深度学习被认为是机器学习领域的一项革命性技术，其在遥感及生态相关领域已经展现出巨大潜力。在亚热带生态所王克林研究员、岳跃民研究员的指导下，中国科学院大学博士生李倩与中科院空天创新研究院陈正超研究员团队合作，将深度学习与高分辨率遥感影像、林业清查数据结合，基于修正后的ResUNet50模型（基于U-Net架构，通过卷积层-池化层-转置卷积的组合有效提取图像特征，而不会造成信息传播损失），发展了复杂森林类型（桉树人工林、杉木和马尾松人工林、稀疏灌丛、次生林、天然老林等）遥感深度学习智能识别模型。绘制了我国西南喀斯特地区复杂森林空间分布图，研究成果以论文Beyond tree cover: Characterizing southern China's forests using deep learning发表在Remote Sensing in Ecology and Conservation上。
