Dr. Marvin Ludwig

• Fernerkundung in der Ökologie
• Maschinelles Lernen für räumliche Umweltdaten

Akademische Ausbildung

2022 – 2023

Doktorand, Institut für Landschaftsökologie, Universität Münster

2019 – 2023

Promotion, Remote sensing and machine learning for multi-scale ecosystem monitoring

2019 – 2022

Doktorand, Geographie - AG Umweltinformatik - Philipps-Universität Marburg

2016 – 2018

M.Sc. Physische Geographie, Philipps-Universität Marburg

2012 – 2016

B.Sc. Umweltwissenschaften, Universität Koblenz-Landau

Beruflicher Werdegang

seit 2023

Akademischer Rat auf Zeit, AG Fernerkundung und Räumliche Modellierung, Institut für Landschaftsökologie, Universität Münster

2021 – 2023

Wissenschaftlicher Mitarbeiter - AG Fernerkundung und Räumliche Modellierung, Institut für Landschaftsökologie, Universität Münster

2019 – 2021

Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Natur 4.0, Philipps-Universität Marburg.

Wintersemester 2026/27

• Übung: GIS in der Landschaftsökologie - Kurs B [146702]
  • [13.10.2026 – 02.02.2027 | Di., 16:00 – 18:00 Uhr | wöchentlich | StudLab GEO1 126]
• Übung: Ü Analyse und Visualisierung ökologischer Daten in R [146669]
  • [15.10.2026 – 04.02.2027 | Do., 12:00 – 14:00 Uhr | wöchentlich | StudLab GEO1 130]

Sommersemester 2026

• Seminar: S Mensch-Umwelt-Beziehung B [144851]
  • [16.04. – 23.07.2026 | Do., 12:00 – 14:00 Uhr | wöchentlich]
• Übung: Ü Fernerkundungsmethoden in der Landschaftsökologie B [144819]
  • [13.04. – 20.07.2026 | Mo., 14:00 – 16:00 Uhr | wöchentlich | StudLab GEO1 126]
• Übung: GIS in der Landschaftsökologie [144859]
  (zusammen mit Hanna Meyer)
  • [Mo. – Fr. | n. V.]

Wintersemester 2025/26

• Seminar: S Mensch-Umwelt-Beziehung B [142736]
• Übung: Ü Analyse und Visualisierung ökologischer Daten in R [142683]

Sommersemester 2025

• Seminar: S Mensch-Umwelt-Beziehung B [140703]
• Übung: Ü Fernerkundungsmethoden in der Landschaftsökologie B [140698]

• Ready for Take-Off!? - Integration der drohnengestützten Fernerkundung in das Monitoring von Offenland-FHH-Lebensraumtypen (2025 – 2028)
  Gefördertes Einzelprojekt: Deutsche Bundesstiftung Umwelt | Förderkennzeichen: 38652/01 - 34/0
• Sensorlök - Aufbau eines Sensornetzwerks zur landschaftsökologischen Dauerbeobachtung (2025 – 2026)
  Eigenmittelprojekt

