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].

Interesse in Monitoring von Mooren durch Fernerkundung?
Wir haben zwei offene Stellen, eine in unserer AG für Fernerkundung und räumliche Modellierung, sowie eine in der AG Ökohydrologie und Stoffkreisläufe. [de]

Für weitere Informationen: http://go.wwu.de/m1pft and http://go.wwu.de/27inm.

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.

• Lezama Valdes L-M, Katurji M, Meyer H. 2021: A Machine Learning Based Downscaling Approach to Produce High Spatio-Temporal Resolution Land Surface Temperature of the Antarctic Dry Valleys from MODIS Data [en]. Remote Sensing 13, 4673. doi: 10.3390/rs13224673

Vom 18. bis 22. Oktober haben wir uns zusammen mit KollegInnen verschiedener Forschungseinrichtungen zu einem ersten gemeinsamen Treffen unseres “Earth Observation Networks” im Bayerischen Wald getroffen. Bei “Walk&Talk”, Vorträgen und gemeinsamer Datenaufnahme im Feld haben wir uns ausgetauscht und gemeinsame Forschungs- und Lehraktivitäten im Bereich Fernerkundung geplant. Weitere Informationen und Bilder sind auf den Seiten des Earth Obervation Networks [en] zu finden.

Wir begrüßen alle Studierenden im neuen Wintersemester (2021/22). Informationen zu unseren Lehrveranstaltungen finden Sie unter dem Eintrag Lehre [de].
Achtung: Die Kurse des Mastermoduls beginnen erst am 25.10.
 

Vom 1. bis 3. September 2021 fand die OpenGeoHub Summer School Online statt. Wir haben dort einen Workshop zum Thema „Mapping the area of applicability of spatial prediction models“ geleitet. Das Kursmaterial [en] sowie die Aufzeichnung der dazugehörigen Vorlesung/Übung [en] ist online verfügbar.
Mehr Informationen über das Projekt finden Sie auf unser Seite zu Uebersat [de].
 

Vom 07. bis 10. September 2021 fand das erste Projekttreffen des Carbon-4D Projekts im Fichtelgebirge statt. Zusammen mit der Bodenökologie der Universität Bayreuth haben Maiken Baumberger und Hanna Meyer Profilsonden für die Messung von Bodentemperatur und -feuchte installiert. Die 15 Sonden sollen von nun an alle drei Wochen umgesetzt werden, um an möglichst vielen verschiedenen Standorten zu messen. Parallel dazu werden von der Universität Bayreuth Haubenmessungen durchgeführt und Bohrkerne entnommen. Die gemessenen Daten werden für die Entwicklung eines 4D-Modells zur Mineralisation von organischem Bodenkohlenstoff auf der Landschaftsskala verwendet.
 

Maiken Baumberger [de] beginnt im August bei uns in der Arbeitsgruppe als wissenschaftliche Mitarbeiterin/Doktorandin.
Sie wird sich im Rahmen des Carbon4D [de] Projekts mit der Modellierung von Bodenatmung auf der Landschaftsskala beschäftigen.
Herzlich willkommen in der Arbeitsgruppe, wir freuen uns auf die Zusammenarbeit!

Vom 13.06. bis 17.06. wurde durch Jan Lehmann [de] und die Studierenden Candy Fahrenholz und Henning Schneidereit [de] im Nationalpark Vorpommersche Boddenlandschaft [de] im Rahmen eines Forschungsprojektes und einer Masterarbeit eine Feldkampagne durchgeführt. Hierfür wurden mit Sondergenehmigungen, die aufgrund von Flug- und Betretungsverboten notwendig sind, und in enger Kooperation mit dem Nationalpark die beiden Vogelschutzinseln, die aktive Brutkolonien haben, mit der WingtraOne beflogen. Dabei wurden multispektrale Daten über insgesamt 700ha Fläche aufgenommen und unter anderem die Reaktion der Vögel zur Drohne untersucht. Die Datenaufnahme verlief in allen Bereichen überaus erfolgreich und wir freuen uns darauf die gewonnenen Daten in Hinblick auf die Vegetation und Struktur der beiden Inseln sowie zur Bestandsaufnahme von Brutvögeln zu untersuchen.

Mehr Informationen zum Projekt [en].
 

Können unsere maschinellen Lernmodelle zuverlässige räumliche Vorhersagen machen, oder sagen wir auf unbekannten Raum vorher? Unser aktuelles Open Access Paper beschäftigt sich mit der Erfassung des Geltungsbereichs ("Area of Applicability") solcher Modelle:

• Meyer H, Pebesma E. 2021: Predicting into unknown space? Estimating the area of applicability of spatial prediction models [en]. Methods in Ecology and Evolution 12 (9), 1620-1633. doi: 10.1111/2041-210X.13650.

Eva Bendix Nielsen [de]ist Doktorandin an der University of Canterbury in Neuseeland und wird als Gastwissenschaftlerin für die nächsten Monate mit uns im Projket Antarctic Science Plattform [de] arbeiten.
Marvin Ludwig [de] fängt bei uns am 1. April als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Projekt Uebersat [de] an, und wird sich mit der Entwicklung von Methoden zur Übertragbarkeit von KI-Modellen in der Fernerkundung beschäftigen.

Herzlich willkommen in der Arbeitsgruppe, wir freuen uns auf die Zusammenarbeit!