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Signaldekomposition hypertemporaler Sentinel-1 Zeitreihen zur Optimierung des Informationsgewinns für Land-Anwendungen

Mit der Initiierung des Europäischen Copernicus Programms zur Erdbeobachtung und dem damit verbundenen Start der Satelliten Sentinel-1A & B stehen erstmals zuverlässig und kostenfrei dichte C-Band Radardatenzeitserien zur Verfügung. Die Kombination beider Schwestersatelliten erlaubt die Datenakquisition mit einer zeitlichen Wiederholrate von sechs Tagen bei gleichbleibender Aufnahmegeometrie. Die nun zur Verfügung stehende zeitliche Dimension der SAR-Datensätze ermöglicht und erfordert innovative Datenauswertestrategien, die zum einen die Vorprozessierung der Daten und zum anderen die Extrahierung des Informationsgehaltes optimieren. Das übergeordnete Ziel dieses Vorhabens ist die Entwicklung und der Test eines geeigneten Verfahrens. Der vorgeschlagene Ansatz basiert auf der temporalen Dekomposition von SAR Zeitreihen. Die extrahierte raumzeitliche Information soll hinsichtlich ihrer Eignung als Datengrundlage für bestimmte Anwendungen untersucht werden. Parallel soll mittels temporaler Dekomposition ein neuartiger Speckle-Filter entwickelt werden. Der Speckle-Filter wird die Eigenschaft besitzen, ausschließlich über die Zeit zu filtern. Somit bleibt die geometrische Auflösung der Eingangsdaten vollständig erhalten. Eine Erweiterung des Filters zur raum-zeitlichen Filterung ist ebenso vorgesehen. Die Zerlegung des zeitlichen Signals erfolgt in einzelne Komponenten unterschiedlicher Frequenz. Komponenten hoher Frequenz bilden zufällige Rückstreuvariationen ab (Speckle, Niederschlagseinflüsse etc.), Komponenten mittlerer oder niedriger Frequenz werden durch biophysikalische Prozesse wie z.B. Bodenfeuchteänderungen oder Pflanzenwachstum dominiert. Welche Komponenten mit welchen biophysikalischen Prozessen zusammenhängen, und welche zeitliche Abtastungsdichte gegeben sein muss, um den Einfluss dieser Steuergrößen abbilden zu können, soll im Rahmen dieses Vorhabens analysiert werden. Bezüglich der Bodenfeuchteableitung soll zudem geprüft werden, inwieweit Sentinel-1 basierte Kohärenzen sowie Phasentriplets geeignete Proxys für die Ableitung von Bodenfeuchteindikatoren sein können. Entsprechend dieser Ergebnisse erfolgt die Erforschung der Nutzbarkeit der zeitlichen Komponenten hinsichtlich der Anwendungsentwicklung. Im Vordergrund stehende Anwendungsfälle sind hier die Kartierung der Landbedeckung und -nutzung inkl. REDD+ Fragestellungen, die Detektion von Landbedeckungsveränderungen, Analysen zur Dynamik von Feuchtgebieten sowie die Ableitung von Bodenfeuchteindikatoren.

Landbedeckungskarte 2005 von Niedersachsen 1 : 25 000 (WMS Dienst)

Die Karte zeigt eine Auswertung von Satellitenbildern aus dem Jahr 2005 der CORINE-Landbedeckungseinheiten (Ebene 1 für alle Klassen und Ebene 2 für bebaute Flächen). Auswertung von Satellitenbildern aus dem Jahr 2005 hinsichtlich der CORINE-Landbedeckungseinheiten (Ebene 1 für alle Klassen und Ebene 2 für bebaute Flächen): - 11000 Städtisch geprägte Flächen - 12000 Industrie-, Gewerbe- und Verkehrsflächen - 13000 Abbauflächen, Deponien und Baustellen - 14000 Künstl. angelegte, nicht landwirtschaftl. genutzte Grünflächen - 20000 Landwirtschaftliche Flächen - 30000 Wälder und naturnahe Flächen - 40000 Feuchtflächen - 50000 Wasserflächen Die Validierung der Daten erfolgte mittels hochauflösender Orthofotos (punktbasierte Stichprobe: für jeden Punkt einer Stichprobe wird das Kartierungsergebnis mit der realen Landnutzung aus dem Orthofoto verglichen). Die Pixelauflösung beträgt 10 m. In der Klasse „Industrie-, Gewerbe- und Verkehrsflächen“ werden Straßen erst ab einer Breite von 40 m kartiert. Die Positionsgenauigkeit der Satellitendaten liegen entsprechend der Produktspezifikationen bei +/-1 Pixel (d.h. +/-10 m). Die Datengenauigkeit wird mit ca. 90% angegeben. Auswertung: GeoVille Group, Innsbruck; Infoterra GmbH, Friedrichshafen (erstellt im Rahmen des Projektes ESA GSE Stage 2 GSE Land, gefördert durch die Europäische Raumfahrtagentur ESA)

