Forschungsschwerpunkte
- Maschinelle Lernverfahren für räumliche Daten
- Optische Fernerkundung
- Umweltmonitoring
- Raum-zeitliche Modellierung
Weitere Zugehörigkeit an der Universität Münster
Vita
Akademische Ausbildung
- Doktorandin an der Philipps Universität Marburg
- M.Sc. "Environmental Geography - Systems, Processes and Interactions" an der Philipps-Universität Marburg
- B.Sc. Geographie an der Philipps-Universität Marburg
Beruflicher Werdegang
- Professorin für Fernerkundung und Räumliche Modellierung, Institut für Landschaftsökologie, WWU Münster
- Juniorprofessorin für Remote Sensing and Image Interpretation, Institut für Geoinformatik, WWU Münster
- Wissenschaftliche Mitarbeiterin in der AG Umweltinformatik, Philipps- Universität Marburg
- Gastwissenschaftlerin an der University of Canterbury, Neuseeland
Lehre
Vorlesung
- Vorlesung: Einführung in die Fernerkundungsmethoden in den Geowissenschaften - Vorlesung [140953]
(zusammen mit Dr. Torsten Prinz)
[ - | | wöchentlich | Di | GEO1 Hörsaal | Prof. Dr. Hanna Meyer]
Exkursionen
- 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
- Kolloquium: Graduiertenkolloquium I [140686]
(zusammen mit Prof. Dr. Sascha Buchholz)
[ - | GEO1 Hörsaal | Prof. Dr. Sascha Buchholz]
Sonstige Lehrveranstaltungen
- P Fernerkundliche Analyse von Umweltveränderungen in Raum und Zeit [140701]
[ - | | wöchentlich | Di | StudLab GEO1 130 | Prof. Dr. Hanna Meyer] - Ü Fernerkundungsmethoden in der Landschaftsökologie A [140697]
[ - | | wöchentlich | Mo | StudLab GEO1 130 | Prof. Dr. Hanna Meyer]
Vorlesung
- Vorlesung: V Fernerkundung und räumliche Modellierung der Umwelt [148686]
[ - | | wöchentlich | Mo | StudLab GEO1 130 | Prof. Dr. Hanna Meyer]
Seminare
- Seminar: S Physische Geographie Finnlands [148746]
[- | Blockveranstaltung + Sa und So | Prof. Dr. Hanna Meyer]
[- | Blockveranstaltung + Sa und So | Prof. Dr. Hanna Meyer] - Seminar: S Aktuelle Themen der Umweltfernerkundung [148688]
[ - | | wöchentlich | Di | GEO1 401 | Prof. Dr. Hanna Meyer]
Praktikum
- Praktikum: Ü Fernerkundung und maschinelle Lernverfahren zur flächendeckenden Landschaftserfassung [148687]
[ - | | wöchentlich | Fr | StudLab GEO1 130 | Prof. Dr. Hanna Meyer]
Kolloquium
- Kolloquium: Graduiertenkolloquium I / II [148684]
(zusammen mit Prof. Dr. Sascha Buchholz)
[ - | Prof. Dr. Sascha Buchholz]
Sonstige Lehrveranstaltungen
- Projektveranstaltung: P Fernerkundliche Erfassung von Ökosystemen [148683]
[n. V. | Prof. Dr. Hanna Meyer] - Ü Räumliche Datenanalyse mit R [148685]
(zusammen mit Dr. Marvin Ludwig)
[n. V. | Dr. Marvin Ludwig]
Vorlesung
- Vorlesung: Einführung in die Fernerkundungsmethoden in den Geowissenschaften - Vorlesung [146713]
(zusammen mit Dr. Torsten Prinz)
Exkursion
- Exkursion: Exk. Fernerkundliches Monitoring im Nationalpark Harz [146756]
Kolloquium
- Kolloquium: Graduiertenkolloquium I [146728]
(zusammen mit Prof. Dr. Sascha Buchholz)
Sonstige Lehrveranstaltungen
- P Fernerkundliche Analyse von Umweltveränderungen in Raum und Zeit [146738]
(zusammen mit Lilian-Maite Lezama Valdes) - Ü Fernerkundungsmethoden in der Landschaftsökologie A [146714]
(zusammen mit Maiken Baumberger)
Vorlesung
- Vorlesung: V Fernerkundung und räumliche Modellierung der Umwelt [144721]
Seminar
- Seminar: S Aktuelle Themen der Umweltfernerkundung [144723]
Praktikum
- Praktikum: Ü Fernerkundung und maschinelle Lernverfahren zur flächendeckenden Landschaftserfassung [144722]
Kolloquium
- Kolloquium: Graduiertenkolloquium I / II [144700]
(zusammen mit Prof. Dr. Sascha Buchholz)
Sonstige Lehrveranstaltungen
- Projektveranstaltung: P Fernerkundliche Erfassung von Ökosystemen [144697]
- Ü Räumliche Datenanalyse mit R [144704]
(zusammen mit Dr. Marvin Ludwig)
Vorlesung
- Vorlesung: Einführung in die Fernerkundungsmethoden in den Geowissenschaften - Vorlesung [142955]
(zusammen mit Dr. Torsten Prinz)
Seminare
- Seminar: S Remote Sensing and Spatial Modeling Forum [142709]
(zusammen mit Lilian-Maite Lezama Valdes) - Seminar: S Mensch-Umwelt-Beziehung B [142719]
Exkursionen
- Exkursion: Exk. Fernerkundliches Monitoring im Nationalpark Harz [142741]
- Exkursion: Exk. Naturschutzmonitoring durch vernetzte Sensorik im "Marburg Open Forest" [142740]
Sonstige Lehrveranstaltungen
- Ü Fernerkundungsmethoden in der Landschaftsökologie A [142693]
- P Fernerkundliche Analyse von Umweltveränderungen in Raum und Zeit [142708]
- Vorlesung: Einführung in die Fernerkundungsmethoden in den Geowissenschaften - Vorlesung [140953]
Projekte
- SFB TRR 391 - A05: Deep Learning in Raum und Zeit ( – )
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 ( – )
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 ( – )
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 ( – )
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 ( – )
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 ( – )
Gefördertes Einzelprojekt: DFG - Sachbeihilfe/Einzelförderung | Förderkennzeichen: ME 5512/2-1 - Uebersat – Raum-zeitliche Übertragbarkeit satellitenbasierter KI-Modelle ( – )
Gefördertes Einzelprojekt: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz | Förderkennzeichen: 50EE2009
- SFB TRR 391 - A05: Deep Learning in Raum und Zeit ( – )
Publikationen
- Baumberger, M, Haas, B, Tewes, W, Risse, B, Meyer, N, und Meyer, H. . „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.
