Mapping and monitoring the break-up events on Wilkins Ice Shelf and identification of mechanisms and processes leading to break-up. Within this activity we integrate various high and moderate-resolution satellite images with special emphasis on SAR data. The analysis covers currently a time period back to 1986 (Landsat TM) with increasing dense time series to present. In close collaboration with the European Space Agency (ESA) and the German Aerospace Center (DLR) acquisition plans for the ENVISAT ASAR and TerraSAR-X instruments are implemented and the respective data analysed. Since September 2009, this activity is supported by a DFG research grant. Main aim is to derive surface velocity fields of the ice shelf and its tributary glaciers by satellite remote sensing as input for icedynamic modelling and fracture mechanical analyses.
Current synthetic aperture radar (SAR) satellite missions, such as the Sentinel-1 satellite constellation of the European Copernicus Programme, are a key element of the global satellite Earth Observation system. Repeat-pass SAR interferometry (InSAR) is a main application tool of SAR missions, used for mapping and monitoring surface motion and deformation with high precision and spatial detail. However, repeat-pass InSAR suffers from temporal decorrelation of the interferometric phase, causing a critical gap in observation capabilities for geohazard events, volcanic outbreaks and downwasting of ice bodies. This deficit can be overcome by single-pass interferometric SAR (SP-InSAR) formations as these are not subject to temporal decorrelation. The German TanDEM-X mission has demonstrated the great value of SP-InSAR, strongly motivating the development and implementation of an SP-InSAR formation linked to an operational SAR mission to provide extended capabilities in terms of temporal and spatial coverage. To this end the Sentinel-1 SAR companion Multistatic Explorer (SESAME) mission was proposed in response to the ESA Call for Proposals for Earth Explorer Mission EE-9. SESAME features two receive-only C-band radar (passive SAR) satellites flying in close formation to build a single-pass SAR interferometer which uses the active signal of Sentinel-1. Members of the GECOS project team have been actively involved in elaboration of the science plan for SESAME. The proposed GECOS project aims at further advancing and testing tools and applications of C-band SP-InSAR for geosphere monitoring and research. The project will focus on the following applications: (i) in cryosphere and climate research: monitoring the temporal change of volume and mass of glaciers and ice caps; (ii) in geohazard monitoring: the detection and mapping of displaced volumes of active landslides, debris flows, lava flows and volcanic eruptions; (iii) in geodynamics and geotechnics: mapping of surface deformation and its temporal evolution. During the first project phase the goals for geosphere monitoring applications of a C-band SAR companion satellite flying in formation with an operational SAR mission will be defined and observational requirements for geophysical products will be specified. Taking into account these requirements, methods and software for generating products on surface topography, topographic change, and surface deformation will be elaborated, with focus on use of interferometric C-band single-pass and repeat-pass SAR systems. The software will be applied for generating InSAR products from data of current and past SAR missions for application studies. InSAR-based products on surface elevation and elevation change will be produced for demonstrating and validating applications in glacier mass balance monitoring and for detecting and quantifying displaced volumes of landslides and volcanic deposits. Products on surface deformation and its temporal evolution will be g
1. Vorhabenziel Im Rahmen des Vorhaben 'Space4Geography' soll eine interaktive Arbeits- und Lernplattform entwickelt werden, durch die ein problem- und handlungsorientierter Einsatz moderner Fernerkundungsmethoden im Unterricht gefördert werden soll. Im Gegensatz zu bestehenden allgemeinen Einführungen in die Grundlagen der Fernerkundung sollen Jugendliche im Vorhaben direkt mit den Daten insbesondere deutscher Satellitensysteme (RapidEye, TerraSAR X/TanDEM-X) arbeiten. 2. Arbeitsplanung Über eine interaktive Arbeits- und Lernplattform werden Fernerkundungsdaten für exemplarische Themen- und Raumbeispiele aufbereitet und in konkrete didaktische Kontexte gesetzt. Die Plattform ist dabei auf die Nutzung der Satellitendaten in unterschiedlichen Altersstufen und Bildungskontexten von Jugendlichen in der schulischen und außerschulischen Bildung ausgerichtet. Die Analyse der Satellitendaten zu konkreten, bildungsplanrelevanten Themenbeispielen (z.B. Hochwasser, Flächenverbrauch) erfolgt im Wesentlichen durch die bereits eigens für schulische Zwecke entwickelte und erprobte webbasierte Fernerkundungssoftware 'BLIF' (Blickpunkt Fernerkundung). Über einen Geo-Mapserver kann eine weitere Auswahl an exemplarischen Satellitenbild(roh)daten kostenlos herunter geladen und über die zur Verfügung stehende webbasierte Software zur schulischen Satellitenbildbearbeitung mit Hilfe eines Leitfadens selbstständig bearbeitet werden, um einen Transfer erworbener Kompetenzen zu fördern.
