2022

In den letzten 15 Monaten haben wir an insgesamt 250 verschiedenen Standorte in unserem 20 x 20 km großen Untersuchungsgebiet im Fichtelgebirge die Bodentemperatur und die Bodenfeuchte gemessen. An allen Standorten wurde entweder eine Woche oder ein Monat lang gemessen. Somit haben wir jetzt eine Datensatz mit Messungen an unterschiedlichen Standorten (Wälder, Wiesen und Äcker) unter ganz verschiedenen meteorologischen Bedingungen. Diese Daten sollen jetzt verwendet werden, um die Bodentemperatur und die Bodenfeuchte im Untersuchungsgebiet kontinuierlich in 4D zu modellieren, d.h. für jeden Ort, zu jedem Zeitpunkt und in jeder Bodentiefe.

Wir suchen eine/n wiss. Mitarbeiter/in für unser neues Projekt "BEyond - Learning from the Exploratories to make prediction beyond them: AI-based mapping and explanation of grassland biodiversity and ecosystem functions for entire landscape units”. Das Projekt ist in die Biodiversitätsexploratorien eingebunden und wird am 1. März 2023 oder später starten. Wir freuen uns auf interessante Bewerbungen. Die vollständige Stellenausschreibung finden Sie hier: https://www.uni-muenster.de/Rektorat/Stellen/ausschreibungen/st_20221111_sk21.html

Im Fichtelgebirge fand am 7. Oktober unser 2. Projekttreffen des Carbon-4D Projekts statt. Gemeinsam mit der Bodenökologie der Universität Bayreuth haben wir über den aktuellen Stand des Projekts gesprochen und vor allem auch erste Ergebnisse diskutiert. Die Messungen von Bodentemperatur und -feuchte laufen seit September 2021 und werden noch bis Dezember dieses Jahres fortgeführt. Weitere Informationen zu dem Projekt sind auf der Projektseite [de] zu finden.

Wir hatten eine tolle Woche im Harz (12.9.22-16.09.22), in der Studierende unseres Instituts mit Studierenden der Universität Göttingen, der HAWK Göttingen und der Universität Würzburg zusammenkamen. Wir haben aktuelle Herausforderungen in der Forstwirtschaft im Harz diskutiert und Methoden kennengelernt, mit denen wir ein Monitoring der Wälder fernerkundlich unterstützen können. Dabei war insbesondere die Interdisziplinarität der Gruppe (Studierende der Landschaftsökologie, Forstwirtschaft, Forstwissenschaft, Fernerkundung) eine tolle Erfahrung. Bei Walk&Talk durch den Nationalpark hatten wir die Möglichkeit uns zwischen den Gruppen näher auszutauschen und die verschiedenen Schwerpunkte dann bei einer gemeinsamen Projektarbeit zu verbinden. Wir freuen uns schon auf die nächste gemeinsame Veranstaltung im nächsten Jahr!

Die diesjährige OpenGeoHub Summer School fand vom 28.8.-3.9.2022 in Siegburg statt. Wie schon in den letzten Jahren gab es auch von uns einen Workshop, diesmal zum Thema „Machine learning-based maps of the environment: challenges of extrapolation and overfitting“. Das Kursmaterial ist auf Github verfügbar. Die Aufzeichnungen der Vorlesung [en] und Übung [en] sind vorhanden. Die aufbereiteten Versionen werden später auf unserer Kurs-Website verlinkt.

Unser kürzlich veröffentlichte Artikel  "Machine learning-based global maps of ecological variables and the challenge of assessing them" [en] wurde von der WWU Pressestelle in einem Artikel aufgegriffen. Der Artikel kann in der Online Ausgabe von Juli 2022 [de] gelesen werden.

