Koekalastus on keskeinen menetelmä kalakantojen tilan arvioinnissa sekä vesien ekologisen tilan seurannassa. Siinä käytetään standardoituja kalastusmenetelmiä, kuten monikokoisilla verkoilla tehtävää verkkokoekalastusta ja virtavesissä sovellettavaa sähkökoekalastusta. Koekalastuksen tavoitteena on kerätä vertailukelpoista tietoa kalalajien runsaudesta, lajisuhteista, biomassasta ja ikärakenteesta.

Luonnonvarakeskus (LUKE) ylläpitää kansallista koekalastusrekisteriä (Kokare), joka sisältää havaintoaineistoja järvistä, virtavesistä ja rannikkoalueilta eri puolilta Suomea 1990-luvun lopulta lähtien. Rekisteriin sisältyy tietoa muun muassa koekalastuspaikoista, saalislajeista, ympäristöolosuhteista ja käytetyistä menetelmistä. Kokare palvelee niin tutkimusta, kalatalouden suunnittelua kuin viranomaisvalvontaakin.

Aiemmin nämä tiedot on tallennettu paperilomakkeille ja selainlomakkeille, mikä oli aikaa vievä ja virheille altis menetelmä. Viime keväänä pääsimme mukaan projektiin, jossa kehitettiin QField-mobiilisovellukseen pilotointityötila koekalastusrekisterin havaintojen keräämistä varten. Tämä työtila tehostaa ja tarkentaa havaintotietojen keruuta maastossa. QField mahdollistaa tiedonkeruun suoraan maastossa mobiililaitteilla, jolloin manuaalinen tietojen syöttö vähenee ja tiedonkeruu nopeutuu.

QField mahdollistaa tiedonkeruun suoraan maastossa

Gispo suunnitteli LUKEn tarpeisiin sopivan QGIS-projektin ja siihen liittyvän QField-työtilan, joka sisältää lomakenäkymät havaintopaikkojen, koekalastusjaksojen, kalasaaliin sekä ympäristöolosuhteiden kuten sään ja vedenlaadun syöttämiseen.

QFieldin käytöstä on useita hyötyjä:

• Virheiden väheneminen: Tiedot tallennetaan suoraan kentällä, mikä poistaa manuaalisen siirron tarpeen.
  
• Aika- ja paikkaleimat: Jokainen havainto tallentuu oikeaan paikkaan ja aikaan.
  
• Käytön helppous: Selkeät lomakenäkymät helpottavat tietojen syöttämistä maasto-olosuhteissa.
  
• Parempi tiedonhallinta: Kaikki tiedot kerätään yhteen paikkaan yhtenäisessä muodossa.
  
• Ajansäästö: Reaaliaikainen tiedonsiirto ja digitaalinen tallennus vähentävät manuaalista työtä ja nopeuttavat prosessia.
  
• Vaivattomuus: Tutkijat voivat kerätä tietoa suoraan mobiililaitteilla ilman paperilomakkeita tai erillisiä taulukoita, mikä vähentää logistisia haasteita.
  
• Joustavuus: QField-projektia on helppo jakaa ulkopuolisille muille käyttäjille kuten konsulteille.
  

QField-työtila modernisoi koekalastustietojen keruuta ja tehostaa tiedonkeruuprosesseja avoimen lähdekoodin välineillä. Se auttaa asiantuntijoita säästämään aikaa ja vaivaa sekä edistää luonnonvarojen kestävää hallintaa.

Kenttätyö modernisoituu

LUKEn koekalastushavaintojen QField-työtila on hyvä esimerkki siitä, miten tutkimus- ja viranomaisorganisaatiot voivat tehostaa tiedonkeruuprosessejaan avoimen lähdekoodin välineillä. Meille on ilo olla mukana rakentamassa ratkaisuja, jotka helpottavat asiantuntijoiden arkea ja edistävät luonnonvarojen kestävää hallintaa.

Kuntien ja kaupunkien rooli liikenteenohjauslaitteiden tiedonhallinnassa on siirtynyt ylläpidollisesta tehtävästä strategisen infrahallinnan ytimeen. Liikennemerkkitietojen keruu ja ajantasainen ylläpito ovat välttämättömiä paitsi liikenneturvallisuuden ja yhdyskuntasuunnittelun myös valtiollisten ilmoitusvelvoitteiden vuoksi.

Niin sanotusti “uutena tieliikennelakina” (729/2018) tunnettu laki asettaa tienpitäjille, mukaan lukien kunnille, velvollisuuden ilmoittaa tiedot liikenteenohjauslaitteista (kuten liikennemerkeistä, ajoratamaalauksista ja liikennevaloista) Väyläviraston ylläpitämään Digiroad-järjestelmään. Tämä ilmoitusvelvollisuus on keskeinen osa kattavan kansallisen tie- ja katuverkon tietopohjan luomista.

On myös huomattava, että kattava ja luotettava liikenteenohjausdata edustaa nykypäivänä kriittiseen infrastruktuuriin liittyvää tietoa. Sen eheä, ajantasainen ja kansallisissa järjestelmissä säilytetty hallinta on olennaista yhteiskunnan kyberturvallisuuden ja toimintakyvyn turvaamiseksi häiriötilanteissa.

Tiedonhallinnan tekninen perusta: paikkatietokannan ja tietovirtojen merkitys

Tehokas tiedonhallinta edellyttää, että kunta pystyy jakamaan ja hyödyntämään liikennemerkkitietoa sisäisesti useiden eri sidosryhmien ja sovellusten kesken. Tämän mahdollistamiseksi teknisenä perustana toimii monikäyttäjäprosessit mahdollistava paikkatietokanta (tyypillisesti PostgreSQL/PostGIS), joka tarjoaa keskitetyn, eheän ja usein myös versioidun tiedonlähteen.

Gispo on erikoistunut kehittämään ja toteuttamaan juuri tällaisia kokonaisvaltaisia, End-to-End-ratkaisuja. Kokemuksemme esimerkiksi Tampereen kaupungin liikenteenohjauslaitteiden tiedonhallinnan kehitystyöstä on konkretisoinut tätä osaamista.

Tampereen liikennemerkkirekisterin tiedonkeruuta kehittämässä

Tampereen kaupunki on kehittänyt liikennemerkkirekisterinsä tiedonhallintaa usean toimittajan yhteistyönä avoimen lähdekoodin ohjelmistoperiaattein. Tämä lähestymistapa on taannut kaupungille joustavuuden sekä mahdollistanut räätälöidyn ja tarvelähtöisen ratkaisun kehittämisen.

Gispo on osallistunut prosessin kehittämiseen viimeisimmässä vaiheessa, jossa tiedon editointimahdollisuudet tuotiin maasto-olosuhteisiin QField-mobiilisovelluksen avulla. Liikennemerkkitietojen maastotiedonkeruuprosessi on rakennettu Tampereella niin ikään avoimeen lähdekoodiin perustuvan QFieldCloud-teknologian päälle. QFieldCloud on QField-prosessien hallintaan tarkoitettu pilvipalvelu, jonka avulla voi määrittää ja hallita käyttäjiä, rooleja, tietoturvaa ja datan synkronointia. Tämän arkkitehtuurin avulla Tampere saa käyttöönsä niin maastossa kuin toimistolla eheän ja ajantasaisen tiedon suoraan keskitetyn paikkatietokannan kautta.

