使用编程构建NDVI时间序列的影像合成和影像集合

使用编程构建NDVI时间序列的影像合成和影像集合

在遥感图像处理中，归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，简称NDVI）是一项常用的指标，用于评估植被的生长状况和覆盖度。NDVI的计算基于红外和可见光波段的反射率差异，因此可以通过合成多个影像并构建时间序列来分析植被的动态变化。本文将介绍如何使用编程技术来实现NDVI时间序列的影像合成和影像集合。

首先，我们需要获取一系列包含红外和可见光波段的遥感影像数据。这些数据可以来自卫星观测、航空摄影或其他遥感数据源。假设我们已经获取到了一组影像数据，接下来的步骤将涉及影像的读取、预处理和NDVI计算。

为了读取和处理遥感影像数据，我们可以使用Python编程语言及其相关的库。在这里，我们将使用常用的遥感图像处理库——GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）来完成这些任务。以下是一个示例代码，展示了如何读取和预处理一幅影像：

import gdal
import numpy as np

# 读取影像