李锐,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室教授,博士生导师。中国地理信息产业协会地理信息公共服务工作委员会委员,3551中国光谷创新人才,国际SCI学术期刊IJGI编委,《地球信息科学学报》优秀组稿专家,曾任ISPRS 工作组(IC WG IV/II) 秘书。主持了国家自然科学基金联合基金重点支持项目1项、面上项目3项,国家重点研发计划课题子课题1项、湖北省重点专项项目子课题1项、企业政府产学研合作项目30余项。已在地理信息科学、计算机科学、通信与信息领域期刊发表论文70余篇,其中SCI/ SSCI/ EI检索50篇余篇,作为第一完成人已授权发明专利10余项。
李锐教授主要研究方向为时空计算与智能服务,长期立足于融合多源时空信息,利用时空计算方法挖掘人的时空群聚行为模式及其归因机理、海量文本信息的语义计算与协同并行处理、云GIS并发服务优化方法,实现“以人为本”的时空信息精准服务与知识服务。相关研究成果已在自然资源、公共安全、电力、通信等多行业中得以应用。近年来的主要工作进展包括:
(一)高时空分辨率的人口分布及人口流动感知
高时空分辨率的人口分布及人口流动时空演化信息,是公共卫生、应急管理、城市规划等城市精细化管理与社会服务科学依据与基础保障。课题组在国家自然科学基金联合基金重点支持项目“多源数据支持的特大城市高时空分辨率人口分布估计与人口流动感知”(U20A2091)支持下,提出了从多尺度人口分析单元到多层次人口流动网络的城市人口活动分析核心方法及场景应用方法,构建了基于城市形态和人口流动特征的精细人口分析单元划分方法、建筑物尺度的人口分布估计模型、人口活动差异量化方法、区域特征融合的人口流动传播演化方法等,解决了人口分布估计空间精度不高、人口分布和人口活动变化时空表征不准的问题,支撑了城市精细化管理场景应用。
基于研究成果课题组开发了多尺度多属性人口精细化分析模型,建设了全武汉市多尺度人口分布估算专题数据集,为武汉市详细规划覆盖范围内公共服务设施水平监测、15分钟社区生活圈评估提供了高时空精度的人口信息;并在规划场景、交通场景、文旅场景、灾害场景等进行了技术应用。
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图1精细人口分析单元划分与高分辨率人口分布估计(Hu,Li et al.,2022; Liu, Li et al.,2023)
部分研究成果介绍链接
1. 基于城市形态和人口汇聚模式的精细化人口分析单元构建:
https://mp.weixin.qq.com/s/KMJGmLjH5i98iAvXEifmEA
2. 基于双环境特征融合的建筑物尺度人口分布估算方法:
https://mp.weixin.qq.com/s/IkTk16uoKqLGfnqSgS-j7A
3. 城市人口时空分布估计研究进展:
https://mp.weixin.qq.com/s/kxOxJWkm5RKKKcT1vN-aDw
(二)云GIS群体密集访问行为与按需服务
地理信息服务(GIS)作为城市建设的新型基础设施,面临着用户需求多样、数据多源异构、服务计算密集、应用层次综合智能化升级的挑战。课题组在国家自然科学基金面上项目“云GIS中区域特征的用户行为研究及服务资源需求预测”(41771426)、“基于群体用户密集访问模式的网络地理信息并发服务方法研究”(41371370)、“基于空间数据访问Zipf-like 分布规律的集群缓存方法研究”(41071248)支持下,研究并建立了多维度地理时空数据访问模式、多要素驱动的群体用户访问行为模型、“访问行为-时空数据-服务资源”匹配的时空效用模型;构建了群体用户访问规律、访问意图、访问兴趣的识别与分析体系,来解决云GIS中数据访问时空不均、服务需求与服务资源匹配失衡等问题。
研究成果应用于“天地图”国家公共地理信息服务平台、自然资源“一张图”政务服务平台,在场景并发、用户需求与任务识别、数据推送等方面大幅提升了公众服务和政务服务的保障支撑能力,获得国家测绘科技进步奖两项。
![170B7](/__local/C/AD/DE/4F9E6A3C17B6B32A04E63238290_6C5231C2_170B7.png)
图2云GIS访问行为建模与访问兴趣提取方法(Dong, Li et al.,2022)
部分研究成果介绍链接
1. 公共地图服务平台中用户访问行为建模与访问兴趣提取
https://mp.weixin.qq.com/s/Le_WqfMhy51oM9-ZtVWTdw
2. 网络地理信息服务中用户空间访问聚集行为研究
https://mp.weixin.qq.com/s/1IfPWinOU_TqAWtBNtvHPg
3. 一种基于多粒度时序模型的Web地图服务平台服务时间预测方法
https://mp.weixin.qq.com/s/r4nQ-GRiiImbmgs4Ydyfew
(三)语义驱动的时空数据关联分析与知识服务
随着信息传播技术的快速发展,海量时空大数据中蕴含的信息量已远远超出人的直观认知和机器快速处理能力。课题组在国家重点研发计划课题“全空间信息系统建模理论”(2016YFB0502301)支持下,提出了时空对象认知需求驱动的时空信息组织方法,实现了快速计算时空大数据表达的隐含语义、关联分析、模式挖掘等关键技术,建设了领域知识图谱构建方法与快速精准的领域知识服务方法体系。
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基于以上理论研究成果,课题组开发了系列面向领域需求的知识服务平台或系统,相关成果已在自然资源、公共安全、电力、通信等多行业中得以应用,如多源公共安全事件省市县一体化智能析平台、城市规划舆情观点识别与预测系统、自然资源建设用地、矿产等智能审批与智能服务平台、电力营配时空数据分析与挖掘系统、电厂设备知识图谱与知识服务平台、卷宗在线分析与质量检测、电子商务平台智能搜索引擎、测试用例脚本自动生成工具等,满足了各行业快速提升领域知识应用与社会化服务。
图3中文时间表达式提取和规范化方法(Wang, Li et al.,2023)
部分研究成果介绍链接
1. 融合机器学习与语言学特征:一种通用的中文时间表达式提取和规范化方法
https://mp.weixin.qq.com/s/R3HRMucRquqYttYdtzJIiw
2. 多粒度时空对象组成结构表达研究
https://mp.weixin.qq.com/s/DyH7GlX9Sq4Vm7vi2Ej79A
3. 语义驱动的地理实体关联网络构建与知识服务
http://xb.chinasmp.com/CN/10.11947/j.AGCS.2023.20210349
以上为李锐课题组近年来在时空计算与智能服务领域具有代表性的工作成果,课题组欢迎有志于科研,并对其研究方向感兴趣的同学加入!欢迎报考博士、硕士研究生!诚招博士后研究人员!联系方式:ruili@whu.edu.cn。
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