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Dr. rer. nat. Christoph Hütt

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Dr. rer. nat. Christoph Hütt
PostDoc Researcher

Südbau, Raum 1.07

Otto-Fischer-Str. 4
50674 Köln

Telefon +49-(0)221-470-8839
E-Mail christoph.huett(at)uni-koeln.de


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Forschungsaktivitäten

UAV LiDAR und multispektrale Messungen im vom BMBF geförderten GreenGrass Projekt (Project Website)

 

 

Unbemannte Luftfahrzeuge

Radar und hyperspektrale Fernerkundung für landwirtschaftliche Anwendungen

Landnutzungsanalyse (land-use analysis)

Analyse Digitaler Oberflächenmodelle / 3D-Punktwolken

 

Publikationen

Dissertation: Combination of Optical and Radar Remote Sensing - Mapping of Land Use /Land Cover (LULC), Crop Type and Crop Traits. (with excellence) -online access via KUPS-

Diplom: Potential von hochauflösenden, multitemporalen und dualpolarimetrischen TerraSAR-X Radaraufnahmen für Landnutzungsklassifikationen. (with excellence)

 

Scientific Contributions:

Kiefer, A., Stumpe, C., Hütt, C., Bahrs, E. (2024). Comparing economic effects of remote herbage mass estimation in small-scale farms in mountain regions. / Vergleich der ökonomischen Auswirkungen der digitalen Grünlandertragsschätzung in kleinstrukturierten Bergbauernbetrieben. LANDTECHNIK, 79(1), https://doi.org/10.15150/lt.2024.3302

Bareth, G., Hütt, C. (2023) Evaluation of Direct RTK-georeferenced UAV Images for Crop and Pasture Monitoring Using Polygon Grids. PFG–Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, https://doi.org/10.1007/s41064-023-00259-7

Hamidi, D., Hütt, C., Komainda, M., Grinnell N., Horn, J., Riesch, F., Hamidi, M., Traulsen, I., Isselstein, J. (2023)
Grid grazing: A case study on the potential of combining virtual fencing and remote sensing for innovative grazing management on a grid base. Livestock Science, 2023, 105373, https://doi.org/10.1016/j.livsci.2023.105373.

Bareth, G., Hütt, C., Jenal, A., Reddig, F., Bolten, A. (2023). Spectral Evaluation of Hyperspectral Remote Sensing Data Using UAV-derived VIS/NIR/SWIR Imaging Data and Polygon Grids. In IGARSS 2023-2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (pp. 1945-1948). IEEE. https://doi.org/10.1109/IGARSS52108.2023.10283020

Wijesingha, J., Hütt, C., Schmidt, F., Graß, R., Wachendorf, M. (2023). Comparison of UAV-borne photogrammetric and LiDAR point clouds for maize plant height estimation. In 64. Jahrestangug der Gesellschaft für Pflanzenbauwissenschaften. Göttingen, Germany. https://www.researchgate.net/publication/374547433_Comparison_of_UAV-borne_photogrammetric_and_LiDAR_point_clouds_for_maize_plant_height_estimation#fullTextFileContent

Jenal, A., Hütt, C., Bolten, A., Hüging, H., Bongartz, J., Bareth, G. (2023). A New Multispectral VNIR/SWIR Imaging System for UAVs to Monitor Crop Traits. In IGARSS 2023-2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (pp. 4635-4637). IEEE. https://doi.org/10.1109/IGARSS52108.2023.10282679

Schöttker, O., Hütt, C., Jauker, F., Witt, J., Bareth, G., Wätzold, F. (2023) Monitoring costs of result-based payments for biodiversity conservation: Will UAV-assisted remote sensing be the game-changer? Journal for Nature Conservation,
76, 2023, 126494, https://doi.org/10.1016/j.jnc.2023.126494

Hütt, C. (2023) Flying Parameters Experiment of a UAV LiDAR over a Winter Wheat Field-trial. 43. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF in München – Publikationen der DGPF, Band 31, 2023, 206-212. https://doi.org/10.24407/KXP:184112849X

Bareth, G., Jenal, A., Hütt, C., Firl, H., Hüging, H. (2023) Proposing a paradigm change: Optimization of nitrogen fertilization based on UAV-derived crop height as an estimator for biomass and N uptake. 43. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF in München.

