在跟踪深度学习中各类前沿神经网络模型与算法的基础上，面向矿区典型要素（如露天采场、覆煤区、复垦区、尾矿库、林地、草地、耕地、裸地、水体等）设计深度学习网络架构和模型，建立大规模的矿区典型要素高分影像样本库，实现矿区典型要素的高精度、快速化、智能化识别与变化监测。

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发展典型矿区场景下不同生态要素的遥感辐射传输理论，建立矿区生态环境要素理化参数遥感定量反演的物理模型，结合矿区地面站点/传感器网络数据、人工实地调查采样数据、气候气象数据等多源地理数据，发挥遥感深度学习的优势，实现矿区植被、土壤、水体、大气的理化参数及其形成的生态系统功能参数的定量反演。

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聚合矿区土地利用遥感数据、生态环境要素参数遥感反演数据、矿区开采修复活动数据等多源大数据，研究矿区生态环境质量综合评价方法体系。在矿区人类开采修复活动的不同阶段，从长时间尺度上系统全面地研究人类活动与生态环境要素的耦合关系及其协同演变规律，进而厘清矿区开采修复的各类活动行为对生态环境的影响机制。

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立足于黄河流域生态保护和高质量发展的国家战略，在30年时间序列的尺度上，开展黄河流域重点矿区土地覆盖分类、生态环境关键参数反演、生态环境质量综合评价研究，分析黄河流域重点矿区30年生态环境演变过程，挖掘重点矿区生态环境演变的关键因素，为黄河流域矿区生态保护与生态修复提供重要支撑。

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充分利用遥感和多源地理数据，在区域范围内细化自然资源分类体系，研究自然资源有形资产实物量和无形资产功能量遥感调查统计方法，构建自然资源资产价值核算指标体系，研究各类自然资源资产评估方法，实现区域范围内的自然资源调查与资产核算，编制自然资源资产负债表，研发自然资源资产审计平台系统。

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本研究旨在针对土地储备的业务环节，以数据为驱动，人工智能为核心，提出土地储备智能决策服务体系，设计智能决策支持平台架构，并研究多源异构数据融合技术、智能决策模型集构建、基于Hadoop/Spark的数据挖掘支撑技术等，为土地储备业务全环节提供科学与智能决策。

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针对城市流（人流、车流、物流等）规模巨大、多源异构、高维动态、计算分析异常复杂等痛点问题，以地理格网剖分和编码为基础，提出面向城市流的格网计算理论体系，实现在地理格网空间下对流数据的高效存储管理、计算分析与挖掘应用，为城市计算、社会感知、智能交通等领域提供高性能计算框架，目前已取得显著成果和应用，形成模型、算法、软件及应用系列性成果，并发表在ISPRS、武汉大学学报(信息科学版)等期刊。

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以夜光遥感、人类活动与分布数据为核心，结合城市功能区划等多源地理数据，聚焦于人类在城市场景下的分布形式与流动趋势，探索定量分析模型，进而刻画城市精细空间人口分布状态，挖掘城际间人口迁徙模式，提供以人类活动为中心的独特视角，实现城市区域对人类活动感知与分析。

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随着移动通信设备的普及和GPS定位技术的迅速发展,获取移动对象的轨迹数据手段越来越丰富，海量轨迹数据背后蕴含的价值引起了学术界广泛的研究。本实验室分别从空间静态要素计算、空间模式识别、空间认知研究等方面展开研究，研究成果服务于电子地图更新、出租车运营、个体空间理解等领域。

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研究城市时空地理信息的三维虚拟建模、存储、分析、可视化、网络化服务及在城市、交通、环境等行业的应用，结合三维建模理论与场景示范设计，利用GIS可视化平台实现可视化。

以精细三维实体模型数据为主，将三维模型数据、全景数据、实时动态信息、视频数据、设施数据等多源信息融为一体，打造三维虚拟地理信息系统。

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