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Life Sciences und
Facility Management

Forschungsgruppe Geoinformatik

Über uns

Die Forschungsgruppe Geoinformatik  beschäftigt sich mit der Entwicklung, Anwendung und Validation innovativer Methoden zur Verarbeitung und Analyse raumzeitlicher Information. Den inhaltlichen Rahmen bilden dabei Themen im Bereich Umwelt und Natürliche Ressourcen. Als Kompetenzzentrum für den praxisbezogenen Umgang mit Daten, Software und Infrastruktur bietet die Gruppe lösungs- und kundenorientierte Beratung zur Planung und Umsetzung von Projekten im Bereich Geoinformatik.

Kompetenzen

Unsere Themenfelder

Geodatenerhebung mit Drohnen

Drohnen revolutionieren Forschung, Industrie und das tägliche Leben. Die Forschungsgruppe Geoinformatik verfügt über eine Vielzahl moderner Drohnensysteme anhand derer zeitlich und räumlich extrem hoch aufgelöste Bilddaten erhoben werden können. Die Anwendungsmöglichkeiten erstrecken sich von der Auswertung von 3D Punktwolken im städtischen Raum bis zur Erstellung hochaufgelöster Vegetationsindizes für die moderne Landwirtschaft. Die Auswertung und Anwendung der drohnengestützte Fernerkundung ist fester Bestandteil des Forschungs- und Lehrportfolios der Arbeitsgruppe Geoinformatik.

 

Ökologisches Monitoring

Das Verständnis ökologischer Prozesse erfordert die wiederholte Erfassung von Geodaten in Monitoring-Programmen. Die Forschungsgruppe Geoinformatik entwickelt flexible Arbeitsabläufe zur Erfassung, Anreicherung und Auswertung raumzeitlicher Daten für ein effektives und effizientes ökologisches Monitoring. Dazu kombinieren wir selbst erfasste Geodaten mit öffentlich zugänglichen Raumdaten.

Multikriterien-Analyse

Die grosse Stärke Geographischer Informations-Systeme GIS liegt in der Kombination verschiedenster Datenebenen über den gemeinsamen Raumbezug. In sog. Multi-Kriterien Analysen bilden wir verschiedenste Eigenschaften des Raum digital ab und verrechnen sie zu räumlich differenzierten Eignungskarten: Wo ist der beste Standort für eine neue Windturbine? Wo sind die besten Anbauorte für das Superfood-Getreide Quinoa?

 

Raumzeitliche Analyse und Modellierung

Stets wachsende Mengen raumzeitlicher Informationen erfordern die Entwicklung neuer Data Science Methoden. Dazu kombinieren wir Methoden der Geoinformatik mit Machine Learning und Informationsvisualisierung für die Analyse und Modellierung von Raumprozessen. Anwendungen reichen von der Unfallwahrscheinlichkeiten zwischen Autos und Wildtieren über die Gefahr von Zeckenbissen im Wald bis hin zu Bewertungsinstrumenten für nachhaltiges Investieren im Finanzsektor.

Team