Universität MünsterAG Fernerkundung und Räumliche Modellierung
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  • Alumni
© Hanna Meyer

Prof. Dr. Hanna Meyer

AG Fernerkundung und Räumliche Modellierung
Institut für Landschaftsökologie
Heisenbergstr. 2, 48149 Münster
Raum 535
Telefon +49(0)251-83 30 097
E-Mail hanna.meyer [at] uni-muenster.de
Github https://github.com/HannaMeyer [en]

Sprechstunde nach Vereinbarung

  • Forschungsschwerpunkte

    • Maschinelle Lernverfahren für räumliche Daten
    • Optische Fernerkundung
    • Umweltmonitoring
    • Raum-zeitliche Modellierung
  • Vita

    Akademische Ausbildung

    2014 – 2018
    Doktorandin an der Philipps Universität Marburg
    2010 – 2013
    M.Sc. "Environmental Geography - Systems, Processes and Interactions" an der Philipps-Universität Marburg
    2007 – 2010
    B.Sc. Geographie an der Philipps-Universität Marburg

    Beruflicher Werdegang

    seit 10.2019
    Professorin für Fernerkundung und Räumliche Modellierung, Institut für Landschaftsökologie, WWU Münster
    01. – 10.2019
    Juniorprofessorin für Remote Sensing and Image Interpretation, Institut für Geoinformatik, WWU Münster
    2013 – 2018
    Wissenschaftliche Mitarbeiterin in der AG Umweltinformatik, Philipps- Universität Marburg
    2015 – 2016
    Gastwissenschaftlerin an der University of Canterbury, Neuseeland
  • Lehre

    Wintersemester 2025/26

    • Vorlesung: V Fernerkundung und räumliche Modellierung der Umwelt [142711]
      [13.10.2025 - 02.02.2026 | 16:00 - 18:00 | wöchentlich | Mo | StudLab GEO1 130 | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Seminar: S Aktuelle Themen der Umweltfernerkundung [142713]
      [14.10.2025 - 03.02.2026 | 14:00 - 16:00 | wöchentlich | Di | GEO1 513 | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Praktikum: Tutorium in einer Übung/einem Praktikum [142750]
      [n. V. | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Praktikum: Ü Fernerkundung und maschinelle Lernverfahren zur flächendeckenden Landschaftserfassung [142712]
      [17.10.2025 - 06.02.2026 | 10:00 - 12:00 | wöchentlich | Fr | StudLab GEO1 130 | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Kolloquium: Graduiertenkolloquium I / II [142695]
      (zusammen mit Prof. Dr. Sascha Buchholz)
      [- | Prof. Dr. Sascha Buchholz]
    • Projektveranstaltung: P Fernerkundliche Erfassung von Ökosystemen [142729]
      [n. V. | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Ü Räumliche Datenanalyse mit R [142698]
      (zusammen mit Dr. Jakub Nowosad)
      [n. V. | Dr. Jakub Nowosad]

    Sommersemester 2025

    • Vorlesung: Einführung in die Fernerkundungsmethoden in den Geowissenschaften - Vorlesung [140953]
      (zusammen mit Dr. Torsten Prinz)
      [08.04.2025 - 15.07.2025 | 08:00 - 10:00 | wöchentlich | Di | GEO1 Hörsaal | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Exkursion: Exkursion Finnland & Varanger [140717]
      [- | Blockveranstaltung + Sa und So | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Exkursion: Exk. Fernerkundliches Monitoring im Nationalpark Harz [140702]
      [n. V. | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Kolloquium: Graduiertenkolloquium I [140686]
      (zusammen mit Prof. Dr. Sascha Buchholz)
      [Fr, 18.07.2025 , 13:00 - 19:00 | GEO1 Hörsaal | Prof. Dr. Sascha Buchholz]
    • P Fernerkundliche Analyse von Umweltveränderungen in Raum und Zeit [140701]
      [08.04.2025 - 15.07.2025 | 14:00 - 16:00 | wöchentlich | Di | StudLab GEO1 130 | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Ü Fernerkundungsmethoden in der Landschaftsökologie A [140697]
      [07.04.2025 - 14.07.2025 | 12:00 - 14:00 | wöchentlich | Mo | StudLab GEO1 130 | Prof. Dr. Hanna Meyer]

