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The project DIGSTER - Map and Go (Digital Based Terrain Mapping) aims at the technical aspects of digital terrrain mapping. For many questions in administration, planning and expertise terrrain mappings are indispensable. The whole process starting with the data acquisition in the field and ending with map products will be digitally performed by the system. Therefore, a platform appropriate for the use in the field (PDA) is combined with technologies from the disciplines of satellite navigation, remote sensing, communication, and mobile geoinformation systems. For DIGSTER a lot of practical applications already exist in connection with policies and directives on the national and also European level.
The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational NO2 total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The operational NO2 tropospheric column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x for NO2 [Valks et al. (2011)] integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The total NO2 column is retrieved from GOME solar back-scattered measurements in the visible wavelength region using the DOAS method. An additional algorithm is applied to derive the tropospheric NO2 column: after subtracting the estimated stratospheric component from the total column, the tropospheric NO2 column is determined using an air mass factor based on monthly climatological NO2 profiles from the MOZART-2 model. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/
Leuchtende Nachtwolken (NLCs, von engl. Noctilucent clouds) sind optisch dünne Wassereiswolken, die nahe der polaren Sommermesopause bei geographischen Breiten polwärts von etwa 50 Grad auftreten. NLCs wurden in den vergangenen Jahrzehnten intensiv untersucht, insbesondere aufgrund ihrer Rolle als Indikatoren der globalen Veränderung. Langzeitsatellitenmessungen der NLCs mit Hilfe der SBUV/2 Instrumente auf Nimbus-7 und der NOAA-Satellitenreihe zeigen eine signifikante Zunahme der NLC Albedo (DeLand et al., 2007) sowie der NLC Häufigkeit (Shettle et al., 2009). Dieser langfristige Trend wurde durch eine Studie von Stevens et al. (2007) in Frage gestellt, in der die Langzeittrends in SBUV/2 NLC Albedo und der NLC Eismasse bei einer konstanten Lokalzeit untersucht wurden. Erstaunlicherweise führte die ausschließliche Berücksichtigung von Messungen bei konstanter Lokalzeit dazu, dass der Langzeittrend in der NLC Albedo praktisch vollständig verschwand. Diese Ergebnisse suggerieren, dass die veränderlichen Lokalzeiten, die mit der langsamen Veränderung der Orbitparameter der NOAA Satelliten verbunden sind, den scheinbaren Langzeittrend in NLC Albedo und NLC Häufigkeiten in früheren Studien verursachen. Dieser Sachverhalt ist noch immer nicht verstanden, obwohl die Frage nach den tatsächlichen Langzeitvariationen in NLCs von entscheidender Bedeutung für das wissenschaftliche Verständnis des Klimawandels in der mittleren Atmosphäre ist. Das wissenschaftliche Hauptziel des hier vorgeschlagenen Projekts ist es die Ursachen für die oben skizzierten Diskrepanzen zwischen den verschiedenen Analysen der SBUV/2 Daten zu untersuchen, und festzustellen, ob NLC-Parameter einer Langzeitvariation unterliegen oder nicht. Zu diesem Zweck sollen Messungen der europäischen Nadir-Beobachtungsinstrumente GOME und SCIAMACHY zur Bestimmung von NLCs verwendet werden. Nadir-Messungen dieser Satelliteninstrumente sind hervorragend geeignet, um diese wissenschaftliche Fragestellung zu untersuchen, weil die Satelliten sich in Sonnen-synchronen Erdumlaufbahnen befinden, und somit Messungen bei einer bestimmten geographischen Breite stets zur selben Lokalzeit durchführt werden. Da die GOME und SCIAMACHY Nadir-Messungen bisher nicht zur Untersuchung von NLCs verwendet wurden, soll im Rahmen dieses Projekts ein NLC Auswertealgorithmus implementiert und auf den gesamten GOME und SCIAMACHY Datensatz angewandt werden. Die zu bestimmenden NLC Parameter umfassen NLC Albedo, NLC Häufigkeit sowie NLC Eismasse. Die abgeleiteten NLC Datenprodukte werden verwendet, und Sonnenzyklusvariationen und Langzeittrends in NLCs zu quantifizieren, sowie zur Untersuchung der Frage, ob die Langzeittrends in SBUV/2 NLC Messungen durch die veränderlichen Lokalzeiten dieser Satellitenmessungen beeinflusst oder gar maßgeblich verursacht werden.
