The data set provides GFZ VER13 orbits of altimetry satellites:ERS-1 (August 1, 1991 - July 5, 1996),ERS-2 (May 13, 1995 - February 27, 2006),Envisat (April 12, 2002 - April 8, 2012),TOPEX/Poseidon (September 23, 1992 - October 8, 2005),Jason-1 (January 13, 2002 - July 5, 2013) andJason-2 (July 5, 2008 - April 5, 2015)derived at the time spans given at the GFZ German Research Centre for Geosciences (Potsdam, Germany) within the Sea Level phase 2 project of the European Space Agency (ESA) Climate Change Initiative using "Earth Parameter and Orbit System - Orbit Computation (EPOS-OC)" software (Zhu et al., 2004) and the Altimeter Database and processing System (ADS, http://adsc.gfz-potsdam.de/ads/) developed at GFZ. The orbits were computed in the ITRF2014 terrestrial reference frame for all satellites using common, most precise models and standards available and described below.The ERS-1 orbit is computed using satellite laser ranging (SLR) and altimeter crossover data, while the ERS-2 orbit is derived using additionally Precise Range And Range-rate Equipment (PRARE) measurements. The Envisat, TOPEX/Poseidon, Jason-1, and Jason-2 orbits are based on Doppler Orbitography and Radiopositioning Integrated by Satellite (DORIS) and SLR observations. For Envisat, altimeter crossover data were used additionally at 44 of 764 orbital arcs with gaps in SLR and DORIS data.The orbit files are available in the Extended Standard Product 3 Orbit Format (SP3-c). Files are gzip-compressed. File names are given as sate_YYYYMMDD_SP3C.gz, where "sate" is the abbreviation (ENVI, ERS1, ERS2, JAS1, JAS2, TOPX) of the satellite name, YYYY stands for 4-digit year, MM for month and DD for day of the beginning of the file. More details on these orbits are provided in Rudenko et al. (2018) to which these orbits are supplementary material.
The data set provides GFZ VER11 orbits of altimetry satellitesERS-1 (August 1, 1991 - July 5, 1996),ERS-2 (May 13, 1995 - February 27, 2006),Envisat (April 12, 2002 - April 8, 2012),Jason-1 (January 13, 2002 - July 5, 2013) andJason-2 (July 5, 2008 - April 5, 2015)TOPEX/Poseidon (September 23, 1992 - October 8, 2005),derived at the time spans given at Helmholtz Centre Potsdam GFZ German Research Centre for Geosciences within the Sea Level phase 2 project of the European Space Agency (ESA) Climate Change Initiative using "Earth Parameter and Orbit System - Orbit Computation (EPOS-OC)" software and the Altimeter Database and processing System (ADS, http://adsc.gfz-potsdam.de/ads/) developed at GFZ. The orbits were computed in the same (ITRF2008) terrestrial reference frame for all satellites using common, most precise models and standards available and described below.The ERS-1 orbit is computed using satellite laser ranging (SLR) and altimeter crossover data, while the ERS-2 orbit is derived using additionally Precise Range And Range-rate Equipment (PRARE) measurements. The Envisat, TOPEX/Poseidon, Jason-1 and Jason-2 orbits are based on Doppler Orbitography and Radiopositioning Integrated by Satellite (DORIS) and SLR observations.The orbit files are available in the Extended Standard Product 3 Orbit Format (SP3-c, ftp://igscb.jpl.nasa.gov/igscb/data/format/sp3c.txt) Files are gzip-compressed. File names are given as sate_YYYYMMDD_SP3C.gz, where "sate" is the abbreviation (ENVI, ERS1, ERS2, JAS1, JAS2, TOPX) of the satellite name, YYYY stands for 4-digit year, MM stands for month and DD stands for day of the beginning of the file.More details on these orbits are provided in Rudenko et al. (2017)
Ziel war es einen operationellen Datenprozessor aufzubauen, der den kontinuierlichen Datenstrom vom GOME-Instrument auf dem europaeischen Fernerkundungssatelliten ERS-2 systematisch zu verarbeiten und dadurch im wesentlichen Ozongesamtsaeulen zur Verfuegung zu stellen. Seit 1996 wird dieser Prozessor im Auftrag der Europaeischen Raumfahrtbehoerde betrieben und die entsprechenden Datenprodukte an ca. 40 Datennutzer verteilt.
