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Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) Oberpfaffenhofen
Als ausgebildeter Geodät (Bachelor of Engineering an der Hochschule München, Master of Science an der Technischen Universität München) bin ich nach meinem Studium direkt in der Fernerkundung am Instiut der Methodik der Fernerkdunung des Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt.
Dort bin ich seit Anfang 2017 an der Entwicklung und Operation von nationalen und internationalen Fernerkundungsmissionen beteiligt, maßgeblich in der Atmosphärenphysik mit einem Schwerpunkt auf Atmosphärenkorrektur. Ich war lange Jahre teil des EnMAP Entwicklungsteams und seit Beginn einer der Hauptentwickler des CHIME L2 Projekts der Europäischen Raumfahrtagentur (ESA).
Zu meiner Arbeit an operationellen Missionen promoviere ich zum Thema Atmosphärenkorrektur auf Basis des maschinellen Lernens.
I trained as a surveying engineer (Bachelor of Engineering, Munich University of Applied Sciences; Master of Science, Technical University of Munich) and, after completing my studies, entered the field of remote sensing at the Institute of Remote Sensing Methodology of the German Aerospace Center.
Since early 2017 I have been involved in the development and operation of national and international remote sensing missions, mainly in atmospheric physics with a focus on atmospheric correction. I was a member of the EnMAP development team for many years and, from the start, one of the principal developers of the CHIME L2 project at the European Space Agency (ESA).
Alongside my work on operational missions, I am pursuing a PhD on atmospheric correction based on machine learning.
Datum
Die Atmosphärenkorrektur satellitengestützter Fernerkundungsdaten ist ein essenzieller Bestandteil operationeller Prozessierungsketten, um die hochgenaue Rekonstruktion von Bodenreflektanzen zu gewährleisten.
Die am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt entwickelte Software zur Atmosphärenkorrektur von Satellitendaten, "Python-based Atmospheric Correction" (PACO), sowie deren als Open‑Source‑Projekt angelegte Weiterentwicklung "CHIME L2 Open‑Source Library" werden in einer Vielzahl von operationellen und zukünftigen Missionen (z. B. DESIS, EnMAP, CHIME) eingesetzt und tragen damit weitreichend zur Erzeugung der globalen Satellitendatenbasis bei.
Der Vortrag möchte zum besseren Verständnis einen Einblick in die theoretische Basis aktueller Algorithmen der Atmosphärenkorrektur sowie in ihre Bedeutung für die satellitengestützte Fernerkundung vermitteln. Außerdem sollen aktuelle Entwicklungen (Fokus auf hyperspektrale Daten, Einbezug externer Referenzdaten und Methoden des maschinellen Lernens) sowie Zugang, Nutzung und Anwendungsbeispiele für die wissenschaftliche Gemeinschaft präsentiert werden.