-analyysit 39-viikko ( ) 40-viikko ( ) Jatkuu rasteri ja 3D, tehtävien mallivastauksia Spatiaalinen autokorrelaatio ja GISautomatisointi

6 Viikkotehtävät Viikkotehtävissä opetellaan käyttämään luennoilla esitettyjä ArcMap-työkaluja Jokaisesta tehtäväkokonaisuudesta kirjoitetaan n. ½-sivua (n. 2-sivua / viikko) Kirjallisissa vastauksissa tulee käydä ilmi: Mihin työkaluja / toimintoa voidaan käyttää Mitä työkalu / toiminto tekee Minkälaisia vastauksia tai erityishuomioita saat harjoitustehtävistä Keskeisiä huomioita asetuksien asettamisesta tai analyysityökalusta Kirjallisissa vastaukissa ei tule erotella jokaista yksittäistä tehtävää erikseen! Ainoastaan tehtäväkokonaisuudet! Ei kuvia! Ei taulukoita! Kirjallinen suorite tehtävistä palautettava viimeistään seuraavan viikon maanantaina tulostettuna. Muista laittaa paperiin oma nimi Vaikuttaa 100 % arvosanaan Tarkastuksessa huomioidaan, että on tehnyt tehtävät sekä huomioidaan onko ymmärtänyt ja osannut tehtävät.

7 Muista rekisterifiksi tai default-database määritys Kun olet kirjautunut koneelle, aja C:\-hakemistosta: arcgis_10.3_geodatabase_fiksi.reg Vasta tämän jälkeen käynnistä ArcMap!! Rekisterifiksi on ajettava joka käynnistyskerta uudelleen Voi myös määrittää defaulta-database hakemiston käsin luomalla uuden database-kansion ja asettamalla se default-kansioksi Huom! Tämä vain tarpeellista tehdä yliopiston koneilla!

8 Verkostoanalysointi ja Saavutettavuus

9 Saavutettavuuden määritelmä Saavutettavuus on se mitta, jonka verran maankäytölliset liikennejärjestelmät mahdollistavat yksilöiden (joukon) tai hyödykkeiden päästä toimintoihin tai kohteisiin käyttämällä eri liikennemuotoja tai niiden yhdistelmiä (Geurs & Ritseman van Eck 2001, suomennos: Kotavaara et al. 2012) Saavutettavuudessa on yleensä kyse kahden paikan joko matkallisesta tai ajallisesta etäisyydestä (tie/polku)verkostoa pitkin Toisaalta verkostoon voidaan liittää muuta siihen liittyvää ominaisuustietoa (esim. CO 2 -päästöt), jonka määrä eli ominaisuuden kvantitatiivinen tieto on tarkastelussa kahden pisteen välisessä verkostossa.

10 Saavutettavuus käytännössä Saavutettavuudella on useita soveltamismahdollisuuksia, joista ehkä tunnetuimpia ovat kaupan sekä sairaaloiden ja terveyskeskuksien optimaalisten sijaintien määrittäminen Saavutettavuuslaskennalla voidaan myös määrittää ekosysteemipalveluiden sijaintia suhteessa ihmisten sijaintiin Liikuntapaikkojen sijoittaminen on tullut yhdeksi saavutettavuuslaskentojen soveltamiskohteeksi Käytännössä kyseisiä tutkimusasetelmia mallinnetaan paikkatiedon verkostotyökaluilla (Network Analyst), joista tärkeimmät toiminnot ovat reititys, palvelualueet ja sijoituspaikkaanalyysit

11 Terveydenhuollon saavutettavuus Perusterveydenhuollon Keskussairaalat (20) 24h päivystyspisteet (58) Synnytyssairaalat (30) Kartat: Tiina Huotari

12 Erikoissairaanhoidon saavutettavuus

13 Reititys (haluan luoda optimireitin kahden tai useamman pisteen välille) Kaikissa saavutettavuuslaskennoissa on aina mukana jokin tieto kahden pisteen välisestä reitistä. Näin ollen on suotavaa ymmärtää ensin kuinka reitti muodostuu ennen monimutkaisempia laskentoja Sopivin reitti muodostuu siihen asetetusta impedanssista. Reitti voi olla optimaalisin, jos se on lyhin (impedanssina matka), nopein (impedanssina aika) tai vaikkapa maisema-arvoiltaan miellyttävin (impedanssina maisema) Käytännössä tietokone laskee jokaiseen tieverkon päätepisteeseen impedanssin arvon, jonka pohjalta kone hakee optimaalisimman reitin. (Dijkstran menetelmä) Reititystä voidaan soveltaa maantieteellisen saavutettavuuden määrittämisessä, jossa lasketaan keskiarvoetäisyydet lähtöpisteen ja päätepisteiden välillä. Tosin reititystoiminnolla ei pystytä laskemaan reittejä usean lähtö- ja päätepisteen välillä, vaan se tehdään OD-matrix -toiminnolla.

