基本信息：
职称：教授
研究方向：人工智能及其应用、农林生态大数据、林业系统工程、智慧农业技术。
邮箱：lijianjun_21@163.com
个人简介：
李建军，男，1970年08月出生，教授，博士、博士后，博士生导师。1993年获北京科技大学计算机及其应用工学学士学位，2005年和2010年分别获中南林业科技大学林学硕士和博士学位，2010-2013年在中国林业科学研究院资源信息研究所从事林学林业信息工程专业博士后工作。现任低空经济学院副院长，农业工程与信息技术学科领域负责人。中国林学会计算机应用分会常务理事，林业工程建设协会高新技术成果推广应用专委会副主任委员，中国林业和草原信息标准化技术委员会委员，国家林业和草原局“湘北平原防护林区林业生态大数据”创新联盟理事长，湖南省高教学会计算机教育分会常务理事，数字洞庭湖南省重点实验室副主任，中国系统工程学会林业系统工程专委会常务理事。先后主持国家重点研发计划课题（国家十四五科技项目）1项，国家自然科学基金面上项目2项、冬奥会技术集成项目子课题2项，以及其他省部级课题10多项。培养硕士研究生30多名，博士研究生3名，在国内外学术期刊和会议公开发表学术论文100余篇，SCI、EI、ESI等高质量期刊论文20余篇，主编人工智能基础等教材3本，授权发明专利9项，实用新型专利3项，软件著作权登记10多项。
工作和学习经历
1. 工作经历
2025/08至今 中南林业科技大学低空经济学院 副院长
2024/04-2025/07 中南林业科技大学计算机与数学学院 副院长（主持工作）
2017/05-2024/03 中南林业科技大学计算机与信息工程学院 副院长
2013/12-至今 中南林业科技大学计算机与信息工程学院、计算机与数学学院 教授
2001/06-2013/11 中南林业科技大学计算机与信息工程学院 助教、讲师、副教授
1995/03-2001/05 中国银行株洲分行 科员、软件工程师
1993/07-1995/02湖南冶金职业技术学院（株洲冶金工业学校）教师、助讲
2. 学习经历
2010/12-2014/02 中国林业科学研究院资源信息研究所 森林经理学，博士后2005/09-2010/07 中南林业科技大学 林业系统工程，博士
2002/09-2005/07 中南林业科技大学 森林经理学，硕士
1989/09-1993/06 北京科技大学大学 计算机及其应用 学士
代表性学术与教学成果：
1.教学与科研项目：
[1] 国家重点研发计划课题：森林立地质量评价和全周期多功能经营决策平台，2022YFD2200505，2022/11-2027/10，330万元，主持；
[2] 国家自科基金面上项目：气候变化模式下森林结构多目标优化模型研究，31570627，2016/01-2019/12，76万元，主持；
[3] 国家自科基金面上项目：洞庭湖湿地森林生态系统经营的空间途径研究，31070568，2011/01-2013/12，31万元，主持；
[4] 湖南省自科基金重点项目：基于多目标优化的水源涵养林空间结构模式研究10JJ2022，2010/01-2012/12，10万元，主持；
[5] 湖南省自科面上项目：洞庭湖森林结构与生态系统服务尺度关联及优化模型，2022JJ31000，2022/01-2024/12，10万元，主持；
[6] 湖南省科技计划项目：洞庭湖洲滩人工林复合经营模式与关键技术研究，2014NK3091，2014/01-2016/12，10万元，主持；
[7] 湖南省林业科技计划：洞庭湖区林业入侵植物调查与检测关键技术研究，XLK201740，2018/01-2019/12，5万元，主持；
[8] 长沙市科技计划重点项目：基于高分辨率遥感影像森林类型自动识别关键技术研究，k1508007-11，2016/01-2018/12，15万元,，主持；
[9] 长沙市科技计划重点项目：长沙市典型森林类型健康诊疗智能系统研发与应用k1106201-11，2012/01-2014/12，15万元，主持。
[10] 科技冬奥系列专项及服务课题：无人机动态烟火与人员活动视频智能检测及监测监控模块开发，2021/10-2022/10，153.6万元，主持；
[11] 技术委托项目：湘乡市自然资源局村庄规划编制项目，2021.01-2024.12，68.2万元，主持；
[12] 科技冬奥重点专项-崇礼林业智慧防火课题：森林可燃物影响因子监测与预测预报模块研发，2020SLZHFH-2，2021/01-2022/12，23.4万元，主持；
[13] 国家生态补偿项目：湖南黄家湖国家湿地公园湿地生态监测，起始年月：2015/01-2018/12，经费：14.5元。
2、教学与科研论文：
[1] Song C, Li Z, Dai Y, et al. Estimation of Forest Aboveground Biomass in North China Based on Landsat Data and Stand Features[J]. Forests, 2025, 16(3): 384.
