在PIE云平台，编写程序：计算2024年8月份南昌市的NDVI指数，并输出对应的NDVI影像。

在Pie Cloud（PIE云平台）上编写程序来计算2024年8月份南昌市的NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化差值植被指数）并生成影像，你需要遵循以下步骤：

1. **环境配置**：
确保已经安装了适当的GIS（地理信息系统）库，如ArcGIS、QGIS或GDAL，以及支持Python的数据处理工具，如NumPy和Pandas。

2. **数据获取**：
获取2024年8月南昌地区的遥感数据，这通常包括近红外（NIR）和红光（RED）卫星图像。这些数据可以从公开的数据源获取，如MODIS、Landsat等。

3. **数据预处理**：
下载的数据可能会包含噪声和缺失值，需要对数据进行清洗和校准。这可能包括辐射校正、云掩码剔除等操作。

4. **计算NDVI**：
使用公式 `(NIR - RED) / (NIR + RED)` 来计算每个像素点的NDVI值。记得处理可能存在异常值的情况。

5. **影像输出**：
将计算后的NDVI值转换成新的影像文件格式（如GeoTIFF），并在指定位置保存或上传到Pie Cloud平台上。确保输出的影像附带正确的坐标系统和投影信息。

6. **代码示例**：

   import numpy as np
   from rioxarray import open_rasterio

   # ... (读取遥感数据)
   
   nir_data = ...  # NIR通道数据
   red_data = ...  # RED通道数据
   
   ndvi = (nir_data - red_data) / (nir_data + red_data)
   ndvi_image = ndvi.rio.to_raster('ndvi_202408.nc', driver='GTiff')
   
   # ... (将影像保存到Pie Cloud)