# 25.1.11. ラスタ分析

## 25.1.11.1. Cell stack percent rank from value

Calculates the cell-wise percentrank value of a stack of rasters based on a single input value and writes them to an output raster.

At each cell location, the specified value is ranked among the respective values in the stack of all overlaid and sorted cell values from the input rasters. For values outside of the stack value distribution, the algorithm returns NoData because the value cannot be ranked among the cell values.

There are two methods for percentile calculation:

• Inclusive linear interpolation (PERCENTRANK.INC)

• Exclusive linear interpolation (PERCENTRANK.EXC)

The linear interpolation method return the unique percent rank for different values. Both interpolation methods follow their counterpart methods implemented by LibreOffice or Microsoft Excel.

The output raster's extent and resolution is defined by a reference raster. Input raster layers that do not match the cell size of the reference raster layer will be resampled using nearest neighbor resampling. NoData values in any of the input layers will result in a NoData cell output if the "Ignore NoData values" parameter is not set. The output raster data type will always be Float32.

### パラメータ

#### 基本パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ] [リスト]

METHOD

[列挙型]

デフォルト： 0

Method for percentile calculation:

• 0 --- Inclusive linear interpolation (PERCENTRANK.INC)

• 1 --- Exclusive linear interpolation (PERCENTRANK.EXC)

Value

VALUE

[数値]

Default: 10.0

Value to rank among the respective values in the stack of all overlaid and sorted cell values from the input rasters

nodataを無視する

IGNORE_NODATA

[ブール値]

デフォルト： True

If unchecked, any NoData cells in the input layers will result in a NoData cell in the output raster

スナップで参照するレイヤ

REFERENCE_LAYER

[ラスタ]

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

#### 詳細パラメータ

ラベル

データ型

nodataを出力する

OUTPUT_NODATA_VALUE

[数値]

デフォルト： -9999.0

### 出力

ラベル

データ型

OUTPUT

[ラスタ]

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[文字列]

EXTENT

[文字列]

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

HEIGHT_IN_PIXELS

[整数]

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

### Python コード

Algorithm ID: native:cellstackpercentrankfromvalue

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.2. Cell stack percentile

Calculates the cell-wise percentile value of a stack of rasters and writes the results to an output raster. The percentile to return is determined by the percentile input value (ranges between 0 and 1). At each cell location, the specified percentile is obtained using the respective value from the stack of all overlaid and sorted cell values of the input rasters.

There are three methods for percentile calculation:

• Nearest rank: returns the value that is nearest to the specified percentile

• Inclusive linear interpolation (PERCENTRANK.INC)

• Exclusive linear interpolation (PERCENTRANK.EXC)

The linear interpolation methods return the unique values for different percentiles. Both interpolation methods follow their counterpart methods implemented by LibreOffice or Microsoft Excel.

The output raster's extent and resolution is defined by a reference raster. Input raster layers that do not match the cell size of the reference raster layer will be resampled using nearest neighbor resampling. NoData values in any of the input layers will result in a NoData cell output if the "Ignore NoData values" parameter is not set. The output raster data type will always be Float32.

### パラメータ

#### 基本パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ] [リスト]

METHOD

[列挙型]

デフォルト： 0

Method for percentile calculation:

• 0 --- Nearest rank: returns the value that is nearest to the specified percentile

• 1 --- Inclusive linear interpolation (PERCENTILE.INC)

• 2 --- Exclusive linear interpolation (PERCENTILE.EXC)

Percentile

VALUE

[数値]

Default: 0.25

Value to rank among the respective values in the stack of all overlaid and sorted cell values from the input rasters. Between 0 and 1.

nodataを無視する

IGNORE_NODATA

[ブール値]

デフォルト： True

If unchecked, any NoData cells in the input layers will result in a NoData cell in the output raster

スナップで参照するレイヤ

REFERENCE_LAYER

[ラスタ]

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

#### 詳細パラメータ

ラベル

データ型

nodataを出力する

OUTPUT_NODATA_VALUE

[数値]

デフォルト： -9999.0

### 出力

ラベル

データ型

OUTPUT

[ラスタ]

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[文字列]

EXTENT

[文字列]

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

HEIGHT_IN_PIXELS

[整数]

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

### Python コード

Algorithm ID: native:cellstackpercentile

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.3. Cell stack percentrank from raster layer

Calculates the cell-wise percentrank value of a stack of rasters based on an input value raster and writes them to an output raster.

At each cell location, the current value of the value raster is ranked among the respective values in the stack of all overlaid and sorted cell values of the input rasters. For values outside of the the stack value distribution, the algorithm returns NoData because the value cannot be ranked among the cell values.

There are two methods for percentile calculation:

• Inclusive linear interpolation (PERCENTRANK.INC)

• Exclusive linear interpolation (PERCENTRANK.EXC)

The linear interpolation methods return the unique values for different percentiles. Both interpolation methods follow their counterpart methods implemented by LibreOffice or Microsoft Excel.

The output raster's extent and resolution is defined by a reference raster. Input raster layers that do not match the cell size of the reference raster layer will be resampled using nearest neighbor resampling. NoData values in any of the input layers will result in a NoData cell output if the "Ignore NoData values" parameter is not set. The output raster data type will always be Float32.

