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지리통계

단일 그리드 방향 통계

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Grid [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Points [vector: any]

부가적인 파라미터입니다.

<파라미터 설명 추가할 것>

Direction [Degree] [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.0

Tolerance [Degree] [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.0

Maximum Distance [Cells] [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0

Distance Weighting [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 거리 가중치 없음

  • 1 – [1] 거리 거듭제곱 반비례

  • 2 – [2] 지수(exponential)

  • 3 – [3] 가우스 가중치

기본값: 0

Inverse Distance Weighting Power [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Inverse Distance Offset [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Gaussian and Exponential Weighting Bandwidth [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.0

산출물

Arithmetic Mean [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Difference from Arithmetic Mean [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Minimum [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Maximum [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Range [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Variance [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Standard Deviation [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Mean less Standard Deviation [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Mean plus Standard Deviation [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Deviation from Arithmetic Mean [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Percentile [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Directional Statistics for Points [vector]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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)

참고

급속 대표성

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Input [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Level of Generalisation [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 16

산출물

Output [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Output Lod [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Output Seeds [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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

참고

지리적으로 편중된 다중 회귀(포인트/그리드)

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Predictors [multipleinput: rasters]

<파라미터 설명 추가할 것>

Output of Regression Parameters [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Points [vector: point]

<파라미터 설명 추가할 것>

Dependent Variable [tablefield: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Distance Weighting [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 거리 가중치 없음

  • 1 – [1] 거리 거듭제곱 반비례

  • 2 – [2] 지수(exponential)

  • 3 – [3] 가우스 가중치

기본값: 0

Inverse Distance Weighting Power [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Inverse Distance Offset [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Gaussian and Exponential Weighting Bandwidth [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.0

Search Range [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 검색 반경 (로컬)

  • 1 – [1] 검색 반경 없음 (전체)

기본값: 0

Search Radius [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 100

Search Mode [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 모든 방향

  • 1 – [1] 사분면

기본값: 0

Number of Points [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 관측 포인트의 최대 개수

  • 1 – [1] 모든 포인트

기본값: 0

Maximum Number of Observations [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 10

Minimum Number of Observations [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 4

산출물

Regression [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Coefficient of Determination [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Regression Parameters [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Residuals [vector]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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)

참고

지리적으로 편중된 다중 회귀(포인트)

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Points [vector: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Dependent Variable [tablefield: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Distance Weighting [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 거리 가중치 없음

  • 1 – [1] 거리 거듭제곱 반비례

  • 2 – [2] 지수(exponential)

  • 3 – [3] 가우스 가중치

기본값: 0

Inverse Distance Weighting Power [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Inverse Distance Offset [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Gaussian and Exponential Weighting Bandwidth [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.0

Search Range [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 검색 반경 (로컬)

  • 1 – [1] 검색 반경 없음 (전체)

기본값: 0

Search Radius [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 100

Search Mode [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 모든 방향

  • 1 – [1] 사분면

기본값: 0

Number of Points [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 관측 포인트의 최대 개수

  • 1 – [1] 모든 포인트

기본값: 0

Maximum Number of Observations [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 10

Minimum Number of Observations [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 4

산출물

Regression [vector]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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)

참고

지리적으로 편중된 다중 회귀

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Points [vector: point]

<파라미터 설명 추가할 것>

Dependent Variable [tablefield: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Target Grids [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 사용자 지정

기본값: 0

Distance Weighting [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 거리 가중치 없음

  • 1 – [1] 거리 거듭제곱 반비례

  • 2 – [2] 지수(exponential)

  • 3 – [3] 가우스 가중치

기본값: 0

Inverse Distance Weighting Power [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Inverse Distance Offset [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Gaussian and Exponential Weighting Bandwidth [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Search Range [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 검색 반경 (로컬)

  • 1 – [1] 검색 반경 없음 (전체)

기본값: 0

Search Radius [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 100

Search Mode [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 모든 방향

  • 1 – [1] 사분면

기본값: 0

Number of Points [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 관측 포인트의 최대 개수

  • 1 – [1] 모든 포인트

기본값: 0

Maximum Number of Observations [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 10

Minimum Number of Observations [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 4

Output extent [extent]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0,1,0,1

Cellsize [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 100.0

산출물

Quality [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Intercept [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Quality [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Intercept [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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)

참고

지리적으로 편중된 회귀(포인트/그리드)

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Predictor [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Points [vector: point]

<파라미터 설명 추가할 것>

Dependent Variable [tablefield: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Distance Weighting [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 거리 가중치 없음

