Анализ скользящего (движущегося) окна в стеке растровых временных рядов - регрессии, уклоны, R2, p-значения
Я хочу провести анализ скользящего окна на стеке растровых слоев, который представляет изменения значения переменной с течением времени. Это поможет мне выделить долгосрочные тенденции в изменениях переменной и определить, является ли изменение статистически значимым.
Как следствие, я хочу
1) рассчитать среднее значение переменной для каждого окна
2) вычислить простую линейную регрессию для каждой ячейки сетки по значениям переменной скользящего окна по всем временным шагам
3) затем карта: значение наклона регрессии, R2, р-значения, которые являются специфичными для пикселей
Я сделал шаг 1, но я не уверен, что делать с шагами 2 и 3. Любые предложения будут очень полезны! большое спасибо
#sample raster stack
raster_stack <- stack(r, r+2, r+4, r+6, r+1, r+3, r+9, r+12, r+1, r+3)
rast_stack_slide <- stack()
#step 1
for (i in c(3:nlayers(raster_stack))) {
temp <- overlay(raster_stack[[c(i-2,i-1,i )]], fun=mean, na.rm=TRUE) #example here with a 3 time-step window
rast_stack_slide <- stack(rast_stack_slide, temp)
}