Das Hamburger Stadtgebiet wird seit 1920 mit Luftbildern erfasst. Die Luftbilder dokumentieren die Stadtstruktur und deren Veränderungen in einer eindrucksvollen Weise und sind ein unentbehrliches Mittel zur Datengewinnung. Um einen Blick von oben auf Hamburg zu werfen, muss man nicht in die Luft gehen oder Jemandem aufs Dach steigen. Es geht auch einfacher - mit Hilfe von Bildern, die vom Flugzeug aus aufgenommen wurden. Farbige Luftbilder sind ungewöhnliche und eindrucksvolle Bilddokumente und geben einen unverwechselbaren Eindruck von Gesicht und Schönheit unserer Stadt. Sie befriedigen jedoch nicht nur unser ästhetisches Empfinden, sondern bieten Fachleuten vielfältige, interessante Anwendungsmöglichkeiten. Für die Luftbildaufnahme werden mittlerweile fast ausschließlich digitale Kameras benutzt. Die auf dem Markt erhältlichen Aufnahmetechnologien unterscheiden sich in Flächensensoren und Zeilenscanner. Die derzeit bekanntesten digitalen Kameramodelle sind DMC, UltraCAM, ADS40 oder auch die HRSC. Aktuell sieht Hamburgs Bildflugplanung in der Regel einen Bildflug pro Jahr für Senkrechtaufnahmen vor: dafür wird die gesamte Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg (FHH) jeweils im Frühjahr (vor Einsetzen der Belaubung) zum Zwecke der photogrammetrischen Luftbildauswertung und Orthophotoberechnung beflogen. Darüber hinaus findet im Rhythmus von 3 bis 4 Jahren während der Sommermonate (bei voller Belaubung) eine Luftbildbefliegung für die gesamte Fläche der FHH mit dem Ziel der Orthophotoerzeugung statt. Projekte von übergeordneter Bedeutung machen manchmal auch Sonderbefliegungen notwendig, die der LGV in Abstimmung mit seinen Kunden betreut, beauftragt und abrechnet. Da zum einen Befliegungen und die anschließende Datenverarbeitung äußerst zeit- und kostenintensiv sind und zum anderen eine Vielzahl unterschiedlicher Kunden abgeleitete Luftbilddaten wünschen, ohne sich zuvor intensiv mit Kameratechnologien, Befliegungszeitpunkten, Preisen oder Bildflugfirmen auseinandersetzen zu müssen, wurde der LGV für die Hamburger Verwaltung als zentrale Beschaffungsstelle photogrammetrischer Leistungen (MittVw 10/99, S. 230 ff) insbesondere vor dem Hintergrund bestimmt, Kosten zu minimieren und Qualität sicherzustellen. Nicht mehr für den Gebrauch bei LGV benötigte, analoge Luftbilder (historische Luftbilder) werden ans Staatsarchiv abgegeben und sind insbesondere für historische Recherchen beliebt, z.B. für Altlastenverdachtsflächen. Ansprechpartner ist hierfür das Staatsarchiv in der Kattunbleiche 19. Näheres kann folgendem Link entnommen werden: http://www.hamburg.de/staatsarchiv/ Der Zweck von Luftbildern lässt sich grob in folgende Kategorien einordnen: - Stereophotogrammetrische Luftbildauswertungen (Vektordaten) - Orthophotoberechnungen (Rasterdaten) - Luftbildkarten (hybride Daten) - Schrägluftbilder (Photos prägnanter Bereiche Hamburgs) Standardprodukte, wie Orthophotos, Luftbildkarten und Schrägluftbilder, werden vom LGV im Luftbildvertrieb oder im Internet auf verschiedenen CDs und als gedruckte Karten vertrieben. Für besondere Anforderungen und Luftbildauswertungen steht der Fachbereich "3D und Fernerkundung" jedem Interessenten mit Rat und Tat zur Seite. Luftbildauswertung: Mit Hilfe digitaler Stereo-Arbeitsstationen kann die luftsichtbare Topographie unter Beachtung der Genauigkeitsanforderungen dreidimensional ausgewertet und an CAD-Programme übertragen werden. Die photogrammetrische Genauigkeit