API src

Found 622 results.

Similar terms

s/copernikus/Copernicus/gi

Sentinel-5P TROPOMI – Aerosol Layer Height (ALH), Level 3 – Global

Aerosols are an indicator for episodic aerosol plumes from dust outbreaks, volcanic ash, and biomass burning. Daily observations are binned onto a regular latitude-longitude grid. The Aerosol layer height is provided in kilometres. 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-2 Sachsen-Anhalt

Bei dem Datensatz handelt es sich um Fernerkundungsdaten aus dem Copernicus-Programm der Europäischen Kommission und der Europäischen Weltraumorganisation, die für das Gebiet von Sachsen-Anhalt aufbereitet wurden. Die Sentinel-2 Satelliten des Copernicus-Programm liefern multispektrale Aufnahmen im Wellenlängenbereich des sichtbaren Licht (VIS) und nahen Infrarotbereich (NIR) aus denen nahezu wolkenfreie Mosaikbilder erstellt werden. Diese Daten finden insbesondere in der Forst-, Wasser-, und Agrarwirtschaft Anwendung um z.B. zeitliche Veränderungen zu beobachten.

Bestimmung einer Retracking-Fläche innerhalb eines Radargrammstapels zur Verbesserung von Satellitenaltimetrie über Küstenmeeren und Binnengewässern

Das sogenannte Retracking von Einzelwellenformen in der Satellitenaltimetrie über Küstenzonen und Binnengewässern hat seine Grenzen erreicht und bietet im Durchschnitt eine Genauigkeit im Dezimeterbereich. Durch die Analyse von Variationen der Rückstreuleistung entlang der Bin-Koordinate suchen die vorhandenen Retracking-Methoden nach einem Retracker-Offset in der Wellenform. Dies führt zu einer starken Abhängigkeit des Retrackingverfahrens von Messrauschen. Mit dem Start der operativen Sentinel-3-Serie sind wesentlich robustere Algorithmen erforderlich, um hochpräzise Wasserstandsschätzungen über Binnen- und Küstengewässern zu erhalten. Daher ist das Hauptziel dieses Forschungsprojekts, einen solchen robusten Algorithmus zu entwickeln und damit die altimetrische Wasserstandsbestimmung über Binnengewässern und Küstenregionen zu verbessern. Um ein robustes Wellenform-Retracker zu erhalten, ist es unser Ziel, das einen Stapel von benachbarten Wellenform erzeugen (das sogenannte Radargram) und schließlich einen Stapel von Radargrammen in der Zeit zu verwenden, den sogenannten Radargrammstapel, für den wir der raum-zeitlichen Variation der zurückgestreuten Leistung profitieren. Der Radargrammstapel erleichtert die Erkennung von Mustern wie Retracking-Gate, Off-Nadir-Muster (z.B. Parabel), oder Küstenlinien. Anstelle eines Retracking-Gates, als Punkt in einer einzelnen Wellenform, kann in einem Radargrammstapel eine Oberfläche, die sogenannte Retracker-Fläche/Mannigfaltigkeit, bestimmt werden. In diesem Forschungsprojekt wird zunächst die raumzeitliche Entwicklung von Satellitenaltimeterbeobachtungen über Wasserobjekten analysiert und werden Muster in Radargrammstapeln charakterisiert. Um ein Retracker-Fläche und die zugehörige Unsicherheit zu definieren, wird anschließend ein Conditional Random Fields (CRF)-Modell entwickelt. Das CRF-Modell profitiert von bedingten Modellen in den Querschnitten Bin-Raum, Bin-Zeit und Raum-Zeit. Anschließend wird eine maximale a-posteriori-Lösung gefunden, die die Retracking- Fläche ergibt. Zu diesem Zweck wird das Problem als Minimierung einer Energiefunktion formuliert, für die die Leistung verschiedener Klassen von Optimierungstechniken untersucht wird. Schließlich werden Wasserstandszeitreihen mit In-situ-Daten validiert und mit der Leistung bestehender Retrackers verglichen. Im Rahmen dieser Studie werden die Altimetrie-Daten aus den drei Missionen Jason-2&3 und Sentinel 3 verwendet. Zur Validierung werden mehrere Fallstudien ausgewählt. Die Idee des Wellenform-Retracking durch Analyse des raumzeitlichen Verhaltens in einer 3D-Datenstruktur wird in diesem Vorschlag zum ersten Mal formuliert und wurde in der Altimetrieforschung bisher nicht berücksichtigt. Dies eröffnet neue Wege für eine wesentlich genauere Abschätzung des Wasserspiegels für operative Missionen und für künftige Missionen über Binnen- und Küstengewässern.

