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Erosionsprozesse in degradierten Arganbeständen in Südmarokko

Boden und Vegetation endemischer Arganbestände in Marokko werden durch Expansion und Intensivierung der Agrarwirtschaft sowie Überweidung zunehmend degradiert. Überschirmte Flächen nehmen ab, unbedeckte Flächenanteile zwischen den Arganien nehmen zu. Infolge verminderter Infiltration steigen Oberflächenabfluss- und Bodenabtragsraten stark an. Auf den degradierten Böden kann sich nur lückenhafter Unterwuchs (Krautige und Gras) und kein Jungwuchs mehr ausbilden. Durch Untersuchungen verschieden stark degradierter Arganbestände werden in diesem Vorhaben Grenzwerte herausgearbeitet, ab denen bodenerodierende Prozesse initiiert werden, sowie solche, ab denen von einer Dynamisierung der Prozesse, insbesondere Rinnen- und Gully-Erosion, auszugehen ist. Dazu werden in drei Testgebieten im Hohen und Anti-Atlas eingezäunte Aufforstungsflächen mit ungeschützten Flächen auf verschiedenen Hangneigungen verglichen. Die Entwicklung der Bestandsdichten wird mit hochauflösenden CORONA-Satellitenbildern aus dem Jahr 1968 und großmaßstäbigen Luftbildern von 2017/18 quantifiziert, welche mit unbemannten Fluggeräten (UAVs) aufgenommen werden. Die Wuchsform der Bäume wird mit Structure from Motion (SfM)-Verfahren (3D-Modelle aus Multikopter-Aufnahmen) dokumentiert und klassifiziert. Untersuchungen zur Korngrößenverteilung, Aggregatstabilität, organischen Bodensubstanz und Bodennährstoffen sollen hypothesengeleitet den - mit steigendem Abstand der Bäume - sinkenden Einfluss der baumüberschirmten Fläche auf die erweiterten Zwischenbaumflächen aufzeigen. Mit Beregnungsversuchen und Infiltrationsmessungen werden Erodibilität und Infiltrationsvermögen der Zwischenbaumflächen in verschiedenen Degradationsstadien untersucht. Der Sedimentaustrag aus linearen Erosionsformen wird durch ein SfM-Monitoring mittels 3D-Modellen quantifiziert. Steinbedeckung und Viehwege lassen sich aus den selbst erstellten Luftbildern ermitteln. Viehzählungen und Interviews mit Schlüsselinformanten ergänzen die Kenntnisse über den Beweidungsdruck durch Schafe und Ziegen auf die Arganbestände. Anhand der Untersuchungen zur Degradation von Bestandsdichten, Zwischenbaum- und baumüberschirmten Flächen können die Arganbestände in mit Werten unterfütterte Stabilitätsklassen unterteilt werden. Die durch das Multi-Methoden-Konzept erarbeiteten Grenzwerte zeigen die Dynamisierung der Bodenerosionsprozesse unter Arganbeständen und belegen, dass bestimmte Erosionsprozesse verschiedenen Degradationszuständen der Fläche sowie unterschiedlichen Bestandsdichten zugeordnet werden können. Dies ist eine notwendige Voraussetzung für die nachhaltige Bewirtschaftung der Arganbestandsflächen.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Paderborn, 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 – Aerosol Index (AI), Level 3 – Global

Aerosol Index (AI) as derived from TROPOMI observations. AI is an indicator for episodic aerosol plumes from dust outbreaks, volcanic ash, and biomass burning. 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.

Neue Sichtweisen auf die Aerosol-Wolken-Strahlungs-Wechselwirkung mittels polarimetrischer und hyper-spektraler Messungen

