` `
<put algorithm description here>
グリッド
[ラスター]ポイント
[ベクター:任意]オプション。
<put parameter description here>
方向[度]
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 0.0
許容誤差[度]
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 0.0
最大距離 [セル]
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 0
距離加重
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 距離による荷重なし
1 — [1] べきに対する逆距離
2 — [2] 指数
3 — [3] ガウス荷重
デフォルト: 0
逆距離加重Power
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1
逆距離オフセット
[ブール値]<put parameter description here>
デフォルト:真
ガウスおよび指数荷重の帯域幅
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1.0
算術平均
[ラスター]算術平均からの差分
[ラスター]最小
[ラスター]最大
[ラスター]範囲
[ラスター]分散
[ラスター]標準偏差
[ラスター]平均 less 標準偏差
[ラスター]平均 less 標準偏差
[ラスター]算術平均からの偏差
[ラスター]分位数
[ラスター]ポイントに対する方向統計
[ベクター]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)
<put algorithm description here>
入力
[ラスター]総描のレベル
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 16
出力
[ラスター]出力Lod
[ラスター]Output Seeds
[ラスター]processing.runalg('saga:fastrepresentativeness', input, lod, result, result_lod, seeds)
<put algorithm description here>
Predictors
[複数入力:ラスター]回帰パラメーターの出力
[ブール値]<put parameter description here>
デフォルト:真
ポイント
[ベクター:ポイント]従属変数
[テーブルフィールド: 任意]距離加重
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 距離による荷重なし
1 — [1] べきに対する逆距離
2 — [2] 指数
3 — [3] ガウス荷重
デフォルト: 0
逆距離加重Power
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1
逆距離オフセット
[ブール値]<put parameter description here>
デフォルト:真
ガウスおよび指数荷重の帯域幅
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1.0
検索範囲
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 検索半径(局所的)
1 — [1] 検索半径なし(全域)
デフォルト: 0
検索半径
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 100
検索モード
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0]全ての方向
1 — [1] 象限
デフォルト: 0
点の数
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 観察の最大数
1 — [1] すべての点
デフォルト: 0
観察の最大数
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 10
観察の最小数
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 4
Regression
[ラスター]決定の係数
[ラスター]回帰パラメーター
[ラスター]残差
[ベクター]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)
<put algorithm description here>
ポイント
[ベクター:任意]従属変数
[テーブルフィールド: 任意]距離加重
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 距離による荷重なし
1 — [1] べきに対する逆距離
2 — [2] 指数
3 — [3] ガウス荷重
デフォルト: 0
逆距離加重Power
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1
逆距離オフセット
[ブール値]<put parameter description here>
デフォルト:真
ガウスおよび指数荷重の帯域幅
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1.0
検索範囲
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 検索半径(局所的)
1 — [1] 検索半径なし(全域)
デフォルト: 0
検索半径
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 100
検索モード
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0]全ての方向
1 — [1] 象限
デフォルト: 0
点の数
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 観察の最大数
1 — [1] すべての点
デフォルト: 0
観察の最大数
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 10
観察の最小数
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 4
回帰
[ベクター]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)
<put algorithm description here>
ポイント
[ベクター:ポイント]従属変数
[テーブルフィールド: 任意]先グリッド
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] ユーザー定義
デフォルト: 0
距離加重
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 距離による荷重なし
1 — [1] べきに対する逆距離
2 — [2] 指数
3 — [3] ガウス荷重
デフォルト: 0
逆距離加重Power
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1
逆距離オフセット
[ブール値]<put parameter description here>
デフォルト:真
ガウスおよび指数荷重の帯域幅
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1
検索範囲
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 検索半径(局所的)
1 — [1] 検索半径なし(全域)
デフォルト: 0
検索半径
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 100
検索モード
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0]全ての方向
1 — [1] 象限
デフォルト: 0
点の数
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 観察の最大数
1 — [1] すべての点
デフォルト: 0
観察の最大数
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 10
観察の最小数
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 4
出力範囲
[範囲]<put parameter description here>
デフォルト: 0,1,0,1
セルサイズ
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 100.0
品質
[ラスター]Intercept
[ラスター]品質
[ラスター]Intercept
[ラスター]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)
<put algorithm description here>
Predictor
[raster]ポイント
[ベクター:ポイント]従属変数
[テーブルフィールド: 任意]距離加重
