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TU Berlin

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Prof. Dr. Birgit Kleinschmit

Lupe [1]

Fachgebietsleiterin

Tel.: +49 (0)30 / 314 - 72 84 7

E-Mail: birgit.kleinschmit(at)tu-berlin.de [2]

Raum: EB 235a
Sprechstunde: nach Vereinbarung

Lebenslauf
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

 

 

Publikationen

  • Zeitschriftenbeiträge
  • Weitere Publikationen

Zeitschriftenbeiträge

Adapting a Natura 2000 field guideline for a remote sensing-based assessment of heathland conservation status
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
Link zur Originalpublikation [3] Download Bibtex Eintrag [4]

Weitere Publikationen

vor >> [19]

2020

Döpper, V., Gränzig, T., Kleinschmit, B. and Förster, M. (2020). Challenges in UAS-Based TIR Imagery Processing: Image Alignment and Uncertainty Quantification. [20]. remote sensing


2019

Vallentin, C., Dobers, E. S., Itzerott, S., Kleinschmit, B. and Spengler, D. (2019). Delineation of management zones with spatial data fusion and belief theory [21]. Precision Agriculture. Springer, 1-29.


Schulz, C. and Kleinschmit, B. (2019). Zentralasiatische Tugai-Auwälder – Ein gefährdetes Ökosystem [22]. Auenmagazin, 11-17.


2018

Holtgrave, A.-K., Förster, M., Greifeneder, F., Notarnicola, C. and Kleinschmit, B. (2018). Estimation of Soil Moisture in Vegetation-Covered Floodplains with Sentinel-1 SAR Data Using Support Vector Regression [23]. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, 85–101.


Klinke, R., Kuechly, H., Frick, A., Förster, M., Schmidt, T., Holtgrave, A.-K. a. K. B., Spengler, D. and Neumann, C. (2018). Indicator-Based Soil Moisture Monitoring ofWetlands by Utilizing Sentinel and Landsat Remote Sensing Data [24]. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, 71–84.


Heuner, M., Schröder, B., Schröder, U. and Kleinschmit, B. (2018). Contrasting elevational responses of regularly flooded 4 marsh plants in navigable estuaries [25]. Ecohydrology & Hydrobiology, 1-17.


Luan, X., Buyantuev, A., Baur, A. H., Kleinschmit, B., Wang, H., Wei, S., Liu, M. and Xu, C. (2018). Linking greenhouse gas emissions to urban landscape structure: the relevance of spatial and thematic resolutions of land use/cover data [26]. Landscape Ecology, 1211–1224.


Gras, P., Knuth, S., Börner, K., Marescot, L., Benhaiem, S., Aue, A., Wittstatt, U., Kleinschmit, B. and Kramer-Schadt, S. (2018). Landscape Structures Affect Risk of Canine Distemper in Urban Wildlife [27]. Frontiers in Ecology and Evolution, 1-16.


2017

Georgi, C., Spengler, D., Itzerott, S. and Kleinschmit (2017). Automatic delineation algorithm for site-specific management zones based on satellite remote sensing data [28]. Precision Agriculture


Neumann, C., Itzerott, S., Weiss, G., Kleinschmit, B. and Schmidtlein, S. (2017). Mapping multiple plant species abundance patterns - A multiobjective optimization procedure for combining reflectance spectroscopy and species ordination [29]. Ecological Informatics. Elsevier, 61-76.


vor >> [43]

Fachgebiet Geoinformation in der Umweltplanung
Sekretariat EB5
Raum EB 236a
Straße des 17. Juni 145
D - 10623 Berlin
Tel.: +49 (0)30 314 - 73 29 0
Fax: +49 (0)30 314 - 23 50 7
E-Mail-Anfrage [44]
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