Willkommen bei der AG Fernerkundung und Räumliche Modellierung
© Hanna Meyer

Über uns

Die Arbeitsgruppe Fernerkundung und räumliche Modellierung gehört zum Institut für Landschaftsökologie (ILÖK) [de] der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster (WWU) [de]. In Forschung und Lehre befassen wir uns mit der Erfassung und Analyse raum-zeitlicher Umweltdynamiken in einem breiten Spektrum landschaftsökologischer Themenfelder. Wir kombinieren verschiedenskalige Fernerkundungsdaten mit räumlichen Modellierungsmethoden, um aus limitierten landschaftsökologischen Felddaten raum-zeitlich kontinuierliche Informationen zu gewinnen. Die Komplexität von Umweltsystemen erfordert dabei die Verwendung von Modellierungsstrategien, die es erlauben, komplexe Zusammenhänge zu berücksichtigen. Aus diesem Grund liegt unser Schwerpunkt auf dem Einsatz von maschinellen Lernverfahren. Neben der Anwendung für landschaftsökologische Fragestellungen arbeiten wir auch an methodischen Weiterentwicklung für räumliche Daten. Damit befindet sich die Arbeitsgruppe an der Schnittstelle zwischen der Geoinformatik [en] und der Landschaftsökologie [de] und hat insgesamt das Ziel über Satellitendatenverarbeitung, Modellierung und Simulationen zu einem Erkenntnisgewinn in der Ökosystemforschung beizutragen.

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© ZEVEDI

ZEVEDI Podcast zu "Maschinelles Lernen im Umweltmonitoring" mit Hanna Meyer

Im Digitalgespräch des Zentrums verantwortungsbewusste Digitalisierung (ZEVEDI) vom März 2023 spricht Hanna über KI in der Umweltfernerkundung. Das Interview ist hier zu finden.

Geierschutz im Wildschutzreservat Kuzikus in Namibia
© Candy Fahrenholz

Drohneneinsatz in Namibia für den Geierschutz

Unsere Masterstudentin Candy Fahrenholz war im Rahmen ihrer Masterarbeit im Wildschutzreservat Kuzikus in Namibia unterwegs. Ein Schwerpunkt ihrer Forschungsarbeit lag auf der Erfassung der kleinräumigen Landschaftsstrukturen mittels drohnenbasierter Fernerkundung. Mit Hilfe dieser hochauflösenden Bilddaten soll die Forschungsfrage „Welche Umweltparameter beeinflussen die Wahl des Nistbaums von gefährdeten Geierarten in Namibia?“ beantwortet werden.

Verteidigung Marvin
© Marvin Ludwig

Herzlichen Glückwunsch!!!

Marvin Ludwig hat am 10.02.2023 erfolgreich seine Dissertation verteidigt und wurde zum Doktor der Naturwissenschaften promoviert. Der Titel seiner Doktorarbeit lautet: „Remote sensing and machine learning for multi-scale ecosystem monitoring”. Herzlichen Glückwunsch von deiner Arbeitsgruppe!

Workflow of the study
© Marvin Ludwig

Neue Publikation in Global Ecology and Biogeography

Globale, flächendeckende Umweltdaten sind eine wichtige Informationsquelle für Forscher als auch für politische Entscheidungsträger. Häufig werden diese Karten durch Methoden des maschinellen Lernens erstellt, wobei im Feld erhobene Referenzdaten die Datengrundlage für das Modelltraining darstellen. Da Feldaufnahmen jedoch i.d.R. sehr spärlich und räumlich geclustert vorliegen, erfordert die Modellvorhersage eine Übertragung des trainierten Modells auf Regionen, für die keine Referenzdaten verfügbar sind. Neuere Studien stellen jedoch die Machbarkeit dieses Modelltransfers in Frage. In dieser Studie schlagen wir einen neuen Workflow für die räumliche Vorhersage vor, der die unsere aktuellen Entwicklungen auf diesem Gebiet nutzt und sie auf innovative Weise kombiniert, mit dem Ziel einer verbesserten Übertragbarkeit der Modelle. Wir demonstrieren, bewerten und diskutieren den Workflow anhand von aktuellen und prominenten Beispielen. Die Veröffentlichung ist hier zu finden: Ludwig, M., Moreno-Martinez, A., Hölzel, N., Pebesma, E., Meyer, H. (2023): Assessing and improving the transferability of current global spatial prediction models. Global Ecology and Biogeography.

