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Kleinräumige Erhebung relevanter Bodenkennwerte durch ein verfahrenstechnisch integriertes Bodensensorsystem und die KI-basierte Datenauswertung als Basis für ein klimaresilientes, kleinräumigspezifisches Pflanzenbausystem, Teilprojekt D

Die Folgen des Klimawandels, z.B. Starkregenereignisse, Hitzeperioden, Trockenheit und Dürre haben negative Auswirkungen auf die Pflanzenproduktion. Es gilt diese negativen Folgen des Klimawandels bei der Pflanzenproduktion durch eine klima-angepasste Produktionsweise abzumildern. Für die Landwirt:innen gilt es Maßnahmen zu ergreifen, um den Pflanzenbau klimaresilient zu gestalten. Mögliche Maßnahmen sind variable Aussaattiefe, Aussaatstärke, Sortenwahl - trockenheitstolerante oder ertragreiche Sorten -, Düngeintensität, Pflanzenschutz-strategie oder alternative Nutzung auf Teilflächenbasis. Für die Umsetzung solcher Maßnahmen werden praxistauglich-aufbereitete, kleinräumige und pflanzenbauliche relevante Bodeninformationen benötigt, um den Pflanzenbauer bei einer Entscheidungsfindung für eine Klimanpassungsstrategien zu unterstützen. Für die Landwirt:innen besteht zur Zeit die Herausforderung diese entsprechenden kleinräumige und pflanzenbauliche-relevante Bodeninformationen für solche eine Nutzung zu erhalten bzw. anwenden zu können. In soil4climate werden kleinräumige Bodeninformationen erfasst und in praxis-relevante digitale Bodenkarten für die Bewirtschaftung ausgegeben. Dazu wird ein geoelektrisches Messsystem in einen handelsüblichen Grubber implementiert mit dem Ziel sehr kleinräumig Unterschiede im Prozess (und damit ohne Mehraufwand für den Landwirt) zu kartieren. Neben dieser Datenquelle werden weitere relevante Datenquellen (bspw. Schlepper-, Drohnen- und Satellitendaten) herangezogen, um homogene kleinräumige Strukturen im Boden zu identifizieren. Die Erstellung der Bodenkarten wird sowohl automatisch, KI-gestützt als auch manuell erfolgen, so dass eine Evaluierung der KI-gestützten Kartenerstellung möglich ist. Diese Evaluierung wird durch Feldtest und Laborversuche in Interaktion mit Praktikern und Experten im Projekt realisiert.

Forschergruppe (FOR) 1740: Ein neuer Ansatz für verbesserte Abschätzungen des atlantischen Frischwasserhaushalts und von Frischwassertransporten als Teil des globalen Wasserkreislaufs, The Atmospheric Side of the Freshwater Budget

The focus of this project is to analyse the observed surface freshwater fluxes through improved estimates of evaporation and precipitation and their individual error characteristics in the HOAPS climatology and its ground validation in climate-related hotspots of the Atlantic Ocean. To enable that in a consistent manner we propose to establish an error characterization of the HOAPS evaporation data by triple collocations with ship and buoy measurements and between individual satellites and to improve the error characterization of the HOAPS precipitation by analysing available shipboard disdrometer data using point to area statistics. After these improvements, an analysis of the spatio-temporal variability of the surface fresh water balance E-P over the Atlantic Ocean is planned, especially with respect to the Hadley circulation and the hotspot regions of interest to related WPs. Also the atmospheric water transport shall be analysed in order to find the source or target region of local fresh water imbalances. And finally, a consistent inter-comparison of the upcoming global ocean surface salinity fields from SMOS with freshwater fluxes from the HOAPS climatology is proposed.

Versiegelung 2016 (Umweltatlas)

Versiegelung von Block- und Blockteilflächen in 10%-Stufen, ermittelt aus Satellitenbilddaten (Sentinel-2A, unbebauter Anteil) und Gebäudedaten (bebauter Anteil) auf Grundlage der Blockkarte 1 : 5.000 (ISU5), Stand 2015. Die Rasterkarte ist ein unkorrigiertes Zwischenergebnis der Versiegelungskartierung 2016. Dargestellt ist das Ergebnis der regelbasierten Klassifizierung der Satellitendaten (Sentinel-2A-Szene Mai 2016).