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 距離による荷重なし
1 — [1] べきに対する逆距離
2 — [2] 指数
3 — [3] ガウス荷重
デフォルト: 0
逆距離加重Power
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1
逆距離オフセット
[ブール値]<put parameter description here>
デフォルト:真
ガウスおよび指数荷重の帯域幅
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1.0
検索範囲
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 検索半径(局所的)
1 — [1] 検索半径なし(全域)
デフォルト: 0
検索半径
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 0
検索モード
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0]全ての方向
1 — [1] 象限
デフォルト: 0
点の数
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 観察の最大数
1 — [1] すべての点
デフォルト: 0
観察の最大数
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 10
観察の最小数
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 4
Regression
[ラスター]決定の係数
[ラスター]Intercept
[ラスター]傾斜
[ラスター]残差
[ベクター]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)
<put algorithm description here>
ポイント
[ベクター:ポイント]従属変数
[テーブルフィールド: 任意]Predictor
[テーブルフィールド: 任意]先グリッド
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] ユーザー定義
デフォルト: 0
距離加重
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 距離による荷重なし
1 — [1] べきに対する逆距離
2 — [2] 指数
3 — [3] ガウス荷重
デフォルト: 0
逆距離加重Power
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 0
逆距離オフセット
[ブール値]<put parameter description here>
デフォルト:真
ガウスおよび指数荷重の帯域幅
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 0.0
検索範囲
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 検索半径(局所的)
1 — [1] 検索半径なし(全域)
デフォルト: 0
検索半径
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 100
検索モード
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0]全ての方向
1 — [1] 象限
デフォルト: 0
点の数
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 観察の最大数
1 — [1] すべての点
デフォルト: 0
観察の最大数
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 10
観察の最小数
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 4
出力範囲
[範囲]<put parameter description here>
デフォルト: 0,1,0,1
セルサイズ
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 100.0
グリッド
[ラスター]品質
[ラスター]Intercept
[ラスター]傾斜
[ラスター]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)
<put algorithm description here>
グリッド
[ラスター]連続の場合
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] ルーク
1 — [1] クイーン
デフォルト: 0
結果
[テーブル]processing.runalg('saga:globalmoransiforgrids', grid, contiguity, result)
ポイント
[ベクター:ポイント]分析するレイヤー
最小距離分析
[テーブル]結果表。
processing.runalg('saga:minimumdistanceanalysis', points, table)
<put algorithm description here>
グリッド
[複数入力:ラスター]<put parameter description here>
デフォルト: 1
距離加重
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 距離による荷重なし
1 — [1] べきに対する逆距離
2 — [2] 指数
3 — [3] ガウス荷重
デフォルト: 0
逆距離加重Power
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1
逆距離オフセット
[ブール値]<put parameter description here>
デフォルト:真
ガウスおよび指数荷重の帯域幅
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1.0
平均距離
[ラスター]標準偏差
[ラスター]距離
[ラスター]processing.runalg('saga:multibandvariation', bands, radius, distance_weighting_weighting, distance_weighting_idw_power, distance_weighting_idw_offset, distance_weighting_bandwidth, mean, stddev, diff)
<put algorithm description here>
Dependent
[ラスター]グリッド
[複数入力:ラスター]グリッド補間
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 最近傍
1 — [1]双線形補間
2 — [2]逆距離補間
3 — [3]双三次スプライン補間
4 — [4] B-スプライン補間
デフォルト: 0
X 座標を含める
[ブール値]<put parameter description here>
デフォルト:真
Y座標を含める
[ブール値]<put parameter description here>
デフォルト:真
方法
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] すべて含める
1 — [1] 前方
2 — [2] 後方
3 — [3] ステップ
デフォルト: 0
P in
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 5
P out
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 5
Regression
[ラスター]残差
[ラスター]詳細:係数
[テーブル]詳細:モデル
[テーブル]詳細:ステップ
[テーブル]processing.runalg('saga:multipleregressionanalysisgridgrids', dependent, grids, interpol, coord_x, coord_y, method, p_in, p_out, regression, residuals, info_coeff, info_model, info_steps)
<put algorithm description here>
グリッド
[複数入力:ラスター]シェイプ
[ベクター:任意]属性
[テーブルフィールド: 任意]グリッド補間
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 最近傍
1 — [1]双線形補間
2 — [2]逆距離補間
3 — [3]双三次スプライン補間
4 — [4] B-スプライン補間
デフォルト: 0
X 座標を含める
[ブール値]<put parameter description here>
デフォルト:真
Y座標を含める
[ブール値]<put parameter description here>
デフォルト:真
方法
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] すべて含める
1 — [1] 前方
2 — [2] 後方
3 — [3] ステップ