Bazzo, C. O. G., Kamali, B., Hütt, C., Bareth, G., Gaiser, T. (2023). A review of estimation methods for aboveground biomass in grasslands using UAV. Remote Sensing, 15(3), 639. https://doi.org/10.3390/rs15030639

Hütt, C., Bolten, A., Hüging, H., Bareth, G. (2023). UAV LiDAR Metrics for Monitoring Crop Height, Biomass and Nitrogen Uptake: A Case Study on a Winter Wheat Field Trial. PFG–Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, 1-12. https://doi.org/10.1007/s41064-022-00228-6

Hütt, C., Bareth, G., 2022. Investigation of UAV-LiDAR penetration depth in meadows for monitoring forage mass. In: Grassland Science in Europe, Vol. 27 – Grassland at the Heart of Circular and Sustainable Food Systems. Caen, pp. 617–619. https://www.europeangrassland.org/fileadmin/documents/Infos/Printed_Matter/Proceedings/EGF2022.pdf
Poster Webseite: https://sites.google.com/view/egf22drhuett/home

Hamidi, D., Hütt, C., Komainda, M., Grinnel, N., Horn, J., Riesch, J., Traulsen, I., Isselstein, J., 2022. Spatial distribution of virtually and physically fenced cattle in relation to forage availability. In: Grassland Science in Europe, Vol. 27 – Grassland at the Heart of Circular and Sustainable Food Systems. Caen, pp. 599–601. https://www.europeangrassland.org/fileadmin/documents/Infos/Printed_Matter/Proceedings/EGF2022.pdf

Hütt, C., Bolten, A., Hohlmann, B., Komainda, M., Lussem, U., Isselstein, J., Bareth, G., 2021. First results of applying UAV laser scanning to a cattle grazing experiment. In: Grassland Science in Europe, Vol. 26 – Sensing – New Insights into Grassland Science and Practice. Kassel, pp. 135-137. https://www.europeangrassland.org/fileadmin/documents/Infos/Printed_Matter/Proceedings/EGF2021.pdf

Bareth, G., Hütt, C. 2021. Upscaling and Validation of RTK-direct Georeferenced UAV-Based RGB Data with Planet imagery using Polygon Grids for Pasture Monitoring. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLIII-B3, 533–538. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2021-533-2021

Bareth, G., Hütt, C. 2021. Using polygon grids to upscale ultra-high resolution UAV data for monitoring pastures., in: Grassland Science in Europe, Vol. 26 – Sensing – New Insights into Grassland Science and Practice. Kassel, pp. 77–79. https://www.europeangrassland.org/fileadmin/documents/Infos/Printed_Matter/Proceedings/EGF2021.pdf

Hütt, C. 2020. Potential of Planet’s Dove Constellation for Crop Type Classification using the Multi Data Approach (MDA): 40. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF. Stuttgart.

Hütt, C., Waldhoff, G., Bareth, G. (2020). Fusion of Sentinel-1 with official Topographic and Cadastral Geodata for Crop-Type enriched LULC Mapping using FOSS and Open Data. ISPRS International Journal of Geo-Information, 9(2), 120. https://doi.org/10.3390/ijgi9020120

Hütt, C. 2019. Temporale Signatur von ausgewählten Feldfrüchten in zeitlich sehr hochaufgelösten Sentinel-1 Radaraufnahmen: DREILÄNDERTAGUNG DER OVG, DGPF UND SGPF PHOTOGRAMMETRIE - FERNERKUNDUNG - GEOINFORMATION.

Hütt, C., Waldhoff, G. (2018): Multi-data approach for crop classification using multitemporal, dual-polarimetric TerraSAR-X data, and official geodata. European Journal of Remote Sensing 51 (1), 62-74 https://doi.org/10.1080/22797254.2017.1401909

Schiedung, H., Tilly, N., Hütt, C., Welp, G., Brüggemann, N., Amelung, W. (2017). Spatial controls of topsoil and subsoil organic carbon turnover under C3–C4 vegetation change. Geoderma, 303, 44-51. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2017.05.006

Hütt, C., Koppe, W., Miao, Y., Bareth, G. (2016): Best Accuracy Land Use / LAnd Cover (LULC) classification to derive Crop Types using Multitemporal, Multisensor and Multi-Polarization SAR satellite images. Remote Sensing, 8, 8 https://doi.org/10.3390/rs8080684

Hütt, C., Schiedung, H., Tilly, N., Bareth, G. (2016). Potential of multitemporal TanDEM-X derived crop surface models for maize growth monitoring. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B7-803-2016

Lussem, U., Hütt, C., Waldhoff, G. (2016). Combined analysis of Sentinel-1 and Rapideye data for improved Crop Type Classification: An early season Approach for Rapeseed and Cereals. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, 41. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B8-959-2016

Willmes, C., Becker, D., Brocks, S., Hütt, C., Bareth, G. (2016). High Resolution Köppen‐Geiger Classifications of Paleoclimate Simulations.Transactions in GIS. https://doi.org/10.1111/tgis.12187

