In der Trockenwüste Namib an der Westküste Afrikas sind Nebelereignisse von großer Bedeutung nicht nur für die Pflanzen- und Tierwelt, sondern insbesondere auch für die Gewinnung von Trinkwasser mit Hilfe von Nebelwasserkollektoren. Um eine ökonomische Nutzung der Trinkwassergewinnung zu ermöglichen, sind genaue Kenntnisse der raumzeitlichen Entwicklung von Nebelereignissen unerlässlich. Aufgrund der komplexen topographischen Strukturen in der Namib Region lassen sich diese Kenntnisse flächendeckend nur mit Hilfe numerischer Simulationen gewinnen. Im vorliegenden Projekt soll, basierend auf dem mesoskaligen Wettervorhersagemodell COSMO des Deutschen Wetterdienstes, das dreidimensionale Nebelmodell COSMO-FOG entwickelt werden, mit dem Nebelereignisse in der Namib Region simuliert werden können. In COSMO-FOG sollen insbesondere die speziellen topographischen Gegebenheiten im Untersuchungsgebiet (Atlantischer Ozean, Küstenwüste, Große Randstufe) berücksichtigt werden, um das Auftreten der dort vorkommenden unterschiedlichen Nebelereignisse (Advektionsnebel, Strahlungsnebel, Hochnebel, etc.) realistisch simulieren zu können. Das beantragte Projekt ist Teil eines Paketantrags bestehend aus drei Einzelprojekten, zu denen neben NaFoLiCa-M auch bodengebundene Messungen (NaFoLiCa-F) sowie auf Fernerkundung basierende Nebelbeobachtungen (NaFoLiCa-S) gehören. Verknüpfungen zwischen den Teilprojekten bestehen in der gemeinsamen Prozessanalyse durch Verbindung der bodengebundenen und satellitengestützten Messungen sowie im Einsatz von COSMO-FOG zur Ermittlung der raumzeitlichen Nebelstrukturen.
This product shows globally the daily snow cover extent (SCE). The snow cover extent is the result of the Global SnowPack processor's interpolation steps and all data gaps have been filled. Snow cover extent is updated daily and processed in near real time (3 days lag). In addition to the near real-time product (NRT_SCE), the entire annual data set is processed again after the end of a calendar year in order to close data gaps etc. and the result is made available as a quality-tested SCE product. There is also a quality layer for each day (SCE_Accuracy), which reflects the quality of the snow determination based on the time interval to the next "cloud-free" day, the time of year and the topographical/geographical location. The “Global SnowPack” is derived from daily, operational MODIS snow cover product for each day since February 2000. Data gaps due to polar night and cloud cover are filled in several processing steps, which provides a unique global data set characterized by its high accuracy, spatial resolution of 500 meters and continuous future expansion. It consists of the two main elements daily snow cover extent (SCE) and seasonal snow cover duration (SCD; full and for early and late season). Both parameters have been designated by the WMO as essential climate variables, the accurate determination of which is important in order to be able to record the effects of climate change. Changes in the largest part of the cryosphere in terms of area have drastic effects on people and the environment. For more information please also refer to: Dietz, A.J., Kuenzer, C., Conrad, C., 2013. Snow-cover variability in central Asia between 2000 and 2011 derived from improved MODIS daily snow-cover products. International Journal of Remote Sensing 34, 3879–3902. https://doi.org/10.1080/01431161.2013.767480 Dietz, A.J., Kuenzer, C., Dech, S., 2015. Global SnowPack: a new set of snow cover parameters for studying status and dynamics of the planetary snow cover extent. Remote Sensing Letters 6, 844–853. https://doi.org/10.1080/2150704X.2015.1084551 Dietz, A.J., Wohner, C., Kuenzer, C., 2012. European Snow Cover Characteristics between 2000 and 2011 Derived from Improved MODIS Daily Snow Cover Products. Remote Sensing 4. https://doi.org/10.3390/rs4082432 Dietz, J.A., Conrad, C., Kuenzer, C., Gesell, G., Dech, S., 2014. Identifying Changing Snow Cover Characteristics in Central Asia between 1986 and 2014 from Remote Sensing Data. Remote Sensing 6. https://doi.org/10.3390/rs61212752 Rößler, S., Witt, M.S., Ikonen, J., Brown, I.A., Dietz, A.J., 2021. Remote Sensing of Snow Cover Variability and Its Influence on the Runoff of Sápmi’s Rivers. Geosciences 11, 130. https://doi.org/10.3390/geosciences11030130
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.
