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analisis_estadistico.m
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analisis_estadistico.m
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%%definir el directorio y nombres de archivos que contienen el min-max de
%%cada imagen en particular
%%se carga como un objeto: Indice.{lista_nombre,lista_min,lista_max}
%%directorio
directorio='/home/david/Documents/Proyectos_CEA/CNM008/Codigo_Mat/Output/';
proyecto='ANG006_IMG';
directorio_tiff= strcat(directorio,proyecto,'/TIFF/');
indices=upper({'ii','msi','ndvi','ndwi','savi_03','savi_05','sr','ndsi'});
%%indices a analizar
ind_analisis=[3];%o [3 5 7] equivale a: ndvi ,savi_03 y sr, se seleccionan los indicies a estudiar
minmax_i=1;
%entregar lisas UTM_X UTM_y (ej 3 recuadros)
Secciones={1,2,3,5,7};
UTM_x{1}=[380877,381651];
UTM_x{2}=[380264,380784];
UTM_x{3}=[378335,378992.603];
UTM_x{4}=[382002,382335];
UTM_x{5}=[378808,379906];
UTM_y{1}=[6323715,6323162]-10000000;
UTM_y{2}=[6320976,6320299]-10000000;
UTM_y{3}=[6317413,6316736.533]-10000000;
UTM_y{4}=[6316980,6316318]-10000000;
UTM_y{5}=[6311844,6311204]-10000000;
%este_inf_dere: 378992,603
%este_inf_dere: 6316736,533
%tamaño
[n_UTMx, m_UTMx]=size(UTM_x);
%generar un valor correpondiente a porcentajes de analisis:
%los valores a transformar son cada a% para hacer histograma de barras
umbral=[.18:.02:.56];
for g=1:length(ind_analisis)
Atiff=[];
Ltidd=[];
Lista_tiff=[];%en cada iteracion se vacia
%%realizar un analisis para cada indice requerido
string_indice=indices{ind_analisis(g)};
%Leer cada archivo de carpeta tiff indice
%obtener la lista de archivos .tif en directorio
%find -iname "*.txt"
%buscar solo en este directorio:
cd(directorio_tiff);
[Atiff, Ltiff]=unix(['find -maxdepth 1 -iname "*_',upper(string_indice),'.tif"']);
%otra busqueda, con detalle de cuadrante, en caso de trabajar con varios cuadrantes en proyecto:
%Nro_cuadrante=233083 %en anglo
%[Atiff2, Ltiff2]=unix(['find -maxdepth 1 -iname "*',Nro_cuadrante,'*_',upper(string_indice),'.tif"']);
files_tiff= strfind(Ltiff,'.tif');
%tomar el nombre como string
cantidad_archivos_tiff=length(files_tiff);
Lista_tiff{1}=Ltiff(3:files_tiff(1)-1);
for i=2:cantidad_archivos_tiff
Lista_tiff{i}=str2num(Ltiff(files_tiff(i-1)+7:files_tiff(i)-1));
end
[L_fil_tiff,L_col_tiff]=size(Lista_tiff); %entrega largo de lista, tomando L_col
%ya no es necesario, se selecciona con antelacion < %recortar el valor de
%indice>
%buscar primero '_' de cada indice
% for j=1:L_col_tiff
% posicion_indice = strfind(Lista_tiff{i},'_');
% indice_actual = Lista_tiff{i}(posicion_indice(1)+1:end);
% posicion_indice=[];
% %pasar string a minuscula
% indice_actual_lower=lower(indice_actual);
%asignar a cada indice un valor de indice, que seria la posición de cada
%indice en la lista objeto
%indices={'ii','msi','ndvi','ndwi','savi_03','savi_05','sr'};
%end
%</%recortar el valor de
%indice>
%componer el nombre del archivo minmax a leer
archivo_minmax_leer=strcat(directorio,proyecto,'_',string_indice);
%buscar para el indice en particular el valor min-max
%find -maxdepth 1 -iname "*.txt"
%entre lista de archivos en directorio
% ./ANG006_IMG_msi.txt
% ./ANG006_IMG_ndwi.txt
% ./ANG006_IMG_ndvi.txt
% ./ANG006_IMG_savi_05.txt
% ./ANG006_IMG_savi_03.txt
% ./ANG006_IMG_ii.txt
% ./ANG006_IMG_sr.txt
%No es necesario, se define en base a cada indice requerido.
