WWU MünsterAG Fernerkundung und Räumliche Modellierung
  • zum Inhalt
  • zur Hauptnavigation
  • zur Subnavigation
  • de
  • en
  • Start
  • Team
  • Lehre
  • Forschung
  • Publikationen
  • Home
    • Team
      • Prof. Dr. Hanna Meyer
  • Prof. Dr. Hanna Meyer
  • Dr. Jan Lehmann
  • Dr. Marvin Ludwig
  • Maite Lezama Valdes
  • Maiken Baumberger
  • Laura Giese
  • Henning Schneidereit
  • Hilfskräfte
  • Gastwissenschaftler
  • Alumni
© 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] wwu.de
Github https://github.com/HannaMeyer [en]
Twitter https://twitter.com/hanna123987 [en]

Sprechstunde nach Vereinbarung

  • Forschungsschwerpunkte

    • Optische Fernerkundung
    • Maschinelle Lernverfahren für räumliche Daten
    • 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

    Sommersemester 2023

    • Exkursion: Exk. Fernerkundliches Monitoring im Nationalpark Harz [142741]
    • Exkursion: Exk. Naturschutzmonitoring durch vernetzte Sensorik im "Marburg Open Forest" [142740]
    • Praktische Übung: P Fernerkundliche Analyse von Umweltveränderungen in Raum und Zeit [142708]
      [04.04.2023 - 11.07.2023 | 14:00 - 16:00 | wöchentlich | Di. | StudLab GEO1 130 | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Übung: Ü Fernerkundungsmethoden in der Landschaftsökologie A [142693]
      [03.04.2023 - 10.07.2023 | 12:00 - 14:00 | wöchentlich | Mo. | StudLab GEO1 130 | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Seminar: S Mensch-Umwelt-Beziehung B [142719]
      [06.04.2023 - 13.07.2023 | 12:00 - 14:00 | wöchentlich | Do. | GEO1 242 | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Seminar: S Remote Sensing and Spatial Modeling Forum [142709]
      (zusammen mit Lilian-Maite Lezama Valdes)
      [03.04.2023 - 10.07.2023 | 16:00 - 18:00 | wöchentlich | Mo. | GEO1 401 | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Vorlesung: Einführung in die Fernerkundungsmethoden in den Geowissenschaften - Vorlesung [142955]
      (zusammen mit Dr. Torsten Prinz)
      [04.04.2023 - 11.07.2023 | 08:00 - 10:00 | wöchentlich | Di. | GEO1 Hrsaal | Prof. Dr. Hanna Meyer]

    Wintersemester 2022/23

    • Projektveranstaltung: P Fernerkundliche Erfassung von Ökosystemen [140593]
      [n. V. | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Übung: Ü Räumliche Datenanalyse mit R [140583]
      (zusammen mit Marvin Ludwig)
      [n. V. | Marvin Ludwig]
    • Praktikum: Ü Fernerkundung und maschinelle Lernverfahren zur flächendeckenden Landschaftserfassung [140553]
      [14.10.2022 - 03.02.2023 | 10:00 - 12:00 | wöchentlich | Fr. | StudLab GEO1 130 | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Seminar: S Aktuelle Themen der Umweltfernerkundung [140554]
      [11.10.2022 - 31.01.2023 | 14:00 - 16:00 | wöchentlich | Di. | GEO1 513 | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Seminar: S Mensch-Umwelt-Beziehung B [140549]
      (zusammen mit Henning Schneidereit)
      [10.10.2022 - 30.01.2023 | 10:00 - 12:00 | wöchentlich | Mo. | GEO1 401 | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Seminar: Remote Sensing and Spatial Modelling Forum [140570]
      (zusammen mit Henning Schneidereit)
      [11.10.2022 - 31.01.2023 | 16:00 - 18:00 | wöchentlich | Di. | Prof. Dr. Hanna Meyer]
    • Vorlesung: V Fernerkundung und räumliche Modellierung der Umwelt [140552]
      [10.10.2022 - 30.01.2023 | 16:00 - 18:00 | wöchentlich | Mo. | StudLab GEO1 130 | Prof. Dr. Hanna Meyer]

    Sommersemester 2022

    • Exkursion: Exk. Naturschutzmonitoring durch vernetzte Sensorik im "Marburg Open Forest" [148927]
    • Exkursion: Exk. Fernerkundliches Monitoring im Nationalpark Bayerischer Wald [148928]
    • Praktische Übung: P Fernerkundliche Analyse von Umweltveränderungen in Raum und Zeit [148890]
    • Übung: Tutorium in einer Übung/einem Praktikum [148921]
    • Übung: Ü Fernerkundungsmethoden in der Landschaftsökologie B [148869]
    • Übung: Ü Fernerkundungsmethoden in der Landschaftsökologie A [148868]
    • Seminar: S Remote Sensing and Spatial Modeling Forum [148897]
    • Seminar: S Mensch-Umwelt-Beziehung B [148886]
      (zusammen mit Henning Schneidereit)
    • Vorlesung: Einführung in die Fernerkundungsmethoden in den Geowissenschaften - Vorlesung [148983]
      (zusammen mit Dr. Torsten Prinz)
  • Projekte

    • 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 WWU: 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)
      Gefördertes Einzelprojekt: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz | Förderkennzeichen: 50EE2009
  • Publikationen

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

    2023

    • Ludwig, Marvin; Moreno-Martinez, Alvaro; Hölzel, Norbert; Pebesma, Edzer; Meyer, Hanna. 2023. ‘Assessing and improving the transferability of current global spatial prediction models.’ Global Ecology and Biogeography 00: 1–13. doi: https://doi.org/10.1111/geb.13635.

