课程简介

大数据时代产生了大量具有时空标记、能够描述个体行为的时空大数据，如卫星遥感数据、手机数据、出租车数据、社交媒体数据等。这些数据为人们进一步定量化感知空间环境、人文信息及社会经济状况的时空分布格局提供了一种新的手段。 本课程从大数据背景下时空信息处理、提取与应用的需求出发，普及时空大数据特征、社会感知的基本概念、原理以及在行业领域中的应用，培养学生从大数据、机器学习的角度处理、分析和提取时空地理信息。课程内容将涵盖但不局限于：空间信息的基本概念和原理、空间大数据模式发现、行业应用和社会感知中的应用。授课方式将采用讲课、展示（图像、软件系统）、组织课堂讨论、上机操作、参观等方式。学生通过听课、阅读相关资料、上机实习等方式理解和掌握相关内容。

课程目标

通过本课程的学习，将能够： 1.了解何为时空大数据及其主要获取方式； 2.掌握典型时空大数据信息提取方法的基本原理和过程； 3.掌握时空大数据如何在社会感知、智慧城市和模式发现中得到应用； 4.了解人工智能算法在时空大数据处理和应用中的发展趋势；

课程安排

一. 总论（或绪论、概论等）内容包括：1）时空大数据特点与分析；2）全球环境、社会、经济系统对时空大数据获取的需求；3）时空大数据获取方式与来源；4）时空大数据组织形式与特点；5）时空大数据在社会感知中的应用。

二. 时空大数据获取与可视化 内容包括：1）微博、出租车、公交车、VGI、高分影像等典型时空大数据的获取；2）利用QGIS等专业软件实现时空大数据可视化；3）多源时空大数据的叠加分析；4）时空大数据的简单分析与应用。

三. 时空大数据处理与分析 内容包括：1）时空大数据清理与规范化；2）多源时空数据融合与可视化；3）众包数据处理与显示；4）遥感数据信息提取与知识表达；5）空间分析与决策模型。

四. 时空大数据视角下的社会感知 内容包括：1）社会感知概念与价值；2）多源数据知识表达与显示；3）多源知识集成与综合分析；4）时空大数据在社会情感感知、人群健康感知、城市画像等方面应用；5）当前挑战与机遇

五. 人工智能与社会感知 内容包括：1）人工智能概念、特点及意义；2）深度学习算法特点及时空大数据信息挖掘；3）深度学习在社会感知中的应用；4）时空模式发现与价值。