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基本信息Personal Information
博士生导师
性别 : 男
出生年月 : 1987-09-01
学历 : 博士研究生毕业
学位 : 博士学位
在职信息 : 在岗
所在单位 : 空间信息系
入职时间 : 2018-03-01
学科 : 地理空间信息工程
- [16]Chen, Y., Liu, X.*, Li, X., Liu, X., Yao, Y., Hu, G., Xu, X. & Pei, F., 2017. Delineating urban functional areas with building-level social media data: A dynamic time warping (DTW) distance based k-medoids method. Landscape and Urban Planning, 160, 48-60. (SCI检索).2018
- [17]He, Y., Ai, B.*, Yao, Y., & Zhong, F., 2015. Deriving urban dynamic evolution rules from self-adaptive cellular automata with multi-temporal remote sensing images. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 38, 164-174. (SCI检索).2018
- [18]姚尧, 张亚涛*, 关庆锋, 麦可, & 张金宝., 2018. 使用时序出租车轨迹识别多层次城市功能结构. 武汉大学学报·信息科学版, 待刊. (EI检索).2018
- [19]陈乐, 李郇*, 姚尧, &陈栋胜., 2018. 人口集聚对中国城市经济增长的影响分析. 地理学报, 待刊. (SSCI检索).2018
- [20]刘鹏华, 姚尧*, 梁昊, 梁兆堂, 张亚涛, & 王昊松., 2017. 耦合卡尔曼滤波和多层次聚类的中国PM2.5时空分布分析. 地球信息科学学报, 19(4), 475-485. (中文核心期刊).2018
- [21]王越, 刘小平, 黎夏*, 姚尧, & 盛艳玲., 2017. 基于多窗口线性回归模型的浙北地区冬季气温估算. 地理与地理信息科学, 33(2), 45-51. (中文核心期刊).2018
- [22]张大川, 刘小平*, 姚尧, & 张金宝., 2016. 基于随机森林 CA 的东莞市多类土地利用变化模拟. 地理与地理信息科学, 32(5), 29-36. (中文核心期刊).2018
- [23]闫利*, 赵展, 聂倩, & 姚尧., 2012. 利用规则进行高分辨率遥感影像地物提取. 武汉大学学报·信息科学版, 37(6), 636-639. (EI).2018
- [24]姚尧, 黎夏*, 张亚涛, 张金宝, & 麦可., 2016. 基于手机信令数据的城市空间广告精准投放. 中国地理信息科学理论与方法学术年会, 深圳..2018
- [25]Yao, Y., Liang, Z., Li, X*, Zhang, J. & Chen, G. 2017. Redefining Guangdong Province’s city system by integrating multi- source open spatial data -based on Natural City. International Symposium on Geoenvironmental Informatics (ISGEI), Hongkong, China..2018
- [26]Yao, Y., Hong, Y., Li, X*, & Wu, D., 2017. Estimating effects of the "Communities Opening" policy on alleviating traffic congestion in China's big cities by integrating Ant Colony Optimization (ACO) and Complex Network Analysis. The Third International Conference on Spatial Data Mining and Geographical Knowledge Services (ICSDM), ISPRS. Wuhan, China..2018
- [27]Yao, Y., Liang, H., Li, X.*, & Zhang, J., 2017. Sensing urban land use patterns by integrating Google Tensorflow and scene classification models. The International Workshop on Image and Data Fusion (IWIDF), ISPRS. Wuhan, China..2018