陈洋特聘研究员获批广东省基础与应用基础研究省市联合基金-青年基金项目资助，其课题名称为《众源地理大数据支持下的高分辨率遥感影像多级云检测方法》（10万元）。陈洋特聘研究员主要从事遥感大数据质量提升、城市生态遥感、时空大数据挖掘等方面研究。在遥感大数据背景下，云检测不仅是遥感影像进行后续识别、分类和解译的首要关键科学问题，也是生产时空无缝遥感产品的基础和核心。由于薄云、厚云和阴影在高分辨率光学影像中形态各异、关系复杂和分布不一，导致现有云检测技术受到严重限制。为此，该项目重点研究自适应超像素方法、半监督训练深度卷积神经网络训练技术，顾及众源地理信息的云检测检测等关键技术，推动云检测技术由“人工”向“智能”的跨越发展。

杨光特聘副研究员获批广东省基础与应用基础研究基金省市联合基金-青年基金项目资助，其课题名称为《融合公平性量化模型的城市绿地空间优化模拟》（经费10万）。杨光特聘副研究员主要从事环境遥感和室内定位方面的研究工作，至今已获批中国博士后科学基金1项。城市绿地规划是改善人居环境和生活质量的重要措施。空间优化模拟技术能够针对特定目标给出具体的优化方案，已成为城市绿地规划的重要环节。空间公平性蕴含了“社会公平和正义”的核心价值目标，是城市绿地规划需要考虑的重要因素。然而，由于城市绿地空间公平性的量化需要兼顾绿地要素的属性与空间结构等多维特征，现阶段的城市绿地空间优化模拟方法较少耦合空间公平性的量化模型。项目综合人工智能算法、空间基尼系数和尺度空间等理论与方法，通过量化绿地要素多维特征的多尺度映射关系，构建多维特征融合下的城市绿地空间公平性量化模型；基于此，通过探究公平性量化模型与地理模拟系统的耦合模式，构建顾及公平性的城市绿地空间优化模型，并以佛山市为例开展优化模拟实证研究。项目的开展有望为城市绿地规划提供理论与技术支持，可为人居环境的跨尺度评估提供思路与方法借鉴。

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