Tämänlaiset tiedonhallintaratkaisut varmistaa, että kunnat pystyvät paitsi täyttämään lainsäädännön vaatimukset, myös saavuttamaan operatiivista tehokkuutta ja hallitsemaan koko tietoaineistoaan strategisesti.

Strategiset tietovaatimukset ja Digiroadin tekniset reunaehdot

Liikennemerkkitietojen hallinnassa pelkkä nykytilanteen kuvaaminen ei riitä. Strategisen infrahallinnan ja riskienhallinnan näkökulmasta tietovaatimukset ovat laajat ja useimmiten kaupunkien omat tarpeet ylittävät Digiroadin minimitason.

1. Hallinnollisen historian varmistaminen (versiointi)

Strategisista vaatimuksista esimerkkinä versiointi. Vaikka liikennemerkkien historian versionhallinta ei ole suora lakisääteinen Digiroad-vaatimus, se on oikeudellisen riskienhallinnan ja hyvän hallintotavan kannalta tärkeä ominaisuus. Järjestelmän on kyettävä tallentamaan liikennemerkin historia niin, että takautuvasti tiedetään milloin ja minkälainen merkki on ollut voimassa tietyllä paikalla. Tämä on kriittistä mm. onnettomuusselvityksissä.

2. Digiroad-tietovaatimuksien täyttäminen

Lakisääteinen ilmoitusvelvollisuus edellyttää tiedon toimittamista Väyläviraston määrittämässä muodossa (esimerkiksi XML/GML- tai taulukkomuodossa) ja viraston määrittämän tietomallin mukaisesti. Digiroad edellyttää tarkkaa tietoa liikennemerkeistä mm. seuraavien vaatimuksien osalta:

Digiroad-ilmoitusvelvoituksien täyttäminen vaatii tiedon siirtoa kansallisiin järjestelmiin. Tähän on eri tapoja:

• Massatoimitukset (CSV/Excel): Väylävirasto tarjoaa kunnille massatoimituksiin CSV/Excel-pohjia. Nykyaikaisessa paikkatietokannassa (kuten PostGIS) on tehokasta luoda ja päivittää tällaiset koontinäkymät automatisoidusti suoraan kerätystä tiedosta.
• Tulevaisuuden kuntarajapinta (Infra-O-yhteensopiva): Digiroad-ohjelmassa kehitetään Infra-O-yhteensopivaa kuntarajapintaa, joka mahdollistaa automaattisemman tiedonvaihdon. Rajapinnan kehitystyö on kesken, ja sen valmistumisaikatauluun vaikuttaa suoraan Digiroad-palvelun operointivastuun siirtyminen lakimuutoksen myötä Väylävirastolta Liikenteenohjausyhtiö Fintraffic Oy:lle. On mahdollista, että tähän työhön liittyy rahoitusta myös avoimen lähdekoodin työkaluille (kuten Infra-O Open QGIS-lisäosalle), mikä helpottaisi kuntien rajapintojen hyödyntämistä.

3. Kunnossapidon ja omaisuudenhallinnan tieto

Digiroadin tietomalli mahdollistaa myös kuntien oman infrapääoman hallinnan kannalta kriittisten tietojen keruun, vaikka ne olisivat vapaavalintaisia. Näitä ovat esimerkiksi:

Nämä tiedot, kuten yleinen kuntoluokka, kalvon tyyppi ja arvioitu jäljellä oleva käyttöikä, eivät ainoastaan tue kunnan strategista omaisuudenhallintaa, vaan mahdollistavat myös sen, että kunnossapidon ja yhdyskuntasuunnittelun toimet voidaan kohdentaa tehokkaasti juuri niihin kohteisiin, jotka ovat liikenneturvallisuuden kannalta kriittisimmät.

Siirry manuaalisesta työstä automatisoituun infrahallintaan

Liikennemerkkitietojen hallinta on strateginen investointi, joka edellyttää teknisesti kestävää arkkitehtuuria. Kuten edellä kuvattiin, haasteena on yhdistää tehokas mobiilitiedonkeruu, kriittisen historian (versioinnin) säilytys sekä lakisääteisen Digiroad-ilmoituksen tekniset reunaehdot.

Me Gispollaa emme tarjoa vain yksittäistä ohjelmistoa, vaan otamme haltuun koko tietovirran alusta loppuun. Voimme rakentaa modernin monikäyttäjäpaikkatietokannan (PostGIS), joka mahdollistaa eheän ja ajantasaisen tiedon hallinnan. Varmistamme tietovirtojen sujuvuuden mobiilikeruusta (QField) pilvipalveluun (QFieldCloud) ja sieltä keskitettyyn tietokantaan.

Älä anna monimutkaisten tietovaatimusten hidastaa kunnan infrahallintaa. Ota yhteyttä ja siirry manuaalisista prosesseista moderniin, tietovirrat hallitsevaan paikkatietoratkaisuun.

QField on mobiilisovellus, jonka avulla voidaan kerätä ja päivittää paikkatietoa kentällä. Kun tiedon keräämiseen nähdään se vaiva, että sen vuoksi lähdetään maastoon, tieto myös todennäköisesti halutaan tallentaa ja säilöä niin, että se on hyödynnettävissä myöhemmin. PostgreSQL tietokanta PostGIS laajennuksella (joku saattaa puhua myös PostGIS-tietokannasta) on tähän tarkoitukseen erinomainen vaihtoehto.

Tieto siis kerätään QFieldillä, se tallennetaan tietokantaan ja sitä analysoidaan ja ylläpidetään  QGISillä. Kun tietoa kerätään ja päivitetään QFieldillä, tarvitaan tapa siirtää kerätty tieto tietokantaan. Tähän on periaatteessa neljä, käytännössä kolme toteutustapaa: 

• tiedoston siirto “manuaalisesti” (kaapelilla tai muuten tiedostonhallinnan kautta)
• suora tietokantayhteys
• WFS-T -rajapinta
• QFieldCloud pilvipalvelin

Tarkastellaan näitä vaihtoehtoja seuraavaksi tarkemmin.

Tiedoston siirto manuaalisesti

Tämä tapa on otettavissa käyttöön nopeasti ilman erityisiä pystytyksiä ja asennuksia. Parhaiten tämä menetelmä toimii, jos tiedon kerääjän ei tarvitse synkronoida tietoa tietokannasta, vaan riittää, että kerätty tieto toimitetaan eteenpäin henkilölle, joka vastaa tiedon tallentamisesta tietokantaan. Työn kulku olisi siis seuraava:

• QField projektin luominen (ja toimittaminen tiedon kerääjälle)
• Tiedon keräys maastossa
• Projektikansion toimittaminen takaisin sen luojalle
• Projektin synkronointi QGISissä ja tiedon vienti tietokantaan.

