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Stellenausschreibung: Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w)
Geoökologie, Physische Geographie, Hydrologie, Umweltwissenschaften oder einem verwandten Gebiet für ein Forschungsprojekt im Rahmen der DFG FG Cosmic Sense
100% TV-L E13 schnellstmöglich, befristet bis 28.02.2025.
Bewerbungsfristende: 14.04.2022.
Die vollständige Stellen- und Projektbeschreibung finden Sie im Jobportal der TU-Berlin
Neue Publikationen
Aljoumani, B.; Sanchez-Espigares, J.A.; Kluge, B.; Wessolek, G.; Kleinschmit, B. Analyzing Temporal Trends of Urban Evaporation Using Generalized Additive Models. Land 2022, 11, 508. doi.org/10.3390/land11040508
Vallentin, C., Harfenmeister, K., Itzerott, S.m Kleinschmit, B., Conrad, C., Spengler, D. (2022): Suitability of satellite remote sensing data for yield estimation in northeast Germany. Precision Agric 23, 52–82. doi.org/10.1007/s11119-021-09827-6
Duarte Rocha, A., Vulova, S., van der Tol, C., Förster, M., and Kleinschmit, B. (2022): Modelling hourly evapotranspiration in urban environments with SCOPE using open remote sensing and meteorological data, Hydrol. Earth Syst. Sci., doi.org/10.5194/hess-26-1111-2022
Schulz, C., Holtrave, A.K., Kleinschmit, B. (2021): Large-scale winter catch crop monitoring with Sentinel-2 time series and machine learning–An alternative to on-site controls? Computers and Electronics in Agriculture 186(8):106173. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106173
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
- © 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
| 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 |
2021
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.
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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