WWU MünsterAG Fernerkundung und Räumliche Modellierung
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© Hanna Meyer

Prof. Dr. Hanna Meyer

AG Fernerkundung und Räumliche Modellierung
Institut für Landschaftsökologie
Heisenbergstr. 2, 48149 Münster
Raum 510
Telefon +49(0)251-83 30 097
Fax +49(0)251-83 38 338
E-Mail hanna.meyer [at] uni-muenster.de

Sprechstunde nach Vereinbarung


Github: https://github.com/HannaMeyer
Twitter: https://twitter.com/hanna123987

  • 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.​2019 - 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 2020/21

    • Projektveranstaltung: P Fernerkundliche Erfassung von Ökosystemen [142715]
      [n. V. | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Praktikum/Seminar: S Landschaftsökologische GIS & Fernerkundungsprojekte [142717]
      (zusammen mit Lilian-Maite Lezama Valdes)
      [03.11.2020 - 09.02.2021 | 10:00 - 12:00 | wöchentlich | Di. | StudLab 125 | Lilian-Maite Lezama Valdes]
    • Seminar: S Aktuelle Themen der Umweltfernerkundung [142729]
      [03.11.2020 - 09.02.2021 | 14:00 - 16:00 | wöchentlich | Di. | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Seminar: S Mensch-Umwelt-Beziehung B [142736]
      [02.11.2020 - 08.02.2021 | 10:00 - 12:00 | wöchentlich | Mo. | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Vorlesung/Praktikum: V/Ü Fernerkundung und maschinelle Lernverfahren zur flächendeckenden Erfassung von Umweltvariablen [142728]
      [02.11.2020 - 08.02.2021 | 16:00 - 18:00 | wöchentlich | Mo. | StudLab 125 | Prof. Dr. Hanna Meyer]
      [06.11.2020 - 12.02.2021 | 10:00 - 12:00 | wöchentlich | Fr. | StudLab 125 | Prof. Dr. Hanna Meyer]

    Sommersemester 2020

    • Übung: Ü Landschaftsökologisches GIS und Fernerkundungsprojekt [140646]
      (zusammen mit Lilian-Maite Lezama Valdes)
      [07.04.2020 - 14.07.2020 | 16:00 - 18:00 | wöchentlich | Di. | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Übung: Ü Fernerkundung und maschinelle Lernverfahren zur flächendeckenden Erfassung von Umweltvariablen [140667]
      [08.04.2020 - 15.07.2020 | 08:00 - 12:00 | wöchentlich | Mi. | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Übung: Ü Fernerkundungsmethoden in den Geowissenschaften für Landschaftsökologen Kurs B [140647]
      [06.04.2020 - 13.07.2020 | 16:00 - 18:00 | wöchentlich | Mo. | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Seminar: S Mensch-Umwelt-Beziehung B [140602]
      [09.04.2020 - 16.07.2020 | 12:00 - 14:00 | wöchentlich | Do. | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Vorlesung: Einführung in die Fernerkundungsmethoden in den Geowissenschaften - Vorlesung [140762]
      (zusammen mit Dr. Torsten Prinz)
      [07.04.2020 - 14.07.2020 | 08:00 - 10:00 | wöchentlich | Di. | Prof. Dr. Hanna Meyer]

    Wintersemester 2019/20

    • Projektveranstaltung: Study project: Remote sensing based analysis of environmental change [148783]
    • Übung: R als GIS [148649]
      (zusammen mit Lilian-Maite Lezama Valdes)
    • Übung: Ü Analyse und Visualisierung ökologischer Daten in R [148648]
      (zusammen mit Lilian-Maite Lezama Valdes)
    • Seminar: S Mensch-Umwelt-Beziehung B [148634]
      (zusammen mit Prof. Dr. Norbert Hölzel)

    Sommersemester 2019

    • Übung: Fernerkundung und maschinelle Lernverfahren zur flächendeckenden Erfassung von Umweltvariablen [146789]
  • Publikationen

    • Aufsätze (Zeitschriften)
    • Buchbeiträge (Sammel- Herausgeberbände)
    • Sonstige (technische Spezifikationen, informelle Veröffentlichungen)

    Aufsätze (Zeitschriften)

