API src

Found 1260 results.

Related terms

Mindestanforderungen an ein Monitoring von Gefäßpflanzenarten auf den bundesweit repräsentativen Stichprobenflächen

Der vorliegende Beitrag stellt grundsätzliche Anforderungen an ein künftiges Monitoringprogramm für Gefäßpflanzenarten in Deutschland auf den existierenden 1 km2 großen bundesweit repräsentativen Stichprobenflächen (BRS-Flächen) zusammen. Konsequenzen der ursprünglich angewendeten Stratifizierung für das Erhebungsdesign werden evaluiert und Optionen für eine Beprobung mit permanenten oder nicht-permanenten Teilflächen oder Transekten dargestellt. Darauf aufbauend ergeben sich als Kernempfehlungen, die Beprobung auf Teilflächen durchzuführen und auf eine erneute Stratifizierung innerhalb der Stichprobenflächen zu verzichten. Die Teilflächen sollten permanent angelegt und nicht zu jedem Monitoringtermin erneut zufällig gewählt werden. Wir empfehlen, die Teilflächen als Quadrate und nicht als Transekte anzulegen. Zusätzlich sollten Vegetationsdauerflächen beprobt und Fernerkundungsdaten miteinbezogen werden. Mit einem so angelegten Monitoring wird es möglich sein, für ganz Deutschland repräsentative Aussagen zur Häufigkeit von Gefäßpflanzenarten und zur Veränderung dieser Häufigkeiten über die Zeit zu machen und daraus faktenbasierte Entscheidungsvorschläge für politisches Handeln und für die Naturschutzpraxis abzuleiten.

Sen2Europe (2018)

Das Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) hat ein Verfahren zur bedarfsbezogenen Bereitstellung von Fernerkundungsdaten entwickelt. Für die fernerkundliche Produktion werden derzeit optische Satellitenbilddaten in der Bundesverwaltung bevorzugt eingesetzt. Hierfür ist das sogenannte Mosaik-Verfahren eine wichtige Methode. Das Verfahren wurde mit den von der EU finanzierten Sentinel-2- Daten der europäischen Erdbeobachtungsinitiative Copernicus aufgebaut und kann für jeden optischen Datensatz (inkl. Luftbilder) angewendet werden. Wir stellen mit dieser Methode einen Service zur Verfügung, über den sich optische Fernerkundungsdaten für jedes Gebiet auf der Erde fachlich und bedarfsorientiert aufbereiten lassen. Über den Dienst Web Map Service (WMS) Sen2Europe wird den Bedarfsträgern ermöglicht, vorprozessierte und aufbereitete Fernerkundungsinformationen aus dem Erdbeobachtungsprogramm Copernicus (Sentinel-2, L1C-L2A), für Europa, in bestehende eigene Fachverfahren mit einzubinden. Die Bilddaten des Jahres 2018 wurden jeweils zu einem Mosaik zusammengefügt, welches eine Bodenauflösung von 10m hat. Ein Komposit aus drei Bändern (Sentinel-2 Bänder: 2, 3, 4 (R, G, B)) sowie eine Information zu den Eingangsbilddaten werden angeboten. Die Bilddaten wurden einem radiometrischen Farbausgleichsverfahren unterzogen um ein einheitliches Erscheinungsbild zu erlangen. Für jedes Mosaik beträgt die Wolkenbedeckung über das gesamte Gebiet weniger als 3%. Über den Request-Parameter TIME kann hier gezielt ein spezifischer Jahresstand angezeigt werden (z.B. Time=2018) (ohne TIME-Parameter wird der neueste Stand angezeigt). Die nachfolgende URL des freien Webdienstes können Sie direkt, z.B. in Ihrem Geo-Informationssystem (GIS), verwenden:https://sgx.geodatenzentrum.de/wms_sen2europe

Sen2Europe (2021)

