API src

Found 849 results.

Related terms

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.

Sentinel-2 Mosaike rgb und cir Hessen

Sentinel-2 cir- und rgb-Mosaike in möglichst wolkenfreier Monatsfolge für 2021-06, 2021-07, 2021-09, 2021-12, 2022-02, 2022-03, 2022-06, 2022-08, 2022-09, 2023-02, 2023-04, 2023-06, 2024-01, 2024-08, 2024-09, 2025-02, 2025-03, 2025-04, 2025-05, 2025-06, 2025-08, 2025-12 in 10 m Bodenauflösung.

Schwarm gestützte Messungen von Luftqualität und Asphalttemperaturen in Städten mittels Fahrrädern zur Förderung nachhaltiger Mobilität, Teilvorhaben: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

Sedimentbewegungen in der Deutschen Bucht

Zur Halbzeit eines BAW-Forschungsprojektes zum 'Aufbau von integrierten Modellsystemen zur Analyse der langfristigen Morphodynamik in der Deutschen Bucht' werden erste Ergebnisse sichtbar. Transportprozesse im Wandel der Zeitläufe: Wie werden sich die Watten und Vorländer der deutschen Nordseeküste anpassen, sollte in Folge des Klimawandels der Meeresspiegel steigen? Eine Antwort auf diese Frage ist nicht nur für die Sicherheit der Seedeiche bedeutsam, sondern auch für die Zufahrten zu den Seehäfen. Einerseits beeinflusst das Flachwasser im Ästuarbereich maßgebend das Tide- und Sedimentregime in den Tideflüssen und hat somit Auswirkungen auf die zukünftige Unterhaltung der Seehafenzufahrten. Zum anderen hat sich gezeigt, dass in einer Betrachtung über Jahrzehnte hinweg die kleinräumigen Transportprozesse in der Deutschen Bucht und in den Außenbereichen der Ästuare auch durch die Transportprozesse, die in der gesamten Nordsee stattfinden, mitgeprägt werden. Die Dimension dieser weiträumigen Transportprozesse in der Nordsee wird in der Satellitenaufnahme der oberflächennahen Ausbreitung der Schwebstofffahnen aus den Ästuarmündungen deutlich (Bild 1). Allerdings entzieht sich dieses Phänomen noch weitgehend der fachwissenschaftlichen Betrachtung, denn über die tatsächlichen Transportprozesse in der Nordsee, zumal in der Deutschen Bucht, ist wenig bekannt: Es fehlen zum Beispiel grundlegende, flächendeckende Informationen über das anstehende Material an der Gewässersohle, über den Bodenaufbau oder über die relevanten Kräfte, die den Transport antreiben, wie Wind und Seegang. Und schließlich fehlen die geeigneten Werkzeuge, um die komplexen Transportprozesse berechnen zu können. BAW hat Federführung bei Forschungsprojekt: Im Rahmen eines im Wettbewerb ausgeschriebenen Forschungsschwerpunktes des Kuratoriums für Forschung im Küsteningenieurwesen (KFKI) konnte sich die BAW mit einem Forschungsantrag zum Thema 'Aufbau von integrierten Modellsystemen zur Analyse der langfristigen Morphodynamik in der deutschen Bucht (AUFMOD)' durchsetzen. An dem Projekt unter Federführung der BAW beteiligen sich weitere neun Kooperationspartner. Gestartet Ende 2009, läuft die Förderung zunächst bis 2012 (siehe: www.kfki.de/prj-aufmod/de).

Großräumige Analyse von Verbuschungsflächen mit NOAA-AVHRR-Daten in Namibia

Seit 1979 erfassen Satelliten der NOAA-Serie die Erde und liefern damit eine der längsten kontinuierlichen Bild-Datenreihen von Satelliten überhaupt. Durch ihre großflächige Abdeckung, ihre hohe zeitliche Auflösung und ihren kostengünstigen Empfang eignen sich diese Daten hervorragend zum Monitoring. Bislang werden diese langen Zeitreihen noch kaum herangezogen, um langfristige Veränderungen von Oberflächenphänomenen zu beschreiben, denn der Großteil der Fernerkundungsarbeiten beschäftigt sich mit neueren Sensoren und deren Anwendungen. Gerade vor dem Hintergrund der Landdegradierung durch unangepaßte Landnutzung in den Trockenräumen der Erde sollten die vorhandenen archivierten Datenreihen zur Langzeitanalyse aber genutzt werden und die Ergebnisse in Konzepte des Landmanagements einfließen. In Namibia vollzieht sich in den Nationalparks und dem Weideland die Landdegradierung durch eine massive Verbuschung, v.a. mit Acacia mellifera. Die Verbuschungsdynamik der letzten 20 Jahre soll in Etosha mit NOA-AVHRR-Daten erfasst werden. Die Ergebnisse aus dem Etosha-Nationalpark können dann zum Monitoring der Verbuschung in Namibia von örtlichen Institutionen eingesetzt werden. So ist die Inwertsetzung der Daten gewährleistet und durch die Weiterentwicklung der NOAA-Serie durch das MODIS-System auch für die Zukunft gewährleistet.

