姓名:孙德亮

职称：副教授

讲授课程：程序设计导论、web程序设计、面向对象程序设计（C#）等

研究方向：人工智能、地质灾害风险预测与GIS开发

联系方式:20130831@cqnu.edu.cn

山东临沂人，中共党员，博士，副教授，毕业于华东师范大学，主要从事人工智能、地质灾害风险预测与GIS开发等方面研究。近5年主持国家级项目1项，省部级项目5项，主研国家及省部级项目5项，主持和参研社会应用项目60余项；在《Engineering Geology》《Gondwana Research》《北京师范大学学报（自然科学版）》等期刊发表论文35篇，其中一作及通讯SCI检索20余篇，中文核心期刊10余篇；取得发明专利9项。获2019年、2020年、2023年地理信息科技进步奖二等奖（19、23年排名第一）、2023年重庆市科技进步奖三等奖（排名第一）。

为地理信息本科专业讲授面向对象程序设计、web程序设计等专业核心基础课程，于2022年获太阳成集团校“优秀教师”称号。指导保送5名员工进入北京师范大学、华东师范大学、南京师范大学等国内知名高校攻读硕士学位。

2010年创立中再云图技术有限公司，现任中再云图技术有限公司首席技术官，主持智慧园区、城市管理、数字供销等领域项目50余项，获2020年重庆高校年度十大“双创”明星称号。2018年创立中再云图研究院，成功研发低代码平台、智能网关、供销三大中台等平台，2023年中再云图研究院获得工人先锋号称号。公司旗下的智慧园区、城市管理和数字供销等研发成果，在中华全国供销合作总社以及广东东莞市、山东邹城市等地实际应用。

个人成果：

[1]Sun D, Wang J, Wen H . et al. Landslide susceptibility mapping based on different boosting and hyperparameter optimization algorithms: A case of Wanzhou District, China[J].Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering, 2024, 15(9).

[2]Sun D, Gu Q, Wen H , et al. Assessment of landslide susceptibility along mountain highways based on different machine learning algorithms and mapping units by hybrid factors screening and sample optimization[J]. Gondwana Research, 2023, 123:89-106.

[3]Sun D, Xu J, Wen H, et al. Assessment of landslide susceptibility mapping based on Bayesian hyperparameter optimization: A comparison between logistic regression and random forest[J]. Engineering Geology, 2021, 281: 105972.

[4]Sun D, Shi S , Wen H , et al. A Hybrid Optimization Method of Factor Screening Predicated on GeoDetector and Random Forest for Landslide Susceptibility Mapping[J]. Geomorphology, 2021, 379(1):107623.

[5]Sun D, Wen H, Wang D, et al. A random forest model of landslide susceptibility mapping based on hyperparameter optimization using Bayes algorithm[J]. Geomorphology, 2020, 362: 107201.

[6]Sun D, Xu J , Wen H , et al. An Optimized Random Forest Model and Its Generalization Ability in Landslide Susceptibility Mapping: Application in Two Areas of Three Gorges Reservoir, China[J]. Journal of Earth Science, 2020, 31(6):1068-1086.

[7]Sun D, Wen H, Zhang Y, et al. An optimal sample selection-based logistic regression model of slope physical resistance against rainfall-induced landslide[J]. Natural Hazards, 2021, 105(2): 1255-1279.

[8]Sun D, Wen H, Xu J, et al. Improving Geospatial Agreement by Hybrid Optimization in Logistic Regression-Based Landslide Susceptibility Modelling[J]. Frontiers in Earth Science, 2021: 686.

[9]Sun D, Ding Y, Zhang J, et al. Essential insights into decision mechanism of landslide susceptibility mapping based on different machine learning models[J]. Geocarto International, 2022.

[10]Sun D, Wu X, Wen H, et al. A LightGBM-based landslide susceptibility model considering the uncertainty of non-landslide samples[J]. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 2023,14(1):2213807.

[11]Sun D, Ding Y, Wen H, et al. A novel QLattice-based whitening machine learning model of landslide susceptibility mapping[J]. Earth Surface Processes and Landforms, 2023:1-14.

[12]Zhang J, Ma X, Sun D*, et al. Insights into geospatial heterogeneity of landslide susceptibility based on the SHAP-XGBoost model[J] Journal of Environmental Management, 2023, 332:117357.