Das Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) hat ein Verfahren zur bedarfsbezogenen Bereitstellung von Fernerkundungsdaten entwickelt. Für die fernerkundliche Produktion werden derzeit optische Satellitenbilddaten in der Bundesverwaltung bevorzugt eingesetzt. Hierfür ist das sogenannte Mosaik-Verfahren eine wichtige Methode. Das Verfahren wurde mit den von der EU finanzierten Sentinel-2- Daten der europäischen Erdbeobachtungsinitiative Copernicus aufgebaut und kann für jeden optischen Datensatz (inkl. Luftbilder) angewendet werden. Wir stellen mit dieser Methode einen Service zur Verfügung, über den sich optische Fernerkundungsdaten für jedes Gebiet auf der Erde fachlich und bedarfsorientiert aufbereiten lassen. Über den Dienst Web Map Service (WMS) Sen2Europe wird den Bedarfsträgern ermöglicht, vorprozessierte und aufbereitete Fernerkundungsinformationen aus dem Erdbeobachtungsprogramm Copernicus (Sentinel-2, L1C-L2A), für Europa, in bestehende eigene Fachverfahren mit einzubinden. Die Bilddaten des Jahres 2021 wurden jeweils zu einem Mosaik zusammengefügt, welches eine Bodenauflösung von 10m hat. Ein Komposit aus drei Bändern (Sentinel-2 Bänder: 2, 3, 4 (R, G, B)) sowie eine Information zu den Eingangsbilddaten werden angeboten. Die Bilddaten wurden einem radiometrischen Farbausgleichsverfahren unterzogen um ein einheitliches Erscheinungsbild zu erlangen. Für jedes Mosaik beträgt die Wolkenbedeckung über das gesamte Gebiet weniger als 3%. Über den Request-Parameter TIME kann hier gezielt ein spezifischer Jahresstand angezeigt werden (z.B. Time=2018) (ohne TIME-Parameter wird der neueste Stand angezeigt). Die nachfolgende URL des freien Webdienstes können Sie direkt, z.B. in Ihrem Geo-Informationssystem (GIS), verwenden:https://sgx.geodatenzentrum.de/wms_sen2europe

Tägliche, lückenlose MODIS LST Daten (2003-2022)

