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Digitales Schrägluftbild Hamburg

Schrägluftbilder: 2018 wurde erstmals für ganz Hamburg ein Bildflug durchgeführt, bei dem hochaufgelöste Oblique-Luftbilder entstanden. Die eingesetzte Kamera nimmt zeitgleich sowohl Senkrechtbilder als auch Schrägbilder nach allen 4 Seiten auf. Der aktuelle Datensatz ist aus dem Frühjahr 2022 (März). Die Schrägbilder dienen als Quelle für die Analyse von städtebaulichen Situationen innerhalb des gesamten Stadtgebietes. Sie werden als Dienst in den Geoportalen im LGV bereitgestellt.

Plant wax composition of sediment core ROT21 from the Rotsee, Switzerland

This dataset contains compound-specific hydrogen (δ2H) and carbon (δ13C) isotope compositions and concentrations of long-chain n-alkanes and fatty acids (n-alkanoic acids) from the ROT21 sediment record of Rotsee, Central Switzerland (47°04′10″N, 8°18′48″E, 419 m a.s.l.). Sediment cores were retrieved in October 2021 using a UWITEC gravity corer, and the dataset spans the past ~13,000 years based on 19 radiocarbon dates (terrestrial and aquatic macrofossils) integrated with 210Pb and 137Cs profiles (see De Jonge et al., 2025). Laboratory analyses were conducted between February 2023 and November 2024 at the University of Basel. Sediment samples (~2–5 g) were sub-sampled, freeze-dried, spiked with internal standards (n-C19-alkanoic acid, n-C36-alkane, 2-octadecanone, and n-C21-alkanol), and extracted with dichloromethane/methanol (9:1, v/v) using an Accelerated Solvent Extractor (Dionex ASE 350, Thermo Fisher Scientific). Following saponification, neutral fractions were separated via silica gel chromatography, and fatty acids were converted to fatty acid methyl esters (FAMEs). Both n-alkanes and FAMEs were further purified to isolate saturated compounds using AgNO3-impregnated silica gel columns, then analyzed and quantified by gas chromatography with flame ionization detection (GC-FID). Peak areas were normalized to recovery standards to account for potential losses during sample handling, and compounds were identified by comparison with external standards. Compound-specific δ2H and δ13C values were determined by gas chromatography-isotope ratio mass spectrometry (GC-IRMS) and normalized to the VSMOW-SLAP (δ2H) and VPDB (δ13C) scales. Analytical precision was ±3-5 ‰ for δ2H and ±0.2–0.3 ‰ for δ13C. The dataset was generated to reconstruct past hydroclimate and vegetation dynamics in Central Europe using plant wax δ2H records. Full methodological details are provided in the study: Central Europe hydroclimate since the Younger Dryas inferred from vegetation-corrected sedimentary plant wax δ2H values (Santos et al., 2026).

Digitale Orthophotos (belaubt) Hamburg mit Umland

Achtung: Dieser Datensatz wird gelöscht. Möglicherweise stehen nicht mehr alle Funktionen vollumfänglich zur Verfügung. --------------------------------------------------------------- Diese auf dem Server vorberechneten Kartenbilder bilden die Basis für den "WMS Cache Luftbilder Hamburg" und stellt die Luftbilder der Freien und Hansestadt Hamburg (siehe Metadatenbeschreibung: "Digitale Orthophotos (belaubt) Hamburg") und Umgebung (siehe Metadatenbeschreibung: "Digitale Orthophotos 40cm außerhalb Hamburgs vom BKG") als Internetstadtplan geschwindigkeitsoptimiert bereit.

Intensives Waldmonitoring ( IWM , Level II )