Bodenversiegelung und Bodenbedeckung Hamburg

Versiegelungskarte und Bodenbedeckung: Mit der Beschreibung des Ausmaßes der Bodenversiegelung kann sowohl ein quantitativer Überblick über die Ausdehnung städtischer Siedlungsräume gegeben als auch qualitative Einflüsse z.B. auf das Stadtklima und die Grundwasserneubildung abgebildet werden. Bodenversiegelung hat viele negative Auswirkungen auf Mensch und Umwelt. Versiegelte Flächen sind nicht in der Lage, Starkregenereignisse durch Versickerung abzumildern, sie tragen stark zur Entstehung von Hitzeinseln im städtischen Bereich bei und beeinträchtigen durch die gestörten Austauschvorgänge zwischen Erdreich und Atmosphäre die natürlichen Bodenfunktionen.   Seit 1984 wird die Entwicklung der Bodenversiegelung in Hamburg verfolgt. Bisher wurde dafür die Biotopkartierung genutzt. Anhand der dort für ganz Hamburg erfassten Biotoptypen konnte der Versiegelungsgrad geschätzt werden und wurde im 5-Jahresrythmus fortgeschrieben (letzter Bearbeitungsstand 2021). Mit Beginn des Jahres 2020 wird für Hamburg die Bodenbedeckung anhand eines trainierten KI-Modells vorhergesagt. Die erfassten Bodenbedeckungsklassen sind "niedrige Vegetation", "hohe Vegetation", "Gewässer" und "offener Boden" als unversiegelte Flächen, sowie "versiegelte Oberflächen" und "Gebäude" als versiegelte Flächen. Für die Versiegelungskarte wurden Raster mit einer Auflösung von 10, 25 und 50 m über Hamburg gelegt und für jede Rasterzelle der Anteil der versiegelten Flächen in Prozent bestimmt. Um eine bessere Übersicht zu gewährleisten wurde die Darstellung auf 10 Klassen beschränkt. Flächen mit Versiegelungsanteilen von 0 bis 10 % sind in die Versiegelungsklasse "1" und entsprechend fortlaufend bis Klasse "10" eingeteilt. Gewässer als unversiegelte Flächen sind gesondert dargestellt. Dieser Datensatz aus Versiegelungskarte in drei verschiedenen Auflösungen und der Bodenbedeckungskarte steht derzeit für die Jahre 2020 und 2022 zur Verfügung und soll stetig aktualisiert werden, wenn die erforderlichen Eingangsdaten vorliegen. Von 2020 auf 2022 stieg die Versiegelung in Hamburg von 31,0 % auf 31,2 %.

Dynamic World training dataset for global land use and land cover categorization of satellite imagery

The Dynamic World Training Data is a dataset of over 5 billion pixels of human-labeled ESA Sentinel-2 satellite image, distributed over 24000 tiles collected from all over the world. The dataset is designed to train and validate automated land use and land cover mapping algorithms. The 10m resolution 5.1km-by-5.1km tiles are densely labeled using a ten category classification schema indicating general land use land cover categories. The dataset was created between 2019-08-01 and 2020-02-28, using satellite imagery observations from 2019, with approximately 10% of observations extending back to 2017 in very cloudy regions of the world. This dataset is a component of the National Geographic Society - Google - World Resources Institute Dynamic World project. The dataset consists of two file types: GeoTIFF files of 510x510 pixel 10m resolution satellite image tiles markup provided by human labelers, and Excel (.xlsx) tables of metadata and class statistics for the above GeoTIFF files. The data is organized into three main folders. One folder contains training data labeled by a team of 25 expert human labelers recruited by National Geographic Society specifically for this project. A second folder contains training data labeled by a larger group of commissioned labelers provided by a commercial crowd-labeler service. The data in these folders is organized by hemisphere and biome number from the RESOLVE Ecoregions2017 biomes categories (https://ecoregions2017.appspot.com/). A third folder contains a validation dataset. This is a holdout set of training data for assessing model accuracy. None of this data is intended to be used in the formulation of the model. Each validation tile was independently labeled by three experts. The validation set contains two versions: the individual markup from each expert labeler, and the image composites of the individual markups. Each GeoTIFF file encodes information on the location of landscape feature classes as determined by a given labeler. Classes were labeled by visual examination of true color (RGB) composites of Sentinel-2 MultiSpectral Level-2A scenes. The Tier 1 class values used in this phase of the project are as follows: 0 No data (left unmarked), 1 Water, 2 Trees, 3 Grass, 4 Flooded Vegetation, 5 Crops, 6 Scrub, 7 Built Area, 8 Bare Ground, 9 Snow/Ice, 10 Cloud. This dataset does not include the original Sentinel-2 imagery tiles, but metadata on the exact image ID and date is provided The original Sentinel-2 imagery was obtained via Google Earth Engine. This data is available under a Creative Commons BY-4.0 license and requires the following attribution: This dataset is produced for the Dynamic World Project by National Geographic Society in partnership with Google and the World Resources Institute. Development of the Dynamic World training data was funded in part by the Gordon and Betty Moore Foundation.

