这样就得到了像元矩阵，矩阵中的行代表某一年的所有像元值。这样获取某一列数据就代表某个像元的时间序列数据，或者可以对矩阵进行转置，这样每一行就代表某个像元的时间序列，这里直接采用列数据。4、利用Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall趋势分析计算每个像元序列的β和Z值，并根据分类函数进行分类。虽然匹配到了所有的tif文件，但不是按照年份顺序排列的，所有接下来需要对文件列表重

相关系数与P值：相关系数用于衡量两个或多个变量之间的关联程度。如皮尔逊相关系数，取值范围为 -1 到 1，0 表示没有线性相关性，1 表示完全正相关，-1 表示完全负相关。P值是一个统计量，用于评估观察到的样本数据与一个假设模型的一致性。在相关性分析中，通常用来检验两个变量之间的关系是否是随机发生的。如果p值低于某个预先设定的显著性水平（通常为0.05），则我们可以拒绝零假设，即认为观察到的关系不

趋势线是用来显示数据趋势或者预测未来发展方向的一种图形表示方法。在统计学和数据分析中，趋势线通常是通过拟合数据点来找到一条最符合数据整体趋势的直线、曲线或者其他形状。常见的趋势线拟合方法包括线性回归、多项式回归、指数平滑等。趋势线在金融分析、市场预测、销售趋势分析、科学研究等领域都有广泛的应用。通过趋势线，人们可以更清晰地了解数据的走势，从而做出更加准确的决策。在图表中，趋势线通常以一条穿过数据点

雷达图（Radar Chart），也被称为蛛网图（Spider Chart）或极坐标图，是一种用于展示多个维度的数据分布的图表。它的主要特点是在一个圆形的坐标系上，通过多个半径相连的数据点来表示不同的数据维度，形成一种类似蜘蛛网的图形。每个维度对应一个角度，而半径的长度表示该维度的数值。应用场景：1、比较多个维度： 雷达图适用于比较多个维度的数据，特别是在各个维度上的数据差异较大时，可以直观地看出

【代码】python读取nc文件并绘制。

树状图（Treemap），是用于展现有群组、层次关系的比例数据的一种分析工具，它通过矩形的面积、排列和颜色来显示复杂的数据关系，并具有群组、层级关系展现功能，能够直观体现同级之间的比较。

10、变异系数（Coefficient of Variation，简称 CV）：是一个统计学上的度量，用于描述数据的相对离散程度，即标准差与均值的比值，通常以百分比形式表示。6、四分位数（Quartiles）：将数据集分为四等份的数值，包括Q1（第一四分位数）、Q2（第二四分位数，即中位数）和Q3（第三四分位数）。16、箱线图（Box Plot）：显示数据的五个数值总结（最小值、第一四分位数、中位

植被覆盖度（Foliage Vegetation Cover，FVC）是指植被冠层覆盖地表的面积比例，通常用来描述一个区域内植被的茂密程度或生长状况。由于冰覆盖的数值较多，我不想让该数值影响到NDVImin和NDVImax值的计算，故写了一个python脚本将-0.3的值变成nodata。可以看到取值不在0-1之间，所以需要将小于0的值都赋值为0，大于1的部分赋值为1，其余部分为其本身的值。利用E

classify_trend函数根据不同的H值、Slope值和Z值划分类别。main函数首先是匹配所有的tif文件并按照年份排序，然后构建像元数据序列并进行并行处理，最后将结果输入到新的tif文件，这个tif文件包含四个波段，分别是编码波段（即1-10）、Theil-Sen斜率波段、Hurst指数波段、MK显著性波段。这里计算Hurst指数的实现思路相同，所以我在之前的代码基础上进行了修改，使得可

使用python实现最简单的最小二乘线性拟合，并计算线性拟合程度决定系数的值。