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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)

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.

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

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.

Glacier outlines of Hallstätter Glacier, Austria, 1856 et seq in shapefile format

Glacier outlines of Hallstätter Glacier in the Dachstein Massif, Austria, are periodically mapped as part of the respective glacier mass balance monitoring program. Outlines are provided in shapefile format and were mapped based on the available DEMs, historical images, orthophotos or satellite images. Glacier area has decreased from 5.3 km2 in 1856 to 2.4 km2 in 2023. Detailed Information is given in Helfricht (2009), Kara (2020) and Bertolotti et al. (in prep.) and in the associated readme files. New outlines will be added as they become available.

Gebäude- und Vegetationshöhen 2012

Albertz, J. 2001: Einführung in die Fernerkundung. Grundlagen der Interpretation von Luft- und Satellitenbildern, 2. Aufl., Darmstadt. Baatz, M. & Schäpe, A. 2000: Multiresolution Segmentation: an optimization approach for high quality multi-scale image segmentation. In: Strobl, J. (Hrsg.): Angewandte Geographische Informationsverarbeitung XII. Beiträge zum AGIT-Symposium Salzburg 2000, Karlsruhe, Herbert Wichmann Verlag, S. 12-23. Blaschke, T. 2000: Ohne Salz und Pfeffer. In: GeoBIT, Band 2, S. 19-21. Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt DLR e.V. 2014: Bestimmung von Gebäude- und Vegetationshöhen in Berlin, Ergebnisdokumentation. Internet: Download PDF Heipke, C. 2003: Photogrammetrie & Fernerkundung – vom Elektronenmikroskop bis zur Planetenbeobachtung.In: Photogrammetrie Fernerkundung Geoinformation, Band 3, S. 165-180. Hirschmüller, H. 2005: Accurate and Efficient Stereo Processing by Semi Global Matching and Mutual Information. In: Pro. of the IEEE International Conference on the Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2005), San Diego, CA, USA, S. 807-814, 20-25. Hirschmüller, H. et al. 2010: Evaluation of Digital Sufrace Models by Semi-Global-Matching, DGPF Tagungsband 19/2010, Dreiländertagung OVG, DGPF und SGPF, S. 571-580. Kraus, K. 2004: Photogrammetrie (Band 1). Geometrische Informationen aus Photographien und Laserscanneraufnahmen, 7.Aufl., Berlin. Lehmann, F., Bucher, T., Pless, S. & Wieden, A. 2011: Hochauflösende Oberflächenmodelle und True Ortho Photos aus digitalen Luftbildkameras: die Entwicklung anhand von Beispielen der letzten 10 Jahre. In: DGPF, Tagungsband 20/2011. Mayer, S. 2004: Automatisierte Objekterkennung zur Interpretation hochauflösender Bilddaten in der Erdfernerkundung, Dissertation, Humboldt-Universität zu Berlin. SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt) (Hrsg.) 2012a: SAPOS – Satellitenpositionierungsdienst in Berlin. Internet: www.berlin.de/sen/sbw/stadtdaten/geoportal/landesvermessung/raumbezug/sapos/ (Zugriff am 23.03.2023). SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt) (Hrsg.) 2013a: Geoportal Berlin. Internet: gdi.berlin.de/viewer/main/ (Zugriff am 17.04.2026) Trosset, A.M., Bucher, T., Lehmann, F. 2009: Adaption of building extraction rule sets derived from MFC3 and UltraCamD aerial image data sets. In: Proc. of SPIE, Band 7478. SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2010: Blockkarte 1:5.000 (ISU5), III F, Stand: 31.12.2010, Berlin. SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2011a: Digitale farbige Orthophotos 2010 (RGB-DOPs), Differentialentzerrung, Darstellung im Blattschnitt der Karte von Berlin 1:1.000 (K1) als Rasterdaten im Dateiformat ECW. SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) III – Geoinformation (Hrsg.) 2011b: Übersichtskarte von Berlin 1:50.000, Stand: 2010, einzelne Nachträge: 2011, Berlin. SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2012b: Karte der Gebäudegeschosse auf Grundlage der Automatisierte Liegenschaftskarte Berlin (ALK) als Teil des Liegenschaftskatasters (Stand 30.6.2011). SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2012c: Umweltatlas Berlin, Ausgabe 2012, Karte 01.02. Versiegelung, 1:50.000, Berlin. Internet: /umweltatlas/boden/versiegelung/2011/karten/artikel.956259.php SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2013b: Automatisierte Liegenschaftskarte (ALK-Berlin), Teil des Liegenschaftskatasters, flächendeckende und kontinuierliche Fortschreibung, Berlin.