14 Palvelualueet (Haluan visualisoida palvelualueen laajuuden / selvittää montako ihmistä asuu palvelualueella) Palvelualueella tarkoitetaan jonkin palvelun, toiminnan tai paikkaan sidotun ilmiön impedanssialueet. Sijaintipisteille voidaan määrittää esim. aika-alue (10min). Toisin sanoen, Service Area -toiminto luo alueen, joka on tämän määritellyn ajan sisällä. Pelkkien saavutettavuusalueiden määrittäminen on mielekästä, jos halutaan visualisoida palvelualue tai esimerkiksi laskea ihmisten määrä palvelualueen sisällä. Palvelualueen määrityksessä ei kuitenkaan huomioida lähempänä palvelua olevien ihmisten käyttävän todennäköisimmin palvelua kuin kauempana olevat. Näin ollen palvelualueen määritys ei anna tietoa palvelun käyttöasteesta. Potentiaalinen saavutettavuus laskee palvelun potentiaalisen kävijämäärän perustuen etäisyyden vaikutukseen liikkumiskäyttäytymisessä. Potentiaalisen saavutettavuuden kaava on johdettu monimutkaisempiin tapauksiin, jossa käyttöasteeseen vaikuttaa etäisyyden lisäksi palvelun vetovoimaisuus.

15 Sijoituspaikka (Haluan selvittää, mikä on paras vaihtoehto liikuntapaikalle neljästä vaihtoehdosta) Sijoituspaikka-analyyseillä (Location Allocation) pyritään selvittämään esimerkiksi tietyn palvelun optimaalinen sijoituspaikka. Laskennassa tarvitaan mahdolliset sijoituspaikat (facilities) ja kysyntäpisteet mistä sijoituspaikka tulee saavuttaa (demand points), jotka ovat yleensä väestöpisteitä. Paras mahdollinen sijainti uudelle liikuntapaikalle voidaan määrittää, kun tiedetään kandidaattipisteet sekä asukkaiden määrä YKR:n ruutupisteissä Sijoituspaikka voidaan ratkaista esimerkiksi minimoimalla impedanssi siten, että mahdollisimman monella asukkaalla on mahdollisimman lyhyt matka uuteen uimahalliin. Ratkaisutapana on tässä minimize impedance. Muut ratkaisutavat löytyvät opintoprujusta

16 Verkoston valmistaminen / graafin luonti Graafin luonnissa määritetään yhdistävyydet C C = n i m j Cij C = yhdistävyysmatriisi i = lähtöpiste j = päätepiste n = lähtöpisteiden lukumäärä m = päätepisteiden lukumäärä Cij = yhdistävyys pisteiden välillä (0 = ei ole yhteyttä, 1 = on yhteys) j i A B C D A A C D B C D B

17 Lopuksi Tärkeänä osana verkostoanalyysi ja on itse verkosto, joka luodaan polyline-muotoisesta shape-tiedostosta Tähän liittyen, verkoston rakentaminen ja siihen liitettävien ominaisuuksien laittaminen on yleensä hidasta ja työlästä. Tie ja/tai polkuverkostoihin voidaan liittää todella monipuolisesti erilaisia ominaisuuksia (esim. CO 2 -päästöt) Verkostoanalyysit eivät rajoitu ainoastaan edellä käytyyn kolmeen verkostotoimintoon, vaan analyysityökaluilla on mahdollista etsiä lähin palvelu ja määrittää kohteiden keskinäistä saavutettavuutta. Ymmärrä tutkittava ilmiö ja mieti mihin kysymykseen haluat vastauksen sopivimman laskentatavan löytämiseksi!

