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pkkalman - 卡尔曼光栅图像：中值、最小值/最大值、形态学、卡尔曼宁

概要

普卡尔曼 [选项]

商品描述

普卡尔曼 将补充一个时间序列的观察（选项 -obs) 在精细空间
解析度。 在此使用基于卡尔曼滤波器的数据同化技术。 这
精细空间分辨率的数据与粗糙的空间分辨率时间序列同化
在更精细的时间分辨率下，称为模型（选项 -mod）。 时间序列为
观测和模型都可以作为多波段栅格数据集或作为
多个单波段数据集。 观察中的缺失数据由
算法。 该模型必须至少覆盖观测的空间覆盖范围。 这
丢失的数据必须作为输入中的无数据值提供（使用选项
-obsnodata) 或作为外部掩码（使用选项 - 遮蔽）。 时间顺序为
模型和观察应通过选项提供 -tmod 和 -托布. 调音
算法的参数是过程噪声（选项 -q) 和不确定性的权重
有效观察（-uo) 和模型 (-嗯).

配置

-目录 向前|向后|平滑, - 方向 向前|向后|平滑
运行模型的方向（向前|向后|平滑）

-mod 文件名, - 模型 文件名
用作模型的粗空间分辨率输入数据集。 使用多频段
输入 (-模型 多波段模型.tif) 或多个单频段输入 (-mod model1 -mod
model2 等。）

-modmask 文件名, --modmask 文件名
模型掩码数据集。 必须与模型输入具有相同的维度。 使用任一
多频段输入或多个单频段输入

-obs 文件名, --观察 文件名
用作观察的精细空间分辨率输入数据集。 使用多
波段输入（-obs 多频带_obs.tif) 或多个单频段输入 (-obs OB1 -obs
OB2 等。）

- 遮蔽 文件名, --obsmask 文件名
观察掩码数据集。 必须与观察输入具有相同的维度（使用
多频段输入或多个单频段输入）

-tmod 数, --t模型 数
模型输入的时间序列。 序列必须与模型输入具有完全相同的长度。
留空以使用默认序列 0,1,2、XNUMX、XNUMX 等。

-托布 数, --观察 数
观察输入的时间序列。 序列的长度必须与
观察输入

-a_srs EPSG：编号, --a_srs EPSG：编号
覆盖输出文件的投影（留空以从输入文件复制，
使用 epsg:3035 使用欧洲投影和强制欧洲网格）

-ofw 文件名, --输出fw 文件名
正向模型的输出栅格数据集

-u_ofw 文件名, --u_outputfw 文件名
前向模型的不确定性输出栅格数据集

-obw 文件名, --输出bw 文件名
后向模型的输出栅格数据集

-u_obw 文件名, --u_outputbw 文件名
后向模型的不确定性输出栅格数据集

-ofb 文件名, --输出fb 文件名
平滑模型的输出栅格数据集

-u_ofb 文件名, --u_outputfb 文件名
平滑模型的不确定性输出栅格数据集

-modnodata 折扣值, --modnodata 折扣值
模型输入的无效值

-obsnodata 折扣值, --obsnodata 折扣值
观察输入的无效值

-msknodata 折扣值, --msknodata 折扣值
不考虑的掩码值

-mskband 折扣值, --mskband 折扣值
要读取的掩码带（0 索引）

-obsmin 折扣值, --obsmin 折扣值
观测数据的最小值

-obsmax 折扣值, --obsmax 折扣值
观测数据的最大值

-每股收益 折扣值, --每股收益 折扣值
epsilon 用于非零除法。 默认值：0.00001

-嗯 折扣值, --uncert模型 折扣值
模型的不确定性

-uo 折扣值, --uncertobs 折扣值
有效观测的不确定性

-unodata 折扣值, --不确定数据 折扣值
在观察中没有数据值的情况下的不确定性。

-q 折扣值, --q 折扣值
过程噪声：表示精细分辨率像素比例的不稳定性（方差）
在中等分辨率像素内

-下 数, - 下 数
用于读取模型数据以计算回归的下采样因子（默认为
粗（模型）和细（obs）分辨率栅格数据集之间的比率）

-ot 类型, --otype 类型
输出图像的数据类型（{Byte / Int16 / UInt16 / UInt32 / Int32 / Float32 /
Float64 / CInt16 / CInt32 / CFloat32 / CFloat64}）。 空字符串：继承类型
输入图像

-的 GDAL格式, --o格式 GDAL格式
输出图像格式（另见 gdal_翻译(1))。 空字符串：从输入继承
图片

-co NAME = VALUE, --co NAME = VALUE
输出文件的创建选项。 可以指定多个选项。

-v 水平, --详细 水平
正面时的详细模式

24 January 2016 普卡尔曼(1)

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