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Befliegungsprojekte Erderkundung: Datenaufbereitungsvorverarbeitung und Bilderzeugung

Aufbereitung und digitale Vorverarbeitung von multispektralen Bilddaten; digitale Korrekturverfahren und Bildverbesserungen; Bilddarstellungsverfahren und photographische Verarbeitung.

Deutscher Beitrag zu Klimaprojektionen für CMIP7 - AR7 Fast Track, DECK- und ScenarioMIP-Simulationen, Teilprojekt 3: Entwicklung von maschinellen Lernverfahren, Evaluation mit ESMVal und Erweiterung des ESMValTool (DLR)

Interdisziplinäres Datenkompetenzzentrum für die Region Bremen, Teilvorhaben: Research Academy Projekt 'HealthyPlanet' und Citizen Science Projekt 'Guardians of the Hedgehogs'

Ein prognostisches Modell des Erdrotationsvektors mit zeitabhängigen ozeanischen und atmosphärischen Drehmomenten

Die Veränderung der instanten Richtung und des Betrages des Erdrotationsvektors infolge der variablen Strömungen der Atmosphäre und des Ozeans sollen für Zeiträume von Tagen bis Dekaden berechnet und mit geodätischen Beobachtungen verglichen werden. Grundlage sind die numerischen Daten hochauflösender Zirkulationsmodelle von Atmosphäre und Ozean, aus denen die zeitabhängigen Antriebsfunktionen für die Integration der Kreiselgleichungen der Erdrotation gewonnen werden. Die Arbeiten gehen in drei Richtungen: (1) Es soll grundsätzlich untersucht werden, welche Perioden der Erdrotation durch den gemeinsamen Einfluss von Atmosphäre und Ozean angeregt werden ('Systemstudie').(2) Es soll mit hochaufgelösten Daten der Atmosphäre und des Ozeans (Reanalysen) und den präzisen Beobachtungen moderner geodätischer Raumverfahren (VLBI, GPS) eine Assimilation in die Liouvilleschen Kreiselgleichungen durchgeführt werden. Ziel dieser Studie ist eine optimale Anpassung und Kontrolle von freien Parametern (Lovesche Zahlen, Reibungskoeffizienten, Dämpfungsfaktor Q) ('Assimilationsstudie').(3) Es sollen für den konkreten Zeitraum der letzten 100 Jahre Vergleiche mit gemessenen Polbewegungen und Änderungen der Tageslänge durchgeführt werden ('Klimastudie').

Emmy Noether-Nachwuchsgruppen, Die Quelle der Lovewellen im ozeangenerierten Rauschfeld

Rauschkorrelationen (Noise correlations) haben die Seismologie revolutioniert, indem sie es ermöglichen, die gewaltigen Datenmengen an kontinuierlich aufgezeichnetem seismischem Hintergrundrauschen zu verwenden. Letztendlich erlauben sie es, mit diesem Rauschen Seismologie ohne Erdbeben zu betreiben. Die dadurch ermöglichten hochaufgelösten tomographischen Bilder dienen besserer Hypozentrumsbestimmung, besserer Vorhersage maximaler Bodenbeschleunigungen und einem tieferen Verständnis tektonischer Prozesse in der Erdkruste. All dies hat wichtige Folgen für die seismische Risikoabschätzung.Rauschkorrelationen wurden ebenfalls verwendet, um geologische Gefahrenobjekte wie instabile Hänge, Vulkane und Störungszonen auf zeitliche Veränderungen hin zu überwachen. Die meisten Anwendungen haben sich dafür bisher auf die Vertikalkomponente beschränkt, aber zunehmend gewinnt auch die Nutzung der Horizontalkomponenten an Interesse.Mit den Fortschritten und der zunehmenden Anwendung der Methode werden ihre Beschränkungen deutlicher. Ein Problem der Rauschkorrelation ist, dass die resultierende 'Greensche Funktion' nicht nur Information über das von der Welle durchlaufene Medium, sondern auch über die Rauschquellen enthält. Um die Rauschkorrelationsmethode zu verbessern, ist es folglich notwendig, ein hinreichendes Verständnis der Quellen und ihres Verhaltens zu erlangen.Die Quellen der Vertikalbewegung und damit der mikroseismischen Rayleighwellen ist weitgehend erforscht, wohingegen die Quellen der Horizontalbewegung durch Lovewellen weitgehend unbekannt sind. Dieser Antrag zielt darauf ab, Lovewellen im seismischen Hintergrundrauschen und damit auch ihren Beitrag zur Rauschkorrelationsmethode zu charakterisieren und zu verstehen. Dazu wird an grundlegenden Fragen bearbeitet:- Wie werden mikroseismische Lovewellen erzeugt?- Wo werden sie erzeugt? Gibt es geograpische Unterschiede im Vergleich zu den Herkunftsregionen von Rayleighwellen?- Wie sehr tragen Lovewellen zur Energie des mikroseismischen Rauschens bei? Wie hängt dieser Anteil von der Frequenz ab?- Wann werden die stärksten Lovewellen erzeugt? Ändert sich ihr Frequenzgehalt mit der Zeit?Die bisherigen Nutzungen der Rauschkorrelationen sind alle in irgendeiner Weise von den räumlichen und zeitlichen Eigenschaften der Rauschquellen beeinflusst. Ein besseres Verständnis mikroseismischer Lovequellen wird daher den Anwendern der Rauschkorrelationsmethode helfen, indem es bessere Modelle der Erdkruste und ein präziseres Überwachen erlaubt. Dieses Projekt zielt darauf ab, die Ergebnisse der Rauschkorrelationsmethode zu verbessern, indem man die genutzten Rauschquellen versteht. Dazu wird eine datenbasierte Charakterisierung der Lovequellen verbunden mit numerischer Simulation der Erzeugung von Lovewellen.

