教师系列

姓       名:乐阳

职       称:教授

研究方向:面向城市问题的大数据与GIS交叉研究

电子邮箱:yueyang AT szu.edu.cn

个人介绍

博士(香港大学),教授,博导。现任深圳大学建筑与城市规划学院城市空间信息工程系主任,深圳市空间信息智能感知与服务重点实验室主任,SSCI期刊《Computers, Environment and Urban Systems》副主编。曾职武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室副教授,2013年起正式加入深圳大学。主要研究领域包括:轨迹数据分析与挖掘、城市交通,社会地理计算、时空大数据与城市可持续发展,特别是大数据与GIS研究的结合城市实证研究。中英文皆有期刊最高下载量论文及ESI高被引、热点论文等,主持多项国家自然科学基金项目,以及来自微软、西门子、腾讯等工业界的合作科研项目,担任GIS、计算机,以及地理、城市科学等多领域的学术服务工作。获深圳大学优秀学者,深圳市地方级领军人才、海外高层次专业人才。


讲授课程: 

    本科:思辨与写作,城市时空数据分析方法与案例,城市信息技术前沿(城市规划专业)

    博士生:研究方法与论文写作


Google 学术主页:http://scholar.google.com/citations?user=Or3pqN8AAAAJ&hl=en


欢迎有GIS、计算机、地理、城市研究背景的学生报考硕士或博士研究生。


主要科研项目

      1         城市空间结构知识图谱与构建方法,国家自然科学基金面上项目(42171449), 2022-2025 年

2

大数据支撑的城市发展状态动态认知与评估技术研究 (2018YFB2100704), 国家重点研发计划(课题), 2019.07-2022.06 年

3 大数据驱动的空间选择行为机制研究  (41671387), 国家自然科学基金面上项目,  2017-2020 年
4 基于多源位置数据的城市居民出行调查与分析系统技术研发 (CXZZS20150504141623042), 深圳市科创委, 2015-2017 年
5 基于空间商业智能分析的城市综合体吸引力及选址研究 (JCYJ20130329144141856), 深圳市科创委, 2014-2016 年
6 社交网络多尺度空间社区探测与识别 (CCF Tencent ARG 20130115), CCF-腾讯犀牛鸟, 2013-2014 年
7 面向异常交通状态快速识别的移动对象流数据分析与管理 (41171348), 国家自然科学基金面上项目, 2012-2015 年
8 超大城市区域的可持续交通与均等化:模式、机理与治理(71961137003), 国家自然科学基金(中欧合作项目), 负责人-李清泉, 参与人-乐阳,涂伟等, 2019-2022 年
9 基于多源时空数据群体活动识别与城市空间结构演化研究(JCYJ20121019111128765), 深圳市战略性新兴产业发展专项资金项目, 负责人-李清泉, 参与人-乐阳, 2012-2015 年
 

代表论文

期刊论文:

  1. Gao, Q., Yue, Y., Tu, W., Cao, J., & Li, Q. (2021). Segregation or integration? Exploring activity disparities between migrants and settled urban residents using human mobility data. Transactions in GIS, 25(6), 2791–2820. https://doi.org/10.1111/tgis.12760

  2. Wang, Z., Yue, Y., He, B., Nie, K., Tu, W., Du, Q., & Li, Q. (2021). A Bayesian spatio-temporal model to analyzing the stability of patterns of population distribution in an urban space using mobile phone data. International Journal of Geographical Information Science, 35(1), 116–134. https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1798967

  3. Zhou, X., Chen, Z., Yeh, A. G., & Yue, Y. (2021). Workplace segregation of rural migrants in urban China: A case study of Shenzhen using cellphone big data. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 48(1), 25–42. https://doi.org/10.1177/2399808319846903

  4.  Gao QL, Li Q. , Zhuang Y.,  Yue Y.,  Liu ZZ, SQ Li, D Sui. (2020). Urban commuting dynamics in response to public transit upgrades: A big data approach. PloS ONE 14 (10), e0223650

  5. Jiang JC,  Li Q., Tu, W., SL Shaw & Yue, Y. (2019) A simple and direct method to analyse the influences of sampling fractions on modelling intra-city human mobility, International Journal of Geographical Information Science, 33:3, 618-644, DOI: 10.1080/13658816.2018.1552964

  6. Gao, Q.L., Li, Q., Yue, Y., Zhuang, Y., Chen, Z.-P., & Kong, H. (2018). Exploring changes in the spatial distribution of the low-to-moderate income group using transit smart card data. Computers, Environment and Urban Systems, 72, 68–77. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2018.02.006

  7. Zhou, X., Yeh, A. G. O. , & Yue, Y. . (2018). Spatial variation of self-containment and jobs-housing balance in shenzhen using cellphone big data. Journal of Transport Geography, 68, 102-108.

  8. Yue, Y., Zhuang, Y., Yeh, A. G., Xie, J., Ma, C., & Li, Q. (2017). Measurements of POI-based mixed use and their relationships with neighbourhood vibrancy. International Journal of Geographical Information Science, 31(4):658-675.

  9. Zhou, M., Yue, Y., Li, Q., & Wang, D. (2016). Portraying Temporal Dynamics of Urban Spatial Divisions with Mobile Phone Positioning Data: A Complex Network Approach. ISPRS International Journal of Geo-Information, 5(12), 240.

  10. Zou, H., Yue Y., & Li Q., 2014, Urban Traffic State Explained by Road Networks and Spatial Variance: Approach Using Floating Car Data, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, Vol. 2467:40-48.

  11. 乐阳,李清泉 郭仁忠. 融合式研究趋势下的地理信息教学体系探索, 地理学报 75 (8), 1790-179

  12. 李丁杰, 乐阳, & 郭莉. (2021). 基于人口合成技术的居民出行调查数据扩样. 交通科技与经济, 23(5), 24.

  13. 李水泉, 乐阳, 李清泉, & 庄严. (2021). 一种Haar小波概要的流数据压缩方法. 武汉大学学报信息科学版, 46(8), 1216–1223.


书目章节:

  • Yeh, A. G. O., Yue, Y., Zhou, X., & Gao, Q.-L. (2020). Big data, urban analytics and the planning of smart cities. In Handbook of Planning Support Science. Edward Elgar Publishing https://www.elgaronline.com/view/edcoll/9781788971072/9781788971072.00020.xml

  • Tu, W., Li, Q., Zhang, Y., & Yue, Y. (2021). User-generated content and its applications in urban studies. In W. Shi, M. F. Goodchild, M. Batty, M.-P. Kwan, & A. Zhang (Eds.), Urban Informatics (pp. 523–539). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-15-8983-6_29