NDVI一元线性回归分析

NDVI一元线性回归分析是通过计算NDVI指数在一定时间范围内的变化趋势，来研究植被生长的趋势和变化。根据引用\[1\]中的描述，一元线性回归分析可以通过计算n年连续年份的趋势来确定生长季参数的变化趋势。而根据引用\[3\]中的方法，可以在ArcGIS平台上使用多幅NDVI影像构成一个ImageCollection，并使用ee.Reducer.linearFit()函数进行一元线性回归分析。这样可以得到线性回归的斜率、截距和delta_y等结果。此外，还可以使用ee.Reducer.pearsonsCorrelation()函数计算皮尔逊相关性系数Pearson correlation和p-value，以评估NDVI与其他变量之间的相关性。因此，通过NDVI一元线性回归分析，可以揭示植被生长的趋势和变化，并提供有关植被健康状况和环境变化的信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【遥感物候】30年物候始期空间分布特征（平均值）和变化趋势分析（Slope 一元线性回归分析）](https://blog.csdn.net/lucky51222/article/details/105337301)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [GEE：趋势分析（一元线性回归）](https://blog.csdn.net/qq_35591253/article/details/115743102)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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