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Mapping landslide susceptibility at the Three Gorges Reservoir, China, using gradient boosting decision tree,random forest and information value models

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Journal of Mountain Science 2020年第3期17卷 670-685页

作者： CHEN Tao ZHU Li niu rui-qing TRINDER C John PENG Ling LEI Tao Institute of Geophysics and Geomatics China University of GeosciencesWuhan 430074China Geomatics Technology and Application key Laboratory of qinghai Province Xining 810001China School of Civil and Environmental Engineering The University of New South WalesSydneyNSW 2052Australia China Institute of Geo-Environment Monitoring Beijing 100081China School of Electronical and Information Engineering Shaanxi University of Science and TechnologyXi’an 710021China

This work was to generate landslide susceptibility maps for the Three Gorges Reservoir(TGR) area, China by using different machine learning models. Three advanced machine learning methods, namely, gradient boosting decision tree(GBDT), random forest(RF) and information value(InV) models, were used, and the performances were assessed and compared. In total, 202 landslides were mapped by using a series of field surveys, aerial photographs, and reviews of historical and bibliographical data. Nine causative factors were then considered in landslide susceptibility map generation by using the GBDT, RF and InV models. All of the maps of the causative factors were resampled to a resolution of 28.5 m. Of the 486289 pixels in the area,28526 pixels were landslide pixels, and 457763 pixels were non-landslide pixels. Finally, landslide susceptibility maps were generated by using the three machine learning models, and their performances were assessed through receiver operating characteristic(ROC) curves, the sensitivity, specificity,overall accuracy(OA), and kappa coefficient(KAPPA). The results showed that the GBDT, RF and In V models in overall produced reasonable accurate landslide susceptibility maps. Among these three methods, the GBDT method outperforms the other two machine learning methods, which can provide strong technical support for producing landslide susceptibility maps in TGR.

关键词： Mapping landslide susceptibility Gradient boosting decision tree Random forest Information value model Three Gorges Reservoir

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基于多尺度分割的岩石图像矿物特征提取及分析

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吉林大学学报（地球科学版） 2011年第4期41卷 1253-1261页

作者：叶润青牛瑞卿张良培中国地质大学地球物理与空间信息学院武汉430074 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

针对传统岩石薄片鉴定以肉眼观察和描述为主,存在主观性强、定量困难等问题,将数字图像处理方法引入岩石矿物研究,提出了基于多尺度分割的岩石图像矿物特征信息提取方法。以铁质石英砂岩薄片显微镜下单偏光图像为实验对象,获取了石英颗... 详细信息

针对传统岩石薄片鉴定以肉眼观察和描述为主,存在主观性强、定量困难等问题,将数字图像处理方法引入岩石矿物研究,提出了基于多尺度分割的岩石图像矿物特征信息提取方法。以铁质石英砂岩薄片显微镜下单偏光图像为实验对象,获取了石英颗粒的边界及其体积分数、大小、周长、长轴长度和方位、长轴和短轴比、圆度和形态指数等信息。其中：石英颗粒的体积分数为47.07%,小于基质的体积分数,在基质中呈漂浮状,为杂基支撑结构,表明形成于沉积同生期;长轴的范围为50-604像素,表明石英颗粒大小不均、分选性差;颗粒的圆度为0.27-1.82,形态指数值为1.19-2.46,圆度和形态指数值较小,表明石英颗粒有一定的磨圆度。这种信息的获取和定量分析方法有助于对岩石图像的地学理解。

关键词：岩石图像多尺度分割图像处理矿物特征提取

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苯丙酮尿症及相关治疗方法研究进展

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中国新药杂志 2018年第2期27卷 154-158页

作者：牛瑞青冯文化中国医学科学院北京协和医学院药物研究所北京100050

苯丙酮尿症(phenylketonuria,PKU)为常染色体隐性遗传病,因肝脏中苯丙氨酸羟化酶(phenylalanine hydroxylase,PAH)缺乏或活性不足或其辅酶四氢生物蝶呤(tetrahydrobiopterin,BH_4)缺乏,导致苯丙氨酸(phenylalanine,Phe)不能按正常的代谢途径转化为酪氨酸,在体内蓄积而致病。如果该病得不到及时治疗,会对患者中枢神经系统造成严重的损伤。PKU的治疗方法通过限制人体苯丙氨酸摄入或者补充四氢生物蝶呤使患者体内苯丙氨酸浓度恢复正常水平。目前,该病已被各国列为新生儿必须筛查的代谢疾病之一。本文综述了苯丙酮尿症的发病机制、临床分类及表现以及目前存在和潜在的治疗方法的研究进展。

关键词：苯丙酮尿症苯丙氨酸羟化酶发病机制临床分类治疗方法

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三峡库区岩性智能分类研究

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岩土力学 2010年第9期31卷 2946-2950页

作者：王贤敏牛瑞卿吴婷中国地质大学地球物理与空间信息学院武汉430074

三峡库区岩体上方覆盖着厚实的土壤和茂密的植被,是高植被覆盖区,岩性信息弱,因此岩性识别和分类困难,没有成熟的方法可循。针对三峡库区进行岩性分析,选择三峡库区巴东城区作为研究区域,采用2000年5月成像的ETM+遥感影像,构造纹理、光... 详细信息

