Duyuru:
15 Nisan 2025'ten önce Earth Engine'i kullanmak için kaydedilen tüm ticari olmayan projelerin Earth Engine erişimini sürdürmek için
ticari olmayan uygunluğu doğrulaması gerekir.
ee.ImageCollection.formaTrend
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Bir zaman serisinin uzun ve kısa vadeli trendlerini veya isteğe bağlı olarak zaman serisinin ve bir kovaryantın oranının trendlerini hesaplar. Uzun vadeli trend, tam zaman serisindeki bir regresyonun doğrusal teriminden tahmin edilir. Kısa vadeli trend, zaman serisindeki pencereli minimum değer olarak hesaplanır.
Zaman serisi ve kovaryant serisinin her birinin tek bir bant içermesi ve zaman serisinin zaman içinde eşit aralıklarla yerleştirilmesi beklenir. Çıkış, 4 kayan nokta bandıdır: uzun ve kısa vadeli trendler, uzun vadeli trendin zaman serisine karşı t-testi ve parametre kararlılığının Bruce Hansen testi.
| Kullanım | İadeler |
|---|
ImageCollection.formaTrend(covariates, windowSize) | Resim |
| Bağımsız Değişken | Tür | Ayrıntılar |
|---|
bu: timeSeries | ImageCollection | Trendlerin ayıklanacağı koleksiyon. |
covariates | ImageCollection, varsayılan: null | Trend analizinde kullanılacak yardımcı faktörler. |
windowSize | Tam sayı, varsayılan: 6 | Kısa vadeli trend analizi pencere boyutu (resim sayısı). |
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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. |"]]
