Die Bewältigung der Auswirkungen anthropogener Veränderungen auf die Biodiversität ist eine der drängendsten wissenschaftlichen Herausforderungen, mit denen wir heute konfrontiert sind. Die Untersuchung der Auswirkungen des Klimawandels auf die marinen Ökosysteme ist jedoch trotz seiner wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Bedeutung stark unterfinanziert. Während bestimmte physikalische Parameter (Salzgehalt, Temperatur, etc.) relativ einfach und kontinuierlich per Fernerkundung gemessen werden können, ist die Überwachung durch ozeanographische Kampagnen logistisch ungleich aufwändiger. Vor allem das empfindliche Ökosystem der Antarktis ist besonders gefährdet und gleichzeitig nur schwer zu untersuchen. Daher besteht die Notwendigkeit, bessere Methoden zur Überwachung des Zustands von marinen Ökosystemen, insbesondere der Produktivität höherer trophischer Ebenen, in und um die Antarktis zu entwickeln. Ein effektiver Ansatz zur Untersuchung der Auswirkungen des Klimawandels auf marine Ökosysteme ist die Überwachung von Raubtier-Populationen. Raubtiere sind hochsensible Bioindikatoren, da sie von einer Kaskade von Einflussfaktoren betroffen sind, die sich entlang des Nahrungsnetzes aufsummieren. Kaiserpinguine regieren auf die Klimaerwärmung besonders empfindlich, da sie zur Nahrungssuche Tausende von Kilometern zurücklegen und dabei große Teile des Ozeans beproben. Zudem kehren sie immer wieder zur selben Kolonie zurück, wo sie relativ einfach untersucht werden können. Daher sind diese Tiere besonders geeignete Bioindikatoren.Wir haben kürzlich gezeigt, dass das "huddling" Verhalten von Kaiserpinguinen als Phasenübergang von einem flüssigen in einen festen Zustand beschrieben werden kann. Dieser Phasenübergang hängt von der gefühlten Temperatur ab, die neben der Umgebungstemperatur auch von der Windgeschwindigkeit, der Sonneneinstrahlung und der relativer Luftfeuchtigkeit beeinflusst wird. Kaiserpinguine ändern ihr Huddlingverhalten als Reaktion auf diese gefühlte Temperatur und durchlaufen bei einer bestimmten Übergangstemperatur einen Phasenübergang. Diese Phasen-Übergangstemperatur hängt in erster Linie von der Fettisolierung der Tiere ab. In diesem Projekt werden wir die Hypothese testen, dass wir durch die Beobachtung der Phasen-Übergangstemperatur die durchschnittlichen Energiereserven (Fettisolation) einer ganzen Pinguinkolonie abschätzen und zeitlich verfolgen können. Außerdem wollen wir nachweisen, dass sich aus der Phasen-Übergangstemperatur zu Beginn der Brutsaison (wenn die Tiere über die größten Fettreserven verfügen) sowohl der Jagderfolg als auch die Nahrungsversorgung eines großen Teils des Südozeans abschätzen lässt, da sich der Jagdradius der Kaiserpinguine über 300-500 km um die Kolonie erstreckt. Falls sich unsere Hypothese bestätigt, wäre dies ein wichtiger Meilenstein für eine nicht-invasive Fernerkundung des Zustands von Kaiserpinguinkolonien und damit des marinen Ökosystems großer Teile des Südozeans.
