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空間統計

シングルグリッドの方向統計

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

グリッド [ラスター]
<put parameter description here>
ポイント [ベクター：任意]

オプション。

<put parameter description here>

方向[度] [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 0.0

許容誤差[度] [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 0.0

最大距離 [セル] [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 0

距離加重 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 距離による荷重なし

  • 1 — [1] べきに対する逆距離

  • 2 — [2] 指数

  • 3 — [3] ガウス荷重

デフォルト： 0

逆距離加重Power [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

逆距離オフセット [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト：真

ガウスおよび指数荷重の帯域幅 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1.0

出力

算術平均 [ラスター]
<put output description here>
算術平均からの差分 [ラスター]
<put output description here>
最小 [ラスター]
<put output description here>
最大 [ラスター]
<put output description here>
範囲 [ラスター]
<put output description here>
分散 [ラスター]
<put output description here>
標準偏差 [ラスター]
<put output description here>
平均 less 標準偏差 [ラスター]
<put output description here>
平均 less 標準偏差 [ラスター]
<put output description here>
算術平均からの偏差 [ラスター]
<put output description here>
分位数 [ラスター]
<put output description here>
ポイントに対する方向統計 [ベクター]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:directionalstatisticsforsinglegrid', grid, points, direction, tolerance, maxdistance, distance_weighting_weighting, distance_weighting_idw_power, distance_weighting_idw_offset, distance_weighting_bandwidth, mean, difmean, min, max, range, var, stddev, stddevlo, stddevhi, devmean, percent, points_out)

参照

手軽な代表値

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

入力 [ラスター]
<put parameter description here>
総描のレベル [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 16

出力

出力 [ラスター]
<put output description here>
出力Lod [ラスター]
<put output description here>
Output Seeds [ラスター]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:fastrepresentativeness', input, lod, result, result_lod, seeds)

参照

地理的に重み付けされた重回帰（ポイント/グリッド）

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

Predictors [複数入力:ラスター]
<put parameter description here>
回帰パラメーターの出力 [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト：真

ポイント [ベクター：ポイント]
<put parameter description here>
従属変数 [テーブルフィールド: 任意]
<put parameter description here>
距離加重 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 距離による荷重なし

  • 1 — [1] べきに対する逆距離

  • 2 — [2] 指数

  • 3 — [3] ガウス荷重

デフォルト： 0

逆距離加重Power [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

逆距離オフセット [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト：真

ガウスおよび指数荷重の帯域幅 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1.0

検索範囲 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 検索半径（局所的）

  • 1 — [1] 検索半径なし（全域）

デフォルト： 0

検索半径 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 100

検索モード [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0]全ての方向

  • 1 — [1] 象限

デフォルト： 0

点の数 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 観察の最大数

  • 1 — [1] すべての点

デフォルト： 0

観察の最大数 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 10

観察の最小数 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 4

出力

Regression [ラスター]
<put output description here>
決定の係数 [ラスター]
<put output description here>
回帰パラメーター [ラスター]
<put output description here>
残差 [ベクター]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:geographicallyweightedmultipleregressionpointsgrids', predictors, parameters, points, dependent, distance_weighting_weighting, distance_weighting_idw_power, distance_weighting_idw_offset, distance_weighting_bandwidth, range, radius, mode, npoints, maxpoints, minpoints, regression, quality, slopes, residuals)

参照

地理的に重み付けされた重回帰（ポイント）

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

ポイント [ベクター：任意]
<put parameter description here>
従属変数 [テーブルフィールド: 任意]
<put parameter description here>
距離加重 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 距離による荷重なし

  • 1 — [1] べきに対する逆距離

  • 2 — [2] 指数

  • 3 — [3] ガウス荷重

デフォルト： 0

逆距離加重Power [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

逆距離オフセット [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト：真

ガウスおよび指数荷重の帯域幅 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1.0

検索範囲 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 検索半径（局所的）

  • 1 — [1] 検索半径なし（全域）

デフォルト： 0

検索半径 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 100

検索モード [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0]全ての方向

  • 1 — [1] 象限

デフォルト： 0

点の数 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 観察の最大数

  • 1 — [1] すべての点

デフォルト： 0

観察の最大数 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 10

観察の最小数 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 4

出力

回帰 [ベクター]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:geographicallyweightedmultipleregressionpoints', points, dependent, distance_weighting_weighting, distance_weighting_idw_power, distance_weighting_idw_offset, distance_weighting_bandwidth, range, radius, mode, npoints, maxpoints, minpoints, regression)

参照

地理的に重み付けされた重回帰

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

ポイント [ベクター：ポイント]
<put parameter description here>
従属変数 [テーブルフィールド: 任意]
<put parameter description here>
先グリッド [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] ユーザー定義

デフォルト： 0

距離加重 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 距離による荷重なし

  • 1 — [1] べきに対する逆距離

  • 2 — [2] 指数

  • 3 — [3] ガウス荷重

デフォルト： 0

逆距離加重Power [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

逆距離オフセット [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト：真

ガウスおよび指数荷重の帯域幅 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

検索範囲 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 検索半径（局所的）

  • 1 — [1] 検索半径なし（全域）

デフォルト： 0

検索半径 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 100

検索モード [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0]全ての方向

  • 1 — [1] 象限

デフォルト： 0

点の数 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 観察の最大数

  • 1 — [1] すべての点

デフォルト： 0

観察の最大数 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 10

観察の最小数 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 4

出力範囲 [範囲]

<put parameter description here>

デフォルト: 0,1,0,1

セルサイズ [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 100.0

出力

品質 [ラスター]
<put output description here>
Intercept [ラスター]
<put output description here>
品質 [ラスター]
<put output description here>
Intercept [ラスター]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:geographicallyweightedmultipleregression', points, dependent, target, distance_weighting_weighting, distance_weighting_idw_power, distance_weighting_idw_offset, distance_weighting_bandwidth, range, radius, mode, npoints, maxpoints, minpoints, output_extent, user_size, user_quality, user_intercept, grid_quality, grid_intercept)

参照

地理的に重み付けされた回帰（ポイント/グリッド）

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

Predictor [raster]
<put parameter description here>
ポイント [ベクター：ポイント]
<put parameter description here>
従属変数 [テーブルフィールド: 任意]
<put parameter description here>
距離加重 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 距離による荷重なし

  • 1 — [1] べきに対する逆距離

  • 2 — [2] 指数

  • 3 — [3] ガウス荷重

デフォルト： 0

逆距離加重Power [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

逆距離オフセット [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト：真

ガウスおよび指数荷重の帯域幅 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1.0

検索範囲 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 検索半径（局所的）

  • 1 — [1] 検索半径なし（全域）

デフォルト： 0

検索半径 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 0

検索モード [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0]全ての方向

  • 1 — [1] 象限

デフォルト： 0

点の数 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 観察の最大数

  • 1 — [1] すべての点

デフォルト： 0

観察の最大数 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 10

観察の最小数 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 4

出力

Regression [ラスター]
<put output description here>
決定の係数 [ラスター]
<put output description here>
Intercept [ラスター]
<put output description here>
傾斜 [ラスター]
<put output description here>
残差 [ベクター]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:geographicallyweightedregressionpointsgrid', predictor, points, dependent, distance_weighting_weighting, distance_weighting_idw_power, distance_weighting_idw_offset, distance_weighting_bandwidth, range, radius, mode, npoints, maxpoints, minpoints, regression, quality, intercept, slope, residuals)

参照

地理的に重み付けされた回帰

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

ポイント [ベクター：ポイント]
<put parameter description here>
従属変数 [テーブルフィールド: 任意]
<put parameter description here>
Predictor [テーブルフィールド: 任意]
<put parameter description here>
先グリッド [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] ユーザー定義

デフォルト： 0

距離加重 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 距離による荷重なし

  • 1 — [1] べきに対する逆距離

  • 2 — [2] 指数

  • 3 — [3] ガウス荷重

デフォルト： 0

逆距離加重Power [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 0

逆距離オフセット [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト：真

ガウスおよび指数荷重の帯域幅 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 0.0

検索範囲 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 検索半径（局所的）

  • 1 — [1] 検索半径なし（全域）

デフォルト： 0

検索半径 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 100

検索モード [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0]全ての方向

  • 1 — [1] 象限

デフォルト： 0

点の数 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 観察の最大数

  • 1 — [1] すべての点

デフォルト： 0

観察の最大数 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 10

観察の最小数 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 4

出力範囲 [範囲]

<put parameter description here>

デフォルト: 0,1,0,1

セルサイズ [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 100.0

出力

グリッド [ラスター]
<put output description here>
品質 [ラスター]
<put output description here>
Intercept [ラスター]
<put output description here>
傾斜 [ラスター]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:geographicallyweightedregression', points, dependent, predictor, target, distance_weighting_weighting, distance_weighting_idw_power, distance_weighting_idw_offset, distance_weighting_bandwidth, range, radius, mode, npoints, maxpoints, minpoints, output_extent, user_size, user_grid, user_quality, user_intercept, user_slope)

参照

グリッドに対するグローバルなモランのI

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

グリッド [ラスター]
<put parameter description here>
連続の場合 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] ルーク

