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Dr. Michael Förster
- © M. Förster
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Senior Scientist)
Tel.: +49 (0)30 / 314 - 72 79 8
E-Mail: michael.foerster(at)tu-berlin.de
Raum: EB 236b
Sprechstunde: nach Vereinbarung
| 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
Weitere Veröffentlichungen
| Zitatschlüssel | baur2015b |
|---|---|
| Autor | Baur, A. H. and Lauf, S. and Förster, M. and Kleinschmit, B. |
| Seiten | 49-58 |
| Jahr | 2015 |
| DOI | 10.1016/j.scitotenv.2015.03.030 |
| Journal | Science of the Total Environment |
| Jahrgang | 2015 |
| Nummer | 520 |
| Monat | 07 |
| Verlag | Elsevier B.V. |
| Zusammenfassung | Abstract Substantive and concerted action is needed to mitigate climate change. However, international negotiations struggle to adopt ambitious legislation and to anticipate more climate-friendly developments. Thus, stronger actions are needed fromother players. Cities, being greenhouse gasemission centers, play a key role in promoting the climate change mitigation movement by becoming hubs for smart and low-carbon lifestyles. In this context, a stronger linkage between greenhouse gas emissions and urban development and policy-making seems promising. Therefore, simple approaches are needed to objectively identify crucial emission drivers for deriving appropriate emission reduction strategies. In analyzing 44 European cities, the authors investigate possible socioeconomic and spatial determinants of urban greenhouse gas emissions. Multiple statistical analyses reveal that the average household size and the edge density of discontinuous dense urban fabric explain up to 86% of the total variance of greenhouse gas emissions of EU cities (when controlled for varying electricity carbon intensities). Finally, based on these findings, a multiple regression model is presented to determine greenhouse gas emissions. It is independently evaluated with ten further EU cities. The reliance on only two indicators shows that the model can be easily applied in addressing important greenhouse gas emission sources of European urbanites, when varying power generations are considered. This knowledge can help cities develop adequate climate change mitigation strategies and promote respective policies on the EU or the regional level. The results can further be used to derive first estimates of urban greenhouse gas emissions, if no other analyses are available. |
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