<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Costo de cuadrícula [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Dirección de máximo costo [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Puntos de destino [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
k factor [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 0
Costo acumulado [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:accumulatedcostanisotropic', cost, direction, points, k, threshold, acccost)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Costo de cuadrícula [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Puntos de destino [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 0.0
Costo acumulado [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Punto más cercano [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:accumulatedcostisotropic', cost, points, threshold, acccost, closestpt)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Cuadrícula de entrada [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Max. Number of Classes [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 5
Resultado [table]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:aggregationindex', input, maxnumclass, result)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Input Grids [multipleinput: rasters]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Tabla de comparación por parejas [table]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Cuadrícula de salida [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:analyticalhierarchyprocess', grids, table, output)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Cuadrícula de entrada 1 [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Cuadrícula de entrada 2 [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Max. Number of Classes [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 5
Cuadrícula clasificación cruzada [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Tabla de tabulación cruzada [table]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:crossclassificationandtabulation', input, input2, maxnumclass, resultgrid, resulttable)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Clasificación [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Class Identifier [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
Neighborhood Min [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
Neighborhood Max [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] promedio
1 — [1] multiplicativo
Predeterminado: 0
Añadir borde [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
Ponderar conectividad [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1.1
Minimum Density [Percent] [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 10
Densidad mínima para el bosque interior [Porcentaje] [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 99
Incremento Distancia de búsqueda [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: 0.0
Density from Neighbourhood [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
Densidad [Porcentaje] [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Conectividad [Porcentaje] [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Fragmentación [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Summary [table]<colocar aquí la descripción de la salida>
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)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Densidad [Porcentaje] [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Conectividad [Porcentaje] [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Añadir borde [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
Ponderar conectividad [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 0
Minimum Density [Percent] [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 10
Densidad mínima para el bosque interior [Porcentaje] [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 99
Fragmentación [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:fragmentationclassesfromdensityandconnectivity', density, connectivity, border, weight, density_min, density_int, fragmentation)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Clasificación [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Class Identifier [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
Neighborhood Min [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1
Neighborhood Max [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 3
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] promedio
1 — [1] multiplicativo
Predeterminado: 0
Añadir borde [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
Ponderar conectividad [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 1.1
Minimum Density [Percent] [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 10
Densidad mínima para el bosque interior [Porcentaje] [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 99
Neighborhood Type [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] cuadrado
1 — [1] círculo
Predeterminado: 0
Include diagonal neighbour relations [boolean]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Por defecto: True
Densidad [Porcentaje] [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Conectividad [Porcentaje] [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Fragmentación [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Summary [table]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:fragmentationstandard', classes, class, neighborhood_min, neighborhood_max, aggregation, border, weight, density_min, density_int, circular, diagonal, density, connectivity, fragmentation, fragstats)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Cuadrículas [multipleinput: rasters]<colocar la descripción de parámetros aquí>
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
0 — [0] Máximo
1 — [1] Mínimo
Predeterminado: 0
Resultado [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:layerofextremevalue', grids, criteria, result)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Punto(s) de origen [vector: point]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Costo acumulado [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Valores [multipleinput: rasters]Opcional
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Perfiles (puntos) [vector]<colocar aquí la descripción de la salida>
Perfil (líneas) [vector]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:leastcostpaths', source, dem, values, points, line)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Input Grids [multipleinput: rasters]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Weights [fixedtable]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Cuadrícula de salida [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:orderedweightedaveraging', grids, weights, output)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Cuadrícula de entrada [raster]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Size of Analysis Window [selection]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Opciones:
Predeterminado: 0
Max. Number of Classes [number]<colocar la descripción de parámetros aquí>
Predeterminado: 0
Relative Richness [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Diversidad [ráster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Dominance [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Fragmentación [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Número de clases de diferencia [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Center Versus Neighbours [raster]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:patternanalysis', input, winsize, maxnumclass, relative, diversity, dominance, fragmentation, ndc, cvn)
<colocar la descripción del algoritmo aquí>
Arena [raster]Opcional
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Limo [raster]Opcional
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Arcilla [raster]Opcional
<colocar la descripción de parámetros aquí>
Textura de Suelo [ráster]<colocar aquí la descripción de la salida>
Suma [ráster]<colocar aquí la descripción de la salida>
processing.runalg('saga:soiltextureclassification', sand, silt, clay, texture, sum)