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Optimierung, Erweiterung und Weiterentwicklung der Software EPM-KOMPAS zur Umweltleistungsmessung und -bewertung

In Kooperation mit einem Kreis sächsischer Industriepartner (mittelständische Unternehmen der Maschinenbaubranche) und Industrieverbänden (u.a. VDMA, ZVEI, BDI etc.) wurde die Software EPM-KOMPAS in interdisziplinärer Zusammenarbeit an der Professur Betriebliche Umweltökonomie im bereits abgeschlossenen BMBF-Forschungsprojekt EPM-KOMPAS 'Environmental Performance Measurement als Instrument für nachhaltiges Wirtschaften: Konzeption, Operationalisierung und Multiplikation eines Controllinginstruments zur Umweltleistungsmessung als Grundlage für eine Publicly Available Specification' entwickelt. Die Software folgt dem Ansatz des integrierten Managements von Umwelt-, Qualitäts- und Risikoaspekten und kann als Einstiegshilfe aber auch zum Ausbau eines Umweltmanagements in mittelständischen Unternehmen genutzt werden. Im betrieblichen Umweltmanagement wird heute im Anforderungs- und Spannungsfeld der Praxis, Leistungen und Erfolge auch der ökologischen Steuerung zu messen und nachzuweisen, nach den tatsächlichen Ergebnissen eines Umweltmanagementsystems sowie nach konsistenten Kriterien zu deren Messung, Bewertung und Beurteilung gefragt. Daher wurde mit der Software EPM-KOMPAS ein speziell für mittelständische Unternehmen (KMU) entwickeltes Controllinginstrument zur Umweltleistungsmessung mit steuernder, nicht allein berichtender Funktion an der TU Dresden erarbeitet, um die Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Umweltleistung in den betrieblichen Entscheidungsprozess zu integrieren. Durch seinen umfassenden Ansatz kann der EPM-KOMPAS großen Einfluss auf die Entscheidungs-, Planungs-, Steuerungs- und Kontrollprozesse im Unternehmen ausüben. Eine Integration in die vorhandenen Controllingprozesse der Unternehmen ist demzufolge anzustreben. Denn auf der Grundlage der gemessenen Umweltleistung eines Unternehmen/Prozesses/Produktes können unternehmerische Entscheidungen getroffen werden. So sollen basierend auf dem Konzept der Ursachen-/Treiberanalyse und der ökologischen Erfolgsspaltung eine direkte Steuerung und Beeinflussung der Umweltleistung möglich sein. Die Analyse dieser Leistungstreibergrößen stellt eine strukturierte Methode zur Dekomposition von Daten der Ökobilanz und anderer ökologieorientierter Instrumente hin zu beeinflussbaren Treiber- und Einflussgrößen, d.h. Referenzpunkten der Entscheidung, dar. Der EPM-KOMPAS unterstützt dabei beim: Handhaben von Gefahrstoffen, Abfällen, Emissionen; Anlegen von Stoff- und Energieströmen (Bilanzen); Festlegen von Umweltzielen; Bewerten von Umweltmaßnahmen; Generieren von Berichten (für Behörden); Recherchieren auffälliger Stoff- und Energieströme; Kontrollieren der Ergebnisse/Erfolge. Neben diesen Funktionen wurde der EPM-KOMPAS mit Freiheitsgraden entwickelt, um offen für individuelle Bedürfnisse zu sein: wählbare Systemgrenzen (Betrieb, Prozess, Produkt); Offenheit für andere Bewertungsmethoden; Unabhängigkeit von Beratungsdienstleistungen: Software arbeitet mit 'Stillem Moderator'; ...

