Avainsana-arkisto: runkomittaus

Kadonnutta teknologiaa metsästämässä

Vastaa

Maanmittauslaitoksen korkeus- ja kolmiopisteitä maastossa etsiessä on aikaa pohtia monenlaisia asioita, myös tekniikan katoavaisuutta. Tosin infrarakentamisalalla tarkat paikalliset korkeuspisteet ovat edelleenkin toiminnan lähtökohta – osa projektien mittausperustaa, joten paikalliset korkeuskiintopisteet ovat edelleenkin tärkeä osa rakentamisen mittausinfraa.

Korkopultti lymyää metsän siimeksessä.

Kun mittaamme teiden peruskorjauksen vaatiman suunnittelun lähtötietoa, niin mittausaineisto on sidottava fyysisiin pisteisiin. Tyypillisesti virallisen taso- ja korkeuskiintopistetiedon tarjoaa Maanmittauslaitos tai kunta, mutta pisteiden tuhoutuminen/katoaminen/vanheneminen maastossa johtaa helposti uusien pisteiden mittaustarpeeseen samoin kuin pisteistön paikallinen tihentäminen. Yksi viime aikojen suurimmista operaatioista lienee Tampereen raitiotien mittausperustan luominen ja Helsingin raidejokeri on kooltaan myös iso.

Tampereella rakentajien mittausperustaan kuului lopulta 458 pistettä ja sen ensimmäiset pisteet (staattinen GNSS) mitattiin samanaikaisesti meidän tekemämme mobiililaserkeilauksen kanssa, jotta saimme aineiston sidottua rakennusaikaiseen mittausperustaan. Raidejokerin osalta tietoa löytyy tässä vaiheessa ainakin budjetista eli mittausperustan luomiseen on varattu 119 000 EUR. Surullisinta näissä nykyprojekteissa on se, että tilaajatahoille täytyy vääntää rautalangasta mittausperustan olemassaolon tarpeellisuus jo suunnitteluvaiheessa, vaikka tämä tieto oli ennen itsestäänselvyys alan ammattilaisten keskuudessa. ”Ilmaan” tai epähomogeeniseen lähtötietoon suunnitteleminen tulee kalliiksi rakentamisvaiheessa ja siksi mittausperusta on vaatimuksena myös julkisen hallinnon mittausohjeissa. Raidejokerin kohdalla huomaamme mittausperustan peräti puuttuneen alkuperäisestä budjetista. Hohhoijaa…

Mutta takaisin ihmettelemään kadonnutta teknologiaa eli vaaitusta. No, ei vaaitus nyt ihan täysin katoamassa ole, mutta sen määrä on vähentynyt merkittävästi varsinkin tarkkuusvaaitusten osalta. Vaaitus on myös osa mittausperustan luomista, sillä takymetrimittausten korkeustarkkuus on vaaitusta heikompaa. Vastaavasti korkeuden mittaus on myös RTK-GNSS-mittausten heikoin lenkki. Useiden tuntien staattisin GNSS-mittauksin korkeus saadaan myös mitattua tarkasti, mutta näitä pisteitä mitataan tyypillisesti harvempaan pitkistä havaintoajoista johtuen ja välit tihennetään vaaituksin. Silloin kun projektin tarkkuuvaatimuksen näin määrittelevät. Tosin satelliittimittaustenkin monipuolinen laskenta alkaa olla myös katoavaa kansallisperinnettä. Saatikka sitten GNSS-, takymetri- ja vaaitushavaintojen yhdistäminen samassa laskennassa.

Metsästimme siis taas paikallisia vaaitsemalla mitattuja korkeuskiintopisteitä, jotta voimme sitoa mobiililaserkeilauksemme paikalliseen järjestelmään. Kiintopisteiden kohdalla metsästys on hyvä vertauskuva, sillä korkopulteilla on tyypillisesti hyvin epämääräinen XY-tasosijaintitieto. Joskus annetut koordinaatit johtavat likimain suoraan oikeaan paikkaan ja joskus taas yli sadan metrin päähän todellisesta sijainnista. Siksi pistekortin piirros on arvokasta metadataa sijainnista. Rakentajien saapuessa muutaman vuoden kuluttua paikalle, heillä on koneissaan näihin pisteisiin sekä mittaamiimme tasokiintopisteisiin sidottu suunnitelma.

