이는 Ubuntu Online, Fedora Online, Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MAC OS 온라인 에뮬레이터와 같은 여러 무료 온라인 워크스테이션 중 하나를 사용하여 OnWorks 무료 호스팅 제공자에서 실행할 수 있는 t.rast.aggregategrass 명령입니다.
프로그램:
이름
t.rast.aggregate - 공간 시간 래스터 데이터 세트의 맵을 시간적으로 집계합니다.
사용자 정의 세분성.
키워드
임시, 집계, 래스터, 시간
개요
t.rast.aggregate
t.rast.aggregate --도움
t.rast.aggregate [-ns] 입력=name 출력=name 기본 이름=현 세분성=현
방법=현 [오프셋=정수] [nprocs=정수] [샘플링=name[,name,...]]
[어디에=sql_query] [--덮어 쓰기] [--도움] [--말 수가 많은] [--조용한] [--ui]
플래그 :
-n
Null 맵 등록
-s
시작 시간 사용 - 입도에 따라 잘림 - 접미사로 사용(오프셋 무시)
선택권)
--덮어쓰기
출력 파일이 기존 파일을 덮어쓰도록 허용
--도움
사용 요약 인쇄
--말 수가 많은
자세한 모듈 출력
--조용한
조용한 모듈 출력
--UI
강제 실행 GUI 대화 상자
매개 변수 :
입력=name [필수의]
입력 시공간 래스터 데이터셋의 이름
출력=name [필수의]
출력 시공간 래스터 데이터셋의 이름
기본 이름=현 [필수의]
새로 생성된 출력 맵의 기본 이름
숫자 접미사 또는 밑줄로 구분된 시작 시간(s-플래그)
고유 식별자를 생성하기 위해 첨부됨
세분성=현 [필수의]
집계 세분성, 형식 절대 시간 "x년, x개월, x주, x일, x
시간, x분, x초" 또는 상대 시간에 대한 정수 값
방법=현 [필수의]
래스터 맵에서 수행할 집계 작업
옵션 : 평균, 카운트, 중앙값, 모드, 최저한의, 최소 래스터, 최고, 최대 래스터,
표준 개발, 범위 합집합, 변화, 다양성, 경사, 오프셋, 데코에프, 쿼터 1, 쿼터 3,
퍼크90, 분위수, 왜곡, 첨도
태만: 평균
오프셋=정수
출력 맵 ID를 생성하는 데 사용되는 오프셋, 출력 맵 ID는 다음과 같이 생성됩니다.
basename_ (카운트 + 오프셋)
태만: 0
nprocs=정수
병렬로 실행할 r.series 프로세스 수
태만: 1
샘플링=이름[,이름,...]
입력 데이터 세트를 샘플링하는 데 사용할 방법
옵션 : 동일한, 겹침, 겹쳐서, 시작, 시작했다, 마무리, 끝마친, 동안,
이 포함되어 있습니다
태만: 이 포함되어 있습니다
어디에=sql_query
임시 GIS에서 'where' 키워드가 사용되지 않은 SQL 문의 WHERE 조건
뼈대
예: start_time > '2001-01-01 12:30:00'
기술
t.rast.aggregate 특정 시간별로 공간 시간 래스터 데이터 세트를 시간적으로 집계합니다.
세분성. 이 모듈은 다음을 지원합니다. 순수한 그리고 상대적인 시간. 시간적 세분성
절대 시간은 다음과 같습니다 초 의사록, 시간, 일, 주, 개월 or 년. 혼합
예를 들어 "1년 3개월 5일"과 같은 단위는 지원되지 않습니다. 상대 시간의 경우
입력 공간 시간 래스터 데이터 세트의 시간 단위가 사용됩니다. 세분성은 다음과 같아야 합니다.
정수 값으로 지정됨.
이 모듈은 현재 영역 및 마스크 설정에 민감하므로 공간 범위와
공간 해상도. 입력된 공간 시간 래스터의 등록된 래스터 맵이
데이터 세트에는 서로 다른 공간 해상도가 있으며 기본 최근접 이웃 재샘플링 방법은 다음과 같습니다.
런타임 공간 집계에 사용됩니다.
노트
래스터 모듈 r. 시리즈 내부적으로 사용됩니다. 따라서 모든 집계 메서드 r. 시리즈 are
지원됩니다. 자세한 내용은 r.series 매뉴얼 페이지를 참조하세요.
이 모듈은 각 집계 프로세스의 시작 날짜를 다음에 따라 변경합니다.
시간적 세분성을 제공했습니다. 다음 변경 사항이 수행됩니다.
· 세분성 년: 14월 08일부터 시작하므로 2012년 00월 01일 30:XNUMX:XNUMX입니다.
01-01-2012 00:00:00으로 변경됩니다.
· 세분성 개월: 매월 14일부터 시작되므로 08년 2012월 XNUMX일은
01-08-2012 00:00:00으로 변경됩니다
· 세분성 주: 일주일의 첫째 날(월요일)에 시작되므로
14-08-2012 01:30:30은 13-08-2012 01:00:00으로 변경됩니다.
· 세분성 일: 하루의 첫 시간에 시작되므로 14-08-2012 00:01:30입니다.
14-08-2012 00:00:00으로 변경됩니다.
