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Landnutzung nach Landsat 2000

Mit der Satellitenbildauswertung sollen aktuelle Landnutzungsdaten für Baden-Württemberg für Umweltzwecke bestimmt werden. Damit wird eine vergleichbare Erhebung des Instituts für Photogrammetrie und Fernerkundung der Universität Karlsruhe von 1993/1994 fortgeführt. Hierzu wird ein Datensatz bereitgestellt, der nach gebietsweit einheitlichen Kriterien und für einen gleichen Erhebungszeitpunkt erstellt wurde. Aus den techn. Gegebenheiten des Satellitensystems heraus ist dieser in einem Maßstabsbereich ab ca. 1:100.000 anwendbar. Die Daten liegen flächendeckend in einer Auflösung von 30 x 30 Meter vor. 16 Landnutzungsklassen werden unterschieden: Dichte Siedlung, Industrie, lockere Siedlung, Ackerbau, Wein/Obstplantage, Streuobst, Brachland, vegetationslos, Intensivgrünland, Extensivgrünland, Nadelwald, Laubwald, Mischwald, Windwurf, Wasserflächen, Feuchtflächen.

Klimafunktionen 2000

Bartfelder, F., Köhler, M. 1987: Experimentelle Untersuchungen zur Funktion von Fassadenbegrünungen, Diss. am Fachbereich 14 der Technischen Universität Berlin, Berlin. Deutsche Meteorologische Gesellschaft e.V. 1989: Fachausschuß BIOMET, in: Mitteilungen der Deutschen Meteorologischen Gesellschaft, 3, S.51-53. Deutscher Wetterdienst DWD 1994: Amtliches Gutachten zur klimatologischen Beurteilung der “Weißenseer Ackerflächen” im Nordosten Berlins, Gutachten im Auftrag des Bezirksamts Weißensee von Berlin, unveröffentlicht. Horbert, M. 1991: Klimauntersuchungen zum Eisenbahnkonzept Berlin, in: Dubach, H., Kohlbrenner, U.: Eisenbahnkonzeption Berlin, Vertiefte Bewertung von Bahnkonzepten für Berlin aus stadt- und landschaftsplanerischer Sicht, im Auftrag der Senatsverwaltung für Verkehr und Betriebe Berlin, unveröffentlicht. Horbert, M. 1992: Das Stadtklima, in: Deutscher Rat für Landespflege, 61, S. 64-73. 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Horbert, M., von Stülpnagel, A., Welsch, J. 1986: Klimatisch-lufthygienisches Gutachten zur IBA, Planungsbereich Lübbener Straße 27-29 (Block 129) in Berlin-Kreuzberg, im Auftrag der IBA-Berlin, nicht veröffentlicht. Kuttler, W. 1993: Planungsorientierte Stadtklimatologie, Sonderdruck aus: Geographische Rundschau 45. Jg., 2, S. 95-106. KVR (Kommunalverband Ruhrgebiet) (Hrsg.) 1992: Synthetische Klimafunktionskarte Ruhrgebiet, Essen. Kommunalverband Ruhrgebiet KVR (Hrsg.)1986: Klimaanalyse Stadt Dortmund, Planungshefte Ruhrgebiet P018, Essen. Mayer, H., Matzarakis, A. 1992: Stadtklimarelevante Luftströmungen im Münchener Stadtgebiet, Forschungsvorhaben im Auftrag des Umweltschutzreferates der Landeshauptstadt München, München. Mosimann, T. et al. 1999: Karten der klima- und immissionsökologischen Funktionen – Instrumente zur prozessorientierten Betrachtung von Klima und Luft in der Umweltplanung, in: Naturschutz und Landschaftsplanung 31,(4),S. 101-108, Stuttgart 1999. 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Sukopp, H. et al. 1982: Freiräume im “Zentralen Bereich” Berlin (West), Landschaftsplanerisches Gutachten im Auftrag des Senators für Stadtentwicklung und Umweltschutz Berlin, unveröffentlicht. Sukopp, H. et al. 1984: Ökologisches Gutachten Rehberge Berlin, in: Landschaftsentwicklung und Umweltschutz, Schriftenreihe der Technischen Universität Berlin, 24, Berlin. Sukopp, H. (Hrsg.) 1990: Stadtökologie – das Beispiel Berlin, Dietrich Reimer Verlag, Berlin. VDI (Verein Deutscher Ingenieure) 1993: Richtlinie VDI 3787, Blatt1, Klima- und Lufthygienekarten für Städte und Regionen, Düsseldorf. Internet: www.vdi.de/ Vogenbeck, A. 2000: Thermische und hygrische Auswirkungen der Neubebauung im Bereich des Großen Tiergarten, Diplom-Arbeit am Institut für Ökologie, Fachgebiet Bioklimatologie der TU Berlin, Berlin, unveröffentlicht. 