グリッド分析¶

説明¶

<put algorithm description here>

パラメーター¶

コストグリッド [ラスター]

<put parameter description here>

最大コストの方向 [ラスター]

<put parameter description here>

Destination Points [ラスター]

<put parameter description here>

k因子 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

異なるルートに対する閾値 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 0

出力¶

累積コスト [ラスター]

<put output description here>

コンソールの使用方法¶

processing.runalg('saga:accumulatedcostanisotropic', cost, direction, points, k, threshold, acccost)

参照¶

説明¶

<put algorithm description here>

パラメーター¶

コストグリッド [ラスター]

<put parameter description here>

Destination Points [ラスター]

<put parameter description here>

異なるルートに対する閾値 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 0.0

出力¶

累積コスト [ラスター]

<put output description here>

最近点 [ラスター]

<put output description here>

コンソールの使用方法¶

processing.runalg('saga:accumulatedcostisotropic', cost, points, threshold, acccost, closestpt)

参照¶

説明¶

<put algorithm description here>

パラメーター¶

入力グリッド [ラスター]

<put parameter description here>

クラスの最大数 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 5

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:aggregationindex', input, maxnumclass, result)

参照¶

説明¶

<put algorithm description here>

パラメーター¶

入力グリッド [複数入力:ラスター]

<put parameter description here>

一対比較テーブル [テーブル]

<put parameter description here>

出力¶

出力グリッド [ラスター]

<put output description here>

コンソールの使用方法¶

processing.runalg('saga:analyticalhierarchyprocess', grids, table, output)

参照¶

説明¶

<put algorithm description here>

パラメーター¶

入力グリッド1 [ラスター]

<put parameter description here>

入力グリッド2 [ラスター]

<put parameter description here>

クラスの最大数 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 5

出力¶

クロス分類グリッド [ラスター]

<put output description here>

Cross-Tabulationテーブル [テーブル]

<put output description here>

コンソールの使用方法¶

processing.runalg('saga:crossclassificationandtabulation', input, input2, maxnumclass, resultgrid, resulttable)

参照¶

説明¶

<put algorithm description here>

パラメーター¶

分類 [ラスター]

<put parameter description here>

クラス識別子 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

近隣Min [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

近隣Max [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

レベル集約 [選択]

<put parameter description here>

オプション:

• 0 — [0] 平均

• 1 — [1] multiplicative

デフォルト： 0

境界を追加 [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト： 真

Connectivity 加重 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1.1

最小密度[パーセント] [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 10

Interior Forest に対する最小密度[パーセント] [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 99

検索距離の増分 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 0.0

近隣から密度 [選択]

<put parameter description here>

デフォルト： 真

出力¶

密度[パーセント] [ラスター]

<put output description here>

連結度[パーセント] [ラスター]

<put output description here>

断片化 [ラスター]

<put output description here>

要約 [テーブル]

<put output description here>

コンソールの使用方法¶

processing.runalg('saga:fragmentationalternative', classes, class, neighborhood_min, neighborhood_max, aggregation, border, weight, density_min, density_int, level_grow, density_mean, density, connectivity, fragmentation, fragstats)

参照¶

説明¶

<put algorithm description here>

パラメーター¶

密度[パーセント] [ラスター]

<put parameter description here>

連結度[パーセント] [ラスター]

<put parameter description here>

境界を追加 [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト： 真

Connectivity 加重 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 0

最小密度[パーセント] [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 10

Interior Forest に対する最小密度[パーセント] [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 99

出力¶

断片化 [ラスター]

<put output description here>

コンソールの使用方法¶

processing.runalg('saga:fragmentationclassesfromdensityandconnectivity', density, connectivity, border, weight, density_min, density_int, fragmentation)

参照¶

説明¶

<put algorithm description here>

パラメーター¶

分類 [ラスター]

<put parameter description here>

クラス識別子 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

近隣Min [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1

近隣Max [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 3

レベル集約 [選択]

<put parameter description here>

オプション:

• 0 — [0] 平均

• 1 — [1] multiplicative

デフォルト： 0

境界を追加 [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト： 真

Connectivity 加重 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 1.1

最小密度[パーセント] [数値]

<put parameter description here>

デフォルト: 10

Interior Forest に対する最小密度[パーセント] [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 99

近隣タイプ [選択]

<put parameter description here>

オプション:

• 0 — [0] 方形

• 1 — [1] 円形

デフォルト： 0

対角近傍関係を含める [ブール値]

<put parameter description here>

デフォルト： 真

出力¶

密度[パーセント] [ラスター]

<put output description here>

連結度[パーセント] [ラスター]

<put output description here>

断片化 [ラスター]

<put output description here>

要約 [テーブル]

<put output description here>

コンソールの使用方法¶

processing.runalg('saga:fragmentationstandard', classes, class, neighborhood_min, neighborhood_max, aggregation, border, weight, density_min, density_int, circular, diagonal, density, connectivity, fragmentation, fragstats)

参照¶

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>

方法 [選択]

<put parameter description here>

オプション:

• 0 — [0] Maximum
• 1 — [1] Minimum

デフォルト： 0

出力¶

結果 [ラスター]

<put output description here>

コンソールの使用方法¶

processing.runalg('saga:layerofextremevalue', grids, criteria, result)

参照¶

説明¶

<put algorithm description here>

パラメーター¶

ソースポイント [ベクター：ポイント]

<put parameter description here>

累積コスト [ラスター]

<put parameter description here>

値 [複数入力:ラスター]

オプション。

<put parameter description here>

出力¶

断面（ポイント） [ベクター]

<put output description here>

断面（ライン） [ベクター]

<put output description here>

コンソールの使用方法¶

processing.runalg('saga:leastcostpaths', source, dem, values, points, line)

参照¶

説明¶

<put algorithm description here>

パラメーター¶

入力グリッド [複数入力:ラスター]

<put parameter description here>

加重 [固定テーブル]

<put parameter description here>

出力¶

出力グリッド [ラスター]

<put output description here>

コンソールの使用方法¶

processing.runalg('saga:orderedweightedaveraging', grids, weights, output)

参照¶

説明¶

<put algorithm description here>

パラメーター¶

入力グリッド [ラスター]

<put parameter description here>

分析ウィンドウの種類 [選択]

<put parameter description here>

オプション:

• 0 — [0] 3 X 3
• 1 — [1] 5 X 5
• 2 — [2] 7 X 7

デフォルト： 0

クラスの最大数 [数値]

<put parameter description here>

デフォルト： 0

出力¶

Relative Richness [ラスター]

<put output description here>

Diversity [ラスター]

<put output description here>

Dominance [ラスター]

<put output description here>

断片化 [ラスター]

<put output description here>

異なるクラスの数 [ラスター]

<put output description here>

Center Versus Neighbours [ラスター]

<put output description here>

コンソールの使用方法¶

processing.runalg('saga:patternanalysis', input, winsize, maxnumclass, relative, diversity, dominance, fragmentation, ndc, cvn)

参照¶

説明¶

<put algorithm description here>

パラメーター¶

砂 [ラスター]

オプション。

<put parameter description here>

シルト [ラスター]

オプション。

<put parameter description here>

粘土 [ラスター]

オプション。

<put parameter description here>

出力¶

土性 [ラスター]

<put output description here>

Sum [ラスター]

<put output description here>

コンソールの使用方法¶

processing.runalg('saga:soiltextureclassification', sand, silt, clay, texture, sum)

参照¶