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.
Globally, agriculture covers 40% of the earth’s surface and food systems are responsible for one-third of humanity’s contribution to global climate change. Yet, smallholder and subsistence farmers are among the most vulnerable to climate change, with extreme weather events and related food price volatility affecting livelihoods, biodiversity, and food security at multiple scales. This project builds on transdisciplinary research on agroecological transitions in vulnerable farming communities in Canada, Germany, India and Brazil. We will examine the influence of agroecological networks (farming organizations, institutional actors, and consumer groups) in promoting the perennialization of agriculture to support climate adaptation (improving resilience in livelihoods and food security) and mitigation (increasing carbon sequestration). Perennialization of agriculture integrates annual and perennial crops and trees into the same farming system. Compared to annual cropping systems which currently dominate global agriculture and markets, perennial crops show promise for climate adaptation and mitigation because of their contributions to carbon sequestration in tree biomass and soil organic carbon, and their buffering effects against soil degradation, drought, and other forms of extreme weather and climate variability. From a social wellbeing perspective, agroforestry and other diversified perennial systems offer opportunities to adapt to climate change and escape poverty traps, including higher and more stable farm incomes, balanced agricultural labour across growing seasons, improved working conditions compared to more input-intensive forms of agriculture and improved nutrition and health. Using a participatory action research approach, this project will use a novel methodology to test the relationships between personal, political, and practical leverage points driving the adoption of agroforestry and other practices supporting agricultural perennialization. We will sample farms and organizations in each case study across a diversification gradient from low-diversity farming systems to perennial and agroforestry-based management systems. We will then use qualitative and quantitative methods to assess climate resilience outcomes and estimate the potential of scaling adoption of perennial and agroforestry practices. A cross-case synthesis will take local institutional, environmental, and relational contexts into account to inform decision-making.
Die Carboxylat-Exsudation ist ein wichtiger Prozess für Pflanzen, um eine ausreichende Nährstoffaufnahme, insbesondere in Böden mit Phosphor-Mangel, sicherzustellen. Die Gewinnung von Carboxylatproben von im Boden gewachsenen Wurzeln ist aufgrund der geringen Konzentrationen von Carboxylaten in der Bodenlösung und ihrer schnellen Mineralisierung durch Mikroben sehr anspruchsvoll. Deshalb wurden die meisten Studien bisher mit künstlichen Wachstumssystemen (z. B. Hydroponik) durchgeführt, von denen viele die Zusammensetzung und Menge der Wurzelexsudate beeinflussen können. Wegen dieser erheblichen technischen Lücke besteht immer noch eine große Wissenslücke hinsichtlich der räumlichen Verteilung von Carboxylat-Exsudaten in der Rhizosphäre, sowie hinsichtlich des zeitlichen Verlaufs der Exsudation über die Vegetationsperiode von Kulturpflanzen. Wir haben kürzlich eine niedrig-invasive Citrat-Exsudat-Probenahmemethode entwickelt, die auf der “Diffusive Gradients in Thin Films” Methode (DGT) basiert. Diese Methode stellt eine signifikante Verbesserung gegenüber bestehenden Techniken dar. In diesem Projekt werden wir (1) unsere DGT-Citrat-Probenahmemethode weiterentwickeln, um weitere wichtige Carboxylat-Exsudat-Verbindungen einzubeziehen, (2) die DGT-Chemical-Imaging-Funktion nutzen, um Carboxylat-Exsudations-Bildgebungs-Workflows mit mm- und sub-mm-Auflösung zu entwickeln, (3) die entwickelten DGT-Carboxylat-Probenahmemethoden hinsichtlich ihrer Möglichkeiten und Einschränkungen charakterisieren und (4) die DGT-Carboxylat-Probenahme anwenden, um die Rolle der Carboxylat-Exsudation bei der Phosphoraufnahmeeffizienz von Hartweizen-Genotypen über ihre Vegetationsperiode und mit hoher räumlicher Auflösung zu untersuchen. Ausgewählte Anionenaustauscherharze werden auf ihre Carboxylatbindungseigenschaften charakterisiert. Räumliche Carboxylatverteilungen werden durch Schneiden der DGT-Gele und durch hochauflösende Massenspektrometrie (LDI-FTICR-MS) visualisiert. Die Probenahmeeffizienz der neuen Methode wird unter Verwendung von Mikrodialyse (künstliche Wurzelsonden) in Kombination mit C-14-markierten Carboxylatverbindungen quantifiziert. Die numerische Simulation der Probenahme und der experimentelle Vergleich mit herkömmlichen Methoden werden die Möglichkeiten und Grenzen der DGT-Carboxylat-Probenahme demonstrieren. Die neu entwickelte Probenahmetechnik wird die Probenahme von ganzen Wurzelsystemen und Wurzelsystemteilen, die Kartierung mit einer Auflösung im mm-Maßstab, die Abbildung von Exsudatgradienten im Mikrometer-Maßstab, und die wiederholte Probenahme über die gesamte Vegetationsperiode ermöglichen. Mit dieser neuartigen Methodik werden beispiellose Daten zu Carboxylat-Exsudationsmustern in Wurzelsystemen von Hartweizen gesammelt werden. Diese Methode wird eine wichtige technische Lücke schließen und zur Entwicklung/Auswahl von Kultursorten mit hoher Phosphoraufnahmeeffizienz beitragen.
