来源:Applied Sciences 发布时间:2021/4/2 18:05:13
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Applied Sciences:地理空间人工智能-人工智能、机器学习及深度学习与地理信息系统的一体化 | MDPI 特刊征稿

期刊链接:https://www.mdpi.com/journal/applsci

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引言

古往今来,几乎人类所有活动都与地理空间位置息息相关,随着计算机技术的日益发展和普及,地理信息系统 (Geography Information System, GIS) 以及在此基础上发展起来的“数字地球”、“数字城市”在人们的生产和生活中起着越来越重要的作用。而人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 包括机器学习和深度学习在内的领域近年来渗透到各行各业,它们与领域知识的结合对GIS产生了重要的创新变革。机器学习已经成为GIS中用于分类、聚类和预测的空间分析的核心组成部分。深度学习也在与GIS相结合,通过图像分类、目标检测、语义和实例分割等方法,自动从卫星、航空或无人机图像中提取有用信息。人工智能、机器学习和深度学习与GIS的结合已经发展为“地理空间人工智能 (Geospatial Artificial Intelligence, GeoAI) ”的概念,这是地理知识发现和超越的新范式。

为了集中发表地理空间人工智能的最新研究成果,Applied Sciences期刊特邀韩国釜庆大学的Yosoon Choi 教授创建特刊“地理空间人工智能: 人工智能、机器学习及深度学习与地理信息系统的一体化 (GeoAI: Integration of Artificial Intelligence, Machine Learning and Deep Learning with GIS) ”,旨在为人工智能在地理信息系统应用的最新研究动态提供交流和发表平台。

研究意义

GeoAI的发展与地理学、地图学与地理信息系统、遥感科学与技术、地球系统科学、资源环境与城乡规划、智能交通和计算机科学 (尤其是机器学习和知识图谱) 等学科间的交叉融合、创新发展紧密结合。人工智能与地理空间科学研究的交集,一方面,解决自然地理空间和社会人文地理空间产生的很多科学难题需要新方法和新技术 (包括人工智能) 的支持;另一方面,不断产生的时空数据 (比如遥感卫星数据、人口移动位置大数据、车辆运营轨迹数据等) 可以支持人工智能模型训练和新算法的研发;GIS软件也可以为机器学习模型标注数据 (如土地利用类型、自然灾害后建筑破损信息) 的生成提供便捷支持。

GeoAI的未来发展需要继续得到社会各界人士的共同支持,汇聚地球系统科学、地理学、计算机科学等领域的智慧,共同探讨地理空间科学领域的重大科学挑战和人工智能领域最新技术趋势,为地理空间智能的蓬勃发展助力。

客座编辑

Prof. Dr. Yosoon Choi

Pukyong National University

韩国釜庆国立大学能源工程系的教授。曾是美国宾夕法尼亚州立大学能源和矿物工程系的博士后研究员。自2011年起,是釜庆国立大学的地理信息通信实验室的领导者。迄今为止,发表SCI检索论文70余篇,SCI论文被国内外学者引用的总次数450多次,在MDPI期刊Applied Sciences (IF 2.474) 担任编委。

研究领域:能源工程、矿业工程、地理信息系统 ( GIS )、三维地质建模、运筹学、工程地质学、太阳能工程、可再生能源系统、能源分析等。

征稿详情

特刊主题包括但不限于:

GIS中的人工智能、机器学习、深度学习;分类;聚类;空间预测;对象检测;语义分割;实例分割;数据融合;时间序列分析;场景识别;尺度参数估计;卫星图像;图像处理和分类;自然灾害监测和易感性测绘 (如滑坡、洪水、土壤侵蚀等);灾害评估、测绘和量化;复杂的生态系统动力学 (如湿地和海岸绘图);植被监测等。

接收稿件类型:原创型研究论文、综述、交流等。

投稿截止日期:2021年9月30日。

特刊详情页链接:

https://www.mdpi.com/journal/applsci/special_issues/GIS_Artificial_

Intelligence_Machine_Learning_Deep_Learning

Applied Sciences (ISSN 2076-3417,IF 2.474) 作为一个国际型开放获取期刊,主要发表应用自然科学研究领域相关的论文。期刊包括光学和激光、纳米技术和应用纳米科学、能源、材料、化学、机械工程、应用生物科学和生物工程、环境和可持续发展的科学技术和计算与人工智能等24个部门。Applied Sciences 采取单盲同行评审,一审平均周期约为15.9天,文章从投稿到发表平均仅需35天。

 
 
 
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