GEE案例——指定区域纯净森林提取分析（红和近红外波段）阈值法提取森林面积

 本教程主要是利用影像波段的近红外和红波段的指数作为森林区域的筛选，利用大津法进行指定区域的森林夏季的遥感影像的红波段和近红外波段。

简介：

提取森林范围是遥感影像处理中的一项常见任务。以下是可能用到的一些步骤：

1. 数据预处理：首先，需要进行数据预处理，包括去除云、阴影和大气干扰等。

2. 影像分类：利用监督分类或非监督分类方法，将图像中的像素点分为不同的类别。其中，森林区域应该是其中的一个类别。

3. 像元连接：根据分类结果，将相邻的同一类别像素点连接在一起，形成一个面状的森林区域。可以通过二值化、形态学操作等方法实现像元连接。

4. 精化处理：由于影像分类存在一定误差，提取出的森林范围可能包含一些无关区域。因此，需要进行精化处理，去除非森林区域。

总之，提取森林范围需要结合遥感影像处理技术和森林学专业知识，具体实现方式需要根据实际情况选择合适的方法。

本教程主要是利用影像波段的近红外和红波段的指数作为森林区域的筛选，利用大津法进行指定区域的森林夏季的遥感影像的波段。

方法

Otsu方法是一种图像分割算法，旨在将图像分为两个类别，使图像的类间方差最大化。该算法基于一个被称为“类内方差”和“类间方差”的概念。类内方差衡量同一类内像素值的差异程度，类间方差衡量不同类别之间像素值的差异程度。Otsu方法在寻找一个阈值，使类间方差最大的同时，类内方差最小。该阈值可以用于将图像分成黑色和白色两部分或前景和背景两个部分。

函数：

reduceToVectors(reducer, geometry, scale, geometryType, e