Für die Verwendung im Antragsverfahren des Integrierten Verwaltungs- und Kontrollsystems (InVeKoS) werden digitale Datenebenen benötigt, die mit der erforderlichen Genauigkeit die aktuelle Situation der landwirtschaftlichen Nutzung darstellen. Das System zur Identifizierung landwirtschaftlicher Parzellen (LPIS) nach Artikel 68 der Verordnung (EU) 2021/2116 ist ein Bestandteil des Integrierten Verwaltungs- und Kontrollsystems (InVeKoS), wie in Artikel 66 der genannten Verordnung definiert. Es wird auf Ebene der Referenzparzellen angewandt. (VO 2022/1172 Art. 2 Abs. 1). Das Thüringer Flächenreferenzsystem (digitale Grundkarte Landwirtschaft, kurz DGK-Lw) basiert in Thüringen auf der Referenzparzelle Feldblock (FB) gemäß § 5 Nr. 1 GAPInVeKoS-Verordnung. Der Feldblock ist danach eine von dauerhaften Grenzen umgebene zusammenhängende landwirtschaftliche Fläche eines oder mehrerer Betriebsinhaber. Der Feldblock beinhaltet somit die Informationen über die geographische Lage der Außengrenzen der landwirtschaftlichen Nutzfläche. Referenzparzellen sind deutschlandweit eindeutig durchnummeriert (Feldblockident - FBI). Sie besitzen weiterhin eine Feldblockgröße (maximal förderfähige Fläche) und eine Bodennutzungskategorie. Folgende Feldblocktypen gibt es: - Landwirtschaftliche Nutzfläche (LF) - Landschaftselemente (LE) - Sondernutzungsflächen (SF) - Forstflächen (FF) Die Einteilung der Feldblöcke erfolgt getrennt nach den Hauptbodennutzungen Ackerland (AL), Grünland (GL), Dauerkulturen (DK), einschließlich darauf befindlicher Agroforstsysteme sowie nach den BNK für keine „landwirtschaftliche Fläche“ entsprechend § 11 Abs. 1 Nr. 3 Buchst. a, b, c und d GAPDZV (NW, EF und PK) und Sonstige. Landschaftselemente (LE) werden entsprechend der Verordnung (EU) 2022/1172 Art. 2 Abs. 7 unter definierten Bedingungen als Teil der förderfähigen landwirtschaftlichen Fläche betrachtet. In Thüringen werden diese dauerhaften Konditionalitäts-LE als separater Feldblock (FB) ausgewiesen und sind somit Teil des Thüringer Flächenreferenzsystems (Feldblockreferenz). Sie müssen einen eindeutigen Bezug zu einem LF-FB (Landwirtschaftliche Nutzfläche) besitzen, d.h. sie liegen innerhalb eine Acker-, Dauergrünland- oder Dauerkulturfläche oder grenzen in Randlage direkt an diese. Für die Herstellung der DGK-Lw werden (amtliche) Orthofotos der Thüringer Kataster- und Vermessungsverwaltung (TLBG) sowie Orthofotos aus Eigenbefliegungen des TLLLR interpretiert. Die Herkunft dieser Bilddaten beträgt jährlich jeweils 50 % der Landesfläche, so dass in jedem Jahr für die gesamte Thüringer Landesfläche aktuelle Bilddaten vorliegen.
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.
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.
Aufbau und Betrieb eines Farbdisplaysystems mit Videospeicher zur Darstellung und interaktiven Manipulation von Bildsequenzen und Einzelbildern. Meteorologische Satellitendaten (METEOSAT, GOES, TIROS-N) werden fuer die Untersuchung dynamischer Prozesse in der Atmosphaere quantitativ ausgewertet. Dafuer steht ein Programmsystem im Grossrechner Amdahl 470 V/6 zur Verfuegung, das interaktiv von der Bedienkonsole am Arbeitsplatz kommandiert wird und ueber einen Prozessrechner das gesamte Videosystem steuert. Dieses interaktive System fuer meteorologische Bilddatenverarbeitung (IMB) bietet das folgende Spektrum an Verarbeitungsmoeglichkeiten: a) Bilddaten-Eingabe von Digitalband, Aufgabe auf Digitalband, Videokassette oder Hardcopy, Bildschirm-Display. b) Schwarz/Weiss- und Farb-(Pseudo-/Falschfarben-)Display. c) Grafik-Ueberlagerung der Bilddaten. d) Navigation der Bilddaten fuer geostationaere Satelliten (METEOSAT, GOES). Zuordnung von geographischen Koordinaten zu Satelliten- und Bildschirm-Koordinaten. e) Windvektorberechnung und Wolkenhoehenbestimmung.
