三维地理信息系统：面向“数字地球”与“透明地球”系统建设技术前沿，研究开发高效、智能、实用的三维地理/地学空间建模、分析、优化、可视化图形算法与软件系统。
面向城市导航的三维无遮挡地图实施生成与可视化方法（Deng et al., 2016, TVCG）(B站)
面向大规模激光雷达点云的建筑物轮廓线检测与三维重建（Di & Deng* et al., 2024, TGRS）
地学数据机器学习：面向复杂地学空间环境与动力学过程，基于地学大数据，研究以多源地学数据挖掘理解为重点、以三维空间数据深度学习为特色的机器学习模型与算法。
面向深部金成矿规律的地质体三维形态深度学习模型（Deng et al., 2022, C&G）（Github）
融合三维地质模型和动力学过程属性场的多模态深度网络模型（Zheng & Deng* et al., 2024, C&G）
深部资源智能预测：面向国家“深地”探测战略，研究运用计算科学与数据科学方法，开发三维地学建模、空间分析、计算模拟、机器学习、可视化技术，智能预测深部资源。
地质体三维形态特征广义数学形态学分析方法与矿化关联分析（Deng et al., 2021, NRR）
基于贝叶斯学习的深部结构和动力学过程三维推断与重建（Huang & Deng* et al., 2023, Tectonophysics; Deng et al., 2024, AG）
环境过程模拟计算：面向复杂环境变化过程，重点针对污染物在土壤-地下水系统的迁移转化与积累效应，研究高效、准确、先进的环境过程动力学数值模拟、可视计算方法与技术。
地下水污染物迁移转化动力学模型快速校准与数值模拟计算（Deng et al., 2023）
地下水污染物迁移转化模型区域分解并行求解与过程三维精细高效模拟（Deng et al., 2024）
更多研究情况详见地理信息系个人宣传展板——点击下载：
邓浩-展板-个人介绍.pdf