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Dr. Markus Möller

Staff member at the Julius Kühn-Institut (JKI), Institute of Crop Production and Soil Science

Research focus
  • Scale-specific geodata integration and analysis
  • Agricultural remote sensing (phenology, data fusion, crop classification, crop parameters, production data, land cover, land use intensity)
  • Digital soil modelling (soil erosion, soil forecasting, soil evaluation, relief analysis)
  • Agricultural yield-relevant extreme weather indicators
Scientific career
  • since 2008
    Dr. rer., Eberhard-Karls-University, Tübingen
  • 2000
    Diploma in Geography, Martin Luther University Halle-Wittenberg, Halle (Saale)
Current projects
  • BeetScan: Provision of satellite information for the Nordzucker Agriportal (derivation of technical production data)
  • SOIL-DE: Development of indicators to assess the yield capacity, intensity of use and vulnerability of agriculturally used soils in Germany (soil prognosis)
  • NaLamKI: Sustainable agriculture using AI, sub-project “Multiscale and multisensory information extraction from remote sensing data” (data fusion, phenological metrics)
  • DynAWI: Dynamic agricultural weather indicators for extreme weather forecasting in agriculture with artificial intelligence and machine learning methods (Dynamic soil erosion modelling, extreme weather indicators, machine learning)
  • Sen2Bee: Sentinel for bees – web services for landscape analysis in bee poisoning and biodiversity promotion (crop species classification, phenology)
  • MonViA: The nationwide monitoring of biodiversity in agricultural landscapes, sub-project “Land use monitoring” (intensity of use, structural measures, indicators)
Publications

Publikationsliste @ ORCID

Supervised theses

1.
Borrmann P (2018) Klassifikation von Feldfrüchten auf Grundlage eines simulierten Landsat-Datensatzes unter Berücksichtigung phänologischer Zusatzinformationen. Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
1.
Kollai H (2014) Abgrenzung und Bewertung potentieller Schadstoffsenken in hochwassergefährdeten Flussauen am Beispiel der Mulde
1.
Marz M (2012) Identifikation von ‚Hotspots‘ des Landnutzungswandels und der Bodendegradation in Swasiland und in der südafrikanischen Provinz KwaZulu-Natal als Basis für die Einrichtung von Monitoringstationen in der Geographieausbildung. Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

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1.
Schulz D (2019) GIS-basierte Online Tools zur Visualisierung des Erosionsrisikos von Agrarflächen Mitteldeutschlands im Kontext des Klimawandels. Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
1.
Franz T (2015) Beziehung zwischen phänologischen Phasen und Multispektralindizes
1.
Köhn D (2014) Prognoseansatz für die Schwermetallbelastung in Auenböden. Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Dr. Markus Möller