Trockenstress-Monitoring von Getreide durch Fernerkundung

Extreme Temperaturen und Wassermangel verursachen Trockenstress an landwirtschaftlichen Kulturen. Weltweit werden die Auswirkungen von Trockenstress auf wichtige Feldfrüchten untersucht und Methoden zur Überwachung und zur Früherkennung von Trockenstress und anderen Stressfaktoren untersucht. Damit soll der gezielte. Einsatz agrotechnischer Maßnahmen wie Fruchtwechsel, Düngung, Bodenbearbeitung und Bewässerungsplanung unterstützt werden, um Ernteeinbußen zu verhindern. Ein weiterer Aspekt sind mögliche Auswirkungen der globalen Erwärmung auf die landwirtschaftliche Produktion, die sich zu einem der Hauptthemen der Forschung auf dem Gebiet das Klimawandels entwickeln. Erdbeobachtung von Satelliten aus ermöglicht die rationelle Überwachung des Zustands landwirtschaftlicher Kulturen über große Flächen. lü jüngster Zeit wurden neue Sensorsysteme entwickelt und in Erdumlauf gebracht, die neue Möglichkeiten auch für das Monitoring von Trockenstress landwirtschaftlicher Kulturen eröffnen. Die wesentlichen Merkreale dieser neuen optischen Sensoren sind hohe spektrale Auflösung (kleine Bandbreiten bis 10 nm herunter, eine große Anzahl von Spektralkanälen - bis zu einigen hundert, was im Prinzip Spektroskopie vom Satelliten aus ermöglicht), hohe räumliche Auflösung (Bildelementgrößen am Boden bis 60 cm herunter), und hohe zeitliche Auflösung -(bis zu täglicher Aufnahmemöglichkeit jedes Punktes der Erdoberfläche). Das Ziel dieses Projekts ist es, unter Ausnützung der neuen Möglichkeiten optischer Fernerkundung und der synergistischen Effekte der unterschiedlich Sensortypen Fernerkundungsmethoden zur Erkennung und zur Überwachung von Trockenstress an landwirtschaftlichen Kulturen zu entwickeln. Dazu werden physikalische Vegetationsmodelle angepasst und verbessert, die den Zusammenhang zwischen der Trockenstressintensität und Reflexionseigenschaften von Pflanzenbeständen quantitativ beschreiben. Methoden zur Analyse von Fernerkundungsbilddaten unter Verwendung dieser Vegetationsmodelle werden entwickelt. Dabei werden sowohl reflektierte als auch emittierte (thermale) Infrarotstrahlung berücksichtigt. Da es keine Sensoren gibt, die gleichzeitig alle drei der oben angeführten Arten der hohen Auflösung (spektral, räumlich und zeitlich) erfüllen, kommt der Kombination von Daten unterschiedlicher Sensoren besondere Bedeutung zu (image information fusion). Die Methodenwerden für ausgewählte Fruchtarten (Weizen und Mais) unter Anbaubedingungen in Österreich und Deutschland entwickelt und getestet.

Einsatz der Erdbeobachtung zur Erfassung von klimabedingten Schädigungen des Waldes in Deutschland, Teilvorhaben 1: Koordination und deutschlandweite fernerkundliche Analysen des Waldes

