期刊名：ISPRS International Journal of Geo-Information

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/ijgi

特刊链接：https://www.mdpi.com/journal/ijgi/special_issues/82IZEW4CTW

地理人工智能（GeoAI）通过在海量空间数据上训练模型，以发现规律并进行预测，服务于多样化的应用目标。例如，它可借助这些模型来生成、更新和分析地理信息——从而从根本重塑地图的生产、维护与使用方式。与传统（目前仍主要依赖人工的）方法相比，GeoAI生成的数据能够快速创建建成环境（如道路、建筑等）的详细地图，这对于城市规划、灾害管理、环境监测以及众多其他基于位置的服务和下游应用至关重要。

虽然一些知名的地理信息科学期刊最近出版了特刊，强调GeoAI作为自动化地图绘制工具的巨大潜力，但没有期刊明确关注该领域日益严重的“AI数据粗糙”问题。为解决此问题，本期刊ISPRS International Journal of Geo-Information (ISPRS IJGI) 特邀请了爱尔兰都柏林理工大学首席研究员詹姆斯·卡斯韦尔博士和都柏林大学拉西思·科塔瓦·赫瓦马纳格博士合作创建特刊“Testing the Quality of GeoAI-Generated Data for VGI Mapping(地理人工智能生成数据在志愿地理信息制图中的质量评估)”

特刊旨在报道最新研究成果，这些研究从地图要素的准确性与可靠性角度，检验当代GeoAI模型的输出质量，以服务于维护志愿地理信息地图。

为深入探讨此主张，本期特刊特别欢迎全球GIScience研究者提交实证性GeoAI研究，这些研究应直接将其模型输出（地图要素预测）与各自区域内的权威（如国家测绘机构）“地面实况”数据和/或当前VGI地图（如开放街道地图（OSM）进行比较，从而在准确性与可靠性方面验证其输出质量。目标是向当今的VGI制图社区揭示GeoAI在保持众源地图更新方面的最新技术水平——关于其准确性及内在可靠性（或不足）。

征稿主题

• GeoAI在在线制图中的应用

• 将GeoAI数据整合到VGI地图中的用例

• GeoAI地图要素预测的实证准确性及可靠性评估

• GeoAI基准测试框架

• GeoAI生成数据的质量评价指标研究

• 众源数据的质量评价指标研究

• GeoAI用于制图的未来发展方向与挑战

投稿截止日期：2026 年 6 月 30 日

客座编辑

Dr. James D. Carswell （詹姆斯·卡斯韦尔）

个人介绍

爱尔兰都柏林理工大学，数字媒体中心，首席研究员

自2001年起，卡斯韦尔博士担任都柏林理工大学数字媒体中心空间信息技术研究负责人。在此之前，卡斯韦尔博士曾在欧洲工作八年，先后担任优利公司地理信息系统分析师，以及荷兰鹰图欧洲总部数字摄影测量项目经理。他的学术背景包括：瑞尔森大学测量工程技术学士、俄亥俄州立大学大地测量学理学硕士，以及缅因大学空间信息科学与工程哲学博士学位。担任爱尔兰企业局资助项目的首席研究员，研究涵盖移动环境管理系统（MEMS）、文化遗产交互界面（CHI）、地理空间影像与知识管理（MaGIK）等项目，以及高等教育署第三阶段资助的超声波室内移动定位项目Lok8（定位）。同时担任欧盟资助项目考古遗产新型可及性（T.ARC.H.N.A）与下一代智慧城市（ICiNG）的都柏林理工大学方首席研究员。

研究领域：空间信息系统；地理人工智能。

Dr. Lasith Kottawa Hewamanage（拉西思·科塔瓦·赫瓦马纳格）

个人介绍：

都柏林大学学院，建筑规划与环境政策学院， 博士后

自2023后，赫瓦马纳格博士在都柏林大学学院空间动力学实验室的博士后研究员。 他的研究专注于地理信息系统与深度学习，主要聚焦于数据分析与智慧城市的交叉领域，旨在利用先进的数据技术推动城市环境的创新与效率提升。具体而言，他的工作也致力于优化城市规划、改进基础设施，以及提升城市居民的整体生活质量。

研究领域：地理人工智能，面向智慧城市的大数据分析。

ISPRS IJGI 期刊介绍

主编：Wolfgang Kainz, University of Vienna, Austria

期刊主题涵盖地理信息科学和技术各个方面，主要包括空间数据模型与管理、空间分析与决策、地理空间人工智能、地图制图、空间数据基础设施、地理空间网络、志愿地理信息、基于位置的服务、轨迹分析、智慧城市和前沿地理空间应用等。