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研究員/教授

  • 姓名：王少華
  • 性別：男
  • 專家類別：碩導/研究員
  • 所屬部門：
  • 職務：遙感與數(shù)字地球全國重點實驗室副主任
  • 職稱：研究員
  • 社會任職：
  • 電話：
  • 傳真：
  • 電子郵件：wangshaohua@aircas.ac.cn
  • 個人網(wǎng)頁： 
  • 百人入選時間：
  • 杰青入選時間：
  • 通訊地址：北京市朝陽區(qū)大屯路甲20號北
  • 郵政編碼：100101

    簡歷

  •        王少華，中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院，研究員，遙感與數(shù)字地球全國重點實驗室副主任。研究方向為遙感大數(shù)據(jù)分析、遙感智能計算、地理空間智能和遙感社會地理計算。先后主持承擔科技部國家重點研發(fā)項目課題、基金委面上項目、新率先行動擇優(yōu)項目等項目，近年來發(fā)表學術論文120余篇，以第一作者或通訊作者在IEEE-TGRS、JAG、IJGIS、IJDE和SCS等國際期刊發(fā)表SCI/SSCI文章50余篇。曾獲中國地理信息科技進步特等獎、北京市科學技術一等獎、甘肅省科技進步二等獎?；貒霸群笤诿绹又荽髮W圣塔芭芭拉分校地理系、亞利桑那州立大學SPARC中心和伊利諾伊厄巴納香檳分校CyberGIS中心擔任博士后研究員。兼任中國遙感應用協(xié)會社會遙感地理計算副理事長、國際華人地理信息科學協(xié)會（簡稱 CPGIS） BOD、ACM SIGSPATIAL中國分會執(zhí)行委員等。
    工作經(jīng)歷：
    2024.12—至今，中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院，研究員
    2021.09—2024.12，中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院，副研究員（創(chuàng)新研究員）
    2019.08—2021.09，美國伊利諾伊大學厄巴納香檳分校，博士后研究員
    2018.08—2019.08，美國亞利桑那州立大學，博士后研究員
    2016.04—2018.08，美國加州大學圣塔芭芭拉分校，博士后研究員
    2013.09—2016.04，中國科學院地理科學與資源研究所，博士后研究員
     

    研究方向

  • 1.遙感大數(shù)據(jù)分析
    2.遙感智能計算
    3.地理空間智能研究
    4.遙感社會地理計算 

    承擔科研項目情況

  • （1）基于深度強化學習的城市應急醫(yī)療服務設施配置空間優(yōu)化研究項目負責人，基金委面上項目，2025.01—2028.12
    （2）重點行業(yè)適應氣候變化決策支持系統(tǒng)研發(fā)與示范應用項目負責人，國家重點研發(fā)計劃課題，2023.12—2028.11
    （3）中國科學院高層次人才引進計劃項目負責人，中國科學院，2021.09—2024.12
    （4）中國科學院新率先行動擇優(yōu)支持項目負責人，中國科學院，2024.01—2027.12
    （5）遙感大數(shù)據(jù)綜合分析與可視化平臺開發(fā)項目負責人，中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院，2023.09—2024.11 

    獲獎及榮譽

  • (1) 云端一體化SuperMapGIS軟件平臺研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化, 北京市科技進步一等獎（排名第10）, 2015
    （2）面向空間決策的干旱區(qū)城鎮(zhèn)化生態(tài)風險調控關鍵技術與應用（排名第7）, 甘肅省科技進步二等獎, 2023
    （3）基于大數(shù)據(jù)的城市全量建筑動態(tài)監(jiān)測關鍵技術與應用（排名第10）測繪科技進步二等獎 2023
    （4）“北京優(yōu)秀青年工程師創(chuàng)新工作室”C類項目（排名第2），北京市科學技術協(xié)會，2023 

    代表性成果

  • （1）學術論文
    [1]Wang S, Gao S*, Feng X, Murray A, Zeng Y. A context-based geoprocessing framework for optimizing meetup location of multiple moving objects along road networks[J]. International Journal of Geographical Information Science. 2018, 32:7, 1368-1390
    [2]Wang S*, Zhong Y, Wang E. An Integrated GIS Platform Architecture for Spatiotemporal Big Data[J]. Future Generation Computer Systems. 2019, 94, 160-172.
    [3]Liang H, Wang S*, Li H, et al. BiGNN: Bipartite graph neural network with attention mechanism for solving multiple traveling salesman problems in urban logistics[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2024, 129: 103863.
    [4]Liang H, Wang S*, Li H, et al. Sponet: solve spatial optimization problem using deep reinforcement learning for urban spatial decision analysis[J]. International Journal of Digital Earth, 2024, 17(1): 2299211.
    [5]Liang H, Wang S*, Gao S, et al. Deephullnet: a deep learning approach for solving the convex hull and concave hull problems with transformer[J]. International Journal of Digital Earth, 2024, 17(1): 2358843.
    [6]Zhong Y, Wang S*, Liang H, et al. ReCovNet: Reinforcement learning with covering information for solving maximal coverage billboards location problem[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2024, 128: 103710.
    [7]Huang H, Yan Q, Yang Y, Hu Y, Wang S*, et al. Spatial classification model of port facilities and energy reserve prediction based on deep learning for port management―A case study of Ningbo[J]. Ocean & Coastal Management, 2024, 258: 107413.
    [8]Zhang Y, Wang S*, Liang H, et al. Dual hybrid frameworks combining graph convolutional network with decoding for covering location problem[J]. iScience, 2024, 27(5).
    [9]Wang Y, Wang S*, Wang X, et al. Dynamic Visual Landscape Assessment of Disused Railway in Complex Terrain: A Study of Jingmen Railway[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2024.
    [10]Ren J, Yang J, Zhang Y, …, Wang S*. Exploring thermal comfort of urban buildings based on local climate zones[J]. Journal of Cleaner Production, 2022, 340: 130744.
    [11]Nie S, Cai G, He J, Wang S*, et al. Economic costs and environmental benefits of deploying CCUS supply chains at scale: insights from the source–sink matching LCA–MILP approach[J]. Fuel, 2023, 344: 128047.
    [12]Yu Q, Wei W, Pan Z, He J, Wang S*, et al. GPF-Net: Graph-polarized fusion network for hyperspectral image classification[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023.
    [13]Jin X, Luan W, Yang J, …, Wang S*. From the coast to the interior: global economic evolution patterns and mechanisms[J]. Humanities and Social Sciences Communications, 2023, 10(1): 1-13.
    [14]Richard Church, Wang S. Solving the p-median problem on regular and lattice networks[J]. Computers and Operational Research. https://doi.org/10.1016/j.cor.2020.105057.
    （2）專著（參與編寫章節(jié)）
    [1]《中國地理信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告（2022）》，測繪出版社，2022
    [2]《城市信息學》，科學出版社，2024
    （3）申請或授權發(fā)明專利：
    [1]基于消息的分布式空間數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，授權專利(ZL201610864468.4)
    [2]一種GIS軟件中針對大數(shù)據(jù)的可視化管理方法，授權專利(ZL201611182291.6)