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Gemeinsame nationale Initiative zur Validierung von EarthCARE, Teilvorhaben LMU München

Charakterisierung von Oberflächen in Trockengebieten aus Sentinel-1 Radardaten

Die Trockengebiete der Erde waren und sind besonders anfällig für klimatische Änderungen. Gleichzeitig sind sie der Lebensraum für mehr als 2 Milliarden Menschen. Aufgrund der Größe der Räume, der in weiten Teilen schlechten infrastrukturellen Ausstattung und den häufig widrigen Umweltbedingungen weist der Forschungsstand zu den Raten der Landschaftsveränderungen noch große Lücken auf. Schon seit mehreren Jahrzehnten werden Fernerkundungsdaten intensiv zum Monitoring von Trockenräumen eingesetzt. Aber gerade in Bezug auf geomorphologischen Prozesse und Prozessraten stoßen optische Fernerkundungsmethoden häufig an ihre Grenzen. Im Rahmen dieses Projektes wird daher die Eignung von Radardaten zur Charakterisierung von Oberflächen untersucht. Mit den beiden Satelliten der Sentinel-1 Reihe der ESA (European Space Agency) steht ein modernes SAR (Synthetic Aperture Radar) mit einer räumlichen Auflösung von unter 15 m pro Bildpunkt kostenfrei zu Verfügung. Trockenräume sind aufgrund der geringen Vegetationsbedeckung für den Einsatz von Radarfernerkundung besonders geeignet, da Vegetation zu Volumenstreuung des Signals führt und dieses somit verfälscht. Im Rahmen der Untersuchungen sollen sowohl die SAR-Intensitäten als auch interferometrischen Kohärenzen zur raumzeitlichen Charakterisierung von Landoberflächen getestet werden. Als Testgebiet wurde das Orog-Nuur-Becken im Süden der Mongolei ausgewählt. Die Region zeichnet sich durch eine Vielzahl von unterschiedlichen Landoberflächen und geomorphologischen Prozessen aus. Hierzu gehören u.a. ehemalige Seesedimente, welche durch aktuelle periglaziale Prozesse modifiziert werden, Dünen, große Strandwälle aus Kiesen und insbesondere eine Vielzahl unterschiedlicher Schwemmfächeroberflächen. Die verschiedenen Oberflächen werden vor Ort detailliert geomorphologisch erfasst und beschrieben. Ein Schwerpunkt der Arbeiten ist die Erstellung von hochgenauen Orthophotos und digitalen Geländemodellen aus Drohnenaufnahmen. Da die Oberflächenrauigkeit das Rückstreusignal des SAR Systems stark beeinflusst, können mit Hilfe der Geländemodelle detaillierte Rauigkeitsanalysen für unterschiedliche räumliche Skalen durchgeführt werden. Abschließend werden die Geländebefunde und die morphometrischen Analysen mit den Radardaten verglichen um eine genaue Charakterisierung der unterschiedlichen Oberflächen aus Fernerkundungsdaten zu erreichen. Stellt sich die Eignung der Radardaten für eine detaillierte Charakterisierung der Oberflächen in Trockenräumen heraus, bietet sich hier eine neue Methode für ein detailliertes Monitoring dieser sensiblen Landschaftsräume. Gerade in Gebieten mit einer hohen Variabilität, ist eine detaillierte und zeitlich dichte Beobachtungsreihe, wie sie das Sentinel-System bietet, von großer Bedeutung.

Gemeinsame nationale Initiative zur Validierung von EarthCARE, Teilvorhaben Freie Universität Berlin

Projekte der Erkundungstechnik Bildverarbeitung METEOSAT

Aufbau und Betrieb eines Farbdisplaysystems mit Videospeicher zur Darstellung und interaktiven Manipulation von Bildsequenzen und Einzelbildern. Meteorologische Satellitendaten (METEOSAT, GOES, TIROS-N) werden fuer die Untersuchung dynamischer Prozesse in der Atmosphaere quantitativ ausgewertet. Dafuer steht ein Programmsystem im Grossrechner Amdahl 470 V/6 zur Verfuegung, das interaktiv von der Bedienkonsole am Arbeitsplatz kommandiert wird und ueber einen Prozessrechner das gesamte Videosystem steuert. Dieses interaktive System fuer meteorologische Bilddatenverarbeitung (IMB) bietet das folgende Spektrum an Verarbeitungsmoeglichkeiten: a) Bilddaten-Eingabe von Digitalband, Aufgabe auf Digitalband, Videokassette oder Hardcopy, Bildschirm-Display. b) Schwarz/Weiss- und Farb-(Pseudo-/Falschfarben-)Display. c) Grafik-Ueberlagerung der Bilddaten. d) Navigation der Bilddaten fuer geostationaere Satelliten (METEOSAT, GOES). Zuordnung von geographischen Koordinaten zu Satelliten- und Bildschirm-Koordinaten. e) Windvektorberechnung und Wolkenhoehenbestimmung.