Profilsonden im Jahresverlauf
© Maiken Baumberger

Geländearbeit im Carbon4D Projekt abgeschlossen

In den letzten 15 Monaten haben wir an insgesamt 250 verschiedenen Standorte in unserem 20 x 20 km großen Untersuchungsgebiet im Fichtelgebirge die Bodentemperatur und die Bodenfeuchte gemessen. An allen Standorten wurde entweder eine Woche oder ein Monat lang gemessen. Somit haben wir jetzt eine Datensatz mit Messungen an unterschiedlichen Standorten (Wälder, Wiesen und Äcker) unter ganz verschiedenen meteorologischen Bedingungen. Diese Daten sollen jetzt verwendet werden, um die Bodentemperatur und die Bodenfeuchte im Untersuchungsgebiet kontinuierlich in 4D zu modellieren, d.h. für jeden Ort, zu jedem Zeitpunkt und in jeder Bodentiefe.

Unser Team sucht Verstärkung!

Wir suchen eine/n wiss. Mitarbeiter/in für unser neues Projekt "BEyond - Learning from the Exploratories to make prediction beyond them: AI-based mapping and explanation of grassland biodiversity and ecosystem functions for entire landscape units”. Das Projekt ist in die Biodiversitätsexploratorien eingebunden und wird am 1. März 2023 oder später starten. Wir freuen uns auf interessante Bewerbungen. Die vollständige Stellenausschreibung finden Sie hier: https://www.uni-muenster.de/Rektorat/Stellen/ausschreibungen/st_20221111_sk21.html

Teamfoto vom Projekttreffen im Fichtelgebirge
© Carbon4D

Carbon-4D Projekttreffen

Im Fichtelgebirge fand am 7. Oktober unser 2. Projekttreffen des Carbon-4D Projekts statt. Gemeinsam mit der Bodenökologie der Universität Bayreuth haben wir über den aktuellen Stand des Projekts gesprochen und vor allem auch erste Ergebnisse diskutiert. Die Messungen von Bodentemperatur und -feuchte laufen seit September 2021 und werden noch bis Dezember dieses Jahres fortgeführt. Weitere Informationen zu dem Projekt sind auf der Projektseite [de] zu finden.

Gruppenbild des Earth Observation Networks 2022
© Earth Observation Network

Gemeinsame Exkursion/Workshop des Earth Observation Networks

Wir hatten eine tolle Woche im Harz (12.9.22-16.09.22), in der Studierende unseres Instituts mit Studierenden der Universität Göttingen, der HAWK Göttingen und der Universität Würzburg zusammenkamen. Wir haben aktuelle Herausforderungen in der Forstwirtschaft im Harz diskutiert und Methoden kennengelernt, mit denen wir ein Monitoring der Wälder fernerkundlich unterstützen können. Dabei war insbesondere die Interdisziplinarität der Gruppe (Studierende der Landschaftsökologie, Forstwirtschaft, Forstwissenschaft, Fernerkundung) eine tolle Erfahrung. Bei Walk&Talk durch den Nationalpark hatten wir die Möglichkeit uns zwischen den Gruppen näher auszutauschen und die verschiedenen Schwerpunkte dann bei einer gemeinsamen Projektarbeit zu verbinden. Wir freuen uns schon auf die nächste gemeinsame Veranstaltung im nächsten Jahr!

Gruppenbild OpenGeoHub 2022
© OpenGeoHub

OpenGeoHub Summer School

Die diesjährige OpenGeoHub Summer School fand vom 28.8.-3.9.2022 in Siegburg statt. Wie schon in den letzten Jahren gab es auch von uns einen Workshop, diesmal zum Thema „Machine learning-based maps of the environment: challenges of extrapolation and overfitting“. Das Kursmaterial ist auf Github verfügbar. Die Aufzeichnungen der Vorlesung [en] und Übung [en] sind vorhanden. Die aufbereiteten Versionen werden später auf unserer Kurs-Website verlinkt.
 

