Dr. Thomas Astor (geb.Möckel)
Arbeitsbereichsleiter Sensorbasierte Charakterisierung von Pflanzenbeständen
Dr. Thomas Astor
Universität Kassel
Ökologische Agrarwissenschaften
Grünlandwissenschaft und Nachwachsende Rohstoffe
Steinstrasse 19
37213 Witzenhausen
Labor- und Hörsaalgebäude, Raum 1006
+49 561 804-1337
+49 561 804-1230
E-Mail: thastor[at]uni-kassel[dot]de
https://www.researchgate.net/profile/Thomas_Astor
Kurzvorstellung
Thomas Astor ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Grünlandwissenschaft und Nachwachsende Rohstoffe an der Universität Kassel. Sein Forschungsschwerpunkt liegt auf der fernerkundlichen Erfassung und Bewertung landwirtschaftlicher Flächen. Aktuell forscht er zur fernerkundlichen Modellierung agronomischer Parameter, wie Diversität, Ertrag und Qualität, in verschiedenen Agrarökosystemen. Dabei liegt ein Schwerpunkt in der Analyse der räumlichen Heterogenität dieser Parameter auf unterschiedlichen Skalenebenen. Ein zweiter Schwerpunkt liegt auf der Untersuchung des Einflusses einer veränderten Landnutzung auf landwirtschaftliche Systeme in den Tropen und gemäßigten Breiten. Dabei legt er einen besonderen Fokus auf die Kombination verschiedener Sensorsystem (hyperspektral, multispektral, thermal, RGB) und verschiedener Aufnahmesysteme (Terrestrisch, Drohne, Satellit). Thomas Astor beschäftigte sich in seiner Promotion an der Abteilung Physikalische Geografie und Ökosystemanalyse an der Universität Lund, Schweden mit der Erfassung ökologscher Parameter wie Diversität und Nutzungsdauer von Grünland. Er absolvierte ein Studium der Geoökologie an der Universität Bayreuth mit dem Schwerpunkt Biogeographie und Biogeochemie terrestrischer Böden.
Forschungsinteressen:
- Erfassung von Vegetationsparametern im Pflanzenbau
- Abschätzung der Diversität sowie des Einflusses invasiver Arten im Naturschutzgrünland
- Analyse räumlicher und zeitlicher Muster in der Landwirtschaft unter dem Einfluss einer Urbanisierenden Landschaft
Aktuelle Projekte:
Abgeschlossene Projekte:
- ZFF Projekt zur Erfassung von Lupinen im Grünland mittels TLS Daten
Lehre:
- L19 Fernerkundung und GIS (SoSe)
- I14M Remote sensing and GIS in agriculture (WiSe)
Lebenslauf
Curriculum Vitae
Bildungsgang:
- 07/2015 - heute Wissenschaftl. Mitarbeiter Universität Kassel
- 05/2015 - Abschluss: PhD
- 10/2010 - 05/2015 Promotionsstudium an der Universtät Lund (Schweden)
- 09/2009 Abschluss: Diplom Geoökologe
- 2004 - 2009 Studium der Geoökologie an der Universität Bayreuth
Publikationen in Fachzeitschriften
2021
Grüner E., Astor T., Wachendorf M. (2021): Prediction of Biomass and N Fixation of Legume–Grass Mixtures Using Sensor Fusion. Frontiers in Plant Science, https://doi.org/10.3389/fpls.2020.603921
Kyere I., Astor T., Graß R., Fricke T., Wachendorf M. (2021): Spatio-temporal analysis of the effects of biogas production on agricultural lands. Land Use Policy 2021, 102, 105240, https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2020.105240, PDF
2020
Astor, T.; Dayananda, S.; Nautiyal, S.; Wachendorf, M. Vegetable Crop Biomass Estimation Using Hyperspectral and RGB 3D UAV Data. Agronomy 2020, 10, 1600, doi:10.3390/agronomy10101600. PDF
Kyere I., Astor T., Graß R., Wachendorf M. (2020): Agricultural crop discrimination in a heterogeneous low-mountain range region based on multi-temporal and multi-sensor satellite data. Computers and Electronics in Agriculture 179, 2020,
ISSN 0168-1699, https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105864 PDF
Schulze‐Brüninghoff, D., Wachendorf, M. and Astor T. (2020), Remote sensing data fusion as a tool for biomass prediction in extensive grasslands invaded by L. polyphyllus. Remote Sens Ecol Conserv. doi:10.1002/rse2.182 PDF
Wijesingha J, Astor T., Schulze-Brüninghoff D, Wachendorf M. (2020) Mapping Invasive Lupinus polyphyllus Lindl . in Semi‑natural Grasslands Using Object‑Based Image Analysis of UAV‑borne Images. PFG – J Photogramm Remote Sens Geoinf Sci. doi:10.1007/s41064-020-00121-0 PDF
Gruener E., Wachendorf M., Astor T. (2020) The potential of UAV-borne spectral and textural information for predicting aboveground biomass and N fixation in legume-grass mixtures. PLoS One https://doi.org/10.1371/journal.pone.0234703 PDF
