PhD Position - Drone-Based Remote Sensing and Agroecosystem Modeling

In den kommenden Jahrzehnten werden der Klimawandel und der Landnutzungswandel erhebliche Auswirkungen auf die Leistung terrestrischer Ökosysteme in Bezug auf ihre Dienstleistungen (Nahrung, Futter, Faser, Energie) und die Herausforderungen, vor denen die Gesellschaft steht, haben. Am Institut für Bio- und Geowissenschaften - Agrosphäre (IBG‑3) entwickeln wir Lösungen zur Sicherung von Ökosystemdienstleistungen basierend auf einem verbesserten Verständnis hydrologischer und biogeochemischer Prozesse in terrestrischen Systemen. Der Fokus liegt auf landwirtschaftlichen und forstwirtschaftlichen Systemen, die aufgrund des globalen Wandels zunehmend unter Druck geraten. Innovative Beobachtungstechnologien werden mit Laborversuchen und Modellierung kombiniert, um terrestrische Prozesse über verschiedene Skalen hinweg zu erforschen und vorherzusagen (von der Porenebene bis zur Feldskala bis zur kontinentalen Skala), und tragen so zur nachhaltigen Nutzung natürlicher Ressourcen wie Wasser, Boden und Atmosphäre bei.

Projektübersicht

Die PhD-Position wird innerhalb des Exzellenzclusters PhenoRob – Robotik und Phänotypisierung für eine nachhaltige Pflanzenproduktion angeboten. Wir suchen einen hochmotivierten Doktoranden, der unserem weltweit führenden Forschungsprogramm in Robotik, Fernerkundung und datengestützten Ansätzen für nachhaltige Landwirtschaft beitritt. PhenoRobs Mission ist es, die Pflanzenproduktion durch die Optimierung von Züchtung und Farmmanagement durch innovative Sensortechnologien, fortschrittliche Modellierung und intelligente Automatisierung zu transformieren. Dieses PhD-Projekt trägt zu PhenoRobs Initiative bei, digitale Zwillinge für Agroökosysteme zu entwickeln, d.h. hochpräzise virtuelle Darstellungen landwirtschaftlicher Ökosysteme. Diese digitalen Zwillinge werden unser Verständnis der Funktionsweise von Ökosystemen, insbesondere der Wasser- und Kohlenstoffflüsse, verbessern und die Gestaltung nachhaltigerer und widerstandsfähigerer Pflanzenproduktion Systeme unterstützen.

Das Projekt konzentriert sich auf die Integration von hochauflösenden, drohnenbasierten Fernerkundungsdaten, einschließlich multispektraler und thermischer Bildgebung sowie LiDAR-Messungen, in Ensemble-Simulationen von Agroökosystemmodellen. Der erfolgreiche Kandidat wird eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung robuster landschaftsweiter digitaler Zwillinge und der Weiterentwicklung von Datenassimilationstechniken für landwirtschaftliche und umweltbezogene Anwendungen spielen.

Verantwortlichkeiten

• Drohnen fliegen und Daten von multispektralen, thermischen und LiDAR-Sensoren verarbeiten.
• Ansätze implementieren, um Drohnendaten in ein bestehendes Datenassimilation Framework für Agroökosysteme zu integrieren.
• Radiative Transfer Modelle verwenden, um spektrale Daten in Modellzustandsvariablen (z.B. LAI, Blättertemperatur) zu übersetzen und in synthetische Beobachtungen umzuwandeln.
• Die Leistung des Datenassimilation Frameworks in kontrollierten Experimenten bewerten und sein Potenzial für satellitengestützte Fernerkundung und größere landschaftsweite Anwendungen evaluieren.
• Die Simulationsgenauigkeit für wichtige Ökosystemvariablen wie die Brutto-Primärproduktivität (GPP) und den Netto-Ökosystemaustausch (NEE) verbessern.
• Mit Daten von PhenoRob-Feldversuchsstandorten arbeiten, die mit Eddy Covariance-Türmen ausgestattet sind, um digitale Zwillinge zu generieren und Modellunsicherheiten zu quantifizieren.

Qualifikationen

• Master-Abschluss in Geographie, Fernerkundung, Geowissenschaften, Physik, computergestützte Geowissenschaften oder verwandten Naturwissenschaften mit einer Gesamtnote von mindestens gut.
• Erfahrung in der Programmierung (z.B. Python, Fortran).
• Fortgeschrittene Kenntnisse numerischer Methoden.
• Erfahrung im Fliegen von Drohnen und der Verarbeitung von Drohnendaten (thermisch IR, multispektral, LiDAR), Erfahrung in der Feldarbeit.
• Starke Englischkenntnisse. Kenntnisse der deutschen Sprache werden als Vorteil angesehen.
• Gute Kommunikations- und Organisationsfähigkeiten sind für die interdisziplinäre Zusammenarbeit mit mehreren Forschern und Technikern unerlässlich.
• Führerschein und EU-Drohnenlizenz erforderlich (oder sollte innerhalb der ersten 3 Monate erworben werden).
• Feldarbeit ist erforderlich für manuelle Boden- und Pflanzenmessungen und den Transport von Ausrüstung ins Feld.
• Sehr gute schriftliche und mündliche Englischkenntnisse (mindestens B2-Niveau gemäß dem Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmen ...).

Vorteile

• Arbeiten in einem interdisziplinären Umfeld sowie hervorragende Einrichtungen für die Forschung zur Fernerkundung und numerischen Simulation und Inversion.
• Gelegenheiten, Teil der nationalen und internationalen wissenschaftlichen Gemeinschaft zu sein.
• Doktoranden werden ermutigt, an internationalen Konferenzen teilzunehmen, und ein dreimonatiger Forschungsaufenthalt im Ausland mit einem Kooperationspartner ist möglich.
• Arbeiten im Herzen Europas.
• Teilweise Remote-Arbeit (Home Office) kann nach Genehmigung des Hauptbetreuers außerhalb der Wachstumsperiode nach Abschluss der Feldarbeit vereinbart/diskutiert werden.
• Dynamische und vielfältige Arbeitsgruppe und Arbeitsumfeld.
• Ihre berufliche Entwicklung ist uns wichtig – wir unterstützen Sie gezielt und individuell, z.B. durch Schulungs- und Networking-Möglichkeiten speziell für Doktoranden (JuDocS): 30 Tage Jahresurlaub.
• Zielgerichtete Dienstleistungen für internationale Mitarbeiter, z.B. durch unseren International Advisory Service.

Die Position ist befristet und soll über 3 Jahre laufen, mit einer möglichen Verlängerung um 1 Jahr. Die Vergütung erfolgt gemäß 70% der Entgeltgruppe 13 des Tarifvertrags für den öffentlichen Dienst (TVöD‑Bund) und zusätzlich einer Sonderzahlung ("Weihnachtsgeld"). Alle Informationen zum TVöD‑Bund-Tarifvertrag finden Sie auf der BMI-Website (Entgelttabelle auf Seite 69 und folgende des PDF-Downloads): Weitere Informationen zu Promotionsstudiengängen am Forschungszentrum Jülich (einschließlich seiner verschiedenen Zweigstellen) sind verfügbar.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung. Die Stelle wird ausgeschrieben, bis die Position erfolgreich besetzt ist. Sie sollten daher Ihre Bewerbung so schnell wie möglich einreichen.