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TU Berlin

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Prof. Dr. Birgit Kleinschmit

Lupe

Fachgebietsleiterin

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

E-Mail:

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

Zeitschriftenbeiträge

The spatial dimension of urban greenhouse gas emissions: analyzing the influence of spatial structures and LULC patterns in European cities
Zitatschlüssel baur2015a
Autor Baur, A. H. and Förster, M. and Kleinschmit, B.
Jahr 2015
DOI 10.1007/s10980-015-0169-5
Journal Landscape Ecology
Verlag Springer
Zusammenfassung Abstract Context Integrative mitigation and adaptation strategies are needed to counter climate change. Indicators can be valuable that focus on the specific relevance of cities’ socioeconomic and spatial properties. While previous analyses have identified socioeconomic influences on urban greenhouse gas emissions, information about the role of spatial urban structures and land use and land cover patterns is sparse. Objective This study advances the use of spatial metrics for analyzing the linkages between the spatial properties of a city and its greenhouse gas emissions. Methods The relationship between nine types of spatial structure, four land use and land cover-based indicators, and the emissions of 52 European cities is investigated by spatially and statistically analyzing high resolution data from European Union’s ‘‘Urban Atlas’’. Results Spatial determinants of urban greenhouse gas emissions are identified, indicating a strong connection between urban sprawl and increasing emissions. In particular, high amounts of sparsity in the urban fabric within large distances to the city center relate to increased per capita emissions. Thus, a 10 % reduction of very low density urban fabrics is correlated with 9 % fewer emissions per capita. In contrast, high amounts of fragmented, dense urban patches relate with lower emissions. Conclusions This study links urban spatial properties and land use and land cover compositions to greenhouse gas emissions and advances the understanding of urban sprawl. Future research needs to combine knowledge about socioeconomic drivers with information about the identified spatial influences of urban greenhouse gas emissions to help cities realize their climate change mitigation potential.
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Weitere Publikationen

2019

Schulz, C. and Kleinschmit, B. (2019). Zentralasiatische Tugai-Auwälder – Ein gefährdetes Ökosystem. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Ecological Informatics. Elsevier, 61-76.


Ayazli, I. E., Kilic, F., Lauf, S., Kleinschmit, B. and Demir, H. (2017). Creating urban growth simulation models driven by the bosphorus bridges. Fresenius Environmental Bulletin, 113-117.


Moran, N., Nieland, S., Tintrup gen. Suntrup, G. and Kleinschmit, B. (2017). Combining machine learning and ontological data handling for multi-source classification of nature conservation areas. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 124–133.


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