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Topinformationen
Lehrende
Prof. Dr. Björn Waske
Institut für Informatik
Wachsbleiche 27
49090 Osnabrück
Raum: 50/413
Tel.: +49 541/969-7216
E-Mail: bjoern.waske@uni-osnabrueck.de
Sprechzeiten: n.V.
Lehrveranstaltungen
Wintersemester 2025/26
Sommersemester 2025
-
Cloud-basierte Analyse von Fernerkundungsdaten
Vertiefung Fernerkundung und Geoinformatik
- Digitale Bildverarbeitung
-
Geodatenanalyse
Komponente 2
-
Geodatenanalyse
Komponente 1
- Masterkolloquium
- Oberseminar Informatik
- Studienprojekt
Lebenslauf
seit 10/2018 Universität Osnabrück, Institut für Informatik,
Professor für Fernerkundung und Digitale Bildverarbeitung10/2013–09/2018 Freie Universität (FU) Berlin, Inst. f. Geographische Wissenschaften, Professor für Fernerkundung und Geoinformationssysteme 04/2012–09/2013 Universität Bonn, Inst. für Geodäsie und Geoinformation,
Lehrstuhlvertretung Professur für Photogrammetrie09/2009-09/2013 Universität Bonn, Inst. für Geodäsie und Geoinformation,
Juniorprofessor für Fernerkundung in den Agrarwissenschaften01/2008-08/2009 Háskoli Íslands, Reykjavik, Iceland, Faculty of Electrical and Computer Engineering, Postdoc. 10/2004-01/2008 Zentrum für Fernerkundung der Landoberfläche (ZFL), Universität Bonn, Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand 03/2003-06/2004 Universität München (LMU), Department f. Geographie, Physische Geographie und Fernerkundung, Wissenschaftlicher Mitarbeiter 10/1996-10/2002 Universität Trier, Fachbereich für Geographie und Geowissenschaften; Studium der Angewandten Umweltwissenschaften (Diplom).
Arbeitsschwerpunkte und Forschung
Meine aktuellen Forschungsaktivitäten und -ergebnisse konzentrieren sich auf fortschrittliche Techniken der Fernerkundung, insbesondere auf die Analyse von multisensoralen Daten und Deep Learning, zur Untersetzung unseres Verständnis des gekoppelten Mensch-Umwelt-Systems:
- fortgeschrittene Maschine- und Deep-Learning Methoden
- Analysen multisensoraler- und multitemporaler Fernerkundungsdaten, insbesondere die Fusion von SAR- und Multispektraldaten
- Monitoring von Agrarökosystemen zur Unterstützung unseres Verständnis des gekoppelten Mensch-Umwelt-Systems
Publikationen
Die nachfolgende Liste beinhaltet eine Übersicht zu ausgewählten Publikationen. Eine vollständige Publikationsliste finden sich u.a. unter „Publications“ sowie auf meinen ORCID und GoogleScholar Profilen.
Neuste Publikationen
Schütte, O.; Lucas, M., Waske, B. 205. Individual Tree Crown Delineation in Heterogenous Urban Environments using High-Resolution Airborne Imagery. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, doi: 10.1109/JSTARS.2025.3626942.
Wittstruck, L., Waske, B., Jarmer, T., 2025. Multi-Modal Vision Transformer for high-resolution soil texture prediction of German agricultural soils using remote sensing imagery. Remote Sensing of Environment 33,
https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114439
ausgewählte Publikationen
Landwehr, T., Dasgupta, A., Waske, B., 2024. Towards robust validation strategies for EO flood maps. Remote Sensing of Environment, https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114439
Lucas, M., Pukrop, M., Beckschaefer, P., Waske, B., 2024. Individual tree detection and crown delineation in the Harz National Park from 2009 to 2022 using mask R-CNN and aerial imagery. ISPRS Open Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, https://doi.org/10.1016/j.ophoto.2024.100071
Reese, M., Dasgupta, A., Waske, B., 2024. Farmland quality assessment using deep learning and UAVs. Remote Sensing Applications Society and Environment, https://doi.org/10.1016/j.rsase.2024.101235
Wittstruck, L., Jarmer, T., Waske, B., 2024. Multi-Stage Feature Fusion of Multispectral and SAR Satellite Images for Seasonal Crop-Type Mapping at Regional Scale Using an Adapted 3D U-Net Model. Remote Sensing. https://doi.org/10.3390/rs16173115
Storch, M., de Lange, N., Jarmer, T., Waske, B., 2023. Detecting Historical Terrain Anomalies With UAV-LiDAR Data Using Spline-Approximation and Support Vector Machines. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observation and Remote Sensing, https://doi.org/10.1109/JSTARS.2023.3259200
Wittstruck, L., Jarmer, T., Trautz, D., Waske, B., 2022. Estimating LAI From Winter Wheat Using UAV Data and CNNs. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, https://doi.org/10.1109/LGRS.2022.3141497
Rosentreter, J., Hagensieker, R., Waske, B., 2020. Towards large-scale mapping of local climate zones using multitemporal Sentinel 2 data and convolutional neural networks. Remote Sensing of Environment, https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111472
Baumann, M., Levers, C., Macchi, L., Bluhm, H., Waske, B., Gasparri, N.I., Kuemmerle, T., 2018. Mapping continuous fields of tree and shrub cover across the Gran Chaco using Landsat 8 and Sentinel-1 data. Remote Sensing of Environment, https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.06.044
Joshi, N., Baumann, M., Ehammer, A., Fensholt, R., Grogan, K., Hostert, P., Jepsen, M.R., Kuemmerle, T., Meyfroidt, P., Mitchard, E.T.A., Reiche, J., Ryan, C.M., Waske, B., 2016. A Review of the Application of Optical and Radar Remote Sensing Data Fusion to Land Use Mapping and Monitoring. Remote Sensing, https://doi.org/10.3390/rs8010070
Roscher, R., Waske, B., 2016. Shapelet-Based Sparse Representation for Landcover Classification of Hyperspectral Images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, https://doi.org/10.1109/TGRS.2015.2484619
Stefanski, J., Kuemmerle, T., Chaskovskyy, O., Griffiths, P., Havryluk, V., Knorn, J., Korol, N., Sieber, A., Waske, B., 2014. Mapping Land Management Regimes in Western Ukraine Using Optical and SAR Data. Remote Sensing, https://doi.org/10.3390/rs6065279
Waske, B., van der Linden, S., 2008. Classifying multilevel imagery from SAR and optical sensors by decision fusion. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, https://doi.org/10.1109/TGRS.2008.916089
