利用Python计算两组长时间序列栅格影像的相关性与显著性。

在Python中，可以使用GDAL库来读取和处理栅格影像数据，使用numpy和scipy库来计算两组长时间序列栅格影像的相关性与显著性。以下是具体的步骤：

1. 导入需要的库。

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
from osgeo import gdal

2. 读取两组栅格影像数据并转换为numpy数组格式。

ds1 = gdal.Open("image1.tif")
ds2 = gdal.Open("image2.tif")

data1 = ds1.ReadAsArray()
data2 = ds2.ReadAsArray()

这里使用了GDAL库的Open方法读取栅格影像数据，并使用ReadAsArray方法将数据转换为numpy数组格式。

3. 将数组展平为一维向量格式。

data1 = data1.flatten()
data2 = data2.flatten()

这里使用了numpy库的flatten方法将数组展平为一维向量格式。

4. 计算两个时间序列的相关系数。

r, p_value = pearsonr(data1, data2)

这里使用了pearsonr函数来计算相关系数和p值。相关系数r的取值范围为-1到1，p值表示相关性是否显著，一般认为p值小于0.05时具有显著性。

5. 输出结果。

print("相关系数:", r)
print("p值:", p_value)

完整的代码如下：

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
from osgeo import gdal

ds1 = gdal.Open("image1.tif")
ds2 = gdal.Open("image2.tif")

data1 = ds1.ReadAsArray()
data2 = ds2.ReadAsArray()

data1 = data1.flatten()
data2 = data2.flatten()

r, p_value = pearsonr(data1, data2)

print("相关系数:", r)
print("p值:", p_value)

需要注意的是，上述代码只适用于两组栅格影像数据大小和分辨率相同的情况，如果大小和分辨率不同需要进行处理。此外，如果数据量非常大，可以考虑对数据进行降维处理，以提高计算效率。