Das Projekt "Sub project: Dynamic Capillary Fringe: Flow and Transport Processes" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Heidelberg, Institut für Umweltphysik durchgeführt. A dynamic capillary fringe (CF) poses a number of fundamental problems that originate in the transition from a continuous to a discontinuous and finally to a missing air phase. This apparently affects transport in the gas phase but also the very formulation of water flow which becomes strongly coupled with the air flow. In this sub-project, we want to (i) investigate the dynamics of the CF under transient forcing and assess the extent to which it may be represented by effective continuum properties, (ii) determine the formation and dissolution of a residual gas phase under transient forcing, and (iii) study dispersion phenomena in the water phase of the vadose zone, of the CF, and of the groundwater and in particular explore effective formulations for the three zones. The experiments will be run in Hele-Shaw cells and observed through light transmission, near-infrared imaging spectroscopy, and small tensiometer arrays. Full three-dimensional studies will be conducted in the central experimental facility of SP Z. In the second phase, transport of particulate matter will be studied as well as the impact of biofilms on flow and transport.
Das Projekt "T 4: Multi-sensor inline system for non-invasive mango quality assessment during postharvest processing by fruit export industries in Thailand - initiated by the SFB subproject E1" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Hohenheim, Institut für Agrartechnik, Fachgebiet Agrartechnik in den Tropen und Subtropen durchgeführt. Background: Thailand is the most important producer of mango in Southeast Asia, where cultivation is carried out on medium to large plantations all over the country under different agro-ecological conditions. While production is mainly for domestic markets, about 10Prozent is exported. Current methods in Thailand of sorting fruits by hand are based on subjective analysis of physical and morphological characteristics of fruits. Unfortunately, these parameters are not totally representative of the produce quality and are unable to identify infestations as well as internal defects and quality. Current fruit sorting technology unsuitable for properly classifying fruits according to quality criteria demanded by Asian and European consumers and as defined by international regulations. Thus, the need exists for low-cost and non-destructive sensing technologies capable of sorting fruits according to their internal properties as well. The implementation of new sorting methodologies would allow fruit producing and packaging companies to increase the value of their products, enabling them to offer to their customers a premium class. Methods: For development of an automated sorting prototype for mango, a robust classification system is required. In preliminary work, NIR spectroscopy was calibrated for predicting ripening in several Thai mango varieties and models were tested for analyzing mango images to estimate fruit dimensions and mass. In the proposed work, NIR measurements will be refined by conducting experiments on extended wavelengths (1000-2500 nm), performing chemometric analysis and defining of optimal wavelengths for mango sorting. Based on NIRS results, hyperspectral imaging technology will be investigated as a spatial approach and laser backscattering sensors as a low-cost approach to detect quality, common post-harvest diseases and defects of mango, both internal and external. Image processing results will be refined with respect to sizing and defects in mango and development of a machine vision system for grading and sorting of mango and thermal imaging technology will be applied to detect post-harvest diseases as well as surface and internal defects (bruising) in mango. Development and testing of a multi-sensor prototype for real-time grading of mangos according to physicochemical, defect and infestation qualities will be carried out. This will be done via a multimodal integration approach where best sensor combinations will be integrated in a multi-sensor fusion approach for an automated sorting line capable of grading mango fruits for export. Final results will be evaluated for transferability, economic performance, user acceptance, industrial impact and scientific benefit. Results until now: The project began in July 2011. Main experiments are planned during the core production season in the beginning of 2012. (abridged text)
