主要从事社会地理计算及网络地理信息系统的理论与方法研究，特别是智能地理分析、时空数据挖掘与地理信息网络服务的计算方法、系统架构及领域应用：

        1）地理人工智能与时空可视化分析

        2）众源GIS/实时GIS/分布式GIS

        3）空间信息云计算与高性能地理计算

        4）地理信息网络服务质量的建模、监测、评估与优化

        5）分布式地理信息处理 (DGIP)/地理信息服务组合/科学工作流

正在开展的研究及项目简介：

1. 多模态地理信息资源检索与发现 (依托国家自然科学基金面上项目-综合文本语义与视觉特征的地图多模检索与精化-以WMS为例)

1)地理语义驱动的元数据文本领域主题建模；领域主题建模属于多级多类标签弱文本分类问题。 2)基于图像特征的地图视觉属性理解；围绕用户检索需求并基于多层图像特征，识别关键地图视觉属性，实现部分地图语义的浅层理解； 3)文本域图像内容特征综合表征的多模检索；融合文本与图像，研究地图多模高维特征的综合表征、高效索引与相似性度量方法，建立基于多模特征的地图检索机制。 4)基于用户意图的检索结果精化机制;引入迭代式用户相关反馈机制，研究检索意图的识别方法、表达模型及意图驱动的检索结果精化机制。

2. 多元空间“人-事-物”风险监测与预警 (依托国家重点研发计划“公共安全风险防控与应急技术装备”专项-社区风险监测与防范关键技术研究)

针对中大型代表性社区的风险防范问题，构建面向社区风险防范的云平台领域分析模型、支撑软件及计算基础架构；实现社区多源异构数据接入、处理、应用和共享的数据总线；集成社区设备设施实时监控管理、重点/特殊人群行为规律挖掘与监测预警、社区风险防范的网格化协同管理等服务组件，建立跨目标、跨场景、跨时空的社区风险智能感知与综合防范云服务“一张图”体系。为创新社区风险防范多元主体共治模式、提升社区治安防范与设施风险管控能力，提出技术标准、评价方法及业务管理规范。

3. 高性能时空可视化分析的算法与框架 (依托国家重点研发计划“地球观测与导航”专项-全球位置信息叠加协议与位置服务网技术 等)

研究时空统计分析算法的并行优化方法、系统架构及Web可视化技术，为高效能时空大数据分析提供核心计算能力支撑。基于时空计算特征，从算法模型、调度策略和系统架构三个方面开展全方位优化研究，具体包括：a) 算法流程改造、简化计算与时空索引技术； b) 并行计算的优化分区与数据冗余存储策略；c) 序列化编码压缩技术；d) 多层次动态缓存、复用与广播技术；e) Web服务接口设计与大数据优化渲染。优化加速的典型时空统计分析算法有Ripley's K函数（空间、时空、交叉、局部等）、DBSCAN算法、多尺度网格聚类、重心轨迹与标准差椭圆等。

4. 基于个体轨迹及行车视频数据的人物画像及位置服务

随着通讯技术、网络技术和车联网技术的飞速发展，出行轨迹数据、行车数据的获取成为可能。一方面，可以从个体出行轨迹中获取时空信息、轨迹点状态，并通过和位置语义相结合，推断出个体的出行信息，从而构建其活动链、识别人物身份，并将挖掘得到的知识和模式应用于个性化推荐、交通导航、城市安全管理等多个领域中。另一方面，可以融合轨迹数据和行车数据，分析用户的驾驶行为。综合用户基础信息、行为偏好、驾驶技术和信用历史等维度描述用户画像，并将其应用于UBI定价、交通管理等领域。

5. 地学数据-信息-知识的服务体系与在线协作网络平台研发 (依托微软亚洲研究院- GeoSquare: Collaborative Geoprocessing on Windows Azure、国家自然科学基金重点项目-地理信息服务网络及协同的理论与方法、国家自然科学基金重大项目-陆表智慧化定量遥感的理论与方法研究 等)

研究从地学数据-信息-知识的地理信息网络服务技术，设计并领导开发了在线式地理信息服务协同处理网络平台GeoSquare，该项目旨在推动和深化地理信息的共享、互操作和公众应用能力，得到了微软亚洲研究院、Windows Azure团队和国家测绘地理信息局天地图World Map的支持。其在线系统目前运行天地图科学探索频道，并于2016年获得ISPRS CATCON 7计算机软件大赛三等奖。