Other language confidence: 0.6099245994425915
Dieser Antrag skizziert ein Projekt, das den Zielen des SPP 'EarthShape' folgt, indem es die Rolle von Biota für die Formungsprozesse der Erde untersucht. Diese Studie zielt darauf ab, (i) die ursprüngliche Annahme von EarthShape zu testen, dass alle primären Arbeitsgebiete eine ähnliche langfristige tektonische (Gesteinshebungs-) Geschichte aufweisen und (ii) den Einfluss von Biota auf Landschaften entlang eines ausgeprägten klimatischen und ökologischen Gradienten in der chilenischen Küstenregion über Jahrtausende zu quantifizieren. Die Annahme einer identischen tektonischen (Gesteinshebungs-) Geschichte aller vier primären Arbeitsgebiete impliziert, dass laterale Variationen der Topographie und der stattfindenden Erdoberflächenprozesse ausschließlich durch Klima und Biota gesteuert werden/wurden. Tektonische Studien und thermochronologische Pilotdaten, legen nahe, dass dies möglicherweise nicht der Fall ist, und somit jedwede Schlussfolgerung über Biota- Topographie-Erosionsbeziehungen unvollkommen ist. Wir werden Festgesteins- Niedrigtemperatur-Thermochronologie (Apatit (U-Th)/He- und Fission-Track-Methode) und thermisch-kinematische Modellierung (PECUBE) anwenden, um die tektonische (Gesteinshebungs-) Geschichte aller vier primären Arbeitsgebiete in EarthShape über Millionen Jahre zu rekonstruieren. Die Ergebnisse sind sowohl für Beobachtungs- als auch für Modellierungsstudien, die großskalige Tektonik-Klima-Biota-Interaktionen und Landschaftsentwicklungen untersuchen (vgl. Phase-II-EarthShape-Anträge: PIs Ehlers und Hickler, Schaller und van der Kruk, Mutz und Niedermeyer), von großer Bedeutung. Detritische (Tracer) Thermochronologie wird in allen primären Arbeitsgebiete von EarthShape angewendet, um die antreibenden Kräfte von Erdoberflächenprozessen über Jahrtausende zu identifizieren. Von besonderem Interesse ist hierbei die Untersuchung der Beziehungen zwischen Vegetationsbedeckung, Geomorphologie, Erosion und Sedimenttransport. Dies geschieht durch statistische Zuordnung der detritischen Altersverteilungen zu den Herkunftsgebieten in den untersuchten Einzugsgebieten. Geomorphologische und biotische Einflussfaktoren werden aus verschiedenen Fernerkundungsdaten abgeleitet. Geomorphologische Erosionsfaktoren werden aus digitalen Höhenmodellen (ASTER, LiDAR) berechnet, während Vegetations-Erosionsfaktoren aus der Analyse multispektraler Satellitendaten (Sentinel, Landsat) in Verbindung mit Feldarbeit abgeleitet werden. Hieraus resultierende relative Erosionskarten können mit kosmogenen Nuklid-Erosionsraten kombiniert werden (z. B. EarthShape Phase I + II, PIs Schereler et al., Schaller und van der Kruk), um hochaufgelöste Erosionsraten-Karten für alle primären Arbeitsgebiet von EarthShape abzuleiten. Wir erwarten, dass dieser innovative multidisziplinäre Ansatz (Kombination von Thermochronologie und Fernerkundungsdaten) unser Verständnis der tektonischen, klimatischen und biologischen Landschaftsdynamik verbessern wird.