steht (u. a.) in Abhängigkeit von der Flughöhe und der Bodenauflösung. Hauptanwendungsgebiet photogrammetrischer Auswertungen ist im LGV die Fortführung der Liegenschaftskarte ALKIS® und des 3D-Stadtmodells. Für die Luftbildauswertung steht derzeit folgendes Bildmaterial zur Verfügung: - komplette Fläche der FHH: Bildflugzeitpunkt Frühjahr 2018, Farbe, 5cm Bodenauflösung. Die hochauflösenden Luftbilder sind als datenschutzrelevant eingestuft und werden nicht an Dritte weitergegeben. In der Stereophotogrammetrie steckt jedoch noch viel mehr Potenzial. Ein Beispiel sind Versiegelungspläne, die der LGV für Großeinleiter erstellen kann. Verbraucher, die über 5000 Kubikmeter Frischwasser jährlich pro Grundstück beziehen, sparen nach § 15 a Sielabgabengesetz bares Geld, indem sie einen Erstattungsantrag stellen. Bei der Berechnung der Sielbenutzungsgebühr, kann der auf den Regenwasseranteil entfallende Teil reduziert werden. Dazu muss die Größe der Gebäudeflächen, der befestigten Flächen, der weich befestigten sowie der Grünflächen ermittelt werden. Zusätzlich muss ein Bestandsplan mit den farblich gekennzeichneten verschiedenen Flächenarten eingereicht werden. Der Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung bietet seinen Kunden an, die entsprechenden tabellarischen Zusammenstellungen und Pläne zu liefern. Dabei werden die Daten durch Auswertung aktuellster Luftbilder gewonnen und durch einen örtlichen Feldvergleich ergänzt und klassifiziert. Weitere Einsatzmöglichkeiten der Stereophotogrammetrie sind bspw. die Erstellung von Bestands-, Grünflächen-, Baum- und Dachlandschaftsplänen. Aber auch Höhenauswertungen, von einzelnen Geländepunkten oder Objekten lassen sich kostengünstig bestimmen. Auch die automatisierte Extraktion von Oberflächenmodellen ist photogrammetrisch über Korrelationsverfahren denkbar.
Die Ziele des Zentralprojekts 2 (C2) umfassen das projektübergreifende Datenmanagement und den Datenaustausch. Eine zentrale Datenbank stellt eine nachhaltige Nutzung der gesammelten Informationen, auch über die Projektlaufzeit hinaus, sicher. Zudem wird die datengetriebene Synthese innerhalb und zwischen den Projekten durch die Bereitstellung von aggregierten Datensätzen und die Entwicklung und Implementierung von spezifischen Analyse-Programmen gefördert. Dabei werden die zur Verfügung stehenden Ressourcen durch die Kombination von existierenden und neuen, offline und online Lösungen, effizient genutzt. Somit soll auch ein nachhaltiger Beitrag zu den aktuellen, DFG geförderten, Datenserviceprojekten geliefert werden. Im Rahmen von C2 wird zusätzlich die Bohrkernkampagne in enger Zusammenarbeit mit den betreffenden Projekten koordiniert.
Abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 10 Meter auf Basis des DGM1. Für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg (ohne das Gebiet des hamburgischen Wattenmeeres) wurde in 2020 eine Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) durchgeführt. Die Daten liegen im Lagestatus 310 (ETRS89/UTM) vor, mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 105 cm. In Bereichen von Abschattungen (Brücken), Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig werden vom LGV folgende Rasterweiten angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m), DGM 10 (Rasterweite 10m), DGM 25 (Rasterweite 25m). Eine jährliche Aktualisierung dieser Daten erfolgt über Luftbildbefliegungen. Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.
