t.rast.aggregategrass - Online nel cloud

PROGRAMMA:

NOME

t.rast.aggregato - Aggrega temporalmente le mappe di un dataset raster spazio-temporale per a
granularità definita dall'utente.

PAROLE CHIAVE

temporale, aggregazione, raster, tempo

SINOSSI

t.rast.aggregato
t.rast.aggregato --Aiuto
t.rast.aggregato [-ns] ingresso=Nome produzione=Nome nome di base=stringa granularità=stringa
metodo=stringa [offset=numero intero] [nprocs=numero intero] [campionamento=Nome[,Nome,...]]
[where=query_sql] [--sovrascrivere] [--Aiuto] [--verboso] [--silenzioso] [--ui]

Bandiere:
-n
Registra mappe nulle

-s
Usa l'ora di inizio - troncata in base alla granularità - come suffisso (sostituisce l'offset
opzione)

--sovrascrivi
Consenti ai file di output di sovrascrivere i file esistenti

--Aiuto
Riepilogo utilizzo stampa

--verboso
Uscita modulo dettagliata

--silenzioso
Uscita modulo silenzioso

--ui
Forza l'avvio della finestra di dialogo GUI

parametri:
ingresso=Nome [necessario]
Nome del set di dati raster spazio-tempo di input

produzione=Nome [necessario]
Nome del set di dati raster spazio-tempo di output

nome di base=stringa [necessario]
Nome di base delle nuove mappe di output generate
Un suffisso numerico o l'ora di inizio (s-flag) separati da un carattere di sottolineatura saranno
essere allegato per creare un identificatore univoco

granularità=stringa [necessario]
Granularità dell'aggregazione, formato tempo assoluto "x anni, x mesi, x settimane, x giorni, x
ore, x minuti, x secondi" o un valore intero per il tempo relativo

metodo=stringa [necessario]
Operazione aggregata da eseguire sulle mappe raster
Opzioni: media, contare, mediano, modalità, minimo, min_raster, massimo, max_raster,
stddev, gamma, somma, varianza, diversità, pendenza, compensare, detcoeff, quarto1, quarto3,
perc90, quantile, asimmetria, curtosi
Predefinito: media

offset=numero intero
Offset utilizzato per creare gli ID mappa di output, l'ID mappa di output viene generato come:
nomebase_ (conteggio + offset)
Predefinito: 0

nprocs=numero intero
Numero di processi r.series da eseguire in parallelo
Predefinito: 1

campionamento=nome[,nome,...]
Il metodo da utilizzare per campionare il set di dati di input
Opzioni: pari, sovrapposizioni, sovrapposto, inizia, iniziato, finiture, finito, durante,
contiene
Predefinito: contiene

where=query_sql
WHERE condizioni dell'istruzione SQL senza la parola chiave "where" utilizzata nel GIS temporale
contesto
Esempio: start_time > '2001-01-01 12:30:00'

DESCRIZIONE

t.rast.aggregato aggrega temporalmente set di dati raster spazio-temporali in base a uno specifico temporale
granularità. Questo modulo supporta assoluto e parente tempo. La granularità temporale di
il tempo assoluto può essere secondi, minuti, ore, giorni, settimane, mese or anni. Miscelazione di
granularità es. "1 anno, 3 mesi 5 giorni" non è supportato. In caso di tempo relativo il
viene utilizzata l'unità temporale del set di dati raster spazio-tempo di input. La granularità deve essere
specificato con un valore intero.

Questo modulo è sensibile alla regione corrente e alle impostazioni della maschera, quindi l'estensione spaziale e
risoluzione spaziale. Nel caso in cui le mappe raster registrate del raster spazio temporale di input
i set di dati hanno risoluzioni spaziali diverse, il metodo di ricampionamento del vicino più prossimo predefinito
viene utilizzato per l'aggregazione spaziale di runtime.

NOTE

Il modulo raster r.serie viene utilizzato internamente. Quindi tutti i metodi aggregati di r.serie sono
supportato. Vedere la pagina del manuale r.series per i dettagli.