- Meyer, H, Ludwig, M, Milà , C, Linnenbrink, J, und Schumacher, F. . „The CAST package for training and assessment of spatial prediction models in R.“ arXiv doi: 10.48550/arXiv.2404.06978.
- Milà , C, Ludwig, M, Pebesma, E, Tonne, C, und Meyer, H. . „Random forests with spatial proxies for environmental modelling: opportunities and pitfalls.“ Geoscientific Model Development, Nr. 2024 (17): 6007–603. doi: 10.5194/gmd-17-6007-2024.
- Linnenbrink, J, Milà , C, Ludwig, M, und Meyer, H. . „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. . „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.
- Giese, L, Baumberger, M, Ludwig, M, Schneidereit, H, Sánchez, E, Robroek, BJ, Lamentowicz, M, Lehmann, J, Hölzel, N, Knorr, K, und Meyer, H. . „Recent trends in moisture conditions across European peatlands.“ Remote Sensing Applications: Society and Environment, Nr. 2024: 101385–101385. doi: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2024.101385.
- Schumacher, F, Knoth, C, Ludwig, M, und Meyer, H. . „Estimation of local training data point densities to support the assessment of spatial prediction uncertainty.“ 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. . „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. . „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: https://doi.org/10.1029/2023JD039300.
- Ludwig, M, Moreno-Martinez, A, Hölzel, N, Pebesma, E, und Meyer, H. . „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. . „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. . „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.
- Mila, C, Mateu, J, Pebesma, E, und Meyer, H. . „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. . „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. . „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. . „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. . „Unbiased Area Estimation Using Copernicus High Resolution Layers and Reference Data.“ Remote Sensing, Nr. 14 (19): 4903. doi: 10.3390/rs14194903.
- Petermann, E, Meyer, H, Nussbaum, M, und Bossew, P. . „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. . „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. . „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.
- Lezama Valdes, M, Katurji, M, und Meyer, H. . „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.
- Schumacher, B, Katurji, M, Meyer, H, Appelhans, T, Otte, I, und Nauss, T. . „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. . „PioLaG: a piosphere landscape generator for savanna rangeland modelling.“ Landscape Ecology, Nr. 35 (9): 2061–2082. doi: 10.1007/s10980-020-01066-w.
- Meyer, H, Reudenbach, C, Wöllauer, S, und Nauss, T. . „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. . „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.
- Meyer, H, Schmidt, J, Detsch, F, und Nauss, T. . „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. . „Hyperspectral Data Analysis in R: The hsdar Package.“ Journal of Statistical Software, Nr. 89 (12) doi: 10.18637/jss.v089.i12.
- Reudenbach, C, und Meyer, H. . uavRst: Unmanned Aerial Vehicle Remote Sensing Tools. R package version 0.5-2.,
- Meyer, H, Reudenbach, C, und Nauss, T. . CAST: 'caret' Applications for Spatial-Temporal Models. R package version 0.1.0.,
- Meyer, N, Meyer, H, Welp, G, und Amelung, W. . „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. . „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. . „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. . „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.
- Messenzehl, K, Meyer, H, Otto, J, Hoffmann, T, und Dikau, R. . „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. . „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. . „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. . „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.
- Lehnert, LW, Meyer, H, und Bendix, J. . 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. . „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. . „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. . „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.
- Nauss, T, Meyer, H, Detsch, F, und Appelhans, T. . 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. . „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. . „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.
- Thies, B, Meyer, H, Nauss, T, und Bendix, J. . „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. . „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.
- Windhorst, D, Silva, B, Peters, T, Meyer, H, Thies, B, Bendix, J, Frede, H, und Breuer, L. . „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. . „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. . „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.
Prof.Dr. Hanna Meyer
