写一个使用PIE engine计算重庆市NDVI的代码

抱歉，我作为AI语言模型没有权限运行代码，也不能访问PIE engine。但我可以提供一些思路和代码框架，您可以根据自己的需求和环境进行调整：

1. 确定数据来源和格式：NDVI是一种遥感数据，需要从遥感卫星或其他数据源中获取。数据格式可以是GeoTIFF、NetCDF等格式。

2. 安装PIE engine：PIE engine是一个基于Python的遥感图像处理引擎，需要先安装并配置好。

3. 加载NDVI数据：使用PIE engine中的相关函数读取NDVI数据，可以使用rasterio库或gdal库。读取后可以将数据转换为numpy数组，方便进行计算。

4. 计算NDVI指数：根据NDVI的计算公式，计算每个像素点的值。可以使用numpy库进行矩阵运算，例如：

red_band = ndvi_data[:,:,0]
nir_band = ndvi_data[:,:,1]
ndvi = (nir_band - red_band) / (nir_band + red_band)

5. 可视化NDVI结果：使用matplotlib库或其他可视化库将NDVI结果绘制成图像，方便观察和分析。

完整的代码框架如下：

import pie
import rasterio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 确定数据来源和格式
ndvi_file = "path/to/ndvi.tif"

# 2. 安装PIE engine

# 3. 加载NDVI数据
with rasterio.open(ndvi_file) as src:
    ndvi_data = src.read()

# 4. 计算NDVI指数
red_band = ndvi_data[:,:,0]
nir_band = ndvi_data[:,:,1]
ndvi = (nir_band - red_band) / (nir_band + red_band)

# 5. 可视化NDVI结果
plt.imshow(ndvi, cmap='RdYlGn')
plt.colorbar()
plt.show()

以上代码仅供参考，具体实现需要根据数据和需求进行调整。