遥感时间序列处理：使用Pettitt算法检测突变点

遥感时间序列处理：使用Pettitt算法检测突变点

遥感数据是指通过卫星、飞机等遥感技术获取的地表覆盖信息。遥感时间序列数据是指在一段时间内，对同一个地点进行多次遥感观测所得到的数据。在遥感时间序列数据中，常常存在突变点，即某个时刻之后数据的特征发生了明显的变化。如何快速、准确地检测出这些突变点，是遥感数据处理中一个重要的问题。

Pettitt算法是一种常用的突变点检测算法，它基于非参数的假设检验方法，能够快速、准确地检测出时间序列中的突变点。下面，我们将介绍如何使用Python实现Pettitt算法，对遥感时间序列数据进行突变点检测。

首先，我们需要导入相关的Python库，包括numpy、matplotlib和scipy.stats：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import rankdata

接下来，我们定义一个函数，用于计算Pettitt统计量。该函数的输入是一个一维的时间序列数据，输出是Pettitt统计量的值。

def pettitt_test(data):
    n =是Pettitt统计量的值。

def pettitt_test(data):
n = len(data)
u = rankdata(data)
k = np.argmax(u)
z = (2k - n(n+1)/2是Pettitt统计量的值。

def pettitt_test(data):
    n = len(da