<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Cuadrícula [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Puntos [vector: cualquiera]Opcional
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Direction [Degree] [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 0.0
Tolerancia [Grados] [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 0.0
Maximum Distance [Cells] [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 0
Distance Weighting [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] Sin ponderación de la distancia
1 — [1] Distancia inversa a una potencia
2 — [2] exponencial
3 — [3] ponderación gaussiana
Predeterminado: 0
Poder de ponderación de distancia inversa [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
Desplazamiento de distancia inversa [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
Ponderar ancho de banda Gaussiana y Exponencial [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 1.0
Arithmetic Mean [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Difference from Arithmetic Mean [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Mínimo [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Máximo [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Range [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
<colocar aquí la descripción de la salida>
Desviación estandar [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Mean less Standard Deviation [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Mean plus Standard Deviation [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Deviation from Arithmetic Mean [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Percentil [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Directional Statistics for Points [vector]<colocar aquí la descripción de la salida>
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)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Entrada [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Nivel de Generalización [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 16
Salida [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Output Lod [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Semillas de salida [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:fastrepresentativeness', input, lod, result, result_lod, seeds)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Predictors [multipleinput: rasters]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Output of Regression Parameters [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
Puntos [vector: point]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Dependent Variable [tablefield: any]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Distance Weighting [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] Sin ponderación de la distancia
1 — [1] Distancia inversa a una potencia
2 — [2] exponencial
3 — [3] ponderación gaussiana
Predeterminado: 0
Poder de ponderación de distancia inversa [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
Desplazamiento de distancia inversa [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
Ponderar ancho de banda Gaussiana y Exponencial [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 1.0
Rango de busqueda [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
Predeterminado: 0
Search Radius [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 100
Modo de busqueda [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] todas las direcciones
1 — [1] cuadrantes
Predeterminado: 0
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] número máximo de observaciones
1 — [1] todas los puntos
Predeterminado: 0
Número máximo de observaciones [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 10
Número mínimo de observaciones [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 4
Regresión [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Coeficiente de determinación [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Regression Parameters [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Residuals [vector]<colocar aquí la descripción de la salida>
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)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Puntos [vector: cualquiera]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Dependent Variable [tablefield: any]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Distance Weighting [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] Sin ponderación de la distancia
1 — [1] Distancia inversa a una potencia
2 — [2] exponencial
3 — [3] ponderación gaussiana
Predeterminado: 0
Poder de ponderación de distancia inversa [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
Desplazamiento de distancia inversa [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
Ponderar ancho de banda Gaussiana y Exponencial [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 1.0
Rango de busqueda [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
Predeterminado: 0
Search Radius [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 100
Modo de busqueda [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] todas las direcciones
1 — [1] cuadrantes
Predeterminado: 0
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] número máximo de observaciones
1 — [1] todas los puntos
Predeterminado: 0
Número máximo de observaciones [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 10
Número mínimo de observaciones [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 4
Regresión [vector]<colocar aquí la descripción de la salida>
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)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Puntos [vector: point]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Dependent Variable [tablefield: any]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Target Grids [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] definido por usuario
Predeterminado: 0
Distance Weighting [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] Sin ponderación de la distancia
1 — [1] Distancia inversa a una potencia
2 — [2] exponencial
3 — [3] ponderación gaussiana
Predeterminado: 0
Poder de ponderación de distancia inversa [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
Desplazamiento de distancia inversa [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
Ponderar ancho de banda Gaussiana y Exponencial [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
Rango de busqueda [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
Predeterminado: 0
Search Radius [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 100
Modo de busqueda [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] todas las direcciones
1 — [1] cuadrantes
Predeterminado: 0
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] número máximo de observaciones
1 — [1] todas los puntos
Predeterminado: 0
Número máximo de observaciones [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 10
Número mínimo de observaciones [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 4
Extensión de salida [extent]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 0,1,0,1
Cellsize [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 100.0
Calidad [ráster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Intercept [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Calidad [ráster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Intercept [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
