Universität Münster
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Johannes Heisig

Aktuelle Zugehörigkeiten

Akademische Ausbildung

seit 06/2020Geoinformatik, PhD, Waldbrandgefahr Zentraleuropa
10/2017 - 03/2020Environmental Geography, Master of Science, Universität Bayreuth
10/2013 - 09/2017Geography, Bachelor of Science, Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)

Berufliche Stationen

08/2022 - 05/2026Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Open Earth Monitor & Cyberinfrastructure (Horizon Europe)

Publikationen

High-resolution canopy fuel maps based on GEDI: a foundation for wildfire modeling in Germany
Heisig Johannes , Milenković Milutin , Pebesma Edzer (2025)
In: Environmental Research: Ecology, 4(1), 1-20. doi:10.1088/2752-664X/adaaf9
Forschungsartikel (Zeitschrift) | Peer reviewed | Veröffentlicht
Open, Cloud-Optimized, Analysis-Ready Global GEDI Satellite LiDAR Dataset for Land Surface Applications
Ho Y; Heisig J; Milenković M; Parente L; Hengl T; Simoes R (2025)
In: P. Kempeneers, S. Lumnitz, S. Albani (Hrsg.), Proceedings of the 2025 Conference on Big Data from Space (BiDS'25), 69-72. Riga, Latvia: Publications Office of the European Union. doi:10.2760/2119408
Forschungsartikel in Sammelband (Konferenz) | Peer reviewed | Veröffentlicht
GEO-OPEN-HACK: An Initiative on Big Geospatial Data Processing with Open Computing Infrastructure and Open Tools
Milenković M; Amatulli G; Sethi T; Oonk R; Fouilloux A; Odaka T; Claus M; Premier V; Fonseca A; Kempeneers P; Lovergine FP; Parente L; Ho Y; Heisig J; Masiliunas D; Wagner W; Pebesma E; Griffiths P; Verbesselt J; Hengl T; McCallum I; Fritz S (2025)
In: P. Kempeneers, S. Lumnitz, S. Albani (Hrsg.), Proceedings of the 2025 Conference on Big Data from Space (BiDS'25), 81-84. Riga, Latvia: Publications Office of the European Union. doi:10.2760/2119408
Forschungsartikel in Sammelband (Konferenz) | Peer reviewed | Veröffentlicht
Using GEDI as training data for an ongoing mapping of landscape-scale dynamics of the plant area index
Ziegler, A; Heisig, J; Ludwig, M; Reudenbach, C; Meyer, H; Nauss, T (2023)
In: Environmental Research Letters, 18(7). doi:10.1088/1748-9326/acde8f
Forschungsartikel (Zeitschrift) | Peer reviewed | Veröffentlicht
Forest tree species distribution for Europe 2000–2020: mapping potential and realized distributions using spatiotemporal machine learning
Bonannella Carmelo , Hengl Tomislav , Heisig Johannes , Parente Leandro , Wright N. Marvin , Herold Martin , Bruin de Sytze (2022)
In: PeerJ, 10(e13728). doi:10.7717/peerj.13728
Forschungsartikel (Zeitschrift) | Peer reviewed | Veröffentlicht
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