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SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umweltschutz Berlin) (Hrsg.) 1993d: Umweltatlas Berlin, aktualisierte und erweiterte Ausgabe, Karte 04.04 Temperatur- und Feuchteverhältnisse in mäßig austauscharmen Strahlungsnächten, 1:125 000, Berlin. SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umweltschutz Berlin) (Hrsg.) 1993e: Umweltatlas Berlin, aktualisierte und erweiterte Ausgabe 1993, Karte 04.05 Stadtklimatische Zonen, 1:50 000, Berlin. SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umweltschutz Berlin) (Hrsg.) 1993f: Umweltatlas Berlin, Ausgabe 1993, Karte 04.06 Oberflächentemperaturen bei Tag und Nacht, 1:85 000, Berlin. SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umweltschutz Berlin) (Hrsg.) 1994a: Umweltatlas Berlin, aktualisierte und erweiterte Ausgabe, Karte 04.03 Bodennahe Windgeschwindigkeiten, 1:75 000, Berlin. SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umweltschutz Berlin) (Hrsg.) 1995a: Umweltatlas Berlin, aktualisierte und erweiterte Ausgabe 1995, Karte 01.02 Versiegelung, 1:50 000, Berlin. SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umweltschutz Berlin) (Hrsg.) 1995b: Umweltatlas Berlin, aktualisierte und erweiterte Ausgabe, Karte 06.01 Reale Nutzung der bebauten Flächen, 1:50 000, Berlin. SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umweltschutz Berlin) (Hrsg.) 1995c: Umweltatlas Berlin, aktualisierte und erweiterte Ausgabe, Karte 06.02 Bestand an Grün- und Freiflächen, 1:50 000, Berlin. SenSUT (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Umweltschutz und Technologie Berlin) (Hrsg.) 1998: Umweltatlas Berlin, aktualisierte und erweiterte Ausgabe 1998, Karte 04.09 Bioklima bei Tag und Nacht, 1:75 000, Berlin. Technische Universität Berlin, Fachgebiet Photogrammetrie und Kartographie, Arbeitsgruppe Fernerkundung (Hrsg.) 1989: Satelliten-Bildkarte von Berlin und Umgebung, 1:100 000, Berlin. SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umweltschutz Berlin) (Hrsg.) 1993f: Umweltatlas Berlin, aktualisierte und erweiterte Ausgabe 1993, Karte 04.04 Temperatur- und Feuchteverhältnisse in mäßig austauscharmen Strahlungsnächten, 1:50 000, Berlin. SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umweltschutz Berlin) (Hrsg.) 1993g: Umweltatlas Berlin, aktualisierte und erweiterte Ausgabe 1993, Karte 04.07 Klimafunktionen, 1:50 000, Berlin. Internet: /umweltatlas/klima/klimaanalyse/1992/karten/artikel.931885.php SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umweltschutz Berlin) (Hrsg.) 1994b: Umweltatlas Berlin, aktualisierte und erweiterte Ausgabe, Karte 04.03 Bodennahe Windverhältnisse, 1:75 000, Berlin. Internet: /umweltatlas/klima/klimaanalyse/1991/karten/index.php SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umweltschutz Berlin) (Hrsg.) 1995d: Umweltatlas Berlin, aktualisierte und erweiterte Ausgabe, Karte 01.02 Versiegelung, 1:75 000, Berlin. Internet: /umweltatlas/boden/versiegelung/1990/karten/artikel.963425.php SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umweltschutz Berlin) (Hrsg.) 1995e: Umweltatlas Berlin, aktualisierte und erweiterte Ausgabe 1995, Karte 06.01 Flächennutzung, 1:75 000, Berlin. Internet: /umweltatlas/nutzung/flaechennutzung/1990/karten/index.php SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2001a: Umweltatlas Berlin, aktualisierte und erweiterte Ausgabe 2001, Karte 04.02 Langjährige Temperaturverteilung 1961-1990, 1:50 000, Berlin. Internet: /umweltatlas/klima/entwicklung-von-klimaparametern/1961-1990/karten/ SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2001b: Umweltatlas Berlin, aktualisierte und erweiterte Ausgabe 2001, Karte 04.04 Temperatur- und Feuchteverhältnisse in mäßig austauscharmen Strahlungsnächten, 1:125 000, Berlin. SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2001c: Umweltatlas Berlin, aktualisierte und erweiterte Ausgabe 2001, Karte 04.05 Klimazonen, 1:50 000, Berlin. Internet: /umweltatlas/klima/stadtklimatische-zonen/2000/karten/artikel.965158.php SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2001d: Umweltatlas Berlin, aktualisierte und erweiterte Ausgabe 2001, Karte 04.06 Oberflächentemperaturen bei Tag und Nacht, 1:85 000, Berlin. Internet: /umweltatlas/klima/oberflaechentemperatur/2000/karten/index.php SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2001e: Flächennutzungsplan von Berlin, in der Fassung der Neubekanntmachung vom 23.Oktober 1998, (ABl S.4367), zuletzt geändert am 16. Januar 2001 (ABl S.420), 1:50 000, Berlin. Internet: www.stadtentwicklung.berlin.de/planen/fnp/de/fnp/index.shtml