### パラメータ

#### 基本パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ] [リスト]

Value raster layer

INPUT_VALUE_RASTER

[ラスタ]

The layer to rank the values among the stack of all overlaid layers

VALUE_RASTER_BAND

[整数]

デフォルト： 1

Band of the "value raster layer" to compare to

METHOD

[列挙型]

デフォルト： 0

Method for percentile calculation:

• 0 --- Inclusive linear interpolation (PERCENTRANK.INC)

• 1 --- Exclusive linear interpolation (PERCENTRANK.EXC)

nodataを無視する

IGNORE_NODATA

[ブール値]

デフォルト： True

If unchecked, any NoData cells in the input layers will result in a NoData cell in the output raster

スナップで参照するレイヤ

REFERENCE_LAYER

[ラスタ]

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

#### 詳細パラメータ

ラベル

データ型

nodataを出力する

OUTPUT_NODATA_VALUE

[数値]

デフォルト： -9999.0

### 出力

ラベル

データ型

OUTPUT

[ラスタ]

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[文字列]

EXTENT

[文字列]

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

HEIGHT_IN_PIXELS

[整数]

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

### Python コード

Algorithm ID: native:cellstackpercentrankfromrasterlayer

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.4. セル統計量

デフォルトでは、任意の入力レイヤにnodataセルがあると、出力ラスタはnodataセルとなります。 nodataを無視する オプションにチェックが入っている場合は、nodataの入力値は統計量の計算において無視されます。これにより、ある位置ですべての入力レイヤがnodataのセルである場合に、結果がnodataのセルとなります。

スナップで参照するレイヤ パラメータは、出力ラスタの作成時に参照として使用する既存のラスタレイヤを指定します。出力ラスタは、このレイヤと同じ範囲、CRS、およびピクセル寸法を持ちます。

• カウント（Count） ：カウント統計は、現在のセル位置で nodata 値以外のセルの数になります。

• 中央値 ：入力レイヤのセルが偶数個の場合には、中央値はセル入力値を並べた中央の2つの値の算術平均で計算されます。

• 最稀値（Minority）/最頻値（Majority） ：最稀値や最頻値が一つに決まらない場合には、入力セルの値がすべて等しいのでない限り、結果は nodata となります。

### パラメータ

#### 基本パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ] [リスト]

STATISTIC

[列挙型]

デフォルト： 0

• 0 --- 合計

• 1 --- カウント（Count）

• 2 --- 平均

• 3 --- 中央値

• 4 --- 標準偏差

• 5 --- 分散（Variance）

• 6 --- 最小値

• 7 --- 最大

• 8 --- 最稀値（Minority）

• 9 --- 最頻値（Majority）

• 10 --- 範囲（Range）

• 11 --- 種類（Variety）

nodataを無視する

IGNORE_NODATA

[ブール値]

デフォルト： True

nodataの存在を無視してすべてのセルの統計量を計算します。

スナップで参照するレイヤ

REF_LAYER

[ラスタ]

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

#### 詳細パラメータ

ラベル

データ型

nodataを出力する

オプション

OUTPUT_NO_DATA_VALUE

[数値]

デフォルト： -9999.0

### 出力

ラベル

データ型

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[crs]

EXTENT

[文字列]

HEIGHT_IN_PIXELS

[整数]

OUTPUT

[ラスタ]

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

### Python コード

Algorithm ID: native:cellstatistics

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.5. ラスタスタックの値の一致頻度

データラスタスタックにマルチバンドラスタを使用する場合、このアルゴリズムは常にラスタの最初のバンドに対して解析を行います。解析に他のバンドを使用したい場合には、GDALを使用してください。出力のnodata値は手入力で設定できます。

### パラメータ

#### 基本パラメータ

ラベル

データ型

INPUT_VALUE_RASTER

[ラスタ]

サンプリングするレイヤ群に対する参照レイヤとなる、入力値レイヤ

INPUT_VALUE_RASTER_BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト：ラスタレイヤの1番目のバンド

INPUT_RASTERS

[ラスタ] [リスト]

nodataを無視する

IGNORE_NODATA

[ブール値]

デフォルト： False

チェックを入れない場合、値ラスタやデータレイヤスタックにnodataセルが一つでもあれば、出力ラスタはnodataセルとなります。

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

#### 詳細パラメータ

ラベル

データ型

nodataを出力する

オプション

OUTPUT_NO_DATA_VALUE

[数値]

デフォルト： -9999.0

### 出力

ラベル

データ型

OUTPUT

[ラスタ]

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[文字列]

EXTENT

[文字列]

FOUND_LOCATIONS_COUNT

[数値]

HEIGHT_IN_PIXELS

[数値]

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

MEAN_FREQUENCY_PER_LOCATION

[数値]

OCCURRENCE_COUNT

[数値]

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

### Python コード

アルゴリズムID: native:equaltofrequency

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.6. ラスタのファジー化（gaussian membership）

ガウシアンメンバーシップ関数を使用して入力ラスタの各ピクセルにメンバーシップ値を割り当てることにより、入力ラスタをファジー化されたラスタに変換します。メンバーシップ値は0から1の範囲の値です。ファジー化されたラスタにおいて、値0はメンバーではないこと、値1は完全にメンバーであることを意味しています。ガウシアンメンバーシップ関数は、 で定義されます。ここで、 f1 は拡がり、 f2 は中点を表します。

### パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ]

バンド番号

BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト：ラスタレイヤの1番目のバンド

ラスタがマルチバンドの場合には、ファジー化したいバンドを選択してください。

Function midpoint

FUZZYMIDPOINT

[数値]

デフォルト： 10

ガウス関数の中点

[数値]

デフォルト： 0.01

ガウス関数の拡がり

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

### 出力

ラベル

データ型

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[crs]

EXTENT

[文字列]

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

HEIGHT_IN_PIXELS

[整数]

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

### Python コード

Algorithm ID: native:fuzzifyrastergaussianmembership

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.7. ラスタのファジー化（large membership）

largeメンバーシップ関数を使用して入力ラスタの各ピクセルにメンバーシップ値を割り当てることにより、入力ラスタをファジー化されたラスタに変換します。メンバーシップ値は0から1の範囲の値です。ファジー化されたラスタにおいて、値0はメンバーではないこと、値1は完全にメンバーであることを意味しています。largeメンバーシップ関数は、 で定義されます。ここで、 f1 は拡がり、 f2 は中点を表します。

### パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ]

バンド番号

BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト：ラスタレイヤの1番目のバンド

ラスタがマルチバンドの場合には、ファジー化したいバンドを選択してください。

Function midpoint

FUZZYMIDPOINT

[数値]

デフォルト： 50

large関数の中点

[数値]

デフォルト： 5

large関数の拡がり

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

### 出力

ラベル

データ型

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[crs]

EXTENT

[文字列]

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

HEIGHT_IN_PIXELS

[整数]

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

### Python コード

Algorithm ID: native:fuzzifyrasterlargemembership

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.8. ラスタのファジー化（linear membership）

### パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ]

バンド番号

BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト：ラスタレイヤの1番目のバンド

ラスタがマルチバンドの場合には、ファジー化したいバンドを選択してください。

Low fuzzy membership bound

FUZZYLOWBOUND

[数値]

デフォルト： 0

High fuzzy membership bound

FUZZYHIGHBOUND

[数値]

デフォルト： 1

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

### 出力

ラベル

データ型

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[crs]

EXTENT

[文字列]

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

HEIGHT_IN_PIXELS

[整数]

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

### Python コード

Algorithm ID: native:fuzzifyrasterlinearmembership

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.9. ラスタのファジー化（near membership）

nearメンバーシップ関数を使用して入力ラスタの各ピクセルにメンバーシップ値を割り当てることにより、入力ラスタをファジー化されたラスタに変換します。メンバーシップ値は0から1の範囲の値です。ファジー化されたラスタにおいて、値0はメンバーではないこと、値1は完全にメンバーであることを意味しています。nearメンバーシップ関数は、 で定義されます。ここで、 f1 は拡がり、 f2 は中点を表します。

### パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ]

バンド番号

BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト：ラスタレイヤの1番目のバンド

ラスタがマルチバンドの場合には、ファジー化したいバンドを選択してください。

Function midpoint

FUZZYMIDPOINT

[数値]

デフォルト： 50

near関数の中点

[数値]

デフォルト： 0.01

near関数の拡がり

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

### 出力

ラベル

データ型

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[crs]

EXTENT

[文字列]

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

HEIGHT_IN_PIXELS

[整数]

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

### Python コード

Algorithm ID: native:fuzzifyrasternearmembership

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.10. ラスタのファジー化（power membership）

べき乗メンバーシップ関数を使用して入力ラスタの各ピクセルにメンバーシップ値を割り当てることにより、入力ラスタをファジー化されたラスタに変換します。メンバーシップ値は0から1の範囲の値です。ファジー化されたラスタにおいて、値0はメンバーではないこと、値1は完全にメンバーであることを意味しています。べき乗メンバーシップ関数は、 で定義されます。ここで、 a は下限、 b は上限、 f1 は指数を表します。この式は、上下限の間でピクセル値をべき乗変換してメンバーシップ値を割り当てます。下限よりも小さなピクセル値はメンバーシップ値0、上限よりも大きなピクセル値はメンバーシップ値1となります。

### パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ]

バンド番号

BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト：ラスタレイヤの1番目のバンド

ラスタがマルチバンドの場合には、ファジー化したいバンドを選択してください。

Low fuzzy membership bound

FUZZYLOWBOUND

[数値]

デフォルト： 0

べき乗関数の下限

High fuzzy membership bound

FUZZYHIGHBOUND

[数値]

デフォルト： 1

べき乗関数の上限

High fuzzy membership bound

FUZZYEXPONENT

[数値]

デフォルト： 2

べき乗関数の指数

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

### 出力

ラベル

データ型

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[crs]

EXTENT

[文字列]

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

HEIGHT_IN_PIXELS

[整数]

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

### Python コード

Algorithm ID: native:fuzzifyrasterpowermembership

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.11. ラスタのファジー化（small membership）

smallメンバーシップ関数を使用して入力ラスタの各ピクセルにメンバーシップ値を割り当てることにより、入力ラスタをファジー化されたラスタに変換します。メンバーシップ値は0から1の範囲の値です。ファジー化されたラスタにおいて、値0はメンバーではないこと、値1は完全にメンバーであることを意味しています。smallメンバーシップ関数は、 で定義されます。ここで、 f1 は拡がり、 f2 は中点を表します。

### パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ]

バンド番号

BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト：ラスタレイヤの1番目のバンド

ラスタがマルチバンドの場合には、ファジー化したいバンドを選択してください。

Function midpoint

FUZZYMIDPOINT

[数値]

デフォルト： 50

small関数の中点

[数値]

デフォルト： 5

small関数の拡がり

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

### 出力

ラベル

データ型

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[crs]

EXTENT

[文字列]

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

HEIGHT_IN_PIXELS

[整数]

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

### Python コード

Algorithm ID: native:fuzzifyrastersmallmembership

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.12. ラスタスタックの値の超過頻度

データラスタスタックにマルチバンドラスタを使用する場合、このアルゴリズムは常にラスタの最初のバンドに対して解析を行います。解析に他のバンドを使用したい場合には、GDALを使用してください。出力のnodata値は手入力で設定できます。

### パラメータ

#### 基本パラメータ

ラベル

データ型

INPUT_VALUE_RASTER

[ラスタ]

サンプリングするレイヤ群に対する参照レイヤとなる、入力値レイヤ

INPUT_VALUE_RASTER_BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト：ラスタレイヤの1番目のバンド

INPUT_RASTERS

[ラスタ] [リスト]

nodataを無視する

IGNORE_NODATA

[ブール値]