Kernziel des beantragten Projektes ist die Erhöhung der Energieeffizienz durch Vermeidung kritischer Anlagenschwingungen und Reduzierung von Verbrennungspulsationen in thermischen Kraftwerken und Großraumwasserkesseln. Dafür ist eine messtechnische Methodik zu entwickeln, welche in der Lage ist, kritische Anlagenzustände zu detektieren. Dabei soll insbesondere berücksichtigt werden, dass zukünftig zu erwarten ist, dass deutlich höhere Mengen Wasserstoff dem Erdgas beigemischt werden, welche voraussichtlich einen deutlichen Einfluss auf die Energiefreisetzung und das Pulsationsverhaltens der Flammen, sowie die Effizienz von Kesselanlagen haben werden. Durch eine darauf zugeschnittene Analyse von Betriebsparametern und die Erfassung zusätzlicher schwingungsbeeinflussender Messgrößen, sollen zukünftig Pulsationen direkt beim Auftreten erkannt und ausgeregelt werden, um den Komponentenschutz zu erhöhen, kritische Anlagenzustände zu vermeiden und einen optimierten Betrieb auch unter Erdgas-Wasserstoffmischungen und bei reinen Wasserstoffbrennern zu ermöglichen. Der Fokus der Arbeitsinhalte der TU Dresden liegt auf der Entwicklung der Messtechnik. Dies betrifft sowohl die Erweiterung eines Hochgeschwindigkeits-Kamerasystems für die Messung von Wasserstoff-Gemisch-Flammen, also auch die Entwicklung der Analysesoftware zur Auswertung dieser Bilddaten in Kombination mit weiteren Messdaten.
Weltweit werden Böden zunehmend mit Plastikmüll belastet. Der kontinuierliche Eintrag von Mikroplastik beeinflusst Lebensbedingungen von Pflanzen und Bodenorganismen. Bislang verstehen wir nur unzureichend, wie sich die Anwesenheit von Mikroplastik auf Struktur und Funktionsweise des Bodens auswirkt. Es ist unklar, wie stark die Rhizosphäre dadurch beeinflusst wird und welche Risiken sich daraus für die Pflanzen ergeben. Inzwischen gibt es verschiedene Analyseverfahren, um unterschiedliche Aspekte der Mikroplastikverschmutzung des Bodens zu untersuchen. Allerdings beinhalten diese Verfahren üblicherweise Prozessschritte, bei denen die Integrität der Probe zerstört wird, wodurch sich der Zusammenhang zwischen der Verteilung von Mikroplastik in der Probe und der Mikrostruktur und Hydraulik des Bodens nicht mehr erschließen lässt. Vor kurzem haben wir jedoch einen nicht-invasiven Ansatz entwickelt, mit dem Mikroplastik in sandigen Böden nachgewiesen werden kann. Mittels komplementärer Neutronen- und Röntgentomographie lassen sich Mikroplastikpartikeln im trockenen Boden detektieren und gleichzeitig die dreidimensionale Struktur der Bodenmatrix analysieren. In diesem Projekt wird die Methode getestet, optimiert und dann angewandt, um besser zu verstehen, wie Mikroplastik unterschiedlicher Größe und Form die Mikrostruktur und Eigenschaften des Bodens beeinflusst. Außerdem wird untersucht, ob in die Rhizosphäre eingelagertes Mikroplastik die Bedingungen für das Wurzelwachstum und die Wasseraufnahme verändert und welchen Einfluss Mikroplastik unterschiedlicher Größe und Form auf die Infiltration und Wasserbewegung im Boden hat. Zunächst wird die Auflösung der Methode optimiert, um auch sehr feine Strukturen, wie Mikroplastikfasern und Folienfragmente, detektieren zu können. Die Segmentierung der 3D Bilddaten wird durch die Berücksichtigung von Form-Deskriptoren sowie durch Maschinelles Lernen unterstützt, um Mikroplastikpartikeln von organischen Bodenbestandteilen zu unterscheiden. In einem Aggregationsexperiment mit wird für einen natürlichen Sandboden der Einfluss von Mikroplastikfasern auf die Bildung und Stabilität von Bodenaggregaten mittels hochauflösender Dual-mode Tomographie analysiert. Im nächsten Schritt wird die Rhizosphäre junger Mais- und Lupinenpflanzen untersucht, um potentielle Einflüsse verschieden geformter Mikroplastikpartikel auf lokale Strukturen der Bodenmatrix, Wurzeln und Wasserpfade zu ermitteln. Schließlich werden wir High-Speed Neutronentomographie einsetzen, um dynamischen 3D-Infiltrationsmuster in Bodensäulen mit und ohne Wurzelsysteme zu erfassen. Die Form und Geschwindigkeit der Wasserfront wird zeigen, ob und wie die Bodenbenetzbarkeit durch eingelagerte Mikroplastikpartikel beeinflusst wird. Das vorgeschlagene Projekt wird einzigartige neue Einblicke in die durch Mikroplastik modifizierte Struktur der Bodenmatrix geben, die für das mechanistische Verständnis der resultierenden Bodeneigenschaften gebraucht werden.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 192 |
| Kommune | 5 |
| Land | 81 |
| Weitere | 4 |
| Wissenschaft | 87 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 23 |
| Förderprogramm | 126 |
| Hochwertiger Datensatz | 36 |
| Text | 9 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 38 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 9 |
| Offen | 214 |
| Unbekannt | 10 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 204 |
| Englisch | 37 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 9 |
| Datei | 24 |
| Dokument | 14 |
| Keine | 101 |
| Webdienst | 51 |
| Webseite | 96 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 145 |
| Lebewesen und Lebensräume | 193 |
| Luft | 103 |
| Mensch und Umwelt | 225 |
| Wasser | 71 |
| Weitere | 233 |