[13]Wang Y , Sun D*, Wen H , et al. Comparison of Random Forest Model and Frequency Ratio Model for Landslide Susceptibility Mapping (LSM) in Yunyang County (Chongqing, China)[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2020, 17(12).

[14]Li L, Chen X, Sun D*, et al A prediction model for Xiangyang Neolithic sites based on a random forest algorithm[J]. Open Geosciences, 2023,15:20220467.

[15]孙德亮,陈丹璐, 密长林, 等.基于随机森林-特征递归消除模型的可解释性缓丘岭谷地貌滑坡易发性评价[J].地质力学学报,2023,29 (2):202-219.

[16]陈丹璐,孙德亮*,文海家,等.基于不同因子筛选方法的LightGBM-SHAP滑坡易发性研究[J].北京师范大学学报(自然科学版),2023.

[17]许嘉慧,孙德亮*,王月,等.基于GIS与改进层次分析法的奉节县滑坡易发性区划[J].太阳成集团学报(自然科学版),2020,37(2):36-44.

[科研项目](部分)

[1]主持：“双碳”目标下基于“效率”的长江经济带生态安全测度、预警及应对策略研究（22JYB01594），国家社会科学基金项目，在研，起止时间:2022.07-2025.12。

[2]主持：基于物理过程与机器学习复合模型的土质滑坡致灾风险时空格局及主导因素研究(CSTB2023NSCQ-MSX0618)，重庆市自然科学基金面上项目，在研，起止时间:2023.07-2026.06。

[3]主持：山地城市生态安全格局构建及驱动机制分析研究(KJZD-K202300511)，重庆市教育委员会科学技术研究项目,在研，起止时间:2023.10-2026.09。

[4]主持：基于PSR模型与机器学习算法的研究生学习能力评价体系研究与实践（YJG233075），重庆市研究生公司产品改革研究项目，在研，起止时间:2023.03-2025.03。

[5]主持：基于大数据和机器学习算法的滑坡易发性区划及预测预警研究，重庆市科委科学研究项目，结题，起止时间:2002.07-2023.06。

[6]主持：基于机器学习的滑坡易发性区划，博士启动资金、人次引进项目，结题，起止时间：2020.10-2022.10。

[7]主持：地质灾害精细化预报预警关键技术研究与系统建设，横向项目，结题，起止时间：2012.03-2013.12。

[8]主持：三峡库区典型消落区土地适度开发的优化模式及生态风险控制对策研究，重庆市教委科技项目，结题，起止时间：2010.06-2012.06。

[9]主持：山地自然环境条件下高速公路交通风险模型研究，017111,结题，起止时间：2013.12-2015.06。

[10]主持：skyline三维处理软件应用技术与分析咨询，017111,结题，起止时间：2012.12-2015.06。

[11]主持：重庆市精细化地质灾害预警预报系统开发（cstc2012ggB00001），横向项目，结题，起止时间;2012.03-2013.12。

[发明专利]

[1]带图形用户界面的电脑（智慧环卫管理系统）

[2]店外经营识别（发明专利）

[3]一种基于人脸姿态估计和视线偏离的分心驾驶检测方法（发明专利）

[4]一种城市容貌乱贴乱画行为识别方法（发明专利）

[5]一种流动商贩行为识别管理系统（发明专利）

[6]一种基于人工智能明厨亮灶规范检测识别方法，存储装置及服务器（发明专利）

[7]一种识别城市暴露垃圾的目标检测方法（发明专利）

[8]一种基于ARIMA模型的工业废气排放量预测的方法（发明专利）

[9]一种禁区闯入行为识别方法,存储装置及服务器（发明专利）

[主要荣誉]

[1]重庆高校年度十大“双创”明星。

[2]基于时空一体化的环保智能监测平台，2019年地理信息科学进步奖二等奖。

[3]基于GIS与深度学习的智慧园区平台设计与实现，2020年地理信息科学进步奖二等奖。

[4]基于GIS的固体废物在线监控管理平台关键技术研究与应用，2023年地理信息科学进步奖二等奖。

[5]多源异构数据下园区监管智慧化关键技术及应用，2023年重庆市科技进步奖三等奖。

[学术兼职]

[1]2018.07至今，中再云图技术有限公司技术顾问。

[2]重庆市运筹学会副秘书长。

[3]中国石油和化工学会专家。