Type of resources
Available actions
Topics
Keywords
Contact for the resource
Provided by
Years
Formats
Representation types
Update frequencies
status
Service types
Scale
Resolution
From 1 - 10 / 2034
  • FIN Aineiston tarkoituksena on: -Identifioida tie- ja rata-alueet, joiden varrella esiintyy uhanalaisia ja silmälläpidettäviä lajeja -Identifioida tie- ja rata-alueet, joiden varrella esiintyy hyviä elinvoimaisia niittyindikaattorilajeja (hyönteisten mesi- ja ravintokasveja) -Identifioida tie- ja rata-alueet, joiden varrella esiintyy suojelualueita -Identifioida tie- ja rata-alueet, joiden varrella esiintyy komealupiinia tai kurtturuusua -Identifioida tie- ja rata-alueet, joiden varrella esiintyy komealupiinia tai kurtturuusua uhanalaisten lajien lisäksi -> Löytää herkät alueet ja paikallistaa vieraslajien uhka Tieto esitetään 1 kilometrin ruuduissa. Aineistosta on julkaistu kaksi erillistä versiota. -VaylanvarsienVieraslajitJaArvokkaatElinymparistot_avoin: Avoin versio, jonka lajitietoa on karkeistettu mahdollisista herkistä lajeista johtuen. Aineisto kuuluu SYKEn avoimiin aineistoihin (CC BY 4.0) ja sitä saa käyttää lisenssiehtojen mukaisesti -VaylanvarsienVieraslajitJaArvokkaatElinymparistot_kayttorajoitettu: Alkuperäinen karkeistamaton versio. Tämä versio on vain viranomaiskäyttöön eikä kyseistä aineistoa saa jakaa Aineistosta on tehty tarkempi menetelmäkuvaus https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/VierasVayla_Menetelmakuvaus.pdf sekä muuttujaseloste https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/VierasVayla_VariableDescription.xlsx ENG The purpose of the material is to: -Identify road and rail areas that have nearby observations of endangered and near threatened species -Identify road and rail areas with good meadow indicator plant species -Identify road and rail areas along which there are protected areas -Identify the road and rail areas along which there are observations of Lupinus polyphyllus or Rosa rugosa observations -Identify the road and rail areas along which there are Lupinus polyphyllus or Rosa rugosa observations in addition to sensitive species -> Finds sensitive areas and identify the overall threat of alien species The data is presented in 1-kilometer square grid cells. There are two separate versions of the data. -VaylanvarsienVieraslajitJaArvokkaatElinymparistot_avoin: Open access version, in which its species-related parts have been simplified due to data restriction issues. The material belongs to Syke's open materials (CC BY 4.0) and may be used in accordance with the license terms. -VaylanvarsienVieraslajitJaArvokkaatElinymparistot_kayttorajoitettu: Original version. This version is only for official use and the material in question may not be shared. A more precise description about the data procedures can be found from (In Finnish) https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/VierasVayla_Menetelmakuvaus.pdf Furthermore, all the variables in the data are explained in this bilingual variable description https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/VierasVayla_VariableDescription.xlsx This dataset was updated with the newest species observations on 10/2023 and 11/2024 Process code for this can be found from https://github.com/PossibleSolutions/VierasVayla_SpeciesUpdate

  • FIN Suomen hiekkarantoja ja niiden taustatekijöitä kuvaava aineisto. Datan taustalla olevan hankkeen pääasiallisena tarkoituksena on hiekkarantojen identifioiminen parhaasta käytettävissä olevasta tiedosta, näiden rantojen ominaispiirteiden kuvaaminen, ympäristöllisen arvon arvioiminen sekä hoitotarpeessa olevien rantojen löytäminen. Aineistosta on julkaistu kaksi erillistä versiota. -HiekkarantojenOminaisuudet_avoin: Avoin versio, jonka lajitietoa on karkeistettu mahdollisista herkistä lajeista johtuen. Aineisto kuuluu SYKEn avoimiin aineistoihin (CC BY 4.0) ja sitä saa käyttää