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香港特别行政区 – Media OutReach Newswire – 2024 年 4 月 9 日 – 地理空间人工智能 (GeoAI) 是一个结合了地理科学和人工智能 (AI) 的跨学科领域。 香港理工大学（理大）正在应用创新的 GeoAI 技术，为当今世界面临的一些环境和社会挑战提供根本解决方案，包括交通、 城市和公共安全； 规划; 在气候变化和自然灾害等各个领域； 。
翁启豪教授是全球STEM教授、土地测量及地理空间信息学系地理学与人工智能系系主任、理大地质人工智能研究中心首席研究员兼主任。翁启豪教授， 土地测量与地理信息系全球STEM教授兼地质与人工智能系主任； 成立理大测绘人工智能研究中心（RCAIG），目标是成为全球测绘人工智能研发中心，为测绘人工智能技术及其在城市地区的应用开发原创及创新技术和技术。 教授。 翁最近荣获2024年美国地理学家协会（AAG）威尔班克斯地理学转型研究奖和2024年AAG遥感专业组终身成就荣誉奖。
该研究中心的方向之一是地理分析； 使用 GeoAI 和大数据方法研究城市化中的人与环境相互作用。 另一个方向是利用地球观测（EO）创建全球城市地区的数据产品，并提供基于EO的城市数据服务。
作为 RCAIG 首席研究员和主任； 翁教授 “地球观测作为了解环境和社会变化的指南针非常重要。我们的研究重点关注不同领域，包括地理空间大数据和人工智能、遥感、地面传感器、导航和定位、测量和地理空间激光。和成像，这些技术在解决重大环境和社会挑战方面发挥着重要作用。”
GeoAI 尤其通过使用数千个可观测参数彻底改变了建筑监控。 这种可视化是自动检测和识别结构的一般模式（例如颜色和形状）的能力。 该技术可用于定位因自然灾害而受损的建筑物。 恢复建筑物的高度； 这对于识别结构变化和预测建筑能耗非常重要。 因此，GeoAI 已成为更高效、更深入的建筑监控的主流解决方案。
环境监测
在城市监控领域， RCAIG研究团队开发了一种城市元胞自动机（CA）模型，可以利用卫星观测获得的年度城市时间序列数据来模拟城市地区的空间变化。 将城市发展的历史趋势划分为不同的城市形态层次； 模型为常规型； 二进制与 CA 模型相比，它提供了更详细的见解。 这表明其在支持可持续发展方面的巨大潜力。
RCAIG博士研究助理何万茹女士在其研究论文中描述了“利用城市元胞自动机模型中的时间上下文信息对网格化城市分数变化进行建模”。 城市 。 他们的模型有效地捕捉了城市扩张的动态，显着提高了计算效率和容量，并且可以在不同的未来城市化情景下对区域和全球层面的城市增长进行建模。
用于交通管理的 GeoAI
在智能交通管理领域； 提高网约车平台的性能并实现服务的智能化管理； RCAIG 研究小组开发了一种多代理订单匹配和车辆放置的方法。 这项创新技术的重点是协调出租车服务的供需，最终旨在提高其整体效率。
他们的方法提供了尖端的解决方案，可以解决有效的乘车服务所需的两个关键方面。 第一的， 它通过有效地将订单分配给可用车辆来处理订单匹配。 第二， 它包括主动的车辆重新定位，战略性地将停放的车辆部署到高需求区域。
这一创新基于多智能体深度强化学习，解决了交通中复杂的规划问题，为长期时空规划问题提供了新的视角。 RCAIG研究员Mingyue XU女士和她的团队进行的研究在论文《多智能体强化学习统一叫车服务中的订单匹配和车辆重新定位》中进行了报道。 国际地理信息科学杂志 。 该研究发现了显着的成果，包括减少乘客拒绝率和司机停工时间。
标签：#polyu #GeoAI #sustainableurbandevelopment
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关于RCAIG
围绕GeoAI，RCAIG将重点关注城市建筑和能源； 城市安全和保障； 环境监测和保护； 它旨在在多个领域进行研究，包括城市复原力和公共卫生。 它具有包容性； 安全又可靠它符合联合国第十一个可持续发展目标，旨在创建有弹性和可持续的城市和人类住区。 网站：
https://rcaig.com/ 在视频中Prof. 了解更多关于翁启浩的研究重点：
https://polyu.me/3Vt7yih 需要看照片，请与我手机或者微信联系：Alfred Wang：+65 8013 1913
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