크리그 격자법¶

설명¶

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터¶

Points [vector: point]

<파라미터 설명 추가할 것>

Attribute [tablefield: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Create Variance Grid [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Target Grid [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

• 0 – [0] 사용자 지정

기본값: 0

Variogram Model [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

• 0 – [0] 구면 모델

• 1 – [1] 지수 모델

• 2 – [2] 가우스 모델

• 3 – [3] 선형 회귀

• 4 – [4] 지수 회귀

• 5 – [5] 거듭제곱 함수 회귀

기본값: 0

Block Kriging [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Block Size [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 100

Logarithmic Transformation [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Nugget [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.0

Sill [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.0

Range [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.0

Linear Regression [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.0

Exponential Regression [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.1

Power Function - A [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.0

Power Function - B [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.5

Grid Size [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.0

Fit Extent [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Output extent [extent]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0,1,0,1

산출물¶

Grid [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Variance [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법¶

processing.runalg('saga:ordinarykrigingglobal', shapes, field, bvariance, target, model, block, dblock, blog, nugget, sill, range, lin_b, exp_b, pow_a, pow_b, user_cell_size, user_fit_extent, output_extent, grid, variance)

참고¶

설명¶

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터¶

Points [vector: point]

<파라미터 설명 추가할 것>

Attribute [tablefield: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Create Variance Grid [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Target Grid [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

• 0 – [0] 사용자 지정

기본값: 0

Variogram Model [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

• 0 – [0] 구면 모델

• 1 – [1] 지수 모델

• 2 – [2] 가우스 모델

• 3 – [3] 선형 회귀

• 4 – [4] 지수 회귀

• 5 – [5] 거듭제곱 함수 회귀

기본값: 0

Block Kriging [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Block Size [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 100

Logarithmic Transformation [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Nugget [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.0

Sill [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 10.0

Range [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 100.0

Linear Regression [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.0

Exponential Regression [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.1

Power Function - A [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Power Function - B [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.5

Maximum Search Radius (map units) [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1000.0

Min.Number of m_Points [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 4

Max. Number of m_Points [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 20

Grid Size [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.0

Fit Extent [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Output extent [extent]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0,1,0,1

산출물¶

Grid [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Variance [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법¶

processing.runalg('saga:ordinarykriging', shapes, field, bvariance, target, model, block, dblock, blog, nugget, sill, range, lin_b, exp_b, pow_a, pow_b, maxradius, npoints_min, npoints_max, user_cell_size, user_fit_extent, output_extent, grid, variance)

참고¶

설명¶

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터¶

Points [vector: point]

<파라미터 설명 추가할 것>

Attribute [tablefield: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Create Variance Grid [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Target Grid [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

• 0 – [0] 사용자 지정

기본값: 0

Variogram Model [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

• 0 – [0] 구면 모델

• 1 – [1] 지수 모델

• 2 – [2] 가우스 모델

• 3 – [3] 선형 회귀

• 4 – [4] 지수 회귀

• 5 – [5] 거듭제곱 함수 회귀

기본값: 0

Block Kriging [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Block Size [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 100

Logarithmic Transformation [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Nugget [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.0

Sill [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.0

Range [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.0

Linear Regression [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Exponential Regression [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.5

Power Function - A [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.0

Power Function - B [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.1

Grids [multipleinput: rasters]

<파라미터 설명 추가할 것>

Grid Interpolation [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

• 0 – [0] 최근접 이웃

• 1 – [1] 쌍선형(bilinear) 보간

• 2 – [2] 거리 반비례 보간

• 3 – [3] 이중3차(bicubic) 스플라인 보간

• 4 – [4] B-스플라인 보간

기본값: 0

Grid Size [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.0

Fit Extent [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Output extent [extent]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0,1,0,1

산출물¶

Grid [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Variance [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법¶

processing.runalg('saga:universalkrigingglobal', shapes, field, bvariance, target, model, block, dblock, blog, nugget, sill, range, lin_b, exp_b, pow_a, pow_b, grids, interpol, user_cell_size, user_fit_extent, output_extent, grid, variance)

참고¶

설명¶

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터¶

Points [vector: point]

<파라미터 설명 추가할 것>

Attribute [tablefield: any]

<파라미터 설명 추가할 것>

Create Variance Grid [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Target Grid [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

• 0 – [0] 사용자 지정

기본값: 0

Variogram Model [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

• 0 – [0] 구면 모델

• 1 – [1] 지수 모델

• 2 – [2] 가우스 모델

• 3 – [3] 선형 회귀

• 4 – [4] 지수 회귀

• 5 – [5] 거듭제곱 함수 회귀

기본값: 0

Block Kriging [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Block Size [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 100

Logarithmic Transformation [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Nugget [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.0

Sill [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.0

Range [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.0

Linear Regression [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.0

Exponential Regression [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.1

Power Function - A [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Power Function - B [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.5

Grids [multipleinput: rasters]

<파라미터 설명 추가할 것>

Grid Interpolation [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

• 0 – [0] 최근접 이웃

• 1 – [1] 쌍선형(bilinear) 보간

• 2 – [2] 거리 반비례 보간

• 3 – [3] 이중3차(bicubic) 스플라인 보간

• 4 – [4] B-스플라인 보간

기본값: 0

Min.Number of m_Points [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 4

Max. Number of m_Points [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 20

Maximum Search Radius (map units) [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1000.0

Grid Size [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.0

Fit Extent [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Output extent [extent]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0,1,0,1

산출물¶

Grid [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Variance [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법¶

processing.runalg('saga:universalkriging', shapes, field, bvariance, target, model, block, dblock, blog, nugget, sill, range, lin_b, exp_b, pow_a, pow_b, grids, interpol, npoints_min, npoints_max, maxradius, user_cell_size, user_fit_extent, output_extent, grid, variance)

참고¶