Fokus
Die Raumbezogenen Ingenieurwissenschaften sind überall. Deshalb gibt es hier viel Wissenswertes rund um den Fachbereich.
Zürich, die E-Bike-City
Was passiert, wenn St?dte ihren Strassenraum in erster Linie auf den Bedarf beim Radfahren und E-?Biken ausrichten? Auf der folgenden Website wird gezeigt, wie eine solche E-?Bike-City dereinst aussehen k?nnte.
St?dte und ihre Verdichtung
An der ETH Zürich befasst sich David Kaufmann, Professor für Raumentwicklung und Stadtpolitik mit der Innenverdichtung von St?dten. Seine Forschungsgruppe untersucht unter anderem, wie Angebot und Preise im Wohnungsmarkt mit politischen Entscheidungen für Gebietsentwicklungen sowie mit Infrastruktur-? und Bauprojekten zusammenh?ngen, und wie sich Neubauten gesellschaftspolitisch aufs Wohnen in der Stadt auswirken. Was k?nnen St?dte also tun, damit ihre Verdichtung akzeptiert wird?
ETH with Ukraine
Das ETH Forschungsprojekt "Mapping Ukraine" zielt darauf ab, die Folgen des Krieges auf die Infrastruktur und die Umwelt in der Ukraine – mittels Geoinformation, Fotos, Videos – zu dokumentieren und eine Grundlage für den Wiederaufbau zu schaffen. Das Ziel ist eine intuitiv bedienbare, digitale Plattform, die unabh?ngige Informationen über den Zustand der ukrainischen Infrastruktur bereitstellt. Zur Projektseite
Wie viel Schnee liegt wo?
So genau und schnell war die Schneemessung noch nie: ETH-?Forschende um Prof. Konrad Schindler haben eine künstliche Intelligenz entwickelt, die anhand von Satellitenbildern die Schneeh?he in der ganzen Schweiz bestimmen kann. Aber wie funktioniert das genau?
Vermessung von globalen Wasserspeichern
Die beiden Forscher Junyang Gou und Prof. Benedikt Soja stellen in einer aktuellen Studie einen neuen Ansatz vor, um terrestrische Wasserspeicher wie Flüsse, Seen und Grundwasser h?chstm?glich aufzul?sen. Dies ist für das Monitoring des Klimawandels und für Gefahrenvorhersagen insbesondere in kleineren Flusseinzugsgebieten essenziell. Die Forscher nutzten dazu Daten der Satellitenmission GRACE und einen innovativen Deep-?Learning-Ansatz. Zur Studie