Maite Lezama Valdes
AG Fernerkundung und Räumliche Modellierung
Institut für Landschaftsökologie
Heisenbergstr. 2, 48149 Münster
Raum 546
Telefon +49(0)251-83 33 876
E-Mail maite.lezama [at] uni-muenster.de
Sprechstunde nach Vereinbarung
Forschungsschwerpunkte
- Downscaling
- maschinelles Lernen
- Fernerkundung
Vita
Akademische Ausbildung
- MSc Physische Geography Philipps Universität Marburg
- MA Sociology and Social Investigation Philipps Universität Marburg
- BSc Geographie Philipps Universität Marburg
- BA Sozialwissenschaften Philipps Universität Marburg
Beruflicher Werdegang
- Doktorandin am Institut für Landschaftsökologie Münster
- Doktorandin Institut für Geoinformatik Münster
Publikationen
Forschungsartikel (Zeitschriften)
- Datta, R, Katurji, M, Nielsen, E, Meyer, H, Zawar-Reza, P, und Valdes, ML. . „The Winter Foehn Footprint Across McMurdo Dry Valleys of Antarctica Using a Satellite-Derived Data Set-AntAir v1.0.“ Journal of Geophysical Research: Atmospheres 129 (23): e2023JD039300.. doi: 10.1029/2023JD039300.
- Lezama Valdes, M, Katurji, M, und Meyer, H. . „A Machine Learning Based Downscaling Approach to Produce High Spatio-Temporal Resolution Land Surface Temperature of the Antarctic Dry Valleys from MODIS Data.“ Remote Sensing 13 (22). doi: 10.3390/rs13224673.
- Ludwig, M, Morgenthal, T, Detsch, F, Higginbottom, TP, Lezama Valdes, M, Nauß, T, und Meyer, H. . „Machine learning and multi-sensor based modelling of woody vegetation in the Molopo Area, South Africa.“ Remote Sensing of Environment 222: 195–203. doi: 10.1016/j.rse.2018.12.019.
Abstract in einer Online-Sammlung (Konferenz)
- Lezama, Valdes M, Katurji, M, und Meyer, H. . „Downscaling Land Surface Temperature for the Antarctic Dry Valleys using Multi-Sensor Data and Machine Learning.“ In Geophysical Research Abstracts