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    副教授

    于宪煜

    作者:于宪煜    发布:2023-03-06 14:12    点击量:


    于宪煜,男,博士,副教授,硕士生导师。主要从事地质灾害防灾减灾理论与技术方面的研究,在地质灾害的空间多尺度、地质灾害因子及样本分析、空天地联合地质灾害监测预测、机器学习&深度学习在地质灾害监测预测中的应用等方面有较为深入的认识和探索。主持国家自然科学基金1项,主持湖北省教育厅科研计划项目1项,主持校企合作项目4项,参与国家级及省部级项目多项。发表论文10余篇,其中SCI或EI收录论文7篇。

    联系方式

    283916405@qq.com

    主讲课程

    本科生:《测量学》、《土木工程测量》、《测量实习》

    研究生:《3S原理及其应用》、《GNSS原理与应用》

    研究方向

    [1]地质灾害防灾减灾理论;

    [2]机器学习&深度学习在地质灾害监测预测中的应用;

    [3]地质灾害与生态脆弱性;

    [4]地质灾害与碳排放。

    科研项目

    [1]国家自然科学基金青年项目,滑坡易发性评价中的空间多尺度问题研究,2019/01-2021/12,结题,项目负责人;

    [2]湖北省教育厅科研计划项目青年项目,基于空间多尺度分析的滑坡易发性评价方法研究,2017/01-2019/12,结题,项目负责人;

    [3]澳门人威尼斯3966科研启动基金,基于空间多尺度分析的滑坡易发性评价方法研究,2016/12-2019/12,结题,项目负责人。

    近五年主要科研成果

    [1] Yu X, Xiong T, Jiang W, et al. Comparative Assessment of the Efficacy of the Five Kinds of Models in Landslide Susceptibility Map for Factor Screening: A Case Study at Zigui-Badong in the Three Gorges Reservoir Area, China[J]. Sustainability, 2023, 15(1): 800. (SCI收录)

    [2]Yu X, Xia Y, Zhou J, et al. Landslide Susceptibility Mapping Based on Multitemporal Remote Sensing Image Change Detection and Multiexponential Band Math[J]. Sustainability, 2023, 15(3): 2226. (SCI收录)

    [3]Yu X, Zhang K, Zhang Y. Land use classification of open-pit mine based on multi-scale segmentation and random forest model[J]. PLOS ONE, 2022, 17. (SCI收录)

    [4]Yu X, Zhang K, Song Y, et al. Study on landslide susceptibility mapping based on rock–soil characteristic factors[J]. Scientific Reports, 2021, 11(1). (SCI收录)

    [5]Yu X, Gao H. A landslide susceptibility map based on spatial scale segmentation: A case study at Zigui-Badong in the Three Gorges Reservoir Area, China[J]. PLoS one, 2020, 15(3): e0229818. (SCI收录)

    [6]于宪煜,熊十力.基于空间多尺度分析的滑坡易发性评价—以三峡库区秭归巴东段为例[J].大地测量与地球动力学, 2019, 40(2): 187-192. (中文核心)

    [7] Zhang H, Song Y, Xu S, He Y, Li Z,Yu X, Liang Y, Wu W, Wang Y. Combining a class-weighted algorithm and machine learning models in landslide susceptibility mapping: A case study of Wanzhou section of the Three Gorges Reservoir, China[J]. Computers & Geosciences, 2022, 158:104966-. (SCI收录)

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