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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 | Doepper2020 |
|---|---|
| Autor | Döpper, V. and Gränzig, T. and Kleinschmit, B. and Förster, M. |
| Jahr | 2020 |
| DOI | https://doi.org/10.3390/rs12101552 |
| Journal | remote sensing |
| Jahrgang | 12 |
| Nummer | 10 |
| Zusammenfassung | Thermal infrared measurements acquired with unmanned aerial systems (UAS) allow for high spatial resolution and flexibility in the time of image acquisition to assess ground surface temperature. Nevertheless, thermal infrared cameras mounted on UAS suffer from low radiometric accuracy as well as low image resolution and contrast hampering image alignment. Our analysis aims to determine the impact of the sun elevation angle (SEA), weather conditions, land cover, image contrast enhancement, geometric camera calibration, and inclusion of yaw angle information and generic and reference pre-selection methods on the point cloud and number of aligned images generated by Agisoft Metashape. We, therefore, use a total amount of 56 single data sets acquired on different days, times of day, weather conditions, and land cover types. Furthermore, we assess camera noise and the effect of temperature correction based on air temperature using features extracted by structure from motion. The study shows for the first time generalizable implications on thermal infrared image acquisitions and presents an approach to perform the analysis with a quality measure of inter-image sensor noise. Better image alignment is reached for conditions of high contrast such as clear weather conditions and high SEA. Alignment can be improved by applying a contrast enhancement and choosing both, reference and generic pre-selection. Grassland areas are best alignable, followed by cropland and forests. Geometric camera calibration hampers feature detection and matching. Temperature correction shows no effect on radiometric camera uncertainty. |
| Typ der Publikation | Kleinschmit |
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