Tyypillinen kaarevapintainen korkopultti.

Tosiasiassa emme voi tietenkään olla varmoja asiasta, sillä viime vuosina vastaan on tullut jo useaan otteeseen pieniä ja isoja yrityksiä projekteissa, jossa jopa tietä rakennetaan ja päällysteitä kontrolloidaan RTK-GNSS-mittauksin. Kaikkien ohjeiden vastaisesti, mutta ”kun se on niin helppoa” ja ”kyllähän tämä riittää”. Emme tiedä missä kouluissa nämä tekijät ovat opiskelleet, mutta nappeja siellä on ainakin opittu painamaan. Jos siis syyllisiä jossain vaiheessa etsitään, niin meillä on aina tavoitteena luoda vedenpitävä dokumentaatio mittauksistamme.

Pohjoismainen geodeettinen komissio asetti muuten vuonna 2010 tavoitteeksi laskea 5 mm kvasigeoidin ja sen saavuttamisaikataulua hahmoteltiin 10 – 20 vuoden mittaiseksi. Ruotsissa ja Virossa on otettu käyttöön Pohjoismaiden uusin ja tarkin geoidimalli NKG2015, mutta ei senkään tarkkuudella saavuteta kaikkia infrarakentamisen toleransseja. Ruotsissa geoidin tai siis vertauspinnan tarkkuus on 15-20 mm, mikä saavutetaan 68% mittauksista (1 sigma). Se perinteinen 2,5 sigman vaatimus on näillä lukemilla siis 37-50 mm. Ruotsissa on lisäksi huomattavasti tiheämpi GNSS-asemien verkosto korjaussignaalia varten kuin meillä ja tukiasemaketjut reunustavat erityisesti pääteitä. Ennustamme siis, että Suomessa infrarakentamisprojektit tarvitsevat paikallisia runkomittauksia ja omaa mittausperustaa vielä varsin pitkään. Mutta tekijöitä vaativimpiin mittauksiin ja laskentaan ei kohta löydy, jollei alalla tapahdu merkittävää ryhdistäytymistä.

Runkomittauskeskustelu jatkuu

Vastaa

Lämmitimme Lapin mittauspäivillä jo alustavasti runkomittausaihepiiriä ja ensi viikolla 27. maaliskuuta jatkamme samasta aihepiiristä Maanmittauspäivillä otsikolla: ” Runkomittaukset – katoavaa kansanperinnettäkö?”. Siellä laajennamme keskustelua myös kustannusvaikutuksiin, sillä kustannukset ovat tietysti usein se merkittävin motivaatio lähes kaikessa – myös mittauksessa ja rakentamisessa.

Rovaniemellä Tauno Suomisen esitys oli suunnattu pääosin opiskelijoille, joten hän kävi läpi oman mittausuransa kautta kohtaamisensa runkomittauksen kanssa. Hän on niitä harvoja suomalaisia, jotka ovat käyttäneet jo GPS-järjestelmän edeltäjää Navsatia (Navy Satellite Navigation System) ja nimenomaan rungon mittaamiseen. Navsat ei ole oikein edes tunnettu Suomessa, koska se oli vain NATO-maiden ja niiden liittolaisten käytössä.

Tauno on monien projektien mies Suomessa ja maailmalla, joten mittausrungon tarve on tullut hänelle esille jo uran alkuajoista alkaen. Ja kummasti nyt on palattu taas osin1980-luvun tilanteeseen Suomessa. Jälleen kerran jopa mittausalan kouluksen saaneille ihmisille joutuu perustelemaan jopa miksi runkomittausta tarvitaan.

Lähtökohtainen kysymys on siis tietysti mihin runkomittausta tarvitaan? Jos ei tarvita niin ei sitä tietenkään tehdä. Työmaiden tilanteista päätellen tarve ei ole kadonnut minnekään eikä korvaavaa järjestelmää ole kehitetty tilalle – odotamme tietysti mielenkiinnolla dynaamista koordinaatistoa. Nyt mittaukset kelluvat monin paikoin ilmassa ja riitoja riittää. Kuntien heikon tilanteen ovat havainneet myös muutamat rovaniemeläisopiskelijat kesätöissään.