    Wintersemester 2024/25

    • Vorlesung: V Fernerkundung und räumliche Modellierung der Umwelt [148686]
    • Seminar: S Physische Geographie Finnlands [148746]
    • Seminar: S Aktuelle Themen der Umweltfernerkundung [148688]
    • Praktikum: Ü Fernerkundung und maschinelle Lernverfahren zur flächendeckenden Landschaftserfassung [148687]
    • Kolloquium: Graduiertenkolloquium I / II [148684]
      (zusammen mit Prof. Dr. Sascha Buchholz)
    • Projektveranstaltung: P Fernerkundliche Erfassung von Ökosystemen [148683]
    • Ü Räumliche Datenanalyse mit R [148685]
      (zusammen mit Dr. Marvin Ludwig)
  • Projekte

    • SFB TRR 391 - A05: Deep Learning in Raum und Zeit (2024 – 2028)
      Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert außerhalb der Universität Münster: DFG - Sonderforschungsbereich | Förderkennzeichen: TRR 391/1, A05
    • Quantifying and modelling peat breathing with satellite radar data (2023 – 2027)
      Durch die Universität Münster intern gefördertes Projekt: Universität Münster-interne Förderung - Collaboration Grant for Young Researchers
    • PRISM – Preservation and RecognItion of Spatial patterns using Machine learning (2024 – 2026)
      EU-Projekt koordiniert an der Universität Münster: EU Horizon Europe - Marie Skłodowska-Curie Actions - Postdoctoral Fellowship | Förderkennzeichen: 101147446
    • BEyond – SPP 1374 - Teilprojekt: Lernen aus den Exploratorien für Vorhersagen jenseits deren Grenzen: Kl-gestützte Modellierung und Erklärung von Biodiversitätsmustern und Ökosystemenfunktionen im Grünland ganzer Naturräume (2023 – 2026)
      Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert außerhalb der Universität Münster: DFG - Schwerpunktprogramm | Förderkennzeichen: HO 3830/13-1; ME 5512/4-1
    • ReVersal – ERA-Net Cofund BiodivRestore (Joint Call 2020-2021): Renaturierung von Mooren der nemoralen Zone unter Bedingungen variabler Wasserverfügbarkeit und -qualität (2022 – 2025)
      EU-Projekt koordiniert außerhalb der Universität Münster: DFG - BiodivERsA (ERA-Net Cofunds) | Förderkennzeichen: KN 929/26-1; ME 5512/3-1
    • Carbon4D – Carbon4D: Ein landschaftsskaliges Modell der Mineralisation organischen Bodenkohlenstoffs in Raum, Tiefe und Zeit (2021 – 2024)
      Gefördertes Einzelprojekt: DFG - Sachbeihilfe/Einzelförderung | Förderkennzeichen: ME 5512/2-1
    • Uebersat – Raum-zeitliche Übertragbarkeit satellitenbasierter KI-Modelle (2021 – 2023)
      Beteiligung an einem bundesgeförderten Verbund: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie | Förderkennzeichen: 50EE2009
  • Publikationen

    • 2025
    • 2024
    • 2023
    • 2022
    • 2021
    • 2020
    • 2019
    • 2018
    • 2017
    • 2016
    • 2015
    • 2014
    • 2013

    2025

    • Baumberger, M, Haas, B, Tewes, W, Risse, B, Meyer, N, und Meyer, H. 2025. „Gated recurrent units for modelling time series of soil temperature and moisture: An assessment of performance and process reflectivity.“ Environmental Modelling and Software, Nr. 183: 106245–106245. doi: 10.1016/j.envsoft.2024.106245.
    • 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, Nr. 37: 101385–101385. doi: 10.1016/j.rsase.2024.101385.
    • Krämer, Alina, Meyer, Hanna, und Buchholz, Sascha. 2025. „Habitat Suitability of the Sand Lizard (Lacerta agilis) at Its Distribution Limit—An Analysis Based on Citizen Science Data and Machine Learning.“ Journal of Biogeography, Nr. 52 e15099. doi: 10.1111/jbi.15099.
    • Dietenberger, S, Mueller, MM, Stöcker, B, Dubois, C, Arlaud, H, Adam, M, Hese, S, Meyer, H, und Thiel, C. 2025. „Accurate Mapping of Downed Deadwood in a Dense Deciduous Forest Using UAV-SfM Data and Deep Learning.“ Remote Sensing, Nr. 17 (9) doi: 10.3390/rs17091610.

