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NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，歸一化植被指數(shù)）是一種常用的遙感影像特征，用于評估地表植被覆蓋狀況，計算NDVI的公式為：NDVI = (NIR RED) / (NIR + RED)，其中NIR表示近紅外波段的反射率，RED表示紅光波段的反射率，在Python中，我們可以使用rasterio和numpy庫來計算NDVI。

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以下是一個簡單的Python程序，用于計算NDVI：

1、安裝所需的庫：

pip install rasterio numpy

2、編寫計算NDVI的程序：

import rasterio
import numpy as np
def calculate_ndvi(red_band, nir_band):
    """
    計算NDVI
    :param red_band: 紅光波段的rasterio.open()對象
    :param nir_band: 近紅外波段的rasterio.open()對象
    :return: NDVI數(shù)組
    """
    red_data = red_band.read(1)
    nir_data = nir_band.read(1)
    # 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組
    red_array = np.array(red_data)
    nir_array = np.array(nir_data)
    # 計算NDVI
    ndvi_array = (nir_array red_array) / (nir_array + red_array)
    return ndvi_array
讀取紅光波段和近紅外波段的遙感影像
with rasterio.open('red_band.tif') as red_band, rasterio.open('nir_band.tif') as nir_band:
    # 計算NDVI
    ndvi_array = calculate_ndvi(red_band, nir_band)
    # 將NDVI數(shù)組保存為GeoTIFF文件
    with rasterio.open('ndvi.tif', 'w', driver='GTiff', height=ndvi_array.shape[0], width=ndvi_array.shape[1], count=1, dtype=ndvi_array.dtype, crs='+proj=latlong', transform=red_band.transform) as out_band:
        out_band.write(ndvi_array, 1)

在這個程序中，我們首先導入了rasterio和numpy庫，我們定義了一個名為calculate_ndvi的函數(shù)，該函數(shù)接受紅光波段和近紅外波段的rasterio.open()對象作為輸入?yún)?shù)，并返回一個NDVI數(shù)組，在函數(shù)內(nèi)部，我們首先讀取紅光波段和近紅外波段的數(shù)據(jù)，然后將它們轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組，接下來，我們使用給定的公式計算NDVI，我們將NDVI數(shù)組保存為GeoTIFF文件。

在主程序中，我們使用rasterio.open()函數(shù)讀取紅光波段和近紅外波段的遙感影像，我們調(diào)用calculate_ndvi函數(shù)計算NDVI，我們將NDVI數(shù)組保存為GeoTIFF文件。

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