Описание request-файлов openModeller

Эта страница опубликована в основном списке статей сайта
по адресу http://gis-lab.info/qa/openmodeller-request.html

Чудесной девушке Ане, которая
вдохновила меня на написание статьи.

Изучаем структуру request-файлов openModeller.

В статье, посвященной приложениям openModeller, неоднократно упоминался request-файл. При использовании openModeller в командной строке сталкиваться с этими файлами приходится очень часто, с их помощью можно выполнить практически все необходимые действия и пройти путь от исходных данных до результатов моделирования.

Общие сведения

Request-файл является обычным текстовым файлом, в котором содержатся пары КЛЮЧ = ЗНАЧЕНИЕ, разделенные одним или несколькими переводами строки. Request-файлы часто выступают в роли исходных данных для разных консольных приложений openModeller. Например, руководствуясь указаниями request-файла om_console может: создать модель; применить существующую модель к набору слоёв; создать модель и сразу же применить её к набору слоёв. C request-файлами также работают om_viewer и om_sampler.

Хотя строгой структуры request-файл не имеет, логически его можно разделить на несколько секций:

• описание точек встречи
• описание исходных слоёв, использующихся при создании модели
• описание итоговой модели
• настройки процесса применения модели
• описание слоёв, к которым будет применяться модель
• описание результатов применения модели
• параметры алгоритма

Строки начинающиеся с символа «#» (решетка) являются комментариями и игнорируюся. Также игнорируются пустые строки.

В зависимости от задач, файл может содержать как все из перечисленных секций, так и только некоторые из них. Рассмотрим каждую секцию подробнее.

Описание точек встречи

Как явствует из названия, это параметры тем или иным образом связанные с точками встречи вида. В группу входят следующие параметры:

• WKT Coord System — система координат точек встречи в формате WKT (Well-Known Text). Если точки находятся в разных системах координат, необходимо преобразовать их в одну общую
• Occurrences source — указывает на источник данных по точкам встречи. В качестве источника может использоваться абсолютный или относительный путь к текстовому файлу; абсолютный или относительный путь к файлу XML; адрес сервиса GBIF; адрес сервиса TAPIR. Примечание: необходимо помнить, что om_console может работать только с одним источником точек одновременно
• Occurrences group — метка, по которой будет выполняться отбор точек из источника (чаще всего это название вида). По умолчанию последнее найденное в списке точек значение
• Spatially unique — необязательный параметр при помощи которого можно отсечь точки с одинаковыми координатами. По умолчанию false
• Environmentally unique — необязательный параметр при помощи которого можно отсечь точки с одинаковыми экологическими и/или климатическими условиями. По умолчанию false

Все эти параметры используются только при создании новой модели. Вот пример:

WKT Coord System = GEOGCS["WGS84", DATUM["WGS84", SPHEROID["WGS84", 6378137.0, 298.257223563]], PRIMEM["Greenwich", 0.0], UNIT["degree", 0.017453292519943295], AXIS["Longitude",EAST], AXIS["Latitude",NORTH]]
Occurrences source = /home/alex/data/gbif/physalis_peruviana.txt
Occurrences group = Physalis peruviana
Spatially unique = true
Environmentally unique = false

Описание слоёв (создание модели)

Здесь описываются слои, используемые при создании модели.

• Map — растровый слой с непрерывными значениями, который будет использоваться для создания модели. Допускается использование нескольких параметров. В качестве значения можно использовать абсолютный или относительный путь к GDAL-совместимому растру или, если openModeller собран с поддержкой TerraLib, ссылку на растр TerraLib в виде

terralib>yourusername>yourpassword@PostgreSQL>localhost>terralib>5432>rain_coolest

• Categorical map — растровый слой с дискретными значениями, который будет использоваться для создания модели. Допускается использование нескольких параметров. В качестве значения можно использовать абсолютный или относительный путь к GDAL-совместимому растру или, если openModeller собран с поддержкой TerraLib, ссылку на растр TerraLib в виде

terralib>yourusername>yourpassword@PostgreSQL>localhost>terralib>5432>rain_coolest

• Mask — растровый слой маски, задающий область интереса (не обязательный параметр). На практике это значит, что все точки, попавшие за границы этого слоя, будут исключены из анализа. Если параметр не задан, в качестве слоя маски используется первый слой, заданный параметром Map. Примечание: слои, заданные парамерами Map и Categorical map тоже могут исключать точки из анализа, если эти точки попадают в места со значением «nodata».
  

