Имя | Описание | Тип данных |
in_multidimensional_raster | Входной набор многомерных растровых данных. | Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service; File |
dimension | Измерение агрегации. Это измерение, по которому переменные будут агрегированы. | String |
aggregation_method (Дополнительный) | Определяет математический метод, который будет использован для комбинации агрегированных срезов в пределах интервала. - MEAN—Среднее значение пиксела будет вычислено по всем срезам в интервале. Это значение по умолчанию
- MAXIMUM—Максимальное значение пиксела будет вычислено по всем срезам в интервале.
- MAJORITY—Значение пиксела, которое встречается чаще всего, будет вычислено по всем срезам в интервале.
- MINIMUM—Минимальное значение пиксела будет вычислено по всем срезам в интервале.
- MINORITY—Значение пиксела, которое встречается реже всего, будет вычислено по всем срезам в интервале.
- MEDIAN—Медианное значение пиксела будет вычислено по всем срезам в интервале.
- PERCENTILE—Процент значений пикселов будет вычислен по всем срезам в интервале. Девяностый процентиль вычисляется по умолчанию. Вы можете указать другие значения (от 0 до 100), используя параметр Значение процентиля.
- RANGE—Диапазон значений пикселов будет вычислено по всем срезам в интервале.
- STD—Ср. кв. отклонение значений пикселов будет вычислено по всем срезам в интервале.
- SUM—Сумма значений пикселов будет вычислена по всем срезам в интервале.
- VARIETY—Число уникальных значений пикселов будет вычислено по всем срезам в интервале.
- CUSTOM—Вычисляет значение пиксела на основе пользовательской растровой функции.
Если aggregation_method установлен на CUSTOM, параметр aggregation_function становится доступным. | String |
variables [variables,...] (Дополнительный) | Переменная или переменные, которые будут агрегированы по заданному измерению. Если не указано конкретных переменных, будут агрегированы все переменные в пределах заданного измерения. Например, для агрегирования суточных температурных данных в среднемесячные, необходимо указать температуру в качестве переменной для агрегирования. Если вы не указали ни одной переменной, а у вас есть суточные данные по температуре и влажности, обе переменные будут агрегированы в среднемесячные и выходной многомерный растр будет включать обе переменные. | String |
aggregation_def (Дополнительный) | Определяет интервал измерения, по которому данные будут агрегированы. - ALL—Значения данных будут агрегированы по всем срезам. Это значение по умолчанию
- INTERVAL_KEYWORD—Данные переменных будут агрегированы с использованием общеизвестного интервала.
- INTERVAL_VALUE—Данные переменных будут агрегированы с использованием заданного пользователем интервала и единиц.
- INTERVAL_RANGES—Данные переменных будут агрегированы в пределах указанных пар значений или дат.
| String |
interval_keyword (Дополнительный) | Указывает ключевое слово интервала, которое будет использовано при агрегировании по измерению. Это обязательный параметр, если для aggregation_def выбрано INTERVAL_KEYWORD и агрегация выполняется по времени.
- HOURLY—Значения данных будут агрегированы в почасовые временные шаги, и результат будет включать каждый час временного ряда.
- DAILY—Значения данных будут агрегированы в недельные временные шаги, и результат будет включать каждую неделю временного ряда.
- WEEKLY—Значения данных будут агрегированы в недельные временные шаги, и результат будет включать каждую неделю временного ряда.
- DEKADLY—Значения данных будут объединены в 3 периода по 10 дней каждый. Последний период может содержать больше или меньше 10 дней. Выходные данные будут включать 3 среза для каждого месяца.
- PENTADLY—Значения данных будут объединены в 6 периода по 5 дней каждый. Последний период может содержать более или менее 5 дней. Выходные данные будут включать в себя 6 срезов для каждого месяца.
- MONTHLY—Значения данных будут агрегированы в ежемесячные временные шаги, и результат будет включать каждый месяц временного ряда.
- QUARTERLY—Значения данных будут агрегированы в ежеквартальные временные шаги, и результат будет включать каждый квартал временного ряда.
- YEARLY—Значения данных будут агрегированы в ежегодные временные шаги, и результат будет включать каждый год временного ряда.
- RECURRING_DAILY—Значения данных будут агрегированы в ежедневные временные шаги, и результат будет включать одно агрегированное значение для каждого дня. Выходные данные будут включать максимум 366 ежедневных временных срезов.
