Orthophotos sind in die Ebene entzerrte, georeferenzierte Luftbilder. Dabei erfolgt die Projektion der Luftbilder über ein Digitales Geländemodell der Erdoberfläche. Die DOP des Gebietes liegen als Vierkanal-DOP (RGBI) vor. Daraus können DOP in den Arten Panchromatisch (PAN), Farbe (RGB) und Color-Infrarot (CIR) abgeleitet werden. Die DOP werden im 2-Jahresrythmus mit wechselnder Sommer- und Frühjahrsbefliegung aktualisiert, die Realisierung der turnusmäßigen Befliegung vorausgesetzt. Die DOP des Loses sind vom Frühjahr 2025. Die nächste Befliegung des Gebietes ist im Sommer 2027 vorgesehen. Bestandteil des ATKIS®
Mit der Satellitenbildauswertung sollen aktuelle Landnutzungsdaten für Baden-Württemberg für Umweltzwecke bestimmt werden. Damit wird eine vergleichbare Erhebung des Instituts für Photogrammetrie und Fernerkundung der Universität Karlsruhe von 1993/1994 fortgeführt. Hierzu wird ein Datensatz bereitgestellt, der nach gebietsweit einheitlichen Kriterien und für einen gleichen Erhebungszeitpunkt erstellt wurde. Aus den techn. Gegebenheiten des Satellitensystems heraus ist dieser in einem Maßstabsbereich ab ca. 1:100.000 anwendbar. Die Daten liegen flächendeckend in einer Auflösung von 30 x 30 Meter vor. 16 Landnutzungsklassen werden unterschieden: Dichte Siedlung, Industrie, lockere Siedlung, Ackerbau, Wein/Obstplantage, Streuobst, Brachland, vegetationslos, Intensivgrünland, Extensivgrünland, Nadelwald, Laubwald, Mischwald, Windwurf, Wasserflächen, Feuchtflächen.
Orthophotos sind in die Ebene entzerrte, georeferenzierte Luftbilder. Dabei erfolgt die Projektion der Luftbilder über ein Digitales Geländemodell der Erdoberfläche. Die DOP des Gebietes liegen als Vierkanal-DOP (RGBI) vor. Daraus können DOP in den Arten Panchromatisch (PAN), Farbe (RGB) und Color-Infrarot (CIR) abgeleitet werden. Die DOP werden im 2-Jahresrythmus mit wechselnder Sommer- und Frühjahrsbefliegung aktualisiert, die Realisierung der turnusmäßigen Befliegung vorausgesetzt. Die DOP des Loses sind vom Frühjahr 2025. Die nächste Befliegung des Gebietes ist im Sommer 2027 vorgesehen. Bestandteil des ATKIS®
3D-Gebäudemodell LoD1-DE ACHTUNG: Dieser Datensatz wird nicht mehr fortgeführt, der Download 2023 ist der aktuellste und letzte. Für den Datensatz LoD1-DE bis einschließlich 2022 werden aus Punktwolken (Airborne Laserscanning oder Photogrammetrie) vollautomatisiert Flachdächer mit einer mittleren Gebäudehöhe gebildet und den Gebäuden zugeordnet. Seit dem 01.04.2023 wird das Gebäudemodell LoD1-DE rechnerisch aus dem LoD2-DE Gebäudemodell abgeleitet. Dabei wird die LoD1-Dachhöhe als Mittelwert aus der Standarddachform LoD2 gebildet. Der Gebäudegrundriss wird grundsätzlich der amtlichen digitalen Liegenschaftskarte entnommen, das Modell ist damit grundrisskonform. Die Lagegenauigkeit entspricht der des zugrunde liegenden Gebäudegrundrisses. Die Höhengenauigkeit beträgt ca. ± 5 m. Grobe Abweichungen sind in Einzelfällen bei komplexen Dachformen möglich. Gemeinsam genutzte Geometrie wird redundant geführt. Die Gebäude werden zusätzlich mit Geländeinformationen des beim Landesbetrieb vorgehaltenen Digitalen Geländemodells (DGM) verschnitten. Es erfolgt keine manuelle Nachbearbeitung der einzelnen Modelle. Die Modellierung entspricht dem AdV-Produkt- und Qualitätsstandard für 3D-Gebäudemodelle. Die Aktualität der Datengrundlage ist i.d.R. aus dem vorangegangenen Jahr, bei ALS-Punktwolken teilweise auch älter. (Beispiel: Der Download LoD2-DE 2023 basiert auf Grundrissen und Punktwolken aus 2022). Das Gebäudemodell LoD1-DE wird für das gesamte Stadtgebiet Hamburgs (ca.750 km²), einschließlich der Insel Neuwerk, vorgehalten. Die Daten können als Komplettdatensatz im Format CityGML V.1.0 heruntergeladen werden. Weitere Datenformate und Ausschnitte sind unter 3d-info@gv.hamburg.de kostenpflichtig zu beziehen.