Tauno listasi seuraavia käytännön syita rungon rakentamiseen:

  1. Sidotaan erilaiset maastomittaukset samaan järjestelmään. Varsinkin kun niin tuotetaan hyvinkin monenlaisella laitteistolla ja tarkkuudet vaihtelevat.
  2. Ollaan suunnittelun kanssa samassa järjestelmässä. Ei ole ollenkaan itsestäänselvää edelleenkään, että suunnittelijat toimivat samassa järjestelmässä.
  3. Olosuhteista riippumatta voidaan varmistaa mittausten homogeenisuus alueilla, joissa on heikot GNSS-olosuhteet, jyrkänteitä, pöheikköjä, katukuiluja jyms.
  4. Mittausten laaduntarkastus.
  5. Rakentamisen kontrollit

Esimerkkinä kohdasta 2 mainittakoon tuore Kuntaliiton työpaja, jossa oli esitys muun muassa talosuunnittelun maailmasta:

”Tutustuimme talosuunnittelun koordinaatistomaailmaan ja sen sovittamiseen maailmankoordinaatistoon. Periaatteessa suunnitteluohjelmistot tunnistavat paikkatietokoordinaatistot, mutta vielä on hieman matkaa käytössä olevien koordinaattijärjestelmien täydelliseen tukemiseen.”

Tätäkin selitystä ohjelmistojen koordinaatistojärjestelmistä on kuunneltu jo monta kymmentä vuotta ja matkaa on aina ”hieman”. Ihan kulman takan ollaan – ken uskoo enää?

Tämän hetken tilanne työmailla on siis kovin kirjava ihan niinkuin aikaisempinakin vuosikymmeninä, vaikka nimenomaan tieinfran puolella ongelmaa saatiin kuriin määrätietoisella tietotaidon kasvattamisella ja koulutuksella kuten Tauno alla kertoo.

Muutosta menneisyyteen on se, että tämän hetken tilanteessa roolijako näyttää olevan aika avoinna. Esimerkiksi pisteverkkojen osalta sekä Maanmittauslaitos että kunnat eivät tarvitse enää entisen kaltaista tiheää pisteverkkoa. Rakentaminen tarvitsee, joten runkopisteet jäävät käytännössä yhä enemmän heidän harteilleen. Sitten se on enää kysymys tietotaidosta ja resursseista, joita isolla osalla rakentajia ei ole.

Isot ja vaativat mittauskohteet ovat aina olleet varsin pienen erikoisosaajajoukon harteilla, mutta asiansa osaavien mittaajien joukko pitäisi olla niin laaja, että pienetkin kohteet sujuvat.

Myös vaativien ja isojen hankkeiden kohdalla tietotaidon puute on alkanut nyt näkyä kuten olemme omakohtaisesti havainneet mobiililaserkeilausprojektissa. Jos mittausprojektien laadunhallinta on pahasti hukassa ja joudutaan riitoihin, niin voittaja on se, jolla on tietotaitoa tehdä virheanalyysiä. Tai mikä pahinta, jäädään ihmettelemään eri mittausten eroja eikä kukaan osaa tehdä mitään asialle. RTK-mittauksen ja koneohjauksen aikakautena on hulluinta, että jopa osassa yliopistojamme ei enää ymmärretä rakentamisen toleranssin määritelmää, kuten tästäkin kotimaisesta tutkimuksesta näkyy.

Mutta miten tässä eteenpäin? Tule kuuntelemaan Taunon esitys Maanmittauspäivillä ja juttelemaan hänen kanssaan esityksen jälkeen. Tai piipahda toimistollamme kuulemassa lisää. Yhteiskunnan mittakaavassa emme pysty asiaa ratkaisemaan vaan potkimme vain eri tahoja hereille. Käytännön tasolla tarjoamme myös runkomittauksen koulutusta, jos sinulta/organisaatioltasi puuttuu tietotaitoa ja haluat oppia. Käytännönläheisen koulutuksemme tavoitteena ovat onnistuneet projektit eli oppiminen tekemisen kautta suunnittelusta havaintojen keräämiseen, laskentaan, dokumentointiin ja laadunvalvontaan. Meillä ei tuijoteta powerpointteja vaan jokainen joutuu oppimaan tekemällä.

