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Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Jüterbog, Germany from 1984 – 2023

The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Würzburg, Germany from 1984 – 2023

The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.

CCE Status Report 2026

The publication examines how nitrogen pollution affects ecosystems and biodiversity across the UNECE region, using harmonized Critical Load maps, national data, and scenario modelling. It evaluates which ecosystems remain at risk under future emission pathways and whether the 2040 biodiversity risk-reduction target is achievable. The publication is aimed at scientists, policy makers, and informed readers involved in CLRTAP and Gothenburg Protocol revision.

Modelling vegetation dynamics and biomass in semiarid ecosystems (Eastern Africa) using remote sensing multisensor approaches

This pre-study pilot project will be carried out in Kenya and Tanzania and is part of a more extensive remote sensing project (initiated by the European Space Agency, ESA) aiming to develop a monitoring system for the assessment of land cover change of farmlands, rangelands and forest standings (logging, fires, uncontrolled deforestation, new settlements, etc.) at a national regional level. An integrated approach of remote sensing techniques (both through the use of satellite and ground data), physical vegetation models and ground measurements will be adopted. Operatively, the execution will consist of a 6-month period (pre-study) consisting in a ground campaign along a north-south transect, which is almost unknown to the current vegetation cartography. Based on the field results of the pre-study and within an on-going 30 month period (extended study, see Annexed 3), new classification methods and algorithms will be developed for assessment of land use and cover change using ENVISAT-data. An outcoming of this research will be a system capable to monitor and plan the available agricultural food resources for those developing regions.

Effizienzsteigerung des polyphagen Parasitoiden Aphelinus abdominalis durch Ausnutzung des Lernvermögens bei der Wirtssuche mit Hilfe von Infochemikalien des Pflanze-Wirt-Systems

Aphelinus abdominalis, ein Parasitoid der Familie Aphelinidae, wird seit mehreren Jahren als Nützling zur Blattlausbekämpfung in Unterglaskulturen angeboten. Das Potential seiner Effizienz wird aber im Vergleich zu den Blattlausparasitoiden der Aphidiinae häufig unterschätzt. Das Verhalten der Aphelinidae im Wirtshabitat ist in der Literatur gut dokumentiert, doch der Kenntnisstand über ihre Fernorientierung bei der Wirtssuche ist noch lückenhaft. In dem hier beantragten Forschungsvorhaben sollen in einer Verbindung von Laborexperimenten und anwendungsorientierten Gewächshausversuchen die Möglichkeiten für eine Effizienzsteigerung von A. abdominalis ausgelotet werden. Ein Schwerpunkt der geplanten Verhaltensstudien liegt dabei auf einer Aufklärung der Mechanismen des Lernvermögens. In zahlreichen Arbeiten wurde in den vergangenen Jahren gezeigt, daß sich die meisten Parasitoiden flexibel den wechselnden Umweltbedingungen anzupassen vermögen, indem sie bestimmte Duftstoffe ihrer Wirtspflanzen erlernen und für die Wirtssuche nutzen. Da Schlupfwespen mit einem breiten Wirtsspektrum auch im Gewächshaus mit einer Vielzahl unterschiedlicher Pflanze-Wirt-Systeme konfrontiert werden, ist es das Ziel dieses Projekts, anhand den Modellsystems A. abdominalis - Macrosiphum euphorbiae - Paprika/Aubergine sinnvolle Strategien für eine praktische Nutzbarmachung dieser Lernfähigkeit zu erarbeiten.

Wechselwirkungen zwischen N2-Fixierung und Denitrifizierung in einem Erdsystem-Modell mit flexibler Stöchiometrie und deren Einfluss auf das marine Stickstoffinventar in einem sich wandelnden Klima

Der Schlüssel zu Verständnis und Projektion des künftigen Stickstoffinventars des Ozeans und der Veränderung der Biologischen Pumpe im globalen Klimawandel liegt in der Frage, wie und wie stark die Fixierung von atmosphärischem Stickstoff und die Denitrifizierung im Ozean gekoppelt sind. Während in bisherigen Modellstudien Stickstofffixierung und Denitrifizierung eng gekoppelt sind, zeigt ein neu entwickeltes optimalitätsbasiertes Ökosystemmodell mit flexibler Stöchiometrie (OPEM) im globalen UVic-ESCM eine deutlich schwächere Kopplung. In diesem Projekt sollen die Faktoren und Mechanismen, die die Kopplung steuern, identifiziert und ihre Veränderung in ver- schiedenen Klimaszenarien untersucht werden. Hierzu wird OPEM in einem vorindustriellen Szenario, einem Szenario der Maximalphase der letzen Eiszeit und einem heutigen Szenario angewendet und die Sensitivität der Modellergebnisse in Bezug auf das ozeanische Stickstoffinventar und die biolo- gische Kohlenstoffpumpe bewertet. Das Ziel des Projekts ist es, die Steuerungsprozesse des marinen Stickstoffinventars genauer abzubilden, um bessere Projektionen der biogeochemischen Kreisläufe im Ozean und ihrer Auswirkungen auf den CO2-Gehalt der Atmosphäre zu ermöglichen.

