Kutatásaim a térinformatikai adatok kezelésének, tárolásának és feldolgozásának informatikai kérdéseivel foglalkoznak. Fő kutatási témám a térbeli vektoros adatmodellek verziókezelése és változáselemzése: olyan, műveletalapú (operation-based) verziókövetési modellt dolgoztam ki, amely a szoftverfejlesztésben megszokott verziókezelő rendszerek képességeit – ágak kezelése, változatok összefésülése, konfliktusok feloldása, a módosítások történetének visszakereshetősége – a földrajzi objektumok sajátosságait, így a topológiai kapcsolatokat is figyelembe véve teszi elérhetővé. Vizsgálom a térbeli adatok magasabb absztrakciós szintű, topológiai adatszerkezetekre épülő reprezentációját, valamint azt, hogy ezek hogyan illeszthetők elosztott rendszerekre épülő feldolgozási környezetekbe. Kutatásaim kiterjednek a drónnal készített légifelvételek fotogrammetriai és képfeldolgozási célú feldolgozására, ideértve a multispektrális felvételek kiértékelését és a számítógépes látás módszereinek térinformatikai alkalmazását is. Munkám során elkötelezetten támaszkodom a nyílt forráskódú térinformatikai szoftverekre, és eredményeimet magam is nyílt forráskódú eszközök formájában teszem közzé.

Kutatásaim a távérzékelt adatok – elsősorban légi és földi lézerszkennelésből (LiDAR) származó pontfelhők, valamint multispektrális műholdfelvételek – automatizált feldolgozására irányulnak. Módszereket fejlesztek nagy kiterjedésű területek objektumainak automatikus felismerésére és osztályozására, például vasúti infrastruktúra (sínek, felsővezetékek) állapotának és hibáinak detektálására mobil lézerszkennelt adatokból, valamint épületek és fás szárú vegetáció szegmentálására városi környezetben. Kutatásaim központi témája a többidőpontú felvételekre épülő változáselemzés, amelynek segítségével a beépített területek és a növényzet időbeli átalakulása objektumszinten követhető nyomon. Külön kutatási irányt képvisel a felszíni és vízközeli műanyaghulladék, illetve illegális hulladéklerakók detektálása multispektrális műholdfelvételek alapján, gépi tanulási módszerekkel, amelyet terepi és állampolgári tudományos (citizen science) adatgyűjtéssel is összevetünk. Mivel az országos léptékű adathalmazok mérete a hagyományos feldolgozás korlátait meghaladja, kutatásaim hangsúlyos része a big data technológiák és az elosztott, felhőalapú számítási architektúrák alkalmazása és teljesítményének összehasonlító vizsgálata.

Kutatásaim középpontjában a forráskód statikus elemzése áll, elsősorban a programmegértés (code comprehension) támogatásának céljából. Nagyméretű, sokszor több millió soros, örökölt C/C++ és C# rendszerek elemzésére fejlesztünk módszereket és eszközöket, amelyek az így nyert információt vizualizációk, függőségi és komponensgráfok, valamint interaktív felületek formájában teszik a fejlesztők számára használhatóvá. Kiemelt kutatási irányom az inkrementális forráskódelemzés, amely a kódbázis változása esetén a teljes újraelemzés helyett csak az érintett részek újrafeldolgozását végzi el, jelentősen csökkentve ezzel az elemzés erőforrásigényét; ennek keretében a fordítási rendszerek (build systems) inkrementális feldolgozásával is foglalkozom. Vizsgálom továbbá, hogyan integrálhatók a kódmegértést segítő szolgáltatások szabványos protokollokon, például a Language Server Protocolon keresztül a fejlesztők által mindennap használt forráskódszerkesztőkbe. Kutatásaim a projektmenedzsment területére is kiterjednek: a verziókezelő rendszerekben tárolt fejlesztéstörténet elemzésével a fejlesztői szakértelem és a kódbázis feletti tudásmegoszlás mérésére dolgozok ki módszereket.

Kutatásaim a szoftverfejlesztés folyamatának eszköztámogatására és a szoftverminőség növelésére irányulnak, kiemelten a nagyméretű, hosszú életciklusú ipari rendszerek és az oktatási környezetben készülő programok esetében. Vizsgálom, hogyan tárhatók fel automatikusan a forráskódban rejlő programozási hibák, a kódolási konvenciók megsértése, valamint a megtervezett és a ténylegesen megvalósult szoftverarchitektúra közötti eltérések. Foglalkozom a szoftverrendszerek modellalapú tervezésével és a modellekből történő automatikus kódgenerálással. Kutatásaim fontos alkalmazási területe a hallgatói programok automatizált értékelése és minősítése: statikus elemzésre és szoftvermetrikákra épülő módszerekkel mérem a beadandó megoldások összetettségét, karbantarthatóságát és helyességét, összevetve azokat nyílt forráskódú projektek jellemzőivel. Emellett a szoftvertechnológia oktatásának módszertani megújításával, az agilis fejlesztési módszertanok és a csapatmunkára épülő projektalapú oktatás egyetemi bevezetésével is foglalkozom.