  • 1 — [1] クイーン

デフォルト： 0

出力

結果 [テーブル]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:globalmoransiforgrids', grid, contiguity, result)

参照

最小距離分析

説明

ポイントレイヤの完全な距離分析を実行します：

  • 点の最小距離

  • 点の最大距離

  • 全点の平均距離

  • 距離の標準偏差

  • 重複点

パラメーター

ポイント [ベクター：ポイント]

分析するレイヤー

出力

最小距離分析 [テーブル]

結果表。

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:minimumdistanceanalysis', points, table)

参照

マルチバンドvariation

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

グリッド [複数入力:ラスター]
<put parameter description here>
半径[セル]` [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

距離加重 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 距離による荷重なし

  • 1 — [1] べきに対する逆距離

  • 2 — [2] 指数

  • 3 — [3] ガウス荷重

デフォルト： 0

逆距離加重Power [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

逆距離オフセット [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト：真

ガウスおよび指数荷重の帯域幅 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1.0

出力

平均距離 [ラスター]
<put output description here>
標準偏差 [ラスター]
<put output description here>
距離 [ラスター]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:multibandvariation', bands, radius, distance_weighting_weighting, distance_weighting_idw_power, distance_weighting_idw_offset, distance_weighting_bandwidth, mean, stddev, diff)

参照

重回帰分析（グリッド/複数グリッド）

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

Dependent [ラスター]
<put parameter description here>
グリッド [複数入力:ラスター]
<put parameter description here>
グリッド補間 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 最近傍

  • 1 — [1]双線形補間

  • 2 — [2]逆距離補間

  • 3 — [3]双三次スプライン補間

  • 4 — [4] B-スプライン補間

デフォルト： 0

X 座標を含める [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト：真

Y座標を含める [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト：真

方法 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] すべて含める

  • 1 — [1] 前方

  • 2 — [2] 後方

  • 3 — [3] ステップ

デフォルト： 0

P in [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 5

P out [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 5

出力

Regression [ラスター]
<put output description here>
残差 [ラスター]
<put output description here>
詳細：係数 [テーブル]
<put output description here>
詳細：モデル [テーブル]
<put output description here>
詳細：ステップ [テーブル]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:multipleregressionanalysisgridgrids', dependent, grids, interpol, coord_x, coord_y, method, p_in, p_out, regression, residuals, info_coeff, info_model, info_steps)

参照

重回帰分析（ポイント/グリッド）

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

グリッド [複数入力:ラスター]
<put parameter description here>
シェイプ [ベクター：任意]
<put parameter description here>
属性 [テーブルフィールド: 任意]
<put parameter description here>
グリッド補間 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 最近傍

  • 1 — [1]双線形補間

  • 2 — [2]逆距離補間

  • 3 — [3]双三次スプライン補間

  • 4 — [4] B-スプライン補間

デフォルト： 0

X 座標を含める [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト：真

Y座標を含める [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト：真

方法 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] すべて含める

  • 1 — [1] 前方

  • 2 — [2] 後方

  • 3 — [3] ステップ

デフォルト： 0

P in [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 5

P out [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 5

出力

詳細：係数 [テーブル]
<put output description here>
詳細：モデル [テーブル]
<put output description here>
詳細：ステップ [テーブル]
<put output description here>
残差 [ベクター]
<put output description here>
Regression [ラスター]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:multipleregressionanalysispointsgrids', grids, shapes, attribute, interpol, coord_x, coord_y, method, p_in, p_out, info_coeff, info_model, info_steps, residuals, regression)

参照

多項式回帰

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

ポイント [ベクター：任意]
<put parameter description here>
属性 [テーブルフィールド: 任意]
<put parameter description here>
多項式 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 単純平面

  • 1 — [1] 双線形鞍

  • 2 — [2] 二次曲面

  • 3 — [3] 三次曲面

  • 4 — [4] ユーザー定義

デフォルト： 0

最大X Order [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 4

最大Y Order [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 4

Maximum Total Order [number]

<put parameter description here>

デフォルト: 4

トレンド表面 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] ユーザー定義

デフォルト： 0

出力範囲 [範囲]

<put parameter description here>

デフォルト: 0,1,0,1

セルサイズ [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 100.0

出力

残差 [ベクター]
<put output description here>
グリッド [ラスター]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:polynomialregression', points, attribute, polynom, xorder, yorder, torder, target, output_extent, user_size, residuals, user_grid)

参照

分散の半径（グリッド）

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

グリッド [ラスター]
<put parameter description here>
標準偏差 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1.0

