Wie auch in anderen Ländern des südlichen Afrika hat sich in Namibia vor allem im letzten Jahrzehnt, seit der Unabhängigkeit 1990, ein auf einer konsumtiven (Jagd) und nichtkonsumtiven (Fotosafari) Wildtiernutzung basierender Tourismus entfaltet. Abgesehen von dem bedeutenden auf Nationalparks orientierten (Wildbeobachtungs-)Tourismus konzentriert sich dieser Tourismus auf die noch überwiegend von 'weißen' Namibier geführten Jagdfarmen und Gästefarmen (Erholung, Tierbeobachtung) sowie als sog. Community-Based-Tourism auf Siedlungsräume der indigenen Bevölkerung. Mit der Entwicklung des Tourismus auf den Farmen ist oft ein radikaler Landnutzungswandel , die teilweise oder vollständige Aufgabe der Rinder- und Schafhaltung zugunsten einer Wildtierbewirtschaftung verbunden. In jüngster Zeit versucht die Regierung zudem massiv für die indigene Bevölkerung Einkommensmöglichkeiten aus dem Tourismus zu schaffen (u.a. Aufbau von kommunalen Camps/Lodges, Förderung der Verpachtung kommunaler Jagdkonzessionsgebiete). Das Projekt geht von der zentralen These aus, daß über eine kontrollierte Wildtierbewirtschaftung eine interdependente nachhaltige Entwicklung in ökonomischer, ökologischer und soziokultureller Hinsicht möglich sein kann. Das Vorhaben setzt sich das vorrangige Ziel, die Muster des Landnutzungswandels und der Wildtierbewirtschaftung sowie die Möglichkeiten und Restriktionen des Jagd- und Community-Based-Tourism zu erfassen sowie die möglichen Interdependenzen zwischen der ... (Text gekürzt)
1. Übergeordnetes Ziel des Vorhabens ist der nachhaltige Schutz und die Entwicklung der heimischen Rotmilanpopulation im länderübergreifenden Biosphärenreservat Rhön und dessen unmittelbaren Umfeld. Dabei soll vor allem auf eine umsetzungsorientierte Schutz- und Entwicklungskonzeption geachtet werden. Der Rotmilan soll als Leitart in der Region etabliert werden. Um diese Ziele zu erreichen sollen die Rotmilanbestände gesichert, restabilisiert und ausgeweitet werden. Weiteres Gesamtziel ist diese Population als Quell- und Spenderpopulation für andere Regionen im Zentrum der Weltverbreitung zu etablieren. 2. Im Projekt ist der Aufbau eines ehrenamtlichen Beobachternetzwerks für die Kartierung der Horste und eine Erfassung der Rotmilan-Reviere vorgesehen. Die Erarbeitung eines länderübergreifenden Schutz- und Entwicklungskonzepts dient als Grundlage für die Umsetzung von Maßnahmen zur Verbesserung der Brutplatzqualität und zur Optimierung der Nahrungshabitate. Durch die Integration des Rotmilanprojekts in andere Fachplanungen sollen die Projektziele verstetigt werden. Um den Rotmilan in der Region als Leitart zu etablieren sind umfangreiche Maßnahmen der Umweltbildung, Öffentlichkeitsarbeit und Beratungsleistungen vorgesehen.
Kleine Baggerseen von einer Größe unter 50 Hektar sind in der BRD weit verbreitet. Sie werden gerne als Naherholungsgebiete (Angeln, Baden, Spazierengehen, Wildtierbeobachtung) genutzt. Viele Baggerseen in Deutschland werden von Angelvereinen bewirtschaftet. Eine wesentliche Managementmaßnahme ist der Fischbesatz, aber es stehen auch alternative Hegeansätze wie die Aufwertung von Uferlebensräumen zur Verfügung. Lebensraumverbessernde Maßnahmen werden weit seltener eingesetzt als Fischbesatz, sie versprechen aber positive Effekte auf eine ganze Reihe von Organismengruppen sowie die ästhetische Qualität von Baggerseen für die Erholungsnutzung.
