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MV Landschaftsplanung WMS

Informationen der staatlichen Umweltverwaltung Mecklenburg-Vorpommern: Karten zum Landschaftsbildpotenzial, Landschaftsbildraeumen, Bodenfunktionsbereichen, Vogelrastgebieten, schuetzenswerten Landwegen, Gebieten mit hohem Naturwert

Einstrahlungsgrid - Sonneneinstrahlung im Saarland

Der Kartendienst (WMS Gruppe) stellt Daten des Einstrahlungsgrid des Saarlandes dar.:Der Kartendienst (WMS Gruppe) stellt Daten des Einstrahlungsgrid des Saarlandes dar.

WTZ China: NECO - Naturgefahren und Reaktion des marinen Ökosystems - Kausalzusammenhang und Vorhersagbarkeit

Das Projekt "WTZ China: NECO - Naturgefahren und Reaktion des marinen Ökosystems - Kausalzusammenhang und Vorhersagbarkeit" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Helmholtz-Zentrum hereon GmbH.

Standards und Normen zur Bohrdatenbank

Die Behandlung der fachlichen Inhalte folgt weitgehend den üblichen Standards und Normen. Die Gestaltung des dv-technischen Teils geschieht landesspezifisch entsprechend den gegebenen Voraussetzungen. Die aus digitalen Altdaten übernommenen Aufschlußpunktdaten liegen noch weitgehend in der alten Form vor und wurden, soweit möglich, den Empfehlungen des Statusberichtes der AG FIS Geologie (1995) angepaßt. Der Umfang ist gegenüber den Empfehlungen des Statusberichtes sehr stark reduziert. Ein großer Teil der Schichtdaten hat herkunftsbedingt ebenfalls noch die alte Form (TGL 34328/02 u.03). Neuerfassungen halten sich an den landesspezifisch erweiterten Symbolschlüssel Geologie (Hannover 1991). Erfassung und Recherchen laufen mittels des Programmes GeODin der Firma FUGRO.

Weiterentwicklung des BirdRecorders mit neuester Sensortechnologie und Erweiterung für nachtaktive Vögel und Fledermäuse zur Minderung von Kollisionen von Vögeln und Fledermäusen an Windenergieanlagen, Teilvorhaben: Entwicklung und Erprobung

Das Projekt "Weiterentwicklung des BirdRecorders mit neuester Sensortechnologie und Erweiterung für nachtaktive Vögel und Fledermäuse zur Minderung von Kollisionen von Vögeln und Fledermäusen an Windenergieanlagen, Teilvorhaben: Entwicklung und Erprobung" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg.Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung und Erprobung eines neuartigen, modularen Bird- und BatRecorders (BBR 2.0), ein Antikollisionssystem für den vogel- und fledermausfreundlichen Betrieb von Windkraftanlagen, anpassbar auf beliebige Windparklayouts für Offenland- und Waldstandorte. Basis der Entwicklung des BBR 2.0 Systems ist die Prototypentwicklung des kamerabasierten BirdRecorder-Systems, das im Rahmen eines vom Bundesamt für Naturschutz geförderten Vorhabens entwickelt wurde. Mit einer neuartigen Kombination von scannenden Lidarsensoren und Laserentfernungsmesstechnik mit fest installierten und nachgeführten Kameras im sichtbaren und nahen Infrarot Spektralbereich ist die Detektion und Verfolgung der Flugbahn von tag- und nachtaktiven Vögeln und Fledermäusen im Umkreis von Windenergieanlagen möglich. Mit Methoden der künstlichen Intelligenz erfolgt die Arterkennung von Vögeln und Fledermäusen, um Kollisionen mit Windenergieanlagen weitgehend vermeiden zu können. Mittels Modularisierung des BBR 2.0 Systems wird ein Systembaukasten von Sensoren, Komponenten und Modulen entwickelt, der je nach geforderter Beobachtungssituation am Standort, für den vogel- und fledermausfreundlichen Betrieb von einzelnen WEAs bis zu großen Windparks zusammengestellt, konfiguriert und betrieben werden kann. Damit können die bisherigen, meist pauschalen Abschaltzeiten von WEAs bedarfsgerecht minimiert werden, um den Ertrag von bestehenden und neuen Windparks zu steigern. Das entwickelte BBR 2.0 System wird zusammen mit Partnern in mehreren Windparks in unterschiedlichen Naturräumen erprobt. Das Vorhaben wird von einer projektbegleitenden Arbeitsgruppe begleitet und beraten, in der Vertreter:innen aller relevanten Stakeholder aus dem Bereich Windenergie, Naturschutz sowie Branchenverbände vertreten sein werden.

