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  • Lehrstühle und Arbeitsgruppen
Institut für Geographie und Geologie

Thorsten Dahms, M.Sc.

Lehrstuhl für Fernerkundung

Tel.: +49 931 31-88964
E-Mail: thorsten.dahms@uni-wuerzburg.de

Institut für Geographie und Geologie
Josef-Martin-Weg 52
97074 Würzburg

Campus Hubland Nord
Gebäude 52
Zimmer  03.002A

Sprechstunde

nach Vereinbarung

Forschung

Seit 11/2014
Doktorand am Lehrstuhl für Fernerkundung im Projekt Techs4TimeS

Wissenschaftlicher Werdegang

10/2007 – 10/2010
Studium der Geographie (Bachelor), Julius-Maximilians-Universität Würzburg,  Begleitfachgruppe: Fernerkundung

09/2010 
Bachelorarbeit mit dem Thema: „Einschätzung des Potenzials hochauflösender SAR-Daten zur Erfassung von Stadtstrukturen“ – Klassifikation und Auswertung von hochauflösenden TerraSAR-X Daten für die Stadt München.

04/2012 – 09/2014
Studium der Geographie (Master), Julius-Maximilians-Universität Würzburg

08/2012 – 10/2012
Praktikum am Deutschen Zentrum für Luft und Raumfahrt e.V., Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum, Oberpfaffenhofen, Abteilung Landoberfläche

09/2014
Masterarbeit mit dem Thema: „Phänologische Analysen basierend auf fusionierten Zeitreihen aus RapidEye und Landsat Daten – Anwendung und Entwicklung von Datenfusions- und Zeitreihengenerierungsmethoden zur  phänologischen Charakterisierung von NATURA 2000 Standorten"

Publikationen

Zeitschriftenbeiträge

  • Latifi, H., Dahms, T., Beudert, B., Heurich, M., Kübert, C., and Dech, S. (2018) Synthetic RapidEye data used for the detection of area-based spruce tree mortality induced by bark beetles, GIScience & Remote Sensing.
     
  • Khare, S., Ghosh, S. K., Latifi, H., Vijay, S., and Dahms, T. (2017) Seasonal-based analysis of vegetation response to environmental variables in the mountainous forests of Western Himalaya using Landsat 8 data, International Journal of Remote Sensing 38, 4418-4442.
     
  • Möller, M., Gerstmann, H., Gao, F., Dahms, T. C., and Förster, M. (2017) Coupling of phenological information and simulated vegetation index time series: Limitations and potentials for the assessment and monitoring of soil erosion risk, CATENA 150, 192 - 205.
     
  • Dahms, T., Seissiger, S., Borg, E., Vajen, H., Fichtelmann, B., and Conrad, C. (2016) Important Variables of a RapidEye Time Series for Modelling Biophysical Parameters of Winter Wheat, Photogrammetrie - Fernerkundung - Geoinformation 2016, 285-299.
     

Conference Contributions

  • Möller, M., Gerstmann, H., and Dahms, T. (2017) Phenological NDVI time series for the dynamic derivation of soil coverage information, IGARSS.
     
  • Kumar-Babu, D., Kaufmann, C., Schmidt, M., Dahms, T., and Conrad, C. (2017) Semi-Autonomous Remote Sensing Time Series Generation Tool, Spie Digital Library.
     
  • Kumar-Babu, D., Kaufmann, C., Schmidt, M., Dahms, T., and Conrad, C. (2017) Autonomous Time Series Generation of High Spatial Resolution Images - A Feasibility Study, 68th International Astronautical Congress IAC.
     
  • Dahms, T., Babu, D., Borg, E., and Schmidt, M. (2017) Derivation of biophysical parameters from fused remote sensing data.
     
  • Knöfel, P., Dahms, T., Borg, E., and Conrad, C. (2017) Classification of agricultural land use and derivation of biophysical parameter using SAR and optical data. In Digitale Transformation – Wege in eine zukunftsfähige Landwirtschaft, Lecture Notes in Informatics (LNI), Dresden.
     
  • Bolkart, M., Dahms, T., Conrad, C., Latchininsky, A. F., and Löw, F. (2016) Mapping and Monitoring Locust Habitats in the Aral Sea Region based on Satellite Earth Observation Data, 12th International Congress of Orthopterology, Ilhéus, Brazil.
     
  • Kumar Babu, D., Schmidt, M., Dahms, T., and Conrad, C. (2016) Impact on quality and processing time due to change in pre-processing operation sequence on moderate resolution satellite images. In 67th International Astronautical Congress, Guadalajara, Mexico.
     
  • Dahms, T., Seissiger, S., Borg, E., Hans-Hermann, V., Fichtelmann, B., and Conrad, C. (2016) Important Variables Modelling Biophysical Vegetation Parameters On Winter Wheat, 5 gemeinsame Jahrestagung der Arbeitskreise „Fernerkundung“ (DGfG) und „Auswertung von Fernerkundungsdaten“ (DGPF), Halle (Saale).
     
  • Dahms, T., Seissiger, S., Conrad, C., and Borg, E. (2016) Modelling Biophysical Parameters Of Maize Using Landsat 8 Time Series. In ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, pp 171-175, Prague, Czech Republic.
     
  • Lex, S., Dahms, T., Zellner, P., Fritsch, S., Conrad, C., and Schmidt, M. (2015) Generation and evaluation of time series for the derivation of biophysical parameters as an input for a crop model, 7. RESA Workshop 2015 - Nutzung von RapidEye-Daten im Kontext der Synergie mit anderen Sensoren und in Vorbereitung auf künftige Missionen.
     
  • Dahms, T., Lex, S., Zellner, P., Fritsch, S., Schmidt, M., and Conrad, C. (2015) Techs4Times - innovative techniques for the generation and evaluation of Sentinel time series, DLR-SentinelWorkshop - Nutzung der Sentinels und nationalen Erdbeobachtungs-Missionen.
     
  • Kübert, C., Dahms, T., Klein, D., and Dech, S. (2013) Ableitung von phänologischen Maßen aus fernerkundlichen Zeitreihen – Methoden, Plausibilität und Aussagekraft. In 58. Deutscher Geographentag - Kongress für Wissenschaft, Schule und Praxis, Passau, Germany.
     
  • Dahms, T., Kübert, C., and Conrad, C. (2013) Ableitung von phänologischen Parametern aus hochauflösenden Fernerkundungsdaten. In Arbeitskreis Fernerkundung 2013, Tübingen, Germany.
     
  • Kübert, C., Conrad, C., Dahms, T., Klein, D., Metz, A., Stenzel, S., and Dech, S. (2012) Ableitung von phänologischen Zuständen aus multitemporalen Fernerkundungsdaten, Treffen des AK „Fernerkundung“ der DGfG und des AK „Auswertung von Fernerkundungsdaten“ der DGPF, 4.-5.10.2012, Bochum, Germany.
     

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