Fotos

Präsentation der Kursprojekte
Präsentation der Kursprojekte
© Hanna Meyer
  • Poster von Katharina Küpers und Ariane Rehn
    © Katharina Küpers und Ariane Rehn
  • Poster von Fynn Riepe
    © Fynn Riepe
  • Poster von Daniel Dabelstein und Florian Stegmann
    © Daniel Dabelstein und Florian Stegmann
  • Poster von Viktoria Mosch und Damian Stickdorn
    © Viktoria Mosch und Damian Stickdorn
  • Poster von Robert Schmitz und Hendrik Lüning
    © Robert Schmitz und Hendrik Lüning
  • Poster von Jessica Groß und Helena Kunkis
    © Jessica Groß und Helena Kunkis

Gewinner Posterpreise im Bachelorkurs "Einführung in die Fernerkundung"

Im Rahmen der Veranstaltung "Einführung in die Fernerkundung" für LandschaftsökologInnen und GeoinformatikerInnen fand diese Woche die Präsentation der Kursprojekte statt.
Wir waren beeindruckt über die Vielfalt und Qualität der Projekte!

Gewinner des Posterpreises dieses Jahr sind:

Platz 1: Viktoria Mosch und Damian Stickdorn (Starkregenereignis im Berchtesgadener Land)

Platz 2: Fynn Riepe (Landnutzungsveränderungen um die Antike Stadt Doliche / Dülük seit 1992)

Platz 3: Jessica Groß und Helena Kunkis (Zerstörung der Torfmoorwälder auf Borneo im Sebangau-Nationalpark)

Platz 4: Robert Schmitz und Hendrik Lüning (Vulkanausbruch auf La Palma)

Platz 5: Daniel Dabelstein und Florian Stegmann (Auswirkungen der 2018 errichteten Öl-Raffinerie Dos Bocas auf den Mangrovenwald im mexikanischen Bundesstaat Tabasco)

Platz 6: Katharina Küpers und Ariane Rehn (Black Summer in New South Wales - Vegetationsverlust durch die Brände 2019/2020)

Fotos

© Marvin Ludwig
  • © Maiken Baumberger
  • © Hanna Meyer
  • © Hanna Meyer
  • © Marvin Ludwig
  • © Maiken Baumberger

Nach zwei Jahren der Fernkonferenzen waren wir dieses Jahr froh, endlich wieder persönlich teilnehmen zu können. Wir hatten inspirierende Sitzungen und Treffen auf dem ESA Living Planet Symposium in Bonn sowie großartige Diskussionen bei unseren Posterbeiträgen aus den Carbon4D und Uebersat Projekten. Die Übertragbarkeit von Modellen und die Nutzung von Cloud Computing in openEO war auch Teil eines Posters auf dem Internationalen Symposium für Fernerkundung und Photogrammetrie in Nizza.

Neue Publikation in Nature Communications

Die Flut an Veröffentlichung globaler Karten ökologischer Variablen hat ebenso viel Aufmerksamkeit wie Kritik hervorgerufen. In unserem neuen Artikel "Machine learning-based global maps of ecological variables and the challenge of assessing them" schauen wir auf die Daten und Methoden, die für die Erstellung dieser Karten verwendet werden, und diskutieren, ob die Qualität der Vorhersagen global und lokal beurteilt werden kann.

Meyer H, Pebesma E. 2022. ‘Machine learning-based global maps of ecological variables and the challenge of assessing them.’ Nature Communications 13.
Link zum Artikel [en]

Neue Publikation in Methods in Ecology & Evolution

In einer neuen Veröffentlichung "Nearest neighbour distance matching Leave-One-Out Cross-Validation for map validation", die von unserem ehemaligen Masterstudenten Carles Mila geleitet wird, schlagen wir eine neue Kreuzvalidierungsmethode vor, die den geografischen Vorhersageraum von räumlichen Vorhersagemodellen berücksichtigt, um bessere Genauigkeitsschätzungen zu erhalten.