Integriertes Umweltmanagementprojekt im Kuestengebiet des Cox's Bazaar Distrikts in Bangladesh

Ziel: Untersuchung der Auswirkungen tropischer Wirbelstuerme in den Flusseinzugsgebieten des Distriktes unter Beruecksichtigung von Ursachen und landschaftsoekologischen Folgen unterschiedlicher Nutzungsformen zur Durchfuehrung einer Ueberschwemmungs- und Erosions-Risikoanalyse und Erarbeitung einer 'Sustainable Development Strategy'. Methoden: Geooekologische und pedologische Kartierungen, Landnutzungsaufnahmen, hydrologisch-ozeanographisch-sedimentologische Aufnahmen, Auswertung historischer Karten sowie unterschiedlicher Luftbild- und Satellitenbilddaten, Einsatz eines GIS.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1889: Regional Sea Level Change and Society (SeaLevel), Teilprojekt: Holozäne Meeresspiegelschwankungen in Südostasien

Relative Meeresspiegelschwankungen resultieren aus dem Zusammenspiel von Eustasie, Isostasie, Tektonik und Subsidenz. Die Rekonstruktion des holozänen Meeresspiegels erlaubt es sowohl vertikale Landbewegungen als auch geophysikalische Modelle zu Glazialen Isostatischen Ausgleichsbewegungen (GIA) zu definieren, welche im Gegenzug benutzt werden um instrumentelle Meeresspiegelmessungen an Gezeitenpegeln zu korrigieren. Dementsprechend repräsentieren regionale Daten zu relativen Meeresspiegelschwankungen während des Holozäns, welche auf der Grundlage von standardisierten Protokollen erhoben wurden, den Ausgangspunkt für weitere Untersuchungen zu Meeresspiegelschwankungen des vergangenen Jahrhunderts und die Grundlage für eine Bewertung von lokalen und regionalen Meeresspiegelschwankungen während des 21ten Jahrhunderts. Obwohl es für einige Gebiete genaue Daten zu holozänen Meeresspiegelschwankungen gibt sind Rekonstruktionen für Südostasien, einer vom zukünftigen Meeresspiegelanstieg hoch gefährdeten Region, noch immer begrenzt und im Bezug auf die korrekte Interpretation von Meeresspiegelanzeigern, deren Höhenbezug zu Normalnull und die Qualität der Altersbestimmungen, fragwürdig. Das übergeordnete Ziel dieses Antrags ergibt sich daher aus der Frage: Wie können wir unser Verständnis über relative Meeresspiegelschwankungen während des Holozäns in Südostasien und die damit in Zusammenhang stehenden Prozesse verbessern? Um diese Frage zu beantworten werden wir veröffentlichte Meeresspiegeldaten neu Auswerten und einem standardisierten Ansatz entsprechend in einer Datenbank zusammentragen. Diesen Datensatz werden wir anschließend mit den Forschungsergebnissen von einigen Inseln im Spermonde Archipel, einer vom zukünftigen Meeresspiegelanstieg hoch gefährdeten Region, ergänzen. Im Anschluss an die Geländearbeit werden wir einen umfassenden Datensatz an geophysikalischen Modellen erstellen welche sowohl auf den Ergebnissen der Datenbank, als auch auf den neu erhobenen Geländedaten beruhen und welche statistische Unsicherheiten im Bezug auf das gewählte Eismodell und die Mantelviskosität beinhalten. Dies wird es uns ermöglichen die volle Bandbreite von GIA Signalen zu erfassen und den Bereich zu definieren welcher am besten zu den geologischen Geländedaten passt. Die Geländedaten werden außerdem auf der Grundlage eines Bayes'schen Ansatzes statistisch ausgewertet um potentielle Muster innerhalb der holozänen Meeresspiegelschwankungen zu entdecken. Die Resultate der statistischen Auswertung werden mit den Ergebnissen einer Satellitenbildauswertung bezüglich der Bevölkerungsdichte und Landnutzungsmustern auf den Inseln im Spermonde Archipel gegengeprüft. Nicht zuletzt durch die enge Zusammenarbeit mit weltweit führenden Experten auf internationaler Ebene wird innerhalb dieses Projekts ein Doktorand in allen Bereichen der Meeresspiegelforschung ausgebildet, von Labor und Geländetechniken bis hin zur geophysikalischen Modellierung und Datenauswertung.