Gewinner Posterpreise im Bachelorkurs "Einführung in die Fernerkundung"

Im Rahmen der Veranstaltung "Einführung in die Fernerkundung" für LandschaftsökologInnen und GeoinformatikerInnen fand diese Woche die Präsentation der Kursprojekte statt.
Wir waren beeindruckt über die Vielfalt und Qualität der Projekte!

Gewinner des Posterpreises dieses Jahr sind:

Platz 1: Viktoria Mosch und Damian Stickdorn (Starkregenereignis im Berchtesgadener Land)

Platz 2: Fynn Riepe (Landnutzungsveränderungen um die Antike Stadt Doliche / Dülük seit 1992)

Platz 3: Jessica Groß und Helena Kunkis (Zerstörung der Torfmoorwälder auf Borneo im Sebangau-Nationalpark)

Platz 4: Robert Schmitz und Hendrik Lüning (Vulkanausbruch auf La Palma)

Platz 5: Daniel Dabelstein und Florian Stegmann (Auswirkungen der 2018 errichteten Öl-Raffinerie Dos Bocas auf den Mangrovenwald im mexikanischen Bundesstaat Tabasco)

Platz 6: Katharina Küpers und Ariane Rehn (Black Summer in New South Wales - Vegetationsverlust durch die Brände 2019/2020)

Nach zwei Jahren der Fernkonferenzen waren wir dieses Jahr froh, endlich wieder persönlich teilnehmen zu können. Wir hatten inspirierende Sitzungen und Treffen auf dem ESA Living Planet Symposium in Bonn sowie großartige Diskussionen bei unseren Posterbeiträgen aus den Carbon4D und Uebersat Projekten. Die Übertragbarkeit von Modellen und die Nutzung von Cloud Computing in openEO war auch Teil eines Posters auf dem Internationalen Symposium für Fernerkundung und Photogrammetrie in Nizza.

Die Flut an Veröffentlichung globaler Karten ökologischer Variablen hat ebenso viel Aufmerksamkeit wie Kritik hervorgerufen. In unserem neuen Artikel "Machine learning-based global maps of ecological variables and the challenge of assessing them" schauen wir auf die Daten und Methoden, die für die Erstellung dieser Karten verwendet werden, und diskutieren, ob die Qualität der Vorhersagen global und lokal beurteilt werden kann.

Meyer H, Pebesma E. 2022. ‘Machine learning-based global maps of ecological variables and the challenge of assessing them.’ Nature Communications 13.
Link zum Artikel [en]

Neue Publikation in Methods in Ecology & Evolution

In einer neuen Veröffentlichung "Nearest neighbour distance matching Leave-One-Out Cross-Validation for map validation", die von unserem ehemaligen Masterstudenten Carles Mila geleitet wird, schlagen wir eine neue Kreuzvalidierungsmethode vor, die den geografischen Vorhersageraum von räumlichen Vorhersagemodellen berücksichtigt, um bessere Genauigkeitsschätzungen zu erhalten.

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.
Link zum Artikel [en]

Studienprojekt Amtsvenn – Die UAS-Geländesaison 2022 wurde erfolgreich gestartet

Als Teil des Studienprojektes Amtsvenn wurde am 03. März 2022 erfolgreich die erste Flugkampagne der Saison durchgeführt. Dabei wurden hochaufgelöste multispektrale sowie sehr hochaufgelöste RGB Bilder mit der WingtraOne aufgenommen. Die Kampagne wurde von der „Biologischen Station Zwillbrock e.V.“ begleitet, um den Einfluss der UAS auf die Wildtiere zu untersuchen, wobei keine Beeinträchtigungen beobachtet wurden.
Das Studienprojekt untersucht, wie UAS-Aufnahmen dafür genutzt werden können die Feuchtigkeit und Vitalität in Moorvegetation zu detektieren und räumlich zu modellieren. Als Ground Truth wurde ein Messsetup von den Studenten entworfen, welches die Bodenfeuchtigkeit und ‑temperatur entlang verschiedener Gradienten (Geländehöhe, Vegetation, Degradierungsgrad) im Moor misst.
Das Studienprojekt schließt thematisch an bereits bestehende Projekte im Vechta Moor an und ist ein Pilotprojekt zu dem im April 2022 startenden „ReVersal Projekt“ [de].
Bei Interesse an Forschungsprojekten und Abschlussarbeiten im Bereich der Fernerkundung und räumliche Modellierung im Ökosystem Moor, melden Sie sich bitte bei Jan Lehmann [de], Hanna Meyer [de] und Laura Giese [de].

