如何使用值低于3的年度数据框计算sens斜率？

Question

自 1984 年以来，我有几个 Tiff 文件。对于每年和该区域的每个像素，我计算了 NDVI、NBR 和 TCW 以及每年每个值的平均值，但现在当我尝试这样做时

library(modifiedmk)
library(dplyr)

mkp = function(x){mkttest(x)[[5]]}   # To get the p-value of the slope
sle = function(x){mkttest(x)[[2]]}    # To get the actual slope value
Sens_slope <- annual_means %>% 
      filter(year >= 1984 & year <= 2023) %>%
      group_by(year) %>%
      summarise(
        p.ndvi = mkp(mean_NDVI),
        s.ndvi = sle(mean_NDVI),
        p.nbr = mkp(mean_NBR), 
        s.nbr = sle(mean_NBR),
        p.tcw = mkp(mean_TCW),
        s.tcw = sle(mean_TCW)
     )

错误提示为

Input vector must contain at least three values

。我尝试了几种方法，如果我将低于 3 的值转为 NA，则整个结果将是 NA，如果我使用

reframe

或任何其他函数，结果是相同的，这里有什么问题？

我希望有一个表格，其中包含每年每个指数的 p 值和斜率。

Answer 1

根据所提供的信息，很难说出确切的问题是什么。但是，这里是一个示例，说明如何使用

sens.slope

包中的

trend

来获取每个像素和变量的斜率和 p 值。

library(tidyverse)
library(trend)

set.seed(333)

# Example dataframe
df <- data.frame(
  pixelID = rep(c("a", "b", "c"), each = 45),
  year = rep(seq(1980,2024,1),3),
  NDVI = round(rnorm(135,100,30)),
  NBR = round(rnorm(135,1000,250)),
  TCW = round(rnorm(135,300,25))
)

# Function to apply sens.slope() on each variable
calculate_sen_slopes <- function(sub_df) {
  ndvi_result <- sens.slope(sub_df$NDVI)
  nbr_result <- sens.slope(sub_df$NBR)
  tcw_result <- sens.slope(sub_df$TCW)
  
  return(data.frame(
    pixelID = unique(sub_df$pixelID),
    NDVI_slope = ndvi_result$estimates,
    NDVI_p.value = ndvi_result$p.value,
    NBR_slope = nbr_result$estimates,
    NBR_p.value = nbr_result$p.value,
    TCW_slope = tcw_result$estimates,
    TCW_p.value = tcw_result$p.value
  ))
}

# Apply the function to each pixelID group and combine results
results <- df %>%
  group_by(pixelID) %>%
  do(calculate_sen_slopes(.))

results
#> # A tibble: 3 × 7
#> # Groups:   pixelID [3]
#>   pixelID NDVI_slope NDVI_p.value NBR_slope NBR_p.value TCW_slope TCW_p.value
#>   <chr>        <dbl>        <dbl>     <dbl>       <dbl>     <dbl>       <dbl>
#> 1 a          -0.0653        0.845    -6.46       0.0227     0.625      0.0481
#> 2 b          -0.617         0.200    -0.605      0.853      0.167      0.475 
#> 3 c          -0.222         0.475     5.79       0.0428    -0.612      0.0644

^{创建于 2024-06-29，使用 reprex v2.1.0}