Zhao, Q., Hütt, C., Lenz-Wiedemann, V. I., Miao, Y., Yuan, F., Zhang, F., Bareth, G. (2015). Georeferencing multi-source geospatial data using multi-temporal TerraSAR-X imagery: A case study in Qixing Farm, northeast China.Photogrammetrie-Fernerkundung-Geoinformation, 2015(2), 173-185. https://doi.org/10.1127/pfg/2015/0262 access via: https://www.dgpf.de/pfg/2015/pfg2015_2_zhao.pdf

Hütt, C., Schiedung, H., Tilly, N., Bareth, G. (2014). Fusion of high resolution remote sensing images and terrestrial laser scanning for improved biomass estimation of maize. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 40(7), 101. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-7-101-2014

Tilly, N., Hoffmeister, D., Schiedung, H., Hütt, C., Brands, J., Bareth, G. (2014). Terrestrial laser scanning for plant height measurement and biomass estimation of maize. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 40(7), 181. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-7-181-2014

Koppe, W., Gnyp, M. L., Hütt, C., Yao, Y., Miao, Y., Chen, X., Bareth, G. (2013). Rice monitoring with multi-temporal and dual-polarimetric TerraSAR-X data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,21, 568-576. https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.07.016

Gnyp, M. L., Yao, Y., Miao, Y., Yu, K., Huang, S., Dornauf, E., Hütt, C.,Lenz-Wiedemann, V.I.S., Laudien, R., Jiang, R., Chen, X., Bareth, G. (2010). Evaluating within-field rice growth variability using Quickbird and Ikonos images in Northeast China. Proceedings of the 3rd ISDE Digital Earth Summithttps://www.cartography-gis.com/pdf/26_Gnyp_Germany_paper.pdf

 

Online publication information: Google Scholar, Web of Science

 

Lehre

WiSe 23/24
Radarfernerkundung (Master Geographie, 4 SWS)

WiSe 22/23
Radarfernerkundung (Master Geographie, 4 SWS)

WiSe 21/22
Radarfernerkundung (Master Geographie, 4 SWS) - als digitale Veranstaltung

SoSe 2021
Einführung in die Fernerkundung (Bachelor Geographie, 6 SWS im Team 66%) - als digitale Veranstaltung

SoSe 2020
Einführung in die Fernerkundung (Bachelor Geographie, 6 SWS im Team 66%) - als digitale Veranstaltung

SoSe 2019
GIS-Übung (zur VL GIS und Fernerkundung) (Bachelor Geographie, 4 SWS)
Einführung in die Fernerkundung (Bachelor Geographie, 4 SWS im Team 50%)

WS 2018/2019
Math.-Naturwiss. Rechenverfahren (Bachelor Geographie, 2 SWS)
Radarfernerkundung (Master Geographie, 4 SWS)

SoSe 2018
GIS-Übung (zur VL GIS und Fernerkundung) (Bachelor Geographie, 4 SWS)
Einführung in die Fernerkundung (Bachelor Geographie, 4 SWS im Team 50%)
Lektüresemsinar Klimawandel (Master Geographie, 2 SWS im Team 50%)

WS 2017/2018
Math.-Naturwiss. Rechenverfahren (Bachelor Geographie, 2 SWS)
Radarfernerkundung (Master Geographie, 4 SWS)

SoSe 2017
GIS-Übung (zur VL GIS und Fernerkundung) (Bachelor Geographie, 4 SWS)

WS 2016/2017
Math.-Naturwiss. Rechenverfahren (Bachelor Geographie, 2 SWS)
Radarfernerkundung (Master Geographie, 4 SWS)

SoSe 2016
GIS-Übung (zur VL GIS und Fernerkundung) (Bachelor Geographie, 4 SWS)
Einführung in die Fernerkundung (Bachelor Geographie, 4 SWS)

WS2015/2016
Math.-Naturwiss. Rechenverfahren (Bachelor Geographie, 2 SWS)
Radarfernerkundung (Master Geographie, 4 SWS)

SoSe 2015
Einführung in GIS (Lehramt Geographie, 2 SWS)
Einführung in die GIS-Programmierung (Bachelor Geographie, 4 SWS, im Team-50%) 
Einführung in die Fernerkundung (Bachelor Geographie, 4 SWS)

WS 2014/2015
Anwendung mathematischer Verfahren (Bachelor Geographie, 2 SWS)
Einführung in GIS (Bachelor, 4 SWS)
Radarfernerkundung (Master Geographie, 4 SWS)

SoSe 2014
Einführung in GIS (Lehramt Geographie, 2 SWS)
Einführung in die GIS-Programmierung (Bachelor Geographie, 4 SWS, im Team-50%) 
Einführung in die Fernerkundung (Bachelor Geographie, 4 SWS)