Ozone vertical column density in Dobson Units as derived from Sentinel-5P/TROPOMI observations. The stratospheric ozone layer protects the biosphere from harmful solar ultraviolet radiation. Ozone in troposphere can pose risks to the health of humans, animals, and vegetation. The TROPOMI instrument aboard the SENTINEL-5P space craft is a nadir-viewing, imaging spectrometer covering wavelength bands between the ultraviolet and the shortwave infra-red. TROPOMI's purpose is to measure atmospheric properties and constituents. It is contributing to monitoring air quality and providing critical information to services and decision makers. The instrument uses passive remote sensing techniques by measuring the Top Of Atmosphere (TOA) solar radiation reflected by and radiated from the earth and its atmosphere. The four spectrometers of TROPOMI cover the ultraviolet (UV), visible (VIS), Near Infra-Red (NIR) and Short Wavelength Infra-Red (SWIR) domains of the electromagnetic spectrum, allowing operational retrieval of the following trace gas constituents: Ozone (O3), Nitrogen Dioxide (NO2), Sulfur Dioxide (SO2), Formaldehyde (HCHO), Carbon Monoxide (CO) and Methane (CH4). Daily observations are binned onto a regular latitude-longitude grid. Within the INPULS project, innovative algorithms and processors for the generation of Level 3 and Level 4 products, improved data discovery and access technologies as well as server-side analytics for the users are developed.
Wichtige Hinweise zum Layer: Grundlage des spezifischen Grünvolumens pro Nettoteilblock bildet das spezifische Grünvolumen als Raster mit einer räumlichen Auflösung von 1m (beachte: Basisdatensatz in GK5 mit 0,5 m Auflösung). Dieses wurde im vorliegenden Layer für die einzelnen Nettoteilblöcke statistisch ausgewertet. Der ausgewiesene Wert entspricht hierbei dem Mittelwert aller im jeweiligen Block enthaltenen Rasterzellen. Ein Rückschluss auf deren Verteilung sowie der vegetativen Strukturelemente im Raum (zum Beispiel nur Wiese und am Flächenrand hohe Vegetation oder Wiese mit Baumbestand) lässt sich daraus nicht ableiten. Für konkretere Aussagen zur Verteilungsstruktur ist das Raster des spezifischen Grünvolumens heranzuziehen. Da Gewässerflächen (hier: Nettoteilblockflächen mit der Nutzungsart Gewässer) mit Ausnahme von Baumkronenüberhängen kein durch Fernerkundung erfassbares Grünvolumen enthalten, bleiben diese Flächen von der Darstellung des Grünvolumens unberücksichtigt. Allgemeine Hintergrundinformationen zum spezifischen Grünvolumen: Das spezifische Grünvolumen als Synonym für Grünvolumenzahl basiert auf dem durch das Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung e.V. (IÖR) erstellten Gutachten "Grünvolumenbestimmung der Stadt Dresden auf der Grundlage von Laserscandaten" vom August 2014 (Beachte: Datenbasis 2009-2011). Dieses ist unter dem zugeordneten Dokument einsehbar. Einleitung: Städtisches Grün ist aus stadtökologischer und sozialer Sicht unverzichtbar und erfüllt wichtige Funktionen wie Staubbindung, Temperaturminderung, Winddämpfung oder Grundwasserneubildung. Darüber hinaus bilden öffentliche Grünanlagen Oasen der Ruhe, die der Erholung, Freizeitgestaltung und Kommunikation dienen und wichtige soziale Funktionen erfüllen. Je nach Kontext wird die Vegetation durch unterschiedliche