Questo modulo sposterà la data di inizio per ogni processo di aggregazione a seconda del
fornito granularità temporale. Verranno effettuati i seguenti turni:

· granularità anni: inizierà il primo gennaio, quindi 14-08-2012 00:01:30
sarà spostato al 01-01-2012 00:00:00

· granularità mese: inizierà il primo giorno del mese, quindi il 14-08-2012 sarà
essere spostato al 01-08-2012 00:00:00

· granularità settimana: inizierà il primo giorno della settimana (lunedì), quindi
14-08-2012 01:30:30 sarà spostato al 13-08-2012 01:00:00

· granularità giorni: inizierà alla prima ora di un giorno, quindi 14-08-2012 00:01:30
sarà spostato al 14-08-2012 00:00:00

· granularità ore: inizierà al primo minuto di un'ora, quindi 14-08-2012
01:30:30 sarà spostato al 14-08-2012 01:00:00

· granularità verbale: inizierà al primo secondo di minuto, quindi 14-08-2012
01:30:30 sarà spostato al 14-08-2012 01:30:00

La specificazione della relazione temporale tra gli intervalli di aggregazione e la
i layer di mappe raster sono sempre formulati dal punto di vista dell'intervallo di aggregazione. Quindi il
relazione contiene deve essere specificato per aggregare i layer della mappa che sono localizzati temporalmente
in un intervallo di aggregazione.

L'elaborazione parallela è supportata nel caso in cui sia disponibile più di un intervallo per
calcolo di aggregazione. Internamente diversi r.serie i moduli verranno avviati, a seconda di
il numero di processi paralleli specificati (nprocs) e il numero di intervalli a
aggregato.

La bandiera -s consente di memorizzare una data come suffisso del nome della mappa anziché utilizzare consecutivo
numerazione. Vedere gli esempi di seguito per i dettagli.

ESEMPI

Aggregazione of mensile dati ai miglioramenti annuale dati
In questo esempio l'utente aggregherà i dati mensili in dati annuali, eseguendo:
t.rast.aggregate input=tempmean_monthly output=tempmean_yearly \
nomebase=tempmean_year \
granularità = "1 anni" metodo = media
t.support input=tempmedia_annuale \
title="Precipitazioni annuali" \
description="Set di dati sulle precipitazioni aggregate con risoluzione annuale"
t.info tempmean_yearly
+-------------------- Set di dati raster spazio-temporali ------------------------- ----+
| |
+-------------------- Informazioni di base ------------------------------------------ ----------+
| Id: .......................... tempmean_yearly@climate_2000_2012
| Nome: ...................... tempmean_yearly
| Mapset: ................... clima_2000_2012
| Creatore: ................... lucadelu
| Tipo temporale: ............. assoluto
| Tempo di creazione: ............. 2014-11-27 10:25:21.243319
| Tempo di modifica:.......... 2014-11-27 10:25:21.862136
| Tipo semantico:.............. media
+-------------------- Tempo assoluto --------------------------- --------------+
| Ora di inizio:.. 2009-01-01 00:00:00
| Ora di fine:................... 2013-01-01 00:00:00
| Granularità:................ 1 anno
| Tipo temporale di mappe:...... intervallo
+-------------------- Estensione spaziale --------------------------- -------------+
| Nord:................... 320000.0
| Sud:................... 10000.0
| Est:.. ................... 935000.0
| Ovest:.................. 120000.0
| In alto:.................. 0.0
| In basso:.................. 0.0
+-------------------- Informazioni sui metadati --------------------------- -------+
| Tabella registri raster:...... raster_map_register_514082e62e864522a13c8123d1949dea
| Risoluzione Nord-Sud min:. 500.0
| Risoluzione nord-sud max:. 500.0
| Risoluzione est-ovest min:... 500.0
| Risoluzione est-ovest max:... 500.0
| Valore minimo min:..........7.370747
| Valore minimo max:.......... 8.81603
| Valore massimo min:.......... 17.111387
| Valore massimo max:......... 17.915511
| Tipo di aggregazione:........... media
| Numero di mappe registrate:.. 4
|
| Titolo: Precipitazioni annuali
| Precipitazioni mensili
| Descrizione: set di dati sulle precipitazioni aggregate con risoluzione annuale
| Dataset con precipitazioni mensili
| Cronologia comandi:
| # 2014-11-27 10:25:21
| t.rast.aggregate input="tempmean_monthly"
| output = "tempmean_yearly" basename = "tempmean_year" granularità = "1 anni"
| metodo = "media"
|
| # 2014-11-27 10:26:21
| t.support input=tempmedia_annuale \
| title="Precipitazioni annuali" \
| description="Set di dati sulle precipitazioni aggregate con risoluzione annuale"
+----------------------------------- -------------+

