Environmental Computational Science and Earth Observation Laboratory (ECEO)

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Devis Tuia Min

Prof. Devis Tuia

Environmental Computational Science and Earth Observation (ECEO)

Remote Sensing, Machine learning


Unsere Mission

ECEO entwickelt entwickeln wir Technologien zur Überwachung der Erde mit digitalen Daten. Wir nutzen Daten aus verschiedenen Quellen (vom Smartphone bis zum Satelliten) und entwickeln Algorithmen, die eine raum-zeitliche Überwachung unserer sich verändernden Erde ermöglichen. Wir untersuchen Landprozesse, Unterwasser-Ökosysteme und die Dynamik von Ökosystemen, zum Beispiel im Zusammenhang mit Tierschutz und Waldüberwachung.

Forschungsthemen

1

Entwicklung von KI-Algorithmen, um digitale Daten über die Erde sinnvoll zu nutzen

2

Überwachung gefährdeter Ökosysteme wie Korallenriffe und tropische Wälder

3

Kartierung der Verteilung von Arten (Tiere und Pflanzen) und ihrer räumlichen und zeitlichen Ausbreitung, insbesondere unter dem Einfluss des Klimawandels

Unsere Schlüsselprojekte


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WildAI

Wir untersuchen das Verhalten alpiner Wildtiere im Schweizer Nationalpark mittels Kamerafallen, die bei Bewegung vorbeilaufender Tiere automatisch Videos aufzeichnen.


Schweizerischer Nationalpark

2

Kartierung und Monitoring von Korallenriffen im Roten Meer

Wir entwickeln KI-Methoden zur Kartierung und zum Monitoring von Korallenriffen im Roten Meer. Dabei unterstützen wir lokale Überwachungsprogramme und bauen mit dedizierten Workshops Kapazitäten in Anrainerländern auf.


  • Transnationales Zentrum Rotes Meer (EPFL)
  • Universität von Dschibuti Universität Rotes Meer
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DVPS

Mit einem internationalen Konsortium erforschen wir neue Wege zur Entwicklung von "foundation models", d.h. genereller KI-Modelle, die Probleme verschiedenster Natur auf einmal lösen können.


  • PI School
  • Universität von Oxford
  • Cambridge
  • ETH

Highlights

1

Wettbewerb für KI-gestützte Korallenkartierung mittels standardisiertem Datensatz in Makassar, Indonesien (2025). Veröffentlichung einer landesweiten Karte der oberen Baumgrenze

2

D. Tuia, hoch zitierter Clarivate-Forscher 2025

3

DVPS, Horizont Europa

Team & talents

Grösse des Laborteams

17 Personen

Fähigkeiten und Know-How des Forschungsteams

Algorithmen des maschinellen Lernens zum Verständnis von Umweltprozessen, Kostengünstige Überwachungssysteme auf der Grundlage von Kamerafallen (Mammalps-Projekt mit dem Schweizerischen Nationalpark), GoPro-Kameras (Überwachung von Korallenriffen) und Drohnen (WildDrone-Projekt in Kenia und Namibia)

Regionale und gesellschaftliche Auswirkungen

1

Wir liefern reproduzierbare Algorithmen und wissenschaftliche Resultate in grossem Massstab über den Status und die Entwicklung diverser kritischer Ökosysteme der Erde

2

Wir arbeiten mit verschiedenen Dienststellen des Kantons (Geoinformation, Wald und Landwirtschaft) zusammen im Rahmen der Entwicklung zukunftsweisender Technologien zur automatischen Kartierung räumlicher Phänomene.

3

Zusammen mit operationellen (Swisstopo) und/oder industriellen (AXA) Partnern entwickeln wir neue Methoden zur effizienteren und umfänglicheren Auswertung von Geodaten.

4

Wir bilden die nächste Generation von Umweltingenieuren mit Data Science-Fachwissen aus und bereiten sie auf zukünftige Forschungs- und Datenanalyseprojekte vor, insbesondere mit Schwerpunkt auf den Umgang mit Big Data und multimodaler Daten.

Perspektiven und Herausforderungen

Zukunftsweisende Entwicklungen

  • Die Demokratisierung von KI ist eine grosse Chance, unsere Forschungsprojekte umfänglicher auszubauen
  • Das grosse Interesse an der KI-Technologie im Wallis hilft uns, mit verschiedenen regionalen Schlüsselakteuren in Kontakt zu treten

Zukünftige Partnerschaften

  • Ausweitung unserer Korallentechnologie auf andere Riffe der Welt im Hinblick auf ein ziviles Überwachungssystem
  • Weiterentwicklung unserer Methode zur Kartierung von blauem Eis für weitere relevante Phänomene in der Polarregion

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