    2020
    • Hess B, Dreber N, Liu Y, Wiegand K, Ludwig M, Meyer H, Meyer KM. 2020. ‘PioLaG: a piosphere landscape generator for savanna rangeland modelling.’ Landscape Ecology 2020. doi: 10.1007/s10980-020-01066-w.
    • Petermann E, Meyer H, Nussbaum M, Bossew P. 2020. ‘Mapping the geogenic radon potential for Germany by machine learning.’ Science of The Total Environment 142291: 142291. doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.142291. [Akzeptiert]
    • Schumacher B, Katurji M, Meyer H, Appelhans T, Otte I, Nauss T. 2020. ‘Atmospheric moisture pathways of East Africa and implications for water recycling at Mount Kilimanjaro.’ International Journal of Climatology 2020. doi: https://doi.org/10.1002/joc.6468.
    2019
    • Lehnert LW, Meyer H, Obermeier WA, Silva B, Regeling B, Bendix J. 2019. ‘Hyperspectral Data Analysis in R: The hsdar Package.’ Journal of Statistical Software 89, Nr. 12. doi: 10.18637/jss.v089.i12.
    • Ludwig M, Morgenthal T, Detsch F, Higginbottom TP, Lezama Valdes M, Nauß T, 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: https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.12.019.
    • Meyer H, Reudenbach C, Wöllauer S, Nauss T. 2019. ‘Importance of spatial predictor variable selection in machine learning applications – Moving from data reproduction to spatial prediction.’ Ecological Modelling 411: 108815. doi: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2019.108815.
    • Meyer H, Schmidt J, Detsch F, Nauss T. 2019. ‘Hourly gridded air temperatures of South Africa derived from MSG SEVIRI.’ International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 78: 261 - 267. doi: https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.02.006.
    2018
    • Higginbottom TP, Symeonakis E, Meyer H, 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 139: 88 - 102. doi: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.02.010.
    • Meyer H, Reudenbach C, Hengl T, Katurji M, Nauss T. 2018. ‘Improving performance of spatio-temporal machine learning models using forward feature selection and target-oriented validation.’ Environmental Modelling & Software 101: 1 - 9. doi: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.12.001.
    • Meyer N, Meyer H, Welp G, Amelung W. 2018. ‘Soil respiration and its temperature sensitivity (Q10): Rapid acquisition using mid-infrared spectroscopy.’ Geoderma 323: 31 - 40. doi: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2018.02.031.
    • 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, Wesche K. 2018. ‘Multiple indicators yield diverging results on grazing degradation and climate controls across Tibetan pastures.’ Ecological Indicators 93: 1199 - 1208. doi: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.06.021.
    2017
    • Messenzehl K, Meyer H, Otto J, Hoffmann T, Dikau R. 2017. ‘Regional-scale controls on the spatial activity of rockfalls (Turtmann Valley, Swiss Alps) — A multivariate modeling approach.’ Geomorphology 287: 29 - 45. doi: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2016.01.008.
    • Meyer H, Drönner J, Nauss T. 2017. ‘Satellite-based high-resolution mapping of rainfall over southern Africa.’ Atmospheric Measurement Techniques 10, Nr. 6: 2009-2019. doi: 10.5194/amt-10-2009-2017.
    • Meyer H, Kühnlein M, Reudenbach C, Nauss T. 2017. ‘Revealing the potential of spectral and textural predictor variables in a neural network-based rainfall retrieval technique.’ Remote Sensing Letters 8, Nr. 7: 647-656. doi: 10.1080/2150704X.2017.1312026.
    • Meyer H, Lehnert LW, Wang Y, Reudenbach C, Nauss T, Bendix J. 2017. ‘From local spectral measurements to maps of vegetation cover and biomass on the Qinghai-Tibet-Plateau: Do we need hyperspectral information?’ Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 55: 21-31. doi: 10.1016/j.jag.2016.10.001.
    2016
    • Ludwig A, Meyer H, Nauss T. 2016. ‘Automatic classification of Google Earth images for a larger scale monitoring of bush encroachment in South Africa.’ Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 50: 89-94. doi: 10.1016/j.jag.2016.03.003.
    • Meyer H, Katurji M, Appelhans T, Müller MU, Nauss T, Roudier P, Zawar-Reza P. 2016. ‘Mapping Daily Air Temperature for Antarctica Based on MODIS LST.’ Remote Sensing 8, Nr. 9. doi: 10.3390/rs8090732.
    • Meyer H, Kühnlein M, Appelhans T, Nauss T. 2016. ‘Comparison of four machine learning algorithms for their applicability in satellite-based optical rainfall retrievals.’ Atmos. Res. 169, Part B: 424-433. doi: 10.1016/j.atmosres.2015.09.021.
    2015
    • Gasch CK, Hengl T, Gräler B, Meyer H, Magney TS, Brown DJ. 2015. ‘Spatio-temporal interpolation of soil water, temperature, and electrical conductivity in 3D + T: The Cook Agronomy Farm data set.’ Spatial Statistics 14, Part A: 70-90.
    • Lehnert LW, Meyer H, Wang Y, Miehe G, Thies B, Reudenbach C, Bendix J. 2015. ‘Retrieval of grassland plant coverage on the Tibetan Plateau based on a multi-scale, multi-sensor and multi-method approach.’ Remote Sens. Environ. 164: 197-207. doi: 10.1016/j.rse.2015.04.020.
    2014
    • Lehnert L, Meyer H, Meyer N, Reudenbach C, Bendix J. 2014. ‘A hyperspectral indicator system for rangeland degradation on the Tibetan Plateau: A case study towards spaceborne monitoring.’ Ecol. Indic. 39: 54-64. doi: 10.1016/j.ecolind.2013.12.005.
    • Thies B, Meyer H, Nauss T, Bendix J. 2014. ‘Projecting land-use and land-cover changes in a tropical mountain forest of Southern Ecuador.’ Journal of Land Use Science 9, Nr. 1: 1-33.

