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TU Berlin

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Dr. Michael Förster

Lupe [1]

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Senior Scientist)

Tel.: +49 (0)30 / 314 - 72 79 8

E-Mail: michael.foerster(at)tu-berlin.de [2]

Raum: EB 236b
Sprechstunde: nach Vereinbarung

Lebenslauf
1975
in Burgstädt, Sachsen geboren
1996-2003
Studium der Geoökologie in Potsdam
1998/99
Studium an der University of Southampton
2003
GIS - Koordinator beim Planungsbüro Froelich & Sporbeck
2003-2008
Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet für Geoinformationsverarbeitung in der Landschafts- und Umweltplanung im Institut für Landschaftsarchitektur und Umweltplanung an der Technischen Universität Berlin
seit Jan. 2009
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (PostDoc) am Fachgebiet für Geoinformationsverarbeitung in der Landschafts- und Umweltplanung im Institut für Landschaftsarchitektur und Umweltplanung an der Technischen Universität Berlin
2010
Gastwissenschaftler an der European Academy Bolzano (EURAC), Italien (Institute for Applied Remote Sensing)
2012
Gastwissenschaftler and der Universität Utrecht, Niederlande (Department of Physical Geography)
2018
Gastwissenschaftler am Joint Research Center (JRC) in Ispra, Italien (Bioeconomy Unit)

Forschungsschwerpunkte

  • Entwicklung von Methoden zur Analyse der Dynamik von Ökosystemen aus Zeitreihen (optisch und SAR), speziell bei Degradationsprozessen oder abrupten Schäden (z.B. durch Feuer oder Stürme)
  • Relation von temporalen und spektralen Signalen zu Pflanzeneigenschaften und biophysikalischen Variablen (Xantophyll, Stickstoff, Chlorophyll und Fluoreszenz)
  • Ableitung von operationalisierbaren und flächendeckenden Umweltindikatoren, die zur effektiven Umsetzung von Managementmaßnahmen (z.B. im Rahmen der europäischen Vorgaben zu NATURA 2000) oder zum besseren Verständnis von Ökosystemen benötigt werden
  • Interaktion von Vegetationsstruktur, welche mit LiDAR oder SAR erhoben werden kann, mit spektralen Eigenschaften, welche speziell bei der Auswertung von bewaldeten Gebieten eine große Rolle spielen
  • Gemeinsame Nutzung von räumlich sehr hoch aufgelösten Daten (Drohnen) mit Satellitendaten, entweder zum Verständnis von ökohydrologischen Prozessen und speziell zum Ableiten von hydrologischen Variablen, wie Bodenfeuchtegehalt oder Interzeption

    Publikationen

    • Zeitschriftenbeiträge
    • Weitere Veröffentlichungen

    Zeitschriftenbeiträge

    Spectral Unmixing of Forest Crown Components at Close Range, Airborne and Simulated Sentinel-2 and EnMAP Spectral Imaging Scale
    Zitatschlüssel Clasen2015
    Autor Clasen, A. and Somers, B. and Pipkins, K. and Tits, L. and Segl, K. and Brell, M. and Kleinschmit, B. and Spengler, D. and Lausch, A. and Förster, M.
    Seiten 26
    Jahr 2015
    ISSN 2072-4292
    DOI 10.3390/rs71115361
    Journal remote sensing
    Jahrgang 2015
    Nummer 7
    Monat November
    Zusammenfassung Forest biochemical and biophysical variables and their spatial and temporal distribution are essential inputs to process-orientated ecosystem models. To provide this information, imaging spectroscopy appears to be a promising tool. In this context, the present study investigates the potential of spectral unmixing to derive sub-pixel crown component fractions in a temperate deciduous forest ecosystem. However, the high proportion of foliage in this complex vegetation structure leads to the problem of saturation effects, when applying broadband vegetation indices. This study illustrates that multiple endmember spectral mixture analysis (MESMA) can contribute to overcoming this challenge. Reference fractional abundances, as well as spectral measurements of the canopy components, could be precisely determined from a crane measurement platform situated in a deciduous forest in North-East Germany. In contrast to most other studies, which only use leaf and soil endmembers, this experimental setup allowed for the inclusion of a bark endmember for the unmixing of components within the canopy. This study demonstrates that the inclusion of additional endmembers markedly improves the accuracy. A mean absolute error of 7.9% could be achieved for the fractional occurrence of the leaf endmember and 5.9% for the bark endmember. In order to evaluate the results of this field-based study for airborne and satellite-based remote sensing applications, a transfer to Airborne Imaging Spectrometer for Applications (AISA) and simulated Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) and Sentinel-2 imagery was carried out. All sensors were capable of unmixing crown components with a mean absolute error ranging between 3% and 21%.
    Typ der Publikation Article
    Link zur Originalpublikation [3] Download Bibtex Eintrag [4]