Um den Tierschutz und gleichzeitig den Stromertrag zu optimieren, besteht das primäre Ziel von MultiRadar in der Entwicklung von radarüberwachten Vogelschutzzonen im Nahbereich von Windenergieanlagen (WEA), in denen die momentane Aktivität von Vögeln in Echtzeit bestimmt und deren Kollisionswahrscheinlichkeit durch rechtzeitige Drosselung der WEA reduziert wird. Im Fokus stehen hierbei gefährdete Greifvögel sowie ihre Unterscheidung zu Fledermäusen und Drohnen. Hardwareseitig entwickelt Wölfel Radome inkl. Infrastruktur zur einfachen Applikation an WEA für die im Projekt von den Partnern entwickelte aktive Radar- und passive Radiometersensorik. Methodenseitig entwickelt und implementiert Wölfel echtzeitfähige Algorithmen zur artspezifischen Erkennung, Ermittlung von 3D-Flugtrajektorien und Extrapolation der voraussichtlichen weiteren Flugbahn von Vögeln im Detektionsbereich. Funktionsmuster des entwickelten Radarsystems (MultiRadar) werden schließlich in Feldversuchen an einer WEA getestet. Die MultiRadar-Technologie wird dabei mit Referenzsystemen wie optischen Systemen zur Vogelerkennung, Ultraschallsystemen (Batcorder) und Vogelbeobachtung verglichen und biologisch bewertet.
Aufgrund der Kollisionsgefahr von Vögeln und Fledermäusen mit den Rotorblättern von Windenergieanlagen (WEA) kann aus artenschutzrechtlichen Gründen der Betrieb pauschal eingeschränkt oder die Bau- bzw. Betriebsgenehmigung versagt werden. Um den Artenschutz und gleichzeitig den WEA-Betrieb und Stromertrag zu optimieren, besteht das primäre Ziel des Forschungsvorhabens in der Entwicklung von radarüberwachten Vogelschutzzonen im Nahbereich von WEA, um die momentane Aktivität von Vögeln und Fledermäusen in Echtzeit zu bestimmen und deren Kollisionswahrscheinlichkeit durch rechtzeitige Drosselung der WEA zu reduzieren. Im Fokus stehen hierbei insbesondere kollisionsgefährdete Groß- und Greifvögel sowie ihre Unterscheidung zu Fledermäusen und Drohnen mithilfe von hochpräziser, leistungsstarker Radartechnik. Eine Identifikation und Unterscheidung mittels Multiradartechnologie sollen im Teilvorhaben entwickelt und überprüft werden. Dies erfolgt anhand des Abgleichs der mit Radar erfassten Daten von Vögeln, Fledermäuse und Drohnen durch Beobachtungen sowie optischen und akustischen Aufzeichnungen. Zur Ermittlung von 3D-Flugtrajektorien mit Extrapolation der voraussichtlichen weiteren Flugbahnen werden echtzeitfähige Algorithmen entwickelt und implementiert. Dafür sind im Rahmen des Teilvorhabens umfangreiche Untersuchungen im Feld nötig, bei denen für die verschiedenen Vogel- und Fledermausarten sowie Drohnen große Menge Daten zu Flugverhalten aufgenommen werden müssen. Dafür werden auch in Feldversuchen mehrere Radarsysteme (MultiRadar) an einer WEA in unterschiedliche Richtungen ausgerichtet, um den gesamten Luftraum um die Gondel abzudecken. Die MultiRadar-Technologie wird im Teilvorhaben auch hierbei mit Referenzsystemen wie optischen Systemen zur Vogelerkennung, Ultraschallsystemen (Batcorder) und Vogelbeobachtung verglichen und biologisch bewertet.
