中国科学院大学GIS实验室

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遥感水文

1 气象场同化：
利用气象站地面观测资料（如：降雨、温湿度、气压、风速、风向）、卫星观测资料（如：FY2H风云卫星2米温度、10米风）等时空不连续观测数据，基于三维或四维变分法同化WRF模式数据，提高气象场三维时空连续数据集的精度

2 遥感水文与SWAT耦合建模：
以SWAT(Soil & Water Assessment Tool)多变量、多测点水文建模为基础，耦合与生态水文、土壤水文、植被生长等相关的遥感反演和再分析数据产品，探索乏（无）资料区的水文建模的新方法、新途径，支持流域水资源管理与水环境模拟或预测

环境GIS

1 城市大气环境风险评价：
利用城市空气质量站的观测数据、大气监测卫星的监测数据（如：MODIS，哨兵5，GOSAT-2等），通过机器学习、深度学习等数学建模方法，开展空间采样方案优化设计、土地利用预测建模、以及大气污染物时空分布精准预测制图研究

2 挥发类有机污染物多相传输扩散建模：
（1）动力建模：WRF/WRFDA气象场构建，Windnijia风场CDF建模；（2）空气质量建模：利用大气监测卫星的监测数据结合WRF-CMAQ传输扩散模型，实现大气污染物时空分布模拟与预测、风险评估与分级

轨迹挖掘

1 时空分析、深度学习网络建模：
利用出租车轨迹数据、车辆行车记录仪视频数据，（1）从很少违规的出租车轨迹数据中挖掘城市路网的交通规则，从行车视频中提取车道线、转向标线并重建路口结构信息，从而更新导航数据库；（2）基于出租车轨迹和手机CELL-ID轨迹大数据集，开展同轨分析实验，挖掘“出租车-司机-手机”的关联关系；从多人轮班的出租车轨迹数据中，识别出租司机个体，分析出租司机移动行为，并建立出租车司机载客最佳策略模型

2 Yolov5视频分析：
利用行车记录仪、固定摄像头等视频数据，（1）自动识别道路设施（如车道线、车辆转向标线）的空间分布；（2）识别车型和计数车辆，支持估算城市车辆的碳排放以及挥发类污染物的排放。

GIS开发

1 时空大数据处理平台：
（1）Hadoop+Spark；（2）Pytorch人工智能建模；（3）基于消息队列的并行处理

2 WEB GIS平台：
（1）以OGC服务接口、物联网MQTT服务为规范，构建支持野外数据采集的时空数据库和二维实时动态制图服务系统；（2）以倾斜摄影测量数据、BIM建模数据、3D-tiles数据为基础，构建以cesium/mapbox为底台的三维GIS服务系统