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Operadores zonais de PCDs
Conjunto de operadores para série de dados do tipo PCD com objetos monitorados.
Operadores zonais estatísticos de PCDs
Conjunto de operadores estatísticos para série de dados do tipo PCD
Contagem
Retorna o número de PCDs que influenciam o objeto monitorado.
Assinatura
terrama2.dcp.zonal.count("dataSeriesName", moBuffer)
Parâmetros
- dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
- moBuffer: Objeto Buffer para ser aplicado ao objeto monitorado. Não Obrigatório (Ver Buffer )
Exemplo de uso
moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
x = dcp.zonal.count("Serra do Mar", moBuffer)
Mínimo
Retorna o menor valor do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
Assinatura
terrama2.dcp.zonal.min("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
Parâmetros
- dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
- attribute: String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
- datasetIds: Lista de identificadores das PCD´s que influenciam objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver Operadores de influência )
Exemplo de uso
moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
ids = dcp.zonal.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
x = dcp.zonal.min("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
Máximo
Retorna o maior valor do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
Assinatura
terrama2.dcp.zonal.max("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
Parâmetros
- dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
- attribute: String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
- datasetIds: Lista de identificadores das PCD´s que influenciam objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver Operadores de influência )
Exemplo de uso
moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
ids = dcp.zonal.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
x = dcp.zonal.max("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
Média
Retorna a média dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
Assinatura
terrama2.dcp.zonal.mean("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
Parâmetros
- dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
- attribute: String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
- datasetIds: Lista de identificadores das PCD´s que influenciam objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver Operadores de influência )
Exemplo de uso
moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
ids = dcp.zonal.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
x = dcp.zonal.mean("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
Soma
Retorna a soma dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
Assinatura
terrama2.dcp.zonal.sum("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
Com o parâmetro datasetIds:
Parâmetros
- dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
- attribute: String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
- datasetIds: Lista de identificadores das PCD´s que influenciam objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver Operadores de influência )
Exemplo de uso
moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
ids = dcp.zonal.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
x = dcp.zonal.sum("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
Mediana
Retorna a mediana dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
Assinatura
terrama2.dcp.zonal.median("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
Parâmetros
- dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
- attribute: String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
- datasetIds: Lista de identificadores das PCD´s que influenciam objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver Operadores de influência )
Exemplo de uso
Com o parâmetro datasetIds:
moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
ids = dcp.zonal.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
x = dcp.zonal.median("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
Desvio Padrão
Retorna o desvio padrão dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
Assinatura
terrama2.dcp.zonal.standard_deviation("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
Parâmetros
- dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
- attribute: String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
- datasetIds: Lista de identificadores das PCD´s que influenciam objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver Operadores de influência )
Exemplo de uso
moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
ids = dcp.zonal.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
x = dcp.zonal.standard_deviation("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
Variância
Retorna a variância dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
Assinatura
terrama2.dcp.zonal.variance("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
Parâmetros
- dataSeriesName: String com o nome da série de dados de PCD.
- attribute: String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
- datasetIds: Lista de identificadores das PCD´s que influenciam objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver Operadores de influência )
Exemplo de uso
moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
ids = dcp.zonal.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
x = dcp.zonal.variance("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
