Patrick Schratz (M.Sc.)

wissenschaftlicher Mitarbeiter
Patrick Schratz
Doktorand
Patrick Schratz
Telefon
+49 3641 9-48868
Fax
+49 3641 9-48852
Raum 126
Grietgasse 6
07743 Jena
Zur Person Inhalt einblenden

Im Rahmen meiner (Doktor-) Arbeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter im EU-Projekt "LIFE Healthy Forest" helfe ich dabei, den durch invasive Krankheitserreger verursachten Waldrückgang in Kiefern-Plantagen in Nordspanien besser zu verstehen. Hierzu verwende ich hauptsächlich statistische- und maschinelle Lernmethoden und binde Fernerkundungsdaten (Radar, Hyperspektral) in die Analysearbeit ein. Ich verwende die statistische Programmiersprache R für alle Arten der Datenverarbeitung und Visualisierung. Als R-Enthusiast beteilige ich mich aktiv an mehreren R-Paketen.

Wissenschaftlicher Werdegang Inhalt einblenden

Seit 05/2019:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Geoinformatik, Universität Jena

Seit 05/2019:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für computationale Statistik, Ludwig-Maximilian Universität München

10/2016 - 04/2019:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter im EU-Projekt "LIFE Healthy Forest"

10/2014 - 09/2016
Master of Science in Geoinformatik.
Abschlussarbeit: Modeling the Spatial Distribution of Hail Damage in Pine Plantations of Northern Spain as a Major Risk Factor for Forest Disease

10/2011 - 09/2014
Bachelor of Science in Geographie.
Abschlussarbeit: Investigation of the ASAR BIOMASAR GSV maps from 2005 and 2010 using optical satellite data at different temporal and spatial resolution in Northeast China

Forschungsschwerpunkte Inhalt einblenden
  • Statistische und maschinelle Lernmethoden im Bereich der Umweltstatistik
  • Unterstützende Einbeziehung von Fernerkundungsdaten zur Beantwortung umweltrelevanter Fragestellungen
  • Nutzung und Erweiterung der Programmiersprache R
Homepage Inhalt einblenden

Für weitere und aktuelle Informationen besuchen Sie bitte meine persönliche Website: https://pjs-web.de/

Publikationen Inhalt einblenden
  • Schratz, P., J. Muenchow, E. Iturritxa, J. Richter, A. Brenning (2019): Hyperparameter tuning and performance assessment of statistical and
    machine-learning algorithms using spatial data. Ecological Modelling, 406: 109-120. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2019.06.002
  • Muenchow, J., Schratz, P. & Brenning, A. (2017). RQGIS: Integrating R with QGIS for statistical geocomputing. The R Journal, 9, 2, 409-428, https://rjournal.github.io/archive/2017/RJ-2017-067/RJ-2017-067.pdf
  • Schmullius, C., Balling, J., Schratz, P., Thiel, C., Santoro, M., Wegmuller, U., Li, Z., Yong, P. (2016): Forest DRAGON-3: Decadal trends of Northeastern Forests in China from Earth Observation Synergy. Proc. 'Dragon 3 Final Results & Dragon 4 Kick-Off Symposium', Wuhan, PR China, 4-8 July 2016 (ESA SP-739, August 2016)
Diese Seite teilen
Die Uni Jena in den sozialen Medien:
Ausgezeichnet studieren:
  • Logo der Initiative "Total E-Quality"
  • Logo des Best Practice-Club "Familie in der Hochschule"
  • Logo des Projekts "Partnerhochschule des Spitzensports"
  • Qualitätssiegel der Stiftung Akkreditierungsrat - System akkreditiert
Zurück zum Seitenanfang