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TU Berlin

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Aktuelles

Lupe
© Foresthype

Bitte beachten! Please note!

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.

 

Stellenausschreibung: Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (d/m/w)

Geoökologie, Geografie, Forstwissenschaften, Umweltwissenschaften, Geowissenschaften oder einem verwandten Fachgebiet mit Schwerpunkt Fernerkundung

100% TV-L E13 schnellstmöglich, befristet bis 31.12.2023, Verlängerung bis 31.12.2024 angestrebt, Bewerbungsfristende: 22.12.2021.

Die vollständige Stellen- und Projektbeschreibung finden Sie hier: https://tub.stellenticket.de/de/offers/113717/

 

 

Start des Forschungsprojekts BioS

DJI M300 UAV with LiDAR sensor in burned forest stand, Yakutia
Lupe
© R. Jackisch

Das Fachgebiet Geoinformation in der Umweltplanung koordiniert das neue Forschungsprojekt ‘BioS – Monitoring und Modellierung des kritischen Gleichgewichts von Biomasse und Biodiversität in Sibirien mit Fernerkundungsmethoden’, gefördert durch die Forschungsförderung Pro Nachhaltigkeit der TU Berlin, zusammen mit den Partnern des Alfred-Wegener-Institut (AWI), Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung Forschungsstelle Potsdam und der Ammosov North-Eastern Federal University (NEFU) in Jakutsk, Russland.

Forschungskolloquium – Wintersemester 2021/22

3.30 pm - via Zoom-Meeting

Dates
11.11.2021

Christian Schulz
 The spectral-temporal profiling of forest tree stands in Lower Saxony - How does SAR contribute to species mapping?
24.11.2021
Lukas Blickensdörfer (Thünen Institut)
Remote Sensing Based Tree Species Mapping for Germany: Discussion of First Results and State of Progress
09.12.2021
Felix Lobert (Thünen Institut)
Mowing event detection with CNNs and Sentinel-1, Sentinel-2, and Landsat 8 time series
12.01.2022
Robert Jackisch
First results of an integrated UAV-based multispectral and LiDAR survey to investigate the boreal forest in Central Yakutia, Russia
26.01.2022
Steve Ahlswede
Deep Learning for Forest Monitoring via Multi-Modal Data
09.02.2022
Paul Magdon
(Uni Göttingen)
Development of an open reference database for remote sensing tree species classification based on the German National Forest Inventory
02.03.2022
Alby Duarte Rocha
R-INLA applied to Remote Sensing - spatial and spatial-temporal Bayesian models
16.03.2022
Ann-Kathrin Holtgrave
Current state of research on satellite-based detection of grassland use intensities and its implication for the new CopGrün project

Zeitungsartikel erschienen

Lupe
© TU Berlin


Hier kann der Artikel gelesen werden.

Neuerscheinungen

2021

Rocchini, D., Salvatori, N., Beierkuhnlein, C., Chiarucci, A., de Boissieu, F., Förster, M., Garzon-Lopez, C., Gillespie, T. W., Hauffe, H., He, K., Kleinschmit, B., Lenoir, J., Malavasi, M., Moudrý, V., Nagendra, H., Payne, D., Šímová, P., Torresani, M., Wegmann, M. and Féret, J.-B. (2021). From local spectral species to global spectral communities: A benchmark for ecosystem diversity estimate by remote sensing.. Ecological Informatics. Elsevier, 1-10.

Hölzl, S. E., Veskov, M., Scheibner, T., Le, T. T. and Kleinschmit, B. (2021). Vulnerable socioeconomic groups are disproportionately exposed to multiple environmental burden in Berlin - implications– for planning. International journal of urban sustainable development, 1-18.

Gränzig, T., Fassnacht, F. E., Kleinschmit, B. and Förster, M. (2021). Mapping the fractional coverage of the invasive shrub Ulex europaeus with multi-temporal Sentinel-2 imagery utilizing UAV orthoimages and a new spatial optimization approach.. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

Vulova, S., Meier, F., Rocha, A. D., Quanz, J., Nouri, H. and and Kleinschmit, B. (2021). Modeling urban evapotranspiration using remote sensing, flux footprints, and artificial intelligence. Science of The Total Environment

Döpper, V. U., Rocha, A. D., Gränzig, T., Kleinschmit, B. and Förster, M. (2021). Using radiative transfer models for mapping soil moisture content under grassland with UAS-borne hyperspectral data. Proc. SPIE 11856, Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology XXIII

 

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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