- RECURRING_WEEKLY—Значения данных будут агрегированы в еженедельные временные шаги, и результат будет включать одно агрегированное значение для каждой недели. Выходные данные будут включать максимум 53 еженедельных временных среза.
- RECURRING_MONTHLY—Значения данных будут агрегированы в ежемесячные временные шаги, и результат будет включать одно агрегированное значение для каждого месяца года. Выходные данные будут включать максимум 12 ежемесячных временных среза.
- RECURRING_QUARTERLY—Значения данных будут агрегированы в ежеквартальные временные шаги, и результат будет включать одно агрегированное значение для каждого квартала. Выходные данные будут включать максимум 4 ежеквартальных временных среза.
| String |
interval_value (Дополнительный) | Размер интервала, который будет использован для агрегации. Этот параметр необходим, если для параметра aggregation_def задано INTERVAL_VALUE. Например, чтоб агрегировать данные ежемесячных температур за 30 лет с интервалом в 5 лет, введите 5 в качестве interval_value и укажите для interval_unit значение YEARS. | Double |
interval_unit (Дополнительный) | Единицы измерения, которые будут применены к параметру interval_value. Этот параметр необходим, если параметр dimension является полем времени, а параметр aggregation_def установлен на INTERVAL_VALUE. Если вы агрегируете по какому-либо другому измерению, а не по времени, эта опция будет недоступна и единицы для значения интервала будут соответствовать единицам измерения переменной входных многомерных растровых данных. - HOURS—Значения данных будут агрегированы по часовым временным срезам с заданным интервалом.
- DAYS—Значения данных будут агрегированы по суточным временным срезам с заданным интервалом.
- WEEKS—Значения данных будут агрегированы еженедельным временным срезам с заданным интервалом.
- MONTHS—Значения данных будут агрегированы по ежемесячным временным срезам с заданным интервалом.
- YEARS—Значения данных будут агрегированы по ежегодным временным срезам с заданным интервалом.
| String |
interval_ranges [interval_ranges,...] (Дополнительный) | Интервальные диапазоны, указанные в таблице значений, будут использованы для агрегации групп значений. Таблица значений состоит из пар минимальных и максимальных значений с типом поля Double или Date.
Этот параметр необходим, если параметр aggregation_def установлен на INTERVAL_RANGE. | Value Table |
aggregation_function (Дополнительный) | Пользовательская растровая функция, которая будет использована для вычислений значений пикселов агрегированных растров. Входная растровая функция может быть объектом JSON или файлом .rft.xml, созданным из последовательности функций, или пользовательская растровая функция Python. Этот параметр необходим, если для параметра aggregation_method задано CUSTOM. | File; String |
ignore_nodata (Дополнительный) | Указывает, будут ли игнорироваться значения NoData при анализе. - DATA—Анализ будет включать все действительные пикселы вдоль данного измерения и игнорировать пикселы NoData. Это значение по умолчанию
- NODATA—Результатом анализа будет значение NoData, если для этого пиксела по данному измерению есть значение NoData.
| Boolean |
dimensionless (Дополнительный) | Устанавливает, будут ли в слое содержаться значения измерения. Этот параметр доступен только в том случае, если для создания слоя выбран один срез. - NO_DIMENSIONS—В слое не будут содержаться значения измерения.
- DIMENSIONS—В слое будут содержаться значения измерения. Это значение по умолчанию
| Boolean |
percentile_value (Дополнительный) | Процентиль, который будет вычислен. Значение по умолчанию – 90, для 90-го процентиля. Значения могут варьироваться от 0 до 100. 0-й процентиль по существу эквивалентен Минимума в статистике, а 100-й процентиль эквивалентен Максимуму. Значение 50 даст по существу тот же результат, что и Медиана в статистике.
Этот параметр поддерживается, если параметр statistics_type задан как PERCENTILE. | Double |
percentile_interpolation_type (Дополнительный) | Задает метод интерполяции Процентиль, который будет использоваться, когда число вычисляемых значений входного растра - четное. - NEAREST—Будет использоваться ближайшее доступное значение к заданному процентилю. В этом случае тип выходных пикселов будет таким же, как и во входном растре значений.
- LINEAR—Будет использоваться взвешенное среднее от двух соседних значений от заданного процентиля. В этом случае тип выходного пиксела будет с плавающей точкой.
| String |