研究方向一、地理环境先进感知与长江经济带全息监测：针对数字孪生复杂场景对于智能综合感知（“快、准、全、灵”）的关键需求，通过建立动态观测需求、人工智能和感知手段间的智能关联，研究前端的感知设备和边缘智能感知设备，实现感知端的智能；通过建立信物人系统融合的感知能力知识图谱，提供“查、评、选、配、挖、辨”的感知知识服务，实现“任务-感知”的智能关联映射；集成先进的感知装备和智能的综合感知模型方法，开发地学感知脑，建立长江经济带地理环境全息监测中心，满足“智慧城市与流域综合感知”重大工程技术前沿需求和服务于“地学长江”计划。

研究方向二、地理空间智能认知与全球城市健康评估：针对地理空间服务从信息服务到知识服务发展的重大需求，研究地理知识图谱通用模型和领域应用专用模型；基于时空大数据技术和人工智能技术，研究地理知识图谱实体关系抽取、知识关联推理和知识分析挖掘技术；研发地理知识图谱知识引擎，构建典型智慧城市知识图谱和智慧流域知识图谱，建立全球城市健康评估中心，服务于“智慧社会、美丽中国、宜居地球”等重大需求。

研究方向三、地理综合仿真决策与数字孪生长江：分析地理过程中的自然和人文两类驱动系统的作用机理，定量挖掘地学事件的时空过程，研究构建以地理时空智能算法为核心的时空连续模拟关键技术；基于多种自然变化和社会发展路径，研究未来时空可信预测能力和聚焦决策模型；研究构建基于数字孪生的多尺度时空仿真技术，突破大范围地理场景和小范围精细目标的融合仿真难题；设计研发未来情景下长江流域的高精度预测和系统决策模型，形成数字孪生长江系统，服务于“美丽中国、宜居地球”等重大需求。

研究方向四、人机物融合的数字孪生平台及重大工程应用：结合物联网、大数据、人工智能和区块链新技术，面向新时代数字孪生建设的需求与机遇，立足当前GIS平台在数据管理、表达、处理分析与可视化等方面的能力，凝练地理信息“感知—认知—决策—控制”的技术链条，研发基于“GIS+BIM+CIM”集成的人机物融合可信数字孪生平台，服务于智慧矿山、智慧城市、智慧流域、智慧海洋、智慧社会、数字经济、美丽中国和宜居地球等国家重大应用信息化建设需求。