Учитывает ли маску модуль r.learn.ml?

[rhot]

Учитывает ли маску "MASK" модуль r.learn.ml?

Версия GRASS 7.2.2.

[Александр Мурый]

Supervised classification and regression of GRASS rasters
using the python scikit-learn package

Не факт, судя по написанному выше. В коде модуля ничего про маску не нашёл.

[gamm]

Учитывает ли маску "MASK" модуль r.learn.ml?

не очень понятно о чем речь. Обучение идет на данных, снятых с точек (точки должны автоматически фильтроваться по маске?), результат получается применением модели (область применения должна быть ограничена маской?).

Вроде это внешние задачи по отношению к модулю, в самом модуле (как уже отмечалось) никаких упоминаний маски нет.

[rhot]

Эххх, жаль...
Задача заключается в использовании мультивременного набора Sentinel (порядка 50-100 переменных), чтобы найти низкобонитетные (т.е. низкопродуктивные, медленнорастущие) насаждения. Проблема - в облачности, её необходимо из рассчётов убрать. А обрезать и пересохранять снимки - нету места. Поэтому использовать модуль r.mask видится как самое оптимальное.

[Александр Мурый]

Поэтому использовать модуль r.mask видится как самое оптимальное.

Самое оптимальное для чего? <r.mask> просто задаёт растровую маску.
Распишите весь процесс, что ли)

[rhot]

А что непонятно? На входе: Сентинель и набор тренировочных данных. На выходе: растр с низкобонитетными насаждениями и другими классами. Задачу нужно решить методами машинного обучения. Проблему я описал выше.

[Александр Мурый]

Я имел в виду расписать workflow в GRASS. Последовательность действий с полными командами.