Nachtaufnahme Hamburg

Bei dieser Nachtaufnahme handelt es sich um ein Mosaik, welches aus zwei unterschiedlichen Datensätzen besteht. Datensatz 1 [Zentrum und Randgebiete] - Satellitenaufnahmen: Jilin-1 - Spektrale Auflösung: RGB - Aufnahmezeitraum: 12/21 – 01/22 - Quelle: Chang Guang Satellite Technology CO., LTD (CGSTL)/Veritas Imagery Services Ltd Datensatz 2 [vereinzelte Randgebiete] - Astronautenphotographie: NASA - Spektrale Auflösung: RGB - Aufnahmezeitraum: 03/22 - Quelle: Earth Science and Remote Sensing Unit, NASA Johnson Space Center; https://eol.jsc.nasa.gov/ Hinweise: Die Datensätze unterscheiden sich hinsichtlich ihrer geometrischen Auflösung. Die Datensätze sind spektral nicht zueinander kalibriert. Verwendung nur zu Visualisierungszwecken.

WMS-T Satellitenbilder Sentinel-2 Hamburg

Web Map Service (WMS) für die Bereitstellung von Satellitendaten des Copernicus-Programms. Der LGV bereitet die Daten zur einfacheren Nutzung quartalsweise auf. Die dargestellten Geodaten beinhalten zusätzlich eine zeitliche Dimension (WMS-Time). Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

Satellitenbild-Auswertung fuer klimabeeinflussende Aenderungen aus der Vegetationsdecke durch menschliche Aktivitaeten

Phytomasse, Bestandabfall und Bodenkohlenstoff terrestrischer Oekosysteme sind wichtige Poolgroessen fuer den Kohlendioxid-Haushalt der Atmosphaere. Ihre Aenderung, insbesondere in Folge von Waldflaechen-Aenderungen, muessen fuer Klima-Modelle genauer bekannt sein, als dies, wie sich gezeigt hat, nach statistischen Daten moeglich ist. Fuer die grossen Waldgebiete der Erde sollen objektive Daten durch Vergleich jeweils eines flaechendeckenden Satzes (ca. 3000) von ERTS-Landsat-Bildern von Anfang der 70er Jahre gegenueber Anfang der 80er Jahre erarbeitet werden. Die erforderliche Erfahrung und Methodik wurden in frueheren Projekten erfolgreich entwickelt und zur Herstellung von Vegetationskarten benutzt. Die Daten ueber Rodungen, Aufforstungen, Shifting Cultivation sowie deren zeitliche Aenderungen fliessen in unser Kohlenstoff-Bilanz-Modell der Biosphaere ein. Sie stehen ueber unser Biosphaere-Informations-System anderen Arbeitsgruppen zur Verfuegung.

Genese und Ökofunktionen von Paläo- und rezenten Böden der westlichen Inneren Mongolei, NW-Chinas

Es sollen Paläo- und rezente Böden in den Becken- und Schwemmfächerbereichen des Gaxun Nur-Systems (Abb. 1) untersucht werden. Die Ziele dieser Untersuchungen sind: 1. Das Paläoklima zu rekonstruieren, 2. die Entwicklung und 3. die Ökofunktionen der Böden zu erfassen. Zur Rekonstruktion des Paläoklimas werden relikte sowie fossile Böden untersucht, die datierbar sind bzw. bekanntes Alter haben. Dabei werden vor allem Paläoböden von Wadi- und Strandterrassen bevorzugt untersucht. Die Verwitterungsart und Verwitterungsintensität dieser Böden sollen durch Geländearbeit, mineralogische und geochemische Untersuchungen sowie über Stoffbilanzen erfaßt werden. Ziel dieser Untersuchungen ist die Ableitung pedogener Klimaindikatoren.An rezenten Böden sollen 1. der Einfluß der hohen Kontinentalität auf bodenbildende Prozesse (Bioturbation, kryoklastische und chemische Verwitterung) und 2. Wichtige Ökofunktionen (z.B. Verdunstung, Grundwasserneubildung, Kapillarer Aufstieg, Versalzung) bestimmt werden. Mit Hilfe von Satellitenaufnahmen und geophysikalischen Methoden soll eine Regionalisierung der Daten erfolgen, so daß es möglich wird, für bestimmte Teilgebiete Boden. und Landeignungskarten sowie Karten über den Wasserhaushalt (z.B. Grundwasserneubildung, Kapillarer Aufstieg) und die Versalzungs- sowie Erosionsgefährdung zu erstellen.

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