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树种分类制图是林业监测中的基础数据，分类精确度制约着林业监测效果，本成果针对树种分类制图中因训练样本不足而造成的分类结果不高问题，提出了基于多尺度卷积神经网络的自学习模型和空谱注意力机制的树种分类方法，从而提高了小样本下树种分类精度，降低了训练样本采集成本，提高了树种分类制图效率和分类精度，能够广泛应用于森林结构分析、入侵物种监测、木材蓄积量计算、植被变化监测等林业监测任务中，在精准林业应用中得到广泛应用，提高林业监测效率。

本成果主要针对基于高光谱遥感影像的树种分类方法，其亮点在于通过创新树种分类模型，在仅需要小量训练样本的情况下，能够提高树种分类精度，在高精度树种分类制图基础上，提高林业监测效率。成果中涉及到的高光谱深度学习模型有两种，其中多尺度卷积神经网络自学习方法使用少量具有不同尺度空间信息的标注样本训练若干卷积神经网络模型，然后利用多尺度分类器为每个未标记样本分配一个标签，并应用扩展随机行走算法对结果进行优化，有效解决扩充标签不正确的问题；提出的空谱注意力机制树种分类算法通过注意力模块使模型在空间上专注于与自身特征相似的区域，抑制噪声区域，在光谱维度上则寻找能最大体现各树种差异的特征波段，从而提高树种分类精度。

团队现有研究人员68名，其中包括院士2名（孙家栋院士和陈俊亮两院院士），中科院“百人计划”学者1名，国家杰出青年基金获得者2名，国务院特殊津贴专家3名；正高职称18名，副高职称28名，博士生导师8名，硕士生导师36人，具有博士学位者40人，从国外引进或曾出国进修1年以上的人才5人。研究队伍除卫星导航研究方向人才外，还包括信息与通信、微电子、电磁场与电磁波等学科的人才。我校是国内北斗ICD授权高校之一。自2014年起连续5年举办中国-东盟北斗展览展示专题会，成立了中国-东盟卫星导航国际合作联盟，提升北斗卫星导航在东盟国家的影响。近五年团队发表论文200余篇，EI/SCI收录60余篇；授权发明专利50余项，实用新型专利80余项。团队近五年获得省部一等奖励3项，二等奖5项，并获得1项中国专利优秀奖。团队近五年获得国家级项目30项，省部级项目40项，地厅级和其他项目50项，项目总经费超过1亿元。 团队主持或协助广西政府制订了系列规划和方案，如《广西北斗导航产业十三五规划》、《广西推进北斗导航产业发展工作方案》、《广西北斗综合应用省级示范项目工程工作方案》等。

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