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METOP GOME-2 - Bromine Monoxide (BrO) - Global

Gridded Level 3 BrO total column densities derived from the Metop/GOME-2-instruments. In the troposphere BrO is a short-lived atmospheric constituent released from the sea (via algae or so called ice flowers). Also volcanic eruptions emit bromine compounds reacting to BrO. In the stratosphere, the major source of BrO are halogenated hydrocarbos that are destroyed by high energy UV radiation. In the stratosphere, BrO plays a key role in the ozone hole chemistry. The total BrO column is retrieved from GOME solar back-scattered measurements in the UV wavelength region between 332 and 359 nm [using the DOAS method]. The applied Airmassfactor is based on monthly climatologies. 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. Three instruments operate on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in 2006, 2012, and 2018, respectively. GOME-2 measures a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distribution. 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 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Composition Monitoring (AC-SAF).

Schwerpunktprogramm (SPP) 1158: Antarctic Research with Comparable Investigations in Arctic Sea Ice Areas; Bereich Infrastruktur - Antarktisforschung mit vergleichenden Untersuchungen in arktischen Eisgebieten, Variation der antarktischen Wolkenkondensationskern- (CCN) und Eiskeim- (INP) Konzentrationen und Eigenschaften an NEumayer III im Vergleich zu deren Werten in der Arktis an der Forschungsstation Villum (VACCINE+)

Das aktuelle Klima der Erde verändert sich schneller, als von den meisten wissenschaftlichen Prognosen vorhergesagt wurde. Dabei erwärmen sich die Polargebiete schnellsten von allen Regionen der Erde. Die Polargebiete haben auch starke globale Auswirkungen auf das Erdklima und beeinflussen daher das Leben und die Lebensgrundlagen auf der ganzen Welt. Trotz der großen Fortschritte der Polarforschung der letzten Jahre gibt es nach wie vor schlecht verstandene Prozesse; einer davon ist die Aerosol-Wolke-Klima-Wechselwirkung, die daher auch nicht zufriedenstellend modelliert werden können. Wolken und deren Wechselwirkungen im Klimasystem sind eine der schwierigsten Komponenten bei der Modellierung, insbesondere in den Polarregionen, da es dort besonders schwierig ist, qualitativ hochwertige Messungen zu erhalten. Die Verfügbarkeit hochwertiger Messungen ist daher von entscheidender Bedeutung, um die zugrunde liegenden Prozesse zu verstehen und in Modelle integrieren zu können. Im ersten Teil des hier vorgeschlagenen Projekts schlagen wir, d.h. TROPOS, vor, die bestehenden Aerosolmessungen an der Neumayer III-Station um in-situ Wolkenkondensationskern- (CCN) und Eiskeim- (INP) Messungen zu erweitern für einen Zeitraum von fast zwei Jahren. Die erfassten Daten wie Anzahl der Konzentrationen, Hygroskopizität, INP-Gefrierspektren usw. werden mit meteorologischen Informationen (z.B. Rückwärtstrajektorien) und Informationen über die chemische Zusammensetzung der vorherrschenden Aerosolpartikel verknüpft, um Quellen für INP und CCN über den gesamten Jahreszyklus zu identifizieren. In einem optionalen dritten Jahr wollen wir die Ergebnisse der südlichen Hemisphäre mit den TROPOS-Langzeitmessungen des CCN und INP aus der Arktis (Villum Research Station) vergleichen, welche uns im Rahmen dieses Projekts von DFG-finanzierten TR 172, AC3, Projekt B04 zur Verfügung stehen werden. Ein Ergebnis des beantragten Projekts wird ein tieferes Verständnis dafür sein, welche Prozesse die CCN- und INP-Population in hohen Breiten dominieren. Die im Rahmen des vorliegenden Projekts gesammelten quantitativen Informationen über CCN und INP in hohen Breiten werden öffentlich zugänglich veröffentlicht, z.B. für die Evaluierung globaler Modelle und Satellitenretrievals.

Sentinel-5P TROPOMI - Aerosol Optical Depth (AOD), Level 3 - Global

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.