Die Wechselwirkung von Wolken und Aerosol und ihre Rolle im Strahlungshaushalt der Erde ist ein Feld offener Fragen. Der IPCC (2014) nennt große Unsicherheiten und den Bedarf an zusätzlichen wissenschaftlichen Bemühungen, um die Vielzahl der Prozesse und deren Rolle für ein sich wandelndes Klima besser zu verstehen. Dieser Antrag hat die Entwicklung neuartiger Fernerkundungskonzepte zur Beobachtung einiger dieser Prozesse zum Ziel. Aerosol hat direkten Einfluss auf den Strahlungshaushalt und löst eine Serie von indirekten Effekten aus, indem es die Wolken-Mikrophysik, die Wolken-Dynamik, -Lebensdauer, den Wasserkreislauf und sogar die großskalige Zirkulation beeinflusst. Eigenschaften und räumliche Verteilung des Aerosols selbst ändern sich durch die Prozesse während der Wolkenpartikelbildung und ihrer Auflösung. Die Konzentration aktivierter Wolkenkondensationskeime (CCNC) spielt dabei eine entscheidende Rolle. CCNC kann in-situ nur mit sehr begrenzter räumlicher Abdeckung vermessen werden. Gleichzeitig kann sie nicht quantitativ mit herkömmlichen Fernerkundungsmethoden bestimmt werden, da die typische CCN Größe mehr als eine Größenordnung unterhalb der Wellenlänge sichtbarer Strahlung liegt. Daher wurde ein alternativer Ansatz vorgeschlagen: Messungen der von Wolkenseiten reflektierten Solarstrahlung ermöglichen die Ableitung von Vertikalprofilen der Partikelphase sowie ihrer Größe. Es wurde hypothetisiert, dass der Einfluss des Aerosols auf die Entwicklung der Mikrophysik so beobachtbar wird ebenso wie die Ableitung der CCNC. Alternativ kann CCNC auch aus Messungen optischer Eigenschaften der Aerosole abgeleitet werden. Der Zusammenhang zwischen optischer Dicke des Aerosols und CCNC wurde identifiziert, allerdings verbunden mit Unsicherheiten. Der Vorschlag, diese beiden Ansätze zu verbinden und die damit verbundenen Hypothesen zu testen, ist Kern dieses Antrags. Hyper-spektrale Beobachtungen mittels eines schnellen Scanners sind entscheidend, da Wolken sich sehr schnell verändern. Dazu soll ein abbildendes Spektrometer mit Polarisationsfiltern erweitert werden. Mit demselben Messgerät können dann die Mikrophysik der Wolken und die Eigenschaften des Aerosols im umgebenden wolkenlosen Bereich abgeleitet werden. Das Projekt ist im Wesentlichen in zwei Doktorarbeiten aufgeteilt. Highlights: 1) Test zweier Hypothesen, die Kern kommender Flugzeug-Kampagnen und geplanter Satellitenmissionen sind: CCNC kann aus Fernerkundung der Aerosoleigenschaften und aus Profilen der Wolkenmikrophysik abgeleitet werden. 2) Schnelle hyper-spektrale Scanner-Messungen ermöglichen Mikrophysik-Messungen veränderlicher Wolken. Erlauben diese Daten Ableitungen der Veränderung der Mikrophysik abhängig von der Entfernung zur Wolkenseite? 3) Ableitung von Aerosol-Eigenschaften aus polarisierten spektralen Messungen auch in bewölkten Situationen.

Modelluntersuchungen zu Rotations-Schwingungs-Anregungen von Hydroxyl-Molekülen in der Mesosphäre und Rotationstemperaturen

Eine der Standardmethoden zur Temperaturbestimmung in der Mesopausen-Region basiert auf spektroskopischen Messungen der Rotationstemperaturen von Hydroxyl-Molekülen. Eine wichtige Frage bei der Interpretation der gemessenen Rotationstemperaturen ist die Frage nach der Thermalisierung der Rotationszustände. Bisher gibt es jedoch nur wenige Untersuchungen zu diesem Thema.Das Ziel dieses Projektes ist, Hydroxyl-Moleküle in verschiedenen Rotations-Schwingungs-Zuständen in der oberen Mesosphäre und unteren Thermosphäre zu untersuchen. Zu diesem Zweck soll ein kinetisches Modell der Schwingungs- und Rotations-Anregungen von OH entwickelt werden. Das Modell soll verwendet werden, um die Konzentrationen von angeregten Hydroxyl-Molekülen und Emissionsraten in verschiedenen Höhen und für verschiedene atmosphärische Bedingungen zu simulieren. Insbesondere sollen die Besetzungen der Rotationszustände analysiert werden, um Abweichung vom lokalen thermodynamischen Gleichgewicht bewerten zu können. Die Modellergebnisse sollen mit bodengestüzten Messungen und Satelliten-Messungen verglichen werden.

METOP GOME-2 - Cloud Top Pressure (CTP) - Global

Gridded Level 3 cloud top pressure 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).

