一、实验室简介

山地城市时空信息重庆市重点实验室依托重庆交通大学、重庆市测绘科学技术研究院、航天宏图信息技术股份有限公司，面向山地城市复杂环境，紧扣重庆市空天信息、智能网联等新兴产业发展，聚焦智能感知、时空信息应用基础理论与技术，发挥重庆市唯一测绘类重点学科与全国一流专业、智能测绘与时空信息工程等学科专业优势，强化跨学科交叉融合，整合行业优势，推进协同创新。针对传统感知技术高精度时空信息获取难、多场景元素拼接融合难、多模态时空信息计算难3个行业问题，开展高精时空信息智能感知、复杂场景建模与人机交互、多模态时空信息智能计算、时空大数据应用与服务4个方向研究，构建山区高精智能感知、复杂场景建模和交互、时空智能计算关键技术体系，助推山地城市典型场景时空数据产品研发与应用服务。实验室拥有国家级人才2人、省部级人才13人，具备信息、测绘、计算机、数学等多学科交叉研究背景。

二、组织机构

主任：蔡晓禹

副主任：马威

主要成员：彭博、雷财林、杨志鑫、陈茂霖、舒震、周李磊、丁友丽

学术委员会：李清泉、朱庆、靳奉祥、周涛、彭书时、李萌、郑先伟、何春阳、吴杭彬、李欣、涂伟、刘东升、蔡晓禹、官冬杰、薛梅

三、建设背景与目标

建设背景：

山地城市因其复杂的地形地貌和密集的人类活动，对时空信息的精细感知与智能处理提出了极高要求。重庆作为典型的山地城市，在城市规划、交通管理、灾害防治、生态保护等领域亟需高精度、多模态、实时性的时空信息支撑。与此同时，成渝地区双城经济圈建设、数字中国、新基建等国家战略深入推进，为时空信息技术的创新发展提供了广阔舞台。然而，传统感知技术在复杂环境下存在高精度数据获取难、多源数据融合难、时空信息计算难等瓶颈问题，亟需构建自主可控的技术体系。

山地城市时空信息重庆市重点实验室依托重庆交通大学、重庆市测绘科学技术研究院、航天宏图信息技术股份有限公司的学科与产业优势，面向国家重大需求和地方发展需要，以智能感知与时空信息为核心，强化多学科交叉融合，推动“政产学研用”协同创新，旨在打造具有区域特色和行业影响力的科研高地，助力重庆建设西部领先的时空信息创新中心和智能网联产业高地。

建设目标：

技术策源：突破高精度智能感知、复杂场景建模、多模态时空计算等关键核心技术，构建面向山地城市的时空信息理论与技术体系，产出一批具有引领性和影响力的原创成果，提升源头创新能力。

学科建设：引育一批具有国际视野的多学科交叉研究团队，深化与国内外顶尖科研机构及行业龙头企业的合作，支撑测绘科学与技术、智能测绘与时空信息工程等学科建设，服务重庆交通大学“双一流”学科创建目标。

产业赋能：推动时空信息技术的成果转化与示范应用，研发面向山地城市典型场景的时空数据产品和智能服务系统，培育孵化创新企业，打造产学研用深度融合的协同创新基地，为数字经济与智慧城市建设提供有力支撑。

四、定位与研究方向

立足重庆、面向全国，打造山地时空信息感知计算应用领域的科研技术高地和人才培养基地。

研究方向：

●高精时空信息智能感知

●复杂场景建模与人机交互

●多模态时空信息智能计算

●时空大数据应用与服务

五、代表性成果

1、“空天地”一体的高精定位与融合感知技术

面向灾害与重大基础设施安全，突破“空天地”一体的“面域-带状-点位”立体监控预警关键技术，研发基础设施隐患靶区高精定位和空地协同智能巡检装备与核心算法。承担国家重点研发子课题、国家自然基金等项目30余项，发表学术论文60余篇、授权发明专利6件，软件著作权2件，获中国交通运输协会科学技术奖一等奖等科研奖项8项。

2、生态环境改善与生态产品价值协同提升技术

针对如何协同解决生态系统退化、生态产品价值提升不足的问题，开展生态产品价值实现的技术应用研究，建立生态修复与生态价值提升协同创新技术应用方法，重点开展生态环境风险评估、生态产品价值核算、生态修复、生态产品培育、环境要素智能监测与调控等生态产品价值实现关键技术。依托团队在涪陵区、渝北区等区域开展生态产品价值和生态改善效益评估及应用，重点培育高附加值生态产品，构建“问题识别-生态修复-品质优化-价值转化”四位一体的生态产品价值实现技术体系和核算方法体系。立足美丽重庆建设和筑牢长江上游生态屏障等具体战略，探索形成生态产品价值实现的可复制路径模式与核算结果政策应用方向。承担国家、省部级项目10余项，发表学术论文14余篇、授权发明专利4件，软件著作权3件，获评重庆市青年巴渝学者称号。

3、特大桥梁智能检养装备与机器人

针对传统路内停车需求特征难以全时空动态表征、建成环境影响机制难以解释、小样本高维特征难以建模等问题开展攻关。构建面向路内停车的多模态数据处理框架，整合视频违停数据、订单计费数据与GIS建成环境数据，实现需求特征提取与动态清洗。提出基于时间序列聚类的停车需求模式识别方法，首次系统揭示不同路段的典型动态需求类型，为规划评价提供数据化依据。引入可解释机器学习方法，系统剖析道路功能、土地利用混合度、商业设施密度等建成环境要素对需求模式的非线性影响，为路内停车设施新增、调控与取消提供机制性解释。承担科研项目10余项，发表SCI/EI检索论文20余篇、授权发明专利5件。