**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]
Das Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) hat ein Verfahren zur bedarfsbezogenen Bereitstellung von Fernerkundungsdaten entwickelt. Für die fernerkundliche Produktion werden derzeit optische Satellitenbilddaten in der Bundesverwaltung bevorzugt eingesetzt. Hierfür ist das sogenannte Mosaik-Verfahren eine wichtige Methode. Das Verfahren wurde mit den von der EU finanzierten Sentinel-2- Daten der europäischen Erdbeobachtungsinitiative Copernicus aufgebaut und kann für jeden optischen Datensatz (inkl. Luftbilder) angewendet werden. Wir stellen mit dieser Methode einen Service zur Verfügung, über den sich optische Fernerkundungsdaten für jedes Gebiet auf der Erde fachlich und bedarfsorientiert aufbereiten lassen. Über den Dienst Web Map Service (WMS) Sen2Europe wird den Bedarfsträgern ermöglicht, vorprozessierte und aufbereitete Fernerkundungsinformationen aus dem Erdbeobachtungsprogramm Copernicus (Sentinel-2, L1C-L2A), für Europa, in bestehende eigene Fachverfahren mit einzubinden. Die Bilddaten des Jahres 2021 wurden jeweils zu einem Mosaik zusammengefügt, welches eine Bodenauflösung von 10m hat. Ein Komposit aus drei Bändern (Sentinel-2 Bänder: 2, 3, 4 (R, G, B)) sowie eine Information zu den Eingangsbilddaten werden angeboten. Die Bilddaten wurden einem radiometrischen Farbausgleichsverfahren unterzogen um ein einheitliches Erscheinungsbild zu erlangen. Für jedes Mosaik beträgt die Wolkenbedeckung über das gesamte Gebiet weniger als 3%. Über den Request-Parameter TIME kann hier gezielt ein spezifischer Jahresstand angezeigt werden (z.B. Time=2018) (ohne TIME-Parameter wird der neueste Stand angezeigt). Die nachfolgende URL des freien Webdienstes können Sie direkt, z.B. in Ihrem Geo-Informationssystem (GIS), verwenden:https://sgx.geodatenzentrum.de/wms_sen2europe
Das Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) hat ein Verfahren zur bedarfsbezogenen Bereitstellung von Fernerkundungsdaten entwickelt. Für die fernerkundliche Produktion werden derzeit optische Satellitenbilddaten in der Bundesverwaltung bevorzugt eingesetzt. Hierfür ist das sogenannte Mosaik-Verfahren eine wichtige Methode. Das Verfahren wurde mit den von der EU finanzierten Sentinel-2- Daten der europäischen Erdbeobachtungsinitiative Copernicus aufgebaut und kann für jeden optischen Datensatz (inkl. Luftbilder) angewendet werden. Wir stellen mit dieser Methode einen Service zur Verfügung, über den sich optische Fernerkundungsdaten für jedes Gebiet auf der Erde fachlich und bedarfsorientiert aufbereiten lassen. Über den Dienst Web Map Service (WMS) Sen2Europe wird den Bedarfsträgern ermöglicht, vorprozessierte und aufbereitete Fernerkundungsinformationen aus dem Erdbeobachtungsprogramm Copernicus (Sentinel-2, L1C-L2A), für Europa, in bestehende eigene Fachverfahren mit einzubinden. Die Bilddaten des Jahres 2018 wurden jeweils zu einem Mosaik zusammengefügt, welches eine Bodenauflösung von 10m hat. Ein Komposit aus drei Bändern (Sentinel-2 Bänder: 2, 3, 4 (R, G, B)) sowie eine Information zu den Eingangsbilddaten werden angeboten. Die Bilddaten wurden einem radiometrischen Farbausgleichsverfahren unterzogen um ein einheitliches Erscheinungsbild zu erlangen. Für jedes Mosaik beträgt die Wolkenbedeckung über das gesamte Gebiet weniger als 3%. Über den Request-Parameter TIME kann hier gezielt ein spezifischer Jahresstand angezeigt werden (z.B. Time=2018) (ohne TIME-Parameter wird der neueste Stand angezeigt). Die nachfolgende URL des freien Webdienstes können Sie direkt, z.B. in Ihrem Geo-Informationssystem (GIS), verwenden:https://sgx.geodatenzentrum.de/wms_sen2europe
