GF1 wfv计算ndvi

计算NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）需要使用遥感数据，其中GF1是一颗遥感卫星，而WFV则是GF1卫星搭载的遥感传感器之一。以下是在Python中使用GF1 WFV数据计算NDVI的示例代码：

import rasterio
import numpy as np

# 打开GF1影像文件
with rasterio.open('GF1_WFV.tif') as src:
    # 读取红光波段和近红外波段
    red_band = src.read(3)
    nir_band = src.read(4)
    # 计算NDVI
    ndvi = (nir_band - red_band) / (nir_band + red_band)
    # 将NDVI保存为TIF文件
    profile = src.profile
    profile.update(dtype=rasterio.float32, count=1)
    with rasterio.open('NDVI.tif', 'w', **profile) as dst:
        dst.write(np.expand_dims(ndvi, axis=0))

在上述代码中，我们使用rasterio库读取GF1 WFV影像文件，并获取红光波段和近红外波段。然后，我们计算NDVI并将其保存为TIF文件。需要注意的是，GF1 WFV影像文件中的像素值通常是无符号整型，因此在计算NDVI时需要将其转换为浮点型。