lisenssiehtojen mukaisesti -HiekkarantojenOminaisuudet_kayttorajoitettu: Alkuperäinen karkeistamaton versio. Tämä versio on vain viranomaiskäyttöön eikä kyseistä aineistoa saa jakaa” Aineistosta on tehty tarkempi menetelmäkuvaus https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/RantaPutte_Menetelmakuvaus.pdf sekä muuttujaseloste https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/RantaPutte_VariableDescription.xlsx ENG This data describes Finnish sandy beaches and their background factors. The main purpose of the project underlying the data is to identify sandy beaches from the best available information, to describe the characteristics of these beaches, to assess their environmental value and to find beaches in need of conservation There are two separate versions of the data. -HiekkarantojenOminaisuudet_avoin: Open access version, in which its species-related parts have been simplified due to data restriction issues. The material belongs to Syke's open materials (CC BY 4.0) and may be used in accordance with the license terms. -HiekkarantojenOminaisuudet_kayttorajoitettu: Original version. This version is only for official use and the material in question may not be shared. A more precise description about the data procedures can be found from (In Finnish) https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/RantaPutte_Menetelmakuvaus.pdf All the variables in the data are explained in this bilingual variable description https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/RantaPutte_VariableDescription.xlsx

  • FIN Järvien vesikasvillisuusvyöhykettä kuvaava aineisto 1971 suomalaisesta järvivesimuodostumasta. Aineisto on polygonivektorimuodossa, jossa yksittäisen järven vesikasvivyöhyke esitetään moniosaisena polygonina. Vesikasvillisuusvyöhyke koostuu ilmakuvilta erottuvasta vedenpinnan yläpuolisesta (ilmaversoinen ja kelluslehtinen) ja aivan vedenpinnan tasolle yltävästä uposlehtisestä kasvillisuudesta. Vesikasvillisuusvyöhykkeen ja järven 0–3 metrin syvyysvyöhykkeen perusteella järville on laskettu kasvittumisaste-niminen tunnusluku, jota käytetään järvien ekologisen tilan arvioinnissa kuvaamaan rehevöitymisen aiheuttamaa kasvillisuuden runsastumista. Vesikasvillisuusvyöhyke on analysoitu Picterra-yrityksen koneoppimismalleilla Maanmittauslaitoksen hallinnoimista väri-infra- eli vääräväriortokuvista vuosilta 2012-2023. Vyöhykkeen analysointi on rajattu 1.7.–10.9. otettuihin ortokuviin. Lisäksi analysointi on rajattu seuraaviin vesienhoidon suunnittelun 3. suunnittelukaudella määritettyihin järvityyppeihin: • Pienet humusjärvet • Keskikokoiset humusjärvet • Runsashumuksiset järvet • Matalat humusjärvet • Matalat runsashumuksiset järvet Aineisto sisältää 698 järvivesimuodostumalta ilmakuvatulkinnan useammalta vuodelta. Havaittu kasvittumisaste on laskettu niille 977 järvivesimuodostumalle, joilta oli saatavissa tieto 0–3 metrin syvyysvyöhykkeestä. Aineistoon on jätetty järviä ilman syvyysaineistoa ja siten kasvittumisasteen laskentaa siinä tarkoituksessa, jotta aineistoa voidaan tarvittaessa hyödyntää muuhunkin kuin kasvittumisaste-muuttujaan perustuvaan tila-arviointiin. Aineistolle on tehty silmämääräinen tarkastus virheellisten havaintojen poistamiseksi. Aineisto voi silti sisältää väärintulkintoja. Kasvittumisasteen luontaisen vaihtelun mallintamisesta saadut tunnusluvut, kuten odotetut kasvittumisasteet ja kasvittumisasteeseen perustuva ekologinen tilaluokka, ovat ympäristöhallinnon asiantuntijoiden katseltavissa Pisara-järjestelmässä. Käyttötarkoitus: Ympäristöhallinnon tehtävien tueksi vesien tilan arviointiin. Järvien ekologisen tilan arviointia tekevät asiantuntijat käyttävät paikkatietoaineistoa ilmakuvatulkinnan laadun arvioimiseen yksittäisellä järvellä. Asiasanat: kaukokartoitus, ilmakuvat, vesikasvillisuus, seuranta, ekologinen tila Lisätietoja: https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/Jarvien_vesikasvillisuusvyohykkeet.pdf https://vesi.fi/aineistopankki/koneoppimispohjaiseen-ilmakuvatulkintaan-perustuva-jarvien-vesikasvillisuuden-tilanarviointi/ ENG This data describes lake macrophyte zone on 1971 Finnish lake waterbodies. The spatial features are represented as multi-part polygons. The attributes are in Finnish. The zone represents emergent and floating-leaved vegetation plus submerged vegetation just above the surface of water. Together with lake bathymetric data, the percentage of vegetated littoral (PVL) was calculated. The PVL is applied in ecological status assessment. Lake macrophyte zone was detected from color-infrared aerial orthophotos administered by the National Land Survey of Finland. The detections were performed with the help of a custom machine learning model trained using Picterra. The detections were applied to orthophotos in 2012-2013 which were filmed between 1st of July and 10th of September. The detections were limited to humic and humic-rich lake waterbodies. There are detections from multiple years for 698 lake waterbodies. Observed PVL were calculated on 977 lake waterbodies which have bathymetric data to identify the 0 to 3 meters deep littoral zone. To potentially utilize the data for more than just the PVL-based approach, the data also have detections on waterbodies without bathymetric data and therefore observed PVL. A visual inspection of the data has been performed to remove erroneous detections. The data may still contain misinterpretations. Purpose of use: Support of environmental administration in ecological status assessment. More information: https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/Jarvien_vesikasvillisuusvyohykkeet.pdf https://vesi.fi/aineistopankki/koneoppimispohjaiseen-ilmakuvatulkintaan-perustuva-jarvien-vesikasvillisuuden-tilanarviointi/

  • Paavo - Open data by postal code area contain the following geographic data: 1) Paavo postal code areas 2) Paavo postal code areas (extended to sea areas) 3) Paavo statistical data (104 variables) combined with the postal code areas There are two different versions of the map data: extending to sea areas (2) mainly produced for statistics production, and the version produced from this for map visualisation cut with the coastline (1). The map data contain the surface areas of the postal code areas and the municipality codes defined for the postal code areas. Paavo statistical data (3) contain data on the population structure, the degree of education, the income of the inhabitants and households, the size of house-holds and life stage, buildings and dwellings, workplaces, and the main ac-tivities of the inhabitants. New data are updated annually in January. The data descriptions can be found in this link: https://stat.fi/en/services/statistical-data-services/statistical-databases/paavo The statistical data are also available in the PxWeb database: https://pxdata.stat.fi/PxWeb/pxweb/en/Postinumeroalueittainen_avoin_tieto/ The data are protected. Protected data are indicated with -1. The general Terms of Use must be observed when using the data: https://stat.fi/en/about-us/get-to-know-statistics-finland/legislation/terms-of-use

  • Maatalousmaa vuonna 2021 aineisto kuvaa mahdollisimman kattavasti maankäytöltään maatalouteen kuuluvia alueita vuonna 2021, sisältäen sekä maataloustukia saavat alueet, että tukien ulkopuoliset alueet. Aineisto on koostettu käyttäen Ruokaviraston tuottamia perus- ja kasvulohkoaineistoja sekä Maanmittauslaitoksen tuottamaa maastotietokantaa. Peruslohkoaineisto on komission asetuksen 796/2004 ja neuvoston asetuksen (EY) N:o 1782/2003 20 artiklassa tarkoitettu viljelylohkojen tunnistusjärjestelmä. Järjestelmää käytetään EU:n pinta-alaperusteisen maataloustuen hallinnoinnissa. Aineisto käsittää vuoden 2021 peruslohkojen tilanteen 31.12.2021. Kasvulohkolla tarkoitetaan yhteen