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-- Data for Name: modeling_log; Type: TABLE DATA; Schema: public; Owner: onesis
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COPY public.modeling_log (id, modeling_step_type, modeling_steps, modeling_project_id) FROM stdin;
068e7b0014f74daa901fe14fba5fa5fa	3	当前研究区的地理环境特征：研究区面积"60"平方公里;平均坡度"3"度；高程差"87"米。与当前研究区最相似的案例是id为"252"的案例，具体案例信息可以在案例库中查阅。因此为当前模型基于样点个体代表性的地理空间特征空间推测(iPSM)所推理的输入数据为[topographic_wetness_index, slope, plan_curvature, profile_curvature, filled_dem]。	3cee1b9d1d5248f285b2211524f0a429
33602fda8cdf48ee9878374794d3edcd	3	当前研究区的地理环境特征：研究区面积"60"平方公里;平均坡度"3"度；高程差"87"米。与当前研究区最相似的案例是id为"252"的案例，具体案例信息可以在案例库中查阅。因此为当前模型基于样点个体代表性的地理空间特征空间推测(iPSM)所推理的输入数据为[topographic_wetness_index, slope, plan_curvature, profile_curvature, filled_dem]。	aed81107c07a461ab8b04a5a20fea434
eb3fdd3c4ca048f6b54a1121a834eefd	3	当前研究区的地理环境特征：研究区面积"60"平方公里;平均坡度"3"度；高程差"87"米。与当前研究区最相似的案例是id为"252"的案例，具体案例信息可以在案例库中查阅。因此为当前模型基于样点个体代表性的地理空间特征空间推测(iPSM)所推理的输入数据为[topographic_wetness_index, slope, plan_curvature, profile_curvature, filled_dem]。	46a4d41c3a6545848d27ff550918ddbd
9e59e8a11f13407db2f4833e3ca911c6	4	当前模型为填洼（坡度抬升填平），需要的输入有[dem]。其中dem在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/dsm_case/heshan/dem_heshan_900913.tif;	46a4d41c3a6545848d27ff550918ddbd
3a6dd3c3c6814f33a3c3470a9d2d3ffa	4	当前模型为剖面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem没有可派生的模型以及可匹配的数据，需要用户手动输入；	46a4d41c3a6545848d27ff550918ddbd
3a4a36e13a62416087fe84006c3486bd	4	当前模型为平面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem没有可派生的模型以及可匹配的数据，需要用户手动输入；	46a4d41c3a6545848d27ff550918ddbd
f07b8ec2b8b14c7fa87467e2073720f4	4	当前模型为坡度（最大下坡），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem没有可派生的模型以及可匹配的数据，需要用户手动输入；	46a4d41c3a6545848d27ff550918ddbd
eb8481fbb0c24e19a1b548bcd2ae7f40	4	当前模型为地形湿度指数，需要的输入有[slope, flow_accumulation]。其中slope没有可派生的模型以及可匹配的数据，需要用户手动输入；flow_accumulation没有可派生的模型以及可匹配的数据，需要用户手动输入；	46a4d41c3a6545848d27ff550918ddbd
54eaf735aa5c4e8abc34093b2d70ec1c	4	当前模型为汇流累积量_D8（栅格），需要的输入有[flow_direction]。其中flow_direction没有可派生的模型以及可匹配的数据，需要用户手动输入；	46a4d41c3a6545848d27ff550918ddbd
9eb1b0600102430f85d40ee212f8c3cb	4	当前模型为流向(D8)，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem没有可派生的模型以及可匹配的数据，需要用户手动输入；	46a4d41c3a6545848d27ff550918ddbd
bb8a0d2d6a8c44b99abf575bf1a6d664	4	当前模型为地形湿度指数，需要的输入有[slope, flow_accumulation]。其中slope可以通过坡度（最大下坡）模型派生；flow_accumulation可以通过汇流累积量_D8（栅格）模型派生；	aed81107c07a461ab8b04a5a20fea434
790ed33c88484b8baa31ef6f4de66528	3	当前研究区的地理环境特征：研究区面积"60"平方公里;平均坡度"3"度；高程差"87"米。与当前研究区最相似的案例是id为"252"的案例，具体案例信息可以在案例库中查阅。因此为当前模型基于样点个体代表性的地理空间特征空间推测(iPSM)所推理的输入数据为[topographic_wetness_index, slope, plan_curvature, profile_curvature, filled_dem]。	7b0493cd429a4a71ad1c8ec7c8fb352e
2c2898fee21445e58f850b3d16d2f65f	4	当前模型为填洼（坡度抬升填平），需要的输入有[dem]。其中dem在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/dsm_case/heshan/dem_heshan_900913.tif;	7b0493cd429a4a71ad1c8ec7c8fb352e
69223432345441a39158aedb73458078	4	当前模型为剖面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	7b0493cd429a4a71ad1c8ec7c8fb352e
505cefef819446cdb984caf2281c5abd	4	当前模型为平面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	7b0493cd429a4a71ad1c8ec7c8fb352e
832eb1c7f13d42da983cb888ed84e5a7	4	当前模型为坡度（最大下坡），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	7b0493cd429a4a71ad1c8ec7c8fb352e
0e91a2419be044ec84bd382404a6a13c	4	当前模型为地形湿度指数，需要的输入有[slope, flow_accumulation]。其中slope可以通过坡度（最大下坡）模型派生；flow_accumulation可以通过汇流累积量_D8（栅格）模型派生；	7b0493cd429a4a71ad1c8ec7c8fb352e
75340be366454a2487da4d7ad4e82620	4	当前模型为汇流累积量_D8（栅格），需要的输入有[flow_direction]。其中flow_direction可以通过流向(D8)模型派生；	7b0493cd429a4a71ad1c8ec7c8fb352e
84b34e591b924dbfb2d38c7b18a8bf29	4	当前模型为流向(D8)，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	7b0493cd429a4a71ad1c8ec7c8fb352e
d7eb80bef97f4d1d95ec7b4e25e041e0	3	当前研究区的地理环境特征：研究区面积"60"平方公里;平均坡度"3"度；高程差"87"米。与当前研究区最相似的案例是id为"252"的案例，具体案例信息可以在案例库中查阅。因此为当前模型基于样点个体代表性的地理空间特征空间推测(iPSM)所推理的输入数据为[topographic_wetness_index, slope, plan_curvature, profile_curvature, filled_dem]。	d86c7bd572604e10b0682185d7906344
f53bed8263494e42b3b1b92f80ba8bcb	4	当前模型为填洼（坡度抬升填平），需要的输入有[dem]。其中dem在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/dsm_case/heshan/dem_heshan_900913.tif;	d86c7bd572604e10b0682185d7906344
2535457777ec487ab628b50890ee3ac4	4	当前模型为剖面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	d86c7bd572604e10b0682185d7906344
981a443c671b4385af357fea11277450	4	当前模型为平面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	d86c7bd572604e10b0682185d7906344
d706970959bf418b9b45a6fccc1988f2	4	当前模型为坡度（最大下坡），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	d86c7bd572604e10b0682185d7906344
ecaff9c7bcc140e595393b9dc6417823	4	当前模型为汇流累积量_D8（栅格），需要的输入有[flow_direction]。其中flow_direction可以通过流向(D8)模型派生；	d86c7bd572604e10b0682185d7906344
907f9165e02c482384d419ad960b49e2	4	当前模型为地形湿度指数，需要的输入有[slope, flow_accumulation]。其中slope可以通过坡度（最大下坡）模型派生；flow_accumulation可以通过汇流累积量_D8（栅格）模型派生；	d86c7bd572604e10b0682185d7906344
36f6bfae2e0f49baabab5c97653a7007	4	当前模型为坡度（最大下坡），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	74362b6f2efc41bb9b2e64e5d6d9b878
40c8c2b48a694baa9b945ff93de24fc5	4	当前模型为流向(D8)，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	d86c7bd572604e10b0682185d7906344
588f4d5b631d469d848bcd55b8087495	4	当前模型为地形湿度指数，需要的输入有[slope, flow_accumulation]。其中slope可以通过坡度（最大下坡）模型派生；flow_accumulation可以通过汇流累积量_D8（栅格）模型派生；	74362b6f2efc41bb9b2e64e5d6d9b878
059e37a6322240858691bf271bf17613	4	当前模型为汇流累积量_D8（栅格），需要的输入有[flow_direction]。其中flow_direction可以通过流向(D8)模型派生；	74362b6f2efc41bb9b2e64e5d6d9b878
330bc43f07a943cd821068113214fd53	4	当前模型为流向(D8)，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	74362b6f2efc41bb9b2e64e5d6d9b878
b5a3294fbb2f44159daa65d28ee895a7	3	当前研究区的地理环境特征：研究区面积"5572"平方公里;平均坡度"5"度；高程差"1058"米。与当前研究区最相似的案例是id为"254"的案例，具体案例信息可以在案例库中查阅。根据案例所使用的输入数据，为当前模型基于样点个体代表性的地理空间特征空间推测(iPSM)所推荐的输入数据为[topographic_wetness_index, slope, aspect, plan_curvature, profile_curvature, stream_power_index, convergence_index, filled_dem]。	2d4513ce583d45debbfb9d835dcd9015
4b4a9cf4dc5d4faa815d5839dc2e6654	4	当前模型为填洼（坡度抬升填平），需要的输入有[dem]。其中dem在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/dsm_case/xuancheng/dem_xc_900913.tif;	2d4513ce583d45debbfb9d835dcd9015
f5014090461f48659dec4283b7f85b69	4	当前模型为地形汇聚指数，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	2d4513ce583d45debbfb9d835dcd9015
ab738ad5e6994aa0bc47ed70ba069f7f	4	当前模型为水流功率指数，需要的输入有[slope, flow_accumulation]。其中slope可以通过坡度（最大下坡）模型派生；flow_accumulation可以通过汇流累积量_D8（栅格）模型派生；	2d4513ce583d45debbfb9d835dcd9015
4180e7b8739542daa3c7188e068ebacd	4	当前模型为汇流累积量_D8（栅格），需要的输入有[flow_direction]。其中flow_direction可以通过流向(D8)模型派生；	2d4513ce583d45debbfb9d835dcd9015
9f7d476b9ec54ea88a579e57aeba13a7	4	当前模型为流向(D8)，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	2d4513ce583d45debbfb9d835dcd9015
96093f25b322466c802d9a3e8f84bab5	4	当前模型为剖面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	2d4513ce583d45debbfb9d835dcd9015
bc712670ef1444c4a3a73df3fb9bcd97	4	当前模型为平面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	2d4513ce583d45debbfb9d835dcd9015
4baec8f784484602858d6784db888b78	4	当前模型为坡向（三阶二元泰勒多项式），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	2d4513ce583d45debbfb9d835dcd9015
7454fc2ebaab45f3a2986454f2143cff	4	当前模型为坡度（最大下坡），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	2d4513ce583d45debbfb9d835dcd9015
ed062d00d2a04369993d324a936ebd51	4	当前模型为地形湿度指数，需要的输入有[slope, flow_accumulation]。其中slope可以通过坡度（最大下坡）模型派生；flow_accumulation可以通过汇流累积量_D8（栅格）模型派生；	2d4513ce583d45debbfb9d835dcd9015
d8e47211775d4246bfcbeed8d9d011e7	3	当前研究区的地理环境特征：研究区面积"60"平方公里;平均坡度"3"度；高程差"87"米。与当前研究区最相似的案例是id为"252"的案例，具体案例信息可以在案例库中查阅。根据案例所使用的输入数据，为当前模型基于样点个体代表性的地理空间特征空间推测(iPSM)所推荐的输入数据为[topographic_wetness_index, slope, plan_curvature, profile_curvature, filled_dem]。	2d41a39f60dd4604acb2ef5a47b0f54a
109fc3685abc4c54a970c84230fa21d6	4	当前模型为填洼（坡度抬升填平），需要的输入有[dem]。其中dem在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/dsm_case/heshan/dem_heshan_900913.tif;	2d41a39f60dd4604acb2ef5a47b0f54a
b4bd407c45f84a2e9fd3382bbb87adad	4	当前模型为剖面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	2d41a39f60dd4604acb2ef5a47b0f54a
1cf797675152465bb0bfa2af3b664b8c	4	当前模型为平面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	2d41a39f60dd4604acb2ef5a47b0f54a
8df74fe5b2a5480b84b17b3d26a7b82b	4	当前模型为坡度（最大下坡），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	2d41a39f60dd4604acb2ef5a47b0f54a
2146800581a1470784b2d3d7545185c4	4	当前模型为地形湿度指数，需要的输入有[slope, flow_accumulation]。其中slope可以通过坡度（最大下坡）模型派生；flow_accumulation可以通过汇流累积量_D8（栅格）模型派生；	2d41a39f60dd4604acb2ef5a47b0f54a
b9aac5400c9a4bddb0e792e6b3d9eb68	4	当前模型为汇流累积量_D8（栅格），需要的输入有[flow_direction]。其中flow_direction可以通过流向(D8)模型派生；	2d41a39f60dd4604acb2ef5a47b0f54a
4f09df2e6f924812a571ae44296a981f	4	当前模型为流向(D8)，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	2d41a39f60dd4604acb2ef5a47b0f54a
cc88f8ffa213489d8cd46c3a736b87c7	3	当前研究区的地理环境特征：研究区面积"60"平方公里;平均坡度"3"度；高程差"87"米。与当前研究区最相似的案例是id为"252"的案例，具体案例信息可以在案例库中查阅。根据案例所使用的输入数据，为当前模型基于样点个体代表性的地理空间特征空间推测(iPSM)所推荐的输入数据为[topographic_wetness_index, slope, plan_curvature, profile_curvature, filled_dem]。	be78b7d237c8481ea7152ea11a22288e
0dca58d72087407da6a94faf78fac4f8	4	当前模型为填洼（坡度抬升填平），需要的输入有[dem]。其中dem在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/dsm_case/heshan/dem_heshan_900913.tif;	be78b7d237c8481ea7152ea11a22288e
bdebe8a880fb4c05a670968a885680f6	4	当前模型为剖面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	be78b7d237c8481ea7152ea11a22288e
8b5b7e5a67344a83a912c5503d8e249f	4	当前模型为平面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	be78b7d237c8481ea7152ea11a22288e
f8fd291ae70c4b83bc5dc521263e2b33	4	当前模型为坡度（最大下坡），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	be78b7d237c8481ea7152ea11a22288e
3e35c2366ff64b90a4e6b1af789b5cfa	4	当前模型为地形湿度指数，需要的输入有[slope, flow_accumulation]。其中slope可以通过坡度（最大下坡）模型派生；flow_accumulation可以通过汇流累积量_D8（栅格）模型派生；	be78b7d237c8481ea7152ea11a22288e
ad5d5d117eb34f57804b2437ca739da5	4	当前模型为汇流累积量_D8（栅格），需要的输入有[flow_direction]。其中flow_direction可以通过流向(D8)模型派生；	be78b7d237c8481ea7152ea11a22288e
c95a6d3ab62c4edeb174d53b6a4680d1	4	当前模型为流向(D8)，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	be78b7d237c8481ea7152ea11a22288e
e7d97ddfce1c4ad8bf5c4a2ae0076c17	3	当前研究区的地理环境特征：研究区面积"60"平方公里;平均坡度"3"度；高程差"87"米。与当前研究区最相似的案例是id为"252"的案例，具体案例信息可以在案例库中查阅。根据案例所使用的输入数据，为当前模型基于样点个体代表性的地理空间特征空间推测(iPSM)所推荐的输入数据为[topographic_wetness_index, slope, plan_curvature, profile_curvature, filled_dem]。	ae461f8465c44d79becbb2a4d5f1c014
39f0579b936c428285b9d8ce5cd68736	4	当前模型为填洼（坡度抬升填平），需要的输入有[dem]。其中dem在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/dsm_case/heshan/dem_heshan_900913.tif;	ae461f8465c44d79becbb2a4d5f1c014
5db8dec803d649b2b4e940f8945f7366	4	当前模型为剖面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	ae461f8465c44d79becbb2a4d5f1c014
307792c23502413ea204fc20bbd7c6da	4	当前模型为平面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	ae461f8465c44d79becbb2a4d5f1c014
3f49cff4e8914f24931b02cdbb0677a8	4	当前模型为坡度（最大下坡），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	ae461f8465c44d79becbb2a4d5f1c014
4e04c602cb6b4a3da75c697e6ce6aa1f	4	当前模型为地形湿度指数，需要的输入有[slope, flow_accumulation]。其中slope可以通过坡度（最大下坡）模型派生；flow_accumulation可以通过汇流累积量_D8（栅格）模型派生；	ae461f8465c44d79becbb2a4d5f1c014
63da083f09e742dd9db28f1b68dc1d35	4	当前模型为汇流累积量_D8（栅格），需要的输入有[flow_direction]。其中flow_direction可以通过流向(D8)模型派生；	ae461f8465c44d79becbb2a4d5f1c014
92cdd367f3ba490cbd00b68c7cac4581	4	当前模型为流向(D8)，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	ae461f8465c44d79becbb2a4d5f1c014
726eb9cfb75c4620b0e61e338d78316d	3	当前研究区的地理环境特征：研究区面积"5572"平方公里;平均坡度"5"度；高程差"1058"米。与当前研究区最相似的案例是id为"254"的案例，具体案例信息可以在案例库中查阅。根据案例所使用的输入数据，为当前模型基于样点个体代表性的地理空间特征空间推测(iPSM)所推荐的输入数据为[topographic_wetness_index, slope, aspect, plan_curvature, profile_curvature, stream_power_index, convergence_index, filled_dem]。	6bb7807b656f406da817887b50453b52
9e3b10de038047d4bcd218ff50bbfa64	4	当前模型为填洼（坡度抬升填平），需要的输入有[dem]。其中dem在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/dsm_case/xuancheng/dem_xc_900913.tif;	6bb7807b656f406da817887b50453b52
47eef1ea26064df193d6dea8606c7139	4	当前模型为地形汇聚指数，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	6bb7807b656f406da817887b50453b52
32b4381d5b514e85bd8f67e42b7a61c6	4	当前模型为水流功率指数，需要的输入有[slope, flow_accumulation]。其中slope可以通过坡度（最大下坡）模型派生；flow_accumulation可以通过汇流累积量_D8（栅格）模型派生；	6bb7807b656f406da817887b50453b52
e25e16dd23b24ae687d25df2d1eaf4b9	4	当前模型为汇流累积量_D8（栅格），需要的输入有[flow_direction]。其中flow_direction可以通过流向(D8)模型派生；	6bb7807b656f406da817887b50453b52
642f3c1a36774cbe992e665422b94ada	4	当前模型为流向(D8)，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	6bb7807b656f406da817887b50453b52
f30897da43e6431f9aa4271dc778cc0b	4	当前模型为剖面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	6bb7807b656f406da817887b50453b52
5f9ea00143af48819833ee80bc7e4d25	4	当前模型为平面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	6bb7807b656f406da817887b50453b52
0b4a9551689b4fca92698be2a25e8603	4	当前模型为坡向（三阶二元泰勒多项式），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	6bb7807b656f406da817887b50453b52
1444f482634d4b9ca5a134dc58c570e4	4	当前模型为坡度（最大下坡），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	6bb7807b656f406da817887b50453b52
ce4ebf072087462d8c1dfb4d555ee497	4	当前模型为地形湿度指数，需要的输入有[slope, flow_accumulation]。其中slope可以通过坡度（最大下坡）模型派生；flow_accumulation可以通过汇流累积量_D8（栅格）模型派生；	6bb7807b656f406da817887b50453b52
287e44b98a824228ab67fa496118c38e	4	当前模型为种植类型计算，需要的输入有[area_with_crop_confid, config]。其中area_with_crop_confid可以通过种植信息推测模型派生；config在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/lp/config.csv;	a7b929b01a204efbb5af9f8d8943dec7
4dc65d0aacda4fdbb6eba30d4bd072b8	4	当前模型为种植信息推测，需要的输入有[area_with_phenology, crop_confid_config, crop_data]。其中area_with_phenology可以通过种植条件图谱构建模型派生；crop_confid_config在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/lp/zxd_config.csv;crop_data在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/lp/crop_data_n.csv;	a7b929b01a204efbb5af9f8d8943dec7
5b58e76cefe24ce5a16ad2f71bb52075	4	当前模型为坡向（三阶二元泰勒多项式），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	963cb2e5c6ef48eabf3804785b2943d4
f960483563d54ee1961e7c70ec06b1e6	4	当前模型为至河流的距离计算，需要的输入有[filled_dem, stream_raster_grid, flow_direction]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；stream_raster_grid可以通过河网提取（栅格）模型派生；flow_direction可以通过流向(D8)模型派生；	963cb2e5c6ef48eabf3804785b2943d4
b46a215fde4b4305928ee386045abed2	4	当前模型为河网提取（栅格），需要的输入有[flow_accumulation]。其中flow_accumulation可以通过汇流累积量_D8（栅格）模型派生；	963cb2e5c6ef48eabf3804785b2943d4
ec2a06ad8ef94fdba9f614b24cc02f8f	4	当前模型为汇流累积量_D8（栅格），需要的输入有[flow_direction]。其中flow_direction可以通过流向(D8)模型派生；	963cb2e5c6ef48eabf3804785b2943d4
c0b594fe1e5142d7b6abeed96e1d62d2	4	当前模型为流向(D8)，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	963cb2e5c6ef48eabf3804785b2943d4
53305809525b4508a61c0ef8668bc12b	4	当前模型为种植条件图谱构建，需要的输入有[area_data, phenology_config]。其中area_data在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/lp/input_big.shp;phenology_config在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/lp/grade.csv;	43e464503cd14abc8a8916482db3429d
741da4e23a784b429a43603602f97026	4	当前模型为种植条件图谱构建，需要的输入有[area_data, phenology_config]。其中area_data在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/lp/input_big.shp;phenology_config在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/lp/grade.csv;	a7b929b01a204efbb5af9f8d8943dec7
e77b93577e5549b8bf08f03eb5387bab	4	当前模型为种植类型计算，需要的输入有[area_with_crop_confid, config]。其中area_with_crop_confid可以通过种植信息推测模型派生；config在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/lp/config.csv;	f2f674b8c0a44c5aa8cd4dd1434a7d9d
6f2fbdf7b11546bab911b0a3c744eda1	4	当前模型为面向土地利用类型扩张的随机森林，需要的输入有[temperature, dem, road, slope, aspect, land development label, population, railway, d8_distance_to_strm]。其中temperature没有可派生的模型以及可匹配的数据，需要用户手动输入；dem在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/priolo/dem_priolo.tif;road在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/priolo/road_Priolo.shp;slope可以通过坡度（最大下坡）模型派生；aspect可以通过坡向（三阶二元泰勒多项式）模型派生；land development label在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/priolo/priolo_00-15_landuse_1to2.tif;population没有可派生的模型以及可匹配的数据，需要用户手动输入；railway没有可派生的模型以及可匹配的数据，需要用户手动输入；d8_distance_to_strm可以通过至河流的距离计算模型派生；	963cb2e5c6ef48eabf3804785b2943d4
3d35c4755dd8425da55c58da69dac16b	4	当前模型为坡度（最大下坡），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	963cb2e5c6ef48eabf3804785b2943d4
fefc4fae745a414ea274afaad1f6f083	4	当前模型为填洼（坡度抬升填平），需要的输入有[dem]。其中dem在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/priolo/dem_priolo.tif;	963cb2e5c6ef48eabf3804785b2943d4
e614bdd577974a3ba748c024550d9473	4	当前模型为种植类型计算，需要的输入有[area_with_crop_confid, config]。其中area_with_crop_confid可以通过种植信息推测模型派生；config在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/lp/config.csv;	43e464503cd14abc8a8916482db3429d
44694f8aeaae4fd28dd62077d89838ef	4	当前模型为种植信息推测，需要的输入有[area_with_phenology, crop_confid_config, crop_data]。其中area_with_phenology可以通过种植条件图谱构建模型派生；crop_confid_config在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/lp/zxd_config.csv;crop_data在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/lp/crop_data_n.csv;	43e464503cd14abc8a8916482db3429d
445e94723b8c410992b4599cf92d0d82	3	当前研究区的地理环境特征：研究区面积"60"平方公里;平均坡度"3"度；高程差"87"米。与当前研究区最相似的案例是id为"252"的案例，具体案例信息可以在案例库中查阅。根据案例所使用的输入数据，为当前模型基于样点个体代表性的地理空间特征空间推测(iPSM)所推荐的输入数据为[topographic_wetness_index, slope, plan_curvature, profile_curvature, filled_dem]。	e3dd21184a6345b99365c70269a12dca
cc84f572814945e19d57815b2245b9f4	4	当前模型为填洼（坡度抬升填平），需要的输入有[dem]。其中dem在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/dsm_case/heshan/dem_heshan_900913.tif;	e3dd21184a6345b99365c70269a12dca
a19651b4e3454eb489bebacf30949a2d	4	当前模型为剖面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	e3dd21184a6345b99365c70269a12dca
a698a7da25c144fbb6cd5445fa828d5c	4	当前模型为平面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	e3dd21184a6345b99365c70269a12dca
7d439c71537544c18f1ca8a9bfd1c8b9	4	当前模型为坡度（最大下坡），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	e3dd21184a6345b99365c70269a12dca
1e6c98f6aebc4a5da39c32a79f5f7993	4	当前模型为地形湿度指数，需要的输入有[slope, flow_accumulation]。其中slope可以通过坡度（最大下坡）模型派生；flow_accumulation可以通过汇流累积量_D8（栅格）模型派生；	e3dd21184a6345b99365c70269a12dca
453b23a799594e8fa127fc99439633c6	4	当前模型为汇流累积量_D8（栅格），需要的输入有[flow_direction]。其中flow_direction可以通过流向(D8)模型派生；	e3dd21184a6345b99365c70269a12dca
4e72174ab8a3438599ca4424fe94d21c	4	当前模型为流向(D8)，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	e3dd21184a6345b99365c70269a12dca
2bd83958259540a5a97f4df20f503371	4	当前模型为面向土地利用类型扩张的随机森林，需要的输入有[road, slope, aspect, land development label, population, railway, d8_distance_to_strm, temperature, dem]。其中road在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/priolo/road_Priolo.shp;slope可以通过坡度（最大下坡）模型派生；aspect可以通过坡向（三阶二元泰勒多项式）模型派生；land development label在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/priolo/priolo_00-15_landuse_1to2.tif;population没有可派生的模型以及可匹配的数据，需要用户手动输入；railway没有可派生的模型以及可匹配的数据，需要用户手动输入；d8_distance_to_strm可以通过至河流的距离计算模型派生；temperature没有可派生的模型以及可匹配的数据，需要用户手动输入；dem在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/priolo/dem_priolo.tif;	e2135bfa2a0b422fbd69a170d5617b34
2a07df40c666477096577380ecc0a77b	4	当前模型为河网提取（栅格），需要的输入有[flow_accumulation]。其中flow_accumulation可以通过汇流累积量_D8（栅格）模型派生；	e2135bfa2a0b422fbd69a170d5617b34
4e1e5910131840808364711add796d33	4	当前模型为汇流累积量_D8（栅格），需要的输入有[flow_direction]。其中flow_direction可以通过流向(D8)模型派生；	e2135bfa2a0b422fbd69a170d5617b34
59d64baa0d9441a39ac4287b885f429f	4	当前模型为流向(D8)，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	e2135bfa2a0b422fbd69a170d5617b34
7997a6ceec794e8a969ae42ffd77d8ce	3	当前研究区的地理环境特征：研究区面积"60"平方公里;平均坡度"3"度；高程差"87"米。与当前研究区最相似的案例是id为"252"的案例，具体案例信息可以在案例库中查阅。根据案例所使用的输入数据，为当前模型基于样点个体代表性的地理空间特征空间推测(iPSM)所推荐的输入数据为[topographic_wetness_index, slope, plan_curvature, profile_curvature, filled_dem]。	658fdf9067a344f1bc4fce40e214d2b1
157fbd69bfc24ba4ac0c0e4e9648a9db	4	当前模型为填洼（坡度抬升填平），需要的输入有[dem]。其中dem在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/dsm_case/heshan/dem_heshan_900913.tif;	658fdf9067a344f1bc4fce40e214d2b1
42503860145846ada1c745bb59629dc2	4	当前模型为剖面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	658fdf9067a344f1bc4fce40e214d2b1
d7fc26906aa24c3fbf065c7be8820583	4	当前模型为坡度（最大下坡），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	658fdf9067a344f1bc4fce40e214d2b1
9aacd29ce08046ebab4962ec8ab5aae5	4	当前模型为流向(D8)，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	658fdf9067a344f1bc4fce40e214d2b1
9de4e1a9e3fa47509e9a60851d106ad6	4	当前模型为填洼（坡度抬升填平），需要的输入有[dem]。其中dem在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/dsm_case/heshan/dem_heshan_900913.tif;	0c8de5727cc94584830216c39d07b47a
88426bcc7def4eb88dfd3d7ebda7f3c8	4	当前模型为剖面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	0c8de5727cc94584830216c39d07b47a
89e711dd8769460a9b49c48f9b115bc1	4	当前模型为坡度（最大下坡），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	0c8de5727cc94584830216c39d07b47a
2eb108a4ecc84713b55debf85378a9a8	4	当前模型为汇流累积量_D8（栅格），需要的输入有[flow_direction]。其中flow_direction可以通过流向(D8)模型派生；	0c8de5727cc94584830216c39d07b47a
439e19d020854d2ca516aa715ecdce83	4	当前模型为流向(D8)，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	0c8de5727cc94584830216c39d07b47a
eedb026e23f740728204395987c8b9d7	4	当前模型为坡度（最大下坡），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	e2135bfa2a0b422fbd69a170d5617b34
2542f530b449414ab83d63a0e67596ae	4	当前模型为坡向（三阶二元泰勒多项式），需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	e2135bfa2a0b422fbd69a170d5617b34
2dac5aef65674ed3992fcdc44a08ffd0	4	当前模型为平面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	658fdf9067a344f1bc4fce40e214d2b1
4d5d22e41cd446d1806e37b34fcfc669	4	当前模型为填洼（坡度抬升填平），需要的输入有[dem]。其中dem在当前研究区有可匹配的数据/onesis/kt4/application_modelling/priolo/dem_priolo.tif;	e2135bfa2a0b422fbd69a170d5617b34
545b4033f3c14240a00b74dfaf8d381e	4	当前模型为至河流的距离计算，需要的输入有[stream_raster_grid, flow_direction, filled_dem]。其中stream_raster_grid可以通过河网提取（栅格）模型派生；flow_direction可以通过流向(D8)模型派生；filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	e2135bfa2a0b422fbd69a170d5617b34
3e74814db4bd497da5a04ad85093c9c3	4	当前模型为地形湿度指数，需要的输入有[slope, flow_accumulation]。其中slope可以通过坡度（最大下坡）模型派生；flow_accumulation可以通过汇流累积量_D8（栅格）模型派生；	658fdf9067a344f1bc4fce40e214d2b1
ca0da3c674f14965b7127ebbbbf7bf78	4	当前模型为汇流累积量_D8（栅格），需要的输入有[flow_direction]。其中flow_direction可以通过流向(D8)模型派生；	658fdf9067a344f1bc4fce40e214d2b1
a248a15b23e540d29eea98ca57631c0b	3	当前研究区的地理环境特征：研究区面积"60"平方公里;平均坡度"3"度；高程差"87"米。与当前研究区最相似的案例是id为"252"的案例，具体案例信息可以在案例库中查阅。根据案例所使用的输入数据，为当前模型基于样点个体代表性的地理空间特征空间推测(iPSM)所推荐的输入数据为[topographic_wetness_index, slope, plan_curvature, profile_curvature, filled_dem]。	0c8de5727cc94584830216c39d07b47a
d8957a0b7aed4ce89308f2f8e088a89e	4	当前模型为平面曲率，需要的输入有[filled_dem]。其中filled_dem可以通过填洼（坡度抬升填平）模型派生；	0c8de5727cc94584830216c39d07b47a
9266a2e1f32648ae9f00e0a61b486589	4	当前模型为地形湿度指数，需要的输入有[slope, flow_accumulation]。其中slope可以通过坡度（最大下坡）模型派生；flow_accumulation可以通过汇流累积量_D8（栅格）模型派生；	0c8de5727cc94584830216c39d07b47a
\.