BBD-V, Teilvorhaben: BASt

Die digitale Berliner Luftkarte

Die digitale Berliner Luftkarte – so war Luftqualität an Ihrem Ort 2024 Wo ist die Luftbelastung am höchsten? Warum saubere Luft so wichtig ist Wie funktioniert die Luftkarte? Was bedeutet ein „Bedarf für Luftverbesserungen“ konkret? Wie werden die Werte berechnet? Dank der Unterstützung der Open Data Informationsstelle Berlin (ODIS) wurde die digitale Berliner Luftkarte entwickelt. Sie ermöglicht es den Bewohnerinnen und Bewohnern Berlins, schnell zu überprüfen, wie es um die Luftqualität in verschiedenen Teilen der Stadt bestellt ist. Durch die Eingabe einer Adresse oder einen Klick auf die Karte lässt sich der jeweilige Standort bestimmen. Jeder markierte Bereich umfasst eine Fläche von 50 × 50 Metern. Die Luftkarte basiert auf der Analyse der drei bedeutendsten Luftschadstoffe: Stickstoffdioxid (NO 2 ), grober Feinstaub (PM 10 ) und feiner Feinstaub (PM 2.5 ). Anhand dieser Daten wird bewertet, wie dringend Maßnahmen zur Verbesserung der Luftqualität erforderlich sind. Die Einstufung einer Fläche erfolgt nach dem Schadstoff mit dem höchsten Belastungswert, wobei sie in eine von fünf Kategorien eingeordnet wird: sehr niedriger, niedriger, mäßiger, erhöhter oder hoher Bedarf für Luftverbesserungen. Derzeit existiert in Berlin kein Bereich mit einem sehr niedrigen Bedarf für Luftverbesserungen. Ein solcher würde sich durch eine Schadstoffkonzentration auszeichnen, die nach Einschätzung der Weltgesundheitsorganisation (WHO) kaum Gesundheitsrisiken birgt. Die Berliner Senatsverwaltung setzt sich dafür ein, dass die WHO-Grenzwerte in Zukunft eingehalten werden können. Wichtige Hinweise: Die Karte zeigt die durchschnittlichen Werte für das gesamte Jahr 2024 (Jahresmittelwerte). Die Daten beziehen sich ausschließlich auf die Außenluft. Die angezeigten Werte sind unabhängig von kurzfristigen Verkehrsschwankungen, Windverhältnissen oder der Etage, in der man wohnt. Während Wetter-Apps oft aktuelle Momentaufnahmen basierend auf Messwerten und Modellierungen darstellen, bietet die Berliner Luftkarte eine durchschnittliche Bewertung der Luftqualität über ein ganzes Jahr. Ein Blick auf die Verteilung der Kategorien innerhalb Berlins zeigt, dass 48 % der Stadtfläche nur einen geringen Bedarf an Luftverbesserungen haben. Leider liegen diese Gebiete oft nicht dort, wo die Menschen wohnen – nur 15 % der Berliner Bevölkerung lebt in solchen Zonen. Besonders gute Luft findet sich vor allem in Regionen mit wenig Bebauung, wie am Müggelsee oder im Grunewald. Im Gegensatz dazu leben 74 % der Berlinerinnen und Berliner in Gebieten mit mäßigem Handlungsbedarf, obwohl diese nur 46 % der Stadtfläche ausmachen. Meist handelt es sich dabei um Wohngebiete in Straßennähe oder Regionen, in denen häufig mit Holz geheizt wird. 6 % der Stadtfläche weisen eine erhöhte Luftbelastung auf, was sich auf 11 % der Bevölkerung auswirkt. Diese Orte befinden sich oft an stark befahrenen Hauptstraßen oder Autobahnen. Die höchste Belastungskategorie („hoher Bedarf für Luftverbesserungen“) betrifft weniger als 0,3 % der Stadtfläche und Bevölkerung und wird daher in den Diagrammen nicht gesondert ausgewiesen. Ebenso gibt es keine Bereiche, in denen die WHO-Grenzwerte vollständig eingehalten werden. Luftverschmutzung hat nachweislich erhebliche Auswirkungen auf die Gesundheit von Mensch und Natur. Über die Atemwege gelangen Schadstoffe wie Feinstaub in den Körper und verteilen sich über den Blutkreislauf bis in die Organe. Dies kann zu vielfältigen gesundheitlichen Schäden führen: Rußpartikel erhöhen das Krebsrisiko. Schwermetalle können sich im Gehirn ablagern und neurologische Erkrankungen begünstigen. Atemwegsreizungen können chronischen Husten, Asthma oder verstärkte allergische Reaktionen hervorrufen. Ungeborene Kinder sind ebenfalls betroffen: Eine hohe Schadstoffbelastung erhöht das Risiko für geringes Geburtsgewicht und Frühgeburten. Es gibt keinen unbedenklichen Feinstaub Besonders kritisch ist Feinstaub: Je kleiner die Partikel, desto gefährlicher. Winzige Partikel können die natürlichen Schutzbarrieren des Körpers überwinden, tief in Organe eindringen und sich dort ablagern. Einige gelangen sogar über den Riechnerv direkt ins Gehirn. Wissenschaftliche Erkenntnisse belegen, dass selbst geringe Mengen Feinstaub gesundheitsschädlich sind – es gibt also keine unbedenkliche Feinstaubbelastung. Jede markierte Fläche (50 × 50 Meter) enthält folgende Basisinformationen: Zeitraum : Jahresdurchschnitt 2024 Luftschadstoffe : NO 2 , PM 10 und PM 2.5 in Mikrogramm pro Kubikmeter (µg/m³) Die Kategorisierung erfolgt auf Grundlage der WHO-Empfehlungen, die Grenzwerte für eine möglichst geringe Gesundheitsgefährdung definieren. Da diese Werte nur selten eingehalten werden, hat die WHO Zwischenstufen zur schrittweisen Annäherung an das Ziel festgelegt. Diese Zwischenwerte dienen als Basis für die Kategorisierung der Berliner Luftqualität. Die höchste Schadstoffkonzentration innerhalb einer Zelle bestimmt dabei deren Einordnung. Um die WHO-Grenzwerte für saubere Luft zu erreichen, sind Maßnahmen auf verschiedenen Ebenen notwendig – sowohl durch Behörden als auch durch individuelles Handeln. Beispiele für Handlungsbedarf: Verkehrsreiche Straßen : Maßnahmen wie Umweltzonen, Tempolimits oder der Ausbau umweltfreundlicher Verkehrsmittel können die Belastung durch Stickstoffdioxid (NO 2 ) und durch Feinstaub (PM 10 und PM 2.5 ) verringern. Dabei gilt: jeder vermiedene Autokilometer verbessert die Luftqualität. Auch E-Autos produzieren Feinstaub durch Abriebe. Heizungen : Der Einsatz moderner Filteranlagen oder emissionsarmer Heizsysteme reduziert Schadstoffe wie Feinstaub (PM). Auch Holzöfen können sauber betrieben werden, wie der Ofenführerschein zeigt. Industriegebiete & Überregionale Schadstoffquellen : Schadstoffe können in der Atmosphäre über weite Distanzen transportiert werden. Die Behörden haben die Aufgabe, europaweit für saubere Industrieanlagen zu sorgen. Zur Berechnung der Luftqualität kommt das statistische Modell „FAirQ“ der INWT Statistics GmbH zum Einsatz. Dieses System nutzt Methoden aus den Bereichen „Big Data“ und „Künstliche Intelligenz“, um auf Basis der folgenden Faktoren Prognosen zu erstellen: Messwerte der Berliner Luftgütemessstationen (BLUME) Verkehrsdaten von über 200 Messpunkten in der Stadt Wetterprognosen des Deutschen Wetterdienstes (DWD) Großräumige Schadstoffvorhersagen aus dem COPERNICUS-Programm (CAMS) Das Modell analysiert, wie sich diese Variablen auf die Luftqualität auswirken und nutzt sie zur Berechnung der stündlichen Belastungswerte. Diese werden über das Jahr gemittelt und auf das 50 × 50 Meter Raster übertragen. Da Modellwerte immer eine Annäherung an die Realität darstellen, gibt es kleinere Abweichungen. Besonders an Autobahnen kann die berechnete Schadstoffkonzentration höher ausfallen als in angrenzenden Wohngebieten, da sich Schadstoffe in der Atmosphäre verdünnen. Beispielsweise sinkt die Stickstoffdioxid-Belastung (NO 2 ) bereits innerhalb von 100 Metern von einer Verkehrsquelle erheblich ab. Eine detaillierte Beschreibung des Systems ist hier zu finden: Abschlussbericht zur Luftschadstoffprognose

