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专题介绍
地学本体和知识图谱是近年来地学信息研究领域的前沿方向。在过去的几十年里，地学领域产生了很多领域的词典、范式、本体模型和知识图谱，其中很多研究成果为地学网络基础设施建设和支撑地球科学研究方面做出了重要的贡献。最近，将知识表达嵌入到机器学习中有助于更好的理解和提高大数据分析的可解释性。因此。知识嵌入正成为机器学习和数据科学领域新的研究话题。本期“地学本体与知识图谱”专题诚邀在地学领域本体和知识图谱构建和应用方面的创新成果和进展，主题包括但不限于：
1）新的地学本体或知识图谱；
2）地学本体和知识图谱的创新应用；
3）知识嵌入的机器学习模型，如遥感数据处理、文本数据挖掘和综合数据分析等；
4）知识嵌入模型的在地学领域的成功应用实例；
5）以本体或知识图谱为支撑的可解释人工智能或支持开放科学的地学知识图谱；
6）地学本体和知识图谱的作用在地学人工智能发展中的作用展望。
关键词：本体模型（Ontology model），地学知识图谱（Geoscience ontology），知识嵌入机器学习（Knowledge-infused machine learning models），地学大数据（Geoscience big data），人工智能（Artificial intelligence）
专题截稿日期：2023年5月31日
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客座编辑
Xiaogang Ma
爱达荷大学
Xiaogang Ma现为爱达荷大学计算机科学副教授。2011年获荷兰特文特大学地球系统科学与地理信息科学博士学位，随后完成伦斯勒理工学院数据科学博士后培训。他的研究重点为语义网中部署数据科学，以支持跨学科协作和科学发现；研究领域包括：地球和环境科学中的复杂系统、数据互操作性和来源、大数据和小数据的可视化探索性分析。Ma教授是2016年国际数据周的四个受邀早期职业生涯专家之一。此外，他积极参加各种数据科学和地理信息学国际协会，包括ACM SIGWEB、CODATA、ESIP、RDA、GSA、AGU和IAMG。2018年获科研团队学（SciTS）卓越贡献奖，2015年获IAMG A.B. Vistelius研究奖，2014年获首届ICSU-WDS数据管理奖。
Boyan Brodaric
加拿大地调局
Boyan Brodaric现为加拿大地调局研究科学家，重点研究领域为地学本体和互操作性（应用于三维地学建模、地下水、危害和风险领域）。此外，他也是多个期刊和会议的委员会成员，并担任Applied Computing and Geosciences期刊主编。
Chengbin Wang
中国地质大学（武汉）
Chengbin Wang博士现为中国地质大学（武汉）地球资源学院副教授。2017年12月获中国地质大学矿产普查与勘探博士学位；2016年9月至2017年9月，作为爱达荷大学计算机科学系访问博士生，加入Xiaogang Ma博士的IDEA实验室。研究重点包括：非结构化地质大数据的集成和互操作性、GeoKG的构建和应用、通过机器学习进行基于GIS的矿产预测。Wang现为中国地质学会青年工作委员会成员、DDE（深时数字地球科学）项目数据科学工作组共同负责人。
Anirudh Prabhu
卡内基科学研究所
Anirudh Prabhu是卡内基科学研究所地球与行星实验室地理信息学科学家。Prabhu拥有RPI多学科科学博士学位，读博期间曾任职于Tetherless World Constellation，并获Peter Fox教授和Deborah McGuinness教授指导。研究领域涉及开发人工智能、机器学习和信息学领域的算法、可视化和方法，及其在地球与空间科学、古生物学和微生物学等各种领域的应用。2018年至2021年，Prabhu是美国地质学会地理信息学与数据科学部学生代表，自2016年起为深碳观测计划和4D倡议的数据科学团队成员；2015年获IBM全球学生奖学金，同年夏季在印度IBM研究院工作；并被授予RPI“创始人优秀奖”。
为响应深时数字地球大科学计划（DDE），本专题聚焦地学本体与知识图谱的构建和创新应用，推动地学大数据挖掘和利用的智能化，提升地学大数据的利用水平，助推地学领域科学研究。所有经同行评审后被本专题录用的文章，将被免除全部文章出版费（APC）。Applied Computing & Geosciences已被批准列入Emerging Sources Citation Index，有望在1-3年内正式被收录于SCI。
关于期刊
Applied Computing & Geosciences是一本专注于地学计算领域的在线开放获取期刊，致力于与其姊妹刊Compute & Geosciences共同推动计算机科学与地学领域的交叉研究和知识传播。本刊主要发表经同行评审的、可解决地球科学问题的原创性文章、综述和案例研究文章。
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ISSN:2590-1974
CiteScore: 2.5
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