Continuous current observations near DynaCom experimental islands in the back-barrier tidal flat, Spiekeroog, Germany, 2019-11 to 2023-09

Data presented here were collected between November 2019 to September 2023 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) involving the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were established in the back-barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog (Germany). A recording current meter (RCM; SEAGUARD® Recording Current Meter, Aanderaa Data Instruments AS, Bergen/Norway) was installed in the back-barrier tidal flat near the experimental islands. The sensor was bottom-mounted in a shallow tidal creek (0.59 m NHN) using a steel girder buried in the sediment, which caused the sensor to be exposed during low tide. All low-tide data have been removed from the dataset. The system was equipped with a ZPulse Doppler Current Sensor (DCS), a conductivity sensor, an oxygen optode, and two analogue sensors for chlorophyll-a and turbidity (16445). All sensors were pre-calibrated by the manufacturer. Recorded data were internally logged until readout with the SeaGuard Studio software (V1.5.23). Salinity was derived in the SeaGuard Studio software using temperature-dependent, nonlinear seawater conductivity compensation following the Practical Salinity Scale (PSS-78). Subsequent data processing was done using MATLAB (R2024b). Turbidity and chlorophyll-a data were excluded from the final dataset, as the recorded signals show implausible values and did not pass quality-control criteria. Post-processing and quality control included (a) the removal of low tide data, data covering maintenance activities, and data affected by biofouling, (b) the removal of implausible values, c) an outlier detection using the Hampel filter method, and (d) visual checks. Identified outlier were removed and synchronously removed across all associated parameters of the respective sensor.

Manuell erfasste Einzelbaum Stammpositionen in einigen Wuppertaler Parkanlagen

Der Datensatz umfasst die vom Ressort Grünflächen und Forsten der Stadt Wuppertal manuell erfassten 15.194 punktförmigen Einzelbaumpositionen in den Parkanlagen Nordpark, Mirker Hain (südlicher Teil zwischen Kohl- und Vogelsangstraße) und Nützenberg (Teilbereich Kaiserhöhe). Die Daten wurden am Bildschirm mit der Software QGIS auf Basis von digitalen Orthophotos des Landes Nordrhein-Westfalen digitalisiert (Befliegungsdatum 01.03.2023, Bodenauflösung 10 cm). In diesen Luftbildern sind die Bäume ohne Belaubung abgebildet, was eine zuverlässige Erfassung der Stammpositionen ohne Sichtbehinderung durch das Blattwerk erlaubt. Der Datensatz wurde im Zusammenhang mit der Entwicklung des Verfahrens "twin4tree" im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling erstellt (Leitung dieses Teilvorhabens: EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster). Er dient zur unabhängigen quantitativen Überprüfung der Ergebnisse von KI-Verfahren zur Detektion von Einzelbäumen aus Luftbildern ("Ground Truth"). In dichten Baumbeständen ist nämlich die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Daher unterschätzen solche Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Mit den hier bereitgestellten Ground-Truth-Daten wurde für wurde für Wuppertal ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Der Datensatz ist in den Formaten GeoPackage, GeoJSON und KML in verschiedenen Koordinatenreferenzsystemen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.

Continuous wave and tide observations at DynaCom artificial islands in the back-barrier tidal flat, Spiekeroog, Germany, 2019-01 to 2019-12

Data presented here were collected between January 2019 to December 2019 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) of the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were created in the back barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog. Local tide and wave conditions were recorded with a RBRduo TDǀwave sensor (RBR Ltd., Ontario/Canada). The sensor was bottom mounted in a shallow tidal creek (0.78 m NHN) through a steel girder (buried 0.3m deep in the sediment) and was positioned 10 cm above sediment surface, as was determined by using a portable differential GPS. This resulted in the sensor falling dry during low tide. For accurate depth calculations, raw pressure data were manually corrected for atmospheric pressure derived from a locally installed weather station. The sensor was pre-calibrated by the manufacturer and the sampling rate was 3 Hz with 1024 samples per burst at a sample interval of 10 min. Recorded data were internally logged until the readout with the Ruskin (V1.13.13) software. Date and time is given in UTC. Data handling was performed according to Zielinski et al. (2018): Post-processing of collected data was done using MATLAB (R2018a). Quality control was performed by (a) erasing data covering maintenance activities, (b) removing outliers, and (c) visually checks. Low-tide data is not removed, but were easily identified through the manually calculated water depth data, where all depths < 0.05m represented low tide data.

