基于Python的遥感图像NDVI处理

NDVI，即归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index)，是一种遥感图像处理方法，用于衡量植被覆盖的程度。

在Python中，可以使用一些开源的库来进行遥感图像NDVI处理，比如gdal、rasterio、numpy等。以下是一个简单的代码示例，使用rasterio库进行遥感图像NDVI处理：

import rasterio
import numpy as np

# 读取红光波段和近红外波段
with rasterio.open('path/to/imagery.tif') as src:
    red = src.read(3)
with rasterio.open('path/to/imagery.tif') as src:
    nir = src.read(4)

# 计算NDVI值
ndvi = np.divide((nir - red), (nir + red))

# 写入NDVI图像文件
with rasterio.open(
    'path/to/ndvi.tif',
    'w',
    driver='GTiff',
    width=src.width,
    height=src.height,
    count=1,
    dtype=ndvi.dtype,
    crs=src.crs,
    transform=src.transform,
) as dst:
    dst.write(ndvi, 1)

其中，红光波段和近红外波段可以通过rasterio库中的`src.read()`方法读取，然后计算NDVI值，最后通过`dst.write()`方法写入NDVI图像文件。

需要注意的是，不同的遥感图像格式可能需要不同的处理方式，具体实现需要根据实际情况进行调整。