[2] Li Z, Hu J, Hou S, et al. Quantifying ecosystem service trade-offs/synergies and their drivers in Dongting lake region using the InVEST model[J]. Sustainability, 2025, 17(13): 6072.
[3] Liu F, Liu X, Zeng M,Li Jianjun, et al. Thinning Effects on Aboveground Biomass Increments in Both the Overstory and Understory of Masson Pine Forests[J]. Forests, 2024, 15(7): 1080.
[4] Siyu Wu, Kai Xiong, Feiyang Yu, Xiyu Pan, and Jianjun Li*. 2024. ESSformer: Transformers with ESS Attention for Long-Term Series Forecasting[C]//International Conference on Artificial Neural Networks. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024: 221-234.
[5] Tang X, Li Z, Zhao W, et al. A Mixed Broadleaf Forest Segmentation Algorithm Based on Memory and Convolution Attention Mechanisms[J]. Forests, 2024, 15(8): 1310.
[6] Wu Yiheng, Li Jianjun*. YOLOv4 with Deformable-Embedding-Transformer Feature Extractor for Exact Object Detection in Aerial Imagery[J]. Sensors,2023,23(5):2522.
[7] Ouyang, W., Qiu, H., Chen, Z., Wu, Y., & Li, J*. Changes in the Potential Habitat Distribution of Typical Fire-Resistant Forest Species under Climate Change in the Subtropical Regions of China[J]. Forests,2023. 14(9), 1897.
[8] Luo H, Chen J, He J,Li Jianjun, et al. Biomass Models and Ecosystem Carbon Density: A Case Study of Two Coniferous Forest in Northern Hunan, China[J]. Forests, 2023, 14(4): 814.
[9] Xie L, Chen X, Zhou X,Li Jianjun*, et al. Developing tree mortality models using bayesian modeling approach[J]. Forests, 2022, 13(4): 604.
[10] Liu F, Tan C, Yang Z, Li Jianjun,et al. Regeneration and growth of tree seedlings and saplings in created gaps of different sizes in a subtropical secondary forest in southern China[J]. Forest Ecology and Management, 2022, 511: 120143.
[11] Qing D, Li J*, Deng Q, et al. Mining and quantifying the optimal dbh range of loblolly pine with improved particle algorithm[J].Neural Network World,2022,32(2):113-130.
[12] Qiu Hanqing, Liu Shuai*, Zhang Yutong, Li Jianjun. Variation in height-diameter allometry of ponderosa pine along competition, climate, and species diversity gradients in the western United States[J]. Forest Ecology and Management,2021,497:119477.SCI
[13] Li Jianjun, Zhu Kaiwen, Liu Shuai, et al. Introducing tree neighbouring relationship factors in forest pattern spatial analysis: weighted Delaunay triangulation method[J]. Journal of Forestry Research,2021,32(5):1941–1951.
[14] Liu Shuai, Zhang Xiaofang, Li Jianjun*, et al. Effects of climate and topography on height-diameter allometry of Pinus ponderosa[J]. Scandinavian Journal of Forest Research,2021,36(6):434-441.
[15] Li JianJun, Zhang Xiaofang, Liu Shuai*, et al. Analysis method of natural forest distribution pattern based on artificial immune algorithm and grid search[J]. Fresenius Environmental Bulletin,2020,19(02):931-948.
[16] Chi P, Zhu K, Li J, et al. Dynamic Multi-Objective Optimization Model for Forest Spatial Structure with Environmental Detection Mechanism[C]//2019 IEEE 21st International Conference on High Performance Computing and Communications; IEEE 17th International Conference on Smart City; IEEE 5th International Conference on Data Science and Systems (HPCC/SmartCity/DSS). IEEE, 2019: 1635-1642.
[17] 李珺,张贵, 庞梓亨 ,李建军.长沙市主要优势树种森林碳储量遥感反演 [J]. 中南林业科技大学学报,2025,45(2):20-33.
[18] 宁重阳,汤梓桐,谢亦秋,戴颖成 & 李建军*.基于视觉变换网络的自监督森林火灾识别. 中南林业科技大学学报(07),2023.32-40.
[19] 吴宇鑫,陈知明,李建军.基于半监督深度学习网络的水体分割方法[J].郑州大学学报(理学版):2023,1671-6841.
[20] 刘鸿升,欧阳文欣,魏英杰等.基于 Sentinel-2B 的油松冠层可燃物含水率反演研究[J].林业资源管理,2023,(04).
[21] 吴奕恒,陈知明,戴颖成，李建军*，刘峰等.基于对比自监督的遥感图像场景分类[J].燕山大学学报,2023,47(03):236-245.
