请详细说明如何使用Python和GDAL库处理NDVI数据，并结合气象数据使用CASA模型来计算NPP，最终输出GIS兼容的文件格式。

在处理气象数据驱动下的CASA模型NPP计算并输出GIS兼容文件格式的过程中，Python编程结合GDAL库发挥着关键作用。首先，你需要熟悉CASA模型的基础理论及其参数设置，以便正确计算NPP。接下来，使用Python脚本整合NDVI数据和气象数据，通过GDAL库读取、处理并分析地理空间数据。

参考资源链接：[Python3.6实现CASA模型计算NPP](https://wenku.csdn.net/doc/787ca89ey4?spm=1055.2569.3001.10343)

具体步骤如下：

1. 数据收集与预处理：准备NDVI数据（通常是卫星遥感图像），以及气象数据，如温度、降水等。确保数据格式正确，例如使用GDAL支持的格式。

2. 使用GDAL库读取NDVI数据：GDAL库提供了一套丰富的API，可以用来读取、写入和操作栅格数据。通过GDAL打开TIF格式的NDVI图像数据，获取图像的宽度、高度、地理变换和投影信息。

3. 处理NDVI数据：对NDVI数据进行必要的预处理，如裁剪、重投影和比例尺调整，以保证数据与气象数据的空间分辨率和坐标系统相匹配。

4. 结合气象数据：将气象数据转换为CASA模型所需的格式，并与NDVI数据进行对应，确保每个NDVI数据点都能匹配相应的气象数据。

5. 应用CASA模型：将处理好的NDVI数据和气象数据输入到CASA模型公式中，进行NPP计算。这可能需要编写特定的函数来实现模型的各个组成部分。

6. 输出GIS兼容文件：计算完成后，使用GDAL库的`array2raster`功能将结果数据转换为地理栅格数据（Gtiff格式），并设置正确的地理变换和投影信息。这样处理后的NPP数据即可与GIS软件兼容，便于进行空间分析和可视化。

整个过程需要Python编程技能和对GDAL库的熟练运用，同时对CASA模型的深入理解也是必不可少的。你可以参考《Python3.6实现CASA模型计算NPP》来获取更多细节和具体的代码实现方法。通过该资料，你将能够掌握如何将这些技术整合到一起，完成整个NPP的计算流程。

参考资源链接：[Python3.6实现CASA模型计算NPP](https://wenku.csdn.net/doc/787ca89ey4?spm=1055.2569.3001.10343)