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Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Glücksburg, Germany from 1984 – 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.

Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE-C)

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

METOP GOME-2 - Formaldehyde (HCHO) - 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 HCHO 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. 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/

GTS Bulletin: IUTH14 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUTH14 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUT): (used for satellite-derived sondes – see Note 3) A2 (H): 90°E - 0° tropical belt (Remarks from Volume-C: (CBS)SATELLITE RADIO OCCULTATION DATA)

GTS Bulletin: IUTA14 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUTA14 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUT): (used for satellite-derived sondes – see Note 3) A2 (A): 0° - 90°W northern hemisphere (Remarks from Volume-C: (CBS)SATELLITE RADIO OCCULTATION DATA)

GTS Bulletin: IUTK14 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUTK14 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUT): (used for satellite-derived sondes – see Note 3) A2 (K): 180° - 90°E southern hemisphere (Remarks from Volume-C: (CBS)SATELLITE RADIO OCCULTATION DATA)

Schwerpunktprogramm (SPP) 1374: Biodiversitäts-Exploratorien; Exploratories for Long-Term and Large-Scale Biodiversity Research (Biodiversity Exploratories), Teilprojekt: Biodiversität über Skalen hinweg erkunden

In den vergangenen Jahrzehnten wurden die meisten Grünlandökosysteme in Mitteleuropa durch höhere Düngergaben und durch häufigeres Mähen oder Beweiden verändert. Diese Landnutzungs-Intensivierung hat zwar die Bereitstellung der Ökosystemleistung 'Futterproduktion' verbessert, jedoch die Biodiversität und die Bereitstellung anderer Ökosystemleistungen negativ beeinflusst. Vor allem aufgrund räumlicher Diskrepanzen zwischen ökologischen Prozessen und Managementeinheiten in gekoppelten sozial-ökologischen Systemen fehlt bisher ein mechanistisches Verständnis zu Effekten der Landnutzungs-Intensivierung auf die Beziehung der Biodiversität zu Ökosystemfunktionen und -leistungen. In unserem Projekt SEBAS wollen wir dieses mechanistische Verständnis verbessern, indem wir plotbasierte ökologische Forschung zur Landnutzungsintensität und zu sechs grundlegenden Biodiversitätsvariablen (engl. EBVs) mit einer satellitenbasierten Fernerkundung dieser Proxies verbinden. Wir werden Beziehungen zwischen funktionaler und struktureller Diversität und der Ökosystemleistung 'Futterproduktion' (oberirdische Biomasse bzw. Primärnettoproduktion) für managementrelevante Flächen analysieren. Dies sind Wiesen- bzw. Weideflächen, landwirtschaftliche Betriebe und Landschaften. Wir stellen die Hypothesen auf, dass (i) die sechs EBVs auf mehreren räumlichen Skalen unter Verwendung multimodaler Satellitenbild-Zeitreihendaten abgeleitet werden können, die mit vorhandenen und neu erhobenen Daten zur Landnutzungsintensität und zu EBVs kalibriert und validiert wurden; und dass (ii) Auswirkungen der Landnutzung auf die Beziehung der Biodiversität zu Ökosystemfunktionen und -leistungen über räumliche Skalen hinweg variieren. Hierbei dürfte die funktionale und strukturelle Diversität eine Schlüsselrolle für die Höhe und zeitliche Stabilität der Futterproduktion spielen. Das Projekt wird räumlich explizite EBV-Produkte auf Satelliten- und UAV-Basis liefern sowie neue Methoden entwickeln, die auf multiskalierten und multimodalen Fernerkundungs-Datensätzen (PlanetScope, RapidEye, Sentinel 1 & 2, Landsat, MODIS) sowie auf maschinellen Lern- und Hybridmodellen basieren. Durch Raum-für-Zeit-Substitutionen für Klimawandel und Landnutzungswandel werden wir zudem interaktive Auswirkungen dieser beiden wichtigsten Treiber des Globalen Wandels auf die Beziehung der Biodiversität zu Ökosystemfunktionen und -leistungen analysieren. Hierfür werden wir direkte und indirekte (biodiversitätsvermittelte) Auswirkungen der beiden Treiber auf die Futterproduktion mittels eines sozial-ökologischen Systemansatzes formalisieren und über Strukturgleichungsmodellen quantifizieren. Auf diese Weise werden wir ein tieferes Verständnis der Ökosystemfunktionen und -leistungen in mitteleuropäischen Grünländern erlangen.

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.

Entwicklung und Validierung von kunststoffbasierten Strukturen und Thermalkomponenten für Kleinsatelliten, Teilvorhaben: Entwicklung einer kunststoffbasierten thermisch optimierten 3U-Struktur und eines entfaltbaren Radiators

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