A concept that utilizes parameters retrieved from synthetic aperture radar (SAR) imagery will be devised in order to evaluate the atmospheric drag coefficient of sea ice. Methods will be developed for mapping and quantifying sea ice surface structure and deformation (e. g. floe size distribution, ridge spacing) from radar data. Considering that different SAR systems will be launched into space in the near future, the proposed investigations consider the effect of radar frequency, polarization, and spatial resolutions on the parameter retrieval. Retrieval methods and their accuracy will be assessed. Potential correlations between SAR backscatter variations, retrieved parameters related to sea ice deformation and surface structure, and the atmospheric drag coefficient will be analysed. The utilization of the retrieved parameters will be tested in numerical simulations of atmospheric boundary layer processes. Quantitative information about the sea ice surface structure and deformation is also of use for modelling sea ice dynamics, estimating sea ice mass balance, classifying ice types, and for safety and efficiency of marine transport and offshore operations.
The overall goal of the FOREST DRAGON 3 project is to advance understanding in forest ecosystems mapping within China. In addition, methodological developments towards the synergy of different sensors and techniques are proposed. Furthermore, a profound study will be carried out, in which a Decision Support System (DSS) will be built around web services providing decision-support on the mixture of eco-system services in local to regional scale integrating space and airborne remote sensing data. The eight objectives of the FOREST DRAGON 3 project are 1) the investigation of scaling effects in forest ecosystem mapping with SAR data, 2) the long-term analysis of forest GSV and forest structure over Northeast China based on SAR data, 3) linking forest DRAGON products with existing land use, land cover and/or fire products and 4) the synergy of optical and radar data for mapping forest ecosystems, 5) adapt current forest mapping algorithms to Eastern Russia, 6) adapt current and develop new forest mapping algorithm in Continental Southeast Asia, 7) use the Sentinels-1/2 data for forest map updating, 8) developing a modeling approach for forest services using space data as input for multi-criteria DSS in mountainous forests in China using earth observation. Under-pining the models will be the technology of remote sensing and existing spatial geo-data to establish or/and enhance forest, land cover and landform information. The project will deliver theoretical results as well as wall-to-wall maps of forest parameters for China and neighboring countries. Furthermore, this study will result in a new methodological base for DSS in forest resource management for mountain forest areas in China. This will be pursued through a case study in pilot region(s) in E and NE China.
