觀測與模拟是獲取地球表層資源環境數據的兩大基本手段。依托學院的多學科優勢，經過多年的交叉融合發展，逐步形成了“資源環境智能感知與模拟”這一特色交叉研究方向。該方向集成空-天-地觀測、動力學模拟、人工智能、雲計算等技術手段，獲取地球表層水、土、氣、生等資源環境要素的屬性狀态、空間格局與變化信息。
1、監測感知
建設了長江中遊城市與人口密集區生态環境監測研究站，構建了覆蓋全國16個省區的土壤、植被和水體光譜庫，入選聯合國糧農組織全球土壤實驗室網絡成員單位；構建了可見光、熱紅外、大氣PM2.5、水體環境等無人監測系統；提出了顧及時空關聯的人工智能遙感反演方法，獲得高精度的水-土-氣-生參量信息，生成了系列全球、全國及長江經濟帶區域的定量遙感産品。
2、環境模拟
首次提出了城鄉結合地帶“複雜面源污染”的概念，構建了耦合城市面源模型與農業面源模型的複雜面源模型CA-AUNPS，實現了面源污染時空變化的精确模拟；建立了流域水環境、水生态精準調控及其雲計算關鍵技術，成果在三峽庫區等流域的水質預報、水華控制、污染防控等方面得到廣泛應用。
3、綜合集成
提出了多源地學數據的一體化融合與重構方法，研發了生态環境在線智能感知認知平台——“智能生态雲腦”，突破了多源數據在線接入、大數據并行計算等關鍵技術難題，彙集地基傳感網、遙感衛星、無人機、監測車船等，可提供高精度、高動态、高連續的生态環境參數信息與決策支持服務。
近五年，在該方向牽頭2項國家重點研發計劃項目、1項國家自然科學基金重點項目。出版學術專著10部，發表高水平學術論文200餘篇，入選“中國百篇最具影響國際學術論文”（2021），授權國家發明專利38項，獲得教育部自然科學一等獎、中國大壩工程學會科技進步特等獎、測繪科技進步一等獎等。
