Der Datensatz "1m-Höhenlinien Wuppertal 2020" enthält Höhenlinien mit einer Äquidistanz von 1 m für das gesamte Stadtgebiet von Wuppertal. Es werden 5 verschiedene Ausprägungen bezüglich Datenformat und Koordinatensystem vorgehalten. Der Datensatz basiert auf dem von Geobasis NRW bereitgestellten Digitalen Geländemodell DGM1 mit dem überwiegenden Datenstand 2020 (Stand 2020 in einigen nördlichen und nordöstlichen Randbereichen des Wuppertaler Stadtgebietes). Das DGM1 ist ein durch flugzeuggestütztes Laserscanning (Lidar) erzeugtes regelmäßiges Punktgitter mit einer Maschenweite von 1 m und einer Höhengenauigkeit eines Einzelpunktes von +/- 2 dm. Die Höhenlinien wurden mit ArcGIS und der Erweiterung ArcGIS Spatial Analyst durch Interpolation im DGM1 ohne Berücksichtigung von zusätzlichen Geländebruchkanten erzeugt. Über das Standardverhalten des im Spatial Analyst verfügbaren Werkzeugs "Oberfläche - Konturlinie" hinaus erfolgte keine explizite weitere Glättung des Krümmungsverlaufes der Höhenlinien. Der Datensatz wird nicht fortgeführt. Nach einer Aktualisierung des DGM1 werden die Höhenlinien Wuppertal unter anderen Produktbezeichnungen neu abgeleitet. Der Datensatz ist unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar.
Der Datensatz "100m-Höhenlinien Wuppertal 2020" enthält Höhenlinien mit einer Äquidistanz von 100 m für das gesamte Stadtgebiet von Wuppertal. Es werden 5 verschiedene Ausprägungen bezüglich Datenformat und Koordinatensystem vorgehalten. Der Datensatz basiert auf dem von Geobasis NRW bereitgestellten Digitalen Geländemodell DGM1 mit dem überwiegenden Datenstand 2020 (Stand 2019 in einigen nördlichen und nordöstlichen Randbereichen des Wuppertaler Stadtgebietes). Das DGM1 ist ein durch flugzeuggestütztes Laserscanning (Lidar) erzeugtes regelmäßiges Punktgitter mit einer Maschenweite von 1 m und einer Höhengenauigkeit eines Einzelpunktes von +/- 2 dm. Die Höhenlinien wurden mit ArcGIS und der Erweiterung ArcGIS Spatial Analyst durch Interpolation im DGM1 ohne Berücksichtigung von zusätzlichen Geländebruchkanten erzeugt. Über das Standardverhalten des im Spatial Analyst verfügbaren Werkzeugs "Oberfläche - Konturlinie" hinaus erfolgte keine explizite weitere Glättung des Krümmungsverlaufes der Höhenlinien. Der Datensatz wird nicht fortgeführt. Nach einer Aktualisierung des DGM1 werden die Höhenlinien Wuppertal unter anderen Produktbezeichnungen neu abgeleitet. Der Datensatz ist unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar.
Der Datensatz "5m-Höhenlinien Wuppertal 2020" enthält Höhenlinien mit einer Äquidistanz von 5 m für das gesamte Stadtgebiet von Wuppertal. Es werden 5 verschiedene Ausprägungen bezüglich Datenformat und Koordinatensystem vorgehalten. Der Datensatz basiert auf dem von Geobasis NRW bereitgestellten Digitalen Geländemodell DGM1 mit dem überwiegenden Datenstand 2015 (Stand 2019 in einigen nördlichen und nordöstlichen Randbereichen des Wuppertaler Stadtgebietes). Das DGM1 ist ein durch flugzeuggestütztes Laserscanning (Lidar) erzeugtes regelmäßiges Punktgitter mit einer Maschenweite von 1 m und einer Höhengenauigkeit eines Einzelpunktes von +/- 2 dm. Die Höhenlinien wurden mit ArcGIS und der Erweiterung ArcGIS Spatial Analyst durch Interpolation im DGM1 ohne Berücksichtigung von zusätzlichen Geländebruchkanten erzeugt. Über das Standardverhalten des im Spatial Analyst verfügbaren Werkzeugs "Oberfläche - Konturlinie" hinaus erfolgte keine explizite weitere Glättung des Krümmungsverlaufes der Höhenlinien. Der Datensatz wird nicht fortgeführt. Nach einer Aktualisierung des DGM1 werden die Höhenlinien Wuppertal unter anderen Produktbezeichnungen neu abgeleitet. Der Datensatz ist unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar.
