个人基本情况介绍

段晓旗，山东泰安人（1990.12-），工学博士，校聘副教授，硕士生导师。担任《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》、《Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences》、《Remote Sensing》等多个国际期刊审稿专家。主持国家自然科学基金地区项目1项、中国博士后基金面上项目1项、贵州省自然科学基金青年项目1项、贵州省个性化专项项目课题1项、贵州省科技支撑项目子课题1项、贵州大学基础研究课题1项、贵州大学博士启动项目1项。发表SCI/SSCI/EI论文20余篇，受理/授权发明专利9件，软件著作权3件。

教育和工作经历：

2024.9-2026.9博士后 贵州大学流动站，贵州东方世纪科技股份有限公司工作站 合作导师：李胜 田有亮

2022.9至今 贵州大学 计算机科学与技术学院（贵州保密学院） 校聘副教授

2018.9-2022.6 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室 博士 导师：张彤

2017.9-2018.8 衡阳师范学院 协同创新中心 助教

2017.9-2017.6 兰州交通大学 测绘与地理信息学院 硕士 导师：刘涛

2010.9-2014.6 聊城大学 环境与规划学院 本科

研究领域与兴趣：长期致力于时空大数据挖掘研究，主要研究方向包括：人工智能支持的人类出行活动模式研究、水文研究、基于图神经网络的交通拥堵/流量预测、表征学习建模与应用、城市韧性等。

招生方向：人工智能理论与应用、时空大数据挖掘与分析、城市研究等。

招生要求：对科学研究具有浓厚兴趣、有较强的团队合作意识、勤奋踏实、态度端正。

科研课题

1.国家自然科学基金地区项目，可塑面元视角下城市人类出行活动增量表征建模，2025.1-2027.12，30万，主持（在研）

2.中国博士后科学基金面上项目，山地复杂地形下短临降水动力学-因果协同建模与可解释预测研究，2026.1-2027.12，8万，主持（在研）

3.贵州省个性化专项项目，时序大模型构建及授权保护关键技术研究，2025.7-2028.6，30万（总经费100万），课题2负责人（在研）

4. 贵州省基础研究（自然科学）青年引导项目，基于图神经网路的交通拥堵模式预测与分析，2024.8-2026.7，5万，主持（在研）

5.贵州大学基础研究项目，多源出行信息联合表征支持的城市活动结构挖掘，2024.1-2026.12，6万，主持（在研）

6. 贵州大学引进人才项目，后疫情背景下的中国城市活动结构探测，2023.1-2025.12，5万，主持（在研）

7. 贵州省科技支撑计划，监狱数字孪生技术研究，2025.4-2026.3，8万（总经费200万），子课题负责人（在研）

科研论文：

2026年

[1] Zhang Q, Liu T, Duan X*, & Wang J. TEDDGN: a trend-event decoupled dynamic graph network for traffic forecasting[J]. International Journal of Digital Earth, 2026, 19(1). https://doi.org/10.1080/17538947.2026.2656543. (中科院SCI二区)

[2] Hu L, Duan X, & Liu J*. Application and Assessment of a CA-ANN Model for Land Use Change Simulation and Multi-Temporal Prediction in Guiyang City, China [J]. Sustainability, 2026, 18(3), 1518. (中科院SCI三区)

[3] Hou Y, Zhang L, Wang J, Li H, Duan X, et al. EfficientSARNet: A Light-Weight, High Performance and Fast SAR Image Target Recognition Network[J]. IEEE Sensors Journal, 2026. (中科院SCI二区)

[4] Yu Z, Ma Z, Shen G, Chen Y, Guo C, Duan X, Qian Q, Cui Y*. Layer-wise heterogeneity-guided heterogeneous pruning: An LLM compression method[J]. Journal of King Saud University Computer and Information Sciences. (2026). https://doi.org/10.1007/s44443-026-00724-4.(中科院SCI二区)

2025年

[1] Shu P, Duan X*, Shao C, et al. Precipitation Spatio-Temporal Forecasting in China via DC-CNN-BiLSTM[J]. Water, 2025, 17(9): 1381. (中科院SCI四区)

[2] 侯宇超,王洁,李洪涛,郝岩,段晓旗,黄凯文,田有亮. 基于多尺度胶囊Swin Transformer的SAR图像目标识别方法[J]. 通信学报, 1-17[2025-04-02]. (卓越期刊-领军期刊)

[3] Xu C, Liu J, Han S, Duan X, Xiang L, & Zhang T. FourCastLSTM: A precipitation nowcasting model integrating global and local spatiotemporal features[J].Computers & Geosciences, 2025, 204, 105966. (中科院SCI二区)

2024年

[1] Wang J,Duan X*, Wang P, Qiu A & Chen Z. Predicting urban signal-controlled intersection congestion events using spatiotemporal neural point process[J], International Journal of Digital Earth, 2024, 17:1, 2376270. (中科院SCI一区)

[2] Duan X, Yang J *, Yu S, Tian Y. Integrating Spatiotemporal and Travel-Related Information for Accurate Urban Passenger Profiling Using GANs[J]. Land. 2024; 13(12):2178. (中科院SSCI二区)

[3] 段晓旗*.时空表征学习支持的城市活动结构发现[J].测绘学报,2024,53(08):1660. (EI, 卓越期刊-领军期刊)

[4] Xu Z, Duan X, Lan T, et al. Tracking the scaling of urban open spaces in China from 1990 to 2020[J]. Scientific Reports, 2024, 14(1): 11891. (中科院SCI二区)

[5] Yan J, Wu B, Duan X. Modeling Spatial Anisotropic Relationships Using Gradient-Based Geographically Weighted Regression[J]. Annals of the American Association of Geographers, 2024: 1-22.(中科院SSCI二区)

[6] 郑强,张荣,段晓旗,等.基于kNN的反距离加权降水插值方法研究[J].智能城市, 2024, 10(11):12-14.

