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团队教学 | QGIS二次开发（VS2019+QT5+QGIS3.14）从环境配置到开发一站式教学

QGIS软件是基于QT5开发的GIS系统，其易用性及其高效性使其已经成为当下极具竞争力的GIS系统，其占有率足以与Esri的ArcGIS等主流GIS软件分庭抗礼。QGIS软件因其开源特性也使得其广受广大GIS开发者的青睐。为了帮助大家更好地入门QGIS二次开发，团队本科生袁林在指导老师姚尧帮助下撰写了本篇教程。

在线课程 | 基于深度学习的遥感影像分类（第一场）

这是中国地质大学（武汉） UrbanComp 团队出品的《遥感影像深度学习》系列训练营第一场。围绕遥感影像分类，用一个完整案例，带领你提高深度学习实战能力。训练营完全免费，并由和鲸社区 ModelWhale 提供算力与平台支持。

团队教学 | VS2022下的Qt6界面编程入门（课程设计教学录屏版）

QT是一种热门的跨平台的C++应用程序开发框架，它提供了丰富的库和工具，允许开发者高效地创建图形用户界面（GUI）以及命令行界面的应用程序，同时支持桌面、移动和嵌入式系统。为了帮助大家更好地入门QT，我们在Bilibili平台上传了教学视频，视频作者为团队姚尧老师。

公益授课 | 基于街景图像的武汉城市绿化空间分析

本次工作坊将采用深度学习和计算机视觉技术，以武汉为例，带你学习街景图像的采集、语义分割以及城市绿色空间的可视化制图，帮助你更精确地理解和描述城市环境，学会为城市规划和管理提供更精细的数据支持。

公益授课 | 面向复杂城市系统的大规模物流优化算法

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。本次 workshop 将使用武汉市的路网数据、一组包含客户点和物流中心的点数据，基于麻雀搜索算法（SSA）和模拟退火算法(SA)解决问题。

公益授课 | 基于多源数据融合的土地利用分类模型

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。

代码开源 | UrbanVCA（Python版）开源

本项目是UrbanVCA的Python版本，一款基于真实地块和矢量元胞自动机的城市土地利用变化模拟和预测系统。该系统同时支持城市内的土地利用相互转换和城市用地扩张过程。

团队教学 | C++环境下的GDAL与多线程入门

为了帮助GIS学生更好地学习使用这两项C++下的重要库（GDAL：空间数据处理库，OpenMP：CPU多线程），我们在Bilibili平台上传了教学视频，视频作者为团队学生张翔。