    Buchbeiträge (Sammel- Herausgeberbände)

    • Peters T, Drobnik T, Meyer H, Rankl M, Richter M, Rollenbeck R, Thies B, 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, edited by Bendix J, Beck E, Bräuning A, Makeschin F, Mosandl R, Scheu S, Wilcke W, 19-29. Springer. doi: 10.1007/978-3-642-38137-9_2.
    • 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, 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, edited by Bendix J, Beck E, Bräuning A, Makeschin F, Mosandl R, Scheu S, Wilcke W, 205-218. Springer. doi: 10.1007/978-3-642-38137-9_15.
    • Windhorst D, Silva B, Peters T, Meyer H, Thies B, Bendix J, Frede H, 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, edited by Bendix J, Beck E, Bräuning A, Makeschin F, Mosandl R, Scheu S, Wilcke W, 275-286. Spr. doi: 10.1007/978-3-642-38137-9_20.

    Sonstige (technische Spezifikationen, informelle Veröffentlichungen)

    2018
    • Meyer H, Reudenbach C, Nauss T. 2018. CAST: 'caret' Applications for Spatial-Temporal Models. R package version 0.1.0..
    • Reudenbach C, Meyer H. 2018. uavRst: Unmanned Aerial Vehicle Remote Sensing Tools. R package version 0.5-2..
    2016
    • Lehnert L.W, Meyer H, Bendix J. 2016. hsdar: Manage, analyse and simulate hyperspectral data in R. R package version 0.5.1..
    2015
    • Nauss T, Meyer H, Detsch F, Appelhans T. 2015. Manipulating satellite data with satellite. R package version 1.0.0..
  • Vorträge

    • Meyer, Hanna (2020): ‘Machine learning as a tool to “map the world” ? On remote sensing and predictive modelling for environmental monitoring (Keynote) ’. 17th Biodiversity Exploratories Assembly, Wernigerode, Germany, 04.03.2020.
    • Meyer, Hanna (2020): ‘Machine learning applications in environmental remote sensing – Moving from data reproduction to spatial prediction’. Workshop: Machine Learning in Earth system science , German Climate Computing Center (DKRZ) Hamburg, Germany, 03.02.2020.
    • Meyer, Hanna (2019): ‘Remote sensing and machine learning in landscape ecology - Moving from field observations to maps of ecosystem variables’. Kolloquium Ökologie, Naturschutz, Biodiversität, Philipps Universität Marburg, Marburg, Germany, 26.11.2019.
    • Meyer, Hanna (2019): ‘Machine learning applications in environmental remote sensing – Moving from data reproduction to spatial prediction’. The 1st Artificial Intelligence for Copernicus Workshop, ECMWF, Reading, UK, 05.11.2019.
    • Meyer, Hanna (2018): ‘Improving machine-learning strategies for spatial and spatio-temporal environmental data’. Kolloquium Geoinformatik, Friedrich-Schiller-Universität Jena, Jena, Germany, 07.11.2018.

    Kontakt

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    D-48149 Münster

    Tel: +49 251 83-30 097
    Fax: +49 251 83-38 338
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