% [A L]=unix(['find -maxdepth 1 -iname "',archivo_minmax_leer,'.txt" ']); %entrega 0 y la lista de arriba
% %guardar lista de nombres de archivo en:
% files_ind= strfind(L,'.txt');
% cantidad_archivos=length(files_ind)
% Lista{1}=L(3:files_ind(1)-1);
% for i=2:cantidad_archivos
% Lista{i}=L(files_ind(i-1)+7:files_ind(i)-1);
% %leer archivos y cargar como estrcutura de listas
%
% %tomar una lista adecuada y buscar dentro el archivo
% if strcomp(,archivo_minmax_leer)
% %leer archivo
%
% end
% %pasar el valor min y max de string a numero
% end
%
%
% [L_fil,L_col]=size(Lista); %entrega largo de lista, tomando L_col
%
% %usar la formular x(z)=z*(b-a)/(2^n-1)) + a (obtenida en
% %manual_conversion_indice)
%se debe leer el archivo archivo_minmax_leer,'.txt"
cd(directorio);
fid=fopen([archivo_minmax_leer,'.txt'],'r');
%%cargar datos en listas
coma=',';%Caracter de separacion CSV
%se genera una estructura que puede contener los valores minmax de todos
%los indices analizados
minmax_i=1;
indice_imagen.indice{g}=string_indice;
indice_imagen.indice{g}.rango(1)={minmax_i};
while ~feof(fid)
leer_linea=fgetl(fid);
puntos_corte=strfind(leer_linea,coma);
indice_imagen.indice{g}.ID{minmax_i}=leer_linea(1:puntos_corte(1)-1);
indice_imagen.indice{g}.minimo{minmax_i}=leer_linea(puntos_corte(1)+1:puntos_corte(2)-1);
indice_imagen.indice{g}.maximo{minmax_i}=leer_linea(puntos_corte(2)+1:end);
minmax_i=minmax_i+1;
end
indice_imagen.indice{g}.rango(2)={minmax_i-1};%valores se rescatan con: cell2mat(ans)
%http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/cell2mat.html
%esto podria ser en parelelo (para cuando se pueda)
%ciclo de lectura de datos, leer cada imagen, buscar datos minmax de cada
%imagen
%usando geotiffreader.---> corte imagen
%se tiene una lista de puntos ubicados dentro de la imagen a leer.
%para el caso en que ahora se requieren sacar varias imagenens de una misma
%foto no es la solucion mas eficiente, ya que cada vez que saca un nuevo
%corte lee y carga el archivo para entregar cada una de ellas como valor
%matricial
%Por lo tanto hay que modificaar la funcion para que UTM_x y UTM_y sean una
%lista de posiciones y no un solo valor, asi se puede ahorrar calculo. Se
%propone corte_imagen_multi
%[IMc, Rc, X ,R , INFO]=corte_imagen(BaseDir,File,UTM_x,UTM_y)
%--->%leer con geotiffreader
%procesar con corte_imagen_multi
cd(directorio_tiff);
nombre_archivo=[];
intervalo=cell2mat(indice_imagen.indice{g}.rango(1)):cell2mat(indice_imagen.indice{g}.rango(2));
[in, im]=size(intervalo);
for t=intervalo
ID=indice_imagen.indice{g}.ID{t};
nombre_archivo = [indice_imagen.indice{g}.ID{t},'_',upper(string_indice),'.tif'];
[corte_multi_last, X_last ,R_last , INFO_last]=corte_imagen_multi(directorio_tiff,nombre_archivo,UTM_x,UTM_y);
corte_multi_last;
corte_multi.indice{g}.nombre{t,:}=ID;
corte_multi.indice{g}.Rc{t,:}=corte_multi_last.Rc;
corte_multi.indice{g}.imagen{t,:}=corte_multi_last.imagen;
%tamaño de corte_multi: por elemento se tiene una cantidad de valores igual
%a la cantidad de cortes requeridos. m_UTMx
%elementos:
% corte_multi.imagen{g}
% corte_multi.Rc{g}
% corte_multi.Rc{g}.YLimWorld
% corte_multi.Rc{g}.XLimWorld
% corte_multi.Rc{g}.RasterSize
% corte_multi.Rc{g}.mapraster
%... hay m_UTMx imagenes, valores de Rc, etc cada imagen es una seccion
%distinta del recuadro general, que es un corte de una toma satelital.