Alles radioaktiv? Verbreitung radioaktiver Stoffe

Alles radioaktiv? Verbreitung radioaktiver Stoffe Textfassung des Videos " Alles radioaktiv? Verbreitung radioaktiver Stoffe " Es gibt 118 bekannte Elemente. Die meisten von ihnen kommen in verschiedenen Varianten vor: den Isotopen. Von 2700 bekannten Isotopen sind die allermeisten radioaktiv. Mit welchen radioaktiven Stoffen wir es bei einem radiologischen Notfall zu tun hätten, kommt ganz auf das Szenario an. Welche Szenarios es gibt, haben wir schon in einem früheren Video erklärt. In einem Kernreaktor wird zum Beispiel typischerweise Uran-235 gespalten. Dabei entstehen zum Beispiel Jod-131, Xenon-133 und Cäsium-137. Was bei einem Unfall austreten würde, hängt aber auch noch von vielen anderen Faktoren ab: dem Reaktortyp, der Betriebsphase, ob der Reaktor noch heruntergefahren werden konnte und wo am Kraftwerk etwas austritt. Bei einem Absturz von einem Satelliten könnten dagegen unterschiedliche Radionuklide austreten, je nachdem, ob der Satellit mit einer radioaktiven Isotopenbatterie (zum Beispiel Plutonium-238 oder Polonium-210) oder einem Kleinreaktor (angereichertes Uran sowie langlebige Spaltprodukte) zur Energieversorgung ausgerüstet war. Wie weit sich radioaktive Stoffe nach einer Freisetzung verbreiten, kommt erstens auf die Stoffe selbst an. Es gibt leichtflüchtige Stoffe wie Jod oder Cäsium, die sich an Staubpartikel heften können und sich dann als Wolke weit verbreiten. Und es gibt schwerflüchtige Stoffe wie Plutonium oder Strontium. Sie lagern sich bei den meisten Szenarien, vor allem in der näheren Umgebung der Unfallstelle ab. Wie weit radioaktive Stoffe sich verbreiten können, hängt außerdem von ihrer Halbwertszeit ab. Manche Stoffe zerfallen so schnell, dass sie nicht weit kommen. Zweitens kommt es darauf an, ob es bei dem Unfall einen Brand gegeben hat. Denn hohe Temperaturen sorgen dafür, dass die Stoffe höher in die Atmosphäre gelangen und sich so weiter verbreiten können. Der dritte wichtige Faktor ist das Wetter. Wenn sich eine radioaktive Wolke bildet, bestimmen Windstärke und Windrichtung, wohin sie zieht. Bei Regen und Schnee können die Stoffe aus der Wolke auswaschen und sie lagern sich schneller auf Pflanzen und dem Boden ab. Die Kontamination ist daher dort am höchsten, wo es Niederschlag gibt, wenn die Wolke durchzieht. Wenn Radioaktivität freigesetzt werden sollte, ist es wichtig zu prognostizieren, wann wo mit welchen Strahlendosen zu rechnen wäre. Damit Schutzmaßnahmen frühzeitig vorbereitet werden können. Die Prognosen werden mit einem sogenannten Entscheidungshilfesystem erstellt. Dem Real Time Online Support System, kurz RODOS. In das System werden aktuelle Messdaten und Wetterdaten eingegeben und heraus kommt eine Prognosekarte. In unserem nächsten Video geht es dann ganz konkret um die Schutzmaßnahmen, die es im radiologischen Notfall für die Bevölkerung gibt. Bis dahin bleibt dran, abonniert den Kanal und bleibt gut geschützt. Stand: 02.02.2026

GTS Bulletin: IUTI14 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUTI14 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 (I): 0° - 90°W southern hemisphere (Remarks from Volume-C: (CBS)SATELLITE RADIO OCCULTATION DATA)

Sentinel-2 Sachsen-Anhalt

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.

Modelling of soil moisture in high spatial resolution for farmed grasslands in China based on airborne thermal data

In Inner Mongolia the heterogeneity of rainfall patterns, differences in grazing intensity and topography lead to strong temporal and spatial variability of soil moisture which has great effects on vegetation growth and influences CO2 and water fluxes. The spatial and temporal distribution and variability of near surface soil moisture will be modelled with a new approach using the atmospheric boundary layer model HIRVAC and thermal imagery obtained during the 2009 field campaign within the MAGIM research group. Thermal imagery was collected using a microlite aircraft which emerged as an adequate platform particularly for remote areas. The resulting soil moisture grids will allow for the analysis of spatial soil moisture variability at field and local scale. The high geometrical resolution (1 m) closes the gap between point surface and satellite measurements.

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