（一）關(guān)于MK檢驗(yàn) 降雨、徑流分析采用非參數(shù)檢驗(yàn)方法曼-肯德爾法（Mann-Kendall）檢驗(yàn)法來檢測(cè)涇河合水川流域降水的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)和突變情況。在時(shí)間序列趨勢(shì)分析中，Ma...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：甘肅
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python改寫MK趨勢(shì)檢驗(yàn) -
遙而感知
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MODIS NDVI 16天合成產(chǎn)品生產(chǎn)和更新周期MODIS 250mNDVI產(chǎn)品是非常有用的對(duì)地觀測(cè)產(chǎn)品。但是由于是合成產(chǎn)品，很多人對(duì)于每一期產(chǎn)品到底使用了哪幾天的數(shù)據(jù)不是很了解。另外，由于該產(chǎn)品本身需要生產(chǎn)，所以產(chǎn)品的發(fā)...
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基于matlab的GIMMS3G-NDVI數(shù)據(jù)處理-從nc文件解析到月和年最大合成tif
GIMMS的NDVI數(shù)據(jù)常常用來進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間序列的植被情況分析，最新的NDVI3g數(shù)據(jù)集，時(shí)間跨度為1982-2015年，半月合成，空間分辨率大致為8km（0.08333度），...
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I do not know who am I
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NDVI
先驗(yàn)統(tǒng)計(jì) 分析 觀察才是重點(diǎn)我為什么要這樣做。 遙感影像中，近紅外波段的反射值與紅光波段的反射值之差比上兩者之和。NDVI--歸一化植被指數(shù):NDVI=(NIR-R)/(NI...
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基于Matlab的NDVI最大合成
采用最大合成法將月數(shù)據(jù)ndvi合成年數(shù)據(jù)NDVI，本文以spot的月ndvi為例進(jìn)行，利用matlab平臺(tái)，代碼如下所示： 通過上述方式就能夠批量輸出tif格式的2000-2...
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基于matlab的逐像元偏相關(guān)分析
本文介紹基于matlab的逐像元的三者間的偏相關(guān)，以產(chǎn)水，NPP和土壤保持為例進(jìn)行說明具體代碼如下： 更多需求，請(qǐng)查看個(gè)人介紹
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基于Matlab的Mann-Kendall突變檢驗(yàn)及高分辨率圖形輸出MK(MANN-KENDALL)是氣象學(xué)/氣候?qū)W中經(jīng)常用來進(jìn)行突變檢驗(yàn)的一種方法，目前廣泛應(yīng)用于許多長(zhǎng)時(shí)間序列的水文、植被等數(shù)據(jù)。其基本原理可參考百度經(jīng)驗(yàn)https://ji...
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基于Matlab的逐像元Hurst指數(shù)（R/S）分析-以全球1982-2015年NDVI變化為例。
Hurst指數(shù)簡(jiǎn)介 自相似性和長(zhǎng)期依賴性是自然界普遍存在的現(xiàn)象，并在水文、氣候、地質(zhì)和地震等領(lǐng)域廣泛運(yùn)用，Hurst 指數(shù)是描述該現(xiàn)象的有效方法 。目前，Hurst 指數(shù)的估...
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基于Arcpy的TIF柵格多年數(shù)據(jù)的批量鑲嵌
首先通過Matlab將需要拼接的數(shù)據(jù)的目錄及名稱獲取，注意，如果要用Matlab的話，保證拼接數(shù)據(jù)名稱長(zhǎng)度的一致性。 需要注意的是，每次目錄下的數(shù)據(jù)按照同樣的順序排列的，運(yùn)行...
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基于matlab的長(zhǎng)時(shí)間柵格序列逐像元多元回歸
在長(zhǎng)時(shí)間序列的柵格數(shù)據(jù)分析過程中，有時(shí)候需要建立多元回歸分析來分析多種要素對(duì)單個(gè)要素的影響。本文以降水和溫度為x變量，以NDVI為y變量，逐像元建立NDVI與降水和溫度的關(guān)系...
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基于matlab 的長(zhǎng)時(shí)間柵格數(shù)據(jù)的sen趨勢(shì)分析
基于matlab 的長(zhǎng)時(shí)間柵格數(shù)據(jù)的sen趨勢(shì)分析 sen趨勢(shì)分析是進(jìn)行趨勢(shì)分析的方法之一，常配合MK檢驗(yàn)來使用，在學(xué)術(shù)論文中也非常常見，本文主要介紹如果通過matlab來實(shí)...
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中國(guó)科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所，碩士生導(dǎo)師，招生專業(yè)：生態(tài)學(xué)、自然地理學(xué)