最大検索半径（セル） [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 20

出力の種類 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] セル

  • 1 — [1] 地図単位

デフォルト： 0

出力

Variance Radius [ラスター]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:radiusofvariancegrid', input, variance, radius, output, result)

参照

回帰分析

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

グリッド [ラスター]
<put parameter description here>
シェイプ [ベクター：任意]
<put parameter description here>
属性 [テーブルフィールド: 任意]
<put parameter description here>
グリッド補間 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 最近傍

  • 1 — [1]双線形補間

  • 2 — [2]逆距離補間

  • 3 — [3]双三次スプライン補間

  • 4 — [4] B-スプライン補間

デフォルト： 0

回帰関数 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] Y = a + b * X (線形)

  • 1 — [1] Y = a + b / X
  • 2 — [2] Y = a / (b - X)

  • 3 — [3] Y = a * X^b (べき)

  • 4 — [4] Y = a e^(b * X) (指数)

  • 5 — [5] Y = a + b * ln(X) (対数)

デフォルト： 0

出力

Regression [ラスター]
<put output description here>
残差 [ベクター]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:regressionanalysis', grid, shapes, attribute, interpol, method, regression, residual)

参照

代表値

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

グリッド [ラスター]
<put parameter description here>
半径（セル） [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 10

Exponent [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

出力

代表値 [ラスター]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:representativeness', input, radius, exponent, result)

参照

残差分析

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

グリッド [ラスター]
<put parameter description here>
半径（セル） [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 7

距離加重 [選択]

<put parameter description here>

オプション：

  • 0 — [0] 距離による荷重なし

  • 1 — [1] べきに対する逆距離

  • 2 — [2] 指数

  • 3 — [3] ガウス荷重

デフォルト： 0

逆距離加重Power [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

逆距離オフセット [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト：真

ガウスおよび指数荷重の帯域幅 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1.0

出力

平均値 [ラスター]
<put output description here>
平均値からの差分 [ラスター]
<put output description here>
標準偏差 [ラスター]
<put output description here>
値範囲 [ラスター]
<put output description here>
最小値 [ラスター]
<put output description here>
最大値 [ラスター]
<put output description here>
平均値からの偏差 [ラスター]
<put output description here>
分位数 [ラスター]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:residualanalysis', grid, radius, distance_weighting_weighting, distance_weighting_idw_power, distance_weighting_idw_offset, distance_weighting_bandwidth, mean, diff, stddev, range, min, max, devmean, percent)

参照

空間点パターン分析

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

ポイント [ベクター：ポイント]
<put parameter description here>
頂点距離[度] [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 5

出力

平均中心 [ベクター]
<put output description here>
標準的な距離 [ベクター]
<put output description here>
バウンディングボックス [ベクター]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:spatialpointpatternanalysis', points, step, centre, stddist, bbox)

参照

グリッドの統計

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

グリッド [複数入力:ラスター]
<put parameter description here>

出力

算術平均 [ラスター]
<put output description here>
最小 [ラスター]
<put output description here>
最大 [ラスター]
<put output description here>
分散 [ラスター]
<put output description here>
標準偏差 [ラスター]
<put output description here>
平均 less 標準偏差 [ラスター]
<put output description here>
平均 less 標準偏差 [ラスター]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:statisticsforgrids', grids, mean, min, max, var, stddev, stddevlo, stddevhi)

参照

バリオグラム雲

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

ポイント [ベクター：ポイント]
<put parameter description here>
属性 [テーブルフィールド: 任意]
<put parameter description here>
最大距離 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 0.0

スキップ数 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

出力

バリオグラム雲 [テーブル]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:variogramcloud', points, field, distmax, nskip, result)

参照

バリオグラム表面

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

ポイント [ベクター：ポイント]
<put parameter description here>
属性 [テーブルフィールド: 任意]
<put parameter description here>
距離クラスの数 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 10

スキップ数 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

出力

対の数 [ラスター]
<put output description here>
バリオグラム表面 [ラスター]
<put output description here>
共分散サーフェス [ラスター]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:variogramsurface', points, field, distcount, nskip, count, variance, covariance)

参照

地域グリッド統計

説明

<put algorithm description here>

パラメーター

ゾーングリッド [ラスター]
<put parameter description here>
Categorialグリッド [複数入力:ラスター]

オプション。

<put parameter description here>

分析するグリッド [複数入力:ラスター]

オプション。

<put parameter description here>

Aspect [ラスター]

オプション。

<put parameter description here>

短いフィールド名 [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト：真

出力

地域統計 [テーブル]
<put output description here>

コンソールの使用方法

processing.runalg('saga:zonalgridstatistics', zones, catlist, statlist, aspect, shortnames, outtab)

参照