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Prof. Dr. Birgit 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
Weitere Publikationen
Zitatschlüssel | Doepper2020 |
---|---|
Autor | Döpper, V. and Gränzig, T. and Kleinschmit, B. and Förster, M. |
Seiten | 1-22 |
Jahr | 2020 |
DOI | https://doi.org/10.3390/rs12101552 |
Journal | remote sensing |
Jahrgang | 12 |
Nummer | 1552 |
Zusammenfassung | Thermal infrared measurements acquired with unmanned aerial systems (UAS) allow for high spatial resolution and flexibility in the time of image acquisition to assess ground surface temperature. Nevertheless, thermal infrared cameras mounted on UAS suffer from low radiometric accuracy as well as low image resolution and contrast hampering image alignment. Our analysis aims to determine the impact of the sun elevation angle (SEA), weather conditions, land cover, image contrast enhancement, geometric camera calibration, and inclusion of yaw angle information and generic and reference pre-selection methods on the point cloud and number of aligned images generated by Agisoft Metashape. We, therefore, use a total amount of 56 single data sets acquired on different days, times of day, weather conditions, and land cover types. Furthermore, we assess camera noise and the effect of temperature correction based on air temperature using features extracted by structure from motion. The study shows for the first time generalizable implications on thermal infrared image acquisitions and presents an approach to perform the analysis with a quality measure of inter-image sensor noise. Better image alignment is reached for conditions of high contrast such as clear weather conditions and high SEA. Alignment can be improved by applying a contrast enhancement and choosing both, reference and generic pre-selection. Grassland areas are best alignable, followed by cropland and forests. Geometric camera calibration hampers feature detection and matching. Temperature correction shows no effect on radiometric camera uncertainty. |
Typ der Publikation | Kleinschmit |
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Fachgebiet Geoinformation in der Umweltplanung
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