    2024

    • Meyer, H, Ludwig, M, Milà, C, Linnenbrink, J, und Schumacher, F. 2024. „The CAST package for training and assessment of spatial prediction models in R.“ Preprint. arXiv doi: 10.48550/arXiv.2404.06978.
    • Milà, C, Ludwig, M, Pebesma, E, Tonne, C, und Meyer, H. 2024. „Random forests with spatial proxies for environmental modelling: opportunities and pitfalls.“ Preprint. Geoscientific Model Development, Nr. 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, Nr. 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, Nr. 451: 117049–117049. doi: 10.1016/j.geoderma.2024.117049.
    • Schumacher, F, Knoth, C, Ludwig, M, und Meyer, H. 2024. „Estimation of local training data point densities to support the assessment of spatial prediction uncertainty.“ Preprint. EGUsphere doi: 10.5194/egusphere-2024-2730.
    • 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, Nr. 3: e24–e24. doi: 10.1017/eds.2024.31.
    • 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.

    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, Nr. 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, Nr. 18 (7) doi: 10.1088/1748-9326/acde8f.
    • Nielsen, EB, Katurji, M, Zawar-Reza, P, und Meyer, H. 2023. „Antarctic daily mesoscale air temperature dataset derived from MODIS land and ice surface temperature.“ Scientific data, Nr. 10 (1): 833–833. doi: 10.1038/s41597-023-02720-z.

    2022

    • Mila, C, Mateu, J, Pebesma, E, und Meyer, H. 2022. „Nearest neighbour distance matching leave-one-out cross-validation for map validation.“ Methods in Ecology and Evolution, Nr. 13: 1304–1316. doi: 10.1111/2041-210X.13851.
    • Meyer, H, und Pebesma, E. 2022. „Machine learning-based global maps of ecological variables and the challenge of assessing them.“ Nature Communications, Nr. 13 doi: 10.1038/s41467-022-29838-9.
    • Ziegler, A, Meyer, H, Otte, I, Peters, MK, Appelhans, T, Behler, C, Böhning-Gaese, K, Classen, A, Detsch, F, Deckert, J, Eardley, CD, Ferger, SW, Fischer, M, Gebert, F, Haas, M, Helbig-Bonitz, M, Hemp, A, Hemp, C, Kakengi, V, Mayr, AV, Ngereza, C, Reudenbach, C, Röder, J, Rutten, G, Schellenberger Costa, D, Schleuning, M, Ssymank, A, Steffan-Dewenter, I, Tardanico, J, Tschapka, M, Vollstädt, MGR, Wöllauer, S, Zhang, J, Brandl, R, und Nauss, T. 2022. „Potential of Airborne LiDAR Derived Vegetation Structure for the Prediction of Animal Species Richness at Mount Kilimanjaro.“ Remote Sensing, Nr. 14 (3): 786. doi: 10.3390/rs14030786.
    • 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.
    • Kleinewillinghöfer, L, Olofsson, P, Pebesma, E, Meyer, H, Buck, O, Haub, C, und Eiselt, B. 2022. „Unbiased Area Estimation Using Copernicus High Resolution Layers and Reference Data.“ Remote Sensing, Nr. 14 (19): 4903. doi: 10.3390/rs14194903.

    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.
    • Petermann, E, Meyer, H, Nussbaum, M, und Bossew, P. 2021. „Mapping the geogenic radon potential for Germany by machine learning.“ Science of the Total Environment, Nr. 754: 142291. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.142291.
    • Meyer, H, und Pebesma, E. 2021. „Predicting into unknown space? Estimating the area of applicability of spatial prediction models.“ Methods in Ecology and Evolution, Nr. 12: 1620–1633. doi: 10.1111/2041-210X.13650.
    • Meyer, H, und Pebesma, E. 2021. „Estimating the Area of Applicability of Remote Sensing-Based Machine Learning Models with Limited Training Data.“ In 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS doi: 10.1109/IGARSS47720.2021.9553999.

    2020

    • Schumacher, B, Katurji, M, Meyer, H, Appelhans, T, Otte, I, und Nauss, T. 2020. „Atmospheric moisture pathways of East Africa and implications for water recycling at Mount Kilimanjaro.“ International Journal of Climatology, Nr. 2020 doi: 10.1002/joc.6468.
    • 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, Nr. 35 (9): 2061–2082. doi: 10.1007/s10980-020-01066-w.

