t.rast.accdetectgrass - Trực tuyến trên Đám mây

CHƯƠNG TRÌNH:

TÊN

t.rast.acc detect - Phát hiện các mô hình tích lũy trong thời gian không gian tích lũy tạm thời
tập dữ liệu raster được tạo bởi t.rast.accumulate.

TỪ KHÓA

thời gian, tích lũy, raster, thời gian

SYNOPSIS

t.rast.acc detect
t.rast.acc detect --Cứu giúp
t.rast.acc detect [-nr] đầu vào=tên [tối thiểu=tên] [tối đa=tên] xảy ra=tên
[chỉ số=tên] Bắt đầu=chuỗi [dừng lại=chuỗi] chu kỳ=chuỗi [bù đắp=chuỗi]
tên cơ sở=chuỗi [phạm vi=nhỏ nhất lớn nhất] [khoanh vùng=bắt đầu, trung gian, kết thúc] [-ghi đè]
[-giúp đỡ] [-dài dòng] [-yên tĩnh] [-ui]

Cờ:
-n
Đăng ký các bản đồ trống trong tập dữ liệu raster không gian thời gian đầu ra, nếu không chúng sẽ
xóa

-r
Đảo ngược hướng thời gian trong tích lũy tuần hoàn

- ghi đè
Cho phép các tệp đầu ra ghi đè lên các tệp hiện có

--Cứu giúp
In tóm tắt sử dụng

--dài dòng
Đầu ra mô-đun dài dòng

--Yên lặng
Đầu ra mô-đun yên tĩnh

--ui
Buộc khởi chạy hộp thoại GUI

Tham số:
đầu vào=tên [yêu cầu]
Tên của tập dữ liệu raster không gian thời gian đầu vào

tối thiểu=tên
Đầu vào tập dữ liệu raster không gian thời gian chỉ định các giá trị tối thiểu để phát hiện
mô hình tích lũy

tối đa=tên
Đầu vào tập dữ liệu raster không gian thời gian chỉ định các giá trị tối đa để phát hiện
mô hình tích lũy

xảy ra=tên [yêu cầu]
Tập dữ liệu raster không gian thời gian đầu ra lưu trữ sự xuất hiện của
mô hình tích lũy sử dụng phạm vi dữ liệu được cung cấp

chỉ số=tên
Tập dữ liệu raster không gian thời gian đầu ra lưu trữ dấu hiệu bắt đầu,
trung gian và cuối của dải dữ liệu được chỉ định

Bắt đầu=chuỗi [yêu cầu]
Điểm khởi đầu tạm thời để bắt đầu tích lũy, ví dụ: '2001-01-01'

dừng lại=chuỗi
Ngày thời gian để ngừng tích lũy, ví dụ: '2009-01-01'

chu kỳ=chuỗi [yêu cầu]
Chu kỳ thời gian để bắt đầu lại sự tích lũy, ví dụ: '12 tháng'

bù đắp=chuỗi
Phần bù theo thời gian đến đầu chu kỳ tiếp theo, ví dụ: '6 tháng'

tên cơ sở=chuỗi [yêu cầu]
Tên cơ sở của các bản đồ đầu ra được tạo mới
Một hậu tố số được phân tách bằng dấu gạch dưới sẽ được đính kèm để tạo ra một
định danh

phạm vi=nhỏ nhất lớn nhất
Giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của sự xuất hiện của các giá trị tích lũy, các giá trị này
sẽ được sử dụng nếu bộ dữ liệu raster thời gian không gian tối thiểu / tối đa không được chỉ định

khoanh vùng=bắt đầu, trung gian, kết thúc
Người dùng xác định các giá trị cho biết trạng thái bắt đầu, trung gian và kết thúc trong
chỉ báo đầu ra không gian thời gian tập dữ liệu raster
Mặc định: 1,2,3

MÔ TẢ

t.rast.acc detect được thiết kế để phát hiện mô hình tích lũy trong tích lũy tạm thời
bộ dữ liệu raster thời gian không gian được tạo bởi t.rast.accumulate. Mô-đun này mong đợi một khoảng thời gian
tập dữ liệu raster làm đầu vào là kết quả của quá trình chạy t.rast.accumulate.