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 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.

Sentinel-5P TROPOMI – Ultraviolet Index (UVI), Level 3 – Global

UV Index (UVI) as derived from TROPOMI observations. The UVI describes the intensity of the solar ultraviolet radiation. Values around zero indicate low, values greater than 10 indicate very high UV exposure on the ground. 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.

Klimaanpassung INKAS (NRW) - Bebauungs- und Freiflächentyp

Der Kartenlayer Klimaanpassung INKAS (INKAS - INformationsportal KlimaAnpassung in Städten) beschreibt Bebauungs- und Freiflächentypen in NRW. Insgesamt wurden 20 Landbedeckungs- und Landnutzungstypen bestimmt, wovon die ersten neun Bebauungstypen darstellen. In die Klassifizierung der Bebauungs- und Freiflächentypen flossen die Flächennutzung der ATKIS Basis-DLM, der amtlichen Hauskoordinaten, der amtlichen Hausumringe, des 3D-Gebäudemodells im LoD1 sowie des Copernicus Imperviousness Layers als Grundlagendaten ein. Die Gebäudetypen wurden in einem automatisierten Verfahren bestimmt und Gebäudekennzahlen abgeleitet. Der dominierende Gebäudetyp wurde anteilig über die überbaute Fläche im Baublock als Bebauungstyp definiert. Industrie-und Gewerbeflächen wurden in einer gesonderten Form nach der Gebäudehöhe und dem Versiegelungsgrad weiter gegliedert. Die Ergebnisse liegen auf Baublockebene entsprechend der ATKIS Basis-DLM-Daten vor.

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 in 10 m Bodenauflösung.

1 2 3 4 5 … 61 62 63