Ausgangslage: Die in der maritimen Antarktis stattfindende Klimaerwärmung führt partiell zu einer großräumigen Verschiebung und Reduktion von Pinguinbeständen, möglicherweise bis hin zur Gefährdung einzelner Arten. Großflächig lässt sich dieses Phänomen bislang nur mit sehr hohem Aufwand feststellen und dokumentieren. Gleichzeitig ringen die Antarktis-Vertragsstaaten seit vielen Jahren um die Konzeption und die Einführung eines standardisierten biologischen Umweltmonitorings in der Antarktis. Wegen der zu erwartenden hohen Kosten wird der Verpflichtung der Antarktis-Vertragsstaaten aus dem Umweltschutzprotokoll zum Antarktis-Vertrag (USP), Umweltauswirkungen in der Antarktis regelmäßig zu überprüfen, bisher nur zögerlich nachgekommen. Ein staatenübergreifendes Pinguinmonitoring in der Antarktis unter der Nutzung von Fernerkundungsdaten soll bisherige Defizite ausgleichen. Die Methoden hierfür wurden bereits entwickelt, der Einsatz von Fernerkundungsdaten ist eine kostengünstige und gleichzeitig effektive - weil großräumig einsetzbare - Methode für ein staatenübergreifendes Umweltmonitoring in der Antarktis. Zielstellung: Nach Verständigung mit anderen Vertragsstaaten soll das Umweltmonitoring nun gemeinsam umgesetzt werden. Dabei soll die Interpretation hoch aufgelöster Satellitenbilder Rückschlüsse auf die Lage, die Größe und auf die Veränderungen der Vogelpopulationen (Pinguinen) erlauben. So sollen z.B. Verlagerungen oder das Verschwinden von Brutkolonien detektiert werden.
Der Datensatz enthält alle öffentlich zugänglichen Grünflächen in der Stadt Dresden einschließlich einer Attributtabelle mit drei Hauptindikatoren zur Nutzung und Wahrnehmung der städtischen Grünflächen (Beliebtheit_Indikator, Ästhetik_Indikator und Tiere_Indikator), die aus sozialen Medien abgeleitet wurden. Neben diesen drei Hauptwerten enthält die Attributtabelle weitere 18 statistische Werte, die durch die Verschneidung der Grünflächen mit klassifizierten Social-Media-Daten berechnet wurden und in der Metadatenbeschreibung dokumentiert sind. Die Grünflächenpolygone wurden mittels eines automatischen Ansatzes generiert, der in Ludwig et al. (2021) näher beschrieben ist. Die Grünflächen und Indikatorenwerte sind Teil der zentralen Datengrundlage (Cakir et al., 2021) für die Bewertung der Grünflächen in Dresden nach Kriterien bzw. Eignung für bestimmte Aktivitäten mittels der meinGrün-App (app.meingruen.org). Die Beliebtheit der städtischen Grünflächen in Dresden wurde anhand der Dichte von standortbezogenen Social-Media-Posts gemessen. Die Verarbeitung der Daten für Grünflächen ist in einem Notebook dargelegt und beschrieben (pub.zih.tu-dresden.de/~s7398234/vis/zielgeometrien-intersect_v6.html). Der Ästhetik-Indikator bezeichnet den ästhetischen Wert städtischer Grünflächen in Dresden und wurde anhand der Dichte ästhetikbezogener Social-Media-Posts konzeptualisiert und gemessen. Für die Identifizierung der Social-Media-Posts, die sich auf den ästhetischen Wert städtischer Grünflächen beziehen, wurde eine neuartige Methodik entwickelt, die auf unüberwachter Textklassifizierung und gezielter Filterung von Social-Media-Posts basiert und in Gugulica & Burghardt, 2021 - in Arbeit – ausführlicher beschrieben wird. Der Tiere-Indikator zeigt das Vorhandensein von Wildtieren in städtischen Grünflächen in Dresden. Die Quantifizierung des Tiere-Indikators basiert auf der grundlegenden Annahme, dass Dichten von Social Media Posts, die sich auf Wildtiere und Wildtierfotografie beziehen, potenziell die Nachfrage nach Wildtierbeobachtung widerspiegeln und Hotspots für diese Aktivität anzeigen. Um die relevanten