MK_test1.rar_Arcpy_MK_MK算法_MK趋势分析资源-CSDN下载

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60 浏览量 2022-09-20 12:03:26 上传评论收藏 2KB RAR 举报

在IT行业中，尤其是在遥感和地理信息系统（GIS）领域，数据分析和变化检测是至关重要的任务。本案例聚焦于一种名为“MK”（Mann-Kendall）算法的应用，该算法常用于时间序列数据的趋势分析。这里我们将深入探讨MK算法、其在GIS中的应用以及如何通过编程工具如`arcpy`来实现这一过程。 MK算法，全称为Mann-Kendall趋势检验，是一种非参数统计方法，适用于检测时间序列中的单调趋势，无论是上升还是下降。它不需要数据服从特定的概率分布，因此对于环境科学、气候变化研究等领域的不完全符合正态分布的数据尤为适用。在"MK_test1.rar_Arcpy_MK_MK算法_MK趋势分析"项目中，我们利用MK算法分析了多张栅格影像，以识别地表覆盖或气候参数等随时间的变化趋势。在描述中提到，置信度设定为95%，这意味着我们在分析结果中，有95%的把握认为观察到的趋势不是由随机因素引起的。这是一个标准的统计学阈值，通常用来确定结果的可靠性。 `arcpy`是Esri公司开发的Python扩展库，专门用于GIS操作和数据分析。在这个项目中，`arcpy`被用来处理栅格数据，执行MK算法，进行数据预处理（如重采样、拼接），并计算Mann-Kendall统计量。`Muti_2page.py`和`main.py`可能是包含这些操作的脚本文件，其中`Muti_2page.py`可能负责处理多页栅格数据，而`main.py`可能是整个流程的主控制脚本，调用`Muti_2page.py`进行实际的分析工作。在执行MK算法时，一般步骤包括： 1. 数据预处理：将多张栅格影像按照时间顺序排列，确保每一层代表一个时间点的数据。 2. 计算秩：对每一对时间点上的数据进行比较，计算秩差，这一步不需要假设数据的分布。 3. 计算S统计量：S统计量反映了所有秩差的总和，如果趋势显著，S的值会较大。 4. 计算Z分数：基于S统计量和样本数量计算出Z分数，这是与标准正态分布比较的关键。 5. 置信度检验：根据Z分数和预设的置信度（如95%），查表或使用统计函数确定是否拒绝零假设（即无趋势存在）。在GIS环境中，`arcpy`提供了丰富的工具，如`RasterCalculator`用于计算秩差，`MannKendallTrendTest`进行趋势分析。结合Python的其他库（如`numpy`和`pandas`）可以更高效地完成数据处理和统计分析。通过这样的分析，我们可以获得关于地表变化或气候变化的洞察，帮助决策者制定可持续发展策略。然而，需要注意的是，MK算法虽然强大，但也有其局限性，例如可能无法识别复杂的时间空间模式。因此，实际应用中通常会结合其他方法，如Sen's Slope估计趋势斜率，或者Geary's C检验空间自相关性，以获得更全面的理解。 "MK_test1.rar_Arcpy_MK_MK算法_MK趋势分析"项目展示了如何利用`arcpy`和MK算法在GIS环境中对多时相栅格数据进行趋势分析，为环境保护、城市规划等领域提供了有力的工具。

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Muti_2page.py 2KB

# coding:utf-8 import arcpy import time import gc import os #start = time.clock() def pairsRasters(raster1,raster2,ws): desc1 = arcpy.Describe(raster1) desc2 = arcpy.Describe(raster2) nameRaster = "{0}_{1}.tif".format(desc1.basename,desc2.basename) outname = os.path.join(ws,nameRaster) print nameRaster arcpy.CheckOutExtension("spatial") array = arcpy.Raster(raster2) - arcpy.Raster(raster1) array1 = arcpy.sa.Con(array,-1,array,"VALUE < 0") array2 = arcpy.sa.Con(array1, 1, array1, "VALUE > 0") array2.save(outname) arcpy.Delete_management("array") arcpy.Delete_management("array1") arcpy.Delete_management("newRaster") arcpy.Delete_management("finalRaster") gc.collect() #return array2 #end = time.clock() #print "程序结束："+"%.1f"%(end - start) + "s" def muti_tif(raster1,raster2): array = arcpy.Raster(raster2) - arcpy.Raster(raster1) # array小于0等于-1，否则等于array， arcpy.CheckOutExtension("spatial") array2 = arcpy.sa.Con(array<0,-1,arcpy.sa.Con(array>0,1,0)) # array1 = arcpy.sa.Con(array,-1,array,"VALUE < 0") # array2 = arcpy.sa.Con(array1, 1, array1,"VALUE > 0") arcpy.Delete_management("array") # arcpy.Delete_management("array1") return array2 def z_belive(raster_z,path_z_belive): arcpy.CheckOutExtension("spatial") arr = arcpy.Raster(raster_z) arr3 = arcpy.sa.Con(arr>=1.64,1,arcpy.sa.Con(arr<=-1.64,-1,0)) # arr1 = arcpy.sa.Con(arr,0,arr,"VALUE < 1.64 AND VALUE >-1.64") # arr2 = arcpy.sa.Con(arr1,1,arr1,"VALUE > 1.64 AND VALUE = 1.64") # arr3 = arcpy.sa.Con(arr2, -1, arr2, "VALUE < -1.64 AND VALUE = -1.64") path_save = path_z_belive+"/"+"z_belive.tif" arr3.save(path_save) if __name__ == '__main__': # raster1 = "E:/MK_test/source/2007.tif" # raster2 = "E:/MK_test/source/2008.tif" ws = "E:/MK_test/process_result" # rs = muti_tif(raster1,raster2) # if arcpy.Exists("E:/MK_test/process_result/sr.tif"): # arcpy.Delete_management("E:/MK_test/process_result/sr.tif") # rs.save("E:/MK_test/process_result/sr.tif") raster_z = "E:/MK_test/process_result_JH/z_Raster.tif" z_belive(raster_z,ws)

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