matlab开发-时空转换的经验关联。经验正交函数（EOF）分析常用于气象学和气候学。

基于CASA模型的吉林西部植被净初级生产力时空特征及其碳汇量估测，汤洁，姜毅，利用MODIS数据，结合气象数据与植被类型图，将CASA模型与土壤微生物呼吸模型有机结合，计算了吉林西部的陆地植被净初级生产力（NPP）

植被覆盖度是土地生态的重要指示因子，黄河流域横跨中国地形三大阶梯，是国家重要的生态屏障，同时也是重要的经济地带和“能源流域”。为揭示长时序黄河流域及其煤炭富集地区土地生态变化状况，基于Google Earth Engine(GEE)平台，对1987—2020年黄河流域共40 525景Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像进行批量去云、融合和NDVI云计算等处理，获取34 a的植被覆盖度数据。综合利用最大值合成法、像元二分模型、一元线性回归趋势性分析和F检验等方法对黄河流域及流域内煤炭国家规划矿区植被覆盖度的时空变化特征进行定量分析;在此基础上逐一识别地形因子和气候因子对黄河流域及其规划矿区植被覆盖度的影响。结果表明:① 34 a间黄河流域的平均植被覆盖度由1987年的0.457 4上升至2020年的0.581 7，同期流域内煤炭国家规划矿区则由0.355 6增至0.536 1，2者呈现一致的波动上升的趋势;② 时序趋势变化类型构成中，黄河流域植被覆盖度改善的面积(33.19%)远大于植被覆盖度退化的面积(3.55%)。规划矿区内植被覆盖度改善面积占比高于黄河流域，但其植被覆

时空分组编码STBC2X4 Alamouti Scheme matlab code

基于MOD43B3产品的北京城区反照率年内时空变化特征分析，刘闻雨，宫阿都，地表反照率显著影响地表能量，水和碳循环过程，是控制各种地表过程最重要的参数之一，它的正确观测和反演也越来越引发研究人员的

基于时空深层网络的鲁棒目标跟踪

在统计和信号处理中，经验正交函数 (EOF) 分析方法是根据从数据确定的正交基函数对信号或数据集进行分解。 它与对数据执行主成分分析相同，只是 EOF 方法可以找到时间序列和空间模式。 该术语也可与地球物理学中的地理加权 PCA 互换。 如果空间网格过多，除了EOF_analysis之外，通常会进行时空转换以加快处理速度。 根据用户的需求，这里提供了新版本的带时空转换的经验正交函数（EOF）。

基于组合时空主通道自适应处理的低空风切变风速估计

2001-2010年内蒙古植被覆盖度时空变化特征，主要就NVDI的应用以及MODIS数据的解析等等

sdmTMB 带有TMB的时空GLMM sdmTMB是一个R包，它使用模板模型构建器（ ）， 和高斯马尔可夫随机字段来实现空间和时空的预测过程GLMM（广义线性混合效应模型）。 一种常见的应用是物种分布模型（SDM）。 安装 假设您已安装，则可以安装sdmTMB： # install.packages("remotes") install.packages( " Matrix " , type = " source " ) remotes :: install_github( " kaskr/adcomp/TMB " ) remotes :: install_github( " pbs-assess/sdmTMB " ) 功能性 sdmTMB： 将具有空间，时空，空间和时空或AR1时空高斯马尔可夫随机字段的MMMM与TMB拟合。 它也可以适应随时间变化的局部变化趋势，作为一个随机