This collection contains monthly mean surface PM2.5 concentrations for Germany and parts of the surrounding countries. PM2.5 surface concentrations are derived from Aqua/MODIS and Sentinel-3A/SLSTR AOD data and provided as merged MODIS/SLSTR product. The data is generated by DLR and provided in the framework of the mFUND-Project "S-VELD". The surface PM2.5 data are concentrations with the unit "µg/m3". The satellites Aqua (NASA) and Sentinel-3 (Copernicus) observe Germany on a daily basis. PM2.5 concentrations were derived on a daily basis from the two AOD products separately and combined to a merged MODIS/SLSR surface PM2.5 product. The data within each month are averaged and gridded onto a regular UTM grid. As AOD measurements are strongly depending on cloud conditions, the spatial coverage can be limited, especially in the winter months.
The product is automatically derived from Sentinel-3 (OLCI) satellite imagery in near-real time. It is an incremental product, meaning that the retrieved results are updated as soon as new input data becomes available over a timespan of ten days. Besides the fire perimeter, and detection time each feature contains information about the severity of the burning.
This data set represents the yearly, accumulated results of the final (10-day) version of the fire perimeters from the "Burnt Area Daily NRT Incremental Product - Europe, Sentinel-3" dataset. The burn perimeters are spatially and temporally correlated, so that interrelated detections from consecutive observations are combined into a single feature. A perimeter is interpreted as belonging to a given event if a spatial overlap exists within a time frame of 15 days. Besides the geometry, attribute information is also combined while considering the size of the perimeter as a weighting factor. Each feature contains information about the final fire perimeter, Date/Time of the first detection, and the averaged burn severity
This data set represents the monthly, accumulated results of the final (10-day) version of the fire perimeters from the "Burnt Area Daily NRT Incremental Product - Europe, Sentinel-3" dataset. The burn perimeters are spatially and temporally correlated, so that interrelated detections from consecutive observations are combined into a single feature. A perimeter is interpreted as belonging to a given event if a spatial overlap exists within a time frame of 15 days. Besides the geometry, attribute information is also combined while considering the size of the perimeter as a weighting factor. Each feature contains information about the final fire perimeter, Date/Time of the first detection, and the averaged burn severity.
Das Projekt "Teilvorhaben: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. - Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum durchgeführt. Problemstellung: Auch im 21. Jahrhundert stellt die Luftverschmutzung noch ein enormes Gesundheitsrisiko dar. Bei ihrer Bekämpfung stehen Städte und Regionalverbände aber vor einem großen Problem: Ihnen stehen derzeit nur punktuell erhobene Daten zur Verfügung, wodurch ihnen der für effektive Maßnahmen erforderliche Überblick in der Fläche fehlt. Diese Blindstelle soll durch die Daten des Erdbeobachtungsprogramms Copernicus geschlossen werden. So erlauben es die jüngsten Satellitenmissionen, Luftschadstoffe tagesaktuell in hoher Auflösung vom Orbit aus zu erfassen. Projektziel: Ziel von SAUBER ist es, die Daten des Copernicus-Programms für eine nachhaltige Stadt- bzw. Regionalentwicklung zu erschließen. SAUBER wird dabei nicht nur einen flächendeckenden Überblick über die aktuelle, sondern dank des Einsatzes Künstlicher Intelligenz auch Prognosen und Simulationen der zukünftigen Luftqualität bieten. So können besonders belastete Gebiete im Vorhinein identifiziert und die drohende Luftverschmutzung durch proaktive Umplanungen reduziert ggf. sogar ganz vermieden werden. Durchführung: Um die Detailschärfe der Satellitendaten zu erhöhen, werden sie mit weiteren Daten angereichert - u.a. mit Verkehr- und Wetterdaten sowie den Ergebnissen der lokalen Messstationen. Die verschnittenen Daten werden mit analytischen Verfahren ausgewertet, so dass sich ein flächendeckendes, zugleich aber detailliertes Bild Luftqualität ergibt. Dieses Bild geht dabei einerseits in der räumlichen Abdeckung über die derzeit nur punktuellen Messungen der Luftqualität hinaus und übertrifft andererseits im Detailgrad die Auflösung der Satellitendaten.