Manuaalinen siirto edellyttää käyttäjältä enemmän osaamista sekä QGISin ja QFieldin perusteissa että yleisesti tietokoneen käyttötaitoa tiedostojen hallinnassa. Huonona puolena manuaalisessa siirrossa on lisäksi, että jos projektia pitää vuorotellen siirrellä laitteeseen ja sieltä pois, versioiden hallinnasta tulee nopeasti hankalaa. 

Manuaalisen siirron etuja  ovat, että se mahdollistaa tiedon keruun ilman verkkoyhteyttä ja on otettavissa käyttöön nopeasti.

Suora tietokantayhteys

Tämä tapa on neljästä mahdollisesta se ei-suositeltava. Tämä tapa edellyttäisi PostgreSQL-tietokannan avaamista verkkoon, mikä ei ole millään tavalla suositeltava toimintatapa. QField-projektiin on kuitenkin mahdollista määrittää suora tietokantayhteys, jos tietokanta on avoimena saatavilla.  Tällöin maastossa kerättävät tiedot päivittyisivät suoraan tietokantaan. Näin toimittaessa tarvitaan koko ajan verkkoyhteys. 

WFS-T rajapinta

Kun yhteys mobiililaitteesta tietokantaan tehdään WFS-T rajapinnan avulla, tietoturva on paremmalla tolalla kuin suorassa tietokantayhteydessä, mutta on huomioitava, että tietokannan käyttäjätunnus ja salasana tallentuvat projektitiedostoon salaamattomina. Rajapinta edellyttää myös jatkuvaa nettiyhteyttä, jotta tietojen tallentaminen onnistuu.  Toteutukseltaan tämä ratkaisu on monimutkaisempi, sillä se edellyttää palvelinohjelmiston (esim. GeoServer), jonka avulla rajapinta luodaan. 

Jos kentältä on tarkoitus kerätä valokuvia kohteista, WFS-T-rajapintayhteys ei mahdollista valokuvien automaattista siirtymistä palvelimelle, vaan kuvat tallentuvat mobiililaitteelle ja niiden siirtäminen pitää hoitaa erikseen. Lisäksi jos tietokanta on tietorakenteeltaan monimutkaisempi ja sisältää esimerkiksi paljon relaatioita ja triggereitä, niin palvelinohjelmisto ja WFS-T ei välttämättä selviydy näistä.

QFieldCloud -pilvipalvelu

Pilvipalvelu mahdollistaa tiedon siirtämisen nopeasti nappia painamalla QFieldistä pilven kautta tietokantaan. Käytännössä toteutusvaihtoehtoja on kaksi, palvelun voi ostaa OPENGIS.ch:lta tai pystyttää oman QFieldCloud palvelimen. Valmiina palveluna ostettuna käyttöönotto on nopeaa ja kätevää. Jos kuitenkin haluaa itse hallita omaa pilvipalveluaan ja sitä, missä tietoja säilytetään, on oman QFieldCloud palvelimen pystyttäminen tarpeellinen vaihtoehto. 

QFieldCloudin ollessa käytössä verkkoyhteyttä tarvitaan projektin lataamiseen ja synkronointiin, mutta itse tiedonkeruu maastossa voi tapahtua ilman yhteyttä.

Tapaus Tampere ja vieraslajit

Tiedon siirtymistä QFieldistää tietokantaan pääsimme pohtimaan ja toteuttamaan yhdessä Tampereen kaupungin kanssa. Tampereen ympäristönsuojelulla oli tarve selkeyttää ja tehostaa vieraslajihavaintoihin ja vieraslajien torjuntaan liittyvien tietojen keräystä ja ylläpitoa.  Kentällä tehtävää tiedon keruuta ja päivitystä varten valittiin uutena työkaluna mukaan QField, tiedon käsittelyssä käytössä oli jo QGIS ja tallennuspaikkana PostgreSQL-tietokanta. 

Tampereella Ympäristönsuojelu vastaa vieraslajeihin liittyvistä tiedoista ja niiden ylläpidosta. Tietoa vieraslajiesiintymistä ja -havainnoista tulee kuitenkin monesta lähteestä. Tampereen Infra Oy tekee paljon vieraslajitorjuntoja ja torjuntatöiden ja muiden töiden yhteydessä kirjaa tehtyjen torjuntatoimenpiteiden lisäksi myös havaintotietoja vieraslajeista. 

Tiedonsiirron menetelmää valittaessa keskeisessä roolissa oli vieraslajeihin keskeisesti liittyvät valokuvat. Kentällä pitää pystyä ottamaan kuvia vieraslajeista ja liittämään ne osaksi havaintotietoa. Vieraslajien torjuntatoimenpiteitä tehdessä otetaan myös kuvia ennen ja jälkeen toimenpiteen.  Lisäksi käyttäjien on tarpeen nähdä maastossa muiden ottamia kuvia. Tämä helpottaa esimerkiksi torjuttavan kohteen löytämistä.

Tampereen kaupunki otti käyttöön oman QFieldCloud -palvelimen, jota vieraslajiprojekti pääsi ensimmäisenä kokeilemaan ja käyttämään.  Käyttäjät kirjautuvat QFieldillä QFieldCloudiin, lataavat vieraslaji-projektin sieltä ja pääsevät sen jälkeen merkitsemään havaintoja ja torjuntoja sekä liittämään niihin ottamiaan kuvia. Vieraslajitiedot päivittyvät QFieldCloudin kautta tietokantaan ja kuvat tallentuvat palvelimelle.  Haasteena on, että QFieldCloud tahtoo pakata kaikki valokuvat mukaan projektitiedostoon, jonka koko paisuu varsin suureksi. Projektimme jälkeen QFieldCloudiin on tullut uusi ominaisuus, joka mahdollistaa kuvien lataamisen vasta kun käyttäjä tahtoo sellaista katsoa.  QField ja QfieldCloud kehittyvät siis koko ajan ja onkin mielenkiintoista seurata, mitä mahdollisuuksia uudet versiot tarjoavat käyttäjille.

Olemme olleet mukana tekemässä Autoliitolle sekä liitolle palveluita tarjoavalle AL-Palvelut Oy:lle monenlaisia paikkatietoprojekteja. Autoliitto on  yksityisautoilijoiden palvelu-, etu- ja harrastusjärjestö, joka on perustettu 1919. Autoliitto tarjoaa jäsenistölleen autoiluun liittyviä etuja ja palveluita, esimerkiksi tiepalvelun ja jäsenlehden. AL-palvelut Oy puolestaan tuottaa Autoliitolle erilaisia palveluita tarjoten esimerkiksi hinauspalveluita.

Gispon ja Autoliiton yhteistyö alkoi jo monta vuotta sitten karttavisualisointien merkeissä. Tällöin teimme Autoliiton datan pohjalta näyttäviä karttoja, joita voitiin käyttää Autoliitossa tiedotuksessa, asiakaskäytössä ja sisäisesti.

Yhteistyö jatkui vuonna 2024, kun AL-Palveluille tuli ajankohtaiseksi reittilaskentajärjestelmän kilpailuttaminen. Autoliiton jäsenilleen tarjoama tiepalvelu vastaa vuosittain kymmeniin tuhansiin avunpyyntöihin tien päältä, ja lähimmän hinausliikkeen ja korjaamon löytäminen on olennaista palvelun toteuttamiseksi. Jotta apu saadaan nopeasti ja tehokkaasti perille, hyödynnetään järjestelmässä reittilaskentaa.

