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Juniorprofessorin Dr. Meng Lu
Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften
Geoinformatik - Spatial Big Data
Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften
Geoinformatik - Spatial Big Data
Mein Forschungsinteresse gilt der raum-zeitlichen Datenanalyse, die ich in verschiedenen Anwendungsbereichen der Atmosphärenforschung, der Umweltmodellierung und der Geogesundheit entwickelt habe. Ich konzentriere mich auf die folgenden Forschungsdisziplinen:
1) Analyse von Fernerkundungsbildern
Das übergeordnete Ziel ist die Verbesserung der raumzeitlichen Vorhersage und der Erkennung von Veränderungen anhand von Fernerkundungsbildern. Meine Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung von statistischen und maschinellen Lerntechniken sowie deren Vergleich und Integration für die Bildklassifizierung und die Erkennung von Veränderungen. Die Verschmelzung von Fernerkundungsdaten von verschiedenen Plattformen mit unterschiedlichen räumlichen, zeitlichen und spektralen Auflösungen und die Optimierung der Informationsextraktion aus mehreren Dimensionen.
2) Raumzeitliche Vorhersage
Meine Forschungspriorität liegt hier in der räumlichen und raumzeitlichen Kartierung unserer Umwelt, insbesondere der Luftqualität und anderer räumlicher Prozesse wie Infektionskrankheiten, aus geowissenschaftlichen Daten verschiedener Quellen (z. B. Erdbeobachtungen, Luftbilder, mobile Sensoren, Citizen Science), sowie im Verständnis der beitragenden Quellen. Spezifische Herausforderungen, die ich zu bewältigen versuche, sind:
- Datenassimilation und Informationsintegration. Durch die Integration von Geodaten aus verschiedenen Quellen können Hindernisse überwunden werden, die bei der Verwendung von Daten aus einer einzigen Quelle auftreten; dies erfordert die Assimilierung von Daten mit unterschiedlichen Trägern und aus verschiedenen Quellen.
- Räumliche und räumlich-zeitliche Heterogenität. Räumlich und räumlich-zeitlich variierende Beziehungen zwischen Prädiktoren und Reaktion.
- Optimierung der räumlichen und raum-zeitlichen Vorhersagemethoden. Können wir eine optimale Methode für 1) verschiedene Ziele (z. B. warum erstellen wir eine Karte der Luftverschmutzung, ist es für Gesundheitsstudien, Risikobewertung oder Stadtplanung, bleibt die optimale Methode dieselbe?), 2) auf verschiedenen räumlichen und raum-zeitlichen Skalen und 3) mit verschiedenen statistischen und maschinellen Lernmethoden finden?
3) Agentenbasierte Modellierung und Expositionsabschätzung
Die Expositionsabschätzung trägt wesentlich dazu bei zu verstehen, wie die Umwelt und unsere raum-zeitlichen Aktivitäten unsere Gesundheit beeinflussen. Es ist noch nicht bekannt, wie die Exposition auf Stadtebene und darüber hinaus bewertet werden kann. Meine Forschung befasst sich mit diesem Bereich, indem ich agentenbasierte Modelle auf städtischer und größerer Ebene entwickle und statistische Modelle verwende, um Daten zur menschlichen Mobilität einzubeziehen.
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Publikationen
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Juniorprofessorin Dr. Meng Lu
Lehrstuhlinhaberin
E-Mail: Meng.Lu@uni-bayreuth.de
Telefon: +49 (0)921 / 55-2171
Raum: 1.52, GEO II
Sprechstunde: Nach Vereinbarung