Bestandsmerkmale beschrieben: - Forstwirtschaft (Baumart, Bestandsdichte, Brusthöhendurchmesser und Überschirmungsgrad) - Botanik (Blattflächenindex - LAI = Leaf Area Index - als Grundlage zur Bestimmung der Belaubungsdichte sowie der fotosynthetischen Aktivität bzw. der Produktionsleistung) - Landwirtschaft (pflanzliche Biomasse, als Maß der Ertragsbilanzierung). Im städtischen Kontext ist aufgrund der Artenvielfalt der Vegetation eine Erfassung von Blattflächenindex oder Biomasse schwierig. Aus diesem Grund spielen einfache, planerisch sinnvolle und vor allem praktikable Indikatoren eine wichtige Rolle. Für die Anwendung in der großmaßstäbigen Bauleit- und Landschaftsplanung wurde deshalb eine rechnerische Bestimmung des Grünvolumens durch die Planungsgemeinschaft GROSSMANN, SCHULZE, POHL entwickelt. Dabei wird das Grünvolumen mittels der flächenbezogenen Grünvolumenzahl (GVZ) beschrieben. Sie wurde als Pendant zu den planungsrelevanten Richtgrößen der baulichen Nutzung, wie der Grundflächenzahl (GRZ) oder der Geschossflächenzahl (GFZ) eingeführt. Es soll neben den vegetationsbezogenen Indikatoren Biotopflächenfaktor (BFF), Bodenfunktionszahl (BFZ) und dem Durchgrünungsgrad die Formulierung von Mindestanforderungen an die Grünausstattung bei der Planung ermöglichen, da sie eine hohe ökologische Aussagekraft besitzt. Was beschreibt die Grünvolumenzahl (GVZ)? Als Grünvolumen wird die Summe des oberirdischen Volumens aller Pflanzen verstanden. Es wird in m³ angegeben. Das Grünvolumen ist durch die äußere Hülle der Vegetation begrenzt, die in der praktischen Erfassung über idealisierte geometrisch primitive Formen beschrieben wird: - Quader: Rasen, Kräuter sowie Sträucher - Kugel: z. B. Eiche - Zylinder: z. B. Pappel - Kegel: z. B. Nadelbaum Aus der Grünvolumensumme aller Vegetationsobjekte in Bezug auf eine definierte Bezugsfläche (z. B. Baublock) ergibt sich die Grünvolumenzahl (GVZ), die alternativ auch als "spezifisches Grünvolumen" bezeichnet wird und die Einheit m³/m² besitzt. Das vorliegende generalisierte Raster (ursprüngliche Auflösung 0,5 m) weist für die einzelnen Zellen (Auflösung jetzt 1 m) bereits das spezifische Grünvolumen (m³/m²) auf, welches zugleich dem absoluten Grünvolumen entspricht. Datengrundlage/Methodik: Grundlage der Bestimmung des Grünvolumens sind Laserscandaten, RGBI-Bilddaten sowie Gebäudedaten. Eine detaillierte Beschreibung der Vorgehensweise ist dem zugeordneten Dokument zu entnehmen. Klassifizierung des spezifischen Grünvolumen: - 1. Klasse: vegetationslos (= 0 m³/m²) - 2. Klasse: bis einschließlich 0,1 m³/m² - 3. Klasse: bis einschließlich 0,5 m³/m² - 4. Klasse: bis einschließlich 0,75 m³/m² - 5. Klasse: bis einschließlich 1 m³/m² - 6. Klasse: bis einschließlich 3 m³/m² - 7. Klasse: bis einschließlich 8 m³/m² - 8. Klasse: bis einschließlich 14 m³/m² - 9. Klasse: bis einschließlich 20 m³/m² - 10. Klasse: bis einschließlich 25 m³/m² - 11. Klasse: größer als 25 m³/m² Die Klassifikation in der vorliegenden Abstufung erfolgt aufgrund der im Modell getroffenen Annahmen sowie zur besseren plastischen Darstellung der Vegetationsobjekte. Einschränkung: Entsprechend der vorgesehenen Nutzung für die Umwelt-, Landschafts- und Bauleitplanung ist trotz scheinbar detaillierter Darstellungsmöglichkeit der Anwendungsmaßstab auf 1:5.000 begrenzt.
