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Prof. Dr. Birgit Kleinschmit
- © B. Kleinschmit
Fachgebietsleiterin
Tel.: +49 (0)30 / 314 - 72 84 7
E-Mail: birgit.kleinschmit(at)tu-berlin.de
Raum: EB 235a
Sprechstunde: nach Vereinbarung
| 2011 | Ernennung zur Universitätsprofessorin und Leiterin des Fachgebiets Geoinformation in der Umweltplanung an der Technischen Universität Berlin |
| 2003-2011 | Juniorprofessorin am Fachgebiet für Geoinformationsverarbeitung in der Umweltplanung an der Technischen Universität Berlin |
| 2001-2003 | Softwareentwicklerin bei der INTEND Geoinformatik GmbH in Kassel |
| 2001 | Promotion zum Dr. forest an der Universität Göttingen (magna cum laude) |
| 1998-2001 | Wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Universität Göttingen am Institut für Forsteinrichtung, Ertragskunde und Fernerkundung |
| 1993-1998 | Studium der Forstwissenschaften an der Universität Göttingen |
| 1973 | in Münster, Westfalen geboren |
Forschungsinteressen
- Skalenübergreifende Analyse von Landnutzungsänderungen mit Hilfe von Geographischen Informationssystemen (GIS und Fernerkundung) zum besseren Verständnis des Mensch-Umweltsystems
- Modellierung von raum-zeitlichen Änderungen der Umwelt und Bewertung der Einflüsse auf Menschen und Ökosysteme
- Wissensbasierte Kombination von Geoinformationen und Fernerkundungsdaten
- Evaluierung neuer Sensortechnologien
Wichtige Funktionen, Auszeichnungen, Ehrungen
Seit 2019
- Mitglied im wissenschaftlichen Beirat für Waldpolitik des Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft
- Mitglied im Transferbeirat der TU Berlin
Seit 2018
- stellvertretende Geschäftsführende Direktorin des Institutes für Landschaftsarchitektur und Umweltplanung, TU Berlin
Seit 2015
- Co-Speakerin der DFG research training group Urban Water Interfaces
Seit 2016
- Mitglied im Auswahl- und Lenkungsausschusses der Berlin International Graduate School in Model and Simulation based Research (BIMoS), TU Berlin
2012-2018
- Leiterin der Special Interest Group „Analysis of remote sensing data” der deutschen Gesellschaft für Photogrammetrie, Remote Sensing und Geoinformation
Seit 2018
- Mitglied der Kommission für die Vergabe von Promotionsstipendien der Elsa-Neumann-Stiftung
Seit 2010
- Mitglied im Lenkungsausschuss des Geo.X – Forschungsnetzwerks für Geowissenschaften in Berlin und Potsdam
Zeitschriftenbeiträge
| Zitatschlüssel | Koch2016 |
|---|---|
| Autor | Koch, R. and Almeida-Cortezb, J. S. and Kleinschmit, B. |
| Seiten | 24-39 |
| Jahr | 2017 |
| DOI | http://dx.doi.org/10.1016/j.jnc.2016.11.004 |
| Journal | Journal for Nature Conservation |
| Jahrgang | 35 |
| Verlag | Elsevier |
| Zusammenfassung | The Caatinga biome has been identified as one of the important wilderness areas on earth. However, lessthan 1% of the region is under strictly legal protection although Seasonally Dry Tropical Forests (SDTFs)are globally highly endangered. There is an urgent need to increase the understanding of diversity patternand threaten status of Caatinga plant species to preserve the unique biodiversity and protect endangeredspecies. Species distribution modelling (SDM) can support strategic decisions in nature conservation forpoorly researched tropical regions. This study provides the first highly representative, spatially explicitoverview of plant diversity and threat status for the entire Caatinga, a semi-arid area in Northeast Brazil.For this purpose, we developed (a) a stacked species distribution modelling (S-SDM) approach to pre-dict quantitatively floristic species richness and patterns of threatened plant species and (b) a combinedapproach of diversity hot spots and hubs of threatened species to derive conservation importance units(CIU) to contribute to improved nature reserve management. We applied the modelling technique MaxEntto establish predictive distribution models with 22 uncorrelated predictors including climate, topogra-phy, solar radiation and soil information at a high spatial resolution of 30 arc-seconds (approx. 1 km).Spatial patterns of species richness and threat status were derived by stacking 1062 plant species and 27endangered species, respectively. These outputs were compared to two levels of protected areas (Brazilianand international standards) and intensive human land use patterns to define a set of recommendationsfor conservation management. Our complementary S-SDM approach showed that our predicted CIUscovered an area of 24% across the entire biome, whereas only 7% of the Caatinga is currently protectedbased on the Brazilian standards. We found that apart from an excellent overlap of 38% between CIUsand the current protected areas, a substantial proportion of CIUs (89%) was predicted outside the existingreserve network. Moreover, our findings enable targeted surveys to be done in order to enhance conser-vation efforts and ensure the efficient use of available resources in this poorly studied tropical region.Future upcoming local and regional studies could focus on a multi-taxonomic approach including e.g.insects, reptiles or mammals as a holistic perspective towards biodiversity conservation. |
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Fachgebiet Geoinformation in der Umweltplanung
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