# Sen+MK计算 rast(tif.file) |> 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_e...
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-Kendall是一种非参数统计检验方法,最初由Mann在1945年提出,后由Kendall和Sneyers进一步完善...
e_slope <- subset(e,2) #提取sen斜率 e_MKtest <- subset(e,3) #提取p值 plot(e_mean) plot(e_slope) plot(e_MKtest) writeRaster(e_mean, "E:/CN/NDVI/e_Zs.tif", format="GTiff", overwrite=T) writeRaster(e_slope, "E:/CN/NDVI/e_slope.tif", format="GTiff", overwrite=T) w...
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 1096、弹幕量 4、点赞数 32、投硬币枚数 19、收藏人数 60、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,13
GEE非参数趋势分析(Mk-Sen) 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...
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...
1 回顾最早分享过Sen+MK趋势分析,当时是基于栅格逐像元的处理,详细内容见个人公粽号第一篇分享。很多时候也会遇到如下情况,分析的数据是站点的连续数据,然后想分析站点数据的趋势分析以及显著性检验。2 样例数…
('C:\MATLAB\MK检验结果.tif');sen_value=importdata('D:\zhang\基于sen的pet变化趋势.tif');sen_value(abs(data)<1.96)=NaN;%MK结果值高于1.96则认为通过了显著性95%geotiffwrite('C:\MATLAB\通过显著性95%的MK+sen趋势分析结果.tif',sen_value,R,'GeoKeyDirectoryTag',info.GeoTIFFTags.GeoKey...
Sen+Mann-Kendall(MK)趋势检验是一种经典的非参数统计方法,它被广泛应用于趋势分析。这种方法可以检测时间序列中的变化趋势,并且不需要对数据进行任何先验假设。在GEE平台上,我们可以使用JavaScript编写代码来执行Sen+Mann-Kendall趋势检验。 结果如下图所示,
Theil-Sen median趋势分析是一种稳健的非参数计算方法,今天介绍的是Theil-Sen median趋势分析,一般还要结合Mann-Kendall建议,这个MK检验后续文章会写。 计算式如下 公式中SET指计算n(n-1)/2 个数据组合的斜率的中位数,ETi和ETj代表i和j年的ET值。如果SET>0,则ET呈上升趋势,否则,ET呈下降趋势。