t.rast.aggregategrass - En ligne dans le cloud

PROGRAMME:

Nom

t.rast.agrégat - Agrége temporellement les cartes d'un jeu de données raster espace-temps par un
granularité définie par l'utilisateur.

MOTS-CLÉS

temporel, agrégation, raster, temps

SYNOPSIS

t.rast.agrégat
t.rast.agrégat --Aidez-moi
t.rast.agrégat [-ns] contribution=prénom sortie=prénom nom de base=un magnifique granularité=un magnifique
méthode=un magnifique [compenser=entier] [nprocs=entier] [d'échantillonnage=prénom[,prénom,...]]
[où=requête_sql] [--écraser] [--vous aider] [--verbeux] [--calme] [--ui]

Drapeaux:
-n
S'inscrire Cartes nulles

-s
Utiliser l'heure de début - tronquée en fonction de la granularité - comme suffixe (remplace le décalage
option)

--écraser
Autoriser les fichiers de sortie à écraser les fichiers existants

--Aidez-moi
Imprimer le récapitulatif d'utilisation

--verbeux
Sortie du module verbeux

--silencieux
Sortie module silencieuse

--interface utilisateur
Forcer le lancement de la boîte de dialogue GUI

Paramètres:
contribution=prénom [obligatoire]
Nom du jeu de données raster espace-temps en entrée

sortie=prénom [obligatoire]
Nom du jeu de données raster spatio-temporel en sortie

nom de base=un magnifique [obligatoire]
Nom de base des nouvelles mappes de sortie générées
Soit un suffixe numérique, soit l'heure de début (drapeau s) séparée par un trait de soulignement.
être joint pour créer un identifiant unique

granularité=un magnifique [obligatoire]
Granularité d'agrégation, format temps absolu "x années, x mois, x semaines, x jours, x
heures, x minutes, x secondes" ou une valeur entière pour le temps relatif

méthode=un magnifique [obligatoire]
Opération d'agrégat à effectuer sur les cartes raster
Options : moyenne, compter, médian, Mode, le minimum, min_raster, maximum, max_raster,
stdev, gamme, somme, variance, la diversité, pente, décalage, détcoeff, quart1, quart3,
perc90, quantile, asymétrie, kurtosis
Valeur par défaut: moyen

compenser=entier
Décalage utilisé pour créer les identifiants de mappage de sortie, l'identifiant de mappage de sortie est généré en tant que :
basename_ (nombre + décalage)
Valeur par défaut: 0

nprocs=entier
Nombre de processus r.series à exécuter en parallèle
Valeur par défaut: 1

d'échantillonnage=nom nom,...]
La méthode à utiliser pour échantillonner l'ensemble de données d'entrée
Options : égal, chevauchements, chevauché, départs, a débuté, finitions, fini, pendant,
contient
Valeur par défaut: contient

où=requête_sql
Conditions WHERE de l'instruction SQL sans mot-clé 'where' utilisé dans le SIG temporel
cadre
Exemple : heure_départ > '2001-01-01 12:30:00'

DESCRIPTION

t.rast.agrégat agrège temporellement les ensembles de données raster spatio-temporelles selon un intervalle temporel spécifique.
granularité. Ce module prend en charge absolu et relatif Paisible. La granularité temporelle de
le temps absolu peut être secondes, minutes, heure, journées, semaines, mois or ans. Mélange de
granularités par exemple. "1 an, 3 mois 5 jours" n'est pas pris en charge. En cas de temps relatif, le
l’unité temporelle du jeu de données raster spatio-temporel en entrée est utilisée. La granularité doit être
spécifié avec une valeur entière.

Ce module est sensible aux paramètres actuels de la région et du masque, donc à l'étendue spatiale et
résolution spatiale. Dans le cas où les cartes raster enregistrées du raster spatio-temporel en entrée
l'ensemble de données a des résolutions spatiales différentes, la méthode de rééchantillonnage du voisin le plus proche par défaut
est utilisé pour l’agrégation spatiale d’exécution.

NOTES

Le module raster série r est utilisé en interne. D’où toutes les méthodes globales de série r sommes-nous
prise en charge. Consultez la page de manuel r.series pour plus de détails.

Ce module décalera la date de début de chaque processus d'agrégation en fonction du
fourni une granularité temporelle. Les quarts de travail suivants seront effectués :

· granularité ans: commencera le premier janvier, donc le 14-08-2012 00:01:30
sera décalé au 01-01-2012 00:00:00

· granularité mois: commencera le premier jour d'un mois, donc le 14-08-2012 sera
être décalé au 01-08-2012 00:00:00

· granularité semaines : commencera le premier jour de la semaine (lundi), donc
14-08-2012 01:30:30 sera décalé au 13-08-2012 01:00:00

· granularité jours: commencera à la première heure d'une journée, donc le 14-08-2012 00:01:30
sera décalé au 14-08-2012 00:00:00

· granularité heures: commencera à la première minute d'une heure, soit le 14-08-2012
01:30:30 sera décalé au 14-08-2012 01:00:00

· granularité minutes: démarrera à la première seconde d'une minute, donc le 14-08-2012
01:30:30 sera décalé au 14-08-2012 01:30:00

La spécification de la relation temporelle entre les intervalles d'agrégation et le
Les couches de cartes raster sont toujours formulées du point de vue de l'intervalle d'agrégation. D'où le
rapport contient doit être spécifié pour regrouper les couches cartographiques situées temporellement
dans un intervalle d’agrégation.