  • 1 – [1] 거리 거듭제곱 반비례

  • 2 – [2] 지수(exponential)

  • 3 – [3] 가우스 가중치

기본값: 0

Inverse Distance Weighting Power [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Inverse Distance Offset [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Gaussian and Exponential Weighting Bandwidth [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.0

Search Range [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 검색 반경 (로컬)

  • 1 – [1] 검색 반경 없음 (전체)

기본값: 0

Search Radius [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0

Search Mode [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 모든 방향

  • 1 – [1] 사분면

기본값: 0

Number of Points [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 관측 포인트의 최대 개수

  • 1 – [1] 모든 포인트

기본값: 0

Maximum Number of Observations [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 10

Minimum Number of Observations [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 4

산출물

Regression [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Coefficient of Determination [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Intercept [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Slope [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Residuals [vector]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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)

참고

지리적으로 편중된 회귀

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Points [vector: point]

<파라미터 설명 추가할 것>

Dependent Variable [tablefield: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Predictor [tablefield: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Target Grids [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 사용자 지정

기본값: 0

Distance Weighting [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 거리 가중치 없음

  • 1 – [1] 거리 거듭제곱 반비례

  • 2 – [2] 지수(exponential)

  • 3 – [3] 가우스 가중치

기본값: 0

Inverse Distance Weighting Power [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0

Inverse Distance Offset [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Gaussian and Exponential Weighting Bandwidth [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.0

Search Range [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 검색 반경 (로컬)

  • 1 – [1] 검색 반경 없음 (전체)

기본값: 0

Search Radius [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 100

Search Mode [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 모든 방향

  • 1 – [1] 사분면

기본값: 0

Number of Points [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 관측 포인트의 최대 개수

  • 1 – [1] 모든 포인트

기본값: 0

Maximum Number of Observations [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 10

Minimum Number of Observations [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 4

Output extent [extent]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0,1,0,1

Cellsize [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 100.0

산출물

Grid [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Quality [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Intercept [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Slope [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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)

참고

그리드 전체 수준 모란 I

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Grid [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Case of contiguity [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 루크(Rook)

  • 1 – [1] 퀸(Queen)

기본값: 0

산출물

Result [table]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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

참고

최단 거리 분석

설명

포인트 레이어의 완전한 거리 분석을 수행합니다:

  • 포인트의 최단 거리

  • 포인트의 최장 거리

  • 모든 포인트의 평균 거리

  • 거리의 표준 편차

  • 중복 포인트

파라미터

Points [vector: point]

분석할 레이어입니다.

산출물

Minimum Distance Analysis [table]

산출 테이블입니다.

콘솔 사용법

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

참고

다중 밴드 변이

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Grids [multipleinput: rasters]

<파라미터 설명 추가할 것>

Radius [Cells] [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Distance Weighting [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 거리 가중치 없음

  • 1 – [1] 거리 거듭제곱 반비례

  • 2 – [2] 지수(exponential)

  • 3 – [3] 가우스 가중치

기본값: 0

Inverse Distance Weighting Power [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Inverse Distance Offset [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Gaussian and Exponential Weighting Bandwidth [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.0

산출물

Mean Distance [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Standard Deviation [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Distance [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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

참고

다중 회귀 분석(그리드/그리드들)

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Dependent [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Grids [multipleinput: rasters]

<파라미터 설명 추가할 것>

Grid Interpolation [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 최근접 이웃

  • 1 – [1] 쌍선형(bilinear) 보간

  • 2 – [2] 거리 반비례 보간

  • 3 – [3] 이중3차(bicubic) 스플라인 보간

  • 4 – [4] B-스플라인 보간

기본값: 0

Include X Coordinate [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Include Y Coordinate [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Method [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] include all

  • 1 – [1] forward

  • 2 – [2] backward

  • 3 – [3] stepwise

기본값: 0

P in [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 5

P out [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 5

산출물

Regression [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Residuals [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Details: Coefficients [table]

<산출물 설명 추가할 것>

Details: Model [table]

<산출물 설명 추가할 것>

Details: Steps [table]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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

참고

다중 회귀 분석(포인트/그리드)

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Grids [multipleinput: rasters]

<파라미터 설명 추가할 것>

Shapes [vector: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Attribute [tablefield: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Grid Interpolation [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 최근접 이웃

  • 1 – [1] 쌍선형(bilinear) 보간

  • 2 – [2] 거리 반비례 보간

  • 3 – [3] 이중3차(bicubic) 스플라인 보간

  • 4 – [4] B-스플라인 보간

기본값: 0

Include X Coordinate [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Include Y Coordinate [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Method [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] include all

