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...
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,以及统计量的 P 值(假设 正态分布)。 重要提示:此处介绍的方...
本实验拟分析艾比湖地区2010年至2020年间的NDVI数据,数据从MODIS遥感影像中提取的NDVI值,在GEE遥感云平台上将影像数据下载下来。代码如下: import ee import geemap geemap.set_proxy(port=7890)# 设置全局网络代理 Map = geemap.Map() # 指定艾比湖地区数据范围 region = ee.Geometry.BBox(82.433, 44.367, 84.5...
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 ='.tif$') fl <- pas...
NDVI分析时间序列Sen MK整个过程分析梳理 上述方法的一个很大缺点是R语言计算过程太慢,我改进了前面的代码,并使用了它terra包重写,打开并行计算,提高计算速度。 并行计算Sen MK rast读取网格数据 function中长度和年份需要根据实际情况进行修改 输出结果包括三个波段,Z值、slope和p值(详见参考文献推文) ...
('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...
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...