3D-Gebäudemodell LoD2-DE Hamburg

3D-Gebäudemodell LoD2-DE Für den Datensatz Gebäudemodell LoD2-DE werden aus Punktwolken (Airborne Laserscanning oder Photogrammetrie ) vollautomatisiert standardisierte Dachformen gebildet, den Gebäuden zugeordnet und entsprechend des tatsächlichen Firstverlaufes ausgerichtet. Der Gebäudegrundriss wird grundsätzlich der amtlichen digitalen Liegenschaftskarte entnommen, das Modell ist damit grundrisskonform. Die Lagegenauigkeit entspricht der des zugrunde liegenden Gebäudegrundrisses. Die Höhengenauigkeit beträgt ca. ± 1 m. Grobe Abweichungen sind in Einzelfällen bei komplexen Dachformen möglich. Gemeinsam genutzte Geometrie wird redundant geführt. Die Gebäude werden zusätzlich mit Geländeinformationen des beim Landesbetrieb vorgehaltenen Digitalen Geländemodells (DGM) verschnitten. Es erfolgt keine manuelle Nachbearbeitung der einzelnen Modelle. Die Modellierung entspricht dem AdV-Produkt- und Qualitätsstandard für 3D-Gebäudemodelle. Die Aktualität der Datengrundlage ist i.d.R. aus dem vorangegangenen Jahr, bei ALS- Punktwolken teilweise auch älter. (Beispiel: Der Download LoD2-DE 2023 basiert auf ALKIS- Grundrissen und Punktwolken aus dem Jahr 2022). Die genutzten Grundrisse sind vom Anfang des im Datensatz genannten Jahres. Der Datensatz 2026 basiert auf der ALS-Punktwolke 2022 mit Ergänzungen aus dem Bildmatching von 2024 und 2025. Das Gebäudemodell LoD2-DE wird für das gesamte Stadtgebiet Hamburgs (ca. 750 km²), einschließlich der Insel Neuwerk, vorgehalten. Die Daten können als Komplettdatensatz im Format CityGML V.1.0 heruntergeladen werden. Weitere Datenformate und Ausschnitte sind unter 3d-info@gv.hamburg.de kostenpflichtig zu beziehen.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1889: Regional Sea Level Change and Society (SeaLevel), Teilprojekt: Bestimmung von Wärmeänderungen im Ozean durch Kombination von Satellitengravimetrie, Argo und Radaraltimetrie - ROCSTAR

