Kartographie, GIS und Fernerkundung

Was wir hier machen...


Die Abteilung Kartographie, GIS & Fernerkundung des Geographischen Instituts arbeitet an den Herausforderungen, die sich durch den Globalen Wandel und Klimawandel ergeben. Durch Auflösung der Grenze zwischen gesellschaftlichen und naturwissenschaftlichen Forschungsansätzen erforscht die Abteilung das Ausmaß des menschlichen Einflusses auf den Globalen Wandel. Unser Ziel ist es, die Landoberflächenprozesse der Erde sowie die Landschaftsdynamik besser zu verstehen und die Art und Weise wie die Menschen damit interagieren. Die Entwicklung von integrativen Methoden zur räumlich verteilten Analyse von wechselwirkenden Prozessen an der Erdoberfläche spielen in unserer Forschung und Ausbildung eine zentrale Rolle. Dabei versuchen wir das Verständniss räumlicher Interaktion durch prozessorientierte Modelle und durch die Nutzung von modernen Monitoringtechniken (z.B. Fernerkundung) und Methoden zur Erfassung und Verarbeitung von Umweltinformation (z.B. GIS) zu verbessern.


Save the Date - FOSSGIS-Konferenz 25. - 28.03.2026 in Göttingen


Liebe GIS-Enthusiast:innen und Interessierte,
markieren Sie sich den Termin im Kalender: Die FOSSGIS-Konferenz findet im nächsten Jahr vom 25. bis 28. März in Göttingen statt! Wir freuen uns schon jetzt auf spannende Vorträge, lebhaften Austausch und viele bekannte (und neue) Gesichter!“
Die FOSSGIS-Konferenz ist im D-A-CH-Raum die führende Konferenz für Freie und Open Source Software für Geoinformationssysteme sowie für die Themen Open Data und OpenStreetMap und findet jedes Jahr im März an einem anderen Ort im deutschsprachigen Raum statt. Die Konferenz bietet eine Plattform für Austausch, Weiterbildung, Forschungsfragen zu Themen rund um Open Source Tools und Open Data im Geodatenbereich.
Die FOSSGIS-Konferenz 2026 wird vom gemeinnützigen FOSSGIS e.V, der OpenStreetMap Community in Kooperation mit dem Geographischen Institut der Georg-August-Universität Göttingen organisiert und wird auf dem Unicampus Göttingen stattfinden.
Es handelt sich bei der FOSSGIS-Konferenz um eine Community-Konferenz, die vorwiegend ehrenamtlich organisiert und umgesetzt wird. Die Einnahmen über Konferenztickets, Workshopbuchungen und Sponsoring dienen der Finanzierung der Konferenz, Open Source Projekten und der Communityarbeit.
Format Mittwoch bis Freitag
• Vorträge, Lightning Talks, Demosessions sowie Vorträge im Akademic Track (mit Peerreview des Fullpaper) mit Livestreaming und anschließender Veröffentlichung der Videos auf der Open-Access-Plattform für wissenschaftliche Videos der Technischen Informationsbibliothek (TIB AV-Portal).
• hybride Communitysessions in Form von Anwendertreffen, Expert:innenfragestunden, Diskussionsrunden oder studentischen Beiträgen.
• Postersession
• Workshops finden von Mittwoch bis Freitag parallel zum Vortragsprogramm statt und können von den Teilnehmenden gegen eine zusätzliche Gebühr gebucht werden.
Format am Samstag
• OpenStreetMap-Event im Barcampformat
• Community-Sprint als Codesprint
Möglichkeiten der Partizipation an der FOSSGIS-Konferenz
• Einfache Teilnahme - Anmeldung ab Januar 2026
• Beitragen mit Vortrag oder Workshop - Einreichung im Rahmen des Call for Participation ab 06. Oktober 2025
• Helfen während der Konferenz - Mail an helfen@fossgis.de
• Sponsoring mit der Option eines Ausstellerstandes
Zeitplan und Infos
• Konferenzhomepage: https://fossgis-konferenz.de/2026/
• Call for Participation: startet am 06. Oktober
• Programmveröffentlichung: Ende Dezember
• Anmeldung zur Konferenz: ab Januar 2026
• Freiwillige Helfer:innen willkommen: https://fossgis-konferenz.de/2026/helfen
Konferenz-Poster (Din A2): https://files.fossgis.de/Konferenz/2026/Poster_FOSSGIS2026.pdf