Global Land Cover Map for 2009 (GlobCover 2009)

The GlobCover initiative of ESA developed and demonstrated a service for the generation of global land cover maps, based on Envisat MERIS Fine Resolution (300 m) mode data. ESA and Université catholique de Louvain demonstrated the possibility to use the GlobCover system operationally by delivering GlobCover 2009, the 2009 global land cover map, within a year of the last satellite acquisition. For maximum user benefit the thematic legend of GlobCover is compatible with the UN Land Cover Classification System (LCCS). The system is based on an automatic pre-processing and classification chain. Finally, the global land cover map was validated by an international group of land cover experts and the validation reports are also available to the user community.

CORINE Land Cover Change 1990-2000 (raster 100 m), Europe, 6-yearly - version 2020_20u1, May 2020

Corine Land Cover Change 1990-2000 (CHA9000) is one of the Corine Land Cover (CLC) datasets produced within the frame the Copernicus Land Monitoring Service referring to changes in land cover / land use status between the years 1990 and 2000. CHA is derived from satellite imagery by direct mapping of changes taken place between two consecutive inventories, based on image-to-image comparison. CLC service has a long-time heritage (formerly known as "CORINE Land Cover Programme"), coordinated by the European Environment Agency (EEA). It provides consistent and thematically detailed information on land cover and land cover changes across Europe. CLC datasets are based on the classification of satellite images produced by the national teams of the participating countries - the EEA members and cooperating countries (EEA39). National CLC inventories are then further integrated into a seamless land cover map of Europe. The resulting European database relies on standard methodology and nomenclature with following base parameters: 44 classes in the hierarchical 3-level CLC nomenclature; minimum mapping unit (MMU) for status layers is 25 hectares; minimum width of linear elements is 100 metres. Change layers have higher resolution, i.e. minimum mapping unit (MMU) is 5 hectares for Land Cover Changes (CHA), and the minimum width of linear elements is 100 metres. The CLC service delivers important data sets supporting the implementation of key priority areas of the Environment Action Programmes of the European Union as e.g. protecting ecosystems, halting the loss of biological diversity, tracking the impacts of climate change, monitoring urban land take, assessing developments in agriculture or dealing with water resources directives. part of the European Copernicus Programme coordinated by the European Environment Agency, providing environmental information from a combination of air- and space-based observation systems and in-situ monitoring.

CORINE Land Cover 1990 (raster 100 m), Europe, 6-yearly - version 2020_20u1, May 2020

Corine Land Cover 1990 (CLC1990) is one of the Corine Land Cover (CLC) datasets produced within the frame the Copernicus Land Monitoring Service referring to land cover / land use status of year 1990. CLC service has a long-time heritage (formerly known as "CORINE Land Cover Programme"), coordinated by the European Environment Agency (EEA). It provides consistent and thematically detailed information on land cover and land cover changes across Europe. CLC datasets are based on the classification of satellite images produced by the national teams of the participating countries - the EEA members and cooperating countries (EEA39). National CLC inventories are then further integrated into a seamless land cover map of Europe. The resulting European database relies on standard methodology and nomenclature with following base parameters: 44 classes in the hierarchical 3-level CLC nomenclature; minimum mapping unit (MMU) for status layers is 25 hectares; minimum width of linear elements is 100 metres. Change layers have higher resolution, i.e. minimum mapping unit (MMU) is 5 hectares for Land Cover Changes (LCC), and the minimum width of linear elements is 100 metres. The CLC service delivers important data sets supporting the implementation of key priority areas of the Environment Action Programmes of the European Union as e.g. protecting ecosystems, halting the loss of biological diversity, tracking the impacts of climate change, monitoring urban land take, assessing developments in agriculture or dealing with water resources directives. part of the European Copernicus Programme coordinated by the European Environment Agency, providing environmental information from a combination of air- and space-based observation systems and in-situ monitoring.

