这篇文章是组里博士生侯志伟刚发出来的一篇综述文章，把现有的地理建模输入数据配备方法分成了三大类进行综述：人工化方法、自动/半自动化方法、智能化方法。主要关注的是自动/半自动化方法向智能化方法的发展，两者间的主要差别在于后者不但是自动/半自动化的，而且配备出的输入数据是适应于地理模型的应用上下文（application context）的，这保证所配备的数据不但支持模型可以运行，而且是合理地运行。

他写的初稿过于技术化、琐碎，经多次讨论、大幅修改后成稿，虽然还是偏技术多一些，但基本思想的脉络应该还算清楚。

Hou Z-W, Qin C-Z*, Zhu A-X, Liang P, Wang Y-J, Zhu Y-Q. From manual to intelligent: A review of input data preparation methods for geographic modeling. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2019, 8, 376. doi:10.3390/ijgi8090376.

IJGI这篇综述文章中其核心思想实际上是承继着我们在2016年发表在HESS的文章里提出的应用上下文知识（application-context knowledge）对于地理建模的重要性。HESS文章中对于这个问题的提出和设计的基于案例的方法都是针对数字地形分析领域，但是这个问题是地理建模领域所普遍面对、且现有方法仍明显忽视的，HESS2016的这篇文章明确提出了这个问题并做了方法的初步探索，我觉得这里明确提出这个新的问题比后面提出的初步方法更有意义。现在讲代表作，我觉得这篇文章可以算是我的一篇代表作，虽然目前引用还不多。

Qin C-Z, Wu X-W, Jiang J-C, Zhu A-X. Case-based knowledge formalization and reasoning method for digital terrain analysis - application to extracting drainage networks. Hydrology and Earth System Sciences, 2016, 20: 3379-3392.

后续围绕这个如何利用应用上下文知识解决地理建模智能化的问题，我们组在不同的地理建模领域（如数字土壤制图、水文建模）陆续还有工作近期将要发表。有篇水文建模方法的工作其实接收的更早（Journal of Hydroinformatics），但传统期刊处理速度真的是和开放获取期刊的处理速度没法比，等过一段校稿、在线出版了再写篇博文介绍。