基于Matlab的栅格数据一元线性回归及显著性检验（slope趋势分析）

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在进行长时间序列的栅格数据分析时，如NDVI,fvc，LAI，NPP,GPP，需要知道每个格点的长期趋势。
如果再arcgis中进行一元回归计算，需要将整个公式展开，并且容易出错，而matlab提供了强大的回归
计算功能，通过逐像元的迭代，可以得到每个格点的趋势及显著性栅格图像，话不多说，见以下代码

[a,R]=geotiffread('D:\日降水插值\年pre2000.tif');%先导入某个图像的投影信息，为后续图像输出做准确
info=geotiffinfo('D:\日降水插值\年pre2000.tif');
[m,n]=size(a);
years=16; %表示有多少年份需要做回归
data=zeros(m*n,years);
k=1;
for year=2000:2015 %起始年份
    file=['D:\日降水插值\年prec',int2str(year),'.tif'];%注意自己的名字形式，这里使用的名字是年prec2000.tif，根据这个可修改
    bz=importdata(file);
    bz=reshape(bz,m*n,1);
    data(:,k)=bz;
    k=k+1;
end
    xielv=zeros(m,n);p=zeros(m,n);
for i=1:length(data)
    bz=data(i,:);
    if max(bz)>0 %注意这是进行判断有效值范围，如果有效范围是-1到1，则改成max(bz)>-1即可
        bz=bz';
        X=[ones(size(bz)) bz];
        X(:,2)=[1:years]';
        [b,bint,r,rint,stats] = regress(bz,X);
        pz=stats(3);
        p(i)=pz;
        xielv(i)=b(2);
    end
end
name1='D:\simulation\黄河流域降水0.1度\year\趋势\年prec一元线性回归00-15趋势值.tif';
name2='D:\simulation\黄河流域降水0.1度\year\趋势\年prec一元线性回归00-15_P值.tif';
geotiffwrite(name1,xielv,R,'GeoKeyDirectoryTag',info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag);
geotiffwrite(name2,p,R,'GeoKeyDirectoryTag',info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag);
%一般来说，只有通过显著性检验的趋势值才是可靠的
xielv(p>0.05)=NaN;
name1='D:\simulation\黄河流域降水0.1度\year\趋势\通过显著性0.05检验的年prec一元线性回归00-15趋势值.tif';
geotiffwrite(name1,xielv,R,'GeoKeyDirectoryTag',info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag);

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