写一段遥感数据广义线性回归的matlab代码

在MATLAB中，使用遥感数据进行广义线性回归（Generalized Linear Regression）通常涉及到处理地理空间数据（如栅格数据），以及利用统计模型进行分析。这里是一个基本的例子，假设你已经有了遥感数据（例如`Landsat`数据）和对应的分类标签（`target`），我们将用`imreglrm`函数执行此操作：

% 导入遥感数据（假设是多光谱图像）
data = imread('landsat_data.tif'); % 替换为你的文件路径

% 将数据归一化（如果需要）
data = (data - min(data(:))) / (max(data(:)) - min(data(:)));

% 提取目标变量（例如植被覆盖度）
target = readtable('land_cover_table.csv') % 或从其他源获取

% 确保数据匹配，如果有缺失值处理一下
if ~isequal(size(target), size(data, 2))
    data = data(:, 1:end-1); % 如果需要减去最后一列（比如时间）
end

% 使用glmval函数对每个像素进行回归
[coeff, dev] = glmval(data, target.ResponseVariable);

% 可能还需要将系数转换回原始尺度
predicted_values = data * coeff;

% 另外，如果你想保存回归结果，可以这样做：
save('glm_regression_results.mat', 'coeff', 'predicted_values');