栅格时间序列数据sen.slop斜率估计，将变化斜率赋值在栅格上。

python实现Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall趋势分析

在涉及空间粒度或者尺度效应问题中，通常需要在fragstats中计算不同尺度下的景观格局指数

空间自相关是一种用来度量空间数据的分布特征和相互关系的统计方法。空间自相关的基本思想是，空间上相邻或接近的位置上的数据值之间可能存在某种依赖或相似性，而这种依赖或相似性会随着距离的增加而减弱或消失。空间自相关可以分为全局空间自相关和局部空间自相关两种类型，分别用来描述整个研究区域的空间分布模式和局部区域的空间异质性。

在涉及空间粒度或者尺度效应问题中，通常需要在fragstats中计算不同尺度下的景观格局指数

对于物种分布模型(SDM)，用的最多的无疑是最大熵模型（MaxEnt），它是基于最大化信息熵的原则，通过考虑已知的约束条件和最少的先验假设来推测物种在不同环境中的分布概率分布，本质上是一种先验概率假设方法。后来学者发现类似随机森林(RF)这种黑箱模型在物种分布预测过程中具有较好的效果。下面为python代码的实现过程。

这里介绍了2020年的数据，1985，1990，1995，2000，2005，2010以及2015年的数据也一样地表覆盖分布是气候变化研究、生态环境评估及地理国情监测等不可或缺的重要基础信息。近年来， 随着遥感科学技术以及计算机存储和计算能力的不断提升，针对长时序全球30米地表覆盖动态监测产品的应用需求日益迫切。

空间自相关是一种用来度量空间数据的分布特征和相互关系的统计方法。空间自相关的基本思想是，空间上相邻或接近的位置上的数据值之间可能存在某种依赖或相似性，而这种依赖或相似性会随着距离的增加而减弱或消失。空间自相关可以分为全局空间自相关和局部空间自相关两种类型，分别用来描述整个研究区域的空间分布模式和局部区域的空间异质性。