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Sentinel-5P TROPOMI Surface Nitrogendioxide (NO2), Level 4 – Regional (Germany and neighboring countries)

The TROPOMI instrument onboard the Copernicus SENTINEL-5 Precursor satellite is a nadir-viewing, imaging spectrometer that provides global measurements of atmospheric properties and constituents on a daily basis. It is contributing to monitoring air quality and climate, providing critical information to services and decision makers. The instrument uses passive remote sensing techniques by measuring the top of atmosphere solar radiation reflected by and radiated from the earth and its atmosphere. The four spectrometers of TROPOMI cover the ultraviolet (UV), visible (VIS), Near Infra-Red (NIR) and Short Wavelength Infra-Red (SWIR) domains of the electromagnetic spectrum. The operational trace gas products generated at DLR on behave ESA are: Ozone (O3), Nitrogen Dioxide (NO2), Sulfur Dioxide (SO2), Formaldehyde (HCHO), Carbon Monoxide (CO) and Methane (CH4), together with clouds and aerosol properties. This product displays the Nitrogen Dioxide (NO2) near surface concentration for Germany and neighboring countries as derived from the POLYPHEMUS/DLR air quality model. Surface NO2 is mainly generated by anthropogenic sources, e.g. transport and industry. POLYPHEMUS/DLR is a state-of-the-art air quality model taking into consideration - meteorological conditions, - photochemistry, - anthropogenic and natural (biogenic) emissions, - TROPOMI NO2 observations for data assimilation. This Level 4 air quality product (surface NO2 at 15:00 UTC) is based on innovative algorithms, processors, data assimilation schemes and operational processing and dissemination chain developed in the framework of the INPULS project. The DLR project INPULS develops (a) innovative retrieval algorithms and processors for the generation of value-added products from the atmospheric Copernicus missions Sentinel-5 Precursor, Sentinel-4, and Sentinel-5, (b) cloud-based (re)processing systems, (c) improved data discovery and access technologies as well as server-side analytics for the users, and (d) data visualization services.

Sentinel-5P TROPOMI - Aerosol Optical Depth (AOD), Level 3 - Global

Aerosol optical depth (AOD) as derived from TROPOMI observations. AOD describes the attenuation of the transmitted radiant power by the absence of aerosols. Attenuation can be caused by absorption and/or scattering. AOD is the primary parameter to evaluate the impact of aerosols on weather and climate. Daily AOD observations are binned onto a regular latitude-longitude grid. The TROPOMI instrument onboard the Copernicus SENTINEL-5 Precursor satellite is a nadir-viewing, imaging spectrometer that provides global measurements of atmospheric properties and constituents on a daily basis. It is contributing to monitoring air quality and climate, providing critical information to services and decision makers. The instrument uses passive remote sensing techniques by measuring the top of atmosphere solar radiation reflected by and radiated from the earth and its atmosphere. The four spectrometers of TROPOMI cover the ultraviolet (UV), visible (VIS), Near Infra-Red (NIR) and Short Wavelength Infra-Red (SWIR) domains of the electromagnetic spectrum. The operational trace gas products generated at DLR on behave ESA are: Ozone (O3), Nitrogen Dioxide (NO2), Sulfur Dioxide (SO2), Formaldehyde (HCHO), Carbon Monoxide (CO) and Methane (CH4), together with clouds and aerosol properties. This product is created in the scope of the project INPULS. It develops (a) innovative retrieval algorithms and processors for the generation of value-added products from the atmospheric Copernicus missions Sentinel-5 Precursor, Sentinel-4, and Sentinel-5, (b) cloud-based (re)processing systems, (c) improved data discovery and access technologies as well as server-side analytics for the users, and (d) data visualization services.