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)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Predictor [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Puntos [vector: point]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Dependent Variable [tablefield: any]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Distance Weighting [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] Sin ponderación de la distancia
1 — [1] Distancia inversa a una potencia
2 — [2] exponencial
3 — [3] ponderación gaussiana
Predeterminado: 0
Poder de ponderación de distancia inversa [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
Desplazamiento de distancia inversa [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
Ponderar ancho de banda Gaussiana y Exponencial [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 1.0
Rango de busqueda [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
Predeterminado: 0
Search Radius [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 0
Modo de busqueda [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] todas las direcciones
1 — [1] cuadrantes
Predeterminado: 0
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] número máximo de observaciones
1 — [1] todas los puntos
Predeterminado: 0
Número máximo de observaciones [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 10
Número mínimo de observaciones [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 4
Regresión [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Coeficiente de determinación [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Intercept [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Pendiente [ráster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Residuals [vector]<colocar aquí la descripción de la salida>
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)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Puntos [vector: point]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Dependent Variable [tablefield: any]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predictor [tablefield: any]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Target Grids [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] definido por usuario
Predeterminado: 0
Distance Weighting [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] Sin ponderación de la distancia
1 — [1] Distancia inversa a una potencia
2 — [2] exponencial
3 — [3] ponderación gaussiana
Predeterminado: 0
Poder de ponderación de distancia inversa [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 0
Desplazamiento de distancia inversa [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
Ponderar ancho de banda Gaussiana y Exponencial [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 0.0
Rango de busqueda [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
Predeterminado: 0
Search Radius [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 100
Modo de busqueda [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] todas las direcciones
1 — [1] cuadrantes
Predeterminado: 0
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] número máximo de observaciones
1 — [1] todas los puntos
Predeterminado: 0
Número máximo de observaciones [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 10
Número mínimo de observaciones [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 4
Extensión de salida [extent]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 0,1,0,1
Cellsize [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 100.0
Cuadrícula [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Calidad [ráster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Intercept [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Pendiente [ráster]<colocar aquí la descripción de la salida>
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)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Cuadrícula [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Caso de contigüidad [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
1 — [1] Reina
Predeterminado: 0
Resultado [tabla]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:globalmoransiforgrids', grid, contiguity, result)
Performs a complete distance analysis of a point layer:
distancia mínima de puntos
distancia máxima de puntos
distancia promedio de todos los puntos
puntos duplicados
Puntos [vector: point]Capa a analizar.
Minimum Distance Analysis [table]La tabla resultante.
processing.runalg('saga:minimumdistanceanalysis', points, table)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Cuadrículas [multipleinput: rasters]<colocar la descripción de parámetros aquí>
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
Distance Weighting [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] Sin ponderación de la distancia
1 — [1] Distancia inversa a una potencia
2 — [2] exponencial
3 — [3] ponderación gaussiana
Predeterminado: 0
Poder de ponderación de distancia inversa [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
Desplazamiento de distancia inversa [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
Ponderar ancho de banda Gaussiana y Exponencial [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 1.0
Distancia Media [ráster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Desviación estandar [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Distancia [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:multibandvariation', bands, radius, distance_weighting_weighting, distance_weighting_idw_power, distance_weighting_idw_offset, distance_weighting_bandwidth, mean, stddev, diff)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Dependent [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Cuadrículas [multipleinput: rasters]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Grid Interpolation [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] Vecino Más Cercano
1 — [1] Interpolación Bilineal
2 — [2] Interpolación de distancia inversa
3 — [3] Interpolación de Spline bicúbico
4 — [4] Interpolación B-Spline
Predeterminado: 0
Include X Coordinate [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
Include Y Coordinate [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] incluir todo
1 — [1] adelante
2 — [2] hacia atrás
Predeterminado: 0
P in [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 5
P out [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 5
Regresión [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Residuals [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Details: Coefficients [table]<colocar aquí la descripción de la salida>
Details: Model [table]<colocar aquí la descripción de la salida>
Details: Steps [table]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:multipleregressionanalysisgridgrids', dependent, grids, interpol, coord_x, coord_y, method, p_in, p_out, regression, residuals, info_coeff, info_model, info_steps)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Cuadrículas [multipleinput: rasters]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Formas [vector: any]<colocar la descripción de parámetros aquí>
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Grid Interpolation [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] Vecino Más Cercano
1 — [1] Interpolación Bilineal
2 — [2] Interpolación de distancia inversa
3 — [3] Interpolación de Spline bicúbico
4 — [4] Interpolación B-Spline
Predeterminado: 0
Include X Coordinate [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
Include Y Coordinate [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] incluir todo
1 — [1] adelante
2 — [2] hacia atrás
Predeterminado: 0
P in [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 5