3D-Gebäudemodell LoD2-DE Für den Datensatz Gebäudemodell LoD2-DE werden aus Punktwolken (Airborne Laserscanning oder Photogrammetrie ) vollautomatisiert standardisierte Dachformen gebildet, den Gebäuden zugeordnet und entsprechend des tatsächlichen Firstverlaufes ausgerichtet. Der Gebäudegrundriss wird grundsätzlich der amtlichen digitalen Liegenschaftskarte entnommen, das Modell ist damit grundrisskonform. Die Lagegenauigkeit entspricht der des zugrunde liegenden Gebäudegrundrisses. Die Höhengenauigkeit beträgt ca. ± 1 m. Grobe Abweichungen sind in Einzelfällen bei komplexen Dachformen möglich. Gemeinsam genutzte Geometrie wird redundant geführt. Die Gebäude werden zusätzlich mit Geländeinformationen des beim Landesbetrieb vorgehaltenen Digitalen Geländemodells (DGM) verschnitten. Es erfolgt keine manuelle Nachbearbeitung der einzelnen Modelle. Die Modellierung entspricht dem AdV-Produkt- und Qualitätsstandard für 3D-Gebäudemodelle. Die Aktualität der Datengrundlage ist i.d.R. aus dem vorangegangenen Jahr, bei ALS- Punktwolken teilweise auch älter. (Beispiel: Der Download LoD2-DE 2023 basiert auf ALKIS- Grundrissen und Punktwolken aus dem Jahr 2022). Die genutzten Grundrisse sind vom Anfang des im Datensatz genannten Jahres. Der Datensatz 2026 basiert auf der ALS-Punktwolke 2022 mit Ergänzungen aus dem Bildmatching von 2024 und 2025. Das Gebäudemodell LoD2-DE wird für das gesamte Stadtgebiet Hamburgs (ca. 750 km²), einschließlich der Insel Neuwerk, vorgehalten. Die Daten können als Komplettdatensatz im Format CityGML V.1.0 heruntergeladen werden. Weitere Datenformate und Ausschnitte sind unter 3d-info@gv.hamburg.de kostenpflichtig zu beziehen.
Dieser Antrag skizziert ein Projekt, das den Zielen des SPP 'EarthShape' folgt, indem es die Rolle von Biota für die Formungsprozesse der Erde untersucht. Diese Studie zielt darauf ab, (i) die ursprüngliche Annahme von EarthShape zu testen, dass alle primären Arbeitsgebiete eine ähnliche langfristige tektonische (Gesteinshebungs-) Geschichte aufweisen und (ii) den Einfluss von Biota auf Landschaften entlang eines ausgeprägten klimatischen und ökologischen Gradienten in der chilenischen Küstenregion über Jahrtausende zu quantifizieren. Die Annahme einer identischen tektonischen (Gesteinshebungs-) Geschichte aller vier primären Arbeitsgebiete impliziert, dass laterale Variationen der Topographie und der stattfindenden Erdoberflächenprozesse ausschließlich durch Klima und Biota gesteuert werden/wurden. Tektonische Studien und thermochronologische Pilotdaten, legen nahe, dass dies möglicherweise nicht der Fall ist, und somit jedwede Schlussfolgerung über Biota- Topographie-Erosionsbeziehungen unvollkommen ist. Wir werden Festgesteins- Niedrigtemperatur-Thermochronologie (Apatit (U-Th)/He- und Fission-Track-Methode) und thermisch-kinematische Modellierung (PECUBE) anwenden, um die tektonische (Gesteinshebungs-) Geschichte aller vier primären Arbeitsgebiete in EarthShape über Millionen Jahre zu rekonstruieren. Die Ergebnisse sind sowohl für Beobachtungs- als auch für Modellierungsstudien, die großskalige Tektonik-Klima-Biota-Interaktionen und Landschaftsentwicklungen untersuchen (vgl. Phase-II-EarthShape-Anträge: PIs Ehlers und Hickler, Schaller und van der Kruk, Mutz und Niedermeyer), von großer Bedeutung. Detritische (Tracer) Thermochronologie wird in allen primären Arbeitsgebiete von EarthShape angewendet, um die antreibenden Kräfte von Erdoberflächenprozessen über Jahrtausende zu identifizieren. Von besonderem Interesse ist hierbei die Untersuchung der Beziehungen zwischen Vegetationsbedeckung, Geomorphologie, Erosion und Sedimenttransport. Dies geschieht durch statistische Zuordnung der detritischen Altersverteilungen zu den Herkunftsgebieten in den untersuchten Einzugsgebieten. Geomorphologische und biotische Einflussfaktoren werden aus verschiedenen Fernerkundungsdaten abgeleitet. Geomorphologische Erosionsfaktoren werden aus digitalen Höhenmodellen (ASTER, LiDAR) berechnet, während Vegetations-Erosionsfaktoren aus der Analyse multispektraler Satellitendaten (Sentinel, Landsat) in Verbindung mit Feldarbeit abgeleitet werden. Hieraus resultierende relative Erosionskarten können mit kosmogenen Nuklid-Erosionsraten kombiniert werden (z. B. EarthShape Phase I + II, PIs Schereler et al., Schaller und van der Kruk), um hochaufgelöste Erosionsraten-Karten für alle primären Arbeitsgebiet von EarthShape abzuleiten. Wir erwarten, dass dieser innovative multidisziplinäre Ansatz (Kombination von Thermochronologie und Fernerkundungsdaten) unser Verständnis der tektonischen, klimatischen und biologischen Landschaftsdynamik verbessern wird.