peruslohkoon kuuluvaa yhtenäistä aluetta, jossa kasvatat yhtä kasvilajia, useamman kasvilajin seosta tai jota kesannoidaan tai joka on erityiskäytössä. Yhdellä peruslohkolla voi olla yksi tai useampia kasvulohkoja. Kasvulohko voi kuulua vain yhteen peruslohkoon. Kasvulohkojen rajat ja samalla niiden pinta-alat voivat vaihdella peruslohkon sisällä vuosittain. Peltolohkorekisteristä on aineistoon otettu mukaan ne lohkot joihin yhdistyy kasvulohkoista tieto viljellystä kasvista. Aineistosta on tiputettu pois ei-maatalousaluetta olevat lohkot, esimerkiksi metsäiset alueet. Maanmittauslaitoksen Maastotietokanta on koko Suomen kattava maastoa kuvaava aineisto ja se koostuu erilaisista kohderyhmistä. Maastotietokannan Maatalousmaa -aineisto sisältää Maastotietokannan pellot, ja puutarhat. Niityt ovat erillinen kohdeluokka. Mammuttiprojektia varten MTK kohdeluokat Maatalousmaa (pellot ja puutarhat) ja Niitty yhdistettiin yhdeksi aineistoksi. Kohdeluokat on poimittu vuoden 2021 Maastotietokannasta. Kohdeluokat ja niiden kuvaukset löytyvät: https://www.maanmittauslaitos.fi/sites/maanmittauslaitos.fi/files/attachments/2018/03/Maastotietokohteet_0.pdf Peruslohkoaineistosta ja maastotietokannasta poimitut kohteet on yhdistetty siten, että maatalousmaa muodostetaan ensisijaisesti käyttämällä peruslohkoaineistosta poimittuja peruslohkoja. Tämän joukon ulkopuolelle jäävä maatalousmaa tulee maastotietokannasta. Aineistojen yhdistäminen on kuvattu tarkemmin tuotantokuvauksessa. https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/maatalousmaa2021.pdf https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/Metatietokuvaus_peltolohkorekisteri.pdf Aineisto kuuluu SYKEn avoimiin aineistoihin (CC BY 4.0).

  • This dataset contains integrated eutrophication status assessment 2011-2016. The assessment is done using the HEAT 3.0 by combining assessment unit-specific results from various indicators by three MSFD criteria groups (C1: Nutrient levels, C2: Direct effect, C3: Indirect effect). The assessment is done on HELCOM Assessment Unit level 4: HELCOM Subbasins with coastal WFD water type or water bodies. The HEAT 3.0 has been applied for open sea assessment units using HELCOM core indicators and for coastal areas using national WFD indicators. In case of Denmark, the WFD results were used directly, displaying different classification as obtained from HEAT. For more information about the methodology, see the State of the Baltic Sea report and HELCOM Eutrophication assessment manual. Attribute information: "HELCOM_ID": ID of the HELCOM Level 4 Assessment unit "Country": Country/ Opensea "level_2": Name of the HELCOM Level 2 Assessment unit "Name": Name of the HELCOM Level 4 Assessment unit "Area_km2": Area of assessment unit "C1_N": MSFD criteria 1, number of indicators used for calculating Eutrophication Ratio (ER) "C1_ER": MSFD Criteria 1, ER "C1_SCORE": MSFD Criteria 1, Confidence of ER "C2_N": MSFD Criteria 2, number of indicators used for calculating ER "C2_ER": MSFD Criteria 2, ER "C2_SCORE": MSFD Criteria 2, Confidence of ER "C3_N": MSFD Criteria 3, number of indicators used for calculating ER "C3_ER": MSFD Criteria 3, ER "C3_SCORE": Criteria 3, Confidence of ER "N": Number of criteria used for calculating overall ER "ER": Overall ER "SCORE": Status confidence "STATUS": Status classification (Good (classes 0-0.5 & 0.5-1.0), Not Good (classes 1.0-1.5, 1.5-2.0 & >2.0), Not assessed) "CONFIDENCE": Final confidence class (< 50% = low, 50-74 % = Moderate, = 75 % = High) "AULEVEL": Level of assessment units

  • Categories  

