在pie云平台编写js程序计算2021年8月份南昌市的NDVI指数并输出对应影像

在Pie云平台上编写JavaScript程序来计算2021年8月份南昌市的NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化差值植被指数）涉及到地理信息系统（GIS）数据处理和遥感分析。以下是一个简化的步骤说明：

1. **获取数据**：首先，你需要从 Pie 云平台的数据资源中找到包含2021年8月南昌市卫星影像和相应植被信息的源数据。这通常包括多光谱图像（如Red, Green, Blue, Near Infrared bands）。

2. **数据预处理**：在 JavaScript 中，你可以使用像 `geospatial-js` 或者 `gdal.js` 这样的库来读取和加载影像数据。确保它们已经被转换成可以处理的格式，并且进行了必要的校准和地理参考。

3. **计算NDVI**：利用公式 (NIR - Red) / (NIR + Red)，其中 NIR 是近红外波段，Red 是红光波段。计算每个像素的NDVI值。注意，如果某波段值为0，则可能导致除数为零，需要特殊处理这种情况。

4. **生成结果**：将计算得到的NDVI数组转换为栅格图或热力图表示。使用地图API（如Leaflet或Esri JS）将结果叠加到南昌市区的地图上，并展示出来。

5. **输出影像**：保存或导出处理后的NDVI影像文件，例如TIF、PNG等格式，以便后续查看或分享。

// 示例代码（简化版）
const gdal = require('gdal');
const mapbox = require('@mapbox/mapbox-gl');

// 加载影像数据
const redBand = ...; // 红光波段
const nirBand = ...; // 近红外波段

// 计算NDVI
const ndvi = (nir, red) => (nir - red) / (nir + red).clamp(0, 1);

// 执行计算并将结果添加到地图上
const ndviImage = new ImageData(ndvi(nirBand.data, redBand.data), ...);
mapboxgl.Map.addLayer({
  id: 'ndvi-layer',
  type: 'raster',
  source: {
    image: ndviImage,
    tileSize: 256,
    format: 'image/png',
  },
  minzoom: 8,
  maxzoom: 16,
});

// 输出影像
export NDVIImageToBlob();