Laser scanning point clouds of forest stands were acquired in southwest Germany in 2019 and 2020 from different platforms: an aircraft, an uncrewed aerial vehicle (UAV) and a ground-based tripod. The UAV-borne and airborne laser scanning campaigns cover twelve forest plots of approximately 1 ha. The plots are located in mixed central European forests close to Bretten and Karlsruhe, in the federal state of Baden-Württemberg, Germany. Terrestrial laser scanning was performed in selected locations within the twelve forest plots. Airborne and terrestrial laser scanning point clouds were acquired under leaf-on conditions, UAV-borne laser scans were acquired both under leaf-on and later under leaf-off conditions. In addition to the laser scanning campaigns, forest inventory tree properties (species, height, diameter at breast height, crown base height, crown diameter) were measured in-situ during summer 2019 in six of the twelve 1-ha plots. Single tree point clouds were extracted from the different laser scanning datasets and matched to the field measurements. For each tree entry, point clouds, tree species, position, and field-measured and point cloud-derived tree metrics are provided. For 249 trees, point clouds from all three platforms are available. The tree models form the basis of a single tree database covering a range of species typical for central European forests which is currently being established in the framework of the SYSSIFOSS project.
In der Arktis ist aktuell die stärkste Temperaturerhöhung im Zuge des Klimawandels zu beobachten. Diese Tatsache beruht auf einer komplexen Kette von Prozessen und Rückkopplungen, in denen Aerosolpartikel durch ihren Einfluss auf Strahlungsbilanz und Wolkenbildung eine wesentliche Rolle spielen. Um die Auswirkungen der sich ändernden Eisbedeckung abschätzen zu können, müssen die Wechselwirkungen zwischen Ozean sowie Eis und der Atmosphäre besser verstanden werden. Grundsätzlich mangelt es besonders im Bereich des arktischen Ozeans an atmosphärischen Messungen, die zum Verständnis der Prozesse aber auch zur Vorhersage der zu erwartenden Änderungen dringend benötigt werden. Austauschprozesse zwischen Ozean/Eis und Atmosphäre sind in diesen Regionen ebenfalls wenig untersucht. Im Rahmen dieses Projektes sollen mithilfe der RV Polarstern vertikale Austauschprozesse oberhalb von Wasser und Eis im Detail betrachtet werden und damit verbundene Quellen für Aerosolpartikel lokalisiert werden. Dazu ist eine Reihe von kontinuierlichen Aerosolmessungen an Bord des Schiffes geplant, die die Anzahlgrößenverteilungen, optische Parameter (Streuung, Absorption), das Mischungsverhältnis von Partikeln, die schwarzen Kohlenstoff (BC) enthalten, die Konzentration von eisbildenden Partikeln (INP) sowie die chemische Zusammensetzung der Aerosolpartikel umfassen. Weiterhin werden in den im Sommer häufig auftretenden Nebelphasen Nebelwasserproben gesammelt, sowie während der gesamten Kampagne täglich Wasserproben aus dem Ozean entnommen. Diese Proben werden nach der Kampagne auf die Konzentration von INP und BC untersucht. Weiterhin sollen erstmals mit Laser-Inkandeszenz Methoden die BC-Konzentrationen sowohl im luftgetragenen Aerosol als auch in Wasserproben gemessen werden. Zur Vorbereitung der Wasserproben mit hoher Salinität werden neuartige Methoden angewandt. Durch diese Kombination der parallelen Untersuchung von Bestandteilen in Luft und Wasser sollen Transport- und Austauschprozesse dieser Aerosolpartikel quantifiziert werden. Während langsamer Fahrt des Schiffes oder Drift mit dem Eis wird Messtechnik zur Bestimmung von vertikalen Partikelflüssen am vorderen Ausleger des Schiffes eingesetzt. Damit werden Zeitreihen des Windvektors und der Partikelkonzentration erfasst, mit deren Hilfe im Anschluss der vertikale, turbulente Partikelfluss über unterschiedlichen Oberflächen durch die Eddy Kovarianz Methode bestimmt werden soll. Kombiniert mit diesen Messungen wird die Konzentration der INP erfasst, um deren Ursprung und Quellen lokalisieren zu können. Ein weiteres Messsystem, das aus einer eindimensionalen Windmessung und einem Partikelzähler besteht, wird am Kranhaken des vorderen Auslegers befestigt und bestimmt Vertikalprofile der Partikelkonzentration, aus denen ebenfalls eine Abschätzung des Vertikalflusses von Partikeln möglich ist. Diese Methoden sind erprobt und etabliert, wurden nur bisher noch nie in dieser Form über dem arktischen Ozean angewendet.