CORINE Land Cover Change 1990-2000 (vector), Europe, 6-yearly - version 2020_20u1, May 2020

Corine Land Cover Change 1990-2000 (CHA9000) is one of the Corine Land Cover (CLC) datasets produced within the frame the Copernicus Land Monitoring Service referring to changes in land cover / land use status between the years 1990 and 2000. CHA is derived from satellite imagery by direct mapping of changes taken place between two consecutive inventories, based on image-to-image comparison. CLC service has a long-time heritage (formerly known as "CORINE Land Cover Programme"), coordinated by the European Environment Agency (EEA). It provides consistent and thematically detailed information on land cover and land cover changes across Europe. CLC datasets are based on the classification of satellite images produced by the national teams of the participating countries - the EEA members and cooperating countries (EEA39). National CLC inventories are then further integrated into a seamless land cover map of Europe. The resulting European database relies on standard methodology and nomenclature with following base parameters: 44 classes in the hierarchical 3-level CLC nomenclature; minimum mapping unit (MMU) for status layers is 25 hectares; minimum width of linear elements is 100 metres. Change layers have higher resolution, i.e. minimum mapping unit (MMU) is 5 hectares for Land Cover Changes (CHA), and the minimum width of linear elements is 100 metres. The CLC service delivers important data sets supporting the implementation of key priority areas of the Environment Action Programmes of the European Union as e.g. protecting ecosystems, halting the loss of biological diversity, tracking the impacts of climate change, monitoring urban land take, assessing developments in agriculture or dealing with water resources directives. part of the European Copernicus Programme coordinated by the European Environment Agency, providing environmental information from a combination of air- and space-based observation systems and in-situ monitoring.

CORINE Land Cover 1990 (vector), Europe, 6-yearly - version 2020_20u1, May 2020

Corine Land Cover 1990 (CLC1990) is one of the Corine Land Cover (CLC) datasets produced within the frame the Copernicus Land Monitoring Service referring to land cover / land use status of year 1990. CLC service has a long-time heritage (formerly known as "CORINE Land Cover Programme"), coordinated by the European Environment Agency (EEA). It provides consistent and thematically detailed information on land cover and land cover changes across Europe. CLC datasets are based on the classification of satellite images produced by the national teams of the participating countries - the EEA members and cooperating countries (EEA39). National CLC inventories are then further integrated into a seamless land cover map of Europe. The resulting European database relies on standard methodology and nomenclature with following base parameters: 44 classes in the hierarchical 3-level CLC nomenclature; minimum mapping unit (MMU) for status layers is 25 hectares; minimum width of linear elements is 100 metres. Change layers have higher resolution, i.e. minimum mapping unit (MMU) is 5 hectares for Land Cover Changes (LCC), and the minimum width of linear elements is 100 metres. The CLC service delivers important data sets supporting the implementation of key priority areas of the Environment Action Programmes of the European Union as e.g. protecting ecosystems, halting the loss of biological diversity, tracking the impacts of climate change, monitoring urban land take, assessing developments in agriculture or dealing with water resources directives. part of the European Copernicus Programme coordinated by the European Environment Agency, providing environmental information from a combination of air- and space-based observation systems and in-situ monitoring.

Landbedeckungskarte 2005 von Niedersachsen 1 : 25 000

Die Karte zeigt eine Auswertung von Satellitenbildern aus dem Jahr 2005 der CORINE-Landbedeckungseinheiten (Ebene 1 für alle Klassen und Ebene 2 für bebaute Flächen). Auswertung von Satellitenbildern aus dem Jahr 2005 hinsichtlich der CORINE-Landbedeckungseinheiten (Ebene 1 für alle Klassen und Ebene 2 für bebaute Flächen): - 11000 Städtisch geprägte Flächen - 12000 Industrie-, Gewerbe- und Verkehrsflächen - 13000 Abbauflächen, Deponien und Baustellen - 14000 Künstl. angelegte, nicht landwirtschaftl. genutzte Grünflächen - 20000 Landwirtschaftliche Flächen - 30000 Wälder und naturnahe Flächen - 40000 Feuchtflächen - 50000 Wasserflächen Die Validierung der Daten erfolgte mittels hochauflösender Orthofotos (punktbasierte Stichprobe: für jeden Punkt einer Stichprobe wird das Kartierungsergebnis mit der realen Landnutzung aus dem Orthofoto verglichen). Die Pixelauflösung beträgt 10 m. In der Klasse „Industrie-, Gewerbe- und Verkehrsflächen“ werden Straßen erst ab einer Breite von 40 m kartiert. Die Positionsgenauigkeit der Satellitendaten liegen entsprechend der Produktspezifikationen bei +/-1 Pixel (d.h. +/-10 m). Die Datengenauigkeit wird mit ca. 90% angegeben. Auswertung: GeoVille Group, Innsbruck; Infoterra GmbH, Friedrichshafen (erstellt im Rahmen des Projektes ESA GSE Stage 2 GSE Land, gefördert durch die Europäische Raumfahrtagentur ESA)

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