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如何利用红和近红外波段和OTSU大津法提取纯净森林面积？本文的主要逻辑是利用特定时期的遥感影像的波段，提取指定范围的内的DN值，然后分别统计发生阈值变化的峰值区域，从而作为筛选森林的临界点，如果研究区较大的话则需要先进行影像分割，分割成为相同大小的区域，…简介：
如何利用红和近红外波段和OTSU大津法提取纯净森林面积？本文的主要逻辑是利用特定时期的遥感影像的波段，提取指定范围的内的DN值，然后分别统计发生阈值变化的峰值区域，从而作为筛选森林的临界点，如果研究区较大的话则需要先进行影像分割，分割成为相同大小的区域，然后分别计算，这样做的目的有一个好处，就是我们可以尽可能的缩小不同区域影像差异，从而更加准确的提取不同区域的森林面积。文中的代码有注视，所以这里不过多解释。
要利用红和近红外波段和OTSU大津法提取纯净森林面积，需要遵循下列步骤：
1. 获取卫星遥感数据，这些数据应包括红光和近红外波段。
2. 对数据进行预处理，包括大气校正、辐射校正和几何校正等。
3. 使用OTSU大津法确定阈值。这种方法依赖于图像直方图的两个峰值。该方法将阈值设置在两个峰值之间的最低点，并将像素分为两个类别：背景和目标。
4. 通过将阈值应用于红光和近红外波段，提取纯净森林的像素。纯净森林通常具有较高的反射率，并且在红光和近红外波段中具有较高的吸收率。
5. 对提取的像素进行后处理，如填洞、去除小物体等，以进一步减少误差。
6. 最后，计算提取的像素所占的面积，即纯净森林面积。
需要注意的是，纯净森林的定义可能因地区而异。因此，在提取纯净森林面积之前，应确定清晰的定义。此外，OTSU大津法和后处理步骤可能需要调整参数，以适应不同的遥感数据和场景。
大津法是一种图像处理中常用的二值化方法，其优势包括：
1. 自适应性：大津法可以自动适应不同图像的特征，如灰度分布差异，从而自动确定二值化阈值