Wichtige Hinweise zum Layer: Grundlage des spezifischen Grünvolumens pro Nettoteilblock bildet das spezifische Grünvolumen als Raster mit einer räumlichen Auflösung von 1m (beachte: Basisdatensatz in GK5 mit 0,5 m Auflösung). Dieses wurde im vorliegenden Layer für die einzelnen Nettoteilblöcke statistisch ausgewertet. Der ausgewiesene Wert entspricht hierbei dem Mittelwert aller im jeweiligen Block enthaltenen Rasterzellen. Ein Rückschluss auf deren Verteilung sowie der vegetativen Strukturelemente im Raum (zum Beispiel nur Wiese und am Flächenrand hohe Vegetation oder Wiese mit Baumbestand) lässt sich daraus nicht ableiten. Für konkretere Aussagen zur Verteilungsstruktur ist das Raster des spezifischen Grünvolumens heranzuziehen. Da Gewässerflächen (hier: Nettoteilblockflächen mit der Nutzungsart Gewässer) mit Ausnahme von Baumkronenüberhängen kein durch Fernerkundung erfassbares Grünvolumen enthalten, bleiben diese Flächen von der Darstellung des Grünvolumens unberücksichtigt. Allgemeine Hintergrundinformationen zum spezifischen Grünvolumen: Das spezifische Grünvolumen als Synonym für Grünvolumenzahl basiert auf dem durch das Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung e.V. (IÖR) erstellten Gutachten "Grünvolumenbestimmung der Stadt Dresden auf der Grundlage von Laserscandaten" vom August 2014 (Beachte: Datenbasis 2009-2011). Dieses ist unter dem zugeordneten Dokument einsehbar. Einleitung: Städtisches Grün ist aus stadtökologischer und sozialer Sicht unverzichtbar und erfüllt wichtige Funktionen wie Staubbindung, Temperaturminderung, Winddämpfung oder Grundwasserneubildung. Darüber hinaus bilden öffentliche Grünanlagen Oasen der Ruhe, die der Erholung, Freizeitgestaltung und Kommunikation dienen und wichtige soziale Funktionen erfüllen. Je nach Kontext wird die Vegetation durch unterschiedliche Bestandsmerkmale beschrieben: - Forstwirtschaft (Baumart, Bestandsdichte, Brusthöhendurchmesser und Überschirmungsgrad) - Botanik (Blattflächenindex - LAI = Leaf Area Index - als Grundlage zur Bestimmung der Belaubungsdichte sowie der fotosynthetischen Aktivität bzw. der Produktionsleistung) - Landwirtschaft (pflanzliche Biomasse, als Maß der Ertragsbilanzierung). Im städtischen Kontext ist aufgrund der Artenvielfalt der Vegetation eine Erfassung von Blattflächenindex oder Biomasse schwierig. Aus diesem Grund spielen einfache, planerisch sinnvolle und vor allem praktikable Indikatoren eine wichtige Rolle. Für die Anwendung in der großmaßstäbigen Bauleit- und Landschaftsplanung wurde deshalb eine rechnerische Bestimmung des Grünvolumens durch die Planungsgemeinschaft GROSSMANN, SCHULZE, POHL entwickelt. Dabei wird das Grünvolumen mittels der flächenbezogenen Grünvolumenzahl (GVZ) beschrieben. Sie wurde als Pendant zu den planungsrelevanten Richtgrößen der baulichen Nutzung, wie der Grundflächenzahl (GRZ) oder der Geschossflächenzahl (GFZ) eingeführt. Es soll neben den vegetationsbezogenen Indikatoren Biotopflächenfaktor (BFF), Bodenfunktionszahl (BFZ) und dem Durchgrünungsgrad die Formulierung von Mindestanforderungen an die Grünausstattung bei der Planung ermöglichen, da sie eine hohe ökologische Aussagekraft besitzt. Was beschreibt die Grünvolumenzahl (GVZ)? Als Grünvolumen wird die Summe des oberirdischen Volumens aller Pflanzen verstanden. Es wird in m³ angegeben. Das Grünvolumen ist durch die äußere Hülle der Vegetation begrenzt, die in der praktischen Erfassung über idealisierte geometrisch primitive Formen beschrieben wird: - Quader: Rasen, Kräuter sowie Sträucher - Kugel: z. B. Eiche - Zylinder: z. B. Pappel - Kegel: z. B. Nadelbaum Aus der Grünvolumensumme aller Vegetationsobjekte in Bezug auf