Veränderungen der Ozeanwärme sind eng mit dem Wärmefluss an der Ozean-Atmosphärengrenze verbunden und spielen daher eine wic--htige Rolle bei der Regulierung des Erdklimas. Allerdings weisen in-situ-Messungen immer noch hohe Ungenauigkeiten auf und sind nur in wenigen Regionen in ausreichender Anzahl vorhanden. ROCSTAR wird neue Einsichten in das Energiebudget der Erde durch die verbesserten Schätzungen der ozeanischen Temperatur (T) und des Salzgehalts (S) liefern. Durch die Kombination der geodätischen Raumverfahren mit Argo-Profilen, werden gleichzeitig die Temperatur, der Salzgehalt und regional variierende Meeresspiegelbeiträge ermittelt. Die daraus resultierenden Schätzungen umfassen die gesamte Ozeansäule und die zugehörigen sterischen Änderungen werden sowohl mit dem beobachteten Meeresbodendruck als auch mit den Meeresspiegelanomalien konsistent sein. Vor diesem Hintergrund verfolgt das Projekt folgende Ziele:1. Erhöhung der Genauigkeit der in sich konsistenten T- und S-Felder und Bereitstellung von realistischen Fehlerschätzungen2. Ermittlung der T- und S-Schätzungen in Regionen mit wenigen Beobachtungen und in den Tiefen des Ozeans3. Quantifizierung der Rolle, welche die flachen und tiefen Schichten des Ozeans in der Energiebilanz der Erde und im Meeresspiegel-Budget spielen4. Identifizierung und Untersuchung von Ozeanwärmehotspots und deren Verbindung zum terrestrischen Wasserkreislauf im Südosten Asiens. ROCSTAR wird innerhalb des SPP1189-Schwerpunkts WPA (Ursprung der regionalen Meeresspiegeländerungen) angesiedelt sein. Das Projekt befasst sich mit globalen Beobachtungen, führt aber intensive Untersuchungen im indischen Ozean und Westpazifik durch, welche die Hauptquellen für Feuchtigkeit, Zyklon und Taifun Entwicklung in der südostasiatischen Region darstellen. Darüber hinaus wird ROCSTAR aktiv an den Öffentlichkeitsarbeiten des SPPs teilnehmen und ein konzeptionelles Brettspiel entwickeln, um Nicht-Wissenschaftlern das regionale Meeresspiegelbudget näher zu bringen.

Präzisionsmesstechnik und Verwitterungsmonitoring - Hochgenaue geometrische Erfassung der Oberflächendegradation an Kulturgütern

