演讲者：唐文武博士，副教授，美国北卡罗来纳大学夏洛特分校应用地理科学中心执行主任
时间：2023年6月16日上午9:30
地点：文泉楼北203会议室
摘要：基于Agent的模型已被广泛地应用于土地利用和土地覆盖变化的研究。个人及其决策过程可以明确地表示为代理人和他们的规则。基于Agent模型的土地变化决策过程通常由生物物理和社会经济因素驱动。然而，景观能见度一直是基于Agent的土地变化建模中没有得到太多关注的因素，部分原因是相关的大数据驱动的计算挑战。在这项研究中，我们提出了一个基于Agent的土地变化模型，该模型支持考虑景观能见度。我们提出了一种网络基础设施支持的高性能计算方法来解决与景观可见性分析相关的计算挑战。因此，景观能见度可以被纳入基于Agent模型的决策过程，以推动土地转换。我们进行了实验，以评估基于Agent的土地变化模型的效用，并明确考虑景观可见度的影响。
演讲者简介：
唐文武是美国北卡罗来纳大学夏洛特分校地理和地球科学系副教授（终身职位）和应用地理科学中心执行主任，拥有爱荷华大学博士学位，曾在美国国家超级计算应用中心和伊利诺伊大学香槟分校担任博士后和研究者。他的研究兴趣包括网络基础设施和高性能地理计算，基于Agent建模，以及土地变化建模。唐文武发表了100多篇同行评审的出版物，包括70篇期刊文章（如International Journal of Geographical Information Science, Annals of the American Association of Geographers, Computers, Environment, and Urban Systems），18个书籍章节，2本书籍（已编辑），以及12个会议论文。唐文武的研究得到了美国联邦和州资助机构的支持，包括美国农业部森林服务局、美国疾控中心（CDC）、美国鱼类和野生动物、NCDOT、北卡罗来纳州林业局和电力研究所。唐文武教授的相关课程包括CyberGIS和大数据、空间统计和网络地理信息系统，同时是Landscape and Urban Planning的编委会成员。
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