Um die Auswirkungen von Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen auf den Wasser- und Kohlenstoffkreislauf zu simulieren, muß die Modellierung von Bodenatmung und Photosynthese verbessert werden. Wir nehmen an, dass der kontinentalskalige Netto-Ökosystem-Austausch (NEE) aus einer Reanalyse mit verbesserten Ökosystem-Parametern und Darstellung der Bodenatmung (SR) besser mit der beobachteten Variabilität der Gesamtwasserspeicherung (TWS) korreliert. Um diese Hypothese zu testen, werden wir Ökosystemparameter aus langen Zeitreihen an hoch instrumentierten Standorten in Kombination mit Messungen der Temperatur- und Feuchtesensitivität der heterotrophen Bodenatmung schätzen. Modellergebnisse werden dann mit GRACE-Messungen verglichen.
Im Lauf der letzten Dekaden wurde für große Teile der Arktis eine signifikante Erwärmung der Erdoberfläche und des oberflächennahen Untergrunds beobachtet. Deren Folgen zeigen sich bereits heute - beispielsweise in einer Ausbreitung der Buschvegetation und einer Vertiefung der saisonalen Auftauschicht. In Anbetracht der Bedeutung von Änderungen in Permafrostregionen für Umwelt, Infrastruktur und Klimasystem besteht ein dringender Bedarf, Parameter dieses Raumes großflächig zu bestimmen und kontinuierlich zu überwachen. Durch die Weite und spärlichen Besiedelung der Arktis sind diese Umweltdaten jedoch nur unzureichend verfügbar und ihre Erhebung ist kostenintensiv. In diesem Kontext können fernerkundliche Daten einen wichtigen Beitrag leisten; Flugzeug- und Satellitengestützte Systeme ermöglichen eine effiziente und flächendeckende Aufnahme von Oberflächeneigenschaften. Ziel des Projekts ist die Identifizierung und Quantifizierung von Zusammenhängen zwischen Eigenschaften der Erdoberfläche, welche durch Fernerkundung abgeleitet werden können, und Eigenschaften des Untergrunds, die den Zustand von Permafrostgebieten charakterisieren. Basierend auf diesen Ergebnissen ist ein weiteres Ziel die Erstellung von konzeptionellen Modellen, welche die Verschränkung und Verbindung von Umwelt-Parameter zeigen. Die Arbeiten werden in einem skalenübergreifenden Multi-Sensor-Ansatz durchgeführt. Der Fokus wird dabei auf die Identifizierung der Kopplungen zwischen Oberfläche und Untergrund, sowie auf den Einfluss des Betrachtungsmaßstabs gelegt. Als fernerkundliche Daten stehen zur Verfügung: (1) grob aufgelöste optische und thermische Satellitendaten, (2) mittel-aufgelöste Radar- und Multi-Spektraldaten und (3) hoch-aufgelöste Thermal-, Hyperspektral- und Laserscanner-Daten von regionalen Befliegungen. Die Charakterisierung des Untergrunds erfolgt mittels (1) geomorphologischer Kartierung, (2) Zeitreihen-Analyse der Temperatur und Bodenfeuchte aus abgeteuften Sensoren, (3) Ground Penetrating Radar (GPR) und (4) elektrischen Widerstandsmessungen. Fernerkundliche Daten der Erdoberfläche und geophysikalische Daten zum Untergrund werden mit multivariaten statistischen Methoden analysiert - mit dem Ziel Zusammenhängen zwischen Oberflächen- und Untergrund-Parametern des periglazialen Systems zu identifizieren und zu quantifizieren. Als Untersuchungsgebiete wurden die Mackenzie Delta Region und das Peel Plateau identifiziert. Beide Regionen liegen in Nord Kanada und zeigen innerhalb geringer Distanzen verschiedenartige, durch Permafrost geprägte Ökosysteme. Zudem stehen durch Vorstudien Daten zur Verfügung; zum einen Referenzdaten von Feld-Kampagnen und zum anderen Satellitenbilder verschiedener Sensoren. Darüber hinaus wird vom Alfred Wegener Institut eine Befliegung dieser Gebiete geplant und finanziert. Das Flugzeug wird mit einer vielfältigen Instrumentenauswahl bestückt; u. a. ein flugzeuggetragenes GPR, ein Laserscanner und eine hyperspektral Kamera.