Temperaturzeitreihen mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung sind für verschiedene Anwendungen wichtig. Die neue MODIS Landoberflächentemperatur (LST) Kollektion 6 bietet zahlreiche Verbesserungen im Vergleich zur Kollektion 5. Da es sich jedoch um Fernerkundungsdaten im thermischen Bereich handelt, weist die Zeitreihe in wolkenbedeckten Gebieten Lücken auf. Mit einer neuartigen Methode [1] haben wir die täglichen globalen MODIS LST-Produkte MOD11A1/MYD11A1 (räumliche Auflösung: 1 km) für die Jahre 2003 bis 2022 vollständig rekonstruiert. Dazu kombinierten wir zeitliche und räumliche Interpolationen, wobei wir den Emissionsgrad und die Höhe als Kovariaten für die räumliche Interpolation verwendeten. <br> <br> Hier stellen wir eine Zeitreihe dieser rekonstruierten LST-Daten als Beispieldaten zur Verfügung. Es wurden Langzeit-Monatsmittel als monatliche Durchschnitts-LST-Karten für Deutschland zusammengefasst. Die Langzeit-Montalsmittel basieren auf den Monatsmitteln der Jahre 2003 - 2016, welche aus den Tagesmitteln berechnet wurden. Die Beispieldaten sind auf eine räumliche Auflösung von ca. 250 m hochgesampled.<br> <br> Die Daten werden im GeoTIFF-Format bereitgestellt. Das Koordinatenreferenzsystem (CRS) ist identisch mit dem MOD11A1/MYD11A1-Produkt (Sinusoidal), das von der NASA bereitgestellt wird. In WKT, wie von GDAL gemeldet:<br> <br> PROJCRS[\\\\\\\\\\\\\\\\"unnamed\\\\\\\\\\\\\\\\",<br> BASEGEOGCRS[\\\\\\\\\\\\\\\\"Unknown datum based upon the custom spheroid\\\\\\\\\\\\\\\\",<br> DATUM[\\\\\\\\\\\\\\\\"Not_specified_based_on_custom_spheroid\\\\\\\\\\\\\\\\",<br> ELLIPSOID[\\\\\\\\\\\\\\\\"Custom spheroid\\\\\\\\\\\\\\\\",6371007.181,0,<br> LENGTHUNIT[\\\\\\\\\\\\\\\\"metre\\\\\\\\\\\\\\\\",1,<br> ID[\\\\\\\\\\\\\\\\"EPSG\\\\\\\\\\\\\\\\",9001]]]],<br> PRIMEM[\\\\\\\\\\\\\\\\"Greenwich\\\\\\\\\\\\\\\\",0,<br> ANGLEUNIT[\\\\\\\\\\\\\\\\"degree\\\\\\\\\\\\\\\\",0.0174532925199433,<br> ID[\\\\\\\\\\\\\\\\"EPSG\\\\\\\\\\\\\\\\",9122]]]],<br> CONVERSION[\\\\\\\\\\\\\\\\"Sinusoidal\\\\\\\\\\\\\\\\",<br> METHOD[\\\\\\\\\\\\\\\\"Sinusoidal\\\\\\\\\\\\\\\\"],<br> PARAMETER[\\\\\\\\\\\\\\\\"Longitude of natural origin\\\\\\\\\\\\\\\\",0,<br> ANGLEUNIT[\\\\\\\\\\\\\\\\"degree\\\\\\\\\\\\\\\\",0.0174532925199433],<br> ID[\\\\\\\\\\\\\\\\"EPSG\\\\\\\\\\\\\\\\",8802]],<br> PARAMETER[\\\\\\\\\\\\\\\\"False easting\\\\\\\\\\\\\\\\",0,<br> LENGTHUNIT[\\\\\\\\\\\\\\\\"metre\\\\\\\\\\\\\\\\",1],<br> ID[\\\\\\\\\\\\\\\\"EPSG\\\\\\\\\\\\\\\\",8806]],<br> PARAMETER[\\\\\\\\\\\\\\\\"False northing\\\\\\\\\\\\\\\\",0,<br> LENGTHUNIT[\\\\\\\\\\\\\\\\"metre\\\\\\\\\\\\\\\\",1],<br> ID[\\\\\\\\\\\\\\\\"EPSG\\\\\\\\\\\\\\\\",8807]]],<br> CS[Cartesian,2],<br> AXIS[\\\\\\\\\\\\\\\\"easting\\\\\\\\\\\\\\\\",east,<br> ORDER[1],<br> LENGTHUNIT[\\\\\\\\\\\\\\\\"metre\\\\\\\\\\\\\\\\",1,<br> ID[\\\\\\\\\\\\\\\\"EPSG\\\\\\\\\\\\\\\\",9001]]],<br> AXIS[\\\\\\\\\\\\\\\\"northing\\\\\\\\\\\\\\\\",north,<br> ORDER[2],<br> LENGTHUNIT[\\\\\\\\\\\\\\\\"metre\\\\\\\\\\\\\\\\",1,<br> ID[\\\\\\\\\\\\\\\\"EPSG\\\\\\\\\\\\\\\\",9001]]]]<br> <br> Namenskonvention:<br> lst_250m_lt_MM_avg.tif<br> MM ist der zweistellige Monat.<br> Beispiel für Januar: lst_250m_lt_01_avg.tif<br> <br> Bedeutung der Pixelwerte:<br> Die Pixelwerte sind in Grad Celsius * 10 kodiert.<br> D.h. der Pixelwert muss durch 10 geteilt werden, um Grad Celsius zu erhalten.<br> <br> Datentyp: Raster, Int16<br> <br> Räumliche Auflösung: 231.6563582846881673 m<br> <br> Räumliche Ausdehnung Sinusförmig (W, S, E, N): 408410.160, 5256282.769, 1047318.396, 6122214.237<br> <br> [1] Metz M., Andreo V., Neteler M. (2017): Eine neue lückenlose Zeitreihe der Landoberflächentemperatur aus MODIS LST-Daten. Remote Sensing, 9(12):1333. DOI: http://dx.doi.org/10.3390/rs9121333<br> <br> Danksagung: Wir danken dem NASA Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC) für die Bereitstellung der MODIS LST-Daten. Der Datensatz basiert auf der MODIS-Sammlung V006. <br> <br>

System zur Identifizierung landwirtschaftlicher Parzellen in Baden-Württemberg (GISELa) GA 2022