Das Projekt "EnSAG Phase II: Wälder und Ökosysteme" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Trier, Fach Umweltfernerkundung und Geoinformatik durchgeführt. Die EnMAP Sciene Advisory Group (EnSAG) unterstützt den wissenschaftlichen PI am Helmholtz-Zentrum Potsdam GFZ bei der Koordination der wissenschaftlichen Nutzungsvorbereitungen des Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP). Zu den Aufgaben der EnSAG gehören u.a. (i) die Erstellung und Aktualisierung des EnMAP Science Plans, (ii) die Vorbereitung und Durchführung von Workshops und Schulungen, (iii) die Koordination und Vernetzung von nationalen und internationalen Aktivitäten im Bereich der hyperspektralen Fernerkundung, sowie (iv) die Entwicklung von Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse hyperspektraler Daten und deren Implementierung in das, im Rahmen des Projektes entwickelte, frei verfügbare Softwarepaket EnMAP-Box. Innerhalb des Projektes 'EnSAG Phase II' soll die erfolgreiche Arbeit der EnSAG durch die Bearbeitung neuer wissenschaftlicher Herausforderungen im Bereich der Hyperspektralfernerkundung fortgeführt werden. Die Trierer Arbeitsgruppe 'Forests and Natural Ecosystems' bearbeitet dabei folgende Themen: - Entwicklung von Algorithmen zur abbildenden Spektroskopie für Fragestellungen der Forstwirtschaft und zur Bewertung von Waldökosystemen. Untersuchung von fünf Schwerpunktbereichen: Klassifikation von Baumarten und Entwicklungsphasen, Forstliche Wachstums-modellierung unter Einbindung fernerkundlicher Daten, Erfassung struktureller Veränderungen und Gradienten in Waldökosystemen, Charakterisierung von Zustand und Dynamik ökophysiologischer Vegetationsparameter und die Weiterentwicklung und Nutzung physikalisch basierter Reflexionsmodelle - Untersuchung von Synergien zwischen hyper- und multispektralen Aufnahmesystemen wie Sentinel-2 - Nutzung des eigenen flugzeuggestützten Aufnahmesystems für die Simulation von EnMAP Daten - Datenvalidierung durch Abgleich mit Referenzmessungen im Gelände und durch Labor- und Feldexperimente. Anwendungspotenzial: Die Ergebnisse sollen nutzbar sein für: - Überwachung von Forstökosystemen vor dem Hintergrund globaler und regionaler Klimaveränderungen - Erfassung von Kalamitäten und Stresssymptomen - Charakterisierung relevanter Ökosystemleistungen, wie etwa Holzproduktion und verfügbare Vorräte - Bereitstellung von Grundlagendaten zur forstlichen Planung und standortgerechtem Management. Potentielle Nutzer sind: - Forsteinrichter, Waldbesitzer und Holzindustrie - Waldökologen, Klimatologen und weitere Forscher. Weitere Ergebnisse: Die Software 'EnMAP Box' kann unter der Adresse http://www.enmap.org/?q=enmapbox kostenfrei herunter geladen werden. Die innerhalb des Vorhabens erhobenen Daten (Fernerkundungsdaten inkl. Zugehöriger In-Situ-Messungen) werden nach Klärung der nutzungsrechtlichen Rahmenbedingungen ebenfalls zur Verfügung gestellt.
Das Projekt "EnSAG Phase II: Küsten- und Binnengewässer" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Helmholtz-Zentrum Geesthacht Zentrum für Material- und Küstenforschung GmbH, Institut für Küstenforschung durchgeführt. Die EnMAP Sciene Advisory Group (EnSAG) unterstützt den wissenschaftlichen PI am Helmholtz-Zentrum Potsdam GFZ bei der Koordination der wissenschaftlichen Nutzungsvorbereitungen des Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP). Zu den Aufgaben der EnSAG gehören u.a. (i) die Erstellung und Aktualisierung des EnMAP Science Plans, (ii) die Vorbereitung und Durchführung von Workshops und Schulungen, (iii) die Koordination und Vernetzung von nationalen und internationalen Aktivitäten im Bereich der hyperspektralen Fernerkundung, sowie (iv) die Entwicklung von Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse hyperspektraler Daten und deren Implementierung in das, im Rahmen des Projektes entwickelte, frei verfügbare Softwarepaket EnMAP-Box. Innerhalb des Projektes 'EnSAG Phase II' soll die erfolgreiche Arbeit der EnSAG durch die Bearbeitung neuer wissenschaftlicher Herausforderungen im Bereich der Hyperspektralfernerkundung fortgeführt werden. Am HZG werden folgende Schwerpunkte bearbeitet: - Entwicklung von Verfahren zur hyperspektralen Datenanalyse zu den Themen Atmosphärenkorrektur über Wasser sowie Herleitung hydro-optischer Eigenschaften für die Bestimmung von Wasserinhaltsstoffen wie Schwebstoffe, Phytoplankton und Gelbstoff - Entwicklung von Verfahren zur Analyse hyperspektraler Daten ähnlich wie bei MERIS, OLCI (Sentinel 3 ) - Nutzung von neuronalen Netzen die mit Hilfe von simulierten Reflexionsspektren trainiert und als nicht-lineare multiple Regressionsverfahren verwendet werden - Untersuchung des Potentials hyperspektraler Daten für die Unterscheidung von Phytoplanktongruppen - Validierung der entwickelten Verfahren durch Abgleich mit in-situ gemessenen Reflexionsspektren sowie anderen hyperspektralen Sensoren (Chris-Proba, HICO, HySpex). Anwendungspotenzial: Das Vorhaben untersucht die Möglichkeiten mit hyperspektralen Satellitensystemen wie EnMAP Gewässer besser zu charakterisieren als mit multispektralen Systemen bisher möglich ist. Insbesondere die Trennung und Erkennung verschiedener Algengruppen und dabei verschiedener Gefährdungspotentiale ist ein mittel- bis langfristiges Ziel. Ebenso sind bisherige Satellitensysteme mit der für kleine Strukturen in Binnen- und Küstennahe Gewässer notwendigen geographischen Auflösung noch nicht in der Lage die Biooptik ausreichend zu erkennen. Durch verbesserte satellitenbasierte Informationsprodukte kann z.B. das Monitoring wichtiger Wasserreservoirs wesentlich verbessert werden. Weitere Ergebnisse: Die Software 'EnMAP-Box' kann unter der Adresse http://www.enmap.org/?q=enmapbox kostenfrei heruntergeladen werden. Die innerhalb des Vorhabens erhobenen Daten (Fernerkundungsdaten inkl. zugehöriger In-Situ-Messungen) werden nach Klärung der nutzungsrechtlichen Rahmenbedingungen ebenfalls zur Verfügung gestellt.
Das Projekt "HyperSax" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Helmholtz-Zentrum Dresden-Roßendorf e.V., Helmholtz-Institut Freiberg für Ressourcentechnologie durchgeführt. Airborne hyperspectral remote sensing surveys over various areas in Saxony.
Das Projekt "Non-invasive geophysical and remote sensing methods to map and characterize relevant structures and processes" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung durchgeführt. This project is a continuation of project F funded in the first phase of the DFG Research Group CAOS, where we evaluated the potential of different ground-based geophysical techniques for exploring hydrological systems regarding subsurface structures, characteristics, and processes. Building up on the results of this project, we now focus on further developing selected geophysical techniques (timelapse GPR imaging) for deepening our understanding of hydrological processes at the plot and hillslope scale. In addition, we propose to systematically evaluate modem remote sensing techniques because they cun-ently represent the only means to efficiently explore larger areas or entire catchments. Here, we focus on a combination of full-waveform laserscanning and hyperspectral imaging because they can provide detailed Information regarding geometrical and physical properties of earth's surface, respectively. To link remote sensing with point/plot/hillslope scale data as provided by geophysics and conventional hydrological field techniques, we believe that further methodological innovations are needed. For example, we plan to establish a unique field laboratory to better understand the responses of geophysical and remote sensing techniques to different natural and artificial hydrological events and to develop exploration strategies advancing the applicability of geophysics and remote sensing for hydrological applications at a variety of spatial scales.