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.
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.
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.
Die groesste Zahl chemischer Behandlungen (ca. 2/3) faellt im Obstbau auf die Zeit des Heranwachsens der Fruechte (Mai bis Oktober). Aus biologischen Gruenden und zum Schutze des Verbrauchers waere es wuenschenswert, die Bekaempfungsmassnahmen auf die Zeit vor Beginn des Fruchtansatzes zu konzentrieren. Mit vorliegendem Versuchsprogramm wird die Art der Ueberwinterung einiger der wichtigsten Schadpilze von Obstbaeumen und die Moeglichkeit der Bekaempfung der Ueberwinterungsherde naeher untersucht.
In dem Vorhaben sollen die Bedingungen für das epidemische Auftreten der Antraknose an Kulturheidelbeeren (Vaccinium corymbosum) erforscht und damit Grundlagen für eine wirkungsvolle, ökonomisch tragbare und ökologisch vertretbare Bekämpfung geschaffen werden. Zur eindeutigen Identifizierung des Pathogens/der Pathogene werden serologische Verfahren (C.acutatum-spezifischer ELISA) eingesetzt und auf Nukleinsäurenachweis basierende Verfahren (PCR) entwickelt. Die Epidemiologie der Anthraknose wird in Ertragsanlagen unter Erfassung von Witterungsbedingungen (Temperatur-, Luftfeuchte-, Niederschlags-, Windgeschwindigkeits- und Blattnässewerte) untersucht. Während der Vegetationsperiode (April-September) wird die Ausbreitung des Pilzes durch Sporen in Sporen- und Flaschenfallen erfasst und die räumliche Verteilung der Krankheit bestimmt. Durch wöchentliche Stichprobennahme werden die latenten Anthraknoseinfektionen an unreifen und reifen Früchten verfolgt, um Infektionsperioden bzw. Infektionshöhepunkte zu ermitteln. Ein Modell zur Prognose von Infektionsperioden soll erstellt werden, welches für die integrierte Bekämpfung der Anthraknose von Bedeutung sein kann.