Grundlage für den Geodatendienst sind Geodaten, welche aus dem System zur Identifizierung landw. Parzellen (LPIS) stammen und somit das Referenzsystem für die flächenbezogenen Agrarzahlungen abbilden. In Baden-Württemberg wird das Katasterflurstück als Referenzparzelle genutzt. Das System zur Identifizierung landwirtschaftlicher Parzellen ist ein Teilsystem des Integrierten Verwaltungs- und Kontrollsystems (InVeKoS) im Sinne von Artikel 68 der Verordnung (EG) Nr. 1306/2013. Die Daten werden für die gesamte landwirtschaftliche Fläche Baden-Württembergs aufgrund § 3 Abs. 1 der InVeKoS-Verordnung erhoben und laufend auf Basis aktueller Luftbilder (Orthophotos) und Fernerkundungsdaten weiter gepflegt. Weitere Informationen zur Agrarpolitik und Förderung in Baden-Württemberg finden Sie unter: https://foerderung.landwirtschaft-bw.de/pb/,Lde/Startseite und unter: https://foerderung.landwirtschaft-bw.de/Vorjahre-GA. Der Erfassungsmaßstab beträgt ca. 1:5.000. Das zugrundeliegende Koordinatensystem ist ETRS89. Die Bodenbedeckung, auch Nutzungsart, ist auf den einzelnen Referenzparzellen abgegrenzt und kann folgende Eigenschaften haben, siehe folgende Liste. Je Referenzparzelle sind mehrere Nutzungsarten möglich. Ackerland Grünland Dauerkultur Nicht landwirtschaftliche Fläche Hecke/Knick (LE) Hecke/Knick (CC-LE) Baumreihe (CC-LE) Feuchtgebiet (CC-LE) Feldrain (LE) Feldrain (CC-LE) Graben (LE) Tümpel, Söll, Doline (CC-LE) Trockenmauer, Lesesteinwall (CC-LE) Fels-, Steinriegel (CC-LE) Feldgehölz (LE) Feldgehölz (CC-LE) Einzelbaum (LE) (Punktobjekt) Einzelbaum (CC-LE) (Punktobjekt) Einzelstrauch (LE) (Punktobjekt) Die verwendeten Abkürzungen bedeuten: LE = Landschaftselement CC-LE = Cross-Compliance Landschaftselement Neben der Bodenbedeckung/Nutzungsart hat jede Geometrie einen eindeutigen Identen, die FLIK der Referenzparzelle, die für Direktzahlungen förderfähige Höchstfläche in ha und eine Angabe zur Aktualität des Datenstandes.

Sen2Europe (2018)

Das Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) hat ein Verfahren zur bedarfsbezogenen Bereitstellung von Fernerkundungsdaten entwickelt. Für die fernerkundliche Produktion werden derzeit optische Satellitenbilddaten in der Bundesverwaltung bevorzugt eingesetzt. Hierfür ist das sogenannte Mosaik-Verfahren eine wichtige Methode. Das Verfahren wurde mit den von der EU finanzierten Sentinel-2- Daten der europäischen Erdbeobachtungsinitiative Copernicus aufgebaut und kann für jeden optischen Datensatz (inkl. Luftbilder) angewendet werden. Wir stellen mit dieser Methode einen Service zur Verfügung, über den sich optische Fernerkundungsdaten für jedes Gebiet auf der Erde fachlich und bedarfsorientiert aufbereiten lassen. Über den Dienst Web Map Service (WMS) Sen2Europe wird den Bedarfsträgern ermöglicht, vorprozessierte und aufbereitete Fernerkundungsinformationen aus dem Erdbeobachtungsprogramm Copernicus (Sentinel-2, L1C-L2A), für Europa, in bestehende eigene Fachverfahren mit einzubinden. Die Bilddaten des Jahres 2018 wurden jeweils zu einem Mosaik zusammengefügt, welches eine Bodenauflösung von 10m hat. Ein Komposit aus drei Bändern (Sentinel-2 Bänder: 2, 3, 4 (R, G, B)) sowie eine Information zu den Eingangsbilddaten werden angeboten. Die Bilddaten wurden einem radiometrischen Farbausgleichsverfahren unterzogen um ein einheitliches Erscheinungsbild zu erlangen. Für jedes Mosaik beträgt die Wolkenbedeckung über das gesamte Gebiet weniger als 3%. Über den Request-Parameter TIME kann hier gezielt ein spezifischer Jahresstand angezeigt werden (z.B. Time=2018) (ohne TIME-Parameter wird der neueste Stand angezeigt). Die nachfolgende URL des freien Webdienstes können Sie direkt, z.B. in Ihrem Geo-Informationssystem (GIS), verwenden:https://sgx.geodatenzentrum.de/wms_sen2europe

Monitoring penguin colonies in the Antarctic using remote sensing data

In the context of the already observed population changes at specific time intervals and the shift in penguin breeding sites because of global warming and the fluctuations in availability of food, the report presents the methodical tools for an area-wide penguin monitoring of Antarctic penguins by remote sensing. In order to gain insight into current and future populations of Antarctic penguin populations, the study has developed methods to identify the number of penguin nests to be derived as precisely as possible from the distribution of guano deposits in multispectral satellite images. In order to verify these analyzes of the satellite images, the most accurate ground truth data is necessary. Four different methods for creating such reference data were investigated and compared with each other in the project. Veröffentlicht in Texte | 30/2017.

