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HeideBench: A Multispectral UAV Time-Series Benchmark for Forest Crown Phenology in Dölauer Heide

We present HeideBench, a very-high-resolution multispectral uncrewed aerial vehicle dataset for forest crown phenology collected over a forest patch in Dölauer Heide, Halle (Saale), Germany. Dölauer Heide is currently dominated by pine plantations (Kiefernforste), which cover the largest area but are increasingly affected by dieback, while its potential natural vegetation is sessile oak–hornbeam forest rich in small-leaved lime (Albrecht et al., 1993). In addition to these pine stands, the area contains near-natural mixed deciduous forests with oaks, birches, and beeches, making it a particularly relevant setting for observing seasonal canopy development under contrasting forest structures and ongoing ecological transition. Against this background, HeideBench provides repeated observations of the same forest patch through the growing season. The dataset contains 18 georeferenced multispectral GeoTIFF orthomosaics acquired between 6 March 2025 and 5 November 2025, spanning a 244-day seasonal period from early spring to late autumn. The acquisitions have a median revisit interval of 14 days, with intervals ranging from 4 to 27 days, and an average ground sampling distance of 5.53 cm per pixel. The valid imaging footprint covers approximately 32.1 ha and is bounded by 11.902653–11.911325°E and 51.499959–51.508576°N. Data were collected using a DJI Mavic 3M Enterprise uncrewed aerial vehicle equipped with four multispectral cameras measuring green (560 nm), red (650 nm), red-edge (730 nm), and near-infrared (860 nm) reflectance, in that order. Flights used a real-time kinematic (RTK) positioning module for centimeter-level geolocation, and all data are provided in coordinate reference system EPSG:25832. Imagery was processed with Agisoft Metashape 2.3.1 to generate calibrated multispectral orthomosaics. The dataset further includes 5,885 crop-safe individual tree crown instance segmentations over the same footprint, extracted with the DeepTrees software package (Khan et al., 2025). HeideBench is intended to support crown-centric analyses of seasonal canopy development, temporal representation learning, phenology-aware feature extraction, and the evaluation of tree crown delineation under seasonal change. HeideBench is a result of the Dynamic Platform Project titled "PhenoEmbed: Multispectral UAV AI Embeddings for phenology-aware tree crown delineation" of the Integration Platform 1: "Sustainable future land use" (IP1) at the Helmholz Centre for Environmental Research (UFZ) in Leipzig, Germany.

Vom Erdeisspeicher zum netzaktiven Prosumer-Quartier, Teilvorhaben: Technische Universität Dresden - Systemanalyse und Bedarfsvorhersage mit Simulationen - Ableitung von Optimierungsstrategien

Vorhabensziel des Projekts ist die Überführung des Erdeisspeichers in den Vollbetrieb, das wissenschaftliche Monitoring und Benchmarking sowie die Entwicklung eines District Energy Management Systems (DEMS). Hierzu sollen verschiedene Betriebsmodi getestet, die Betriebsweise aufbauend auf den Ergebnissen optimiert, der Einfluss verschiedener Parameter modellgestützt nachvollzogen und das kalte Nahwärmesystem mit Erdeisspeicher bestmöglich für die Gesamtsystemoptimierung mittels DEMS genutzt werden. Im zukünftigen Energiesystem wird nicht mehr allein auf Energieeffizienz respektive End- und Primärenergiebedarf optimiert werden können. Vielmehr spielt Flexibilität eine zunehmende Rolle, die schließlich gekoppelt an die Verfügbarkeit erneuerbarer elektrischer Energie den tatsächlichen CO2- Ausstoß bestimmen wird. Inzwischen sind Schnittstellen verfügbar, die über Vorhersagen zur CO2- Intensität des Stromnetzes eine entsprechende Optimierung ermöglichen. Diese Optimierung hat im Gesamtkonzept nicht nur wärme- bzw. kälteseitig zu erfolgen, sondern ganzheitlich die Bedarfe und Flexibilitäten des Kalten Nahwärmenetzes (KNW), der Haushaltsstromverbräuche, Mobilitätsbedarfe und Eigenenergieerzeugung miteinzuschließen, um ein Gesamtoptimum zu erreichen und Optimierungen von Teilsystemen, die zu Lasten der Gesamtemissionen gehen, zu vermeiden. Entsprechend müssen auch Bewertungs- und Benchmarkingmethoden passend weiterentwickelt werden.