Bedeutung des Projekts für die Praxis: Eine ausgewogene Fruchtfolge spielt im Ackerbau, ganz besonders im biologischen Anbau, eine zentrale Rolle. Erhaltung der Bodenfruchtbarkeit, Regulierung von Unkraut und Pathogenen und Nährstoffversorgung der Pflanzen sind die wichtigsten Parameter die durch den Fruchtwechsel sichergestellt werden sollen. Wie bereits erwähnt sind Leguminosen aus einer gesunden Fruchtfolge nicht wegzudenken. Sowohl der Anbau von Körnerleguminosen als Hauptfrucht, als auch der Anbau von Leguminosen in Zwischenfrüchten ist zu fördern. Im Herbst 2016, nachdem die Ertragseinbußen durch PNYDV in Grünerbsen und Ackerbohnen, aber auch Linsen und Sommerwicken an vielen Standorten in Ober- und Niederösterreich und im Burgenland klar ersichtlich waren, waren viele Landwirte verunsichert, ob sie weiter Ackerbohnen anbauen sollen, und ob sie nicht besser leguminosenfreie Zwischenfrüchte verwenden sollen. Die Winter werden zunehmend wärmer, und wie die Erfahrungen 2014/2015 und 2015/2016 gezeigt haben, kann nicht davon ausgegangen werden, dass alle abfrostenden Leguminosen auch wirklich in jedem Winter abfrieren. Besonders in Gebieten, wo Grünerbsen, Körnererbsen, Ackerbohnen oder Linsen angebaut werden, ist anzuraten, in Zwischenfrüchten auf Leguminosen zu verzichten, die anfällig für PNYDV sind. So kann verhindert werden, dass der Virus in infizierten Pflanzen überwintert, und diese Pflanzen als Inokulum für eine neue Vegetationsperiode fungieren. Das vorliegende Projekt soll klären welche Leguminosenarten Wirtspflanzen für PNYDV sind. Das Wissen um die Anfälligkeit verschiedener Leguminosen, und somit um ihre Verwendungsmöglichkeiten erhöht die Sicherheit bei den Landwirten und verhindert, dass aus Unsicherheit auf Leguminosen verzichtet wird. Zwar konnten auch die beiden Nanovirenarten Black medic leaf roll virus (BMLRV) und Pea yellow stunt virus (PYSV) schon in Österreich nachgewiesen werden, im Monitoring 2016 wurde jedoch nur das Pea necrotic yellow dwarf virus (PNYDV) bestätigt. Über BMLRV und PYSV, ihre Wirtspflanzen und Vektoren ist noch kaum etwas bekannt. Es ist von großer Wichtigkeit durch regelmäßige Monitorings zu überprüfen welche Nanoviren vorhanden sind, da BMLRV oder PYSV eventuell auch Leguminosen befallen könnten, die für PNYDV keine Wirtspflanzen sind, wie beispielsweise Sojabohne oder Luzerne. Werden Maßnahmen zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Leguminosen gefördert hat das auch weitreichendere Folgen. Neben einem geringeren Düngemittel- und Pestizidaufwand durch den Anbau von Leguminosen in gesunden Fruchtfolgen, und damit den positiven Auswirkungen auf die Umwelt, dienen Leguminosen auch als Bienenweiden, oder erhöhen die Vielfalt an Kulturpflanzen, was sich auf das Landschaftsbild positiv auswirkt. (Text gekürzt)
Der zip-Ordner enthält 30-jährige Rastermittel für Beobachtungs- (1961-1990 bis 1991-2020) und die Ergebnisbandbreite mit Mittelwert der Absolutwerte und Änderungssignale zu 1971-2000 für Projektionszeiträume der Klimaszenarien RCP8.5 und RCP2.6 (2031-2060 und 2071-2100) im Koordinatensystem epsg:4647 (UTM32) für die Zeiteinheiten: - yr: Kalenderjahr (Jan. - Dez.) - sp: Frühling (Mär. - Mai) - su: Sommer (Jun. - Aug.) - au: Herbst (Sep. - Nov.) - wi: Winter (Dez. - Feb.) - hyr: Hydrologisches Jahr (Nov. - Okt.) - hsu: Hydrologisches Sommerhalbjahr (Mai - Okt.) - hwi: Hydrologisches Winterhalbjahr (Nov. - Apr.) - gs: Vegetationsperiode (Apr. - Sep.) - vd: Vegetationsruhe (Okt. - Mär.) - m01.. Monate Januar bis Dezember Neben den Rasterdaten ist eine Information zu den Dateinamen und für eine Darstellung im GIS eine Klassifizierung der Rasterdaten mit Klassenname und hexcolor-code gegeben.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1953 |
| Europa | 26 |
| Kommune | 7 |
| Land | 247 |
| Weitere | 35 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 485 |
| Zivilgesellschaft | 11 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 2 |
| Daten und Messstellen | 1627 |
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 495 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Kartendienst | 1 |
| Text | 104 |
| Umweltprüfung | 5 |
| unbekannt | 141 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 1525 |
| Offen | 836 |
| Unbekannt | 17 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 2091 |
| Englisch | 1367 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 36 |
| Bild | 15 |
| Datei | 1618 |
| Dokument | 77 |
| Keine | 451 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 6 |
| Webdienst | 61 |
| Webseite | 1257 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1381 |
| Lebewesen und Lebensräume | 2378 |
| Luft | 1445 |
| Mensch und Umwelt | 2137 |
| Wasser | 1183 |
| Weitere | 2364 |