为了解决这个问题,研究者们提出了多种稳健的斜率估计方法,其中最著名的就是Sen’s Slope。一、Sen’s Slope的原理Sen’s Slope是一种基于中位数差的趋势斜率估计方法。它通过比较数据点之间的相对大小关系来计算趋势,而不是直接使用数据点本身的值。这种方法的好处是它不受异常值的影响,因为中位数差能够有效地排...
%当 Z > pNorm , 表明在当前显著性水平Alpha下认为有上升趋势:此时Beta > 0 %当 Z < -pNorm ,表明在当前显著性水平Alpha下认为有下降趋势:此时Beta < 0 % % MKResult = [Z,pNorm]; (统计量S的标准化)Z统计量,上侧分位数 % % Input % X - 时间序列数据,向量 % Alpha - 显著性水平 % % Ou...
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...
这几天在忙着把ArcGIS课程论文转换成大创项目,在这里记录一些过程和代码以便自己以后复盘和使用~参考了下面两篇博客的代码和绘图思路,使用R语言完成对NDVI的Sen-MK趋势分析和制图(使用的NDVI数据使用Python的ee和geemap实现): R语言并行计算Sen+MK趋势分析mp.weixin.qq.com/s/QMN5EgMKpa1latVdgPdJJA ...
D:\Python3.9\python.exe D:/PyCode/applyscript/MK趋势分析Excel.py 10 4 Mann_Kendall_Test(trend='increasing', h=True, p=8.303070332638107e-05, z=3.9354796403996297, Tau=1.0, s=45.0, var_s=125.0, slope=1.0, intercept=12.0) trend:increasing,p_value:0.00,slope:1.00 Mann_Kendall_Test(trend=...
检验过程包括计算相关统计量S，通过与临界值比较来判断趋势的显著性。在Python中，pymannkendall包提供了一键式工具来执行这些分析，例如，运行后的结果可能显示斜率估计值、p值和趋势显著性判断。例如，如果你有多年的NPP数据，可以使用pymannkendall进行分析，输出包括斜率估计（slope）、截距（intercept）以及...
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...
trend, h, p, z, Tau, s, var_s, slope, intercept = mk.original_test(data) 输出的内容解释: 输出包含了Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall检验的内容。 也可以自定义函数: from __future__ import division import numpy as np import pandas as pd ...
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...