Der Datensatz "20m-Höhenlinien Wuppertal 2020" enthält Höhenlinien mit einer Äquidistanz von 20 m für das gesamte Stadtgebiet von Wuppertal. Es werden 5 verschiedene Ausprägungen bezüglich Datenformat und Koordinatensystem vorgehalten. Der Datensatz basiert auf dem von Geobasis NRW bereitgestellten Digitalen Geländemodell DGM1 mit dem überwiegenden Datenstand 2020 (Stand 2019 in einigen nördlichen und nordöstlichen Randbereichen des Wuppertaler Stadtgebietes). Das DGM1 ist ein durch flugzeuggestütztes Laserscanning (Lidar) erzeugtes regelmäßiges Punktgitter mit einer Maschenweite von 1 m und einer Höhengenauigkeit eines Einzelpunktes von +/- 2 dm. Die Höhenlinien wurden mit ArcGIS und der Erweiterung ArcGIS Spatial Analyst durch Interpolation im DGM1 ohne Berücksichtigung von zusätzlichen Geländebruchkanten erzeugt. Über das Standardverhalten des im Spatial Analyst verfügbaren Werkzeugs "Oberfläche - Konturlinie" hinaus erfolgte keine explizite weitere Glättung des Krümmungsverlaufes der Höhenlinien. Der Datensatz wird nicht fortgeführt. Nach einer Aktualisierung des DGM1 werden die Höhenlinien Wuppertal unter anderen Produktbezeichnungen neu abgeleitet. Der Datensatz ist unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar.
Der Datensatz "10m-Höhenlinien Wuppertal 2020" enthält Höhenlinien mit einer Äquidistanz von 10 m für das gesamte Stadtgebiet von Wuppertal. Es werden 5 verschiedene Ausprägungen bezüglich Datenformat und Koordinatensystem vorgehalten. Der Datensatz basiert auf dem von Geobasis NRW bereitgestellten Digitalen Geländemodell DGM1 mit dem überwiegenden Datenstand 2020 (Stand 2019 in einigen nördlichen und nordöstlichen Randbereichen des Wuppertaler Stadtgebietes). Das DGM1 ist ein durch flugzeuggestütztes Laserscanning (Lidar) erzeugtes regelmäßiges Punktgitter mit einer Maschenweite von 1 m und einer Höhengenauigkeit eines Einzelpunktes von +/- 2 dm. Die Höhenlinien wurden mit ArcGIS und der Erweiterung ArcGIS Spatial Analyst durch Interpolation im DGM1 ohne Berücksichtigung von zusätzlichen Geländebruchkanten erzeugt. Über das Standardverhalten des im Spatial Analyst verfügbaren Werkzeugs "Oberfläche - Konturlinie" hinaus erfolgte keine explizite weitere Glättung des Krümmungsverlaufes der Höhenlinien. Der Datensatz wird nicht fortgeführt. Nach einer Aktualisierung des DGM1 werden die Höhenlinien Wuppertal unter anderen Produktbezeichnungen neu abgeleitet. Der Datensatz ist unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar.
With the introduction of mobile mapping technologies, geomonitoring has become increasingly efficient and automated. The integration of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and robotics has effectively addressed the challenges posed by many mapping or monitoring technologies, such as GNSS and unmanned aerial vehicles, which fail to work in underground environments. However, the complexity of underground environments, the high cost of research in this area, and the limited availability of experimental sites have hindered the progress of relevant research in the field of SLAM-based underground geomonitoring. In response, we present SubSurfaceGeoRobo, a dataset specifically focused on underground environments with unique characteristics of subsurface settings, such as extremely narrow passages, high humidity, standing water, reflective surfaces, uneven illumination, dusty conditions, complex geometry, and texture less areas. This aims to provide researchers with a free platform to develop, test, and train their methods, ultimately promoting the advancement of SLAM, navigation, and SLAM-based geomonitoring in underground environments. SubSurfaceGeoRobo was collected in September 2024 in the Freiberg silver mine in Germany using an unmanned ground vehicle equipped with a multi-sensor system, including radars, 3D LiDAR, depth and RGB cameras, IMU, and 2D laser scanners. Data from all sensors are stored as bag files, allowing researchers to replay the collected data and export it into the desired format according to their needs. To ensure the accuracy and usability of the dataset, as well as the effective fusion of sensors, all sensors have been jointly calibrated. The calibration methods and results are included as part of this dataset. Finally, a 3D point cloud ground truth with an accuracy of less than 2 mm, captured using a RIEGL scanner, is provided as a reference standard.