Das ICP-Forests-Programm agiert im Rahmen des UNECE-Übereinkommens über weiträumige grenzüberschreitende Luftverunreinigungen (Genfer Luftreinhaltekonvention, CLRTAP). Das Level-II-Monitoring ergänzt seit 1995 das Level-I-Monitoring. Hier werden Daten über Baumwachstum, Bodenvegetation, Bodenlösung, Bodenfestphase, nasse Deposition, Luftqualität, meteorologische Parameter, Phänologie, Streufall, Nadel- / Blattanalysen und sichtbare Ozonschäden erhoben, die umfänglich und hinsichtlich ihrer zeitlichen Auflösung weit über den Erhebungsrahmen des extensiven Waldmonitorings (Level I) hinausgehen. Die Daten werden in Deutschland auf ca. 50 - 90 Plots (Anzahl variiert je nach Parameter) erhoben. Verteilung Probenahmestandorte: Verteilung systematisch, so dass die Hauptwaldtypen Europas repräsentiert sind (kein Raster) Probenahmemethode: Die Probenahme für chemische Analysen erfolgt grundsätzlich nach Tiefenstufen. Satellitenbeprobung im Radius von 25 m mit einem inneren intensiver zu beprobenden Radius von 3 m. Für alle anderen Erhebungen ausführliche Angaben im ICP-Forests-Manual: https://www.icp-forests.net/monitoring-and-research/icp-forests-manual Entnahmetiefen: 0 bis 10 cm 20 bis 40 cm 40 bis 80 cm Untersuchungsmethode: Analysemethoden sind einheitlich festgelegt im ICP-Forests-Manual (s.o.). Untersuchungshäufigkeit: - bodenchemische Parameter alle 10 Jahre - Boden-Lösung fortlaufend - Blattnährstoffgehalte alle 2 Jahre - Baumdurchmesser und -höhen alle 5 Jahre - Boden-Vegetation mindestens alle 5 Jahre - atmosphärische Deposition fortlaufend - Bedingungen der Umgebungsluft fortlaufend - meteorologische Parameter fortlaufend - Phänologie mehrmals pro Jahr - Streufall fortlaufend - sichtbare Ozonschäden einmal pro Jahr - Kronenzustand jährlich Arbeitsgruppen / Gremien: - Expert Panel on soil and soils solution - Forest Soil Coordination Centre - Expert Panel on foliage and litterfall - Forest Foliar Coordinating Centre - Expert Panel on forest growth - Expert Panel on deposition - Working Group on ambient air quality - Expert Panel on crown condition - Ad hoc group on assessment of biotic damage causes - Expert panel on meteorology and phenology - Expert panel on biodiversity and ground vegetation - Quality Assurance Committee - Project Coordinating Group (PCG) - Scientific Advisory Group (SAG)

WMS SL Sentinel-2 CIR - Sentinel-2 CIR 2019

Sentinel-2 Falschfarbenbild (ColoredInfraRed), Kombination der Spektralkanäle B8 (rot), B4 (grün) und B3 (blau), räumliche Auflösung 10 m (2019):Dieser Layer visualisiert die Sentinel-2 Falschfarbenbilder(CIR) des Jahr 2019.

WMS SL Sentinel-2 CIR - Sentinel-2 CIR 2022

Sentinel-2 Falschfarbenbild (ColoredInfraRed), Kombination der Spektralkanäle B8 (rot), B4 (grün) und B3 (blau), räumliche Auflösung 10 m (2019):Dieser Layer visualisiert die Sentinel-2 Falschfarbenbilder(CIR) des Jahr 2022.

WMS SL Sentinel-2 CIR - Sentinel-2 CIR 2018

Sentinel-2 Falschfarbenbild (ColoredInfraRed), Kombination der Spektralkanäle B8 (rot), B4 (grün) und B3 (blau), räumliche Auflösung 10 m (2019):Dieser Layer visualisiert die Sentinel-2 Falschfarbenbilder(CIR) des Jahr 2018.

WMS SL Sentinel-2 CIR - Sentinel-2 CIR 2024

Sentinel-2 Falschfarbenbild (ColoredInfraRed), Kombination der Spektralkanäle B8 (rot), B4 (grün) und B3 (blau), räumliche Auflösung 10 m (2019):Dieser Layer visualisiert die Sentinel-2 Falschfarbenbilder(CIR) des Jahr 2024.

WMS SL Sentinel-2 CIR - Sentinel-2 CIR 2017

Sentinel-2 Falschfarbenbild (ColoredInfraRed), Kombination der Spektralkanäle B8 (rot), B4 (grün) und B3 (blau), räumliche Auflösung 10 m (2019):Dieser Layer visualisiert die Sentinel-2 Falschfarbenbilder(CIR) des Jahr 2017.

WMS SL Sentinel-2 CIR - Sentinel-2 CIR 2023

Sentinel-2 Falschfarbenbild (ColoredInfraRed), Kombination der Spektralkanäle B8 (rot), B4 (grün) und B3 (blau), räumliche Auflösung 10 m (2019):Dieser Layer visualisiert die Sentinel-2 Falschfarbenbilder(CIR) des Jahr 2023.

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