姓名: | 秦耀祖 | 性别: | 男 | |
职称: | 讲师 | 学位: | 博士 | |
电话: | 18673110286 | 传真: | ||
Email: | qyz60010@ecut.edu.cn | 邮编: | 330013 | |
地址: | 江西省南昌市经开区广兰大道418号地学楼502B。 |
简 历:
秦耀祖,甘肃庆阳人,1985年出生,博士、讲师、硕士研究生导师,主要从事成矿预测、三维地质模拟和地学大数据挖掘方面的研究。近五年来,共发表学术论文10余篇,其中以第一作者发表SCI论文3篇;主持省部级项目1项、市厅级项目2项、博士科研启动基金1项和横向项目3项,并参与其他多个科研项目。
学习经历:
(1) 2012-09至2018-12,中南大学,矿产普查与勘探,博士
(2) 2008-09至2011-06,中南大学,构造地质学,硕士
(3) 2004-09至2008-06,中南大学,地质工程,学士
工作经历:
(1) 2019-01至现在, 东华理工大学, 地球科学学院, 讲师
(2) 2011.07-2018.12,湖南金诺矿业有限公司,地质总工、资源顾问
研究方向:
(1) 数学、遥感和三维地质
(4) 地质灾害风险评价
(3) 地理空间大数据挖掘和生态资源评估
硕士招生专业:
·0818 地质资源与地质工程
·0857 资源与环境
其它:
(1) 第一届地球科学大数据挖掘与人工智能挑战赛,三等奖(指导老师),中国矿物岩石地球化学学会,2019
(2) 江西省自然资源资产和生态环境审计工作咨询专家,2019.05-2022.05,江西省审计厅
(3) 江西省生态地质环境学会理事,2021.05-2026.05,江西省审计厅
教授课程:
1.《地学大数据》
2.《大数据与城市规划》
3.《地质资源与地质工程研究方法》
4.《三维地质建模与可视化》
承担科研项目情况:
主持项目
(1) 东华理工大学博士科研启动基金项目,2020-01至2023-01,10.0万元,在研
(2) 江西省数字国土重点实验室,开放基金,2019-06至2021-06,1.5万元,结题
(3) 遥感信息与图像分析技术国防科技重点实验室,开放基金,2022-01至2023年12,5.0万元,在研
(4)自然资源部南方丘陵区自然资源监测监管重点实验室,开放基金,2022-09至2024-08,10.0万元,在研
(5) 广东省有色地质勘查院,横向项目,2020-09至2021-12,8.8万元,结题
(6) 广东省有色地质勘查院,横向项目,2021-07至2022-12,26.0万元,在研
(7) 广东省有色地质勘查院,横向项目,2022-01至2023-06,28.8万元,在研
参与项目
(1)江西省教育厅, 教育厅科技计划项目-一般项目,2021-01至2022.07, 3万元, 在研
(2)江西省2018年度“双千计划”长期创新领军人才(自然科学类)基金项目,2019-09 至2023-08,200万元,在研
(3) 国家自然科学基金委员会,面上项目,2014-01至2017-12,85万元,结题
代表论著:
(1) 秦耀祖, 吴伟成, 谢丽风, 欧鹏辉, 黄小岚. 基于机器学习的找矿预测模型在湖南岳溪锑矿田的应用, 东华理工大学学报(自然科学版), 2021, 44(1): 28-40.
(2) 秦耀祖, 彭珊鸰, 秦仲奎, 皇甫文超, 张阳. 湖南同心锑矿床基于三维地质建模的矿体空间分布特征及找矿意义, 矿产与地质, 2019, 33(06): 1098-1105.
(3) 秦耀祖, 刘亮明. ETM+遥感数据的构造、岩石和蚀变信息提取及其在甘肃北山西段的应用, 南方金属, 2010, (06): 40-43.
(4) Qin, Y.Z.; Cao, L.; Boloorani, A.D.; et al. High resolution mining-induced geo-hazard mapping using Random Forest: A case study of Liaojiaping Orefield, Central China. Remote Sensing, 2021, 13(18): 3638.
(5) Qin, Y.Z.; Liu, L.M.; Wu, W.C. Machine Learning-Based 3D Modeling of Mineral Prospectivity Mapping in the Anqing Orefield, Eastern China. Natural Resources Research, 2021, 30(5):3099-3120.
(6) Qin, Y.Z.; Liu, L.M. Quantitative 3D Association of Geological Factors and Geophysical Fields with Mineralization and Its Significance for Ore Prediction: An Example from Anqing Orefield, China, Minerals, 2018, 8(7):300-323.
(7) Zhou, X.T.; Wu, W.C.; Qin, Y.Z.; et al. Geoinformation-based landslide susceptibility mapping in subtropical area. Scientific Reports, 2021, 11(1).
(8) Ou, P.H.; Wu, W.C.; Qin, Y.Z.; et al. Assessment of Landslide Hazard in Jiangxi Using Geo-information. Frontiers of Earth Science in China, 2021, 9:178.
(9) Zhang, Y.; Wu, W.C.; Qin, Y.Z.; et al. Mapping Landslide Hazard Risk Using Random Forest Algorithm in Guixi, Jiangxi, China. International Journal of Geo-Information, 2020, 9:695.