Module contributed by Paolo Cavallini - Faunalia
ノート
この章では、地滑りの可能性を予測するために過度に単純化したモデルを作成する方法を示します。
まず、傾斜を計算します（様々なバックエンドの中から選択します；興味のある読者は出力の差分を計算できます）。
SAGA ‣ 傾斜、向き、曲率
GDAL 傾斜
それから、気象衛星局での降雨値の補間に基づいて、予測雨量のモデルを作成します。
GRASS ‣ v.surf.rst （解像度：500メートル）
地すべりの確率は非常に大ざっぱには降雨と傾斜の両方に関連します（もちろん、現実のモデルは、より多くのレイヤー、および適切なパラメーターを使用します）、 (降雨*傾斜)/100 としましょう。
SAGA ‣ ラスター計算機 降雨、傾斜: (a*b)/100 (または: GRASS ‣ r.mapcalc)
その後、予測される降雨の危険性が最大である自治体がどこか計算してみましょう： SAGA ‣ ポリゴンでのラスター統計 （関心のパラメーターは 最大 と 平均 ） 。