Слой маски должен поддерживать установку значений «nodata», попадание точки в область со значением 0 (ноль) не приводит к ее исключению из анализа.
В качестве значения можно использовать абсолютный или относительный путь к GDAL-совместимому растру или, если openModeller собран с поддержкой TerraLib, ссылку на растр TerraLib в виде

terralib>yourusername>yourpassword@PostgreSQL>localhost>terralib>5432>south_america

Пример

Map = /data/cru_bioclim/meanDiurnal.asc
Map = /data/cru_bioclim/meanDiurnalOverCoolestM.asc
Map = /data/cru_bioclim/meanDiurnalOverWarmestM.asc
Map = /data/cru_bioclim/meanFrostDays.asc
Map = /data/cru_bioclim/meanPrecip.asc
Map = /data/cru_bioclim/meanPrecipOverCoolestQ.asc
Map = /data/cru_bioclim/meanPrecipOverDriestM.asc
Map = /data/cru_bioclim/meanPrecipOverDriestQ.asc
Map = /data/cru_bioclim/meanPrecipOverFrostFreeM.asc

Mask = /data/cru_bioclim/stdevMeanTemp.asc

Итоговая модель

Результатом анализа является модель, которая может быть сохранена на диск в формате XML (так называемая «сохраненная модель»). Если файл не планируется использовать для создания модели, все параметры этой группы должны быть опущены.

• Output model — абсолютный или относительный путь к файлу, в который будет записана полученная в результате анализа модель

Output model = /home/alex/models/my_model.xml

Настройки процесса применения модели

Ранее созданная при помощи om_console или om_model модель может использоваться в качестве исходной и применяться к некоторому набору слоёв. В этом случае все параметры, относящиеся к точкам встречи и исходным слоям будут проигнорированы.

• Input model — абсолютный или относительный путь к файлу сохраненной модели

Input model = /home/alex/models/test_model.xml

Описание слоёв (применение модели)

Эта группа параметров необходима только если выполняется применение модели к другому набору слоёв. Примечание: необходимо помнить, что число слоёв, их порядок и величины, которые они представляют, должны соответствовать слоям, использованным при создании модели. Например, если модель строилась с использованием трех слоев (данные о температуре, влажности и кислотности почвы), то и второй набор должен состоять из трех слоёв, описывающих те же величины (температуру, влажность и кислотность почвы).

• Output map — растровый слой с непрерывными значениями, который будет использоваться при применении модели. Допускается использование нескольких параметров. В качестве значения можно использовать абсолютный или относительный путь к GDAL-совместимому растру или, если openModeller собран с поддержкой TerraLib, ссылку на растр TerraLib в виде

terralib>yourusername>yourpassword@PostgreSQL>localhost>terralib>5432>rain_coolest

• Output categorical map — растровый слой с дискретными значениями, который будет использоваться при применении модели. Допускается использование нескольких параметров. В качестве значения можно использовать абсолютный или относительный путь к GDAL-совместимому растру или, если openModeller собран с поддержкой TerraLib, ссылку на растр TerraLib в виде

terralib>yourusername>yourpassword@PostgreSQL>localhost>terralib>5432>rain_coolest

• Output mask — растровый слой маски, задающий область интереса (не обязательный параметр). На практике это значит, что все точки, попавшие за границы этого слоя, будут исключены из анализа. Если параметр не задан, в качестве слоя маски используется первый слой, заданный параметром Output map. Примечание: слои, заданные парамерами Output map и Output categorical map тоже могут исключать точки из анализа, если эти точки попадают в места со значением «nodata».
  

Слой маски должен поддерживать установку значений «nodata», попадание точки в область со значением 0 (ноль) не приводит к ее исключению из анализа.
В качестве значения можно использовать абсолютный или относительный путь к GDAL-совместимому растру или, если openModeller собран с поддержкой TerraLib, ссылку на растр TerraLib в виде

terralib>yourusername>yourpassword@PostgreSQL>localhost>terralib>5432>south_america

Пример:

Output map = /data/clim_2050/meanDiurnal.asc
Output map = /data/clim_2050/meanDiurnalOverCoolestM.asc
Output map = /data/clim_2050/meanDiurnalOverWarmestM.asc
Output map = /data/clim_2050/meanFrostDays.asc
Output map = /data/clim_2050/meanPrecip.asc
Output map = /data/clim_2050/meanPrecipOverCoolestQ.asc
Output map = /data/clim_2050/meanPrecipOverDriestM.asc
Output map = /data/clim_2050/meanPrecipOverDriestQ.asc
Output map = /data/clim_2050/meanPrecipOverFrostFreeM.asc

Output mask = /data/clim_2050/stdevMeanTemp.asc

Результат моделирования

Результатом моделирования (применения модели) является растровый файл, показывающий распределение вероятности в заданной области. Охват этой области определяется пересечением охватов всех слоёв, заданных как Output map и слоя маски. Система координат результирующего растра а также размер пикселя будут такими же, как и у растра-«шаблона». «Шаблон» задается параметром Output format.