Laatu ja mittaushavaintojen ”parantaminen”

Vastaa

Näin sydäntalvella on aikaa miettiä laatuasioita, kun lumipeite estää monen maastokohteen mittauksen. Laatu on nyt tapetilla alalla kuin alalla, mistä syystä MIKESin entinen ylijohtaja Timo Hirvi kommentoi myös laadun tilaa Suomessa (HS maksumuuri). Hän kertoi muun muassa Suomen jääneen jumbosijalle ASQ-laatuorganisaation edellisessä kansainvälisessä laatuvertailussa vuonna 2016 ja epäilee ”suomalaisen laadun” olevan pääosin harhaa. Ainakin niissä tapauksissa, jossa hinta on hankinnan määräävin tekijä. Hän toteaa myös: ” Hyvä laatu ei ole itsestäänselvyys. Kysymys on ammattitaidosta, laatuun vaikuttavien asioiden ymmärtämisestä ja moraalista. ”

Meilläkin mittauksen ja koko mittausprosessin laatuasiat ovat säännöllisesti keskusteluissa uusien ja vanhojen tapausten myötä. Nostamme tässä esille muutaman meillä keskustellun aihepiirin, jotka ovat sinänsä vain pieni iso isommassa kokonaisuudessa, mutta toisaalta niitä perusosia, joista isoa kokonaisuutta lähdetään rakentamaan.

1) Runkomittauskeskusteluun liittyen keskustelimme geodesian professori Matti Martikaisen tasoituslaskuluennoista, joilla aikoinaan kävi hyvin selväksi, ettei tasoituslaskennalla paranneta virheitä eli toisin sanoen laskennan pohjana käytettäviä havaintoja. Mittausta tehdessä huonoja havaintoja ei siis parannella tasoittamalla ja virheen suuruus on arvioitava ennen tasoituksen tekemistä. Itse tasoitus on lähinnä tyylittelyä. Jos kokonaisvirhe (epävarmuus) on käyttötarkoitusta ajatellen liian suuri, niin havainnot on mitattava uudestaan. Martikainen taisi korostaa aihetta sen takia, että mittauksen kentältä alkoi korkeakoulullekin valua tietoa tulosten ”parantamisesta”.

2) Maassa tai ilmassa tehtävät mobiililasermittaukset ovat olleet jatkuvan keskustelun kohteemme viime vuosina. Geodesian perussäännöt pätevät hyvin myös laserkeilaushavaintoihin tai oikeastaan jo prosessoinnin alkuvaiheessa tehtävään ajo-/lentolinjan prosessointiin. Jos se ei onnistu mittaustyössä vaaditulla laatutasolla, niin on aivan turhaa yrittää parantaa lopputulosta laserlinjojen mätsäyksellä. Itse asiassa lento-/ajolinjojen mätsäys on tarpeeton toimenpide, jos laitteet ovat kunnolliset ja niitä käytetään oikein. Samoin kuin tasoituslaskennassa, virheanalyysi tehdään ennen mätsäystä, jotta ymmärretään lopputuloksen laatu tarkkuuden osalta eli mätsäys on vain hienosäätöä.

Toisin sanottuna jos aineistoissa on ”paljon mätsättävää”, niin silloin ne on oletettavasti tuotettu huonotasoisilla tai huonosti käytetyillä mittauslaitteilla. Esimerkiksi Rieglin laaduikkaimilla laitteistoilla trajektorien pitää olla maksimissaan vain parin sentin etäisyydellä toisistaan ennen mätsäystä, jos aiotaan saavuttaa moneen suunnittelutehtävään tarvittava mittaustarkkuus. Tällainen lopputulos erityyppisissä olosuhteissa vaatii kuitenkin työn huolellisen suunnittelun ja toteutuksen.

Jos esitellään kuinka hyvin jokin ohjelma murjoo paikalleen kaikki pahastikin harittavat linjat tai parantaa huonojen havaintojen laatua huomattavast, niin tällöin hälytyskellojen pitäisi soida mittauskoulutuksen saaneen ihmisen päässä. Pahasti harhailevatkin linjat voidaan ohjelmallisesti mätsätä yhteen, mutta missä pisteet oikeasti sijaitsevat onkin erinomainen kysymys. Jos laskennassa käytetään kontrollipisteitä, niin niiden virheistä ei myöskään voi päätellä mitään muuta kuin ohjelmankehittäjän taito minimoida virhe kontrollin kohdalla. Mittausaineistojen virheen suuruus arvioidaan siis ennen mätsäystä.

