OpenGMS Lectures(十):"Big Spatial Data for Urban and Environmental Sustainability" by Prof. Bo Huang

2020/08/06

2020年8月6日,香港中文大学太空与地理信息科学研究所副所长黄波教授,应地科院陈旻教授邀请,作客南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室OpenGMS系列讲座,并做了题为"Big Spatial Data for Urban and Environmental Sustainability" 的报告。

本次报告围绕大数据在城市与环境可持续发展方面的作用展开了详细的分析与讲解,分为以下三个部分 : 1. 介绍时空大数据; 2. 数据融合的重要性; 3. 时空大数据的应用; 首先黄波教授从数据应用的角度对大数据下了定义:大数据是指可以进行计算分析以揭示时空模式、趋势和关联(尤其是与人类行为和交互相关的)的超大型数据集;并且指出当今大数据的来源越发多样,包括通信领域,社交媒体,公共服务、智能设备和观测设备等等;大数据的发展为解决城市问题带来新的思路,同时也面临很多挑战,黄波教授指出,当今GIS时空大数据面临的挑战更多来自对海量信息的有效管理和价值转化方面。 接着,黄波教授举例遥感数据和社交媒体数据相结合的方法,来识别城市功能区及活跃度,以验证数据融合的重要性;为了更进一步说明大数据融合的作用,黄波教授详细讲解了其在数据融合基础上做的一些研究,包括城市中心区的识别、城市活力的评价、实时PM2.5暴露度估算、城市土地利用分类等。 最后,黄波教授针对大数据在城市与环境的可持续发展中的作用作了总结,指出对多源、多分辨率大数据的融合会使数据发挥更大的作用,并且还需要更多的理论模型(或者说机理模型)来支持大数据的分析。

黄波,香港中文大学教授、太空与地球信息科学研究所副所长、教育部长江学者讲座教授。1997获中科院遥感所博士。主要研究兴趣包括一体化遥感影像融合、时空大数据统计与分析、环境与灾害监测与空间规划。目前担任香港遥感协会主席、国土资源部城市土地资源与仿真重点实验室学术委员会委员、中国科学院数字地球重点实验室学术委员会委员、中国城市科学研究会智慧城市联合实验室首席科学家。创建了时空加权回归模型GTWR (Huang et al.,2010),该模型已成为时空统计的代表性模型,被世界各地学者广泛应用于经济、能源、生态、灾害管理、环境、规划等诸多领域并被工业界采用。系International Journal of Geographical Information Science (Taylor & Francis)副主编、Elsevier三卷本GIS全书《Comprehensive Geographical Information Systems》主编。曾获多个研究奖项,近年来所开发的手机应用TouchAir (点蓝天空)获香港资讯与通讯奖(ICT Awards 2018)。