Geländearbeit im verschneiten Fichtelgebirge

Die Messungen im Projekt Carbon4D sind im vollen Gange und laufen noch bis Ende des Jahres 2022 weiter. Jede Woche werden von dem Team der Universität Bayreuth 3 Bohrkerne im Untersuchungsgebiet entnommen, um die Mineralisation von organischem Bodenkohlenstoff zu quantifizieren. Das Team der Universität Münster setzt jeden Monat alle Profilsonden für die Messung von Bodentemperatur und -feuchte um. In der Bildergalerie sind einige Eindrücke von der Geländearbeit im verschneiten Fichtelgebirge zu sehen. Weitere Infos finden Sie auf der Projektseite [de].

Neue Publikation im Projekt Antarctic Science Platform

Was tun, wenn die räumliche oder zeitliche Auflösung von Satellitendaten nicht ausreichend für das Forschungsthema ist? Unsere Studie zeigt, wie die Stärken zweier Satellitensensoren in Bezug auf die räumliche und zeitliche Auflösung in einem datengetriebenen Ansatz kombiniert werden können. Mit dem daraus resultierenden Modell können ab 1999 Landoberflächentemperaturdaten mit einer räumlichen Auflösung von 30 m mehrmals täglich für die antarktischen Trockentäler produziert werden – Daten, die für verschiedene Forschungsanwendungen genutzt werden können, etwa zur Modellierung der Artenverteilung oder weiterer relevanter Umweltinformationen.

• Lezama Valdes L-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 [en]. Remote Sensing 13, 4673. doi: 10.3390/rs13224673

2021

Vom 18. bis 22. Oktober haben wir uns zusammen mit KollegInnen verschiedener Forschungseinrichtungen zu einem ersten gemeinsamen Treffen unseres “Earth Observation Networks” im Bayerischen Wald getroffen. Bei “Walk&Talk”, Vorträgen und gemeinsamer Datenaufnahme im Feld haben wir uns ausgetauscht und gemeinsame Forschungs- und Lehraktivitäten im Bereich Fernerkundung geplant. Weitere Informationen und Bilder sind auf den Seiten des Earth Obervation Networks [en] zu finden.

Vom 1. bis 3. September 2021 fand die OpenGeoHub Summer School Online statt. Wir haben dort einen Workshop zum Thema „Mapping the area of applicability of spatial prediction models“ geleitet. Das Kursmaterial [en] sowie die Aufzeichnung der dazugehörigen Vorlesung/Übung [en] ist online verfügbar.
Mehr Informationen über das Projekt finden Sie auf unser Seite zu Uebersat [de].

Vom 07. bis 10. September 2021 fand das erste Projekttreffen des Carbon-4D Projekts im Fichtelgebirge statt. Zusammen mit der Bodenökologie der Universität Bayreuth haben Maiken Baumberger und Hanna Meyer Profilsonden für die Messung von Bodentemperatur und -feuchte installiert. Die 15 Sonden sollen von nun an alle drei Wochen umgesetzt werden, um an möglichst vielen verschiedenen Standorten zu messen. Parallel dazu werden von der Universität Bayreuth Haubenmessungen durchgeführt und Bohrkerne entnommen. Die gemessenen Daten werden für die Entwicklung eines 4D-Modells zur Mineralisation von organischem Bodenkohlenstoff auf der Landschaftsskala verwendet.