Multibeam bathymetry processed data (Reson SeaBat T50-P working area dataset) of RV Littorina during cruise L13-20 including navigation files and python scripts for automated terrain based navigation correction

Multibeam bathymetry raw and processed data (RESON Seabat T50Extended Range) of Research Vessel Littorina at Fehmarn Belt in the western part of the Baltic Sea. The raw data (.db format) were processed using QPS Qimera software (v 1.7), based on the following workflow: 0.Raw data -> 1.Apply correct Sound Velocity Profiles -> 2. correct lever arm offsets -> 3. Finalize with manual 2D and 3D point editing. The corrected soundings were used to create a GeoTIFF (EPSG Code:4326) .gsf data and GeoTIFF are provided. In addition software is provided with the aim of establishing a benchmark for terrain based navigation correction software using mutlibeam data. A) A script that allows to alter navigation solutions B) A script that allows to compare navigation solutions By altering the original and correct navigation and using the product as a basis for a terrain based navigation correction algorithm, the quality of such an algorithm can be measured by comparing its output to the original navigation. This in turn allows quantitative comparisons between different algorithms or settings. In addition to the original navigation some altered navigation files are provided (in .csv file format).

Assistenzsysteme für einen sicheren Betrieb von Verbundnetzen mit geringer Trägheit

In den letzten Jahren ist die Aufgabe der Systemführung in Verbundnetzen der Übertragungsebene zunehmend komplexer geworden. Dennoch muss die Netzsicherheit erhalten bleiben. Die Online-Durchführung dynamischer Netzsicherheitsbewertungen (Online-DSA) dient hierbei als wichtiges Werkzeug für Netzbetreiber zur Beurteilung der Netzstabilität während des laufenden Netzbetriebs. Das übergeordnete Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung von Modulen für Assistenzsysteme, die einen sicheren und gleichzeitig wirtschaftlichen Betrieb von Verbundnetzen mit geringer Trägheit und großem Anteil Erneuerbarer Energien ermöglichen. Dazu soll ein modulares DSA-System für die Bewertung der Systemsicherheit für Verbundsysteme mit geringer Rotationsenergie realisiert werden (Low Inertia Security Assessment System: LI-SA). Dieses besteht aus einem flexiblem Forschungs- und Entwicklungssystem (LI-SA-RD), einer Validierungs- und Erprobungsumgebung (LI-SA-VT), und einer dynamischen Echtzeitsimulation (LI-SA-RT), die über geeignete Schnittstellen miteinander verbunden werden. Damit sollen neuartige DSA-Module für kundenspezifische Problemstellungen entwickelt, aufgebaut und erprobt werden. Die spezifischen Ziele der Fraunhofer Institute beinhalten die Entwicklung verschiedene Verfahren zur Trägheitserkennung, Erkennung von Reglerinstabilitäten stromrichtergekoppelter Anlagen, Anomalieerkennung sowie der Aufbau eines modularen Forschungs- und Entwicklungssystems als flexible Plattform für die Entwicklung neuer Verfahren sowie als Benchmark System.

Vorhersage von Schüttungen alpiner Karstquellen im Hinblick auf den Klimawandel unter Verwendung neuer Deep Learning-Methoden