18 Lähteitä Ala-Hulkko, T., O. Kotavaara, J. Alahuhta, P. Helle & J. Hjort (2016). Introducing accessibility analysis in mapping cultural ecosystem services. Ecological Indicators 66, Geurs K. & J. Ritsema van Eck (2001). Accessibility measures: review and application. Evalution of accessibility impacts of land-use transport scenariosm and related social and economic impacts. RIVM report. Huotari, T., H. Antikainen, M. Pukkinen & J. Rusanen (2012). Synnytyspäivystyksen ja erikoissairaanhoidon palveluiden saavutettavuus. Sosiaali- ja terveysministeriön raportteja ja muistiota 29 Kotavaara, O., K. Korhonen, M. Miettinen, U. Lehtinen, T. Muilu, J. Juga & J. Rusanen (2014). Lähi- ja luomuruoan saavutettavuus Pohjois-Pohjonmaalla: RuokaGIS-hankkeen loppuraportti. MTT Raportti 152. Määttä-Juntunen, H., H. Antikainen, O. Kotavaara & J. Rusanen (2011). Using GIS tools to estimate CO 2 emissions related to the accessibility of large retail stores in the Oulu region, Finland. Journal of Transport Geography 19, Rodrigue, J-P., C. Comtois & B. Slack (2006). The Geography of Transport Systems. Routledge, New York. 297s. Chen, A., C. Yang, S. Kongsomsaksakul & M. Lee (2007). Network-based Accessibility Measures for Vulnerability Analysis of Degradable Transportation Networks. Networks and Spatial Economics 7,

19 Rasteri- ja 3D-analysointi

20 Rasteridata Yleisempiä ilmiöitä rasteriaineiston esittämisessä ja analysoinnissa ovat jatkuvat pinnat: Luonnonmaantieteelliset muuttujat (korkeus, lämpötila, lumen syvyys, saasteiden pitoisuudet yms.) Rasteriaineistosta analysoitu tieto (lajin levinneisyys, metsän kulkukelpoisuus, lajin leviämisreitit, potentiaalinen saavutettavuus) Vektoriaineistosta analysoitu rasteritieto (interpolointi, vyöhykeanalysointi, tiheyspinnat) Diskreetit pinnat esitetään joissain tapauksissa rasterimuodossa CORINE, maastokartat Joissain tapauksissa tiedon analysointia varten aineisto tulee muuttaa vektoriaineistosta rasteriaineistoksi ArcMap:ssa: toolbox Conversion tool To raster Teoriassa rasteriaineisto käyttää enemmän muistia kuin vektoriaineisto, mutta käytännössä rasteriaineistojen kanssa toimiminen voi olla mielekkäämpää riippuen tapauksesta. Esimerkiksi luonnonmaantieteellisten muuttujien käsittely ja muokkaaminen on mielekkäämpää monena rasterina kuin yhtenä isona taulukko/vektori-tiedostona

21 Heinän siitepölyn esittäminen rasterina

22 Rasterianalyysista Rasterianalysoinnissa ollaan kiinnostuttu tarkastelemaan Kahden tai useamman rasteriarvojen suhteesta Arvojen poikkeamasta suhteessa ympäristöön Rasterin arvoista halutulla alueella Ilmiön tiheydestä rasteripinnalla

23 Rasterien laskenta (Raster calculator) = = = = = = = = = 26 Raster calculator:ssa voidaan laskea monimutkaisiakin yhtälöitä. Esimerkiksi edellä esitetty heinän siitepöly on laskettu kasvillisuus indeksi (EVI, enhanced vegetation index) arvoista lineaarisen regression kaavalla y = α + β 1 x 1 β n x n

24 Arvojen poikkeamat ympäristöstä (Focal statistic / Fill) Y = ( / 8) = ,

25 Rasteriarvot tietyllyllä alueella (Zonal statistic / Tabulate area) Summa: =797 Keskiarvo: summa / 5 = 159,4 yms-tietoja Summa: =123 Keskiarvo: summa / 4 = 30,75 yms-tietoja Rasterien arvot voidaan laskea myös karkeampaan resoluution zonal statistic tai tabulate area toiminnolla. Luonnonmaantieteessä on usein tarpeellista. Zonal statistic = lähtörasterin tilastoarvot karkeammassa resoluutiossa tai halutulla alueella Tabulate area = lähtörasterin arvojen pinta-alat karkeammassa resoluutiossa tai halutulla alueella

26 Tiheyspinnat

27 Tiheyspinnat (point) Kohteiden määrä / pinta-ala = n/a = n/πr 2 500m 7 / π x 0,5 2 = 8,9 kpl/km 2

28 Tiheyspinnat (line) Kohteiden pituus / pinta-ala = d/a = d/πr 2 500m 2,5 / π x 0,5 2 = 3,2 km/km 2 den pituus säteen sisällä 2,5km