三峡库区岩体上方覆盖着厚实的土壤和茂密的植被,是高植被覆盖区,岩性信息弱,因此岩性识别和分类困难,没有成熟的方法可循。针对三峡库区进行岩性分析,选择三峡库区巴东城区作为研究区域,采用2000年5月成像的ETM+遥感影像,构造纹理、光谱、植被覆盖等17个分类因子,将遥感影像与地质图叠加,选取1101个样本点,采用决策树C4.5算法,挖掘出三峡库区巴东县处岩性的解译规则和知识,决策树的学习精度为96.6%,剪枝后精度为95.9%,规则提取的精度为93.1%,提取的规则置信度很高,并基于知识驱动和规则匹配实现了岩性的智能分类,分类精度较高为90.11%;将分类结果与IsoData方法、K-Means方法、马氏距离法、最大似然法、最小距离法、平行六面体方法等6种方法的分类结果进行比较,试验结果证明,决策树方法的分类结果最好,精度明显高于其他6种方法。

关键词：遥感岩性分类智能三峡

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基于粗糙集的支持向量机滑坡易发性评价

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吉林大学学报（地球科学版） 2012年第2期42卷 430-439页

作者：牛瑞卿彭令叶润青武雪玲中国地质大学地球物理与空间信息学院武汉430074

区域滑坡易发性评价对灾害中长期预测预报具有重要意义。以三峡库区秭归至巴东段为研究区,利用粗糙集理论对20个初始评价因子进行属性约简,去掉冗余或干扰信息,得到13个核心评价因子,并以此作为支持向量机的输入特征集,构建支持向量机模... 详细信息

区域滑坡易发性评价对灾害中长期预测预报具有重要意义。以三峡库区秭归至巴东段为研究区,利用粗糙集理论对20个初始评价因子进行属性约简,去掉冗余或干扰信息,得到13个核心评价因子,并以此作为支持向量机的输入特征集,构建支持向量机模型,实现滑坡易发性评价。在易发性分区图中高易发区占8.2%,主要分布在童庄河右岸、归州河沿岸、青干河左岸、树坪至范家坪长江右岸、牛口到东壤口长江左岸和巴东附近;不易发区占52.7%,主要分布于店子湾至巴东旧城以及远离长江水系及植被覆盖度高的区域。通过验证与分析,粗糙集-支持向量机模型在高中易发区中的预测精度为85.6%,其预测能力优于支持向量机模型;与野外调查对比,预测结果与实际情况吻合较好。研究表明,应用粗糙集和支持向量机相结合进行滑坡易发性评价具有预测能力强、计算效率高等优点。

关键词：滑坡易发性评价粗糙集支持向量机三峡库区

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基于进化支持向量机的滑坡地下水位动态预测

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中南大学学报（自然科学版） 2012年第12期43卷 4788-4795页

作者：彭令牛瑞卿叶润青赵艳南中国地质大学地球物理与空间信息学院湖北武汉430074 三峡库区地质灾害防治工作指挥部湖北宜昌443000

地下水位动态预测对滑坡稳定性评价具有关键作用。滑坡地下水位演化过程是一个受水文地质条件控制,并受降雨、库水和气温等多种影响因素综合作用而发展演化的非线性动力系统,地下水位与其影响因素之间存在非线性响应关系。以三峡库区白... 详细信息

地下水位动态预测对滑坡稳定性评价具有关键作用。滑坡地下水位演化过程是一个受水文地质条件控制,并受降雨、库水和气温等多种影响因素综合作用而发展演化的非线性动力系统,地下水位与其影响因素之间存在非线性响应关系。以三峡库区白家包滑坡地下水位监测数据为例,在深入分析滑坡地下水位变化特征及其与影响因素响应关系的基础上,利用非线性智能遗传算法和支持向量机建立进化支持向量机耦合模型,并对地下水位进行预测,其预测结果的均方差和相关系数的平方分别为0.013和0.929,说明预测结果与实测值较吻合。选择神经网络模型进行对比,耦合模型的均方差小154%,而相关系数的平方大10%。综合表明进化支持向量机耦合模型具有较好的拟合和泛化能力,是一种行之有效的滑坡地下水位预测方法。

关键词：地下水位预测滑坡支持向量机遗传算法

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利用SIFT和静态小波变换的遥感影像配准方法

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测绘科学 2012年第5期37卷 61-64页

作者：韩舸牛瑞卿中国地质大学地球物理与空间信息学院武汉430074

本文首先利用静态小波变换对影像进行多层分解,在其低频子影像上利用SIFT提取特征点集;之后,通过统计不同阀值下的匹配点集精度和数量信息,利用多项式拟合的方法自动建立约束条件,并以此约束条件自动校正控制点集以得到数量可观且高精... 详细信息