A geophysical reconnaissance survey was carried out in the Labrador Sea and Davis Strait between July and September 1977 by BGR. The data format is Society of Exploration Geophysicists SEG Y. The survey was executed on the research vessel MS Explora. The seismic, magnetic and gravity data from 5931 line-kilometers on 21 lines were recorded on magnetic tape. A 24-fold coverage technique was used with 48 seismic channels (traces), with a 2400m streamer cable, and 23.45 l airgun array. A full integrated computerized satellite navigation system (INDAS III) served as positioning system. Based on a preliminary interpretation of the seismograms, the Labrador Sea was devided into an eastern (Greenland) and western (Canadian) area, seperated by the Mid Labrador Ridge. Within the eastern part of the Labrador Sea the Pre-Cenozoic sediments show three distinct layers, traceable over the entire Greenland area of the sea. In the Cenozoic layer olisthostromes occur. The highest apparent velocity determined from sonobuoy data was 9.26 km/sec. The calculated refractor lies at a depth of approximately 13 km. The seismic section from the sediments on the Canadian side of the Labrador Sea show a uniform series of thick sediments below the Cenozoic cover. The highly disturbed basement is often masked by the multiple reflections from the seafloor. Statements about the nature and structure of the basement can only be made after processing data.
Direkte lokale Beobachtungen des Bodenfeuchtegehalts (BFG) mit in-situ Messgeräten sind derzeit aufgrund der hohen räuml. und zeitl. Variabilität nur eingeschränkt nutzbar. Fernerkundungsdaten können mit verschiedenen Methoden verwendet werden, um tägliche Daten mit einer groben räumlichen Auflösung zu liefern. Für viele regionale Anwendungen werden jedoch Produkte mit einer räumlichen Auflösung von ca. 10 bis 30 m benötigt. Der Kontrast zwischen dem punktuellen Charakter aktueller terrestrischer Bodenfeuchtemessungen und der Bodenauflösung von Satelliten, die zur Bestimmung der Bodenfeuchte eingesetzt werden, stellt eine große Herausforderung für die Kalibrierung und Validierung von Produkten aus Satellitenmissionen dar. CRNS eröffnet Chancen, dieses Defizit zu überwinden. Das Upscaling von CRNS-Daten ist jedoch schwierig, da die CRNS-Messung ein integriertes Signal über eine Grundfläche mit ca. 200m Radius ist. Zudem ist die Messung sehr anfällig für zusätzliche Wasserquellen speziell der ober- und unterirdischen Biomasse. Das Bodenfeuchtesignal muss daher von den Wasserquellen separiert werden. Unser wissenschaftliches Ziel ist es, die prozessbasierten Zusammenhänge zwischen dem aus CRNS abgeleiteten BFG und der oberflächenbasierten aber räumlich detaillierteren Berechnung des BFG mit verschiedenen Fernerkundungssensoren (thermisch, hyper-, multispektral, SAR und LiDAR) zu verstehen. Zu diesem Zweck werden Vegetationsparameter (texturelle, strukturelle, emissive und reflektierende) von verschiedenen aktiven und passiven Sensoren abgeleitet und auf ihre Eignung für die Ableitung des BFG in singulären und synergistischen Beobachtungen getestet. Dies wird entsprechend den räumlichen und zeitlichen Skalen der CRNS-Messungen, insbesondere in den Teilprojekten (TP) Großfl. CRNS-Netzwerk und Mobiles CRNS, umgesetzt. Die Abschätzung des BFG der Landbedeckung durch hochauflösende Fernerkundungsparameter wird zu einer besseren Korrekturfunktion des CRNS-Signals bei der Berechnung des BFG beitragen. Mit dem Modul wollen wir einen Schritt in Richtung einer großflächigen Übertragung von dem aus CRNS abgeleiteten BFG gehen. Dieses TP wird die Lücke zwischen verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen bei der Ableitung des BFG schließen. Für die Berechnung von Wasserquellen werden Vegetations- und oberflächennahe BFG-Daten für die TPs Großfl. CRNS-Netzwerk, Mobiles CRNS, Hydrogeodäsie und Vegetation zur Verfügung gestellt. CRNS-Messungen aus gemeinsamen Feldkampagnen werden zur Validierung von den aus Fernerkundungsdaten abgeleiteten Bodenfeuchteprodukten verwendet. Die TPs Hydrogeodäsie, Großfl. CRNS-Netzwerk und Mobiles CRNS werden die aus der Fernerkundung abgeleiteten räumlich hochaufgelösten Bodenfeuchtemuster nutzen, um die intergierten CRNS und GNSS-R Beobachtungen besser zu verstehen. Die TPs Hydrol. Modellierung und Grundwasserneubildung planen die Implementierung der abgeleiteten BFG-Karten in ihre Modelle.
Der Strahlungsantrieb durch anthropogene Aerosole aufgrund von Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen ist die Hauptunsicherheit bezüglich des Antriebs des Klimawandels. Für Flüssigwasserwolken, die den Strahlungsantrieb im solaren (kurzwelligen) Spektrum dominieren, konnten mittlerweile einige Fortschritte in der Quantifizierung erzielt werden. Im Gegensatz dazu gibt es für den Strahlungsantrieb im langwelligen (terrestrischen) Spektralbereich nur sehr grobe Abschätzungen von Klimamodellen. In Vorarbeiten haben wir einen Vorschlag entwickelt, wir aktive Fernerkundung zur Charakterisierung von Eiskristallkonzentrationen und Aerosol benutzt werden könnte, um eine beobachtungsbasierte Abschätzung des Strahlungsantriebs durch Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen im langwelligen Spektrum zu ermöglichen. Allerdings sind die Satellitendaten höchst unsicher und benötigen eine Validierung mit Referenzdaten. In FLASH wird vorgeschlagen, (i) die Satelliten-abgeleitete Eiskristallkonzentration sowie ihre Sensitivität bezüglich Temperatur, Vertikalwind und Aerosolbedingungen mit den neuen In-situ-Daten von HALO zu validieren bzw. evaluieren, (ii) die Ableitung der Eiskristallkonzentration vom Satelliten mit der von Lidar und Radar an Bord von HALO zu verifizieren, (iii) Klimamodelle zu evaluieren und zur Interpretation der statistischen Relationen zu benutzen, und (iv) schließlich eine Abschätzung des Strahlungsantriebs durch Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen und seines Unsicherheitsbereichs zu erarbeiten. Die Rolle von FLASH im SPP 1294 ist es, die vorhandenen Daten auszuwerten und mit den Daten geplanter Kampagnen in integrierender Weise zu arbeiten mit dem Ziel, eine bessere Abschätzung des Aerosol-Wolken-Strahlungsantriebs zu erreichen, neue innovative Satellitendaten zu validieren, und die relevanten Parametrisierungen in Klimamodellen zu evaluieren und zu verbessern.
The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.
The TROPOMI instrument onboard the Copernicus SENTINEL-5 Precursor satellite is a nadir-viewing, imaging spectrometer that provides global measurements of atmospheric properties and constituents on a daily basis. It is contributing to monitoring air quality and climate, providing critical information to services and decision makers. The instrument uses passive remote sensing techniques by measuring the top of atmosphere solar radiation reflected by and radiated from the earth and its atmosphere. The four spectrometers of TROPOMI cover the ultraviolet (UV), visible (VIS), Near Infra-Red (NIR) and Short Wavelength Infra-Red (SWIR) domains of the electromagnetic spectrum. The operational trace gas products generated at DLR on behave ESA are: Ozone (O3), Nitrogen Dioxide (NO2), Sulfur Dioxide (SO2), Formaldehyde (HCHO), Carbon Monoxide (CO) and Methane (CH4), together with clouds and aerosol properties. This product displays the Nitrogen Dioxide (NO2) near surface concentration for Germany and neighboring countries as derived from the POLYPHEMUS/DLR air quality model. Surface NO2 is mainly generated by anthropogenic sources, e.g. transport and industry. POLYPHEMUS/DLR is a state-of-the-art air quality model taking into consideration - meteorological conditions, - photochemistry, - anthropogenic and natural (biogenic) emissions, - TROPOMI NO2 observations for data assimilation. This Level 4 air quality product (surface NO2 at 15:00 UTC) is based on innovative algorithms, processors, data assimilation schemes and operational processing and dissemination chain developed in the framework of the INPULS project. The DLR project INPULS develops (a) innovative retrieval algorithms and processors for the generation of value-added products from the atmospheric Copernicus missions Sentinel-5 Precursor, Sentinel-4, and Sentinel-5, (b) cloud-based (re)processing systems, (c) improved data discovery and access technologies as well as server-side analytics for the users, and (d) data visualization services.
Aerosol optical depth (AOD) as derived from TROPOMI observations. AOD describes the attenuation of the transmitted radiant power by the absence of aerosols. Attenuation can be caused by absorption and/or scattering. AOD is the primary parameter to evaluate the impact of aerosols on weather and climate. Daily AOD observations are binned onto a regular latitude-longitude grid. The TROPOMI instrument onboard the Copernicus SENTINEL-5 Precursor satellite is a nadir-viewing, imaging spectrometer that provides global measurements of atmospheric properties and constituents on a daily basis. It is contributing to monitoring air quality and climate, providing critical information to services and decision makers. The instrument uses passive remote sensing techniques by measuring the top of atmosphere solar radiation reflected by and radiated from the earth and its atmosphere. The four spectrometers of TROPOMI cover the ultraviolet (UV), visible (VIS), Near Infra-Red (NIR) and Short Wavelength Infra-Red (SWIR) domains of the electromagnetic spectrum. The operational trace gas products generated at DLR on behave ESA are: Ozone (O3), Nitrogen Dioxide (NO2), Sulfur Dioxide (SO2), Formaldehyde (HCHO), Carbon Monoxide (CO) and Methane (CH4), together with clouds and aerosol properties. This product is created in the scope of the project INPULS. It develops (a) innovative retrieval algorithms and processors for the generation of value-added products from the atmospheric Copernicus missions Sentinel-5 Precursor, Sentinel-4, and Sentinel-5, (b) cloud-based (re)processing systems, (c) improved data discovery and access technologies as well as server-side analytics for the users, and (d) data visualization services.
Aerosol single-scattering albedo (ASSA) as derived from TROPOMI observations. ASSA is a measure of how much light is scattered by aerosols compared to how much is absorbed. It is important for understanding the impact of aerosols on climate and radiative forcing. ASSA is unitless; a value of unity implies that extinction is completely due to scattering; conversely, a single-scattering albedo of zero implies that extinction is completely due to absorption. Daily ASSA observations are binned onto a regular latitude-longitude grid. The TROPOMI instrument onboard the Copernicus SENTINEL-5 Precursor satellite is a nadir-viewing, imaging spectrometer that provides global measurements of atmospheric properties and constituents on a daily basis. It is contributing to monitoring air quality and climate, providing critical information to services and decision makers. The instrument uses passive remote sensing techniques by measuring the top of atmosphere solar radiation reflected by and radiated from the earth and its atmosphere. The four spectrometers of TROPOMI cover the ultraviolet (UV), visible (VIS), Near Infra-Red (NIR) and Short Wavelength Infra-Red (SWIR) domains of the electromagnetic spectrum. The operational trace gas products generated at DLR on behave ESA are: Ozone (O3), Nitrogen Dioxide (NO2), Sulfur Dioxide (SO2), Formaldehyde (HCHO), Carbon Monoxide (CO) and Methane (CH4), together with clouds and aerosol properties. This product is created in the scope of the project INPULS. It develops (a) innovative retrieval algorithms and processors for the generation of value-added products from the atmospheric Copernicus missions Sentinel-5 Precursor, Sentinel-4, and Sentinel-5, (b) cloud-based (re)processing systems, (c) improved data discovery and access technologies as well as server-side analytics for the users, and (d) data visualization services.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1306 |
| Europa | 175 |
| Global | 4 |
| Kommune | 7 |
| Land | 140 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Weitere | 12 |
| Wirtschaft | 9 |
| Wissenschaft | 1042 |
| Zivilgesellschaft | 9 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 264 |
| Ereignis | 27 |
| Förderprogramm | 1164 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
| Repositorium | 3 |
| Text | 52 |
| Umweltprüfung | 7 |
| unbekannt | 240 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 55 |
| Offen | 1639 |
| Unbekannt | 65 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 970 |
| Englisch | 886 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 25 |
| Bild | 6 |
| Datei | 282 |
| Dokument | 34 |
| Keine | 1019 |
| Webdienst | 28 |
| Webseite | 441 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1039 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1403 |
| Luft | 1759 |
| Mensch und Umwelt | 1759 |
| Wasser | 835 |
| Weitere | 1726 |