2026

• Mosig, C, Vajna-Jehle, J, Mahecha, MD, Cheng, Y, Hartmann, H, Montero, D, Junttila, S, Horion, S, Schwenke, MB, Koontz, MJ, Maulud, KNA, Adu-Bredu, S, Al-Halbouni, D, Ali, M, Allen, M, Altman, J, Amorós, L, Angiolini, C, Astrup, R, Awada, H, Barrasso, C, Bartholomeus, H, Beck, PS, Bozzini, A, Braun-Wimmer, J, Brede, B, Breunig, FM, Brugnaro, S, Buras, A, Burchard-Levine, V, Camarero, JJ, Candotti, A, Capuder, L, Carrieri, E, Centritto, M, Chirici, G, Cloutier, M, Conciani, D, Cushman, K, Dalling, JW, Dao, PD, Dempewolf, J, Denter, M, Dogotari, M, Díaz-Delgado, R, Ecke, S, Eichel, J, Eltner, A, Fabbri, A, Fabi, M, Fassnacht, F, Ferreira, MP, Fischer, FJ, Frey, J, Frick, A, Fuentes, J, Ganz, S, Garbarino, M, García, M, Gassilloud, M, Gazol, A, Gea-Izquierdo, G, Gerberding, K, Ghasemi, M, Giannetti, F, Gillan, J, Gonzalez, R, Gosper, C, Greene, T, Greinwald, K, Grieve, S, Große-Stoltenberg, A, Gutierrez, JA, Göritz, A, Hajek, P, Hedding, D, Hempel, J, Heremans, S, Hernández, M, Heurich, M, Honkavaara, E, Höfle, B, Jackisch, R, Jucker, T, Kalwij, JM, Kepfer-Rojas, S, Khatri-Chhetri, P, Kleinebecker, T, Klemmt, H, Klouček, T, Koivumäki, N, Kolagani, N, Komárek, J, Korznikov, K, Kraszewski, B, Kruse, S, Krüger, R, Kuechly, H, Kwong, IH, Laliberté, E, Langan, L, Latifi, H, Leal-Medina, C, Lehmann, JR, Li, L, Lines, E, Lisiewicz, M, Lopatin, J, Lucieer, A, Ludwig, A, Ludwig, M, Lyytikäinen-Saarenmaa, P, Ma, Q, Mansuy, N, Peña, JM, Marino, G, Maroschek, M, Martín, M, Martín-Benito, D, Matham, P, Mazzoni, S, Meloni, F, Menzel, A, Meyer, H, Miraki, M, Moreno, G, Moreno-Fernández, D, Muller-Landau, HC, Mälicke, M, Möhring, J, Müllerova, J, Naidu, SS, Nardi, D, Neumeier, P, Nita, MD, Näsi, R, Oppgenoorth, L, Orunbaev, S, Palmer, M, Paul, T, Pfenning, M, Potts, A, Prasanna, GL, Prober, S, Puliti, S, Pérez-Luque, AJ, Pérez-Priego, O, Reudenbach, C, Revuelto, J, Rivas-Torres, G, Roberge, P, Roggero, PP, Rossi, C, Ruehr, NK, Ruiz-Benito, P, Runge, CM, Satta, GGA, Scanu, B, Scherer-Lorenzen, M, Schiefer, F, Schiller, C, Schladebach, J, Schmehl, M, Schmid, J, Schmidt, TA, Schwarz, S, Seidl, R, Seifert, T, Barba, AS, Shafeian, E, Shapiro, A, {de, Simone} L, Sohrabi, H, Soltani, S, Sotomayor, L, Sparrow, B, Steer, BS, Stenson, M, Stöckigt, B, Su, Y, Suomalainen, J, Tamudo, E, Barbieri, MJT, Tomelleri, E, Torresani, M, Trepekli, K, Ullah, S, Ullah, S, Umlauft, J, Vargas-Ramírez, N, Vatandaslar, C, Visacki, V, Volpi, M, Vásquez, V, Wallis, C, Weinstein, B, Weiser, H, Wich, S, Ximena, TC, Zarco-Tejada, PJ, Zdunic, K, Zielewska-Büttner, K, {de, Oliveira} RA, {van, Wagtendonk} L, {von, Dosky} V, und Kattenborn, T. 2026. „deadtrees.earth — An open-access and interactive database for centimeter-scale aerial imagery to uncover global tree mortality dynamics.“ Remote Sensing of Environment 332: 115027–115027. doi: 10.1016/j.rse.2025.115027.
• Meyer, H, Ludwig, M, Milà, C, Linnenbrink, J, und Schumacher, F. 2026. „The CAST Package for Training and Assessment of Spatial Prediction Models.“ In R Coding for Ecology, Use R!, herausgegeben von D Rocchini. Cham: Springer Nature. doi: 10.1007/978-3-031-99665-8_11.
• Linnenbrink, Jan, Nowosad, Jakub, Ludwig, Marvin, Jablotschkin, AnnaFrederike, Schumacher, Fabian, Kattenborn, Teja, und Meyer, Hanna. 2026. „STeMP: Spatio-Temporal Modelling Protocol.“ Preprint. arXiv

2025

• Giese, L, Baumberger, M, Ludwig, M, Schneidereit, H, Sánchez, E, Robroek, BJ, Lamentowicz, M, Lehmann, J, Hölzel, N, Knorr, K, und Meyer, H. 2025. „Recent trends in moisture conditions across European peatlands.“ Remote Sensing Applications: Society and Environment 37: 101385–101385. doi: 10.1016/j.rsase.2024.101385.
• Schumacher, F, Knoth, C, Ludwig, M, und Meyer, H. 2025. „Estimation of local training data point densities to support the assessment of spatial prediction uncertainty.“ Geoscientific Model Development 18: 10185–10202. doi: 10.5194/gmd-18-10185-2025.