[22] 戴颖成,陈知明,刘峰,李建军*,吴毅等.基于无人机红外影像的森林火灾燃烧点检测方法[J].中南林业科技大学学报,2022,42(09):102-114.
[23] 卿东升,彭进香,李建军*等.基于Moran′s I 的林分空间结构量化指标自相关分析[J].林业资源管理,2022(01):8-17.
[24] 陈知明,张江,邱汉清，李建军*等.基于密集连接的高分辨率遥感图像分类[J].广西师范大学学报(自然科学版),2022,40(03):88-94.
[25] 刘帅, 李建军*, 李丹, 等. 林木空间分布格局分析方法比较及其适应性[J].林业科学,2019,55(11):73-84.
[26] 刘帅, 李建军 *, 卿东升, 等. 气候敏感的青冈栎单木胸径生长模型[J]. 林业科学,2021,57(01):95-104.
[27] 卿东升,邓巧玲,李建军*, 等. 基于粒子群算法的满载需求可拆分车辆路径规划[J].控制与决策,2021,36(06):1397-1406.
[28] 卿东升, 张晓芳, 李建军*, 等. 基于蜂群-粒子群算法的天然林空间结构优化[J].系统仿真学报,2020,32(03):371-381.
[29] 刘素芝,何小东,李建军*.基于知识粒度的森林生态系统健康评价指标赋权方法[J].生态学杂志,2014,33(04):1082-1088.
[30] 戴前石,胡觉,李建军*.基于连清数据的湖南森林碳密度估计及变化特征分析[J].南京林业大学学报(自然科学版),2017,41(04):129-135.
[31] 李际平,郭瑞,卿东升,李建军*, 等.基于 GM(1,1)的天然次生林空间结构预测[J].中南林业科技大学学报,2020,40(01):9-21.
[32] 李锐，李际平，袁晓红，李建军，赵春燕，曹小玉.基于 RS 和 GIS 的人工林景观稳定性研究--以常德市桃源县龙潭镇为例[J].中南林业科技大学学报，2017, 37(1): 85-93
[33] 刘帅，张江，李建军*，等.森林空间结构分析中基于 Voronoi 图的样地边缘校正，林业科学，2017,53（1）：28-37
[34] 戴前石,胡觉,李建军*.基于连清数据的湖南森林碳密度估计及变化特征分析，南京林业大学学报(自然科学版)，2017,41(4):129-135
[35] 杨灿，李建军*，黄静，等.洞庭湖洲滩人上林林农复合经营模式与综合效益研究[J].中南林业科技大学学报，2017,37(5):106-112
[36] 陈文勇，王颖，李建军*，等 . GANNs-CA 时空数据模型在优势树种演替研究中的应用[J].中南林业科技大学学报，2017, 37(12): 106-113, 119.
3、发明专利：
[1] 发明名称:基于环状分布指数的林分空间结构优化方法，发明人: 李建军；刘帅；刘鑫；卿东升；专利号:ZL201910491536.0，授权公告日: 2023年5月30日。
[2] 发明名称:一种基于三角网模型林分空间格局加权的方法，发明人:李建军,李丹.专利号: ZL 2019 1 0108339.6，授权公告日: 2023年5月26日。
[3] 发明名称:一种基于粒子群算法的林分空间结构优化模型建立方法,发明人: 李建军;张会儒;刘帅;邝祝芳:王传立;曹旭鹏,专利号: ZL2013 10270817.6，授权公告日: 2015年10月07日。
[4] 发明名称:一种指脉测试电路,发明人: 李建军;梁環玥;王亮军,专利号:ZL201310336969.1，授权公告日: 2014年12月10日。
[5] 发明名称:一种用于自行车上的游戏控制系统,发明人:李建军;梁璟玥:黄杏珍:阳玉文,专利号:ZL201310336855.7，授权公告日: 2015年10月07日。
4、软件著作权：
[1] 李建军、张志伟，基于Unet的天然混交林树冠智能分割系统V1.0 软件著作权2025SR2094502
[2] 张志伟、李建军，森林全周期智能评估与单木年龄预估系统 V1.0软件著作权2025SR1178463
[3] 李建军、于飞洋，森林生态系统多功能性智能计算与分析系统 V1.0软件著作权2025SR2046832
[4] 李建军，森林健康评价软件V1.0软件著作权2013SR138015
[5] 李建军，森林健康经营结构调控软件V1.0软件著作权2014SR080441
[6] 邝祝芳、李建军 森林空间结构多目标优化决策支持系统V1.0软件著作权2012SR111153
5、出版教材
[1] 李建军（主编），人工智能基础及应用（基础版） 978-7-5478-7371-7/G.1404 ，上海科学技术出版社
[2] 李建军（主编），人工智能基础及应用实践教程 978-7-5478-7383-0/G.1405，上海科学技术出版社
