r.resamp.filtergrass – Online in der Cloud

PROGRAMM:

NAME/FUNKTION

r.resamp.filter – Neuabtastung von Rasterkartenebenen mithilfe eines analytischen Kernels.

SCHLÜSSELWÖRTER

Raster, Resample, Kernelfilter

ZUSAMMENFASSUNG

r.resamp.filter
r.resamp.filter --help
r.resamp.filter [-n] Varianten des Eingangssignals:=Name Möglichkeiten für das Ausgangssignal:=Name Filter=Schnur[,Schnur,...]
[radius=schweben[,schweben,...]] [x_radius=schweben[,schweben,...]] [y_radius=schweben[,schweben,...]]
[--überschreiben] [--Hilfe] [--ausführlich] [--ruhig] [--ui]

Flaggen:
-n
NULL-Werte propagieren

--überschreiben
Ausgabedateien erlauben, vorhandene Dateien zu überschreiben

--help
Nutzungszusammenfassung drucken

- ausführlich
Ausführliche Modulausgabe

--ruhig
Leiser Modulausgang

--ui
Starten des GUI-Dialogs erzwingen

Parameter:
Varianten des Eingangssignals:=Name [erforderlich]
Name der Eingabe-Rasterkarte

Möglichkeiten für das Ausgangssignal:=Name [erforderlich]
Name für Ausgabe-Rasterkarte

Filter=Zeichenfolge[,Zeichenfolge,...] [erforderlich]
Kernel(s) filtern
Option: Box, Bartlett, Gauss, normal Einsiedler, weil, lanczos1, lanczos2, lanczos3,
Hann, hämmern, schwarzer Mann

radius=schweben[,schweben,...]
Filterradius

x_radius=schweben[,schweben,...]
Filterradius (horizontal)

y_radius=schweben[,schweben,...]
Filterradius (vertikal)

BESCHREIBUNG

r.resamp.filter Ermittelt ein erneutes Abtasten eines Eingabe-Rasters und filtert die Eingabe mit einem analytischen Kernel.
Jede Ausgabezelle wird normalerweise auf der Grundlage einer kleinen Teilmenge der Eingabezellen berechnet, nicht jedoch
die gesamte Eingabe. r.resamp.filter führt eine Faltung durch (d. h. es wird eine gewichtete Summe berechnet).
für jede Rasterzelle).

Das Modul ordnet den Eingabebereich der Breite der Fensterfunktion zu, sodass breitere Fenster vorhanden sind
„schärfer“ sein (eine höhere Grenzfrequenz haben), z. B. lanczos3 wird schärfer sein als
lanczos2.

r.resamp.filter implementiert FIR-Filterung (Finite Impulse Response). Alle Funktionen
sind Tiefpassfilter, da sie symmetrisch sind. Beispiele finden Sie in Wikipedia: Fensterfunktion
allgemeiner Fensterfunktionen und ihrer Frequenzantworten.

Eine durch abgetastete Daten definierte stückweise kontinuierliche Funktion kann als Mischung (Summe) betrachtet werden.
des zugrunde liegenden Signals und des Quantisierungsrauschens. Der Zweck eines Tiefpassfilters besteht darin
Verwerfen Sie das Quantisierungsrauschen und behalten Sie gleichzeitig das Signal bei. Die Grenzfrequenz beträgt
wird normalerweise entsprechend der Abtastfrequenz gewählt, ebenso wie das Quantisierungsrauschen
dominiert von der Abtastfrequenz und ihren Harmonischen. Im Allgemeinen die Grenzfrequenz
ist umgekehrt proportional zur Breite des zentralen „Lappens“ der Fensterfunktion.

Beim Benutzen r.resamp.filter mit einem bestimmten Radius, einer bestimmten Grenzfrequenz unabhängig davon
der Methode gewählt wird. Während Lanczos3 ein dreimal so großes Fenster verwendet wie Lanczos3, ist das
Die Grenzfrequenz bleibt gleich. Der Radius wird effektiv „normalisiert“.

Alle von der angegebenen Kernel Filter Parameter werden miteinander multipliziert. Typisch
Bei der Verwendung wird entweder ein einzelner Kernel oder ein unendlicher Kernel zusammen mit einem endlichen Fenster verwendet.

ANMERKUNG

Resampling-Module (r.Resample, r.resamp.stats, r.resamp.interp, r.resamp.rst,
r.resamp.filter) resampeln Sie die Karte neu, um sie an die aktuellen Regionseinstellungen anzupassen.

Bei Verwendung eines Kernels, der negative Werte haben kann (sinc, Lanczos), wird der -n Flagge sollte sein
gebraucht. Andernfalls kann es zu Extremwerten kommen, da das Gesamtgewicht nahe beieinander liegt (oder sogar).
gleich) auf Null.

Es müssen Kerne mit unendlicher Ausdehnung (Gauss, Normal, Sinc, Hann, Hamming, Blackman) verwendet werden
in Verbindung mit einer endlichen Fensterfunktion (Box, Bartlett, Hermite, Lanczos).

Die Art und Weise, wie Lanczos-Filter definiert sind, soll die Anzahl der Stichproben betragen
proportional zur Reihenfolge („a“-Parameter), daher sollte lanczos3 dreimal so viele Samples verwenden
(bei gleicher Abtastfrequenz, also dreimal so großes Zeitintervall abdecken) wie lanczos3
um einen ähnlichen Frequenzgang zu erhalten (Filter höherer Ordnung fallen schneller ab,
aber die Häufigkeit, mit der der Abfall beginnt, sollte gleich sein). Siehe Wikipedia:
Lanczos-kernel.svg für eine Illustration. Wenn beide Graphen auf den gleichen Achsen gezeichnet würden, wären sie
hätte ungefähr die gleiche Form, aber das a=3-Fenster hätte einen längeren Schwanz. Durch Skalierung
Da die Achsen gleich breit sind, hat das a=3-Fenster einen schmaleren Mittellappen.

Für Längen-Breiten-Standorte basiert der Interpolationsalgorithmus auf dem Grad
Brüche, nicht auf die absoluten Abstände zwischen Zellzentren. Irgendein Versuch zur Umsetzung
Letzteres würde die Integrität der Interpolationsmethode verletzen.

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