` `
<plaats omschrijving algoritme hier>
Kosten grid [raster]<plaats omschrijving parameter hier>
Richting van max. kosten [raster]<plaats omschrijving parameter hier>
Doelpunten [raster]<plaats omschrijving parameter hier>
factor k [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 1
Drempel voor andere route [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 0
Geaccumuleerde kosten [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
processing.runalg('saga:accumulatedcostanisotropic', cost, direction, points, k, threshold, acccost)
<plaats omschrijving algoritme hier>
Kosten grid [raster]<plaats omschrijving parameter hier>
Doelpunten [raster]<plaats omschrijving parameter hier>
Drempel voor andere route [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 0.0
Geaccumuleerde kosten [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
Dichtstbijzijnde punt [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
processing.runalg('saga:accumulatedcostisotropic', cost, points, threshold, acccost, closestpt)
<plaats omschrijving algoritme hier>
Invoer grid [raster]<plaats omschrijving parameter hier>
Max. aantal klassen [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 5
Resultaat [tabel]<plaats omschrijving uitvoer hier>
processing.runalg('saga:aggregationindex', input, maxnumclass, result)
<plaats omschrijving algoritme hier>
Invoer grids [meervoudige invoer: rasters]<plaats omschrijving parameter hier>
Paarsgewijze vergelijkingstabel [tabel]<plaats omschrijving parameter hier>
Uitvoer grid [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
processing.runalg('saga:analyticalhierarchyprocess', grids, table, output)
<plaats omschrijving algoritme hier>
Invoer grid 1 [raster]<plaats omschrijving parameter hier>
Invoer grid 2 [raster]<plaats omschrijving parameter hier>
Max. aantal klassen [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 5
Kruis-classificatie grid [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
Tabel Kruis-tabulatie [tabel]<plaats omschrijving uitvoer hier>
processing.runalg('saga:crossclassificationandtabulation', input, input2, maxnumclass, resultgrid, resulttable)
<plaats omschrijving algoritme hier>
Classificatie [raster]<plaats omschrijving parameter hier>
Identificatie klasse [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 1
Naburige min. [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 1
Naburige max. [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 1
Aggregatieniveau [selectie]<plaats omschrijving parameter hier>
Opties:
0 — [0] gemiddelde
1 — [1] multiplicatieve
Standaard: 0
Grens toevoegen [boolean]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: True
Gewogen connectiviteit [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 1.1
Minimale dichtheid [percentage] [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 10
Minimale dichtheid voor intern bos [percentage] [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 99
Verhoging zoekafstand [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 0.0
Dichtheid van omgeving [boolean]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: True
Dichtheid [percentage] [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
Connectiviteit [percentage] [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
Fragmentatie [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
Samenvatting [tabel]<plaats omschrijving uitvoer hier>
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)
<plaats omschrijving algoritme hier>
Dichtheid [percentage] [raster]<plaats omschrijving parameter hier>
Connectiviteit [percentage] [raster]<plaats omschrijving parameter hier>
Grens toevoegen [boolean]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: True
Gewogen connectiviteit [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 0
Minimale dichtheid [percentage] [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 10
Minimale dichtheid voor intern bos [percentage] [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 99
Fragmentatie [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
processing.runalg('saga:fragmentationclassesfromdensityandconnectivity', density, connectivity, border, weight, density_min, density_int, fragmentation)
<plaats omschrijving algoritme hier>
Classificatie [raster]<plaats omschrijving parameter hier>
Identificatie klasse [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 1
Naburige min. [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 1
Naburige max. [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 3
Aggregatieniveau [selectie]<plaats omschrijving parameter hier>
Opties:
0 — [0] gemiddelde
1 — [1] multiplicatieve
Standaard: 0
Grens toevoegen [boolean]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: True
Gewogen connectiviteit [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 1.1
Minimale dichtheid [percentage] [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 10
Minimale dichtheid voor intern bos [percentage] [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 99
Type naburige [selectie]<plaats omschrijving parameter hier>
Opties:
0 — [0] vierkant
1 — [1] cirkel
Standaard: 0
Diagonale naburige relaties opnemen [boolean]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: True
Dichtheid [percentage] [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
Connectiviteit [percentage] [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
Fragmentatie [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
Samenvatting [tabel]<plaats omschrijving uitvoer hier>
processing.runalg('saga:fragmentationstandard', classes, class, neighborhood_min, neighborhood_max, aggregation, border, weight, density_min, density_int, circular, diagonal, density, connectivity, fragmentation, fragstats)
<plaats omschrijving algoritme hier>
Grids [meervoudige invoer: rasters]<plaats omschrijving parameter hier>
Methode [selectie]<plaats omschrijving parameter hier>
Opties:
Standaard: 0
Resultaat [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
processing.runalg('saga:layerofextremevalue', grids, criteria, result)
<plaats omschrijving algoritme hier>
Bronpunt(en) [vector: punt]<plaats omschrijving parameter hier>
Geaccumuleerde kosten [raster]<plaats omschrijving parameter hier>
Waarden [meervoudige invoer: rasters]Optioneel.
<plaats omschrijving parameter hier>
Profiel (punten) [vector]<plaats omschrijving uitvoer hier>
Profiel (lijnen) [vector]<plaats omschrijving uitvoer hier>
processing.runalg('saga:leastcostpaths', source, dem, values, points, line)
<plaats omschrijving algoritme hier>
Invoer grids [meervoudige invoer: rasters]<plaats omschrijving parameter hier>
Gewichten [vaste tabel]<plaats omschrijving parameter hier>
Uitvoer grid [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
processing.runalg('saga:orderedweightedaveraging', grids, weights, output)
<plaats omschrijving algoritme hier>
Invoer grid [raster]<plaats omschrijving parameter hier>
Grootte van analysevenster [selectie]<plaats omschrijving parameter hier>
Opties:
Standaard: 0
Max. aantal klassen [getal]<plaats omschrijving parameter hier>
Standaard: 0
Relatieve rijkdom [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
Diversiteit [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
Dominantie [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
Fragmentatie [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
Aantal verschillende klassen [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
Centrum versus naburige [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
processing.runalg('saga:patternanalysis', input, winsize, maxnumclass, relative, diversity, dominance, fragmentation, ndc, cvn)
<plaats omschrijving algoritme hier>
Zand [raster]Optioneel.
<plaats omschrijving parameter hier>
Slib [raster]Optioneel.
<plaats omschrijving parameter hier>
Klei [raster]Optioneel.
<plaats omschrijving parameter hier>
Grondtextuur [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
Som [raster]<plaats omschrijving uitvoer hier>
processing.runalg('saga:soiltextureclassification', sand, silt, clay, texture, sum)