R语言长时间序列栅格数据之逐像素相关性分析

Python09

R语言长时间序列栅格数据之逐像素相关性分析,第1张

假设有两组栅格数据,一组代表2019年中国每月降雨量,一组代表2019年中国每月植被叶面积指数(LAI)。想要得到中国月降水量与LAI的相关性分布,那么需要对两组栅格数据对应的栅格点进行逐栅格的相关性分析。

将降水数据导入栅格栈中,这个过程可以理解为将降水数据按时间顺序从上到下堆叠。同理,按相同的时间顺序将LAI数据堆叠。值得一提的是,stack()函数在堆叠栅格数据时是按文件名拼音和数字大小顺序自动堆叠的,具体规则可以亲自尝试。最后,将这两个栅格栈合并成一个。

对相关性分析函数稍作改变。

以上方法是可以推广的,线性回归函数lm()和相关性分析函数cor()的输入都可以是向量,因此只要函数支持向量输入,理论上讲都可以类比上述过程实现。但是如果函数只支持数据框输入,如gbm包中的函数gbm(),那就只能另辟蹊径了。

corpcor包

cor2pcor()函数可以做

例子:

xcor=cor(M)#相关系数矩阵

xpcor=cor2pcor(xcor)#偏相关矩阵