2024

• Milà, C, Ludwig, M, Pebesma, E, Tonne, C, und Meyer, H. 2024. „Random forests with spatial proxies for environmental modelling: opportunities and pitfalls.“ Geoscientific Model Development 2024 (17): 6007–603. doi: 10.5194/gmd-17-6007-2024.
• Linnenbrink, J, Milà, C, Ludwig, M, und Meyer, H. 2024. „kNNDM CV: k-fold nearest-neighbour distance matching cross-validation for map accuracy estimation.“ Geoscientific Model Development 17 (15): 5897–5912. doi: 10.5194/gmd-17-5897-2024.
• Baumberger, M, Haas, B, Sivakumar, S, Ludwig, M, Meyer, N, und Meyer, H. 2024. „High-resolution soil temperature and soil moisture patterns in space, depth and time: An interpretable machine learning modelling approach.“ Geoderma 451: 117049–117049. doi: 10.1016/j.geoderma.2024.117049.
• Bald, L, Ziegler, A, Gottwald, J, Koch, TL, Ludwig, M, Meyer, H, Wöllauer, S, Zeuss, D, und Frieß, N. 2024. „Leveraging heterogeneous LiDAR data to model successional stages at tree species level in temperate forests.“ Environmental Data Science 3: e24–e24. doi: 10.1017/eds.2024.31.
• Maxwell, Tania L., Spalding, Mark D., Friess, Daniel A., Murray, Nicholas J., Rogers, Kerrylee, Rovai, Andre S., Smart, Lindsey S., Weilguny, Lukas, Adame, Maria Fernanda, Adams, Janine B., Austin, William E. N., Copertino, Margareth S., Cott, Grace M., Duarte De Paula Costa, Micheli, Holmquist, James R., Ladd, Cai J. T., Lovelock, Catherine E., Ludwig, Marvin, Moritsch, Monica M., Navarro, Alejandro, Raw, Jacqueline L., Ruiz-Fernández, Ana-Carolina, Serrano, Oscar, Smeaton, Craig, Van De Broek, Marijn, Windham-Myers, Lisamarie, Landis, Emily, und Worthington, Thomas A. 2024. „Soil carbon in the world’s tidal marshes.“ Nature Communications 15 10265. doi: 10.1038/s41467-024-54572-9.

2023

• Ludwig, M, Moreno-Martinez, A, Hölzel, N, Pebesma, E, und Meyer, H. 2023. „Assessing and improving the transferability of current global spatial prediction models.“ Global Ecology and Biogeography 00: 1–13. doi: 10.1111/geb.13635.
• Ziegler, A, Heisig, J, Ludwig, M, Reudenbach, C, Meyer, H, und Nauss, T. 2023. „Using GEDI as training data for an ongoing mapping of landscape-scale dynamics of the plant area index.“ Environmental Research Letters 18 (7). doi: 10.1088/1748-9326/acde8f.

2022

• Ludwig, M, Bahlmann, J, Pebesma, E, und Meyer, H. 2022. „Developing Transferable Spatial Prediction Models: a Case Study of Satellite Based Landcover Mapping.“ Beitrag präsentiert auf der ISPRS, Nice doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2022-135-2022.

2020

• Hess, B, Dreber, N, Liu, Y, Wiegand, K, Ludwig, M, Meyer, H, und Meyer, KM. 2020. „PioLaG: a piosphere landscape generator for savanna rangeland modelling.“ Landscape Ecology 35 (9): 2061–2082. doi: 10.1007/s10980-020-01066-w.
• Ludwig, M, Mestre Runge, C, Friess, N, Koch, TL, Richter, S, Seyfried, S, Wraase, L, Lobo, A, Sebastià, M, Reudenbach, C, und Nauss, T. 2020. „Quality Assessment of Photogrammetric Methods—A Workflow for Reproducible UAS Orthomosaics.“ Remote Sensing 12 (22): 3831.. doi: 10.3390/rs12223831.

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 222: 195–203. doi: 10.1016/j.rse.2018.12.019.
• Gottwald, J, Zeidler, R, Friess, N, Ludwig, M, Reudenbach, C, und Nauss, T. 2019. „Introduction of an automatic and open‐source radio‐tracking system for small animals.“ Methods in Ecology and Evolution 10 (12): 2163–2172. doi: 10.1111/2041-210X.13294.