《地球信息科学学报》2026年第1期佳文推介

本文为《地球信息科学学报》2026年第1期的文章摘要集。背景方面，本期文章聚焦地球信息科学领域，涵盖理论与方法、遥感技术与应用等方向，体现了学科交叉融合的趋势。研究目的多样，包括推进城市数字孪生模型的四维耦合框架构建、探讨智能技术赋能城乡融合规划的关键路径、发展基于深度学习和视觉大模型的遥感监测方法等，旨在应对智慧城市、城乡发展、环境监测等领域的复杂挑战。结论显示，各研究通过引入新框架（如PSIT四维耦合）、新技术（如深度学习、图神经网络、视觉基础大模型）和新方法（如代表性点集学习、解耦表征学习），在模型理论创新、技术应用验证和跨领域问题解决方面取得了进展，提升了相关任务的精度、可解释性和泛化能力，为城市治理、空间规划、地理信息处理等提供了新的理论支持与实践方案。