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In diesem Projekt werden die Grundlagen für den geplanten Monitor Siedlungs- und Freiraumentwicklung (IÖR-Monitor) erarbeitet. Dessen Implementierung ermöglicht eine detailliertere, kleinräumigeren Einschätzungen der Flächennutzungsentwicklung und wird so erstmals auch eine Bewertung der Entwicklung hinsichtlich von Leitbildern der Raumentwicklung (z. B. Innen- vor Außenentwicklung) auf verschiedenen räumlichen Ebenen ermöglichen. In diesem Projekt muss eine Vielzahl vorwiegend methodischer Fragen beantwortet werden. Wie können die dem Monitor zugrundeliegenden Geobasisdaten deutschlandweit automatisiert aufbereitet und ausgewertet werden. Welche Indikatoren sind in der Praxis von Bedeutung und wie können diese berechnet werden? Wie kann mit den heterogenen Fortführungsständen der einzelnen Bundesländer umgegangen werden? Wie kann die riesige Datenmenge strukturiert, kleinteilig und interaktiv im Internet visualisiert werden? Nach Fertigstellung der konzeptionellen Grundzüge wird das Projekt anfänglich die Datengrundlagen zusammenstellen (Datenhomogenisierung, Fehlerberichtigungen, Aufbereitung administrativen Gebietsstände, Einführung eines Zeitschnittmanagements, Metadatenbeschreibung, Datenaggregationen auf verschiedenen administrativen Gebietseinheiten). Parallel dazu werden die methodischen Grundlagen für den Monitor entwickelt. Das umfasst die Konzeption und Umsetzung eines geeigneten Datenbankmodells, die Erstellung und Testung von Datenaufbereitungs- und Indikatorberechnungsprogrammen und die Entwicklung von Methoden der automatisierten Qualitätskontrolle (Plausibilitätsteste usw.) Letzteres ist angesichts der Datenmenge und der späteren Belastbarkeit der räumlich sehr hochauflösenden Indikatoren von besonderer Bedeutung. Letztlich werden in dem Projekt auch die Grundlagen für die Visualisierung der Monitorergebnisse geschaffen. Die Ergebnispräsentation umfasst einerseits eineautomatisierte Erstellung von räumlich und/oder zeitlich vergleichenden Ergebnisberichten zur Flächenentwicklung (downloadbar im PDF-Format). Parallel dazu werden für eine verbessert räumlichen Wahrnehmung die Indikatorenwerte auch in graphischer Form via WebGIS visualisiert. Hierzu müssen unter Beachtung von Standards (u. a. OGC, INSPIRE) geeignete Programmoberflächen geschaffen werden. Das Projekt baut auf umfangreiche Vorarbeiten im IÖR auf und wird wegen seiner Bedeutung (dauerhaftes, deutschlandweites Flächenmonitoring) auch mit verschiedenen Experten in Deutschland abgestimmt. Die Realisierung des IÖR-Monitors erfolgt schrittweise. Nach Abschluss der konzeptionellen Arbeiten wird ein Set wichtiger Kernindikatoren berechnet und zeitnah veröffentlicht. Dieses wird dann sukzessiv um weitere Indikatoren ergänzt, die dann wiederholt berechnet und veröffentlicht werden. Später ist auch die Integration der Kennwerte retrospektiver Zeitschnitte geplant.