Der Anteil des atmosphärischen Wasserdampfs beträgt lediglich bis zu vier Volumenprozent der Erdatmosphäre. Aufgrund seiner besonderen Bedeutung für atmosphärische Prozesse - insbesondere für Klimawandel und Naturgefahren (z.B. Hochwasser, Dürreperioden, Flutkatastrophen, Gletscherschmelze) - ist die zuverlässige und genaue Kenntnis über die räumliche und zeitliche Verteilung des Treibhausgases Wasserdampf von eminenter Bedeutung. Wasserdampf ist zudem wichtiger Bestandteil des Wasserkreislaufs; er bestimmt Wolkenbildung und -verteilung sowie Niederschlag maßgeblich. Trotz seiner großen Bedeutung ist die Modellierung seines räumlichen und zeitlichen Verhaltens nicht zufriedenstellend gelöst. Obgleich regionale Atmosphärenmodelle prinzipiell hydro-meteorologische Zustandsgrößen mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung simulieren können, ist die Reproduzierbarkeit von hochvariablen Prozessen beschränkt. Zudem existieren wenige hochauflösende Validierungsdatensätze. Während Wasserdampf für Meteorologie und Klimaforschung eine zentrale Zustandsgröße darstellt, liegt im Rahmen von geodätischen Anwendungen der Fokus auf der Reduktion seines Einflusses. Im Gegensatz zu den Effekten anderer Atmosphärenbereiche kann sein Einfluss auf Mikrowellenmessungen nicht durch Mehrfrequenzbeobachtungen eliminiert werden. Somit ist das Signal des atmosphärischen Wasserdampfs im Rahmen der Verarbeitung der Daten dieser Sensoren geeignet zu modellieren. Hierbei können GNSS und InSAR wertvolle Beiträge (GNSS: hohe zeitliche Auflösung; InSAR: hohe räumliche Auflösung) zur Rekonstruktion des Einflusses der Erdatmosphäre - und im Speziellen des atmosphärischen Wasserdampfs - längs des Signalwegs leisten. Unter Verwendung von komplexen tomographischen Ansätzen sind aus den GNSS- bzw. InSAR-basierten, integrierten Wasserdampfkenngrößen zeitabhängige 3D-Felder des Wasserdampfs ableitbar. Unter Verwendung von innovativen GNSS- und InSAR-Datenanalysetechniken zielt das beantragte Projekt darauf ab, für regionale Anwendungen neue Kombinationsansätze für die verbesserte Bestimmung der raum-zeitlichen Verteilung des atmosphärischen Wasserdampfs zu entwickeln und zu validieren. Die zentrale Fragestellung beschäftigt sich mit der wissenschaftlich fundierten, Geostatistik-basierten Zusammenführung von geodätischen Ergebnissen und meteorologischen Wettermodellen. Hierbei kommt tomographischen Fusionsansätzen - sowohl im Kontext der Zusammenführung der beiden geodätischen Sensoren als auch bei der Kombination von geodätischen und meteorologischen Produkten - eine wichtige Rolle zu; diese sind z.B. hinsichtlich horizontaler und vertikaler Auflösung weiterzuentwickeln. Darüber hinaus ist die Tomographie-basierte Fusion gegenüber meteorologischen Assimilationsansätzen zu vergleichen, um eine optimale regionale Strategie für die Zusammenführung aller beitragenden Sensoren und Modelle zur Ableitung von räumlich und zeitlich hochaufgelösten Wasserdampfverteilungen herauszuarbeiten.
