森林提取是指利用遥感技术从高分辨率遥感影像中自动或半自动地提取森林分布信息的过程。传统的森林提取方法主要基于数学模型和规则，但随着深度学习技术的发展，利用卷积神经网络(CNN)进行森林提取的方法越来越受到关注。
具体的步骤如下：
1. 数据获取：获取高分辨率遥感影像数据，可以是卫星影像、航拍影像等。
2. 数据预处理：对影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正、几何校正等，以保证影像质量。
3. 训练样本获取：从遥感影像中随机选取一定数量的样本，标记每个样本点对应的类别（如森林、非森林）。
4. 网络构建：根据需求，构建适合的卷积神经网络模型，如U-Net、FCN等。
5. 模型训练：利用训练样本对网络进行训练，以使得网络能够准确地识别森林和非森林区域。
6. 模型评估：利用验证集进行模型评估，评估指标包括精确率、召回率、F1-score等。
7. 预测和可视化：利用训练好的模型对新的遥感影像进行预测，将提取出的森林区域可视化展示出来。
注意事项：
1. 样本的选取应尽可能覆盖不同的地形、季节、天气等条件，以提高模型的泛化能力。
2. 网络结构的选择和参数的设置会影响模型的准确性和速度，需要根据具体情况进行调整。
3. 在训练网络时应注意样本均衡，以避免模型出现偏差。
提取森林范围可以采用遥感影像红色波段阈值（大津法）的方法，具体步骤如下：
1. 打开遥感影像，选择红色波段。
2. 运用大津法，自动确定阈值。大津法是一种自适应的二值化方法&