29 Tiheyspinnat (Kernel) Pisteiden arvojen summa / pinta-ala = n/a = n/πr 2 500m 0,85 0,95 0,90 0,15 Pisteiden summa = 4,45 4,45 / π x 0,5 2 = 5,6 kpl/km 2 0,45 0,1 0,15 Pisteen arvo m 500 m Rasterin keskipisteen etäisyys pisteeseen

30 Kustannuspinta-analyysit Kuvataan henkilön tai vaikkapa eliön kulkemisen vaikeutta maastossa rasteripinnalla. Voidaan tehdä reitinoptimointia maastossa tai eliön leviämismalleja Kustannus = solun / rasterin kulkemisen vaikeus Laskenta: tutkijan määritelmä kustannuspinta (A) kumulatiivinen kustannuspinta lähtöpisteestä (etäisyys huomioitu) (B) suuntarasteri kohti lähtöpistettä (C) optimaalisin reitti päätepisteeseen (D)

31 Kustannuspinnan laskenta Kaava: γ = x 2 (c 1 + c 2 ) Reitinvalintamahdollisuudet 1-vaiheessa: id 2 id 1 id 2 id 4 id 1 Id 2 id 3 id 1 Id 2 id 3 Id 2 id 1 id 3 Id 2 id 4 id 3 Reitinvalintamahdollisuudet 2-vaiheessa: id 2 id 1 (Pienin kustannus) Id 2 id 3 Id 2 id 1 id 3 Id 2 id 4 Id 2 id 1 id 4 id 1 id 2 c 2 = 2 c 1 = 2 Id 2 id 4 x = 25 Id 2 id 3 id 4 tai Id 2 id 1 id 4 x= 35,36 (sivun pituus) 25 2 (2+2) = 50 0 id 3 id 4 c 2 =3 c 2 = 4 35, = 88, = 75 c 1 =2 3-vaiheessa käydään iteroimalla kaikki loput vaihtoehdot läpi 50 0 c 2 =3 c 2 = = 2 112, ,

32 3D Teknisesti korkeus (z) lisätään xy-koordinaattitietoihin, jolloin saadaan xyz-tietomuoto 3D-esitetään yleensä: Rasterikuvana (oikeat arvot, varjokuva, korostettuna rasterina) Korkeuskäyränä 3D-visualisoinnin sisältävillä ohjelmilla (esim. ArcScene) 3D-analysoinnit ovat: Korkeussumman laskeminen reitillä Rinteen kaltevuuden ja suunta-analyysit Näkyvyysanalyysit Hydrologiset analyysit Perustuvat rasterianalysointiin

33

34 Laserkeilaus (pistepilviaineisto) Laserkeilauksella tuotetaan 3D-tietoa maanpinnasta sekä myös sen yläpuolisesta alueesta (pääasiassa metsistä ja taloista) Tekniikkaa perustuu laserpulssin lähettämiseen, jonka takaisin säteilyn määrää mitataan lentokoneessa olevilla antureilla Käytännössä laserkeilausaineisto tuotetaan lentokoneella MML-toimesta sekä yksityisten yritysten toimesta lennokeilla Laserkeilaustiedosta on tehty tulvariskialuekartoituksia ja puuston määrän analysointia Koska laserkeilausaineisto on todettu löytävän lähes kaikki yksittäiset puut, oletettavaa on myös sen soveltuvan metsän kulkukelpoisuuden määrittämiseksi, jota voidaan käyttää maastonavigoinnin kustannuspinnan luomisessa.

35 LAS-analyysit Arc-ohjelmistossa ei ole juurikaan lasanalysointiin soveltuvia työkaluja RabidLasso-sivustolla on mahdollista ladata las-analyysityökalukansion. Työkalut ovat lisensoituja, mutta niitä voi vapaasti käyttää koulutuksessa ja testaamisessa LAS-analyyseillä voidaan esimerkiksi tuottaa korkeudesta rasteri- tai vektoriaineistoja, jolloin niille soveltuvia tiedon analysointimenetelmät on mahdollista käyttää HUOM! Laserkeilaus tuotetaan hyvin tarkkaa tietoa maasta, mikä mahdollistaa varsin tarkan tiedon tuottamista muilla työkaluilla aineistomuokkauksen jälkeen On tietenkin kiva myös 3D-visualisoida rakennuksia ja maastoa.