HeideBench: A Multispectral UAV Time-Series Benchmark for Forest Crown Phenology in Dölauer Heide

We present HeideBench, a very-high-resolution multispectral uncrewed aerial vehicle dataset for forest crown phenology collected over a forest patch in Dölauer Heide, Halle (Saale), Germany. Dölauer Heide is currently dominated by pine plantations (Kiefernforste), which cover the largest area but are increasingly affected by dieback, while its potential natural vegetation is sessile oak–hornbeam forest rich in small-leaved lime (Albrecht et al., 1993). In addition to these pine stands, the area contains near-natural mixed deciduous forests with oaks, birches, and beeches, making it a particularly relevant setting for observing seasonal canopy development under contrasting forest structures and ongoing ecological transition. Against this background, HeideBench provides repeated observations of the same forest patch through the growing season. The dataset contains 18 georeferenced multispectral GeoTIFF orthomosaics acquired between 6 March 2025 and 5 November 2025, spanning a 244-day seasonal period from early spring to late autumn. The acquisitions have a median revisit interval of 14 days, with intervals ranging from 4 to 27 days, and an average ground sampling distance of 5.53 cm per pixel. The valid imaging footprint covers approximately 32.1 ha and is bounded by 11.902653–11.911325°E and 51.499959–51.508576°N. Data were collected using a DJI Mavic 3M Enterprise uncrewed aerial vehicle equipped with four multispectral cameras measuring green (560 nm), red (650 nm), red-edge (730 nm), and near-infrared (860 nm) reflectance, in that order. Flights used a real-time kinematic (RTK) positioning module for centimeter-level geolocation, and all data are provided in coordinate reference system EPSG:25832. Imagery was processed with Agisoft Metashape 2.3.1 to generate calibrated multispectral orthomosaics. The dataset further includes 5,885 crop-safe individual tree crown instance segmentations over the same footprint, extracted with the DeepTrees software package (Khan et al., 2025). HeideBench is intended to support crown-centric analyses of seasonal canopy development, temporal representation learning, phenology-aware feature extraction, and the evaluation of tree crown delineation under seasonal change. HeideBench is a result of the Dynamic Platform Project titled "PhenoEmbed: Multispectral UAV AI Embeddings for phenology-aware tree crown delineation" of the Integration Platform 1: "Sustainable future land use" (IP1) at the Helmholz Centre for Environmental Research (UFZ) in Leipzig, Germany.

Synchronisierte und energieadaptive Produktionstechnik zur flexiblen Ausrichtung von Industrieprozessen auf eine fluktuierende Energieversorgung, SynErgie3: Synchronisierte und energieadaptive Produktionstechnik zur flexiblen Ausrichtung von Industrieprozessen auf eine fluktuierende Energieversorgung

Reservoir-modelling and parametrization of a potential reservoir structure (Pilot area A) in the German North Sea

As part of the CDRmare joint project GEOSTOR (https://geostor.cdrmare.de/), the BGR created detailed static geological 3D models for two potential CO2 storage structures in the Middle Buntsandstein in the Exclusive Economic Zone (EEZ) of the German North Sea and supplemented them with petrophysical parameters (e.g. porosities, permeabilities). The 3D geological model (Pilot area A; ~1300 km2) is located on the West Schleswig Block in the area of the Henni salt pillow (pilot region A). It is based on 2D seismic data from various surveys and geophysical/geological information from four exploration wells. The model comprises 14 generalized faults and the following 14 horizon surfaces: 1) Sea Floor, 2) Mid Miocene Unconformity, 3) Base Rupelian, 4) Base Tertiary, 5) Base Upper Cretaceous, 6) Base Lower Cretaceous, 7) Base Muschelkalk, 8) Base Röt (Pelite), 9) Base Röt (Salinar), 10) Base Solling Formation, 11) Base Detfurth Formation, 12) Base Volpriehausen Formation, 13) Base Triassic, 14) Base Zechstein. The selected potential reservoir structure in the Middle Buntsandstein is formed by an anticline created by the uplift of the underlying Henni salt pillow. The primary reservoir unit is the 40-50 m thick Lower Volpriehausen Sandstone, the main sealing units are the Röt and the Lower Cretaceous. Petrophysical analyses of all considered well data were conducted and reservoir properties (including porosity and permeability) were calculated to determine the static reservoir capacity for these potential CO2 storage structures. Both models were parameterized and can be used for further dynamic simulations of storage capacity, geo-risk, and infrastructure analyses, in order to develop a comprehensive feasibility study for potential CO2 storage within the project framework. The 3D models were created by the BGR between 2021 and 2024. SKUA-GOCAD was used as the modeling software. We would like to thank AspenTech for providing licenses for their SSE software package as part of the Academic Program (https://www.aspentech.com/en/academic-program).

