Tobias Rentschler | Universität Tübingen

Dr. Rentschler, Tobias

Projektmitarbeiter SFB 1070 RessourcenKulturen

Kontakt

t.rentschlerspam prevention@uni-tuebingen.de

+49 (0)7071 29-73621

Hölderlinstraße 12, 72074 Tübignen

Arbeits- und Forschungsschwerpunkte

•   Forschungsdatenmanagement in interdisziplinären Großprojekten
•   Spatial humanities
•   Geoinformatik und -statistik
•   Umweltmodellierung mit maschinellem Lernen

Beruflicher Werdegang

Seit 2021

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

SFB 1070 RessourcenKulturen Serviceprojekt S: Forschungsdatenmanagement, Eberhard Karls Universität Tübingen

2017-2021

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

SFB 1070 RessourcenKulturen Serviceprojekt S: Geowissenschaftliche und geoarchäologische Beratung, Eberhard Karls Universität Tübingen

2017

Praktikum

Nationale Bodenbeobachtung, Agroscope, Eidgenössisches Departement für Wirtschaft, Bildung und Forschung, Schweiz

2013-2017

Wissenschaftliche Hilfskraft in verschiedenen Drittmittelprojekten

• Lehrstuhl für physische Geographie, Eberhard Karls Universität Tübingen

• Lehrstuhl für Bodenkunde und Geomorphologie, Eberhard Karls Universität Tübingen

• BEF China (FOR 891): The role of tree and shrub diversity for production, erosion control, element cycling, and species conservation in Chinese subtropical forest ecosystems, Eberhard Karls Universität Tübingen

• SFB 1070 RessourcenKulturen. B03 Ressourcenerschließung und Herrschaftsräume im Mittelalter: Klöster und Burgen, Eberhard Karls Universität Tübingen

• SNF-Projekt: Region, Nation and Beyond. An Interdisciplinary and Transcultural Reconceptualization of Ukraine, Universität St. Gallen

Wissenschaftliche Ausbildung

04/2021

Promotion: Explainable machine learning in soil mapping (Dr. rer. nat.)

Eberhard Karls Universität Tübingen

2017 - 2021

Doktorand der Geographie

Eberhard Karls Universität Tübingen

2014 - 2017

Studium der physischen Geographie - Landscape System Sciences (M.Sc.)

Eberhard Karls Universität Tübingen

2010 - 2014

Studium der Geographie (B.Sc.)

Eberhard Karls Universität Tübingen

Publikationen

2022	Rentschler, T., Bartelheim, M., Behrens, T., Díaz-Zorita Bonilla, M., Teuber, S., Scholten, T., Schmidt, K. (2022): Contextual spatial modelling in the horizontal and vertical domains. Scientific reports 12, 1, 9496. doi: 10.1038/s41598-022-13514-5
2021	Rentschler, T., Schmidt, K., Behrens, T., Scholten, T., (2021): Soil quality and soil property data and terrain data for 3D multi-scale contextual spatial modelling in Lora del Rio, Andalusia, Spain. PANGAEA. doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.938774
2021	Rentschler, T., Schmidt, K., Nitschke, R., Scholten, T., Teuber, S., (2021): Soil spectroscopy data from 130 soil profiles in Lora del Rio, Andalusia, Spain. PANGAEA. doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.938774
2020	Rentschler, T., Werban, U., Ahner, M., Behrens, T., Gries, P., Scholten, T., Teuber, S., Schmidt, K. (2020): 3D mapping of soil organic carbon content and soil moisture with multiple geophysical sensors and machine learning. Vadose Zone Journal 19, 1. doi: 10.1002/vzj2.20062
	Stumpf, F., Schneider, M.K., Keller, A., Mayr, A., Rentschler, T., Meuli, R.G., Schaepman, M., Liebisch, F. (2020): Spatial monitoring of grassland management using multi-temporal satellite imagery. Ecological Indicators 113, 106201. doi: 10.1016/j.ecolind.2020.106201
	Taghizadeh-Mehrjardi, R., Schmidt, K., Amirian-Chakan, A., Rentschler, T., Zeraatpisheh, M., Sarmadian, F., Valavi, R., Davatgar, N., Behrens, T., Scholten, T. (2020): Improving the Spatial Prediction of Soil Organic Carbon Content in Two Contrasting Climatic Regions by Stacking Machine Learning Models and Rescanning Covariate Space. Remote Sensing 12 1095. doi: 10.3390/rs12071095
2019	Rentschler, T., Gries, P., Behrens, T., Bruelheide, H., Kühn, P., Seitz, S., Shi, X., Trogisch, S., Scholten, T., Schmidt, K. (2019): Comparison of catchment scale 3D and 2.5D modelling of soil organic carbon stocks in Jiangxi Province, PR China. PLoS ONE 14(8): e0220881. doi: 10.1371/journal.pone.0220881
2017	Schmaltz, E.M., Rosner, H.-J., Rentschler, T., Märker, M. (2017): Assessment of groundwater response and soil moisture fluctuations in the Mugello Basin (central Italy). Geography, Environment, Sustainability (GES Journal) 10/2, 15-27. doi: 10.24057/2071-9388-2017-10-2-15-27