Sentinel-5P TROPOMI – Aerosol Index (AI), Level 3 – Global

Aerosol Index (AI) as derived from TROPOMI observations. AI is an indicator for episodic aerosol plumes from dust outbreaks, volcanic ash, and biomass burning. The TROPOMI instrument onboard the Copernicus SENTINEL-5 Precursor satellite is a nadir-viewing, imaging spectrometer that provides global measurements of atmospheric properties and constituents on a daily basis. It is contributing to monitoring air quality and climate, providing critical information to services and decision makers. The instrument uses passive remote sensing techniques by measuring the top of atmosphere solar radiation reflected by and radiated from the earth and its atmosphere. The four spectrometers of TROPOMI cover the ultraviolet (UV), visible (VIS), Near Infra-Red (NIR) and Short Wavelength Infra-Red (SWIR) domains of the electromagnetic spectrum. The operational trace gas products generated at DLR on behave ESA are: Ozone (O3), Nitrogen Dioxide (NO2), Sulfur Dioxide (SO2), Formaldehyde (HCHO), Carbon Monoxide (CO) and Methane (CH4), together with clouds and aerosol properties. This product is created in the scope of the project INPULS. It develops (a) innovative retrieval algorithms and processors for the generation of value-added products from the atmospheric Copernicus missions Sentinel-5 Precursor, Sentinel-4, and Sentinel-5, (b) cloud-based (re)processing systems, (c) improved data discovery and access technologies as well as server-side analytics for the users, and (d) data visualization services.

Sen2Europe (2021)

Das Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) hat ein Verfahren zur bedarfsbezogenen Bereitstellung von Fernerkundungsdaten entwickelt. Für die fernerkundliche Produktion werden derzeit optische Satellitenbilddaten in der Bundesverwaltung bevorzugt eingesetzt. Hierfür ist das sogenannte Mosaik-Verfahren eine wichtige Methode. Das Verfahren wurde mit den von der EU finanzierten Sentinel-2- Daten der europäischen Erdbeobachtungsinitiative Copernicus aufgebaut und kann für jeden optischen Datensatz (inkl. Luftbilder) angewendet werden. Wir stellen mit dieser Methode einen Service zur Verfügung, über den sich optische Fernerkundungsdaten für jedes Gebiet auf der Erde fachlich und bedarfsorientiert aufbereiten lassen. Über den Dienst Web Map Service (WMS) Sen2Europe wird den Bedarfsträgern ermöglicht, vorprozessierte und aufbereitete Fernerkundungsinformationen aus dem Erdbeobachtungsprogramm Copernicus (Sentinel-2, L1C-L2A), für Europa, in bestehende eigene Fachverfahren mit einzubinden. Die Bilddaten des Jahres 2021 wurden jeweils zu einem Mosaik zusammengefügt, welches eine Bodenauflösung von 10m hat. Ein Komposit aus drei Bändern (Sentinel-2 Bänder: 2, 3, 4 (R, G, B)) sowie eine Information zu den Eingangsbilddaten werden angeboten. Die Bilddaten wurden einem radiometrischen Farbausgleichsverfahren unterzogen um ein einheitliches Erscheinungsbild zu erlangen. Für jedes Mosaik beträgt die Wolkenbedeckung über das gesamte Gebiet weniger als 3%. Über den Request-Parameter TIME kann hier gezielt ein spezifischer Jahresstand angezeigt werden (z.B. Time=2018) (ohne TIME-Parameter wird der neueste Stand angezeigt). Die nachfolgende URL des freien Webdienstes können Sie direkt, z.B. in Ihrem Geo-Informationssystem (GIS), verwenden:https://sgx.geodatenzentrum.de/wms_sen2europe

Deutschlandmosaik aus Sentinel-2-Daten (2018)

Das Mosaik ermöglicht den Bedarfsträgern aufbereitete Fernerkundungsinformationen aus dem Erdbeobachtungsprogramm Copernicus (Sentinel-2, L1C und L2A) für die Bundesrepublik Deutschland, in bestehende Fachverfahren mit einzubinden. Bilddaten des Jahres 2018 werden zu einem Mosaik zusammengefügt, welches eine Bodenauflösung von 10m hat. Drei Komposite aus fünf Bändern (Sentinel-2 Bänder: 2, 3, 4, 5 und 8 (R, G, B, Red Edge und NIR)) sowie ein Übersichtslayer zu den Eingangsbilddaten werden angeboten. Das Produkt Deutschlandmosaik steht momentan als WMS-Dienst zur Verfügung. Verwendungsmöglichkeiten für das Mosaik sind: Visualisierungen für eigene Dienste und kartographische Anwendungen, Kartierungs- und Aktualisierungsunterstützung von Landbedeckungen, 3D-Flugsimulationen in Verbindung mit Höheninformationen (DGM, DOM).