Wissenschaftliche und technische Arbeitsziele: Das uebergeordnete Ziel des Vorhabens ist es, mit den Fernerkundungsdaten operationeller Radarsatelliten eine geokodierte Karte der borealen Vegetationsverteilung in Sibirien zu erstellen und die jahreszeitlichen Schwankungen oekologischer Parameter aus den Radarsignaturen zu bestimmen. Darueber hinaus werden die topographischen und davon abgeleiteten mikroklimatischen und edaphischen Rahmenbedingungen der Standorte mit Hilfe eines interferometrischen digitalen Gelaendemodells (DGM) in einem ausgewaehlten Testgebiet intensiv und in ihrer saisonalen Abhaengigkeit untersucht. Drei Arbeitsziele, deren technische Verwirklichung und wissenschaftliche Anwendung eng verknuepft sind, wurden definiert. 1. Interferometrische Prozessierung und Geokodierung - Erstellung von digitalen Gelaendemodellen und Hangneigungskarten aus ERS-Tandemdaten fuer ca. 15 Bildpaare entlang der Transekte - Geokodierung und Koregistrierung der Radardaten mit Hilfe der interferometrisch erstellten Gelaendemodelle - GIS-Analyse topographischer Rahmenbedingungen auf der Basis des DGM und Ueberpruefung im Testgebiet; 2. Klassifizierung der Transekte - Klassifizierung der flaechenmaessig dominierenden Vegetationstypen mit den einfallswinkelkorrigierten Radardaten - Ableitung von Kohaerenzkarten aus ERS-Tandem-Paaren und JERS-1 Daten und Auswertung hinsichtlich der Vegetationsstruktur - Bestimmung von effektiven Baumhoehen fuer ausgewaehlte Waldgebiete ueber Dekorrelation bei Volumenstreuung - Untersuchung des Informationsverlustes bei Aufloesungsverschlechterung (down-scaling); 3. Saisonale Effekte im Testgebiet Zotino - Analyse von multitemporalen ERS-Scatterometerdaten (3,5-taegiger Wiederholungszyklus) zur Informationsgewinnung ueber meteorologische, radarrelevante Ereignisse, wie z.B. Auftauprozesse - Erfassung der flaechenmaessigen Ausbreitung und saisonalen Dauer der Frostwechselbedingungen der Vegetation und oberflaechennahen Bodenschichten im Testgebiet Zotino - Erfassung der saisonalen Wasserstandsschwankungen in Flussauen, Bruchwaeldern und offenen Moorflaechen und der damit verbundenen Ueberflutungsdauer von Vegetationstypen im Testgebiet Zotino - Modellierung und Bilanzierung des jahreszeitlichen Wasserverbrauches unterschiedlicher Vegetationstypen der sibirischen Taiga. Dabei werden bereits erfolgte in situ Messungen des Wasserverbrauches (Xylemfluss-Methode und Eddy-Correlations-Methode), der Durchwurzelungstiefe und der Bodenbedingungen mit den Bestandesstrukturdaten aus der GIS-gestuetzten Klassifizierung der Vegetationstypenverbreitung kombiniert. Hauptauftragnehmer: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V., Institut für Hochfrequenztechnik; Wessling; Germany.
Entwicklung einer Methodik zur Integration von Satellitenfernerkundungsdaten in die Kartierungs- und Aktualisierungsaufgaben von Umweltbehoerden. Die entwickelten Module umfassen 1. Basiskartierungen fuer Landbedeckung 1:25000-1:100000; 2) ein change detection Modul auf der Grundlage von Vegetationsindices, selektiver Hauptkomponentenanalyse und fuzzy logic Methoden; 3.) Machbarkeitsanalysen zum Anwendungspotential hochaufloesender Satellitendaten, zur detaillierten Biotopklassifizierung und zur integrierten Landschaftsbewertung.
Entsprechend der mit dem Zentrum fuer aerokosmische Fernerkundung (ZAKIS) der Ukrainischen Akademie der Wissenschaften abgeschlossenen Vereinbarung wurden alle Managementaufgaben zum Projekt 'Tschernobyl-Folgen' an das uve Fernerkundungszentrum Potsdam uebertragen. Im Rahmen dieses Auftrages werden durch uve insbesondere folgende Aufgaben realisiert: - Koordinierungs-, Unterstuetzungs- und Abstimmungsaktivitaeten mit dem ukrainischen Partner zur Vorbereitung, Durchfuehrung und Ergebnispraesentation des Vorhabens, - Massnahmen zur Einfuehrung deutscher bzw ESA-Satellitendaten (MOMS, ERs 1) sowie eines in Deutschland entwickelten aufgabenspezfischen GIS in die Arbeiten im ZAKIS, Mitwirkung an Ground Truth-Aktivitaeten im Testgebiet, -Schulung ukrainischer Mitarbeiter in Potsdam, Unterstuetzung bei der Hardwarebeschaffung und -Installation sowie der Softwareimplementation.
