` `
不規則に分布した点からの逆距離グリッド補間。
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]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] べきに対する逆距離
1 — [1] 検索半径内で線形に減少
2 — [2] 指数加重スキーマ
3 — [3] ガウス加重スキーマ
デフォルト: 0
逆距離加重べき
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 2
指数およびガウス荷重の帯域幅
[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: 100.0
検索モード
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 全方向
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] 点の最大数
1 — [1] 全点
デフォルト: 0
最大点数
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 10
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]processing.runalg('saga:inversedistanceweighted', shapes, field, target, weighting, power, bandwidth, range, radius, mode, points, npoints, output_extent, user_size, user_grid)
<put algorithm description here>
ポイント
[ベクター:ポイント]荷重
[テーブルフィールド: 任意]半径
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 10
カーネル
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 四次カーネル
1 — [1] ガウスカーネル
デフォルト: 0
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
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]processing.runalg('saga:kerneldensityestimation', points, population, radius, kernel, target, output_extent, user_size, user_grid)
<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]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
Quadratic Neighbors
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 13
加重する近隣
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 19
左
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 0.0
右
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 0.0
下
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 0.0
上
[数値]<put parameter description here>
デフォルト: 0.0
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]processing.runalg('saga:modifedquadraticshepard', shapes, field, target, quadratic_neighbors, weighting_neighbors, user_xmin, user_xmax, user_ymin, user_ymax, user_size, user_grid)
<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]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
Sibson
[ブール値]<put parameter description here>
デフォルト: 真
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]processing.runalg('saga:naturalneighbour', shapes, field, target, sibson, output_extent, user_size, user_grid)
<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]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
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]processing.runalg('saga:nearestneighbour', shapes, field, target, output_extent, user_size, user_grid)
<put algorithm description here>
シェイプ
[ベクター:任意]属性
[テーブルフィールド: 任意]複数値に対する方法
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 最初
1 — [1] 最後
2 — [2] 最小
3 — [3] 最大
4 — [4] 平均
デフォルト: 0
ラインに対する方法
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 薄
1 — [1] 厚
デフォルト: 0
Preferred 先グリッドの種類
[選択]<put parameter description here>
オプション:
0 — [0] 整数(1バイト)
1 — [1] 整数(2バイト)
2 — [2] 整数(4 バイト)
3 — [3] 浮動小数(4バイト)
3 — [3] 浮動小数(8バイト)
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
グリッド
[ラスター]processing.runalg('saga:shapestogrid', input, field, multiple, line_type, grid_type, output_extent, user_size, user_grid)
<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]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
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]processing.runalg('saga:triangulation', shapes, field, target, output_extent, user_size, user_grid)