デフォルト： False

チェックを入れない場合、値ラスタやデータレイヤスタックにnodataセルが一つでもあれば、出力ラスタはnodataセルとなります。

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

#### 詳細パラメータ

ラベル

データ型

nodataを出力する

オプション

OUTPUT_NO_DATA_VALUE

[数値]

デフォルト： -9999.0

### 出力

ラベル

データ型

OUTPUT

[ラスタ]

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[文字列]

EXTENT

[文字列]

FOUND_LOCATIONS_COUNT

[数値]

HEIGHT_IN_PIXELS

[数値]

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

MEAN_FREQUENCY_PER_LOCATION

[数値]

OCCURRENCE_COUNT

[数値]

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

### Python コード

アルゴリズムID: native:greaterthanfrequency

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.13. ラスタスタックの最大値の位置

データラスタスタックにマルチバンドラスタを使用する場合、このアルゴリズムは常にラスタの最初のバンドに対して解析を行います。解析に他のバンドを使用したい場合には、GDALを使用してください。ラスタレイヤスタックのセルにnodataが一つでもあれば、 "nodataを無視する" パラメータにチェックを入れていない限りは、出力ラスタはnodataセルとなります。出力のnodata値は手入力で設定できます。出力ラスタの範囲と解像度は参照ラスタレイヤで定義され、データ型は常に Int32 です。

### パラメータ

#### 基本パラメータ

ラベル

データ型

INPUT_RASTERS

[ラスタ] [リスト]

スナップで参照するレイヤ

REFERENCE_LAYER

[ラスタ]

nodataを無視する

IGNORE_NODATA

[ブール値]

デフォルト： False

チェックを入れない場合、データレイヤスタックにnodataセルが一つでもあれば、出力ラスタはnodataセルとなります。

OUTPUT

[ラスタ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

#### 詳細パラメータ

ラベル

データ型

nodataを出力する

OUTPUT_NODATA_VALUE

[数値]

デフォルト： -9999.0

### 出力

ラベル

データ型

OUTPUT

[ラスタ]

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[文字列]

EXTENT

[文字列]

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

HEIGHT_IN_PIXELS

[整数]

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

### Python コード

アルゴリズムID: native:highestpositioninrasterstack

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.14. ラスタスタックの値の未満頻度

データラスタスタックにマルチバンドラスタを使用する場合、このアルゴリズムは常にラスタの最初のバンドに対して解析を行います。解析に他のバンドを使用したい場合には、GDALを使用してください。出力のnodata値は手入力で設定できます。

### パラメータ

#### 基本パラメータ

ラベル

データ型

INPUT_VALUE_RASTER

[ラスタ]

サンプリングするレイヤ群に対する参照レイヤとなる、入力値レイヤ

INPUT_VALUE_RASTER_BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト：ラスタレイヤの1番目のバンド

INPUT_RASTERS

[ラスタ] [リスト]

nodataを無視する

IGNORE_NODATA

[ブール値]

デフォルト： False

チェックを入れない場合、値ラスタやデータレイヤスタックにnodataセルが一つでもあれば、出力ラスタはnodataセルとなります。

OUTPUT

[入力レイヤと同じ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

#### 詳細パラメータ

ラベル

データ型

nodataを出力する

オプション

OUTPUT_NO_DATA_VALUE

[数値]

デフォルト： -9999.0

### 出力

ラベル

データ型

OUTPUT

[ラスタ]

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[文字列]

EXTENT

[文字列]

FOUND_LOCATIONS_COUNT

[数値]

HEIGHT_IN_PIXELS

[数値]

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

MEAN_FREQUENCY_PER_LOCATION

[数値]

OCCURRENCE_COUNT

[数値]

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

### Python コード

アルゴリズムID: native:lessthanfrequency

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.15. ラスタスタックの最小値の位置

データラスタスタックにマルチバンドラスタを使用する場合、このアルゴリズムは常にラスタの最初のバンドに対して解析を行います。解析に他のバンドを使用したい場合には、GDALを使用してください。ラスタレイヤスタックのセルにnodataが一つでもあれば、 "nodataを無視する" パラメータにチェックを入れていない限りは、出力ラスタはnodataセルとなります。出力のnodata値は手入力で設定できます。出力ラスタの範囲と解像度は参照ラスタレイヤで定義され、データ型は常に Int32 です。

### パラメータ

#### 基本パラメータ

ラベル

データ型

INPUT_RASTERS

[ラスタ] [リスト]

スナップで参照するレイヤ

REFERENCE_LAYER

[ラスタ]

nodataを無視する

IGNORE_NODATA

[ブール値]

デフォルト： False

チェックを入れない場合、データレイヤスタックにnodataセルが一つでもあれば、出力ラスタはnodataセルとなります。

OUTPUT

[ラスタ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

#### 詳細パラメータ

ラベル

データ型

nodataを出力する

OUTPUT_NODATA_VALUE

[数値]

デフォルト： -9999.0

### 出力

ラベル

データ型

OUTPUT

[ラスタ]

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[文字列]

EXTENT

[文字列]

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

HEIGHT_IN_PIXELS

[整数]

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

### Python コード

アルゴリズムID: native:lowestpositioninrasterstack

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.16. 複数ラスタのAND論理値

デフォルトでは、任意の入力レイヤにnodataピクセルがあると、出力ラスタはnodataピクセルとなります。 nodataをfalseとみなす オプションにチェックが入っている場合には、nodataの入力値は入力値 0 と同じものとして扱われます。

### パラメータ

#### 基本パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ] [リスト]

スナップで参照するレイヤ

REF_LAYER

[ラスタ]

nodataをfalseとみなす

NODATA_AS_FALSE

[ブール値]

