Использование пакета greenbrown с данными Landsat

Question

Я пытался использовать функцию "PhenologyRaster" greenbrown пакет для моделирования вегетационного периода моей учебной зоны. Однако каждый раз, когда я запускаю функцию, я получаю пустые выходные данные (например, слой SOS.2016 будет отображаться как NA). У меня следующий вопрос: возникают ли у меня проблемы, потому что я запускаю функцию для данных за один год или потому, что временные ряды Landsat несколько нерегулярны (то есть частота ~30 сцен в год)?

Я использую следующий фрагмент кода для запуска функции PhenologyRatser:

PhenoTest = PhenologyRaster(landsat2016,start=c(2016,1,3),end=c(2016,12,20),freq=24,approach="Deriv",min.mean=-0.5,tsgf='TSGFspline',interpolate=TRUE)

Функция применяется к растровому стеку со следующими характеристиками:

class       : RasterBrick 
dimensions  : 526, 591, 310866, 18  (nrow, ncol, ncell, nlayers)
resolution  : 30, 30  (x, y)
extent      : 604965, 622695, 4208175, 4223955  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=utm +zone=10 +datum=WGS84 +units=m +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
data source : in memory
names       : X2016.01.03, X2016.01.19, X2016.02.04, X2016.03.07, X2016.03.23, X2016.04.24, X2016.05.10, X2016.05.26, X2016.06.27, X2016.07.13, X2016.07.29, X2016.08.14, X2016.08.30, X2016.09.15, X2016.10.01, ... 
min values  :     -0.1964,          NA,     -0.5382,          NA,     -0.4696,     -0.2197,     -0.2803,     -0.4274,     -0.4827,     -0.2631,     -0.5256,     -0.4856,     -0.5631,     -0.3204,     -0.5512, ... 
max values  :      0.1714,          NA,      0.2425,          NA,      0.2061,      0.5173,      0.4583,      0.2470,      0.3629,      0.5165,      0.2981,      0.2802,      1.6199,      0.5016,      0.3007, ...

Answer 1

У меня тоже была такая же проблема. То, что я сделал, было то, что я создал фиктивную серию в течение трех лет, а затем данные были успешно запущены.

b.1 <- brick(r.1, r.2, r.3, r.4, r.5, r.6, r.7, r.8, r.9, r.10, r.11, r.12)
b.2 <- stack(b.2, b.2, b.2)
pheno.test <- PhenologyRaster(b.2, start=c(2016,1), freq=12, approach="White", 
                              tsgf="TSGFspline", interpolate=T)