Wijesingha J., Astor T., Schulze-Brüninghoff, D. , Wengert M., Wachendorf M. (2020): Predicting Forage Quality of Grasslands Using UAV-Borne Imaging Spectroscopy. Remote Sensing, 12 (1), 126 PDF
Wachendorf M., Astor T. (2020): The benefit of spectral and point-cloud data for herbage yield and quality assessment of grasslands DOI: 10.5194/isprs-archives-XLII-2-W16-267-2019
2019
Dayananda S., Astor T., Wijesingha J., Thimappa S.C., Chowdappa H.D., Mudalagiriyappa, Nidamanuri R.R., Nautiyal S., Wachendorf M. (2019): Multi-Temporal Monsoon Crop Biomass Estimation Using Hyperspectral Imaging. Remote Sensing, 11 (15), 1771 PDF
Grüner E., Astor T., Wachendorf M. (2019): Biomass Prediction of Heterogeneous Temperate Grasslands Using an SfM Approach Based on UAV Imaging. Agronomy 2019, 9(2), 54. PDF
Kyere I., Astor T., Graß R., Wachendorf M. (2019): Multi-temporal Agricultural Land-Cover Mapping Using Single-Year and Multi-Year Models Based on Landsat Imagery and IACS Data. Agronomy 2019, 9 (6), 309. PDF
Schulze-Brüninghoff D., Hensgen F., Wachendorf M., Astor T. (2019): Methods for LiDAR-based estimation of extensive grassland biomass. Computer and Electronics in Agriculture 156, 693-699. PDF
Wijesingha J, Moeckel T., Hensgen F., Wachendorf M. (2019): Evaluation of 3D point cloud-based models for the prediction of grassland biomass. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 78, 352-359. PDF
2018
Löfgren O., Prentice H. C., Moeckel T., Schmid B. C., Hall K. (2018): Landscape history confounds the ability of the NDVI to detect fine-scale variation in grassland communities. Methods in Ecology and Evolution. doi: 10.1111/2041-210X.13036
Moeckel T., Dayananda S., Nidamanuri R.R., Nautiyla S., Hanumaiah N., Buerkert A., Wachendorf M. (2018): Estimation of Vegetable Crop Parameters by Multi-temporal UAV-Borne Images. Remote Sensing 2018, 10, 805. PDF
2017
Hoffmann E.M., Jose M., Nölke N., Moeckel T. (2017): Construction and Use of a Simple Index of Urbanisation in the Rural-Urban Interface of Bangalore, India. Sustainability 2017, 9, 2146. PDF
Moeckel T., Safari H., Reddersen B., Fricke T., Wachendorf M. (2017): Fusion of Ultrasonic and Spectral Sensor Data for Improving the Estimation of Biomass in Grasslands with Heterogeneous Sward Structure. Remote Sens. 2017 9(1), 98. PDF
Wachendorf M., Fricke T., Moeckel T. (2017): Remote sensing as a tool to assess botanical composition, structure, quantity and quality of temperate grasslands. Grass and Forage Science, 1-14. PDF
2016
Moeckel T., Dalmayne J., Schmid B., Prentice H. C., Hall K. (2016): Airborne Hyperspectral Data Predict Fine-Scale Plant Species Diversity in Grazed Dry Grasslands. Remote Sensing 02/2016; 8 (2): 133 DOI:10.3390/rs8020133
Moeckel T., Löfgren O., Prentice H.C., Eklundh L., Hall K. (2016): Airborne hyperspectral data predict Ellenberg indicator values for nutrient and moisture availability in dry grazed grasslands within a local agricultural landscape. Ecological Indicators 66, 503-516. DOI: 10.1016/j.ecolind.2016.01.049
Safari H., Fricke T., Reddersen B., Moeckel T., Wachendorf M. (2016): Comparing mobile and static assessment of biomass in heterogeneous grassland with a multi-sensor system. J. Sens. Sens. Syst. 5, 301-312. PDF
2015
Moeckel T. (2015): Hyperspectral and multispectral remote sensing for mapping grassland vegetation. Dissertation 05/2015. DOI: 10.13140/RG.2.1.2745.4564
2014
Moeckel T., Dalmayne J., Prentice H., Eklundh L., Purschke O., Schmidtlein S., Hall K. (2014): Classification of Grassland Successional Stages Using Airborne Hyperspectral Imagery. Remote Sensing 08/2014; 6:7732-7761. DOI:10.3390/rs6087732
2013
Dalmayne J., Moeckel T., Prentice H., Schmid B.C., Hall K. (2013): Assessment of fine-scale plant species beta diversity using WorldView-2 satellite spectral dissimilarity. Ecological Informatics 11/2013; 18:1–9. DOI:10.1016/j.ecoinf.2013.05.004
Sonstige Publikationen
2018
Dayananda S., Möckel T., Wachendorf M. (2018): Multi-Temporal Biomass Estimation of Vegetable Crops Using Unmanned Aerial Vehicles. In: Tropentag 2018: Global food security and food safety: the role of universities Tielkes, E. (ed.) 1. Aufl. - Weikersheim: Margraf Publishers GmbH, 2018. PDF
Grüner E., Möckel T., Wachendorf M. (2018): Biomasseabschätzung im Feldfutterbau mittels drohnengestützten RGB-Aufnahmen. In: Mitteilungen der Gesellschaft für Pflanzenbauwissenschaften. Bd. 30, 65-66.
