基于影像集合的NDVI时间序列构建

NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化植被指数）是一种常用的遥感指数，用于评估植被覆盖的健康状况和生长活力。在本文中，我们将讨论如何使用一系列遥感影像来构建NDVI时间序列，并提供相应的源代码。

首先，我们需要一组多时相的遥感影像，这些影像可以是来自相同传感器的卫星图像，也可以是无人机、飞机或其他遥感数据采集平台获取的影像。这些影像应涵盖相同地理区域，并在相似的季节或时间段内获取，以确保比较的一致性。

接下来，我们将使用遥感图像处理软件（如Python中的Rasterio库）来读取和处理这些影像。以下是一个简单的Python代码片段，用于读取影像、计算NDVI并构建时间序列：

import os
import numpy as np
import rasterio

# 定义影像文件夹路径
image_folder = "影像文件夹路径"

# 获取文件夹中的所有影像文件
image_files