个人简介：
男，博士，副教授。2016年6月毕业于中国地质大学（武汉），获测绘科学与技术专业博士学位，主要从事地质灾害遥感监测预测、遥感地质、地质灾害防治等方面的科研工作。博士毕业后进入湖北工业大学土木建筑与环境学院工作，继续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。
招生信息
1.招生学科：土木工程、土木水利
2.研究方向：地质灾害监测预测、遥感地质
3.招生年度：2023年-2025年
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]湖北工业大学科研启动基金，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。
成果获奖
[1]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)
[2]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)
[3]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)
[4]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)
[5]Yu X, Wang Y, Niu R, et al. A combination of geographically weighted regression, particle swarm optimization and support vector machine for landslide susceptibility mapping[J]. International journal of environmental research and public health, 2016, 13(5): 487. (SCI收录)
[6]于宪煜,胡友健,牛瑞卿.基于RS-SVM模型的滑坡易发性评价因子选择方法研究[J].地理与地理信息科学, 2016, 32(3): 23-28. (中文核心)
[7]于宪煜,胡友健,牛瑞卿. CORS数据的地面变形和参考站稳定性分析[J].测绘科学, 2016, 41(7): 5-10. (中文核心)
[8]于宪煜,胡友健,牛瑞卿.地表移动负指数函数预计法的参数确定方法研究[J].煤矿开采, 2016, 21 (02): 10-14. (中文核心)
[9] 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)
[10] Zhenyang Hui, Youjian Hu, Yao Ziggah Yevenyo,Xianyu Yu, An Improved Morphological Algorithm for Filtering Airborne LiDAR Point Cloud Based on Multi-level Kriging Interpolation. Remote Sensing, 2016, 8(1): 35. (SCI收录)
[11] Yao Yevenyo Ziggah, Youjian Hu,Xianyu Yu, Laari Prosper Basommi, Capability of Artificial Neural Network for Forward Conversion of Geodetic Coordinates (φ, λ, h) to Cartesian Coordinates (X, Y, Z), Mathematical Geosciences, 2016, 48(6): 687-721. (SCI收录)
