根据两幅图片的ndvi计算结果，绘制出植被变化结果图（植被增加区域用浅绿色显示，植被减少区域用红 色显示，植被不变区域用深绿色显示，非植被区域用灰色显示）。python代码

好的，以下是一个基于Python的实现代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取两幅图片的ndvi计算结果
ndvi1 = np.loadtxt('ndvi1.txt')
ndvi2 = np.loadtxt('ndvi2.txt')

# 计算ndvi差异
diff = ndvi2 - ndvi1

# 设置阈值，判断植被变化情况
threshold = 0.1
add = np.where(diff > threshold, 1, 0)
sub = np.where(diff < -threshold, 1, 0)
unchanged = np.where(np.abs(diff) <= threshold, 1, 0)

# 生成RGB图像
img = np.zeros((ndvi1.shape[0], ndvi1.shape[1], 3))
img[:,:,0] = add * 255    # 红色
img[:,:,1] = unchanged * 255   # 绿色
img[:,:,2] = sub * 255   # 蓝色

# 对非植被区域着灰色
non_vegetation = np.where(ndvi1 == 0, 1, 0)
img[non_vegetation == 1] = [128, 128, 128]

# 显示图像
plt.imshow(img.astype(np.uint8))
plt.axis('off')
plt.show()

其中，`ndvi1.txt`和`ndvi2.txt`分别是两幅图片的ndvi计算结果，可以根据具体情况进行修改。在代码中，我们首先使用numpy库读取这两个结果，然后计算它们的差异，并根据阈值判断植被变化情况。接下来，我们将不同的变化情况映射到RGB颜色空间中，生成一张RGB图像。最后，我们对非植被区域着灰色，并将图像显示出来。