簡介：

如何利用紅和近紅外波段和OTSU大津法提取純凈森林面積？本文的主要邏輯是利用特定時期的遙感影像的波段，提取指定范圍的內的DN值，然后分別統計發生閾值變化的峰值區域，從而作為篩選森林的臨界點，如果研究區較大的話則需要先進行影像分割，分割成為相同大小的區域，然后分別計算，這樣做的目的有一個好處，就是我們可以盡可能的縮小不同區域影像差異，從而更加準確的提取不同區域的森林面積。文中的代碼有注視，所以這里不過多解釋。

要利用紅和近紅外波段和OTSU大津法提取純凈森林面積，需要遵循下列步驟：

1. 獲取衛星遙感數據，這些數據應包括紅光和近紅外波段。

2. 對數據進行預處理，包括大氣校正、輻射校正和幾何校正等。

3. 使用OTSU大津法確定閾值。這種方法依賴于圖像直方圖的兩個峰值。該方法將閾值設置在兩個峰值之間的最低點，并將像素分為兩個類別：背景和目標。

4. 通過將閾值應用于紅光和近紅外波段，提取純凈森林的像素。純凈森林通常具有較高的反射率，并且在紅光和近紅外波段中具有較高的吸收率。

5. 對提取的像素進行后處理，如填洞、去除小物體等，以進一步減少誤差。

6. 最后，計算提取的像素所占的面積，即純凈森林面積。

需要注意的是，純凈森林的定義可能因地區而異。因此，在提取純凈森林面積之前，應確定清晰的定義。此外，OTSU大津法和后處理步驟可能需要調整參數，以適應不同的遙感數據和場景。

大津法是一種圖像處理中常用的二值化方法，其優勢包括：

1. 自適應性：大津法可以自動適應不同圖像的特征，如灰度分布差異，從而自動確定二值化閾值&