デフォルト: 0
P in
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 5
P out
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 5
詳細:係数
[テーブル]詳細:モデル
[テーブル]詳細:ステップ
[テーブル]残差
[ベクター]Regression
[ラスター]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)
<put algorithm description here>
ポイント
[ベクター:任意]属性
[テーブルフィールド: 任意]多項式
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 単純平面
1 — [1] 双線形鞍
2 — [2] 二次曲面
3 — [3] 三次曲面
4 — [4] ユーザー定義
デフォルト: 0
最大X Order
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 4
最大Y Order
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 4
Maximum Total Order
[number]<put parameter description here>
デフォルト: 4
トレンド表面
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] ユーザー定義
デフォルト: 0
出力範囲
[範囲]<put parameter description here>
デフォルト: 0,1,0,1
セルサイズ
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 100.0
残差
[ベクター]グリッド
[ラスター]processing.runalg('saga:polynomialregression', points, attribute, polynom, xorder, yorder, torder, target, output_extent, user_size, residuals, user_grid)
<put algorithm description here>
グリッド
[ラスター]標準偏差
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1.0
最大検索半径(セル)
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 20
出力の種類
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] セル
1 — [1] 地図単位
デフォルト: 0
Variance Radius
[ラスター]processing.runalg('saga:radiusofvariancegrid', input, variance, radius, output, result)
<put algorithm description here>
グリッド
[ラスター]シェイプ
[ベクター:任意]属性
[テーブルフィールド: 任意]グリッド補間
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 最近傍
1 — [1]双線形補間
2 — [2]逆距離補間
3 — [3]双三次スプライン補間
4 — [4] B-スプライン補間
デフォルト: 0
回帰関数
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] Y = a + b * X (線形)
3 — [3] Y = a * X^b (べき)
4 — [4] Y = a e^(b * X) (指数)
5 — [5] Y = a + b * ln(X) (対数)
デフォルト: 0
Regression
[ラスター]残差
[ベクター]processing.runalg('saga:regressionanalysis', grid, shapes, attribute, interpol, method, regression, residual)
<put algorithm description here>
グリッド
[ラスター]半径(セル)
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 10
Exponent
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1
代表値
[ラスター]processing.runalg('saga:representativeness', input, radius, exponent, result)
<put algorithm description here>
グリッド
[ラスター]半径(セル)
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 7
距離加重
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 距離による荷重なし
1 — [1] べきに対する逆距離
2 — [2] 指数
3 — [3] ガウス荷重
デフォルト: 0
逆距離加重Power
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1
逆距離オフセット
[ブール値]<put parameter description here>
デフォルト:真
ガウスおよび指数荷重の帯域幅
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1.0
平均値
[ラスター]平均値からの差分
[ラスター]標準偏差
[ラスター]値範囲
[ラスター]最小値
[ラスター]最大値
[ラスター]平均値からの偏差
[ラスター]分位数
[ラスター]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)
<put algorithm description here>
ポイント
[ベクター:ポイント]頂点距離[度]
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 5
平均中心
[ベクター]標準的な距離
[ベクター]バウンディングボックス
[ベクター]processing.runalg('saga:spatialpointpatternanalysis', points, step, centre, stddist, bbox)
<put algorithm description here>
グリッド
[複数入力:ラスター]算術平均
[ラスター]最小
[ラスター]最大
[ラスター]分散
[ラスター]標準偏差
[ラスター]平均 less 標準偏差
[ラスター]平均 less 標準偏差
[ラスター]processing.runalg('saga:statisticsforgrids', grids, mean, min, max, var, stddev, stddevlo, stddevhi)
<put algorithm description here>
ポイント
[ベクター:ポイント]属性
[テーブルフィールド: 任意]最大距離
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 0.0
スキップ数
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1
バリオグラム雲
[テーブル]processing.runalg('saga:variogramcloud', points, field, distmax, nskip, result)
<put algorithm description here>
ポイント
[ベクター:ポイント]属性
[テーブルフィールド: 任意]距離クラスの数
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 10
スキップ数
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 1
対の数
[ラスター]バリオグラム表面
[ラスター]共分散サーフェス
[ラスター]processing.runalg('saga:variogramsurface', points, field, distcount, nskip, count, variance, covariance)
<put algorithm description here>
ゾーングリッド
[ラスター]Categorialグリッド
[複数入力:ラスター]オプション。
<put parameter description here>
分析するグリッド
[複数入力:ラスター]オプション。
<put parameter description here>
Aspect
[ラスター]オプション。
<put parameter description here>
短いフィールド名
[ブール値]<put parameter description here>
デフォルト:真
地域統計
[テーブル]processing.runalg('saga:zonalgridstatistics', zones, catlist, statlist, aspect, shortnames, outtab)