デフォルト： False

OUTPUT

[ラスタ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

#### 詳細パラメータ

ラベル

データ型

nodataを出力する

NO_DATA

[数値]

デフォルト： -9999.0

DATA_TYPE

[列挙型]

デフォルト： 5

• 0 --- Byte

• 1 --- Int16

• 2 --- UInt16

• 3 --- UInt32

• 4 --- Int32

• 5 --- Float32

• 6 --- Float64

• 7 --- CInt16

• 8 --- CInt32

• 9 --- CFloat32

• 10 --- CFloat64

### 出力

ラベル

データ型

EXTENT

[文字列]

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[crs]

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

HEIGHT_IN_PIXELS

[整数]

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

nodataピクセルの数

NODATA_PIXEL_COUNT

[整数]

Trueのピクセル数

TRUE_PIXEL_COUNT

[整数]

Falseのピクセル数

FALSE_PIXEL_COUNT

[整数]

OUTPUT

[ラスタ]

### Python コード

Algorithm ID: native:rasterbooleanand

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.17. 複数ラスタのOR論理値

デフォルトでは、任意の入力レイヤにnodataピクセルがあると、出力ラスタはnodataピクセルとなります。 nodataをfalseとみなす オプションにチェックが入っている場合には、nodataの入力値は入力値 0 と同じものとして扱われます。

### パラメータ

#### 基本パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ] [リスト]

スナップで参照するレイヤ

REF_LAYER

[ラスタ]

nodataをfalseとみなす

NODATA_AS_FALSE

[ブール値]

デフォルト： False

OUTPUT

[ラスタ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

#### 詳細パラメータ

ラベル

データ型

nodataを出力する

NO_DATA

[数値]

デフォルト： -9999.0

DATA_TYPE

[列挙型]

デフォルト： 5

• 0 --- Byte

• 1 --- Int16

• 2 --- UInt16

• 3 --- UInt32

• 4 --- Int32

• 5 --- Float32

• 6 --- Float64

• 7 --- CInt16

• 8 --- CInt32

• 9 --- CFloat32

• 10 --- CFloat64

### 出力

ラベル

データ型

EXTENT

[文字列]

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[crs]

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

HEIGHT_IN_PIXELS

[整数]

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

nodataピクセルの数

NODATA_PIXEL_COUNT

[整数]

Trueのピクセル数

TRUE_PIXEL_COUNT

[整数]

Falseのピクセル数

FALSE_PIXEL_COUNT

[整数]

OUTPUT

[ラスタ]

### Python コード

Algorithm ID: native:rasterbooleanor

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.18. ラスタ計算機

ラスタレイヤを使用して代数演算を実行します。

バッチ処理インターフェイス または QGIS Python コンソール から計算機を使用するときは、使用するファイルを指定する必要があります。対応するレイヤは、ファイルのベース名を使用して参照されます（フルパスなし）。例えば、 path/to/my/rasterfile.tif にあるレイヤーを使用している場合、そのレイヤーの最初のバンドは rasterfile.tif@1 として参照されます。

### パラメータ

ラベル

データ型

レイヤ

GUI版のみ

GUI版のみ

EXPRESSION

[文字列]

GUI版のみ

Reference layer(s) (used for automated extent, cellsize, and CRS)

オプション

LAYERS

[ラスタ] [リスト]

Cell size (use 0 or empty to set it automatically)

オプション

CELLSIZE

[数値]

Output extent

オプション

EXTENT

[範囲]

Specify the spatial extent of the output raster layer. If the extent is not specified, the minimum extent that covers all the selected reference layers will be used.

Available methods are:

• Calculate from layer…: uses extent of a layer loaded in the current project

• Use map canvas extent

• Draw on canvas

• Enter the coordinates as xmin, xmax, ymin, ymax

Output CRS

オプション

CRS

[crs]

OUTPUT

[ラスタ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

ラベル

データ型

OUTPUT

[ラスタ]

### Python コード

アルゴリズムID: qgis:rastercalculator

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.19. Raster layer properties

NEW in 3.20

Returns basic properties of the given raster layer, including the extent, size in pixels and dimensions of pixels (in map units), number of bands, and no data value.

This algorithm is intended for use as a means of extracting these useful properties to use as the input values to other algorithms in a model - e.g. to allow to pass an existing raster's pixel sizes over to a GDAL raster algorithm.

### パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ]

バンド番号

オプション

BAND

[ラスタのバンド]

Default: Not set

Whether to also return properties of a specific band. If a band is specified, the noData value for the selected band is also returned.

### 出力

ラベル

データ型

Number of bands in raster

BAND_COUNT

[数値]

The number of bands in the raster

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[文字列]

EXTENT

[文字列]

The raster layer extent in the CRS

Band has a NoData value set

HAS_NODATA_VALUE

[Boolean]

Indicates whether the raster layer has a value set for NODATA pixels in the selected band

HEIGHT_IN_PIXELS

[整数]

The number of columns in the raster layer

Band NoData value

NODATA_VALUE

[数値]

The value (if set) of the NoData pixels in the selected band

Pixel size (height) in map units

PIXEL_HEIGHT

[整数]

Vertical size in map units of the pixel

Pixel size (width) in map units

PIXEL_WIDTH

[整数]

Horizontal size in map units of the pixel

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

The number of rows in the raster layer

Maximum x-coordinate

X_MAX

[数値]

Minimum x-coordinate

X_MIN

[数値]

Maximum y-coordinate

Y_MAX

[数値]

Minimum y-coordinate

Y_MIN

[数値]