Das Werkzeug der Erdbeobachtung wird auf verschiedenen Skaleneben genutzt, um Methodenentwicklungen voranzutreiben. Langjährige Erfahrungen des DLR-DFD in der skalenübergreifenden Nutzung und Auswertung von Satellitendaten und umfangreichen Satellitendaten-Zeitreihen verschiedenster Sensoren für globale, kontinentale, regionale und lokale Anwendung zur Beschreibung und Quantifizierung des Globalen Wandels werden zusammengeführt mit der langjährigen Erfahrung aus der forstlich fokussierten Fernerkundung, eingebracht durch die Kooperationspartner aus den forstlichen Forschungsanstalten der beteiligten Bundesländer Thüringen und Bayern, sowie Baden-Württemberg, Niedersachsen, Hessen, Sachsen-Anhalt und Schleswig-Holstein. Durch die Beteiligung der 4 Partner, die die forstliche Forschung in 7 Bundesländern vertreten, wird ca. 65% des deutschen Waldes abgedeckt. Die Kooperation ermöglicht eine zielgerechte, praxisnahe Herangehensweise kombiniert aus den Bedürfnissen der kooperierenden Länder, dem Wissen aller Beteiligten, um das Potential und der Grenzen der Fernerkundung und dem Wissen der forstlichen Institutionen der Länder, welche Interessen auf Bundes-, Landes- und Regionalebene bestehen. Gemeinsam wird mit robusten Methoden der Fernerkundung, wie anerkannten Technologien des maschinellen Lernens, an der Generierung und Weiterentwicklung praxis-relevanter Informationsprodukte für die raumzeitliche Erfassung von klimabedingten Schädigungen am Wald in Deutschland gearbeitet. Auf Landesebene wird auf Schädigungen an Laubhölzer in Bayern und in Thüringen auf die Ursachendifferenzierung von Schädigungen fokussiert. Auf der regionalen Ebene kann z.B. durch die Integration hoch genauer in-situ-Daten der beteiligten Projektpartner eine qualitative Prüfung ermöglicht und Herangehensweisen entwickelt und getestet werden, um relevante Informationen auf andere Skalenebenen zu übertragen.

Vorhersage von Pflanzenwachstum, Ertrag und Wirtschaftlichkeit mit einem Kl-gestützten System, TP2: Vorhersage von Wetterparametern aus Satellitendaten mittels selbstorganisierender Modellbildung und High Performance Computing (FEED)

Weltraum – Trendbericht über die Nutzung durch den Menschen und die Auswirkungen auf die Umwelt

Die Raumfahrt wächst rasant – und mit ihr die ökologischen Herausforderungen im All und auf der Erde. Der Trendbericht „Weltraum“ zeigt, welche Chancen satellitengestützte Anwendungen etwa für Klimaschutz und Umweltbeobachtung bieten, macht aber zugleich deutlich, wie steigende Startzahlen, neue Akteure und wachsende Satellitenkonstellationen zu Umweltbelastungen und Weltraumschrott führen. Auch weniger beachtete Entwicklungen wie neue Weltraumbahnhöfe, wiederverwendbare Antriebssysteme oder geplante Rohstoffgewinnung im All werden in den Blick genommen. Die Studie analysiert zentrale Entwicklungen und formuliert Handlungsfelder für eine nachhaltige Nutzung des Weltraums. Veröffentlicht in Broschüren.

Pan-Arctic Visualization of Landscape Change (2003-2022), Arctic PASSION Permafrost Service

This raster dataset, in Cloud Optimized GeoTIFF format (COG), provides information on land surface changes at the pan-arctic scale. Multispectral Landsat-5 TM, Landsat-7 ETM+, and Landsat-8 OLI imagery (cloud-cover less than 80%, months July and August) was used for detecting disturbance trends (associated with abrupt permafrost degradation) between 2003 and 2022. For each satellite image we calculated the Tasseled Cap multi-spectral index to translate the spectral reflectance signal to the semantic information Brightness, Greenness, and Wetness. In order to characterize change information, we calculated the linear trend of the Brightness, Greenness and Wetness over two decades on the individual pixel level. The final map product therefore contains information on the direction and magnitude of change for all three Tasseled Cap parameters in 30m spatial resolution across the pan-arctic permafrost domain. Features detected include coastal erosion, lake drainage, infrastructure expansion, and fires. The general processing methodology was developed by Fraser et al. 2014 and adapted and expanded by Nitze et al. 2016 and Nitze et al. 2018. Here we upscaled the processing to the circum-arctic permafrost region and the recent 20-year period from 2003 through 2022. The service covers the permafrost region up to 81° North: Alaska (USA), Canada, Greenland, Iceland, Norway, Sweden, Finland, Russia, Mongolia, and China. For Russia and China, regions not containing permafrost were excluded. The data has been processed in Google EarthEngine within the research projects ERC PETA-CARB, ESA CCI+ Permafrost, NSF Permafrost Discovery Gateway, and EU Arctic PASSION. The dataset is a contribution to the 'Panarctic requirements-driven Permafrost Service' of the Arctic PASSION project (see references). Changes in the Tasseled Cap indices Brightness, Greenness, and Wetness are displayed in the image bands red, green, and blue, respectively. Here, coastal erosion (a trend of a land surface transitioning to a water surface) is depicted in dark blue colors, while coastal accretion (a trend of a water surface transitioning to a land surface) is depicted in bright orange colors. Drained lakes appear in bright yellow or orange colors, depending on the soil conditions and vegetation regrowth. Fire scars are a further common feature, which can appear in different colors, depending on the time of the fire and pre-fire land cover. The data can be explored via the Arctic Landscape EXplorer (ALEX, see references) and is available as a public web map service (WMS, see references), both hosted by Alfred Wegener Institute Helmholtz Centre for Polar and Marine Research.

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