Funktion und Struktur subsystemspezifischer mikrobieller Gemeinschaften im Benthos der südlichen und zentralen Nordsee und deren Rolle in Stoff- und Energieaustauschprozessen

Aktuelle Modelle zur Beschreibung benthischer Prozesse in der Nordsee behandeln nur unvollständige Ausschnitte aus dem Gesamtsystem. Dies ist auf eine nur lückenhafte Kenntnis über die im Benthos ablaufenden Prozesse zurückzuführen. Im beantragten Forschungsvorhaben soll die strukturelle und funktionelle Charakterisierung benthischer mikrobieller Gemeinschaften in verschiedenen durch die Markofauna definierten Subsysteme der südlichen und zentralen Nordsee (Deutsche Bucht, Niederländische Küste, Oyster Ground, Doggerbank, östliche Nordsee, Skagerrak und Kattegat) untersucht werden. Zum Verständnis benthischer Prozesse soll zusätzlich der qualitative und quantitative Eintrag von organischem Material sowie dessen Umsetzung im System betrachtet werden. Durch parallele Untersuchungen der Makrofaunastruktur (Dr. I. Kröncke, Forschungsinstitut Senckenberg) werden Aufschlüsse über die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Größenklassen und deren Rolle am Transfer von organischem Material in den einzelnen Subsystemen erwartet. Aus dem Zusammenhang von Struktur und Funktion komplexer Gemeinschaften, die in diesem Umfang bislang noch nicht in der Nordsee untersucht wurden, werden Hinweise auf die Bedeutung verschiedenen benthischer Systeme für den Stoff- und Energieaustausch erwartet. Daher können die aus dem beantragten Forschungsvorhaben erwarteten Ergebnisse maßgeblich zum Verständnis benthischer Prozesse beitragen und der Modellierung zugeführt werden. Hauptauftragnehmer im Ausland: University Northeastern Boston; Boston.

Global assessment of vegetation photosynthesis and carbon assimilation through space measurements of chlorophyll fluorescence

The gross carbon uptake of terrestrial vegetation through photosynthesis is a crucial parameter in climate change research. A global, observation-based characterization of ecosystem gross primary production can only be performed with satellite measurements. However, the traditional description of vegetation from space is based on the so-called spectral vegetation indices, which are not able to provide a reliable indication of photosynthetic efficiency driving carbon assimilation by vegetation. This results in an inherent limitation of existing satellite products to provide an accurate description of ecosystem functioning. By contrast, ongoing developments in instrument design and modelling approaches have very recently made possible the retrieval of vegetation chlorophyll fluorescence from space measurements. A vast number of laboratory and field experiments have demonstrated that fluorescence is a direct proxy to vegetation light use efficiency which can therefore enable a much more accurate description of gross primary production. This project proposes the implementation of a research group with focus on the global monitoring and interpretation of chlorophyll fluorescence from existing and upcoming Earth Observation missions. This task will imply the development of a variety of atmospheric-surface radiative transfer modelling approaches, data processing, retrieval techniques and ecosystem modelling tools, with the ultimate objective of developing a new approach to the observation of carbon assimilation by vegetation from space.

Forschergruppe (FOR) 409: Systemverständnis: Wasser- und Stoffdynamik urbaner Standorte; System Comprehension: Dynamics of Water and Materials at Urban Locations, Teilprojekt HUMUS: Die organische Bodensubstanz und ihre Wasser- und Stoffbindung in anthropogen beeinflußten Böden

Das Projekt HUMUS hat zum Ziel, die Wasserbindung der organischen Bodensubstanz urbaner Böden zu charakterisieren. Im Zentrum stehen Geleigenschaften und der Nachweis eines Glasüberganges in der organischen Bodensubstanz. Die meisten Untersuchungen erfolgen mit Hilfe der Differential Scanning Kalorimetrie (DSC). Sie werden durch dielektrische Messungen und 1H-NMR-Relaxation (TP GEO) sowie kinetische Untersuchungen zur DOC-Freisetzung und Quellung ergänzt. Die Feldexperimente und Mikrokosmen der Forschergruppe dienen zur Verknüpfung der Wasserbindung der organischen Bodensubstanz mit Faktoren des Wasserhaushaltes (TP BODEN), Mikroorganismen und ihren Biofilmen (TP MIKRO), der Bodenmesofauna (TP FAUNA) sowie unterschiedlichen Elektrolytbedingungen. In der zweiten Projektphase werden Auswirkungen der urban beeinflußten Humuseigenschaften auf die kleinräumige Variabilität und auf den Wasser- und Stofftransport der urbanen Standorte untersucht werden.

Mathematische Modelle der im Solling-Projekt untersuchten Oekosysteme

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