【摘 要】
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森林生物量的估测是全球变化研究的基础，而遥感宏观、综合、动态、快速的特点决定了基于遥感的生物最模型为森林生物量估测的发展方向，目前的遥感生物量估测方法大多基于同归分
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森林生物量的估测是全球变化研究的基础，而遥感宏观、综合、动态、快速的特点决定了基于遥感的生物最模型为森林生物量估测的发展方向，目前的遥感生物量估测方法大多基于同归分析，需要预先假设、事后检验，仅为经验性的统计模型。神经网络的分布并行处理、非线性映射、自适应学习和容错等特性，使其具有独特的信息处理和计算能力，在机制尚不清楚的高维非线性系统体现出强大优势，可以用于遥感生物量估测。文章在野外调查的基础上，尝试虚用BP网络和RBF网络技术，建立广州TM遥感影像数据与森林样方生物最实测数据之间的神经网络模型，通过训
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