Die Oberflächen aller im Freien befindlichen Kulturgüter sind in mehr oder minder stark atmosphärischen Einflüssen ausgesetzt, die zu einer Beschädigung führen können, sofern keine Schutzmaßnahmen ergriffen werden oder diese nicht die gewünschte Wirkung entfalten. In Bezug auf Gesteinsoberflächen sind dabei hauptsächlich physische Beschädigungen zu beobachten, die zu einem Abtrag der Gesteinssubstanz führen. Eine frühzeitige Erkennung von Art, Verteilung und Umfang solcher Beschädigungen ist eine wichtige Voraussetzung zur gezielten und adäquaten Ergreifung von Gegenmaßnahmen, die den Erhalt der wertvollen Objektsubstanz erreichen sollen. Angesichts der schleichenden Charakteristik solcher Zerfallsprozesse ist eine qualitative wie quantitative Bewertung problematisch, da in kurzen Zeitabständen oftmals nur minimale Veränderungen auftreten. Andererseits besteht gerade für langsame Prozesse eine gute Chance die Oberflächen zu erhalten, wenn die ablaufenden Prozesse frühzeitig erkannt und bewertet werden können. Dies erfordert allerdings eine sehr detaillierte Analyse der Oberfläche und der sich darin abspielenden morphologischen Veränderungen. Die Basis für solche Analysen müssen sehr genaue geometrische und ggf. farbliche oder spektrometrische Messungen sein, die den morphologischen und optischen Zustand der Oberflächen dokumentieren und eine belastbare Datengrundlage für die Erkennung von Veränderungen liefern. In Kontext des Flächenmonitorings arbeiten das Institut für Steinkonservierung und das Institut für Raumbezogene Informations- und Messtechnik (i3mainz) zusammen, um das Potenzial moderner Messverfahren auszuloten und exemplarisch zur Überwachung von ausgewählten Objektflächen einzusetzen. In einer ersten Phase wurde dazu das Potenzial verschiedener Messverfahren analysiert und charakterisiert, um eine bestmöglich geeignete Technik für die in der zweiten Phase sich anschließende exemplarische Anwendung auswählen zu können. Eine Gegenüberstellung der unterschiedlichen Techniken wie Digitale Stereophotogrammetrie, Streifenprojektionsverfahren, scannende Systeme und Strukture from Motion erfolgte nach speziellen Eigenschaften und Parametern. Die zweite Projektphase dient der Anwendung der aus der ersten Phase heraus definierten Messtechnik an weiteren Objekten, die in unterschiedlicher Weise und verursacht durch verschiedene Faktoren mehr oder weniger starken Zerfallsprozessen unterworfen sind. Die ausgewählten Objekte weisen jeweils unterschiedliche Charakteristika auf und wurden entsprechend den vorab festgelegten Anforderungen erfasst. Für eine Visualisierung von Schadstellen und witterungsbedingter Veränderungen sind unterschiedliche Analyseverfahren (GIS, 3D Analysetools, usw.) untersucht und an den Beispielobjekten angewandt worden.

Mechanistische atmosphärische Dispersionsmodellierung zur Abschätzung von Risiken für die Grundnahrungsmittelproduktion durch windverbreitete Krankheiten und Insektenplagen

Die Verluste in der globalen Nahrungsmittelproduktion durch Pflanzenkrankheiten und Schadinsekten werden auf 17-30 % geschätzt (Savary et al., 2019). Viele der verheerendsten Pflanzenkrankheiten und Schadinsekten werden durch die Luft übertragen und können sich entlang von Windströmungen über extrem große Entfernungen verbreiten. Sie überqueren Regionen, Länder und sogar ganze Kontinente (Aylor, 2017). Diese seltenen Ereignisse mit großem Verlustpotenzial können schwerwiegende Konsequenzen für die landwirtschaftliche Produktion haben, denn Sie können verheerende Epidemien und Insektenplagen auslösen. Während jüngste Fortschritte in den Bereichen meteorologische Modellierung, Fernerkundung und Computer-Technologie erste quantitative Abschätzungen des Risikos für solch langreichweitige atmosphärische Übertragung von Krankheiten und Schädlingen erlauben, bleiben doch zahlreiche offene Fragen, Herausforderungen und Modell-Unsicherheiten, die adressiert werden müssen, um Risiko-Abschätzungen für die landwirtschaftliche Produktion zu verbessern (Meyer et al., 2017a,b; Meyer, 2018; Visser et al., 2018; Allen-Sader et al., 2019). Zentrale offene Fragen bleiben zum Beispiel bezüglich des Effektes von komplexen Wechselwirkungen zwischen meteorologischen Faktoren (z.B. Wind, Temperatur) und der Biologie von Pathogenen und Schadinsekten (z.B. Überlebenszeiten, Flugrichtung) auf charakteristische räumliche und zeitliche Ausbreitungsskalen, sowie auch bezüglich der Kopplung von realistischen Ausbreitungsmodellen mit epidemiologischen und Pflanzenbestandes-Modellen. Das hier vorgeschlagene Forschungsprojekt adressiert zwei Ziele: (i) Literatur-Review und Experten-Interviews als Grundlage für die Parameterisierung von existierenden atmosphärischen Transport-Modellen für besonders relevante windübertragene pflanzliche Krankheiten und Schadinsekten, sowie (ii) Fertigstellung eines kürzlich entwickelten Prototyps (bisher nicht publiziert) für ein neues GPU-basiertes Simulations-Tool, dass es erlauben wird realistische atmosphärische Verbreitungsmodelle mit epidemiologischen und Pflanzenbestandes-Modellen zu koppeln, um somit die komplexen Wechselwirkungen zwischen meteorologischen und biologischen Faktoren besser verstehen zu können. Die Ergebnisse des Forschungsprojektes, zusammen mit vorherigen Arbeiten des Autors, adressieren eine Lücke in der deutschen Forschungslandschaft. Die Integration des Walter-Benjamin Projektes in die Crop Sciences Group an der Universität Bonn als Gast-Institution mit enger Affiliation an das Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) bieten ein exzellentes Forschungsnetzwerk, sodass unter der Leitung des wissenschaftlichen Mentors für dieses Projekt wertvolle Beiträge zu laufender Forschung erwartet werden können. Das Walter-Benjamin Programm würde mir den Einstieg in die deutsche Agrarlandschaftsforschung ermöglichen und damit einen wertvollen Beitrag leisten zu der Etablierung eines selbständigen Forschungsprofils.