    2022

    • Mila C, Mateu J, Pebesma E, Meyer H. 2022. ‘Nearest neighbour distance matching leave-one-out cross-validation for map validation.’ Methods in Ecology and Evolution n/a. doi: 10.1111/2041-210X.13851.
    • Meyer H, Pebesma E. 2022. ‘Machine learning-based global maps of ecological variables and the challenge of assessing them.’ Nature Communications 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, Nauss T. 2022. ‘Potential of Airborne LiDAR Derived Vegetation Structure for the Prediction of Animal Species Richness at Mount Kilimanjaro.’ Remote Sensing 14, Nr. 3: 786. doi: 10.3390/rs14030786.
    • Ludwig M, Bahlmann J, Pebesma E, Meyer H. 2022. ‘Developing Transferable Spatial Prediction Models: a Case Study of Satellite Based Landcover Mapping.’ Contributed to the ISPRS, Nice. doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2022-135-2022.
    • Kleinewillinghöfer, L; Olofsson, P; Pebesma, E; Meyer, H; Buck, O; Haub, C; Eiselt, B. 2022. ‘Unbiased Area Estimation Using Copernicus High Resolution Layers and Reference Data.’ Remote Sensing 14, Nr. 19: 4903. doi: 10.3390/rs14194903.

    2021

    • Petermann E, Meyer H, Nussbaum M, Bossew P. 2021. ‘Mapping the geogenic radon potential for Germany by machine learning.’ Science of the Total Environment 754: 142291. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.142291.
    • Meyer H, Pebesma E. 2021. ‘Predicting into unknown space? Estimating the area of applicability of spatial prediction models.’ Methods in Ecology and Evolution 12: 1620–1633. doi: 10.1111/2041-210X.13650.
    • Meyer H, Pebesma E. 2021. ‘Estimating the Area of Applicability of Remote Sensing-Based Machine Learning Models with Limited Training Data.’ Contributed to the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS, Brussels, Belgium. doi: 10.1109/IGARSS47720.2021.9553999.
    • Lezama Valdes M; Katurji M; 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 13, Nr. 22. doi: 10.3390/rs13224673.

    2020

    • 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: 10.1002/joc.6468.
    • 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 35, Nr. 9: 2061–2082. doi: 10.1007/s10980-020-01066-w.

    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.
    • 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: 10.1016/j.jag.2019.02.006.
    • 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: 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: 10.1016/j.ecolmodel.2019.108815.

    2018

    • 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: 10.1016/j.geoderma.2018.02.031.
    • 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: 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, Wesche K. 2018. ‘Multiple indicators yield diverging results on grazing degradation and climate controls across Tibetan pastures.’ Ecological Indicators 93: 1199 – 1208. doi: 10.1016/j.ecolind.2018.06.021.
    • 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 and Software 101: 1 – 9. doi: 10.1016/j.envsoft.2017.12.001.
    • Reudenbach C, Meyer H. 2018. uavRst: Unmanned Aerial Vehicle Remote Sensing Tools. R package version 0.5-2..
    • Meyer H, Reudenbach C, Nauss T. 2018. CAST: 'caret' Applications for Spatial-Temporal Models. R package version 0.1.0..

    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: 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, 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?’ International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 55: 21–31. doi: 10.1016/j.jag.2016.10.001.
    • 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.

    2016

    • 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.
    • Ludwig A, Meyer H, Nauss T. 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 50: 89–94. doi: 10.1016/j.jag.2016.03.003.
    • Lehnert L.W, Meyer H, Bendix J. 2016. hsdar: Manage, analyse and simulate hyperspectral data in R. R package version 0.5.1..

    2015

    • 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 Sensing of Environment 164: 197–207. doi: 10.1016/j.rse.2015.04.020.
    • 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.
    • Nauss T, Meyer H, Detsch F, Appelhans T. 2015. Manipulating satellite data with satellite. R package version 1.0.0..

    2014

    • 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.
    • 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.

    2013

    • 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.
    • 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 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, 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 VDI Verlag. doi: 10.1007/978-3-642-38137-9_2.
  • Vorträge

    • Meyer, Hanna (2022): ‘Machine learning-based global maps of ecological variables and the challenge of assessing them’. ELLIS Seminars on Machine Learning for Earth and Climate Sciences, Online, 10.05.2022.
    • 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 (Biodiversity Exploratories), 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 (Helmholtz Artificial Intelligence Cooperation Unit (HAICU)), 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.
    nach oben

    Kontakt

    Westfälische Wilhelms-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] wwu.de
     
    wissen.leben
    • Impressum
    • Datenschutzhinweis
    • Barrierefreiheit

    © 2023 AG Fernerkundung und Räumliche Modellierung - Institut für Landschaftsökologie - WWU Münster