· 세분성 시간: 매 시간의 첫 분에 시작하므로 14년 08월 2012일입니다.
01:30:30은 14-08-2012 01:00:00으로 변경됩니다.
· 세분성 분: 14분의 첫 번째 초에 시작하므로 08년 2012월 XNUMX일입니다.
01:30:30은 14-08-2012 01:30:00으로 변경됩니다.
집계 간격과 시간 관계의 지정
래스터 맵 레이어는 항상 집계 간격 관점에서 공식화됩니다. 따라서
관계 이 포함되어 있습니다 시간적으로 위치한 맵 레이어를 집계하려면 지정해야 합니다.
집계 간격에서.
두 개 이상의 간격을 사용할 수 있는 경우 병렬 처리가 지원됩니다.
집계 계산. 내부적으로 여러 r. 시리즈 모듈은 다음에 따라 시작됩니다.
지정된 병렬 프로세스의 수(nprocs) 및 간격의 수
골재.
깃발 -s 연속된 날짜를 사용하는 대신 맵 이름 접미사로 날짜를 저장할 수 있습니다.
번호 매기기. 자세한 내용은 아래 예를 참조하세요.
사용 예
집합 of 월 데이터 으로 매년 데이터
이 예에서 사용자는 다음을 실행하여 월별 데이터를 연간 데이터로 집계합니다.
t.rast.aggregate 입력=tempmean_monthly 출력=tempmean_yearly \
기본 이름=평균 연도 \
granularity="1년" 방법=평균
t.support 입력=연간 평균 온도 \
제목="연간 강수량" \
설명="연간 해상도를 갖춘 집계된 강수량 데이터 세트"
t.info 연간 평균 온도
+-------------------- 시공간 래스터 데이터세트 ---------------------- --+
| |
+-------------------- 기본 정보 --------------------------- ----------+
| 아이디: ........................ tempmean_yearly@climate_2000_2012
| 이름: ...................... tempmean_yearly
| 맵셋: ........... 기후_2000_2012
| 작성자: ........... lucadelu
| 임시 유형: .............. 절대
| 생성 시간: .................. 2014-11-27 10:25:21.243319
| 수정 시간:........... 2014-11-27 10:25:21.862136
| 의미 유형: .............. 의미
+-------------------- 절대 시간 --------------------------- --------------+
| 시작 시간:.................. 2009-01-01 00:00:00
| 종료 시간:........... 2013-01-01 00:00:00
| 세분성:................ 1년
| 맵의 임시 유형:....... 간격
+-------------------- 공간적 범위 --------------------------- ----------+
| 북쪽:........................... 320000.0
| 남쪽:........................... 10000.0
| 동쪽: ........................... 935000.0
| 서쪽:........................... 120000.0
| 상단:........................... 0.0
| 하단:........................... 0.0
+-------------------- 메타데이터 정보 --------------------------- -------+
| 래스터 레지스터 테이블:...... raster_map_register_514082e62e864522a13c8123d1949dea
| 남북 해상도 분:. 500.0
| 남북 해상도 최대:. 500.0
| 동서 해상도 최소:... 500.0
| 동서 해상도 최대:... 500.0
| 최소값 최소:........... 7.370747
| 최소값 최대:........... 8.81603
| 최대값 최소: ........... 17.111387
| 최대값 최대:........... 17.915511
| 집계 유형:........... 평균
| 등록된 지도 수:.. 4
|
| 제목: 연간 강수량
| 월별 강수량
| 설명: 연간 해상도를 갖춘 집계된 강수량 데이터 세트
| 월별 강수량이 있는 데이터세트
| 명령 기록:
| # 2014-11-27 10:25:21
| t.rast.aggregate 입력="월간 평균 임시"
| 출력="연간 평균" 기본 이름="연간 평균" 세분성="1년"
| 방법="평균"
|
| # 2014-11-27 10:26:21
| t.support 입력=연간 평균 온도 \
| 제목="연간 강수량" \
| 설명="연간 해상도를 갖춘 집계된 강수량 데이터 세트"
+---------------------------------------------------------------- ---------------------------+
Different 집계 그리고 지도 name 접미사 변종
다양한 집계에 대한 결과 명명 체계의 예는 다음을 사용할 때 나타납니다. -s 깃발:
매주 집합
t.rast.aggregate 입력=일일_온도 출력=주간_평균_온도 \
basename=weekly_avg_temp 메서드=평균 세분성="1주"
t.rast.list 주간 평균 온도
이름|맵셋|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
변형 -s 깃발:
t.rast.aggregate -s 입력=일일_온도 출력=주간_평균_온도 \
basename=weekly_avg_temp 메서드=평균 세분성="1주"
t.rast.list 주간 평균 온도
이름|맵셋|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
월간 회원 집합
t.rast.aggregate -s 입력=일일_온도 출력=월간_평균_온도 \
basename=monthly_avg_temp 메서드=평균 세분성="1개월"
t.rast.list 월별 평균 온도
이름|맵셋|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
매년 집합
t.rast.aggregate -s 입력=일일_온도 출력=연간_평균_온도 \
basename=yearly_avg_temp 메서드=평균 세분성="1년"
t.rast.list 연간 평균 기온
이름|맵셋|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
onworks.net 서비스를 사용하여 t.rast.aggregategrass를 온라인으로 사용하세요