--
-- Data for Name: modeling_project; Type: TABLE DATA; Schema: public; Owner: onesis
--

COPY public.modeling_project (modeling_project_id, user_project_id, basic_log_basic_log_id, case_reasoning_log_case_reasoning_log_id, common_log_common_log_id, model_app_id, workflow_log_workflow_log_id) FROM stdin;
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94a227d1ab884459891961c5a17095f0	\N	\N	\N	\N	\N	\N
d86c7bd572604e10b0682185d7906344	\N	\N	\N	\N	\N	\N
74362b6f2efc41bb9b2e64e5d6d9b878	\N	\N	\N	\N	\N	\N
2d4513ce583d45debbfb9d835dcd9015	d2ff988571714844b5f109c5d1c33292	\N	\N	\N	\N	\N
2d41a39f60dd4604acb2ef5a47b0f54a	\N	\N	\N	\N	\N	\N
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ae461f8465c44d79becbb2a4d5f1c014	73100f2b2cd544538a6fb2fcfee59cb8	\N	\N	\N	\N	\N
6bb7807b656f406da817887b50453b52	4f5990ef53bc4c5f946757436197b962	\N	\N	\N	\N	\N
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f2f674b8c0a44c5aa8cd4dd1434a7d9d	\N	\N	\N	\N	\N	\N
963cb2e5c6ef48eabf3804785b2943d4	b6adda453fa343e7bdcb9e156b2fa826	\N	\N	\N	\N	\N
43e464503cd14abc8a8916482db3429d	f4f58d8e8de943efbd5e5b62bb6980f4	\N	\N	\N	\N	\N
1e7f34d695ac4363978316010022923e	\N	\N	\N	\N	\N	\N
d7d981e79b5941e6b1e502e232baee74	\N	\N	\N	\N	\N	\N
ef2e30c088cc425e847c7bbfcbbfba48	\N	\N	\N	\N	\N	\N
e19bf3143bcd40ae9dfd8fc08741b846	\N	\N	\N	\N	\N	\N
660a1a2dff7641ddb74a2f4881e56658	\N	\N	\N	\N	\N	\N
e3dd21184a6345b99365c70269a12dca	fc07d90bf34f4bf5a58e7c7df09ac607	\N	\N	\N	\N	\N
52ab0be48ad24d7da5144a36f15c48ba	\N	\N	\N	\N	\N	\N
c310769c4acb4a64a4be1411ba896f6c	\N	\N	\N	\N	\N	\N
e2135bfa2a0b422fbd69a170d5617b34	\N	\N	\N	\N	\N	\N
658fdf9067a344f1bc4fce40e214d2b1	be7facf11f114f1faa9d22cf10c036a2	\N	\N	\N	\N	\N
0c8de5727cc94584830216c39d07b47a	abc69bdff54946e087c441c81f2a3ee9	\N	\N	\N	\N	\N
\.


--
-- Data for Name: modeling_project_modeling_logs; Type: TABLE DATA; Schema: public; Owner: onesis
--

COPY public.modeling_project_modeling_logs (modeling_project_modeling_project_id, modeling_logs_id) FROM stdin;
\.


--
-- Data for Name: output_display; Type: TABLE DATA; Schema: public; Owner: onesis
--

COPY public.output_display (meta_operation_id, output_display) FROM stdin;
1360	输出显示描述
1439	居民居住区信息（居住地ID）
1439	从起点出发，抵达终点途径格网所包含的设施点数量
1440	居民居住区信息（居民区ID）
1440	从起点出发，计算重力衰减函数到达终点途径格网包含的设施点数量
1442	从设施点出发，根据搜索范围，计算抵达终点所途经的格网，得到设施点覆盖的居民区数量，根据设施点规模，计算出设施点供需比。
1442	从上一步搜索到的居民区所在格网出发，根据距离衰减函数，计算距离衰减途径格网够覆盖的设施点供需比之和，得到两步移动搜索法的可达性值。
1462	展示模拟生成的结果 shp 文件。
1543	输出显示描述
1544	依据多目标函数，对初始化种群进行目标优化，得到优化后的种群。
2252	制作判别分类结果的设色图
2252	展示模型诊断信息txt
2253	制作判别分类结果的设色图
2253	展示模型诊断信息txt
2254	将预测得到的图像文件显示在前端页面中
2255	将预测得到的图像文件显示在前端页面中
2256	将预测得到的图像文件显示在前端页面中
2257	将预测得到的图像文件显示在前端页面中
2258	将预测得到的图像文件显示在前端页面中
2260	将预测得到的图像文件显示在前端页面中
2261	将预测得到的图像文件显示在前端页面中
2262	输出训练结果的pth文件
2263	将预测得到的图像文件显示在前端页面中
2264	将预测得到的图像文件显示在前端页面中
2265	输出训练结果的pth文件
2266	将预测得到的图像文件显示在前端页面中
2267	将预测得到的图像文件显示在前端页面中
2270	下载分类结果文件
2276	针对预测结果，将预测结果通过二维坐标轴进行点位的坐标展示。
2277	输出分类结果的txt文件
2278	下载分类结果文件
2279	下载分类结果文件
2280	下载分类结果文件
2083	重新定义坐标系后的数据
2089	运算结果为对应数学形态学分析类型的面shapefile，可以通过可视化shp文件查看结果
2093	输出的CSV文件，包含计算的距离，不需要可视化
2095	输出的结果是空间要素的拓扑关系，不需要可视化
2126	csv文件
2127	csv文件
2129	针对聚类结果中label列,用不同颜色绘制不同标签的二维点数据。
2130	输出结果为json文件，key为labels,labels的值代表每个点的簇标签，数据与输入数据一一对应，可以通过将输入数据和聚类结果进行拼接，然后通过labels和xy坐标进行可视化
2131	针对聚类结果中label列，用不同颜色绘制不同标签的二维点数据。
2132	针对聚类结果中列cluster，用不同颜色绘制不同标签的二维点数据。
2133	针对聚类结果中label列，用不同颜色绘制不同标签的二维点数据。
2134	针对聚类结果中label列,用不同颜色绘制不同标签的二维点数据
2135	输出为csv格式，在原文件的基础上，添加一列label列，可以根据labels列进行可视化。
2136	针对聚类结果中label列，用不同颜色绘制不同标签的二维点数据。
2137	针对聚类结果中label列，用不同颜色绘制不同标签的二维点数据。
2138	输出的结果为json文件，key为labels,每个值代表为标签，与源数据一一对应。需要通过输入数据与聚类结果拼接进行可视化
2139	针对聚类结果中label列，用不同颜色绘制不同标签的二维点数据。
2140	在原本的点数据了新增label列，可以根据label列的值进行聚类展示。
2141	在原本的点数据了新增label列，可以根据label列的值进行聚类展示。
2142	在原本的点数据了新增label列，可以根据label列的值进行聚类展示。
2143	聚类结果中，每个key代表一个聚类簇，簇中的值value表示每条轨迹索引ID，可以通过Key\\Value的形式展示聚类结果
2144	可以根据final_clusters聚类结果，将每条轨迹的簇标签作为分类，对轨迹数据进行可视化展示
2145	可以根据聚类簇代表性轨迹结果，对每个簇的代表性轨迹进行可视化展示，以便于用户对聚类结果进行分析。
2146	可以为不同label的点绘制不同的颜色
2147	输出数据地理时空对象聚类结果表。每一个时空对象带有一个聚类标签,可以根据聚类标签对时空对象进行分类展示。
2148	输出显示描述
2149	csv文件
2150	展示预测结果的分层设色图
2150	展示模型诊断信息txt
2151	展示预测结果的分层设色图
2151	展示模型诊断信息txt
2153	对土壤制图结果及不确定性进行显示。
2154	对土壤制图结果及不确定性进行显示。
2155	栅格数据展示
2156	栅格数据展示
2157	对土壤制图结果及不确定性进行显示。
2159	居民居住区信息
2159	从起点出发，抵达终点途径格网所包含的设施点数量
2160	居民居住区信息
2160	从起点出发，计算重力衰减函数到达终点途径格网包含的设施点数量
2161	用户ID和对应的可达性值
2162	从设施点出发，根据搜索范围，计算抵达终点所途经的格网，得到设施点覆盖的居民区数量，根据设施点规模，计算出设施点供需比。
2162	从上一步搜索到的居民区所在格网出发，根据距离衰减函数，计算距离衰减途径格网够覆盖的设施点供需比之和，得到两步移动搜索法的可达性值。
2166	缓冲区内包含的所有公交站点
2167	缓冲区内的所有路径ID
2168	道路节点,所属生成器点
2169	起点和终点的最短路径距离
2169	从起点出发，抵达终点所途经的路网边
2169	从起点出发，抵达终点所途径的路网节点
2170	起点和终点的最短路径距离
2170	从起点出发，抵达终点所途经的路网边
2170	从起点出发，抵达终点所途径的路网节点
2171	起点和终点的最短路径距离
2172	起点和终点的最短路径距离
2172	从起点出发，抵达终点所途经的路网边
2172	从起点出发，抵达终点所途径的路网节点
2173	起点和终点的最短路径距离
2173	从起点出发，抵达终点所途经的路网边
2173	从起点出发，抵达终点所途径的路网节点
2174	最短路径的用时
2174	最短路径包含的公交路线
2175	起点和终点的最短路径距离
2175	从起点出发，抵达终点所途经的路网边
2175	从起点出发，抵达终点所途径的路网节点
2176	展示模型诊断信息txt
2177	展示模型诊断信息txt
2178	时空棱柱包含的所有Link
2179	时空棱柱包含的所有trip
2180	依据多目标函数，对初始化种群进行目标优化，得到优化后的种群。
2182	展示模拟生成的结果 shp 文件。
2183	制作残差或预测值的分层设色图
2183	展示模型诊断信息txt
2184	制作残差或预测值的分层设色图
2184	展示模型诊断信息txt
2185	制作残差或预测值的分层设色图
2185	展示模型诊断信息txt
2187	制作自变量系数的分层设色图
2187	展示模型诊断信息txt
2188	制作自变量系数的分层设色图
2188	展示模型诊断信息txt
2189	制作自变量系数的分层设色图
2189	展示模型诊断信息txt
2193	展示抽样结果shp
2194	展示抽样结果shp
2195	根据平均值或偏差，展示抽样结果shp
2196	文件为csv格式，针对检测结果中anomalies列,用不同颜色绘制不同标签的二维数据。
2197	针对检测结果中label列,用不同颜色绘制不同标签的二维轨迹数据。
2198	结果保存在shp文件中，以线要素shapefile文件展示
2199	结果输出为csv格式，列名分别为：road_num,time,congestion。每条道路的在每个时间点上的拥堵程度可以绘制为折线图展示
2200	输出结果为txt文件，记录异常值的时空位置,不需要可视化
2201	异常结果为json文件，key为tragetpoints、referencepoints和labels，tragetpoints和referencepoints为目标点和参考点的坐标，labels为目标点的异常标签，1表示异常，0表示正常绘制所有的点，可以将label为1的异常点用红色标注，正常点用灰色标注
2202	异常探测结果输出路径，路径下为全局异常探测结果/局部异常探测结果，以csv的形式保存,不需要可视化展示
2203	输出文本文件，得到对应测试轨迹的异常分数，不需要可视化
2204	得到对应测试轨迹的异常轨迹点、异常轨迹点比例、异常得分,保存在txt文件中,不需要可视化
2205	结果为文本文件，不需要可视化
2206	输出带有显著性水平p值的异常探测结果保存为csv文件。字段noise表示异常结果，正常的为1，异常的为0，可以根据noise字段进行异常点的可视化
2207	针对结果中的表示异常的列,用较明显颜色展示异常点。
2208	针对聚类结果中label列,用不同颜色绘制不同标签的二维点数据
2209	结果是json文件，key为labels和points，value为labels和points一一对应的值。可以绘制所有的点，label为0是异常点，可以用红色标注，正常为1，可以用灰色标注
2210	输出捕抓到的级联关系，这个关系保存在txt文件中，同时输出的shapefile文件中包含了挖掘到的级联模式的空间位置信息，可以通过GIS软件进行可视化展示
2211	输出为文本文件，不需要可视化展示
2213	展示空间点数据在不同尺度k下的同位模式，展示方式为点数据的x坐标，y坐标，以及对应的尺度k值
2214	结果将所有可能构成的同位规则与p值存在CSV文件中, 不需要可视化
2215	得到带有Episode,Frequency,Confidence的遥相关挖掘的文本结果，可以不用可视化
2218	用不同的色带对tif进行可视化
2219	绘制 分析半径距离-K指数 的折线图
2220	制作各变量局部载荷变化的分级设色图
2220	展示模型诊断信息txt
2223	输出显示描述
2224	输出显示描述
2225	csv文件
2227	制作残差或预测值的分层设色图
2227	展示模型诊断信息txt
2229	制作方差协方差的分级设色图
2230	展示模型诊断信息txt
2230	展示邻接矩阵图pdf
2231	展示模型诊断信息txt
2235	输出流向结果tif，直接显示
2240	以单位汇水面积和坡度为输入数据，输出数据为水流强度指数。
2243	输出坡度结果，直接显示
2244	以栅格DEM为输入数据，输出数据为地形曲率栅格。
2245	以栅格DEM为输入数据，输出数据为地形曲率栅格。
2246	输出地形起伏度（粗糙度）结果，直接显示
2247	输出坡度结果，直接显示
2249	输出twi结果，直接显示
2282	点数据展示
2283	无
2284	无
2285	展示模型优选结果的pdf
2285	显示文字txt表现优选变量的顺序
2286	制作自变量系数的分级设色图，展示模型诊断信息
2287	制作自变量系数的分级设色图，展示模型诊断信息
2294	不需要绘制可视化图表。
2295	针对聚类结果，可以绘制各个区域的空气质量预测值。
2296	针对预测结果，可以绘制预测值与实际值的对比图。
2301	输出的tif文件是图像中非零点到最近背景点的距离
2302	输出的tif文件是图像中非零点到最近背景点的距离
2304	制作局部相关系数结果的分层设色图
2304	展示模型诊断信息txt
2306	输出河网栅格，直接显示
2491	输出结果为填洼后DEM，直接显示栅格数据
2497	输出汇流累积量栅格，直接显示
2498	输出结果tif，直接显示
2503	文件，里面是添加了物候信息的地块矢量
2504	文件，里面是添加了作物置信度信息的地块矢量
2505	文件，里面是添加了作物面积的地块矢量
2508	制作自变量系数的分级设色图，展示模型诊断信息
2509	制作自变量系数的分层设色图
2509	展示模型诊断信息txt
2510	输出的tif文件是图像中非零点到最近背景点的距离
\.


--
-- Data for Name: parameter; Type: TABLE DATA; Schema: public; Owner: onesis
--

COPY public.parameter (id, arg_name, data_semantic, data_type, description, is_positional_arg, is_required, is_run_arg, is_single_en_dash, name, param_type, visible, specification_id) FROM stdin;
20370	 	\N	str	算法的名称或者是一个特定的操作指令	t	f	t	t	算法名称	PARAM	f	20369
20371	input	csv input data	csv	记录区域人口和总流出量的文件	t	t	t	t	输入区域数据文件	INPUT_DATA	t	\N
20372	output	csv output path	str	算法的结果将会保存在这个输出数据文件的路径	t	t	t	t	输出存储路径	OUTPUT_DATA	t	\N
20373	inout_index	parameters	str	区域文件列索引字符串	t	f	t	t	参数	PARAM	t	\N
20374	g	parameters	str	模型系数	t	f	t	t	参数	PARAM	t	\N
21883	networkFile	network_data	csv	城市道路网络数据，数据中需包含所有路网边的起点和终点信息	f	t	t	f	道路网络数据	INPUT_DATA	t	\N
21885	basestation	basestation_data	int	居民区所在格网的中心点坐标数据，数据中需包含格网中心点对应的线性参考信息	f	t	t	f	居民区数据	INPUT_DATA	t	21884
21887	POI_name	hospital_data	int	设施点坐标数据，数据中需包含设施点对应的线性参考信息，设施的等级、数量等	f	t	t	f	设施点数据	INPUT_DATA	t	21886
21889	Catchment	阈值	int	从起始点出发能够到达的路段长度	f	t	t	f	搜索范围	PARAM	t	21888
21892	basestation	basestation_data	int	居民区所在格网的中心点坐标数据，数据中需包含格网中心点对应的线性参考信息	f	t	t	f	居民区数据	INPUT_DATA	t	21891
21894	POI_name	hospital_data	int	设施点坐标数据，数据中需包含设施点对应的线性参考信息，设施的等级、数量等	f	t	t	f	设施点数据	INPUT_DATA	t	21893
21896	beta	距离衰减参数	int	距离衰减的参数	f	t	t	f	重力参数	PARAM	t	21895
21908	networkFile	network_data	csv	城市道路网络数据，数据中需包含所有路网边的起点和终点信息	f	t	t	f	道路网络数据	INPUT_DATA	t	\N
21910	basestation	basestation_data	int	居民区所在格网的中心点坐标数据，数据中需包含格网中心点对应的线性参考信息	f	t	t	f	居民区数据	INPUT_DATA	t	21909
21912	POI_name	hospital_data	int	设施点坐标数据，数据中需包含设施点对应的线性参考信息，设施的等级、数量等	f	t	t	f	设施点数据	INPUT_DATA	t	21911
21914	Catchment	阈值	int	从起始点出发能够到达的路段长度	f	t	t	f	搜索范围	PARAM	t	21913
21916	beta	距离衰减参数	int	距离衰减的参数	f	t	t	f	距离衰减函数	PARAM	t	21915
22092	f	original spatial data	shp	用于模拟的原始空间数据，可以是点或面数据。	f	t	t	t	原始数据	INPUT_DATA	t	\N
22093	n	number of simulations	int	进行模拟的次数，用于生成多组模拟结果。	f	t	t	t	模拟次数	PARAM	t	\N
22094	r	simulated spatial data	shp	序贯高斯模拟生成的空间数据结果。	f	t	t	t	模拟结果	OUTPUT_DATA	t	\N
23047	 	\N	str	算法的名称或者是一个特定的操作指令	t	f	t	t	算法名称	PARAM	f	23046
23048	input	csv input flow	csv	记录区域人口和总流出量的文件	t	t	t	t	输入数据文件	INPUT_DATA	t	\N
23049	output	csv output flow	str	算法的结果将会保存在这个输出数据文件的路径	t	t	t	t	输出数据文件	OUTPUT_DATA	t	\N
23050	input_index	parameters	str	区域文件中的列索引. 依次输入区域id, 区域X坐标, 区域Y坐标, 区域人口, 区域的总流出量, 采用","分割	t	f	t	t	参数	PARAM	t	\N
23051	ipd	initial_pop_data	csv	种群数据的初始值	f	t	t	t	初始种群数据	INPUT_DATA	t	\N
23052	mag	max gen	int	优化迭代的次数	f	t	t	t	迭代次数	PARAM	t	\N
23053	opd	output data	csv	输出数据	f	t	t	t	输出数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33854	f	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
33855	d	dependent variable	str	建立判别分析模型时选取的因变量	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
33856	i	independent variable	str	建立判别分析模型时选取的自变量	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
33857	p	prediction shape path	shp	是否指定判别分析的预测图层	f	f	t	t	预测图层空间数据	INPUT_DATA	t	\N
33858	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33859	h	model diagnostic information	txt	诊断信息输出:分类属性、判别因子、带宽、预测准确率等	f	t	t	t	模型诊断信息	OUTPUT_DATA	t	\N
33862	f	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
33863	d	dependent variable	str	建立地理加权判别分析模型时选取的因变量	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
33864	i	independent variable	str	建立地理加权判别分析模型时选取的自变量	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
33866	k	kernel function	enum	核函数,根据核函数的距离衰减可以计算权重。枚举类型,核函数可选:gaussian,exponential,bisquare,tricube,boxcar	f	f	t	t	核函数	PARAM	t	33865
33868	t	bandwidth type	bool	是否采用自适应带宽(即最近邻居数量),若为false则为固定带宽(计算实际距离),默认为true:采用自适应带宽	f	f	t	t	带宽类型	PARAM	t	33867
33870	s	bandwidth optimization	bool	是否采用自动优选带宽,默认为true:自动优选带宽	f	f	t	t	带宽优选	PARAM	t	33869
33871	b	bandwidth size	float	带宽大小,当带宽类型参数为true代表最近邻居数量,带宽为false时代表空间距离,当带宽优选参数为false时显示,需要输入具体的带宽值	f	f	t	t	带宽大小	PARAM	t	\N
33873	p	predicted space data	shp	是否指定判别分析的预测图层，可以与矢量空间数据相同	f	t	t	t	预测图层空间数据	INPUT_DATA	t	\N
33874	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同,属性表包括:类别计算值、类别预测、类别归属的p值、熵值等	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33875	h	model diagnostic information	txt	诊断信息输出:分类属性、判别因子、带宽、预测准确率等	f	t	t	t	模型诊断信息	OUTPUT_DATA	t	\N
33879	image	The picture you want to predict	jpg	选择你的待预测图	f	t	t	f	待预测图	INPUT_DATA	t	\N
33880	img_out	Path to save the result images	str	输出路径	f	t	t	f	预测结果输出路径	OUTPUT_DATA	t	\N
33881	data-dir	The directory used to save your own dataset	str	用于训练的数据集路径	f	t	t	f	数据集路径	INPUT_DATA	t	\N
33883	save-dir	The directory used to save the trained models	str	保存训练结果的目录	f	t	t	f	保存目录	OUTPUT_DATA	t	33882
33885	epochs	number of iteration	int	number of total epochs to run	f	t	t	f	模型训练次数	PARAM	t	33884
33887	lr	learning rate	float	决定目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值	f	f	t	f	学习率	PARAM	t	33886
33889	batch-size	batch size	int	每批加载多少个样本，根据数据集的大小和样本数目确定	f	f	t	f	批量大小	PARAM	t	33888
33891	weight-decay	Weight decay	float	权重衰减正则项，防止过拟合	f	f	t	f	权重衰减因子	PARAM	t	33890
33893	save-every	Saves checkpoints at every specified number of epochs	int	指定每隔多少训练轮次保存一次检查点	f	f	t	f	保存检查点	PARAM	t	33892
33906	mode	Task Mode	enum	模型的任务模式，选择进行模型训练、图像推理，或先进行模型训练然后进行任务推理	f	t	t	f	任务模式	PARAM	t	33905
33908	root_path	training data dir	str	训练数据集的路径	f	t	t	f	训练数据集路径	INPUT_DATA	t	33907
33910	backbone	Backbone Name	enum	模型的骨干网络	f	t	t	f	骨干网络	PARAM	t	33909
33912	out-stride	Out Stride	int	输入图像的空间分辨率和输出特征图的空间分辨率的比值	f	t	t	f	输出步幅	PARAM	t	33911
33914	dataset	Dataset	enum	训练使用的数据集	f	t	t	f	数据集类型	PARAM	t	33913
33916	num_class	number of class	int	数据集的类别数目	f	t	t	f	类别数目	PARAM	t	33915
33918	out-stride	Out Stride	int	输入图像的空间分辨率和输出特征图的空间分辨率的比值	f	t	t	f	输出步幅	PARAM	t	33917
33919	output_dir	Output Directory	str	储存模型和训练参数等文件的位置	f	t	t	f	模型路径	OUTPUT_DATA	t	\N
33921	filename	Model Filename	str	设置输出模型的文件名，默认为‘checkpoint.pth.tar’	f	f	t	f	输出模型名	PARAM	t	33920
33923	workers	dataloader threads	int	读取数据的线程数	f	t	t	f	线程数	PARAM	t	33922
33925	base-size	base image size	int	基础图象尺寸	f	t	t	f	基础尺寸	PARAM	t	33924
33927	crop-size	crop image size	int	图像裁剪尺寸	f	t	t	f	裁剪尺寸	PARAM	t	33926
33929	loss-type	loss func type	enum	使用损失函数的类型	f	t	t	f	损失类型	PARAM	t	33928
33931	epochs	number of epochs to train	int	模型训练轮次	f	t	t	f	训练轮次	PARAM	t	33930
33933	start_epoch	start epochs (default:0)	int	模型训练开始轮次	f	t	t	f	训练开始轮次	PARAM	t	33932
33935	batch-size	input batch size for training	int	每次投入训练的批次大小	f	t	t	f	批次大小	PARAM	t	33934
33937	test-batch-size	input batch size for testing	int	每次投入测试的批次大小	f	t	t	f	测试批次大小	PARAM	t	33936
33939	lr	learning rate	float	学习率	f	t	t	f	学习率	PARAM	t	33938
33941	lr-scheduler	lr scheduler mode	enum	使用的学习率更新函数	f	t	t	f	学习率更新函数	PARAM	t	33940
33943	momentum	momentum	float	动量优化算法参数	f	t	t	f	动量	PARAM	t	33942
33945	weight-decay	weight decay	float	权重衰减	f	t	t	f	权重衰减	PARAM	t	33944
33947	gpu-ids	use which gpu to train, must be a comma-separated list of integers only	str	使用指定GPU训练模型，必须是逗号分隔的整数列表	f	t	t	f	GPU序号	PARAM	t	33946
33949	seed	random seed	int	随机种子，增加模型随机性	f	t	t	f	随机种子	PARAM	t	33948
33951	checkname	set the checkpoint name	str	设置检查点名	f	f	t	f	检查点名	PARAM	t	33950
33953	eval-interval	random seed	int	进行模型评估的间隔	f	t	t	f	评估间隔	PARAM	t	33952
33955	data_path	the inference data directory	str	待推测数据路径	f	t	t	f	待推测数据路径	INPUT_DATA	t	33954
33957	save_path	random seed	str	推测结果输出路径	f	t	t	f	推测结果输出路径	OUTPUT_DATA	t	33956
33967	-data_dir	Training image path	str	训练的图像路径	f	t	t	t	图像路径	INPUT_DATA	t	\N
33968	-result_dir	Training result	str	训练结果文件	f	t	t	t	训练结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33969	-accuracy_dir	Accuracy result	str	训练结果精度文件	f	t	t	t	训练精度结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33971	-lr	Learning rate	float	决定目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值	f	f	t	t	学习率	PARAM	t	33970
33973	-momentum	Momentum factor	float	动量因子影响着梯度下降到最优值的速度待聚类的空间点数据	f	f	t	t	动量因子	PARAM	t	33972
33975	-weight-decay	Weight decay	float	权重衰减正则项，防止过拟合	f	f	t	t	重量衰减	PARAM	t	33974
33977	b	Batch size	int	每批加载多少个样本，根据数据集的大小和样本数目确定	f	f	t	t	批量大小	PARAM	t	33976
33979	-print-freq	Save steps	int	模型保存间隔步数	f	f	t	t	保存步骤	PARAM	t	33978
33981	-epochs	Number of epochs	int	当一个完整的数据集通过神经网络一次并且返回一次，这个过程称为一个epoch	f	f	t	t	模型训练次数	PARAM	t	33980
33983	-layers	Number of layers	int	可指定模型总层数	f	f	t	t	模型总层数	PARAM	t	33982
33985	-growth	number of new channels per layer	int	可指定每层新增通道的数量	f	f	t	t	每层新增通道的数量	PARAM	t	33984
33987	-reduce	Compression rate	float	用于控制在过渡阶段的压缩率,减少特征图的尺寸和数量，以降低计算成本	f	f	t	t	压缩率	PARAM	t	33986
33994	-data_dir	Training image path	png	训练的图像路径	f	t	t	t	图像路径	INPUT_DATA	t	\N
33995	-test_data_dir	Data path for testing	jpg	测试数据的路径	f	t	t	t	测试数据路径	INPUT_DATA	t	\N
33996	-eval_data_dir	Data path for validating	png	用来验证的图像数据路径	f	t	t	t	验证图像数据路径	INPUT_DATA	t	\N
33997	-weights_path	Pretrained network	pth	预先训练的网络	f	t	t	t	预先训练的网络	OUTPUT_DATA	t	\N
33998	-log_path	Train Log file path	log	训练日志文件	f	t	t	t	训练日志文件	OUTPUT_DATA	t	\N
33999	-result_dir	Training results	png	测试结果文件	f	t	t	t	测试结果路径	OUTPUT_DATA	t	\N
34001	-batch_size	Batch size	int	每批加载多少个样本，根据数据集的大小和样本数目确定	f	f	t	t	批量大小	PARAM	t	34000
34003	-epochs	nEpochs	int	当一个完整的数据集通过神经网络一次并且返回一次，这个过程称为一个epoch	f	f	t	t	模型训练次数	PARAM	t	34002
34010	data_path	The directory used to save your own dataset	str	用于训练的数据集路径	f	t	t	f	数据集路径	INPUT_DATA	t	\N
34011	img	The picture you want to predict	str	选择待预测的图像路径	f	t	t	f	批量待预测图路径	INPUT_DATA	t	\N
34012	img_out	Path to save the result images	str	输出路径	f	t	t	f	预测结果输出路径	OUTPUT_DATA	t	\N
34014	cuda --init_lr	Initial learning rate	float	训练开始的初始学习率	f	f	t	f	初始学习率	PARAM	t	34013
34016	classes_path	Path to class label file	str	指向模型类别文件的路径	f	f	t	f	模型类别路径	INPUT_DATA	t	34015
34018	freeze_epoch	Number of epochs to train with frozen backbone	int	在冻结主干训练时的世代数	f	f	t	f	冻结训练的世代	PARAM	t	34017
38532	 	data	str	test	f	t	t	t	test	PARAM	f	38531
34020	unfreeze_epoch	Total number of epochs to train after unfreezing the backbone	int	解冻主干后进行训练的总世代数	f	f	t	f	解冻后的总训练世代	PARAM	t	34019
34022	min_lr	Minimum learning rate	float	训练过程中的最小学习率	f	f	t	f	最小学习率	PARAM	t	34021
34024	momentum	Momentum for the optimizer	float	优化器的动量因子	f	f	t	f	动量因子	PARAM	t	34023
34026	weight_decay	Weight decay for regularization	float	权重衰减的正则项，用于防止过拟合	f	f	t	f	权重衰减	PARAM	t	34025
34028	save_period	Epochs between saving model weights	int	每隔多少世代保存模型权重一次	f	f	t	f	保存周期	PARAM	t	34027
34030	save_dir	Directory to save model weights and logs	str	保存模型权重和日志的目录路径	f	f	t	f	权值与日志文件保存的文件夹	OUTPUT_DATA	t	34029
34046	-data_path	Path to the dataset	str	指定训练数据的路径	f	t	t	t	数据路径	INPUT_DATA	t	34045
34048	-img_path	data root directory	str	存储测试数据图片的路径	f	t	t	t	测试数据路径	INPUT_DATA	t	34047
34050	-output_dir	model save path	str	模型权重的保存路径	f	t	t	t	模型权重输出目录	OUTPUT_DATA	t	34049
34052	-img_out	filename for the output prediction image	str	预测结果图像的文件	f	t	t	t	输出图像文件名	OUTPUT_DATA	t	34051
34054	-pretrain_path	file path	str	ResNet50模型的预训练权重文件的路径	f	f	t	t	ResNet50预训练权重路径	INPUT_DATA	t	34053
34056	-weights_path	file path	str	Mask R-CNN模型在COCO数据集上的预训练权重文件的路径	f	f	t	t	COCO预训练权重路径	INPUT_DATA	t	34055
34058	-num_classes	number of classes	int	数据集中的目标类别数	f	f	t	t	类别数	PARAM	t	34057
34060	-start_epoch	start epoch	int	模型训练的起始周期数	f	f	t	t	起始训练周期	PARAM	t	34059
34062	-epochs	number of epochs	int	模型训练的总周期	f	f	t	t	训练周期	PARAM	t	34061
34064	-lr	learning rate	float	模型训练的学习率	f	f	t	t	学习率	PARAM	t	34063
34066	-momentum	momentum for sgd	float	SGD的momentum参数	f	f	t	t	动量	PARAM	t	34065
34068	-weight_decay	weight decay for sgd	float	权重衰减正则项，防止过拟合	f	f	t	t	权重衰减	PARAM	t	34067
34070	-lr_steps	learning rate steps	int	在每个步长周期后减少学习率	f	f	t	t	学习率下降步长	PARAM	t	34069
34072	-lr_gamma	learning rate gamma	float	按照 lr_gamma 因子减少学习率	f	f	t	t	学习率衰减因子	PARAM	t	34071
34074	-batch_size	batch size	int	每个批次处理的图像数量	f	f	t	t	批次大小	PARAM	t	34073
34075	dr	Training data dir	jpg	训练数据的存放路径	f	t	t	t	数据路径	INPUT_DATA	t	\N
34077	b	Batch Size	int	每次投入网络训练的数据批次大小	f	t	t	t	批量大小	PARAM	t	34076
34079	n	number workers	int	读取数据的子线程数	f	f	t	t	线程数	PARAM	t	34078
34081	lr	Learning rate	float	\N	f	f	t	t	学习率	PARAM	t	34080
34083	ne	Number of epochs	int	训练轮数	f	t	t	t	训练轮数	PARAM	t	34082
34085	nhl	Number of hidden layers	int	网络隐藏层的数量	f	f	t	t	隐藏层层数	PARAM	t	34084
34087	nhu	Number of hidden units	int	隐藏层的单元数量	f	f	t	t	隐藏层单元数	PARAM	t	34086
34088	a	Learning rate	txt	记录每轮训练的模型训练精度的日志文件	f	f	t	t	精度文件	OUTPUT_DATA	t	\N
34090	mean	mean	float	网络参数初始化时的均值	f	f	t	t	均值	PARAM	t	34089
34092	std	Standard deviation	float	网络参数初始化时的标准差	f	f	t	t	标准差	PARAM	t	34091
34093	m	Model dir	pth	训练完成后保存模型的路径	f	t	t	t	模型路径	OUTPUT_DATA	t	\N
34094	pd	Predict data dir	jpg	待分类数据的路径	f	t	t	t	待预测数据路径	INPUT_DATA	t	\N
34095	ld	Loaded model	pth	预训练模型的载入路径，用于初始化网络	f	f	t	t	预训练模型路径	INPUT_DATA	t	\N
34096	rd	Result dir	csv	预测结果的输出路径	f	f	t	t	结果路径	OUTPUT_DATA	t	\N
34105	-mode	Task Mode	enum	模型的任务模式	f	t	t	t	任务模式	PARAM	t	34104
34107	-weights	Network Weights	str	检测任务的权重文件	f	t	t	t	网络权重	INPUT_DATA	t	34106
