将所有中位数差相加,得到总的中位数差; 将总的中位数差除以数据点的个数,得到Sen’s Slope。三、Python代码示例下面是一个使用Python计算Sen’s Slope的示例代码:首先,我们需要导入所需的库: import numpy as np 然后,我们可以定义一个函数来计算Sen’s Slope: def sen_slope(data): data = np.sort(data...
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all_array = [slope_array, Trend_array, p_array, s_array, Tau_array, z_array] slope_save_path = os.path.join(result_path, "slope.tif") Trend_save_path = os.path.join(result_path, "Trend.tif") p_save_path = os.path.join(result_path, "p.tif") s_save_path = os.path.join(...
def classify_rasters(slope_path, z_path, output_path): with ras.open(slope_path) as slope_src, ras.open(z_path) as z_src: slope = slope_src.read(1) z = z_src.read(1) profile = slope_src.profile # 重分类 classified_slope = np.full(slope.shape, 0, dtype=np.int8) classified...
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...
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
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...
通过时间、距离约束过滤路段 公交车的上下情况 分割段 行程内转移 CRF条件随机场 观察序列-隐藏序列 xi=(li,li+1) S={l1,l2,l3,…} 通过标记数据足够多的CRF序列，使用EM算法或梯度法来训练 对数似然函数： L(λ,D）=log(p|x)- / 地点类别补全：通过访问时间的、访问次数、时间-次数分布、...
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 ...
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 ...