本文首先利用静态小波变换对影像进行多层分解,在其低频子影像上利用SIFT提取特征点集;之后,通过统计不同阀值下的匹配点集精度和数量信息,利用多项式拟合的方法自动建立约束条件,并以此约束条件自动校正控制点集以得到数量可观且高精度的控制点集。试验结果表明,该方法是一种有效的遥感影像配准控制点自动提取方法。

关键词： SIFT 静态小波变换图像配准遥感

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Liposomes as versatile agents for the management of traumatic and nontraumatic central nervous system disorders:drug stability,targeting efficiency,and safety

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Neural Regeneration Research 2025年第7期20卷 1883-1899页

作者： Mingyu Zhang Chunyu Xiang Renrui niu Xiaodong He Wenqi Luo Wanguo Liu rui Gu Department of Orthopedic Surgery China-Japan Union Hospital of Jilin UniversityChangchunJilin ProvinceChina

Various nanoparticle-based drug delivery systems for the treatment of neurological disorders have been widely ***,their inability to cross the blood–brain barrier hampers the clinical translation of these therapeutic *** are nanoparticles composed of lipid bilayers,which can effectively encapsulate drugs and improve drug delivery across the blood–brain barrier and into brain tissue through their targeting and ***,they can potentially treat traumatic and nontraumatic central nervous system *** this review,we outlined the common properties and preparation methods of liposomes,including thin-film hydration,reverse-phase evaporation,solvent injection techniques,detergent removal methods,and microfluidics ***,we comprehensively discussed the current applications of liposomes in central nervous system diseases,such as Alzheimer's disease,Parkinson's disease,Huntington's disease,amyotrophic lateral sclerosis,traumatic brain injury,spinal cord injury,and brain *** studies related to liposomes are still in the laboratory stage and have not yet entered clinical ***,their application as drug delivery systems in clinical practice faces challenges such as drug stability,targeting efficiency,and ***,we proposed development strategies related to liposomes to further promote their development in neurological disease research.

关键词： Alzheimer's disease amyotrophic lateral sclerosis brain tumors central nervous system Huntington's disease liposome drug delivery neurological disorders Parkinson's disease spinal cord injury traumatic brain injury

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三峡库区树坪滑坡变形特征及其诱发因素研究

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安全与环境工程 2013年第2期20卷 41-45,58页

作者：胡畅牛瑞卿中国地质大学地球物理与空间信息学院武汉430074

三峡库区树坪滑坡为典型的古崩滑堆积型滑坡,自2003年三峡水库蓄水以来其变形明显。本文采用两步聚类法对树坪滑坡的监测数据进行了定性化处理,并在此基础上采用Apriori算法研究了该滑坡的变形特征及其与诱发因素之间的关系。结果表明:... 详细信息

三峡库区树坪滑坡为典型的古崩滑堆积型滑坡,自2003年三峡水库蓄水以来其变形明显。本文采用两步聚类法对树坪滑坡的监测数据进行了定性化处理,并在此基础上采用Apriori算法研究了该滑坡的变形特征及其与诱发因素之间的关系。结果表明:库水位是引起树坪滑坡位移变形的主要诱发因素,且该滑坡因每年库水位的升降而呈现周期性的变形特征;降雨是引起树坪滑坡位移变形的次要诱发因素,随着库水作用下滑坡体原有裂隙的扩张及产生新的裂隙,降雨对滑坡变形的影响将逐渐增强。

关键词：树坪滑坡变形特征诱发因素 Apriori 数据挖掘三峡库区

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信息量支持下SVM模型滑坡灾害易发性评价

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长江科学院院报 2016年第8期33卷 47-51,58页

作者：安凯强牛瑞卿武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院武汉430074

三峡库区是我国滑坡灾害广泛发育的地区之一,滑坡灾害易发性评价对库区的防灾减灾有重要意义。在滑坡灾害易发性指标信息量的基础上,构建了信息量支持下的SVM模型,并对滑坡灾害易发性进行了评价。该模型根据地层岩性、地质构造、坡度、... 详细信息

三峡库区是我国滑坡灾害广泛发育的地区之一,滑坡灾害易发性评价对库区的防灾减灾有重要意义。在滑坡灾害易发性指标信息量的基础上,构建了信息量支持下的SVM模型,并对滑坡灾害易发性进行了评价。该模型根据地层岩性、地质构造、坡度、坡向、坡型结构、土地利用类型、水、归一化植被指数,以及上述指标的总信息量,共9类指标组成的数据集进行SVM训练,得到评价模型;运用该评价模型对研究区全区滑坡灾害易发性进行评价,并以模型决策值的零点和突变点确定易发性等级划分标准。并以三峡库区万州主城区为研究区验证模型,研究表明:信息量支持下SVM模型的训练样本精度为81.41%,验证样本精度为91.11%,优于常用的信息量模型,滑坡的高易发区和较高易发区占研究区总面积的47.05%,主要集中在人类工程活动强烈的长江干支流两侧,结果与已知滑坡分布基本一致,表明该模型在研究区具备较好的适用性。

关键词：滑坡灾害信息量支持向量机易发性评价三峡库区

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