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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 | Fersch2020 |
|---|---|
| Autor | Fersch, B. and Francke, T. and Heistermann, M. and Schrön, M. and Döpper, V. and Jakobi, J. and Baroni, G. and Blume, T. and Bogena, H. and Budach, C. and Gränzig, T. and Förster, M. and Güntner, A. and Hendricks Franssen, H.J. and Kasner, M. and Köhli, M. and Kleinschmit, B. and Kunstmann, H. and Patil, A. and Rasche, D. and Scheiffele, L. and Schmidt, U. and Szulc-Seyfried, S. and Weimar, J. and Zacharias, S. and Zreda, M. and Heber, B. and Kiese, R. and Mares, V. and Mollenhauer, H. and Völksch, I. and Oswald, S. |
| Seiten | 2289-2309 |
| Jahr | 2020 |
| ISSN | 1866-3508 |
| DOI | https://doi.org/10.5194/essd-12-2289-2020 |
| Journal | Earth System Science Data |
| Jahrgang | 12 |
| Zusammenfassung | Monitoring soil moisture is still a challenge: it varies strongly in space and time and at various scales while conventional sensors typically suffer from small spatial support. With a sensor footprint up to several hectares, cosmic-ray neutron sensing (CRNS) is a modern technology to address that challenge. So far, the CRNS method has typically been applied with single sensors or in sparse national-scale networks. This study presents, for the first time, a dense network of 24 CRNS stations that covered, from May to July 2019, an area of just 1 km2: the pre-Alpine Rott headwater catchment in Southern Germany, which is characterized by strong soil moisture gradients in a heterogeneous landscape with forests and grasslands. With substantially overlapping sensor footprints, this network was designed to study root-zone soil moisture dynamics at the catchment scale. The observations of the dense CRNS network were complemented by extensive measurements that allow users to study soil moisture variability at various spatial scales: roving (mobile) CRNS units, remotely sensed thermal images from unmanned areal systems (UASs), permanent and temporary wireless sensor networks, profile probes, and comprehensive manual soil sampling. Since neutron counts are also affected by hydrogen pools other than soil moisture, vegetation biomass was monitored in forest and grassland patches, as well as meteorological variables; discharge and groundwater tables were recorded to support hydrological modeling experiments. As a result, we provide a unique and comprehensive data set to several research communities: to those who investigate the retrieval of soil moisture from cosmic-ray neutron sensing, to those who study the variability of soil moisture at different spatiotemporal scales, and to those who intend to better understand the role of root-zone soil moisture dynamics in the context of catchment and groundwater hydrology, as well as land–atmosphere exchange processes. The data set is available through the EUDAT Collaborative Data Infrastructure and is split into two subsets: https://doi.org/10.23728/b2share.282675586fb94f44ab2fd09da0856883 [Titel anhand dieser DOI in Citavi-Projekt übernehmen] (Fersch et al., 2020a) and https://doi.org/10.23728/b2share.bd89f066c26a4507ad654e994153358b [Titel anhand dieser DOI in Citavi-Projekt übernehmen] (Fersch et al., 2020b). |
| Typ der Publikation | Kleinschmit |