Satellitenbilder Sentinel-2 Hamburg

**Hinweis** Dieser Datensatz wird bis zur Fertigstellung der neuen Version (2026) nicht mehr aktualisiert. Die Europäische Weltraumorganisation (ESA) stellt innerhalb des Copernicus-Programms kostenfrei Satellitendaten der Missionen Sentinel (dt. Wächter) zur Verfügung. Der LGV bereitet die Daten zur einfacheren Nutzung quartalsweise auf. Originär können die Satellitendaten über die nationale Plattform CODE-DE (Copernicus Data and Exploitation Platform – Deutschland) bezogen werden. Datengrundlage: - Sentinel-2 L2A: Multispektrale, atmosphärisch korrigierte Daten - Georeferenziertes Mosaik - Kachel-Anzahl: 25 - Kachel-Größe: 8 km x 8 km - Kachel-Auswahl: Aktualität und Grad der Wolkenbedeckung - Farbdarstellung: RGB, CIR, NDVI - Bodenauflösung: 10m - Farbtiefe: 8 bit RGB (Red Green Blue): Die Bandkombination aus Rot (B4), Grün (B3) und Blau (B2) bildet die menschliche Farbwahrnehmung nach. Gesunde Vegetation wird grün, urbane Flächen werden weiß / grau und Wasserflächen werden, abhängig der Trübung, blau dargestellt. CIR (Color Infrared): Die Bandkombination aus nahem Infrarot (B8), Rot (B4) und Grün (B3) hebt die Vegetation hervor. Diese reflektiert aufgrund des Chlorophyllgehalts der Pflanzen im nahen Infrarotbereich besonders stark und wird rötlich dargestellt. Urbane Flächen erscheinen cyan-blau / grau und Wasserflächen dunkelblau. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): Der NDVI ist ein häufig angewendeter Index, welcher zur Einschätzung der Vegetation herangezogen wird. Er berechnet sich aus den Bändern Nahes Infrarot (B8) und Rot (B4): NDVI = (NIR-Rot)/(NIR+Rot) <b>Hinweis</b> "Keine Daten verfügbar": Wenn innerhalb eines Quartals ausschließlich Daten mit hoher Wolkenbedeckung vorliegen, wird kein Mosaik erzeugt. Dies ist insbesondere in Wintermonaten möglich. [© Contains modified Copernicus Sentinel data [2018-2024], processed on CODE-DE]

Lawinen im Satellitenbild

Der Einsatz der Fernerkundung und Digitalen Gelaendemodelle zur Herstellung von potentiellen Lawinengefahrkarten wird systematisch studiert. Das entwickelte Konzept wird in den Alpen erprobt, um dann auf die Verhaeltnisse im Himalaya uebertragen und eingesetzt werden zu koennen. Erste Ergebnisse von den Testgebieten Beckenried und Davos liegen vor; im Himalaya (Testgebiet Manali) wurden Vegetationsklassifikationen durchgefuehrt.

Landbedeckungskarte 2005 von Niedersachsen 1 : 25 000 (WMS Dienst)

Die Karte zeigt eine Auswertung von Satellitenbildern aus dem Jahr 2005 der CORINE-Landbedeckungseinheiten (Ebene 1 für alle Klassen und Ebene 2 für bebaute Flächen). Auswertung von Satellitenbildern aus dem Jahr 2005 hinsichtlich der CORINE-Landbedeckungseinheiten (Ebene 1 für alle Klassen und Ebene 2 für bebaute Flächen): - 11000 Städtisch geprägte Flächen - 12000 Industrie-, Gewerbe- und Verkehrsflächen - 13000 Abbauflächen, Deponien und Baustellen - 14000 Künstl. angelegte, nicht landwirtschaftl. genutzte Grünflächen - 20000 Landwirtschaftliche Flächen - 30000 Wälder und naturnahe Flächen - 40000 Feuchtflächen - 50000 Wasserflächen Die Validierung der Daten erfolgte mittels hochauflösender Orthofotos (punktbasierte Stichprobe: für jeden Punkt einer Stichprobe wird das Kartierungsergebnis mit der realen Landnutzung aus dem Orthofoto verglichen). Die Pixelauflösung beträgt 10 m. In der Klasse „Industrie-, Gewerbe- und Verkehrsflächen“ werden Straßen erst ab einer Breite von 40 m kartiert. Die Positionsgenauigkeit der Satellitendaten liegen entsprechend der Produktspezifikationen bei +/-1 Pixel (d.h. +/-10 m). Die Datengenauigkeit wird mit ca. 90% angegeben. Auswertung: GeoVille Group, Innsbruck; Infoterra GmbH, Friedrichshafen (erstellt im Rahmen des Projektes ESA GSE Stage 2 GSE Land, gefördert durch die Europäische Raumfahrtagentur ESA)

1 2 3 4 5 … 83 84 85