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...
缩放到您感兴趣的区域并定义大致对称的颜色拉伸 使用地图图层样式设置对话框(即和 的均值 近似为零)。红色像素呈递减趋势,绿色像素呈递减趋势 像素呈增加趋势。如下图所示 美国加利福尼亚州一个地区的 Mann-Kendall 统计量。地图图钉是 在 Googleplex 的大致位置。该点是 从中提取上述时间序列的点。我们想要 以确...
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
nlyr() -> times #用于时间序列MK趋势检验的时间跨度 print(times) fun_sen <- function(x){ if(length(na.omit(x))<19) return(c(NA, NA, NA)) MK_estimate = trend::sens.slope( ts(na.omit(x),start=2000,end = 2018,frequency=1) ) slope <- MK_estimate$estimates MK_test <- MK_est...
方法介绍:Sen 斜率估计用于计算趋势值,通常与MK非参数检验结合使用。即首先计算Sen趋势值,然后使用MK方法判断趋势显著性 示例:1984-2018NDVI年最大值趋势分析 注意:在对NDVI进行趋势分析时,绝对值0.1以下的NDVI值需要去除 代码1:MKTrend(代码2会用) function MKResult = MKTrend(X,Alpha) ...
// 可视化MK Z统计量 Map.addLayer(zcore, {min: -3, max: 3, palette: ['blue', 'white', 'red']}, 'Z值 '); // 可视化显著的趋势变化 Map.addLayer(signif, {min: -1, max: 1, palette: ['#FFA07A', 'white', '#3CB371']}, '显著趋势 '); ...
遥感数据趋势分析Sen+mk 简介:Sen's Slope估计器和Mann-Kendall趋势检验的结合,为遥感数据的长期趋势分析提供了一个强大的工具。Sen's Slope对异常值不敏感,而Mann-Kendall则能确定趋势的显著性和方向。在遥感数据的处理和分析中,正确应用这两种方法能够有效地挖掘出数据背后的环境和气候变化信息,对于科学研究和决策...
Sen-MK斜率是一种用于计算趋势值的方法,通常与MK非参数检验结合使用。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。 Sen-MK斜率计算公式为:β=median(xj−xi)/(j−i),其中xj和xi为时间序列数据,j>i。β大于0表示时间序列呈现上升趋势,β小于0表示时间序列呈现下降趋...
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 ...
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 info=geotiffinfo('D:...