### Python コード

Algorithm ID: native:rasterlayerproperties

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.20. ラスタレイヤの統計量

ラスタレイヤの指定したバンドの値に関する基本統計量を計算します。結果は プロセシング ► 結果ビューア メニューに読み込まれます。

### パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ]

バンド番号

BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト：入力レイヤの1番目のバンド

ラスタがマルチバンドの場合には、統計量を計算したいバンドを選択してください。

OUTPUT_HTML_FILE

[html]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 出力をスキップ

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

### 出力

ラベル

データ型

MAX

[数値]

MEAN

[数値]

MIN

[数値]

OUTPUT_HTML_FILE

[html]

• 分析済みファイル : ラスタレイヤのパス

• 最小値 : ラスタの最小値

• 最大値 : ラスタの最大値

• 範囲 : 最大値と最小値の差

• 合計 : 値の総和

• 平均値 : 値の平均

• 標準偏差 : 値の標準偏差

• 平方和 : 各値と全体の平均値との差の二乗の合計

RANGE

[数値]

STD_DEV

[数値]

SUM

[数値]

SUM_OF_SQUARES

[数値]

### Python コード

Algorithm ID: native:rasterlayerstatistics

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.21. ラスタレイヤのユニーク値

### パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ]

バンド番号

BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト：入力レイヤの1番目のバンド

ラスタがマルチバンドの場合には、統計量を計算したいバンドを選択してください。

ユニーク値の集計出力

OUTPUT_HTML_FILE

[ファイル]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 出力をスキップ

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

ユニーク値の表

OUTPUT_TABLE

[テーブル]

デフォルト： [出力をスキップ]

ユニーク値のテーブルの指定：

• 出力をスキップ

• 一時レイヤを作成（ TEMPORARY_OUTPUT

• ファイルに保存...

• GeoPackageに保存...

• データベーステーブルに保存...

ここでファイルの文字コードを変更することもできます。

### 出力

ラベル

データ型

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[文字列]

EXTENT

[文字列]

HEIGHT_IN_PIXELS

[整数]

nodataピクセルの数

NODATA_PIXEL_COUNT

[数値]

The number of NODATA pixels in the output raster layer

TOTAL_PIXEL_COUNT

[整数]

ユニーク値の集計出力

OUTPUT_HTML_FILE

[html]

• 分析ファイル : ラスタレイヤのパス

• 範囲 : 範囲のx最小値、y最小値、x最大値、y最大値の座標

• 投影法 : レイヤの投影法

• 幅（ピクセル単位）: 列の数と、ピクセルの幅サイズ

• 高さ（ピクセル単位）: 行の数と、ピクセルの高さサイズ

• 総ピクセル数 : すべてのピクセルの個数

• nodataピクセルの数 : nodata値を持つピクセルの個数

ユニーク値の表

OUTPUT_TABLE

[テーブル]

テーブルには3つのカラムがあります：

• value: ピクセルの値

• count: その値のピクセル数

• m2: その値のピクセルの総面積（平方メートル単位）

WIDTH_IN_PIXELS

[整数]

### Python コード

Algorithm ID: native:rasterlayeruniquevaluesreport

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.22. ゾーン統計量（ラスタ）

### パラメータ

#### 基本パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ]

バンド番号

BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト：ラスタレイヤの1番目のバンド

ラスタがマルチバンドの場合には、統計量を計算したいバンドを選択してください。

ゾーン統計の対象レイヤ

ZONES

[ラスタ]

ゾーンを定義するラスタレイヤ。ゾーンとは、同じピクセル値を持つ連続したピクセルです。

ZONES_BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト：ラスタレイヤの1番目のバンド

ラスタがマルチバンドの場合には、ゾーンを定義するバンドを選択してください。

OUTPUT_TABLE

[テーブル]

デフォルト： [一時レイヤを作成]

Specification of the output report. One of:

• 一時レイヤを作成（ TEMPORARY_OUTPUT

• ファイルに保存...

• GeoPackageに保存...

• データベーステーブルに保存...

ここでファイルの文字コードを変更することもできます。

#### 詳細パラメータ

ラベル

データ型

スナップで参照するレイヤ

オプション

REF_LAYER

[列挙型]

デフォルト： 0

• 0 --- Input layer: zones are determined by sampling the zone raster layer value at the centroid of each pixel from the source raster layer

• 1 --- Zones layer: the input raster layer will be sampled at the centroid of each pixel from the zones raster layer

### 出力

ラベル

データ型

CRS権限識別子

CRS_AUTHID

[文字列]

EXTENT

[文字列]

HEIGHT_IN_PIXELS

[整数]

nodataピクセルの数

NODATA_PIXEL_COUNT

[数値]

The number of NODATA pixels in the output raster layer

OUTPUT_TABLE

[テーブル]

• m2: ゾーンの面積（単位はラスタの長さ単位の二乗）

• sum: ゾーン内のピクセル値の総和

• count: ゾーン内のピクセルの個数

• min: ゾーン内のピクセル値の最小値

• max: ゾーン内のピクセル値の最大値

• mean: ゾーン内のピクセル値の平均値

TOTAL_PIXEL_COUNT

[数値]

WIDTH_IN_PIXELS

[数値]

### Python コード

Algorithm ID: native:rasterlayerzonalstats

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.23. ラスタのサーフェス体積

### パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ]

サーフェスを表す入力ラスタ

バンド番号

BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト：ラスタレイヤの1番目のバンド

ラスタがマルチバンドの場合には、サーフェスを定義するバンドを選択してください。

LEVEL

[数値]

デフォルト： 0.0

ベース、あるいは基準値を定義します。この基準値は、 方法 パラメータ（以下参照）に応じた体積計算に用いられます。

METHOD

[列挙型]

デフォルト： 0

ラスタピクセル値と 基準値 の差による体積計算の方法を定義します。オプションは次のとおり：

• 0 --- 基準値を超える場合だけ：基準値を上回るピクセルのみが体積に加算されます。

• 1 --- 基準値を下回る場合だけ：基準値を下回るピクセルのみが体積に加算されます。

• 2 --- 基準値を下回る場合は減算：基準値を上回るピクセルは体積に加算され、基準値を下回るピクセルは体積から減算されます。

• 3 --- 基準値を下回る場合は加算：ピクセル値が基準値より上か下かに関わらず、体積に加算します。これは、ピクセル値と基準値の差の絶対値による合計と等しいです。

OUTPUT_HTML_FILE

[html]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 出力をスキップ

• 一時レイヤを作成（ TEMPORARY_OUTPUT

• ファイルに保存...