%calcular estadisticos de cada seccion
%Filtro de temporada
% diciembre, enero, febreo: verano
%320 al 60
% marzo, abril, mayo: otoño
%61 al 152
% junio, julio, agosto: invierno
%153 al 240
% septiembre, octubre, noviembre: primavera
%241 al 319
%'LT52330832003267CUB00'
%nombre archivo: 'satelite: <LT5> codigo zona:<233083> año: <2003> dia: <267> codigo:<CUB00>'
nombre_archivo_id=ID;
dia=str2num(nombre_archivo_id(length(nombre_archivo_id)-7:length(nombre_archivo_id)-5));
corte_multi.indice{g}.dia{t,:}=dia;
year=str2num(nombre_archivo_id(length(nombre_archivo_id)-11:length(nombre_archivo_id)-8));
corte_multi.indice{g}.year{t,:}=year;
switch dia
case num2cell([1:60,330:366])
corte_multi.indice{g}.temporada{t,:}='Verano';
case num2cell(61:180)
corte_multi.indice{g}.temporada{t,:}='Otoño';
case num2cell(181:225)
corte_multi.indice{g}.temporada{t,:}='Invierno';
case num2cell(226:329)
corte_multi.indice{g}.temporada{t,:}='Primavera';
end
%se obtienen los estadisticos por indice, indiferente de temporada
%cada indice tiene im muestras por resolver
for k=1:m_UTMx
micro_imagen=corte_multi.indice{g}.imagen{t,:}{k};
% if t==1 & g==1 & k==1
% A=micro_imagen
% class({A})
% corte_multi.indice{g}.imagen{t,k}={A}
% end
%se guarda la imagen en estructura
%corte_multi.indice{g}.imagen{t,k}=double(micro_imagen);
%size(micro_imagen);
minimo=min(double(micro_imagen(:)));
maximo=max(double(micro_imagen(:)));
media=mean(double(micro_imagen(:)));
mediana=median(double(micro_imagen(:)));
moda=mode(double(micro_imagen(:)));
media_geometrica=geomean(double(micro_imagen(:)));
media_armonica=harmmean(double(micro_imagen(:)));
curtosis=kurtosis(double(micro_imagen(:)));
desviacion_estandar=std(double(micro_imagen(:)));
%end
%minimo
corte_multi.indice{g}.minimo{t,k}=minimo;
%maximo;
corte_multi.indice{g}.maximo{t,k}=maximo;
%media
corte_multi.indice{g}.media{t,k}=media;
%desviacion estandar
corte_multi.indice{g}.desv_est{t,k}=desviacion_estandar;
%mediana
corte_multi.indice{g}.mediana{t,k}=mediana;
%moda
corte_multi.indice{g}.moda{t,k}=moda;
%media geometrica
corte_multi.indice{g}.media_geometrica{t,k}=media_geometrica;
%media armonica
corte_multi.indice{g}.media_armonica{t,k}=media_armonica;
%curtosis
corte_multi.indice{g}.curtosis{t,k}=curtosis;
micro_imagen=[];
end
end
%en directorio_tiff
[Btot,Index_tot]=sortrows([cell2mat(corte_multi.indice{g}.year),cell2mat(corte_multi.indice{g}.dia)]);
corte_multi.indice{g}.orden_total=Index_tot;
%tomando nombre de archivo de Lista_tiff
end %obtener nombre archivo