• Output file type — задает тип итогового растра. На момент написания статьи поддерживались следующие типы:
  • GreyTiff — GeoTiff, оттенки серого, диапазон допустимых значений 0 - 254, «nodata» — 255
  • GreyTiff100 — GeoTiff, оттенки серого, диапазон допустимых значений 0 - 100, «nodata» — 127
  • FloatingTiff — GeoTiff, тип данных — десятичное число, диапазон допустимых значений 0.0 - 1.0, «nodata» — -1
  • GreyBMP — BMP, оттенки серого, диапазон допустимых значений 0 - 255, «nodata» — 0
  • FloatingHFA — Erdas Imagine, тип данных — десятичное число, диапазон допустимых значений 0.0 - 1.0, «nodata» — -1
  • ByteHFA — Erdas Imagine, диапазон допустимых значений 0 - 100, «nodata» — 101
  • ByteASC — ARC/Info ASCII grid, диапазон допустимых значений 0 - 100, «nodata» — 101
  • FloatingASC — ARC/Info ASCII grid, тип данных — десятичное число, диапазон допустимых значений 0.0 - 1.0, «nodata» — -9999
• Output format — растр-«шаблон», задающий систему координат и размер пикселя для итогового файла
• Output file — абсолютный или относительный путь к файлу, в который будет записан результат применения модели

Output format = /data/clim_2050/stdevMeanTemp.asc
Output file type = ByteHFA
Output file = /data/output/acacia-2050.img

Параметры алгоритма

Если параметры этой группы не заданы, om_console переходит в интерактивный режим, выводит список всех имеющихся алгоримов и просит указать нужный. Аналогично будет выполняться и установка параметров алгоритма. Если же алгоритм и его параметры заданы в request-файле, то om_console будет работать в неинтерактивном режиме и обработает файл без вмешательства пользователя.

Параметры этой группы необходимы только при создании модели.

• Algorithm — идентификатор алгоритма. Если не задан, обработка файла приостанавливается и идентификатор запрашивается у пользователя. Получить список доступных алгоритмов и их идентификаторы можно при помощи om_algorithm
• Parameter — настройки алгоритма, заданного ключом Algorithm. Допускается использование нескольких ключей. Формат записи: «идентификатор_параметра значение_параметра».

Если все или часть параметров не заданы, om_console приостанавливает работу и запрашивает значение отсутствующих параметров у пользователя

Например

Algorithm = CSMBS
Parameter = Randomisations 8
Parameter = StandardDeviations 2
Parameter = MinComponents 1
Parameter = VerboseDebugging 1

Полный request-файл будет иметь примерно такой вид

# occurences
WKT Coord System = GEOGCS["WGS84", DATUM["WGS84", SPHEROID["WGS84", 6378137.0, 298.257223563]], PRIMEM["Greenwich", 0.0], UNIT["degree", 0.017453292519943295], AXIS["Longitude",EAST], AXIS["Latitude",NORTH]]
Occurrences source = /home/alex/data/gbif/physalis_peruviana.txt
Occurrences group = Physalis peruviana
Spatially unique = true
Environmentally unique = false

# input layers
Map = /data/cru_bioclim/meanDiurnal.asc
Map = /data/cru_bioclim/meanDiurnalOverCoolestM.asc
Map = /data/cru_bioclim/meanDiurnalOverWarmestM.asc
Map = /data/cru_bioclim/meanFrostDays.asc
Map = /data/cru_bioclim/meanPrecip.asc
Map = /data/cru_bioclim/meanPrecipOverCoolestQ.asc
Map = /data/cru_bioclim/meanPrecipOverDriestM.asc
Map = /data/cru_bioclim/meanPrecipOverDriestQ.asc
Map = /data/cru_bioclim/meanPrecipOverFrostFreeM.asc

Mask = /data/cru_bioclim/stdevMeanTemp.asc

# save model as
Output model = /home/alex/models/my_model.xml

# apply model using this layers
Output map = /data/clim_2050/meanDiurnal.asc
Output map = /data/clim_2050/meanDiurnalOverCoolestM.asc
Output map = /data/clim_2050/meanDiurnalOverWarmestM.asc
Output map = /data/clim_2050/meanFrostDays.asc
Output map = /data/clim_2050/meanPrecip.asc
Output map = /data/clim_2050/meanPrecipOverCoolestQ.asc
Output map = /data/clim_2050/meanPrecipOverDriestM.asc
Output map = /data/clim_2050/meanPrecipOverDriestQ.asc
Output map = /data/clim_2050/meanPrecipOverFrostFreeM.asc

Output mask = /data/clim_2050/stdevMeanTemp.asc

# result
Output format = /data/clim_2050/stdevMeanTemp.asc
Output file type = ByteHFA
Output file = /data/output/acacia-2050.img

# algorithm to use
Algorithm = SVM
Parameter = SvmType 0
Parameter = KernelType 2
Parameter = Degree 3
Parameter = Gamma 0
Parameter = C 1
Parameter = Coef0 0
Parameter = Nu 0.5
Parameter = ProbabilisticOutput 0
Parameter = NumberOfPseudoAbsences 500

Заключение

Как видим, ничего сложного в request-файлах нет. Простой текстовый формат позволяет легко формировать такие файлы програмно, а затем использовать их для обработки данных.

Ссылки по теме

1. openModeller Home
2. Начало работы с openModeller
3. Консольные приложения openModeller
4. Пример использования openModeller Desktop для новых условий
5. Глобальная база данных по биоразнообразию — GBIF