ee.ImageCollection.formaTrend
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
यह फ़ंक्शन, टाइम सीरीज़ के लंबे और छोटे समय के रुझानों का हिसाब लगाता है. इसके अलावा, यह टाइम सीरीज़ और कोवैरिएट के अनुपात के रुझानों का हिसाब भी लगा सकता है. लंबे समय के रुझान का अनुमान, पूरी टाइम सीरीज़ पर रिग्रेशन के लीनियर टर्म से लगाया जाता है. कम समय के रुझान का हिसाब, टाइम सीरीज़ में विंडो के हिसाब से कम से कम वैल्यू के आधार पर लगाया जाता है.
टाइम सीरीज़ और कोवेरिएट सीरीज़ में, हर बैंड में एक ही वैल्यू होनी चाहिए. साथ ही, टाइम सीरीज़ में समय के हिसाब से वैल्यू एक समान होनी चाहिए. आउटपुट में चार फ़्लोट बैंड होते हैं: लंबी और छोटी अवधि के रुझान, टाइम सीरीज़ के मुकाबले लंबी अवधि के रुझान का टी-टेस्ट, और पैरामीटर की स्थिरता का ब्रूस हैंसन टेस्ट.
| इस्तेमाल | रिटर्न |
|---|
ImageCollection.formaTrend(covariates, windowSize) | इमेज |
| आर्ग्यूमेंट | टाइप | विवरण |
|---|
यह: timeSeries | ImageCollection | वह कलेक्शन जिससे ट्रेंड निकालने हैं. |
covariates | ImageCollection, डिफ़ॉल्ट: null | ट्रेंड का विश्लेषण करने के लिए, कोफ़ैक्टर का इस्तेमाल करें. |
windowSize | पूर्णांक, डिफ़ॉल्ट: 6 | इमेज में, कम समय के रुझान के विश्लेषण की विंडो का साइज़. |
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["\u003cp\u003eCalculates long-term and short-term trends of a time series, optionally considering a covariate for ratio trends.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eLong-term trends are determined through linear regression over the entire series, while short-term trends use a windowed minimum approach.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOutputs include the long and short-term trends, a t-test for the long-term trend's significance, and a stability test.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eRequires an evenly spaced time series ImageCollection and an optional covariate ImageCollection.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can customize the short-term trend analysis by adjusting the window size.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.ImageCollection.formaTrend\n\nComputes the long and short term trends of a time series or optionally, the trends of the ratio of the time series and a covariate. The long term trend is estimated from the linear term of a regression on the full time series. The short term trend is computed as the windowed minimum over the time series.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe time series and covariate series are expected to contain a single band each, and the time series is expected to be evenly spaced in time. The output is 4 float bands: the long and short term trends, the t-test of the long term trend against the time series, and the Bruce Hansen test of parameter stability.\n\n| Usage | Returns |\n|---------------------------------------------------------------|---------|\n| ImageCollection.formaTrend`(`*covariates* `, `*windowSize*`)` | Image |\n\n| Argument | Type | Details |\n|--------------------|--------------------------------|---------------------------------------------------|\n| this: `timeSeries` | ImageCollection | Collection from which to extract trends. |\n| `covariates` | ImageCollection, default: null | Cofactors to use in the trend analysis. |\n| `windowSize` | Integer, default: 6 | Short term trend analysis window size, in images. |"]]
