“通过与和鲸社区共同举办 workshop 等培训活动，UrbanComp 希望可以促进 GIS 领域研究的可重复性与编程学习体验，帮助大家学会用数据科学方法与科学思维解决一个个真实、具体的场景问题，更好地应对未来的科研与工作挑战。”
——姚尧
中国地质大学（武汉） 教授
UrbanComp 位置智能与城市感知实验室
人工智能与地理空间技术的融合具备无限可能。近日，地理空间智能（GeoAI）最新研究进展及落地应用研讨会及编程工作坊落幕，和鲸科技联合中国地质大学（武汉）UrbanComp 位置智能与城市感知实验室（以下简称 UrbanComp 团队），在中国地质大学（武汉）教授姚尧老师指导下，共同发起此次 Python 编程工作坊，主题涵盖多源数据融合、物流优化算法以及街景图像分析等领域课题。
UrbanComp 位置智能与城市感知实验室是一个由中国地质大学（武汉）和日本东京大学联合支持的跨学科研究团队。该团队致力于构建城市人地系统的理论和方法框架，实现对城市时空动态信息的精准感知。团队的研究方向包括土地利用识别和变化监测、人类活动轨迹预测、城市韧性等前沿课题，目前已在 IJGIS、CITIES、CEUS 等地理信息科学领域顶级期刊上发表超过一百余篇论文。此外，团队与众多国际知名企业建立了紧密的合作关系，共同推动城市规划与土地利用、智慧交通项目、公共安全应用等多个领域的实践应用，为城市资源的合理配置和智慧城市的构建提供了科学支撑。
和鲸社区于 2015 年建立，以海量数据资源、实战案例、学习资源与丰富的数据科学实训活动，汇聚了 600,000+ 数据科学从业者及爱好者，拥有海量数据科学知识，包括 10 万+专业内容、5 万+开源项目案例和 1 万+行业数据集。同时，提供多元数据科学工具，支持云端编程和赛事实训。和鲸社区已举办 500+ 专业赛事和数百场学习交流活动，助力数据科学爱好者成长。
本次活动采用了“线上训练营+线下工作坊”的混合式教学模式，不同于线上讲座，工作坊鼓励参与者动手 coding，完成一项尽可能贴近真实科研或业务场景的地球科学或数据科学挑战。线上训练营提供三份“提前学”教案，搭配UrbanComp 团队讲师的讲解与和鲸社区资源，帮助参与者打下必要 Python 基础；线下工作坊进行编程体验，学生在讲师和助教的指导下，基于和鲸 ModelWhale 平台完成实操练习。
线上训练营：
学生提前学，打好编程基础
作为数据科学学习实践型社区，和鲸社区已提供一系列更贴合研究领域的地球数据科学入门教程，促进知识的进一步分享与协作。学员可在和鲸社区报名参与相关课题，免费参与线上学习与讨论，依托 ModelWhale 的统一计算环境，无需担心计算资源不足等问题，提前打下必要的 GeoAI 知识和编程基础。
- 课题 1 聚焦“基于多源数据融合的土地利用分类模型”，基于长三角区域小样本数据子集，融合兴趣点数据和遥感影像数据，实现土地利用精准分类。
- 课题 2 聚焦“面向复杂城市系统的大规模物流优化算法”，以武汉市路网数据为切入点，采用混合麻雀搜索算法（SA-SSA），构建精确反映城市物流运作的优化模型，迅速确定最优车辆调度方案。
- 课题 3 聚焦“基于深度学习的街景图像语义分割”，旨在使用 Python 对武汉市街景图像进行语义分割，并根据图像中的经纬度信息生成 POI 点，为城市绿化规划和生态保护提供科学依据。
线下工作坊：
2 小时 Python 实操体验，提升深度实践技能
智者灵也，能者动也。为进一步加深 Python 学习体验，体验领域前沿课题，线下工作坊于 5 月 25 日下午在武汉大学信息学部拉开帷幕。
“如何对获取到的土地遥感影像数据进行分析及清洗，搭建多源数据融合土地利用分类模型？”
“如何修改混合麻雀算法的不同参数设置，从而比较优化结果的路径成本？”
“如何处理读取到的街景图像，并确定绿视率计算方法？”
......
来自 UrbanComp 团队的讲师高荣徽、范云鹏、郭子豪分别为在场学员答疑学员们课题中遇到的问题并复盘。
学员们在工作坊中展现出极高的积极性和主动性。尽管实操过程中遇到了一些挑战，但在讲师的悉心指导和助教的帮助下，学员们顺利完成了编程小测，并对所完成的课题进行了展示分享。许多学员表示，基于 ModelWhale 的云端分析环境和充足算力资源，可以有效支持教案复现和作业编程，帮助他们快速构建和测试模型，提高编程和深度学习技能。本次工作坊的教案内容和讲解录屏均已沉淀至和鲸社区平台，此外，和鲸社区业以丰富的教学案例、学习活动，辅助教师开展教学实践课程，感兴趣者可登录和鲸社区免费获取更多信息。
和鲸为本次活动提供全面的运营与实训支持，结合线上训练营与线下工作坊，均基于其数据科学教学实训平台 ModelWhale。ModelWhale 为云端环境，学生可即时接入数据、算力资源，通过网页开启编程学习，高效复制教师教案，并使用内置的 Jupyter Notebook 及版本管理功能轻松编写与修改代码。此外，还支持在线作业提交与自动评审，极大提升学习效率。未来，和鲸也将以“线上学习+线下实践”的模式走进更多校园，持续赋能地球科学人才培养。
最后再次感谢中国地质大学地理与信息工程学院教授、博士生导师姚尧老师和 UrbanComp 团队对本次活动的鼎力支持！
本次工作坊活动隶属和鲸发起的和鲸社区“101数智领航计划”系列活动，旨在积极贯彻教育部基础学科系列“101计划”工作。2024 年，和鲸社区结合近十年在数据科学人工智能的开源资源积累和专业共建经验积累，将与 20 个头部高校共创共建高质量课程、高质量数据集、高质量实践项目以及学科大模型等，同时开放 1000 个学院名额，助力建立 AI 创新虚拟实验室。
党的二十大报告指出，要“全面提高人才自主培养质量，着力造就拔尖创新人才”。和鲸诚邀更多高等院校与科研实验室一同加入，携手共育“AI+”人才。有意向者，欢迎点此链接与我们联系。（添加时请备注“101”）。