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Dozent Zertifikatsstudium GeoDataScience
Landesamt für Vermessung und Geoinformation Schleswig-Holstein
Uwe Köster
Ausbildung zum Vermessungstechniker
2012 - 2016 Studium im Studiengang Geodäsie und Messtechnik (Bachelor) Hochschule Neubrandenburg
2016 - 2018 Studium im Studiengang Geodäsie und Geoinformatik (Master) Hochschule Neubrandenburg
2016 - 2018 Projektleiter „Qualitätsverbesserung im Liegenschaftskataster“
Vermessungsbüro Gunther Herrmann
2018 - 2020 Ressortleiter „Qualitätsmanagement innerhalb Ingenieur- und Liegenschaftsvermessungen“
Ingenieurteam Nord GbR
2019 - 2022 wissenschaftlicher Mitarbeiter im Projekt RIWER:
„Removing the Influence of Wind-Park-Echoes in Weather-Radar-Measurements“
Hochschule Neubrandenburg
2022 - 2024 Leitung der Vermessung im Staatlichen Amt für Landwirtschaft und Umwelt Vorpommern
2023- 2024 wissenschaftlicher Mitarbeiter im Projekt SFI (Smart Forest Inventory)
2024 – laufend Dozent zur akademischen Lehre an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel im Zertifikatsstudium „GeoDataScience“ sowie zur Stärkung des Landesamtes in gegenseitigen Wissenstransfers mit Hochschulen und Forschungseinrichtungen, Landesamt für Vermessung und Geoinformation SH
2021 - aktuell Promotion zum Doktor der Ingenieurwissenschaften, kooperative Promotion:
Technische Universität Chemnitz und Hochschule Neubrandenburg,
Thema der Dissertation:
Entwicklung eines Datenrekonstruktionsalgorithmus zur Füllung von Datengaps in Wetterradardaten verursacht durch Rückstreuung von Windenergieanlagen
Date
The use of low-cost geodetic sensor technology opens up promising prospects for comprehensive and cost-effective monitoring of climate-related coastal risks. This presentation will introduce two types of sensors: First, low-cost GNSS receivers that can provide precise position data in real time. They are ideal for identifying subsidence, coastline displacement or deformations of protective structures along the coast. Secondly, MEMS sensors will be presented, as used in geodetic research, in particular for recording accelerations, inclinations or vibrations. These properties can be effectively utilised in the field of climate-related coastal risks. The fusion of GNSS and MEMS data increases reliability as well as spatial and temporal resolution. In addition, geodetic monitoring data becomes easier to interpret, especially for dynamic objects or in sensitive coastal areas that are difficult to access. Data fusion as a challenge will be discussed together with the topics of calibration and long-term stability. Finally, integration strategies in the context of the Internet of Things (IoT) and integration into monitoring networks will be discussed.