将上述54个波段都转成54行反射率，怎么继续操作？

如果想将上述所有波段转换为 54 行反射率，可以按照以下步骤进行操作：

1. 将 Ph 数组变形为一个二维数组，其中每一行表示一个像元的所有波段的反射率。

Ph_2d = reshape(Ph, size(Ph,1)*size(Ph,2), size(Ph,3));

2. 创建一个大小为 [size(Ph,3), size(Ph_2d,1)] 的空数组，用于存储反射率数据。

ref_data = zeros(size(Ph,3), size(Ph_2d,1));

3. 遍历每个波段，将其反射率数据存储到 ref_data 数组中。

for i = 1:size(Ph,3)
    ref_data(i,:) = Ph_2d(:,i)';
end

4. 将反射率数据保存为 .asc 文件。

save('output.asc', 'ref_data', '-ascii');

这样就可以得到一个名为 output.asc 的 ASC 文件，其中每一行为一个波段的反射率数据。如果需要得到其他格式的数据文件，只需要将上面的第 4 步中的 .asc 改为相应的文件格式即可。

相关问题

若上述Ph为（849，849，54）的.mat图像数据，想得到一个两列的.asc数据（其中一列是像元，一行是一个波段的反射率），怎么用上述代码实现呢？

可以按照以下步骤使用上述代码将 Ph 数组转换为两列的 ASC 数据：

1. 将 Ph 数组变形为一个二维数组，其中每一行表示一个像元的所有波段的反射率。

Ph_2d = reshape(Ph, size(Ph,1)*size(Ph,2), size(Ph,3));

2. 创建一个大小为 [849*849, 2] 的空数组，用于存储 ASC 数据。

asc_data = zeros(size(Ph_2d,1), 2);

3. 将第一列填充为像元的编号，即 1 到 849*849。

asc_data(:,1) = 1:size(Ph_2d,1);

4. 将第二列填充为 Ph_2d 数组的第一列，即波段 1 的反射率。

asc_data(:,2) = Ph_2d(:,1);

5. 将 ASC 数据保存为 .asc 文件。

save('output.asc', 'asc_data', '-ascii');

这样就可以得到一个名为 output.asc 的 ASC 文件，其中第一列为像元编号，第二列为波段 1 的反射率。如果需要得到其他波段的反射率，只需要将上面的第 4 步中的 1 改为相应的波段编号即可。

54个波段中选择哪几个？

说到"54个波段"，我想您是指的是Landsat 8 OLI传感器的数据。Landsat 8 OLI传感器获取的遥感影像数据包含11个波段，每个波段的空间分辨率为30米，同时还有一个波段的空间分辨率为15米（Pan波段）。不同波段对应的波段范围和应用场景如下：

- 波段1 (0.43 - 0.45微米)： 蓝光波段，用于水体和海洋的探测。
- 波段2 (0.45 - 0.51微米)： 绿光波段，用于植被、土壤和水体的探测。
- 波段3 (0.53 - 0.59微米)： 红光波段，用于植被、土地利用和城市研究等。
- 波段4 (0.64 - 0.67微米)： 远红外波段，用于植被的健康状态监测和水体浅层的温度检测。
- 波段5 (0.85 - 0.88微米)： 远红外波段，用于植被的健康状态监测。
- 波段6 (1.57 - 1.65微米)： 短波红外波段，用于矿物质识别和水体的深层温度检测。
- 波段7 (2.11 - 2.29微米)： 短波红外波段，用于矿物质识别和植被水分含量的估算。
- 波段8 (0.50 - 0.68微米)： 水汽波段，用于大气水汽的探测。
- 波段9 (1.36 - 1.38微米)： 大气蒸气波段，用于大气水汽的探测。
- 波段10 (10.6 - 11.2微米)： 热红外波段，用于地表温度的探测。
- 波段11 (11.5 - 12.5微米)： 热红外波段，用于地表温度的探测。

如果您需要进行植被覆盖度或土地利用分类等方面的研究，可以选择波段2、3、4、5和7进行组合，这些波段分别对应可见光和近红外波段，可以用于植被含量、植被水分、土地利用类型等信息的提取和分析。

如果您需要进行矿物质识别和分析，可以选择波段6、7、8、9和10进行组合，这些波段分别对应短波红外波段和热红外波段，可以用于矿物质含量、热反演等方面的研究。

当然，具体选择哪几个波段还需要根据具体的应用需求来确定。