Funzione Genera tendenza

Estimates the trend for each pixel along a dimension for one or more variables in a multidimensional raster.

Note

Supported multidimensional raster datasets include Cloud Raster Format (CRF), multidimensional mosaic datasets, or multidimensional raster layers generated by netCDF, GRIB, or HDF format files.

Questo strumento può essere usato per adattare i dati lungo una linea di tendenza lineare, armonica o polinominale o può essere utilizzato per eseguire il rilevamento della tendenza usando il test Mann-Kendall o Seasonal-Kendall.

Il raster tendenza di output generato con questa funzione viene utilizzato come input per la funzione Prevedi usando tendenza.

I test Mann-Kendall e Seasonal-Kendall sono utilizzati per determinare se esiste una tendenza monotonica nei dati. Sono non parametrici, ovvero non presuppongono una distribuzione specifica dei dati. Il test Mann-Kendall non considera la correlazione seriale o gli effetti stagionali. Se i dati sono stagionali, il test Seasonal-Kendall è più appropriato.

Se lo strumento è usato per eseguire sia il test Mann-Kendall che il test Seasonal-Kendall, l'output è un raster a cinque bande come segue:

• Banda 1 = Pendenza di Sen
• Banda 2 = valore p
• Banda 3 = Punteggio Mann-Kendall (S)
• Banda 4 = Varianza S
• Banda 5 = Punteggio Z

I risultati del test di Mann-Kendall o di Seasonal-Kendall possono essere utilizzati per determinare quali pixel nella serie temporale multidimensionale hanno una tendenza statisticamente significativa. È possibile usare questa informazione contestualmente all'analisi di tendenza lineare, armonica o polinominale per estrarre tendenze significative nelle serie temporali. È possibile generare una maschera che includa pixel con valori p significativi, applicarla al raster multidimensionale e usare questo raster multidimensionale mascherato come input per lo strumento per eseguire l'analisi di tendenza lineare, armonica o polinominale.

Esistono tre opzioni di linea di tendenza per adattare una tendenza ai valori delle variabili lungo una dimensione: lineare, polinomiale e armonica. Le tre opzioni di adattamento della tendenza sono descritte di seguito.

Per l'analisi di tendenza lineare, l'output è un raster a tre bande in cui:

• Banda 1 = Pendenza
• Banda 2 = Intercettazione
• Banda 3 = Errore quadrato media radice (RMSE) o l'errore intorno alla linea più idonea

Per l'analisi di tendenza polinomiale, il numero di bande di output dipende dall'ordine polinomiale. L'adattamento polinomiale di secondo ordine produce un raster a quattro bande in cui:

• Banda 1 = Polinomiale_2
• Banda 2 = Polinomiale_1
• Banda 3 = Polinomiale_0
• Banda 4 = RMSE

L'adattamento polinomiale di terzo ordine produce un raster a cinque bande in cui:

• Banda 1 = Polinomiale_3
• Banda 2 = Polinomiale_2
• Banda 3 = Polinomiale_1
• Banda 4 = Polinomiale_0
• Banda 5 = RMSE

Per l'analisi di tendenza armonica, il numero di bande di output dipende dalla frequenza armonica. Quando la frequenza è impostata su 1, l'output è un raster a cinque bande in cui:

• Banda 1 = Pendenza
• Banda 2 = Intercettazione
• Banda 3 = Armonica_sin1
• Banda 4 = Armonica_cos1
• Banda 5 = RMSE

Quando la frequenza è impostata su 2, l'output è un raster a sette bande in cui:

• Banda 1 = Pendenza
• Banda 2 = Intercettazione
• Banda 3 = Armonica_sin1
• Banda 4 = Armonica_cos1
• Banda 5 = Armonica_sin2
• Banda 6 = Armonica_cos2
• Banda 7 = RMSE

The Length of Cycle parameter for harmonic trend analysis is used to indicate the number and length of cycles you expect to see in your data throughout a day or year. For example, if you expect your data to go through two cycles of variation in one year, the length of cycle will be 182.5 days or 0.5 years. If you have temperature data collected every three hours, and there is one cycle of variation per day, the length of cycle is one day.

The Frequency parameter for harmonic trend analysis is used to describe the harmonic model to fit to the data. If the frequency is set to 1, a combination of linear and the first order harmonic curve will be used to fit the model. If the frequency is 2, a combination of linear, first order harmonic curve, and second order harmonic curve will be used to fit the data. If the frequency is 3, an additional third order harmonic curve will be used to model the data, and so on.

Le statistiche sulla bontà del modello possono essere generate come output facoltativi. La radice dell'errore quadratico medio (RMSE), il quadrato a R e il valore P della pendenza di tendenza possono essere calcolati e rappresentati da simboli. Simboleggiare il layer raster di tendenza di output utilizzando la simbologia RGB e specificare le statistiche come bande rosse, verdi e blu.

