01
遥感时间序列基础
时间序列概念 · 遥感时间序列特点 · Landsat / MODIS / Sentinel 数据源
概念数据源
02
数据预处理
辐射定标与大气校正 · 几何校正 · 云掩膜与质量控制
校正云掩膜
03
时间序列重构
Savitzky-Golay滤波 · Whittaker平滑 · 插值方法
滤波平滑
04
时序特征提取
NDVI / EVI / LAI 计算 · 物候特征 SOS / EOS / LOS
植被指数物候
05
趋势分析方法
线性回归 · Mann-Kendall检验 · Sen's斜率估计
趋势非参数
06
季节性分解
加法/乘法模型 · STL分解 · X13-ARIMA-SEATS
季节分解
07
平稳性检验
ADF检验 · KPSS检验 · 差分与季节差分
平稳性差分
08
自相关分析
ACF与PACF图 · Ljung-Box检验 · 白噪声检验
自相关白噪声
09
ARIMA模型
模型识别与定阶 · 参数估计 · 残差检验
ARIMA诊断
10
季节性ARIMA (SARIMA)
SARIMA结构 · 季节周期 · 建模流程
SARIMA季节
11
指数平滑模型
简单指数平滑 · Holt线性 · Holt-Winters季节模型
平滑Holt-Winters
12
Prophet模型
Facebook Prophet · 趋势/季节 · 节假日效应 · Changepoint
Prophet变点
13
LSTM基础
循环神经网络 · LSTM门控 · 时间步与序列长度
RNNLSTM
14
LSTM时序预测
单/多变量LSTM · 滑动窗口 · 超参数调优
预测调参
15
CNN-LSTM混合模型
一维CNN特征提取 · CNN-LSTM架构 · 遥感时序应用
CNN混合
16
Transformer时序模型
自注意力 · 位置编码 · 时间序列Transformer
注意力Transformer
17
时序聚类
动态时间规整DTW · K-means · 层次聚类
DTW聚类
18
异常检测
统计/距离异常检测 · 孤立森林 · 时序应用
异常孤立森林
19
断点检测
PELT · Binary Segmentation · 土地利用变化
断点PELT
20
因果分析
Granger因果 · 收敛交叉映射CCM · 遥感变量因果
因果CCM
21
多尺度分析
小波变换 · 连续/离散小波 · 多尺度趋势提取
小波多尺度
22
集成预测方法
Bagging · 随机森林 · XGBoost时序预测
集成XGBoost
23
贝叶斯时序模型
贝叶斯结构时间序列 · MCMC · 不确定性量化
贝叶斯MCMC
24
时空统计模型
地统计插值 · 克里金时空 · 时空自回归
时空克里金
25
深度学习时空预测
ConvLSTM · PredRNN · 时空注意力机制
ConvLSTM时空
26
模型评估与验证
交叉验证 · MAE/RMSE/MAPE · 置信区间
评估误差
27
特征工程与选择
滞后特征 · 滚动统计 · 傅里叶特征 · 重要性排序
特征傅里叶
28
超参数优化
网格/随机搜索 · 贝叶斯优化 · Optuna框架
调优Optuna
29
遥感时序可视化
时序图 · 热力图 · 动画 · 交互式仪表盘
可视化交互
30
综合案例实战
Landsat NDVI植被变化监测 · 趋势预测全流程
实战Landsat