Sentinel-2 Mosaike rgb und cir Hessen

Sentinel-2 cir- und rgb-Mosaike in möglichst wolkenfreier Monatsfolge für 2021-06, 2021-07, 2021-09, 2021-12, 2022-02, 2022-03, 2022-06, 2022-08, 2022-09, 2023-02, 2023-04, 2023-06, 2024-01, 2024-08, 2024-09, 2025-02, 2025-03, 2025-04, 2025-05, 2025-06, 2025-08, 2025-12 in 10 m Bodenauflösung.

Beobachtung Pflanzlicher Photosynthese mit satellitengestützten Messungen der Sonnen Induzierten Fluoreszenz (CropSIF)

Neben Maßnahmen, die die Produktivität von Agrarflächen erhöhen, werden neue objektive Methoden zur kontinuierlichen Überwachung globaler landwirtschaftlicher Ressourcen dringend benötigt. Eine besondere Rolle nimmt dabei die Photosyntheseleistung (gemessen als Bruttoprimärproduktion) der Kulturpflanzen ein, da sie die maximal mögliche Menge an Nahrung und Treibstoff darstellt, die durch landwirtschaftliche Systeme bereit gestellt werden kann. Desweiteren ist sie ein guter Indikator für Ernteerträge und Stress. In den vergangenen Jahrzehnten wurden auf Reflektivitätsdaten beruhende optische Fernerkundungsmethoden benutzt um landwirtschaftliche Ressourcen abzuschätzen. Spektral aufgelöste Reflektivitätsdaten lassen auf biochemische und strukturelle Eigenschaften der Vegetation schließen, die wiederum auf die potentielle Photosyntheseleistung hindeuten, und sie sind die Grundlage zur Bewertung des Zustands der Pflanzen und ihrer phenologischen Entwicklungsstufe in hoher räumlicher Auflösung. Basierend auf diesem Messprinzip sollen die Sentinel-2 Satelliten (2015 gestartet) die Zugpferde der operationellen Agrarüberwachung in den kommenden Jahrzehnten werden. Es ist jedoch bekannt, dass Vegetationsparameter aus der Fernerkundung, die auf spektralen Reflektanzen beruhen, nicht die komplexen und hoch variablen physiologischen Abläufe der Photosynthese erfassen können. Ergänzend zu Reflektivitätsmessungen sind seit Kurzem globale weltraumgestützte Messungen von sonneninduzierter Chlorophyllfluoreszenz (Englisch sun-induced chlorophyll fluorescence, SIF) möglich. Wie gezeigt werden konnte, besitzt SIF eine höhere Sensitivität gegenüber der Photosyntheseaktivität auf Agrarflächen als andere Parameter oder Modelle. Das Instrument TROPOMI (Tropospheric Monitoring Instrument), das ab Mitte 2017 auf dem EU Copernicus Sentinel 5-Vorläufersatelliten fliegen wird, wird die Messung von SIF in einer sehr viel höheren räumlichen und zeitlichen Auflösung als alle bisherigen Instrumente/Missionen ermöglichen. Somit stellt TROPOMI einen Meilenstein für die Einschätzung von Photosynthese im Allgemeinen, und der Produktivität von Nutzpflanzen im Besonderen, dar. Die Kombination von TROPOMI und Sentinel-2 Daten wird eine auf Beobachtungen basierende, globale Beobachtung der Photosyntheseaktivität auf Agrar-, Gras- und Weideflächen mit einer bisher nie dagewesenen räumlichen und zeitlichen Auflösung und Genauigkeit erlauben. Das Projekt CropSIF wird Nutzen aus den besonderen Möglichkeiten ziehen, die diese Konstellation von Instrumenten in naher Zukunft bieten wird, um die Produktivität von Agrarpflanzen und klimatischer Einflüsse darauf abzuschätzen. Wir werden zeitlich aufgelöste Karten der Bruttoprimärproduktion der Nutzpflanzen erstellen, die dann der Analyse von Effekten extremer Klimaereignisse auf die Produktivität in verschiedenen Agrargebieten der Erde dienen werden.