P out [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 5
Details: Coefficients [table]<colocar aquí la descripción de la salida>
Details: Model [table]<colocar aquí la descripción de la salida>
Details: Steps [table]<colocar aquí la descripción de la salida>
Residuals [vector]<colocar aquí la descripción de la salida>
Regresión [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
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)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Puntos [vector: cualquiera]<colocar la descripción de parámetros aquí>
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Polynom [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
2 — [2] superficie cuadrática
3 — [3] superficie cúbica
Predeterminado: 0
Maximum X Order [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 4
Maximum Y Order [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 4
Maximum Total Order [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 4
Trend Surface [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] definido por usuario
Predeterminado: 0
Extensión de salida [extent]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 0,1,0,1
Cellsize [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 100.0
Residuals [vector]<colocar aquí la descripción de la salida>
Cuadrícula [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:polynomialregression', points, attribute, polynom, xorder, yorder, torder, target, output_extent, user_size, residuals, user_grid)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Cuadrícula [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Desviación estandar [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 1.0
Radio de busqueda máxima (celdas) [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 20
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] Celdas
1 — [1] Unidades de mapa
Predeterminado: 0
Radio de varianza [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:radiusofvariancegrid', input, variance, radius, output, result)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Cuadrícula [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Formas [vector: any]<colocar la descripción de parámetros aquí>
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Grid Interpolation [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] Vecino Más Cercano
1 — [1] Interpolación Bilineal
2 — [2] Interpolación de distancia inversa
3 — [3] Interpolación de Spline bicúbico
4 — [4] Interpolación B-Spline
Predeterminado: 0
Regression Function [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] Y = a + b * X (lineal)
3 — [3] Y = a * X^b (potencia)
4 — [4] Y = a e^(b * X) (exponencial)
5 — [5] Y = a + b * ln(X) (logarítmico)
Predeterminado: 0
Regresión [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Residuals [vector]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:regressionanalysis', grid, shapes, attribute, interpol, method, regression, residual)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Cuadrícula [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Radio [Celdas] [número]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 10
Exponent [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
Representatividad [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:representativeness', input, radius, exponent, result)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Cuadrícula [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Radio [Celdas] [número]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 7
Distance Weighting [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] Sin ponderación de la distancia
1 — [1] Distancia inversa a una potencia
2 — [2] exponencial
3 — [3] ponderación gaussiana
Predeterminado: 0
Poder de ponderación de distancia inversa [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
Desplazamiento de distancia inversa [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
Ponderar ancho de banda Gaussiana y Exponencial [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 1.0
Valor medio [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Difference from Mean Value [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Desviación estandar [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Value Range [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Valor mínimo [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Valor máximo [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Deviation from Mean Value [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Percentil [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
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)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Puntos [vector: point]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Distancia vértice [Grados] [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 5
La media del centro [vector]<colocar aquí la descripción de la salida>
Distancia estándar [vector]<colocar aquí la descripción de la salida>
<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:spatialpointpatternanalysis', points, step, centre, stddist, bbox)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Cuadrículas [multipleinput: rasters]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Arithmetic Mean [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Mínimo [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Máximo [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
<colocar aquí la descripción de la salida>
Desviación estandar [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Mean less Standard Deviation [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Mean plus Standard Deviation [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:statisticsforgrids', grids, mean, min, max, var, stddev, stddevlo, stddevhi)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Puntos [vector: point]<colocar la descripción de parámetros aquí>
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Distancia máxima [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 0.0
Número de salto [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
Variogram Cloud [table]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:variogramcloud', points, field, distmax, nskip, result)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Puntos [vector: point]<colocar la descripción de parámetros aquí>
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Número de clases de distancia [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 10
Número de salto [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
Número de pares [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Superficie de variograma [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Superficie de covarianza [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:variogramsurface', points, field, distcount, nskip, count, variance, covariance)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Cuadrícula de zona [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Cuadrícula categorial [multipleinput: rasters]Opcional
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Grids to analyse [multipleinput: rasters]Opcional
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Aspecto [raster]Opcional
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Short Field Names [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
Estadisticas zonales [table]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:zonalgridstatistics', zones, catlist, statlist, aspect, shortnames, outtab)