Karstgrundwasserleiter spielen im Alpenraum eine wichtige Rolle. Sie bedecken etwa 56% der Fläche, und ein erheblicher Teil der Bevölkerung ist ganz oder teilweise von Trinkwasser aus Karstquellen abhängig, die oft mit wertvollen Ökosystemen verbunden sind und zur Wasserkrafterzeugung beitragen. Die Alpen zählen nach Studien zu den am stärksten vom Klimawandel betroffenen Gebieten in Europa. Als Folge der steigenden Temperaturen werden sich die gespeicherten Mengen an Schnee und Eis stark verringern, was zu einer Verschiebung zwischen Wasserhaushaltskomponenten in Verbindung mit einer saisonalen Umverteilung der Niederschläge führt. Außerdem wird erwartet, dass Hoch- und Niedrigwasserereignisse häufiger auftreten werden. Der Stand der Technik bei der Modellierung der Schüttung von Karstquellen, meist mittels konventioneller numerischer Modelle, ist auf standortspezifische, oft aufwändige und nicht übertragbare wissenschaftliche Studien beschränkt, die manuelle Modellabstimmung und Kalibrierung erfordern. Bis heute gibt es keinen leicht übertragbaren Ansatz, der gleichzeitig auf viele Karstquelleinzugsgebiete anwendbar ist. In diesem Projekt werden wir einen modernen, Deep-Learning basierten Ansatz zur Modellierung der Schüttung von Karstquellen entwickeln, der sich besonders gut eignet, übertragbare Modelle, die Informationen von verschiedenen Standorten nutzen können, aufzubauen. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, basierend auf künstlichen neuronalen Netzen, das sich sowohl bei akademischen als auch bei industriellen Anwendungen als sehr erfolgreich erwiesen hat. Die vorgeschlagene Studienregion sind die Alpen, mit Karstgebieten in Österreich, der Schweiz, Deutschland, Frankreich, Italien und Slowenien, mit einem Schwerpunkt auf dem besonders vom Klimawandel betroffenen von der Alpenkonvention abgegrenzten Gebirgsgebiet. Als Grundlage der Studie dient das World Karst Spring Database (WoKaS). Es wird im Laufe des Projekts mit zusätzlichen Daten von Behörden und Wasserversorgern ergänzt, insbesondere in Regionen mit bislang schlechter Abdeckung. Die Arbeiten beinhalten die Erstellung eines umfassenden Datensatzes mit Einzugsgebietsattributen und meteorologischen Einflussgrößen für etwa 150 Quellen. Klassische Lumped-Parameter-Modelle werden als Benchmarks aufgesetzt und mit den neu entwickelten Deep-Learning basierten Modellergebnissen verglichen. Ziel ist es, die Eignung neuartiger Deep-Learning Modellansätze für die Abschätzung der Auswirkungen des Klimawandels für eine Vielzahl von kurz- und langfristigen Vorhersagen zu untersuchen. Eine vertiefende Fallstudie des Dachsteingebietes, dessen große Karstregion wesentlich zur Wasserversorgung und Wasserkrafterzeugung beiträgt, wird die vergleichende Untersuchung mit einem numerischen 3D-Modell erweitern. Schließlich werden die entwickelten Modelle dazu verwendet, um Auswirkungen des Klimawandels auf die alpinen Karstgrundwasserressourcen vorherzusagen.

Muster des abrupten Klimawandels

Forschergruppe (FOR) 1898: Mehrskalendynamik von Schwerewellen, Spontanes Ungleichgewicht (SI)

