python:遥感时间序列处理——pettitt突变点检测(突变时间/年份
时间: 2023-07-27 20:03:21 浏览: 245
Pettitt突变点检测是遥感时间序列分析中常用的一种方法,用于检测序列中是否存在显著的突变,并确定突变发生的时间点。该方法基于Pettitt检验统计量,利用序列中的极值来判断突变的发生。
具体步骤如下:
1. 将时间序列数据进行排序,得到有序的序列。
2. 计算序列中任意两个观测值的差异,得到所有可能的差异值。
3. 计算序列中极大差异值的秩次和,即极大差异值在有序序列中的位置。
4. 计算Pettitt检验统计量,即极大差异值的秩次和与序列长度的关系。
5. 根据Pettitt检验统计量的计算结果,确定突变发生的时间点。
对于遥感时间序列数据,可以按照如上步骤进行Pettitt突变点检测。通过检测结果可以得到突变发生的时间点或对应的年份,从而可以分析序列中的突变情况。
Pettitt突变点检测在遥感时间序列处理中具有重要意义,可以帮助我们发现和分析遥感数据中的突变现象,为后续的遥感数据处理和分析提供基础。同时,该方法也可以应用于其他时间序列数据的突变检测,具有广泛的应用价值。
相关问题
Pettitt突变点检测
Pettitt突变点检测是一种常用的统计方法,用于检测时间序列数据中的突变点。它基于累积和的概念,通过计算累积和的变化来判断数据中是否存在突变点。
Pettitt突变点检测的基本思想是,首先计算时间序列数据的累积和,然后找到使得累积和取得最大值的位置,该位置即为突变点的估计值。该方法假设突变点前后两个子序列服从相同的分布,因此突变点是导致累积和发生显著变化的位置。
具体而言,Pettitt突变点检测的步骤如下:
1. 计算时间序列数据的累积和。
2. 找到累积和取得最大值的位置。
3. 将该位置作为突变点的估计值。
需要注意的是,Pettitt突变点检测方法并不能确定突变点的具体位置,只能提供一个估计值。此外,该方法假设数据独立同分布,并且对异常值敏感。因此,在使用Pettitt突变点检测方法时,需要综合考虑其他统计方法和领域知识,以准确判断和定位突变点。
pettitt突变点检测 matlab
Pettitt突变点检测是一种用于检测一个时间序列中是否存在突变点的方法。它可以通过比较序列中的元素与之前的元素的大小关系来确定突变点的位置。MATLAB提供了多种实现Pettitt突变点检测的方法。
一种实现Pettitt突变点检测的方法是根据参考中描述的MATLAB代码。这个代码包括了实现Pettitt突变点检测的原理、相关的MATLAB代码和案例。你可以下载代码并在MATLAB中设置路径,然后将数据保存为两列的excel并保存在代码路径中,修改runpettitt_changeplot.m中的文件名称,最后运行代码。
另一种实现Pettitt突变点检测的方法是根据参考中提供的MATLAB代码。这个代码包括了突变点的检测和图形绘制。你需要将数据保存为两列的excel并保存在代码路径中,然后在MATLAB中设置路径并修改runpettitt_changeplot.m中的文件名称,最后运行代码。需要注意的是,p值部分需要用户自己查找。
还有一种实现Pettitt突变点检测的方法是根据参考中提供的MATLAB函数。这个函数用于在一维连续时间序列中找到变化点。该函数会输出变化点在序列中的位置、Pettitt检验的统计量和p值。
综上所述,根据不同的需求,你可以选择不同的方法来实现Pettitt突变点检测的MATLAB代码。
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