Parametri

Parametro	Descrizione
Raster	Il raster multidimensionale di input.
Nome dimensione	La dimensione lungo la quale si estrarrà una tendenza per la variabile o le variabili selezionate nell'analisi.
Tipo di tendenza	Specifica il tipo di linea da usare per adattarsi ai valori dei pixel lungo una dimensione. Lineare: adatta i valori pixel per una variabile lungo una linea di tendenza lineare. Si tratta dell'impostazione predefinita. Armonica: adatta i valori pixel per una variabile lungo una linea di tendenza armonica. Polinomiale: adatta i valori pixel per una variabile lungo una linea di tendenza polinomiale di secondo ordine. Mann-Kendall—I valori dei pixel variabili verranno valutati utilizzando il test di tendenza Mann-Kendall. Seasonal-Kendall: i valori pixel variabili verranno valutati usando il test di tendenza Seasonal-Kendall.
Frequenza armonica	Il numero di frequenza da usare nell'adattamento della tendenza. Questo parametro specifica la frequenza di cicli in un anno. Il valore predefinito è 1, oppure un ciclo armonico all'anno. Questo parametro è incluso solo nell'analisi di tendenza per una regressione armonica.
Lunghezza del ciclo	La lunghezza della variazione periodica da modellare. L'unità è giorni, indipendentemente dall'unità di tempo dei dati di input. Ad esempio, il verde delle foglie spesso presenta un unico ciclo forte di variazione in un singolo anno, quindi la lunghezza del ciclo è 365,25 anche se i dati di input si riferiscono a una cadenza mensile. I dati orari sulla temperatura presentano un unico ciclo forte di variazione nell'arco di un singolo giorno, quindi la lunghezza del ciclo è 1. La lunghezza predefinita è di 365,25 giorni per i dati che variano su un ciclo annuale.
Unità ciclo	Specifica l'unità temporale da utilizzare per la lunghezza di un ciclo armonico. Giorno: l'unità di misura per la lunghezza del ciclo armonico è il giorno. Anno: l'unità di misura per la lunghezza del ciclo armonico è l'anno. Si tratta dell'impostazione predefinita.
Ordine polinomiale	Il numero di ordine polinomiale da usare nell'adattamento della tendenza. Questo parametro specifica l'ordine polinomiale. Il valore predefinito è 2, o polinomiale di secondo ordine. Questo parametro è incluso solo nell'analisi di tendenza per una regressione polinomiale.
Ignorare NoData	Specifica se i valori NoData vengono ignorati nell'analisi. Selezionato: l'analisi includerà tutti i pixel validi lungo una data dimensione e ignorerà tutti i pixel NoData. Si tratta dell'impostazione predefinita. Deselezionato: l'analisi produrrà NoData se sono presenti valori NoData per i pixel lungo la data dimensione.
RMSE	Specifica se generare l'errore quadrato media radice (RMSE) della linea d'idoneità di tendenza. Selezionato: l'RMSE sarà calcolato e visualizzato nei dettagli al termine della funzione. Si tratta dell'impostazione predefinita. Deselezionato: l'RMSE non verrà calcolato.
R-Squared	Specifica se calcolare la statistica di grado di idoneità quadrato a R per la linea di idoneità di tendenza. Selezionato: il valore quadrato a R sarà calcolato e visualizzato nei dettagli al termine della funzione. Non selezionato: il valore quadrato a R non verrà calcolato. Si tratta dell'impostazione predefinita.
Valore P del coefficiente di pendenza	Specifica se calcolare la statistica del valore P per il coefficiente di pendenza della linea di tendenza. Selezionato: il valore P sarà calcolato e visualizzato nei dettagli al termine della funzione. Deselezionato: il valore P non verrà calcolato. Si tratta dell'impostazione predefinita.
Periodo stagionale	Specifica l'unità di tempo usata per la lunghezza di un periodo stagionale quando viene eseguito un testo Seasonal-Kendall. Giorni—L'unità di misura per la lunghezza del periodo stagionale è espressa in giorni. Si tratta dell'impostazione predefinita. Mesi—L'unità di misura per la lunghezza del periodo stagionale è espressa in mesi.

Tipi di regressione

L'equazione di regressione per ciascuna opzione di tendenza viene elencata di seguito.

• Lineare: la linea di tendenza lineare è una linea retta più adatta che viene utilizzata per stimare semplici relazioni lineari. Una tendenza lineare evidenzia un tasso di variazione che aumenta o diminuisce a un ritmo costante. La formula della linea di tendenza lineare è la seguente:

  

  • y = valore variabile del pixel.
  • x = valore della dimensione.
  • ß0 = intercettazione y.
  • ß1 = pendenza lineare o tasso di variazione.

    ß1 > 0 indica una tendenza crescente.

    ß1 < 0 indica una tendenza decrescente.

• Polinomiale: la linea di tendenza polinomiale è una linea curva utile per i dati fluttuanti. In questo caso viene utilizzato un valore di ordine polinomiale per indicare il numero massimo di fluttuazioni che si verificano. La formula della linea di tendenza polinomiale è la seguente:

  

  • y = valore variabile del pixel
  • x = valore della dimensione
  • ß0, ß1, ß2, ß3, ..., ßn = coefficienti costanti
• Armonica: la linea di tendenza armonica è una linea curva che si ripete periodicamente e che viene utilizzata per descrivere i dati che seguono un andamento ciclico, come i cambiamenti di temperatura stagionali. La formula della linea di tendenza armonica è la seguente:

  

  • y = valore variabile del pixel
  • t = data giuliana
  • ß0 = intercettazione y
  • ß1 = tasso di variazione
  • α, γ = coefficienti di variazione interannuale o intraannuale
  • ω = i
  • f = frequenza armonica