WMTS Landsat 2000

Mit der Satellitenbildauswertung sollen aktuelle Landnutzungsdaten für Baden-Württemberg für Umweltzwecke bestimmt werden. Damit wird eine vergleichbare Erhebung des Instituts für Photogrammetrie und Fernerkundung der Universität Karlsruhe von 1993/1994 fortgeführt. Hierzu wird ein Datensatz bereitgestellt, der nach gebietsweit einheitlichen Kriterien und für einen gleichen Erhebungszeitpunkt erstellt wurde. Aus den techn. Gegebenheiten des Satellitensystems heraus ist dieser in einem Maßstabsbereich ab ca. 1:100.000 anwendbar. Die Daten liegen flächendeckend in einer Auflösung von 30 x 30 Meter vor. 16 Landnutzungsklassen werden unterschieden: Dichte Siedlung, Industrie, lockere Siedlung, Ackerbau, Wein/Obstplantage, Streuobst, Brachland, vegetationslos, Intensivgrünland, Extensivgrünland, Nadelwald, Laubwald, Mischwald, Windwurf, Wasserflächen, Feuchtflächen. Auflösung: 50 Meter

Erkennung landwirtschaftlicher Technologieadoption und -nutzung mithilfe von Satellitendaten und self-supervised Deep Learning

Neue Technologien und Betriebsführungssysteme gelten als entscheidend, um die Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz der Landwirtschaft zu steigern. Jedoch sind unsere Datenquellen, die Auskunft darüber geben, welche Technologien in den Betrieben tatsächlich eingesetzt werden sehr begrenzt. Das macht es schwierig zu beurteilen, ob die Technologien tatsächlich die versprochenen Umwelteffekte erzielen können und schränkt unsere Möglichkeiten ein Technologiediffusion zu untersuchen und zu verstehen. Wir argumentieren, dass Satellitendaten und neuartige Deep Learning-Ansätze derzeit ungenutzte Möglichkeiten bieten, um diese Limitationen zu überwinden. Die vorhandene Literatur hat bereits gezeigt, dass anhand von Satellitendaten Technologien auf Feldebene erkannt werden können. Bislang werden diese Datensätze jedoch nicht in vollem Umfang genutzt, um das Adoptionsverhalten oder Diffusionsprozesse zu untersuchen. Die vorhandenen Datenprodukte bieten zwar erhebliches Potential, sind aber in Bezug auf die von ihnen abgedeckten Regionen/Technologien begrenzt. Eine Ausweitung auf andere Regionen/Technologien ist nur begrenzt möglich, da für das Lernen neuer maschineller Lernmodelle oder die Erweiterung bestehender Modelle in der Regel große Mengen an gelabelten Referenzdaten (d. h. Beobachtungen mit bekannten Referenzinformationen) erforderlich sind, an denen es jedoch häufig mangelt. Die Ziele dieses Projekts sind daher zweifach. Erstens wollen wir vorhandene Datenprodukte aus Satellitendaten nutzen, um Diffusionsprozesse zu untersuchen, insbesondere die Dynamik der Adoption (“Disadoption”) und räumlich Peer-Effekte. Hier können wir einen bestehenden Datensatz für bodenschonender Bodenbearbeitung in den USA nutzen, der aus Satellitendaten abgeleitet wurde. Zweitens zielen wir darauf ab, die Anzahl der benötigten gelabelten Referenzdaten für Deep Learning-Ansätze deutlich zu reduzieren. Dazu wollen wir neuartige Lernverfahren entwickeln und insbesondere untersuchen, ob die Einbeziehung von agronomischen Domänenwissen dazu beitragen kann, die Anzahl der benötigten gelabelten Referenzdaten zu reduzieren. Wir vergleichen die entwickelten Ansätze mit den vorhandenen US-Daten und wenden sie an um neue Datenprodukte für andere Regionen (Deutschland) und Technologien (bodenschonender Bodenbearbeitung und Glyphosateinsatz) zu erstellen. Der Daten werden öffentlich zugänglich gemacht. Wir nutzen sie um die Diffusionsdynamiken von bodenschonender Bodenbearbeitung und Glyphosateinsatz in Deutschland abzuleiten, was einen wichtige Betrag für die aktuelle politische Debatte über diese Technologien liefern kann.

