【trend包更新，输出更新】NDVI时间序列分析之Sen+MK分析全过程梳理

主要观点总结

本文主要介绍了Sen斜率估计与Mann-Kendall（MK）非参数检验在趋势分析中的应用，特别是在长时间序列数据的趋势分析中。文章详细描述了Sen斜率估计的原理和计算过程，Mann-Kendall检验的优势，以及两者结合使用的场景。同时，文章还介绍了在R语言中如何利用trend包进行Sen斜率估计和Mann-Kendall检验的计算，并进行了NDVI趋势制图的过程。

关键观点总结

关键观点1: Sen斜率估计与Mann-Kendall检验的基本原理和应用

Sen斜率估计是一种非参数统计的趋势计算方法，通过计算趋势斜率来评估时间序列数据的趋势。Mann-Kendall检验是一种非参数趋势检验方法，用于判断时间序列数据趋势的显著性。两者结合使用可以更好地分析和解释时间序列数据的趋势。

关键观点2: R语言中的实现过程

文章详细描述了如何使用R语言中的trend包进行Sen斜率估计和Mann-Kendall检验的计算。首先，输入单波段TIFF数据，然后使用fun_sen函数进行Sen+MK计算。计算完成后，根据slope和Z值进行NDVI趋势制图。

关键观点3: NDVI趋势制图及变化趋势划分

根据slope和Z统计量划分NDVI变化趋势，包括植被退化、生长稳定和改善等。使用重分类对slope进行划分，并对Z值进行重分类以确定显著性。最后，使用栅格计算器将Slope和Z值相乘，得到趋势变化划分结果。