Vorträge und Präsentationen

2022	Rentschler, T., Bartelheim, M., Behrens, T., Díaz-Zorita Bonilla, M., Scholten, T., Schmidt, K. (2022): Tiefenbezogene und skalenabhängige Modellierung der Bodenqualität in Andalusien, Spanien. Jahrestagung der Deutschen Bodenkundlichen Gesellschaft 2022, Trier.
	Taghizadeh-Mehrjardi, R., Rentschler, T., Schmidt, K., Cheshmberah, F., Scholten, T. (2022): Improving the spatial prediction of soil texture fractions using semisupervised machine learning in Germany. Jahrestagung der Deutschen Bodenkundlichen Gesellschaft 2022, Trier.
	Rentschler, T., Bartelheim, M., Behrens, T., Díaz-Zorita Bonilla, M., Scholten, T., Schmidt, K. (2022): The relevant range of scales for 3D multi-scale contextual spatial modelling. 22nd World Congress of Soil Science, Glasgow, Vereinigtes Königreich.
	Bellat, M., Glissmann, B., Rentschler, T., Schmidt, K., Sconzo, P., Pfälzner, P., Scholten, T. (2022): Unraveling archaeological settlement, landscape, and resource use patterns with machine learning in Kurdistan (Iraq). EGU General Assembly 2022, Wien.
2021	Rau, K., Gläßle, T., Rentschler, T., Hennig, P., Scholten, T. (2021): Spatial prediction of soil thickness with Gaussian Process Regression using pedological knowledge described by partial differential equations. EGU General Assembly 2021, Wien.
2020	Rentschler, T., Bartelheim, M., Díaz-Zorita Bonilla, M., Gries, P., Scholten, T., Schmidt, K. (2020): Volumetric soil quality modelling with machine learning in a diverse agricultural landscape in Andalusia, Spain.
2020	Bindereif, L., Rentschler, T., Batelheim, M., Díaz-Zorita Bonilla, M., Gries, P., Scholten, T., Schmidt, K. (2020): Synthetic sampling for spatio-temporal land cover mapping with machine learning and the Google Earth Engine in Andalusia, Spain.
2019	Scholten, T., Rentschler, T., Taghizadeh-Mehrjardi, R., Schmidt, K. (2019): Prediction of Drought Risk and Soil Quality using FTIR and ML - Examples from Prehistoric Andalusia, Spain. Interdisciplinary and International Workshop 26.-28.09.2019 Linares, Spain.
	Rentschler, T., Bartelheim, M., Díaz-Zorita Bonilla, M., Scholten, T., Schmidt, K. (2019): Convolutional neural networks und Nahinfrarotspektroskopie für die Prognose von Bodenqualitätsindikatoren. Jahrestagung der Deutschen Bodenkundlichen Gesellschaft 2019, Kommission V /Digital Soil Mapping, 25. – 28. August 2019, Bern, Schweiz.
	Rentschler, T., Ahner, M., Behrens, T., Gries, P., Kühn, P., Werban, U., Scholten, T., Schmidt, K.: Three-dimensional mapping of soil organic carbon and soil water content with proximal soil sensing data. EGU General Assembly 2019, Vienna.
	Bindereif, L., Rentschler, T., Bartelheim, M., Díaz-Zorita Bonilla, M., Gries, P., Scholten, T., Schmidt, K.: Analysis and mapping of spatio-temporal land use dynamics in Andalusia, Spain using the Google Earth Engine cloud computing platform and the Landsat archive. EGU General Assembly 2019, Vienna.
	Rentschler, T., Ahner, M., Behrens, T., Gries, P., Kühn, P., Werban, U., Scholten, T., Schmidt, K.: Dreidimensionale Kartierung des organischen Bodenkohlenstoffs und des Bodenwassergehalts mit geophysikalischen Methoden. 7th Digital Soil Mapping Workshop, Deutsche Bodenkundliche Gesellschaft (DBG), AG DSM, Tübingen.
2018	Rentschler, T., Gries, P., Behrens, T., Bruelheide, H., Kühn, P., Seitz, S., Trogisch, S., Scholten, T., Schmidt, K.: Comparison of catchment scale 3D and 2.5D modelling of soil organic carbon stocks in Jiangxi Province, PR China. 2nd ISMC Conference: New Perspectives on Soil Models, Wageningen, Netherlands.
	Stumpf, F., Keller, A., Mayr, A., Rentschler, T., Schneider, M., Meuli, R., Schaepman, M., Liebisch, F.: Spatial monitoring of grassland management and plant diversity in Switzerland. SUSALPS Conference 2018, Garmisch-Partenkirchen, Germany.
	Taghizadeh-Mehrjardi, R., Schmidt, K., Eftekhari K., Rentschler, T., Scholten, T.: Updating the categorical soil map of Iran using limited soil legacy data. 21st World Congress of Soil Science, Rio de Janeiro, Brazil.
	Rentschler, T., Schmidt, K.: Learning QGIS - Getting started with geospatial analysis and mapping. In Poseidons Reich XXIII, Jahrestagung der DEGUWA e.V.
2017	Rentschler, T., Kühn, P., Scholten, T., Schmidt, K.: Dreidimensionale Kartierung von SOC basierend auf maschinellem Lernen in Jiangxi, VR China. Deutscher Kongress für Geographie, Tübingen, Germany.
	Rentschler, T., Kühn, P., Behrens, T., Scholten, T., Schmidt, K.: Dreidimensionale Modellierung von organischem Kohlenstoff im Boden basierend auf multi-skaliger Reliefanalyse und Methoden des Data Minings in Jiangxi, VR China. Deutsche Bodenkundliche Gesellschaft (DBG) Jahrestagung 2.-7.9.2017, Göttingen, Germany.
	Rentschler, T., Kühn, P., Scholten, T., Schmidt, K.: Three-dimensional mapping of soil organic carbon (SOC) based on multi-scale digital terrain analysis and data mining in Jiangxi Province, PR China. Pedometrics 2017, Wageningen, Netherlands.