    Lack of spatial soil data in digital form has been a primary obstacle in establishing European policies on land use and environmental protection. Abundant data on soil characteristics exist in Finland but have been scattered among various sources, making it difficult for authorities to make country-wide presentations and predictions.The objective of the project was to create georeferenced soil map and database according to the instructions of the European Soil Bureau using data from existing databases and collecting some new data. The basis of the work was a geological map of quaternary deposits, which describes the soil at a depth of 1 metrem (parent material) according to the Finnish classification based on the concentration of organic matter and the texture of mineral material. Primary research topics included generalization methodology of soil polygons with GIS technology, calculation of soil characteristics needed in the database and computerizing the existing non-digital soil information. It was proved that aerial geophysics can be used for separation of shallow peats from deep peat soils and muddy soils and other wet areas can be identified. Soil names according to the FAO/Unesco system and the World Reference Base for Soil Resources (WRB-2014) were derived from the soil names of the Finnish soil classification system and geophysical data. Soilscape (Soil Mapping Units) of Finland with WRB-2014 soil classification, intented to be used in European scale e.g to delineate risk areas mentioned in soil framework directive proposal.

  • Harvester Seasons is a service designed to help with estimating evolving trafficability conditions in forested terrain based on weather and model forecast information. The full service is currently provided for the geographical area of Finland.

  • This dataset contains the ship accidents in the Baltic Sea during the period 1989 to end of 2023. It is constructed from the annual data collected by HELCOM Contracting Parties on ship accidents in the Baltic Sea and starting from 2019 from EMSA EMCIP Database extraction (for those Contracting Parties that are member of the EU). The accident data has been compiled by the HELCOM Secretariat and EMSA. According to the decision of the HELCOM SEA 2/2001 shipping accident data compilation will include only so-called conventional ships according to the Regulation 5, Annex I of MARPOL 73/78 - any oil tanker of 150 GT and above and any other ships of 400 GT and above which are engaged in voyages to ports or offshore terminals under the jurisdiction of other Parties to the Convention. According to the agreed procedure all accidents (including but not limited to grounding, collision with other vessel or contact with fixed structures (offshore installations, wrecks, etc.), disabled vessel (e.g. machinery and/or structure failure), fire, explosions, etc.), which took place in territorial seas or EEZ of the Contracting Party irrespectively if there was pollution or not, are reported. The dataset contains the following information: Unique_ID = An unique identifier consisting of 4 digit running number and the year of the accident Country Year Date = Date (dd/mm/yyyy) Time = Time of the accident (hh:mm) Location = Location of the accident (open sea / port / port approach, from 2019 -> open sea / port) Acc_Type = Type of accident Colli_Type = Type of collision / contact (with vessel / object) Acc_Detail = More information on the accident CauseDetai = Details on the accident cause Assistance = Assistance after the accident Offence = Offence against Rule Damage = Damage to the ship HumanEleme = Occurrence / Reason of human error IceCondit = Ice conditions CrewIceTra = Crew trained for ice conditions Pollution = Pollution (Yes/No) Pollu_m3 = Pollution in m3 Pollu_t = Pollution in tonnes Pollu_Type = Type of pollution RespAction = Response actions after the accident Cargo_Type = Type of cargo Ship1_Name = Ship 1 identification (Not published after 2018) Sh1_Categ = Ship 1 type (according to AIS category) Sh1_Type = Ship 1 more detail ship type category Sh1_Hull = Ship 1 hull construction Sh1Size_gt = Ship 1 GT Sh1Sizedwt = Ship 1 DWT Sh1Draug_m = Ship 1 draught in meters / category Cause_Sh1 = Cause of accidents from ship 1 Pilot_Sh1 = Presence of pilot on ship 1 Ship2_Name = Ship 2 identification (Not published after 2018) Sh2_Categ = Ship 2 type (according to AIS category) Sh2_Type = Ship 2 more detail ship type category Sh2_Hull = Ship 2 hull construction Sh2Size_gt = Ship 2 GT Sh2Sizedwt = Ship 2 DWT Sh2Draug_m = Ship 2 draught in meters / category Cause_Sh2 = Cause of accidents from ship 2 Pilot_Sh2 = Presence of pilot on ship 2 Add_Info = Additional information Latitude = Latitude (decimal degrees) Longitude = Longitude (decimal degrees) For more information about shipping accidents in the Baltic Sea, see the HELCOM annual reports: https://helcom.fi/helcom-at-work/publications/ https://helcom.fi/media/publications/HELCOM-report-on-Shipping-accidents-in-the-Baltic-Sea-2019-211207-FINAL.pdf

  • This dataset contains points of information describing the location and size of spills of mineral oil observed during aerial surveillance flights by HELCOM Contracting Parties during 1998-2023. The data covers detections from fixed-wing aircraft only. Since 2014 Contracting Parties have also reported spills of other substances and unknown substances. The purpose of the regional aerial surveillance is to detect spills of oil and other harmful substances and thus prevent violations of the existing regulations on prevention of pollution from ships. Such illegal spills are a form of pollution which threatens the marine environment of the Baltic Sea area. Further information on detected spills in the Baltic Sea area and HELCOM aerial surveillance activities can be found at http://www.helcom.fi/baltic-sea-trends/maritime/illegal-spills/ and https://helcom.fi/action-areas/response-to-spills/aerial-surveillance/ The dataset contains the following information: Country Year Spill_ID = A unique code which will enable each individual spill to be individually identified FlightType = The type of flight the detection was made during: National = "N", CEPCO = "C", Super CEPCO = "SC", Tour d’Horizon = “TDH” Date = The date of the detection (dd.mm.yyyy) Time_UTC = The time of the detection in UTC (hh:mm) Wind_speed = The wind speed at the time of the detection (m/s) Wind_direc = The wind direction in degrees at the time of the detection (degrees) Latitude = The latitude of the detection (decimal degrees, WGS84) Longitude = The longitude of the detection (decimal degrees, WGS84) Length__km = The length of the detection (km) Width__km = The width of the detection (km) Area__km2_ = The area of the detection (km2) Spill_cat = Spill/pollution category: Mineral Oil = “Oil", Other Substance = "Other substance" , "Unknown substance" = “Unknown” EstimVol_m = If Spill_cat="Oil", then estimated min. volume of oil spill. Volume of the detection confirmed/observed as mineral oil as calculated using the Bonn Agreement Oil Appearance Code using the lower figure (BAOAC minimum) in m3. Vol_Category = Category of the detection: <0,1m3 = “1”, <0,1-1m3 = “2”, 1-10 m3 = “3”, 10-100 m3 = “4”, >100 m3 = “5” Type_substance = If Spill_cat="Other substance" or "Unknown. Product name or type of OS or GAR substances that could be identified (in case of known polluter, or via visual identification - cf. BAOAC Atlas). - Examples for OS: vegetable oils (palm oil sun flower oil, soya oil etc.), fish oil, molasses, various chemicals (methanol, biodiesels/FAME, toluene, paraffines etc.); Examples of GAR: solid cargo residues (e.g. coal residues), plastics, fish nets, … OR "Unknown" (in case the type of substance could not be identified) Polluter = Type of polluter source: Offshore Installation = “Rig”, Vessel = “Ship”, Other Polluter or source (e.g. land based source) = “Other”, Unknown = “Unknwon” (in case of an “orphan” spill that cannot be linked to a polluter) Remarks = Any additional information to inform on particular situations Description of marine litter sightings