Maiken Baumberger [de] beginnt im August bei uns in der Arbeitsgruppe als wissenschaftliche Mitarbeiterin/Doktorandin.
Sie wird sich im Rahmen des Carbon4D [de] Projekts mit der Modellierung von Bodenatmung auf der Landschaftsskala beschäftigen.
Herzlich willkommen in der Arbeitsgruppe, wir freuen uns auf die Zusammenarbeit!

Vom 13.06. bis 17.06. wurde durch Jan Lehmann [de] und die Studierenden Candy Fahrenholz und Henning Schneidereit [de] im Nationalpark Vorpommersche Boddenlandschaft [de] im Rahmen eines Forschungsprojektes und einer Masterarbeit eine Feldkampagne durchgeführt. Hierfür wurden mit Sondergenehmigungen, die aufgrund von Flug- und Betretungsverboten notwendig sind, und in enger Kooperation mit dem Nationalpark die beiden Vogelschutzinseln, die aktive Brutkolonien haben, mit der WingtraOne beflogen. Dabei wurden multispektrale Daten über insgesamt 700ha Fläche aufgenommen und unter anderem die Reaktion der Vögel zur Drohne untersucht. Die Datenaufnahme verlief in allen Bereichen überaus erfolgreich und wir freuen uns darauf die gewonnenen Daten in Hinblick auf die Vegetation und Struktur der beiden Inseln sowie zur Bestandsaufnahme von Brutvögeln zu untersuchen.

Mehr Informationen zum Projekt [en].

Können unsere maschinellen Lernmodelle zuverlässige räumliche Vorhersagen machen, oder sagen wir auf unbekannten Raum vorher? Unser aktuelles Open Access Paper beschäftigt sich mit der Erfassung des Geltungsbereichs ("Area of Applicability") solcher Modelle:

• Meyer H, Pebesma E. 2021: Predicting into unknown space? Estimating the area of applicability of spatial prediction models [en]. Methods in Ecology and Evolution 12 (9), 1620-1633. doi: 10.1111/2041-210X.13650.

Mehr Informationen zum Projekt Uebersat [de].

Eva Bendix Nielsen ist Doktorandin an der University of Canterbury in Neuseeland und wird als Gastwissenschaftlerin für die nächsten Monate mit uns im Projket Antarctic Science Plattform arbeiten.
Marvin Ludwig [de] fängt bei uns am 1. April als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Projekt Uebersat [de] an, und wird sich mit der Entwicklung von Methoden zur Übertragbarkeit von KI-Modellen in der Fernerkundung beschäftigen.

Herzlich willkommen in der Arbeitsgruppe, wir freuen uns auf die Zusammenarbeit!

The Remote Sensing and Spatial Modeling Forum brings the staff of the working group and advanced master students together. In a weekly meeting, topics from current and potential future research fields are discussed. We picture this gathering as a means for exchanging, deepening and broadening knowledge, perspectives and skills within our research group network.
Current scientific literature will be read and discussed and specific methodical approaches / skills of interest to the forum members can be shared in form of small workshops. At the beginning of the term, forum members will propose specific topics and commit to responsibility for a session. This includes either proposing literature for all members to be read before the meeting and preparing to guide the discussion or designing a workshop session. Thus, the forum program will be tailored to current research passions – possibly integrated in future terms by a common metatheme.
Participation is highly encouraged for master students with intentions of writing their thesis in our research group to facilitate the development of research questions that are both close to the current research in the working group and codeveloped by the students.

Wann und Wo: Jeden Montag 16:00 bis 18:00 Uhr, Heisenbergstr. 2 - GEO1 Raum 513 (oder online)
Mehr Informationen gibt es im Vorlesungsverzeichnis [de].