34108	-source	Data Source	str	待检测数据路径，为图像、视频文件夹路径或摄像头接口	f	t	t	t	数据路径	INPUT_DATA	t	\N
34110	-img-size	Image Size	int	模型在检测图片前会把图像裁剪成指定尺寸	f	f	t	t	图像尺寸	PARAM	t	34109
34112	-conf-thres	Confidence Threshold	float	置信度大于该值的目标被检测出	f	t	t	t	置信度阈值	PARAM	t	34111
34114	-iou-thres	IOU Threshold	float	交并比的阈值，用于NMS算法确认目标唯一检测框	f	t	t	t	交并比阈值	PARAM	t	34113
34115	-device	Device	str	指定所使用的设备，可如“cpu”或“cuda:0”	f	t	t	t	设备	PARAM	t	\N
34116	-save-txt	Save TXT File	bool	是否保存测试之后的txt标签文件	f	f	t	t	保存txt文件	PARAM	t	\N
34117	-save-conf	Save Confidence	bool	在txt中是否保存测试置信度结果大小	f	f	t	t	保存置信度结果	PARAM	t	\N
34118	-nosave	Do Not Save Images/Videos or Model	bool	是否保存检测的图片、视频或训练的最后一轮权重pt文件	f	f	t	t	不保存结果	PARAM	t	\N
34119	-classes	Filter by Class	str	用于过滤检测类别, 通过 --class 0 或 --class 0 2 3 使用	f	f	t	t	类别过滤	PARAM	t	\N
34120	-agnostic-nms	Agnostic Non-maximum Suppression	bool	启用不可知非极大值抑制来对检测目标生成唯一框	f	f	t	t	不可知非极大值抑制	PARAM	t	\N
34121	-augment	Augmented Inference	bool	启用增强推理，强化目标检测效果	f	f	t	t	增强推理	PARAM	t	\N
34122	-project	Save Results to Project	str	预测结果的输出路径	f	t	t	t	结果路径	OUTPUT_DATA	t	\N
34124	-batch-size	Batch Size	int	每批次的输入数据量	f	t	t	t	批次大小	PARAM	t	34123
34125	-noautoanchor	Disable Autoanchor Check	bool	是否禁用自动锚框；默认是开启的，可以简化训练过程	f	f	t	t	禁用自动锚框	PARAM	t	\N
34127	-workers	Workers	int	指数据装载时CPU所使用的线程数，默认为8	f	t	t	t	工作线程	PARAM	t	34126
34128	-adam	Adam Optimizer	bool	选用Adam优化器	f	f	t	t	Adam优化器	PARAM	t	\N
34129	-save-json	Save JSON File	bool	是否按照COCO的json格式保存预测框，并且使用COCO API做评估	f	f	t	t	保存json文件	PARAM	t	\N
34138	cp	Path to COCO directory	str	coco格式的数据路径	f	t	t	t	输入数据路径	INPUT_DATA	t	\N
34139	r	output path	str	Output path of training results	f	t	t	t	训练结果的输出路径	OUTPUT_DATA	t	\N
34141	depth	Resnet depth	int	Resnet depth, must be one of 18, 34, 50, 101, 152	f	f	t	t	网络深度	PARAM	t	34140
33777	np	number of process	int	mpi计算核数	f	t	t	t	进程数	PARAM	f	33776
34143	e	Number of epochs	int	The number of epochs of the training dataset in the network	f	f	t	t	遍历次数	PARAM	t	34142
34152	i	Training image path	png	训练的图像路径	f	t	t	t	图像路径	INPUT_DATA	t	\N
34153	l	Training label path	csv	训练的标签路径	f	t	t	t	标签路径	INPUT_DATA	t	\N
34154	t	Data path for testing	png	用来测试的数据路径	f	t	t	t	测试数据路径	INPUT_DATA	t	\N
34155	r	Training result	jpeg	训练结果文件	f	t	t	t	训练结果	OUTPUT_DATA	t	\N
34156	m	Trained network	str	训练好的网络	f	t	t	t	训练好的网络	OUTPUT_DATA	t	\N
34157	a	Precision file path	str	精度文件的输出路径	f	t	t	t	精度文件路径	OUTPUT_DATA	t	\N
34159	base_lr	Learning rate	float	决定目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值	f	f	t	t	学习率	PARAM	t	34158
34161	momentum	Momentum factor	float	动量因子影响着梯度下降到最优值的速度待聚类的空间点数据	f	f	t	t	动量因子	PARAM	t	34160
34163	w	Weight decay	float	权重衰减正则项，防止过拟合	f	f	t	t	重量衰减	PARAM	t	34162
34165	g	Multiplicative factor for learning rate decay	float	学习率衰减的乘法因子	f	f	t	t	伽玛	PARAM	t	34164
34167	input_size	Network input size	str	网络输入大小	f	f	t	t	网络输入大小	PARAM	t	34166
34169	c	Number of segmentation target categories	int	分割目标类别数	f	f	t	t	类别	PARAM	t	34168
34171	b	Batch size	int	每批加载多少个样本，根据数据集的大小和样本数目确定	f	f	t	t	批量大小	PARAM	t	34170
34173	max_steps	Max steps	int	最大训练步数	f	f	t	t	最大步数	PARAM	t	34172
34175	save_steps	Save steps	int	模型保存间隔步数	f	f	t	t	保存步骤	PARAM	t	34174
34177	print_steps	Print steps	int	信息打印间隔步数	f	f	t	t	打印步骤	PARAM	t	34176
34179	mean	Average per channel	str	每个通道的平均值	f	f	t	t	均值	PARAM	t	34178
34181	std	Standard deviation	str	每个通道的标准偏差序列	f	f	t	t	标准差	PARAM	t	34180
34183	gpu	gpu	str	所使用的显卡	f	f	t	t	显卡	PARAM	t	34182
34193	-device	device type	str	模型运行的设备（CPU或GPU）	f	t	t	t	运行设备	PARAM	t	34192
34195	-data-path	data root directory	str	存储训练和验证数据的根目录	f	t	t	t	数据根目录	INPUT_DATA	t	34194
34197	-image_path	data root directory	str	存储测试数据图片的路径	f	t	t	t	测试数据路径	INPUT_DATA	t	34196
34199	-num-classes	number of classes	int	检测目标类别数（不包含背景）	f	f	t	t	类别数	PARAM	t	34198
34201	-epochs	number of epochs	int	模型训练的总迭代周期	f	f	t	t	迭代次数	PARAM	t	34200
34203	-lr	learning rate	float	优化器的学习率	f	f	t	t	学习率	PARAM	t	34202
34205	-momentum	momentum for sgd	float	SGD的momentum参数	f	f	t	t	动量	PARAM	t	34204
34207	-weight-decay	weight decay for sgd	float	权重衰减正则项，防止过拟合	f	f	t	t	权重衰减	PARAM	t	34206
34209	-batch-size	batch size	int	每个批次处理的图像数量	f	f	t	t	批次大小	PARAM	t	34208
34211	-save-path	model save path	str	训练完成后模型的保存路径	f	t	t	t	模型保存路径	OUTPUT_DATA	t	34210
34213	-output_image	filename for the output prediction image	str	预测结果图像的文件	f	t	t	t	输出图像文件	OUTPUT_DATA	t	34212
34221	ct	Path to file containing training annotations	str	带有标注的CSV文件应每行包含一个注释,具有多个边界框的图像应使用每个边界框一行。	f	t	t	t	标注文件	INPUT_DATA	t	\N
34222	cc	Path to file containing class list	str	类的映射文件	f	t	t	t	类名到 ID 的映射文件应包含每行一个映射。	INPUT_DATA	t	\N
34223	cv	Path to file containing validation annotations	str	包含验证标注的文件的路径	f	f	t	t	包含验证标注的文件	INPUT_DATA	t	\N
34224	r	output path	str	Output path of training results	f	t	t	t	训练结果的输出路径	OUTPUT_DATA	t	\N
34226	depth	Resnet depth	int	Resnet depth, must be one of 18, 34, 50, 101, 152	f	f	t	t	网络深度	PARAM	t	34225
34228	e	Number of epochs	int	The number of epochs of the training dataset in the network	f	f	t	t	遍历次数	PARAM	t	34227
34238	dataset_root	This field defines the root directory for the datasets used in training and testing	str	训练使用的数据集文件路径	f	t	t	f	训练数据集	INPUT_DATA	t	34237
34240	local_rank	Local rank	int	分布式训练时的本地进程编号	f	t	t	f	本地进程编号	PARAM	t	34239
34242	log_step	Log step interval	int	每隔多少步打印一次日志	f	t	t	f	日志打印步数	PARAM	t	34241
34244	save_step	Save step interval	int	每隔多少步保存一次检查点	f	t	t	f	检查点保存步数	PARAM	t	34243
34246	eval_step	Evaluation step interval	int	每隔多少步评估一次数据集，当 eval_step < 0 时禁用评估	f	t	t	f	评估步数	PARAM	t	34245
34248	use_tensorboard	Use TensorBoard	bool	是否使用 TensorBoard	f	t	t	f	使用 TensorBoard	PARAM	t	34247
34250	num_classes	Number of classes	int	目标检测的类别数量	f	t	t	f	类别数量	PARAM	t	34249
34252	backbone_out_channels	Backbone output channels	str	主干网络的输出通道	f	t	t	f	主干输出通道	PARAM	t	34251
34254	priors_feature_maps	Priors feature maps	str	先验框的特征图尺寸	f	t	t	f	先验框特征图	PARAM	t	34253
34256	priors_strides	Priors strides	str	先验框的步长	f	t	t	f	先验框步长	PARAM	t	34255
34258	priors_min_sizes	Priors min sizes	str	先验框的最小尺寸	f	t	t	f	先验框最小尺寸	PARAM	t	34257
34260	priors_max_sizes	Priors max sizes	str	先验框的最大尺寸	f	t	t	f	先验框最大尺寸	PARAM	t	34259
34262	priors_aspect_ratios	Priors aspect ratios	str	先验框的长宽比	f	t	t	f	先验框长宽比	PARAM	t	34261
34264	priors_boxes_per_location	Priors boxes per location	str	每个位置的先验框数量	f	t	t	f	每个位置的先验框数量	PARAM	t	34263
34266	image_size	Input image size	int	输入图像的尺寸	f	t	t	f	图像尺寸	PARAM	t	34265
34268	max_iter	Maximum iterations	int	训练的最大迭代次数	f	t	t	f	最大迭代次数	PARAM	t	34267
34270	lr_steps	Learning rate steps	str	学习率调整的步长	f	t	t	f	学习率步长	PARAM	t	34269
34272	gamma	Learning rate decay	float	学习率衰减的乘法因子	f	t	t	f	学习率衰减系数	PARAM	t	34271
34274	batch_size	Batch size	int	每批训练样本数量	f	t	t	f	批量大小	PARAM	t	34273
34276	lr	Initial learning rate	float	模型训练的初始学习率	f	t	t	f	初始学习率	PARAM	t	34275
34278	output_dir	Output directory	str	模型和日志的输出目录	f	t	t	f	输出目录	OUTPUT_DATA	t	34277
34287	i	Training image path	png	训练的图像路径	f	t	t	t	图像路径	INPUT_DATA	t	\N
34288	l	Training label path	csv	训练的标签路径	f	t	t	t	标签路径	INPUT_DATA	t	\N
34289	t	Data path for testing	png	用来测试的数据路径	f	t	t	t	测试数据路径	INPUT_DATA	t	\N
34290	p	Pretrained network	pth	预先训练的网络	f	f	t	t	预先训练的网络	INPUT_DATA	t	\N
34291	r	Training result	jpeg	训练结果文件	f	t	t	t	训练结果	OUTPUT_DATA	t	\N
34292	m	Trained network	str	训练好的网络	f	t	t	t	训练好的网络	OUTPUT_DATA	t	\N
34293	r	Training results	csv	训练结果文件	f	t	t	t	训练结果	OUTPUT_DATA	t	\N
34294	a	Precision file path	str	精度文件的输出路径	f	t	t	t	精度文件路径	OUTPUT_DATA	t	\N
34296	base_lr	Learning rate	float	决定目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值	f	f	t	t	学习率	PARAM	t	34295
34298	momentum	Momentum factor	float	动量因子影响着梯度下降到最优值的速度待聚类的空间点数据	f	f	t	t	动量因子	PARAM	t	34297
34300	w	Weight decay	float	权重衰减正则项，防止过拟合	f	f	t	t	重量衰减	PARAM	t	34299
34302	s	Learning rate decay step size	int	学习率保持衰减的步数范围权重衰减正则项，防止过拟合	f	f	t	t	学习率衰减步长	PARAM	t	34301
34304	g	Multiplicative factor for learning rate decay	float	学习率衰减的乘法因子	f	f	t	t	伽玛	PARAM	t	34303
34306	input_size	Network input size	str	网络输入大小	f	f	t	t	网络输入大小	PARAM	t	34305
34308	c	Number of segmentation target categories	int	分割目标类别数	f	f	t	t	类别	PARAM	t	34307
34310	b	Batch size	int	每批加载多少个样本，根据数据集的大小和样本数目确定	f	f	t	t	批量大小	PARAM	t	34309
34312	max_steps	Max steps	int	最大训练步数	f	f	t	t	最大步数	PARAM	t	34311
34314	save_steps	Save steps	int	模型保存间隔步数	f	f	t	t	保存步骤	PARAM	t	34313
34316	print_steps	Print steps	int	信息打印间隔步数	f	f	t	t	打印步骤	PARAM	t	34315
34318	mean	Average per channel	str	每个通道的平均值	f	f	t	t	均值	PARAM	t	34317
34320	std	Standard deviation	str	每个通道的标准偏差序列	f	f	t	t	标准差	PARAM	t	34319
34328	td	training data	csv	模型训练所需的样本数据，第一行为表头	f	t	t	t	训练样本	INPUT_DATA	t	\N
34329	tl	training label	csv	模型训练所需的标签数据，第一行为表头	f	t	t	t	训练标签	INPUT_DATA	t	\N
34330	fd	forecast data	csv	待预测数据，第一行为表头	f	t	t	t	预测数据	INPUT_DATA	t	\N
34331	op	output path	csv	预测结果的输出路径	f	t	t	t	输出路径	OUTPUT_DATA	t	\N
34333	ne	maximum number of estimators	int	终止推进的估计器的最大数目	f	t	t	t	估计器的最大数目	PARAM	t	34332
34335	lr	learning_rate	float	学习率通过learning_rate缩小每个分类器的贡献程度	f	f	t	t	学习率	PARAM	t	34334
34337	a	algorithm	enum	若为"SAMME.R"则使用real bossting算法，若为SAMME，则使用discrete boosting算法	f	f	t	t	算法	PARAM	t	34336
34339	rs	random_state	int	控制每个base_estimator在每个增强迭代中给定的随机种子	f	f	t	t	随机率	PARAM	t	34338
34341	ts	test_size	float	测试集在整个训练集中的占比	f	f	t	t	测试集占比	PARAM	t	34340
34346	input_x	training data	csv	模型训练所需的样本数据	f	t	t	t	训练数据	INPUT_DATA	t	\N
34347	input_target	training label	csv	模型训练所需的样本标签	f	t	t	t	训练标签	INPUT_DATA	t	\N
34348	input_predict	forecast data	csv	所要预测的数据	f	t	t	t	预测数据	INPUT_DATA	t	\N
34349	base_estimator	base estimat	int	集合增长的基估计量。	f	f	t	t	基本估计量	PARAM	t	\N
34351	n_estimators	number of basic estimators	int	弱学习器的最大迭代次数	f	f	t	t	基本估计量的个数	PARAM	t	34350
34353	max_samples	max samples	int	指定每次抽样时抽取的样本量。	f	f	t	t	最大样本量	PARAM	t	34352
34355	max_features	max samples	int	指定每次抽样时抽取的样本量。	f	f	t	t	最大特征量	PARAM	t	34354
34357	n_jobs	number of parallel computations	int	运行时使用处理器核数	f	f	t	t	并行计算数	PARAM	t	34356
34359	verbose	level of detail	int	在拟合和预测时控制输出日志的详细程度	f	f	t	t	详细程度	PARAM	f	34358
34360	random_state	random state	int	控制原始数据集的随机重采样。	f	f	t	t	随机重采样	PARAM	t	\N
34361	output	output path	csv	指定每次抽样时抽取的样本量。	f	t	t	t	输出路径	OUTPUT_DATA	t	\N
34366	td	training data	csv	模型训练所需的csv样本数据，第一行为表头，后面每一行即为一条训练数据	f	t	t	t	训练样本	INPUT_DATA	t	\N
34367	tl	training label	csv	模型训练所需的csv标签数据，第一行为表头，后面每行是样本数据中相应行的所属类别	f	t	t	t	训练标签	INPUT_DATA	t	\N
34368	fd	forecast data	csv	待预测的csv样本数据，第一行为表头，后面每一行即为一条待预测数据	f	t	t	t	待预测数据	INPUT_DATA	t	\N
34369	op	output path	csv	预测结果文件，结果文件仅有两列，第一列为标识信息和第二列为分类结果	f	t	t	t	分类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
34371	los	loss function	enum	待优化的损失函数，损失函数可选偏差损失（'deviance'）和指数损失（'exponential'），默认是偏差损失，当选择指数损失时则还原为adaboost算法	f	f	t	t	损失函数	PARAM	t	34370
34373	lr	learning rate	float	学习率通过learning_rate值缩小每棵树的贡献	f	f	t	t	学习率	PARAM	t	34372
34375	sub	sample proportion	float	用于拟合单个基本学习者的样本比例，如果小于1.0，会导致随机梯度提升	f	f	t	t	样本比例	PARAM	t	34374
34377	ne	n estimators	int	要执行的推进阶段的数量，梯度增强对过拟合具有较强的鲁棒性，因此大量的梯度增强通常能取得较好的效果	f	f	t	t	推进阶段数	PARAM	t	34376
34379	c	criterion	enum	该函数用来测量分割的质量，支持的标准是‘friedman_mse’，即由Friedman提出的具有改进分数的均方误差，‘mse’指平均平方误差，‘mae’指平均绝对误差。默认值‘friedman_mse’通常是最好的，因为在某些情况下它可以提供更好的近似值	f	f	t	t	不纯度方法	PARAM	t	34378
34381	md	max_depth	int	单个回归估计量的最大深度。最大深度限制了树中的节点数，优化此参数以获得最佳性能，最佳值取决于输入变量的相互作用	f	f	t	t	最大深度	PARAM	t	34380
34383	mid	min impurity decrease	float	如果节点分裂会导致杂质的减少大于或等于该值，则该节点将被分裂	f	f	t	t	节点分裂阈值	PARAM	t	34382
34385	mwfl	min weight fraction leaf	float	一个叶节点上所需的（所有输入样本的）总权重的最小加权分数	f	f	t	t	最小加权分数	PARAM	t	34384
34387	mf	max features	enum	寻找最佳分割时要考虑的功能数量	f	f	t	t	最大特征	PARAM	t	34386
34389	v	verbose output	int	在拟合和预测时控制输出日志的详细程度，如果是1，那么它会在一段时间内打印进度和性能(树越多，频率越低)，如果大于1，则输出每棵树的进度和性能	f	f	t	t	启用详细输出	PARAM	t	34388
34391	mln	max leaf nodes	int	如果没有，则叶节点数没有限制。	f	f	t	t	最大叶节点数	PARAM	t	34390
34393	ws	warm start	enum	是否重用前面调用的解决方案来适应并向集成添加更多的评估器，否则，只会拟合完整的新森林	f	f	t	t	热启动	PARAM	t	34392
34395	vf	validation fraction	float	为提前停止而预留作为验证集的训练数据的比例，必须在0和1之间，仅在n_iter_no_change被设置为整数时使用	f	f	t	t	预留验证集比例	PARAM	t	34394
34397	ninc	n_iter_no_change	int	用于决定在验证分数没有提高时是否使用早期停止来终止训练，它被设置为None来禁用提前停止。如果设置为一个数字，它将把训练数据的预留验证集放在一边作为验证，并在之前所有的n_iter_no_change迭代次数中验证分数没有提高时终止训练	f	f	t	t	迭代次数	PARAM	t	34396
34399	tol	tol	float	提前停止的的容忍度，当n_iter_no_change迭代器（如果设置为一个数字）对tol的损失不再增加时，训练停止	f	f	t	t	容忍度	PARAM	t	34398
34401	ca	complexity parameter	float	复杂度参数用于最小代价复杂度剪枝，小于该值的最大代价复杂度的子树将被选择修剪，默认情况下不执行修剪	f	f	t	t	复杂度参数	PARAM	t	34400
34406	TABLE	Table	csv	用于分类的表格数据，必须包含分类id	f	t	t	t	输入表格	INPUT_DATA	t	\N
34407	FEATURES	Feature field	str	表格中的要素字段名，用于进行数据的分类	f	t	t	t	要素字段	PARAM	t	\N
34408	TRAINING	The class to which the training data belongs	str	该字段用于定义训练数据的所属分类	f	f	t	t	训练字段	PARAM	t	\N
34410	LABEL_AS_ID	Use Label as Identifier	enum	是否使用训练区的标签作为预测结果的分类标识	f	f	t	t	使用标签作为标识	PARAM	t	34409
34411	IMPORTANCES	Output result	csv	输出分类结果，不设置将直接保存结果到原表格	f	t	t	t	输出结果	OUTPUT_DATA	t	\N
34413	RF_TREE_COUNT	n_estimators	int	创建树的数量	f	f	t	t	树的数量	PARAM	t	34412
34415	RF_TREE_SAMPLES	Samples per Tree	float	每棵树的样本分数	f	f	t	t	树的样本	PARAM	t	34414
34417	RF_REPLACE	Sample with Replacement	enum	训练样本是否可替代	f	f	t	t	样本替代	PARAM	t	34416
34419	RF_SPLIT_MIN_SIZE	Minimum Node Split Size	int	分割的最小节点数	f	f	t	t	最小节点数	PARAM	t	34418
34421	RF_NODE_FEATURES	Features per Node	enum	每个节点的要素，”0“代表”logarithmic“，”1“代表”square root“，”2“代表”all“	f	f	t	t	节点要素	PARAM	t	34420
34423	RF_STRATIFICATION	Stratification	enum	分层策略，”0“代表”none“，”1“代表”equal“，”2“代表”proportional“	f	f	t	t	分层策略	PARAM	t	34422
34426	td	training data	csv	模型训练所需的样本数据，第一行为表头	f	t	t	t	训练样本	INPUT_DATA	t	\N
34427	tl	training label	csv	模型训练所需的标签数据，第一行为表头	f	t	t	t	训练标签	INPUT_DATA	t	\N
34428	fd	forecast data	csv	待预测数据，第一行为表头	f	t	t	t	预测数据	INPUT_DATA	t	\N
34429	op	output path	csv	预测结果的输出路径	f	t	t	t	输出路径	OUTPUT_DATA	t	\N
34431	ne	n_estimators	int	森林中树木的数量	f	f	t	t	树木数量	PARAM	t	34430
34433	c	criterion	enum	不纯度的计算方法	f	f	t	t	不纯度方法	PARAM	t	34432
34435	nj	n_jobs	int	为近邻点搜索运行的并行作业数	f	f	t	t	并行工作数	PARAM	t	34434
34437	mss	min_samples_split	int	拆分内部节点所需的最少样本数	f	f	t	t	拆分内节点最少样本数	PARAM	t	34436
34439	msl	min_samples_leaf	int	在叶节点处需要的最小样本数	f	f	t	t	叶节点最小样本数	PARAM	t	34438
34441	mwfl	min_weight_fraction_leaf	float	一个叶节点上所需的(所有输入样本的)总权重的最小加权分数	f	f	t	t	最小加权分数	PARAM	t	34440
34443	mf	max_features	enum	寻找最佳分割时要考虑的功能数量	f	f	t	t	最大特征	PARAM	t	34442
34445	v	verbose	int	在拟合和预测时控制输出日志的详细程度	f	f	t	t	详细程度	PARAM	t	34444
34447	ca	ccp_alpha	float	复杂度参数用于最小代价复杂度剪枝	f	f	t	t	复杂度参数	PARAM	t	34446
34453	FEATURES	Feature raster file	tif	待分类的栅格文件	f	t	t	t	要素栅格文件	INPUT_DATA	t	\N
34455	NORMALIZE	Normalize	enum	是否将输入数据进行归一化处理	f	f	t	t	归一化	PARAM	t	34454
34456	CLASSES	Classification	tif	输出分类结果的栅格文件	f	t	t	t	分类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
34457	CLASSES_LUT	Look-up Table	csv	根据训练区数据获得的分类查找表	f	f	t	t	分类查找表	OUTPUT_DATA	t	\N
34458	TRAIN_AREAS	Training Areas	shp	用于模型训练的矢量数据	f	t	t	t	训练区	INPUT_DATA	t	\N
34459	TRAIN_CLASS	Class Identifier	str	训练区矢量文件的字段，用于标记类别	f	t	t	t	训练区分类标签	PARAM	t	\N
34461	TRAIN_BUFFER	Arc Vertex Distance	float	为非多边形训练区创建一个缓冲区	f	f	t	t	训练区缓冲区大小	PARAM	t	34460
34463	NEIGHBOURS	Default Number of Neighbours	int	默认邻近数，最小为1，默认值为3	f	f	t	t	默认邻近数	PARAM	t	34462
34465	TRAINING	Training Method	enum	训练方式，“0”代表分类模型，“1”代表回归模型	f	f	t	t	训练方式	PARAM	t	34464
34467	ALGORITHM	Algorithm Type	enum	算法类型，“0”代表“brute force”，“1”代表“KD Tree”	f	f	t	t	算法类型	PARAM	t	34466
34469	EMAX	Parameter for KD Tree implementation	int	KD树实现参数，默认为1000	f	f	t	t	KD树实现参数	PARAM	t	34468
34473	td	training data	csv	模型训练所需的样本数据，第一行为表头	f	t	t	t	训练样本	INPUT_DATA	t	\N
34474	tl	training label	csv	模型训练所需的标签数据，第一行为表头	f	t	t	t	训练标签	INPUT_DATA	t	\N
34475	fd	forecast data	csv	待预测数据，第一行为表头	f	t	t	t	预测数据	INPUT_DATA	t	\N
34476	op	output path	csv	预测结果的输出路径	f	t	t	t	输出路径	OUTPUT_DATA	t	\N
34478	nn	n_neighbors	int	用于kneighbors查询的近邻数	f	t	t	t	近邻数	PARAM	t	34477
34480	w	weights	enum	预测中使用的权重函数	f	f	t	t	权重函数	PARAM	t	34479
34482	a	algorithm	enum	计算最近邻点的算法	f	f	t	t	最近邻函数	PARAM	t	34481
34484	ls	leaf size	int	影响构造和查询速度，以及存储树所需的内存	f	f	t	t	叶大小	PARAM	t	34483
38534	 	data	str	test	f	t	t	t	test	PARAM	f	38533
34486	p	power	int	Minkowski指标的功率参数	f	f	t	t	功率参数	PARAM	t	34485
34488	m	distance metric	enum	树使用的距离度量	f	t	t	t	距离度量	PARAM	t	34487
34490	nj	n_jobs	int	为近邻点搜索运行的并行作业数	f	f	t	t	并行工作数	PARAM	f	34489
34492	ts	test_size	float	测试集在整个数据集中的占比	f	f	t	t	测试集占比	PARAM	t	34491
34498	GRIDS	Spatial grid data	tif	待分类的空间网格数据	f	t	t	t	空间网格数据	INPUT_DATA	t	\N
34499	CLASSES	Classification	tif	分类结果文件	f	t	t	t	分类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
34500	CLASSES_LUT	Classes Look-up Table	csv	根据训练区类别生成的网格数值查找表	f	f	t	t	分类结果查找表	OUTPUT_DATA	t	\N
34502	SCALING	Feature scaling	enum	‘0’代表不缩进行特征缩放，‘1’代表进行归一化处理，‘2’代表进行标准化处理	f	f	t	t	特征缩放	PARAM	t	34501
34504	MESSAGE	Verbose Messages	enum	是否启用信息的详细输出	f	f	t	t	是否启用详细输出	PARAM	t	34503
34506	MODEL_SRC	Model Source	enum	’0‘代表从训练区创建模型，’1‘代表从文件读取模型	f	f	t	t	模型来源	PARAM	t	34505
34507	MODEL_LOAD	Restore Model from File	str	读取模型路径；当模型来源选择从文件读取模型时启用该选项	f	f	t	t	模型路径	PARAM	t	\N
34509	ROI	Training Areas	shp	用于训练模型的训练数据	f	t	t	t	训练区	INPUT_DATA	t	\N
34510	ROI_ID	Class Identifier	str	用于训练模型的训练数据的分类标签	f	f	t	t	训练区分类标签	PARAM	t	\N
34511	MODEL_SAVE	Store Model to File	csv	训练完成后输出模型的路径	f	f	t	t	模型存储路径	OUTPUT_DATA	t	\N
34514	SVM_TYPE	Support Vector Machine Type	enum	支持向量机的类型，’0‘代表C-SVC，’1‘代表nu-SVC，’2‘代表one-ClassSVM，’3‘代表epsilon-SVR，’4‘代表nu-SVR	f	f	t	t	支持向量机类型	PARAM	t	34513
34516	KERNEL_TYPE	Kernel Type	enum	指定算法中使用的内核类型，’0‘代表linear类型内核，’1‘代表polynomial类型内核，’2‘代表radial basis类型内核，’3‘代表sigmoid类型内核	f	f	t	t	内核类型	PARAM	t	34515
34518	DEGREE	Kegree In Kernel Function	int	多项式核函数的次数，当内核类型选择“polynomial”类型时生效	f	f	t	t	核函数的次数	PARAM	t	34517
34520	GAMMA	Gamma In Kernel Function	float	核函数中的系数，当内核类型不为“linear”时生效	f	f	t	t	核函数系数	PARAM	t	34519
34522	COEF0	Coef0 In Kernel Function	float	核函数中的独立项，当内核类型为“polynomial”、“sigmoid”时生效	f	f	t	t	核函数独立项	PARAM	t	34521
34524	COST	Cost parameter	float	C-SVC，epsilon-SVR，和 nu-SVR类型支持向量机的代价参数	f	f	t	t	代价参数	PARAM	t	34523
34526	NU	Parameter NU	float	nu-SVC，one-class SVM，和 nu-SVR类型支持向量机的nu参数	f	f	t	t	NU参数	PARAM	t	34525
34528	EPS_SVR	SVR Epsilon	float	epsilon in loss function of epsilon-SVR类型支持向量机的损失函数Epsilon参数	f	f	t	t	Epsilon参数	PARAM	t	34527
34530	CACHE_SIZE	Cache Size	float	指定内核缓存的大小（以MB为单位）	f	f	t	t	缓存大小	PARAM	t	34529
34532	EPS	tolerance of termination criterion	float	残差收敛容差	f	t	t	t	残差收敛容差	PARAM	t	34531
34534	SHRINKING	Shrinking Heuristics	enum	是否使用缩小启发式	f	f	t	t	启发式	PARAM	t	34533
34536	PROBABILITY	Probability Estimates	enum	是否启用概率估计	f	f	t	t	概率估计	PARAM	t	34535
34538	CROSSVAL	Cross Validation	int	交叉验证	f	f	t	t	交叉验证	PARAM	t	34537
34542	train_data	train data	csv	训练数据	f	t	t	t	训练数据	INPUT_DATA	t	\N
34543	train_label	train label	csv	训练标签	f	t	t	t	训练标签	INPUT_DATA	t	\N
34544	test_data	test data	csv	测试数据	f	t	t	t	测试数据	INPUT_DATA	t	\N
34545	test_label	test label	csv	测试标签	f	t	t	t	测试标签	INPUT_DATA	t	\N
34547	C	C	float	正则化的强度与 C 成反比。必须严格为正。 罚分是平方 l2 罚分。	f	f	t	t	正则化参数	PARAM	t	34546
34549	k	kernel	enum	指定要在算法中使用的内核类型。	f	f	t	t	内核类型	PARAM	t	34548
34551	d	degree	int	多项式核函数的度数("poly").被所有其他内核忽略。	f	f	t	t	多项式核函数的次数	PARAM	t	34550
34553	g	gamma	enum	rbf、poly和sigmoid的核系数	f	f	t	t	伽玛	PARAM	t	34552
34555	c	tol0	float	核函数中的独立项。 它仅在"poly"和"sigmoid"中有意义。	f	f	t	t	系数0	PARAM	t	34554
34557	t	tol	float	停止标准的公差	f	f	t	t	公差	PARAM	t	34556
34559	cache_size	cache size	float	指定内核缓存的大小（以MB为单位）	f	f	t	t	缓存大小	PARAM	t	34558
34561	decision_function_shape	decision function shape	str	决定返回形状的函数	f	f	t	t	决策函数形状	PARAM	t	34560
34562	output	output data	csv	输出数据	f	t	t	t	输出数据	OUTPUT_DATA	t	\N
34566	td	training data	csv	模型训练所需的csv样本数据，第一行为表头，后面每一行即为一条训练数据	f	t	t	t	训练样本	INPUT_DATA	t	\N
34567	tl	training label	csv	模型训练所需的csv标签数据，第一行为表头，后面每行是样本数据中相应行的所属类别	f	t	t	t	训练标签	INPUT_DATA	t	\N
34568	fd	forecast data	csv	待预测的csv样本数据，第一行为表头，后面每一行即为一条待预测数据	f	t	t	t	预测数据	INPUT_DATA	t	\N
34569	op	output path	csv	预测结果文件，结果文件仅有两列，第一列为标识信息和第二列为分类结果	f	t	t	t	分类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
34571	a	alpha	float	加法（拉普拉斯/盖石）平滑参数（0 表示无平滑）。	f	f	t	t	平滑参数	PARAM	t	34570
34573	b	binarize	float	示例要素的二值化（映射到布尔值）的阈值。如果为None，那么会假定原始数据已经二元化了; 如果是浮点数，那么会以该数值为界，特征取值大于它的作为1；特征取值小于它的作为0。采取这种策略来二元化。	f	f	t	t	二值化阈值	PARAM	t	34572
34575	fp	whether to learn the prior probability of the class	enum	是否学习类先验概率。如果为True，则不去学习类别先验概率，替代以均匀分布；如果为False，则去学习类别先验概率。	f	f	t	t	是否去学习类的先验概率	PARAM	t	34574
