Aerosols are an indicator for episodic aerosol plumes from dust outbreaks, volcanic ash, and biomass burning. Daily observations are binned onto a regular latitude-longitude grid. The Aerosol layer height is provided in kilometres. 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.
Bei dem Datensatz handelt es sich um Fernerkundungsdaten aus dem Copernicus-Programm der Europäischen Kommission und der Europäischen Weltraumorganisation, die für das Gebiet von Sachsen-Anhalt aufbereitet wurden. Die Sentinel-2 Satelliten des Copernicus-Programm liefern multispektrale Aufnahmen im Wellenlängenbereich des sichtbaren Licht (VIS) und nahen Infrarotbereich (NIR) aus denen nahezu wolkenfreie Mosaikbilder erstellt werden. Diese Daten finden insbesondere in der Forst-, Wasser-, und Agrarwirtschaft Anwendung um z.B. zeitliche Veränderungen zu beobachten.
Wattgebiete der deutschen Nordseekueste sollen mit Hilfe von digitalen Korrelationsverfahren auf ein gemeinsames Referenzbild entzerrt werden (unitemporale Korrelation). Zeitliche Aenderungen der Vegetation und der Topographie sollen durch multitemporale Korrelation entdeckt werden. Als Ausgangsdaten dienen digitalisierte Reihenmesskamerabilder, RADAR-Aufnahmen, sowie Magnetbaender des Erderkundungssatelliten LANDSAT und des M2S-Multispektralabtasters.
Satelliten- und flugzeuggestuetzte Fernerkundungsdaten gewinnen zunehmende Bedeutung fuer aktuelle, flaechendeckende Untersuchungen vor allem in der Landschafts- und Regionalplanung. Zur Auswertung derartiger Informationen wurde ein low co-st - Bildverarbeitungssystem BIVAS entwickelt, das alle Funktionen zur Verwaltung, Aufbereitung, Klassifikation und Analyse digitaler Fernerkundungsdaten bietet und auf einem PC mit VGA-Grafik einsetzbar ist. BIVAS ist modular aufgebaut und kann durch benutzerspezifische Auswertungsmodule problemlos erweitert werden. Ebenso sind Schnittstellen zu kommerziellen Bildverarbeitungssystemen und fuer GIS - Applikationen vorhanden.
The CHAMP mission provided a great amount of geomagnetic data all over the globe from 2000 to 2010. Its dense data coverage has allowed us to build GRIMM - GFZ Reference Internal Magnetic Model - which has the highest ever resolution for the core field in both space and time. We have already modeled the fluid flow in the Earth's outer core by applying the diffusionless magnetic induction equation to the latest version of GRIMM, to find that the flow evolves on subdecadal timescales, with a remarkable correlation to the observed fluctuation of Earth rotation. These flow models corroborated the presence of six-year torsional oscillations in the outer core fluid. Torsional oscillation (TO) is a type of hydromagnetic wave, theoretically considered to form the most important element of decadal or subdecadal core dynamics. It consists of relative azimuthal rotations of rigid fluid annuli coaxial with the mantle's rotation and dynamically coupled with the mantle and inner core. In preceding works, the TOs have been studied by numerical simulations, either with full numerical dynamos, or solving eigenvalue problems ideally representing the TO system. While these studies drew insights about dynamical aspects of the modeled TOs, they did not directly take into account the observations of geomagnetic field and Earth rotation. Particularly, there have been no observation-based studies for the TO using satellite magnetic data or models. In the proposed project, we aim at revealing the subdecadal dynamics and energetics of the Earth's core-mantle system on the basis of satellite magnetic observations. To that end, we will carry out four work packages (1) to (4), for all of which we use GRIMM. (1) We perform timeseries analyses of core field and flow models, to carefully extract the signals from TOs at different latitudes. (2) We refine the conventional flow modeling scheme by parameterizing the magnetic diffusion at the core surface. Here, the diffusion term is reinstated in the magnetic induction equation, which is dynamically constrained by relating it to the Lorentz term in the Navier-stokes equation. (3) We develop a method to compute the electromagnetic core-mantle coupling torque on the core fluid annuli, whereby the energy dissipation due to the Joule heating is evaluated for each annulus. This analysis would provide insights on whether the Earth's TOs are free or forced oscillations. (4) Bringing together physical implications and computational tools obtained by (1) to (3), we finally construct a dynamical model for the Earth's TOs and core-mantle coupling such that they are consistent with GRIMM and Earth rotation observation. This modeling is unique in that the force balances concerning the TOs are investigated in time domain, as well as that the modeling also aims at improving the observation-based core flow model by considering the core dynamics.
Fortschritte in der hydrologischen Modellierung werden durch eine unzureichende Beobachtungsgrundlage hydrologischer Parameter eingeschränkt. Wenn weltweit die Datensammlung durch in-situ-Netzwerke nachlässt, müssen Satellitenverfahren zur Hilfe kommen. Obwohl Satelliten naturgemäß global und synoptisch beobachten, unterliegen auch sie gewissen Beschränkungen der Genauigkeit oder der raum-zeitlichen Auflösung. Dieses Projekt beabsichtigt, die Datengrundlage für zwei relevante hydrologischen Variablen, Abfluss und Oberflächenspeicher, durch innovative Modellierung von Satellitenaltimetrie (Wasserpegel) und Fernerkundung (Oberflächenvariationen) erheblich zu verbessern. Dazu sollte die existierende Methodik für Raum-Zeit-Verdichtung von Abflussschätzungen aus Altimetrie auf komplette Flusseinzugsge-biete erweitert werden. Die neue Methodik soll in der Lage sein, Nicht-Stationaritäten zu berücksichtigen, die durch menschliches Eingreifen, natürliche Prozesse oder Klimawandel bedingt sind. Angesichts der Fülle an neuen und künftigen Satellitenmissionen, insbesondere der operationellen Sentinel-Reihe, ist dieses Forschungsvorhaben sowohl inhaltlich relevant als auch hochaktuell.
