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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。

传统的森林资源调查方式中需要依赖专业的林业工作者在野外进行实地勘察，该方法不仅成本高、工作周期长，而且深受地形天气等因素限制，无法获取全面详细的信息。另外对工作人员的专业水平要求较高，需要深厚的树种知识储备。遥感技术的发展为林业生态的调查提供了一种无接触方式，高光谱影像具备极高的光谱分辨率，微小的光谱变化使得数据能区分更多的地物，但是基于星载高光谱数据的树种分类受限于影像的空间分辨率，随着精准林业、数字林业概念的提出和发展，森林资源监测对影像的空间分辨率及光谱分辨率要求越来越高。搭载高光谱仪的无人机通过在低空成像可以获取空间分辨率达到亚米级的高光谱影像，为树种分类提供精细的纹理信息和连续的光谱信息，使植被被鉴别的更细更准。然而基于深度学习的高光谱图像分类需要大量的训练样本，树种标签要通过野外勘察才能获得，标注难度高，几何形状变化多样，采样单一尺度的输入不能充分利用空间结构信息。实际树种分布交叉错乱，使用深度学习的高光谱图像分类方法往往采用图像块作为输入，输入图像块中不可避免包含多种树木，给模型训练带来干扰，造成分类精度低。本项目针对树种分类标签获取困难且树种空间形状复杂的问题，提出基于多尺度卷积神经网络集成的自学习高光谱图像树种分类算法和空谱注意力机制的高光谱图像树种分类算法，实现，设计了一种端到端的高光谱图像树种分类网络，在多种树种分类数据集上实现了精确分类，整体分类精度（OA）均超过98%。

植被作为地球资源最重要的组成成分，对生态系统的平衡调节起着关键作用。为更好的对森林进行管理，必须定期进行森林资源的调查为各项决策提供精准的数据支撑。本项目提出的以机载高光谱遥感影像分类方法为基础的林业监护关键技术可以实现对影像进行精确的树种分类，从而进一步完成森林结构分析、入侵物种监测、木材蓄积量计算、植被变化监测等任务。

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。

为满足我国森林资源调查、湿地监测、荒漠化监测、林业生态工程监测和森林灾害监测等林业调查和监测业务发展，对高空间、高光谱和高时间分辨率遥感海量数据处理、产品生产和系统服务的重大应用需求，自2011年开始，李增元带领团队承担了《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》中部署的16个国家重大科技专项之一的“高分辨率对地观测系统”项目研究。

开展高分荒漠化、林草资源监测、林草火灾及病虫灾害遥感监测技术研究和软件研发，促进高分遥感林草应用技术体系建立，促进遥感新技术、新方法的产业化应用，从而推动林草遥感向林草核心业务深度融入，为林草行业发展提供精准、科学、全方位的遥感技术服务。

通过自主研发，组建研发团队，对用户进行调研，查阅文献了解市场需要，解决项目中的技术问题，确定项目总体方案设计，配置相关仪器设备，确保项目按计划进度实施。同时定期进行各项试验，改进技术方案及技术指标，完善工艺，规模生产。投入市场建立和完善市场营销网络。