Jeg er forsker i krydsfeltet mellem dataintegration, vidensrepræsentation og datavidenskab. Min forskning undersøger, hvordan fragmenterede observationer kan omdannes til sammenhængende viden og muliggøre struktureret ræsonnering på tværs af heterogene data. Jeg bidrager til at styrke datadrevet videnskab ved at fremme en mere pålidelig forståelse af geografiske fænomener og miljøsystemer samt bedre, evidensbaserede beslutninger.

Min forskning ligger i krydsfeltet mellem geospatial dataintegration, vidensrepræsentation og miljødatavidenskab. Mit arbejde undersøger, hvordan heterogene observationer og videnskabelig viden kan forenes til sammenhængende repræsentationer af geografiske fænomener, herunder økologiske dynamikker. Jeg udvikler geospatiale datainfrastrukturer, der omdanner fragmenterede data til fortolkelige systemer og muliggør konsistent ræsonnering på tværs af multimodale, spatio-temporale biodiversitetsdata.

Jeg har mere end 400 timers undervisningserfaring ved Institut for Datalogi på Naval Academy Research Institute i Frankrig. Min undervisning omfatter rumlig dataanalyse, GIS, databaser og webudvikling samt C++ programmering, og kombinerer teoretiske grundlag med praktisk, anvendelsesorienteret læring.