Video transects were done using the A.IKANBILISTM hovering autonomous underwater vehicle (HAUV) of the company BeeX (https://beex.sg/a-ikanbilis/), which flew over the reefs along predefined transects at a depth of 0.5m above seabed and at a speed of 1 m s-1. From the dive videos of the HAUV, SBIs were extracted every second. Each SBI features two parallel laser lines 30 cm away from each other. The camera used was a GoPro, the videos and pictures were taken perpendicularly to the seabed. The seabed images provide insights into the general composition of key species, higher systematic groups and ecological guilds. The images contain information on how benthic species are associated to each other. Transect files include individual images, whereas metadata of each image includes diving depth, date/time of transect. Geographical coordinates and time of individual images is unavailable, images have a resolution of 300dpi and a size of 9 to 13 MB.
Video transects were done using the A.IKANBILISTM hovering autonomous underwater vehicle (HAUV) of the company BeeX (https://beex.sg/a-ikanbilis/), which flew over the reefs along predefined transects at a depth of 0.5m above seabed and at a speed of 1 m s-1. From the dive videos of the HAUV, SBIs were extracted every 5 seconds. SBIs, each SBI features two parallel laser lines 25 cm away from each other. The camera used was a GoPro, the videos and pictures were taken perpendicularly to the seabed. The seabed images provide insights into the general composition of key species, higher systematic groups and ecological guilds. The images contain information on how benthic species are associated to each other. Transect files include individual images, whereas metadata of each image includes diving depth, date/time of transect. Geographical coordinates of some individual images is unavailable, images have a resolution of 300dpi and a size of 7 to 13 MB.
Um die Auswirkung baulicher Massnahmen auf die Durchlueftung von Innenstadtbereichen zu ermitteln, sind bei Verwendung hydraulischer Modelle spezielle Versuchstechniken erforderlich: Neben der Notwendigkeit, auch sehr geringe Stroemungsgeschwindigkeiten moeglichst stroemungsfrei auszumessen, ist die Simulation von Dichtestroemungen einschliesslich der Nachbildung von Kaltluftproduktion und Waermeabgabe durch die Baukoerper nachzubilden. Fuer die Messung von niedrigen Geschwindigkeiten kommen in Ergaenzung zu Laser- und Heissfilmanemometrie lediglich optische Methoden wie z.B. Wasserstoffblaeschenbeobachtungen in Frage. Fuer die Simulation der Dichtestroeme scheidet die prinzipiell moegliche Methode, auch im hydraulischen Modell mit Waerme zu arbeiten, aus, da wegen der Einhaltung der Aehnlichkeitsgesetze eine ca. zehnfache Temperaturspreizung erforderlich waere. Abhilfe schafft hier die Verwendung von chemischen Zusaetzen, welche nach Bedarf die Dichte des Wassers vergroessern oder verringern. Erste Erfahrungen mit rechnerisch erfassbaren Versuchsbedingungen, wie z. B. Schleusenfuellungsversuche oder Abfluss eines Dichtestromes ueber eine Schwelle zeigen ermutigende Ergebnisse fuer diese Art der Experimentiertechnik.