34577	ts	test_size	float	测试集在整个数据集中的占比	f	f	t	t	测试集占比	PARAM	t	34576
34582	td	training data	csv	模型训练所需的csv样本数据，第一行为表头，后面每一行即为一条训练数据	f	t	t	t	训练样本	INPUT_DATA	t	\N
34583	tl	training label	csv	模型训练所需的csv标签数据，第一行为表头，后面每行是样本数据中相应行的所属类别	f	t	t	t	训练标签	INPUT_DATA	t	\N
32386	 	\N	str	算法的名称或者是一个特定的操作指令	t	f	t	t	算法名称	PARAM	f	32385
34584	fd	forecast data	csv	待预测的csv样本数据，第一行为表头，后面每一行即为一条待预测数据	f	t	t	t	待预测数据	INPUT_DATA	t	\N
34585	op	output path	csv	预测结果文件，结果文件仅有两列，第一列为标识信息和第二列为分类结果	f	t	t	t	分类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
34587	alp	smoothing parameter	float	附加的(Laplace/Lidstone)平滑参数(0表示不平滑)	f	f	t	t	平滑参数	PARAM	t	34586
34589	fpr	whether to learn the prior probability of the class	enum	是否学习类别先验概率。如果为False，将使用统一的先验。	f	f	t	t	先验概率学习方式	PARAM	t	34588
34591	norm	whether to normalize the weights a second time	enum	是否对权重进行第二次标准化。默认行为反映了Mahout和Weka中的实现。	f	f	t	t	是否对权重进行第二次标准化	PARAM	t	34590
34596	td	training data	csv	模型训练所需的csv样本数据，第一行为表头，后面每一行即为一条训练数据	f	t	t	t	训练样本	INPUT_DATA	t	\N
34597	tl	training label	csv	模型训练所需的csv标签数据，第一行为表头，后面每行是样本数据中相应行的所属类别	f	t	t	t	训练标签	INPUT_DATA	t	\N
34598	fd	forecast data	csv	待预测的csv样本数据，第一行为表头，后面每一行即为一条待预测数据	f	t	t	t	待预测数据	INPUT_DATA	t	\N
34599	op	output path	csv	预测结果文件，结果文件仅有两列，第一列为标识信息和第二列为分类结果	f	t	t	t	分类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
34601	vs	var smoothing	float	所有特征的最大方差部分，添加到方差中用于提高计算稳定性，非必要参数	f	f	t	t	所有特征的最大方差部分	PARAM	t	34600
34606	td	training data	csv	模型训练所需的csv样本数据，第一行为表头，后面每一行即为一条训练数据	f	t	t	t	训练样本	INPUT_DATA	t	\N
34607	tl	training label	csv	模型训练所需的csv标签数据，第一行为表头，后面每行是样本数据中相应行的所属类别	f	t	t	t	训练标签	INPUT_DATA	t	\N
34608	fd	forecast data	csv	待预测的csv样本数据，第一行为表头，后面每一行即为一条待预测数据	f	t	t	t	待预测数据	INPUT_DATA	t	\N
34609	op	output path	csv	预测结果文件，结果文件仅有两列，第一列为标识信息和第二列为分类结果	f	t	t	t	分类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
34611	alp	Laplace smoothing coefficient	float	拉普拉斯平滑系数，默认为1.0，注意拉普拉斯平滑系数不是超参数，并不会影响最后的结果	f	f	t	t	平滑系数	PARAM	t	34610
34613	fp	whether to learn class priors	enum	是否学习类别先验概率。如果为False，将使用统一的先验	f	f	t	t	是否学习类别先验概率	PARAM	t	34612
34618	FEATURES	Features data	tif	输入网格列表文件	f	t	t	t	待分类数据	INPUT_DATA	t	\N
34620	NORMALIZE	Normalize	enum	是否将输入数据进行归一化处理	f	f	t	t	归一化	PARAM	t	34619
34621	CLASSES_LUT	Look-up Table	csv	根据训练区数据获得的分类查找表	f	f	t	t	分类查找表	OUTPUT_DATA	t	\N
34622	CLASSES	Classification	tif	\N	f	t	t	t	分类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
34623	TRAIN_AREAS	Training Areas	shp	用于训练模型的训练数据	f	t	t	t	训练区	INPUT_DATA	t	\N
34624	TRAIN_CLASS	Class Identifier	str	用于训练模型的训练数据的分类标签	f	f	t	t	训练区分类标签	PARAM	t	\N
34626	TRAIN_BUFFER	Arc Vertex Distance	float	为非多边形训练区创建一个缓冲区	f	f	t	t	训练区缓冲区大小	PARAM	t	34625
31425	r	operation mode	enum	\N	f	t	t	t	运算方式	PARAM	t	31424
31426	input1	raster space data	geotiff	栅格空间数据	f	t	t	f	输入数据1	INPUT_DATA	t	\N
31427	input2	operation data	geotiff	与输入数据进行运算的栅格空间数据	f	t	t	f	输入数据2	INPUT_DATA	t	\N
31428	o	operation result spatial data	geotiff	将叠置结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同。	f	t	t	t	计算结果数据	OUTPUT_DATA	t	\N
31432	file	data	str	带有坐标的数据	f	t	t	f	数据路径	INPUT_DATA	t	\N
31433	epsg	epsg id	str	目标坐标系的EPSG号	f	t	t	f	EPSG号	PARAM	t	\N
31436	r	operation mode	str	对输入数据进行几何中心计算的方式	f	f	t	t	计算方式	PARAM	f	31435
31437	i	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
31438	o	overlay result spatial data	shp	将几何中心计算结果以空间数据的形式输出。	f	t	t	t	几何中心计算结果数据	OUTPUT_DATA	t	\N
31443	r	operation mode	str	对输入数据进行计算的方式	f	f	t	t	表面积计算方式	PARAM	f	31442
31444	i	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
31449	input	vector data	shp	点、线、面矢量文件, shp格式	f	t	t	f	空间矢量数据	INPUT_DATA	t	\N
31451	if_input_field_to_buffer	value or field	bool	设置为false则手动填写缓冲区距离，默认设置为true，利用某一输入数据属性进行缓冲区分析	f	t	f	t	通过字段进行缓冲区分析	PARAM	t	31450
31453	distance	distance	float	缓冲区距离，单位取决于输入数据的单位。	f	t	t	f	缓冲区距离	PARAM	t	31452
31455	field	buffer field	str	使用包含缓冲每个特征的距离的输入特征的字段提供缓冲区距离。	f	f	t	f	缓冲区字段	PARAM	t	\N
31459	resolution	resolution	int	每个顶点周围缓冲区的分辨率	f	f	t	f	分辨率	PARAM	t	31458
31461	cap_style	The styles of caps	enum	控制在缓冲区中如何处理线段的两端。样式包括圆形（round）、扁平（flat）、方形（square）。	f	f	t	f	端点样式	PARAM	t	31460
31463	join_style	The styles of joins	enum	指定在偏移线中的角时是否应该使用圆角（round）、尖角（mitre）还是斜角（bevel）连接。	f	f	t	f	连接样式	PARAM	t	31462
31465	mitre_limit	mitre_limit	float	只适用于尖角(mitre)连接样式，并控制创建尖角连接时使用偏移曲线的最大距离。	f	f	t	f	尖角限制	PARAM	t	31464
31468	single_sided	single sided	bool	将进行缓冲的输入要素的侧，默认为False，即在两侧生成缓冲区。当为True时，单侧缓冲区的边由缓冲距离的符号确定：距离为正表示输入要素的拓扑左侧；距离为负表示输入要素的拓扑右侧。	f	f	t	f	单侧缓冲区	PARAM	t	31467
31470	dissolve	dissolve	bool	缓冲区重叠是否融合。默认为True，重叠部分融合。	f	f	t	f	融合	PARAM	t	31469
31471	output	buffer result	shp	缓冲区分析结果, shp格式	f	t	t	f	缓冲区分析结果	OUTPUT_DATA	t	\N
31476	 	name of tools in sagagis	str	工具包名称	f	t	t	t	工具包	PARAM	f	31475
31478	 	Model No in sagagis	int	模型序号	f	t	t	t	模型序号	PARAM	f	31477
31479	SHAPES	vector data	shp	点、线、面矢量文件	f	t	t	t	空间矢量数据	INPUT_DATA	t	\N
31481	if_input_field_to_buffer	value or field	bool	设置为false则手动填写缓冲区距离，默认设置为true，利用某一输入数据属性进行缓冲区分析	f	t	f	t	通过字段进行缓冲区分析	PARAM	t	31480
31482	DIST_FIELD	buffer field	str	使用包含缓冲每个特征的距离的输入特征的字段提供缓冲区距离。	f	f	t	t	缓冲区字段	PARAM	t	\N
31486	DIST_FIELD_DEFAULT	distance	float	缓冲区距离，单位取决于输入数据的单位。如果“缓冲区字段”被填写，此参数无效。	f	t	t	t	缓冲区距离	PARAM	t	31485
31489	DIST_SCALE	Scaling Factor for Attribute Value	float	属性值的比例因子，当使用缓冲区字段时，对该字段进行缩放。	f	f	t	t	属性值的比例因子	PARAM	t	31488
31491	NZONES	Number of Buffer Zones	int	缓冲区的数量。根据缓冲区距离，将缓冲区区域分为 NZONES 个圆环。	f	f	t	t	缓冲区的数量	PARAM	t	31490
31493	POLY_INNER	Inner Buffer	enum	多边形内部缓冲区，只有当输入数据类型为多边形时才有效。	f	f	t	t	多边形内部缓冲区	PARAM	t	31492
31495	DARC	Arc Vertex Distance	float	弧顶点距离，单位为度。	f	f	t	t	弧顶点距离	PARAM	t	31494
31497	DISSOLVE	dissolve	bool	缓冲区重叠是否融合。默认为False，重叠部分融合。	f	f	t	t	融合	PARAM	t	31496
31498	BUFFER	buffer result	shp	缓冲区分析结果，保存为shp格式的文件	f	t	t	t	缓冲区分析结果	OUTPUT_DATA	t	\N
31502	r	buffer mode	str	对输入数据构建缓冲区的方式	f	t	t	t	构建方式	PARAM	f	31501
31503	i	raster space data	geotiff	栅格空间数据	f	t	t	t	输入数据	INPUT_DATA	t	\N
31505	size	size	float	缓冲区大小	f	f	t	f	大小	PARAM	t	31504
31507	gridcells	gridcells	bool	可选标志，指示“大小”阈值是否以格网单元格为单位进行测量，默认以地图单位进行测量。	f	f	t	f	网格单元	PARAM	t	31506
31508	o	buffer result spatial data	geotiff	缓冲区分析结果	f	t	t	t	缓冲区分析结果	OUTPUT_DATA	t	\N
31510	input	polygon_data	shapefile	待操作的的空间面数据,以shapefile的形式保存	f	t	t	f	空间面数据	INPUT_DATA	t	\N
31511	input_radius	radius of the circular structuring element	float	结构元素圆的半径,float类型	f	t	t	f	radius	PARAM	t	\N
31513	input_type	type of calculation	enum	运算类型，1腐蚀, 2膨胀, 3开运算, 4闭运算	f	t	t	f	运算类型	PARAM	t	31512
31514	output	Mathematical Morphological Analysis result	str	运算结果为对应数学形态学分析类型的面shapefile	f	t	t	f	数学形态分析结果	OUTPUT_DATA	t	\N
31517	r	overlay mode	str	对输入数据进行叠置的方式	f	t	t	t	叠置方式	PARAM	f	31516
31518	i	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
31519	overlay	overlay data	shp	与输入数据进行叠置的数据	f	t	t	f	叠置数据	INPUT_DATA	t	\N
31520	o	overlay result spatial data	shp	将叠置结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同。	f	t	t	t	叠置结果数据	OUTPUT_DATA	t	\N
31525	r	overlay mode	str	对输入数据进行叠置的方式	f	t	t	t	叠置方式	PARAM	f	31524
31526	i	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
31527	overlay	overlay data	shp	与输入数据进行叠置的数据	f	t	t	f	叠置数据	INPUT_DATA	t	\N
31529	snap	\N	float	Snap tolerance	f	f	t	f	snap	PARAM	t	31528
31530	o	overlay result spatial data	shp	将叠置结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同。	f	t	t	t	叠置结果数据	OUTPUT_DATA	t	\N
31535	r	overlay mode	str	对输入数据进行叠置的方式	f	t	t	t	叠置方式	PARAM	f	31534
31536	i	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
31537	overlay	overlay data	shp	与输入数据进行叠置的数据	f	t	t	f	叠置数据	INPUT_DATA	t	\N
31539	snap	\N	float	Snap tolerance	f	f	t	f	snap	PARAM	t	31538
31540	o	overlay result spatial data	shp	将叠置结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同。	f	t	t	t	叠置结果数据	OUTPUT_DATA	t	\N
31543	input	input data file	shp	输入的shapefile数据文件	f	t	t	f	输入文件	INPUT_DATA	t	\N
31545	geo_type	geo_type	enum	几何类型: 'point', 'polyline', or 'polygon'	f	t	t	f	几何类型	PARAM	t	31544
31546	id1	id1	int	第一个几何对象的ID，整型，输入示例：1	f	t	t	f	第一个几何对象的ID	PARAM	t	\N
31547	id2	id2	int	第二个几何对象的ID，整型，输入示例：2 	f	t	t	f	第二个几何对象的ID	PARAM	t	\N
31549	dist_type	dist_type	enum	距离类型: 'euclidean', 'manhattan', 'chebyshev', or 'cosine'	f	t	t	f	距离类型	PARAM	t	31548
31550	output	output_data	csv	输出CSV文件，展示包含计算的距离结果	f	t	t	f	输出文件	OUTPUT_DATA	t	\N
31556	shp_path	spatial data	shp	待拓扑分析的的空间要素数据, shp文件中存储了各空间要素对象（点、线、面），每个对象还需存储其起止时间（start列与end列属性）， 时间以字符串形式存储，例如20220101120000，表示2022年1月1日12点00分00秒	f	t	t	f	空间要素数据	INPUT_DATA	t	\N
31557	output	temporal-spatial topology analysis result	txt	时空拓扑关系分析结果输出路径，输出txt文件记录各要素的时空拓扑关系	f	t	t	f	时空拓扑关系分析结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32387	odcluster	od_cluster	csv	记录流聚类的文件	t	t	t	t	流聚类文件	INPUT_DATA	t	\N
32388	center	od_cluster_center	str	聚类中心计算结果的文件输出路径	t	t	t	t	聚类中心计算结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32389	id_index	id_index	str	流编号所在的列数	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
32390	oLon_index	origin_lon_index	str	起点的经度所在列数	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
32391	oLat_index	origin_lat_index	str	起点的纬度所在列数	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
32392	dLon_index	destination_lon_index	str	终点的经度所在列数	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
32393	dLat_index	destination_lat_index	str	终点的纬度所在列数	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
32394	cluster_id	cluster_id	str	聚类编号所在列数	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
32397	 	\N	str	算法的名称或者是一个特定的操作指令	t	f	t	t	算法名称	PARAM	f	32396
32398	od	od_flow	csv	流数据文件	t	t	t	t	流数据文件	INPUT_DATA	t	\N
32399	odcluster	od_cluster	str	算法的结果将会保存在这个输出数据文件的路径	t	t	t	t	流聚类结果存储路径	OUTPUT_DATA	t	\N
32400	id_index	id_index	str	流编号所在的列数	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
32401	oLon_index	origin_lon_index	str	起点的经度所在列数	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
32402	oLat_index	origin_lat_index	str	起点的纬度所在列数	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
32403	dLon_index	destination_lon_index	str	终点的经度所在列数	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
32404	dLat_index	destination_lat_index	str	终点的纬度所在列数	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
32405	k	cluster_num	int	Kmeans聚类数目	t	t	t	t	K值	PARAM	t	\N
32407	 	name of tools in sagagis	str	工具包名称	f	t	t	t	工具包	PARAM	f	32406
32409	 	Model No in sagagis	int	模型序号	f	t	t	t	模型序号	PARAM	f	32408
32410	GRIDS	Grids	grd	输入栅格文件	f	t	t	t	输入栅格文件	INPUT_DATA	t	\N
32411	CLUSTER	Clusters	grd	输出栅格文件	f	t	t	t	输出栅格文件	OUTPUT_DATA	t	\N
32412	STATISTICS	Statistics	csv	统计数据的表格文件	f	f	t	t	统计数据	OUTPUT_DATA	t	\N
32414	METHOD	clustering method	enum	对输入数据进行聚类的方式，“0”代表Iterative Minimum Distance，“1”代表Hill-Climbing，“2”代表Combined Minimum Distance / Hillclimbing	f	f	t	t	聚类方式	PARAM	t	32413
32416	NCLUSTER	Number of clusters	int	输出结果的聚类数量	f	f	t	t	聚类数量	PARAM	t	32415
32418	MAXITER	Maximum Iterations	int	单次运行的k-means算法的最大迭代次数，当设置为0时被忽略	f	f	t	t	最大迭代次数	PARAM	t	32417
32420	NORMALISE	Normalise	bool	在进行聚类前根据标准差对栅格数据进行自动归一化处理	f	f	t	t	归一化	PARAM	t	32419
32422	INITIALIZE	How to Initialize Cluster Centres	enum	初始化集群中心方法，“0”代表random，“1”代表periodical，“2”代表keep values	f	f	t	t	聚类中心初始化方法	PARAM	t	32421
32424	OLDVERSION	Old Version	bool	是否使用老版本聚类方法，较慢但更节省内存	f	f	t	t	老版本	PARAM	t	32423
32426	UPDATEVIEW	Update View	bool	是否更新视图	f	f	t	t	更新视图	PARAM	t	32425
32430	input	cluster_data	csv	待聚类的空间点数据,以csv的形式保存,需要表头	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
32432	x_field	x_field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	f	t	f	X坐标字段	PARAM	t	32431
32435	y_field	y_field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	f	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	32434
32438	beta	control factor	float	控制识别局部长边的敏感度。	f	f	t	f	控制因子	PARAM	t	32437
32439	output	cluster_result	json	带有簇标签的聚类结果，保存为json文件。新增列名默认为label,若原数据中已有该列,则添加从序号1编号,如label1、label2...。聚类标签为1,2...	f	t	t	f	聚类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32441	input	spatial_point_data	csv	待聚类的空间点数据,以csv的形式保存,需要表头，数据包含id、POINT_X坐标、POINT_Y坐标	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
32443	x_field	x_field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	X坐标字段	PARAM	t	32442
32446	y_field	y_field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	32445
32448	output	cluster_result	json	带有簇标签的聚类结果，保存为json文件，key为labels,labels的值代表每个点的簇标签，数据与输入数据一一对应	f	t	t	f	聚类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32450	input	cluster_data	csv	待聚类的空间点csv数据，数据中需包含X、Y坐标列	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
32451	x_field	x field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	X坐标字段	PARAM	t	\N
32453	y_field	y field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	\N
32456	threshold	threshold	float	叶节点每个CF的最大样本半径阈值。它决定了每个聚类特征里所有样本形成的超球体的半径阈值，threshold越小，则聚类特征树(CF Tree)的建立阶段的规模会越大，即BIRCH算法第一阶段所花的时间和内存会越多。	f	f	t	f	阈值	PARAM	t	32455
32458	branching_factor	branching factor	int	聚类特征树(CF Tree)里所有节点的最大聚类特征数。即CF Tree内部节点的最大CF数以及叶子节点的最大CF数。	f	f	t	f	分支因子	PARAM	t	32457
32460	n_clusters	the number of clusters	int	最终聚类步骤后的聚类数。如果类别数非常多，也没有先验知识，则一般输入None；如果有类别的先验知识，则推荐输入这个可选的类别值。默认是None。	f	f	t	f	聚类数量	PARAM	t	32459
32462	compute_labels	compute labels	bool	是否标示类别输出，默认为True。	f	f	t	f	计算标签	PARAM	t	32461
32463	output	cluster_result	csv	带有簇标签的聚类结果，聚类标签为0，1，2...。新增列名默认为label，若原数据中已有该列，则添加从序号1编号，如label1、label2...。	f	t	t	f	聚类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32466	input	cluster data	csv	待聚类的空间点csv数据，数据中需包含X、Y坐标列	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
32468	x_field	x field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	X坐标字段	PARAM	t	32467
32471	y_field	y field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	32470
32474	num_representatives	number of representatives	int	输入每个簇的代表点数量，算法会选择若干个最远离簇质心的点作为代表点，大于0的整数	f	t	t	f	簇代表点的数量	PARAM	t	32473
32476	alpha	shrinking factor	float	代表点向簇中心收缩的因子，较小的alpha值会让簇更紧凑，代表点离质心更近；而较大的alpha值会保持簇的原始边界，代表点离质心较远。	f	t	t	f	代表点的收缩因子	PARAM	t	32475
32829	target	property of soil sample	str	待推测土壤属性	f	t	t	t	待推测土壤属性	PARAM	t	\N
32478	distance_threshold	distance threshold	float	用于自适应聚类的过程。它定义了簇之间的距离阈值，即两个簇是否应该合并的标准。	f	t	t	f	自适应聚类的距离阈值	PARAM	t	32477
32479	output	cluster_result	csv	保存格式为csv，在输入文件中添加一列cluster，代表聚类标签，如1，2，3....，每个数据代表一类。	f	t	t	f	聚类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32490	input	cluster data	csv	待聚类的空间点csv数据，数据中需包含X、Y坐标列	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
32492	x_field	x field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	X坐标字段	PARAM	t	32491
32495	y_field	y field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	32494
32498	eps	neighborhood radius	float	两个点不能属于同一簇的距离阈值。默认为空，若该值为空，则自适应计算计算密度值，并根据异常密度值计算相应的eps。	f	f	t	f	邻域半径	PARAM	t	32497
32500	min_pts	minimum points	int	生成簇的最小点数。默认为空，若该值为空，则自适应计算计算密度值，并根据异常密度值计算相应的min_pts。	f	f	t	f	最小邻居数	PARAM	t	32499
32502	metric	metric algorithm	enum	点间距离的度量方法	f	f	t	f	距离度量方法	PARAM	t	32501
32504	algorithm	nearestNeighbors algorithm	enum	用于计算逐点距离和查找最近邻的算法。‘brute’表示蛮力实现，‘kd_tree’表示KD树实现，‘ball_tree’表示的球树实现， ‘auto’则会在上面三种算法中做权衡，选择一个拟合最好的最优算法。	f	f	t	f	计算逐点距离和查找最近邻方法	PARAM	t	32503
32506	leaf_size	nearestNeighbors search algorithm	int	索引树最大叶子节点数。使用KD树或者球树时， 停止建子树的叶子节点数量的阈值。这个值越小，则生成的KD树或者球树就越大，层数越深，建树时间越长。当algorithm为‘auto’或‘brute’时，此参数无效。	f	f	t	f	最大叶子节点数	PARAM	t	32505
32509	n_jobs	the number of parallel jobs	int	并行计算数。如果为 1，则不使用并行；如果为 -1，则使用所有 CPU；对于n_jobs低于 -1，使用 (n_cpus + 1 + n_jobs)。例如 n_jobs = -2，使用n_cpus -1个CPU。	f	f	t	f	并行计算数	PARAM	f	32508
32510	output	cluster_result	csv	带有簇标签的聚类结果。新增列名默认为label，若原数据中已有该列，则添加从序号1编号，如label1、label2...。聚类标签为1，2...，噪声标签为-1。	f	t	t	f	聚类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32514	input	clustering_data	csv	待聚类的空间数据，数据格式为csv，需要表头，表头中包含x坐标列和y坐标列	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
32516	x_field	x_field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	X坐标字段	PARAM	t	32515
32519	y_field	y_field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	32518
32522	xnum	xnum	int	X方向神经元个数	f	t	t	f	X方向神经元个数	PARAM	t	32521
32524	ynum	xnum	int	Y方向神经元个数	f	t	t	f	Y方向神经元个数	PARAM	t	32523
32526	maxstep	maxstep	int	最大迭代次数	f	t	t	f	最大迭代次数	PARAM	t	32525
32528	sigma	sigma	float	获胜邻域的初始半径	f	f	t	f	sigma	PARAM	t	32527
32530	learnrate	learnrate	float	网络学习率	f	f	t	f	学习率	PARAM	t	32529
32532	neighborhoodfunction	neighborhoodfunction	enum	获胜邻域的计算方式	f	f	t	f	获胜邻域计算方法	PARAM	t	32531
32534	topology	topology method	enum	拓扑方法	f	f	t	f	拓扑方法	PARAM	t	32533
32536	activationdistance	activation distance	enum	距离度量方式	f	f	t	f	距离度量方式	PARAM	t	32535
32538	randomseed	randomseed	int	随机种子	f	t	t	f	随机种子	PARAM	t	32537
32539	output	cluster_result	json	带有簇标签的聚类结果，保存为json文件。新增列名默认为label,若原数据中已有该列,则添加从序号1编号,如label1、label2...。聚类标签为1,2...	f	t	t	f	SOM聚类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32543	input	spatial point data	csv	待聚类的空间点数据,以csv的形式保存,需要表头，包含x、y坐标	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
32545	x_field	x_field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	X坐标字段	PARAM	t	32544
32548	y_field	y_field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	32547
32551	cluster_num	\N	int	模型聚类中心的数目，最小为2	f	t	t	f	聚类数目	PARAM	t	32550
32553	epsilon	convergence_threshold	float	模型收敛的阈值，默认为1e-5	f	t	t	f	收敛阈值	PARAM	t	32552
32555	max_iter	maximum_iteration	int	模型算法的最大迭代次数，默认为100	f	t	t	f	最大迭代次数	PARAM	t	32554
32556	output	cluster_result	csv	带有簇标签的聚类结果。新增列名默认为label,若原数据中已有该列,则添加从序号1编号,如label1、label2...。聚类标签为1,2...	f	t	t	f	聚类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32559	input	cluster_data	csv	待聚类的空间点csv数据，数据中需包含X、Y坐标列	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
32560	x_field	x field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	X坐标字段	PARAM	t	\N
32562	y_field	y field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	\N
32565	n_clusters	number of clusters	int	聚类形成的簇个数	f	t	t	f	聚类数量	PARAM	t	32564
32567	init	Method for initial cluster centers	enum	为k-均值聚类选择初始聚类中心方法。‘k-means++’：智能地选择初始聚类中心进行k均值聚类；‘random’：随机选择初始聚类中心进行k均值聚类。	f	f	t	f	聚类中心初始化方法	PARAM	t	32566
32569	max_iter	max iter	int	单次运行的k-means算法的最大迭代次数。	f	f	t	f	最大迭代次数	PARAM	t	32568
32571	tol	tolerance	float	连续两次迭代之间的聚类中心的差异阈值，以声明收敛。	f	f	t	f	容差	PARAM	t	32570
32573	algorithm	algorithm to use	enum	K-means要使用的算法。经典的EM式算法是“full”的；对于具有定义良好的簇的数据，“elkan”变化更为有效。	f	f	t	f	Kmeans算法	PARAM	t	32572
32574	output	cluster_result	csv	带有簇标签的聚类结果，结果保存为csv文件。聚类标签为0，1，2...。。新增列名默认为label，若原数据中已有该列，则添加从序号1编号，如label1、label2...。	f	t	t	f	聚类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32578	input	cluster_data	csv	待聚类的空间点csv数据，数据中需包含X、Y坐标列	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
32579	x_field	x field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	X坐标字段	PARAM	t	\N
32581	y_field	y field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	\N
32584	bandwidth	bandwidth	float	RBF核使用的带宽。如果为None，则使用自适应估计带宽。	f	f	t	f	带宽	PARAM	t	32583
32586	cluster_all	cluster all	enum	如果为true，则所有点都参与聚类，即使是不在任何内核中的离群点，离群点被分配到最近的簇。如果为false，则孤立点被赋予集群标签-1。	f	f	t	f	聚类所有要素	PARAM	t	32585
32588	n_jobs	the number of parallel jobs	int	并行计算数。如果为 1，则不使用并行；如果为 -1，则使用所有 CPU；对于n_jobs低于 -1，使用 (n_cpus + 1 + n_jobs)。例如 n_jobs = -2，使用n_cpus -1个CPU。	f	f	t	f	并行计算数	PARAM	f	32587
32590	max_iter	max iter	int	如果尚未收敛，则聚类操作终止之前的每个种子点的最大迭代次数(对于该种子点)。	f	f	t	f	最大迭代次数	PARAM	t	32589
32591	output	cluster_result	csv	带有簇标签的聚类结果，结果保存为csv文件，聚类标签为0，1，2...。新增列名默认为label，若原数据中已有该列，则添加从序号1编号，如label1、label2...。如果聚类全部要素为False，噪声标签为-1。	f	t	t	f	聚类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32595	input	spatial_point_data	txt	待聚类的空间点数据,以txt的形式保存,需要表头,表头中至少包含X坐标和Y坐标	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
32597	x_field	x_field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	X坐标字段	PARAM	t	32596
32600	y_field	y_field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	32599
32603	cutoff	cutoff_rate	float	最小支撑树删除异常边的比例,float类型,取值范围为(0,1)	f	t	t	f	截止比例	PARAM	t	32602
32604	output	cluster_result	json	聚类标签,保存为json文件,key为labels,每个值代表为标签，与源数据一一对应。	f	t	t	f	聚类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32608	input	cluster_data	csv	待聚类的空间点csv数据，数据中需包含X、Y坐标列	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
32609	x_field	x field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	X坐标字段	PARAM	t	\N
