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.
Im beantragten Projekt soll die Wechselwirkung von Strömungs- und Substratbedingungen auf die Struktur und Funktion von Biofilmen untersucht werden. Entscheidend ist hier die Kombination von experimenteller und modelltechnischer Kompetenz, die es erlauben soll, das Biofilmwachstum, die Struktur, die Wechselwirkung mit dem Fluid und den Abtrag von Biomasse für einen großen Bereich von verschiedenen Bedingungen zu modellieren. Auf der experimentellen Seite soll vor allem die optische Kohärenztomographie (OCT) genutzt werden, um auf der Biofilm-Mesoskala Informationen zur Fluidstruktur-Wechselwirkung zu generieren. Sauerstoffoptoden sollen eingesetzt werden, um zweidimensional aufgelöste Informationen zur Biofilmaktivität zu ermitteln. Die experimentellen Daten werden dann genutzt, um ein Kontinuum-Biofilmmodel zu erstellen und zu kalibrieren. Im Vergleich zu den bisher verwendeten Biofilmmodellen wird im zu entwickelnden Modell die Interaktion der Biofilmstruktur mit dem umgebenden Fluid integriert. Dafür müssen die mechanischen Eigenschaften des Biofilms bekannt sein. Sie sollen mit der OCT ermittelt werden, die es erlaubt, zwei- und dreidimensionale Bilddaten der Biofilme bei sich ändernden Strömungsbedingungen zu ermitteln. Die Daten werden dann in das Biofilmmodel übertragen, dafür sollen entsprechende Protokolle entwickelt werden. Zunächst wird der Biofilm als homogene Struktur betrachtet, in weiteren Schritten werden die mechanischen Biofilmeigenschaften dann auch als heterogen angenommen. Neben dem Wachstum wird auch der Abtrag von Biomasse (also kohäsive und adhäsive Eigenschaften) in das Modell eingehen, auch dafür sollen mit Hilfe der OCT entsprechenden Experimente zur Verifikation durchgeführt werden. Die Vorhersagefähigkeit des entwickelten Biofilmmodelles soll zum Ende des Vorhabens anhand eines realen Abwasserbiofilms getestet werden. Ziel ist es, dass mit Hilfe des entwickelten Modells das Verhalten von Biofilmen für eine große Breite von Strömungs- und Substratbedingungen vorhersagbar wird.
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.
Die Biotoptypkartierung 2017 erfolgte als Zustandserfassung zehn Jahre nach dem Ausbau der Baumaßnahme "Anpassung der Fahrrinne der Außen- und Unterelbe an die Containerschifffahrt" unter Einsatz von HRSC-A(X) Bilddaten und einer automatisierten Biotoptypkartierung. Die zugrundeliegenden Luftbilddaten wurden 2016 erhoben.
Die Biotoptypkartierung 2024 erfolgte als Zustandserfassung zehn Jahre nach dem Ausbau der Baumaßnahme "Anpassung der Fahrrinne der Außen- und Unterelbe an die Containerschifffahrt" unter Einsatz von HRSC-A(X) Bilddaten und einer automatisierten Biotoptypkartierung. Die zugrundeliegenden Luftbilddaten wurden 2023 erhoben.
Die Biotoptypkartierung 2010 erfolgte als Zustandserfassung zehn Jahre nach dem Ausbau der Baumaßnahme "Anpassung der Fahrrinne der Außen- und Unterelbe an die Containerschifffahrt" unter Einsatz von HRSC-A(X) Bilddaten und einer automatisierten Biotoptypkartierung. Die zugrundeliegenden Luftbilddaten wurden 2010 erhoben.
Die Biotoptypkartierung 2002 erfolgte als Zustandserfassung zwei Jahre nach dem Ausbau der Baumaßnahme "Anpassung der Fahrrinne der Außen- und Unterelbe an die Containerschifffahrt" unter Einsatz von HRSC-A(X) Bilddaten und einer automatisierten Biotoptypkartierung.
Die Biotoptypkartierung 2006 erfolgte als Zustandserfassung sechs Jahre nach dem Ausbau der Baumaßnahme "Anpassung der Fahrrinne der Außen- und Unterelbe an die Containerschifffahrt" unter Einsatz von HRSC-A(X) Bilddaten und einer automatisierten Biotoptypkartierung.
Die Biotoptypkartierung 2000 erfolgte als Ist-Zustandserfassung vor dem Ausbau der Baumaßnahme "Anpassung der Fahrrinne der Außen- und Unterelbe an die Containerschifffahrt" unter Einsatz von HRSC-A Bilddaten und einer automatisierten Biotoptypkartierung. Die Biotoptypkartierung 1997 eignete sich aufgrund der unterschiedlichen Erfassungstechnik und damit verbundenen geringeren Genauigkeiten nicht als Referenzaufnahme.
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.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 177 |
| Kommune | 2 |
| Land | 97 |
| Weitere | 4 |
| Wissenschaft | 292 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 215 |
| Förderprogramm | 127 |
| Hochwertiger Datensatz | 36 |
| Text | 12 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 57 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 10 |
| Offen | 428 |
| Unbekannt | 10 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 206 |
| Englisch | 250 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 11 |
| Datei | 231 |
| Dokument | 22 |
| Keine | 107 |
| Webdienst | 2 |
| Webseite | 113 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 166 |
| Lebewesen und Lebensräume | 405 |
| Luft | 297 |
| Mensch und Umwelt | 441 |
| Wasser | 84 |
| Weitere | 448 |