【技巧】matlab时间序列栅格数据趋势分析

对时间序列栅格数据进行趋势分析，最后得到趋势图，可以用来分析栅格数据在每个栅格位置的变化趋势。

数据准备：时间序列栅格数据

ps: 最好按照时间序列规则命名

代码：

tic;
clc;
clear;

s1 = 'sm\2000.tif';% 栅格数据存储在sm文件夹下
[A,R] = geotiffread(s1);
info = geotiffinfo(s1);%获取坐标系信息

x = (1:21);           %自变量
[row,col] = size(A);  %行列数  

M = zeros(21,row,col)+NaN; %建立空数据立方体

%将时间序列数据读入空数据立方体
for year = 2000:2020
    s2 = ['sm\',int2str(year),'.tif'];
    d = geotiffread(s2);
    d(d<-200) = NaN;   % 本数据的填充值为负数，所以要去掉填充值，不然会参与运算因此在计算之前要先查看                  
                         数据内容，如果有填充值就要根据实际情况去掉
    M(year-1999,:,:) = d;% 年份放在第一个位置
end

Slope = zeros(row,col);     % 预先建立斜率空数组 
Rsq = zeros(row,col);       % R2
Pvalue = zeros(row,col)+1;  % P值
B = zeros(row,col);         % 截距

%一元线性回归
for i = 1:row
    for j = 1:col
        Y = M(:,i,j);%因变量
        X = [ones(length(Y),1),x'];%自变量
        [b,bint,r,rint,stats] = regress(Y,X);
        Pvalue(i,j) = stats(3); %P值
        Slope(i,j) = b(2);      %斜率
        B(i,j) = b(1);          %截距
        Rsq(i,j) = stats(1);    %R2
    end
disp(row);    
end

Slope(isnan(Slope)) = 0;  
Rsq(isnan(Rsq)) = 0;  
Pvalue(isnan(Pvalue)) = 1;  %替换空值

%设置存储路径
f1 = 'Trend\Slope.tif';%
f2 = 'Trend\Pvalue.tif';
f3 = 'Trend\Rsq.tif';
f4 = 'Trend\B.tif';

%导出数据
geotiffwrite(f1,Slope,R,'GeoKeyDirectoryTag',info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag);
geotiffwrite(f2,Pvalue,R,'GeoKeyDirectoryTag',info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag);
geotiffwrite(f3,Rsq,R,'GeoKeyDirectoryTag',info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag);
geotiffwrite(f4,B,R,'GeoKeyDirectoryTag',info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag);
toc;

PS：代码和时间序列数据文件要放在同一个文件夹下，保证路径正确（如下图：sm中存储的是时间序列数据，右边为matlab代码，中间是趋势分析结果存放的位置，在运行程序前确保三个文件都处于同一文件夹下），其次，Trend文件夹需要在运行代码前先建立。