Q
Quang‐Thanh Bui
Nhà nghiên cứu Hồ sơ 6/1089 công bố · 2.785 trích dẫn · h-index 25
Đã sao chép liên kết
Thông tin
- 🏛️Nơi công tác: Đại học Quốc gia Hà Nội
- 🔬Lĩnh vực: Thủy lợi
- 🆔ORCID: 0000-0002-5059-9731
- ✍️Hồ sơ chưa đầy đủ — bổ sung thông tin
Chỉ số h-index 25 xếp học giả này vào lĩnh vực Thủy lợi, thuộc nhóm 5% dẫn đầu trong 117 hồ sơ cùng lĩnh vực của danh bạ này.
Công bố tiêu biểu
A hybrid artificial intelligence approach using GIS-based neural-fuzzy inference system and particle swarm optimization for forest fire susceptibility modeling at a tropical area393 trích dẫn
Agricultural and Forest Meteorology · 2016 · DOI
Agricultural and Forest Meteorology · 2016 · DOI
Hybrid artificial intelligence approach based on neural fuzzy inference model and metaheuristic optimization for flood susceptibilitgy modeling in a high-frequency tropical cyclone area using GIS356 trích dẫn
Journal of Hydrology · 2016 · DOI
Journal of Hydrology · 2016 · DOI
Verification of novel integrations of swarm intelligence algorithms into deep learning neural network for flood susceptibility mapping209 trích dẫn
Journal of Hydrology · 2019 · DOI
Journal of Hydrology · 2019 · DOI
A case study on the relation between city planning and urban growth using remote sensing and spatial metrics184 trích dẫn
Landscape and Urban Planning · 2011 · DOI
Landscape and Urban Planning · 2011 · DOI
Degradation of Coastlines under the Pressure of Urbanization and Tourism: Evidence on the Change of Land Systems from Europe, Asia and Africa110 trích dẫn
Land · 2020 · DOI
Land · 2020 · DOI
Socio-economic effects of agricultural land conversion for urban development: Case study of Hanoi, Vietnam104 trích dẫn
Land Use Policy · 2016 · DOI
Land Use Policy · 2016 · DOI
A Novel Integrated Approach of Relevance Vector Machine Optimized by Imperialist Competitive Algorithm for Spatial Modeling of Shallow Landslides103 trích dẫn
Remote Sensing · 2018 · DOI
Remote Sensing · 2018 · DOI
Convolutional Neural Network—Optimized Moth Flame Algorithm for Shallow Landslide Susceptible Analysis73 trích dẫn
IEEE Access · 2020 · DOI
IEEE Access · 2020 · DOI
Gradient Boosting Machine and Object-Based CNN for Land Cover Classification67 trích dẫn
Remote Sensing · 2021 · DOI
Remote Sensing · 2021 · DOI
A novel flood risk management approach based on future climate and land use change scenarios65 trích dẫn
The Science of The Total Environment · 2024 · DOI
The Science of The Total Environment · 2024 · DOI
Về lĩnh vực Thủy lợi
117học giả
1.373công bố
23.682trích dẫn
3.8h-index trung bình
Hướng nghiên cứu phổ biến trong lĩnh vực:
Flood Risk Assessment and ManagementLandslides and related hazardsDam Engineering and SafetyCryospheric studies and observationsWater Resources and SustainabilityFire effects on ecosystems
Nơi có nhiều học giả lĩnh vực này nhất:
Trường Đại học Thuỷ lợi · 23
Đại học Quốc gia Hà Nội · 13
Đại học Quốc gia TP.HCM · 10
Viện Khoa học Thuỷ lợi Việt Nam · 6
Trường Đại học Công nghệ Giao thông vận tải · 5
Các con số trên đếm trên hồ sơ hiện có của danh bạ này, không phải số liệu toàn quốc.
Cùng đơn vị — Đại học Quốc gia Hà Nội
Cùng ngành Thủy lợi
Danh sách công bố phía trên được tổng hợp từ cơ sở dữ liệu học thuật mở OpenAlex (giấy phép CC0). Đối chiếu hồ sơ gốc trên OpenAlex ↗
Góp ý / Nhận hồ sơ này
Quang‐Thanh BuiĐại học Quốc gia Hà Nội
Nhận hồ sơ
Hồ sơ gốc lưu tạihocthuat.vn— hai trang hiển thị cùng một cơ sở dữ liệu, xác minh ở đâu cũng đồng bộ.