Global assessment of vegetation photosynthesis and carbon assimilation through space measurements of chlorophyll fluorescence

The gross carbon uptake of terrestrial vegetation through photosynthesis is a crucial parameter in climate change research. A global, observation-based characterization of ecosystem gross primary production can only be performed with satellite measurements. However, the traditional description of vegetation from space is based on the so-called spectral vegetation indices, which are not able to provide a reliable indication of photosynthetic efficiency driving carbon assimilation by vegetation. This results in an inherent limitation of existing satellite products to provide an accurate description of ecosystem functioning. By contrast, ongoing developments in instrument design and modelling approaches have very recently made possible the retrieval of vegetation chlorophyll fluorescence from space measurements. A vast number of laboratory and field experiments have demonstrated that fluorescence is a direct proxy to vegetation light use efficiency which can therefore enable a much more accurate description of gross primary production. This project proposes the implementation of a research group with focus on the global monitoring and interpretation of chlorophyll fluorescence from existing and upcoming Earth Observation missions. This task will imply the development of a variety of atmospheric-surface radiative transfer modelling approaches, data processing, retrieval techniques and ecosystem modelling tools, with the ultimate objective of developing a new approach to the observation of carbon assimilation by vegetation from space.

Statistical-dynamical methods for scale dependent model evaluation and short term precipitation forecasting (STAMPF)

Das Ziel des Projektes ist die skalenabhängige Evaluierung von Niederschlagsprognosen der DWD-Modellkette (LM/GME) bezüglich dynamischer Parameter und Wolkeneigenschaften. Ein neu entwickelter dynamischer Zustandsindex (DSI), die mit der spezifischen Feuchte gewichtete Divergenz sowie Wolkentyp, Bedeckung und Höhe der Wolkenobergrenze sind die Evaluierungsparamater. Der DSI wurde aus den ursprünglichen Gleichungen abgeleitet und beschreibt die Abweichungen von einem verallgemeinerten dynamischen Gleichgewicht, verursacht durch Instationarität und diabatische Prozesse. Die Evaluierung konzentriert sich auf die Wechselwirkungen zwischen der synoptischen und konvektiven Skala, die häufig die Ursache für extreme Niederschlagsereignisse sind. Sie untersucht die Beziehung zwischen den synoptisch-skaligen Prozessen und der konvektiven Parameterisierung. Eine Voraussetzung der Evaluierung ist eine vom Modell unabhängige feldmäßige Analyse des täglichen Niederschlages und der Wolkenparameter in der Gitterauflösung des LM/GME. Ein schon existierendes Analyseschema der synoptischen Beobachtungen wird weiter verbessert und erweitert durch Satellitendaten. Diese liefern kontinuierliche Wolkendaten und Niederschlagsraten. Die Genauigkeit der analysierten Felder wird mit Hilfe moderner statistischer Methoden abgeschätzt. In einem weiteren Schritt werden die getesteten dynamischen Parameter zu einer quasi-prognostischen Niederschlagsvorhersage oder als Prediktoren für einen MOS-Ansatz verwendet.

Waldinventur in Griechenland

Erfassung der Vegetation im Waldareal und den wenig produktiven Gebieten unter Einbezug der oekonomischen und oekologischen Gesichtspunkte, terrestrisch, mit Luftbildern und Satellitendaten, Ueberwachung der Veraenderungen.

METOP GOME-2 - Water Vapour (H2O) - 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 H2O 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 total H2O column is retrieved from GOME solar backscattered measurements in the red wavelength region (614-683.2 nm), using the Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS) method. 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/

METOP GOME-2 - Cloud Optical Thickness (COT) - 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. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. ROCINN takes the OCRA cloud fraction as input and uses a neural network training scheme to invert GOME / GOME-2 reflectivities in and around the O2-A band. VLIDORT [Spurr (2006)] templates of reflectances based on full polarization scattering of light are used to train the neural network. ROCINN retrieves cloud-top pressure and cloud-top albedo. The cloud optical thickness is computed using libRadtran [Mayer and Kylling (2005)] radiative transfer simulations taking as input the cloud-top albedo retrieved with ROCINN. 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/

Kostenreduktion und erhöhte Ressourceneffizienz durch neue Versorgungssysteme für Metall-Organische Ausgangsstoffe in der Epitaxie von III-V Hochleistungssolarzellen 2.0

Solarzellen aus III- V Halbleitern erreichen heute weltweit mit über 46 % die höchsten Umwandlungseffizienzen und finden industrielle Anwendung in Satelliten und in Konzentrator- PV Systemen. Als Ausgangsverbindungen werden Trimethylindium und Trimethylgallium als sogenannte 'Metallorganische Quellen' eingesetzt. Diese machen die Hälfte der Epitaxiekosten des Herstellprozesses aus. Zur Reduktion der Epitaxiekosten bietet sich das sogenannte 'Liquid- Indium' als hochreine Indium-Quelle an. Dazu soll ein produktionstauglicher Prozess für die Darstellung von Trimethylindium mittels eines Hochdruckverfahren und die folgende Umsetzung zum Liquid-Indium etabliert werden, was die Aufreinigung auf eine hochreine, epitaxietaugliche Qualität inklusive der analytischen Verfahren beinhaltet. Die Grundlage bieten dabei die Ergebnisse aus dem vorhergegangen KoReMo Projekt. Das Ziel des Teilprojektes für Dockweiler Chemicals stellt die Etablierung dieses großskaligen Produktionsprozesses dar, um bei den Projektpartnern das hochreine Material in der metallorganischen Gasphasenepitaxie einzusetzen.

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