Social-Media-Posts für die Berechnung des Indikators zu identifizieren, wurde die oben genannte Methodik, die auf unüberwachter Textklassifizierung und gezielter Filterung von Social-Media-Posts basiert und in Gugulica & Burghardt, 2021 - in Arbeit - ausführlicher beschrieben wird, verwendet. Für die Quantifizierung der Beliebtheit, Ästhetik und Tiere Indikatoren der städtischen Grünflächen in Dresden, wurden standortbezogene Social-Media-Daten von Instagram, Flickr und Twitter (einschließlich Fotos, die mit Text versehen sind und Textnachrichten) verwendet. Die Daten wurden anhand der eingebetteten Standortinformationen und eines benutzerdefinierten Bounding Box identifiziert und über die von jeder der Plattformen zur Verfügung gestellte API abgerufen und erfasst. Es wurden nur öffentlich verfügbare Social-Media-Posts, die zwischen den 1. Januar 2015 und den 31. Oktober 2020 veröffentlicht wurden, berücksichtigt und als CSV-Datei zusammen mit Metainformationen wie Benutzer-ID, Koordinaten, Beschriftungen, Aufnahme- und Upload-Datum gespeichert. Duplikate wurden entfernt und nach der Verschneidung des Datensatzes mit den Zielpolygonen umfassten die endgültigen Datensatz für Dresden 782.310 Social-Media-Posts (59.101 Tweets, 664.925 Instagram Posts und 58.284 Flickr Posts). Die Auswahl der Plattformen wurde hauptsächlich von der Beliebtheit der Social-Media-Kanälen und der Spezifität der jeweiligen Inhalte bestimmt. Um ein breiteres Anwender*innen-Spektrum abzudecken, wurden die drei Datenquellen kombiniert, was durch die erhöhte Datenbreite zu robusteren Ergebnissen führte. Referenzen: Cakir, S., Schorcht, M., Stanley, C., Rieche, T., Ludwig, C., Gugulica, M., Dunkel, A., Hecht, R. (2021). Städtische Grünflächen und Indikatoren: Dresden (Version 2021) [Data set]. Leibniz Institute of Ecological Urban and Regional Development, Weberplatz 1, 01217 Dresden, Germany. https://doi.org/10.26084/IOERFDZ-DATA-DE-2021-1 Ludwig, C.; Hecht, R.; Lautenbach, S.; Schorcht, M.; Zipf, A. (2021): Mapping Public Urban Green Spaces Based on OpenStreetMap and Sentinel-2 Imagery Using Belief Functions. In: ISPRS International Journal of Geo-Information 10 (2021) 4, S.251 https://doi.org/10.3390/ijgi10040251
Der Datensatz enthält alle öffentlich zugänglichen Grünflächen in der Stadt Heidelberg einschließlich einer Attributtabelle mit drei Hauptindikatoren zur Nutzung und Wahrnehmung der städtischen Grünflächen (Beliebtheit_Indikator, Ästhetik_Indikator und Tiere_Indikator), die aus sozialen Medien abgeleitet wurden. Neben diesen drei Hauptwerten enthält die Attributtabelle weitere 18 statistische Werte, die durch die Verschneidung der Grünflächen mit klassifizierten Social-Media-Daten berechnet wurden und in der Metadatenbeschreibung dokumentiert sind. Die Grünflächenpolygone wurden mittels eines automatischen Ansatzes generiert, der in Ludwig et al. (2021) näher beschrieben ist. Die Grünflächen und Indikatorenwerte sind Teil der zentralen Datengrundlage (Cakir et al., 2021) für die Bewertung der Grünflächen in Heidelberg nach Kriterien bzw. Eignung für bestimmte Aktivitäten mittels der meinGrün-App (app.meingruen.org). Die Beliebtheit der städtischen Grünflächen in Heidelberg wurde anhand der Dichte von standortbezogenen Social-Media-Posts gemessen. Die Verarbeitung der Daten für Grünflächen ist in einem Notebook dargelegt und beschrieben (pub.zih.tu-dresden.de/~s7398234/vis/zielgeometrien-intersect_v6.html) Der Ästhetik-Indikator bezeichnet den ästhetischen Wert städtischer Grünflächen in Heidelberg und wurde anhand der Dichte von ästhetikbezogenen Social-Media-Posts konzeptualisiert und