Monitoring von Pinguinkolonien in der Antarktis mithilfe von Fernerkundungsdaten

Vor dem Hintergrund bereits punktuell beobachteter Bestandsveränderungen und Verschiebungen von Pinguinbrutplätzen im Zusammenhang mit dem globalen ⁠ Klimawandel ⁠ und der unterschiedlichen Verfügbarkeit von Nahrung liefert der vorliegende Bericht methodische Grundlagen für ein flächendeckendes ⁠ Monitoring ⁠ antarktischer Pinguine mit Hilfe der Fernerkundung. Um Klarheit über bisherige und zukünftige Bestandsentwicklungen antarktischer Pinguine zu erhalten, wurden in der Studie unter anderem Methoden entwickelt, die es ermöglichen, aus der in multispektralen Satellitenbildern erkennbaren Verteilung von Guanoablagerungen die Anzahl der Pinguinnester möglichst präzise abzuleiten. Um diese Analysen der Satellitenbilder zu verifizieren, sind möglichst genaue Bodenkontrolldaten notwendig. Vier verschiedene Methoden zur Schaffung solcher Referenzdaten wurden in dem Projekt untersucht und miteinander verglichen. Veröffentlicht in Texte | 29/2017.

Operationalisierung von DAS-Indikatoren mit Fernerkundungsdaten (DASIF)

Im Vorhaben „Operationalisierung von ⁠ DAS ⁠-Indikatoren mit Fernerkundungsdaten" (DASIF) wurden ausgewählte Indikatoren der Deutschen ⁠ Anpassungsstrategie ⁠ ⁠ Klimawandel ⁠ (DAS) mittels Verfahren aus dem Bereich Satellitenfernerkundung weiterentwickelt. Im Fokus der Studie standen die fünf Indikatoren „Cyanobakterienbelastung von Badegewässern“, „Frühjahrsalgenblüte in Seen“, „Wassertemperatur in stehenden Gewässern“, „Eisbedeckung von Seen und „Gründächer“. Neben einer Lückenanalyse zu bestehenden Indikatoren, wurde eine Validierung von Algorithmen und Satellitendaten anhand von Fallstudien vorgenommen sowie Verfahren für die bundesweite Ableitung von Indikatoren entwickelt. Drei der DASIF-Indikatoren wurden als fernerkundungsbasierte Klimawandel-Indikatoren in den DAS-Monitoringbericht 2023 aufgenommen. Mithilfe eines interaktiven Dashboards lassen sich die Ergebnisse visualisieren und vergleichen. Das Vorhaben konnte für die Indikatoren aufzeigen, dass die Satellitenfernerkundung eine effektive und präzise Methode darstellt, um die Datenbasis für Klimawandelindikatoren zu verbessern. Veröffentlicht in Climate Change | 50/2024.

Satellit Sentinel-2B erfolgreich gestartet

Knapp zwei Jahre nach seinem "Zwillingssatelliten" startete am 7. März 2017 um 2.49 Uhr Mitteleuropäischer Zeit der europäische Erdbeobachtungssatellit Sentinel-2B an Bord einer Vega-Trägerrakete vom europäischen Weltraumbahnhof der ESA in Kourou (Französisch-Guyana/Südamerika) zu seiner Mission. Der zirka 1,1 Tonnen schwere Satellit soll aus 786 Kilometern Höhe von einem sonnensynchronen Orbit die Erde beobachten und vor allem Veränderungen der Landoberfläche und der Vegetation zwischen 84 Grad nördlicher und 56 Grad südlicher Breite dokumentieren. Die Sentinel-Satelliten sind Teil des Copernicus-Programms der Europäischen Kommission. Es dient der Sammlung und Auswertung von Fernerkundungsdaten der Erde. Die Daten werden Behörden, Unternehmen, der Wissenschaft und allen interessierten Bürgern seit Beginn des Programms 2014 kostenlos zur Verfügung gestellt. Insgesamt gehören vier optische Sentinel-2-Satelliten zur am Ende 20-köpfigen Copernicus-Satellitenfamilie. Sentinel-2A ist seit dem 23. Juni 2015 im All, Sentinel-2C und -D sollen ab 2022 folgen. Sentinel-2B verdoppelt zusammen mit Sentinel-2A sowohl Aufnahmefrequenz - jeder Punkt der Erde wird nun alle fünf Tage erfasst - als auch die Ausfallsicherheit, beides zentrale Anforderungen der Nutzer von Copernicus.

1 2 3 4 5 … 124 125 126