Patrick Schratz (M.Sc.)

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.

Since 10/2016
Researcher in the EU project "LIFE Healthy Forest"

10/2014 - 09/2016
Master of Science in Geoinformatics.
Thesis: 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 Geography.
Thesis: Investigation of the ASAR BIOMASAR GSV maps from 2005 and 2010 using optical satellite data at different temporal and spatial resolution in Northeast China

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

LIFE Healthy Forest

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

• 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)