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Aktuelle Publikationen

Simon Grieger, Martin Kappas, Susanne Karel, Philipp Koal, Tatjana Koukal, Markus Löw, Martin Zwanzig, Birgitta Putzenlechner (2025).
Impact of forest disturbance derived from Sentinel-2 time series on Landsat 8/9 land surface temperature: The case of Norway spruce in Central Germany,
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 228, Pages 388-407, ISSN 0924-2716,
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2025.07.006. (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271625002680)

Jonas Fierke, Birgitta Putzenlechner, Alois Simon, Juan Haridis Gowda, Ernesto Juan Reiter, Helge Walentowski, Martin Kappas (2025). Modelling microclimatic variability in Andean forests of northernPatagonia. International Journal of Biometeorology, https://doi.org/10.1007/s00484-025-02891-x, DOI: 10.1007/s00484-025-02891-x

Kappas, M. (2024). Klimatologie. Klimaforschung im 21. Jahrhundert - Herausforderung für Natur- und Sozialwissenschaften. 2. Auflage. Springer-Spektrum.

Bantelmann P, Wyss D, Pius ET and Kappas M (2024), Spectral imaging of grass species in arid ecosystems of Namibia.
Front. Remote Sens. 5:1368551. doi: 10.3389/frsen.2024.1368551

Marianne Karpenstein-Machan (2023). Energiewende - wenden und vollenden! Regonal, dezentral, bürgernah. Erdsicht - Einblicke in geographische und geoinformationstechnische Arbeitsweisen, Band 26, ibidem Verlag, ISBN: 978-3-8382-1885-4

Birgitta Putzenlechner, Philipp Koal, Martin Kappas, Markus Löw, Philip Mundhenk, Alexander Tischer, Jakob Wernicke, Tatjana Koukal (2023). Towards precision forestry: Drought response from remote sensing-based disturbance monitoring and fine-scale soil information in Central Europe,
Science of The Total Environment, Volume 880, 2023, 163114, ISSN 0048-9697, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.163114

Negussie, K. G., Wyss, D., Knox, N., Vallejo Orti, M., Corral-Pazos-de-Provens, E., & Kappas, M. (2022). Evaluating SWAT model for streamflow estimation in the semi-arid Okavango-Omatako catchment, Namibia. African Journal of Environmental Science and Technology , 16(11), 385-403.
https://doi.org/10.5897/AJEST2022.3155

Xue, L., Kappas, M., Wyss, D., Putzenlechner, B. (2022): Assessing the Drought Variability in Northeast China over Multiple Temporal and Spatial Scales. Atmosphere 13(9). https://doi.org/10.3390/atmos13091506

Erdanaev, E.; Kappas, M.; Wyss, D. Irrigated Crop Types Mapping in Tashkent Province of Uzbekistan with Remote Sensing-Based Classification Methods (2022). Sensors 22, 5683.
https://doi.org/10.3390/s22155683

Chand, D., Berg, L. K., Tagestad, J., Putzenlechner, B., Yang, Z., Tai, S., Fast, J. D. (2022). Fine Scale Variability in Green Vegetation Fraction Over the Southern Great Plains Using Sentinel-2 Satellite: A Case Study. Remote Sensing Applications: Society and Environment https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100799

Wyss, D., Negussie, K., Staacke, A., Karnagel, A., Engelhardt, M., & Kappas, M. (2022). A comparative analysis of MODIS-derived drought indices for Northern and Central Namibia. African Journal of Environmental Science and Technology , 16(5), 173-191. https://doi.org/10.5897/AJEST2022.3096

Xue, L., Kappas, M., Wyss, D., Wang, C., Putzenlechner, B., Thi, N. P., Chen, J. (2022). Assessment of Climate Change and Human Activities on Vegetation Development in Northeast China. Sensors 22(7) https://doi.org/10.3390/s22072509

Jiquan Chen, Ranjeet John, Jing Yuan, Elizabeth A Mack, Pavel Groisman, Ginger Allington, Jianguo (Jingle) Wu, Peilei Fan, Kirsten M de Beurs, Arnon Karnieli, Garik Gutman, Martin Kappas, Gang Dong, Fangyuan Zhao, Zutao Ouyang, Amber L Pearson, Beyza Şat, Norman A Graham, Changliang Shao, Anna K Graham, Geoffrey M Henebry, Zhichao Xue, Amarjargal Amartuvshin, Luping Qu, Hogeun Park, Xiaoping Xin, Jingyan Chen, Li Tian, Colt Knight, Maira Kussainova, Fei Li, Christine Fürst and Jiaguo Qi. (2022). Sustainability challenges for the social-environmental systems across the Asian drylands belt. Environ. Research Letters.
https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac472f.

