matlab逐像元计算栅格数据10年间的变化趋势代码

% 指定目标文件夹的路径
folder_path = 'E:\'; % 替换为目标文件夹路径

% 使用 dir 函数列出目标文件夹下的指定位置的文件
file_pattern = '*.tif'; % 例如，获取所有扩展名为".tif"的文件
files = dir(fullfile(folder_path, file_pattern));
% 装载文件
dataList=[];
% 遍历 files，显示获取的文件名
for i = 1:length(files)
    file_name = files(i).name;
    disp(file_name);
    [data, R] = geotiffread(strcat(folder_path,'\',file_name));
    dataList=[dataList,data(:)];
end
% 装载P值
pList=[];
for pixel=1:size(dataList,1)
%     data=files(pixel,:); 
    % 线性拟合（多项式拟合）
    poly_degree = 1; % 多项式的阶数，1表示线性拟合
    a=1:size(files,1);
    b=dataList(pixel,:)
    p = polyfit(1:size(files,1), dataList(pixel,:), poly_degree);
    pList=[pList,p(1)];
end
% 绘图
pList1=reshape(pList,360,640);
pList1=rot90(pList1');
% 读取已有的影像文件
imageFilename = 'E:\D.tif';  
info = geotiffinfo(imageFilename);
% 创建地理坐标参考对象（以及设定经度和纬度范围、间隔）
Ref = georasterref('RasterSize', [360, 640], 'LatitudeLimits', [-90, 90], 'LongitudeLimits', [-180, 180]);
geotiffwrite('updatedimage.tif', pList1, Ref);
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和那种高级的滑动时间序列预测啥的还是不一样的
python的linregress和matlab的polyfit，都是用的最小二乘法，直接简单粗暴地将[1,2,3,4,…N]的时间序列与像元值进行的回归拟合