Zahlreiche Prozesse sind an der Entwicklung von Wolkensystemen unter leicht unterkühlten Bedingungen bis zu -10°C beteiligt. Das Zusammenspiel von Thermodynamik, Wasserdampf und Aerosolpartikeln steuert die Verteilung von Flüssigwasser und Eis, die Niederschlagsbildung und die Strahlungseigenschaften. Das Projekt PolarCAP zielt darauf ab, die komplexen Zusammenhänge aufzulösen, indem die Entwicklung der Eisphase unter leicht unterkühlten Bedingungen in einer thermodynamisch und aerosol-kontrollierten natürlichen Umgebung mittels Radarpolarimetrie und Spectral-Bin Modellierung untersucht wird. Zielobjekt der Studie sind flüssigwasserdominierte, unterkühlte stratiforme Wolken, die sich im Winter häufig im Temperaturbereich von -10 bis 0°C über dem Schweizer Plateau bilden. Im Rahmen des externen ERC-Forschungsprojekts CLOUDLAB werden Drohnen eingesetzt, um diese Wolken mit definierten Mengen verschiedener Arten von eisnukleierenden Partikeln, wie Silberjodid oder Snowmax, zu impfen. Die anschließend gebildete Eisphase und die Auflösung der Flüssigphase werden im Rahmen von CLOUDLAB mit Hilfe von In-situ-Messungen und einem Standardsatz von Fernerkundungsinstrumenten wie Lidar und LDR-Wolkenradar charakterisiert. Konkretes Ziel von CLOUDLAB ist, die 1- und 2-Momenten-Parametrisierungen der Eisphase des Wettervorhersagemodells ICON zu verbessern. PolarCAP wird mit dem CLOUDLAB-Projekt zusammenarbeiten, um diesen einzigartigen Datensatz durch die Anwendung modernster polarimetrischer Radar- und Lidar-basierter Fernerkundungstechniken zur Bestimmung der mikrophysikalischen Eigenschaften von Wolken sowie durch die Anwendung wolkenauflösender Spektral-Bin Modellierung zu verbessern und zu nutzen. Synergistische, mehrwellenlängen- und polarimetrische bodengebundene Fernerkundung mit scannendem Radar und Lidar wird eingesetzt, um den Übergang von unterkühlten flüssigen stratiformen Wolken in Mischphasenwolken zu beobachten. Begleitet von wolkenauflösenden Modellsimulationen und Radar-Forward-Operatoren wird PolarCAP die Entwicklung und die beteiligten mikrophysikalischen Prozesse zwischen -10 und 0°C erfassen. Die kombinierten Beobachtungen werden neue Erkenntnisse über das Zusammenspiel von Kontakt- und Immersionsgefrieren, sekundärer Eisbildung und Eisvervielfachung liefern, indem Wolken in verschiedenen Temperaturregimen untersucht werden, von denen angenommen wird, dass sie entweder von spezifischen Eisphasenprozessen beeinflusst bzw. unbeeinflusst sind. PolarCAP wird das derzeitige Verständnis wolkenmikrophysikalischer Prozesse und deren Darstellung in atmosphärischen Modellen herausfordern und die wolkenauflösende Modellierung und deren Kopplung an Radarvorwärtsoperatoren vorantreiben. Insgesamt wird PolarCAP Fortschritte in unseren Fähigkeiten erzielen, die Effizienz verschiedener eisbildender Substanzen besser einschätzen zu können und die Zeitskalen von mikrophysikalischen Prozessen und dem Lebenszyklus von Stratusbewölkung zu verknüpfen.
Bewertung der Qualität des Landschaftsbildes -Beschreibung siehe Themengruppe- -siehe Themengruppe- Maßstabsbeschränkung von 1:10.000 nicht unterschreiten, sinnvolle Anwendung am Bildschirm liegt bei 1:25.000, Erarbeitungsmaßstab lag bei 1:30.000
Bewertung Erholungseignung - Ländliche Bereiche -Beschreibung siehe Themengruppe- -siehe Themengruppe- Maßstabsbeschränkung von 1:10.000 nicht unterschreiten, sinnvolle Anwendung am Bildschirm liegt bei 1:25.000, Erarbeitungsmaßstab lag bei 1:30.000
Bewertung Erholungseignung - Naturnahe Bereiche -Beschreibung siehe Themengruppe- -siehe Themengruppe- Maßstabsbeschränkung von 1:10.000 nicht unterschreiten, sinnvolle Anwendung am Bildschirm liegt bei 1:25.000, Erarbeitungsmaßstab lag bei 1:30.000
<p>Der Datensatz umfasst die vom Ressort Grünflächen und Forsten der Stadt Wuppertal manuell erfassten 15.194 punktförmigen Einzelbaumpositionen in den Parkanlagen Nordpark, Mirker Hain (südlicher Teil zwischen Kohl- und Vogelsangstraße) und Nützenberg (Teilbereich Kaiserhöhe). Die Daten wurden am Bildschirm mit der Software QGIS auf Basis von digitalen Orthophotos des Landes Nordrhein-Westfalen digitalisiert (Befliegungsdatum 01.03.2023, Bodenauflösung 10 cm). In diesen Luftbildern sind die Bäume ohne Belaubung abgebildet, was eine zuverlässige Erfassung der Stammpositionen ohne Sichtbehinderung durch das Blattwerk erlaubt. Der Datensatz wurde im Zusammenhang mit der Entwicklung des Verfahrens "twin4tree" im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling erstellt (Leitung dieses Teilvorhabens: EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster). Er dient zur unabhängigen quantitativen Überprüfung der Ergebnisse von KI-Verfahren zur Detektion von Einzelbäumen aus Luftbildern ("Ground Truth"). In dichten Baumbeständen ist nämlich die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Daher unterschätzen solche Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Mit den hier bereitgestellten Ground-Truth-Daten wurde für Wuppertal ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Der Datensatz ist in den Formaten GeoPackage, GeoJSON und KML in verschiedenen Koordinatenreferenzsystemen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.</p> <p> </p>
