This pre-study pilot project will be carried out in Kenya and Tanzania and is part of a more extensive remote sensing project (initiated by the European Space Agency, ESA) aiming to develop a monitoring system for the assessment of land cover change of farmlands, rangelands and forest standings (logging, fires, uncontrolled deforestation, new settlements, etc.) at a national regional level. An integrated approach of remote sensing techniques (both through the use of satellite and ground data), physical vegetation models and ground measurements will be adopted. Operatively, the execution will consist of a 6-month period (pre-study) consisting in a ground campaign along a north-south transect, which is almost unknown to the current vegetation cartography. Based on the field results of the pre-study and within an on-going 30 month period (extended study, see Annexed 3), new classification methods and algorithms will be developed for assessment of land use and cover change using ENVISAT-data. An outcoming of this research will be a system capable to monitor and plan the available agricultural food resources for those developing regions.
Die Beurteilung und Stabilisierung der Dynamik von Landschaftsstrukturveränderungen in tropischen Regenwald-Randzonen erfordert aktuelle und flächendeckende Kartierungen der Landnutzungen als Grundlage von Planungen für zukünftige Maßnahmen. In dem Forschungsvorhaben sollen flächendeckend Landnutzungs- und Vegetationskarten über Randbereiche zu tropischen Regenwäldern mit Hilfe von satellitengetragenen Fernerkundungssensoren (SPOT-PAN + XS/XI oder LANDSAT-TM) hergestellt werden. Durch bestimmte digital durchgeführte Algorithmen sollen die Satellitenbilder zur Herstellung thematischer Karten klassifiziert werden. Die Ergebnisse der Klassifikation werden anhand von Kontrollflächen, für die ebenso wie für die Trainingsgebiete die Landnutzung bekannt sein muss, verifiziert. Der Prozess von Klassifikation und Verifikation ist iterativ und wird durch wiederholte Modifikation des Klassifikationsverfahrens solange fortgeführt, bis keine nennenswerte Steigerung der Klassifikationsgenauigkeit mehr erreichbar ist.
This dataset contains the results of the citizen science stream monitoring project FLOW (www.flow-projekt.de), which aims to complement official freshwater monitoring programs with data on small streams. We provide data for 172 stream sites across Germany, which were monitored by over 90 trained citizen science groups in 2021, 2022 and 2023. For each stream site (i.e., 100m sample section), we list data on stream hydromorphology (according to LAWA, 2019), point measurements of physico-chemical water parameters (i.e., water temperature, oxygen content, ammonium, nitrite, nitrate, phosphate, pH, ion conductivity, flow velocity). The related dataset (DOI) lists recorded benthic invertebrate communities (sampled according to Meier et al., 2006 and identified at least to the family level). Most of the sampled streams (80%) had small catchment areas of less than 30km2 and 83 % of the stream sites were located in agricultural catchments with at least 20 % agricultural land cover (CORINE land cover class 2). 57 % of the stream sites were located in highland streams (primarily types 5, 6, and 7) and 43 % in lowland streams (primarily types 14, 18, 11, and 16). We also provide data on the biological indicator SPEARpesticides (Liess & v.d. Ohe 2005, Liess et al., 2021) for each stream site to assess pesticide exposure and effects based on macroinvertebrate community composition. The database produced by citizen science groups was characterized by a high degree of accuracy, as results obtained by citizen scientists and professionals were highly correlated for SPEARpesticides index and hydromorphology index values (von Gönner et al., 2024). The dataset is the basis of the following publication: Julia von Gönner, Jonas Gröning, Volker Grescho, Lilian Neuer, Benjamin Gottfried, Veit G. Hänsch, Eva Molsberger-Lange, Elke Wilharm, Matthias Liess, Aletta Bonn: Citizen science shows that small agricultural streams in Germany are in a poor ecological status. Science of The Total Environment, Volume 922, 2024, 171183, ISSN 0048-9697, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.171183.
CORINE Land Cover, CLC abgekürzt, ist ein EU-weites Projekt zur einheitlichen Klassifikation der wichtigsten Formen der Landnutzung und Landbedeckung. Die Kartierung wurde auf Basis von Satellitendaten durchgeführt, hier Referenzjahr 2006.