  • 1 – [1] forward

  • 2 – [2] backward

  • 3 – [3] stepwise

기본값: 0

P in [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 5

P out [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 5

산출물

Details: Coefficients [table]

<산출물 설명 추가할 것>

Details: Model [table]

<산출물 설명 추가할 것>

Details: Steps [table]

<산출물 설명 추가할 것>

Residuals [vector]

<산출물 설명 추가할 것>

Regression [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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)

참고

다항 회귀

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Points [vector: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Attribute [tablefield: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Polynom [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] simple planar surface

  • 1 – [1] bi-linear saddle

  • 2 – [2] quadratic surface

  • 3 – [3] cubic surface

  • 4 – [4] user defined

기본값: 0

Maximum X Order [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 4

Maximum Y Order [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 4

Maximum Total Order [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 4

Trend Surface [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 사용자 지정

기본값: 0

Output extent [extent]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0,1,0,1

Cellsize [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 100.0

산출물

Residuals [vector]

<산출물 설명 추가할 것>

Grid [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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

참고

분산 반경(그리드)

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Grid [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Standard Deviation [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.0

Maximum Search Radius (cells) [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 20

Type of Output [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 셀

  • 1 – [1] 맵 단위

기본값: 0

산출물

Variance Radius [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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

참고

회귀 분석

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Grid [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Shapes [vector: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Attribute [tablefield: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Grid Interpolation [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 최근접 이웃

  • 1 – [1] 쌍선형(bilinear) 보간

  • 2 – [2] 거리 반비례 보간

  • 3 – [3] 이중3차(bicubic) 스플라인 보간

  • 4 – [4] B-스플라인 보간

기본값: 0

Regression Function [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] Y = a + b * X (선형)

  • 1 – [1] Y = a + b / X

  • 2 – [2] Y = a / (b - X)

  • 3 – [3] Y = a * X^b (거듭제곱)

  • 4 – [4] Y = a e^(b * X) (지수)

  • 5 – [5] Y = a + b * ln(X) (자연로그)

기본값: 0

산출물

Regression [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Residuals [vector]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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

참고

대표성

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Grid [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Radius (Cells) [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 10

Exponent [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

산출물

Representativeness [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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

참고

잔차 분석

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Grid [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Radius (Cells) [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 7

Distance Weighting [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 거리 가중치 없음

  • 1 – [1] 거리 거듭제곱 반비례

  • 2 – [2] 지수(exponential)

  • 3 – [3] 가우스 가중치

기본값: 0

Inverse Distance Weighting Power [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Inverse Distance Offset [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Gaussian and Exponential Weighting Bandwidth [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.0

산출물

Mean Value [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Difference from Mean Value [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Standard Deviation [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Value Range [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Minimum Value [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Maximum Value [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Deviation from Mean Value [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Percentile [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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)

참고

공간 포인트 패턴 분석

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Points [vector: point]

<파라미터 설명 추가할 것>

Vertex Distance [Degree] [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 5

산출물

Mean Centre [vector]

<산출물 설명 추가할 것>

Standard Distance [vector]

<산출물 설명 추가할 것>

Bounding Box [vector]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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

참고

그리드 통계

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Grids [multipleinput: rasters]

<파라미터 설명 추가할 것>

산출물

Arithmetic Mean [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Minimum [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Maximum [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Variance [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Standard Deviation [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Mean less Standard Deviation [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Mean plus Standard Deviation [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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

참고

배리오그램 클라우드

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Points [vector: point]

<파라미터 설명 추가할 것>

Attribute [tablefield: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Maximum Distance [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.0

Skip Number [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

산출물

Variogram Cloud [table]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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

참고

배리오그램 표면

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Points [vector: point]

<파라미터 설명 추가할 것>

Attribute [tablefield: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Number of Distance Classes [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 10

Skip Number [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

산출물

Number of Pairs [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Variogram Surface [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Covariance Surface [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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

참고

구역 그리드 통계

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Zone Grid [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Categorial Grids [multipleinput: rasters]

부가적인 파라미터입니다.

<파라미터 설명 추가할 것>

Grids to analyse [multipleinput: rasters]

부가적인 파라미터입니다.

<파라미터 설명 추가할 것>

Aspect [raster]

부가적인 파라미터입니다.

<파라미터 설명 추가할 것>

Short Field Names [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

산출물

Zonal Statistics [table]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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

참고