- Ontdek de mogelijkheden van innovatieve benaderingen voor de spectrale ontmenging voor een betere bodembedekking parametrering van de stedelijke biofysische modellen, met behulp van de lucht hyperspectrale data, en de overdraagbaarheid van de beeldtaal van lagere ruimtelijke en / of spectrale resolutie overgenomen door de huidige en toekomstige satellietobservatie multispectrale voorgestelde benaderingen te evalueren en hyperspectrale sensoren. - Onderzoek van het gebruik van spectrale en LiDAR remote sensing gegevens voor het karakteriseren van de chemische en structurele eigenschappen van stedelijke vegetatie verbeterde bodembedekking parametrering van stedelijke biofysische modellen. - consolideren chemische en structurele eigenschappen van de stedelijke omgeving, verkregen door remote sensing, door het definiëren van een lokale klimaatzone (LCZ) typologie die veel beter geschikt voor stedelijke weersomstandigheden dan traditionele bodembedekking datasets typisch gebruikt voor stedelijke klimaatmodellering karakteriseren. - Ontwikkelen van een kwantitatieve ecosysteemdienst mapping tool op stedelijk water regelgeving optimaal gebruik te maken van de gedetailleerde, hoge-resolutie remote sensing gebaseerde karakterisering van het stedelijk ecosysteem. - Ontwikkelen van een simulatie voor de beoordeling effecten groeikern en alternatieve stedenbouw's op stedelijke warmte en waterhuishouding, op basis van een integratie van agent gebaseerde modellen van menselijke activiteiten op wijkniveau en grid-gebaseerde, remote sensing ondersteunde modellering van biofysische processen.