AL-Palvelut pyysi Gispolta reitityspalvelun, jonka toteutimme GraphHopperilla. Palvelu on ollut toiminnassa loppuvuodesta 2024 ja on käytössä päivittäin Autoliiton operatiivisessa toiminnassa.

Reittilaskenta käytännössä

Reittilaskentapalvelun vaihtaminen toiseen kävi hyvinkin kivuttomasti. Autoliitolla on käytössä oma järjestelmä, johon kirjataan asiakkailta saapuneet vikapuhelut ja -yhteydenotot. Palvelua käyttävät operaattorit kirjaavat asiakkaan autoon tulleen vian, asiakkaan sijainnin ja asiakkaan sijaintia lähimmät hinausliikkeet, joista olisi mahdollista saada apua tien päälle. Juuri tähän viimeisimpään tehtävään tarvitaan reittilaskentaa: Gispon ylläpitämä avoimen lähdekoodin GraphHopper-työkalu hoitaa etäisyyksien laskennan Suomen tieverkkoa pitkin.

Olemme aiemmin käyttäneet GraphHopperia koulujen saavutettavuuslaskentaan, mutta rajapinta toimii muuhunkin käyttöön. GraphHopperin avulla voidaan tehdä 

• reittilaskentaa
• reititystä
• reittioptimointia
• geokoodausta (sijainnin haku osoitteen perusteella)
• matriiseja matka-ajasta / -matkasta
• GPX-tiedostojen tuomista kartalle tieverkkoon ja 
• klusteroituja ryhmiä yksittäisistä datapisteistä haluttujen rajoitusten puitteissa (kuinka monta pistettä per ryhmä / kuinka kaukana voivat olla toisistaan ym.) 

Kaikki GraphHopperin laskenta pohjautuu OpenStreetMapin tieverkkoaineistoon.

Käytännössä AL-Palveluiden järjestelmä lähettää kyselyitä Gispon ylläpitämään reititysrajapintaan, joka palauttaa vastaukset JSON-formaatissa. Autoliiton kehittäjät muokkasivat hieman omaa ohjelmistoaan, jotta se osaa käsitellä GraphHopperin sille tarjoamaa formaattia, ja ohjelmiston tarjoaman hyvän dokumentaation ansiosta työ sujui sutjakkaasti.

Rajapinta on ollut AL-Palveluilla käytössä lokakuusta lähtien ja yrityksen toimitusjohtaja Ilkka Lehtinen on ollut hyvin tyytyväinen. Rajapinta on toiminut halutulla tavalla ja vaihtamalla reitityspalvelun toimittaja Gispoon on jo nyt saavutettu merkittäviä säästöjä.

“Autoliitto ja AL-palvelut Oy tarvitsevat toiminnassaan luotettavaa perusratkaisua reittikilometrien laskentaan palvelutapauksissamme. Vuosittain avustamme järjestelmämme avulla n. 100 000 tienkäyttäjää eri tyyppisissä tilanteissa ja paikoissa. Kokemus on osoittanut meille vuosien varrella että globaalien pilvitarjoajien pay-as-you -go mallit eivät palvele meitä kovin kustannustehokkaasti. Tähän haasteeseen kaipasimme asiantuntija-apua. Gispon tiimi tuotti meille ratkaisun, joka istuu tarpeeseemme täydellisesti ja toimii erittäin kustannustehokkaasti arjessamme.”

Ilkka Lehtinen, toimitusjohtaja AL-Palvelut Oy

Reitityspalvelun ylläpitoon kuuluvat tietenkin ohjelmiston ja tieverkkoaineiston päivittämiset, palvelun monitorointi, statuspalaverit asiakkaan kanssa, Gispon ylläpitoprotokollan mukainen dokumentaatio ja instanssin varmuuskopiointi. Rajapinnasta on tehty myös kehittäjiä varten testausinstanssi, joka on tuotantorajapinnan tavoin suojattu ulkopuolisilta käyttäjiltä.

Datavisualisointi ja interaktiivinen kartta

Reitityspalvelun ylläpidon lisäksi olemme päässet tekemään AL-Palveluille viimeksi kuluneen vuoden aikana muitakin paikkatietotöitä. Loppuvuodesta 2024 teimme interaktiivisen, nettisivuille upotettavan kartan tiepalvelupiireistä ja niiden päivystysnumeroista. Tänä vuonna tuotimme Kepler.gl-ohjelmistolla datavisualisointeja vuoden 2024 tapauksista.

Vanha kunnon karttapohjainen datavisualisointi paljastaa isosta Excel-tiedostosta yllättävän paljon. Uusi näkökulma aineistoon oli hyödyllinen paitsi AL-Palveluille myös heidän sidosryhmilleen ja asiakkailleen. Kun tuhansia rivejä summataan vaikkapa heatmapiin, saadaan näkyviin, miten ilmiöt sijoittuvat suhteessa toisiinsa, ja kun Kepler ja aineisto vielä mahdollistavat aikasarjan tekemisen, nähdään vaihtelut eri ilmiöiden esiintymisessä eri kuukausina ja jopa vuorokaudenaikoina.

”Kepler on aivan loistava löytö meille. Olimme tuskailleet ja haparoineet eri tyyppisten visualisointimahdollisuuksien parissa pitkään. Tarpeemme ovat aika nopeasti vaihtuvia ja Keplerin tuoma yksinkertaisuus ja helppokäyttöisyys on juuri sitä mitä kaipasimme. Oppimiskäyrä on vain jokusen tunnin siihen, että saamme aikaan hyvää tarkoituksenmukaista visualisointia.

Ilkka Lehtinen, toimitusjohtaja AL-Palvelut Oy

Me Gispolla haluamme olla asiakkaidemme tukena kaikissa paikkatietopulmissa. Tätä tarkoitusta varten meillä on tukipalvelu, jonka kautta asiantuntijamme vastaavat päivän vasteajalla, yleensä jo alle kahdessa tunnissa. Kaikille jatkuva tukipalvelusopimus ei kuitenkaan ole tarpeen, vaan kertaluontoinen apu riittää. Joskus kertaluontoisen tuen tarve on hyvin kiireellinen ja siksi tarjonnassamme on myös palvelu nimeltä SOS-tuki. SOS-tuen myötä asiantuntijamme auttaa juuri käsillä olevassa ongelmassa yksilöllisesti asiakasta kuunnellen.

Tänä keväänä Joensuun kaupungin viherrakentamisen työnjohtaja Heidi Keskitalo oli paikkatietotuen tarpeessa ja kääntyi Gispon puoleen:

Työskentelen puistojenhoitoyksikössä ja talvisin, kun rakentamista ja siihen liittyviä tehtäviä on vähemmän, teen karttoja kaupungin viheralueiden hoidosta. Aikaisemmin kartat väritettiin käsin, mutta halusimme siirtyä nykypäivään ja lähdimme etsimään ohjelmaa, joka palvelisi meitä tässä asiassa parhaiten. Tällä tavalla löytyi QGIS, joka on osoittautunut erittäin hyväksi ohjelmaksi. 