    2019

    • Meyer, H, Schmidt, J, Detsch, F, und Nauss, T. 2019. „Hourly gridded air temperatures of South Africa derived from MSG SEVIRI.“ International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Nr. 78: 261–267. doi: 10.1016/j.jag.2019.02.006.
    • Lehnert, LW, Meyer, H, Obermeier, WA, Silva, B, Regeling, B, und Bendix, J. 2019. „Hyperspectral Data Analysis in R: The hsdar Package.“ Journal of Statistical Software, Nr. 89 (12) doi: 10.18637/jss.v089.i12.
    • Meyer, H, Reudenbach, C, Wöllauer, S, und Nauss, T. 2019. „Importance of spatial predictor variable selection in machine learning applications – Moving from data reproduction to spatial prediction.“ Ecological Modelling, Nr. 411: 108815. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2019.108815.
    • 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.

    2018

    • Reudenbach, C, und Meyer, H. 2018. uavRst: Unmanned Aerial Vehicle Remote Sensing Tools. R package version 0.5-2.
    • Meyer, H, Reudenbach, C, und Nauss, T. 2018. CAST: 'caret' Applications for Spatial-Temporal Models. R package version 0.1.0.
    • Meyer, N, Meyer, H, Welp, G, und Amelung, W. 2018. „Soil respiration and its temperature sensitivity (Q10): Rapid acquisition using mid-infrared spectroscopy.“ Geoderma, Nr. 323: 31–40. doi: 10.1016/j.geoderma.2018.02.031.
    • Higginbottom, TP, Symeonakis, E, Meyer, H, und Linden, S. 2018. „Mapping fractional woody cover in semi-arid savannahs using multi-seasonal composites from Landsat data.“ ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Nr. 139: 88–102. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2018.02.010.
    • Wang, Y, Lehnert, LW, Holzapfel, M, Schultz, R, Heberling, G, Görzen, E, Meyer, H, Seeber, E, Pinkert, S, Ritz, M, Fu, Y, Ansorge, H, Bendix, J, Seifert, B, Miehe, G, Long, R, Yang, Y, und Wesche, K. 2018. „Multiple indicators yield diverging results on grazing degradation and climate controls across Tibetan pastures.“ Ecological Indicators, Nr. 93: 1199–1208. doi: 10.1016/j.ecolind.2018.06.021.
    • Meyer, H, Reudenbach, C, Hengl, T, Katurji, M, und Nauss, T. 2018. „Improving performance of spatio-temporal machine learning models using forward feature selection and target-oriented validation.“ Environmental Modelling and Software, Nr. 101: 1–9. doi: 10.1016/j.envsoft.2017.12.001.

    2017

    • Messenzehl, K, Meyer, H, Otto, J, Hoffmann, T, und Dikau, R. 2017. „Regional-scale controls on the spatial activity of rockfalls (Turtmann Valley, Swiss Alps) — A multivariate modeling approach.“ Geomorphology, Nr. 287: 29–45. doi: 10.1016/j.geomorph.2016.01.008.
    • Meyer, H, Drönner, J, und Nauss, T. 2017. „Satellite-based high-resolution mapping of rainfall over southern Africa.“ Atmospheric Measurement Techniques, Nr. 10 (6): 2009–2019. doi: 10.5194/amt-10-2009-2017.
    • Meyer, H, Lehnert, LW, Wang, Y, Reudenbach, C, Nauss, T, und Bendix, J. 2017. „From local spectral measurements to maps of vegetation cover and biomass on the Qinghai-Tibet-Plateau: Do we need hyperspectral information?“ International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Nr. 55: 21–31. doi: 10.1016/j.jag.2016.10.001.
    • Meyer, H, Kühnlein, M, Reudenbach, C, und Nauss, T. 2017. „Revealing the potential of spectral and textural predictor variables in a neural network-based rainfall retrieval technique.“ Remote Sensing Letters, Nr. 8 (7): 647–656. doi: 10.1080/2150704X.2017.1312026.