In den vergangenen Jahrzehnten wurden die meisten Grünlandökosysteme in Mitteleuropa durch höhere Düngergaben und durch häufigeres Mähen oder Beweiden verändert. Diese Landnutzungs-Intensivierung hat zwar die Bereitstellung der Ökosystemleistung 'Futterproduktion' verbessert, jedoch die Biodiversität und die Bereitstellung anderer Ökosystemleistungen negativ beeinflusst. Vor allem aufgrund räumlicher Diskrepanzen zwischen ökologischen Prozessen und Managementeinheiten in gekoppelten sozial-ökologischen Systemen fehlt bisher ein mechanistisches Verständnis zu Effekten der Landnutzungs-Intensivierung auf die Beziehung der Biodiversität zu Ökosystemfunktionen und -leistungen. In unserem Projekt SEBAS wollen wir dieses mechanistische Verständnis verbessern, indem wir plotbasierte ökologische Forschung zur Landnutzungsintensität und zu sechs grundlegenden Biodiversitätsvariablen (engl. EBVs) mit einer satellitenbasierten Fernerkundung dieser Proxies verbinden. Wir werden Beziehungen zwischen funktionaler und struktureller Diversität und der Ökosystemleistung 'Futterproduktion' (oberirdische Biomasse bzw. Primärnettoproduktion) für managementrelevante Flächen analysieren. Dies sind Wiesen- bzw. Weideflächen, landwirtschaftliche Betriebe und Landschaften. Wir stellen die Hypothesen auf, dass (i) die sechs EBVs auf mehreren räumlichen Skalen unter Verwendung multimodaler Satellitenbild-Zeitreihendaten abgeleitet werden können, die mit vorhandenen und neu erhobenen Daten zur Landnutzungsintensität und zu EBVs kalibriert und validiert wurden; und dass (ii) Auswirkungen der Landnutzung auf die Beziehung der Biodiversität zu Ökosystemfunktionen und -leistungen über räumliche Skalen hinweg variieren. Hierbei dürfte die funktionale und strukturelle Diversität eine Schlüsselrolle für die Höhe und zeitliche Stabilität der Futterproduktion spielen. Das Projekt wird räumlich explizite EBV-Produkte auf Satelliten- und UAV-Basis liefern sowie neue Methoden entwickeln, die auf multiskalierten und multimodalen Fernerkundungs-Datensätzen (PlanetScope, RapidEye, Sentinel 1 & 2, Landsat, MODIS) sowie auf maschinellen Lern- und Hybridmodellen basieren. Durch Raum-für-Zeit-Substitutionen für Klimawandel und Landnutzungswandel werden wir zudem interaktive Auswirkungen dieser beiden wichtigsten Treiber des Globalen Wandels auf die Beziehung der Biodiversität zu Ökosystemfunktionen und -leistungen analysieren. Hierfür werden wir direkte und indirekte (biodiversitätsvermittelte) Auswirkungen der beiden Treiber auf die Futterproduktion mittels eines sozial-ökologischen Systemansatzes formalisieren und über Strukturgleichungsmodellen quantifizieren. Auf diese Weise werden wir ein tieferes Verständnis der Ökosystemfunktionen und -leistungen in mitteleuropäischen Grünländern erlangen.
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.
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.