• GeoPackageに保存...

• データベーステーブルに保存...

ここでファイルの文字コードを変更することもできます。

OUTPUT_TABLE

[テーブル]

デフォルト： [出力をスキップ]

• 出力をスキップ

• 一時レイヤを作成（ TEMPORARY_OUTPUT

• ファイルに保存...

• GeoPackageに保存...

• データベーステーブルに保存...

ここでファイルの文字コードを変更することもできます。

### 出力

ラベル

データ型

VOLUME

[数値]

AREA

[数値]

ピクセル数

PIXEL_COUNT

[数値]

OUTPUT_HTML_FILE

[html]

HTML形式の出力レポート（体積、面積、ピクセル数を含む）

OUTPUT_TABLE

[テーブル]

### Python コード

Algorithm ID: native:rastersurfacevolume

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.24. 属性テーブルによる再分類

ベクタテーブルで指定された値の範囲に基づいて新しいクラス値を割り当てて、ラスタバンドを再分類します。

### パラメータ

#### 基本パラメータ

ラベル

データ型

ラスタレイヤ

INPUT_RASTER

[ラスタ]

バンド番号

RASTER_BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト：ラスタレイヤの1番目のバンド

ラスタがマルチバンドの場合には、再分類したいバンドを選択してください。

クラス区分のテーブルを含むレイヤ

INPUT_TABLE

[ベクタ：任意]

MIN_FIELD

[テーブルのフィールド：数値]

クラス範囲の最小値のフィールド

MAX_FIELD

[テーブルのフィールド：数値]

クラス範囲の最大値のフィールド

クラスを示す属性（フィールド）

VALUE_FIELD

[テーブルのフィールド：数値]

そのクラスに該当するピクセルに割り当てられる値のフィールド（対応する最小値と最大値の間）

OUTPUT

[ラスタ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

#### 詳細パラメータ

ラベル

データ型

nodataを出力する

NO_DATA

[数値]

デフォルト： -9999.0

nodata値に適用する値

RANGE_BOUNDARIES

[列挙型]

デフォルト： 0

クラス分類の比較ルールを定義します。オプションは次のとおり：

• 0 --- min < value <= max

• 1 --- min <= value < max

• 2 --- min <= value <= max

• 3 --- min < value < max

NODATA_FOR_MISSING

[ブール値]

デフォルト： False

どのクラスにも該当しないバンド値をnodata値とします。Falseの場合には、元の値を保持します。

DATA_TYPE

[列挙型]

デフォルト： 5

Defines the format of the output raster file. Options:

• 0 --- Byte

• 1 --- Int16

• 2 --- UInt16

• 3 --- UInt32

• 4 --- Int32

• 5 --- Float32

• 6 --- Float64

• 7 --- CInt16

• 8 --- CInt32

• 9 --- CFloat32

• 10 --- CFloat64

ラベル

データ型

OUTPUT

[ラスタ]

### Python コード

Algorithm ID: native:reclassifybylayer

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.25. 区分表（テーブル）で再分類

### パラメータ

#### 基本パラメータ

ラベル

データ型

ラスタレイヤ

INPUT_RASTER

[ラスタ]

バンド番号

RASTER_BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト： 1

TABLE

[テーブル]

OUTPUT

[ラスタ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

#### 詳細パラメータ

ラベル

データ型

nodataを出力する

NO_DATA

[数値]

デフォルト： -9999.0

nodata値に適用する値

RANGE_BOUNDARIES

[列挙型]

デフォルト： 0

クラス分類の比較ルールを定義します。オプションは次のとおり：

• 0 --- min < value <= max

• 1 --- min <= value < max

• 2 --- min <= value <= max

• 3 --- min < value < max

NODATA_FOR_MISSING

[ブール値]

デフォルト： False

どのクラスにも該当しないバンド値をnodata値とします。Falseの場合には、元の値を保持します。

DATA_TYPE

[列挙型]

デフォルト： 5

Defines the format of the output raster file. Options:

• 0 --- Byte

• 1 --- Int16

• 2 --- UInt16

• 3 --- UInt32

• 4 --- Int32

• 5 --- Float32

• 6 --- Float64

• 7 --- CInt16

• 8 --- CInt32

• 9 --- CFloat32

• 10 --- CFloat64

ラベル

データ型

OUTPUT

[ラスタ]

### Python コード

Algorithm ID: native:reclassifybytable

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.26. ラスタの範囲変更

ラスタのヒストグラム（ピクセル値）の形状（分布）は保ったまま、ラスタレイヤを再スケーリングして新しい値の範囲に変更します。入力値は、ソースラスタのピクセル最小値・最大値から出力結果のピクセル最小・最大範囲へと線形補間でマッピングされます。

デフォルトでは、このアルゴリズムは元のnodata値をそのまま維持しますが、この動作を上書きするオプションがあります。

### パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ]

バンド番号

Band

[ラスタのバンド]