eine definierte Bezugsfläche (z. B. Baublock) ergibt sich die Grünvolumenzahl (GVZ), die alternativ auch als "spezifisches Grünvolumen" bezeichnet wird und die Einheit m³/m² besitzt. Das vorliegende generalisierte Raster (ursprüngliche Auflösung 0,5 m) weist für die einzelnen Zellen (Auflösung jetzt 1 m) bereits das spezifische Grünvolumen (m³/m²) auf, welches zugleich dem absoluten Grünvolumen entspricht. Datengrundlage/Methodik: Grundlage der Bestimmung des Grünvolumens sind Laserscandaten, RGBI-Bilddaten sowie Gebäudedaten. Eine detaillierte Beschreibung der Vorgehensweise ist dem zugeordneten Dokument zu entnehmen. Klassifizierung des spezifischen Grünvolumen: - 1. Klasse: vegetationslos (= 0 m³/m²) - 2. Klasse: bis einschließlich 0,1 m³/m² - 3. Klasse: bis einschließlich 0,5 m³/m² - 4. Klasse: bis einschließlich 0,75 m³/m² - 5. Klasse: bis einschließlich 1 m³/m² - 6. Klasse: bis einschließlich 3 m³/m² - 7. Klasse: bis einschließlich 8 m³/m² - 8. Klasse: bis einschließlich 14 m³/m² - 9. Klasse: bis einschließlich 20 m³/m² - 10. Klasse: bis einschließlich 25 m³/m² - 11. Klasse: größer als 25 m³/m² Die Klassifikation in der vorliegenden Abstufung erfolgt aufgrund der im Modell getroffenen Annahmen sowie zur besseren plastischen Darstellung der Vegetationsobjekte. Einschränkung: Entsprechend der vorgesehenen Nutzung für die Umwelt-, Landschafts- und Bauleitplanung ist trotz scheinbar detaillierter Darstellungsmöglichkeit der Anwendungsmaßstab auf 1:5.000 begrenzt. Die Karte soll Aufschluss über die Verteilung des Grünvolumens geben. Hieraus ergeben sich Rückschlüsse aus stadtökologischer und sozialer Sicht. Dieser Datensatz kann gemäß den Nutzungsbestimmungen Datenlizenz Deutschland - Namensnennung - Version 2.0 (http://www.govdata.de/dl-de/by-2-0) genutzt werden. Eine Haftung für die Richtigkeit der Daten wird nicht übernommen, insbesondere übernimmt die Landeshauptstadt Dresden keine Haftung für mittels dieser Daten erhobene oder berechnete Ergebnisse Dritter.
Multi-level monitoring of destabilized Sahelian regions connects field work in situ with detailed to semi-detailed analysis of vegetation structure (aerial photography), vegetation functional types and units of rational landcover (satellite images). Human impact on Sahelian vegetation in its regional variations is a main reason for continous destruction of former grazing lands. Regional dynamics of impact patterns are analysed by means of multi-stage remote sensing techniques and multi-spectral image classification. Integration of remotely sensed as well as of socio-economic data with geo-information systems is an important tool for modelling regional dynamics of degradation and desertification due to multi-thematic and multi-temporal input parameters. Intersection of geo-informations creates change detection databasas of Sahelian regions. Planning sustainable development will urgently need the appropriate use of the presented facilities of IGIS technology.
The project DIGSTER - Map and Go (Digital Based Terrain Mapping) aims at the technical aspects of digital terrrain mapping. For many questions in administration, planning and expertise terrrain mappings are indispensable. The whole process starting with the data acquisition in the field and ending with map products will be digitally performed by the system. Therefore, a platform appropriate for the use in the field (PDA) is combined with technologies from the disciplines of satellite navigation, remote sensing, communication, and mobile geoinformation systems. For DIGSTER a lot of practical applications already exist in connection with policies and directives on the national and also European level.
