Sen’s Slope的优势在于它不受异常值的影响,因此对于含有异常值的数据集来说是一种稳健的趋势斜率估计方法。此外,由于它只涉及到数据点之间的相对大小关系,因此对于非线性趋势也具有一定的适应性。然而,Sen’s Slope也有其局限性,例如它不适用于非数值数据,而且对于数据点的排序比较敏感。因此,在使用Sen’s Slope时...
遥感数据趋势分析是遥感科学领域的重要组成部分,它通过对遥感数据进行分析以监测和了解地表及大气的长期变化。Sen's Slope估计器与Mann-Kendall (MK)趋势检验常被联合使用,这种分析方法组合能够提供对遥感数据时间序列趋势的强有力的统计分析。 Sen's Slope估计器(Sen+) Sen's Slope是一种非参数的趋势估计方法,由Se...
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slope_array:存储每个像元的Sen’s Slope值,表示该像元的趋势斜率。 trend_array:存储每个像元的趋势方向,1表示增加,-1表示减少,0表示无趋势。 p_array:存储每个像元的p值,用于判断趋势的显著性。 s_array:存储每个像元的Mann-Kendall S统计量。 tau_array:存储每个像元的Kendall Tau值,表示相关性强度和方向。
【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...
摘要:基于某企业设备运行时轴承状态自上次检修以来的历史数据,采用Sen’s斜率估计与Mann-Kendall检 验相结合的方法对其运行趋势进行分析,并与一元线性回归法分析结果相比较。结果表明,Sen’s斜率估计 与Mann-Kendall法相结合,适用于设备运行状态的趋势分析,可在基于状态监测的预防性维修工作中推广应用。
Sen’s斜率估计和Mann-Kendall检验的结果如表2所示。 表2 轴承L值、振动值和温度值的Sen’s斜率估计与Mann-Kendall分析结果Table 2 Analysis results based on Mann-Kendall and Sen’s slope methods of L value,vibration value and temperature for the bearing统计检验值ZSen’s斜率β30天趋势幅度p趋势L值2.8...
slope <- MK_estimate$estimates MK_test <- MK_estimate$p.value Zs <- MK_estimate$statistic return(c(slope,MK_test,Zs)) } 按自己计算的时间序列跨度分别更改相应的19(计算的times) 2000 2018等数字即可 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...
clip(table); // 100(1 - alpha)% 双边置信区间的Sen's Slope //alpha = 0.05,则Z[1 - alpha / 2] = Z[0.975] = 1.960 // 计算Sen斜率的显著性 var signif = senSlope.select(0).lt(0).and(zcore.abs().gte(1.960)).rename('signif'); var siginc = senSlope.select(0).gt(0).and...
In this study, two non-parametric methods (Mann-Kendall and Sens slope estimator) were used to detect the meteorological variables trends. 2.2.1. Mann-Kendall trend test The Mann-Kendall test statistic S (Mann, 1945; Kendall, 1975) is calculated as S X n1 i1 X n ji1 sgn xjxi ? 1 ...