デフォルト：入力レイヤの1番目のバンド

ラスタがマルチバンドの場合には、バンドを選択してください。

MINIMUM

[数値]

デフォルト値： 0.0

MAXIMUM

[数値]

デフォルト値： 255.0

nodata値

オプション

NODATA

[数値]

デフォルト値：未設定

NODATAのピクセルに割り当てる値。未設定の場合には、元のNODATA値が保持されます。

リスケール出力

OUTPUT

[ラスタ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

ラベル

データ型

リスケール出力

OUTPUT

[ラスタ]

### Python コード

アルゴリズムID: native:rescaleraster

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.27. ラスタを丸める

ラスタデータセットのセル値を指定した小数点桁数で丸めます。

このアルゴリズムは、入力ラスタのデータ型を維持します。このため、byte型や整数型のラスタは基数nの倍数に丸めることしかできません。基数nの倍数に丸められない場合には警告が発生し、byte型や整数型のラスタとして、入力ラスタのコピーが返ります。

### パラメータ

#### 基本パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ラスタ]

バンド番号

BAND

[数値]

デフォルト： 1

ラスタのバンド番号

ROUNDING_DIRECTION

[リスト]

デフォルト： 1

• 0 --- Round up

• 1 --- Round to nearest

• 2 --- Round down

DECIMAL_PLACES

[数値]

デフォルト： 2

OUTPUT

[ラスタ]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

• 一時ファイルに保存

• ファイルに保存...

#### 詳細パラメータ

ラベル

データ型

BASE_N

[数値]

デフォルト： 10

DECIMAL_PLACES パラメータが負の場合は、ラスタの値は基数nの桁数で丸められる

ラベル

データ型

OUTPUT

[ラスタ]

### Python コード

アルゴリズムID: native:roundrastervalues

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.28. ベクタレイヤにラスタ値を付加

ポイントの位置におけるラスタ値を抽出します。ラスタレイヤがマルチバンドの場合には、各バンドの値がサンプリングされます。

### パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ベクタ：ポイント]

サンプリングに使用するポイントベクタレイヤ

Raster Layer

RASTERCOPY

[ラスタ]

ラスタ値を収納するカラム名の接頭辞

COLUMN_PREFIX

[文字列]

Default: 'SAMPLE_'

Sampled

オプション

OUTPUT

[ベクタ：ポイント]

デフォルト： [一時レイヤを作成]

サンプリングされた値の出力レイヤを指定します。次のいずれかです：

• 一時レイヤを作成（ TEMPORARY_OUTPUT

• ファイルに保存...

• GeoPackageに保存...

• データベーステーブルに保存...

ここでファイルの文字コードを変更することもできます。

ラベル

データ型

Sampled

OUTPUT

[ベクタ：ポイント]

サンプリングされた値の出力レイヤ

### Python コード

Algorithm ID: native:rastersampling

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.29. ゾーンヒストグラム

ポリゴン地物内に含まれるラスタレイヤの各ユニーク値の個数を表すフィールドを追加します。

### パラメータ

ラベル

データ型

ラスタレイヤ

INPUT_RASTER

[ラスタ]

バンド番号

RASTER_BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト：入力レイヤの1番目のバンド

ラスタがマルチバンドの場合には、バンドを選択してください。

ゾーンのベクタレイヤ

INPUT_VECTOR

[ベクタ：ポリゴン]

ゾーンを定義するベクタポリゴンレイヤ

ラスタ値を収納するカラム名の接頭辞

COLUMN_PREFIX

オプション

[文字列]

デフォルト： 'HISTO_'

OUTPUT

[ベクタ：ポリゴン]

デフォルト： [一時レイヤを作成]

• 一時レイヤを作成（ TEMPORARY_OUTPUT

• ファイルに保存...

• GeoPackageに保存...

• データベーステーブルに保存...

ここでファイルの文字コードを変更することもできます。

ラベル

データ型

OUTPUT

[ベクタ：ポリゴン]

### Python コード

Algorithm ID: native:zonalhistogram

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。

## 25.1.11.30. ゾーン統計量（ベクタ）

ラスタレイヤの統計量を、重なっているポリゴンベクタレイヤの地物ごとに計算します。

### パラメータ

ラベル

データ型

INPUT

[ベクタ：ポリゴン]

ゾーンを含むベクタポリゴンレイヤ

ラスタレイヤ

INPUT_RASTER

[ラスタ]

RASTER_BAND

[ラスタのバンド]

デフォルト：入力レイヤの1番目のバンド

ラスタがマルチバンドの場合には、統計量を計算したいバンドを選択してください。

ラスタ値を収納するカラム名の接頭辞

COLUMN_PREFIX

[文字列]

デフォルト： '_'

STATISTICS

[列挙型] [リスト]

デフォルト： [0,1,2]

• 0 --- カウント（Count）

• 1 --- 合計

• 2 --- 平均

• 3 --- 中央値

• 4 --- 標準偏差

• 5 --- 最小値

• 6 --- 最大

• 7 --- 範囲（Range）

• 8 --- 最稀値（Minority）

• 9 --- 最頻値（Majority）

• 10 --- 種類（Variety）

• 11 --- 分散（Variance）

Zonal Statistics

OUTPUT

[ベクタ：ポリゴン]

デフォルト： [一時レイヤを作成]

• 一時レイヤを作成（ TEMPORARY_OUTPUT

• ファイルに保存...

• GeoPackageに保存...

• データベーステーブルに保存...

• レイヤに追加...

ここでファイルの文字コードを変更することもできます。

ラベル

データ型

Zonal Statistics

OUTPUT

[ベクタ：ポリゴン]

### Python コード

Algorithm ID: native:zonalstatisticsfb

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、 プロセシングアルゴリズムをコンソールから使う を参照してください。