Inhalt des Dokuments
zur Navigation
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
Zeitschriftenbeiträge
| Zitatschlüssel | Schmidt20170 |
|---|---|
| Autor | Schmidt, J. and Fassnacht, F. E. and Neff, C. and Lausch, A. and Kleinschmit, B. and Förster, M. and Schmidtlein, S. |
| Seiten | 61-71 |
| Jahr | 2017 |
| DOI | http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2017.04.005 |
| Journal | International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation |
| Jahrgang | 60 |
| Zusammenfassung | Remote sensing can be a valuable tool for supporting nature conservation monitoring systems. However, for many areas of conservation interest, there is still a considerable gap between field-based operational monitoring guidelines and the current remote sensing-based approaches. This hampers application in practice of the latter. Here, we propose a remote sensing approach for mapping the conservation status of Calluna-dominated Natura 2000 dwarf shrub habitats that is closely related to field mapping schemes. We transferred the evaluation criteria of the field guidelines to three related variables that can be captured by remote sensing: (1) coverage of the key species, (2) stand structural diversity, and (3) co-occurring species. Continuous information on these variables was obtained by regressing ground reference data from field surveys and UAV flights against airborne hyperspectral imagery. Merging the three resulting quality layers in an RGB representation allowed for illustrating the habitat quality in a continuous way. User-defined thresholds can be applied to this stack of quality layers to derive an overall assessment of habitat quality in terms of nature conservation, i.e. the conservation status. In our study, we found good accordance of the remotely sensed data with field-based information for the three variables key species, stand structural diversity and co-occurring vegetation (R2 of 0.79, 0.69, and 0.71, respectively) and it was possible to derive meaningful habitat quality maps. The conservation status could be derived with an accuracy of 65%. In interpreting these results it should be considered that the remote sensing based layers are independent estimates of habitat quality in their own right and not a mere replacement of the criteria used in the field guidelines. The approach is thought to be transferable to similar regions with minor adaptions. Our results refer to Calluna heathland which we consider a comparably easy target for remote sensing. Hence, the transfer of field guidelines to remote sensing indicators was rather successful in this case but needs further evaluation for other habitats. |
| Typ der Publikation | Kleinschmit |