36 Lähteitä Lillesand, T.M, R.W. Kiefer & J.W. Chipman (2004). Remote sensing and image interpretation. 5p. s.763. Wiley. O Sullivan, D. & D. Unwin (2010) Geographic Information Analysis. 2. painos, s Hoboken, John Wiley & Sons, Inc. New Jersey. ESRI. About analyzing imagery and raster data < Rabidlasso GmbH. LAStools < Tiede, D., G. Hochleitner & T. Blaschke (2005). A FULL GIS-BASED Workflow For Tree Identification And Tree Crown Delineation Using Laser Scanning. < ArcGIS Pro (2016). Use lidar in ArcGIS Pro. < Etula, H & H. Antikainen (2012). Maaston kulkukelpoisuuden mallintaminen metsäsuunnittelijan näkökulmasta reitinoptimointia varten. Terra 124(1): Ympäristöhallinto. Tulvakartoitus. < FI/Vesi/Tulviin_varautuminen/Tulvariskien_hallinta/Tulvariskien_hallinnan_suun nittelu/tulvakartoitus>

37 Spatiaalinen autokorrelaatio ja geostastiikka

38 Pistejoukkojen tarkastelu Pistejoukkotarkastelun ideana on analysoida, onko pisteet spatiaalisesti hajallaan vai klusteroituneet Mitä pienempi keskiarvoetäisyys pisteiden välillä suhteessa havaintojen pinta-alaan sitä klusteroituneempi on pistejoukko Pistejoukkojen tarkastelussa alueen koko on tärkeä tekijä Yleisellä tasolla voidaan arvioida average neareast neighbor työkalulla Tarkempaa tietoa saadaan Multi-distance spatial cluster analysis työkalulla, joka testaa klusteroitumista usealla eri etäisyydellä

39 Spatiaalinen autokorrelaatio I Toblerin laki ( Maantieteen 1. laki ): Kaikki paikat ovat kytköksissä toisiinsa, mutta läheiset paikat ovat enemmän kytköksissä toisiinsa kuin kaukaiset paikat (Waldo Tobler, 1970) Käytännössä spatiaalisella autokorrelaatiolla mitataan astetta, jolla läheiset ja kaukaiset paikat ovat kytköksissä toisiinsa Tilastollinen testi, jossa huomioidaan etäisyys ja ominaisuuden numereenisen arvon samankaltaisuus. Testin tulos on joko positiivinen, negatiivinen tai nolla kytkös.

40 Spatiaalinen autokorrelaatio II Positiivinen spatiaalinen autokorrelaatio on silloin, kun sijainti ja ilmiön arvojen samankaltaisuus on sama Negatiivinen spatiaalinen autokorrelaatio on silloin, kun läheisten paikkojen ominaisuudet ovat voimakkaasti eriäviä Nolla spatiaalinen autokorrelaatio on silloin, kun ominaisuus ei ole riippuvainen sijainnista

41 Mittakaavan vaikutus Spatiaalisen autokorrelaation arvot ovat riippuvaisia mittakaavasta Negatiivinen spatiaalinen autokorrelaatio Positiivinen spatiaalinen autokorrelaatio Positiivinen spatiaalinen autokorrelaatio voi indikoida väärin valitusta mittakaavasta analyysissä

42 Esimerkki spatiaalisesta autokorrelaatiosta Esimerkkinä: sadearvot 33 mm 27 mm 10 mm 7 mm 21 mm 15 mm 5 mm 5 mm 7 mm 10 mm 9 mm 16 mm 14 mm 20 mm 32 mm 44 mm 23 mm 28 mm Y: sadearvojen poikkeama kahden pisteen välillä Ei spatiaalista autokorrelaatiota Voimakas spatiaalinen autokorrelaatiota Heikko spatiaalinen autokorrelaatio X: etäisyys kahden pisteen välillä

43 Huomioitavaa spatiaalisesta autokorrelaatiosta Voi olla ongelmallinen Tilastotieteeteen analyyseissä, joissa tarvitaan olettamusta toisistaan riippumattomasta havaintoaineistosta Käytännöllinen Mahdollistaa spatiaalisen ennustamisen (esim. tiheysfunktioennustamisen ja spatiaalisen interpoloinnin) Ilman spatiaalista autokorrelaatiota maantiede ei ole sitä, mitä se on nykyään