Manuell erfasste Einzelbaum Stammpositionen in einigen Wuppertaler Parkanlagen

<p>Der Datensatz umfasst die vom Ressort Grünflächen und Forsten der Stadt Wuppertal manuell erfassten 15.194 punktförmigen Einzelbaumpositionen in den Parkanlagen Nordpark, Mirker Hain (südlicher Teil zwischen Kohl- und Vogelsangstraße) und Nützenberg (Teilbereich Kaiserhöhe). Die Daten wurden am Bildschirm mit der Software QGIS auf Basis von digitalen Orthophotos des Landes Nordrhein-Westfalen digitalisiert (Befliegungsdatum 01.03.2023, Bodenauflösung 10 cm). In diesen Luftbildern sind die Bäume ohne Belaubung abgebildet, was eine zuverlässige Erfassung der Stammpositionen ohne Sichtbehinderung durch das Blattwerk erlaubt. Der Datensatz wurde im Zusammenhang mit der Entwicklung des Verfahrens "twin4tree" im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling erstellt (Leitung dieses Teilvorhabens: EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster). Er dient zur unabhängigen quantitativen Überprüfung der Ergebnisse von KI-Verfahren zur Detektion von Einzelbäumen aus Luftbildern ("Ground Truth"). In dichten Baumbeständen ist nämlich die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Daher unterschätzen solche Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Mit den hier bereitgestellten Ground-Truth-Daten wurde für Wuppertal ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Der Datensatz ist in den Formaten GeoPackage, GeoJSON und KML in verschiedenen Koordinatenreferenzsystemen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.</p> <p> </p>

Sonderforschungsbereich (SFB) 1253: Catchments as Reactors: Schadstoffumsatz auf der Landschaftsskala (CAMPOS); Catchments as Reactors: Metabolism of Pollutants on the Landscape Scale (CAMPOS), Teilprojekt P08: Konzeptionelle Unsicherheit, Modellzulässigkeit und Optimierung von Datenerfassungsstrategien

Die landschaftsweite Modellierung des reaktiven Stofftransports beinhaltet eine nichteindeutige Auswahl von Teilmodellen (konzeptionelle Unsicherheit). Die vorliegende Komplexität der Landschaft macht den Einsatz komplexer Modelle erforderlich, wobei eine zu große Komplexität problematisch ist: solche Modelle lassen sich an eine Vielzahl von Datensätzen anpassen, besitzen aber nur begrenzte Vorhersagekraft. Das Projekt wird die konzeptionelle Unsicherheit des genutzten Modells untersuchen und quantifizieren, und prüfen, ob das Modell zulässig im Sinne der verfügbaren Daten ist. Das Modell wird dann genutzt, um Monitoringstrategien und die damit verbundene Modellierungs- und Feldaktivitäten des gesamten Konsortiums zu optimieren.

Entwicklung eines automatisierten Systems zur Bewertung der N-Versorgung von Wintergetreide für die landwirtschaftliche Praxis über skalierbare Applikationsfenster, Teilprojekt A

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