Offene Stelle: Wissenschaftlicher Mitarbeiter oder Mitarbeiterin in Voll- oder Teilzeit

Offene Stelle: Wissenschaftlicher Mitarbeiter oder Mitarbeiterin in Voll- oder Teilzeit

June 6, 2024

Ökosysteme haben sich weltweit in den letzten Jahrzehnten erheblich durch den anthropogenen Landschafts- und Klimawandel verändert, wobei aktuelle Prognosen zudem auf eine Beschleunigung und Verstärkung der Änderungsprozesse hinweisen, z. B. hinsichtlich einer veränderten Zusammensetzung von Flora und Fauna oder einer beschleunigten Morphodynamik. Vor diesem Hintergrund  kann die Fernerkundung durch die Nutzung von Satelliten und Drohnen, neben der Datenerfassung vor Ort, durch eine kontinuierliche Überwachung und Datenerhebung wertvolle Infomationen über Umweltbedingungen liefern. 

In diesem laufenden Projekt soll über die Fusion von multi-temporalen, multi-skaligen und multi-sensor Fernerkundungsdaten (z.B. LiDAR, SAR und multispektral), welche von Drohnen/UAS und Erdbeobachtungssatelliten aufgenommen wurden, mit in situ Daten für verschiedene Ökosystemen untersucht werden. Das Projekt fokussiert besonders auf die Analyse der kurz- und langfristigen zeitlichen Dynamiken von abiotischen und biotischen Oberflächeneigenschaften und deren Wechselwirkungen, und wie diese aus Erdbeobachtungsdaten erfasst werden können. 

Die Einstellungsvoraussetzungen umfassen mindestens ein abgeschlossenes Masterstudium, im Bereich  Fernerkundung, Geowissenschaften/oder Geoinformatik oder verwandten Fachbereichen, sowie den sicheren Umgang mit verschiedenen Geodatenquellen. Fundierte Kenntnisse in Fernerkundung oder geographischen Informationssystemen (GIS) und Programmierung (z.B. Python, R) sind erforderlich. Die Fähigkeit, sowohl selbständig als auch in einem interdisziplinären Team zu arbeiten, ist Grundvoraussetzung. Ein starkes Interesse an der Anwendung interdisziplinärer Ansätze, an der Durchführung von Feldarbeit und an der Schließung von Lücken zwischen Erdbeobachtung und In situ-Datenerfassung sind erwünscht. Darüber hinaus sind gute Englischkenntnisse und die Fähigkeit, Forschungsberichte und Veröffentlichungen zu verfassen, erforderlich.

Von Bewerbern und Bewerberinnen wird erwartet, dass eigenständige Feldarbeit zur Erhebung von in situ, sowie UAS Daten in den Untersuchungsregionen durchführt wird und eine enge Zusammenarbeit mit Kollegen aus Nachbar-Disziplinen (Zoologie, Ökologie, Botanik oder Geomorphologie) erfolgt. 

Wir bieten ein spannendes Forschungsumfeld in einem interdisziplinären, dynamischen Forschungsteam am Earth Observation Research Cluster der Julius-Maximilians Universität Würzburg in enger Zusammenarbeit mit dem Deutschen Fernerkundungsdatenzentrum des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR). Die Vergütung richtet sich nach TVL 13 und umfasst 100%, Teilzeit ist möglich. Die Laufzeit des Projekts beträgt bis Mai 2026. Eine Verlängerung ist abhängig von einer Weiterfinanzierung möglich.

Die Universität Würzburg ist ein Arbeitgeber, der die Chancengleichheit fördert und entschlossen ist, den Anteil von Frauen in erfolgreichen wissenschaftlichen Laufbahnen zu erhöhen, und der sie besonders ermutigt, sich zu bewerben. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Bewerber und Bewerberinnen werden gebeten, ihre Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf und erforderlichen Nachweisen in englischer Sprache und in elektronischer Form online einzureichen – die Stelle wird zum nächst möglichen Zeitpunkt besetzt und Bewerbungsgespräche sind ab sofort möglich.

Kontakt:

Earth Observation Research Cluster, Dr. Martin Wegmann 

eo-contact@uni-wuerzburg.de

www.earth-observation.org

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Überwiegend werden eigene originäre Texte und Bilder des EORC genutzt, jedoch sind einige Inhalte von blog post Texten teilweise mit Hilfe von KI überarbeitet worden und einige Bilder sind ganz mit KI erstellt, die jedoch deutlich keine photorealistische Darstellungen abbilden. Aussnahmen sind KI generierte fernerkundliche Datensätze, die explizit für Forschungszwecke mit KI erstellt wurden, hier wird aber durch den assoziierten Text der wissenschaftliche Grund der KI generierten Bilder erläutert.

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