路虽远行则将至,事虽难做则必成。漫漫长路,必见曙光。《荀子•修身》
活动通知 | 第五届国产地理分析模型培训班(2025年)(一号通知)
地理分析模型是对地理系统要素及其作用关系、演化规律的抽象与表达。通过构建地理分析模型开展地理模拟可以反演过去、预测未来、模拟过程、揭示规律,从而增进对复杂、多样地理系统的认知与理解。近年来,随着观测手段与建模技术的更新与发展,已经涌现了大量地理分析模型,有效推动了人们对地理系统要素作用机制、演化规律、演变过程的认知,提高了对地理环境变化的预估与适应能力。由此可见,地理分析模型的构建与应用已经成为探索地理过程、人地关系,乃至应对全球变化、可持续发展等重大科学议题的重要方法。
在研课题 | Crowd Prediction and Simulation in Disaster Scenarios
This project aims to develop a geographical model-based intelligent prediction system for crowd flow simulation and emergency decision support in disasters, effectively leveraging Digital Twin data. To accurately predict crowd flow changes, we will construct a sophisticated prediction model that integrates comprehensive data from geographical environment, disaster dynamics, and crowd movement trajectories. Digital Twin technology will be strategically utilized as a rich data source and a powerful virtual simulation platform.
会议通知 | 第三届中国城市可持续发展学术研讨会
为促进数字技术在城市可持续发展指标监测与评估中的应用,第三届中国城市可持续发展学术研讨会(3rd CSUSD)将于2025年5月23日至25日在中国湖北武汉市举行。
LandGPT: Multi-modal model for parcel land use classification using multi-source data
Title: LandGPT: a multimodal large language model for parcel-level land use classification with multi-source data
在线课程 | 遥感影像深度学习训练营,直击遥感人AI学习痛点:系统教程+专业实践案例 | 免费学习
当前,深度学习技术与遥感科学的交叉融合已成为推动地球观测与信息获取领域发展的关键驱动力。其在土地利用/覆盖变化监测、精准农业、城市动态分析、环境与灾害应急响应等方面的应用潜力巨大。
Framework for mobility data synthesis and neural network evaluation.
Title: A causal intervention framework for synthesizing mobility data and evaluating predictive neural networks
MSLU-100K: A Large Multi-Source Dataset for Land Use Analysis in Major Chinese Cities
Title: MSLU-100K: A Large Multi-Source Dataset for Land Use Analysis in Major Chinese Cities
开放资料 | UrbanComp团队PPT模板(2025)
我们团队的新版PPT模板正式与大家见面了!
PPT模板版权为中国地质大学(武汉)高性能空间计算智能实验室所有。
会议通知 | 中国地理学会地理模型与地理信息分析专业委员会2025年学术年会
中国地理学会地理模型与地理信息分析专业委员会拟于2025年4月26-28日在杭州举行2025年学术年会,会议主题为“人工智能时代的地理模型与时空分析”。
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。