NDVI时间序列分析之Sen+MK分析全过程梳理

Sen斜率估计用于计算趋势值，通常与MK非参数检验结合使用，即先计算Sen趋势值，然后使用MK方法判断趋势显著性。

原理

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。

β=mean(xj−xij−i),∀j>i

式中：xj 和 xi 为时间序列数据。β大于0表示时间序列呈现上升趋势；β小于0表示时间序列呈现下降趋势。

Mann-Kendall属于非参数检验方法，与其他参数检验的方法相比，不需要样本遵从一定的分布，受异常值干扰小，更适合顺序变量。Mann-Kendall检验已经在水文、气象趋势变化相关研究中得到了大量的成功应用，用于判断径流、降水、气候等的变化趋势的显著性。

R语言Sen+MK计算

R语言使用Raster包进行栅格计算，利用trend包sen.slope函数进行sen+mk的计算。对于下面代码的阅读，一定要看代码帮助！代码如下：

library(sp)
library(raster)
library(rgdal)
library(trend)
library(terra)
#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 = './yearmax/', pattern = '.tif$')
fl <- paste0("./yearmax/", flnames)
firs <- raster(fl[1])
for (i in 2:34) {
  r <- raster(fl[i])
  firs <- stack(firs, r)
}

fun <- function(y){
  if(length(na.omit(y)) <34) return(c(NA, NA, NA))   #删除数据不连续含有NA的像元
  MK_estimate <- sens.slope(ts(na.omit(y), start = 1982, end = 2015, frequency = 1), conf.level = 0.95) #Sen斜率估计
  slope <- MK_estimate$estimate
  MK_test <- MK_estimate$p.value
  Zs <- MK_estimate$statistic
  return(c(Zs, slope, MK_test))
}

e <- calc(firs, fun)   #栅格计算
e_Zs <- subset(e,1)  #提取Z统计量
e_slope <- subset(e,2)   #提取sen斜率
e_MKtest <- subset(e,3)   #提取p值

plot(e_Zs)
plot(e_slope)
plot(e_MKtest)

writeRaster(e_Zs, "./Sen+MK/e_Zs.tif", format="GTiff", overwrite=T)
writeRaster(e_slope, "./Sen+MK/e_slope.tif", format="GTiff", overwrite=T)
writeRaster(e_MKtest, "./Sen+MK/e_MKtest.tif", format="GTiff", overwrite=T)

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NDVI趋势制图

前面R语言计算完slope和Z值后，根据这两个结果就可以进行NDVI趋势制图了。

变化趋势划分

结合SNDVI和Z统计量划分NDVI变化趋势：

• slope
• -0.0005~0.0005稳定区域
• 大于或等于0.0005植被改善区域
• 小于-0.0005为植被退化区域
• Z统计量

  Slope划分

• 置信水平0.05
• Z绝对值大于1.96显著
• Z绝对值小于等于1.96不显著
• Slope被划分为三级：
• SNDVI≤−0.0005 植被退化
• −0.0005≥SNDVI≥0.0005 植被生长稳定
• SNDVI≥0.0005 植被改善
• 使用重分类（Reclassify）对slope进行划分
• 由于slope.tif文件研究区范围外的值非空，所以在这里先裁剪了一下
• 裁剪所用矢量和栅格数据坐标系需要一致，否则范围容易出错
• 统一使用了WGS84地理坐标系作为空间参考
• 使用Model builder构建地理处理流

Slope划分过程

• 重分类结果：
• -1退化
• 0稳定
• 1改善

Z值划分

• 对Z值进行重分类，确定显著性
• |Zs|≤1.96 未通过95%置信度检验，不显著
• |Zs|≥1.96 通过95%置信度检验，显著

Z值重分类

• 重分类结果：
• 1不显著
• 2显著

变化趋势计算

使用栅格计算器将Slope和Z值计算结果相乘，最后得到趋势变化划分

• -2严重退化
• -1轻微退化
• 0稳定不变
• 1轻微改善
• 2明显改善

栅格计算器相乘

对计算完成后的栅格属性表里面不同种类的像元数进行统计，如此即可获得下面的NDVI变化趋势统计图表。

参考文献

1. 袁丽华, 蒋卫国, 申文明, 等. 2000—2010年黄河流域植被覆盖的时空变化[J]. 生态学报, 2013, 33(24): 7798–7806.
2. NDVI时间序列分析原理与实现(CV和Sen+MK趋势分析)
3. 【文献阅读笔记】Sen+MK NDVI趋势分析的一些问题
4. 基于Sen+MK的NDVI变化趋势统计分析
5. 【文献阅读笔记】黄河流域植被变化时空分析