` `
Inverse distance grid interpolation from irregular distributed points.
Punkte
[vector: point]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Attribute
[tablefield: any]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Zielgitter
[selection]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Optionen:
Vorgabe: 0
Distanzgewichtung
[selection]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Optionen:
Vorgabe: 0
Inverse Distanz Potenz
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 2
Exponential and Gaussian Weighting Bandwidth
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 1
Search Range
[selection]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Optionen:
Vorgabe: 0
Suchradius
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 100.0
Suchmodus
[selection]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Optionen:
Vorgabe: 0
Anzahl von Punkten
[selection]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Optionen:
Vorgabe: 0
Maximale Anzahl der Punkte
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 10
Ausgabe Ausmaß
[extent]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 0,1,0,1
Zellgröße
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 100.0
Gitter
[raster]<fügen Sie hier die Übersetzung der Ausgabe ein>
processing.runalg('saga:inversedistanceweighted', shapes, field, target, weighting, power, bandwidth, range, radius, mode, points, npoints, output_extent, user_size, user_grid)
<fügen Sie hier die Übersetzung des Algorithmus ein>
Punkte
[vector: point]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Gewichtung
[tablefield: any]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Radius
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 10
Kerne
[selection]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Optionen:
Vorgabe: 0
Zielgitter
[selection]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Optionen:
Vorgabe: 0
Ausgabe Ausmaß
[extent]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 0,1,0,1
Zellgröße
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 100.0
Gitter
[raster]<fügen Sie hier die Übersetzung der Ausgabe ein>
processing.runalg('saga:kerneldensityestimation', points, population, radius, kernel, target, output_extent, user_size, user_grid)
<fügen Sie hier die Übersetzung des Algorithmus ein>
Punkte
[vector: point]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Attribute
[tablefield: any]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Zielgitter
[selection]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Optionen:
Vorgabe: 0
Quadratic Neighbors
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 13
Weighting Neighbors
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 19
Links
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 0.0
Rechts
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 0.0
Unten
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 0.0
Oben
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 0.0
Zellgröße
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 100.0
Gitter
[raster]<fügen Sie hier die Übersetzung der Ausgabe ein>
processing.runalg('saga:modifedquadraticshepard', shapes, field, target, quadratic_neighbors, weighting_neighbors, user_xmin, user_xmax, user_ymin, user_ymax, user_size, user_grid)
<fügen Sie hier die Übersetzung des Algorithmus ein>
Punkte
[vector: point]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Attribute
[tablefield: any]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Zielgitter
[selection]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Optionen:
Vorgabe: 0
Sibson
[boolean]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: True
Ausgabe Ausmaß
[extent]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 0,1,0,1
Zellgröße
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 100.0
Gitter
[raster]<fügen Sie hier die Übersetzung der Ausgabe ein>
processing.runalg('saga:naturalneighbour', shapes, field, target, sibson, output_extent, user_size, user_grid)
<fügen Sie hier die Übersetzung des Algorithmus ein>
Punkte
[vector: point]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Attribute
[tablefield: any]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Zielgitter
[selection]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Optionen:
Vorgabe: 0
Ausgabe Ausmaß
[extent]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 0,1,0,1
Zellgröße
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 100.0
Gitter
[raster]<fügen Sie hier die Übersetzung der Ausgabe ein>
processing.runalg('saga:nearestneighbour', shapes, field, target, output_extent, user_size, user_grid)
<fügen Sie hier die Übersetzung des Algorithmus ein>
Shapes
[vector: any]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Attribute
[tablefield: any]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Methode für Multi-Werte
[selection]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Optionen:
Vorgabe: 0
Methode für Linien
[selection]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Optionen:
Vorgabe: 0
Preferred Target Grid Type
[selection]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Optionen:
Vorgabe: 0
Ausgabe Ausmaß
[extent]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 0,1,0,1
Zellgröße
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 100.0
Gitter
[raster]<fügen Sie hier die Übersetzung der Ausgabe ein>
processing.runalg('saga:shapestogrid', input, field, multiple, line_type, grid_type, output_extent, user_size, user_grid)
<fügen Sie hier die Übersetzung des Algorithmus ein>
Punkte
[vector: point]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Attribute
[tablefield: any]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Zielgitter
[selection]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Optionen:
Vorgabe: 0
Ausgabe Ausmaß
[extent]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 0,1,0,1
Zellgröße
[number]<geben Sie hier die Parameterbeschreibung ein>
Vorgabe: 100.0
Gitter
[raster]<fügen Sie hier die Übersetzung der Ausgabe ein>
processing.runalg('saga:triangulation', shapes, field, target, output_extent, user_size, user_grid)