Light emerging from natural water bodies and measured by remote sensing radiometers contains information about the local type and concentrations of phytoplankton, non-algal particles and colored dissolved organic matter in the underlying waters. An increase in spectral resolution in forthcoming satellite and airborne remote sensing missions is expected to lead to new or improved capabilities to characterize aquatic ecosystems. Such upcoming missions include NASA's Plankton, Aerosol, Cloud, ocean Ecosystem (PACE) Mission; the NASA Surface Biology and Geology observable mission; and NASA Airborne Visible / Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) - Next Generation airborne missions. In anticipation of these missions, we present an organized dataset of geographically diverse, quality-controlled, high spectral resolution inherent and apparent optical property (IOP/AOP) aquatic data. The data are intended to be of use to increase our understanding of aquatic optical properties, to develop aquatic remote sensing data product algorithms, and to perform calibration and validation activities for forthcoming aquatic-focused imaging spectrometry missions. The dataset is comprised of contributions from several investigators and investigating teams collected over a range of geographic areas and water types, including inland waters, estuaries and oceans. Specific in situ measurements include coefficients describing particulate absorption, particulate attenuation, non-algal particulate absorption, colored dissolved organic matter absorption, phytoplankton absorption, total absorption, total attenuation, particulate backscattering, and total backscattering, as well as remote sensing reflectance, and irradiance reflectance.
Kopplungsprozesse zwischen der Ionosphäre und der neutralen Atmosphäre spielen eine wichtige Rolle für die dynamischen Prozesse in der oberen Atmosphäre. Neue Fortschritte im Verständnis dieser Prozesse wurden erreicht seitdem Satelliten im erdnahen Orbit kontinuierlich hochgenaue Daten der thermosphärischen und ionosphärischen Parameter (z.B. Massendichten, zonale Winde und Elektronendichteprofile) bereitstellen. Mit diesem Projekt planen wir die Beobachtung der Auftretenshäufigkeit und Eigenschaften sporadischer E Schichten auf globaler Skala. Die Untersuchungen basieren auf GPS Radiookkultationen der Satelliten CHAMP, GRACE, TerraSAR-X, TanDEM-X und FORMOSAT-3/COSMIC. Seit dem Start des Satelliten CHAMP im Jahre 2001 wurden mehr als 5 Millionen der Radiookkultationsprofile aufgezeichnet, was ermöglicht, dass das Auftreten und die Eigenschaften der sporadischen E Schichten in hoher räumlicher Auflösung analysiert werden können. Weiterhin ermöglicht die Zeitreihe erste statistische Trendanalysen der genannten Parameter. Während der Durchführung des Projektes soll der momentan genutzt numerischer Algorithmus zur Detektion von sporadischen E Schichten um ein Modul erweitert werden, der ermöglichen wird auch Rückschlüsse auf die Eigenschaften der Schichten zu ziehen. Globale Beobachtungen der Intensitäten sporadischer E Schichten existieren aktuell nicht und werden von uns zum erstmalig bereitgestellt werden. Diese Datenbasis kann genutzt werden, um statistische Änderungen im Verhalten der sporadischen E Schichten zu Untersuchen. Ebenfalls werden wir untersuchen, ob Abhängigkeit der sporadische Eigenschaften von anderen geophysikalischen Parametern, wie beispielsweise die Abnahme des Erdmagnetfeldes, der Solarzyklus, atmosphärische Gezeiten, Meteoreinfall oder Plamadichteabnahmen in der Ionosphäre zu finden sind.
