Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/wd) / Doktorand (m/w/d) – Erdbeobachtung von Trockengebieten

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/wd) / Doktorand (m/w/d) – Erdbeobachtung von Trockengebieten

May 15, 2023

Trockengebiete gelten als eine der wichtigsten und empfindlichsten Umgebungen auf unserem Planeten, und neuere Studien deuten darauf hin, dass sich Trockengebiete vor allem in Asien ausbreiten. Diese Regionen sind durch starke klimatische Unterschiede gekennzeichnet und reagieren besonders sensibel auf klimatische Veränderungen; ihre Sensibilität und Reaktionszeit sind noch weitgehend unbekannt. Jüngste Entwicklungen in der Erdbeobachtung (z. B. freier Zugang zu umfassenden Bildarchiven, Analyse großer Datensätze, Integration und Fusion der neuesten Generation von SAR- und Multispektralsensoren) werden zu einem besseren Verständnis der Entwicklung und Dynamik von Trockengebieten unter veränderten klimatischen Bedingungen beitragen. In diesem Projekt wird die Verknüpfung von hochauflösenden Multisensor-Fernerkundungsdaten (d. h. SAR- und Multispektralbilder), die von Erdbeobachtungssatelliten erfasst werden, mit In-situ-Daten, die durch Bodenuntersuchungen (z. B. Drohnen, Logger) in ausgewählten Untersuchungsgebieten (z. B. Mongolei, Namibia) erhoben werden, untersucht. Das Projekt ist insbesondere darauf ausgerichtet, (i) Ansätze zur Zusammenführung von Informationen aus Multisensor-Fernerkundungszeitreihen zu entwickeln, um die Dynamik der Landoberfläche in Trockengebieten zu analysieren, und (ii) Auslöser und treibende Kräfte in Bezug auf den Klimawandel zu identifizieren.

 

Der Vertrag ist auf 3 Jahre befristet und umfasst eine 65%-Stelle. Von den BewerberInnen wird erwartet, dass sie im Rahmen dieses Projekts einen Doktortitel anstreben. Das Gehalt richtet sich nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L).

 

Die folgenden Qualifikationen werden vorausgesetzt:

Wir suchen eine(n) hochmotivierte(n) Bewerber(in) mit einem abgeschlossenen Masterstudium, der/die über Fachkenntnisse in der Fernerkundung und/oder Geoinformation sowie im Umgang mit verschiedenen Geodatenquellen verfügt. Fundierte Kenntnisse in Fernerkundung oder geographischen Informationssystemen (GIS) und Programmierung (z.B. Python, R) sind erforderlich. Die Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch in einem interdisziplinären Team von Mitarbeitern 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 ist erwünscht. Darüber hinaus sind gute Englischkenntnisse und die Fähigkeit, Forschungsberichte und rezensierte Veröffentlichungen zu verfassen, erforderlich.

 

Arbeitsumfeld: 

Trockengebiete gelten als eine der wichtigsten und empfindlichsten Umgebungen auf unserem Planeten, und neuere Studien deuten darauf hin, dass sich Trockengebiete vor allem in Asien ausbreiten. Diese Regionen sind durch starke klimatische Unterschiede gekennzeichnet und reagieren besonders sensibel auf klimatische Veränderungen; ihre Sensibilität und Reaktionszeit sind noch weitgehend unbekannt. Jüngste Entwicklungen in der Erdbeobachtung (z. B. freier Zugang zu umfassenden Bildarchiven, Analyse großer Datensätze, Integration und Fusion der neuesten Generation von SAR- und Multispektralsensoren) werden zu einem besseren Verständnis der Entwicklung und Dynamik von Trockengebieten unter veränderten klimatischen Bedingungen beitragen. In diesem Projekt wird die Verknüpfung von hochauflösenden Multisensor-Fernerkundungsdaten (d. h. SAR- und Multispektralbilder), die von Erdbeobachtungssatelliten erfasst werden, mit In-situ-Daten, die durch Bodenuntersuchungen (z. B. Drohnen, Logger) in ausgewählten Untersuchungsgebieten (z. B. Mongolei, Namibia) erhoben werden, untersucht. Das Projekt ist insbesondere darauf ausgerichtet, (i) Ansätze zur Zusammenführung von Informationen aus Multisensor-Fernerkundungszeitreihen zu entwickeln, um die Dynamik der Landoberfläche in Trockengebieten zu analysieren, und (ii) Auslöser und treibende Kräfte in Bezug auf den Klimawandel zu identifizieren.

 

Der Vertrag ist auf 3 Jahre befristet und umfasst eine 65%-Stelle. Von den BewerberInnen wird erwartet, dass sie im Rahmen dieses Projekts einen Doktortitel anstreben. Das Gehalt richtet sich nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L).

DRYLANDS an eo-contact@uni-wuerzburg.de zu senden.

www.earth-observation.org

 

 

 

 

you may also like:

Blender GIS introduction

Blender GIS introduction

Within out EAGLE Earth Observation M.Sc. we also cover software applications which might not be used on a regular basis within our field of research but are sometimes highly useful to display our spatial data in a visually appealing way - and also potentially provides...

EAGLE presentation by Gökçe Yağmur Budak

EAGLE presentation by Gökçe Yağmur Budak

On November 26, 2024, Gökçe Yağmur Budak will present her internship results on " Leveraging Data-Driven Approaches for Seismic Risk Assessment in Istanbul " at 12:30 in seminar room 3, John-Skilton-Str. 4a. From the abstract: This internship aims to create time...

JURSE – deadline for paper submission extended

JURSE – deadline for paper submission extended

JURSE - Joint Urban Remote Sensing Event   The 17th International Conference on Joint Urban Remote Sensing (JURSE), organized by Higher School of Communication of Tunis (SUP'COM) will take place in Tunisia from 4 to 7 May 2025. https://2025.ieee-jurse.org/ ;...

Professor Appolonia A. Okhimamhe visits DLR

Professor Appolonia A. Okhimamhe visits DLR

This week, we were delighted to welcome Professor Appolonia A. Okhimamhe from the Federal University of Technology (FUT) Minna, Nigeria, to the German Aerospace Center (DLR). She is a Professor of Geography and the Director of the Doctoral Programme on Climate Change...

PHD DEFENSE BY PATRICK ARAVENA PELIZARI ON DECEMBER 12, 2024

PHD DEFENSE BY PATRICK ARAVENA PELIZARI ON DECEMBER 12, 2024

On December 12, 2024, Patrick Aravena Pelizari will defend his doctoral thesis entitled "Multihazard-Expositionsmodellierung mit multimodalen Geobilddaten und Deep Learning" at the University of Würzburg. In his work, Patrick Aravena Pelizari explored the potential of...