Das Projekt "Teilvorhaben: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. - Institut für Methodik der Fernerkundung (IMF) durchgeführt. Projektbeschreibung: Mit fortschreitender Klimaerwärmung werden Gewässer in arktischen und subarktischen Regionen zunehmend für den Schiffsverkehr interessant. In Folge dessen steigt das Interesse am Einsatz von Schiffen in diesen Gewässern. Dennoch stellt Meereis einen nicht zu unterschätzenden Risikofaktor im Schiffsbetrieb dar. Das Projekt EisKlass31 arbeitete an methodischen Grundlagen zur Meereiserkennung, indem verschiedene Eis-Typen/-Eigenschaften mit Hilfe der europäischen Sentinel-Satellitenserie differenziert wurden. Aufbauend wurden optisch/thermale Sensoren (Sentinel-3) und Radarsensoren (Sentinel-1) kombiniert ausgewertet, um ein verbessertes Bild zu den Meereis-Lageinformationen zu erhalten. Ergebnisse und Wirkung: Eine bereits bestehende Methode zur Erkennung von Meereiseigenschaften auf der Basis optischer und thermaler Satelliten-Informationen wurde auf Daten der Sentinel-3 Satelliten angepasst und für automatische Anwendungen verbessert. Daraus resultierende, detailreiche Darstellungen von Eisdicken und Eis-/Schnee-/Oberflächen-Eigenschaften bildeten anschließend die Grundlage zur Kombination mit der Eisklassifikation aus Radar-Daten, welche ebenfalls auf Sentinel-Daten angepasst wurde. Es zeigt sich, dass die Kombination beider Ergebnisse zum einen die Vielfalt der zu extrahierenden Meereis-Information erhöht, zum anderen die Auflösung von 500 m bei optischen Daten auf nunmehr 200 m durch Radar-Daten steigt. In einem Anschlussprojekt ist beabsichtigt den entwickelten Algorithmus dahingehend zu optimieren, dass sie in einen operationellen Dienst eingebunden werden kann. Generierte Eiskarten sollen mit Hilfe einer App auf der Brücke eines Schiffes angezeigt werden können, um auf diese Weise zur Sicherheit in polaren Regionen beizutragen und Umweltschäden durch Havarien im sensiblen arktischen Ökosystem zu verhindern.
Das Projekt "Teilvorhaben: Software AG" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Software AG durchgeführt. Problemstellung: Auch im 21. Jahrhundert stellt die Luftverschmutzung noch ein enormes Gesundheitsrisiko dar. Bei ihrer Bekämpfung stehen Städte und Regionalverbände aber vor einem großen Problem: Ihnen stehen derzeit nur punktuell erhobene Daten zur Verfügung, wodurch ihnen der für effektive Maßnahmen erforderliche Überblick in der Fläche fehlt. Diese Blindstelle soll durch die Daten des Erdbeobachtungsprogramms Copernicus geschlossen werden. So erlauben es die jüngsten Satellitenmissionen, Luftschadstoffe tagesaktuell in hoher Auflösung vom Orbit aus zu erfassen. Projektziel: Ziel von SAUBER ist es, die Daten des Copernicus-Programms für eine nachhaltige Stadt- bzw. Regionalentwicklung zu erschließen. SAUBER wird dabei nicht nur einen flächendeckenden Überblick über die aktuelle, sondern dank des Einsatzes Künstlicher Intelligenz auch Prognosen und Simulationen der zukünftigen Luftqualität bieten. So können besonders belastete Gebiete im Vorhinein identifiziert und die drohende Luftverschmutzung durch proaktive Umplanungen reduziert ggf. sogar ganz vermieden werden. Durchführung: Um die Detailschärfe der Satellitendaten zu erhöhen, werden sie mit weiteren Daten angereichert - u.a. mit Verkehr- und Wetterdaten sowie den Ergebnissen der lokalen Messstationen. Die verschnittenen Daten werden mit analytischen Verfahren ausgewertet, so dass sich ein flächendeckendes, zugleich aber detailliertes Bild Luftqualität ergibt. Dieses Bild geht dabei einerseits in der räumlichen Abdeckung über die derzeit nur punktuellen Messungen der Luftqualität hinaus und übertrifft andererseits im Detailgrad die Auflösung der Satellitendaten.
Das Projekt "Teilvorhaben: Dr. Thomas König & Partner, Fernerkundung GbR" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Dr. Thomas König & Partner, Fernerkundung GbR durchgeführt. Projektbeschreibung: Mit fortschreitender Klimaerwärmung werden Gewässer in arktischen und subarktischen Regionen zunehmend für den Schiffsverkehr interessant. In Folge dessen steigt das Interesse am Einsatz von Schiffen in diesen Gewässern. Dennoch stellt Meereis einen nicht zu unterschätzenden Risikofaktor im Schiffsbetrieb dar. Das Projekt EisKlass31 arbeitete an methodischen Grundlagen zur Meereiserkennung, indem verschiedene Eis-Typen/-Eigenschaften mit Hilfe der europäischen Sentinel-Satellitenserie differenziert wurden. Aufbauend wurden optisch/thermale Sensoren (Sentinel-3) und Radarsensoren (Sentinel-1) kombiniert ausgewertet, um ein verbessertes Bild zu den Meereis-Lageinformationen zu erhalten. Ergebnisse und Wirkung: Eine bereits bestehende Methode zur Erkennung von Meereiseigenschaften auf der Basis optischer und thermaler Satelliten-Informationen wurde auf Daten der Sentinel-3 Satelliten angepasst und für automatische Anwendungen verbessert. Daraus resultierende, detailreiche Darstellungen von Eisdicken und Eis-/Schnee-/Oberflächen-Eigenschaften bildeten anschließend die Grundlage zur Kombination mit der Eisklassifikation aus Radar-Daten, welche ebenfalls auf Sentinel-Daten angepasst wurde. Es zeigt sich, dass die Kombination beider Ergebnisse zum einen die Vielfalt der zu extrahierenden Meereis-Information erhöht, zum anderen die Auflösung von 500 m bei optischen Daten auf nunmehr 200 m durch Radar-Daten steigt. In einem Anschlussprojekt ist beabsichtigt den entwickelten Algorithmus dahingehend zu optimieren, dass sie in einen operationellen Dienst eingebunden werden kann. Generierte Eiskarten sollen mit Hilfe einer App auf der Brücke eines Schiffes angezeigt werden können, um auf diese Weise zur Sicherheit in polaren Regionen beizutragen und Umweltschäden durch Havarien im sensiblen arktischen Ökosystem zu verhindern.