Diverso aggregazioni e carta geografica Nome suffisso varianti
Esempi di schemi di denominazione risultanti per diverse aggregazioni quando si utilizza il -s bandiera:

Settimanale aggregazione
t.rast.aggregate input=temp_giornaliera output=temp_media_settimanale \
basename=weekly_avg_temp method=granularità media="1 settimane"
t.rast.list week_avg_temp
nome|mapset|start_time|end_time
weekly_avg_temp_2003_01|climate|2003-01-03 00:00:00|2003-01-10 00:00:00
weekly_avg_temp_2003_02|climate|2003-01-10 00:00:00|2003-01-17 00:00:00
weekly_avg_temp_2003_03|climate|2003-01-17 00:00:00|2003-01-24 00:00:00
weekly_avg_temp_2003_04|climate|2003-01-24 00:00:00|2003-01-31 00:00:00
weekly_avg_temp_2003_05|climate|2003-01-31 00:00:00|2003-02-07 00:00:00
weekly_avg_temp_2003_06|climate|2003-02-07 00:00:00|2003-02-14 00:00:00
weekly_avg_temp_2003_07|climate|2003-02-14 00:00:00|2003-02-21 00:00:00
Variante con -s bandiera:
t.rast.aggregate -s input=temp_giornaliera output=temp_media_settimanale \
basename=weekly_avg_temp method=granularità media="1 settimane"
t.rast.list week_avg_temp
nome|mapset|start_time|end_time
weekly_avg_temp_2003_01_03|climate|2003-01-03 00:00:00|2003-01-10 00:00:00
weekly_avg_temp_2003_01_10|climate|2003-01-10 00:00:00|2003-01-17 00:00:00
weekly_avg_temp_2003_01_17|climate|2003-01-17 00:00:00|2003-01-24 00:00:00
weekly_avg_temp_2003_01_24|climate|2003-01-24 00:00:00|2003-01-31 00:00:00
weekly_avg_temp_2003_01_31|climate|2003-01-31 00:00:00|2003-02-07 00:00:00
weekly_avg_temp_2003_02_07|climate|2003-02-07 00:00:00|2003-02-14 00:00:00
weekly_avg_temp_2003_02_14|climate|2003-02-14 00:00:00|2003-02-21 00:00:00

Mensile aggregazione
t.rast.aggregate -s input=temp_giornaliera output=temp_media_mensile \
basename=monthly_avg_temp method=granularità media="1 mesi"
t.rast.list mensile_avg_temp
nome|mapset|start_time|end_time
monthly_avg_temp_2003_01|climate|2003-01-01 00:00:00|2003-02-01 00:00:00
monthly_avg_temp_2003_02|climate|2003-02-01 00:00:00|2003-03-01 00:00:00
monthly_avg_temp_2003_03|climate|2003-03-01 00:00:00|2003-04-01 00:00:00
monthly_avg_temp_2003_04|climate|2003-04-01 00:00:00|2003-05-01 00:00:00
monthly_avg_temp_2003_05|climate|2003-05-01 00:00:00|2003-06-01 00:00:00
monthly_avg_temp_2003_06|climate|2003-06-01 00:00:00|2003-07-01 00:00:00

Annuale aggregazione
t.rast.aggregate -s input=temp_giornaliera output=temp_media_annua \
basename=yearly_avg_temp metodo=granularità media="1 anni"
t.rast.list yearly_avg_temp
nome|mapset|start_time|end_time
yearly_avg_temp_2003|climate|2003-01-01 00:00:00|2004-01-01 00:00:00
yearly_avg_temp_2004|climate|2004-01-01 00:00:00|2005-01-01 00:00:00

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