路虽远行则将至，事虽难做则必成。漫漫长路，必见曙光。《荀子•修身》
MSLU-100K: A Large Multi-Source Dataset for Land Use Analysis in Major Chinese Cities
Title: MSLU-100K: A Large Multi-Source Dataset for Land Use Analysis in Major Chinese Cities
开放资料 | UrbanComp团队PPT模板(2025)
我们团队的新版PPT模板正式与大家见面了！
PPT模板版权为中国地质大学（武汉）高性能空间计算智能实验室所有。
会议通知 | 中国地理学会地理模型与地理信息分析专业委员会2025年学术年会
中国地理学会地理模型与地理信息分析专业委员会拟于2025年4月26-28日在杭州举行2025年学术年会，会议主题为“人工智能时代的地理模型与时空分析”。
团队教学 | QGIS二次开发（VS2019+QT5+QGIS3.14）从环境配置到开发一站式教学
QGIS软件是基于QT5开发的GIS系统，其易用性及其高效性使其已经成为当下极具竞争力的GIS系统，其占有率足以与Esri的ArcGIS等主流GIS软件分庭抗礼。QGIS软件因其开源特性也使得其广受广大GIS开发者的青睐。为了帮助大家更好地入门QGIS二次开发，团队本科生袁林在指导老师姚尧帮助下撰写了本篇教程。
在线课程 | 基于深度学习的遥感影像分类（第一场）
这是中国地质大学（武汉） UrbanComp 团队出品的《遥感影像深度学习》系列训练营第一场。围绕遥感影像分类，用一个完整案例，带领你提高深度学习实战能力。训练营完全免费，并由和鲸社区 ModelWhale 提供算力与平台支持。
讲座报告 | ST-MGRF：网约车场景下的地理实体表征框架
在DataFunSummit2025中，将介绍UrbanComp团队与滴滴合作进行的课题“ST-MGRF：网约车场景下的地理实体表征框架”。
会议通知 | 第二届全国环境地学大会
由中国地质大学（武汉）主办的第二届全国环境地学大会将于2025年4月11-13日在武汉隆重举行，旨在通过多学科交叉融合与协同创新，为统筹推进美丽中国建设、保障国家生态安全提供科技支撑。
Interpreting urban morphology and functions with explainable graph neural networks
Title: Interpreting core forms of urban morphology linked to urban functions with explainable graph neural network
团队新闻 | 常州市武进规划勘测设计院到访我院开展学术合作交流
受我院姚尧教授邀请，常州市武进规划勘测设计院臧磊副院长一行到我院交流访问，双方围绕“智能技术赋能国土空间规划”的主题开展学术合作交流。
研究报告 | 武进乡村画像
武进乡村画像是由中国地质大学（武汉）UrbanComp实验室与常州市武进规划勘测设计院合作开展的研究课题，基于多源数据实现对武进区城镇建成区外自然村的村庄分类。
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