This dataset contains geochemical variables measured in six depth profiles from ombrotrophic peatlands in North and Central Europe. Peat cores were taken during the spring and summer of 2022 from Amtsvenn (AV1), Germany; Drebbersches Moor (DM1), Germany; Fochteloër Veen (FV1), the Netherlands; Bagno Kusowo (KR1), Poland; Pichlmaier Moor (PI1), Austria and Pürgschachen Moor (PM1), Austria. The cores AV1, DM1 and KR1 were taken using a Wardenaar sampler (Royal Eijkelkamp, Giesbeek, the Netherlands) and had diameter of 10 cm. The cores FV1, PM1 and PI1 had an 8 cm diameter and were obtained using an Instorf sampler (Royal Eijkelkamp, Giesbeek, the Netherlands). The cores FV1, DM1 and KR1 were 100 cm, core AV1 was 95 cm, core PI1 was 85 cm and core PM1 was 200 cm. The cores were subsampeled in 1 cm (AV1, DM1, KR1, FV1) and 2 cm (PI1, PM1) sections. The subsamples were milled after freeze drying in a ballmill using tungen carbide accesoires. X-Ray Fluorescence (WD-XRF; ZSX Primus II, Rigaku, Tokyo, Japan) was used to determine Al (μg g-1), As (μg g-1), Ba (μg g-1), Br (μg g-1), Ca (g g-1), Cl (μg g-1), Cr (μg g-1), Cu (μg g-1), Fe (g g-1), K (g g-1), Mg (μg g-1), Mn (μg g-1), Na (μg g-1), P (μg g-1), Pb (μg g-1), Rb (μg g-1), S (μg g-1), Si (μg g-1), Sr (μg g-1), Ti (μg g-1) and Zn (μg g-1). These data were processed and calibrated using the iloekxrf package (Teickner & Knorr, 2024) in R. C, N and their stable isotopes were determined using an elemental analyser linked to an isotope ratio mass spectrometer (EA-3000, Eurovector, Pavia, Italy & Nu Horizon, Nu Instruments, Wrexham, UK). C and N were given in units g g-1 and stable isotopes were given as δ13C and δ15N for stable isotopes of C and N, respectively. Raw data C, N and stable isotope data were calibrated with certified standard and blank effects were corrected with the ilokeirms package (Teickner & Knorr, 2024). Using Fourier Transform Mid-Infrared Spectroscopy (FT-MIR) (Agilent Cary 670 FTIR spectromter, Agilent Technologies, Santa Clara, Ca, USA) humification indices (HI) were determined. Spectra were recorded from 600 cm-1 to 4000 cm-1 with a resolution of 2 cm-1 and baselines corrected with the ir package (Teickner, 2025) to estimate relative peack heights. The HI (no unit) for each sample was calculated by taking the ratio of intensities at 1630 cm-1 to the intensities at 1090 cm-1. Bulk densities (g cm-3) were estimated from FT-MIR data (Teickner et al., in preparation).
This dataset contains geochemical variables measured in six depth profiles from ombrotrophic peatlands in North and Central Europe. Peat cores were taken during the spring and summer of 2022 from Amtsvenn (AV1), Germany; Drebbersches Moor (DM1), Germany; Fochteloër Veen (FV1), the Netherlands; Bagno Kusowo (KR1), Poland; Pichlmaier Moor (PI1), Austria and Pürgschachen Moor (PM1), Austria. The cores AV1, DM1 and KR1 were taken using a Wardenaar sampler (Royal Eijkelkamp, Giesbeek, the Netherlands) and had diameter of 10 cm. The cores FV1, PM1 and PI1 had an 8 cm diameter and were obtained using an Instorf sampler (Royal Eijkelkamp, Giesbeek, the Netherlands). The cores FV1, DM1 and KR1 were 100 cm, core AV1 was 95 cm, core PI1 was 85 cm and core PM1 was 200 cm. The cores were subsampeled in 1 cm (AV1, DM1, KR1, FV1) and 2 cm (PI1, PM1) sections. The subsamples were milled after freeze drying in a ballmill using tungen carbide accesoires. X-Ray Fluorescence (WD-XRF; ZSX Primus II, Rigaku, Tokyo, Japan) was used to determine Al (μg g-1), As (μg g-1), Ba (μg g-1), Br (μg g-1), Ca (g g-1), Cl (μg g-1), Cr (μg g-1), Cu (μg g-1), Fe (g g-1), K (g g-1), Mg (μg g-1), Mn (μg g-1), Na (μg g-1), P (μg g-1), Pb (μg g-1), Rb (μg g-1), S (μg g-1), Si (μg g-1), Sr (μg g-1), Ti (μg g-1) and Zn (μg g-1). These data were processed and calibrated using the iloekxrf package (Teickner & Knorr, 2024) in R. C, N and their stable isotopes were determined using an elemental analyser linked to an isotope ratio mass spectrometer (EA-3000, Eurovector, Pavia, Italy & Nu Horizon, Nu Instruments, Wrexham, UK). C and N were given in units g g-1 and stable isotopes were given as δ13C and δ15N for stable isotopes of C and N, respectively. Raw data C, N and stable isotope data were calibrated with certified standard and blank effects were corrected with the ilokeirms package (Teickner & Knorr, 2024). Using Fourier Transform Mid-Infrared Spectroscopy (FT-MIR) (Agilent Cary 670 FTIR spectromter, Agilent Technologies, Santa Clara, Ca, USA) humification indices (HI) were determined. Spectra were recorded from 600 cm-1 to 4000 cm-1 with a resolution of 2 cm-1 and baselines corrected with the ir package (Teickner, 2025) to estimate relative peack heights. The HI (no unit) for each sample was calculated by taking the ratio of intensities at 1630 cm-1 to the intensities at 1090 cm-1. Bulk densities (g cm-3) were estimated from FT-MIR data (Teickner et al., in preparation).