Global filtered tropospheric NO2 slant column densities derived from 6-year averages of TROPOMI measurements over water for shipping signal detection

This dataset contains 6-year averages of global filtered tropospheric NO2 slant column densities (tSCDs) retrieved from the Sentinel-5 Precursor (S5P) satellite sensor TROPOMI (Tropospheric Monitoring Instrument) for the period from 1 May 2018 to 30 April 2024. All data are available on a 0.03° x 0.03° grid. The NO2 tSCDs are derived from the total slant columns by subtracting the across-track NO2 slant column stripe offset and spatially averaged stratospheric vertical column densities (VCDs) multiplied with the stratospheric air mass factor (AMF), provided in the TROPOMI NO2 product. The filtered NO2 tSCDs are developed to detect global shipping signals in the NO2 TROPOMI data. Therefore, only pixels over water are available in this dataset. The filtering methods include a high-pass filter with different box sizes (1°, 0.5°, 0.25°) and a Fourier filter. In addition, different flagging criteria are applied to the data with the standard box size of 1° for the high-pass filtering: no flagging, quality (qa) flagging, cloud fraction (CF) flagging, cloud height (CH) flagging, wind speed (wind) flagging, and sun glint (sg) flagging.

Waldschadflächen

Layer enthält Waldflächen, die in Folge der Extremwetterereignisse und nachfolgender Schädlingsbefall im Zeitraum 01.07.2018 bis 15.04.2024 abgestorben oder bereits geräumt sind. Diese Flächen müssen wieder bewaldet und von Wildverbis geschützt werden. Enthalten sind Schadflächen unabhängig von Baumart und Schadensursache (Borkenkäfer bei Fichte und Lärche, Trockenschäden bei Buche, Eschentriebsterben, Diplodia-Pilzbefall bei Kiefer, Eichen-Frassschäden u.v.a.m) Die Daten sind aus der Auswertung der Satellitenbilder der Senthinel-Mission entstanden.

Versiegelung 2021 (Umweltatlas)

Versiegelung von Block- und Blockteilflächen in 10%-Stufen, ermittelt aus Satellitenbilddaten (Sentinel-2B, unbebauter Anteil) und Gebäudedaten (bebauter Anteil), sowie von Straßenflächen, ermittelt aus Straßenbefahrungsdaten, auf Grundlage der Blockkarte 1 : 5.000 (ISU5), Stand 2020. Zudem wird die Veränderungskartierung im Vergleich von 2016 zu 2021 dargestellt. Die Rasterkarte ist ein unkorrigiertes Zwischenergebnis der Versiegelungskartierung 2021. Dargestellt ist das Ergebnis der regelbasierten Klassifizierung der Satellitendaten (Sentinel-2B-Szene Juni 2021).