Alkuperäisenä ajatuksena oli tehdä karttoja, joista selviää nurmenleikkuualueet. Kun QGIS tuli tutummaksi, aloin kartoittamaan sen avulla muitakin kohteita, kuten murskaus- ja hiekanpoistoalueita, roskisten määrää yms. Teen ohjelman avulla nykyisin myös rakennuskohteideni liikennesuunnitelmat ja uusia projekteja näyttäisi olevan edelleen tulossa!

QGIS on monipuolinen ohjelma. Jopa niin monipuolinen, että sen haltuunotto voi olla aika työlästä näppärämmällekin tietokonenikkarille, saatikka sitten minunlaiselleni tavan tallaajalle. SOS-tuen ansiosta sain loistavia neuvoja työni helpottamiseksi asioissa, jotka olin aikaisemmin tehnyt vaikeamman kautta. Tällaisia neuvoja tuli paljon erityisesti alueiden piirtämiseen ja muokkaamiseen liittyen. Sain myös apua alueiden mittaamiseen ja karttojen taittoon. Ohjelman avulla saan nyt laskettua näppärästi leikattavat nurmipinta-alat ja vaikkapa erilaisten roskisten määrät. 

Aina kaikki ei toimi niin kuin pitäisi ja erityisesti tällaisissa tilanteissa SOS-tuki on erittäin toimiva ratkaisu. Minun kohdallani suurin ongelma palvelua käyttäessäni oli, että tason pinta-ala ei päivittynyt oikein, vaikka kaava olikin oikein kirjoitettu. Itse en olisi osannut asialle tehdä mitään ja mikäli en olisi saanut tilanteeseen apua, olisi ohjelman käyttö todennäköisesti ainakin vähentynyt, jollei kokonaan loppunut. 

Tiivistettynä: Sain tuen avulla ongelmani ratkaistua ja erittäin tervetulleena lisänä sain myös tärkeitä neuvoja, joita en edes osannut pyytää!

SOS-tuki oli minulle toimivin ratkaisu, sillä avuntarpeeni on ajoittaista, joten ympärivuotisen palvelun ostamiselle ei ollut tarvetta. Yhteydenpito oli helppoa, sain apua heti kun sitä tarvitsin ja omalle osaamistasolleni sopivasti räätälöitynä. 

Yhteydenoton jälkeen jäi luottavainen olo, että nyt tämä taas onnistuu – ja on kyllä onnistunutkin!
– Heidi Keskitalo

Lue lisää Gispon tukipalveluista täällä ja tilaa omasi.

Helsingin Esplanadilla kolme LiDAR-valotutkaa on tarkkaillut liikennettä marraskuusta 2023 elokuuhun 2024. Datan keräämisen on tehnyt Flow Analytics ja aineisto on lisäksi ladattavissa (edellyttää tunnusten luomista): https://flow-portal.com/.  Tuotettua dataa on paljon, ja enää puuttui työkalu sen analysointiin. 

Forum Virium Helsingin kanssa teimme projektin, jonka tavoitteena oli kehittää työkalu LiDAR-tutkilla kerätyn liikennedatan analysointiin sekä tehdä pieni analyysi tästä kokeellisesta datasta.  Työkalun loppukäyttäjinä tulisi olemaan Helsingin kaupungin liikennetutkijat.  LiDAR-tutkat mahdollistavat laajemman liikennedatan keräämisen kuin perinteisemmät liikennelaskentamenetelmät, joten niiden käytön voi olettaa lisääntyvän ja siten niiden tuottaman datan analysointiin soveltuvalle työkalullekin on tarvetta.

Analyysityökalu päätettiin kehittää QGIS-lisäosaksi, joka sai nimen FVH-3T (Forum Virium Helsinki – Traffic Trajectory Toolkit). Lisäosa muodostuu parista painikkeesta ja kolmesta QGIS-prosessointialgoritmista, ja sen käyttö onkin siten hyvin yksinkertaista: Aluksi käyttäjä tuo tutkittavan pistetason QGISiin ja luo tyhjän portti- ja aluetason lisäosien työkalupalkin painikkeilla. Seuraavaksi käyttäjä piirtää portti- ja aluekohteita niihin sijainteihin, joissa hän haluaa tutkia liikennettä. 

Kun portti- ja aluekohteet on piirretty, on aika suorittaa prosessointialgoritmi. FVH-3T -lisäosassa on näitä kolme: kaksi on varsinaista liikennelaskentaa varten ja kolmatta voidaan käyttää, kun halutaan exportoida porttien laskemia tietoja JSON-muotoon. Ennen laskennan suorittamista kahdessa “Count trajectories” -prosessointialgoritmissa käyttäjä voi asettaa laskennan ajanjakson sekä kulkutapaluokan. QGIS-lisäosan prosessointialgoritmin ajaminen muodostaa pistedatasta liikeratoja eli trajektoreja ja laskee sekä näille että piirretyille porteille ja alueille liikkumiseen liittyviä tietoja. Prosessointialgoritmi voidaan suorittaa yksittäisajona halutulle ajanjaksolle tai jakaa se pienempiin aikasarjoihin käyttäen QGISin eräajo-ominaisuutta.

Kuten edellä todettiin, prosessointialgoritmin ajaminen piirtää tarkasteltavan aikavälin pistedatasta liikeratoja; suorittaessa liikennelaskentaa alueilla, prosessointialgoritmi muodostaa trajektorit vain alueiden sisällä olevista pisteistä, kun taas porttien prosessointialgoritmia käytettäessä trajektorit piirretään kaikille valitun kulkutapaluokan pisteille kyseisellä aikavälillä.

Trajektoreille lasketaan niiden pituus ja ajallinen kesto sekä keskimääräinen ja maksiminopeus. Jokaiselle käyttäjän piirtämälle alueelle lasketaan sen leikkaavien liikeratojen lukumäärä sekä niiden keskimääräinen nopeus. Näin voidaan tarkastella esimerkiksi risteyksen ruuhkautumista. Porteille lasketaan puolestaan ne leikkaavien trajektorien lukumäärä per suunta sekä leikkaavien trajektorien keskimääräinen hetkellinen nopeus ja kiihtyvyys. 

FVH-3T QGIS-lisäosaa voidaan käyttää mm. liikenteen sujuvuuden analysoimiseen yleisellä tasolla sekä tarkempaan yksittäisten liikkujien tarkasteluun. Trajektorien avulla voidaan esimerkiksi tarkastella kuinka tunnollisesti jalankulkijat käyttävät suojateitä vai ylittääkö moni ajotien väärästä kohdasta. Vastaavasti trajektoreista voidaan analysoida käyttävätkö pyöräilijät heille tarkoitettuja pyöräkaistoja vai ajaako moni esimerkiksi jalkakäytävällä. Porttien avulla voidaan tarkastella liikennemääriä, nopeuksia ja kiihtyvyyksiä halutuissa sijainneissa sekä sitä ajavatko jotkin autoilijat tai pyöräilijät vääriin ajosuuntiin. Alueilla voidaan puolestaan analysoida esimerkiksi liikenteen ruuhkautumista risteysalueilla autojen keskimääräisten nopeuksien avulla. 