WS 2013 / 2014
Anwendung mathematischer Verfahren (Bachelor Geographie, 2 SWS)
Einführung in GIS (Bachelor, 4 SWS, im Team 50%)
Radarfernerkundung (Master Geographie, 4 SWS)

SoSe 2013:
Einführung in GIS (Lehramt Geographie, 2 SWS)
Einführung in die GIS-Programmierung (Bachelor Geographie, 4 SWS, im Team-50%) 
Einführung in die Fernerkundung (Bachelor Geographie, 4 SWS)

WS 2012 / 2013:
Anwendung mathematischer Verfahren (Bachelor Geographie, 2 SWS)
Radarfernerkundung (Bachelor Geographie, 4 SWS)

SoSe 2012: 
Einführung in GIS (Internationaler Studiengang IMES, 2 SWS)
Einführung in Fernerkundung (Bachelor Geographie, 4 SWS)

Betreute Abschlussarbeiten

... noch nicht vollständig

2023

  • Firl. H. (2023) (BSc.): Analyse von Feldspektrometerdaten und agronomischen Parametern von Winterweizen am Campus Klein-Altendorf unter Verwendung von R. 70 S.
  • Wolf, J. (2023) (BSc.): UAV LiDAR Punktwolken - Basis für eine überwachte Landnutzungsklassifikation im Kontext von innovativem Weidemonitoring. 56 S.
  • Bartmann, G. (2023) (BSc.): Kartierung der Flächenversiegelung im Kölner Stadtgebiet - Eine fernerkundliche Analyse mit WorldView-3 Satellitenbildern, hochauflösenden Orthophotos und ALKIS-Daten. 67 S.

2022

  • Müller, C. (2022) (MSc.): Bestimmung von Wachstumsparametern eines experimentellen Weideversuchs mit UAV-basierten Multispektraldaten. 90 S.
  • Isensee, J. (2022) (MSc.): Incorporating very high resolution UAV data into Sentinel-2 based grassland productivity estimates across northern Germany. 42 S.
  • Eickelmann, A. (2022) (BSc.): Evaluierung einer bildgebenden, UAV-getragenen Multispektralkamera für das Monitoring von Ackerfrüchten am Beispiel von Winterweizen. 58 S.
  • Rolf, J. (2022) (BSc.): Evaluierung von VNIR-Vegetationsindizes für das UAV-basierte Monitoring von Ackerfrüchten am Beispiel von Winterweizen. 55 S.
  • Pfeiffer, D. (2022) (BSc.): Das Wildbienen-Habitatpotenzial in nordrhein-westfälischen Naturschutzgebieten - Eine GIS-Analyse mit Open Data. 64 S.

2021

  • Pütz, F. (2021) (MSc.): Investigating ground deformations in the Rhenish lignite-mining region (Germany) by means of Sentinel-1 and persistent scatterer interferometry. 91 S.
  • Kröber, F. (2021)(BSc.): Variability of radar backscatter on the field scale - An analysis based on multitemporal Sentinel-1 data. 45 S.
  • Hentrich, M. (2021) (MSc.): Potenziale multitemporaler Satellitenaufnahmen der Planet Satellitenkonstellation für das Waldmonitoring - Klassifizierung und Quantifizierung von Schadflächen am Beispiel des Fichtensterbens in Engelskirchen im Oberbergischen Kreis. 78 S.
  • Müller, B. (2021) (BSc.): Potential einer Deep Learning Klassifikation eines hochaufgelösten UAV Orthophotos zur Ermittlung der Blütendichte einer heterogenen Kuhweide. 61 S.
  • Pirrone, R. (2021) (BSc.): Validierung der Lagegenauigkeit von direkt-georeferenzierten UAV-Daten für Agrarmonitoring. 62 S.

2020

  • Herbrecht, M. (2020) (MSc.): Klassifikation von Feldfrüchten aus multitemporalen Radaraufnahmen des Sentinel-1 Satelliten - Ein Cloud Computing Ansatz ohne Trainingsdaten. 108 S.
  • Leffler, T. (2020) (BSc.): Monitoring des Petermann-Gletschers mittels multitemporaler satellitengestützter Radarfernerkundung. 34 S.

2016

  • Kalathoor, D. (2016) (MSc.): Assessment of Agricultural Land Cover using TerraSAR-X Satellite Imagery. 81 S. 

2014

  • Drahs, M. (2014) (BSc.): Landnutzungsklassifikation auf der Basis von hochauflösenden WorldView-2 Satellitendaten. 47 S.

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