Atomarer Sauerstoff in der Mesosphäre und unteren Thermosphäre der Erde

Atomarer Sauerstoff (O) ist ein wichtiger Bestandteil der Erdatmosphäre. Er erstreckt sich von der Mesosphäre bis zur unteren Thermosphäre (Engl.: Mesosphere and Lower Thermosphere: MLT), d. h. von etwa 80 km bis über 500 km Höhe. O wird durch Photolyse von molekularem Sauerstoff durch UV-Strahlung erzeugt. Er ist die am häufigsten vorkommende Spezies in der MLT und eine wichtige Komponente in Bezug auf dessen Photochemie. Außerdem ist O wichtig für den Energiehaushalt der MLT, da CO2-Moleküle durch Stöße mit O angeregt werden und die angeregten CO2-Moleküle im Infraroten strahlen und die MLT kühlen. Dies bedeutet, dass sich der globale Klimawandel auch auf die MLT auswirkt, denn die Erhöhung der CO2-Konzentration in der MLT führt zu einer effizienteren Kühlung und damit zu deren Schrumpfen. Die O Konzentration wird außerdem durch dynamische Bewegungen, vertikalen Transport, Gezeiten und Winde beeinflusst. Daher ist eine genaue Kenntnis der globalen Verteilung von O und seines Konzentrationsprofils sowie der täglichen und jährlichen Schwankungen unerlässlich, um die Photochemie, den Energiehaushalt und die Dynamik der MLT zu verstehen. Das Ziel dieses Projekts ist es, Säulendichten und Konzentrationsprofile von O in der MLT durch Analyse der Feinstrukturübergänge bei 4,74 THz und 2,06 THz zu bestimmen. Die zu analysierenden Daten wurden mit dem Heterodynspektrometer GREAT/upGREAT (German REceiver for Astronomy at Terahertz frequencies) an Bord von SOFIA, dem Stratospheric Observatory for Infrared Astronomy, gemessen. Dies ist eine direkte Beobachtungsmethode, die genauere Ergebnisse liefern kann als existierende indirekte satellitengestützte Methoden, die photochemische Modelle benötigen, um O Konzentrationsprofile abzuleiten. Mit GREAT/upGREAT wurden seit Mai 2014 ca. 500.000 Spektren gemessen, die vier verschiedene Weltregionen abdecken, nämlich Nordamerika, Neuseeland, Europa und Tahiti/Pazifik. Zeitliche Variationen sowie der Einfluss von Sonnenzyklen, Winden und Schwerewellen werden ebenfalls im Rahmen des Projekts untersucht. Die Ergebnisse werden mit Satellitendaten, die für Höhen von 80 bis 100 km verfügbar sind, und mit Vorhersagen eines semi-empirischen Modells verglichen. Es sei darauf hingewiesen, dass diese Daten die ersten spektral aufgelösten direkte Messungen von O in der MLT sind. Dies ist eine vielversprechende Alternative zur Bestimmung der Konzentration von O im Vergleich mit indirekten satellitengestützten Methoden, die auf photochemischen Modellen beruhen.

Validierung der Produkte des GMES-Kerndienstes 'Land' (sog. 'High Resolution Layer') über deutschem Staatsgebiet

Im Rahmen der GMES Initial Operation Phase 2011-2013 (GIO) werden basierend auf multispektralen und teilweise multitemporalen Satellitenbilddaten von ganz Europa ('IMAGE2012') fünf sog. High Resolution Layer (HRL) im Rasterformat zu den fünf Themen Bodenversiegelung, Waldflächen, Ackerland/Grünland, Feuchtgebiete, Gewässerflächen erzeugt. Dies geschieht im Rahmen einer seitens der Europäischen Umweltagentur (EEA) getätigten Ausschreibung. Die HRL sollen von den davon betroffenen EU-Mitgliedstaaten über ihrem jeweiligen Staatsgebiet einem Validierungsverfahren unterzogen werden und systematisch auf qualitative Mängel hin bewertet werden. Als Referenz sollen dabei national verfügbare Georeferenzdaten (z.B. ATKIS® Basis-DLM) und andere bundesweit verfügbare Landbedeckungsinformationen (z.B. Digitales Landbedeckungsmodell DLM-DE) herangezogen werden. Die Ergebnisse dieser Validierung sollen wiederum als Grundlage herangezogen werden, um die Rasterdaten der HRL im Rahmen des darauffolgenden separaten 'Enhancements' inhaltlich quantitativ und qualitativ zu verbessern.

Bodengestützte FTIR Messungen von XCO2, XCH4, und XCO, Teilprojekt 3: Messungen in der Rhein-Neckar Region

Dynamics and stability of Wilkins and George VI ice shelves on the south-western Antarctic Peninsula

Mapping and monitoring the break-up events on Wilkins Ice Shelf and identification of mechanisms and processes leading to break-up. Within this activity we integrate various high and moderate-resolution satellite images with special emphasis on SAR data. The analysis covers currently a time period back to 1986 (Landsat TM) with increasing dense time series to present. In close collaboration with the European Space Agency (ESA) and the German Aerospace Center (DLR) acquisition plans for the ENVISAT ASAR and TerraSAR-X instruments are implemented and the respective data analysed. Since September 2009, this activity is supported by a DFG research grant. Main aim is to derive surface velocity fields of the ice shelf and its tributary glaciers by satellite remote sensing as input for icedynamic modelling and fracture mechanical analyses.

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