ee.ImageCollection.formaTrend
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Oblicza trendy długo- i krótkoterminowe szeregu czasowego lub opcjonalnie trendy stosunku szeregu czasowego do zmiennej towarzyszącej. Trend długoterminowy jest szacowany na podstawie terminu liniowego regresji w pełnym ciągu czasowym. Trend krótkoterminowy jest obliczany jako minimum w oknie w ciągu czasowym.
Ciąg czasowy i ciąg zmiennych towarzyszących powinny zawierać po jednym paśmie, a ciąg czasowy powinien być równomiernie rozłożony w czasie. Dane wyjściowe to 4 pasma zmiennoprzecinkowe: trendy długo- i krótkoterminowe, test t długoterminowego trendu w porównaniu z szeregiem czasowym oraz test Bruce’a Hansena dotyczący stabilności parametrów.
| Wykorzystanie | Zwroty |
|---|
ImageCollection.formaTrend(covariates, windowSize) | Obraz |
| Argument | Typ | Szczegóły |
|---|
to: timeSeries | ImageCollection | Kolekcja, z której mają zostać wyodrębnione trendy. |
covariates | ImageCollection, domyślnie: null | Czynniki, które mają być używane w analizie trendów. |
windowSize | Liczba całkowita, domyślnie: 6 | Rozmiar okna analizy trendów krótkoterminowych (w obrazach). |
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC."],[[["\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. |"]]