Labordaten (incl. Fremdlabordaten)

Die Labordaten sind die im Labor vorhandenen Daten (Herkunftsdaten, Auftragsdaten, Meß-Rohdaten, kombinierte Daten, statistische Aussagen über diese Daten, Fremddaten). Sie sind verteilt abgelegt in Laborbüchern, Rohdatenfiles der Meßgeräte, Spreadsheet-Daten. Neben dem Raumbezug und Auftrag (Stammdaten) sind die Strukturen der Sachdaten der (übergeordneten) Datensätze aus den hier vorausgehenden Anforderungen und der Meßpraxis bestimmt.

Data and value-based decision-making for a sustainable land use - Datenbasierte Bewertung der multifunktionalen und digitalen Transformation eines Landwirtschaftsbetriebs anhand des Beispiels von Gut & Bösel in Alt Madlitz, Teilprojekt D

Das Projekt "Data and value-based decision-making for a sustainable land use - Datenbasierte Bewertung der multifunktionalen und digitalen Transformation eines Landwirtschaftsbetriebs anhand des Beispiels von Gut & Bösel in Alt Madlitz, Teilprojekt D" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Julius Kühn-Institut, Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen, Institut für Ökologische Chemie, Pflanzenanalytik und Vorratsschutz.Der Zukunftsbetrieb schafft es die Daten seines Betriebs und der Umwelt so zu erfassen, zu bündeln und als Entscheidungsgrundlage zu nutzen, dass er das ökologische, soziale und regionalökonomische Optimum erreicht. Dafür möchten wir mit diesem Projekt die Grundlage schaffen. Ziel ist es, auf dem potenziellen Zukunftsbetrieb, welcher mit seinem Standort in Brandenburg bereits jetzt spürbar vom Klimawandel betroffen ist, einen Prototypen für die integrierte Datenerhebung, -vernetzung und -auswertung zu entwickeln, welcher zukünftig auf andere Betriebe übertragbar ist. Dieses Ziel erreichen wir, indem wir die komplexen Zusammenhänge von Boden, Wasser, Biodiversität, (Mikro-)Klima, Tieren und Bewirtschaftungsformen mithilfe von digitalen Instrumenten messen, mittels Mobilfunks verfügbar machen, die Messungen u.a. durch künstliche Intelligenz (KI) auswerten und mithilfe geeigneter Bewertungssystematiken monetär bewerten. Die Erkenntnisse sollen für die zukünftige Landnutzung in Deutschland zugänglich gemacht und darüber hinaus öffentlich diskutiert werden, um die Basis für die weitere Transformation hin zu einer nachhaltigen Landwirtschaft zu schaffen. Derzeit gehen viele negative und positive Effekte der Land- und Ernährungswirtschaft als Externalitäten nicht in die betriebliche Kostenrechnung der Produzenten ein. So bilden die Marktpreise nicht die Realität für Mensch und Umwelt ab. Eine monetäre Bewertung der Externalitäten und die integrierte Darstellung mit allen wesentlichen Daten des Betriebs und seiner Umwelt hilft LandwirtInnen gute Entscheidungen zu treffen und gibt VerbraucherInnen die notwendige Transparenz bei der Kaufentscheidung, da zukünftig ein Preis alle wesentlichen Kosten und Wertbeiträge abbilden könnte. Das Projekt nutzt die Digitalisierung, um ökologisch vorteilhafte Anbausysteme bewert-, plan- und umsetzbar zu machen. Ein solcher integrativer Ansatz zahlt direkt auf die Empfehlungen der Zukunftskommission Landwirtschaft ein.

Fachinformationssystem (FIS) Geologie

Fachinformationssystem über grundlegende geologische Datenbestände, die von den verschiedenen Fachsparten innerhalb der Geologie gemeinsam genutzt werden: - Beschreibungen von geologischen Aufschlüssen (bisher fast ausnahmslos von Bohrungen), die in Dateien (Landesbohrdatenspeicher) vorgehalten werden. - Daten digitaler geologischer Karten (siehe dort)

Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen, KI: PlasticObs_plus - Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen

Das Projekt "Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen, KI: PlasticObs_plus - Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: everwave GmbH.

Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen, KI: PlasticObs_plus - Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen

Das Projekt "Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen, KI: PlasticObs_plus - Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Optimare Systems GmbH.

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