内容概要：本文详细介绍了使用Python进行时间序列分析和预测的方法，特别是针对月度NDVI（归一化差异植被指数）数据。首先，文章展示了如何导入必要的库和数据，并对数据进行了初步探索与清洗，包括处理缺失值和将日期列设置为索引。接着，通过可视化手段展示了原始数据的分布情况，并应用季节分解方法分析了数据的趋势、季节性和残差成分。为了检验数据的平稳性，文中使用了ADF（Augmented Dickey-Fuller）测试，并对非平稳数据进行了差分处理。此外，文章还深入探讨了自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图的应用，以帮助选择合适的ARIMA模型参数。最后，文章构建并评估了一个SARIMA模型，用于预测未来三年（2023-2025年）的月度NDVI值，并通过图形展示了预测结果及其置信区间。 适合人群：具备一定Python编程基础的数据分析师、数据科学家以及对时间序列分析感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：① 学习如何处理和分析时间序列数据，包括数据预处理、可视化和模型选择；② 掌握ADF测试、ACF/PACF图的解读以及SARIMA模型的构建和评估；③ 实现对未来NDVI值的预测，并理解预测结果的置信区间。 其他说明：本文提供了完整的代码示例，涵盖了从数据加载到模型训练和预测的所有步骤。读者可以通过运行这些代码来加深对时间序列分析的理解，并应用于类似的数据集上。建议读者在实践中逐步调试代码，结合理论知识，以更好地掌握时间序列建模的技术。

该植被指数（NDVI）数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km，时间分辨率为monthly。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位、裁剪得到逐月1km的NDVI数据。 投影坐标系：WGS 1984 UTM分带 时间分辨率：逐月 空间分辨率：1 km 引用：Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC.https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD13A3.006 CSDN主页：https://blog.csdn.net/qq_37948866 下载数据版权归原作者所有，基于开放数据二次处理加工得到，仅供学习使用，请支持正版！

数据范围：涵盖中东国家包括沙特阿拉伯、伊朗、伊拉克、科威特、阿联酋、阿曼、卡塔尔、巴林、土耳其、以色列、黎巴嫩、约旦、也门； 时间：2000-2019年逐年； 数据分辨率：2000m； 数据来源：基于2000-2019年16天MODIS卫星NDVI数据提取，经过年平均值计算，裁剪等操作，获取20年，每年9幅图像； 价格：先试卖9.9，需求人多再涨价，这个20年NDVI大范围处理，找人做3、4百都没人做。 分享方式：百度云盘链接；

拿到的GIMMS NDVI数据是ENVI格式（不是NASA的原始数据），要求做时间序列分析，查看变化情况，那么该怎么做呢？

NDVI数据集是基于连续时间序列的SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，采用最大值合成法生成的，时间跨度1998-2020年，格式为tif格式，已分别按年份对月数据进行打包压缩。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况。CSDN资源为txt，内含百度网盘下载链接。

山西landsat5_7_8_NDVI_ANNUAL1985-2020年1km分辨率

山西landsat5_7_8_NDVI_8_day1985-2020年1km分辨率

山西省NOAA_CDR_NDVI_V5_1985-2020均值 1km分辨率

山西省MODIS_MOD09GA_006_NDVI_1000m2000 - 2017年

tif格式的年NDVI数据，可用来做相关分析和趋势分析，原文件2.6g，压缩包160mb，解压请保证储存够用。