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本文改编自学术论文《地理空间人工智能的近期研究总结与思考》

即将发表于《武汉大学学报·信息科学版》年第12期

“中国空间智能学术年会”专刊

高松1

1美国威斯康星大学麦迪逊分校地理系

高松，获北京师范大学学士，北京大学硕士，美国加州大学圣塔芭芭拉分校（UCSB）博士学位。目前是美国威斯康辛大学麦迪逊分校地理信息科学专业助理教授、博士生导师，成立地理空间数据科学实验室GeoDSLab，从事场所地理信息科学理论，地理人工智能，基于时空大数据的社会感知研究，已发表地理信息科学相关学术论文50余篇，包括7篇ESI高被引论文，学术被引总数余次。

主持和参与美国国家自然科学基金委、威斯康星大学校友基金会、微软人工智能与地球科学等多项科研项目。曾获得国家留学基金委优秀留学生奖学金，UCSB杰出研究奖，美国地图学与地理信息科学协会年度优秀博士生，奥地利国家科学院地理信息科学杰出青年学者、国际制图学会优秀青年学者、北京大学“学生五四奖章”、北京师范大学“十佳大学生”等荣誉称号。

目前担任国际学术期刊AnnalsofGIS副主编，ScientificReports编委，国际地理信息科学(IJGIS)的客座编辑，美国地理学会AAG地理信息系统与科学分会理事会学术主任，国际华人地理信息科学协会CPGIS理事会成员。

人工智能领域的技术进步给地理空间相关领域研究的智能化发展和融合创新带来了新机遇和新挑战。地理空间人工智能（GeoAI）是指地理空间科学与人工智能相结合的交叉学科研究方向，通过研究与开发机器的空间智能提升对于地理现象和地球科学过程的动态感知、智能推理和知识发现能力，并寻求解决人类和地球环境系统相互作用中的重大科学和工程问题。美国威斯康星大学麦迪逊分校地理系高松助理教授多年来致力于GeoAI的相关研究，他在学术论文《地理空间人工智能的近期研究总结与思考》中简要回顾了GeoAI发展的历史渊源，介绍空间显式与隐式的人工智能模型，总结近期研究热点话题和应用方向（包括空间表征学习、时空预测和空间插值、对地资源环境监测、地图学、地理文本语义分析），思考并提出地理空间人工智能未来发展的几个重要挑战和研究方向。扫描上方

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