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GEE:Sen+Mann-Kendall(MK)趋势检验教程
GEE:Sen+Mann-Kendall(MK)趋势检验教程
愛在花開的季節
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2024-7-28 01:14:29
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在地学科研中,趋势分析是非常紧张的数据分析本领之一。它可以帮助我们了解地球系统中的变化趋势,从而更好地预测将来的变化。在这篇博客中,我们将先容如何在Google Earth Engine(GEE)平台上使用Sen+Mann-Kendall(MK)趋势检验进行趋势分析,以及kendall下载不了的办理方法。
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,而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编写代码来实行Sen+Mann-Kendall趋势检验。
结果如下图所示,
<hr>
<hr> 趋势分析是找到某种感兴趣的事物增长或减少的地方以及增长或减少的幅度。更详细地说,本教程演示了使用非参数的Mann-Kendall检验来检测图像中的单调趋势,以及使用Sen斜率来量化趋势的幅度(如果存在)。本教程还展示了如何估计Mann-Kendall检验统计量的方差,以及用于检验任何趋势存在的Z统计量和统计量的P值(假设正态分布)。需要留意的是,这里先容的方法适用于评估离散数据(即非浮点数据)中的单调趋势(即没有季节性)。
一、构建时间序列
我们将使用来自MOD13A1数据集的MODIS增强植被指数(EVI)的时间序列。这个图像集合的每个像素都包罗一个
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