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TU Berlin

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Aktuelles

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Aufgrund der aktuellen Situation, sind die Büros derzeit nicht besetzt. Das Fachgebiet ist jedoch weiterhin per E-Mail erreichbar.

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Due to the current situation, the offices are currently not staffed. However, the department is reachable via email.

 

Forschungskolloquium im Wintersemester 2020/21

15:30 - via Zoom

  30.09.2020
  Christian Schulz
(TU Berlin)
  TreeSatAI - Anwendung von Deep Learning Techniken für das Vegetationsmonitoring?  
  28.10.2020
  Femke van Geffen (awi)  
  Vegetation dynamics in central Yalutia, Siberia - Changes in distribution and dynamics over the last 20 years  
    11.11.2020
  Tobias Gränzig (TU Berlin)
  Mapping the vegetation fractional cover of the invasive shrub Ulex europaeus with multi-temporal Sentinel-2 imagery utilizing UAV orthoimages  
    25.11.2020
  Jeanette Blumröder (HNE Eberswalde), Arlena Brosinsky (Uni Potsdam)  
  Strategien zur Entwicklung von pyrophoben und klimawandelresilienten Wäldern auf Waldbrandflächen (Projekt Pyrophob)  
  09.12.2020
  Tanja Sanders, Katja Öhmichen (Thünen Institut)  
  Fernerkundung in der Ressortforschung (I) – nationales Monitoring von Wäldern und Waldschäden am Thünen-Institut (Projekte: FirSt 2.0 und fnews)  
  27.01.2020
  Alexander Marx, NN
(TU Berlin)  
  Produktentwicklung zur skalenübergreifenden kontinuierlichen Vitalitäts- und Waldschadensanalyse mittels multisensoraler Fernerkundungsdaten und künstlicher Intelligenz – FirSt 2.0  
  10.02.2020  
  Michael Förster, Tobias Gränzig
(TU Berlin)  
  A short update on the available hardware and field campaign logistics at the Geoinformation Lab
  24.02.2020
  Stefan Erasmi (Thünen Institut)  
  Fernerkundung in der Ressortforschung (II) – nationales Monitoring von Indikatoren der Agrarlandschaft am Thünen-Institut  

Start des Forschungsprojekts FirST 2.0

Das Fachgebiet Geoinformation in der Umweltplanung ist Teil des neuen Verbundprojektes „FirSt 2.0 - SaaS-Produktentwicklung zur skalenübergreifenden kontinuierlichen Vitalitäts- und Waldschadensanalyse mittels multisensoraler Fernerkundungsdaten und künstlicher Intelligenz“ gefördert vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVi)  für den Zeitraum von 2020-2023. Das Projekt wird gleitet von den Kollegen von der Luftbild Umwelt Planung GmbH (LUP). Weitere Projektpartner sind: LiveEOOroratech, der Landesforst Mecklenburg-Vorpommern, der Nationalpark Bayerischer Wald, das Thünen-Institut für Waldökosysteme, der Landesbetrieb Wald und Holz Nordrhein-Westfalen und der Waldbesitzerverband Niedersachsen.

 

 

Start des Forschungsprojektes TreeSatAI

Lupe

Das Fachgebiet Geoinformation in der Umweltplanung leitet das neue Verbundprojekt 'TreeSatAI-Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring' gefördert vom Ministerium für Bildung und Forschung (BMBF)  für den Zeitraum von 2020-2022. Projektpartner sind: Remote Sensing Image Analysis Group der TU Berlin, LiveEO, LUP, DFKI und Vision Impulse.

 

 

First International Conference on Urban Water Interfaces

22-24 September 2020, Berlin

Click here for further informations.

 

 

Neuerscheinungen

2020

Fersch, B., Francke, T., Heistermann, M., Schrön, M., Döpper, V., Jakobi, J., Baroni, G., Blume, T., Bogena, H., Budach, C., Gränzig, T., Förster, M., Güntner, A., Hendricks Franssen, H., Kasner, M., Köhli, M., Kleinschmit, B., Kunstmann, H., Patil, A., Rasche, D., Scheiffele, L., Schmidt, U., Szulc-Seyfried, S., Weimar, J., Zacharias, S., Zreda, M., Heber, B., Kiese, R., Mares, V., Mollenhauer, H., Völksch, I. and Oswald, S. (2020). A dense network of cosmic-ray neutron sensors for soil moisture observation in a highly instrumented pre-Alpine headwater catchment in Germany. Earth System Science Data, 2289-2309.

Holtgrave, A., Röder, N., Ackermann, A., Erasmi, S. and Kleinschmit, B. (2020). Comparing Sentinel-1 and -2 Data and Indices for Agricultural Land Use Monitoring. remote sensing, 1-27.

Vulova, S., Meier, F., Fenner, D., Nouri, H. and Kleinschmit, B. (2020). Summer Nights in Berlin, Germany: Modeling Air Temperature Spatially With Remote Sensing, Crowdsourced Weather Data, and Machine Learning. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 1-15.

Fenske, K., Feilhauer, H., Förster, M., Stellmes, M. and Waske, B. (2020). Hierarchical classification with subsequent aggregation of heathland habitats using an intra-annual RapidEye time-series. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 1-13.

Döpper, V., Gränzig, T., Kleinschmit, B. and Förster, M. (2020). Challenges in UAS-Based TIR Imagery Processing: Image Alignment and Uncertainty Quantification.. remote sensing

 

 

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