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
时间: 2023-06-13 15:02:29 浏览: 49
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:
```matlab
% 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。
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似然比检验方法matlab代码:读取ndbi的csv文件,第一列为年份,其他为NDBI值,利用似然比检验方法分割时间序列,不同均值的ndbi用不同的颜色表示,输出分割后散点图
以下是可能的 Matlab 代码实现:
```
% 读取 NDBI 的 CSV 文件
ndbi_data = csvread('ndbi.csv');
% 获取年份数据和 NDBI 数据
years = ndbi_data(:, 1);
ndbi_values = ndbi_data(:, 2:end);
% 使用似然比检验方法分割时间序列
[num_years, num_locations] = size(ndbi_values);
threshold = 0.05; % 设置显著性水平为 0.05
colors = {'r', 'g', 'b', 'm', 'k'}; % 不同的颜色
scatter_data = cell(1, length(colors));
num_clusters = 0;
for loc_idx = 1:num_locations
ndbi_loc = ndbi_values(:, loc_idx);
[change_points, ~] = findchangepts(ndbi_loc, 'MaxNumChanges', num_years-2);
if isempty(change_points)
continue;
end
p_values = zeros(1, length(change_points));
for cp_idx = 1:length(change_points)
cp = change_points(cp_idx);
[h, p_values(cp_idx)] = vartest2(ndbi_loc(1:cp), ndbi_loc(cp+1:end), 'Alpha', threshold);
end
significant_changes = find(p_values < threshold);
if ~isempty(significant_changes)
num_clusters = num_clusters + 1;
scatter_data{num_clusters} = [years, ndbi_loc];
for sc_idx = 1:length(significant_changes)
change_idx = significant_changes(sc_idx);
change_year = years(change_points(change_idx));
plot(change_year, ndbi_loc(change_points(change_idx)), 'ko', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
end
cluster_color = colors{mod(num_clusters-1, length(colors))+1};
plot(years, ndbi_loc, '.', 'Color', cluster_color, 'MarkerSize', 20);
end
end
% 输出分割后散点图
figure;
hold on;
for cluster_idx = 1:num_clusters
cluster_data = scatter_data{cluster_idx};
cluster_color = colors{mod(cluster_idx-1, length(colors))+1};
scatter(cluster_data(:, 1), cluster_data(:, 2), 50, cluster_color, 'filled');
end
xlabel('Year');
ylabel('NDBI value');
```
请注意,此代码仅提供了一种可能的实现方法。具体实现可能因数据格式、分析目标等因素而异。
为什么使用使用bandmath工具进行NDBI计算
使用bandmath工具进行NDBI计算的原因是因为bandmath工具可以对多个波段进行逐像素的数学运算,并且可以自定义运算公式。NDBI(Normalized Difference Built-up Index)是一种常用的用于提取城市建设信息的遥感指数,其计算公式为(NIR-SWIR)/(NIR+SWIR)。其中NIR和SWIR分别代表近红外波段和短波红外波段的反射率或亮度值。使用bandmath工具可以方便地计算NDBI指数,只需要将NIR和SWIR两个波段的数据输入到工具中,并设置好计算公式即可。
此外,使用bandmath工具还可以进行其他形式的逐像素运算,例如计算植被指数(如NDVI)、土地覆盖类型分类等。该工具具有较强的灵活性和可扩展性,适用于各种类型的遥感数据处理和分析。