会议简介

AI技术被深度应用在地理科学领域后，给科学研究及行业落地应用带来了机遇，同样也带来了挑战。

5月25日武汉大学，和鲸社区联合武汉大学遥感信息工程学院、中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院邀请了来自高校、研究机构等多位相关研究人员以“地理空间智能（GeoAI）最新研究进展及落地应用”为主题进行分享，深入研讨GeoAI的理论与方法进展、GeoAI如何被应用于实际帮助人类工作和生活，以及对GeoAI未来发展的展望和思考。同时，在下午的议程中，更将有动手编程实践环节，带大家体会GeoAI的魅力。

会议议程

地点

武汉大学 湖北省武汉市武昌区八一路 299 号 徕卡厅

上午

地点：信息学部徕卡厅

09:20
来宾签到

09:30
开场致词

嘉宾演讲：

地理加权建模技术框架及其高性能集成
卢宾宾 - 武汉大学遥感信息工程学院

基于深度学习的遥感时序语义变化检测
阎继宁 -中国地质大学（武汉）计算机学院

联合情景推演和预训练模型的典型自然灾害发展态势分析
李英冰 - 武汉大学测绘学院

神秘嘉宾演讲分享

12:00 午休

下午

13:00
Python 编程实践工作坊（需带电脑）：

地点：教室 1
基于多源数据融合的土地利用分类模型
UrbanComp 团队 - 高荣徽

地点：教室 2
面向复杂城市系统的大规模物流优化算法
UrbanComp 团队 - 范云鹏

地点：教室 3
基于街景图像的武汉城市绿化空间分析
Urbancomp 团队 - 郭子豪

15:00
结束

工作坊内容介绍

工作坊1

• 高荣徽：基于多源数据融合的土地利用分类模型
• 中国地质大学（武汉）研究生
• 城市土地利用信息反映着社会经济功能和活动，是城市规划和区域管理的重要基础，单一数据源逐渐无法满足进行高精度土地利用分类的需要，挖掘并融合多源数据能更有效地进行土地利用分类。兴趣点（Points-of-interest，简称POI）包含区域社会经济属性，高分辨率遥感影像数据包含区域外部物理属性，本项目基于深度学习技术，融合兴趣点数据和遥感影像数据进行土地利用分类。
• 在线链接：基于多源数据融合的土地利用分类模型 | GIS WORKSHOP
• 站内链接：公益授课 | 基于多源数据融合的土地利用分类模型

工作坊2

• 范云鹏：面向复杂城市系统的大规模物流优化算法
• 中国地质大学（武汉）研究生
• 物流对城市的发展、运营以及经济增长至关重要。不断增长的客户需求和城市系统的复杂性是当前物流优化的两个挑战，而传统的启发式算法无法快速提供高质量的车辆路径规划方案。本项目基于麻雀搜索算法（SSA）和模拟退火算法(SA)，提出了一种混合麻雀搜索算法（SA-SSA），用于解决考虑复杂道路网络的多仓库车辆调度问题。
• 在线链接：面向复杂城市系统的大规模物流优化算法 | GIS WORKSHOP
• 站内链接：公益授课 | 面向复杂城市系统的大规模物流优化算法

工作坊3

• 郭子豪：基于街景图像的武汉城市绿化空间分析
• 中国地质大学（武汉）研究生
• 街景图像作为一种新兴的地理大数据类型，以人类视角详细描绘了城市可视环境。而深度学习和计算机视觉等先进的人工智能技术，能够从街景图像中提取丰富的语义信息，从而更准确地理解和定量描述城市的物质空间和建成环境特征。本项目采用深度学习和计算机视觉技术，对街景图像的采集、语义分割以及城市绿色空间的可视化制图进行了深入研究。通过这种方法，我们能够更精确地理解和描述城市环境，为城市规划和管理提供更为精确的数据支持。
• 在线链接：基于街景图像的武汉城市绿化空间分析 | GIS WORKSHOP
• 站内链接：公益授课 | 基于街景图像的武汉城市绿化空间分析

活动组织

主办方

和鲸社区

武汉大学遥感信息工程学院

中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院

协办方

UrbanComp

GeoScience Café

致谢

武汉大学测绘学院

中国地质大学（武汉）计算机学院

活动详情

查看活动详情或报名活动，请点击：

[和鲸社区] 地理空间智能（GeoAI）最新研究进展及落地应用

或

[微信公众号] 地理空间智能（GeoAI）学术研讨会及编程工作坊

Q.E.D.