Die Detektion des anthropogenen Anteils am beobachteten bzw. erwarteten mittleren Meeresspiegelanstieg kann nur durch die Kenntnis eines absoluten Wertes dieser Änderung geschehen. Der an Pegelstationen gemessene Wert des mittleren Meeresspiegels (Mean Sea Level = MSL) wird relativ zu Vertikalbewegungen des Hinterlandes erfasst, so dass zur Bestimmung und Prognose des MSL absolut eine verlässliche Quantifizierung dieser Bewegungen erforderlich ist. Weiterhin sollen im Rahmen des Projekts die flächenhaften vertikalen Landbewegungen (VFL) erfasst werden, um ein großräumiges Modell für die gleichmäßige Absenkungsgeschwindigkeiten abzuleiten und regionale Unregelmäßigkeiten/Nichtlinearitäten aufzuzeigen. Als Datengrundlagen dienen sowohl GNSS und Nivellement-Datensätze als auch Daten der Radarinterferometrie. Zur Interpretation und Validierung der Ergebnisse werden weitere terrestrische Daten bezüglich postglazialer und tektonischer Bewegungen sowie regionaler anthropogener Einflüsse z. B. durch Bergbau und GW-Entnahme aufgenommen. Hauptkomponenten des geplanten Ansatzes werden die räumliche und methodische Weiterentwicklung des IKÜS Auswertemodelles zur Erfassung von Vertikalbewegungen im Bereich der norddeutschen Küste sowie die differentiell-interferometrische Auswertungen multitemporaler SAR-Daten. Die Analyse und Kopplung der Ergebnisse beider Methoden werden zu einem ganzheitlichen Bewegungsmodell des Küstenhinterlandes integriert, welches aufgrund der zeitlichen und inhaltlichen Dichte an Eingangsdaten einen hohen Grad an Verwertbarkeit aufweisen wird.
1. Vorhabenziel - SAMOWatt hat zum Ziel, die Einbindung von mehrfrequenten Radardaten (PALSAR, evtl. TerraSAR-L: L-Band, ERS-2 und EVISAT, RADATSAT-2, evtl. Sentinel: C-Band, TerraSAR-X: X-Band) in ein bestehendes Wattklassifikationsverfahren weiter voranzutreiben und ein synergisches Klassifikationsverfahren für Wattenmeeroberflächen zu entwickeln. 2. Arbeitsplanung - Nach der Identifizierung optimaler Aufnahmezeitpunkte der Sensoren (unter Ausnutzung des Erfahrungsgewinnes während der ersten Projektphase) werden die SAR-Daten für erweiterte multi-frequente und multi-temporale Analysen genutzt, die möglichst zeitnah zueinander und zu Niedrigwasser liegen. Unter Berücksichtigung der lokalen Randbedingungen (z.B. Wind) wird die bestehende Klassifizierung erweitert und verbessert werden. Insbesondere werden mithilfe des IEM Rückschlüsse auf die lokalen Rauhigkeitsparameter der Wattoberflächen gezogen, mithilfe höherer Bildverarbeitungsmethoden Wasserlinien oder Kulturspuren detektiert und mithilfe multitemporaler Analysen von SAR-Daten einzelner Sensoren die räumliche Ausdehnung von Muschelbänken untersucht. Die Schnittstelle zwischen der Datenanalyse und dem vorhandenen Klassifikationsverfahren wird verbessert, validiert und die entwickelten Algorithmen sollen ständig verbessert werden. Hierzu werden exemplarisch Daten anderer Wattgebiete ausgewählt und analysiert werden.