Bắt đầu thời gian và cuối thời gian của quá trình phát hiện mẫu phải được thiết lập, ví dụ.
start = "2000-03-01" end = "2011-01-01". Các Bắt đầu và cuối thời gian không cần giống như
cho lần chạy tích lũy đã tạo ra tập dữ liệu raster thời gian không gian đầu vào. Trong additiona
chu kỳ, ví dụ. "8 tháng", có thể được chỉ định, xác định sau khoảng thời gian đó,
quá trình phát hiện mẫu tích lũy khởi động lại. Các bù đắp tùy chọn chỉ định thời gian
giữa hai chu kỳ nên được bỏ qua, ví dụ. "4 tháng". Hãy chắc chắn rằng chu kỳ
và bù đắp các tùy chọn giống như trong quá trình tích lũy tạo ra không gian đầu vào
tập dữ liệu raster thời gian, nếu không, việc phát hiện mẫu tích lũy sẽ tạo ra sai
kết quả.

tối thiểu và tối đa các giá trị của quá trình phát hiện mẫu có thể được đặt, bằng cách
sử dụng bộ dữ liệu raster thời gian không gian hoặc bằng cách sử dụng các giá trị cố định cho tất cả các ô raster và thời gian
các bước.

Sử dụng bộ dữ liệu raster thời gian không gian cho phép chỉ định các giá trị tối thiểu và tối đa cho từng
ô raster và từng bước thời gian. Ví dụ: chúng tôi muốn phát hiện sự nảy mầm (tối thiểu
giá trị) và ngày thu hoạch (giá trị tối đa) cho các loại cây trồng khác nhau ở Đức bằng cách sử dụng
phương pháp ngày càng tăng (GDD) trong vài năm. Các loại cây trồng khác nhau có thể phát triển ở các
ô raster và thay đổi theo thời gian vì luân canh cây trồng. Do đó chúng ta cần chỉ định
các giá trị nảy mầm / thu hoạch GDD khác nhau (tối thiểu / tối đa) cho các tế bào raster khác nhau
và các năm khác nhau.

Bản đồ raster chỉ định các giá trị tối thiểu và tối đa của hạt thực sẽ
được phát hiện bằng cách sử dụng các quan hệ thời gian sau: bằng, trong khi, chồng chéo, chồng lên nhau
và chứa. Đầu tiên, tất cả các bản đồ có tem thời gian bằng nhau với chi tiết đầu vào hiện tại
STRDS sẽ được phát hiện, bản đồ tối thiểu đầu tiên và bản đồ tối đa đầu tiên được tìm thấy
được sử dụng làm định nghĩa phạm vi. Nếu không tìm thấy bản đồ nào bằng nhau thì bản đồ có thời gian trong
mối quan hệ được phát hiện, sau đó các bản đồ chồng chéo tạm thời lên các chi tiết thực tế, cho đến khi các bản đồ
được phát hiện có quan hệ chứa tạm thời. Nếu không tìm thấy bản đồ hoặc
STRDS tối thiểu / tối đa không được đặt, khi đó phạm vi tùy chọn được sử dụng, ví dụ. phạm vi = 480,730.

cơ sở Tên của các bản đồ đã tạo phải luôn được đặt.

Mô-đun này tạo ra hai bộ dữ liệu raster không gian thời gian đầu ra. Các xảy ra đầu ra STRDS
lưu trữ thời gian theo ngày kể từ ngày bắt đầu chu kỳ cho mỗi ô raster và bước thời gian
có giá trị nằm trong định nghĩa tối thiểu và tối đa. Những giá trị này có thể được sử dụng để tính toán
khoảng thời gian của mô hình tích lũy được công nhận. Các chỉ số đầu ra STRDS sử dụng ba
, có thể được đặt bằng cách sử dụng khoanh vùng tùy chọn, để đánh dấu các ô raster với các giá trị số nguyên
cho biết điểm bắt đầu, trạng thái trung gian và điểm kết thúc của một mô hình tích lũy. Như
mặc định chỉ định giá trị 1 là bắt đầu, giá trị 2 là trạng thái trung gian và giá trị
3 cuối của mô hình tích lũy trong một chu kỳ.

THÍ DỤ

Vui lòng xem ví dụ t.rast.accumulate.

Sử dụng t.rast.accdetectgrass trực tuyến bằng các dịch vụ onworks.net