<p>Der Datensatz umfasst die vom Ressort Grünflächen und Forsten der Stadt Wuppertal manuell erfassten 15.194 punktförmigen Einzelbaumpositionen in den Parkanlagen Nordpark, Mirker Hain (südlicher Teil zwischen Kohl- und Vogelsangstraße) und Nützenberg (Teilbereich Kaiserhöhe). Die Daten wurden am Bildschirm mit der Software QGIS auf Basis von digitalen Orthophotos des Landes Nordrhein-Westfalen digitalisiert (Befliegungsdatum 01.03.2023, Bodenauflösung 10 cm). In diesen Luftbildern sind die Bäume ohne Belaubung abgebildet, was eine zuverlässige Erfassung der Stammpositionen ohne Sichtbehinderung durch das Blattwerk erlaubt. Der Datensatz wurde im Zusammenhang mit der Entwicklung des Verfahrens "twin4tree" im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling erstellt (Leitung dieses Teilvorhabens: EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster). Er dient zur unabhängigen quantitativen Überprüfung der Ergebnisse von KI-Verfahren zur Detektion von Einzelbäumen aus Luftbildern ("Ground Truth"). In dichten Baumbeständen ist nämlich die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Daher unterschätzen solche Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Mit den hier bereitgestellten Ground-Truth-Daten wurde für Wuppertal ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Der Datensatz ist in den Formaten GeoPackage, GeoJSON und KML in verschiedenen Koordinatenreferenzsystemen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.</p> <p> </p>
Der Datensatz umfasst die vom Ressort Grünflächen und Forsten der Stadt Wuppertal manuell erfassten 15.194 punktförmigen Einzelbaumpositionen in den Parkanlagen Nordpark, Mirker Hain (südlicher Teil zwischen Kohl- und Vogelsangstraße) und Nützenberg (Teilbereich Kaiserhöhe). Die Daten wurden am Bildschirm mit der Software QGIS auf Basis von digitalen Orthophotos des Landes Nordrhein-Westfalen digitalisiert (Befliegungsdatum 01.03.2023, Bodenauflösung 10 cm). In diesen Luftbildern sind die Bäume ohne Belaubung abgebildet, was eine zuverlässige Erfassung der Stammpositionen ohne Sichtbehinderung durch das Blattwerk erlaubt. Der Datensatz wurde im Zusammenhang mit der Entwicklung des Verfahrens "twin4tree" im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling erstellt (Leitung dieses Teilvorhabens: EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster). Er dient zur unabhängigen quantitativen Überprüfung der Ergebnisse von KI-Verfahren zur Detektion von Einzelbäumen aus Luftbildern ("Ground Truth"). In dichten Baumbeständen ist nämlich die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Daher unterschätzen solche Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Mit den hier bereitgestellten Ground-Truth-Daten wurde für wurde für Wuppertal ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Der Datensatz ist in den Formaten GeoPackage, GeoJSON und KML in verschiedenen Koordinatenreferenzsystemen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.
Der Datensatz umfasst die vom Ressort Grünflächen und Forsten der Stadt Wuppertal manuell erfassten 15.194 punktförmigen Einzelbaumpositionen in den Parkanlagen Nordpark, Mirker Hain (südlicher Teil zwischen Kohl- und Vogelsangstraße) und Nützenberg (Teilbereich Kaiserhöhe). Die Daten wurden am Bildschirm mit der Software QGIS auf Basis von digitalen Orthophotos des Landes Nordrhein-Westfalen digitalisiert (Befliegungsdatum 01.03.2023, Bodenauflösung 10 cm). In diesen Luftbildern sind die Bäume ohne Belaubung abgebildet, was eine zuverlässige Erfassung der Stammpositionen ohne Sichtbehinderung durch das Blattwerk erlaubt. Der Datensatz wurde im Zusammenhang mit der Entwicklung des Verfahrens "twin4tree" im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling erstellt (Leitung dieses Teilvorhabens: EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster). Er dient zur unabhängigen quantitativen Überprüfung der Ergebnisse von KI-Verfahren zur Detektion von Einzelbäumen aus Luftbildern ("Ground Truth"). In dichten Baumbeständen ist nämlich die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Daher unterschätzen solche Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Mit den hier bereitgestellten Ground-Truth-Daten wurde für wurde für Wuppertal ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Der Datensatz ist in den Formaten GeoPackage, GeoJSON und KML in verschiedenen Koordinatenreferenzsystemen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.
