随着乡村振兴战略的深入实施，乡村人居环境质量成为衡量乡村高质量发展的重要指标。然而，当前乡村人居环境评价仍面临数据来源分散、指标体系不统一、主观感知难量化等问题，难以支撑精细化的规划与治理决策。因此，亟需构建面向多源异构数据的综合评价体系，并探索利用智能大模型实现对乡村环境的自动解译、感知评估与优化建议生成。本项目结合“空–天–地”一体化的多源数据与深度学习技术，拟重点开展以下研究：

在2025年第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛中，由中国地质大学（武汉）UrbanComp团队与武汉轻工大学粮食品质智能检测团队共同研发的“LandGPT：基于多模态大语言模型的地块级土地利用分类系统”项目，获得了“人工智能+”专项赛应用赛道的全国二等奖。

为促进测绘地理信息学科的资料共享与学习交流，中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院于2025年秋季正式上线 Open3S资料库。该平台由学院学生会牵头建设，并在多位青年教师与 UrbanComp位置智能与城市感知实验室 的支持下逐步完善，旨在为地信学子提供系统化的学习资源与成长指引。

Title: From human mobility to building functions: A deep learning approach for urban building classification in Megacity Tokyo

应姚尧教授邀请，中国政府友谊奖获得者、日本东京大学荣誉教授、日本丽泽大学副校长柴崎亮介教授为我院师生开展了为期两天的学术交流活动。