鲁谢春导师简介

个人基本情况

鲁谢春，男，1992.3，博士，讲师，硕士生导师。

2014年获武汉理工大学理学学士学位，2017年获美国乔治梅森大学理学硕士学位，2024年获中国地质大学（武汉）工学博士学位。长年聚焦地理信息系统、地图学与计算机、人工智能的交叉创新研究，重点探索时空大数据挖掘、空间智能分析、智能化测绘的新理论与技术方法。近五年发表SCI、中文核心论文5篇，申请发明专利4项，主持湖北省自然科学基金项目1项，湖北省重点实验室开放基金项目1项，参与国家自然基金项目2项，获国家一级学会科学技术一等奖1项。

主要研究方向

空间认知与推理、时空大数据分析、智能化地图制图、图神经网络。

近五年学术论文：

[1] Xiechun Lu; Houpu Li; Yongyang Xu; Jiangwen Liu; Zhanlong Chen. Measuring the similarity between shapes of buildings using graph edit distance[J]. International Journal of Digital Earth, 2024, 17(1): 2310749.（SCI一区，TOP）

[2] 陈占龙,鲁谢春*,徐永洋.基于图顶点深度聚类的建筑物合并方法[J].测绘学报, 2024, 53(4): 736-749.（测绘领域中文顶刊）

[3] Beibei Wu; Zhanlong Chen; Xiechun Lu; Binghe Xiao. A hierarchical model with hexagon grids for multi-objective route planning in large-scale off-road environments[J]. International Journal of Geographical Information Science, 2024, 1(1): 1-26.（SCI一区，GIS领域顶刊）

[4] Xuwei Xu; Yuan Zhou; Xiechun Lu; Zhanlong Chen. FERA-Net: A Building Change Detection Method for High-Resolution Remote Sensing Imagery Based on Residual Attention and High-Frequency Features[J]. Remote Sensing, 2023, 15(2): 395.（SCI二区）

[5] Chenxing Sun; Yongyang Xu; Xuwei Xu; Xixi Fan; Jing Bai; Xiechun Lu; Zhanlong Chen ;C2GM: Cascading Conditional Generation of Multi-scale Maps from Remote Sensing Images Constrained by Geographic Features, Electrical Engineering and Systems Science, 2025

发明专利：

[1] 一种建筑物轮廓相似性度量方法、装置、终端及存储介质（CN202310493399.0）

[2] 高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法、装置及电子设备（CN202310012707.3）

[3] 一种基于Graph-BERT的建筑物群组模式认知方法、装置与设备（CN202410507026.9）

[4] 基于注意力机制的时序知识图谱的关系感知学习方法（CN202411352404.7）

联系方式

邮箱：363075651@qq.com

办公地点：（水电楼一楼115）

招生基本要求

地学大数据研究团队欢迎各位同学加入！课题组注重交叉学科创新能力培养，培养用计算机思维解决地学问题，地学相关基础非必需条件，但需满足以下要求：

1. 具备吃苦耐劳的精神与主动探索意识，能适应交叉领域研究中复杂的多学科问题挑战，乐于在团队协作中提出创新思路并推动问题解决；

2. 具备良好的编程能力，能熟练使用Python编程语言，熟悉深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）者优先；

3. 具有较好的数学与英语基础，熟悉线性代数、概率统计中的数学原理，通过CET-6者优先。