Die Pflichtmodule der Vertiefung «Digital Environment» sind auf Umwelt-, Land- und Forstwirtschaftssysteme fokussiert. Um die Lebensqualität für Menschen, Pflanzen und Tiere zu verbessern, lernen Sie technisches Wissen (z.B. Forschungsmethoden) mit dem Verständnis der Systeme zu verbinden, z.B. wechselseitige Beeinflussung von Mensch und Insekten. So kommen Sie zu datenbasierten Erkenntnissen, die sehr viel mehr Aussagekraft haben als qualitative Überlegungen. Diese Vertiefung wird in enger Zusammenarbeit mit dem Institut für Umwelt und Natürliche Ressourcen IUNR angeboten.

Beispiel einer Forschungsmethode, die Sie kennen lernen werden: Die Analyse raumzeitlicher Daten. Drohnen mit Kameras für verschiedene Wellenlängen können einen Wald systematisch überfliegen, so dass eine Karte (räumliche Daten) des Baumbestandes und/oder von Baumkrankheiten entsteht. Werden die Flüge regelmässig wiederholt, kann man auch die zeitliche Entwicklung erfassen, sozusagen die Entwicklung der Karte als Film sehen. Und dann gibt es auch noch Systeme, in denen die räumliche Komponente dreidimensional ist (z.B. die Beschreibung der Atmosphäre mit ihrer höhenmässigen Schichtung).

Beispiel eines wichtigen Anwendungsbereiches: Diese Vertiefung macht Sie zum Data Expert für Umweltprobleme, die in Zusammenarbeit mit Spezialistinnen und Spezialisten aus dem Bereich Umwelt und natürliche Ressourcen neue Lösungen für die Land- und Forstwirtschaft entwickeln; Stichwort Smart Farming. Optische und Infrarot-Drohnenbeobachtungen, aber auch Daten von Sensoren, die Bodenfeuchtigkeit und Sonneneinstrahlung übermitteln, werden in der Landwirtschaft dazu verwendet, um Ernteroboter und andere Maschinen punktgenau zu timen und zu steuern. (Die Infrarotdaten zeigen z.B. die Wärmeentwicklung durch Pilzbefall.) Dafür braucht es das Internet of Things und künstliche Intelligenz. All dies zur qualitativen und quantitativen Steigerung der landwirtschaftlichen Produktion, zum Schutz der natürlichen Ressourcen, aber auch um die bäuerliche Arbeit zu erleichtern.

• wie man Umweltsysteme beschreibt und überwacht.
• wie man Geodaten erhebt und analysiert.
• die Bildverarbeitung, die für die Interpretation von räumlichen und raumzeitlichen Daten nötig sind.
• den Umgang mit Geographic Information Systems (GIS), z.B. das Verknüpfen spezifischer Daten, wie etwa die Häufigkeit einer Insektenart, mit geografischen Karten. Dazu gehört der Umgang mit Geodatenbanken.
• die Verarbeitung räumlicher Daten mit eigener Computerprogrammierung (Anwendung von Algorithmen).
• wie man im Computer ein Modell baut, mit dem man beispielsweise den Einfluss verschiedener Faktoren auf ein Umweltsystem simulieren kann.
• den statistisch sauberen Umgang mit Daten, die fast immer Ungenauigkeit, Unsicherheiten und Lücken enthalten.
• wie man zeitliche und raumzeitliche Daten zu aussagekräftigen Grafiken verarbeitet.

• In Zusammenarbeit mit dem Bundesamt für Strassen entwickeln Sie eine Webkarte, auf der für jeden Strassenabschnitt das Risiko für Unfälle mit grossen Wildtieren visualisiert werden kann. Das hinterlegte Risikomodell verbindet dabei Fallwilddaten der Blaulichtorganisationen und der Jagdverbände mit Geodaten der Swisstopo und des Bundesamtes für Umwelt.
• N2O (Lachgas) hat eine 300-mal höhere Treibhauswirkung als CO2. Aus Datenbanken ermitteln Sie die Emissionsquellen von N2O und simulieren die Verbreitung des Gases mit Computerprogrammen, die sonst der Wetterprognose dienen, um den Effekt auf das Klima zu analysieren.
• Photovoltaikanlagen dienen der Stromproduktion. Ihre Stromproduktion sagt aber auch etwas über die lokale Sonneneinstrahlung aus. Man kann gewissermassen daraus ersehen, wie beispielsweise ein Wolkenband von West nach Ost über die Schweiz zieht. Daraus können Sie umgekehrt eine Software entwickeln, die wiederum die Stromproduktion einzelner Anlagen vorhersagt.
• Viele Solaranlagen stehen auf Flachdächern, wo neben und unter den Panels auch Pflanzen gedeihen. Das Mähen von Hand ist äusserst mühsam, trotzdem ist es notwendig, weil sonst manche Pflanzen so hoch wachsen, dass sie die Solarzellen beschatten. Es braucht also einen Rasenmähroboter, der jätet, der aber intelligent ist und nur die schädlichen (auch in Punkto Biodiversität) Pflanzen schneidet. Dafür passen Sie eine Software an, die in Wädenswil bereits für Apps zur Pflanzenbestimmung entwickelt wurde. Ausserdem richten Sie ein sogenanntes differenzielles GPS ein, das den Roboter cm-genau fahren lässt.

Unternehmen in der Umwelt- oder Agrobranche, die sich z.B. mit Smart Farming, Umweltschutz oder nachhaltiger Energie beschäftigen, sind typische Arbeitgeber. Sie möchten wissen, wo Sie der Berufsweg nach dem Studium hinführen könnte? Einen Ausblick präsentieren wir auf unserer Karriereseite.