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그리드 분석

누적 비용(비등방성)

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Cost Grid [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Direction of max cost [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Destination Points [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

k factor [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Threshold for different route [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0

산출물

Accumulated Cost [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

processing.runalg('saga:accumulatedcostanisotropic', cost, direction, points, k, threshold, acccost)

참고

누적 비용(등방성)

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Cost Grid [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Destination Points [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Threshold for different route [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.0

산출물

Accumulated Cost [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Closest Point [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

processing.runalg('saga:accumulatedcostisotropic', cost, points, threshold, acccost, closestpt)

참고

집적 지표

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Input Grid [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Max. Number of Classes [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 5

산출물

Result [table]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

processing.runalg('saga:aggregationindex', input, maxnumclass, result)

참고

계층분석법

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Input Grids [multipleinput: rasters]

<파라미터 설명 추가할 것>

Pairwise Comparisons Table [table]

<파라미터 설명 추가할 것>

산출물

Output Grid [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

processing.runalg('saga:analyticalhierarchyprocess', grids, table, output)

참고

교차 범주화 및 표 작성

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Input Grid 1 [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Input Grid 2 [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Max. Number of Classes [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 5

산출물

Cross-Classification Grid [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Cross-Tabulation Table [table]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

processing.runalg('saga:crossclassificationandtabulation', input, input2, maxnumclass, resultgrid, resulttable)

참고

파편화(대안)

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Classification [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Class Identifier [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Neighborhood Min [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Neighborhood Max [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Level Aggregation [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] average

  • 1 – [1] multiplicative

기본값: 0

Add Border [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Connectivity Weighting [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.1

Minimum Density [Percent] [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 10

Minimum Density for Interior Forest [Percent] [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 99

Search Distance Increment [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0.0

Density from Neighbourhood [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

산출물

Density [Percent] [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Connectivity [Percent] [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Fragmentation [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Summary [table]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

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)

참고

밀집도 및 연결성으로부터 파편화 범주 계산

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Density [Percent] [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Connectivity [Percent] [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Add Border [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Connectivity Weighting [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0

Minimum Density [Percent] [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 10

Minimum Density for Interior Forest [Percent] [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 99

산출물

Fragmentation [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

processing.runalg('saga:fragmentationclassesfromdensityandconnectivity', density, connectivity, border, weight, density_min, density_int, fragmentation)

참고

파편화(표준)

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Classification [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Class Identifier [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Neighborhood Min [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1

Neighborhood Max [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 3

Level Aggregation [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] average

  • 1 – [1] multiplicative

기본값: 0

Add Border [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

Connectivity Weighting [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 1.1

Minimum Density [Percent] [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 10

Minimum Density for Interior Forest [Percent] [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 99

Neighborhood Type [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] square

  • 1 – [1] circle

기본값: 0

Include diagonal neighbour relations [boolean]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: True

산출물

Density [Percent] [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Connectivity [Percent] [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Fragmentation [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Summary [table]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

processing.runalg('saga:fragmentationstandard', classes, class, neighborhood_min, neighborhood_max, aggregation, border, weight, density_min, density_int, circular, diagonal, density, connectivity, fragmentation, fragstats)

참고

극한값 레이어

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Grids [multipleinput: rasters]

<파라미터 설명 추가할 것>

Method [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 최대값

  • 1 – [1] 최소값

기본값: 0

산출물

Result [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

processing.runalg('saga:layerofextremevalue', grids, criteria, result)

참고

최저 비용 경로

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Source Point(s) [vector: point]

<파라미터 설명 추가할 것>

Accumulated cost [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Values [multipleinput: rasters]

부가적인 파라미터입니다.

<파라미터 설명 추가할 것>

산출물

Profile (points) [vector]

<산출물 설명 추가할 것>

Profile (lines) [vector]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

processing.runalg('saga:leastcostpaths', source, dem, values, points, line)

참고

순위 가중치 평균법

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Input Grids [multipleinput: rasters]

<파라미터 설명 추가할 것>

Weights [fixedtable]

<파라미터 설명 추가할 것>

산출물

Output Grid [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

processing.runalg('saga:orderedweightedaveraging', grids, weights, output)

참고

패턴 분석

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Input Grid [raster]

<파라미터 설명 추가할 것>

Size of Analysis Window [selection]

<파라미터 설명 추가할 것>

옵션:

  • 0 – [0] 3 X 3

  • 1 – [1] 5 X 5

  • 2 – [2] 7 X 7

기본값: 0

Max. Number of Classes [number]

<파라미터 설명 추가할 것>

기본값: 0

산출물

Relative Richness [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Diversity [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Dominance [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Fragmentation [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Number of Different Classes [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Center Versus Neighbours [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

processing.runalg('saga:patternanalysis', input, winsize, maxnumclass, relative, diversity, dominance, fragmentation, ndc, cvn)

참고

토성 범주화

설명

<알고리즘 설명 추가할 것>

파라미터

Sand [raster]

부가적인 파라미터입니다.

<파라미터 설명 추가할 것>

Silt [raster]

부가적인 파라미터입니다.

<파라미터 설명 추가할 것>

Clay [raster]

부가적인 파라미터입니다.

<파라미터 설명 추가할 것>

산출물

Soil Texture [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

Sum [raster]

<산출물 설명 추가할 것>

콘솔 사용법

processing.runalg('saga:soiltextureclassification', sand, silt, clay, texture, sum)

참고