Sandy beaches are highly dynamic land-ocean transition zones. For two-monthly sampling campaigns from May 2022 to April 2023, the beach topography along a sampling transect in the seawater infiltration zone at Spiekeroog Island North Beach, Germany, was obtained using Digital Elevation Models (DEMs) derived from aerial imagery during drone flights and manual Real-Time-Kinematic (RTK) differential GPS-surveys. In December 2022, the data was obtained using differential GPS measurements (Stonex S9 III Plus GNSS) because of unfavorable conditions for drone flights. These measurements were carried out in connection with sediment and pore water sampling along the transect during the campaigns. The data was collected to investigate the impact of morphodynamics on the O2 consumption during seawater infiltration into the permeable sands of beach aquifers.
Darstellung des Kontrollierten Luftraumes, in dem der Einsatz von Drohnen unzulässig ist.
Dieser Web Feature Service (WFS) stellt die kontrollierten Lufträume, in denen der Einsatz von Drohnen unzulässig ist, zum Download bereit. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.
Dieser Web Map Service (WMS) stellt die kontrollierten Lufträume, in denen der Einsatz von Drohnen unzulässig ist, dar. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.
Der Ausbau der Windenergie im Binnenland ist entscheidend, um die Herausforderungen der Energiewende zu bewältigen. Die Windgeschwindigkeiten sind im Vergleich zu Standorten auf See geringer und die Anströmung komplexer. Das Forschungsvorhaben WINDbreaks soll dabei helfen die Volllaststunden der Windenergieanlagen im komplexen Terrain zu erhöhen. Hierfür sind messtechnische und numerische Untersuchungen an Windenergieanlagen (WEA) und an Baumreihen, die als Windschutzstreifen (WSS) dienen, geplant. Die Überströmung der WSS führt zu einer Beschleunigung der Windgeschwindigkeit und diese geht pro-portional zur dritten Potenz in den Leistungsertrag von WEA ein. Ein zusätzlich positiver Nebeneffekt ist das flachere Geschwindigkeitsprofil in Höhe der Rotorblätter, welches eine gleichmäßigere Verteilung der angreifenden Kräfte zur Folge hat. Im Teilprojekt erfolgen die Entwicklung der Drohnen-Windmesstechnik und deren umfangreicher Einsatz zur Generierung von Messdaten für die CFD-Analysen des Projektpartners Hochschule Ansbach (HSA). Der assoziierte Projektpartner N-ERGIE stellt die Messorte zur Verfügung. Es wird eine synchrone Steuerung von einer optimierten Windmess-Drohne und einer neu aufgebauten Windmess-Drohne entwickelt und für Messflüge eingesetzt. Zur markanten Verlängerung der Flugzeiten der Drohnen erfolgt die Entwicklung einer drahtgestützten Energieversorgung der Drohnen. Das mit zwei Referenz-Bodenstationen ergänzte Messsystem wird an WEA und WSS bei verschiedensten lokalen und meteorologischen Randbedingungen eingesetzt.
Deutschland möchte mit der Fortführung der Forschung an einer Methode zur möglichst automatisierten Erkennung von Müll an arktischen Küsten weiterhin die Arktischen Staaten dabei unterstützen, ein arktisweit einheitliches (oder zumindest vergleichbares) Verfahren zu etablieren, das es ermöglicht, den Umweltzustand arktischer Küstenabschnitte hinsichtlich des Vorhandenseins von Müll jetzt und in Zukunft zu erfassen und zu bewerten. Ziel des Projektes ist es, eine Methode zu entwickeln, mittels derer Küsten- und Stranduntersuchungen in der Arktis per Drohne durchgeführt werden können. Bei der Erarbeitung der entsprechenden Methodik liegt der Fokus auf der Ermittlung arktisspezifischer Parameter und der automatisierten Auswertung gewonnener Daten. Die Konzeption soll zunächst an geeigneten Teststränden oder Gebieten in Deutschland erfolgen und dann in der Arktis validiert werden. Des Weiteren sind Konzepte zu erarbeiten, wie beispielsweise arktische Gemeinden, lokale Forschungseinrichtungen oder auch andere Stakeholder wie etwa Reiseunternehmen, die im Arktisraum agieren, die Methode anwenden können. Im Zuge der automatisierten Auswertung soll eine KI entwickelt und trainiert werden, mit der die generelle Detektion von Kunststoffmüll an Küsten und Stränden in der Arktis möglich ist und ggf. auch eine automatisierte Kategorisierung der Müllteile erfolgen kann.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 294 |
| Europa | 5 |
| Kommune | 41 |
| Land | 101 |
| Weitere | 32 |
| Wissenschaft | 107 |
| Zivilgesellschaft | 2 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 48 |
| Förderprogramm | 208 |
| Repositorium | 1 |
| Text | 74 |
| Umweltprüfung | 7 |
| unbekannt | 99 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 107 |
| Offen | 323 |
| Unbekannt | 7 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 362 |
| Englisch | 130 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 16 |
| Bild | 8 |
| Datei | 41 |
| Dokument | 34 |
| Keine | 222 |
| Unbekannt | 2 |
| Webdienst | 27 |
| Webseite | 128 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 200 |
| Lebewesen und Lebensräume | 311 |
| Luft | 437 |
| Mensch und Umwelt | 437 |
| Wasser | 161 |
| Weitere | 404 |