44 Spatiaalisen autokorrelaation testaamisesta Nolla hypoteesi: Oletuksena on aina ilmiön olevan spatiaalisesti hajallaan Arvot eivät ole riippuvaisia viereisistä arvoista Naapuruston määritys / etäisyyden vaikutus Miten etäisyys oletetaan vaikuttavan ilmiön arvoihin

45 Tapoja mitata spatiaalista autokorrelaatiota Moranin I Perinteinen tapa joka antaa arvot välille -1 ja 1 Incremental spatial autocorrelation Perustuu Moranin I -lausekkeeseen Testaa spatiaalista korrelaatiota useilla eri etäisyyden arvoilla Analyysi kertoo millä etäisyydellä spatiaalinen korrelaatio on voimakkainta Getis-Ord (klusterianalyysi) Arvioi pienten arvojen keskittymät (kylmät arvot) ja suurten arvojen keskittymät (kuumat arvot)

46 painotus painotus painotus Tapoja huomioida etäisyys Fixed distance band Etäisyys painotetaan perustuen naapuruston määrittämiseen. Käyttäjä antaa arvioidun naapurustoetäisyyden. Kaikki naapurusto-ominaisuudet painotetaan samalla tavalla etäisyys Inverse distance Etäisyyden painotus laskee käänteisesti etäisyysarvon kasvaessa etäisyys Zone of indifference Yhdistelmä edellisistä. Määritetään ns. kriittinen etäisyys (sisempi ympyrä), jonka jälkeen painotus putoaa nopeasti etäisyys

47 Geostatistiikka Geostatistiikan tarkoituksena on spatiaalisen autokorrelaation funktion mallintaminen spatiaalista ennustamista varten spatiaalinen ennustaminen: ilmiön arvo on havaittu äärellisessä määrässä tutkimusalueen pisteitä ja näiden havaintojen perusteella arvioidaan, minkälaisia arvoja se voisi saada muissa pisteissä Käsittelee lähinnä spatiaalisesti jatkuvia prosesseja, eli muuttujia, joiden arvo on ainakin periaatteessa määritettävissä missä tahansa tutkimusalueen pisteessä esim. lämpötila, lumen syvyys, maaperän laatu

48 Geostatistiikan historiaa Taustat geologiassa ja kaivosteollisuudessa Perusajatuksen takana Daniel G. Krige, idean jatkokehittäjiä monia muitakin, erityisesti Georges Matheron Geostatistiikkaan perustuva interpolointi = kriging

49 Datan rakennekomponenttien tunnistaminen joku ilmiö Trendikomponentti Spatiaalisesti autokorreloitunut komponentti sijainti Autokorreloimattoman satunnaisvaihtelun komponentti

50 Interpolointimenetelmät Deterministiset menetelmät IDW (Inverse Distance Weighting) Spline Geostatistiset menetelmät Kriging

51 IDW Keskiarvoistava vaikutus, minkä takia interpoloidun pinnan arvojen vaihteluväli on pienempi kuin alkuperäisen aineiston vaihteluväli Lasketaan estimoitavan pisteen (rasterisolun) läheisten havaintopisteiden keskiarvo siten, että lähempiä pisteitä painotetaan enemmän kuin kauempana olevia pisteitä muuttujan arvo sijainti (1- ulotteinen)

52 Spline-interpolointi Paloittaisista splini-funktioista tuotetaan interpoloitu pinta Polynomifunktiot sovitetaan havaintopisteisiin Mahdollisuus säilyttää alkuperäisten arvojen vaihteluväli Topografiset pinnat Spline-interpolointitavat: Regularized (3.asteen polygoni) Tension (2. asteen polygoni, käyttää todellista enemmän pisteitä) z f(x) g(x) x

53 Kriging Perusperiaate: geostatistisia ilmiöitä ei voi mallintaa deterministisesti, vaan stokastisesti (eli mukana on satunnaismuuttuja) Laajasti tutkittu ja kehitetty menetelmä: erilaisia variaatioita on runsaasti Krigingin perusidea käytännössä sama kuin IDWmenetelmässä, mutta etäisyyspainotukset johdetaan geostatistisella analyysillä (spatiaalisen autokorrelaation mallintaminen) sen sijaan että ne vedettäisiin hatusta

