简介
Standardized Precipitation Index（SPI）是一种用来衡量降水量异常的标准化指数。它通过比较观测到的降水量与特定时间段和地区的长期平均降水量之间的差异，来评估降水量的偏离程度。SPI可用于监测干旱和湿润等气候变化情况，对于农业、水资源管理和气象预测等领域具有重要意义。
McKee等人（1993 年）开发的标准化降水指数（SPI）描述了以月（或多月）为时间步长的多年数据中降水量偏离正常值的概率。SPI 的计算方法是：第 k 年第 j 个时间段内第 i 像素的降水量减去第 n 年第 j 个时间段内第 i 像素的平均值，再除以第 n 年第 j 个时间段内第 i 像素的标准偏差。
在该脚本中，月 SPI 将根据每日 CHIRPS 数据（自 1981 年起）计算，并将其汇总为每月（或数月）降水量数据。此外，该脚本还包含对 16 天 SPI 产品的计算，这些产品的日期与 MODIS（MOD13Q1.006）的采集日期一致（如果用户不应用 "偏移"）。因此，得到的 SPI 值只能用作估计值。
遥感影像是一种非常有用的工具，可以用来研究地表水文过程。其中一个常用的指数是SPI（标准化降水指数），它用来衡量降水量相对于长期平均水平的偏离程度。在这篇文章中，我将介绍如何利用遥感影像计算上时间序列的SPI指数。
首先，我们需要获取地表降水数据。遥感影像能够提供大范围、连续的地表降水数据，因此非常适合用来计算SPI指数。我们可以使用卫星数据或雷达数据来获得地表降水数据。这些数据通常以图像的形式提供，每个像素代表一个特定地点的降水量。
接下来，我们需要将这些降水数据转换成S
