Forschende
13 Treffer mit Thema „Fernerkundung" · Themen-Filter entfernen
Prof. Reulke entwickelt und validiert bildgebende Sensorsysteme und Algorithmen zur automatisierten Analyse von Bild- und Videodaten.
Prof. Hostert erforscht derzeit die großflächige Kartierung und Überwachung von Landnutzungsveränderungen mittels Satellitenfernerkundung und künstlicher Intelligenz.
Prof. Kümmerle erforscht die Wechselwirkungen zwischen Landnutzung, Biodiversität und Großsäugerschutz in sich verändernden Landschaften — aktuell mit Schwerpunkt auf Ökosystem-Wiederherstellung, Wildtier-Konnektivität und die Auswirkungen sozioökonomischer Krisen auf Großraubtiere.
Prof. Zeitz erforscht die Kohlenstoffspeicherung in Böden unter verschiedenen Landnutzungsformen — insbesondere in Moorböden, städtischen Böden und landwirtschaftlichen Ökosystemen.
Prof. Schneider erforscht die Wechselwirkungen zwischen Stadtklima, Grünflächenmanagement und Klimaresilienz in urbanen Räumen.
Prof. Haase erforscht derzeit, wie naturbasierte Lösungen – insbesondere grüne und blaugrüne Infrastrukturen – Städte widerstandsfähiger gegen Klimawandel, Hitze, Überschwemmungen und Biodiversitätsverlust machen können.
Prof. Lakes erforscht die räumlichen Wechselwirkungen zwischen Umweltbelastungen, Landnutzung und menschlicher Gesundheit in urbanen und ländlichen Räumen.
Prof. Hübers entwickelt und nutzt Terahertz- und Millimeterwellen-Spektroskopie-Systeme für hochpräzise Molekülanalyse und Atmosphärenmessungen.
Dr. Loibl erforscht, wie Gletscher in Hochasien auf den Klimawandel reagieren — ein kritisches Problem, da diese Gletscher die Wasserversorgung von über einer Milliarde Menschen sichern.
Dr. Wellmann erforscht die Integration von Fernerkundung und Ökologie zur Förderung von Biodiversität und Klimaanpassung in Städten.
Dr. Pflugmacher erforscht die großflächige Überwachung von Waldveränderungen und Waldbrandfolgen mittels Satellitenfernerkundung und Zeitreihenanalyse.
Fabian Lehmann forscht aktuell an zwei parallelen Schwerpunkten: (1) Mathematische Grundlagen für computergestützte Existenzbeweise von speziellen geometrischen Strukturen (Calabi-Yau und G2-Mannigfaltigkeiten), und (2) Verwaltung und Optimierung von wissenschaftlichen Datenanalyse-Workflows in verteilten Rechensystemen.
Prof. Herold erforscht die automatisierte Erkennung und Bewertung von Waldsterblichkeit mithilfe von Machine-Learning-Verfahren, die große Datenströme aus Satellitenbildern und anderen Quellen verarbeiten.