python mk趋势检验_基于matlab 的长时间栅格数据的Sen+MK显著性检验趋势分析

在前一篇文章中讲述了用sen法进行长时间的趋势分析，但并未对结果进行显著性检验，通常Sen与MK检验是结合在一起的，

因此本文主要讲述如何进行MK检验。具体代码如下

% @author [email protected]

clear

[a,R]=geotiffread('D:\GIS\vegetation\output\yearmax\1982.tif'); %先导入投影信息

info=geotiffinfo('D:\GIS\vegetation\output\yearmax\1982.tif');%先导入投影信息

[m,n]=size(a);

cd=34; %34年，时间跨度

datasum=zeros(m*n,cd)+NaN;

p=1;

for year=1982:2015 %起始年份

filename=['D:\qixiang\年全国8kmPET\china',int2str(year),'pet.tif'];

data=importdata(filename);

data=reshape(data,m*n,1);

datasum(:,p)=data; %

p=p+1;

end

sresult=zeros(m,n)+NaN;

for i=1:size(datasum,1) %

data=datasum(i,:);

if min(data)>0 % 有效格点判定，我这里有效值在0以上

sgnsum=[];