Stratosphärisches Sulphataerosol ist von großer Bedeutung für das Klimasystem, weil es solare Strahlung streut und damit die planetare Albedo der Erde erhöht. Es ist außerdem wichtig für die Chemie der Stratosphäre, weil die Aerosolpartikel an der Chloraktivierung - sogar außerhalb der Polarwirbel - sowie bekanntermaßen an der Bildung polarer stratosphärischer Wolken beteiligt sind. Darüber hinaus ist stratosphärisches Aerosol laut dem 5. Sachstandsbericht des Intergovernmental Panel on Climate Change mitverantwortlich für die gegenwärtige Erwärmungspause. Boden-gestützte Lidar-Beobachtungen stellen eine der genauesten Methoden zur Fernerkundung stratosphärischer Aerosole dar. Im Rahmen des hier vorgeschlagenen Forschungsprojekts sollen Lidar-Messungen an 3 unterschiedlichen Orten - die bisher noch nicht zur Untersuchung stratosphärischer Aerosole verwendet wurden - genutzt werden. Die Lidar Systeme werden vom Leibniz-Institut für Atmosphärenphysik (IAP) e.V. an der Universität Rostock in Kühlungsborn betrieben und befinden sich im ALOMAR Observatorium in Andenes (Norwegen), auf der Davis Forschungsstation (Antarktis), sowie in Kühlungsborn. Zwei der Lidar-Messreihen decken gegenwärtig einen Zeitraum von 20 Jahren ab und die Lidar-Messungen in Alomar werden bei mehreren Wellenlängen durchgeführt, was die Ableitung von Teilchengrößen der stratosphärischen Aerosolpartikel erlaubt. Ein Alleinstellungsmerkmal der Lidar-systeme ist ihre Tageslichtfähigkeit, d.h., die Messungen können nicht nur nachts durchgeführt werden, was erstmals die Messung stratosphärischer Aerosole im polaren Sommer erlaubt. Die Lidar-Rohdaten werden in der ersten Phase des Projekts in vertikale Profile des Rückstreukoeffizienten und/oder der Aerosolextinktion konvertiert. Darüber hinaus werden aus den Mehrfarbenmessungen in ALOMAR Aerosolteilchengrößen bestimmt. In der zweiten Projektphase werden die abgeleiteten Aerosolzeitreihen verwendet, um deren zeitliche Variabilität sowie Langzeittrends über einen Zeitraum von mehr als 20 Jahren zu untersuchen und zu quantifizieren. Hierbei spielen saisonale Variationen, Einflüsse der QBO (Quasi-Biennial-Oscillation) und von Vulkanausbrüchen eine entscheidende Rolle. Die abgeleiteten Aerosolteilchengrößen liefern außerdem dringend benötigte Randbedingungen für die Ableitung der stratosphärischen Aerosolextinktion aus Satellitenmessungen des Horizont-gestreuten Sonnenlichts. Diese Messmethode wurde in der Vergangenheit zur Auswertung verschiedener Satellitendatensätze (z.B. OSIRIS/Odin, SCIAMACHY/Envisat, OMPS-LP/Suomi) verwendet und basiert auf a priori Wissen der Größenverteilung stratosphärischer Aerosole. Die zu erwartenden Ergebnisse liefern wichtige neue Kenntnisse über die Variabilität und Langzeittrends stratosphärischer Aerosolparameter (Extinktion, optische Dichte und Teilchengröße) sowie des Strahlungsantriebs des stratosphärischen Aerosols in mittleren und hohen nördlichen Breiten und über dekadische Zeitskalen.
Numerische Modelle zur Simulation der Schadstoffausbreitung in der Atmosphaere sind wesentliche Hilfsmittel fuer Immissionsprognosen, Stoerfallanalysen und die Interpretation der Messergebnisse von Luftgueteueberwachungssystemen. Die Modelle beduerfen wegen der Komplexitaet der atmosphaerischen Vorgaenge jedoch einer umfassenden experimentellen Verifikation in ihrem Anwendungsgebiet. Das Vorhaben beinhaltet zum einen die Verifikation und Weiterentwicklung der Simulationsmodelle ATMOS (1) und MODIS (2) mit Hilfe der Messergebnisse der Lidar-Fernmessstationen auf der Georgswerder Hoehe in Hamburg (Vorhaben UFOKAT'79: LU 31-056/DB-Nr:00009829) bzw. auf dem MS TABASIS (Verbrennung chlorierter Kohlenwasserstoffe auf See; Vorhaben UFOKAT'79: AB 52-007/DB-NR: 00009827). Zum anderen dienen die Modelle zur Interpretation und Verallgemeinerung der Feldmessdaten dieser Stationen. Die fuer die Modelle erforderlichen meteorologischen Eingangsdaten werden begleitenden meteorologischen Messungen entnommen bzw. mit Hilfe eines meteorologischen Grenzschichtmodells gewonnen. Ergaenzend werden Labormessungen zur Bestimmung von Washout-Koeffizienten durchgefuehrt.