Suorittamassamme pienessä analyysissä havaitsimme esimerkiksi, että autojen liikennemäärät olivat havainnointiajanjaksolla keskimäärin suurimmat perjantaisin ja matalimmat sunnuntaisin. Toisaalta emme havainneet merkittäviä viikonpäiväkohtaisia eroja ajoneuvojen keskimääräisissä nopeuksissa risteysalueilla. Analyysillä oli mahdollista tunnistaa yksittäisiä päiviä, jolloin autojen keskinopeus oli tavanomaista hitaampi risteysalueilla. Nämä olivat päiviä, jolloin alueella on ollut hyvin paljon jalankulkijoita. Esimerkiksi 15.8.2024 on vietetty Helsingin Taiteiden yötä, jonka vaikutukset näkyvät autojen keskinopeudessa.

Jalankulkijoiden liikkeistä havaitsimme sen sijaan esimerkiksi, että vaikka enemmistö käyttää suojateitä tunnollisesti,  on kuitenkin melko yleistä ylittää ajorata väärästä kohdasta. Vastaavasti voitiin havaita, että vaikka Esplanadin alueen pyöräkaistat ovat ahkerassa käytössä, osa pyöräilijöistä ajaa jalankulkijoille tarkoitetuilla väylillä.

Projekti oli mielenkiintoinen, eikä vähiten siksi, että pääsimme kokeilemaan itse luomaamme työkalua tositoimissa sekä tutustumaan liikenneanalyysin alkeisiin. Luodun työkalun suurimpia vahvuuksia on, että liikennetutkija pääsee itse määrittelemään portit ja alueet juuri sellaisille sijainneille, joista on kiinnostunut. 

---

Tämän artikkelin on kirjoittanut Mika Sorvoja.

GeoServer on monipuolinen paikkatietopalvelin, joka mahdollistaa rajapintojen jakamisen tehokkaasti ja joustavasti. Gispo on ollut mukana pystyttämässä ja tukemassa GeoServer-ratkaisuja monille eri organisaatioille, ja tällä kertaa yhteistyö suuntautui uudelle toimialalle: vesilaitoksen tarpeisiin.

Kymen Vesi Oy toimii Kymenlaakson alueella, kattaen Kotkan, Pyhtään ja Kouvolan. Vesihuollon paikkatietoaineistoihin kuuluvat esimerkiksi vesijohdot ja viemäriputket. Vesilaitoksen tavoitteena oli jakaa näitä kriittisiä paikkatietoaineistoja alueen kunnille turvallisesti ja hallitusti. Aineiston kriittisyyden vuoksi oli tärkeää, että jokaiselle kunnalle näytetään vain oman alueensa kohteet.

Ratkaisuna paikkatiedot tuotiin rajapinnan kautta GeoServeriin, jossa ne rajattiin kuntarajojen ja käyttäjien mukaan. Näin saatiin aikaan uusi rajapinta, joka mahdollisti turvallisen ja tarkan tiedonjaon. Gispo avusti sekä GeoServerin asennuksessa että sen konfiguroinnissa Kymen Veden tarpeisiin.

Kun aineisto tuodaan GeoServeriin WMS- tai WFS-rajapinnan kautta, kyseessä on ns. “cascaded”-rajapinta. Cascaded WMS-rajapintaa voidaan jakaa, mutta sen muokattavuus on rajallinen. Cascaded WFS-rajapinnassa kokeiltiin aluksi käyttää CQL-filtteriä (Common Query Language) rajaamaan aineistoja kuntageometrian perusteella. Valitettavasti ratkaisu osoittautui liian hitaaksi käytännössä, vaikka teknisesti se olikin toimiva.

Alkuperäisen suunnitelman sijaan päädyttiin luomaan ajastettu skripti, joka kerran yössä hakee rajapinnasta tarvittavat aineistot ja tallentaa ne palvelimelle GeoPackage-tiedostona. Skripti rajaa aineistot kuntien alueiden perusteella ennen tiedoston luomista. GeoServerin Store määritettiin käyttämään näitä GeoPackage-tiedostoja tietolähteenä, jolloin aineisto päivittyy automaattisesti kerran vuorokaudessa.

Tämä lähestymistapa mahdollisti huomattavasti joustavamman ja tehokkaamman ratkaisun ulospäin jaettavan rajapinnan konfigurointiin verrattuna suoraan Cascaded-rajapintaan.

Projekti osoitti, kuinka tärkeää on joustava suunnitelmien muuttaminen ja tiivis yhteistyö osapuolten välillä. Lopputulos ylitti alkuperäiset odotukset tarjoten sekä toimivamman ratkaisun että tehokkaamman tavan hallita Kymen Veden kriittisiä paikkatietoja.

Startti kohti avoimen lähdekoodin siirtymää 

Syke (Suomen Ympäristökeskus) on tehnyt siirtymää avoimen lähdekoodin ohjelmistoihin vuodesta 2019 alkaen. Ajatus avoimen lähdekoodin hyödyntämisestä on herännyt jo vuonna 2015 ja homma nytkähti Sykessä vakavammin liikkeelle vuonna 2019. Syke on ollut siis varsin aikaisin liikkeellä ja suurin työ siirtymän parissa on tehty vuosien 2021–2023 aikana. Avoimen lähdekoodin ohjelmistojen puolesta puhuvat monet hyödyt. Avoimen lähdekoodin myötä mahdollisuudet tietojen ja järjestelmien yhtenäistämiseen kasvavat, räätälöitävyys paranee, lisenssikustannuksia ei ole ja erilaisten standardien sekä INSPIRE-direktiivin vaatimukset ovat paremmin toteutettavissa, muutamia hyötyjä mainitaksemme. Gispon näkökulmasta Syken siirtymä avoimen lähdekoodin ratkaisuihin on valtavan mielenkiintoinen operaatio, ja halusimme haastatella Syken Digipalvelujen yksikön Geoinformatiikkajärjestelmien ryhmäpäällikköä Yki Lainetta aiheesta. Hän toimi projektipäällikkönä Alpakka-projektissa, jonka puitteissa avoimen lähdekoodin paikkatietojärjestelmään siirtyminen toteutettiin.

“Toki tämä on ollut iso muutos laittaa nämä uusiksi, mutta olemme huomanneet kasvavan trendin muissakin organisaatioissa avoimen lähdekoodin käyttöönoton suhteen. Olemme Sykessä tosin olleet jo aikaisessa vaiheessa liikkeellä. Järjestelmäuudistuksen lisäksi siirtymä vaatii myös käyttäjien koulutusta, ja koulutusprosessimme onkin käynnissä. Vielä jonkin aikaa meillä on rinnakkaiset järjestelmät käytössä eli siirtymä ei vielä aivan ole täydellinen.” Kertoo Yki.       