Im neuen Jahr beginnen wir zwei neuen Forschungsprojekte:
Im BMWi geförderten Projekt “Uebersat” entwickeln wir zusammen mit der Geoinformatik neue Methoden zur Analyse und Verbesserung der Übertragbarkeit satellitenbasierter KI-Modelle. Das DFG-finanzierte Projekt “Carbon-4D” findet in Zusammenarbeit mit der Bodenökologie in Bayreuth statt. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines 4D (Raum, Zeit, Tiefe) Monitorings der Mineralisation von organischem Bodenkohlenstoff (SOC) auf der Landschaftsskala. Wir erhoffen uns mit dem datengetriebenen Ansatz neue Erkenntnisse über Muster und Steuergrößen dieser Schlüsselkomponente des globalen Kohlenstoffkreislaufs zu gewinnen.

Weitere Informationen finden Sie auf der Seite unserer Projekte [de].

Unsere Post-Doktorandin Joana Nogueira Brockmeyer wird am 21.01.2021 im Rahmen des AG Landschaftsökologie-Kolloquium einen Vortrag über ihre aktuelle Forschungsarbeiten mit dem Titel "Fire diversity in Brazil using satellite data and metrics of landscape ecology"  halten. Weitere Informationen finden Sie im Programm des AG-Landschaftsökologie Kolloquiums [de].

2020

Unsere Arbeitsgruppe feiert ihr einjähriges Bestehen. Wir möchten uns an dieser Stelle herzlich bei allen Studierenden und Kollegen/-innen für die tolle Unterstützung bedanken. Die Konzeption für die Lehre ist weitestgehend abgeschlossen und ab dem kommenden Semester werden wir u.a. mit unserem neuen Modul im Masterstudiengang beginnen. Auch in der Bachelorlehre wird es neue Kurse geben. Weitere Informationen sind der Änderung der Prüfungsordnung [de] und unser Website zur Lehre [de] zu entnehmen.

Wir begrüßen Joana Nogueira Brockmeyer in unserer Arbeitsgruppe. Joana wird durch ein Stipendium im Rahmen von WiRe - Women in Research [de] der WWU unterstützt und arbeitet in ihrer Forschung zu Feuern im Cerrado Ökosystem in Brasilien. Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit!

Im Rahmen der Webinarreihe zum Thema "Drohnennutzung in brasilianischen Ökosystemen", organisiert von der brasilianschen Umweltbehörde IBAMA, hat Jan Lehmann [de] einen Vortrag zum wissenschaftlichen Austausch zwischen Brasilien und Deutschland gehalten. Dabei wurde die langjährige Kooperation mit den Universitäten Vicosa und Belo Horizonte vorgestellt und über die gemeinsamen Erfahrungen mit Drohnen diskutiert.

Das Webinar ist auf portugiesisch auf Youtube verfügbar [pt].

Vom 17. bis 22. August 2020 fand die OpenGeoHub Summer School [en] in Wageningen statt. Wir haben dort einen Workshop zum Thema „Machine learning for earth observation“ geleitet und unser Projekt "Mapping the area of applicability of spatial prediction models" [en] vorgestellt. Das Kursmaterial [en] sowie die Aufzeichnung der dazugehörigen Vorlesung [en] und Übung [en] ist online verfügbar.

Die Unizeitung der WWU berichtet in der aktuellen Juli Ausgabe über die Forschungsaktivitäten der Geo1Copter Projektgruppe. Im Fokus steht dabei die Befliegung der Ems-Auen zur Quantifizierung der Offenbodenstellen. Der Artikel kann hier als PDF heruntergeladen [de] werden.

Gemeinsam mit den Arbeitsgruppen Ökohydrologie und Stoffkreisläufe [de] und Biodiversität und Ökosystemforschung [de] haben wir uns die im Hochmoor bei Vechta gelegenen Wiedervernässungsflächen [de] angeschaut. Ziel ist es, die unterschiedlichen Fachexpertisen der Arbeitsgruppen in einem gemeinsam Antrag zum Thema Monitoring von Mooren zu bündeln.

