bfast:加料季节和趋势的休息

时间序列分解为趋势、季节和剩余成分及其检测方法以趋势和季节成分的突然变化为特征。”BFAST’(巴西会计准则)可以用于分析不同类型的卫星图像时间序列,并且可以适用于处理季节性或非季节性时间的其他学科系列,如水文学、气候学和计量经济学。算法可以是扩展到使用有关参数的信息标记检测到的更改拟合分段线性模型。”描述了BFAST的监控功能Verbesselt等人(2010)<doi:10.1016/j.rse.2009.08.014>”BFAST监视器提供基于“BFAST”的近实时干扰检测功能-类型模型,并在Verbesselt等人(2012)中进行了描述<doi:10.1016/j.rse.2012.02.022>.“BFAST Lite”方法是一种处理缺失数据的灵活方法没有插值,将在下一篇论文中介绍。此外,现在可以使用不同的模型来适应时间序列数据和检测结构变化(中断)。

版本: 1.6.1
取决于: R(≥3.0.0),结构更改Rcpp
进口: 图形、统计、,动物园预测卢比(≥ 0.12.7),Rdpack公司(≥0.7)
链接到: 卢比
建议: MASS(质量)sfsmisc公司stlplus软件光栅
出版: 2021-05-10
作者: Jan Verbesselt[aut],Dainius Masiliunas公司ORCID标识[aut,cre],阿希姆·泽利斯[aut],罗伯·亨德曼,马吕斯·阿佩尔[aut],马丁·荣格,安德烈·米特ORCID标识【ctb】,保罗·内格里·贝纳迪诺,东东港ORCID标识【ctb】
维护人员: Dainius Masiliunas<gmail.com>上的pastas4
错误报告: https://github.com/bfast2/bfast/issues
许可证: GPL-2型|GPL-3公司[扩展自:GPL(≥2)]
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引用: bfast引文信息
材料: 新闻
在视图中: 时间序列
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旧来源: bfast存档

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