GOME (Global Ozone Monitoring Experiment) stands for a family of satellite instruments named after the first GOME (https://wdc.dlr.de/sensors/gome/) instrument on ERS-2 launched in April 1995. Currently two GOME-2 instruments are operative on Metop-A and B (https://wdc.dlr.de/sensors/gome2/). The tropical tropospheric ozone is retrieved with convective cloud differential method (Valks et al., 2014 http://www.atmos-meas-tech.net/7/2513/2014/amt-7-2513-2014.html). The tropospheric column is retrieved by subtracting the stratospheric ozone column from the total column. The stratospheric ozone column is estimated as the column above high reaching convective clouds.
Der Betrieb von permanenten Beobachtungsstationen der Satelliten des Global Positioning System (GPS) ist in den unterschiedlichsten Anwendungsbereichen (Landesvermessung, Geodynamik, Navigation) unverzichtbar. Ziel des Vorhabens ist es, Verfahren fuer die Gestaltung und den Betrieb von multifunktionalen GPS-Permanentstationen zu entwickeln.
Extreme Temperaturen und Wassermangel verursachen Trockenstress an landwirtschaftlichen Kulturen. Weltweit werden die Auswirkungen von Trockenstress auf wichtige Feldfrüchten untersucht und Methoden zur Überwachung und zur Früherkennung von Trockenstress und anderen Stressfaktoren untersucht. Damit soll der gezielte. Einsatz agrotechnischer Maßnahmen wie Fruchtwechsel, Düngung, Bodenbearbeitung und Bewässerungsplanung unterstützt werden, um Ernteeinbußen zu verhindern. Ein weiterer Aspekt sind mögliche Auswirkungen der globalen Erwärmung auf die landwirtschaftliche Produktion, die sich zu einem der Hauptthemen der Forschung auf dem Gebiet das Klimawandels entwickeln. Erdbeobachtung von Satelliten aus ermöglicht die rationelle Überwachung des Zustands landwirtschaftlicher Kulturen über große Flächen. lü jüngster Zeit wurden neue Sensorsysteme entwickelt und in Erdumlauf gebracht, die neue Möglichkeiten auch für das Monitoring von Trockenstress landwirtschaftlicher Kulturen eröffnen. Die wesentlichen Merkreale dieser neuen optischen Sensoren sind hohe spektrale Auflösung (kleine Bandbreiten bis 10 nm herunter, eine große Anzahl von Spektralkanälen - bis zu einigen hundert, was im Prinzip Spektroskopie vom Satelliten aus ermöglicht), hohe räumliche Auflösung (Bildelementgrößen am Boden bis 60 cm herunter), und hohe zeitliche Auflösung -(bis zu täglicher Aufnahmemöglichkeit jedes Punktes der Erdoberfläche). Das Ziel dieses Projekts ist es, unter Ausnützung der neuen Möglichkeiten optischer Fernerkundung und der synergistischen Effekte der unterschiedlich Sensortypen Fernerkundungsmethoden zur Erkennung und zur Überwachung von Trockenstress an landwirtschaftlichen Kulturen zu entwickeln. Dazu werden physikalische Vegetationsmodelle angepasst und verbessert, die den Zusammenhang zwischen der Trockenstressintensität und Reflexionseigenschaften von Pflanzenbeständen quantitativ beschreiben. Methoden zur Analyse von Fernerkundungsbilddaten unter Verwendung dieser Vegetationsmodelle werden entwickelt. Dabei werden sowohl reflektierte als auch emittierte (thermale) Infrarotstrahlung berücksichtigt. Da es keine Sensoren gibt, die gleichzeitig alle drei der oben angeführten Arten der hohen Auflösung (spektral, räumlich und zeitlich) erfüllen, kommt der Kombination von Daten unterschiedlicher Sensoren besondere Bedeutung zu (image information fusion). Die Methodenwerden für ausgewählte Fruchtarten (Weizen und Mais) unter Anbaubedingungen in Österreich und Deutschland entwickelt und getestet.
This dataset contains 6-year averages of global filtered tropospheric NO2 slant column densities (tSCDs) retrieved from the Sentinel-5 Precursor (S5P) satellite sensor TROPOMI (Tropospheric Monitoring Instrument) for the period from 1 May 2018 to 30 April 2024. All data are available on a 0.03° x 0.03° grid. The NO2 tSCDs are derived from the total slant columns by subtracting the across-track NO2 slant column stripe offset and spatially averaged stratospheric vertical column densities (VCDs) multiplied with the stratospheric air mass factor (AMF), provided in the TROPOMI NO2 product. The filtered NO2 tSCDs are developed to detect global shipping signals in the NO2 TROPOMI data. Therefore, only pixels over water are available in this dataset. The filtering methods include a high-pass filter with different box sizes (1°, 0.5°, 0.25°) and a Fourier filter. In addition, different flagging criteria are applied to the data with the standard box size of 1° for the high-pass filtering: no flagging, quality (qa) flagging, cloud fraction (CF) flagging, cloud height (CH) flagging, wind speed (wind) flagging, and sun glint (sg) flagging.
Origin | Count |
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Bund | 1297 |
Global | 2 |
Kommune | 3 |
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Zivilgesellschaft | 1 |
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Text | 45 |
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License | Count |
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