Mila C, Mateu J, Pebesma E, Meyer H. 2022. ‘Nearest neighbour distance matching leave-one-out cross-validation for map validation.’ Methods in Ecology and Evolution n/a.
Link zum Artikel [en]
 

WingtraOne im Amtsvenn
© Jan Lehmann

Studienprojekt Amtsvenn – Die UAS-Geländesaison 2022 wurde erfolgreich gestartet

Als Teil des Studienprojektes Amtsvenn wurde am 03. März 2022 erfolgreich die erste Flugkampagne der Saison durchgeführt. Dabei wurden hochaufgelöste multispektrale sowie sehr hochaufgelöste RGB Bilder mit der WingtraOne aufgenommen. Die Kampagne wurde von der „Biologischen Station Zwillbrock e.V.“ begleitet, um den Einfluss der UAS auf die Wildtiere zu untersuchen, wobei keine Beeinträchtigungen beobachtet wurden.
Das Studienprojekt untersucht, wie UAS-Aufnahmen dafür genutzt werden können die Feuchtigkeit und Vitalität in Moorvegetation zu detektieren und räumlich zu modellieren. Als Ground Truth wurde ein Messsetup von den Studenten entworfen, welches die Bodenfeuchtigkeit und ‑temperatur entlang verschiedener Gradienten (Geländehöhe, Vegetation, Degradierungsgrad) im Moor misst.
Das Studienprojekt schließt thematisch an bereits bestehende Projekte im Vechta Moor an und ist ein Pilotprojekt zu dem im April 2022 startenden „ReVersal Projekt“ [de].
Bei Interesse an Forschungsprojekten und Abschlussarbeiten im Bereich der Fernerkundung und räumliche Modellierung im Ökosystem Moor, melden Sie sich bitte bei Jan Lehmann [de], Hanna Meyer [de] und Laura Giese [de].

Geländearbeit im verschneiten Fichtelgebirge

Die Messungen im Projekt Carbon4D sind im vollen Gange und laufen noch bis Ende des Jahres 2022 weiter. Jede Woche werden von dem Team der Universität Bayreuth 3 Bohrkerne im Untersuchungsgebiet entnommen, um die Mineralisation von organischem Bodenkohlenstoff zu quantifizieren. Das Team der Universität Münster setzt jeden Monat alle Profilsonden für die Messung von Bodentemperatur und -feuchte um. In der Bildergalerie sind einige Eindrücke von der Geländearbeit im verschneiten Fichtelgebirge zu sehen. Weitere Infos finden Sie auf der Projektseite [de].

Fotos

Einbau einer Profilsonde für die Messung von Bodentemperatur und -feuchte.
Einbau einer Profilsonde für die Messung von Bodentemperatur und -feuchte.
© Maiken Baumberger
  • Bohrung für den Einbau einer Profilsonde.
    © Maiken Baumberger
  • Bohrung für den Einbau einer Profilsonde.
    © Linda Adorf
  • Entnahme eines Bohrkerns zur Quantifizierung der Mineralisation von organischem Bodenkohlenstoff.
    © Maiken Baumberger
  • Equipment für den Einbau einer Profilsonde.
    © Maiken Baumberger
  • Hineinschlagen eines Bohrstocks zur Bestimmung der Bodentextur.
    © Maiken Baumberger
  • Messung der Bodenatmung mit einer Haube.
    © Maiken Baumberger
  • Profilsonde für die Messung von Bodentemperatur und -feuchte.
    © Maiken Baumberger
  • Profilsonde für die Messung von Bodentemperatur und -feuchte.
    © Maiken Baumberger
Graphische Zusammenfassung des Artikels
© Maite Lezama Valdes

Neue Publikation im Projekt Antarctic Science Platform

Was tun, wenn die räumliche oder zeitliche Auflösung von Satellitendaten nicht ausreichend für das Forschungsthema ist? Unsere Studie zeigt, wie die Stärken zweier Satellitensensoren in Bezug auf die räumliche und zeitliche Auflösung in einem datengetriebenen Ansatz kombiniert werden können. Mit dem daraus resultierenden Modell können ab 1999 Landoberflächentemperaturdaten mit einer räumlichen Auflösung von 30 m mehrmals täglich für die antarktischen Trockentäler produziert werden – Daten, die für verschiedene Forschungsanwendungen genutzt werden können, etwa zur Modellierung der Artenverteilung oder weiterer relevanter Umweltinformationen.


 

Weitere Nachrichten

Ältere Meldungen finden Sie im Archiv [de] der AG Fernerkundung und Räumliche Modellierung.