METOP GOME-2 - Sulfur Dioxide (SO2) - Global

Gridded Level 3 SO2 total column densities derived from the Metop/GOME-2-instruments. Volcanoes are the largest soures of SO2 in the atmosphere, depending on the erruption the Sulfurous compounds can be injected into stratosphere but in most cases it stays within the troposphere. Another important source is the coal combustion. Desulfurisation facilities within the power stations have reduced the sulfur emissions around the globe. In the stratosphere sulfur is a key component for building up aerosols, which reflect parts of the solar irradiation. The total SO2 column is retrieved from GOME solar back-scattered measurements in the ultraviolet wavelength region [using the DOAS method]. Depending on the plume SO2 can be a very strong absorber, because of that the ODAS retrieval might have some smaller issues, they can be reduced by choosing different wavelenght ranges depending on the signal. We apply three different fitting windows between 310 and 360nm. For the AMF, we assume a plumeheight of 6 km altitude. 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. Three instruments operate on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in 2006, 2012, and 2018, respectively. GOME-2 measures a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distribution. 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 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Composition Monitoring (AC-SAF).

METOP GOME-2 - Water Vapour (H2O) - Global

Gidded Level 3 H2O total columns. The Earth's capacity to sustain life is attributed to two mechanisms: the greenhouse effect and the hydrological cycle. Water vapour in the atmosphere is a critical component of both processes and the main naturally occurring greenhouse gas in the Earth's climate system. Water in gaseous form varies more than other greenhouse gases. Monitoring atmospheric water vapour globally is essential to understand its climate impacts. Measurements of water vapor columns are derived from satellite observations of solar radiation in the ultraviolet and visible (430 – 450 nm) spectral ranges. A water vapour absorption band is detectable across some European Sentinel platforms (Sentinel-4, Sentinel-5P and 5), former (GOME and SCIAMACHY) and future instruments (CO2M). This absorption signature by water vapor is used to derive the shown concentrations with the Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS) technique. The retrieval methodology, as applied to the fleet of available platforms, demonstrates several advantages, including optimal sensitivity and coverage characteristics across both oceans and continents, enhanced temporal sampling frequency for weather applications, and continuous extension of long-term datasets for climate study purposes. This is accomplished by DLR in the framework of the EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Composition (AC-SAF) monitoring where DLR generates operational GOME-2 / MetOp products.

METOP GOME-2 - Cloud Fraction (CF) - Global

Gridded Level 3 cloud fraction derived from Metop/GOME observations. Cloud physical properties (cloud fraction, cloud top height, cloud optical thickness) are derived from GOME/GOME-2 observations using the OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks). 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/ 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. Three instruments operate on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in 2006, 2012, and 2018, respectively. GOME-2 measures a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distribution. 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 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Composition Monitoring (AC-SAF).

Global Land Cover Map for 2009 (GlobCover 2009)

The GlobCover initiative of ESA developed and demonstrated a service for the generation of global land cover maps, based on Envisat MERIS Fine Resolution (300 m) mode data. ESA and Université catholique de Louvain demonstrated the possibility to use the GlobCover system operationally by delivering GlobCover 2009, the 2009 global land cover map, within a year of the last satellite acquisition. For maximum user benefit the thematic legend of GlobCover is compatible with the UN Land Cover Classification System (LCCS). The system is based on an automatic pre-processing and classification chain. Finally, the global land cover map was validated by an international group of land cover experts and the validation reports are also available to the user community.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Mönchengladbach, 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.

Entwicklung von analogen und digitalen Auswerteverfahren multispektraler Aufnahmen fuer Umweltprobleme

Ziel: Auswertemodelle fuer multispektrale Aufnahmen zur Erkennung von Umwelteinfluessen. Vorgehensweise: Multispektrale und thermale Aufnahmen von verschiedenen Testgebieten durch Flugzeug und Satellit. Anwendung verschiedener statistischer Verfahren zur Charakterisierung verschiedener Phaenomene. Darstellung in Diagramm und Bild (Karte). Beobachtung von Phaenomenen durch Langzeitaufnahmen.

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.

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