Le traitement parallèle est pris en charge dans le cas où plusieurs intervalles sont disponibles pour
calcul d'agrégation. En interne plusieurs série r les modules seront démarrés en fonction de
le nombre de processus parallèles spécifiés (nprocs) et le nombre d'intervalles à
agrégat.

Le drapeau -s permet de stocker une date comme suffixe du nom de la carte plutôt que d'utiliser des données consécutives
numérotage. Voir les exemples ci-dessous pour plus de détails.

EXEMPLES

Agrégation of mensuel données, développement annuel données,
Dans cet exemple, l'utilisateur va agréger les données mensuelles en données annuelles, en exécutant :
t.rast.aggregate input = tempmean_monthly sortie = tempmean_yearly \
nom de base = tempmean_year \
granularité="1 ans" méthode=moyenne
t.support input=tempmean_yearly \
title="Précipitations annuelles" \
description="Ensemble de données agrégées sur les précipitations avec une résolution annuelle"
t.info tempmean_yearly
+--------------------- Jeu de données raster espace-temps ------------------------- ----+
| |
+--------------------- Informations de base --------------------------- ----------+
| Identifiant : ........................ tempmean_yearly@climate_2000_2012
| Nom : ...................... tempmean_yearly
| Jeu de cartes : ....................climat_2000_2012
| Créateur : ................... lucadelu
| Type temporel : ............. absolu
| Heure de création : ............. 2014-11-27 10:25:21.243319
| Heure de modification : ........ 2014-11-27 10:25:21.862136
| Type sémantique :.............. moyenne
+--------------------- Temps absolu --------------------------- --------------+
| Heure de début:................. 2009-01-01 00:00:00
| Heure de fin : ................... 2013-01-01 00:00:00
| Granularité :................ 1 an
| Type temporel de cartes :...... intervalle
+--------------------- Etendue spatiale ---------------------------- -------------+
| Nord :................................ 320000.0
| Sud :................................ 10000.0
| Est:.. .................... 935000.0
| Ouest : ....................... 120000.0
| Haut : ........................ 0.0
| Bas :................................. 0.0
+--------------------- Informations sur les métadonnées --------------------------- -------+
| Table de registre raster :...... raster_map_register_514082e62e864522a13c8123d1949dea
| Résolution Nord-Sud min :. 500.0
| Résolution Nord-Sud max :. 500.0
| Résolution est-ouest min:... 500.0
| Résolution est-ouest max :... 500.0
| Valeur minimale min : ........ 7.370747
| Valeur minimale max : ......... 8.81603
| Valeur maximale min : ........ 17.111387
| Valeur maximale max : ......... 17.915511
| Type d'agrégation :.......... moyenne
| Nombre de cartes enregistrées :.. 4
|
| Titre : Précipitations annuelles
| Précipitations mensuelles
| Description : Ensemble de données agrégées sur les précipitations avec une résolution annuelle
| Jeu de données avec précipitations mensuelles
| Historique des commandes :
| #2014-11-27 10:25:21
| t.rast.aggregate input="tempmean_monthly"
| output="tempmean_yearly" basename="tempmean_year" granularity="1 ans"
| méthode = "moyenne"
|
| #2014-11-27 10:26:21
| t.support input=tempmean_yearly \
| title="Précipitations annuelles" \
| description="Ensemble de données agrégées sur les précipitations avec une résolution annuelle"
+---------------------------------------------------------------- ---------------------------+

Différents agrégations et plan prénom suffixe variantes
Exemples de schémas de dénomination résultants pour différentes agrégations lors de l'utilisation de -s drapeau:

Hebdomadaire agrégation
t.rast.aggregate input=daily_temp output=weekly_avg_temp \
basename=weekly_avg_temp method=average granularity="1 semaines"
t.rast.list hebdomadaire_avg_temp
nom|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 avec -s drapeau:
t.rast.aggregate -s input=daily_temp sortie=weekly_avg_temp \
basename=weekly_avg_temp method=average granularity="1 semaines"
t.rast.list hebdomadaire_avg_temp
nom|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

Mensuel agrégation
t.rast.aggregate -s input=daily_temp sortie=monthly_avg_temp \
basename=monthly_avg_temp method=average granularity="1 mois"
t.rast.list mensuel_avg_temp
nom|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

Annuel agrégation
t.rast.aggregate -s input=daily_temp sortie=yearly_avg_temp \
basename=yearly_avg_temp method=average granularity="1 ans"
t.rast.list yearly_avg_temp
nom|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

Utilisez t.rast.aggregategrass en ligne à l'aide des services onworks.net