    2016

    • Lehnert, LW, Meyer, H, und Bendix, J. 2016. hsdar: Manage, analyse and simulate hyperspectral data in R. R package version 0.5.1.
    • Meyer, H, Katurji, M, Appelhans, T, Müller, MU, Nauss, T, Roudier, P, und Zawar-Reza, P. 2016. „Mapping Daily Air Temperature for Antarctica Based on MODIS LST.“ Remote Sensing, Nr. 8 (9) doi: 10.3390/rs8090732.
    • Meyer, H, Kühnlein, M, Appelhans, T, und Nauss, T. 2016. „Comparison of four machine learning algorithms for their applicability in satellite-based optical rainfall retrievals.“ Atmospheric Research, Nr. 169, Part B: 424–433. doi: 10.1016/j.atmosres.2015.09.021.
    • Ludwig, A, Meyer, H, und T, Nauss. 2016. „Automatic classification of Google Earth images for a larger scale monitoring of bush encroachment in South Africa.“ International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Nr. 50: 89–94. doi: 10.1016/j.jag.2016.03.003.

    2015

    • Nauss, T, Meyer, H, Detsch, F, und Appelhans, T. 2015. Manipulating satellite data with satellite. R package version 1.0.0.
    • Lehnert, LW, Meyer, H, Wang, Y, Miehe, G, Thies, B, Reudenbach, C, und Bendix, J. 2015. „Retrieval of grassland plant coverage on the Tibetan Plateau based on a multi-scale, multi-sensor and multi-method approach.“ Remote Sensing of Environment, Nr. 164: 197–207. doi: 10.1016/j.rse.2015.04.020.
    • Gasch, CK, Hengl, T, Gräler, B, Meyer, H, Magney, TS, und Brown, DJ. 2015. „Spatio-temporal interpolation of soil water, temperature, and electrical conductivity in 3D + T: The Cook Agronomy Farm data set.“ Spatial Statistics, Nr. 14, Part A: 70–90.

    2014

    • Thies, B, Meyer, H, Nauss, T, und Bendix, J. 2014. „Projecting land-use and land-cover changes in a tropical mountain forest of Southern Ecuador.“ Journal of Land Use Science, Nr. 9 (1): 1–33.
    • Lehnert, L, Meyer, H, Meyer, N, Reudenbach, C, und Bendix, J. 2014. „A hyperspectral indicator system for rangeland degradation on the Tibetan Plateau: A case study towards spaceborne monitoring.“ Ecological Indicators, Nr. 39: 54–64. doi: 10.1016/j.ecolind.2013.12.005.

    2013

    • Windhorst, D, Silva, B, Peters, T, Meyer, H, Thies, B, Bendix, J, Frede, H, und Breuer, L. 2013. „Impacts of local land-use change on climate and hydrology.“ In Ecosystem services, Biodiversity and Environmental Change in a Tropical Mountain Ecosystem of South Ecuador, Bd. 221 aus Ecological Studies, herausgegeben von J Bendix, E Beck, A Bräuning, F Makeschin, R Mosandl, S Scheu und W Wilcke. Heidelberg: Springer. doi: 10.1007/978-3-642-38137-9_20.
    • Roos, K, Bendix, J, Curatola, G, Gawlik, J, Gerique, A, Hamer, U, Hildebrandt, P, Knoke, T, Meyer, H, Pohle, P, Potthast, K, Thies, B, Tischer, A, und Beck, E. 2013. „Current provisioning services: pasture development and use, weeds (bracken) and management.“ In Ecosystem services, Biodiversity and Environmental Change in a Tropical Mountain Ecosystem of South Ecuador, Bd. 221 aus Ecological Studies, herausgegeben von J Bendix, E Beck, A Bräuning, F Makeschin, R Mosandl, S Scheu und W Wilcke. Düsseldorf: Springer VDI Verlag. doi: 10.1007/978-3-642-38137-9_15.
    • Peters, T, Drobnik, T, Meyer, H, Rankl, M, Richter, M, Rollenbeck, R, Thies, B, und Bendix, J. 2013. „Environmental changes affecting the Andes of Ecuador.“ In Ecosystem services, Biodiversity and Environmental Change in a Tropical Mountain Ecosystem of South Ecuador, Bd. 221 aus Ecological Studies, herausgegeben von J Bendix, E Beck, A Bräuning, F Makeschin, R Mosandl, S Scheu und W Wilcke. Düsseldorf: Springer VDI Verlag. doi: 10.1007/978-3-642-38137-9_2.
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