主要方向：

1.农机轨迹大数据分析与挖掘

  通过对于农机轨迹大数据的分析与挖掘，可以直观地掌握全国及各地小麦收割机的空间分布、移动速度，能够对麦收稻收等作业的整体过程有完整、客观、精确的把握，可以提供及时有效的交通疏导和应急保障等服务。作业结束后，经深度挖掘，还可以量化评价我国农机分布均衡性、农机利用率和农机作业效益，揭示我国农机社会化服务的现状、特征和问题，从政府层面宏观调控，整合行业资源，合理调度农机，为我国农机购置补贴和农机作业补贴等政策的优化提供决策参考。

2021年全国春小麦收割热点图	农田内部轨迹动态展示

以往研究：

1.全球剖分理论及在无人机领域的应用

  无人机空间位置标识是无人机管控的基础。无人机标识不仅要为无人机实时监控提供有力手段，更应该在保证安全的前提下，通过有效管控实现空域利用的最大化。空间位置信息是无人机标识的核心组成部分，为动态标识信息，数据量巨大，其编码、传输、交换和处理比较复杂，同时还涉及位置隐私保护，需要采用适当的空间位置框架体系标准，高效地表达。

三维全球剖分示例	网格化无人机管控示例

2.基于多源数据的城市扩张/收缩分析

  面向快速准确地监测我国的城市扩张与收缩的需求，提出一种利用多源开放数据，通过构造和分析不同年份的“自然城市”，进行中国城市扩张与收缩的多维度监测的方法。

	京津冀地区的物理维度变化	京津冀地区的形态维度变化
全国自然城市分布（2009-2014）	京津冀地区的功能维度变化	京津冀地区的社会维度变化