地球观测空间智能技术促进智慧交通管理发展

从极端「热浪」天气到大流行病，全球城市环境面临着众多挑战。利用创新的地理空间人工智能技术(GeoAI)，能洞悉大自然和社会环境的动态变化，从而启发革新方案。该技术正迅速扩展应用到各个领域，包括交通、城市和公共安全、规划、气候变化和自然灾害。

理大土地测量及地理资讯学系地理信息学、人工智能讲座教授、全球STEM教授翁齐浩教授，负责带领理大的地理空间智能研究中心，聚焦开发原创和创新的地球观测方法和技术，并将其应用于研究城市环境变化的成因、影响和应对措施，致力于成为地球观测领域的全球研究中心。

交通管理

卫星观测是促进社会福祉的宝贵工具，依靠卫星图像、视频和数据，对于引导城市復原力和公共卫生方面的决策至关重要。举例来说，透过卫星观测可帮助了解极端热浪下对接触人口的影响，以及协助开发城市洪水监测算法软件系统。卫星观测採集到的实时资料，更可广泛应用在交通状况、空气监察、自然灾难、人口流动和城市土地利用等范畴上。

地理空间人工智能利用机器学习和深度学习，能有效分析错综複杂的信息，其应用如在实时交通管理等，当中需要整合文本、图像和知识图谱等多种数据模式，才可准确预测交通流量、优化路线、事故预警和规划高效的交通网络，促进智慧交通管理发展。

为了提高叫车平台的效率并实践智慧管理服务，地理空间智能研究中心的团队开发了多智能体订单匹配和车辆重新定位方案，聚焦于协调叫车服务的供求需要，解决目前叫车服务的两大关键问题，即主动重新定位车辆，将闲置车辆调度到需求潜在高的地区；及以高效策略将订单分配给可用车辆，从而提升整体服务效率。

基于多智能体深度强化学习，这创新技术能有效解决交通规划涉及的複杂问题，并为长期时空规划打开新视角。这创新技术由中心研究员徐明月小姐等人开发，题为「基于多智能体强化学习的网约车调度算法」，已发表在《国际地理资讯科学杂誌》（International Journal of Geographical Information Science）上，展示了优秀的研究成果，包括降低乘客拒载率以及司机闲置时间。