Prosessi etenee tuen siivittämänä                                

Päätös siirtyä avoimen lähdekoodin ratkaisuihin vaati jonkin verran kypsyttelyä Sykessä, mutta prosessiin ollaan oltu tyytyväisiä kokonaisuudessaan. Avoimen lähdekoodin ohjelmistot eivät aiemminkaan olleet Sykessä vieraita, sillä käytössä on ollut jo pitkään mm. GeoServer INSPIRE-aineistojen ja satelliittiaineistotuotteiden rajapintajulkaisua varten. Vielä tämän ja ensi vuoden ajan Sykessä on QGISin ja GeoServerin kanssa rinnakkain käytössä rajoitetusti kaupalliset tuotteet. Kokonaan avoimen lähdekoodin pariin siirtymiseen on tarvittu ja tarvitaan vielä tukea sekä koulutusta.

“Gispolta olemme saaneet räätälöityä tukipalvelua avoimen lähdekoodin paikkatietoinfrastruktuurin käyttöönottoon. Meillä on myös oman asiantuntijamme tekemiä videotietoiskuja ja olemme käyneet Gispon koulutuksissa. Käymme myös Gispon kanssa säännöllisesti läpi koulutustarvettamme.”

Avoimen lähdekoodin käyttöönotossa on jouduttu miettimään turvallisuusluokitellun datan säilytysratkaisuja ja datan turvallisuuteen panostaminen korostuu entistä enemmän nykyisen maailmantilanteen vallitessa. Sykessä on avoimen lähdekoodin paikkatietoinfrastruktuurin siirtymässä noussut esiin yhä tärkeämpänä esimerkiksi erilaisten haavoittuvuusilmoituksien seuraaminen ja entistä tarkempi päivityksistä huolehtiminen. Avoimen lähdekoodin kanssa joutuu siis vieläkin enemmän paneutumaan turvallisuusluokitellun ja salassapidettävän datan suojaamiseen.

“Vastuuta on tässä meille enemmän kyllä siirtynyt. Tietoturva on kustannuksien lisäksi pidetty mielessä pohtiessamme datan mahdollista viemistä pilveen, mutta tämä asia on tosiaan ollut vasta ihan pohdinnan tasolla. Näitä samoja asioita joutuisi miettimään kaupallisten tuotteiden kanssa.”

“Nyt joudumme aktiivisesti seuraamaan esim. GeoServerin sivulta onko haavoittuvuuksia ilmennyt. Sekin on huono puoli, että haavoittuvuudet tulevat näin julki haavoittuvuuksia mahdollisesti hyödyntäville tahoille eli on toimittava mahdollisimman nopeasti.”

Oikea muutossuunta

Näin ison muutoksen kohdalla ongelmien ennakointi voi olla hankalaa ja kyseessä on koordinoinnin kannalta monen ryhmän työn summa. Aluksi siirtymässä arvelutti resurssien riittävyys, tarvitaanko ihmisiä enemmän ja miten saadaan kiinnitettyä oikeat henkilöt. 

Siirtymän haasteeksi Sykessä on koettu ohjelmistojen lisäosien asennukset ja niiden yhteentoimivuus Sykessä käytössä olevissa ohjelmaversioissa, kun on siirrytty pois yhdestä tuoteperheestä. Ylläpidosta on sitä myöten tullut työläämpää ja päivityksistä tulee huolehtia aiempaa enemmän. Toisaalta on hyvä, että uusia ominaisuuksia tulee nopeaan tahtiin. Syke toivoisi myös avoimen lähdekoodin ohjelmistojen dokumentaatioon lisää viilaamista. Avoimen lähdekoodin siirtymä on ollut erittäin iso asia koko organisaatiolle, mutta kokonaisuutena siirtymää pidetään Sykessä oikeana suuntana.

“Tuntuu kyllä, että muutos on otettu hyvin vastaan ja useiden muiden valtion organisaatioiden mukana oleminen on myös helpottanut tätä asian sulattelua. EU:sta on saatu suosituksia avoimen lähdekoodin käyttöönottoon, mikä antaa hyvän selkänojan meille. Olemme saaneet ihmiset mukaan hyvin tähän muutokseen ja oikean valinnan olemme ehdottomasti tehneet!”

Syke on mainio esimerkki siitä, miten isokin organisaatio voi rakentaa infrastruktuurinsa avoimen lähdekoodin varaan. Seuraamme mielenkiinnolla, mitkä organisaatiot lähtevät seuraamaan Syken esimerkkiä!

---

Tämän artikkelin on kirjoittanut Anni Jusslin

Suomesta löytyy paljon arkeologisia kohteita (Museoviraston rajapinnan kautta saa ladattua ainakin yli 38 600 pistettä). Arkeologiset kohteet ovat aina sidottuna johonkin paikkaan ja täten niitä on helpoin tarkastella kartan ja paikkatiedon avulla. Sijainnin lisäksi mukana on erilaisia ominaisuustietoja, kuten esimerkiksi tyyppi, ajankohta ja valokuva kohteesta. Näiden tietojen ylläpito ei ole yksinkertaisinta. Inventointeja tehdään jatkuvasti ympäri maata, jotta tiedot pysyvät ajan tasalla.

QGIS on museovirastolle tuttu työkalu. QField on QGISin kanssa yhteen sopiva mobiilisovellus ja me Gispolta olimme mukana projektissa, jossa testattiin kuinka QField voisi auttaa muinaisjäännösrekisterin inventointitehtävissä.

QFieldin käyttö kannattaa useista eri syistä, joita ovat muun muassa

1. Maksuton
2. Toimii sekä iOS- että Android-laitteilla
3. Toimii yhdessä tutun ja ilmaisen QGIS-työpöytäohjelmiston kanssa
4. Selkeät ohjeet ja videot
5. Mobiilisovellus löytyy myös Windowsille

QField ja avoin lähdekoodi mahdollistavat myös sovelluksen kustomoinnin, jos sovelluksesta ei valmiiksi löydy juuri sitä nappulaa, jota tarvitse. Gispon aikaisemmasta QField-mobiilisovelluksen kehitysprojektista voit lukea täältä.

Projektitiedosto QGISistä QFieldiin

Projektissa lähdimme liikkeelle ensimmäiseksi QGIS-projektitiedoston luomisesta. Projektiin teimme tarvittavat määrittelyt. Museoviraston arkeologisten kohteiden inventointia varten näimme järkevänä luoda pääkohde-, alakohde- ja aluekohde-tasoja. Näihin liittyy muutama koodistotaulu sekä oma taulu valokuvien tietojen tallentamiselle. Tämä runko pysyy kaikilla inventointitehtävissä työskentelevillä yleensä samana. Tämän lisäksi on usein tarvetta erilaisille tausta-ja tukikartoille. Näitä voivat olla esimerkiksi Maanmittauslaitoksen peruskartta, ilmakuva tai georeferoitu historiallinen kartta. Näitä tasoja inventoija voi lisätä ja vaihtaa itse, koska inventointikohteen mukaan.

Kun määrittelyt ovat valmiit, projekti siirretään QFieldiin. Tätä varten luodaan QGISin QField Sync -lisäosan avulla uusi projektitiedosto, joka siirretään puhelimeen ja avataan QFieldillä. Siirron voi tehdä esimerkiksi kaapelilla tai QField Cloud -pilvipalvelun kautta. Kun siirto on tehty, päästään itse asiaan eli keräämään tietoa QField-sovelluksen avulla.