Aktuelle Landbedeckungsdaten sind für viele öffentliche Aufgaben von Bund, Ländern und Kommunen eine wichtige Informationsgrundlage. Die in Deutschland vorhandenen Daten zur Landbedeckung müssen im Hinblick auf Aktualität und Qualität noch deutlich verbessert werden. Hierbei handelt es sich um das Amtliche Topographisch-Kartographische Informationssystem (ATKIS), die Biotop- und Nutzungstypenkartierung (BNTK) als Datengrundlage aus dem Bereich Umwelt und Naturschutz sowie die europäische Landbedeckungsdatenbasis CORINE (CLC). Internationale Berichtspflichten gegenüber der Europäischen Kommission und den Vereinten Nationen sind damit nicht effizient zu erfüllen. Mit dem Verbundvorhaben DeCOVER soll nun eine Methodik zur Aktualisierung der Landbedeckung (z.B. Geobasisdaten) entwickelt und großflächig umgesetzt werden. Zusätzlich sollen Verbesserungen des Informationsgehaltes vor allem im Bereich der Geofachdaten erzielt werden. Das Verfahren wird am Bedarf der Nutzer ausgerichtet, deren Anforderungen an Landbedeckungsinformationen zu Beginn des Vorhabens systematisch analysiert werden. Außerdem werden Erfahrungen aus den europäischen GMES-Aktivitäten sowie den Vorgaben des INSPIRE-Projektes und der Geodateninfrastruktur Deutschland (GDI-DE) an das öffentliche Geodatenmanagement zu Grunde gelegt. Dies betrifft vor allem deren Interoperabilitätsmaßnahmen, die von DeCOVER unterstützt werden. Methodische Innovationen des Vorhabens sind: - die gemeinsame Auswertung optischer und Radardaten, - die flexible Fortschreibung von Landbedeckungsdaten. Durch die gemeinsame Auswertung von optischen und Radardaten lassen sich zuverlässigere Landbedeckungsdaten gewinnen. Während optische Daten eine höhere Objekterkennbarkeit aufweisen, bieten Radardaten den Vorteil der Tageslicht- und Wetterunabhängigkeit, da auch bei Nacht und Wolkenbedeckung Daten aufgenommen werden können. Beide Vorteile werden im DeCOVER-Vorhaben zusammengeführt, um eine regelmäßige Erhebung aktueller und zuverlässiger Landbedeckungsdaten zu ermöglichen. Eine flexible Aktualisierung von Landbedeckungsdaten soll durch automatisierte Interpretation von Satellitendaten erreicht werden, wodurch sich der Erhebungsaufwand und damit die Kosten reduzieren. ATKIS-Daten gewährleisten den Fortbestand vielfältiger Informationen, die aus Fernerkundungsdaten nicht gewonnen werden können, wie z.B. Nutzungsarten von Gebäuden, Verkehrsinformationen oder auch geographische Namen. DeCOVER wird den Nutzern in Zukunft ein Verfahren zur Verfügung stellen, welches durch Einsatz von Satellitendaten eine zuverlässige und kostengünstige Aktualisierung der bestehenden nationalen Geodaten (ATKIS, BNTK) unterstützt. Die Informationen zur Landbedeckung werden dadurch zwischen den Ländern vergleichbarer. Außerdem werden neue Informationsbedürfnisse der Nutzer berücksichtigt und als Ergänzungen und Verbesserung zu den Geofachdaten angeboten.
