AG Fernerkundung und Geoinformationsverarbeitung

Prof. Dr. Sebastian van der Linden

Leiter der Arbeitsgruppe

Raum 206

Sprechzeit: Mo. 14-16 h

Telefon: +49 3834 420 4500

sebastian.lindenuni-greifswaldde

 

Sebastian van der Linden ist Leiter der Arbeitsgruppe Fernerkundung und Geoinformationsverarbeitung. Seine Forschung dient einem besseren Verständnis des Zustands und der Veränderung der Landoberfläche und ihrer Nutzung. Im Mittelpunkt stehen dabei verschiedene Prozesse in Mensch-Umweltsystemen, z.B. der Verlauf von Urbanisierung, Änderungen des Landmanagements oder raum-zeitliche Unterschiede der Vegetation in Folge des Klimawandels. Ziele sind eine möglichst akkurate Beschreibung der Landbedeckung und ein zeitlich dichtes Monitoring. Die Untersuchungen basieren auf multi- und hyperspektralen Fernerkundungsdaten und reichen von lokaler bis regionaler Skala. Methodische Schwerpunkte liegen in der Nutzung von Verfahren des Maschinellen Lernens. Verschiedene seiner mit Kollegen entwickelten Anwendungen sind als free-and-open-source-software verfügbar, z.B. im QGIS Plugin EnMAP-Box 

Das Lehrangebot von Sebastian van der Linden umfasst Grundlagenmodule der Geoinformationsverarbeitung und der Fernerkundung. In weiterführenden Modulen vermittelt er Kenntnisse zu Verfahren der fortgeschrittenen Fernerkundung sowie der Labor- und Geländespektroskopie entlang angewandter Fragen des Landnutzungsmonitorings oder der Vegetationsfernerkundung. 

Lebenslauf

Lebenslauf

seit 10/2019 Universität Greifswald - Professor für Geographische Informationssysteme und Fernerkundung am Institut für Geographie und Geologie
01/2007– 09/2019 Humboldt-Universität zu Berlin - Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl Geomatik des Geographischen Instituts
10/2012 – 03/2018 Wissenschaftlicher Geschäftsführer (in Teilzeit) des IRI THESys an der Humboldt-Universität zu Berlin
10/2006– 12/2006 Columbia University, New York – Gastwissenschaftler am Lamont-Doherty Earth Observatory
01/2004– 09/2006 Humboldt-Universität zu Berlin & Zentrum für Fernerkundung der Landoberfläche der Universität Bonn – Promotionsstudent im Stipendienprogramm der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU)
Promotion zum Dr. rer. nat. durch die Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät (01/2008), Arbeitstitel „Investigating the potential of hyperspectral remote sensing data for the analysis of urban imperviousness“ (https://edoc.hu-berlin.de/handle/18452/16409)
10/1996– 10/2002 Universität Trier – Student der Angewandten Umweltwissenschaften, Hauptfächer Fernerkundung, Klimatologie, Nebenfächer Geomathematik, Hydrologie
  09/1999 – 06/2000 University of Edinburgh - Austauschstudent
  Diplom-Umweltwissenschaftler (10/2002)
Ausgewählte Publikationen

Ausgewählte Publikationen

  • Schug F, Frantz D, Okujeni A, van der Linden S, Hostert P (2020). Mapping urban-rural gradients of settlements and vegetation at national scale using Sentinel-2 spectral-temporal metrics and regression-based unmixing with synthetic training data. Remote Sensing of Environment, 246, 111810.
     
  • Wellmann T, Schug F, Haase D, Pflugmacher D, van der Linden S (2020). Green growth? On the relation between population density, land use and vegetation cover fractions in a city using a 30-years Landsat time series. Landscape and Urban Planning, 202, 103857.
     
  • Cooper S, Okujeni A, Jänicke C, Clark M, van der Linden S, Hostert P (2020). Disentangling fractional vegetation cover: Regression-based unmixing of simulated spaceborne imaging spectroscopy data. Remote Sensing of Environment, 246, 111856.
     
  • van der Linden S, Okujeni A, Canters F, Degerickx J, Heiden U, Hostert P, Priem F, Somers B, Thiel F (2019). Imaging Spectroscopy of Urban Environments. Surveys in Geophysics, 40, 471-488. 10.1007/s10712-018-9486-y
     
  • Jakimow B, Griffiths P, van der Linden S, Hostert P (2018). Mapping pasture management in the Brazilian Amazon from dense Landsat time series. Remote Sensing of Environment, 205(Supplement C), 453-468. 10.1016/j.rse.2017.10.009
     
  • Suess S, van der Linden S, Okujeni A, Griffiths P, Leitão P, Schwieder M, Hostert P (2018). Characterizing 32 years of shrub cover dynamics in Southern Portugal using annual Landsat composites and machine learning regression modeling. Remote Sensing of Environment, 219, 353-364. 10.1016/j.rse.2018.10.004
     
  • van der Linden S, Rabe A, Held M, Jakimow B, Leitão P, Okujeni A, Schwieder M, Suess S, Hostert P (2015). The EnMAP-Box—A Toolbox and Application Programming Interface for EnMAP Data Processing. Remote Sensing, 7(9), 11249. 10.3390/rs7091124