Signaldekomposition hypertemporaler Sentinel-1 Zeitreihen zur Optimierung des Informationsgewinns für Land-Anwendungen

Mit der Initiierung des Europäischen Copernicus Programms zur Erdbeobachtung und dem damit verbundenen Start der Satelliten Sentinel-1A & B stehen erstmals zuverlässig und kostenfrei dichte C-Band Radardatenzeitserien zur Verfügung. Die Kombination beider Schwestersatelliten erlaubt die Datenakquisition mit einer zeitlichen Wiederholrate von sechs Tagen bei gleichbleibender Aufnahmegeometrie. Die nun zur Verfügung stehende zeitliche Dimension der SAR-Datensätze ermöglicht und erfordert innovative Datenauswertestrategien, die zum einen die Vorprozessierung der Daten und zum anderen die Extrahierung des Informationsgehaltes optimieren. Das übergeordnete Ziel dieses Vorhabens ist die Entwicklung und der Test eines geeigneten Verfahrens. Der vorgeschlagene Ansatz basiert auf der temporalen Dekomposition von SAR Zeitreihen. Die extrahierte raumzeitliche Information soll hinsichtlich ihrer Eignung als Datengrundlage für bestimmte Anwendungen untersucht werden. Parallel soll mittels temporaler Dekomposition ein neuartiger Speckle-Filter entwickelt werden. Der Speckle-Filter wird die Eigenschaft besitzen, ausschließlich über die Zeit zu filtern. Somit bleibt die geometrische Auflösung der Eingangsdaten vollständig erhalten. Eine Erweiterung des Filters zur raum-zeitlichen Filterung ist ebenso vorgesehen. Die Zerlegung des zeitlichen Signals erfolgt in einzelne Komponenten unterschiedlicher Frequenz. Komponenten hoher Frequenz bilden zufällige Rückstreuvariationen ab (Speckle, Niederschlagseinflüsse etc.), Komponenten mittlerer oder niedriger Frequenz werden durch biophysikalische Prozesse wie z.B. Bodenfeuchteänderungen oder Pflanzenwachstum dominiert. Welche Komponenten mit welchen biophysikalischen Prozessen zusammenhängen, und welche zeitliche Abtastungsdichte gegeben sein muss, um den Einfluss dieser Steuergrößen abbilden zu können, soll im Rahmen dieses Vorhabens analysiert werden. Bezüglich der Bodenfeuchteableitung soll zudem geprüft werden, inwieweit Sentinel-1 basierte Kohärenzen sowie Phasentriplets geeignete Proxys für die Ableitung von Bodenfeuchteindikatoren sein können. Entsprechend dieser Ergebnisse erfolgt die Erforschung der Nutzbarkeit der zeitlichen Komponenten hinsichtlich der Anwendungsentwicklung. Im Vordergrund stehende Anwendungsfälle sind hier die Kartierung der Landbedeckung und -nutzung inkl. REDD+ Fragestellungen, die Detektion von Landbedeckungsveränderungen, Analysen zur Dynamik von Feuchtgebieten sowie die Ableitung von Bodenfeuchteindikatoren.

Satellitenbilder Sentinel-2 Hamburg

**Hinweis** Dieser Datensatz wird bis zur Fertigstellung der neuen Version (2026) nicht mehr aktualisiert. Die Europäische Weltraumorganisation (ESA) stellt innerhalb des Copernicus-Programms kostenfrei Satellitendaten der Missionen Sentinel (dt. Wächter) zur Verfügung. Der LGV bereitet die Daten zur einfacheren Nutzung quartalsweise auf. Originär können die Satellitendaten über die nationale Plattform CODE-DE (Copernicus Data and Exploitation Platform – Deutschland) bezogen werden. Datengrundlage: - Sentinel-2 L2A: Multispektrale, atmosphärisch korrigierte Daten - Georeferenziertes Mosaik - Kachel-Anzahl: 25 - Kachel-Größe: 8 km x 8 km - Kachel-Auswahl: Aktualität und Grad der Wolkenbedeckung - Farbdarstellung: RGB, CIR, NDVI - Bodenauflösung: 10m - Farbtiefe: 8 bit RGB (Red Green Blue): Die Bandkombination aus Rot (B4), Grün (B3) und Blau (B2) bildet die menschliche Farbwahrnehmung nach. Gesunde Vegetation wird grün, urbane Flächen werden weiß / grau und Wasserflächen werden, abhängig der Trübung, blau dargestellt. CIR (Color Infrared): Die Bandkombination aus nahem Infrarot (B8), Rot (B4) und Grün (B3) hebt die Vegetation hervor. Diese reflektiert aufgrund des Chlorophyllgehalts der Pflanzen im nahen Infrarotbereich besonders stark und wird rötlich dargestellt. Urbane Flächen erscheinen cyan-blau / grau und Wasserflächen dunkelblau. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): Der NDVI ist ein häufig angewendeter Index, welcher zur Einschätzung der Vegetation herangezogen wird. Er berechnet sich aus den Bändern Nahes Infrarot (B8) und Rot (B4): NDVI = (NIR-Rot)/(NIR+Rot) <b>Hinweis</b> "Keine Daten verfügbar": Wenn innerhalb eines Quartals ausschließlich Daten mit hoher Wolkenbedeckung vorliegen, wird kein Mosaik erzeugt. Dies ist insbesondere in Wintermonaten möglich. [© Contains modified Copernicus Sentinel data [2018-2024], processed on CODE-DE]