In mehreren Pilotstudien konnte nachgewiesen werden, dass über den Rückgriff auf geeignete Erdbeobachtungsdaten in Kombination mit einem räumlich-adaptiven Klassifikationsverfahren die Herstellung hinreichend genauer Informationsebenen zu Baumartenverteilung und Waldentwicklungsphasen für das Bundesland Rheinland-Pfalz (RLP) erfolgen kann. Allerdings ist die Erstellung aktueller, flächendeckender Komposite des gesamten Bundeslandes innerhalb eines maximal verfügbaren Zeitfensters von drei Jahren nicht gesichert. Die Sentinel-2-Mission schafft ideale Voraussetzungen zur Lösung dieses zentralen Problems der Datenbereitstellung. Dieser neue Ansatz zur Informationsgewinnung steht unmittelbar in Verbindung mit der bereits initiierten Entwicklung einer raum-, sach- und zeitbezogenen Datenhaltung als Kern des neuen GRoßraumInventur- und PlanungsSystems (GRIPS-RLP). Um eine direkte Integration von Copernicus Daten und Diensten in GRIPS RLP zu ermöglichen sind Entwicklungs- und Forschungsarbeiten zur Automatisierung sowie zur Datenhaltung nötig. Gegenstand dieses Verbundprojektes ist daher die Anpassung des bestehenden Klassifikationsverfahrens sowie eine Ergänzung des objektrelationalen Fachdatenschemas von GRIPSRLP als Voraussetzung zur Integration von Copernicus-Daten und Daten nationaler Missionen (insb. Sentinel-2, RapidEye) in den Testbetrieb. Im Mittelpunkt steht die deutliche Effizienzsteigerung bei der Datenversorgung der Algorithmen mithilfe der schematischen, inhaltlichen, ISO/OGC- sowie GDI.DE- und INSPIRE-konformen Erweiterung der Datenhaltung von GRIPS-RLP. Das Vorhaben besteht aus den folgenden sechs Arbeitspaketen: AP1: Koordination und Öffentlichkeitsarbeit AP2: Erweiterung des Planungssystems GRIPS-RLP AP3: Anpassung der Vorprozessierung von Sentinel-2-Daten AP4: Anpassung der Klassifikationsalgorithmen an das Fachdatenschema GRIPS-RLP AP5: Integration in die nationale Geodateninfrastruktur AP6: Evaluation und Verbreitung.
In mehreren Pilotstudien konnte nachgewiesen werden, dass über den Rückgriff auf geeignete Erdbeobachtungsdaten in Kombination mit einem räumlich-adaptiven Klassifikationsverfahren die Herstellung hinreichend genauer Informationsebenen zu Baumartenverteilung und Waldentwicklungsphasen für das Bundesland Rheinland-Pfalz (RLP) erfolgen kann. Allerdings ist die Erstellung aktueller, flächendeckender Komposite des gesamten Bundeslandes innerhalb eines maximal verfügbaren Zeitfensters von drei Jahren nicht gesichert. Die Sentinel-2-Mission schafft ideale Voraussetzungen zur Lösung dieses zentralen Problems der Datenbereitstellung. Dieser neue Ansatz zur Informationsgewinnung steht unmittelbar in Verbindung mit der bereits initiierten Entwicklung einer raum-, sach- und zeitbezogenen Datenhaltung als Kern des neuen GRoßraumInventur- und PlanungsSystems (GRIPS-RLP). Um eine direkte Integration von Copernicus Daten und Diensten in GRIPS RLP zu ermöglichen sind Entwicklungs- und Forschungsarbeiten zur Automatisierung sowie zur Datenhaltung nötig. Gegenstand dieses Verbundprojektes ist daher die Anpassung des bestehenden Klassifikationsverfahrens sowie eine Ergänzung des objektrelationalen Fachdatenschemas von GRIPS-RLP als Voraussetzung zur Integration von Copernicus-Daten und Daten nationaler Missionen (insb. Sentinel-2, RapidEye) in den Testbetrieb. Im Mittelpunkt steht die deutliche Effizienzsteigerung bei der Datenversorgung der Algorithmen mithilfe der schematischen, inhaltlichen, ISO/OGC- sowie GDI.DE- und INSPIRE-konformen Erweiterung der Datenhaltung von GRIPS-RLP. Das Vorhaben besteht aus den folgenden sechs Arbeitspaketen: AP1: Koordination und Öffentlichkeitsarbeit AP2: Erweiterung des Planungssystems GRIPS-RLP AP3: Anpassung der Vorprozessierung von Sentinel-2-Daten AP4: Anpassung der Klassifikationsalgorithmen an das Fachdatenschema GRIPS-RLP AP5: Integration in die nationale Geodateninfrastruktur AP6: Evaluation und Verbreitung.