Das Gesamtvorhaben GeoCare beabsichtigt eine Optimierung von geodatengestützten agrartechnischen Lösungen für den ressourceneffizienten und nachhaltigen Einsatz in der Agrarwirtschaft. Das Ziel ist die flächendeckende Erfassung sowie der Schutz und die Erhaltung der landwirtschaftlichen Produktion, und damit die Absicherung des Produktionsrisikos des Erzeugers, durch Integration von Geotechnologien. Der Beitrag der Bayerischen Landesanstalt für Landwirtschaft im Teilprojekt 3 im Vorhaben GeoCare ist die Schaffung einer erstmalig flächendeckenden Ertrags- und Qualitätsabschätzung im Grünland. Dies ist nötig, da Grünland einen Großteil der landwirtschaftlichen Nutzfläche Deutschlands darstellt und entscheidend zur Milch- und Fleischindustrie beiträgt. Trotz dieser Bedeutung kann die Erntemenge von Grünland momentan nur auf Grundlage von Stichproben und Expertenwissen abgeschätzt werden. Ebenfalls gibt es zurzeit keine flächendeckenden und personaleffizienten Erfassungsmethoden für Schnitte im Grünland. Im Projekt wird ein Verfahren auf Grundlage eines phänologischen Grünlandmodells unter Einbezug von Radardaten für die Bestimmung der Schnittzeitpunkte entwickelt. Dazu wird gemeinsam mit der GAF AG ein derzeit in der Entwicklung befindliches technisches Verfahren der Grünschnittdetektion auf Basis von Sentinel-1 Daten erarbeitet, die ergebnisorientierte Eignung ermittelt und das Verfahren entsprechend angepasst werden. Weiterhin wird in Zusammenarbeit mit dem Deutschen Wetterdienst (DWD) und der Universität Kiel (Abt. Grünland und Futterbau/Ökologischer Landbau) ein schlagbezogenes, phänologische Ertrags- und Qualitätsmodells an mittelgebirgs- und alpennahe, vom Höhenprofil stark gegliederte Verhältnisse mit unterschiedlichen Grünlandtypen angepasst und erstmalig in eine flächendeckende Grünlandertragsmodellierung überführt. Am Ende des Vorhabens soll ein operationeller, dauerhaft zur Verfügung stehender Service zur besseren, regionalspezifischen Grünlandertragsmodellierung auf der Basis von Schnittzeitpunkten (Sentinel-Satellitendaten) und DWD-Daten (RADOLAN, Bodenmessnetze) zur Verfügung stehen. Dieses dient der Beratung der Landwirte zur ressourcenschonenderen, ökonomisch und ökologisch sinnvollen Bewirtschaftung von Grünland. Außerdem liefert der Service bessere Grundlagen für die Politikberatung und trägt zur Entwicklung eines Regionalertragsindizes für indexbasierte Versicherungslösungen und eines in GeoCare entwickelten Risikomonitoringsystems bei.
Auf einem Viertel der nördlichen Hemisphäre befinden sich Permafrostböden. Das Auftauen der Böden in den Sommermonaten führt zu einer Verringerung des Bodenvolumens, wodurch sich die Landoberfläche in vielen Gebieten senkt. Zwar findet während der Gefrierperiode oftmals wieder eine Hebung statt, jedoch konnte in den vergangenen Jahren in einigen Gebieten eine Nettosenkung beobachtet werden. Diese ist auf die ansteigenden Temperaturen und die damit verbundenen höheren Auftauraten zurückzuführen. Die genannten Prozesse bringen schwerwiegende Folgen für die ansässige Bevölkerung und das Ökosystem mit sich. Bisher ist es der Wissenschaft allerdings nicht gelungen, eine Methode zu entwickeln, diese Information in hoher räumlicher Auflösung und quantitativer Genauigkeit für größere Gebiete und flächendeckend bereitzustellen: Die Probleme entstehen dabei in erster Linie durch die Einflüsse der sehr stark variierende Mikrotopographie (cm-dm-Skala), niedrige Vegetationsbedeckung (z.B. Moose) und wechselhaften Oberflächeneigenschaften (wie Wassergehalt) zwischen den einzelnen Radaraufnahmen. PermaSAR versucht dieses Problem mit Hilfe von Referenzmessungen im Testgebiet Trail Valley Creek (Northwest-Territorien, Kanada) zu reduzieren. Dafür sollen während drei Messkampagnen (Frühjahr 2015, Herbst 2015 und Frühjahr 2016) 3D-Modelle der Mikrotopographie mit Hilfe eines terrestrischen LiDAR Systems erstellt werden und genaue Höhendifferenzen durch Messungen mit einem differentiellen GPS und Subsidence-Stationen bestimmt werden. Die Referenzdaten sollen dann dazu dienen eine Methode zu entwickeln, die die Berechnung von Senkungsprozesse in Permafrostgebieten mit differentieller Interferometrie verbessert.
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| Förderprogramm | 95 |
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