Forschung

Was wir machen

Räumlich-zeitliche Daten, die beispielsweise von Fernerkundungstechniken, mobilen und Bodensensoren, numerischen Modellen, sozialen Medien und Bürgerwissenschaft stammen, nehmen in ihrer Vielfalt und Menge zu. Sie bieten beispielslose Möglichkeiten für neuartige Anwendungen. Dies erfordert die Darstellung der potenziell abstrakten raum-zeitlichen Phänomene in einem digitalen System, dass effektiv Daten verwaltet, intergiert und analysiert. Unsere Gruppe hat sich mit statistischen und Machine Learning-Methoden für die vervollständigte Analyse, Informationsextraktion räumlicher und raumzeitlicher Daten und agentenbasierter Modellierung und Fernerkundung befasst. Derzeit konzentrieren wir uns auf zwei Forschungsthemen: 1) Kartierung der Luftverschmutzung, Expositionsbewertung und die Verknüpfung mit sozialer Ungleichheit und Gesundheit und 2) Extraktion und Klassifizierung von städtischen und natürlichen Elementen aus Fernerkundungsbildern.

Die Geoinformatik befindet sich an der Schnittstelle zwischen Spitzentechnologie und geowissenschaftlichen Anwendungen. Neue Durchbrüche entstehen in der Regel bei der Bewältigung bereichsspezifischer Herausforderungen. Wir haben zu verschiedenen realen Anwendungen beigetragen und sind an ihnen interessiert, zum Beispiel bei der Überwachung der Walddynamik, der Vorhersage der Luftqualität, der Umweltmodellierung, der Küstengeomorphologie und der Geogesundheit. Nachstehend finden Sie einen Überblick über unsere laufenden Projekte und unsere langfristige Leidenschaft, welcome to join!


General challenges in spatial and spatiotemporal prediction	Remote sensing image analysis	Agent-based model development for human space-time activities and exposure assessment

Spatiotemporal prediction of air pollution	Geohealth	Python and R