获奖海报

CPGIS成立于1992年，是一个旨在促进地理信息科学发展的国际学术协会，会员分布于60多个国家和地区。CPGIS青年学者奖是该协会每年评选的主要奖项之一，用于表彰在地理信息科学领域做出贡献的年轻 “新星”。

张帆老师是北京大学地球与空间科学学院研究员、助理教授、博士生导师。2022年入选国家海外高层次人才引进计划。他曾担任香港科技大学助理教授、麻省理工学院高级研究员、感知城市实验室(MIT Senseable City Laboratory)视觉智能组负责人。担任国际摄影测量协会会刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing编委，Transactions in Urban Data, Science, and Technology副主编，GIS、城市研究领域内70余个SCI期刊审稿人。曾获 Geospatial World 50 Rising Stars、WGDC全球前沿科技青年科学家称号，入选2022年度全球前2%顶尖科学家榜单。目前主持国家自然科学基金优秀青年科学基金项目(海外)、面上项目、香港特区政府政策咨询项目。在PNAS、Nature Communications等期刊发表SCI论文70余篇。主要研究兴趣包括城市大数据挖掘，地理人工智能等。以下是张帆老师学术代表作：

Zhang, F., Salazar-Miranda, A., Duarte, F., Vale, L., Hack, G., Chen, M., ... & Ratti, C. (2024). Urban Visual Intelligence: Studying Cities with Artificial Intelligence and Street-Level Imagery. Annals of the American Association of Geographers, 114(5), 876-897.

Zhang et al., Annals of AAG, 2024

在数据驱动和人工智能的背景下，针对视觉环境量化表达和人本尺度人地关系分析的理论问题，提出了从“视角-场景-场所-城市”四个尺度、从“观察-度量-表达-分析”四个方面的城市视觉智能方法体系，系统性地阐述了街道尺度的视觉大数据和人工智能技术在感知城市空间、理解人地关系中的重要作用。

Fan, Z., Zhang, F., Loo, B. P., & Ratti, C. (2023). Urban visual intelligence: Uncovering hidden city profiles with street view images. Proceedings of the National Academy of Sciences, 120(27), e2220417120.

Fan et al., PNAS, 2023

对基于城市物质环境的社会经济态势估计问题，基于2000多万张街景影像，提出了一套街景大数据语义提取与精细尺度社会经济指标挖掘方法，捕捉物质环境背后深层次的社会经济信息。方法仅仅根据视觉环境信息，实现了以最高87%的准确度估计街道粒度的居民长期出行模式、各类疾病健康状况、犯罪和贫困程度等指标，远远超过了基于传统统计学指标和仅基于城市兴趣点(POI)大数据的方法，提升了5-25%的解释力, 为深入理解城市社会经济态势提供了新的视角，为城市相关部门提供区域经济高质量运行监测与决策支持。