54 Lähteitä Childs C. (2004). Interpolating Surfaces in ArcGIS Spatial Analyst. ESRI Education Services. < Johnston, K., J.M. Ver Hoef, K. Krivoruchko & N. Lucas (2001). Using ArcGIS Geostatistical Analyst. GIS by ESRI. Longley P.A., M.F. Goodchild, D.J. Maguire & D.W. Rhind (2005). 4. The Nature of Geographic Data teoksesta Geographic information system and Science 2. painos. < Tobler (1970). A computer movie simulating urban growth in the Detroit region. Economic Geography, vol 46, < pdf>

55 GIS-toimintojen automatisointi

56 Automatisointi Paikkatietotoimintojen automatisointi tulee tarpeelliseksi tapauksissa: Sama analyysi tai muu Arc:n toiminto tehdään useita kertoja Lopputuloksen saamiseksi tehdään useita analyysejä Arc:n analyysimenetelmissä ei ole käytössä toivottua analysointimenetelmää Arc:n analyysimenetelmät eivät tuota täysin toivottua lopputulosta ArcMap:ssa tiedon käsittelyä automatisoidaan: ModelBuilder-lisäosalla Python-skriptillä

57 Model builder Itsenäinen graafinen käyttöliittymä osana ArcMap-ohjelmaa Perusperiaattena on yhdistellä Arc:n analyysitoimintoja esim. slope extract by Mask Focal statistic Vähentää ylimääräisten tiedostojen määrää Ei tarvitse tehdä useaan kertaan valintoja Muita ominaisuuksia: Iteroinnin lisääminen (tehdään sama analyysi usealle tiedostolle tai sarakkeelle, halutuille riveille) Ominaisuuksien hakeminen (Model only tools, tietojen kerääminen, laskeminen yms.) Toisen mallin tai skriptin tuominen malliin Mallin vieminen python-skriptiksi

58 Python-skriptaus Python on yleinen ohjelmointikieli, jolla pystyy tekemään esimerkiksi android-sovelluksia Python on suhteellisen yksinkertainen ohjelmointikieli, mutta ilman mitään ohjelmointikokemusta on vaikeaa lähteä itsenäisesti toteuttamaan skriptausta Perustuu ArcPy-nimisen kirjaston toimintoihin, josta löytyy dokumentointi sivustolta: Python-skriptaus toimii myös ilmaisessa Qgis-ohjelmistossa, jossa paikkatietotoiminnot on koodattu PyQgis-nimiseen kirjastoon. Huom! Arc:n komennot eivät toimi Qgis-alustalla ja toisin päin

59 Perusasioita ohjelmoinnista (Python-komentoja) Tietotyyppi int = kokonaisluku double = liukuluku str = teksti [] = lista Peruskomennot Kirjastojen tuominen import Tiedon määrittäminen ja käsittely pituus = 30 vastaus = 10 * pituus nimi = Kale Tiedon tulostaminen ja kysyntä print ( tulostetteva teksti ) arcpy.addmessage(e) nimi = input( anna nimi ) Tiedosto = arcpy.getparameterastext() Ehtolauseet If nimi = kale : pituus = 200 vastaus = 10 * pituus print vastaus Toistolauseet lista =[amme, vene, virsi] for nimi in lista: print nimi Tässä on vain muutamia esimerkkejä perusasioista. Alkuun pääsee esim. harjoittelemalla ohjelmointiputka.net - sivuston malleilla. Ohjelmoinnista (esim. paikkatiedon automatisoinnista) kiinnostuneiden kannattaa mennä tietojenkäsittelytieteiden kursseille. Yksi hyvä sivuaine geoinformatiikkaan suuntautuville.

60 Lähteitä Chaaban, F., H. Darwishe, Y. Battiau-Quenye, B. Louche, E. Masson, J. El Khattabi & E. Carlier (2012). Modelbuilder and Aerial Photographs to Measure Coastline Retreat and Advance: North of France. Journal of Coastal Research 28:6, Flater, D. & N. Ahmed (2013). Using Python with ArcGIS. Esri International Developer Summit. Palm Springs, CA. < 111&rep=rep1&type=pdf> Sherman, G. (2014). The PyQGIS Programmer s Guide: Extending QGIS 2.x with python. Locate Press LLC Pimpler, E. (2013). Programming ArcGIS 10.1 with Python Cookbook Jennings, N. (2011). A Python Primer for ArcGIS. CreateSpace. ESRI (2016). What is ModelBuilder. < what-is-modelbuilder.htm>