Ziel der regionalen Zusammenarbeit im Grundwassersektor in Maghreb ist die Unterstützung der Entscheidungsträger bei der Ermittlung qualitativer und quantitativer Informationen über die landwirtschaftliche Grundwassernutzung, um so die Einführung eines nachhaltigen Grundwassermanagements voranzutreiben. Im Rahmen dieses Projekts sollen die Behörden der drei Partnerländer Marokko, Algerien und Tunesien bei der Sammlung und dem Austausch relevanter hydrogeologischer Informationen auf regionaler Ebene unterstützt werden. Des Weiteren werden moderne und effiziente Methoden zur Schätzung und zum Monitoring des Grundwasserpegels eingesetzt. Fernerkundl. Multispektral - und RADAR Daten werden hierfür verwendet, um den Grundwasserverbrauch für die landwirtschaftliche Nutzung zu schätzen und nachhaltig zu überwachen. Um das Grundwasservolumen zu berechnen werden insbesondere Methoden der Landnutzungsklassifikation eingesetzt und die Bodenbewegungen ermittelt. Der Wasserverbrauch und der Zeitraum der Bewässerung sind stark von der Art der angebauten landwirtschaftlichen Kultur abhängig. Die Kartierung und das regelmäßige Monitoring der Kulturarten und deren zeitlichen Veränderungen erlauben es den lokalen Verantwortlichen, den Wasserverbrauch für landwirtschaftliche Nutzung besser zu verstehen und gegebenenfalls effiziente Maßnahmen zum schonenderen Umgang zu entwickeln. Basierend auf multispektrale Daten werden multitemporale Merkmale definiert, die es erlauben, die unterschiedlichen Kulturarten - und somit die unterschiedl. Wasserbedarfe - voneinander zu unterscheiden. Für die multitemporale Landnutzungsklassifikation werden fernerkundl.multispektrale Daten der Satelliten Missionen SPOT, Rapid Eye, Sentinel2 und Landsat8 verwendet. Die Ausschöpfung des Oberflächenwassers resultiert in einer intensiveren Entnahme des Grundwassers, gewonnen durch Bohrlöcher in den Aquiferen. Die dadurch entstehende Übernutzung des Grundwasserspeichers kann nicht vollständig durch Niederschläge ausgeglichen werden. Die aus den Grundwasserentnahmen resultierende Verdichtung des Untergrundes verursacht, in Abhängigkeit von den jeweiligen Bodeneigenschaften, eine Landabsenkung. Die entstehenden Bodenbewegungen können durch RADAR Fernerkundung detektiert werden. Hierfür werden Methoden der RADAR Interferometrie basierend auf langzeitstabilen Punktstreuern, Persistent Scatterer Interferometrie (PSI) und Small-Baseline Subset (SBAS), verwendet (Ferretti et al., 2000; Bernardino et al., 2002). Basierend auf der Auswertung mehrerer Datensätze, die über einen Zeitraum von mehreren Jahren aufgenommen wurden, erlauben solche Methoden die Schätzung sowohl von Langzeittrends, wie Landabsenkung aufgrund unumkehrbarer Grundwasserentnahme, als auch von kurzzeitigen Trends, wie z.B. jahreszeitliche Erhebung aufgrund bedingter Grundwasserneubildung während der Regenzeit. Für die Ermittlung der Bodenbewegungen werden Daten der Satellitenmissionen TerraSAR-X (SM) und Sentinel 1 (IW) genutzt.