Schwerpunktprogramm (SPP) 1374: Biodiversitäts-Exploratorien; Exploratories for Long-Term and Large-Scale Biodiversity Research (Biodiversity Exploratories), Teilprojekt: Biodiversität über Skalen hinweg erkunden

In den vergangenen Jahrzehnten wurden die meisten Grünlandökosysteme in Mitteleuropa durch höhere Düngergaben und durch häufigeres Mähen oder Beweiden verändert. Diese Landnutzungs-Intensivierung hat zwar die Bereitstellung der Ökosystemleistung 'Futterproduktion' verbessert, jedoch die Biodiversität und die Bereitstellung anderer Ökosystemleistungen negativ beeinflusst. Vor allem aufgrund räumlicher Diskrepanzen zwischen ökologischen Prozessen und Managementeinheiten in gekoppelten sozial-ökologischen Systemen fehlt bisher ein mechanistisches Verständnis zu Effekten der Landnutzungs-Intensivierung auf die Beziehung der Biodiversität zu Ökosystemfunktionen und -leistungen. In unserem Projekt SEBAS wollen wir dieses mechanistische Verständnis verbessern, indem wir plotbasierte ökologische Forschung zur Landnutzungsintensität und zu sechs grundlegenden Biodiversitätsvariablen (engl. EBVs) mit einer satellitenbasierten Fernerkundung dieser Proxies verbinden. Wir werden Beziehungen zwischen funktionaler und struktureller Diversität und der Ökosystemleistung 'Futterproduktion' (oberirdische Biomasse bzw. Primärnettoproduktion) für managementrelevante Flächen analysieren. Dies sind Wiesen- bzw. Weideflächen, landwirtschaftliche Betriebe und Landschaften. Wir stellen die Hypothesen auf, dass (i) die sechs EBVs auf mehreren räumlichen Skalen unter Verwendung multimodaler Satellitenbild-Zeitreihendaten abgeleitet werden können, die mit vorhandenen und neu erhobenen Daten zur Landnutzungsintensität und zu EBVs kalibriert und validiert wurden; und dass (ii) Auswirkungen der Landnutzung auf die Beziehung der Biodiversität zu Ökosystemfunktionen und -leistungen über räumliche Skalen hinweg variieren. Hierbei dürfte die funktionale und strukturelle Diversität eine Schlüsselrolle für die Höhe und zeitliche Stabilität der Futterproduktion spielen. Das Projekt wird räumlich explizite EBV-Produkte auf Satelliten- und UAV-Basis liefern sowie neue Methoden entwickeln, die auf multiskalierten und multimodalen Fernerkundungs-Datensätzen (PlanetScope, RapidEye, Sentinel 1 & 2, Landsat, MODIS) sowie auf maschinellen Lern- und Hybridmodellen basieren. Durch Raum-für-Zeit-Substitutionen für Klimawandel und Landnutzungswandel werden wir zudem interaktive Auswirkungen dieser beiden wichtigsten Treiber des Globalen Wandels auf die Beziehung der Biodiversität zu Ökosystemfunktionen und -leistungen analysieren. Hierfür werden wir direkte und indirekte (biodiversitätsvermittelte) Auswirkungen der beiden Treiber auf die Futterproduktion mittels eines sozial-ökologischen Systemansatzes formalisieren und über Strukturgleichungsmodellen quantifizieren. Auf diese Weise werden wir ein tieferes Verständnis der Ökosystemfunktionen und -leistungen in mitteleuropäischen Grünländern erlangen.

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