GEE（三）：计算两个波段间的相关系数与相应的p值

GEE中内置了计算相关系数的函数，可以分析两个变量之间的相关性，比如要分析两个波段之间的相关性，主要用到ee.Reducer.pearsonsCorrelation()函数。

ee.Reducer.pearsonsCorrelation()
内容：创建一个双输入归约器，用于计算 Pearson 的积矩相关系数和相关性 = 0 的 2 边 p 值检验。
无输入值，返回为Reducer.

以分析MODIS数据中NDVI和EVI之间的相关性为例，这两个波段的相关性肯定会很高，这里只是做个示例，实现代码如下：

// This function adds a band representing the image timestamp.
var addTime = function(image) {
    
  return image.addBands(image.metadata('system:time_start')
    // Convert milliseconds from epoch to years to aid in
    // interpretation of the following trend calculation.
    .divide(1000 * 60 * 60 * 24 * 365));
};

// Load a MODIS collection, filter to several years of 16 day mosaics,
// and map the time band function over it.
var collection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MYD13A1')
  .filterDate('2004-01-01', '2010-10-31')
  .map(addTime);
 
//correlation between evi and ndvi
var corr1=collection.select('NDVI','EVI')
  .reduce(ee.Reducer.pearsonsCorrelation());
Map.addLayer(
    corr1,
    {
    min: 0, max: 1, bands: ['correlation', 'p-value']},
    'EVI_NDVI correlation');

计算相关系数的主要为var corr1=collection.select('NDVI','EVI') .reduce(ee.Reducer.pearsonsCorrelation());，输出包括相关系数和p值。