Das Projekt "Teilvorhaben: geomer GmbH" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von geomer GmbH durchgeführt. Problemstellung: Auch im 21. Jahrhundert stellt die Luftverschmutzung noch ein enormes Gesundheitsrisiko dar. Bei ihrer Bekämpfung stehen Städte und Regionalverbände aber vor einem großen Problem: Ihnen stehen derzeit nur punktuell erhobene Daten zur Verfügung, wodurch ihnen der für effektive Maßnahmen erforderliche Überblick in der Fläche fehlt. Diese Blindstelle soll durch die Daten des Erdbeobachtungsprogramms Copernicus geschlossen werden. So erlauben es die jüngsten Satellitenmissionen, Luftschadstoffe tagesaktuell in hoher Auflösung vom Orbit aus zu erfassen. Projektziel: Ziel von SAUBER ist es, die Daten des Copernicus-Programms für eine nachhaltige Stadt- bzw. Regionalentwicklung zu erschließen. SAUBER wird dabei nicht nur einen flächendeckenden Überblick über die aktuelle, sondern dank des Einsatzes Künstlicher Intelligenz auch Prognosen und Simulationen der zukünftigen Luftqualität bieten. So können besonders belastete Gebiete im Vorhinein identifiziert und die drohende Luftverschmutzung durch proaktive Umplanungen reduziert ggf. sogar ganz vermieden werden. Durchführung: Um die Detailschärfe der Satellitendaten zu erhöhen, werden sie mit weiteren Daten angereichert - u.a. mit Verkehr- und Wetterdaten sowie den Ergebnissen der lokalen Messstationen. Die verschnittenen Daten werden mit analytischen Verfahren ausgewertet, so dass sich ein flächendeckendes, zugleich aber detailliertes Bild Luftqualität ergibt. Dieses Bild geht dabei einerseits in der räumlichen Abdeckung über die derzeit nur punktuellen Messungen der Luftqualität hinaus und übertrifft andererseits im Detailgrad die Auflösung der Satellitendaten.
Das Projekt "Teilvorhaben: FhG" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut (HHI) durchgeführt. Problemstellung: Auch im 21. Jahrhundert stellt die Luftverschmutzung noch ein enormes Gesundheitsrisiko dar. Bei ihrer Bekämpfung stehen Städte und Regionalverbände aber vor einem großen Problem: Ihnen stehen derzeit nur punktuell erhobene Daten zur Verfügung, wodurch ihnen der für effektive Maßnahmen erforderliche Überblick in der Fläche fehlt. Diese Blindstelle soll durch die Daten des Erdbeobachtungsprogramms Copernicus geschlossen werden. So erlauben es die jüngsten Satellitenmissionen, Luftschadstoffe tagesaktuell in hoher Auflösung vom Orbit aus zu erfassen. Projektziel: Ziel von SAUBER ist es, die Daten des Copernicus-Programms für eine nachhaltige Stadt- bzw. Regionalentwicklung zu erschließen. SAUBER wird dabei nicht nur einen flächendeckenden Überblick über die aktuelle, sondern dank des Einsatzes Künstlicher Intelligenz auch Prognosen und Simulationen der zukünftigen Luftqualität bieten. So können besonders belastete Gebiete im Vorhinein identifiziert und die drohende Luftverschmutzung durch proaktive Umplanungen reduziert ggf. sogar ganz vermieden werden. Durchführung: Um die Detailschärfe der Satellitendaten zu erhöhen, werden sie mit weiteren Daten angereichert - u.a. mit Verkehr- und Wetterdaten sowie den Ergebnissen der lokalen Messstationen. Die verschnittenen Daten werden mit analytischen Verfahren ausgewertet, so dass sich ein flächendeckendes, zugleich aber detailliertes Bild Luftqualität ergibt. Dieses Bild geht dabei einerseits in der räumlichen Abdeckung über die derzeit nur punktuellen Messungen der Luftqualität hinaus und übertrifft andererseits im Detailgrad die Auflösung der Satellitendaten.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 14 |
| Land | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 10 |
| unbekannt | 4 |
| License | Count |
|---|---|
| offen | 14 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 10 |
| Englisch | 4 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Webseite | 14 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 10 |
| Lebewesen & Lebensräume | 10 |
| Luft | 12 |
| Mensch & Umwelt | 14 |
| Wasser | 10 |
| Weitere | 14 |