Das Projekt "EnSAG Phase II - Natural Ecosystems and Ecosystem Transitions" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Humboldt-Universität zu Berlin, Geographisches Institut, Geomatik durchgeführt. Die EnMAP Sciene Advisory Group (EnSAG) unterstützt den wissenschaftlichen PI am Helmholtz-Zentrum Potsdam GFZ bei der Koordination der wissenschaftlichen Nutzungsvorbereitungen des Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP). Zu den Aufgaben der EnSAG gehören u.a. (i) die Erstellung und Aktualisierung des EnMAP Science Plans, (ii) die Vorbereitung und Durchführung von Workshops und Schulungen, (iii) die Koordination und Vernetzung von nationalen und internationalen Aktivitäten im Bereich der hyperspektralen Fernerkundung, sowie (iv) die Entwicklung von Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse hyperspektraler Daten und deren Implementierung in das, im Rahmen des Projektes entwickelte, frei verfügbare Softwarepaket EnMAP-Box. Innerhalb des Projektes 'EnSAG Phase II' soll die erfolgreiche Arbeit der EnSAG durch die Bearbeitung neuer wissenschaftlicher Herausforderungen im Bereich der Hyperspektralfernerkundung fortgeführt werden. Als Teil der EnSAG widmet sich eine Arbeitsgruppe am Geographischen Institut der Humboldt-Universität zu Berlin den folgenden Themen: - Untersuchung und Beschreibung von Ökosystemgradienten und Landbedeckungs-übergängen sowie zeitlicher Trends mit Hilfe hyperspektraler Fernerkundungsdaten sowie Methoden des Maschinellen Lernens - Nutzung von qualitativen und quantitativen Verfahren zur Kartierung der Landbedeckung und -nutzung z.B. mittels Entwicklung, Erprobung und Implementierung adaptierter Varianten von Support Vektor Maschinen zur Regression und Klassifikation - Implementierung aller erprobten Verfahren als Applikationen in die frei verfügbare EnMAP-Box als standardisierte und nutzerfreundliche Umsetzungen. Anwendungspotenzial: - Weiterentwicklung, Anpassung und nutzerfreundliche Umsetzung erprobter Verfahren des Maschinellen Lernens - Erschließung neuer Anwendungsfelder für die Nutzung von EnMAP-Daten. Weitere Ergebnisse: - Die Software 'EnMAP-Box' kann unter der Adresse http://www.enmap.org/?q=enmapbox kostenfrei heruntergeladen werden. Die innerhalb des Vorhabens erhobenen Daten (Fernerkundungsdaten inkl. zugehöriger In-Situ-Messungen) werden nach Klärung der nutzungsrechtlichen Rahmenbedingungen ebenfalls zur Verfügung gestellt.
Das Projekt "Bewertung des Einflusses des Braunkohlebergbaus auf die Umwelt im Raum Sokolov, Tschechische Republik, mit hyperspektralen Flugzeugscannerdaten" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Institut für Geowissenschaften durchgeführt. In einem gemeinsamen Projektzwischen dem Geologischen Dienst der Tschechischen Republik, der Karlsuniversität Prag sowie dem Bureau de recherches géologiques et minières -BRGM, Orlean, Frankreich, und der Martin-Luther-Universität Halle werden in der Tschechischen Republik erstmals die innovativen Methoden der hyperspektralen Fernerkundung angewendet undregionalspezifisch weiter entwickelt. Die Arbeiten erfolgen im Braunkohlenbergbaugebiet von Sokolov. Ziel ist die Detektion von Absorptionsbanden der Eisenoxidverbindungen und von Schweremetallbelastungen in unterschiedlich strukturierten Tagebauen. Auf der Basis von spektralen Feld- und Labormessungen werden die Endmember der Sedimente mit ihren spezifischen geochemischen Parametern und der Pioniervegetation bestimmt. Nachfolgend erfolgt die Weiterentwicklung der linearen und nichtlinearen Unmixingmethoden. Darauf aufbauend werden die Algorithmen und Ergebnisse der punkthaften Messungen für die Anwendung auf die Daten desabbildenden hyperspektralen Sensors Hymap weiterentwickelt. Als Ergebnis werden Karten der Mineralverteilung sowie der Verbreitung von Pioniervegetation erstellt