Klimaänderungen sind als natürliche Phänomene in allen Epochen der Erdgeschichte zu finden. Neben diesen natürlichen Variationen stehen heute zunehmend die anthropogen Änderungen im Fokus der Aufmerksamkeit. Dabei kommt dem Anstieg des Meeresspiegels in der Öffentlichkeit eine herausragende Bedeutung zu, da die gesellschaftlichen und ökonomischen Konsequenzen bereits allgemein sichtbar und spürbar sind. Viele Megastädte der Welt liegen in Küstenregionen und nehmen insgesamt fast ein Drittel der Weltbevölkerung auf. Die durch den Meeresspiegelanstieg verursachte Bedrohung wird zudem durch eine natürliche oder anthropogen verursachte Subsidenz in vielen Fällen noch vergrößert. Somit ist eine umfassende und genaue Bestimmung von Meeresspiegelanstieg und die Bestimmung von Subsidenzraten die Voraussetzung für eine sinnvolle Küstenplanung, Landnutzung und den Erhalt der ökonomischen und ökologischen Lebensgrundlagen. Seit 1991 wird der Meeresspiegel durch Radaraltimeter kontinuierlich und hochgenau erfasst. Ungeachtet dieser langen Zeitspanne fällt es heute immer noch schwer, konsistente Beschreibungen des globalen Meeresspiegels zu liefern. Das Projekt wird die Ursachen in einer fokussierten Region (Südostasien) untersuchen und Lösungsstrategien erarbeiten. Meeresspiegeländerungen werden mittelfristig durch saisonale und jährliche Variationen beeinflusst. Diese Prozesse überlagern die globale Änderung des Meeresspiegels als Rauschen und erschweren somit die Bestimmung von Langzeittrends. Gezeitenpegel, die teilweise seit über 100 Jahren Messungen liefern, sind ein probates Mittel, langfristige Änderungen zu untersuchen und Extremereignisse zu detektieren. GNSS-Sensoren an oder der Nähe von Pegeln erlauben die Ableitung geozentrische Meeresspiegeländerungen und die Trennung von Landdriften (GIA, Subsidenz). Die genaue Bestimmung des Zustandes des Meeresspiegels, die Analyse von GNSS-korrigierten Pegelmessungen und die Erfassung der Subsidenz in Megastädten sind zentrale Forschungsgegenstände und unentbehrlich für die vorausschauende Planung und Entwicklung von Küstensiedlungen. In dem Projekt planen wir (1) die Nutzung und Verbesserung der Datenbasis, bestehend aus Radaraltimetrie, GNSS-Sensoren, Gezeitenpegeln und dem zeitvariablen Schwerefeld, mit dem Ziel, regionale Änderungen des Meeresspiegels und der Subsidenz möglichst präzise zu erfassen; (2) die Variabilität des Meeresspiegels in Südostasien und vor Java/Indonesien zu analysieren und Ursachen dafür zu identifizieren; (3) lokale Änderungen des Meersspiegels aus Pegeln in Südostasien zu untersuchen, und Extremereignissen zu identifizieren, zu analysieren und zu beschreiben; (4) die Informationen mit den Ergebnissen anderer Projekte desselben Zielgebietes zu kombinieren und zu einer konsistenten Beschreibung der Gefährdung durch Meeresspiegelanstieg und Subsidenz von der Messung bis hin zur Auswirkung auf die Gesellschaft für einzelne Städte zu gelangen.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 286 |
| Europa | 16 |
| Global | 1 |
| Kommune | 26 |
| Land | 92 |
| Wissenschaft | 142 |
| Zivilgesellschaft | 3 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 2 |
| Förderprogramm | 220 |
| Hochwertiger Datensatz | 5 |
| Text | 9 |
| unbekannt | 83 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 5 |
| Offen | 305 |
| Unbekannt | 9 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 292 |
| Englisch | 89 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 4 |
| Datei | 44 |
| Dokument | 19 |
| Keine | 142 |
| Webdienst | 16 |
| Webseite | 167 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 268 |
| Lebewesen und Lebensräume | 283 |
| Luft | 156 |
| Mensch und Umwelt | 319 |
| Wasser | 133 |
| Weitere | 313 |