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检查结果

结果很大，绝不要把它整个加载进来看。moraine 提供三种不用写绘图脚本的检查方式，工作流指南 写明每一步该期待什么。

金字塔

金字塔是栅格（ras-pyramid）或渲染到网格上的点云（pc-pyramid）的多分辨率副本，存放在结果旁边 （约定，英文）。示例 pipeline 为值得检查的结果建了金字塔，moraine run 还把每一步生成的 金字塔存成 PNG，放在 WORK/.moraine/<文件名>/quicklook/。

moraine ras-pyramid --ras ps/ras_adi.zarr --out_dir ps/ras_adi_pyramid
moraine pc-pyramid --pc pc/pc_ph.zarr --out_dir pc/pc_ph_pyramid --x pc/pc_e.zarr --y pc/pc_n.zarr --ras_resolution 20

moraine info：形状、分块和统计量

moraine info ps/ras_adi.zarr ps/ras_adi_pyramid

  ps/ras_adi.zarr: float32 (981, 4160) chunks (1000, 1000)
  ps/ras_adi_pyramid: float32 (981, 4160) raster pyramid, 10 levels
    stats_level=0, nan_fraction=0.40655, min=0.0335447, max=4.39345, mean=0.537522, std=0.0957743, p01=0.255305, p50=0.541975, p99=0.786118

普通数组只读元数据。金字塔的统计量来自某个粗层级（nan_fraction、min、max、mean、std、p01、p50、 p99；复数数据给幅度，布尔数据给 true_fraction），warnings 指出异常：全是 nan、有无穷值或常数值。加 --json 后同样的数字是一个 JSON 对象（约定）。

moraine quicklook：一张图

moraine quicklook ps/ras_temp_coh_pyramid -o tcoh.png
moraine quicklook raw/rslc_pyramid --show intf_seq --index 5 -o intf_5.png
moraine quicklook raw/rslc_pyramid --show intf_all --index 0 91 --extent 1400,0,2600,600 -o zoom.png

--show 选择堆栈要画什么：phase（复数数据的默认值）、intf_0（与第一景的干涉图）、intf_seq（第 I 幅序列 干涉图）、intf_all（任意像对 ref sec）、coh、coh_abs。相位用 (-π, π] 上的循环色标，其他值用 1-99 % 范围内的 viridis。--extent 画场景的一部分（地图上是 west,south,east,north 度，雷达网格上是 range_min,azimuth_min,range_max,azimuth_max 像元）：范围越小用的层级越细，直到单个像元 / 点；标题给出范围和层级。 先看整幅场景，再放大看起来不对的地方。

看什么：条纹应当连续，噪声应当出现在相干性低的地方，选出的点应当覆盖稳定区域（城镇、岩石），解缠相位在相邻区域 之间不应有孤立的 2π 跳变。

moraine view：notebook 里的交互地图

moraine view ps/ras_adi_pyramid pc/pc_ph_pyramid -o view.ipynb --show intf_seq --dates raw/meta.toml

生成一个 notebook，每个金字塔一张地图：缩放平移时从金字塔层级读取细节，滑块选择影像，点击一个像元或点绘出 它的时间序列，双击把它设为参考，地图上画的多边形会保存下来供 polygon-mask 使用。notebook 里只有路径，在存放 数据的机器上运行，所以任何 Jupyter 或 VS Code 连接都能用，不需要服务器或端口转发（决策 0018）。

同样的视图在 Python 里也有：mc.view(data) 接受金字塔、栅格数组或点数据（x=、y=）；show= 选择堆栈显示的 内容（'intf_seq' 等，或函数 lambda v, ref, sec: ...），a * b 叠加视图，a + b 并排显示，repr(v) 用文字描述 视图，v.png('out.png', ...) 保存图片。见 Python 里的 moraine.cli。

预期范围

每份工作流指南都有一张样例数据的数值和合理范围的表，例如 PS 候选点：幅度离差指数 p50 大约在 0.3 到 1 之间， 时间相干性在 0 和 1 之间，候选点占像元的百分之几到 30 % 左右。每次运行后把 moraine info 的结果和表比对，看过 quicklook 再继续；超出范围通常意味着参数或输入有误，而不是区域不同。