本文介紹基于matlab的逐像元的三者間的偏相關(guān)，以產(chǎn)水，NPP和土壤保持為例進行說明

具體代碼如下：

%將三者多年的數(shù)據(jù)放在三個不同的矩陣中

[a,R]=geotiffread('F:\校級課題項目\data\屏障帶\2002water_yield.tif');%先導(dǎo)入投影信息

info=geotiffinfo('F:\校級課題項目\data\屏障帶\2002water_yield.tif');

nppsum=zeros(size(a,1)*size(a,2),16);

for year=2000:2015

filename=strcat('F:\校級課題項目\data\屏障帶\',int2str(year),'npp.tif');

data=importdata(filename);

data=reshape(data,size(a,1)*size(a,2),1);

nppsum(:,year-1999)=data;

end

scsum=zeros(size(a,1)*size(a,2),16);

for year=2000:2015

filename=strcat('F:\校級課題項目\data\屏障帶\',int2str(year),'sc.tif');

data=importdata(filename);

data=reshape(data,size(a,1)*size(a,2),1);

scsum(:,year-1999)=data;

end

wcsum=zeros(size(a,1)*size(a,2),16);

for year=2000:2015

filename=strcat('F:\校級課題項目\data\屏障帶\',int2str(year),'water_yield.tif');

data=importdata(filename);

data=reshape(data,size(a,1)*size(a,2),1);

wcsum(:,year-1999)=data;

end

%控制NPP，看產(chǎn)水和土壤保持的偏相關(guān)

rho_value=zeros(size(a,1),size(a,2))+nan;

p_value=zeros(size(a,1),size(a,2))+nan;

for i=1:size(a,1)*size(a,2)

nppdata=nppsum(i,:);

if min(nppdata)>0

nppdata=nppdata';

scdata=scsum(i,:)';

wcdata=wcsum(i,:)';

[rho,p]=partialcorr(scdata,wcdata,nppdata);%注意，控制的變量放在最后面

rho_value(i)=rho;

p_value(i)=p;

end

end

rho_value(p_value>0.05)=NaN;

filename='F:\課題項目\data\通過顯著性0.05檢驗的產(chǎn)水和土壤保持偏相關(guān)系數(shù).tif';

geotiffwrite(filename,rho_value,R,'GeoKeyDirectoryTag',info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag);

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的用matlab相关分析,基于matlab的逐像元偏相关分析的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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