Koska vallitseva uskonkappale kertoo softalla ja tekoälyllä parannettavan kaiken, niin myös mittausalan viimeaikainen ohjelmistokehitys tuntuu keskittyvän aineistojen kaunisteluun oikean laskennan kehittämisen sijaan. Onhan se pistepilvienkin kohdalla ihan selvä asia, että mitä kauniimpi aineisto niin sen parempi se on myös geometriselta tarkkuudeltaan. Paitsi ettei ole.

Robotiikan puolelta tulleita SLAM-tekniikoita (joissa tyypillisesti kaikki eri sensorien tuottamat havainnot prosessoidaan yhdessä prosessissa), koskevat muuten käytännössä aivan samanlaiset periaatteet.

3) Ns. tekoälyalgoritmit mittauksessa. Laatuun liittyen olisi syytä herättää myös keskustelua uusien tekoälyalgoritmien käytöstä kaikenlaisten mittaushavaintojen laskennassa. Käytännössä murskaamme uusilla algoritmeillä vain entistä suurempia aineistoja. Kuten jo muiltakin aloilta tiedetään, niin tässä kehityksen vaiheessa kannattaa tietää aika tarkalleen mitä tekoäly tekee ettei tapahdu kummia. Nykymaailmassa tarvitsee siis muun muassa tietää, millaisilla aineistoilla ja periaatteilla algoritmia on koulutettu. Tätä aihepiiriä on käsitellyt hieman muun muussa Rieglin tuotekehitysjohtaja Andreas Ullrich artikkelissaan ”Noisy LIDAR point clouds: impact on information extraction in high-precision LIDAR surveying”. viitaten Nvidian karismaattinen perustajan Jen-Hsun Huangin esitykseen vuonna 2017. Huang näytti loistavia lopputuloksia kuvista tehdyn mallin visuaalisessa parantamisessa, mutta mikä on geometrinen todellisuus parantamisen jälkeen? Se tuskin edes kiinnostaa Huangia, koska hänen työnsä käyttötarkoitus on erilainen.

Kaiken kaikkiaan interneistä löytyy nykyisin lukuisia artikkeleita vastaavasta työstä, kuten tämä ETH:sta tuleva tutkimus kohinaisten ja harvojen pistepilvien muuntamisesta siloisiksi pintamalleiksi syvien neuroverkkojen avulla. Voimmeko luottaa näiden algoritmien toimimiseen esimerkiksi maaston mallintamisessa? Tätä kirjoittaessa emme tyypillisesti voi, joten riskien hallinnassa ja laadun valvonnassa on parasta ottaa käyttöön lääketutkimuksen alaltakin tuttu varovaisuusperiaate.

Tässä tutkimuksessa mittauskohde on ihmisen naama, mutta monasti tutkimuskohteina käytetään myös museoesineitä. Koska museoesineiden virtuaalimallit eivät ole vain visualisoinnin vaan usein myös esinetutkimuksen kohde, niin on hyvä kysyä mitä iloa huonosti mitatusta kohteesta on oikeasti niiden tutkimuksellisessa dokumentoinnissa?

Tutkimusta ja kehitystä huonojen aineistojen parantamiseksi on valtavan paljon ja valitettavasti loppukäyttäjä on useimmiten eniten vaatimassa näitä funktioita aineistoilleen. Tämän todellisuuden huomaa erityisen selkeästi avointen foruminen keskusteluista, jossa ohjelmistokehittäjille lähetään mitä hurjemman näköisiä aineistoja. Siloittelun jälkeen ne tuntuvat kelpaavan vaikkapa tiemittauksen tarpeisiin – mittaustarkkuuksiin fiksu ohjelmistokehittäjä ei kuitenkaan ota kantaa. Oletettavasti moni tilaaja maailmalla ei tee kovin ihmeellistä laadunvalvontaa tilaamilleen tuotteille, jos perunapellosta siloitellut tienpinnat kelpaavat lopputuotteiksi.

Käytännössä on selvää, että uusin aalto tekoälyalgoritmien kehittämisessä ja käyttöönotossa virittää myös pohjaa laatukirjojen ja standardien päivittämieen.