` `
<알고리즘 설명 추가할 것>
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
Grid
[raster]<산출물 설명 추가할 것>
Variance
[raster]<산출물 설명 추가할 것>
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)
<알고리즘 설명 추가할 것>
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
Grid
[raster]<산출물 설명 추가할 것>
Variance
[raster]<산출물 설명 추가할 것>
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)
<알고리즘 설명 추가할 것>
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
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기본값: 0.0
Linear Regression
[number]<파라미터 설명 추가할 것>
기본값: 1
Exponential Regression
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기본값: 0.5
Power Function - A
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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
Grid
[raster]<산출물 설명 추가할 것>
Variance
[raster]<산출물 설명 추가할 것>
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)
<알고리즘 설명 추가할 것>
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>
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[extent]<파라미터 설명 추가할 것>
기본값: 0,1,0,1
Grid
[raster]<산출물 설명 추가할 것>
Variance
[raster]<산출물 설명 추가할 것>
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)