Die Natrium D-Linien stellen eine der wichtigsten Emissionen des terrestrischen Nightglow-Spektrums dar. Die Na-Emission wurde 1929 durch Vesto Slipher erstmals beschrieben. Sydney Chapman schlug im Jahre 1939 einen Anregungsmechanismus für die Na-D Emission vor, der durch die Reaktion von Na und Ozon initiiert wird. Obwohl die Na-D Nightglow-Emission seit über 80 Jahren Gegenstand wissenschaftlicher Untersuchungen ist, ist das Verständnis ihres Anregungsmechanismus noch immer unvollständig. Neuere Studien identifizierten zeitliche Variationen des D2/D1-Linienverhältnisses, das nicht mit dem ursprünglichen Chapman-Mechanismus vereinbar ist. Ein modifizierter Chapman-Mechanismus wurde 2005 durch Slanger et al. vorgeschlagen, der explizit zwischen den verschiedenen elektronischen Anregungszuständen des beteiligen NaO-Moleküls differenziert. Dieser Mechanismus wurde mit Boden-gestützten Messungen des D2/D1-Linienverhältnisses getestet, aber die vertikale Variation des Linienverhältnisses - ein kritischer Test des modifizierten Chapman-Mechanismus - wurde bisher nicht durchgeführt.Das Hauptziel der hier vorgeschlagenen Untersuchungen besteht darin, das wissenschaftliche Verständnis des Na-D Nightglow-Anregungsmechanismus mit Hilfe Satelliten-gestützter Messungen zu testen und eine Methode zur Ableitung von Na Profilen in der Mesopausenregion aus Messungen der Na-D Nightglow-Emission zu konsolidieren. Hierzu sollen Messungen der Instrumente OSIRIS auf dem Odin Satelliten, sowie SCIAMACHY auf Envisat verwendet werden. Die Synergie der beiden Datensätze ermöglicht auf einzigartige Weise die Untersuchung des Na-D Nightglow-Anregungsmechanismus. Konkret sollen die Satellitenmessungen für folgende Zwecke verwendet werden: 1) Die OSIRIS Messungen, die ein sehr hohes Signal-zu-Rausch-Verhältnis besitzen, sollen verwendet werden um das Verzweigungsverhältnis f für die Produktion von Na(2P) über die Reaktion von NaO und O - entsprechend dem ursprünglichen oder effektiven Chapman-Mechanismus - empirisch zu bestimmen. Hierzu werden unabhängige Na-Profilmessungen mit Boden-gestützten LIDARs und anderen verfügbaren Na Datensätzen eingesetzt. 2) Die SCIAMACHY Nightglow Limb-Messungen erlauben die spektrale Trennung der beiden Na D-Linien und sollen eingesetzt werden, um die vertikale Variation des D2/D1-Verhältnisses in der realen Atmosphäre abzuleiten. Die SCIAMACHY Messungen sind hierfür auf einzigartige Weise geeignet. Die hier vorgeschlagenen Ansätze ermöglichen wichtige und neue Beiträge, um das wissenschaftliche Verständnis des Na-D Nightglow-Anregungsmechanismus zu verbessern. Darüber hinaus tragen die erwarteten Ergebnisse dazu bei, die Methode zur Ableitung von Na-Profilen in der Mesopausenregion aus Messungen der Na-D Nightglow-Emission zu konsolidieren. Letzteres wird erreicht durch die Bereitstellung eines optimalen Verzweigungsverhältnisses f (sowie dessen Unsicherheit) des ursprünglichen Chapman-Anregungsmechanismus.
Dieses Projekt zielt darauf ab ein Schließungsschema für die atmosphärische Zirkulation zu entwickeln welches für die numerische Trunkierung im Bereich der geschichteten Makroturbulenz nutzbar ist. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf Erhaltungseigenschaften und Skaleninvarianz. Hochaufgelöste Lidar- und Radarmessungen von Temperatur und Wind sowie eine Reihe anderer Messungen werden benutzt um horizontale und vertikale Spektren der oberen Troposphäre und der Mesosphäre zu konstruieren und um Modellergebnisse zu validieren.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 464 |
| Kommune | 19 |
| Land | 28 |
| Wissenschaft | 43 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 31 |
| Ereignis | 3 |
| Förderprogramm | 438 |
| Text | 5 |
| unbekannt | 40 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 26 |
| offen | 485 |
| unbekannt | 6 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 387 |
| Englisch | 182 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 22 |
| Bild | 1 |
| Datei | 36 |
| Dokument | 4 |
| Keine | 347 |
| Webdienst | 4 |
| Webseite | 135 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 313 |
| Lebewesen und Lebensräume | 326 |
| Luft | 424 |
| Mensch und Umwelt | 514 |
| Wasser | 261 |
| Weitere | 517 |