2023年5月14日，应兰州大学泛第三极环境中心邀请，中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院副院长关庆锋教授在观云楼1615开展了题为“高性能空间计算智能与城市计算”的专题讲座，讲座由刘军志教授主持。

关庆锋教授首先介绍了在时空大数据和精细化模型广泛应用的背景下，利用新型人工智能方法可以在多尺度、多维度挖掘地理时空模式，揭示地理要素的相互作用和协同演化机制，弥补原有计量方法处理复杂问题能力的不足。特别是，地理空间人工智能（GeoAI）和高性能计算技术在城市计算方面具有广阔的应用前景。

关庆锋教授使用街景地图、市政服务数据和城市三维纹理大数据，基于机器学习技术实现了城市智能感知。通过街景图像检测北京市街景绿色/蓝色空间，强调环境暴露对人类感知的重要性，以及耦合“人机对抗”机制从富有、安全、美景等维度评价了武汉市城市环境。随后，基于市政用水时序数据实现了城市混合土地利用感知；同时，耦合电力时序数据和遥感图像，提高了住宅、商业、教育等城市土地利用类型的分类精度。关教授还指出，识别三维景观分布模式为城市环境评价和城市规划决策提供了新工具。

然后，关庆锋教授介绍了基于机器学习开发的城市智能模拟模型。其团队提出了耦合卷积神经网络和矢量元胞自动机的土地利用变化模拟模型（CNN-VCA），可提取不规则地块周边邻域内驱动因子的复杂特征。在CNN-VCA模型基础上，提出考虑元胞间竞争规则的斑块生成土地利用模拟模型（PLUS），提高了土地利用变化的模拟精度（EOM=0.26），可有效支撑多情景土地利用布局优化。继而研发了基于混合元胞的地理元胞自动机模型MCCA，混合元胞CA总体精度（mcFoM=0.2959）高于纯质元胞CA且能模拟多类用地的精细变化格局与过程。

最后，关庆锋教授介绍了团队在高性能地理空间计算方面的研究进展：基于GPU并行计算的遥感影像时空融合算法（cuSTARFM、cuESTARFM等）计算效率可提高70%；改进的时空滤波算法（cuSTSG）不仅使计算效率显著提高约30倍，而且提升了NDVI时序数据的生产精度；此外，还开发了降低用户使用门槛的mcRPL、mcPLUS以及mcMCCA等软件。

在本次讲座中，关庆锋教授详细阐述了GeoAI和高性能计算技术的核心思想与应用案例，内容丰富，深入浅出，讲座内容激发了参会者的积极思考与深入讨论，参会老师和同学们收获颇丰。