Putzenlechner, B., Marzahn, P., Koal, P., Sanchez-Azofeifa, A. (2022). Fractional vegetation cover derived from UAV and Sentinel-2 imagery as a proxy for in situ FAPAR in a dense mixed-coniferous forest? Remote Sensing 14(2): 380. https://doi.org/10.3390/rs14020380

Chunyan Xu, Martin Kappas, Stefan Hohnwald, Daniel Wyss, José Daniel Lencinas, Diegeo Mohr-Bell (2021). Monitoring Forest Fire Severity Using Time Series Of Landsat Data – A Case Study Of Lago Epuyén In Patagonia, Argentinia. GEOÖKO, Volume/Band XLII, 5 - 38, Göttingen 2021.

Xue, Z.; Kappas, M.; Wyss, D. (2021). Spatio-Temporal Grassland Development in Inner Mongolia after Implementation of the First Comprehensive Nation-Wide Grassland Conservation Program. Land 2021, 10, 38. https://doi.org/10.3390/land10010038

Pham Thi, N.; Kappas, M.; Faust, H. Impacts of Agricultural Land Acquisition for Urbanization on Agricultural Activities of affected Households: A Case Study in Huong Thuy Town, Thua Thien Hue Province, Vietnam. Sustainability 2021, 13, 8559. https://doi.org/10.3390/su13158559

Oyudari Vova, Martin Kappas, Tsolmon Renchin, Steven R. Fassnacht. (2020). Extreme Climate Event and Its Impact on Landscape Resilience in Gobi Region of Mongolia. Remote Sens. 2020, 12, 2881; doi:10.3390/rs12182881

The Dung Nguyen, Kappas, M. (2020). "Estimating the Aboveground Biomass of an Evergreen Broadleaf Forest in Xuan Lien Nature Reserve, Thanh Hoa, Vietnam, Using SPOT-6 Data and the Random Forest Algorithm," International Journal of Forestry Research, Vol. 2020, Article ID 4216160, 2020. https://doi.org/10.1155/2020/4216160

Fierke, J., Kappas, M., Wyss, D. (2020). Quantifying forest cover at Mount Kenya: Use of Sentinel-2 for a discrimination of tropical tree composites. African Journal of Environmental Science and Technology, Vol. 14(6), pp. 159 176, June 2020, Article Number: 7C896DC64182; ISSN: 1996 0786, DOI: 10.5897/AJEST2020.2832

Malena Andernach, Daniel Wyss and Martin Kappas (2020). An Evaluation of the Land Cover Classification Product Sentinel 2 Prototype Land Cover 20 m Map of Africa 2016 for Namibia. Namibian Journal of the Environment (NJE) 4 A: 1-12

Oyudari Vova, Martin Kappas, Ammar Rafiei Emmam. (2019). Comparison of Satellite Soil Moisture Products in Mongolia and Their Relation to Grassland Condition. Land 2019, 8, 142; doi:10.3390/land8090142

Rafiei Emam A., Kappas M., Fassnacht S., LINH N.H.K. (2018) Uncertainty analysis of hydrological modeling in a tropical area using different algorithms, Front. Earth Sci. (2018).

Tung GiaPham, Hung Trong Nguyen, Martin Kappas (2018) Assessment of soil quality indicators under different agricultural land uses and topographic aspects in Central Vietnam. International Soil and Water Conservation Research. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2018.08.001

Thanh Noi, P., Kappas, M. (2018): Comparison of Random Forest, k-Nearest Neighbor, and Support Vector Machine Classifiers for Land Cover Classification Using Sentinel-2 Imagery. Sensors 2018 (1), 18, 18; doi:10.3390/s18010018