【摘 要】
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运用森林类型遥感目视识别的７０个样本，训练人工自组织神经树模型，然后对１０个“未知”样本进行预测。结果表明，该模型的识别、容错能力较强，综合了遥感图像专家目视判读与计算机自动识
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运用森林类型遥感目视识别的７０个样本，训练人工自组织神经树模型，然后对１０个“未知”样本进行预测。结果表明，该模型的识别、容错能力较强，综合了遥感图像专家目视判读与计算机自动识别的优点，使判读过程更加精确和简练，而且省工、省时、省经费。开拓了遥感识别地物的新途径
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