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Dr. Michael 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
Zeitschriftenbeiträge
Zitatschlüssel | Gaertner2016 |
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Autor | Gärtner, P. and Förster, M. and Kleinschmit, B. |
Seiten | 237-247 |
Jahr | 2016 |
DOI | doi:10.1016/j.rse.2016.01.028 |
Journal | Remote Sensing of Environment |
Jahrgang | 2016 |
Nummer | 177 |
Monat | Januar |
Verlag | Elsevier |
Zusammenfassung | Insect defoliation causes forest disturbances with complex spatial dynamics. In order to monitor affected areas, decision makers seek but often lack information with high spatial and temporal precision. Within the context of a riparian Tugai forest disturbed by the insect Apocheima cinerarius, this study examines whether the analysis of a RapidEye time series would benefit from the availability of synthetically generated images at the spatial resolution of RapidEye and the additional temporal resolution of Landsat 8. We applied the Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM) to downscale Landsat 8 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) scenes to concurrent RapidEye NDVI scenes.We a) performed a pixel-based regression analyses in order to evaluate the quality of the synthetically created NDVI products and b) examined if forest disturbance maps producedwith synthetic images improve the accuracy of disturbance detection. The results show that the ESTARFM predictions have a sufficiently good accuracy, with a correlation coefficient between 0.878 b r b 0.919 (p b 0.001) and an average root mean square error 0.015 b RMSE b 0.024. The overall accuracy of forest disturbance detection with added synthetic images increased from 42.8% to 61.1 & 65.7% compared to the original data set. Forest recovery detection accuracy improved from 59.5% to 80.9%. The main source of error in the disturbance analysis occurs during the temporal interweaving between foliation and defoliation in spring. |