该项目是国家自然科学基金项目（2015-2018），由社会地理计算联合研究中心成员秦昆教授任项目负责人。该项目通过对行为轨迹数据进行时空相关性分析，研究其时空聚类特性。将时空相关性统计与谱聚类、密度聚类等方法相结合，提出考虑时空相关性的时空聚类方法，挖掘时空聚类模式。应用并行计算和弹性计算等策略，进行时空聚类方法的高性能求解。进一步结合社会调查数据，分析行为轨迹数据与社会因素的关系。该项目的研究成果可以为城市交通管理与社会管理提供基础。

该课题属于国家重点研发计划的“高可用高精度室内智能混合定位与室内GIS技术项目简介”项目。社会地理计算联合研究中心执行主任朱欣焰教授负责“面向大型复杂区域的室内混合智能定位系统”课题。 课题主要研究以分米级／厘米级定位技术为高精基准，PDR和磁场匹配为内核，感知运动行为、识别地标和认知室内语义情景，融合射频、视频、音频、室内特征等多源定位信号，实现多源互检，剔除粗差、检核完备性，形成多源信号以细带粗、即插即用的混合定位算法，实现优于1m精度的高可用室内定位方案。  

“社会地理大数据计算关键技术及其应用研究”项目由社会地理计算联合研究中心朱欣焰教授牵头，于2018年6月份获得武汉大学正式批准为重点重大项目建议书拟支持项目。 本项目从社会人文和计算技术两者融合的角度发展社会地理计算科学体系，通过对时空大数据分析与挖掘等技术，对与国家和社会发展相关的交通、政治、经济、文化等重大问题，进行跨学科研究，为决策提供支持服务，形成典型应用，解决具有社会矛盾突出的综合性、复杂性社会问题，对社会主义发展“新时代”具有重大的社会意义和应用价值。 本项目希望突破社会地理信息感知与大数据挖掘关键技术，构建社会...

2018年2月，从国际标准化组织地理信息技术委员会（ISO/TC 211）获悉，中国提出的国际标准项目提案《地理信息 影像与格网数据的内容模型及编码规则 第2部分：实现模式》（Geographic information -- Content components and encoding rules for imagery and gridded Data -- Part 2: Implementation schema），通过各成员国表决正式立项，成为中国主导编制的第六项地理信息国际标准项目。该标准项目由社会地理计算联合研究中心的邵远征博士作为负责人。 为全面贯彻落实国家标准...

GeoDa汉化项目是GeoDa国际化项目的一个重要部分，面向中国从事空间地理信息与经济学、社会科学、人文学等学科交叉研究的科研院所、企事业生产单位的广大GeoDa用户，由美国科学院院士、美国芝加哥大学空间数据分析中心教授Luc Anselin和中国科学院院士、武汉大学遥感信息工程学院院长龚健雅院士牵头组织，由美国芝加哥大学空间数据科学中心、武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室和武汉大学遥感信息工程学院三家单位的师生联合研发与测试。   本项目基于Github开放平台协作研发，采用 C++语言和wxwigets界面研发了针对GeoDa 软件各项功能菜单、对话框等内部...