Der Einfluss von Schneeschmelze auf die Flüsse im Hochgebirge Asiens

Das Projekt "Quantifying the Influence of SnowmelT on RIVEr Hydrology in High Mountain Asia (STRIVE)" fokussiert sich auf alpine Flüsse und dem Zeitpunkt und Menge der Schneeschmelze im Himalaya . In vielen alpinen Einzugsgebieten stammt ein signifikanter Teil des jährlichen Wasserhaushalts aus der Schneeschmelze, insbesondere während der Monate vor dem Beginn des Monsuns. Da die Gletscher in vielen hochgelegenen Bergregionen weiter schmelzen werden, wird der saisonale Wasserpuffer durch die Schneeschmelze in Zukunft noch wichtiger werden. Auch die Gefahr von Überschwemmungen wird zunehmen, da die steigenden Temperaturen die Schneeschmelze im Frühjahr beschleunigen. Trotz der Bedeutung des Schneewasserhaushalts für viele besiedelte Gebiete sind Zeitpunkt und Volumen der Schneeschmelze nach wie vor nur unzureichend bekannt - insbesondere in Einzugsgebieten in großer Höhe. Um besser quantifizieren zu können, wann und wo das Wasser der Schneeschmelze die alpinen Flüsse erreicht, wird das STRIVE-Projekt einen kombinierten in-situ- und satellitenbasierten Ansatz verwenden, um (1) den Zeitpunkt und die räumliche Verteilung der Schneeschmelze zu überwachen, (2) den Einfluss der Schneeschmelze auf die Flusshöhen und (3) Flusstemperaturen zu bewerten. Die im Rahmen des STRIVE-Projekts gesammelten neuen Daten mit hoher zeitlicher Auflösung werden mit lokalen und regionalen hydrologischen Daten kombiniert, um (4) ein umfassenderes Verständnis der aktuellen Schneeschmelze und deren Wassermenge für alpine Flüsse zu entwickeln. Hier spielen insbesondere die sich verändernden Klimabedingungen eine große Rolle. Die Ergebnisse des STRIVE-Projekts werden für Forscher verschiedener Fachbereiche in der physischen Geographie, Hydrologie und Geomorphologie, zum Einschätzen von Naturgefahren und für Manager sowie Entwickler von Wasserkraftwerken im gesamten Himalaya und in ähnlichen, von der Schneeschmelze angetriebenen alpinen Ökosystemen, von großem Nutzen sein. Um die Forschungszusammenarbeit und den Austausch mit den nepalesischen Partnern zu erleichtern und nachhaltiger zu machen, wird das STRIVE-Projekt zwei Workshops für Nachwuchswissenschaftlerinnen durchführen, die sich mit der Sammlung und Verarbeitung von in-situ- und Fernerkundungsdaten beschäftigen. Diese Workshops werden dazu beitragen, die Ergebnisse und Erkenntnisse des STRIVE-Projekts zu verbreiten und sicherzustellen, dass die entwickelten Methoden und Daten auch nach dem Ende des Projekts in die Forschung und in wasserpolitische Entscheidungen im Himalaya einfließen.

