趋势分析是寻找感兴趣的东西正在增加的地方,或者 减少多少。更具体地说,本教程演示了 使用非参数 Mann-Kendall 检测影像中的单调趋势 测试是否存在增加或减少的趋势以及 Sen 的斜率 量化趋势的幅度(如果存在)。本教程还显示 估计 Mann-Kendall 检验统计量的方差,Mann Kendall 检验统计量是 检验是否存在任何趋势,以及...
2.4 计算MK趋势并plot下看看 ndvi_sen = app(rast(tif.file), fun_sen, cores=4) # 开启4核并行计算 names(ndvi_sen) = c("sen-slope","p-value","z-statistic") plot(ndvi_sen) 我们看下具体的情况 2.5 计算的结果写出为tif # 输出结果 writeRaster(ndvi_sen, filename = "./data/image/tempor...
1.Theil-Sen Median方法又被称为 Sen 斜率估计,是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高,对于测量误差和离群数据不敏感,常被用于长时间序列数据的趋势分析中。对于后续代码计算结果中的slope.tif解读,当slope大于0表示随时间序列呈现上升趋势;slope小于0表示随时间序列呈现下降趋势。 2.Mann-Kendall...
1. Theil-Sen Median方法,也被称为Sen斜率估计,是一种稳健的非参数统计趋势计算方法。这种方法计算效率高,对测量误差和离群数据不敏感,常用于长时间序列数据的趋势分析。在后续代码计算结果中,slope.tif文件的解读如下:当slope大于0时,表示时间序列呈现上升趋势;当slope小于0时,表示时间序列呈现下降趋势。2. Mann-K...
关于时间序列趋势分析方法,sen趋势分析和MK显著性检验以及MK突变检验, 视频播放量 998、弹幕量 3、点赞数 30、投硬币枚数 19、收藏人数 58、转发人数 6, 视频作者 我不饿eeeeeeeee, 作者简介 一位半年搞定大论文的酷酷研究生学习Insar不久,有问题欢迎一起探讨合作qq,139
【Python】遥感数据趋势分析Sen+mk 方法介绍 1.Theil-Sen Median方法又被称为 Sen 斜率估计,是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高,对于测量误差和离群数据不敏感,常被用于长时间序列数据的趋势分析中。对于后续代码计算结果中的slope.tif解读,当slope大于0表示随时间序列呈现上升趋势;slope小于0...
1.Theil-Sen Median方法又被称为 Sen 斜率估计,是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高,对于测量误差和离群数据不敏感,常被用于长时间序列数据的趋势分析中。对于后续代码计算结果中的slope.tif解读,当slope大于0表示随时间序列呈现上升趋势;slope小于0表示随时间序列呈现下降趋势。 2.Mann-Kendall...
前言:主要使用Python完成遥感时间序列数据趋势分析Sen+mk,得到slope、trend、p、s、tau、z指标。 1 方法介绍 1.1 Theil-Sen Median方法 又被称为 Sen 斜率估计,是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高,对于测量误差和离群数据不敏感,常被用于长时间序列数据的趋势分析中。对于后续代码计算结果中的...
在前一篇文章中讲述了用sen法进行长时间的趋势分析,但并未对结果进行显著性检验,通常Sen与MK检验是结合在一起的, 因此本文主要讲述如何进行MK检验。具体代码如下 %@authoryinlichang3064@163.com clear[a,R]=geotiffread('D:\GIS\vegetation\output\yearmax\1982.tif');%先导入投影信息 ...
并行计算Sen+MK趋势分析 rast 读取栅格数据 function 中长度、年份需要根据实际情况修改 输出结果包含三个波段,Z值、slope和p值(详细看参考文献推文) library(terra) library(trend) #输入一个文件夹内的单波段TIFF数据,在这里是历年的NDVI年最大值 flnames <- list.files(path ='./ChinaYearMean/', pattern ...