01跨城市建筑物级别人口预测
研究提出一种受Inception-ResNet启发的深度学习方法，根据哥白尼计划的地球观测数据，估计丹麦全国范围10x10m人造结构的特征和位置，包括建筑物级别人口估计。
Fibk,C.S.,Keler,C.,Arsanjani,J.J.().Amulti-sensorapproachforcharacterisinghuman-madestructuresbyestimatingarea,volumeandpopulationbasedonsentineldataanddeeplearning.InternationalJournalofAppliedEarthObservationandGeoinformation,,.
02卫星影像精细描述屋顶结构
研究设计了DeepRoofRefiner——一种端到端且注重细节的深度学习网络，提出了一种综合策略来提高网络的性能。通过定量和定性实验验证提出方法在识别卫星影像精细屋顶结构线的有效性。
Qian,Z.,Chen,M.,Zhong,T.,Zhang,F.,Zhu,R.,Zhang,Z.,...Lü,G.().DeepRoofRefiner:Adetail-orienteddeeplearningnetworkforrefineddelineationofroofstructurelinesusingsatelliteimagery.InternationalJournalofAppliedEarthObservationandGeoinformation,,.
03社交媒体信息位置推断
研究综合使用Geonames、OpenStreetMap、社交媒体文本信息、用户公开描述、部分社交媒体信息位置等，建立这些信息之间的关联，推断用户推文位置。
Zohar,M.().Geolocatingtweetsviaspatialinspectionofinformationinferredfromtweetmeta-fields.InternationalJournalofAppliedEarthObservationandGeoinformation,,.
04电力数据和遥感影像识别土地利用
研究探索高时空分辨率时间序列电力数据的深层语义信息，探索其与社会经济属性的关系，构建可融合时间序列电力数据的神经网络（TR-CNN）和遥感图像识别城市土地利用类型。
Yao,Y.,Yan,X.,Luo,P.,Liang,Y.,Ren,S.,Hu,Y.,...Guan,Q.().Classifyingland-usepatternsbyintegratingtime-serieselectricitydataandhigh-spatialresolutionremotesensingimagery.InternationalJournalofAppliedEarthObservationandGeoinformation,,.
05城市夜间地表温度遥感影像降尺度
研究提出了一种使用局部线性森林(LLF)将1km中分辨率MODIS夜间地表温度遥感影像数据降尺度到m空间分辨率的新方法，方法应用于罗马、马德里和首尔三个城市。
Yoo,C.,Im,J.,Cho,D.,Lee,Y.,Bae,D.,Sismanidis,P.().DownscalingMODISnighttimelandsurfacetemperaturesinurbanareasusingASTERthermaldatathroughlocallinearforest.InternationalJournalofAppliedEarthObservationandGeoinformation,,.
06推断POI准确位置
研究提出了一种多层级PointsofInterest(POI)类别组织的神经网络预测方法，精确推断OpenStreetMapPOI准确位置。
Yu,W.,Chen,J.,Wei,C.().Ahierarchicallearningmodelforinferringthelabelsofpointsofinterestwithunbalanceddatadistribution.InternationalJournalofAppliedEarthObservationandGeoinformation,,.
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