Schwerewellen (GWs) sind zu kleinskalig, um in den heutigen Wetter- und Klimamodellen aufgelöst zu werden. Sie müssen daher parametrisiert werden, da sie einen starken Einfluss auf die Dynamik der großen Skalen haben. Parametrisierungen existieren für orographisch und konvektiv erzeugte GWs, während für die GW-Quellen entlang großskaliger Jets noch keine etablierte Parametrisierung vorliegt. Die Quellen resultieren aus einer spontanen Imbalance (SI) der großskaligen quasi-geostrophischen Strömung. Die Untersuchung von Schwerewellenabstrahlung durch SI ist schwierig, da die GWs in ein sehr komplexes zeitabhängiges Strömungsfeld eingebettet sind, mit einer großen Zahl von interagierenden Prozessen. Auch die Validierung von Parametrisierungen wird dadurch erschwert. Daher kombinieren wir Theorie und numerische Modellierung mit ergänzenden Laborexperimenten. Laborexperimente garantieren eine Reproduzierbarkeit der betrachteten großskaligen Strömungssituation. Die direkte Korrespondenz zwischen den experimentellen Daten und den Modelldaten und die erwähnte Reproduzierbarkeit machen das Laborexperiment zu einem idealen Prüfstand für Parametrisierungen und für die Untersuchung klimarelevante Prozesse. Das differenziell beheizte rotierende Zylinderspalt-Experiment, welches an der BTU (Brandenburg Technische Universität Cottbus-Senftenberg) aufgebaut und betrieben wird, stellt die Referenzdaten für Benchmark-Simulationen an der GU-F (Goethe Universität Frankfurt) und dem IAP (Leibniz Institut für Atmosphärische Physik, Kühlungsborn) bereit. Dabei stehen Experimente im Vordergrund, die zeigen sollen, welche baroklinen Strömungen eine besonders ausgeprägte GW-Abstrahlung aufweisen. Ergänzend dazu werden idealisierte numerische Simulationen an der GU-F und dem IAP durchgeführt, um die Variabilität der GWs und den Abstrahlungsprozess zu untersuchen. Wichtig ist dabei, einen Zusammenhang zwischen verschiedenen großskaligen Strömungen und der mesoskaligen GW-Quelle herzustellen und diesen Zusammenhang mittels grob aufgelöster Wellenstrahlenmodelle zu validieren. Ziel ist es, eine skalenabhängige SI-Parametrisierung zu konstruieren. Diese Parametrisierung soll mit Hilfe der Labor-Referenzdaten validiert werden. Begleitet wird dies von einer Analyse grob- und feinaufgelöster Daten aus UA-ICON Simulationen. Schließlich soll die Parametrisierung an das Wellenstrahlenmodell MS-GWaM angekoppelt werden, welches in UA-ICON implementiert ist.

Forschungscluster Modellfabrik Papier: Klimaneutrale Papiererzeugung, TPf: Minimaler Energieeinsatz und optimierte Energiebereitstellung für eine klimaneutrale Papiererzeugung

Klimaforschungsplan KLIFOPLAN, Carbon Leakage Schutz und Industrietransformation: CBAM/ETS - Wirkungen, Entwicklungsbedarfe und Designempfehlungen

a) Der im Juli 2021 durch die KOM vorgestellte Vorschlag für einen CBAM stellt - durch den damit intendierten Carbon Leakage-Schutz bei gleichzeitiger Absenkung des ETS-Caps - einen zentralen Baustein dar, um die Voraussetzungen für die Transformation der ETS-Industriebranchen und der ihr nachgelagerten Branchen zur THG-Neutralität zu schaffen. Ebenso sollen die durch die KOM im FF55-Vorschlag angekündigten Anpassungen bei den Benchmark-Zuteilungsregeln die Anreize für Prozessumstellungen bei den Firmen erhöhen. b) In den Jahren 2023-25 werden Details in einer Vielzahl von Durchführungs-Rechtsakten präzisiert, in denen wesentliche Designfragen zu klären sind. Dafür sind sowohl Ad-hoc-Beratungsleistungen als auch ökonomische Hintergrundanalysen erforderlich. Bezüglich CBAM ist vor allem wichtig: welche Wirkungsmechanismen sind wesentlich, welche möglichen Lücken und 'Umgehungsmöglichkeiten' zu adressieren und welche Ausgestaltungsfragen folglich zentral? Bezüglich der Anpassungen von Benchmarks sind sowohl branchenspezifische Probleme als auch übergreifende Fragen zu erwarten. Die Untersuchungen bauen auf vorhergehenden Forschungsergebnissen zu Carbon-Leakage (Refoplan 2017), zur CO2-Kostenbelastung ('MSR-Review', Refoplan 2020) und zum EU-Innovationsfonds (Refoplan 2015 und SV-Titel 2020) auf.

Kalium-basierte Festkörperbatterien für Technologiediversität und Resilienz, KAFEBAR - Kalium-basierte Feststoffbatterien für Technologiediversität und Resilienz

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