32611	y_field	y field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	\N
32614	min_samples	minimum number of neighbors	float	将一个点视为核心点的邻域中的样本数。如果该值为(0,1)，则为样本数的分数(四舍五入为至少2)；如果该值大于1，则向上取整为整数。	f	t	t	f	最小邻居数	PARAM	t	32613
32616	max_eps	maximum neighborhood radius	float	两个点不能属于同一簇的距离阈值。如果为空，将识别所有规模的集群；减少max_eps将缩短运行时间。	f	f	t	f	最大邻域半径	PARAM	t	32615
32618	metric	metric	enum	点间距离的度量方法	f	f	t	f	距离度量方法	PARAM	t	32617
32620	cluster_method	cluster method	enum	利用计算的可达性和有序性提取簇的提取方法，可能的值是“xi”和“dbscan”。	f	f	t	f	聚类方法	PARAM	t	32619
32622	eps	neighborhood radius	float	两个点不能属于同一簇的距离阈值。默认情况下，它与max_eps相同的值。只有当cluster_method='dbscan'才被使用。	f	f	t	f	邻域半径	PARAM	t	32621
32625	xi	minimum steepness	float	确定构成簇边界的可达性图上的最小陡度。只有当cluster_method='xi'才被使用。	f	f	t	f	最小陡度	PARAM	t	32624
32628	predecessor_correction	predecessor correction	bool	根据optics计算的前置校正簇。只有当cluster_method='xi'才被使用。	f	f	t	f	前置校正	PARAM	t	32627
32631	min_cluster_size	minimum number of samples	float	OPTICS聚类中一个簇的最小样本数。默认为None，使用min_samples的值；如果该值为(0,1)，则为样本数的分数(四舍五入为至少2)；如果该值大于1，则向上取整为整数。	f	f	t	f	最小样本数	PARAM	t	32630
32634	algorithm	nearestNeighbors algorithm	enum	用于计算逐点距离和查找最近邻的算法。‘brute’表示蛮力实现，‘kd_tree’表示KD树实现，‘ball_tree’表示的球树实现， ‘auto’则会在上面三种算法中做权衡，选择一个拟合最好的最优算法。	f	f	t	f	计算逐点距离和查找最近邻方法	PARAM	t	32633
32636	leaf_size	nearestNeighbors search algorithm	int	索引树最大叶子节点数。使用KD树或者球树时， 停止建子树的叶子节点数量的阈值。这个值越小，则生成的KD树或者球树就越大，层数越深，建树时间越长。当algorithm为‘auto’或‘brute’时，此参数无效。	f	f	t	f	最大叶子节点数	PARAM	t	32635
32639	n_jobs	n_jobs	int	并行计算数。如果为 1，则不使用并行；如果为 -1，则使用所有 CPU；对于n_jobs低于 -1，使用 (n_cpus + 1 + n_jobs)。例如 n_jobs = -2，使用n_cpus -1个CPU。	f	f	t	f	并行计算数	PARAM	f	32638
32640	output	cluster_result	csv	带有簇标签的聚类结果，保存为csv文件。新增列名默认为label，若原数据中已有该列，则添加从序号1编号，如label1、label2...。聚类标签为1，2...，噪声标签为-1。	f	t	t	f	聚类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32643	shp_input	cluster_data	shp	待检测的的空间点数据,以shapefile的形式保存	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
32644	attr_input	non-spatial attribute data file	csv	非空间属性,为一个csv，有列名，一列代表一个属性。如a、b、c等。	f	t	t	f	非空间属性文件	INPUT_DATA	t	\N
32645	output	cluster_result	shapefile	带有簇标签的聚类结果。新增列名默认为label	f	t	t	f	聚类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32646	input	cluster_data	shp	待聚类的空间点数据,以shapefile的形式保存	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
32647	field	non-spatial attribute	str	非空间属性列名，用于聚类，只能输入一个属性列，如 "1998年"	f	t	t	f	非空间属性	PARAM	t	\N
32648	output	cluster_result	csv	带有簇标签的聚类结果。新增列名默认为label,若原数据中已有该列,则添加从序号1编号,如label1、label2...。聚类标签为1,2...	f	t	t	f	聚类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32649	input	cluster_data	shp	待检测的的空间点数据,以shapefile的形式保存	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
32650	field	non-spatial attribute	str	非空间属性列名，用于聚类，只能输入一个属性列，如 T1	f	t	t	f	非空间属性	PARAM	t	\N
32651	output	cluster_result	csv	带有簇标签的聚类结果。新增列名默认为label,若原数据中已有该列,则添加从序号1编号,如label1、label2...。聚类标签为1,2...	f	t	t	f	异常探测结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32652	input	spatial-temporal trajectory data	csv	待处理的数据以CSV格式存储，包含列名，每行代表一条轨迹，每行依次是:ID,x0,y0,x1,y1,x2,y2,...,xn,yn	f	t	t	f	输入数据	INPUT_DATA	t	\N
32654	eps	neighborhood distance	int	聚类中邻近距离阈值，int型，默认为5	f	t	t	f	邻域半径	PARAM	t	32653
32656	min_samples	min neighborhood points number	int	相邻n个点的最小个数，int型，默认为10	f	t	t	f	最小邻近点数	PARAM	t	32655
32658	theta	\N	float	完整性阈值（0<theta<1），float型，默认为0.5	f	t	t	f	完整性阈值	PARAM	t	32657
32659	output	moving_cluster_result	json	移动聚类结果,保存为json，每个key代表一个聚类簇，簇中的值value表示每条轨迹索引ID	f	t	t	f	移动聚类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32662	rep	Monte Carlo simulation times	int	蒙特卡洛模拟次数，int类型，默认为99	f	t	t	f	蒙特卡洛模拟次数	PARAM	t	32661
32664	alpha	Significance level	float	显著性水平，float型，默认为0.05	f	t	t	f	显著性水平	PARAM	t	32663
32666	num_neighbors	Number of neighbors	int	计算流的邻居数，int型，默认为30	f	t	t	f	计算流的邻居数	PARAM	t	32665
32668	k_value	Threshold for constructing the distance matrix of network nodes	int	构建网络节点距离矩阵的阈值，int型，默认为18	f	t	t	f	构建网络节点距离矩阵的阈值	PARAM	t	32667
32669	input	Input data	csv	待处理的数据以CSV格式存储，不包含列名，每行代表一条轨迹，每行依次是:轨迹ID，起点x坐标，起点y坐标，终点x坐标，终点y坐标。(ID,O_x,O_y,D_x,D_y)	f	t	t	f	输入数据	INPUT_DATA	t	\N
32670	output	Clustered results	csv	移动聚类结果,保存为csv，每个行代表一个聚类簇，簇中的值value表示每条轨迹索引ID	f	t	t	f	聚类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32671	cluster	Clustered results of the cluster	csv	输出final_clusters聚类结果,保存为csv，在原始流对象轨迹数据中添加一列cluster，表示每条轨迹所属的簇。	f	t	t	f	聚类结果蔟	OUTPUT_DATA	t	\N
32674	input	cluster_data	csv	待聚类的空间轨迹数据,以csv的形式保存,需要表头，每一条轨迹由轨迹点的坐标组成，每个坐标以一个二维数组表示，数组之间用逗号隔开，最终所有点的坐标形成一个字符串	f	t	t	f	空间轨迹数据	INPUT_DATA	t	\N
32676	field	coord_field	str	XY坐标串列在输入文件中的列名，默认为coord	f	t	t	f	轨迹点坐标串	PARAM	t	32675
32678	cluster_output	cluster_result	csv	带有簇标签的聚类结果。新增列名默认为label,若原数据中已有该列,则添加从序号1编号,如label1、label2...。聚类标签为1,2...	f	t	t	f	聚类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32679	representative_output	representative_result	csv	每个簇的带表型轨迹。分别记录下轨迹的线段的起点和终点坐标，以及线段所属轨迹的簇编号。	f	t	t	f	聚类簇代表性轨迹结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32681	input	st_cluster_data	csv	待聚类的时空点数据,以csv的形式保存,需要表头，包括id、时间、x坐标、y坐标，示例：id、time、x、y	f	t	t	f	时空点数据	INPUT_DATA	t	\N
32683	x_field	x_field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	X坐标字段	PARAM	t	32682
32686	y_field	y_field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	32685
32689	t_field	t_field	str	T坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	T坐标字段	PARAM	t	32688
32692	eps1	time neighborhood radius	float	时间邻域半径，即时间阈值	f	t	t	f	时间邻域半径	PARAM	t	32691
32694	eps2	spatial neighborhood radius	float	空间邻域半径，即空间阈值	f	t	t	f	空间邻域半径	PARAM	t	32693
32696	min_samples	min_samples	int	邻域内最小样本数	f	t	t	f	邻域内最小样本数	PARAM	t	32695
32697	output	clustering_result	json	时空聚类结果,结果保存为json文件，labels的值的含义表示每一行数据点所属的聚类标签	f	t	t	f	聚类结果	OUTPUT_DATA	t	\N
32699	input_file_path	st_point_data	csv	待聚类的时空点数据,以csv的形式保存，包含列名，必须包含x坐标列、y坐标列、各时间信息列，例如：ID, x坐标, y坐标, time1， time2， time3, ...	f	t	t	f	输入时空对象点数据	INPUT_DATA	t	\N
32701	start_time_index	start_time_index	int	开始时间列索引	f	t	t	f	开始时间的列索引，从第几列开始取时间信息	PARAM	t	32700
32704	end_time_index	end_time_index	int	结束时间索引	f	t	t	f	结束时间的列索引，时间信息取到第几列为止	PARAM	t	32703
32707	k	Time Windows Size	int	时间邻域约束、时间窗口大小	f	t	t	f	时间领域约束k	PARAM	t	32706
32709	l	Spatial Windows Size	int	框架邻域约束	f	t	t	f	空间领域约束	PARAM	t	32708
32711	dist_threshold	distance_threshold	float	距离阈值	f	t	t	f	距离阈值	PARAM	t	32710
32713	connect_threshold	connect_threshold	float	连接阈值	f	t	t	f	连接阈值	PARAM	t	32712
32715	lat	latitude_column_name	str	纬度列名	f	t	t	f	纬度列名	PARAM	t	32714
32718	lon	longitude_column_name	str	经度列名	f	t	t	f	经度列名	PARAM	t	32717
32721	point_id	point_id_column_name	str	点ID列名	f	t	t	f	点ID列名	PARAM	t	32720
32723	output_file_path	输出数据地理时空对象聚类结果表。每一个时空对象带有一个聚类标签。	csv	输出文件路径,以csv的形式保存	f	t	t	f	输出文件路径	OUTPUT_DATA	t	\N
32726	 	\N	str	算法的名称或者是一个特定的操作指令	t	f	t	t	算法名称	PARAM	f	32725
32727	od_sample	od_flow	csv	记录样本流空间位置和属性的文件	t	t	t	t	样本流文件	INPUT_DATA	t	\N
32728	od_interp	od_interpolation	str	插值结果存储路径字符串	t	t	t	t	插值结果存储路径	OUTPUT_DATA	t	\N
32729	od_input	od_flow	csv	记录待插值流的空间位置的文件	t	t	t	t	待插值流文件	INPUT_DATA	t	\N
32730	sample_index	sample_index	str	样本流文件中的列索引. 依次输入流的起点经纬度、终点经纬度和属性对应的列索引（从0开始起计）, 采用","分割。	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
32731	input_index	input_index	str	待插值流文件中的列索引. 依次输入流的起点经纬度、终点经纬度和属性对应的列索引（从0开始起计）, 采用","分割。	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
32734	 	\N	str	算法的名称或者是一个特定的操作指令	t	f	t	t	算法名称	PARAM	f	32733
32735	od_sample	od_flow	csv	样本流文件	t	t	t	t	样本流文件	INPUT_DATA	t	\N
32736	od_interp	od_interpolation	str	算法的结果将会保存在这个输出数据文件的路径	t	t	t	t	插值结果存储路径	OUTPUT_DATA	t	\N
32737	od_input	od_flow	csv	包含了待插值流输入数据文件的路径	t	t	t	t	待插值流文件	INPUT_DATA	t	\N
32738	sample_index	sample_index	str	样本流文件中的列索引. 依次输入流的起点经纬度、终点经纬度和属性对应的列索引（从0开始起计）, 采用","分割。	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
32739	input_index	input_index	str	待插值流文件中的列索引. 依次输入流的起点经纬度、终点经纬度和属性对应的列索引（从0开始起计）, 采用","分割。	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
32740	i	idw_parameter	float	IDW插值模型中的系数	t	t	t	t	权重系数	PARAM	t	\N
32742	f	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据,属性表中还要包括有时间变量	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
32743	d	dependent variable	str	建立时空地理加权回归模型时选取的因变量	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
32744	p	predicted space data	shp	待预测的矢量数据,不提供则默认对输入的矢量空间数据进行预测	f	f	t	t	预测数据	INPUT_DATA	t	\N
32745	i	independent variable	str	建立时空地理加权回归模型时选取的自变量	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
32746	t	timestamps variable	str	建立时空地理加权回归模型时参考的时间变量名称	f	t	t	t	时间变量	PARAM	t	\N
32747	q	timestamps of predict data	str	预测数据的时间变量名称	f	f	t	t	时间变量	PARAM	t	\N
32750	l	spatial temporal ratio	float	衡量时空距离的权重,取0-1之间值,λ代表空间距离的权重,1-λ代表时间距离权重,默认λ=0.05	f	f	t	t	lambda值	PARAM	t	32749
32752	k	kernel function	enum	核函数,根据核函数的距离衰减可以计算权重。枚举类型,核函数可选:gaussian,exponential,bisquare,tricube,boxcar	f	f	t	t	核函数	PARAM	t	32751
32754	e	bandwidth type	bool	是否采用自适应带宽(即最近邻居数量),若为false则为固定带宽(计算实际距离),默认为true:采用自适应带宽	f	f	t	t	带宽类型	PARAM	t	32753
32756	s	bandwidth optimization	bool	是否采用自动优选带宽,默认为true:自动优选带宽	f	f	t	t	带宽优选	PARAM	t	32755
32850	m	model for variogram function	enum	变异函数的模型类型	f	f	t	t	模型类型	PARAM	t	32849
32758	a	bandwidth optimization method	enum	带宽优选方法,枚举类型,可选CV,AIC两种方法,当带宽优选为true时生效,默认为CV	f	f	t	t	带宽优选方法	PARAM	t	32757
32760	b	bandwidth size	float	带宽大小,当带宽类型参数为true代表最近邻居数量,带宽为false时代表实际时空距离。当带宽优选参数为false时生效,需要输入具体的带宽值	f	f	t	t	带宽大小	PARAM	t	\N
32762	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同,属性表包括因变量预测值	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
32763	h	model diagnostic information	txt	诊断信息输出:回归计算时间,回归方程,参与计算的模型点数量,包括全局回归和时空地理加权回归的全局R2值、调整R2值、AIC值和AICc值等	f	t	t	t	模型诊断信息	OUTPUT_DATA	t	\N
32769	f	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
32770	p	predicted space data	shp	待预测的矢量数据,不提供则默认对输入的矢量空间数据进行预测	f	f	t	t	预测数据	INPUT_DATA	t	\N
32771	d	dependent variable	str	建立地理加权回归模型时选取的因变量	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
32772	i	independent variable	str	建立地理加权回归模型时选取的自变量	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
32774	k	kernel function	enum	核函数,根据核函数的距离衰减可以计算权重。枚举类型,核函数可选:gaussian,exponential,bisquare,tricube,boxcar	f	f	t	t	核函数	PARAM	t	32773
32776	t	bandwidth type	bool	是否采用自适应带宽(即最近邻居数量),若为false则为固定带宽(计算实际距离),默认为true:采用自适应带宽	f	f	t	t	带宽类型	PARAM	t	32775
32778	s	bandwidth optimization	bool	是否采用自动优选带宽,默认为true:自动优选带宽	f	f	t	t	带宽优选	PARAM	t	32777
32780	a	bandwidth optimization method	enum	带宽优选方法,可选CV,AIC两种方法,当带宽优选为true时生效,默认为CV	f	f	t	t	带宽优选方法	PARAM	t	32779
32782	b	bandwidth size	float	带宽大小,当带宽类型参数为true代表最近邻居数量,带宽为false时代表空间距离,当带宽优选参数为false时生效,需要输入具体的带宽值	f	f	t	t	带宽大小	PARAM	t	\N
32784	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同,属性表包括:各个自变量对应的回归系数,因变量真实值,因变量预测值,残差,局部R2值,各个自变量对应回归系数的t统计量的值及其p值	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
32789	r	interpolation mode	str	对输入数据进行插值的方式	f	f	t	t	插值方式	PARAM	f	32788
32790	i	vector point data	shp	带有属性表的矢量点数据	f	t	t	t	矢量点数据	INPUT_DATA	t	\N
32791	field	field	str	属性表中的输入字段名称	f	t	t	f	字段	PARAM	t	\N
32793	uer_z	uer_z	bool	使用 z 坐标而不是字段	f	f	t	f	是否使用z坐标	PARAM	t	32792
32795	weight	weight	float	IDW 权重值	f	f	t	f	权重	PARAM	t	32794
32796	radius	radius	float	以地图单位表示的搜索半径	f	f	t	f	半径	PARAM	t	\N
32797	min_points	min_points	int	插值时中心像元搜索到最少点数	f	f	t	f	最少点数	PARAM	t	\N
32798	cell_size	cell_size	float	输出栅格的指定像元大小（可选），指定基础栅格时不使用。	f	f	t	f	像元大小	PARAM	t	\N
32799	base	base	geotiff	可选地指定输入基础栅格文件，指定像元大小时不使用。	f	f	t	f	基础栅格	INPUT_DATA	t	\N
32800	o	output data	geotiff	输出栅格文件。	f	t	t	t	输出数据	OUTPUT_DATA	t	\N
32806	np	number of process	int	mpi计算核数	f	t	t	t	进程数	PARAM	f	32805
32808	 	name of individual predictive soil mapping algorithm	str	基于样点个体代表性的地理属性空间推测	f	t	t	t	基于样点个体代表性的地理属性空间推测	PARAM	f	32807
32809	sample	soil samples	csv	实地采集的土壤样点数据	f	t	t	t	土壤样点	INPUT_DATA	t	\N
32810	target	property of soil sample	str	待推测土壤属性	f	t	t	t	待推测土壤属性	PARAM	t	\N
32812	inlayer0	filled_dem	tif	数字高程模型	f	f	t	t	DEM栅格	INPUT_DATA	t	\N
32813	inlayer1	slope	tif	坡度栅格	f	f	t	t	坡度栅格	INPUT_DATA	t	\N
32814	inlayer2	convergence_index	tif	汇聚指数	f	f	t	t	汇聚指数	INPUT_DATA	t	\N
32815	inlayer3	aspect	tif	坡向栅格	f	f	t	t	坡向	INPUT_DATA	t	\N
32816	inlayer4	plan_curvature	tif	平面曲率栅格	f	f	t	t	平面曲率	INPUT_DATA	t	\N
32817	inlayer5	profile_curvature	tif	剖面曲率栅格	f	f	t	t	剖面曲率	INPUT_DATA	t	\N
32818	inlayer6	stream_power_index	tif	水动力指数栅格	f	f	t	t	水动力指数	INPUT_DATA	t	\N
32819	inlayer7	topographic_wetness_index	tif	地形湿度指数栅格	f	f	t	t	地形湿度指数	INPUT_DATA	t	\N
32821	simithred	Uncertainty Threshold	str	不确定性阈值参数	f	t	t	t	不确定性阈值参数	PARAM	t	32820
32822	predmap	Spatial distribution of soil properties	tif	土壤属性空间推测结果	f	t	t	t	土壤属性空间分布	OUTPUT_DATA	t	\N
32823	uncmap	Spatial speculative uncertainty	tif	土壤属性空间推测空间推测不确定性结果	f	t	t	t	空间推测不确定性	OUTPUT_DATA	t	\N
32828	sample	soil samples	csv	实地采集的土壤样点数据	f	t	t	t	土壤样点	INPUT_DATA	t	\N
32831	inlayer	reference tif file for mapping	tif	参考栅格图层	f	t	t	t	参考栅格图层	INPUT_DATA	t	\N
32832	predmap	Spatial distribution of soil properties	tif	土壤属性空间推测结果	f	t	t	t	土壤属性空间分布	OUTPUT_DATA	t	\N
32837	f	input vector space point data	shp	带有属性表的矢量点数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
32838	d	dependent field	str	需要进行插值的变量字段名	f	t	t	t	插值属性	PARAM	t	\N
32839	a	area of polygon	shp	点数据归属的面数据,用于裁剪结果	f	f	t	t	面数据	INPUT_DATA	t	\N
32840	i	resolution	float	输出结果的分辨率	f	f	t	t	分辨率	PARAM	t	\N
32841	m	points for prediction	int	插值依据的最近点数量	f	f	t	t	插值的点数	PARAM	t	\N
32842	r	result output data	geotiff	输出栅格文件	f	t	t	t	结果文件	OUTPUT_DATA	t	\N
32845	f	input vector space point data	shp	带有属性表的矢量点数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
32846	d	dependent field	str	需要进行插值的变量字段名	f	t	t	t	插值属性	PARAM	t	\N
32847	a	area of polygon	shp	点数据归属的面数据,用于裁剪结果	f	f	t	t	面数据	INPUT_DATA	t	\N
32848	i	resolution	float	输出结果的分辨率	f	f	t	t	分辨率	PARAM	t	\N
32851	w	width	float	计算半变异函数值时的抽样宽度	f	f	t	t	抽样宽度	PARAM	t	\N
32852	p	partial sill	float	偏基台值	f	f	t	t	偏基台值	PARAM	t	\N
32853	u	nugget	float	块金值	f	f	t	t	块金值	PARAM	t	\N
32854	g	range	float	变程值	f	f	t	t	变程值	PARAM	t	\N
32855	r	result output data	geotiff	输出栅格文件	f	t	t	t	结果文件	OUTPUT_DATA	t	\N
32859	sample	soil samples	csv	实地采集的土壤样点数据	f	t	t	t	土壤样点	INPUT_DATA	t	\N
32860	target	property of soil sample	str	待推测土壤属性	f	t	t	t	待推测土壤属性	PARAM	t	\N
32862	inlayer0	filled_dem	tif	数字高程模型	f	f	t	t	DEM栅格	INPUT_DATA	t	\N
32863	inlayer1	slope	tif	坡度栅格	f	f	t	t	坡度栅格	INPUT_DATA	t	\N
32864	inlayer2	convergence_index	tif	汇聚指数	f	f	t	t	汇聚指数	INPUT_DATA	t	\N
32865	inlayer3	aspect	tif	坡向栅格	f	f	t	t	坡向	INPUT_DATA	t	\N
32866	inlayer4	plan_curvature	tif	平面曲率栅格	f	f	t	t	平面曲率	INPUT_DATA	t	\N
32867	inlayer5	profile_curvature	tif	剖面曲率栅格	f	f	t	t	剖面曲率	INPUT_DATA	t	\N
32868	inlayer6	stream_power_index	tif	水动力指数栅格	f	f	t	t	水动力指数	INPUT_DATA	t	\N
32869	inlayer7	topographic_wetness_index	tif	地形湿度指数栅格	f	f	t	t	地形湿度指数	INPUT_DATA	t	\N
32870	predmap	Spatial distribution of soil properties	tif	土壤属性空间推测结果	f	t	t	t	土壤属性空间分布	OUTPUT_DATA	t	\N
32876	 	name of tools in sagagis	str	工具包名称	f	t	t	t	工具包	PARAM	f	32875
32878	 	Model No in sagagis	int	模型序号	f	t	t	t	模型序号	PARAM	f	32877
32879	SHAPES	vector data	shp	点、线、面矢量文件	f	t	t	t	空间矢量数据	INPUT_DATA	t	\N
32880	TARGET_TEMPLATE	Target System	grd	选择已有的格网系统，用于输出结果。用户自定义格网系统时该变量可为空。	f	f	t	t	目标格网系统	INPUT_DATA	t	\N
32881	FIELD	Attribute	str	文件的属性字段	f	f	t	t	属性	PARAM	t	\N
32883	TARGET_DEFINITION	Target Grid System	enum	可选：[0]用户自定义网格系统；[1]使用已有的网格系统。	f	f	t	t	目标网格系统	PARAM	f	32882
32885	TARGET_USER_SIZE	Cellsize	float	单个网格大小	f	f	t	t	网格大小	PARAM	t	32884
32888	TARGET_USER_XMIN	West	float	插值范围在西方向的边界	f	f	t	t	西	PARAM	t	32887
32891	TARGET_USER_XMAX	East	float	插值范围在东方向的边界	f	f	t	t	东	PARAM	t	32890
32894	TARGET_USER_YMIN	South	float	插值范围在南方向的边界	f	f	t	t	南	PARAM	t	32893
32897	TARGET_USER_YMAX	North	float	插值范围在北方向的边界	f	f	t	t	北	PARAM	t	32896
32900	TARGET_USER_COLS	Columns	int	东西方向的网格数。	f	f	t	t	列	PARAM	t	32899
32903	TARGET_USER_ROWS	Rows	int	南北方向的网格数。	f	f	t	t	行	PARAM	t	32902
32906	TARGET_USER_FITS	Fit	enum	可选：[0]代表节点；[1]代表单元格。	f	f	t	t	拟合	PARAM	t	32905
32909	METHOD	Refinement	enum	可选：[0]代表不细化；[1]代表细化。	f	f	t	t	细化	PARAM	t	32908
32911	EPSILON	Threshold Error	float	阈值设定可定义误差极限。	f	f	t	t	阈值误差	PARAM	t	32910
32913	LEVEL_MAX	Maximum Level	int	样条插值的最高等级，最高为14，确定最终 B 样条矩阵的最大大小，并随着每个水平的呈指数级增长。	f	f	t	t	最高等级	PARAM	t	32912
32914	TARGET_OUT_GRID	Target Grid	grd	目标网格	f	t	t	t	目标网格	OUTPUT_DATA	t	\N
32917	networkFile	network_data	csv	城市道路网络数据，数据中需包含所有路网边的起点和终点信息	f	t	t	f	道路网络数据	INPUT_DATA	t	\N
32918	supplyFile	hospital_data	csv	设施点坐标数据，数据中需包含设施点对应的线性参考信息，设施的等级、数量等	f	t	t	f	设施点数据	INPUT_DATA	t	\N
32919	demandFile	data	csv	居民区所在格网的中心点坐标数据，数据中需包含格网中心点对应的线性参考信息	f	t	t	f	居民区数据	INPUT_DATA	t	\N
32921	radius	阈值	int	从起始点出发能够到达的路段长度	f	t	t	f	搜索范围	PARAM	t	32920
32922	output	result data	csv	累积机会法可达性的计算结果	f	t	t	f	结果数据	OUTPUT_DATA	t	\N
32924	networkFile	network_data	csv	城市道路网络数据，数据中需包含所有路网边的起点和终点信息	f	t	t	f	道路网络数据	INPUT_DATA	t	\N
32925	supplyFile	hospitals_data	csv	设施点坐标数据，数据中需包含设施点对应的线性参考信息，设施的等级、数量等	f	t	t	f	设施点数据	INPUT_DATA	t	\N
32926	demandFile	population_data	csv	居民区所在格网的中心点坐标数据，数据中需包含格网中心点对应的线性参考信息	f	t	t	f	居民区数据	INPUT_DATA	t	\N
32928	beta	距离衰减参数	float	距离衰减的参数	f	t	t	f	距离衰减函数	PARAM	t	32927
32929	outputFile	result data	csv	重力法可达性的计算结果	f	t	t	f	结果数据	OUTPUT_DATA	t	\N
32931	poiFile	POI data	csv	POI信息，包含POI的位置，名称，类别等信息	f	t	t	f	POI数据	INPUT_DATA	t	\N
33021	input_path	RoadData_data	csv	公交路线routes，公交行程trips，公交站点时刻stop_times_subway，公交站点stops_subway，换乘transfers	f	t	t	f	所有公交数据	INPUT_DATA	t	\N
32932	userInfoFile	userInfo_data	csv	userInfo包含用户的基本信息，数据中需包含所有用户的用户ID，姓名，性别，年龄，工作，家和工作地	f	t	t	f	用户信息数据	INPUT_DATA	t	\N
32933	trajFile	trajectory data	csv	包含用户的时空位置以及出行活动信息trajectory	f	t	t	f	用户轨迹数据	INPUT_DATA	t	\N
32935	minX	Define the minX of the grid to measure individual activity space	float	minX	f	t	t	f	最小坐标x	PARAM	t	32934
32937	minY	Define the minY of the grid to measure individual activity space	float	minY	f	t	t	f	最小坐标y	PARAM	t	32936
32939	maxX	Define the maxX of the grid to measure individual activity space	float	maxX	f	t	t	f	最大X	PARAM	t	32938
32941	maxY	Define the maxY of the grid to measure individual activity space	float	maxY	f	t	t	f	最大Y	PARAM	t	32940
32943	dx	Define the x interval of the grid to measure individual activity space	float	dx	f	t	t	f	dx	PARAM	t	32942
32945	dy	Define the y interval of the grid to measure individual activity space	float	dy	f	t	t	f	dy	PARAM	t	32944
32946	output	result data	csv	输出结果的csv文件，包含个体的ID和对应的可达性值	f	t	t	f	结果数据	OUTPUT_DATA	t	\N
32948	networkFile	network_data	csv	城市道路网络数据，数据中需包含所有路网边的起点和终点信息	f	t	t	f	道路网络数据	INPUT_DATA	t	\N
35228	np	number of process	int	mpi计算核数	f	t	t	t	进程数	PARAM	f	35227
32949	supplyFile	hospital_data	csv	设施点坐标数据，数据中需包含设施点对应的线性参考信息，设施的等级、数量等	f	t	t	f	设施点数据	INPUT_DATA	t	\N
32950	demandFile	populations_data	csv	居民区所在格网的中心点坐标数据，数据中需包含格网中心点对应的线性参考信息	f	t	t	f	居民区数据	INPUT_DATA	t	\N
32952	radius	阈值	int	从起始点出发能够到达的路段长度	f	t	t	f	搜索范围	PARAM	t	32951
32954	beta	距离衰减参数	float	距离衰减的参数	f	t	t	f	距离衰减函数	PARAM	t	32953
32955	outputFile	result data	csv	两步移动搜索法可达性的计算结果	f	t	t	f	结果数据	OUTPUT_DATA	t	\N
32957	graph_data	graph_data	csv	输入的图数据，前两列为节点，第三列为边。	f	t	t	f	图数据	INPUT_DATA	t	\N
32959	trial_number	the number of attempts to partition the network	int	尝试划分图的次数，默认为20	f	t	t	f	尝试次数	PARAM	t	32958
32960	output_path	output data	txt	社区划分结果，每行代表一个社区	f	t	t	f	输出路径	OUTPUT_DATA	t	\N
32963	graph_data	graph_data	csv	输入的图数据，前两列为节点，第三列为边。	f	t	t	f	图数据	INPUT_DATA	t	\N
32965	k	the size of clique	int	团渗透算法中团的大小，一般为3-6	f	t	t	f	团的大小	PARAM	t	32964
32966	output_path	output data	txt	社区划分结果，每行代表一个社区	f	t	t	f	输出路径	OUTPUT_DATA	t	\N
32969	folder_path	edge_data	csv	staticComm中的每一个文件代表一个网络快照	f	t	t	f	边数据	INPUT_DATA	t	\N
32970	node_path	node data path	csv	node一个节点数据文件	f	t	t	f	节点数据	INPUT_DATA	t	\N
32971	output_path	output data	str	社区划分结果，每行代表一个社区	f	t	t	f	输出路径	OUTPUT_DATA	t	\N
32974	input_path	RoadData_data	csv	公交路线数据(routes.csv)，公交行程数据（trips.csv）,公交站点时刻信息（stop_times.txt）,公交站点信息（allstop_new.csv）,公交换乘信息（transfers.csv）	f	t	t	f	公交路线数据	INPUT_DATA	t	\N
32975	output_path	result data	csv	输出结果的csv文件，包含缓冲区内的站点ID	f	t	t	f	结果数据	OUTPUT_DATA	t	\N
32977	input	network_data	csv	城市道路网络数据，数据中需包含所有路网边的起点和终点信息	f	t	t	f	道路网络数据	INPUT_DATA	t	\N
32979	originId	originId	int	The ID of any path in the network	f	t	t	f	路网LinkID	PARAM	t	32978
32981	radius	The size of the constructed buffer	float	构建缓冲区的大小	f	t	t	f	路网距离	PARAM	t	32980
32982	output	result data	csv	输出结果的csv文件，包含缓冲区内的LinkID	f	t	t	f	结果数据	OUTPUT_DATA	t	\N
32984	input_path	network_data	csv	香港城市道路网络数据，数据中需包含所有路网边的起点和终点信息	f	t	t	f	道路网络数据	INPUT_DATA	t	\N
32985	output	result	txt	道路节点,所属生成器点，以txt的形式保存	f	t	t	f	道路节点	OUTPUT_DATA	t	\N
32987	networkFile	network_data	csv	城市道路网络数据，数据中需包含所有路网边的起点和终点信息	f	t	t	f	道路网络数据	INPUT_DATA	t	\N
32989	originNodeId	the starting point of path planning	int	路径规划的起点在道路网络中的ID	f	t	t	f	路径规划的起点	PARAM	t	32988
32991	destinationNodeId	the ending point of path planning	int	路径规划的终点在道路网络中的ID	f	t	t	f	路径规划的终点	PARAM	t	32990
32993	networkFile	network_data	csv	城市道路网络数据，数据中需包含所有路网边的起点和终点信息	f	t	t	f	道路网络数据	INPUT_DATA	t	\N
32995	originNodeId	the starting point of path planning	int	路径规划的起点在道路网络中的ID	f	t	t	f	路径规划的起点	PARAM	t	32994
32997	destinationNodeId	the ending point of path planning	int	路径规划的终点在道路网络中的ID	f	t	t	f	路径规划的终点	PARAM	t	32996
32999	networkFile	network_data	csv	城市道路网络数据，数据中需包含所有路网边的起点和终点信息，以及道路上的时变信息	f	t	t	f	时变道路网络数据	INPUT_DATA	t	\N
33001	originId	the starting point of path planning	int	路径规划的起点在道路网络中的ID	f	t	t	f	路径规划的起点	PARAM	t	33000
33003	destinationId	the ending point of path planning	int	路径规划的终点在道路网络中的ID	f	t	t	f	路径规划的终点	PARAM	t	33002
33005	timeInterval	the ending point of path planning	int	timeInterval	f	t	t	f	时间间隔	PARAM	t	33004
33007	departureTime	departureTime	int	\N	f	t	t	f	离开时间	PARAM	t	33006
33009	input_path	network_data	csv	香港城市道路网络数据	f	t	t	f	道路网络数据	INPUT_DATA	t	\N
33011	source	the starting point of path planning	int	路径规划的起点在道路网络中的ID	f	t	t	f	路径规划的起点	PARAM	t	33010
33013	target	the ending point of path planning	int	路径规划的终点在道路网络中的ID	f	t	t	f	路径规划的终点	PARAM	t	33012
33015	input_path	network_data	csv	input data path城市道路网络数据	f	t	t	f	道路网络数据	INPUT_DATA	t	\N
33017	source	source node	int	路径规划的起点在道路网络中的ID	f	t	t	f	路径规划的起点	PARAM	t	33016
33780	fel	filled_dem	tif	已填洼DEM，filledDEM	f	t	t	t	数字高程模型	INPUT_DATA	t	\N
33019	target	target node	int	路径规划的终点在道路网络中的ID	f	t	t	f	路径规划的终点	PARAM	t	33018
33106	f	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
33023	networkFile	TurnNetworkLink_data	csv	TurnNetworkLink_data城市道路网络数据，数据中需包含所有路网边的起点和终点信息	f	t	t	f	道路网络数据	INPUT_DATA	t	\N
33024	turnFile	TurnTable	csv	TurnTable城市道路网络转向数据	f	t	t	f	道路转向数据	INPUT_DATA	t	\N
33026	originId	the starting point of path planning	int	路径规划的起点在道路网络中的ID	f	t	t	f	路径规划的起点	PARAM	t	33025
33028	destinationId	the ending point of path planning	int	路径规划的终点在道路网络中的ID	f	t	t	f	路径规划的终点	PARAM	t	33027
33033	f	float data	csv	数据需要带有出发地（Origin）和目的地（Destination）的具体坐标	f	t	t	t	空间流数据	INPUT_DATA	t	\N
33034	d	dependent variable	str	建立空间交互模型时选取的因变量	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
33035	i	independent variable	str	建立空间交互模型时选取的自变量	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
33036	u	origin latitude	str	出发地的纬度,x方向的坐标	f	t	t	t	出发地的纬度	PARAM	t	\N
33037	v	origin longitude	str	出发地的纬度,y方向的坐标	f	t	t	t	出发地的经度	PARAM	t	\N
33038	x	Destination latitude	str	目的地的纬度,x方向的坐标	f	t	t	t	目的地的纬度	PARAM	t	\N
33039	y	Destination longitude	str	目的地的经度,y方向的坐标	f	t	t	t	目的地的经度	PARAM	t	\N
33041	k	kernel function	enum	用于空间加权的距离衰减核函数	f	f	t	t	核函数	PARAM	t	33040
33043	t	bandwidth type	bool	是否采用自适应带宽(即最近邻居数量),若为false则采用空间距离	f	f	t	t	带宽类型	PARAM	t	33042
33045	s	bandwidth optimization	bool	是否采用自动优选带宽	f	f	t	t	带宽优选	PARAM	t	33044
33047	a	bandwidth optimization method	enum	可选CV,AIC两种方法,当带宽优选为True时生效	f	f	t	t	带宽优选方法	PARAM	t	33046
33049	b	bandwidth size	float	带宽大小,当带宽类型为True代表最近邻居数量,带宽为false时代表空间距离	f	f	t	t	带宽大小	PARAM	t	\N
33052	p	parallel arg number of cores	int	并行时应用的参数,比如线程数、核数	f	f	t	t	并行参数	PARAM	t	33051
33053	r	result data	csv	输出结果的csv文件	f	t	t	t	结果数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33054	h	model diagnostic information	txt	诊断信息输出:回归计算时间,回归方程,全局R2值, AIC值和AICC值, r统计量的值及其p值	f	t	t	t	模型诊断信息	OUTPUT_DATA	t	\N
33058	f	float data	csv	数据需要带有出发地（Origin）和目的地（Destination）的具体坐标	f	t	t	t	空间流数据	INPUT_DATA	t	\N
33059	d	dependent variable	str	建立空间交互模型时选取的因变量	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
33060	i	independent variable	str	建立空间交互模型时选取的自变量	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
33061	u	origin latitude	str	出发地的纬度,x方向的坐标	f	t	t	t	出发地的纬度	PARAM	t	\N
33062	v	origin longitude	str	出发地的纬度,y方向的坐标	f	t	t	t	出发地的经度	PARAM	t	\N
33063	x	Destination latitude	str	目的地的纬度,x方向的坐标	f	t	t	t	目的地的纬度	PARAM	t	\N
33064	y	Destination longitude	str	目的地的经度,y方向的坐标	f	t	t	t	目的地的经度	PARAM	t	\N
33065	r	result data	csv	输出结果的csv文件	f	t	t	t	结果数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33066	h	model diagnostic information	txt	诊断信息输出:回归计算时间,回归方程,全局R2值等	f	t	t	t	模型诊断信息	OUTPUT_DATA	t	\N
33068	input	network_data	csv	城市道路网络数据，数据中需包含所有路网边的起点和终点信息	f	t	t	f	道路网络数据	INPUT_DATA	t	\N
33070	originId	originId	int	The ID of any path in the network	f	t	t	f	路网LinkID	PARAM	t	33069
33072	radius	The size of the constructed buffer	float	构建缓冲区的大小	f	t	t	f	路网距离	PARAM	t	33071
33073	output	result data	csv	输出结果的csv文件，包含缓冲区内的LinkID	f	t	t	f	结果数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33075	input_path	RoadData_data	csv	公交路线数据(routes.csv)，公交行程数据（trips.csv）,公交站点时刻信息（stop_times.txt）,公交站点信息（allstop_new.csv）,公交换乘信息（transfers.csv）	f	t	t	f	公交路线数据	INPUT_DATA	t	\N
33076	output_path	result data	csv	输出结果的csv文件，包含缓冲区内的站点ID	f	t	t	f	结果数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33078	ipd	initial_pop_data	csv	种群数据的初始值	f	t	t	t	初始种群数据	INPUT_DATA	t	\N
33079	mag	max gen	int	优化迭代的次数	f	t	t	t	迭代次数	PARAM	t	\N
33080	opd	output data	csv	输出数据	f	t	t	t	输出数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33082	input	\N	csv	输入数据文件 (CSV 格式)	f	t	t	f	输入文件	INPUT_DATA	t	\N
33083	output	\N	csv	输出的 CSV 文件	f	t	t	f	输出文件	OUTPUT_DATA	t	\N
33087	input	original spatial data	shp	用于模拟的原始空间数据，可以是点或面数据。	f	t	t	t	原始数据	INPUT_DATA	t	\N
33088	num_simulations	number of simulations	int	进行模拟的次数，用于生成多组模拟结果，默认为100。	f	t	t	t	模拟次数	PARAM	t	\N
33089	output	simulated spatial data	shp	序贯高斯模拟生成的空间数据结果。	f	t	t	t	模拟结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33092	f	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
33093	d	dependent variable	str	建立线性回归模型时选取的因变量	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
33094	i	independent variable	str	建立线性回归模型时选取的自变量	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
33095	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同,属性表包括:各个自变量和因变量的真实值,因变量预测值,残差	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33096	h	model diagnostic information	txt	诊断信息输出:回归计算时间,回归方程,回归系数和显著性,全局R2值等	f	t	t	t	模型诊断信息	OUTPUT_DATA	t	\N
33099	f	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
33100	d	dependent variable	str	建立逻辑回归模型时选取的因变量	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
33101	i	independent variable	str	建立逻辑回归模型时选取的自变量	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
33262	beta	beta	float	用于确定Delaunay三角形网络中长边的beta系数，默认为3	f	f	t	f	beta	PARAM	t	33261
33102	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同,属性表包括:各个自变量和因变量的真实值,因变量预测值,残差	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33103	h	model diagnostic information	txt	诊断信息输出:回归计算时间,回归方程,回归系数和显著性,全局R2值等	f	t	t	t	模型诊断信息	OUTPUT_DATA	t	\N
33107	d	dependent variable	str	建立泊松回归模型时选取的因变量	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
33108	i	independent variable	str	建立泊松回归模型时选取的自变量	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
33109	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同,属性表包括:各个自变量和因变量的真实值,因变量预测值,残差	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33110	h	result model diagnostic information	txt	诊断信息输出:回归计算时间,回归方程,回归系数和显著性,全局R2值等	f	t	t	t	模型诊断信息	OUTPUT_DATA	t	\N
33113	a	input data	csv	历史时序数据，必须包含日期类型列ds和时间序列取值列y	f	t	t	t	输入数据	INPUT_DATA	t	\N
33115	q	interval.width	int	向前预测的周期数	f	t	t	t	预测周期数	PARAM	t	33114
33117	r	freq	enum	序列的间隔频率，默认为'day'	f	f	t	t	时间频率	PARAM	t	33116
33118	s	result.path	str	结果输出的路径	f	t	t	t	结果路径	OUTPUT_DATA	t	\N
33121	f	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据,属性表中还要包括有时间变量	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
33122	d	dependent variable	str	建立时空地理加权回归模型时选取的因变量	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
33123	i	independent variable	str	建立时空地理加权回归模型时选取的自变量	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
33124	t	timestamps variable	str	建立时空地理加权回归模型时参考的时间变量名称	f	t	t	t	时间变量	PARAM	t	\N
33126	l	spatial temporal ratio	float	衡量时空距离的权重,取0-1之间值,λ代表空间距离的权重,1-λ代表时间距离权重,默认λ=0.05	f	f	t	t	lambda值	PARAM	t	33125
33128	k	kernel function	enum	核函数,根据核函数的距离衰减可以计算权重。枚举类型,核函数可选:gaussian,exponential,bisquare,tricube,boxcar	f	f	t	t	核函数	PARAM	t	33127
33130	p	bandwidth type	bool	是否采用自适应带宽(即最近邻居数量),若为false则为固定带宽(计算实际距离),默认为true:采用自适应带宽	f	f	t	t	带宽类型	PARAM	t	33129
33132	s	bandwidth optimization	bool	是否采用自动优选带宽,默认为true:自动优选带宽	f	f	t	t	带宽优选	PARAM	t	33131
33134	a	bandwidth optimization method	enum	带宽优选方法,枚举类型,可选CV,AIC两种方法,当带宽优选为true时生效,默认为CV	f	f	t	t	带宽优选方法	PARAM	t	33133
33136	b	bandwidth size	float	带宽大小,当带宽类型参数为true代表最近邻居数量,带宽为false时代表实际时空距离。当带宽优选参数为false时生效,需要输入具体的带宽值	f	f	t	t	带宽大小	PARAM	t	\N
33138	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同,属性表包括:各个自变量对应的回归系数,因变量真实值,因变量预测值,残差,局部R2值,各个自变量对应回归系数的t统计量的值	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33139	h	model diagnostic information	txt	诊断信息输出:回归计算时间,回归方程,参与计算的模型点数量,包括全局回归和时空地理加权回归的全局R2值、调整R2值、AIC值和AICc值等	f	t	t	t	模型诊断信息	OUTPUT_DATA	t	\N
33145	f	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
33146	d	dependent variable	str	建立地理加权逻辑回归模型时选取的因变量，满足二项分布	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
33147	i	independent variable	str	建立地理加权回归模型时选取的自变量	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
33149	k	kernel function	enum	核函数,根据核函数的距离衰减可以计算权重。枚举类型,核函数可选:gaussian,exponential,bisquare,tricube,boxcar	f	f	t	t	核函数	PARAM	t	33148
33151	t	bandwidth type	bool	是否采用自适应带宽(即最近邻居数量),若为false则为固定带宽(计算实际距离),默认为true:采用自适应带宽	f	f	t	t	带宽类型	PARAM	t	33150
33153	s	bandwidth optimization	bool	是否采用自动优选带宽,默认为true:自动优选带宽	f	f	t	t	带宽优选	PARAM	t	33152
33155	a	bandwidth optimization method	enum	带宽优选方法,可选CV,AIC两种方法,当带宽优选为true时生效,默认为CV	f	f	t	t	带宽优选方法	PARAM	t	33154
33157	b	bandwidth size	float	带宽大小,当带宽类型参数为true代表最近邻居数量,带宽为false时代表空间距离,当带宽优选参数为false时生效,需要输入具体的带宽值	f	f	t	t	带宽大小	PARAM	t	\N
33159	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同,属性表包括:各个自变量对应的回归系数,因变量真实值,因变量预测值,残差,局部R2值，各个自变量对应回归系数的t统计量的值及其p值	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33160	h	model diagnostic information	txt	诊断信息输出:回归计算时间,回归方程,全局R2值, AIC值和AICC值, r统计量的值及其p值	f	t	t	t	模型诊断信息	OUTPUT_DATA	t	\N
33166	f	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
33167	d	dependent variable	str	建立地理加权回归模型时选取的因变量	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
33168	i	independent variable	str	建立地理加权回归模型时选取的自变量	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
33170	k	kernel function	enum	核函数,根据核函数的距离衰减可以计算权重。枚举类型,核函数可选:gaussian,exponential,bisquare,tricube,boxcar	f	f	t	t	核函数	PARAM	t	33169
33172	t	bandwidth type	bool	是否采用自适应带宽(即最近邻居数量),若为false则为固定带宽(计算实际距离),默认为true:采用自适应带宽	f	f	t	t	带宽类型	PARAM	t	33171
33174	s	bandwidth optimization	bool	是否采用自动优选带宽,默认为true:自动优选带宽	f	f	t	t	带宽优选	PARAM	t	33173
33176	a	bandwidth optimization method	enum	带宽优选方法,可选CV,AIC两种方法,当带宽优选为true时生效,默认为CV	f	f	t	t	带宽优选方法	PARAM	t	33175
33178	b	bandwidth size	float	带宽大小,当带宽类型参数为true代表最近邻居数量,带宽为false时代表空间距离,当带宽优选参数为false时生效,需要输入具体的带宽值	f	f	t	t	带宽大小	PARAM	t	\N
33264	num_monte	monte_carlo_simulation	int	为计算显著性而执行的蒙特卡罗模拟数，默认为19	f	f	t	f	蒙特卡罗模拟数	PARAM	t	33263
33180	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同,属性表包括:各个自变量对应的回归系数,因变量真实值,因变量预测值,残差,局部R2值，各个自变量对应回归系数的t统计量的值及其p值	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33181	h	model diagnostic information	txt	诊断信息输出:回归计算时间,回归方程,全局R2值, AIC值和AICC值, r统计量的值及其p值	f	t	t	t	模型诊断信息	OUTPUT_DATA	t	\N
33604	pop_index	pop_index	str	区域人口文件列索引字符串	t	t	t	t	参数	PARAM	t	\N
33237	f	vector space data	shp	用来抽样的矢量数据，可以是点、线、面的任何一种	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
33238	n	sample size	int	抽取的样本点数量	f	t	t	t	抽样点数量	PARAM	t	\N
33239	r	result spatial data	shp	抽样的结果	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33242	f	vector space data	shp	用来抽样的矢量数据，可以是点、线、面的任何一种	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
33243	n	sample size, points want to get	int	抽取的样本点数量	f	t	t	t	抽样点数量	PARAM	t	\N
33244	x	cellsize of x direction	float	x方向的格网距离	f	f	t	t	x距离	PARAM	t	\N
33245	y	cellsize of y direction	float	y方向的格网距离	f	f	t	t	y距离	PARAM	t	\N
33247	m	method for sampling	enum	规则抽样采用的方法	f	f	t	t	方法	PARAM	t	33246
33248	r	result spatial data	shp	抽样的结果	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
38410	np	number of process	int	mpi计算核数	f	t	t	t	进程数	PARAM	f	38409
33251	f	vector space data	shp	样本点所在的矢量数据	f	t	t	t	抽样点数据	INPUT_DATA	t	\N
33252	s	vector space data	shp	空间分层异质性(SSH)数据,提供在空间上的变异特征	f	t	t	t	空间分层异质性数据	INPUT_DATA	t	\N
33253	p	vector space data	shp	输出抽样结果的数据	f	t	t	t	输出层数据	INPUT_DATA	t	\N
33254	v	value variable	str	抽样点的数值变量,描述样本点值的大小	f	t	t	t	数值变量	PARAM	t	\N
33255	i	id variable	str	SSH层的数据标识变量,用以区分不同的分层异质性	f	t	t	t	标识变量	PARAM	t	\N
33257	k	k-number	int	进行k折交叉验证的k取值	f	f	t	t	k折交叉验证	PARAM	t	33256
33258	r	result spatial data	shp	抽样的结果	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33260	input	spatial_thematic_data	csv	输入数据以csv格式存储，每行依次存储一个空间点的x和y坐标及其属性值：x，y，atrr。	f	f	t	f	空间-专题属性数据	INPUT_DATA	t	\N
33265	output	detection_result	csv	带有簇标签的异常检测结果。异常标签为1，正常标签为0	f	t	t	f	异常检测结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33340	all_csv_file	Historically normal trajectory csv dataset	csv	历史正常的轨迹csv数据集，数据中需包含轨迹id、X、Y坐标列	f	t	t	f	轨迹点数据	INPUT_DATA	t	\N
33267	input	spatial trajectories data	csv	待检测的空间轨迹数据,以csv(txt)的形式保存,每行代表一个轨迹，每行的前半部分代表x坐标，后半部分代表y坐标,每个坐标以','隔开	f	t	t	f	空间轨迹数据	INPUT_DATA	t	\N
33269	eps	distance threshold	float	在轨迹数据中用于判断轨迹之间是否是邻近的距离阈值，float类型，默认为0.1	f	t	t	f	邻域半径	PARAM	t	33268
33271	MinTrs	number of minimum neighboring trajectories	int	算法中的一个轨迹被认为是内点的最小邻近轨迹数量，int类型，默认为10	f	t	t	f	最小邻近轨迹数	PARAM	t	33270
33272	output	detection_result	csv	带有簇标签的异常轨迹检测结果，格式为csv文件。异常轨迹标签为1，正常轨迹标签为0	f	t	t	f	异常轨迹检测结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33274	input_shp	input_shapefile_path	shp	待分析的研究区域TAZ文件,以shp的形式保存，文件中包含ID、rk、rkmd、pmd、poi等字段	f	t	t	f	输入shapefile路径	INPUT_DATA	t	\N
33276	shp_id	shapefile_id_field_name	str	shapefile中代表区域编号的字段名，区域编号列应是为从0开始的整数	f	t	t	f	shapefile中的ID字段名	PARAM	t	33275
33278	shp_rk	shapefile_rk_field_name	str	shapefile中代表区域人口数量的字段名	f	t	t	f	shapefile中的rk字段名	PARAM	t	33277
33280	shp_rkmd	shapefile_rkmd_field_name	str	shapefile中代表区域人口密度的字段名	f	t	t	f	shapefile中的rkmd字段名	PARAM	t	33279
33282	shp_pmd	shapefile_pmd_field_name	str	shapefile中代表区域POI密度的字段名	f	t	t	f	shapefile中的pmd字段名	PARAM	t	33281
33284	shp_poi	shapefile_poi_field_name	str	shapefile中代表区域POI数量的字段名	f	t	t	f	shapefile中的poi字段名	PARAM	t	33283
33285	input_od_csv	input_od_matrix_csv_file_path	csv	包含O, D, zsl字段的OD矩阵csv文件路径，其中O为起点，D为终点，zsl为实际流量值	f	t	t	f	输入OD矩阵csv文件路径	INPUT_DATA	t	\N
33287	yc_radio_threshold	anomaly_ratio_threshold	float	超过此阈值的区域交互量被视为异常交互，float类型，范围为[0,1]	f	t	t	f	异常比例阈值	PARAM	t	33286
33442	outputshp	output_data	shp	挖掘结果的shapefile文件路径	f	t	t	f	输出shapefile路径	OUTPUT_DATA	t	\N
33288	output_shp	output_shapefile_path	shp	输出shapefile文件路径，文件将包含O, D, zsl, jzl, ycl, yc_radio, yc_result等字段，其中O为起点，D为终点，zsl为实际人流，jzl为基准人流，ycl为异常差值，yc_radio为异常比例，yc_result为异常结果	f	t	t	f	输出shapefile路径	OUTPUT_DATA	t	\N
33290	distance_dataset	distance_dataset	csv	道路起点和终点的距离数据集csv路径，包含from、to、cost三列，表示起点、终点、距离	f	t	t	f	距离数据集路径	INPUT_DATA	t	\N
33291	traffic_flow_dataset	traffic_flow_dataset	csv	交通流量数据集csv路径，包含time_step、sensor_id、traffic_flow、speed、occupancy五列，表示时间步、传感器ID、交通流量、速度、道路占有率	f	t	t	f	交通流量数据集路径	INPUT_DATA	t	\N
33293	time_interval	time_interval	int	时间间隔，单位为秒	f	t	t	f	时间间隔	PARAM	t	33292
33295	times	times	int	时间步数，取多少个时间步	f	t	t	f	时间次数	PARAM	t	33294
33297	roads	roads	int	探测的道路数量	f	t	t	f	道路数量	PARAM	t	33296
33299	k	k	float	显著性阈值	f	t	t	t	参数k	PARAM	t	33298
33300	result_table_path	result_table_path	html	结果图表路径，可视化出每条道路在每个时间点上的拥堵程度，html格式	f	t	t	f	结果表格路径	OUTPUT_DATA	t	\N
33301	result_csv_path	result_csv_path	csv	结果csv路径，每条道路在每个时间点上的拥堵程度，csv格式	f	t	t	f	结果csv文件路径	OUTPUT_DATA	t	\N
33302	input_data	spatial point data	shp	待探测的空间点数据(shp格式), 时间序列的属性数据存储在各点数据中	f	f	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
33304	kmeansvalue	clustering center number	int	聚类中心的数目，需小于空间点数据的数量，int型，默认为5	f	t	t	f	聚类中心数	PARAM	t	33303
33306	timespan	time span	int	时间序列天数，至少需要两天的数据，int型，默认为5	f	t	t	f	时间序列天数	PARAM	t	33305
33308	attribute_start_number	column number	int	首天数据在输入数据的列序号，列从1开始，默认为4	f	t	t	f	首天数据的列序号	PARAM	t	33307
33309	output	anomaly detection result	txt	异常探测结果输出路径，输出txt文件记录异常值的时空位置	f	t	t	f	异常探测结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33313	targetinput	target spatial point file	csv	待分析的空间点数据,以csv的形式保存,需要表头，包含ID、X坐标和Y坐标，例如：ID,POINT_X,POINT_Y	f	t	t	f	目标点数据	INPUT_DATA	t	\N
33315	targetinputxfield	traget point file x field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	目标点X坐标字段	PARAM	t	33314
33318	targetinputyfield	target point file y field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	33317
33320	referenceinput	reference point file	csv	待分析的空间点数据,以csv的形式保存,需要表头，包含ID、X坐标和Y坐标，例如：ID,POINT_X,POINT_Y	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
33322	referenceinputxfield	reference point file x field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	X坐标字段	PARAM	t	33321
33325	referenceinputyfield	reference point file y field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	33324
33393	x_field	x_field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	f	t	f	X坐标字段	PARAM	t	33392
33328	beta	control factor	float	识别为长边的控制因子，越大则越不容易识别为长边,默认值为2,取值范围为(0,∞)	f	t	t	f	控制因子	PARAM	t	33327
33329	output	abnormal_result	json	异常结果文件，保存为json文件，key为tragetpoints、referencepoints和labels，tragetpoints和referencepoints为目标点和参考点的坐标，labels为目标点的异常标签，1表示异常，0表示正常	f	t	t	f	异常结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33330	dataPath_1	spatial move trajectory  data	csv	人群移动数据,以csv的形式保存, 每行代表一个区域的传染病人群移动数据，每列代表一天的不同区域的数据	f	f	t	f	人群移动数据	INPUT_DATA	t	\N
33331	dataPath_2	spatial epidemic feature data	csv	疫情特征数据，以csv的形式保存，每行代表一个区域的疫情特征数据，每列代表一个特征的不同区域的数据，每天的数据按前述形式排列成行列矩阵存储，不同天的数据之间空一行	f	f	t	f	疫情特征数据	INPUT_DATA	t	\N
33333	a	significance level threshold	float	显著性水平阈值，默认为0.05	f	f	t	f	显著性水平阈值	PARAM	t	33332
33413	interval	Buffer interval number	int	划分的缓冲区间隔数，默认为10	f	t	t	f	缓冲区间隔数	PARAM	t	33412
33335	GorP	global anomaly detection/local anomaly detection	enum	全局异常探测/局部异常探测，默认为True，即全局异常探测	f	f	t	f	全局异常检测/局部异常检测	PARAM	t	33334
33336	output	anomaly detection result	csv	异常探测结果输出路径，路径下为全局异常探测结果/局部异常探测结果，以csv的形式保存	f	t	t	f	异常探测结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33575	input_x	input	csv	高维点数据	f	t	t	t	输入	INPUT_DATA	t	\N
33341	all_track_id_field	historically normal trajectory csv dataset id field	str	id列在输入历史正常轨迹集csv文件中的列名	f	t	t	t	历史轨迹集轨迹id字段	PARAM	t	\N
33343	all_x_field	historically normal trajectory csv dataset x field	str	历史正常轨迹数据集X坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	t	历史正常轨迹数据集X坐标字段	PARAM	t	\N
33345	all_y_field	historically normal trajectory csv dataset y field	str	历史正常轨迹数据集Y坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	t	历史正常轨迹数据集Y坐标字段	PARAM	t	\N
33347	test_csv_file	Test trajectory CSV dataset	csv	测试轨迹csv数据集，数据中需包含轨迹id、X、Y坐标列	f	t	t	f	轨迹点数据	INPUT_DATA	t	\N
33348	test_track_id_field	Test trajectory CSV dataset id field	str	id列在输入测试轨迹集csv文件中的列名	f	t	t	t	测试轨迹集轨迹id字段	PARAM	t	\N
33350	test_track_id	Select the track ID column track number in the input test track set CSV file	int	在输入测试轨迹集csv文件中选择的轨迹id列轨迹编号	f	t	t	t	测试轨迹集轨迹id编号	PARAM	t	\N
33352	test_x_field	Test trajectory CSV dataset x field	str	测试轨迹数据集X坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	t	测试轨迹数据集X坐标字段	PARAM	t	\N
33354	test_y_field	Test trajectory CSV dataset y field	str	测试轨迹数据集Y坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	t	测试轨迹数据集Y坐标字段	PARAM	t	\N
33357	trials_num	Set the number of times to run the iBAT anomaly trajectory detection algorithm	int	设定运行iBAT异常轨迹检测算法的试验次数，即对于给定的测试轨迹数据，会进行多次采样和异常检测	f	t	t	t	设定运行iBAT异常轨迹检测算法的次数	PARAM	t	33356
