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Forschungskolloquium im Wintersemester 2020/21
15:30 - via Zoom
| 30.09.2020 | Christian Schulz (TU Berlin) | TreeSatAI - Anwendung von Deep Learning Techniken für das Vegetationsmonitoring? |
| 28.10.2020 | Femke van Geffen (awi) | Vegetation dynamics in central Yalutia, Siberia - Changes in distribution and dynamics over the last 20 years |
| 11.11.2020 | Tobias Gränzig (TU Berlin) | Mapping the vegetation fractional cover of the invasive shrub Ulex europaeus with multi-temporal Sentinel-2 imagery utilizing UAV orthoimages |
| 25.11.2020 | Jeanette Blumröder (HNE Eberswalde), Arlena Brosinsky (Uni Potsdam) | Strategien zur Entwicklung von pyrophoben und klimawandelresilienten Wäldern auf Waldbrandflächen (Projekt Pyrophob) |
| 13.01.2020 | Tanja Sanders, Katja Öhmichen (Thünen Institut) | Bridging the gap: From ground based monitoring to remote sensing (via UAV) |
| 27.01.2020 | Alexander Marx, NN (TU Berlin) | Produktentwicklung zur skalenübergreifenden kontinuierlichen Vitalitäts- und Waldschadensanalyse mittels multisensoraler Fernerkundungsdaten und künstlicher Intelligenz – FirSt 2.0 |
| 10.02.2020 | Michael Förster, Tobias Gränzig (TU Berlin) | A short update on the available hardware and field campaign logistics at the Geoinformation Lab |
| 24.02.2020 | Stefan Erasmi (Thünen Institut) | Fernerkundung in der Ressortforschung (II) – nationales Monitoring von Indikatoren der Agrarlandschaft am Thünen-Institut |
Start des Forschungsprojekts FirSt 2.0
- © TU Berlin
Das Fachgebiet Geoinformation in der Umweltplanung ist Teil des neuen Verbundprojektes „FirSt 2.0 - SaaS-Produktentwicklung zur skalenübergreifenden kontinuierlichen Vitalitäts- und Waldschadensanalyse mittels multisensoraler Fernerkundungsdaten und künstlicher Intelligenz“ gefördert vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVi) für den Zeitraum von 2020-2023. Das Projekt wird gleitet von den Kollegen von der Luftbild Umwelt Planung GmbH (LUP). Weitere Projektpartner sind: LiveEO, Ororatech, der Landesforst Mecklenburg-Vorpommern, der Nationalpark Bayerischer Wald, das Thünen-Institut für Waldökosysteme, der Landesbetrieb Wald und Holz Nordrhein-Westfalen und der Waldbesitzerverband Niedersachsen.
Start des Forschungsprojektes TreeSatAI
- © TreeSat AI
Das Fachgebiet Geoinformation in der Umweltplanung leitet das neue Verbundprojekt 'TreeSatAI-Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring' gefördert vom Ministerium für Bildung und Forschung (BMBF) für den Zeitraum von 2020-2022. Projektpartner sind: Remote Sensing Image Analysis Group der TU Berlin, LiveEO, LUP, DFKI und Vision Impulse.
2021
Rocchini, D., Salvatori, N., Beierkuhnlein, C., Chiarucci, A., de Boissieu, F., Förster, M., Garzon-Lopez, C., Gillespie, T. W., Hauffe, H., He, K., Kleinschmit, B., Lenoir, J., Malavasi, M., Moudrý, V., Nagendra, H., Payne, D., Šímová, P., Torresani, M., Wegmann, M. and Féret, J.-B. (2021). From local spectral species to global spectral communities: A benchmark for ecosystem diversity estimate by remote sensing.. Ecological Informatics. Elsevier, 1-10.
2020
Fersch, B., Francke, T., Heistermann, M., Schrön, M., Döpper, V., Jakobi, J., Baroni, G., Blume, T., Bogena, H., Budach, C., Gränzig, T., Förster, M., Güntner, A., Hendricks Franssen, H., Kasner, M., Köhli, M., Kleinschmit, B., Kunstmann, H., Patil, A., Rasche, D., Scheiffele, L., Schmidt, U., Szulc-Seyfried, S., Weimar, J., Zacharias, S., Zreda, M., Heber, B., Kiese, R., Mares, V., Mollenhauer, H., Völksch, I. and Oswald, S. (2020). A dense network of cosmic-ray neutron sensors for soil moisture observation in a highly instrumented pre-Alpine headwater catchment in Germany. Earth System Science Data, 2289-2309.
Holtgrave, A., Röder, N., Ackermann, A., Erasmi, S. and Kleinschmit, B. (2020). Comparing Sentinel-1 and -2 Data and Indices for Agricultural Land Use Monitoring. remote sensing, 1-27.
Döpper, V., Gränzig, T., Kleinschmit, B. and Förster, M. (2020). Challenges in UAS-Based TIR Imagery Processing: Image Alignment and Uncertainty Quantification.. remote sensing
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