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TU Berlin

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Dr. Michael Förster

Lupe
© M. Förster

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Senior Scientist)

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

E-Mail:

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

    Zeitschriftenbeiträge

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    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.

    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, 1-22.

    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. 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. 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. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, 71–84.

    2017

    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. 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. Remote Sensing of Environment. Elsevier, 237-247.

    Neumann, C., Förster, M., Kleinschmit, B. and Itzerott, S. (2016). Utilizing a PLSR-Based Band-Selection Procedure for Spectral Feature Characterization of Floristic Gradients. EEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 1-15.

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    Weitere Veröffentlichungen

    Estimating greenhouse gas emissions of European cities — Modeling emissions with only one spatial and one socioeconomic variable
    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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    Fachgebiet Geoinformation in der Umweltplanung
    Sekretariat EB5
    Raum EB 236a
    Straße des 17. Juni 145
    D - 10623 Berlin
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