The high-resolution digital surface model (DSM1, DOM1) of the watercourses Elbe and Lower Havel is based on the airborne laser scanning data, undertaken from 06 January 2022 to 18 March 2022 in the Elbe area and from 20 to 22 December 2021 in the Havel area. It was produced and published by Germany’s Federal Institute of Hydrology (BfG), on behalf of the River Basin Community Elbe (RBC Elbe, FGG Elbe). The work was supported by the German Federal Waterways and Shipping Administration (WSV) and the surveying offices and water management administrations of six German states - Saxony, Saxony-Anhalt, Brandenburg, Lower Saxony, Mecklenburg-Vorpommern and Schleswig-Holstein. The data cover both the area around the inland water stretches of the Elbe from the Czech-German border to the village of Zollenspieker (part of the city of Hamburg) and the Lower Havel waterway from the town of Rathenow to its confluence with the Elbe. Since the dataset has a large coverage of 4,043 km², it is split into 62 sections. They were either labelled *HW in case of flood relevant areas (in German: “hochwasser-relevante Gebiete”) or *AU in case of historical floodplains (in German: “Altauengebiete”). Financing was divided according to these categories: In the HW areas, the project was co-funded by BfG, the WSV and the federal states, while in the AU areas, BfG covered all project costs. For each section we provide hillshade (*HS) and height maps (*NHN). The data are available in a raster resolution of 1 meter in GeoTiff format; Coordinate reference frame: ETRS89.DREF91.R16; Coordinate projection: UTM Zone 33N; EPSG-Code: 25833; Height reference system: DHHN2016, national vertical reference frame in Germany (2022). For further information please contact us. Citation short: BfG et al. / i.A. FGG Elbe (2025)
Beschreibung des INSPIRE Download Service (predefined Atom): DGM1 - Laserscan-Geländemodell Im Frühjahr 2016 fand eine Airborne-Laserscan-Befliegung zur Generierung eines neuen hochgenauen Geländemodells für das gesamte Saarland statt. Dabei wurde die Geländeoberfläche mit einem im Flugzeug installierten Laser abgetastet. Als Resultat liegt seit Anfang des Jahres 2017 das hochgenaue DGM1 mit einer Rasterweite von 1m und einer durchschnittlichen Höhengenauigkeit von 1-2 dm vor. Als gewünschter Nebeneffekt wurden neben Geländedaten auch auf der Erdoberfläche befindliche Objekte wie Gebäude und Vegetation mit eingescannt, die als Oberflächendaten verfügbar sind. Digitale Geländemodelle (DGM) sind digitale, numerische, auf ein regelmäßiges Gitter reduzierte Modelle der Geländehöhen und –formen der Erdoberfläche. DGM können außerdem ergänzende Angaben (z.B. Geländekanten, Geripplinien, markante Geländepunkte) enthalten. Sie beinhalten keine Information über Bauwerke (z.B. Brücken) und Vegetation. Das DGM1 unterscheidet sich von den anderen DGM durch seine Höhengenauigkeit und seine Gitterweite. - Der/die Link(s) für das Herunterladen der Datensätze wird/werden dynamisch aus Get Map Aufrufen eines WMS Interfaces generiert
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 2227 |
| Europa | 5 |
| Kommune | 13 |
| Land | 76 |
| Weitere | 40 |
| Wirtschaft | 30 |
| Wissenschaft | 1057 |
| Zivilgesellschaft | 164 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 119 |
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 2190 |
| Gesetzestext | 1 |
| Hochwertiger Datensatz | 4 |
| Taxon | 4 |
| Text | 44 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 79 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 64 |
| Offen | 2367 |
| Unbekannt | 12 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 2074 |
| Englisch | 528 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 30 |
| Bild | 9 |
| Datei | 90 |
| Dokument | 65 |
| Keine | 1465 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 6 |
| Webseite | 819 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1602 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1564 |
| Luft | 1254 |
| Mensch und Umwelt | 2405 |
| Wasser | 997 |
| Weitere | 2443 |