Mehr als verschüttete Täler: Dienen Tunneltäler als bevorzugte Fließwege für frisches Grundwasser in der Nordsee?

Die stetig wachsende Bevölkerung führt zu einem steigenden Bedarf an Frischwasser und die Entnahme von Grundwasser ist eine der wichtigsten Quellen diesen Bedarf zu decken. Engpässe in der Frischwasserversorgung haben die Suche Nachweis von frischem Grundwasser unter dem heutigen Meeresboden angetrieben. Die Rolle glazialer Strukturen, welche während der Vergletscherungen entstanden sind, ist jedoch im Hinblick auf das Vorkommen frischen Grundwassers noch wenig bekannt. Insbesondere sogenannte Tunneltäler (TT), welche sich unter den Eisschilden bildeten, könnten von besonderer Relevanz sein. Ihre Ausmaße (bis zu 5 km breit, 400 m tief, 100te km lang) spiegeln die gewaltigen Schmelzwassermengen wider, die den Untergrund unter den Eisschilden durchspülten. Ihre Entstehung und Füllung resultierte in stark durchlässigen Sanden und Kiesen im unteren Teil und feinkörnigen Ablagerungen im oberen Teil dieser Strukturen. Diese Konfiguration begünstigt eine Rolle als bevorzugte Fließwege für offshore Grundwasser. Zur Untersuchung des Potenzials von TT als bevorzugte Fließwege für offshore frisches Grundwasser (OFG), verfolgt dieses Projekt folgende Ziele: (O1) Durch die Kombination von elektromagnetischen und seismischen Daten wollen wir ein strukturgebundenes Widerstandsmodell für mehrere TT erstellen; (O2) Wir wollen die Salzgehaltswerte für verschiedene Architekturen und Tiefen von TT abschätzen; (O3) Aufbauend auf den ersten beiden Zielen wollen wir die Ergebnisse für das gesamte Arbeitsgebiet in ein detailliertes lithologisches 3D-Modell extrapolieren. Die sich daraus ergebende Salzgehaltsverteilung im Untergrund wird dazu beitragen, die Ober- und Untergrenzen des Volumens frischen Grundwassers abzugrenzen und die Grundlage für ein detailliertes Grundwassermodell schaffen. Folgende Schritte sind dazu nötig: (S1) Kartierung und Charakterisierung der räumlichen Heterogenität von TT anhand vorhandener seismischer Daten; (S2) Erstellung eines lithologischen Modells für den Untergrund zwischen Amrum und Helgoland von 0 bis 400 m Tiefe; (S3) Identifizierung vielversprechender Standorte und Durchführung von CSEM-Messungen (Controlled Source Electromagnetic) zur Untersuchung der Verteilung des elektrischen Widerstands im Untergrund (TT); (S4) Kombination von Widerstandsmessungen mit Mehrkanal-Seismikdaten (MCS) zur Ableitung des Salzgehalts der Porenflüssigkeit; (S5) Extrapolation der Ergebnisse für das gesamte lithologische Modell. Tunneltäler existieren in ehemals vergletscherten Regionen weltweit. Gelingt uns der Nachweis von OFG in Tunneltälern, hätte dies erhebliche Implikationen für bisher unbekannte Süßwasserverteilungen und hydrologische Systeme. Die uns zur Verfügung stehenden Daten bieten eine einzigartige Möglichkeit zur Integration von CSEM- und seismischen Messungen bei begrenztem Aufwand. Die Ergebnisse des Projekts werden einen neuen Blick auf offshore Gletscherlandschaften und ihre Rolle im pleistozänen Wasserkreislauf erlauben.

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