33440	output	abnormal_result	json	结果是json文件，key为labels和points，value为labels和points一一对应的值。label为0是异常点，label为1是正常点	f	t	t	f	异常结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33359	sub_sample_size	Set the number of times to run the iBAT anomaly trajectory detection algorithm	int	从历史轨迹数据集中获取对应数量子样本集，它随机选择了subSampleSize个不重复的轨迹数据，并将这些轨迹数据组成一个新的列表作为子样本	f	t	t	t	从历史轨迹数据集中获取对应数量子样本集	PARAM	t	33358
33361	tile_size	Create a m-row n-column grid within the geographic area of the track set to facilitate the mapping of track points with the grid	str	在轨迹集的地理面积大小范围内创建m行n列网格，便于轨迹点与网格进行映射	f	t	t	f	在轨迹集的地理面积大小范围内创建m行n列网格	PARAM	t	33360
33362	output	detect_result	txt	输出测试轨迹的异常得分情况，以此判别轨迹是否为异常。	f	t	t	f	异常得分情况	OUTPUT_DATA	t	\N
33367	all_csv_file	Historically normal trajectory csv dataset	csv	历史正常的轨迹csv数据集，数据中需包含轨迹id、X、Y坐标列	f	t	t	f	轨迹点数据	INPUT_DATA	t	\N
33368	all_track_id_field	historically normal trajectory csv dataset id field	str	id列在输入历史正常轨迹集csv文件中的列名	f	t	t	t	历史轨迹集轨迹id字段	PARAM	t	\N
33370	all_x_field	historically normal trajectory csv dataset x field	str	历史正常轨迹数据集X坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	t	历史正常轨迹数据集X坐标字段	PARAM	t	\N
33372	all_y_field	historically normal trajectory csv dataset y field	str	历史正常轨迹数据集Y坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	t	历史正常轨迹数据集Y坐标字段	PARAM	t	\N
33374	test_csv_file	Test trajectory CSV dataset	csv	测试轨迹csv数据集，数据中需包含轨迹id、X、Y坐标列	f	t	t	f	轨迹点数据	INPUT_DATA	t	\N
33375	test_track_id_field	Test trajectory CSV dataset id field	str	id列在输入测试轨迹集csv文件中的列名	f	t	t	t	测试轨迹集轨迹id字段	PARAM	t	\N
33377	test_track_id	Select the track ID column track number in the input test track set CSV file	int	在输入测试轨迹集csv文件中选择的轨迹id列轨迹编号	f	t	t	t	测试轨迹集轨迹id编号	PARAM	t	\N
33379	test_x_field	Test trajectory CSV dataset x field	str	测试轨迹数据集X坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	t	测试轨迹数据集X坐标字段	PARAM	t	\N
33381	test_y_field	Test trajectory CSV dataset y field	str	测试轨迹数据集Y坐标列在输入文件中的列名	f	t	t	t	测试轨迹数据集Y坐标字段	PARAM	t	\N
33384	tile_size	Create a m-row n-column grid within the geographic area of the track set to facilitate the mapping of track points with the grid	str	在轨迹集的地理面积大小范围内创建m行n列网格，便于轨迹点与网格进行映射	f	t	t	f	在轨迹集的地理面积大小范围内创建m行n列网格	PARAM	t	33383
33386	threshold	detect_result	float	轨迹点支持率小于阈值（threshold），将该点标记为异常点	f	t	t	t	轨迹点的支持率阈值	PARAM	t	33385
33387	output	detect_result	txt	输出测试轨迹的情况，包括异常点、异常点比例、轨迹异常得分情况等	f	t	t	f	异常轨迹信息	OUTPUT_DATA	t	\N
33391	input	cluster_data	csv	待分析的空间点数据,以csv的形式保存,需要表头, 且至少包含x坐标和y坐标两列	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
33396	y_field	y_field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	f	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	33395
33399	k	K-neighborhood  parameter	int	K-neighborhood parameter	f	t	t	f	k邻近距离参数， 整型，大于0	PARAM	t	33398
33401	lof_threshold	local density threshold	float	局部密度阈值，浮点型，大于0	f	t	t	f	局部密度阈值	PARAM	t	33400
33402	output	abnormal_result	json	异常结果文件，保存为json格式，key分别为lof和is_noise，其中lof表示异常数值，is_noise表示是否为异常，is_noise为true即为异常，key中值与源数据的顺序一一对应	f	t	t	f	异常结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33403	data_path	spatial_point_data	shp	shp格式的点数据集文件	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
33405	buffer_distance	buffer_distance	float	主点的缓冲距离，默认为150	f	t	t	f	缓冲距离	PARAM	t	33404
33407	alpha	alpha param	float	alpha形状算法中的alpha参数，默认为0.01	f	t	t	f	alpha参数	PARAM	t	33406
33409	beta	β param	float	β参数，用于确定Delaunay三角形网络中的长边阈值，默认为3	f	t	t	f	β参数	PARAM	t	33408
33411	p	Significance level threshold	float	用于确定点是否为异常值的显著性水平阈值，默认为0.05	f	t	t	f	显著性水平阈值	PARAM	t	33410
33414	output	detection_result	csv	带有显著性水平p值的异常探测结果保存为csv文件。字段noise表示异常结果，正常的为1，异常的为0	f	t	t	f	异常探测结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33416	shp_input	point_data	shapefile	shp文件路径，待检测的的空间点数据,以shapefile的形式保存,属性表中必须包含以下几列: u、v、y；含义分别是：经度、维度、	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
33418	alpha	trang length param	float	三角网最长边长约束参数	f	t	t	f	三角网最长边长约束参数	PARAM	t	33417
33419	attr_input	input points‘ non-spatial attribute	str	csv文件路径，非空间属性表，包含点的非空间属性列名attr1，attr2，attr3...	f	t	t	f	点非空间属性表	INPUT_DATA	t	\N
33420	output	detection_result	shapefile	输出结果为shp文件，带有标签的异常探测结果。新增列名默认为Is_Anomaly,1则为异常点	f	t	t	f	异常探测结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33422	input	cluster_data	txt	待聚类的空间点数据,csv格式,需要表头，例如:x、y、attr	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
33424	x_field	x_field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	f	t	f	X坐标字段	PARAM	t	33423
33427	y_field	y_field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	f	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	33426
33429	value_field	value_field	str	专题属性列在输入文件中的列名	f	f	t	f	专题属性字段	PARAM	t	\N
33431	output	anomaly_detect_result	json	带有簇标签和簇异常标签的聚类结果，格式为json。簇标签默认为label,若原数据中已有该列,则添加从序号1编号,如label1、label2...。聚类标签为1,2....。异常标签默认为anomalypattern,1为空间异常簇,2为专题属性异常簇,3为正常簇	f	t	t	f	异常结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33433	input	cluster_data	csv	待聚类的空间点数据,以csv的形式保存,包含点ID、X坐标、Y坐标,需要表头	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
33435	x_field	x_field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	f	t	f	X坐标字段	PARAM	t	33434
33438	y_field	y_field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	f	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	33437
33441	input	input_data	shp	待挖掘的地理时空对象数据集,以shp的形式保存	f	t	t	f	输入文件路径	INPUT_DATA	t	\N
33443	outputtxt	output_data	txt	挖掘级联时空规则结果的文本文件路径	f	t	t	f	输出文本文件路径	OUTPUT_DATA	t	\N
33445	Cascade_participation_Index	Cascade_participation_Index	float	级联参与指数阈值，用于控制级联模式的挖掘	f	t	t	f	级联参与指数阈值	PARAM	t	33444
33447	Time_radius	Time_radius	int	时间半径，单位为秒	f	t	t	f	时间半径	PARAM	t	33446
33449	Space_radius	Space_radius	int	空间半径，单位为米	f	t	t	f	空间半径	PARAM	t	33448
33450	input	event_sequence_data	csv	输入的事件序列数据，以csv的形式保存，每一行代表一个事件序列，每一列代表一个不同的时间序列。事件由不同的字母（如A、B、C等）和数字组成。	f	t	t	f	事件序列数据	INPUT_DATA	t	\N
33452	width	sliding_window_width	int	用于计算局部密度的滑动窗口宽度。它是在后续事件的邻域中考虑的前置事件的数量。整型数值，大于0。	f	t	t	f	滑动窗口宽度	PARAM	t	33451
33454	min_density_ratio	min_density_ratio	float	最小密度比阈值。只有密度比大于此阈值的规则才被认为是显著的。float类型数值，大于0。	f	t	t	f	最小密度比阈值	PARAM	t	33453
33455	outputpath	output_result_path	csv	输出CSV文件的保存路径。该文件包含发现的顺序关联规则。	f	t	t	f	输出结果路径	OUTPUT_DATA	t	\N
33456	input	structured transaction data	csv	待分析的结构化事务数据，数据格式为csv	f	t	t	f	结构化事务数据	INPUT_DATA	t	\N
33458	minsupport	minimum support	float	最小支持度阈值	f	t	t	f	最小支持度	PARAM	t	33457
33460	minconfidence	minimum confidence	float	最小置信度阈值	f	t	t	f	最小置信度	PARAM	t	33459
33461	output	analyze result	txt	数据项的频繁项集与关联规则，数据格式为txt	f	t	t	f	分析结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33462	targetinput	target input data	csv	目标二维点数据文件，支持csv格式	f	t	t	f	目标二维点数据	INPUT_DATA	t	\N
33463	targetinputxfield	target x field	str	目标点数据文件的x列名称	f	t	t	f	目标点数据文件的x列	PARAM	t	\N
33465	targetinputyfield	target y field	str	目标点数据文件的y列名称	f	t	t	f	目标点数据文件的y列	PARAM	t	\N
33467	referenceinput	reference input data	csv	参考二维点数据文件，支持csv格式	f	t	t	f	参考二维点数据	INPUT_DATA	t	\N
33468	referenceinputxfield	reference x field	str	参考点数据文件的x列名称	f	t	t	f	参考点数据文件的x列	PARAM	t	\N
33470	referenceinputyfield	reference y field	str	参考点数据文件的y列名称	f	t	t	f	参考点数据文件的y列	PARAM	t	\N
33473	knum	The parameter k, which represents different spatial scales	int	参数k，表示不同的空间尺度，int类型，大于0，默认值为5	f	t	t	f	参数k	PARAM	t	33472
33474	output	The co-location patterns mined at different scales	json	不同尺度下挖掘到的同位模式结果	f	t	t	f	不同尺度下挖掘到的同位模式结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33475	input	spatial temporal data	csv	待操作的的时空点数据,以csv的形式保存，需要包含字段x,y,t,value，分别表示时空坐标与点的类别	f	t	t	f	时空点数据	INPUT_DATA	t	\N
33828	slp	slope	tif	坡度栅格	f	t	t	t	坡度	INPUT_DATA	t	\N
33477	spatial_thresold	Determine the adjacent spatial distance threshold	float	判定相邻的空间距离阈值，float类型，单位为米，默认值为200	f	t	t	f	空间距离阈值	PARAM	t	33476
33479	time_thresold	Determine the adjacent temporal distance threshold	float	判定相邻的时间距离阈值，float类型，单位为秒，默认值为1	f	t	t	f	时间阈值	PARAM	t	33478
33481	n_sets	number of simulated datasets	int	模拟数据集数目，int类型，默认值为10	f	t	t	f	模拟数据集数目	PARAM	t	33480
33482	output	spatiotemporal co-occurrence patterns result	csv	挖掘结果csv的存储路径，结果将所有可能构成的同位规则与p值存在CSV文件中	f	t	t	f	时空同位模式挖掘结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33483	data_path_1	data_file1	csv	待处理的数据以CSV格式存储，每行代表一个事件，每列代表一个时间点，无列名。	f	f	t	f	事件数据文件1	INPUT_DATA	t	\N
33484	data_path_2	data_file2	csv	待处理的数据以CSV格式存储，每行代表一个事件，每列代表一个时间点，无列名。	f	f	t	f	事件数据文件2	INPUT_DATA	t	\N
33485	sub_events_path	sub_events_file	csv	处理维度为（1，m）的CSV数据，每列代表一个时间节点，存储该事件节点上发生的事件，如果某个时间节点上没有发生任何事件，则用0填充。	f	f	t	f	子事件数据文件	INPUT_DATA	t	\N
33487	k	calculate near point num k	int	SNN 聚类中要计算的最近邻点数，默认为20	f	f	t	f	计算的最近邻点数	PARAM	t	33486
33489	eps	neighborhood radius	int	在SNN群集中连接两个点所需的最小共享点数，默认为4	f	f	t	f	邻域半径	PARAM	t	33488
33491	min_pts	minimum number of near points	int	将点视为SNN聚类中的核心点所需的最小连接点数，默认为3	f	f	t	f	最小邻近点数	PARAM	t	33490
33493	n_cluster	number of cluster center	int	SNN聚类中的聚类数，默认为5	f	f	t	f	聚类中心数目	PARAM	t	33492
33495	window_size	window size	int	事件影响的时间限制，默认为12	f	f	t	f	窗口大小	PARAM	t	33494
33497	min_sup	minimum number of occurrence	int	频繁事件的最小发生次数，默认为3	f	f	t	f	最小发生次数	PARAM	t	33496
33499	conf_threshold	minimum confidence	float	输出关联规则的最小置信度，默认为0.6	f	f	t	f	最小置信度	PARAM	t	33498
33500	rule_filtering	event limitation	str	输出关联规则的前置事件限制，为'ELNINO'或'LANINA'两者之一或之二, 输入两个参数时，使用英文逗号分割，如ELNINO, LANINA	f	f	t	f	事件限制	PARAM	t	\N
33501	output	teleconnection mining result	json	带有Episode,Frequency,Confidence的遥相关挖掘结果。	f	t	t	f	时空遥相关挖掘结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33504	input	analysis_data	csv	待分析空间点数据，csv格式	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
33506	x_field	x_field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	f	t	f	X坐标字段	PARAM	t	33505
33509	y_field	y_field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	f	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	33508
33511	output	analysis_result	json	计算过程中得到的平均最近邻距离、预期平均距离、最近邻指数、z得分，保存为json格式	f	t	t	f	分析结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33512	input	analysis_data	csv	待输入的空间专题属性数据，数据格式为csv文件	f	t	t	f	空间专题属性	INPUT_DATA	t	\N
33513	field	field	str	专题属性字段名	f	t	t	f	专题属性字段	PARAM	t	\N
33515	boxsnum	boxnum	int	频率统计的区间组数,大于等于2	f	f	t	f	分组数	PARAM	t	33514
33603	od_index	od_index	str	待估流文件列索引字符串	t	t	t	t	参数	PARAM	t	\N
38251	np	number of process	int	mpi计算核数	f	t	t	t	进程数	PARAM	f	38250
33516	output	analysis result	json	计算过程中得到的均值，方差，偏度，峰度，区间频率，区间等统计特征信息，结果保存为json文件	f	t	t	f	分析结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33518	input	spatial point data	shp	要计算密度的待输入的空间点数据，数据格式为shp	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
33519	population	population field	str	表示每个特征的总体值的字段	f	f	t	f	权重字段	PARAM	t	\N
33522	cellsize	cell size	float	输出栅格数据集的像元大小。默认值为输出空间参考中输出范围的宽度或高度的最小值除以250。	f	f	t	f	像元大小	PARAM	t	33521
33524	searchradius	search radius	float	计算密度的搜索半径，在其范围内计算密度的搜索半径，单位取决于输入数据的单位。默认值为输出空间参考中输出范围的宽度或高度的最小值除以 30。	f	f	t	f	搜索半径	PARAM	t	33523
33525	output	kernel analysis result	tif	核密度分析结果数据，数据格式为tif	f	t	t	f	分析结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33533	input	spatial point data	txt	待聚类的空间点数据,以txt的形式保存,需要表头,表头中至少包含x坐标和y坐标两列	f	t	t	f	空间点数据	INPUT_DATA	t	\N
33535	x_field	x_field	str	X坐标列在输入文件中的列名	f	f	t	f	X坐标字段	PARAM	t	33534
33538	y_field	y_field	str	Y坐标列在输入文件中的列名	f	f	t	f	Y坐标字段	PARAM	t	33537
33541	begindist	beginning distance	float	分析半径范围的最小值,即分析半径的起始距离,float类型,大于0	f	t	t	f	分析半径初始距离	PARAM	t	33540
33543	distbandnum	number of distance bands	int	分析半径距离的增长次数，int类型，范围为[2,50]	f	t	t	f	分析半径距离增长次数	PARAM	t	33542
33545	distincrement	distance increment	float	分析半径距离每次增长的增量，float类型，大于0	f	t	t	f	分析半径距离增量	PARAM	t	33544
33546	output	ripleyk_result	csv	在不同分析点数据在不同半径范围内的K指数值，包括r,rk,rkl三列结果，分别表示半径、K预期值和K观测值，以csv的形式保存	f	t	t	f	分析结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33548	f	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
33549	d	dependent variable	str	进行地理加权主成分分析的因变量	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
33550	i	independent variable	str	进行地理加权主成分分析的所有自变量	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
33552	k	kernel function	enum	用于加权的距离衰减核函数	f	f	t	t	核函数	PARAM	t	33551
33554	t	bandwidth type	bool	是否采用自适应带宽(即最近邻居数量),若为false则采用实际距离	f	f	t	t	带宽类型	PARAM	t	33553
33556	s	bandwidth optimization	bool	是否采用自动优选带宽	f	f	t	t	带宽优选	PARAM	t	33555
33557	b	bandwidth size	float	带宽大小,当带宽类型为True代表最近邻居数量,带宽为false时代表空间距离	f	f	t	t	带宽大小	PARAM	t	\N
33560	c	components want to keep	int	保留的主成分个数	f	f	t	t	保留的主成分	PARAM	t	33559
33829	sca	flow_accumulation	tif	汇流累积量栅格	f	t	t	t	汇流累积量	INPUT_DATA	t	\N
33561	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同,属性表包括:各个自变量和因变量的真实值,各个自变量和因变量在每个保留的主成分的局部载荷值	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33562	h	model diagnostic information	txt	诊断信息输出:计算时间，保留的主成分个数、计算的数据量，所有主成分的标准差、累积贡献率等，每个变量在每个主成分对应的载荷等	f	t	t	t	模型诊断信息	OUTPUT_DATA	t	\N
33565	input	dimensionality reduction data	csv	无表头的待降维数据，数据类型为csv	f	t	t	f	输入数据	INPUT_DATA	t	\N
33567	components	number of principal components	str	PCA算法中所要保留的主成分个数。默认为None，所有成分被保留；components='mle'，将自动选取特征个数n，使得满足所要求的方差百分比；components=int，将把原始数据降到一个维度。	f	f	t	f	保留的特征数	PARAM	t	33566
33569	whiten	whiten	bool	是否白化，即使得每个特征具有相同的方差	f	f	t	f	白化	PARAM	t	33568
33657	m	method of sac	enum	全局空间自相关计算方法	f	t	t	t	计算方法	PARAM	t	33656
33659	a	adjacency matrix type	enum	邻接矩阵类型	f	f	t	t	邻接矩阵	PARAM	t	33658
33661	w	weight style	enum	邻接矩阵权重类型	f	f	t	t	权重类型	PARAM	t	33660
33571	svd_solver	svd solver	enum	如果设为’auto’，则自动选择求解方法。当输入数据大于500*500且提取的主成分小于80%，则使用更有效率的’randomized’方法，否则将使用精确的SVD方法，即’full’。如果设为’full’，则使用scipy.linalg.svd来计算SVD分解。如果设为’arpack’，则使用scipy.sparse.linalg.svds计算SVD分解。这种方法严格要求 0 < n_components < min(样本数，特征数)。如果设为’randomized’，则使用Halko等人提出的随机SVD方法。	f	f	t	f	奇异值分解SVD的方法	PARAM	t	33570
33572	output	dimensionality reduction result	csv	主成分分析降维结果，保存结果为csv	f	t	t	f	降维结果	OUTPUT_DATA	t	\N
33577	perplexity	perplexity	float	点的松散程度	f	t	t	t	困惑度	PARAM	f	33576
33579	n_components	n_components	int	输出后的维度	f	t	t	t	维度	PARAM	t	33578
33581	learning_rate	learning_rate	float	决定目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值	f	f	t	t	学习率	PARAM	t	33580
33583	n_iter	n_iter	int	优化的最大迭代次数	f	f	t	t	迭代次数	PARAM	f	33582
33585	n_jobs	n_jobs	int	用来设定CPU核心运行个数	f	f	t	t	cpu设定	PARAM	f	33584
33586	output	output	str	降维后的空间点数据	f	t	t	t	输出	OUTPUT_DATA	t	\N
33592	 	\N	str	算法的名称或者是一个特定的操作指令	t	f	t	t	算法名称	PARAM	f	33591
33593	od	od_flow	csv	记录流空间位置和属性的文件	t	t	t	t	流数据文件	INPUT_DATA	t	\N
33594	od_gearyc	od_gearyc	str	算法的结果将会保存在这个输出数据文件的路径	t	t	t	t	输出数据文件	OUTPUT_DATA	t	\N
33595	od_index	od_index	str	流文件中的列索引. 依次输入流的起点经纬度、终点经纬度和属性对应的列索引（从0开始起计）, 采用","分割。	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
33598	 	\N	str	算法的名称或者是一个特定的操作指令	t	f	t	t	算法名称	PARAM	f	33597
33599	od	od_flow	csv	记录待估流的文件	t	t	t	t	输入数据文件	INPUT_DATA	t	\N
33600	od_pred	od_prediction	str	记录输出结果存储路径	t	t	t	t	输出数据文件	OUTPUT_DATA	t	\N
33601	pop	district_population	csv	包含了所需要的区域人口输入数据文件的路径	t	t	t	t	输入区域人口文件	INPUT_DATA	t	\N
33602	g	gravity_parameter	str	引力模型系数	t	t	t	t	参数	PARAM	t	\N
33607	 	\N	str	算法的名称或者是一个特定的操作指令	t	f	t	t	算法名称	PARAM	f	33606
33608	locations	locations	csv	记录地点几何形状的多边形文件	t	t	t	t	地点多边形文件	INPUT_DATA	t	\N
33609	od	od_flow	csv	记录流数据的文件	t	t	t	t	OD流文件	INPUT_DATA	t	\N
33610	loc_i	location_I_index	str	地点I指数的文件输出路	t	t	t	t	地点I指数文件	OUTPUT_DATA	t	\N
33611	loc_index	location_index	str	地点多边形文件中的列索引. 依次输入地点多边形ID、地点多边形几何wkt对应的列索引（从0开始起计）, 采用","分割。	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
33612	od_index	od_index	str	OD流文件中的列索引. 依次输入流ID、O点经度、O点纬度、D点经度、D点纬度对应的列索引（从0开始起计）, 采用","分割	t	t	t	t	索引	PARAM	t	\N
33614	f	input data	csv	地理探测器计算的输入表格数据	f	t	t	t	数据文件	INPUT_DATA	t	\N
33615	d	dependent variable	str	地理探测器计算选取的因变量（数值量）	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
33617	i	independent variable(s)	str	地理探测器计算选取的自变量（擅长自变量为类型量，如果自变量为数值量，则需要进行离散化处理）	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
33619	r	result path	str	地理探测器计算结果的输出路径	f	f	t	t	输出路径	OUTPUT_DATA	t	\N
33621	f	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
33622	i	independent variable	str	建立地理加权回归模型时选取的自变量	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
33624	k	kernel function	enum	用于空间加权的距离衰减核函数	f	f	t	t	核函数	PARAM	t	33623
33626	t	bandwidth type	bool	是否采用自适应带宽(即最近邻居数量),若为false则采用空间距离	f	f	t	t	带宽类型	PARAM	t	33625
33627	b	bandwidth size	float	带宽大小,当带宽类型为True代表最近邻居数量,带宽为false时代表空间距离	f	t	t	t	带宽大小	PARAM	t	\N
33628	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同,属性表包括:各个自变量局部加权平均数和偏度	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33643	f	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
33644	i	independent variable	str	建立地理加权回归模型时选取的自变量	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
33646	k	kernel function	enum	用于空间加权的距离衰减核函数	f	f	t	t	核函数	PARAM	t	33645
33648	t	bandwidth type	bool	是否采用自适应带宽(即最近邻居数量),若为false则采用空间距离	f	f	t	t	带宽类型	PARAM	t	33647
33649	b	bandwidth size	float	带宽大小,当带宽类型为True代表最近邻居数量,带宽为false时代表空间距离	f	t	t	t	带宽大小	PARAM	t	\N
33830	twi	topographic_wetness_index	tif	地形湿度指数栅格	f	t	t	t	地形湿度指数	OUTPUT_DATA	t	\N
33834	r	Viewshed mode	str	使用哪个whitebox工具	f	f	t	t	分析算法	PARAM	f	33833
33650	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同,属性表包括:自变量的局部标准差，方差，两两自变量对应的协方差矩阵值	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33654	f	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
33655	v	variable to calculate	str	求全局空间自相关选取的因变量	f	t	t	t	变量	PARAM	t	\N
33662	r	result of diagnostic information	txt	诊断信息，包括自相关指数，p值等	f	t	t	t	结果诊断信息	OUTPUT_DATA	t	\N
33663	p	pdf result figures	pdf	画图输出pdf，包括邻接矩阵图和莫兰散点图	f	t	t	t	画图输出	OUTPUT_DATA	t	\N
33666	f	vector space data	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
33667	v	variable to calculate	str	求局部空间自相关选取的因变量	f	t	t	t	变量	PARAM	t	\N
33669	m	method of sac	enum	局部空间自相关计算方法	f	t	t	t	计算方法	PARAM	t	33668
33671	a	adjacency matrix type	enum	邻接矩阵类型	f	f	t	t	邻接矩阵	PARAM	t	33670
33673	w	weight style	enum	邻接矩阵权重类型	f	f	t	t	权重类型	PARAM	t	33672
33674	r	result spatial data	shp	结果数据有局部的自相关指数值	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33677	i	input.data	csv	计算时序自相关系数和偏自相关系数的输入时序数据	f	t	t	t	输入数据	INPUT_DATA	t	\N
33678	l	maximum lag to calculate the acf/pacf	int	计算ACF和PACF的最大滞后次数。默认值为10*log10(N/m)，其中N是观察数, m是系列数	f	f	t	t	最大滞后次数	PARAM	t	\N
33679	r	result.path	str	ACF和PACF计算结果的输出路径	f	t	t	t	输出路径	OUTPUT_DATA	t	\N
33690	r	operation mode	str	对输入数据进行计算的方式	f	f	t	t	计算方式	PARAM	f	33689
33691	i	filled_dem	tif	输入已填洼 DEM 文件	f	t	t	t	输入数据	INPUT_DATA	t	\N
33692	o	D8_flow_accumulation	tif	输出栅格文件。	f	t	t	t	输出数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33694	out_type	out_type	enum	输出类型，默认为cells	f	f	t	f	输出类型	PARAM	t	33693
33695	clip	clip	bool	要求剪切显示最大1%	f	f	t	f	剪切	PARAM	t	\N
33699	np	number of process	int	mpi计算核数	f	t	t	t	进程数	PARAM	f	33698
33701	 	name of flow direction algorithm in Taudem	str	流向算法名称	f	t	t	t	D8单流向算法	PARAM	f	33700
33702	fel	filled_dem	tif	已填洼的DEM栅格	f	t	t	t	数字高程模型	INPUT_DATA	t	\N
33703	p	flow_direction	tif	D8单流向栅格结果	f	t	t	t	D8单流向栅格	OUTPUT_DATA	t	\N
33750	r	Geomorphometric Analysis	str	根据输入单位汇水面积 sca 和坡度 slope 计算水流强度指数	f	f	t	t	地貌分析	PARAM	f	33749
33751	sca	flow_accumulation	tif	输入单位汇水面积 sca 文件	f	t	t	f	输入单位汇水面积 sca 文件	INPUT_DATA	t	\N
33752	slope	slope	tif	输入坡度 slope(degrees) 文件	f	t	t	f	输入坡度 slope 文件	INPUT_DATA	t	\N
33753	o	stream_power_index	tif	输出栅格文件	f	t	t	t	输出栅格文件	OUTPUT_DATA	t	\N
33755	exponent	SCA exponent value	float	用户定义的指数项，控制集水区面积和流量之间的关系	f	f	t	f	集水区指数	PARAM	t	33754
33764	 	name of tools in sagagis	str	工具包名称	f	t	t	t	工具包	PARAM	f	33763
33766	 	Model No in sagagis	int	模型序号	f	t	t	t	模型序号	PARAM	f	33765
33768	METHOD	Method	enum	0 means Aspect;1 means Gradient	f	t	t	t	计算方式	PARAM	t	33767
33770	NEIGHBOURS	Method	enum	0 means 2 x 2; 1 means3 x 3	f	t	t	t	邻域窗口大小	PARAM	t	33769
33771	ELEVATION	filled_dem	tif	DEM栅格数据	f	t	t	t	数字高程模型	INPUT_DATA	t	\N
33772	RESULT	convergence_index	tif	汇聚指数	f	t	t	t	地形结构指数	OUTPUT_DATA	t	\N
33779	 	name of slope algorithm in Taudem	str	最大下坡坡度	f	t	t	t	坡度算法	PARAM	f	33778
33781	plan	plan_curvature	tif	平面曲率栅格结果	f	t	t	t	平面曲率栅格	OUTPUT_DATA	t	\N
33784	r	Geomorphometric Analysis	str	根据输入 DEM 计算切向曲率栅格	f	f	t	t	地貌分析	PARAM	f	33783
33785	i	filled_dem	tif	输入栅格 DEM 文件	f	t	t	t	输入栅格 DEM 文件	INPUT_DATA	t	\N
33786	o	profile_curvature	tif	输出栅格文件	f	t	t	t	输出栅格文件	OUTPUT_DATA	t	\N
33788	log	Log-transform the output	bool	使用对数刻度显示输出值	f	f	t	f	对数转换输出	PARAM	t	33787
33789	zfactor	Z Conversion Factor	float	可选乘法器，用于垂直和水平单位不相同时	f	f	t	f	Z 转换因子	PARAM	t	\N
