-9-

 Technology&more

loi työharjoitteluluokan, jonka avulla sekä opiskelijat että 
projektipäälliköt pystyivät oppimaan ohjelman ominaisuudet 
käytännön, todellisen maailman projekteissa määräaikoineen ja 
määrättyine toimitettavine aineistoineen.

Kahden viikon eCognition-kurssin jälkeen oppilaille annettiin 
neljä kuukautta aikaa hankkia saatavissa olevat geospatiaaliset 
kuvat, käsitellä ne ja toimittaa vaaditut kartat loppukäyttäjille. 
Viestinnän helpottamiseksi ja tekniikan siirron tukemiseksi 
opiskelijoiden ja projektipäälliköiden välillä Trimble tarjosi 
käyttöön sen erityisen online-alustan, eCognition Community, 
jossa he pystyivät keskustelemaan ongelmista, vaihtamaan 
ideoita ja bloggaamaan tulokset.

Kaikista kolmesta projektista opiskelijoille annettiin kuvat 
Spotista ja lisätietoja, kuten digitaaliset korkeusmallit 
(digital elevation model, DEM). Käyttämällä eCognitionia he 
sisällyttivät kuvat ohjelmistoon ja loivat mukautetut ”säännöt” 
eli järjestelmätyönkulut, jotka automaattisesti luokittivat 
tietyt kasvillisuustyypit ja muut maanpeiteominaisuudet, 
jotka sitten kartoitettiin käyttäjäspesifikaatioiden mukaan. 
Yksityiskohtaisten luokituskarttojen lisäksi O’Neil-Dunne vaati 
opiskelijoita tarjoamaan mukautetut eCognition-säännöt 
yhteistyökumppaniorganisaatioille ja näin varmistamaan, että 
koko luokituksen työnkulku dokumentoitiin ja säilytettiin.

Meksiko, Kolumbia ja Ranska
Meksikolle opiskelijat tuottivat temaattiset kartat Sierra de las 
Crucesin alueelta, joka on 200 000 hehtaarin metsäalue Mexico 
Citystä länteen. Kartat näyttävät kaupunkialueet, vesiresurssit, 
ruohotasangot ja erityiset metsätyypit, kuten mänty, kuusi 
ja tammi. Tämä maanpeiteluokitus toimii pohjana, kun 
kerätään lisää ekologisia kenttätietoja. Se myös tukee jatkuvaa 
maisemamallien analyysiä, jonka äärimmäisenä tarkoituksena 
on auttaa hillitsemään rehottavaa metsän hävittämistä.

Kolumbiassa tavoitteena oli kartoittaa olemassa oleva 
mangrove-metsät ja muut kosteikot, joihin hakkuut, 
kaivostoiminta ja maanviljelykselle raivaaminen on vaikuttanut. 

Opiskelijat pystyivät toimittamaan yksityiskohtaiset kartat 
mangrove-metsistä ja niihin liittyvistä kosteikoista. Kartat tukevat 
yhteisön aloitteita metsien hävittämisen ja rappeutumisen 
pysäyttämiseksi.

Ranskassa ensisijainen tavoite oli tuottaa maanpeiteluokituskartta 
245 km

2

 alueesta maan lounaisosassa. Maanpeitekarttojen 

tuottaminen vuoristoalueille, kuten Vicdessos Valley, jossa 
on ranskalainen pitkäaikainen Observatory of Human-
Nature Interactions (OHM), on ongelmallista perinteisille 
maaluokitustekniikoille: rinteet, aurinko ja satelliittisuuntauksen 
kulmat aiheuttavat yksittäisen maanpeiteluokan 
spektriominaisuuksien huomattavan vaihtelun. Kehittynyt 
kuva-analyysitekniikka eCognitionissa mahdollisti näiden 
alueiden kartoittamisen tarkkuudella, jotka aikaisemmin ei 
olisi ollut mahdollista. Neljässä kuukaudessa Ranskaan valittu 
opiskelija oli kehittänyt tarvitun prosessipuun erottamaan 
ja kartoittamaan 11 erilaista luokkatyyppiä, mukaan lukien 
laakso, välitason ja sekalaiset alpiiniset ruohotasangot, lumi, 
havupuumetsä, lehtimetsä ja kosteikot. Vaikka vaadittujen 
sääntöjen rakentaminen kesti kuukausia, kesti vain 10 minuuttia 
suorittaa työnkulku ja luoda luokituskartta.

Projektin onnistuminen
Vaikka ne edustavat vain pientä osaa planeettaa kohtaavista 
ympäristöongelmista, nämä kolme onnistunutta projektia 
siirtävät maailman lähemmäs ympäristöllistä kestävyyttä, joka 
on äärimmäinen tavoite sadoille Planet Actionin tukemille 
projekteille. On olemassa myös positiivinen puoli. Nämä viisi 
opiskelijaa eivät vain täyttäneet kaikkia projektin vaatimuksia 
yhden lukukauden aikana, vaan myös heidän eCognition-
kokemuksensa auttoi heitä turvaamaan kokopäiväiset työt 
geospatiaalisen teollisuuden alalla. ”Luulen, että nämä projektit 
olivat suuria myyntivaltteja heidän ansioluetteloissaan”, sanoi 
O’Neil-Dunne.

Katso artikkeli Earth Imaging Journal -lehden tammikuun 
numerossa: www.eojournal.com

Vasemmalta oikealle: väri-infrapunakuva SPOT 5 -satelliitista, eCognition-ohjelmaa käyttämällä johdettu maanpeiteluokittelu, luokittelun tulokset visualisoitu 
Google Earth -näkymässä.