Grüner E., Möckel T., Graß T., Wachendorf M. (2018): Using RGB remote sensing for biomass prediction in temperate grassland. In: Sustainable meat and milk production from grasslands. Eds. Horan B., Hennessy D., O'Donovan M., Kennedy E., McCarthy B., Finn J.A., O'Brien B.; Grassland Science in Europe Vol. 22, 848-850.
Hensgen F., Schulze-Brüninghoff D., Möckel T., Wachendorf M. (2018): Biomasseertrag und Lupinenanteil in Bergmähwiesen des Biosphärenreservates Rhön in Abhängigkeit vom Ertezeitpunkt. In: Mitteilungen der Gesellschaft für Pflanzenbauwissenschaften. Bd. 30, 221-222.
Kyere I., Möckel T., Graß R., Wachendorf M. (2018): Multi-temporal Analysis of Agricultural Land cover in Northern Hesse using satellite data. In: Mitteilungen der Gesellschaft für Pflanzenbauwissenschaften. Bd. 30, 169-170.
Möckel T., Fricke T, Wachendorf M. (2018): Multi-temporal estimation of forage biomass in heterogenous pastures using static and mobile ultrsonic and hyperspectral measurment. In: Sustainable meat and milk production from grasslands. Eds. Horan B., Hennessy D., O'Donovan M., Kennedy E., McCarthy B., Finn J.A., O'Brien B.; Grassland Science in Europe Vol. 22, 813-815.
Schulze-Brüninghoff D., Möckel T., Hensgen F., Wachendorf M. (2018): LiDAR-based estimation of extensive grassland biomass invaded by large-leaved lupine (Lupinus polyphyllus Lindl.). In: Sustainable meat and milk production from grasslands. Eds. Horan B., Hennessy D., O'Donovan M., Kennedy E., McCarthy B., Finn J.A., O'Brien B.; Grassland Science in Europe Vol. 22, 854-856.
Schulze-Brüninghoff D., Hensgen F., Möckel T., Wachendorf M. (2018): Methoden zur lasergestützen Abschätzung extensiver Grünlandbestände. In: Mitteilungen der Gesellschaft für Pflanzenbauwissenschaften. Bd. 30, 67-68.
Seeger J.N., Ziebell H., Amari K., Then C., Möckel T., Grüner E., Sturm B., Nasirahmadi A., Shrestha L., Böhm H., Saucke H. (2018): Charakterisierung der Symptomatik neuartiger Nanovirus-Infektionen in Körnerleguminosen mit Hilfe fernoptischer Methoden. In: Mitteilungen der Gesellschaft für Pflanzenbauwissenschaften. Bd. 30, 61-62.
Wijesingha J., Möckel T., Hensgen F., Wachendorf M. (2018): Grassland biomass modelling from remote sensing 3D point clouds. In: Mitteilungen der Gesellschaft für Pflanzenbauwissenschaften. Bd. 30, 37-38.
2017
Hensgen F., Möckel T., Wachendorf M. (2017): Using 3-D laser measurements for biomass estimation in seminatural grasslands invaded by Lupinus polyphyllus. In: Grassland resources for extensive farming systems in marginal lands: major drivers and future scenarios. Eds. Porqueddu C., Franca A., Lombardi G., Molle G., Peratoner G., Hopkins A.; Grassland Science in Europe Vol. 22, 560-562.
Möckel T., Fricke T., Wachendorf M. (2017): Abschätzung der raumzeitlichen Verteilung von Grünlandbiomasse in einem Weidenmanagementsystem mittels mobiler Ultraschall- und Hyperspektraler Sensoren. In: Mitteilungen der Gesellschaft für Pflanzenbauwissenschaften. Bd. 29, 86-87.
Schulze-Brüninghoff D., Hensgen F., Möckel T., Wachendorf M. (2017): Fernerkundliche Abschätzung der Biomasse von Lupinus polyphyllus invadierten Bergmähwiesen im Biosphärenreservat Rhön unter Nutzung eines terrestrischen 3D Lasers. In: Mitteilungen der Gesellschaft für Pflanzenbauwissenschaften. Bd. 29, 200-201.