Im Zuge des Klimawandels steigt der Informationsbedarf zur Vitalitätsentwicklung von Wäldern und Baumarten sowie deren Reaktionen auf Störungsereignisse wie Sturm oder Kalamitäten. Da detaillierte Informationen häufig fehlen, sind die verbreiteten Abschätzungen hierzu teils widersprüchlich und spekulativ. Parallel zur terrestrischen Waldzustandserfassung ist die forstliche Fernerkundung bemüht, diese Informationslücke zu schließen. Allerdings ist die Unterscheidung von Baumarten und deren Vitalitätszustand noch immer problematisch. Zur Erhebung dieser Messwerte fehlen belastbare baumphysiologisch belegte Zusammenhänge. Dafür bieten sich Verfahren der Fernerkundung an, wenn über eine rein empirische Erhebung hinaus die Ableitung baumphysiologischer Parameter gelingt. Mit dem aktuellen Forschungsvorhaben soll eine Brücke zwischen den modernen Möglichkeiten der forstlichen Fernerkundung und Gehölzphysiologie geschlagen werden. Ein im Wald installierter 40 m hoher Drehkran am GFZ TERENO-Forschungsstandort im Raum Demmin (MV) bietet dabei für FeMoPhys einzigartige Möglichkeiten. Das Vorhaben verfolgt folgende Ziele: 1. Untersuchung von Zusammenhängen zwischen stressbedingten, physiologischen Veränderungen in Baumkronen, Stamm und Wurzeln und deren Quantifizierbarkeit durch 'Messung von außen' 2. Verknüpfung des methodischen Knowhow der baumphysiologischen Diagnostik und den Verfahren der hyper-/multispektralen und thermalen Diagnostik von Baumkronen 3. Identifikation klimasensitiver Areale auf der Basis von Flächendaten und baumphysiologischen Untersuchungen speziell für Hauptbaumarten 4. Entwicklung eines einfach zugänglichen Informationsproduktes zum baumartenspezifischen Waldzustand Das Projekt will einen Forest Vulnerability Index anvisieren, der Zielgrößen wie Anfälligkeit für Insektenbefall und Dürreschäden ausgibt. Dieser und weitere Indizes können kombiniert werden und so helfen, Risiken für Kaskadeneffekte und die Überschreitung von Kipppunkten abzuschätzen.
Excessive nutrient input largely impacts community structure and functioning of stream ecosystems in Central Europe (eutrophication). Within this project, we aim to evaluate the eutrophication potential of stream ecosystems. As a first step to achieve this aim, main control mechanisms influencing stream eutrophication have to be identified. We will analyze the impact of soil nutritional status (especially phosphorus), soil storage capacity, and soil nutrient release as well as land use on periphyton-grazer interaction. Therefore, we will study the periphyton-grazer interaction in the running water of 4 small catchments that differ with respect to their nutritional status, speciation and release at a forest site and an pasture site. In the field survey we will study (1) The input of macro nutrients (P and N), (2) community structure and biomass of periphyton and grazers, (3) emergence and (4) complexity of the food web and compare the results among the catchments. The periphyton-grazer interaction along nutrient gradients will be studied in more detail using laboratory flumes. By the use of geostatistical and remote sensing techniques we will interpolate macro nutrient input, -speciation and seasonality for the different catchments and link this information to periphyton quantity and quality as well as to periphyton-grazer interaction.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 2920 |
| Europa | 280 |
| Global | 5 |
| Kommune | 35 |
| Land | 313 |
| Schutzgebiete | 195 |
| Weitere | 37 |
| Wirtschaft | 16 |
| Wissenschaft | 1725 |
| Zivilgesellschaft | 20 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 1 |
| Daten und Messstellen | 286 |
| Ereignis | 8 |
| Förderprogramm | 2581 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Repositorium | 7 |
| Text | 94 |
| unbekannt | 391 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 116 |
| Offen | 3133 |
| Unbekannt | 120 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 2613 |
| Englisch | 1048 |
| andere | 2 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 38 |
| Bild | 44 |
| Datei | 264 |
| Dokument | 63 |
| Keine | 2130 |
| Unbekannt | 2 |
| Webdienst | 118 |
| Webseite | 882 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 2151 |
| Lebewesen und Lebensräume | 2825 |
| Luft | 2319 |
| Mensch und Umwelt | 3369 |
| Wasser | 1913 |
| Weitere | 3314 |