NDBI时间序列曲线如何获取

获取NDBI时间序列曲线需要进行以下步骤：

1. 确定研究区域和数据来源：首先需要确定研究区域，然后选择合适的遥感卫星数据来源，如Landsat、MODIS等。

2. 数据预处理：对选择的遥感数据进行预处理，包括云去除、大气校正、辐射定标等。

3. 计算NDBI指数：根据计算公式（NDBI=(SWIR-NIR)/(SWIR+NIR)），计算出NDBI指数。

4. 提取时间序列：将NDBI指数在时间轴上的数值提取出来，形成时间序列。

5. 绘制曲线：将时间序列数据用图表软件绘制成曲线图，便可以获得NDBI时间序列曲线。

需要注意的是，NDBI时间序列曲线的获取需要掌握一定的遥感数据分析技术和图表绘制技巧。

相关问题

绘制临港地区的NDBI曲线，每一个像素的NDBI是否都要获取，数据量很大，如何绘制曲线

对于数据量很大的情况，可以采取以下几种方法来绘制NDBI曲线：

1. 对NDBI数据进行采样。在绘制曲线之前，可以对NDBI数据进行采样，只保留每隔一定像素的数据点，这样可以大大减少数据量，同时保证曲线的趋势准确。

2. 使用平滑算法。对于大量的像素数据，使用平滑算法可以减少数据的噪点，使曲线更加平滑。常用的平滑算法有移动平均、高斯滤波等。

3. 使用图像处理软件。可以使用一些图像处理软件，如MATLAB、Python等，来处理大量像素数据，并绘制出NDBI曲线。这些软件可以提供丰富的数据处理和绘图功能，能够处理大量数据，并生成高质量的曲线图。

4. 使用在线工具。也可以使用一些在线工具来绘制NDBI曲线，如Google Earth Engine、QGIS等。这些工具提供了丰富的GIS功能，可以方便地处理和绘制遥感数据。

读取ndbi的csv文件，第一列为年份，其他为NDBI值。使用层级分割法对NDBI整段时间序列进行突变点检测，再利用似然比检验法分割时间序列，不同均值的ndbi用不同的颜色表示，输出分割后散点图。举例MATLAB代码

以下是一个可能的MATLAB代码实现，其中使用了changepoint和cpd函数进行突变点检测和分割：

% 读取CSV文件数据
data = readmatrix('ndbi.csv');

% 提取年份和NDBI值
years = data(:, 1);
ndbi = data(:, 2:end);

% 使用层级分割法进行突变点检测
cp = changepoint(ndbi);

% 使用似然比检验法分割时间序列
[cpd, ~] = cpd(years, ndbi, 'method', 'likelihood');

% 对不同均值的NDBI值用不同颜色表示，并输出散点图
figure;
hold on;
for i = 1:length(cpd)-1
    plot(years(cpd(i):cpd(i+1)), ndbi(cpd(i):cpd(i+1), i), '.');
end
xlabel('Year');
ylabel('NDBI');
title('NDBI time series with changepoints');
legend('Segment 1', 'Segment 2', 'Segment 3', 'Segment 4');

该代码将NDBI时间序列分成几个段，并在散点图上用不同颜色表示每个段的NDBI值。你可以根据需要进行调整，并根据自己的数据进行修改。