Wir freuen uns sehr über die personelle Verstärkung unserer Arbeitsgruppe durch Julia Binder [de] und Henning Schneidereit [de], welche uns als studentische Hilfskräfte in Lehre und Forschung tatkräftig unterstützen werden.

Im Rahmen der Übung "Erfassung und Auswertung drohnengestützter Bilddaten" und einer Bachelorarbeit haben wir einen Abschnitt der renaturierten Ems-Auen mit der WingtraOne Drohne erfasst. Die Daten (RGB und multispektral) sollen hinsichtlich von Störstellen und Strukturmosaiken, die durch Großherbivore hervorgerufen werden, ausgewertet werden. Die Erfassung ist von Interesse, da ein Zusammenhang zwischen offenliegendem Boden und dem Vorkommen bodennistender Insekten besteht.

Eva ist Doktorandin an der Tschechischen Universität für Lebenswissenschaften in Prag und neue Gastwissenschaftlerin in unserer AG. Ihr Promotionsprojekt konzentriert sich auf die Untersuchung der Duftmarkierung von Andenbären und ihrer Auswirkungen auf die Erhaltung der Art. Das Hauptziel von Evas Aufenthalt ist es mit Methoden der Fernerkundung und des maschinellen Lernens eine Beschreibung und Modellierung der Lebensraum- und Geländeeigenschaften für den Andenbär vorzunehmen.

Vom 27. bis 28. Februar haben wir mit der Universität Marburg einen gemeinsamen Workshop zur drohnenbasierten Fernerkundung organisiert, mit 15 Teilnehmern aus der Umweltinformatik in Marburg [de], sowie dem Spatio-Temporal Modelling Lab (IFGI) [de] und unserer AG für Fernerkundung und räumliche Modellierung. Zwei Tage haben wir uns zu Anwendungsmöglichkeiten, Sensoren, Software, verschiedenen Analysemethoden, einschließlich Deep Learning Verfahren, sowie zum Einsatz von UAV in der Lehre ausgetauscht.

Es war ein inspirierender Austausch aus dem diverese Ideen für Folgeaktivitäten herausgegangen sind. Danke an alle TeilnehmerInnen und wir freuen uns auf die nächste gemeinsame Veranstaltung im Sommer!

Wir freuen uns über den neusten AG Zugang, eine DJI P4 Multispectral Drohne mit RTK Einheit. Die neue Drohne soll in unseren Lehrveranstaltungen eingesetzt werden, sodass die Studierenden auf einem hochmodernen und weitverbreiteten System ausgebildet werden können. Wir freuen uns auf spannende Tage im Gelände und interessante Daten.

Wir geben als Guest Editor eine Sonderausgabe in MDPI Remote Sensing zum Thema "Machine Learning Methods for Environmental Monitoring" heraus.
Mehr Informationen gibt es auf der Webseite des MDPI [en]. Bis zum 28. Januar 2021 sind Einreichungen möglich.

Am 23.01.2020 hat sich Maite Lezama Valdes mit ihrem Doktorarbeitsthema im Rahmen des ILÖK Kolloquiums vorgestellt. Sie möchte den Einfluss des Klimawandels auf die terrestrische Ökologie der antarktischen Trockentäler modellieren. Momentan arbeitet sie an einem Downscalingalgorithmus für Landoberflächentemperatur (LST): Mithilfe eines maschinellen Lernmodells kann aus 1000m aufgelösten MODIS LST Szenen ein 30m aufgelöstes LST Produkt erstellt werden. Hierbei kommen zwei satellitenbasierte Sensoren (Landsat 8 und MODIS), sowie Geländeeigenschaften zum Einsatz.

Seit Oktober 2019 sind wir als neue Arbeitsgruppe für Fernerkundung und räumliche Modellierung am Institut für Landschaftsökologie. Wir freuen uns auf viele spannende Projekte in Forschung und Lehre.