Tietojen kerääminen onnistuu näppärästi maastossakin, kun lomakepohjat on ensin luotu valmiiksi QGISissa. Alla lyhyt esimerkki siitä, miltä kohteen lisääminen näyttää QFieldissä.

Kun tarvittavat tiedot on kerätty, ne siirretään takaisin QGISiin esimerkiksi kaapeliyhteydellä tai vaihtoehtoisesti maksullisen QField Cloud SaaS -palvelun avulla, jolloin tiedot siirtyvät suoraan internet-yhteyden avulla maastosta. Kun tieto on saatu QGISiin, tietoja voidaan vielä tarkastella, muokata ja luoda valmiita raportteja. Tiedot voi viedä esimerkiksi suoraan tietokantaan tai Excel-yhteensopivaan taulukkomuotoon. 

Käyttövalmis QField sovellus

Projektin lopputuotteena syntyi inventointiin sopiva QGIS-projektitiedosto, jonka voi  suoraan viedä QFieldiin. Teimme myös omat ohjesivut koko prosessista. Projektiin on valmiiksi määritelty tarvittavat tasot ja taulukot, sekä niiden relaatiot toisiinsa. 

“QField-sovelluksen toteutus syntyi sujuvan vuorovaikutuksen myötä, jossa sovelluksen versiota testattiin useissa vaiheissa käytännön maastotöissä. Saatujen kokemusten perusteella havaitut ongelmat korjattiin ja lopputuloksena saatiin mielestämme hyvä ja toimiva työkalu arkeologin maastoinventointeihin ja kohdetarkastuksiin”, kertoo Museoviraston Jouni Taivainen.

Tommi Hyvönen Museovirastolta kommentoi projektia näin: “Gispon kanssa löydettiin sujuvasti yhteisymmärrys projektin tavoitteista, ja toteutus eteni ketterästi. Saimme projektin aikana nopeasti ja verrattain pienellä työpanoksella monipuolisen ja toimivan työkalun tiedon keruuseen. Avoimeen lähdekoodiin perustuvan ratkaisun vuoksi voimme jatkossa joustavasti muokata ja jatkokehittää lomaketta tarpeidemme mukaan.”

Gispollakin oltiin hyvin tyytyväisiä tähän projektiin, ja oli hienoa huomata, miten QField soveltuu tähänkin käyttöön. Lisää näitä projekteja kiitos!

Kaipaatko apua QFieldin käyttöönotossa vai haluatko kuulla enemmän QFieldista ja miten se voisi toimia sinun organisaatiossa? Tule seuraavaan QField-koulutukseemme!

Suomessa on yleisten maanteiden varrella satoja automaattisia liikenteenvalvontapisteitä. Ne tarvitsevat vuosittaista huolto- ja tarkastustoimenpiteitä sekä tarpeen mukaan vikakorjausta. Tästä työstä huolehtii Fintraffic Tie, joka vastaa myös muusta tieliikenteen hallinnasta Suomen maanteillä. Heidän tehtävänään on osaltaan huolehtia turvallisesta ja sujuvasta liikenteestä tieverkolla. Yksi osa tätä kokonaisuutta ovat automaattiset valvontapisteet. 

Fintraffic Tie Oy tarvitsee tienvarsilaitteiden hallintaa varten lähtötietoa erilaisista tietolähteistä. Nykyisin tietoa hankitaan eri rajapintojen ja tiedostovaihdon kautta ja tietoja yhdistellään käyttökelpoisempaan muotoon. Toimivaa tapaa kerätä tietoa kentältä ei ole ollut. Mergin Maps -mobiilisovellukseen oli fintrafficilla tutustuttu jonkin verran, ja se vaikutti lupaavalta sovellukselta tähän tarkoitukseen. Mobiilisovellus on täysin yhteensopiva Fintrafficilla jo aiemmin käytetyn avoimen lähdekoodin paikkatieto-ohjelma QGISin kanssa.

Gispon tehtäväksi tuli kehittää konseptitodistus (Proof-of-concept) Fintraffic Tielle eri tavoista ja menetelmistä kerätä, analysoida ja hallita maanteiden tienvarsilaitteisiin liittyvää paikkatietoa ja luoda Mergin Maps -mobiilisovellukselle projektitiedosto, jolla tätä paikkatietoa voitaisiin kerätä ketterästi maastosta ja edelleen jatkokehittää tuleviin tarpeisiin. 

Lopputuloksena Mergin Maps -työtila

Projektissa hyödynnettiin ketteriä kehitysmenetelmiä. Viikkopalaverit olivat tärkeässä roolissa, kun kävimme yhdessä läpi tilannetta ja keskustelimme mihin suuntaan projektissa edetään. Projektin lopputuotteena syntyi Mergin Maps -työtila, jota edelleen kehitetään kenttätyön tueksi ja jota voidaan käyttää myös testiympäristönä laajemman käyttöönoton testaamisessa. Projektin aikana tuotettiin myös tärkeitä käyttökokemuksia kokeiltavista työkaluista ja toiminnallisuuksista. Mergin Maps -mobiilisovelluksen työtilojen avulla on tarkoitus kerätä tietoa kentältä automaattisen liikenteenvalvonnan valvontapisteistä, kirjata käytettävyystietoa, syöttää kunnossapitotietoja, tarkastella ja vertailla tietoa sekä liittää valokuvia kohteille.

“Gispon paikkatietoon liittyvä syväosaaminen ja vankka kokemus Mergin Mapsista ja QGISista loi hedelmällisen pohjan projektin läpiviemiselle. Varsinaisen lopputuotteen lisäksi Fintraffic sai paljon vinkkejä ja konsultaatiota miten tämäntyyppinen tiedonkeruu kannattaa toteuttaa.”, Fintrafficin palvelupäällikkö Jussi Nykänen kertoo.

Projektin aikana kerättiin arvokkaita käyttäjäkokemuksia siitä, miten mobiilitiedonkeruun prosesseilla voidaan tuottaa ja validoida tietoa. Ajantasaisen ja validoidun tiedon myötä Fintraffic Tie pystyy edelleen kehittämään dataorientuneempaa päätöksentekoa sekä tiedolla johtamista. Tässä projektissa keskityttiin yhteen mobiilitiedonkeruun käyttötapaukseen, ja lisäksi saatiin paljon uusia ideoita siitä, miten mobiilitiedonkeruuta voidaan soveltaa myös muihin käyttötapauksiin esimerkiksi hankkeiden suunnitteluun ja miten ne voidaan integroida nykyisiin järjestelmiin. Mobiilisovelluksen avulla Fintraffic Tie pystyy tehostamaan tiedon tuotannon prosesseja ja keräämään nopeasti maastosta tärkeää tietoa kunnossapito- ja huoltotoimenpiteistä niin, että tieto on välittömästi käytettävissä myös työpöytäsovelluksissa.

________________________________________

Kiinnostuitko paikkatiedon mobiilikeruusta Mergin Maps -sovelluksella? Tutustu koulutukseemme: Paikkatiedon mobiilikeruu Mergin Mapsilla