Prof. Dr. Anette Eltner
© M. Kretzschmar
Professorin apl.
NameFrau Prof. Dr. Anette Eltner
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Wissenschaftlicher Lebenslauf
- 2021 Junior Professorin für Geosensorsysteme, TU Dresden
- 2020-2021 Guest lecturer UAV photogrammetry in Geography, University Heidelberg
- 2020 TUD Young Investigator (Status der TU Dresden für exzellente, unabhängige Nachwuchsgruppenleiter ...)
- 2016 Promotion (mit Auszeichnung des AK Geomorphologie, AK Geomorphologie) "Photogrammetric techniques for across-scale soil erosion assessment - Developing methods to integrate multi-temporal high resolution topography data at field plots" (Qucosa)
- 2010 Diplom Geographie mit den Nebenfächern Photogrammetrie/Fernerkundung, Bodenkunde und Hydrologie, TU Dresden
Forschungsschwerpunkte
- UAV-Photogrammetrie und -Fernerkundung
- Methodenentwicklung für geomorphologisches und hydrologisches Monitoring
- Einsatz künstlicher Intelligenz in den Umweltwissenschaften (Plattform lernende Systeme)
- Erosionsprozesse in fragilen Landschaften
- Räumlich und zeitlich hochauflösende topographische Messmethoden (Laserscanning, Structure-from-Motion, time-lapse)
- Bildverarbeitung in geographischen Anwendungen (automatische Merkmalsdetektion und -verfolgung)
- Low-cost Geosensorsysteme
Administration
- Head of the Examination Board for BSc Environmental Informatics
- Degree Program Coordinator for MSc Geoinformatics
Editorial Boards
- Chief editor Geoscientific Instrumentation, Methods and Data Systems
- Photogrammetric Record
Publikationen
138 Einträge
2025
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Low-cost instrumentation for monitoring wadi discharge: A Raspberry Shake and time-lapse camera system, 15 März 2025Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag zu Konferenzen > Poster
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An empirical approach to separate camera-based elevation change measurements due to sediment yield from other soil erosion masking processes , 20 Jan. 2025Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag zu Konferenzen > Abstract
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Impact of burn severity of the July 2022 forest fire on soil hydrophobicity in the Elbe Sandstone temperate forest, 20 Jan. 2025Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag zu Konferenzen > Abstract
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Do we need to label large datasets for river water segmentation? Benchmark and stage estimation with minimum to non-labeled image time series, 2025, in: International journal of remote sensing. 46, 7, S. 2719-2747, 29 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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Subpixel Automatic Detection of GCP Coordinates in Time-Lapse Images Using a Deep Learning Keypoint Network, 2025, in: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 63, 14 S., 5601714Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
2024
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Low-Cost sensors for measuring wadi discharge - a Raspberry Pi based seismometer and time-lapse camera setup, 14 Dez. 2024, in: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. XLVIII-2/W8-2024, S. 243-250, 8 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Konferenzartikel
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Synergistic image and point cloud processing of UAV data for urban flood modeling: point cloud smart thinning and curb mapping, 14 Dez. 2024, 8th International ISPRS Workshop LowCost 3D - Sensors, Algorithms, Applications, 12–13 December 2024, Brescia, Italy. 2/W8-2024 Aufl., Band 48. S. 483–490, 8 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
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Decoding rainfall effects on soil surface changes: Empirical separation of sediment yield in time-lapse SfM photogrammetry measurements, 5 Dez. 2024, in: Soil and Tillage Research. 248 (2025), 20 S., 106384Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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Editorial for Special Issue: Virtual Geoscience, Dez. 2024, in: PFG - Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science. 92, 6, S. 655, 1 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Leitartikel (Editorial)
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Mapping indicator species of segetal flora for result-based payments in arable land using UAV imagery and deep learning, Dez. 2024, in: Ecological indicators. 169, 112780Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel