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METOP GOME-2 - Ozone (O3) - Global

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 ozone 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 new improved DOAS-style (Differential Optical Absorption Spectroscopy) algorithm called GDOAS, was selected as the basis for GDP version 4.0 in the framework of an ESA ITT. GDP 4.x performs a DOAS fit for ozone slant column and effective temperature followed by an iterative AMF / VCD computation using a single wavelength. 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/

DIGSTER - Map and Go (Digital Satellite Based Terrain Model) - User Requirements

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.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Bautzen, Germany from 1985 – 2023

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.

Sentinel-5P TROPOMI – Ultraviolet Index (UVI), Level 3 – Global

UV Index (UVI) as derived from TROPOMI observations. The UVI describes the intensity of the solar ultraviolet radiation. Values around zero indicate low, values greater than 10 indicate very high UV exposure on the ground. 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.

Oberflächentemperaturen von Laubwäldern zur Analyse von Wasser- und Hitzestress

Integrating GIS and Remote Sensing for Multi-Scale Analysis of Degradation in the African Sahel

Multi-level monitoring of destabilized Sahelian regions connects field work in situ with detailed to semi-detailed analysis of vegetation structure (aerial photography), vegetation functional types and units of rational landcover (satellite images). Human impact on Sahelian vegetation in its regional variations is a main reason for continous destruction of former grazing lands. Regional dynamics of impact patterns are analysed by means of multi-stage remote sensing techniques and multi-spectral image classification. Integration of remotely sensed as well as of socio-economic data with geo-information systems is an important tool for modelling regional dynamics of degradation and desertification due to multi-thematic and multi-temporal input parameters. Intersection of geo-informations creates change detection databasas of Sahelian regions. Planning sustainable development will urgently need the appropriate use of the presented facilities of IGIS technology.

Experimentelle Untersuchung der Steuerung des Zugverhaltens bei Vögeln mit Hilfe der Satelliten-Telemetrie

Das Hauptziel des Projektes besteht darin, mit Hilfe der Satelliten-Telemetrie die genetischen Grundlagen des Zugverhaltens von Vögeln erstmals im Zusammenhang mit experimenteller Manipulation im Freiland zu untersuchen. Als Modellart soll die Heringsmöwe (Larus fuscus) dienen, deren Unterarten L.F. intermedius und L.f. fuscus sich durch geographisch deutlich differenziertes Zugverhalten auszeichnen. Zum einen soll der soziale Einfluss auf die Zugrichtung durch ein Verfrachtungsexperiment von Eiern/Jungvögeln zwischen zwei Populationen mit unterschiedlichen Zugrichtungen untersucht werden. Zum anderen geht es um die Aufklärung des Vererbungsmodus der Zugrichtung durch ein Kreuzungsexperiment von Vertretern dieser Populationen. In beiden Fällen sollen die experimentell manipulierten (d. h. die verfrachteten bzw. in Gefangenschaft erbrüteten) Jungvögel sowie eine gleich große Zahl von Kontrollvögeln mittels Satelliten-Telemetrie auf ihrem ersten Wegzug ins Winterquartier verfolgt werden.

Genese und Ökofunktionen von Paläo- und rezenten Böden der westlichen Inneren Mongolei, NW-Chinas

Es sollen Paläo- und rezente Böden in den Becken- und Schwemmfächerbereichen des Gaxun Nur-Systems (Abb. 1) untersucht werden. Die Ziele dieser Untersuchungen sind: 1. Das Paläoklima zu rekonstruieren, 2. die Entwicklung und 3. die Ökofunktionen der Böden zu erfassen. Zur Rekonstruktion des Paläoklimas werden relikte sowie fossile Böden untersucht, die datierbar sind bzw. bekanntes Alter haben. Dabei werden vor allem Paläoböden von Wadi- und Strandterrassen bevorzugt untersucht. Die Verwitterungsart und Verwitterungsintensität dieser Böden sollen durch Geländearbeit, mineralogische und geochemische Untersuchungen sowie über Stoffbilanzen erfaßt werden. Ziel dieser Untersuchungen ist die Ableitung pedogener Klimaindikatoren.An rezenten Böden sollen 1. der Einfluß der hohen Kontinentalität auf bodenbildende Prozesse (Bioturbation, kryoklastische und chemische Verwitterung) und 2. Wichtige Ökofunktionen (z.B. Verdunstung, Grundwasserneubildung, Kapillarer Aufstieg, Versalzung) bestimmt werden. Mit Hilfe von Satellitenaufnahmen und geophysikalischen Methoden soll eine Regionalisierung der Daten erfolgen, so daß es möglich wird, für bestimmte Teilgebiete Boden. und Landeignungskarten sowie Karten über den Wasserhaushalt (z.B. Grundwasserneubildung, Kapillarer Aufstieg) und die Versalzungs- sowie Erosionsgefährdung zu erstellen.

Aerosole und Nebel im südlichen Afrika: Prozesse und Auswirkungen auf die Biogeochemie (AEROFOG)

Das südliche Afrika ist einer der Hotspots des Klimawandels. In Namibia treten einige der extremsten Klimaregime der Welt auf, vom kalten Benguela-Strom zur hyperariden Küstenwüste Namib. Nebel und niedrige Wolken sind typische Erscheinungen der Region. Sie beeinflussen die Küstenregion und liefern weiter landeinwärts einen höheren Beitrag zum Wasservolumen als Niederschlag. Nebel und niedrige Wolken spielen damit eine zentrale Rolle in der Bereitstellung kritischer limitierender natürlicher Ressourcen in empfindliche Ökosysteme: Wasser, Nährstoffe und Licht. Das wissenschaftliche Verständnis der mikrophysikalischen und chemischen Mechanismen der Bildung, Zusammensetzung und letztlich der Aufnahme und Verteilung von Aerosol-Nährstoffen ist jedoch noch unvollständig. Um die bestehenden Verständnislücken zu schließen wird hier mit dem AEROFOG-Projekt ein interdisziplinärer Ansatz vorgeschlagen, der Atmosphärenwissenschaften, Fernerkundung und Ökologie umfasst. Eine solch umfassende Betrachtung der Materie ist unverzichtbar. AEROFOG zielt auf ein verbessertes Verständnis des Einflusses von Aerosolen auf Nebelentwicklung, dessen chemische Zusammensetzung und seinen Einfluss auf die lokale Biogeochemie. Dabei werden detaillierte Messungen von Aerosol, Deposition und Nebelchemie sowie mikrophysikalischer Größen bei zwei intensiven Feldmesskampagnen im Süd-Winter und Süd-Sommer an Küsten- und Wüstenstationen durchgeführt, um eine große Anzahl von verschiedenartigen Nebelereignissen erfassen zu können. Zusätzlich werden Studien zur Wirkung von Nebel auf die lokale Biogeochemie und insbesondere endemische Pflanzenarten durchgeführt. Diese Messungen stellen die Grundlage für Multiphasen-Prozess-Modellierung der Aerosol-Nebel-Interaktionen dar, womit ein neues Verständnis von Nebel-Mikrophysik und -Chemie erzielt wird. Aus zeitlich hochaufgelösten Satellitendaten werden räumliche und zeitliche Muster der Nebelverteilung ermittelt und mit den Modell- sowie experimentellen Erkenntnissen verschnitten. Zusammengenommen wird mit diesem interdisziplinären und kooperativen Projekt eine Reihe von Erkenntnislücken geschlossen und werden erstmalig Einsichten in die Verteilung und Eintragung nebelgetragener Nährstoffe in ariden Ökosystemen wie der Namib gewonnen und damit eine wichtige Grundlage für Klimaprojektionen und Ökosystemgesundheit gelegt.

Ableitung von Zustandsparametern der Atmosphäre aus Spektroskopischen DOAS - Messungen - RAPSODI

Die Erdatmosphäre unterliegt komplexen chemischen und dynamischen Prozessen, und eine genaue Kenntnis der Vertikalverteilung von Spurengasen und Aerosolen ist von größter Bedeutung für ein tiefgreifendes Verständnis des atmosphärischen Systems. Fernerkundungsmessungen sind bestens geeignet zur Bestimmung der atmosphärischen Vertikalstruktur. Boden- flugzeug- und satellitengebundene Fernerkundungsmessungen ermöglichen eine berührungslose Messung der atmosphärischen Zusammensetzung. Insbesondere stellt die Multi-Axiale Differentielle Absorptionsspektroskopie (MAX-DOAS) eine vielseitige und kostengünstige Methode zur Bestimmung der Vertikalverteilung zahlreicher Spurengase sowie von Aerosolen. Im Rahmen des beantragten Projektes wird ein neuartiger Auswertealgorithmus entwickelt, der eine vollständige Ausschöpfung des Informationsgehaltes von MAX-DOAS Streulichtmessungen zum Ziel hat. Im Gegensatz zu bisherigen Algorithmen erfolgen hierbei DOAS-Auswertung und Bestimmung des Vertikalprofils in einem einzigen Schritt. Von dieser gleichzeitigen Bestimmung von Vertikalprofilen von Spurengasen und Aerosolen direkt aus den gemessenen spektralen Radianzen erwarten wir eine signifikante Erhöhung des Gesamtinformationsgehaltes. Eine Simulation der breitbandigen spektralen Struktur, die in der traditionellen DOAS Analyse ignoriert wird, sowie eine explizite Modellierung der Rotations-Ramanstreuung (Ring-Effekt) liefern zusätzliche Informationen über den Zustand der Atmosphäre. Eine Kopplung eines T-Matrix- und/oder Mie-Streumodells an ein Strahlungstransportmodell ermöglicht in ähnlicher Weise wie bestehende Algorithmen für Aeronet Sonnenphotometermessungen die Bestimmung von mikrophysikalischen Aerosoleigenschaften, wie z.B. Größenverteilung und komplexer Brechungsindex, von Messungen im solaren Almukantarat. Dieser Algorithmus dient als Basis für eine eingehende Untersuchung des Gesamtinformationsgehaltes von MAX-DOAS Messungen bezüglich Spurengasen, Aerosolextinktion sowie mikrophysikalischen Aerosoleigenschaften. Messungen mittels eines polarisationssensitiven MAX-DOAS (PMAX-DOAS) Instruments, welches im Rahmen des Projektes entwickelt wird, ermöglichen eine weitere Erhöhung des Informationsgehaltes von Streulichtmessungen. Messungen des Himmelslicht bei verschiedenen Ausrichtungen eines rotierbaren Polarisationsfilters ermöglichen eine Rekonstruktion des Stokesvektors, und polarisationsabhängige Messungen der Intensität, der Spurengassäule sowie des Ringeffektes führen zu einer signifikanten Erhöhung der Genauigkeit von Aerosol- und Spurengasbestimmung. Zu einer vollständigen Nutzung des Informationsgehaltes von PMAX-DOAS-Messungen wird der Auswertealgorithmus auf der Basis eines vektorisierten Strahlungstransportmodells, das die Simulation des gesamten Stokes-Vektors ermöglicht, entwickelt.

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