Ziel des Vorhabens war es ein bestehendes Verfahren zur Detektion von Polynjnen mit passiven Mikrowellendaten des SSM/I auf die Bestimmung der Eiskante in der Eisrandzone zu erweitern. Dieses neu zu entwickelnde Verfahren sollte dabei mit Hilfe von SAR-Bildern der europaeischen Fernerkundungssatelliten ERS-1 und 2 validiert werden. Das Eiskantendetektionsverfahren sollte in der Lage sein, die Eiskante mit einer um etwa einen Faktor 5-6 besseren raeumlichen Ausloesung zu detektieren, als dies bei den bisher verwendeten Eiskonzentrationsalgorithmen der Fall war (z.B. NASA-Team-Algorithmus), deren Aufloesung durch die Sensoraufloesung von ca. 50 km begrenzt ist. Die Verbesserung der Kenntnis der Position der Eiskante ermoeglicht genaue Studien der Kurzzeitvariabilitaet mesoskaliger Groessenordnung der Eisrandzone und fuehrt somit zu einem besseren Verstaendnis der Eisproduktion, des Schmelzen und der atmosphaerisch und ozeanisch angetriebenen Eisdrift in diesem Bereich. Um eine Validation des Verfahrens durchfuehren zu koennen war es dabei ebenfalls notwendig ein Verfahren, zur Detektion der Eiskante und ihrer Struktur in ERS-SAR Bildern zu entwickeln. Fuer die Erweiterung des Verfahrens zur Eiskantendetektion mit passiven Mikrowellendaten konnte auf die am Institut geleisteten Arbeiten zur Polynjendetektion zurueckgegriffen werden. Hierbei wurde im wesentlichen auf das von Markus und Burns (1995) entwickelte PSSM-Verfahren aufgebaut und auf die Arbeiten von Hunewinkel (1994) zu Aufloesungsverbesserung von SSM/I-Daten zurueckgegriffen. Fuer die Analyse von ERS-SAR Bildern konnte lediglich auf Arbeiten zurueckgegriffen werden, die sich prinzipiell mit der Wechselwirkung von Seegang mit Meereis (z.B. Wadhams et al., 1995) und Beschreibungen der Abbildung des Seegangs in Meereis durch ein SAR beschaeftigen (z.B. Liu et al., 1991). Ein Verfahren zur Detektion der Eiskante in ERS-SAR Bildern, unabhaengig von den Rueckstreueigenschaften der abgebildeten Oberflaechentypen musste jedoch neu entwickelt werden. Zu Beginn des Projektes sind die fuer das Vorhaben benoetigen ERS-SAR und SSM/I-Daten ausgewaehlt und bei den entsprechenden Institutionen (ESRIN fuer das ERS-SAR und MSFC fuer SSM/I) geordert worden. Die Vorverarbeitung der SAR-Daten vereinfachte sich aufgrund der verwendeten Analysemethode auf eine omega 0-Kalibration, in Faellen in denen weder Textur- noch spektrale Informationen die Bildinterpretation ausreichend unterstuetzt haben. Das PSSM-Verfahren (siehe Abschnitt 2) wurde auf die komplizierteren Verhaeltnisse der Eisrandzone adaptiert. Als besonders wichtiger Schritt erwies sich dabei der Uebergang von Helligkeitstemperaturen zu Polarisationsverhaeltnissen. Fuer die gemeinsame Projektion der ausgewerteten Daten wurde ein aufloesungsreduziertes Gitter, das durch das SAR-Bild vorgeben ist, gewaehlt.
Forschungsarbeiten als 'Principal Investigator' in Experimenten mit dem Satelliten ERS-2 der ESA und zur Vorbereitung fuer ENVISAT. Schwerpunkt: Entwicklung von Methoden zum Einsatz von SAR und abbildender Spektrometrie fuer oekologische Studien in alpinen Gebieten.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 11 |
| Wissenschaft | 2 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 11 |
| unbekannt | 2 |
| License | Count |
|---|---|
| offen | 13 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 10 |
| Englisch | 3 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 13 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 11 |
| Lebewesen & Lebensräume | 10 |
| Luft | 11 |
| Mensch & Umwelt | 13 |
| Wasser | 12 |
| Weitere | 13 |