Generalplan Abwasser und Gewässerschutz (MELUND, 2021) Abbildung 3-4 Klassifizierung der Niederschlagswassereinleitungen hinsichtlich der Flächennutzung 17 gemäß den Technischen Bestimmungen in Schleswig-Holstein von 1992 (Stand: September 2019, K3 Umwelt WaFIS) Die Klassifizierung der Verschmutzung bzw. die Belastung des Niederschlagswassers ergibt sich aus der Art und dem Umfang der Flächennutzung im Einzugsgebiet der Einleitung und ist nicht über die Konzentration bestimmter Inhaltsstoffe im Niederschlagswasser definiert. Dieser Datensatz enthält die folgenden Datenfelder: - gering verschmutzt - normal verschmutzt - stark verschmutzt - ohne Angabe Zeichensatz: UTF-8 Format: CSV Feldtrenner: Komma --- [Generalplan Abwasser und Gewässerschutz 2020](https://www.schleswig-holstein.de/mm/downloads/Fachinhalte/Abwasser/MELUND_A4_Abwasser_Gewaesserschutz_Internet_bf.pdf)
Generalplan Abwasser und Gewässerschutz (MELUND, 2021) Abbildung 3-4 Klassifizierung der Niederschlagswassereinleitungen hinsichtlich der Flächennutzung 17 gemäß den Technischen Bestimmungen in Schleswig-Holstein von 1992 (Stand: September 2019, K3 Umwelt WaFIS) Die Klassifizierung der Verschmutzung bzw. die Belastung des Niederschlagswassers ergibt sich aus der Art und dem Umfang der Flächennutzung im Einzugsgebiet der Einleitung und ist nicht über die Konzentration bestimmter Inhaltsstoffe im Niederschlagswasser definiert. Dieser Datensatz enthält die folgenden Datenfelder: - gering verschmutzt - normal verschmutzt - stark verschmutzt - ohne Angabe Zeichensatz: UTF-8 Format: CSV Feldtrenner: Komma --- [Generalplan Abwasser und Gewässerschutz 2020](https://www.schleswig-holstein.de/mm/downloads/Fachinhalte/Abwasser/MELUND_A4_Abwasser_Gewaesserschutz_Internet_bf.pdf)
CORINE Land Cover, CLC abgekürzt, ist ein EU-weites Projekt zur einheitlichen Klassifikation der wichtigsten Formen der Landnutzung und Landbedeckung. Die Kartierung wurde auf Basis von Satellitendaten durchgeführt, hier Referenzjahr 2018.
Vorgeschlagen wird ein Verbundprojekt mit arbeitsteiliger Kooperation zwischen Wissenschaft und Wirtschaft zum gegenseitigen Wissens- und Technologietransfer. Hintergrund bildet das REDD+ Programm der UN Klimarahmenkonvention und dessen Anforderungen an die Überwachung von Entwaldung und Walddegradierung. Vorhabenziel ist die Generierung von Wald/Nicht-Wald-Karten, darauf basierender Entwaldungskarten und von Walddegradierungskarten bei einer thematischen Genauigkeit von 85 - 90% aus Daten der Satelliten Sentinel-1, TerraSAR-X und Sentinel-2. Die Methodik umfasst: - Ableitung multitemporaler Metriken aus dichten Zeitreihendaten der genannten Satelliten zur Abbildung der zeitlichen Dynamik der Landbedeckung - Thematische Signaturanalyse zur Berechnungen der Trennbarkeit verschiedener Landbedeckungsklassen (Wald, Nicht-Wald, Degradierter Wald) zur Spezifizierung der für die Klassenableitung geeigneten Metriken und Schwellenwerte - Bildklassifizierung mit den Verfahren 'Decision Tree' und 'RandomForest' Die Methoden sollen in ausgewählten Testgebieten für tropischen Regenwald und tropischen Trockenwald in Afrika und Mexiko entwickelt getestet werden. Eine Validierung wird anhand verschiedener Referenzdatensätze und gemeinsam mit Nutzern in den Testregionen durchgeführt. Der Arbeitsplan umfasst eine Anforderungsanalyse; welche die Basis für die innovativen Produktentwicklungsaufgaben bildet. Darauf folgt die Demonstrations- und Validierungsaufgabe und endet schließlich mit der Promotion und Verwertungsstrategie. Das Projekt wird entlang dieser Hauptaufgaben entwickelt und durch eine zusätzliche Aufgabe für Projektkoordination verwaltet und gesteuert. Eine Abstimmung der technischen Anforderungen mit den sich stetig weiter entwickelnden politischen Zielen und Rahmenbedingungen wird eine wichtige Koordinationsaufgabe in diesem Vorhaben sein, um den bestehenden und zukünftigen Bedarf an Informationen wirtschaftlich tragfähig und wissenschaftlich fundiert bedienen zu können.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 62 |
| Land | 5 |
| Wissenschaft | 9 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 55 |
| Kartendienst | 1 |
| Messwerte | 1 |
| Strukturierter Datensatz | 1 |
| unbekannt | 16 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 1 |
| offen | 64 |
| unbekannt | 8 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 57 |
| Englisch | 20 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 5 |
| Bild | 1 |
| Datei | 3 |
| Dokument | 1 |
| Keine | 35 |
| Webdienst | 2 |
| Webseite | 29 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 62 |
| Lebewesen & Lebensräume | 55 |
| Luft | 39 |
| Mensch & Umwelt | 73 |
| Wasser | 41 |
| Weitere | 72 |