gemessen. Für die Identifizierung der Social-Media-Posts, die sich auf den ästhetischen Wert städtischer Grünflächen beziehen, wurde eine neuartige Methodik entwickelt, die auf unüberwachter Textklassifizierung und gezielter Filterung von Social-Media-Posts basiert und in Gugulica & Burghardt, 2021 - in Arbeit – ausführlicher beschrieben wird. Der Tiere-Indikator zeigt das Vorhandensein von Wildtieren in städtischen Grünflächen in Heidelberg. Die Quantifizierung des Tiere-Indikators basiert auf der grundlegenden Annahme, dass Dichten von Social Media Posts, die sich auf Wildtiere und Wildtierfotografie beziehen, potenziell die Nachfrage nach Wildtierbeobachtung widerspiegeln und Hotspots für diese Aktivität anzeigen. Um die relevanten Social-Media-Posts für die Berechnung des Indikators zu identifizieren, wurde die oben genannte Methodik, die auf unüberwachter Textklassifizierung und gezielter Filterung von Social-Media-Posts basiert und in Gugulica & Burghardt, 2021 - in Arbeit - ausführlicher beschrieben wird, verwendet. Für die Quantifizierung der Beliebtheit, Ästhetik und Tiere Indikatoren der städtischen Grünflächen in Heidelberg, wurden standortbezogene Social-Media-Daten von Instagram, Flickr und Twitter (einschließlich Fotos, die mit Text versehen sind und Textnachrichten) verwendet. Die Daten wurden anhand der eingebetteten Standortinformationen und eines benutzerdefinierten Bounding Box identifiziert und über die von jeder der Plattformen zur Verfügung gestellte API abgerufen und erfasst. Es wurden nur öffentlich verfügbare Social-Media-Posts, die zwischen den 1. Januar 2015 und den 31. Oktober 2020 veröffentlicht wurden, berücksichtigt und als CSV-Datei zusammen mit Metainformationen wie Benutzer-ID, Koordinaten, Beschriftungen, Aufnahme- und Upload-Datum gespeichert. Duplikate wurden entfernt und nach der Verschneidung des Datensatzes mit den Zielpolygonen umfassten die endgültigen Datensatz für Heidelberg 308.496 Posts (28.886 Tweets, 245.992 Instagram Posts und 33.618 Flickr Posts). Die Auswahl der Plattformen wurde hauptsächlich von der Beliebtheit der Social-Media-Kanälen und der Spezifität der jeweiligen Inhalte bestimmt. Um ein breiteres Anwender*innen-Spektrum abzudecken, wurden die drei Datenquellen kombiniert, was durch die erhöhte Datenbreite zu robusteren Ergebnissen führte. Referenzen: Cakir, S., Schorcht, M., Stanley, C., Theodor, R., Ludwig, C., Gugulica, M., Dunkel, A., & Hecht, R. (2021). Städtische Grünflächen und Indikatoren: Heidelberg (Version 2021) [Data set]. Leibniz Institute of Ecological Urban and Regional Development, Weberplatz 1, 01217 Dresden, Germany. https://doi.org/10.26084/IOERFDZ-DATA-DE-2021-2 Ludwig, C.; Hecht, R.; Lautenbach, S.; Schorcht, M.; Zipf, A. (2021): Mapping Public Urban Green Spaces Based on OpenStreetMap and Sentinel-2 Imagery Using Belief Functions. In: ISPRS International Journal of Geo-Information 10 (2021) 4, S.251 https://doi.org/10.3390/ijgi10040251
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 32 |
| Land | 1 |
| Wissenschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 27 |
| Text | 5 |
| unbekannt | 2 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 4 |
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| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 34 |
| Englisch | 3 |
| Resource type | Count |
|---|---|
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| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 15 |
| Lebewesen & Lebensräume | 31 |
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| Mensch & Umwelt | 33 |
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