Das Projekt 'INSPIRE', an dem Wissenschaftler aus 7 Ländern beteiligt sind, zielt auf die Erweiterung des Kenntnisstandes zur Bestandsentwicklung von Dorsch, Hering, Sprotte und Flunder, um eine substantielle Verbesserung der nachhaltigen Nutzung dieser Schlüsselarten in der Ostsee zu erreichen. Die Verbundpartner werden dazu folgende Fragestellungen untersuchen: (I) Welche Mechanismen und Habitatbedingungen bestimmen die räumliche Verbreitung der verschiedenen Lebensstadien dieser Fischarten? (II) Wie wirken sich Klimaveränderungen, Fischerei und Artinteraktionen auf die Verbreitung aus? (III) Welche Faktoren/Stressoren bestimmen die Habitatbindung und Wanderung der Fischpopulationen bzw. -arten? (IV) Wie beeinflussen Bestandsstruktur und -dichte, sowie die räumliche Trennung von Fischpopulationen die analytische Bestandsabschätzung der Zielarten? (V) Welche Implikationen ergeben sich für das zukünftige fischereiliche Management? Das Vorhaben des Thünen Instituts für Ostseefischerei (TI-OF) untersucht, insbesondere für die Zielart Hering, den Einfluss lokaler Stressoren auf regionale und überregionale Bestandsstrukturen, Verbreitungsmuster und Sterblichkeitsraten. Dabei stehen die deutschen Laichgewässer als Kinderstube der Ostseebestände im Fokus des Interesses. Die Untersuchungen erfolgen in Kombination von Freilanduntersuchungen, Experimenten und Modelluntersuchungen. Sie werden zusätzlich durch deskriptive Analysen der langjährigen Datenreihen des TI-OF untermauert. Die Ergebnisse werden wesentlich zum besseren Verständnis der Populationsdynamik und Verbreitung der o.g. Fischarten und zur Verbesserung der Prognosefähigkeit der internationalen Bestandsmodelle beitragen. Die gewonnenen Ergebnisse zur Bedeutung der deutschen Küstengewässer für die ostseeweite Rekrutierung von Jungfischen stellen eine wichtige wissenschaftliche Grundlage für die Umsetzung nationaler und internationaler Schutz- und Managementstrategien dar.
Das Projekt 'INSPIRE', an dem Wissenschaftler aus 7 Ländern beteiligt sind, zielt auf die Erweiterung des Kenntnisstandes zur Bestandsentwicklung von Dorsch, Hering, Sprotte und Flunder, um eine substantielle Verbesserung der nachhaltigen Nutzung dieser Schlüsselarten in der Ostsee zu erreichen. Die Verbundpartner werden dazu folgende Fragestellungen untersuchen: (I) Welche Mechanismen und Habitatbedingungen bestimmen die räumliche Verbreitung der verschiedenen Lebensstadien dieser Fischarten? (II) Wie wirken sich Klimaveränderungen, Fischerei und Artinteraktionen auf die Verbreitung aus? (III) Welche Faktoren/Stressoren bestimmen die Habitatbindung und Wanderung der Fischpopulationen bzw. -arten? (IV) Wie beeinflussen Bestandsstruktur und -dichte, sowie die räumliche Trennung von Fischpopulationen die analytische Bestandsabschätzung der Zielarten? (V) Welche Implikationen ergeben sich für das zukünftige fischereiliche Management? Das Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung Kiel (GEOMAR) wird, als Basis für die weiteren Untersuchungen des Verbundes, zunächst eine modellbasierte Analyse der hydrodynamischen Bedingungen und deren Variabilität in der gesamten Ostsee auf saisonaler, zwischenjährlicher und dekadischer Zeitskala durchführen. Mit Hilfe umfangreicher, an die speziellen Bedingungen adaptierter, Driftmodelle (IBM-Individual Base Model) können dann die Verbreitungsmuster der verschiedenen Fischarten und ihrer Lebensstadien analysiert werden.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 39 |
| Land | 4 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 12 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 39 |
| License | Count |
|---|---|
| Offen | 39 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 26 |
| Englisch | 18 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 22 |
| Webseite | 17 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 26 |
| Lebewesen und Lebensräume | 34 |
| Luft | 18 |
| Mensch und Umwelt | 39 |
| Wasser | 21 |
| Weitere | 39 |