• Die Digitalisierung wurde i.d.R. auf der Grundlage der Karten der Schutzgebietsdokumentation erstellt (z.T. wurden Geometrien von den zuständigen Behörden übernommen und an Geobasisdaten angepasst). • Je nach Ausweisungszeitraum haben die Abgrenzungskarten der Landschaftsschutzgebiete (LSG) unterschiedliche Maßstäbe. Ab Mitte der 1990iger Jahre sind Verordnungskarten im Maßstab 1:10.000, in Ortslagen z.T. ergänzt durch Flurkarten, üblich. Davor wurden die LSG auch auf Karten der Maßstäbe 1:25.000 bis 1:200.000 (unterschiedliche Kartenausgaben) ausgewiesen. • Die Digitalisierung wurde am Bildschirm vor dem Hintergrund der Topografischen Karte 1:10.000 AS (Ausgabe 1989-2003) oder später DTK10 vorgenommen. In Teilbereichen wurden zusätzlich Luftbilder (Digitale Orthophotos) und ALK (Flurkarten) hinzugezogen. • Aufgrund der unterschiedlichen Digitalisierungsgrundlagen (Abgrenzungskartenmaßstab und -qualität) können die Abweichungen im Gelände zwischen +/- 10 und +/- 300 m liegen. • Seit dem Jahr 2022 erfolgt die Einarbeitung von Neu- und Änderungs- Verordnungen, sowie ggf. die Korrektur von belegbaren Digitalisierfehlern und Ähnlichem direkt durch die jeweils zuständige UNB in dem dafür neu geschaffenen Schutzgebietsportal M-V (kvwmap/WebGIS). Nach Prüfung durch das LUNG M-V werden die Änderungen in den landesweiten Geodatenbestand der LSG übernommen und werden damit Bestandteil des LINFOS. • Für die genaue Feststellung der Grenzen eines LSG sind stets die Abgrenzungskarten der Ausweisung heranzuziehen. Zuständig für die Ausweisung von LSG und den Vollzug der Regelungen sind i.d.R. die Unteren Naturschutzbehörden (UNB) bei den Landkreisen (LK) und kreisfreien Städten (Ausnahme LSG 142). Unklarheiten zum Grenzverlauf von LSG sind darum i.d.R. mit den UNB der LK bzw. der kreisfreien Städte zu klären. • Mit dem Biosphärenreservat-Elbe-Gesetz (BRElbeG M V) vom 15.01.2015 wurden zum 01.02.2015 (Inkrafttreten des BRElbeG M-V) aufgehoben: die Verordnung über das LSG „Mecklenburgisches Elbetal“ und die Verordnung über das LSG „Boize“, soweit es innerhalb des Biosphärenreservats Flusslandschaft Elbe Mecklenburg-Vorpommern (BR ELB) lag. Es handelt sich um das sog. „Brutto-Shapefile“, bei dem die Flächen, die zugleich Naturschutzgebiet (NSG) sind, nicht herausgeschnitten wurden (also vollständige Darstellung der LSG-Flächen, auch die, die zugleich NSG sind); dieses Shapefile sollte für Kartendarstellungen ohne NSG verwendet werden. ACHTUNG! Bei der Verwendung von Layerdateien ist durch deren Nutzer auf eine weiterhin vollständige Funktionsfähigkeit der Layerdateien nach einer Aktualisierung des Geodatenbestandes/Shapes zu achten. Erstellt man bspw. auf Grundlage des Attributes XY eine Legende/Layerdatei für die Werte 1, 2 und 3, so wird der bei einer Fortschreibung evtl. hinzugekommene Datensatz mit dem Wert 4 im Attribut XY bei Verwendung der alten Layerdatei nicht angezeigt. Daher wird empfohlen, nach jeder Aktualisierung des Shapefiles, die dazugehörigen Layerdateien neu einzubinden bzw. eigene Layer zu prüfen und ggf. anzupassen. Den aktuellen Bearbeitungsstand entnehmen Sie bitte dem Attribut ZEITSTEMP.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 242 |
| Europa | 21 |
| Kommune | 6 |
| Land | 45 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Weitere | 13 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 77 |
| Zivilgesellschaft | 13 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 1 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 195 |
| Text | 63 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 30 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 68 |
| Offen | 217 |
| Unbekannt | 6 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 263 |
| Englisch | 53 |
| Leichte Sprache | 2 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 4 |
| Bild | 15 |
| Datei | 6 |
| Dokument | 29 |
| Keine | 135 |
| Webdienst | 4 |
| Webseite | 134 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 170 |
| Lebewesen und Lebensräume | 210 |
| Luft | 134 |
| Mensch und Umwelt | 291 |
| Wasser | 113 |
| Weitere | 291 |