Dieser Antrag skizziert ein Projekt, das den Zielen des SPP 'EarthShape' folgt, indem es die Rolle von Biota für die Formungsprozesse der Erde untersucht. Diese Studie zielt darauf ab, (i) die ursprüngliche Annahme von EarthShape zu testen, dass alle primären Arbeitsgebiete eine ähnliche langfristige tektonische (Gesteinshebungs-) Geschichte aufweisen und (ii) den Einfluss von Biota auf Landschaften entlang eines ausgeprägten klimatischen und ökologischen Gradienten in der chilenischen Küstenregion über Jahrtausende zu quantifizieren. Die Annahme einer identischen tektonischen (Gesteinshebungs-) Geschichte aller vier primären Arbeitsgebiete impliziert, dass laterale Variationen der Topographie und der stattfindenden Erdoberflächenprozesse ausschließlich durch Klima und Biota gesteuert werden/wurden. Tektonische Studien und thermochronologische Pilotdaten, legen nahe, dass dies möglicherweise nicht der Fall ist, und somit jedwede Schlussfolgerung über Biota- Topographie-Erosionsbeziehungen unvollkommen ist. Wir werden Festgesteins- Niedrigtemperatur-Thermochronologie (Apatit (U-Th)/He- und Fission-Track-Methode) und thermisch-kinematische Modellierung (PECUBE) anwenden, um die tektonische (Gesteinshebungs-) Geschichte aller vier primären Arbeitsgebiete in EarthShape über Millionen Jahre zu rekonstruieren. Die Ergebnisse sind sowohl für Beobachtungs- als auch für Modellierungsstudien, die großskalige Tektonik-Klima-Biota-Interaktionen und Landschaftsentwicklungen untersuchen (vgl. Phase-II-EarthShape-Anträge: PIs Ehlers und Hickler, Schaller und van der Kruk, Mutz und Niedermeyer), von großer Bedeutung. Detritische (Tracer) Thermochronologie wird in allen primären Arbeitsgebiete von EarthShape angewendet, um die antreibenden Kräfte von Erdoberflächenprozessen über Jahrtausende zu identifizieren. Von besonderem Interesse ist hierbei die Untersuchung der Beziehungen zwischen Vegetationsbedeckung, Geomorphologie, Erosion und Sedimenttransport. Dies geschieht durch statistische Zuordnung der detritischen Altersverteilungen zu den Herkunftsgebieten in den untersuchten Einzugsgebieten. Geomorphologische und biotische Einflussfaktoren werden aus verschiedenen Fernerkundungsdaten abgeleitet. Geomorphologische Erosionsfaktoren werden aus digitalen Höhenmodellen (ASTER, LiDAR) berechnet, während Vegetations-Erosionsfaktoren aus der Analyse multispektraler Satellitendaten (Sentinel, Landsat) in Verbindung mit Feldarbeit abgeleitet werden. Hieraus resultierende relative Erosionskarten können mit kosmogenen Nuklid-Erosionsraten kombiniert werden (z. B. EarthShape Phase I + II, PIs Schereler et al., Schaller und van der Kruk), um hochaufgelöste Erosionsraten-Karten für alle primären Arbeitsgebiet von EarthShape abzuleiten. Wir erwarten, dass dieser innovative multidisziplinäre Ansatz (Kombination von Thermochronologie und Fernerkundungsdaten) unser Verständnis der tektonischen, klimatischen und biologischen Landschaftsdynamik verbessern wird.
Die umfassende Zielstellung dieses Teilprojektes ist es die thermodynamische Struktur, Wolken, Aerosole, Spurengase und Strahlungseffekte in der atmosphärischen Säule basierend auf einer Langzeitreihe auf der deutsch/französischen Forschungsstelle in Ny-Alesund/Svalbard zu charakterisieren und damit das Zusammenspiel verschiedenster Fernerkundungsinstrumente zu nutzen. Die Daten werden für Modelauswertungen und Verbesserungen verwendet, sowie dienen sie als Referenz für satelliten- und flugzeuggetragene Ableitungsalgorithmen und ergänzen so die in-situ Beobachtungen. Basierend auf hoch-qualitativen Beobachtungsdaten werden Vertikalprofile des thermodynamischen Zustandes, Wolken, Aerosole und Spurengaskonzentrationen unter der Verwendung von integrierten Profilansätzen abgeleitet, welche es erlauben eine Analyse des Strahlungseinflusses von Wolken, Aerosolen und Spurengasen (inklusive Wasserdampf und Ozon) durchzuführen.
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.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 1198 |
| Global | 4 |
| Kommune | 2 |
| Land | 55 |
| Wissenschaft | 160 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 19 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 1138 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Repositorium | 5 |
| Text | 46 |
| unbekannt | 167 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 52 |
| offen | 1313 |
| unbekannt | 12 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1004 |
| Englisch | 547 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 9 |
| Bild | 1 |
| Datei | 12 |
| Dokument | 29 |
| Keine | 817 |
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| Webdienst | 3 |
| Webseite | 524 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1125 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1282 |
| Luft | 900 |
| Mensch und Umwelt | 1374 |
| Wasser | 887 |
| Weitere | 1377 |