2023年

[1] Duan X*, Zhang T#, Xu Z, Wan Q, Yan J, Wang W, Tian Y. Discovering urban mobility structure: a spatio-temporal representational learning approach[J].International Journal of Digital Earth, 2023, 16(2): 4044-4072. (中科院SCI一区)

[2] 段晓旗*,张彤#,田有亮等.居民出行异质性与城市活动结构[J].测绘学报,2023,52(01):155-166. (EI,卓越期刊-领军期刊)

[3] Teng W, Zhang Y, Chen X Y,Duan X, Wan Q, Yu Y. A fuel-efficient reliable path finding algorithm in stochastic networks under spatial correlation[J]. Fuel, 2023, 349: 128733. (中科院SCI一区)

[4] 钟洋,肖池伟,段晓旗,等.长江经济带电力消耗时空格局演变特征（英文）[J].Journal of Resources and Ecology, 2023, 14(06):1192-1205. (CSCD)

2022年以前

[1] Zhang T#, Duan X, Li Y. Unveiling transit mobility structure towards sustainable cities: An integrated graph embedding approach[J].Sustainable Cities and Society, 2021, 72: 103027. (中科院SCI一区)

[2] Zhang T#, Duan X, Wong D W S, Lu Y. Discovering income-economic segregation patterns: A residential-mobility embedding approach[J]. Computers, Environment and Urban Systems, 2021, 90: 101709. (中科院SSCI一区)

[3] Wan Q, Duan X, Yu Y, Chen R, Chen L. Self-Calibrated Multi-Floor Localization Based on Wi-Fi Ranging/Crowdsourced Fingerprinting and Low-Cost Sensors[J]. Remote Sensing, 2022, 14(21): 5376. (中科院SCI二区)

[4] 段晓旗*, 刘涛#, 武丹. 基于层次分析法的多尺度点群目标相似度计算[J].地球信息科学学报, 2016, 18(10):1312-1321. (EI)

[5] 段晓旗*, 刘涛#, 武丹, 邵达青.空白区域对点群相似性特征因子的影响[J].测绘科学, 2016, 41(12):75-80+100. (CSCD)

[6] 颜金彪, 段晓旗, 郑文武, 刘媛, 邓运员, 胡最. 顾及空间异质性的自适应IDW插值算法[J].武汉大学学报(信息科学版), 2020, 45(01):97-104. (EI,卓越期刊-领军期刊)

[7] 刘涛#,段晓旗,闫浩文,王中辉,张黎明. 基于空间相似关系的居民地群组目标地图综合质量评价[J].地理与地理信息科学, 2017, 33(02):52-56+68. (CSCD)

[8] 颜金彪, 郑文武, 段晓旗*, 邓运员, 郭元军, 胡最. 改进的最小生成树自适应空间点聚类算法[J].地球信息科学学报, 2018, 20(07):887-894. (EI)

[9] 徐智邦,王中辉,闫浩文,武芳,段晓旗,孙立.结合POI数据的道路自动选取方法[J].地球信息科学学报, 2018, 20(02):159-166. (EI)

#为导师，*为通讯作者，期刊分区为发表当年中科院分区。

教改论文

[1] 段晓旗, 黄凯文, 万桥. 面向应用与创新的《Python 程序设计》课程教学改革研究[J]. 数字化用户, 2025(1): 91-93 https://doi.org/10.3969/j.issn.1009-0843.2025.01.031

专利

[1]卫星拒止环境下无人机昼夜图像匹配导航方法及系统:202510461401.5[P].2025-08-15. (已授权)

[2]一种融合时空特征的中长期降水预测方法:202411969618.9[P].2025-05-02.(公开阶段)

[3]一种融合物理机制的PM2.5深度预测方法及系统:202511201541.5[P].2026-01-09.(公开阶段)

[4]一种基于TEDDGN的交通流量预测方法及系统:202511273340.6[P].2025-12-02.(公开阶段)

[5]一种基于时空表征学习的城市活动结构预测方法:202510705011.8[P].2025-09-12.(公开阶段)

[6]基于特征域增强的跨域遥感图像分类方法及系统:202411242066.1[P].2024-12-27.(公开阶段)

[7]一种自适应的IDW插值方法:201810489227.5[P].2018-09-28.(公开阶段)

[8]一种基于空间场景相似性的匹配查询方法:201610535784.7[P].2016-12-07.(已授权)

[9]车联网中结合数据安全的任务卸载与资源分配方法及系统:202511584951.2[P].2026-01-23.(公开阶段)

电子邮件

duanxq@gzu.edu.cn、duanxiaoqi@whu.edu.cn