wilddroneAdrian F. Meyer
DEENFRES

Ökologie · Fernerkundung · Künstliche Intelligenz

Forschung wird
sichtbar

Ich verbinde ökologische Beobachtungen, Geodaten und maschinelles Lernen, um Landschaften zu verstehen und Umweltveränderungen sichtbar zu machen.

Forschung entdecken Adrian F. Meyer

FHNW × Data Scientist · Forschung & Lehre

FIG. 01 / 2019The Hidden Forest — Adrian Meyer
The Hidden ForestSüdschwarzwald
Multispektrale Perspektiven
Entdecken ↓01 — 16 Forschungsprojekte50 Beiträge ↗

01 / Forschung

Ausgewählte Forschung

Vom französischen Schienennetz bis zum Bodenleben im Labor: Fragen, Methoden und Ergebnisse im Zusammenhang.

Alle Forschungsprojekte
Wildschweine an einer Bahnstrecke. Aufnahme: Adrian Meyer, September 2023; veröffentlicht von der FHNW 2025.
Aktuelle Mitarbeit/01

SNCF Réseau: KI-basierte Prognose von Wildtierkollisionen

Welche Bahnabschnitte sollten zuerst untersucht werden, wenn Wildschweine und Zugverkehr aufeinandertreffen? Für SNCF Réseau verbindet Adrian F. Meyer Satellitenzeitreihen, ökologische Habitatmodellierung und ein Jahrzehnt Kollisionsmeldungen. Daraus entstehen jährlich aktualisierte Habitatkarten und saisonale Risikoranglisten für das französische Bahnnetz. Eine veröffentlichte Habitatstudie und ein Preprint zur Kollisionsmodellierung liefern konkrete Ergebnisse. Kamerafallen, Arbeiten zur Zaunkartierung und der Forschungsprototyp SANGLIA verbinden diese landesweiten Modelle mit der Untersuchung lokaler Bedingungen.

Adrian F. MeyerAdrian F. MeyerDenis JordanDenis JordanTheo ReibelTheo ReibelBhardwaj, M.Kneubühler, M.Morelle, K.Pretali, S.Pascal BaranMaxime GombartFlavien Viguier
FHNWFHNWSNCFSNCF
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Themenschwerpunkte

Methoden im Kontext

Ich arbeite als Data Scientist am Institut Geomatik der FHNW und lehre angewandte künstliche Intelligenz. Mein Schwerpunkt liegt auf der prädiktiven Umweltmodellierung: Ich entwickle Methoden, die Satelliten- und Luftbilder, Geodaten und ökologische Beobachtungen zusammenführen, um Landschaften zu klassifizieren, Wildtierhabitate zu untersuchen und räumliche Risiken abzuschätzen.

01Wildtierökologie02Fernerkundung03Maschinelles Lernen04Mobilität05Computer Vision06Geodaten

02 / Publikationen

Wissen, das weiterführt

Fachartikel, Tagungsbeiträge, Software, Datensätze und Vorträge. Verbunden mit den Projekten, aus denen sie entstanden sind.

Alle Beiträge
2026Fachartikel

COLLEMBOT: AI-based counting of Collembola for OECD 232 tests

Micha WehrliAdrian F. MeyerAdrian F. MeyerSouza da Silva, É.van Loon, S.van Hall, B.van Gestel, C. A. M.Natal da Luz, T.Döring, M.Feldhaar, H.Mair, M.Denis JordanDenis JordanLanger, M. · Environmental Toxicology and Chemistry

Im OECD-232-Reproduktionstest müssen adulte und juvenile Springschwänze in Laborbildern gezählt werden. Die bisherige manuelle Auswertung ist zeitintensiv und kann zwischen Beobachtern variieren. COLLEMBOT automatisiert diesen…

FHNWFHNW

Wissenschaft × Wahrnehmung

The Hidden Forest

Ein anderer Blick auf Landschaft. Multispektrale Fernerkundung als wissenschaftliches Werkzeug und visuelle Erfahrung.

Die Geschichte zum Bild The Hidden Forest · Adrian Meyer · 2019
The Hidden Forest — Adrian Meyer

03 / Feldnotizen

Notizen zwischen Feld und Forschung

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Ein Wald in unsichtbaren Farben
Wissenschaft im Bild /

Ein Wald in unsichtbaren Farben

The Hidden Forest macht Eigenschaften der Vegetation sichtbar, die dem menschlichen Auge sonst verborgen bleiben. Das Bild wurde 2019 vom SNF ausgezeichnet.

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Adrian Meyer mit einer Starrflügeldrohne auf einer Wiese vor einer Berglandschaft.Forschung im Gelände

Adrian F. Meyer

Neugier mit räumlichem Blick

Meine Forschung verbindet Tierbiologie und Geomatik mit maschinellem Lernen, Computer Vision und wissenschaftlicher Softwareentwicklung. In Zusammenarbeit mit Behörden, Infrastrukturbetreibern und Forschungspartnern entwickle ich automatisierte Auswertungen für Umweltmonitoring, Mobilität und öffentliche Geodatenbestände. Parallel promoviere ich am Geographischen Institut der Universität Zürich in Zusammenarbeit mit dem Institut Geomatik der FHNW.

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