    Weitere Veröffentlichungen

    vor >> [14]

    2019

    Kattenborn, T., Lopatina, J., Förster, M., Braun, A. C. and Fassnacht, F. E. (2019). UAV data as alternative to field sampling to map woody invasive species based on combined Sentinel-1 and Sentinel-2 data [15]. Remote Sensing of Environment, 61-73.


    2018

    Holtgrave, A.-K., Förster, M., Greifeneder, F., Notarnicola, C. and Kleinschmit, B. (2018). Estimation of Soil Moisture in Vegetation-Covered Floodplains with Sentinel-1 SAR Data Using Support Vector Regression [16]. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, 85–101.


    Klinke, R., Kuechly, H., Frick, A., Förster, M., Schmidt, T., Holtgrave, A.-K. a. K. B., Spengler, D. and Neumann, C. (2018). Indicator-Based Soil Moisture Monitoring ofWetlands by Utilizing Sentinel and Landsat Remote Sensing Data [17]. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, 71–84.


    2017

    Möller, M., Gerstmann, H., Gao, F., Dahms, T. C. and Förster, M. (2017). Coupling of phenological information and simulated vegetation index time series: Limitations and potentials for the assessment and monitoring of soil erosion risk [18]. Catena, 192-205.


    Schmidt, J., Fassnacht, F. E., Neff, C., Lausch, A., Kleinschmit, B., Förster, M. and Schmidtlein, S. (2017). Adapting a Natura 2000 field guideline for a remote sensing-based assessment of heathland conservation status [19]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 61-71.


    2016

    Gärtner, P., Förster, M. and Kleinschmit, B. (2016). The benefit of synthetically generated RapidEye and Landsat 8 data fusion time series for riparian forest disturbance monitoring [20]. Remote Sensing of Environment. Elsevier, 237-247.


    2015

    Baur, A. H., Lauf, S., Förster, M. and Kleinschmit, B. (2015). Estimating greenhouse gas emissions of European cities — Modeling emissions with only one spatial and one socioeconomic variable [21]. Science of the Total Environment. Elsevier B.V., 49-58.


    Rocchini, D., Andreo, V., Förster, M., Gutierrez, A., Gillespie, W., Hauffe, H., He, K., Kleinschmit, B., Mairota, P., Marcantonio, M., Metz, M., Nagendra, H., Pareeth, S., Ponti, L., Ricotta, C., Rizzoli, A., Schaab, G., Zebisch, M., Zorer, R. and Neteler, M. (2015). Potential of remote sensing to predict species invasions: A modelling perspective [22]. Progress in Physical Geography, 283-309.


    Nieland, S., Moran, N., Kleinschmit, B. and Förster, M. (2015). An ontological system for interoperable spatial generalisation in biodiversity monitoring [23]. Computers & Geosciences, 86-95.


    Baur, A. H., Förster, M. and Kleinschmit, B. (2015). The spatial dimension of urban greenhouse gas emissions: analyzing the influence of spatial structures and LULC patterns in European cities [24]. Landscape Ecology. Springer.


    vor >> [33]

    Fachgebiet Geoinformation in der Umweltplanung
    Sekretariat EB5
    Raum EB 236a
    Straße des 17. Juni 145
    D - 10623 Berlin
    Tel.: +49 (0)30 314 - 73 29 0
    Fax: +49 (0)30 314 - 23 50 7
    E-Mail-Anfrage [34]
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