33792	r	Geomorphometric Analysis	str	根据输入 DEM 计算切向曲率栅格	f	f	t	t	地貌分析	PARAM	f	33791
33793	i	Input DEM File	geotiff	输入栅格 DEM 文件	f	t	t	t	输入栅格 DEM 文件	INPUT_DATA	t	\N
33794	o	Output raster file	geotiff	输出栅格文件	f	t	t	t	输出栅格文件	OUTPUT_DATA	t	\N
33796	log	Log-transform the output	bool	使用对数刻度显示输出值	f	f	t	f	对数转换输出	PARAM	t	33795
33797	zfactor	Z Conversion Factor	float	可选乘法器，用于垂直和水平单位不相同时	f	f	t	f	Z 转换因子	PARAM	t	\N
33800	tool	name of tool	str	gdal工具名称	t	t	t	t	dem工具	PARAM	f	33799
33802	mode	name of roughness algorithm in gdal	str	地形起伏算法名称，使用gdal工具	t	t	t	t	地形起伏算法	PARAM	f	33801
33803	input	dem	tif	dem数据	t	t	t	t	数字高程模型	INPUT_DATA	t	\N
33804	output	roughness_gdal	tif	地形起伏度计算结果	t	t	t	t	地形起伏栅格	OUTPUT_DATA	t	\N
33808	np	number of process	int	mpi计算核数	f	t	t	t	进程数	PARAM	f	33807
33810	 	name of slope algorithm in Taudem	str	最大下坡坡度	f	t	t	t	坡度算法	PARAM	f	33809
33811	fel	filled_dem	tif	已填洼DEM，filledDEM	f	t	t	t	已填洼数字高程模型	INPUT_DATA	t	\N
33812	sd8	slope	tif	坡度栅格结果	f	t	t	t	坡度栅格	OUTPUT_DATA	t	\N
33815	r	operation mode	str	对输入数据进行计算的方式	f	f	t	t	计算方式	PARAM	f	33814
33816	i	DEM data	geotiff	输入栅格 DEM 文件	f	t	t	t	输入数据	INPUT_DATA	t	\N
33818	zfactor	zfactor	float	可选乘法器，默认为1，垂直和水平单位不相同时可选择	f	t	t	f	z因子	PARAM	t	33817
33820	units	units	enum	输出栅格的单位;选项包括degrees, radians, percent	f	f	t	f	单位	PARAM	t	33819
33821	o	output data	geotiff	输出栅格文件。	f	t	t	t	输出数据	OUTPUT_DATA	t	\N
33825	np	number of process	int	mpi计算核数	f	t	t	t	进程数	PARAM	f	33824
33827	 	name of topographic wetness index algorithm in Taudem	str	地形湿度指数算法名称	f	t	t	t	地形湿度指数算法	PARAM	f	33826
33835	DEM	Input raster DEM file	geotiff	DEM数据	f	t	t	f	DEM	INPUT_DATA	t	\N
33836	stations	Input viewing station vector file	shp	要分析的站点矢量位置	f	t	t	f	站点矢量	INPUT_DATA	t	\N
33838	height	Viewing station height, in z units	float	根据该高度和站点位置计算视域	f	t	t	f	高度	PARAM	t	33837
33839	output	Output raster file	geotiff	输出的栅格数据	f	t	t	f	输出栅格	OUTPUT_DATA	t	\N
33844	r	VisibilityIndex mode	str	使用哪个whitebox工具	f	f	t	t	分析算法	PARAM	f	33843
33845	DEM	Input raster DEM file	geotiff	DEM数据	f	t	t	f	DEM	INPUT_DATA	t	\N
33847	height	Viewing station height, in z units	float	根据该高度计算可视性指数	f	t	t	f	高度	PARAM	t	33846
33849	res_factor	The resolution factor determines the density of measured viewsheds	float	分辨率系数决定了测量视域的密度	f	t	t	f	分辨率系数	PARAM	t	33848
33850	output	Output raster file	geotiff	输出的栅格数据	f	t	t	f	输出栅格	OUTPUT_DATA	t	\N
34630	f	point csv data	csv	带有坐标的点数据csv	f	t	t	t	点数据	INPUT_DATA	t	\N
34631	a	longitude or x	str	经度或x坐标	f	t	t	t	经度或x坐标	PARAM	t	\N
34632	b	latitude or y	str	纬度或y坐标	f	t	t	t	纬度或y坐标	PARAM	t	\N
34633	c	coordinate reference system	str	坐标系	f	f	t	t	坐标系	PARAM	t	\N
34634	r	csv2shp-neardist	shp	转换后的结果矢量数据shp	f	t	t	t	结果矢量	OUTPUT_DATA	t	\N
34637	d	neardist vector space data	shp	用来计算的矢量数据	f	t	t	t	输入矢量数据	INPUT_DATA	t	\N
34638	t	csv2shp-neardist	shp	目标的矢量数据	f	t	t	t	目标矢量数据	INPUT_DATA	t	\N
34639	i	id property	str	输出时在输入数据中保留的变量属性	f	f	t	t	保留的id变量	PARAM	t	\N
34640	o	neardist-join	csv	输出的计算结果csv	f	t	t	t	结果数据	OUTPUT_DATA	t	\N
34642	d	join vector space data	shp	用来计算的矢量数据	f	t	t	t	输入矢量数据	INPUT_DATA	t	\N
34643	t	neardist-join	csv	连接的目标数据	f	t	t	t	目标数据	INPUT_DATA	t	\N
34644	i	left join property	str	输入数据中用来连接的字段	f	t	t	t	连接字段	PARAM	t	\N
34645	j	join property	str	目标数据中连接参考对应的字段	f	t	t	t	对应字段	PARAM	t	\N
34646	o	join-varselect	shp	输出连接结果矢量shp	f	t	t	t	结果数据	OUTPUT_DATA	t	\N
34648	f	join-varselect	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
34649	d	dependent variable	str	建立地理加权回归模型时选取的因变量	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
34650	i	independent variable for variable selection	str	需要进行优选的自变量	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
34652	k	kernel function	enum	核函数,根据核函数的距离衰减可以计算权重。枚举类型,核函数可选:gaussian,exponential,bisquare,tricube,boxcar	f	f	t	t	核函数	PARAM	t	34651
34654	a	bandwidth optimization method	enum	带宽优选指标,可选CV,AIC两种方法	f	f	t	t	带宽优选指标	PARAM	t	34653
34655	r	result of selection procession	pdf	输出变量优选的过程图像pdf	f	t	t	t	结果图像	OUTPUT_DATA	t	\N
34656	o	varselect-regr	txt	输出变量优选的顺序,txt格式,可以用于后续地理加权回归的自变量输入	f	t	t	t	顺序结果	OUTPUT_DATA	t	\N
34662	f	join-varselect	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
34663	d	dependent variable	str	建立地理加权回归模型时选取的因变量	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
34664	i	varselect-regr	txt	建立地理加权回归模型时选取的自变量	f	t	t	t	txt变量顺序	INPUT_DATA	t	\N
34666	n	保留变量个数	int	建立地理加权回归模型时保留变量个数	f	f	t	t	保留变量个数	PARAM	t	34665
34668	k	kernel function	enum	用于空间加权的距离衰减核函数	f	f	t	t	核函数	PARAM	t	34667
34670	t	bandwidth type	bool	是否采用自适应带宽(即最近邻居数量),若为false则采用空间距离	f	f	t	t	带宽类型	PARAM	t	34669
34672	s	bandwidth optimization	bool	是否采用自动优选带宽	f	f	t	t	带宽优选	PARAM	t	34671
34674	a	bandwidth optimization method	enum	可选CV,AIC两种方法,当带宽优选为True时生效	f	f	t	t	带宽优选方法	PARAM	t	34673
34676	b	bandwidth size	float	带宽大小,当带宽类型为True代表最近邻居数量,带宽为false时代表空间距离	f	f	t	t	带宽大小	PARAM	t	\N
34678	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同,属性表包括:各个自变量对应的回归系数,因变量真实值,因变量预测值,残差,局部R2值,各个自变量对应回归系数的t统计量的值及其p值	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
34679	h	model diagnostic information	txt	诊断信息输出:回归计算时间,回归方程,全局R2值, AIC值和AICC值, r统计量的值及其p值	f	t	t	t	模型诊断信息	OUTPUT_DATA	t	\N
34683	f	join-varselect	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
34684	d	dependent variable	str	建立多尺度地理加权回归模型时选取的因变量	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
34685	i	varselect-regr	txt	建立多尺度地理加权回归模型时选取的自变量	f	t	t	t	txt变量顺序	INPUT_DATA	t	\N
34687	n	保留变量个数	int	建立多尺度地理加权回归模型时保留变量个数	f	f	t	t	保留变量个数	PARAM	t	34686
34689	k	kernel function	enum	核函数,根据核函数的距离衰减可以计算权重。枚举类型,核函数可选:gaussian,exponential,bisquare,tricube,boxcar	f	f	t	t	核函数	PARAM	t	34688
34691	t	bandwidth type	bool	是否采用自适应带宽(即最近邻居数量),若为false则为固定带宽(计算实际距离),默认为true:采用自适应带宽	f	f	t	t	带宽类型	PARAM	t	34690
34693	a	bandwidth optimization method	enum	带宽优选方法,可选CV,AIC两种方法,当带宽优选为true时生效,默认为CV	f	f	t	t	带宽优选方法	PARAM	t	34692
34695	m	parallel method	enum	采用的并行策略,支持openmp,枚举类型,可选FALSE或omp,默认为FALSE	f	f	t	t	并行方法	PARAM	t	34694
34697	p	parallel arg number of cores	int	并行时应用的参数,比如线程数、核数	f	f	t	t	并行参数	PARAM	t	34696
34698	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。要素与源数据的要素相同,属性表包括:各个自变量对应的回归系数,因变量真实值,因变量预测值,残差,局部R2值,各个自变量对应回归系数的t统计量的值及其p值	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
34699	h	model diagnostic information	txt	诊断信息输出:回归计算时间,回归方程,全局R2值, AIC值和AICC值, r统计量的值及其p值	f	t	t	t	模型诊断信息	OUTPUT_DATA	t	\N
35150	t	bandwidth type	bool	是否采用自适应带宽(即最近邻居数量),若为false则采用空间距离	f	f	t	t	带宽类型	PARAM	t	35149
34862	train_data_folder	train_data_folder	folder	输入的是一个包含历史空气质量数据的文件夹。空气质量数据以csv文件的格式进行保存。每个文件包含某个时间段某地区所有气象站点的位置信息以及各类气象数据信息，这些信息包含在每个csv文件的列名中，如：station_id,AQI,PM2.5,PM2.5_24h,PM10,PM10_24h,SO2,SO2_24h,NO2,NO2_24h,O3,O3_24h,O3_8h,O3_8h_24h,CO,CO_24h,date,x,y,sp,t2m,tp,u10,v10。	f	t	t	f	历史空气质量数据文件夹	INPUT_DATA	t	\N
34864	variable	variable	str	选取空气质量数据集中自变量列名，使用英文逗号隔开，填写示例：u10,v10,t2m,sp,tp,AQI,PM10,NO2,CO,O3,SO2	f	t	t	f	空气质量自变量	PARAM	t	34863
34866	air_quality	air quatity index that needs to be predicted	str	需要预测的空气质量指标，如：PM2.5。	f	t	t	f	待预测的空气质量指标	PARAM	t	34865
34868	geo_coord	geo_coord	str	选取空气数据集中气象站点的地理坐标列名，使用英文逗号隔开，填写示例： x,y	f	t	t	f	气象站点地理坐标	PARAM	t	34867
34869	best_arg	best_arg	json	输出最优自变量和权重结果文件，保存的文件格式为json。	f	t	t	f	最优自变量和权重结果	OUTPUT_DATA	t	\N
34876	train_data_folder	train_data_folder	csv	输入的是一个包含历史空气质量数据的文件夹路径。空气质量数据以csv文件的格式进行保存。每个文件包含某个时间段某地区所有气象站点的位置信息以及各类气象数据信息，这些信息包含在每个csv文件的列名中，如：station_id,AQI,PM2.5,PM2.5_24h,PM10,PM10_24h,SO2,SO2_24h,NO2,NO2_24h,O3,O3_24h,O3_8h,O3_8h_24h,CO,CO_24h,date,x,y,sp,t2m,tp,u10,v10。。	f	t	t	f	历史空气质量数据文件夹	INPUT_DATA	t	\N
34877	best_arg	best_arg	json	最优自变量和权重结果文件，文件格式json。	f	t	t	f	最优自变量和权重结果	INPUT_DATA	t	\N
34879	variable	variable	str	选取数据集中自变量列名，填写示例：u10,v10,t2m,sp,tp,AQI,PM10,NO2,CO,O3,SO2	f	t	t	f	空气质量自变量	PARAM	t	34878
34881	air_quality	air quatity index that needs to be predicted	str	需要预测的空气质量指标，如：PM2.5。	f	t	t	f	待预测的空气质量指标	PARAM	t	34880
34883	geo_coord	geo_coord	str	选取空气数据集中气象站点的地理坐标列名，使用英文逗号隔开，填写示例： x,y	f	t	t	f	气象站点地理坐标	PARAM	t	34882
34885	X	number of rows for clustering	int	用于聚类的行数。	f	t	t	f	聚类分区的行数	PARAM	t	34884
34887	Y	number of columns for clustering	int	用于聚类的列数。	f	t	t	f	聚类分区的列数	PARAM	t	34886
34889	N_epoch	number of iterations for the GeoSOM algorithm	int	GeoSOM算法的迭代次数。	f	t	t	f	GeoSOM算法迭代次数	PARAM	t	34888
35336	tfm	temperature	tif	模型训练所需的温度样本，请至少选择一个栅格样本	f	f	t	t	温度栅格	INPUT_DATA	t	\N
39092	r	operation mode	str	对输入数据进行计算的方式	f	f	t	t	计算方式	PARAM	f	39091
34891	k	parameter to determine the size of the geographical neighborhood	int	用于确定地理邻域大小的参数，根据具体的地理坐标系进行填写。这个参数的意义是在多大的半径范围内进行搜索邻居，默认值为100。	f	t	t	f	地理邻域大小参数	PARAM	t	34890
35340	sr	n_estimators	float	驱动因素样本采样率,范围(0,1),建议默认值为0.5	f	t	t	t	采样率	PARAM	t	35339
34893	sigma	initial threshold to determine the size of the neighborhood	float	用于确定邻域大小的初始阈值，在训练初期，定义了与获胜节点（即最佳匹配单元）一起更新的节点范围。这个范围会随着训练的进行逐渐减小，默认值为1.5。	f	t	t	f	初始邻域大小阈值	PARAM	t	34892
34894	cluster_result	cluster_result	csv	输出聚类分区结果文件，文件中有一列cluster，里面的数值代表每个点所属的聚类分区。文件格式csv。	f	t	t	f	聚类分区结果	OUTPUT_DATA	t	\N
34895	iVariables	iVariables	json	输出各分区中的最优自变量和权重结果文件，文件格式json。	f	t	t	f	各分区中的最优自变量和权重结果	OUTPUT_DATA	t	\N
34902	iVariables	iVariables	json	各分区中的最优自变量和权重结果文件，文件格式json。	f	t	t	f	各分区中的最优自变量和权重结果	INPUT_DATA	t	\N
34904	air_quality	air quatity index that needs to be predicted	str	待预测的空气质量指标，例如pm2.5。	f	t	t	f	待预测的空气质量指标	PARAM	t	34903
34906	geo_coord	geo_coord	str	选取待预测空气数据集中气象站点的地理坐标列名，使用英文逗号隔开，填写示例： x,y	f	t	t	f	气象站点地理坐标	PARAM	t	34905
34907	cluster_result	cluster_result	csv	区域聚类结果文件，文件格式csv。	f	t	t	f	聚类分区结果文件	INPUT_DATA	t	\N
34908	pred_data_path	pred_data_path	csv	输入待预测的空气质量数据集的文件路径，文件中需包含x、y坐标列、相关的指标列。格式为csv格式。	f	t	t	f	待预测的空气质量数据集	INPUT_DATA	t	\N
34909	output_pred	output_pred	csv	输出空间质量预测结果的文件路径，格式为csv格式。	f	t	t	f	空气质量预测结果输出文件	OUTPUT_DATA	t	\N
34967	sfm	slope	tif	模型训练所需的坡度数据	f	t	t	t	坡度样本	INPUT_DATA	t	\N
34968	rfm	road	tif	模型训练所需的道路数据	f	t	t	t	道路样本	INPUT_DATA	t	\N
34969	wfm	water	tif	模型训练所需的水体数据	f	t	t	t	水体样本	INPUT_DATA	t	\N
34970	tfm	temperature	tif	模型训练所需的温度数据	f	t	t	t	温度样本	INPUT_DATA	t	\N
34971	tl	land development label	tif	模型训练所需的标签数据.	f	t	t	t	训练标签	INPUT_DATA	t	\N
34972	op	land development potential	csv	预测结果的输出路径	f	t	t	t	输出路径	OUTPUT_DATA	t	\N
34974	ne	n_estimators	int	森林中树木的数量,范围是[1,],默认值为100	f	t	t	t	树木数量	PARAM	t	34973
34976	c	criterion	enum	不纯度的计算方法	f	t	t	t	不纯度方法	PARAM	t	34975
34978	md	max depth	int	随机森林树的最大深度,范围为[1,],默认值为3	f	t	t	t	最大深度	PARAM	t	34977
34980	nj	n_jobs	int	为近邻点搜索运行的并行作业数,范围是[-2,],默认值为1	f	t	t	t	并行工作数	PARAM	f	34979
34982	mss	min samples split	int	拆分内部节点所需的最少样本数,范围是[1,],默认是2	f	t	t	t	拆分内节点最少样本数	PARAM	t	34981
34984	msl	min samples leaf	int	在叶节点处需要的最小样本数，范围是[1,]，默认值为2	f	t	t	t	叶节点最小样本数	PARAM	t	34983
34986	mwfl	min weight fraction leaf	float	一个叶节点上所需的(所有输入样本的)总权重的最小加权分数，范围是[0.0,0.5]，默认为0.0	f	t	t	t	最小加权分数	PARAM	t	34985
34988	v	verbose	int	在拟合和预测时控制输出日志的详细程度,范围[0,],默认值为0	f	t	t	t	详细程度	PARAM	t	34987
34990	ca	ccp_alpha	float	复杂度参数用于最小代价复杂度剪枝,范围[0.0,],默认值为0.0	f	t	t	t	复杂度参数	PARAM	t	34989
35145	f	join-varselect	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
35146	i	independent variable	str	建立地理加权回归模型时选取的自变量	f	t	t	t	自变量	PARAM	t	\N
35148	k	kernel function	enum	用于空间加权的距离衰减核函数	f	f	t	t	核函数	PARAM	t	35147
35152	b	bandwidth size	float	带宽大小,当带宽类型为True代表最近邻居数量,带宽为false时代表空间距离	f	t	t	t	带宽大小	PARAM	t	35151
35083	sfp	road shp	shp	输入为shp格式的矢量文件	f	t	t	t	输入文件	INPUT_DATA	t	\N
35084	width	picture width	int	距离分析后的影像宽度	f	t	t	t	图像宽度	PARAM	t	\N
35085	height	picture height	int	距离分析后的影像高度	f	t	t	t	图像高度	PARAM	t	\N
35086	op	road	tif	距离分析后输出tif格式的文件	f	t	t	t	输出文件	OUTPUT_DATA	t	\N
35091	sfp	water shp	shp	输入为shp格式的矢量文件	f	t	t	t	输入文件	INPUT_DATA	t	\N
35092	width	picture width	int	距离分析后的影像宽度	f	t	t	t	图像宽度	PARAM	t	\N
35093	height	picture height	int	距离分析后的影像高度	f	t	t	t	图像高度	PARAM	t	\N
35094	op	water	tif	距离分析后输出tif格式的文件	f	t	t	t	输出文件	OUTPUT_DATA	t	\N
35153	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。shp格式,属性表包括:自变量两两对应的局部皮尔逊相关系数和局部斯皮尔曼相关系数值	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
35230	 	name of rasterStreamGrid extraction by threshold	str	河网提取算法名称	f	t	t	t	河网提取算法	PARAM	f	35229
35231	ssa	flow_accumulation	tif	d8汇流累积量栅格	f	t	t	t	d8汇流累积量栅格	INPUT_DATA	t	\N
35232	src	stream_raster_grid	tif	提取的河网栅格	f	t	t	t	提取的河网栅格	OUTPUT_DATA	t	\N
35234	thresh	threshold	str	河网提取阈值	f	t	t	t	阈值	PARAM	t	35233
35329	tl	land development label	tif	模型训练所需的标签数据.	f	t	t	t	土地扩张标签	INPUT_DATA	t	\N
35330	asfm	aspect	tif	模型训练所需的坡向样本，请至少选择一个栅格样本	f	f	t	t	坡向栅格	INPUT_DATA	t	\N
35331	demfm	dem	tif	模型训练所需的DEM样本，请至少选择一个栅格样本	f	f	t	t	DEM栅格	INPUT_DATA	t	\N
35332	popufm	population	tif	模型训练所需的人口样本，请至少选择一个栅格样本	f	f	t	t	人口栅格	INPUT_DATA	t	\N
35333	railwayfm	railway	tif	模型训练所需的铁路样本，请至少选择一个栅格样本	f	f	t	t	铁路栅格	INPUT_DATA	t	\N
35334	sfm	slope	tif	模型训练所需的坡度样本，请至少选择一个栅格样本	f	f	t	t	坡度栅格	INPUT_DATA	t	\N
35335	rfm	road	tif	模型训练所需的道路样本，请至少选择一个栅格样本	f	f	t	t	道路栅格	INPUT_DATA	t	\N
38419	m	dist_method	str	距离计算方法，i.e. h、v、p、s	f	f	t	t	距离计算方法	PARAM	t	38418
35337	wfm	d8_distance_to_strm	tif	模型训练所需的河网样本，请至少选择一个栅格样本	f	f	t	t	河网栅格	INPUT_DATA	t	\N
35338	op	land development potential	csv	预测结果的输出路径	f	t	t	t	输出路径	OUTPUT_DATA	t	\N
35342	ne	n_estimators	int	森林中树木的数量,范围是[1,],默认值为100	f	t	t	t	树木数量	PARAM	t	35341
35344	c	criterion	enum	不纯度的计算方法	f	t	t	t	不纯度方法	PARAM	t	35343
35346	md	max depth	int	随机森林树的最大深度,范围为[1,],默认值为3	f	t	t	t	最大深度	PARAM	t	35345
35348	nj	n_jobs	int	为近邻点搜索运行的并行作业数,范围是[-2,],默认值为1	f	t	t	t	并行工作数	PARAM	f	35347
35350	mss	min samples split	int	拆分内部节点所需的最少样本数,范围是[1,],默认是2	f	t	t	t	拆分内节点最少样本数	PARAM	t	35349
35352	msl	min samples leaf	int	在叶节点处需要的最小样本数，范围是[1,]，默认值为2	f	t	t	t	叶节点最小样本数	PARAM	t	35351
35354	mwfl	min weight fraction leaf	float	一个叶节点上所需的(所有输入样本的)总权重的最小加权分数，范围是[0.0,0.5]，默认为0.0	f	t	t	t	最小加权分数	PARAM	t	35353
35356	v	verbose	int	在拟合和预测时控制输出日志的详细程度,范围[0,],默认值为0	f	t	t	t	详细程度	PARAM	t	35355
35358	ca	ccp_alpha	float	复杂度参数用于最小代价复杂度剪枝,范围[0.0,],默认值为0.0	f	t	t	t	复杂度参数	PARAM	t	35357
38258	r	operation mode	str	对输入数据进行计算的方式	f	f	t	t	计算方式	PARAM	f	38257
38259	i	dem	geotiff	输入栅格 DEM 文件	f	t	t	t	输入数据	INPUT_DATA	t	\N
38261	dist	distance	int	对单元格中填洼路径的最大搜索距离	f	t	t	f	距离	PARAM	t	38260
38263	max_cost	max_cost	float	可选的最大填洼成本（默认值为无穷大）	f	f	t	f	最大成本	PARAM	t	38262
38265	min_dist	min_distance	bool	是否最小化填洼距离	f	f	t	f	最小距离	PARAM	t	38264
38267	flat_increment	flat_increment	float	应用于平整区域的可选高程增量	f	f	t	f	平整区域增量	PARAM	t	38266
38269	fill	fill	bool	是否填充任何剩余的未填的洼地	f	f	t	f	填充	PARAM	t	38268
38270	o	filled_dem_data	geotiff	输出栅格文件。	f	t	t	t	输出数据	OUTPUT_DATA	t	\N
38273	r	operation mode	str	对输入数据进行计算的方式	f	f	t	t	计算方式	PARAM	f	38272
38274	i	dem	geotiff	输入栅格 DEM 文件	f	t	t	t	输入数据	INPUT_DATA	t	\N
38276	fix_flats	fix flats	bool	平面区域是否应用小梯度。	f	f	t	f	修整平面	PARAM	t	38275
38278	flat_increment	flat_increment	float	应用于平整区域的可选高程增量	f	f	t	f	平整区域增量	PARAM	t	38277
38280	max_depth	max_depth	float	可选最大凹陷深度填充。	f	f	t	f	最大深度	PARAM	t	38279
38281	o	filled_dem_data	geotiff	输出栅格文件。	f	t	t	t	输出数据	OUTPUT_DATA	t	\N
38253	 	name of pit remove algorithm in Taudem	str	填洼算法名称	f	t	t	t	填洼算法	PARAM	f	38252
38254	z	dem	tif	待填洼DEM	f	t	t	t	数字高程模型	INPUT_DATA	t	\N
38255	fel	filled_dem	tif	已填洼DEM	f	t	t	t	数字高程模型	OUTPUT_DATA	t	\N
38400	np	number of process	int	mpi计算核数	f	t	t	t	进程数	PARAM	f	38399
38402	 	name of flow contributing area algorithm in Taudem	str	汇流累积量算法名称	f	t	t	t	D8汇流累积量计算	PARAM	f	38401
38403	p	flow_direction	tif	D8单流向栅格结果	f	t	t	t	D8单流向栅格	INPUT_DATA	t	\N
38405	 	nc	str	参数	f	t	t	t	参数	PARAM	f	38404
38406	ad8	flow_accumulation	tif	d8汇流累积量栅格	f	t	t	t	d8汇流累积量栅格	OUTPUT_DATA	t	\N
38412	 	name of d8distdowntostream	str	至河流的距离计算的算法名称	f	t	t	t	至河流的距离计算	PARAM	f	38411
38413	fel	filled_dem	tif	已填洼DEM	f	t	t	t	数字高程模型	INPUT_DATA	t	\N
38414	p	flow_direction	tif	D8单流向栅格结果	f	t	t	t	D8单流向栅格	INPUT_DATA	t	\N
38415	src	stream_raster_grid	tif	提取的河网栅格	f	t	t	t	提取的河网栅格	INPUT_DATA	t	\N
38417	thresh	thresh	float	阈值	f	f	t	t	阈值	PARAM	t	38416
38420	dist	d8_distance_to_strm	tif	提取的河网栅格	f	t	t	t	至河网距离的栅格	OUTPUT_DATA	t	\N
38535	param	param	geojson	param	t	t	t	t	param	INPUT_DATA	t	\N
39070	i	area_data	shp	每个要素带有高程属性的矢量数据	f	t	t	t	输入矢量文件	INPUT_DATA	t	\N
39071	c	phenology_config	csv	物候配置文件	f	t	t	t	物候配置文件	INPUT_DATA	t	\N
39073	f	dem_field_name	str	高程属性数据的字段名称	f	f	t	t	高程字段名	PARAM	t	39072
39074	l	location	str	划分的区域信息，以字符串输入，其内容为配置文件的“location”列中的信息（即第一列），用于搜索物候数据。	f	t	t	t	区域信息	PARAM	t	\N
39075	o	area_with_phenology	shp	添加了物候信息的地块矢量	f	t	t	t	输出矢量文件	OUTPUT_DATA	t	\N
39077	i	area_with_phenology	shp	地块矢量文件,里面为添加了物候信息的地块矢量。	f	t	t	t	输入矢量文件	INPUT_DATA	t	\N
39078	c	crop_confid_config	csv	置信度配置文件	f	t	t	t	置信度配置文件	INPUT_DATA	t	\N
39079	d	crop_data	csv	作物占比文件	f	t	t	t	作物占比文件	INPUT_DATA	t	\N
39081	r	region	str	行政区域名称	f	t	t	t	行政区域名称	PARAM	t	39080
39082	o	area_with_crop_confid	shp	添加了作物置信度信息的地块矢量	f	t	t	t	输出矢量文件	OUTPUT_DATA	t	\N
39085	 	py_file	str	py文件	f	t	t	t	py文件	PARAM	f	39084
39086	i	area_with_crop_confid	shp	地块矢量文件,里面为添加了作物置信度的地块矢量。	f	t	t	t	输入矢量文件	INPUT_DATA	t	\N
39087	c	config	csv	配置文件	f	t	t	t	配置文件	INPUT_DATA	t	\N
39088	z	zw_list	str	要和配置文件的zw要对得上	f	t	t	t	要进行的操作索引	PARAM	t	\N
39089	t	threshold	str	操作对应的面积阈值，和z的数量要对得上	f	t	t	t	操作对应的面积阈值	PARAM	t	\N
39090	o	area_with_area_confirm	shp	输出在目标目录一个调整过字段zw值的shp，和实际更改过的地块的统计面积的csv文件。	f	t	t	t	输出矢量文件	OUTPUT_DATA	t	\N
39093	i	filled_dem	tif	输入栅格 DEM 文件	f	t	t	t	输入数据	INPUT_DATA	t	\N
39095	zfactor	zfactor	float	可选乘法器，用于垂直和水平单位不相同时	f	t	t	f	z因子	PARAM	t	39094
39096	o	aspect	tif	输出栅格文件。	f	t	t	t	输出数据	OUTPUT_DATA	t	\N
39143	f	join-varselect	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
39144	o	varselect-regr	txt	建立地理加权回归模型时选取的自变量	f	f	t	t	txt变量顺序	INPUT_DATA	t	\N
39145	d	dependent variable	str	建立地理加权回归模型时选取的因变量	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
39146	i	dependent variable	str	建立地理加权回归模型时选取的自变量,可以通过变量优选获得	f	f	t	t	自变量	PARAM	t	\N
39148	n	保留变量个数	int	建立地理加权回归模型时保留变量个数	f	f	t	t	保留变量个数	PARAM	t	39147
39151	k	kernel function	enum	用于空间加权的距离衰减核函数	f	f	t	t	核函数	PARAM	t	39150
39153	t	bandwidth type	bool	是否采用自适应带宽(即最近邻居数量),若为false则为固定带宽(计算实际距离),默认为true:采用自适应带宽	f	f	t	t	带宽类型	PARAM	t	39152
39155	s	bandwidth optimization	bool	是否采用自动优选带宽	f	f	t	t	带宽优选	PARAM	t	39154
39157	a	bandwidth optimization method	enum	带宽优选方法,可选CV,AIC两种方法,当带宽优选为true时生效,默认为CV	f	f	t	t	带宽优选方法	PARAM	t	39156
39160	b	bandwidth size	float	带宽大小,当带宽类型参数为true代表最近邻居数量,带宽为false时代表空间距离,当带宽优选参数为false时生效,需要输入具体的带宽值	f	f	t	t	带宽大小	PARAM	t	39159
39163	m	parallel method	enum	采用的并行策略,支持openmp,枚举类型,可选FALSE或omp,默认为FALSE	f	f	t	t	并行方法	PARAM	t	39162
39165	p	parallel arg number of cores	int	并行时应用的参数,比如线程数、核数	f	f	t	t	并行参数	PARAM	t	39164
39167	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。shp格式,属性表包括:各个自变量对应的回归系数,因变量真实值,因变量预测值,残差,局部R2值,各个自变量对应回归系数等	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
39168	h	model diagnostic information	txt	诊断信息输出:回归计算时间,回归方程,全局R2值, AIC值和AICc值,txt格式	f	t	t	t	模型诊断信息	OUTPUT_DATA	t	\N
39199	f	join-varselect	shp	带有属性表的矢量数据	f	t	t	t	矢量空间数据	INPUT_DATA	t	\N
39200	o	varselect-regr	txt	建立地理加权回归模型时选取的自变量	f	f	t	t	txt变量顺序	INPUT_DATA	t	\N
39201	d	dependent variable	str	建立多尺度地理加权回归模型时选取的因变量	f	t	t	t	因变量	PARAM	t	\N
39202	i	independent variable	str	建立多尺度地理加权回归模型时选取的自变量	f	f	t	t	自变量	PARAM	t	\N
39204	n	保留变量个数	int	建立地理加权回归模型时保留变量个数	f	f	t	t	保留变量个数	PARAM	t	39203
39207	k	kernel function	enum	核函数,根据核函数的距离衰减可以计算权重。枚举类型,核函数可选:gaussian,exponential,bisquare,tricube,boxcar	f	f	t	t	核函数	PARAM	t	39206
39209	t	bandwidth type	bool	是否采用自适应带宽(即最近邻居数量),若为false则为固定带宽(计算实际距离),默认为true:采用自适应带宽	f	f	t	t	带宽类型	PARAM	t	39208
39211	a	bandwidth optimization method	enum	带宽优选方法,可选CV,AIC两种方法,当带宽优选为true时生效,默认为CV	f	f	t	t	带宽优选方法	PARAM	t	39210
39213	m	parallel method	enum	采用的并行策略,支持openmp,枚举类型,可选FALSE或omp,默认为FALSE	f	f	t	t	并行方法	PARAM	t	39212
39215	p	parallel arg number of cores	int	并行时应用的参数,比如线程数、核数	f	f	t	t	并行参数	PARAM	t	39214
39217	r	result spatial data	shp	将计算结果以空间数据的形式输出。shp格式,属性表包括:各个自变量对应的回归系数,因变量真实值,因变量预测值,残差,局部R2值,各个自变量对应回归系数等	f	t	t	t	结果空间数据	OUTPUT_DATA	t	\N
39218	h	model diagnostic information	txt	诊断信息输出:回归计算时间,回归方程,全局R2值, AIC值和AICc值等,txt格式	f	t	t	t	模型诊断信息	OUTPUT_DATA	t	\N
39275	sfp	road shp	shp	输入为shp格式的矢量文件	f	t	t	t	输入文件	INPUT_DATA	t	\N
39277	width	picture width	int	距离分析后的影像宽度	f	t	t	t	图像宽度	PARAM	t	39276
39279	height	picture height	int	距离分析后的影像高度	f	t	t	t	图像高度	PARAM	t	39278
39280	op	road	tif	距离分析后输出tif格式的文件	f	t	t	t	输出文件	OUTPUT_DATA	t	\N
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