.

Clasificación de imágenes

Detección de cambios

Descripción

<colocar la descripción del algoritmo aquí>

Parametros

Initial State [raster]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Look-up Table [table]

Opcional

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Value [tablefield: any]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Value (Maximum) [tablefield: any]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Name [tablefield: any]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Final State [raster]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Look-up Table [table]

Opcional

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Value [tablefield: any]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Value (Maximum) [tablefield: any]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Name [tablefield: any]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Report Unchanged Classes [boolean]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Por defecto: True

Output as... [selection]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Opciones:

  • 0 — [0] cells
  • 1 — [1] percent
  • 2 — [2] area

Predeterminado: 0

Salidas

Changes [raster]

<colocar aquí la descripción de la salida>

Changes [table]

<colocar aquí la descripción de la salida>

Uso de la consola

processing.runalg('saga:changedetection', initial, ini_lut, ini_lut_min, ini_lut_max, ini_lut_nam, final, fin_lut, fin_lut_min, fin_lut_max, fin_lut_nam, nochange, output, change, changes)

Ver también

Análisis de grupos para cuadrículas

Descripción

<colocar la descripción del algoritmo aquí>

Parametros

Grids [multipleinput: rasters]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

“Método” [selección]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Opciones:

  • 0 — [0] Iterative Minimum Distance (Forgy 1965)
  • 1 — [1] Hill-Climbing (Rubin 1967)
  • 2 — [2] Combined Minimum Distance / Hillclimbing

Predeterminado: 0

Clusters [number]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Predeterminado: 5

Normalise [boolean]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Por defecto: True

Old Version [boolean]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Por defecto: True

Salidas

Clusters [raster]

<colocar aquí la descripción de la salida>

Statistics [table]

<colocar aquí la descripción de la salida>

Uso de la consola

processing.runalg('saga:clusteranalysisforgrids', grids, method, ncluster, normalise, oldversion, cluster, statistics)

Ver también

Clasificación supervisada

Descripción

<colocar la descripción del algoritmo aquí>

Parametros

Grids [multipleinput: rasters]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Training Areas [vector: polygon]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Class Identifier [tablefield: any]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

“Método” [selección]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Opciones:

  • 0 — [0] Binary Encoding
  • 1 — [1] Parallelepiped
  • 2 — [2] Minimum Distance
  • 3 — [3] Mahalanobis Distance
  • 4 — [4] Maximum Likelihood
  • 5 — [5] Spectral Angle Mapping
  • 6 — [6] Winner Takes All

Predeterminado: 0

Normalise [boolean]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Por defecto: True

Distance Threshold [number]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Por defecto: 0.0

Probability Threshold (Percent) [number]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Por defecto: 0.0

Probability Reference [selection]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Opciones:

  • 0 — [0] absolute
  • 1 — [1] relative

Predeterminado: 0

Spectral Angle Threshold (Degree) [number]

<colocar la descripción de parámetros aquí>

Por defecto: 0.0

Salidas

Class Information [table]

<colocar aquí la descripción de la salida>

Classification [raster]

<colocar aquí la descripción de la salida>

Quality [raster]

<colocar aquí la descripción de la salida>

Uso de la consola

processing.runalg('saga:supervisedclassification', grids, roi, roi_id, method, normalise, threshold_dist, threshold_prob, relative_prob, threshold_angle, class_info, classes, quality)

Ver también