Im Kontext des globalen Wandels wird neben dem Erwärmungstrend von einer Zunahme von Extremereignissen (Stürme, Hitzewellen) ausgegangen. Wir planen die Entwicklung von Szenarien, zur Bedeutung der Überlagerung kurzfristiger Extremereignisse und langfristiger trendhafter Veränderungen für die Biodiversität, Funktionalität und Resilience planktischer Gemeinschaften in Seen. Wir nehmen an, daß der Zeitpunkt, die Höhe und die Frequenz einer Störung entscheidend für deren Auswirkungen sind- und diese systemspezifisch sind. Wir basieren unsere Studien auf der statistischen Modellierung empirischer Langzeitdaten (mehrere Dekaden) und einer temporalen Resolution von Minuten (automatische in situ Messungen von GLEON Seen) bis Wochen/Monate (größer als 34 Seen in der Nord Temperierten Zone; Plankton Gemeinschaften und wesentliche abiotischen Treiber wie Temperatur und Nährstoffe). Mit Hilfe von Satelliten Daten planen wir die Erfassung der Stabilität von Seen in Hinblick auf ihren trophischen Zustand (klar / trüb) im Kontext der globalen Erwärmung für Seen weltweit. Das Projekt wird einen innovativen methodischen Rahmen entwickeln, der einen überregionalen Ansatz für Szenerienplanung für Süßwasserökosysteme und einen Backcasting Ansatz zur Szenarienplanung kombiniert, der die überregionalen Faktoren bei der Gestaltung von Wegen zu einer Nachhaltigkeitsvision von Süßwasserökosystemen berücksichtigt. Die Methodik wird in Fallstudien in Deutschland, Schweden und Kanada angewendet. Zu den erwarteten Ergebnissen gehören Gestaltungsprinzipien für partizipative Szenarioprozesse zur Unterstützung des transformativen Lernens hin zu einer nachhaltigen Nutzung von Süßwasser-Ökosystemdienstleistungen und Charakteristika von Mensch-Süßwasser-Wechselwirkungen, die die Resilienz von SES in Situationen mit hohem Nutzungskonflikt und Unsicherheiten bestimmen.
Das Mosaik ermöglicht den Bedarfsträgern aufbereitete Fernerkundungsinformationen aus dem Erdbeobachtungsprogramm Copernicus (Sentinel-2, L1C und L2A) für die Bundesrepublik Deutschland, in bestehende Fachverfahren mit einzubinden. Bilddaten des Jahres 2020 werden zu einem Mosaik zusammengefügt, welches eine Bodenauflösung von 10m hat. Drei Komposite aus fünf Bändern (Sentinel-2 Bänder: 2, 3, 4, 5 und 8 (R, G, B, Red Edge und NIR)) sowie ein Übersichtslayer zu den Eingangsbilddaten werden angeboten. Das Produkt Deutschlandmosaik steht momentan als WMS-Dienst zur Verfügung. Verwendungsmöglichkeiten für das Mosaik sind: Visualisierungen für eigene Dienste und kartographische Anwendungen, Kartierungs- und Aktualisierungsunterstützung von Landbedeckungen, 3D-Flugsimulationen in Verbindung mit Höheninformationen (DGM, DOM).
Das Mosaik ermöglicht den Bedarfsträgern aufbereitete Fernerkundungsinformationen aus dem Erdbeobachtungsprogramm Copernicus (Sentinel-2, L1C und L2A) für die Bundesrepublik Deutschland, in bestehende Fachverfahren mit einzubinden. Bilddaten des Jahres 2021 werden zu einem Mosaik zusammengefügt, welches eine Bodenauflösung von 10m hat. Drei Komposite aus fünf Bändern (Sentinel-2 Bänder: 2, 3, 4, 5 und 8 (R, G, B, Red Edge und NIR)) sowie ein Übersichtslayer zu den Eingangsbilddaten werden angeboten. Das Produkt Deutschlandmosaik steht momentan als WMS-Dienst zur Verfügung. Verwendungsmöglichkeiten für das Mosaik sind: Visualisierungen für eigene Dienste und kartographische Anwendungen, Kartierungs- und Aktualisierungsunterstützung von Landbedeckungen, 3D-Flugsimulationen in Verbindung mit Höheninformationen (DGM, DOM).
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 110 |
| Europa | 44 |
| Global | 2 |
| Kommune | 2 |
| Land | 17 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 26 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 99 |
| unbekannt | 16 |
| License | Count |
|---|---|
| Offen | 111 |
| Unbekannt | 4 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 28 |
| Englisch | 95 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 2 |
| Datei | 2 |
| Dokument | 7 |
| Keine | 69 |
| Webdienst | 2 |
| Webseite | 44 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 88 |
| Lebewesen und Lebensräume | 110 |
| Luft | 83 |
| Mensch und Umwelt | 113 |
| Wasser | 66 |
| Weitere | 115 |