作者：CSDN @ _养乐多_

本文将介绍景观指数的时间序列分析计算的软件使用方法和 python 代码，该框架可用于分析景观指数时间序列图像的趋势分析、突变分析、机器学习（分类/聚类/回归）、相关性分析、周期分析等方面。

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一、景观指数计算

参考博客《fragstats：景观指数计算及其遥感影像生成》

二、景观指数时间序列构建

根据博客《fragstats：景观指数计算及其遥感影像生成》我们可以得到每一个时刻土地利用数据计算的景观指数。格式如下所示，

我们将所有的时刻（年份等）的景观指数的 csv 文件中的某一个景观指数（比如 NP列） 根据 LID 合并为同一个 csv，构成一个大的csv文件。如下图所示，

每一行就是一个时间序列数据，然后我们使用 python 的 pandas 库、或者 numpy 库进行后续分析。

三、参考博客

• 《python：处理遥感时间序列（代码框架），并保存结果》

• 《python：使用xlrd、pandas、numpy做MK趋势分析》

• 《python：遥感时间序列处理——Mann-Kendall（MK）突变检测（突变时间/年份）》

• 《python：遥感时间序列处理——Mann-Kendall（MK）突变检测（突变次数）》

• 《python：逐像素处理遥感数据时间序列数据（求时间序列最大值、最大值所对应的索引、最大值所在的时间）》

• 《python：遥感时间序列处理——Pettitt突变点检测（突变时间/年份）》

将计算结果保存在最后一列，然后关联到景观单元瓦片上。

四、结果可视化

参考博客《ArcGIS：景观指数和景观单元关联生成景观指数遥感图像》

五、结果展示

下图来自论文《Extracting Frequent Sequential Patterns of Forest Landscape Dynamics in Fenhe River Basin, Northern China, from Landsat Time Series to Evaluate Landscape Stability》。

下图来自论文《基 于 频 繁 序 列 模 式 挖 掘 方 法 的 森 林 景 观 格 局 演 化 遥 感 研 究》。

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