Universität MünsterAG Fernerkundung und Räumliche Modellierung
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Profilbild von Maite Lezama Valdes
© Maite Lezama Valdes

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

    2016 – 2019
    MSc Physische Geography Philipps Universität Marburg
    2015 – 2018
    MA Sociology and Social Investigation Philipps Universität Marburg
    2014 – 2016
    BSc Geographie Philipps Universität Marburg
    2011 – 2015
    BA Sozialwissenschaften Philipps Universität Marburg

    Beruflicher Werdegang

    seit 11.2019
    Doktorandin am Institut für Landschaftsökologie Münster
    04. – 10.2019
    Doktorandin Institut für Geoinformatik Münster
  • Lehre

    • Seminar: S Remote Sensing and Spatial Modeling Forum [146739]
    • P Fernerkundliche Analyse von Umweltveränderungen in Raum und Zeit [146738]
      (zusammen mit Prof. Dr. Hanna Meyer)
  • Publikationen

    Forschungsartikel (Zeitschriften)

    2024
    • Datta, R, Katurji, M, Nielsen, E, Meyer, H, Zawar-Reza, P, und Valdes, ML. 2024. „The Winter Foehn Footprint Across McMurdo Dry Valleys of Antarctica Using a Satellite-Derived Data Set-AntAir v1.0.“ Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Nr. 129 (23): e2023JD039300. doi: 10.1029/2023JD039300.
    2021
    • Lezama Valdes, M, Katurji, M, und 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.“ Remote Sensing, Nr. 13 (22) doi: 10.3390/rs13224673.
    2019
    • Ludwig, M, Morgenthal, T, Detsch, F, Higginbottom, TP, Lezama Valdes, M, Nauß, T, und Meyer, H. 2019. „Machine learning and multi-sensor based modelling of woody vegetation in the Molopo Area, South Africa.“ Remote Sensing of Environment, Nr. 222: 195–203. doi: 10.1016/j.rse.2018.12.019.

    Abstracts in Online-Sammlungen (Konferenzen)

    • Lezama, Valdes M, Katurji, M, und Meyer, H. 2019. „Downscaling Land Surface Temperature for the Antarctic Dry Valleys using Multi-Sensor Data and Machine Learning.“ In Geophysical Research Abstracts
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Kontakt

Universität Münster
AG Fernerkundung und Räumliche Modellierung

Heisenbergstraße 2
D-48149 Münster

Tel: +49(0)251-83 30 097
Fax: +49(0)251-83 38 338
hanna.meyer [at] uni-muenster.de
 
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