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Wissenschaftlichen Mitarbeit (m/w/d) im Projekt KfP-FE

An der Nordwestdeutschen Forstlichen Versuchsanstalt in Göttingen - einer gemeinsamen Einrichtung der Länder Niedersachsen, Hessen, Sachsen-Anhalt und Schleswig-Holstein - ist im Rahmen des von der Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe (FNR) geförderten Forschungsvorhabens Kleingebietsschätzer für die forstliche Planung (KfP), Teilvorhaben: Fernerkundung eine Stelle der wissenschaftlichen Mitarbeit (m/w/d) im Sachgebiet Fernerkundung und GIS der Abteilung Waldschutz zum 01.11.2022 befristet für drei Jahre mit 75% der regelmäßigen Arbeitszeit mit Dienstort in Göttingen zu besetzen. Bewerbungsfrist: bis zum 31.08.2022

 

Ihre Aufgaben:

  • Akquise und Aufbereitung von Fernerkundungsdaten (Luftbild-, Lidar- und Satellitendaten)
  • Ableitung von 3D-Punktwolken zur Erstellung von Vegetationshöhenmodellen aus Stereo-Luftbildern mittels Image Matching-Techniken
  • Analyse von luftbildbasierten 3D-Punktwolken zur Identifikation von relevanten Metriken
  • Erfassung von Lücken im Kronendach mittels Methoden des maschinellen Lernens
  • Weiterentwicklung eines Verfahrens zur Identifikation von Baumarten (bzw. Baumarten­gruppen) mit Sentinel-2-Daten
  • Weiterentwicklung einer weitgehend automatisierten Prozessierungskette zur Aufberei­tung und Analyse der Fernerkundungsdaten
  • Mitarbeit bei der Bewertung, Interpretation und Aufbereitung der Projektergebnisse für die forstliche Praxis
  • Erstellung von Publikationen und Berichten

Ihr Profil:

  • Ein abgeschlossenes Hochschulstudium der Forst-, Umwelt- oder Geowissenschaften oder vergleichbarer Fächer mit Abschluss Master (oder vergleichbar)
  • Sehr gute Kenntnisse hinsichtlich der Aufbereitung und Auswertung von Luftbild- und optischen Satellitendaten
  • Gute Kenntnisse von Image Matching-Software (z. B. MatchT-DSM oder SURE)
  • Gute Kenntnisse in R und Python
  • Gute Kenntnisse einschlägiger GIS- und Fernerkundungssoftware (z. B. ArcGIS, QGIS, SNAP, FORCE, ERDAS)
  • Kenntnisse in Software zur Prozessierung und Analyse von Punktwolken (LAStools, FUSION/LDV)
  • Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens
  • Erfahrung in der Arbeit mit forstlichen Daten (Forsteinrichtung, Betriebsinventur, Bundes­waldinventur etc.) ist wünschenswert
  • Erfahrung in der Bearbeitung von einschlägigen Forschungsprojekten und der Erstellung von wissenschaftlichen und praxisnahen Publikationen und Berichten ist von Vorteil