Das Projekt "Konsistente Atmosphärenkorrektur und Ableiteverfahren geophysikalischer Parameter aus EnMAP und Sentinel-2 Daten über Land und über Binnen- und Küstengewässern" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Freie Universität Berlin, Institut für Meteorologie, Institut für Weltraumwissenschaften durchgeführt. Das EnMAP Doktorandenprogramm ist Teil der wissenschaftlichen Nutzungsvorbereitung der deutschen hyperspektralen Environmental Mapping and Analysis Mission (EnMAP) und ist speziell auf die Ausbildung des wissenschaftlichen Nachwuchses im Bereich der hyperspektralen Fernerkundung ausgerichtet. Die Erdbeobachtungssysteme EnMAP und Sentinel-3 ermöglichen die Messung der sonneninduzierten Chlorophyll-Fluoreszenz. Chlorophyll-Fluoreszenz ist ein von photosynthetisch aktivem Chlorophyll ausgesendetes, schwaches elektromagnetisches Signal. Für beide Sensoren werden konsistente Verfahren für die Fernerkundung von Küsten- und Binnengewässern über die Nutzung der Chlorophyll-Fluoreszenz entwickelt. Ab voraussichtlich 2018 können diese Methoden synergetisch auf EnMAP und Sentinel-3 angewendet werden. In diesem Projekt sollen Methoden für die Ableitung von Gewässerparametern aus gemessenen EnMAP- und OLCI-Reflektanzspektren entwickelt werden. Dabei wird die sonneninduzierte Chlorophyll-Fluoreszenz aus EnMAP und Sentinel-3 Daten in besonderem Maße berücksichtigt. Für die Entwicklung der Fernerkundungsverfahren soll das am Institut für Weltraumwissenschaften entwickelte Strahlungstransportmodell MOMO für die Berechnung der emittierenden Chlorophyll-Fluoreszenz erweitert werden (Hollstein & Fischer, 2012). Die für die Analyse der Daten notwendige Atmosphärenkorrektur wird über Auswerteverfahren der EnMAP Tool-Box in Absprache mit dem GFZ realisiert und wenn erforderlich entsprechend angepasst. Im Anschluss an das Vorhaben werden neue Algorithmen und zusätzliche Module für den heute bestehenden EnMAP end-to-end Simulator vorliegen und die Simulation von Messungen und Produkten für EnMAP und Sentinel-3 erlauben. Zusätzlich wird eine Abschätzung der Unsicherheiten und Fehler der Ableitung der Chlorophyll-Fluoreszenz aus EnMAP Daten über Wasser bereitgestellt. Anwendungpotenzial: Wissenschaftliche Anwendung - Abschätzung fernerkundeter Fluoreszenz - Abschätzung vom Zustand und der Variabilität von Gewässern - Optimierung von Strahlungstransportmodellen über Gewässern - Modul Nutzung durch Sentinel-3 und EnMAP-Nutzer. Anwendungsbereiche - Wasserqualität und -verfügbarkeit - Klimawandel - Katastrophenschutz (z.B. Überschwemmungen) - Agrarwirtschaft und Fischerei - Wasserwirtschaft - Stadtentwicklung und Transportwesen. Weitere Ergebnisse: Modul-Implementierung in der EnMAP Toolbox zur fernerkundeten Fluoreszenz-Abschätzung in Gewässern.
Das Projekt "EnSAG Phase II: Monitoring the Phenological Development of Agricultural Crops" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität München, Institut für Geographie, Lehrstuhl für Geographie und Geographische Fernerkundung durchgeführt. Die EnMAP Sciene Advisory Group (EnSAG) unterstützt den wissenschaftlichen PI am Helmholtz-Zentrum Potsdam GFZ bei der Koordination der wissenschaftlichen Nutzungsvorbereitungen des Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP). Zu den Aufgaben der EnSAG gehören u.a. (i) die Erstellung und Aktualisierung des EnMAP Science Plans, (ii) die Vorbereitung und Durchführung von Workshops und Schulungen, (iii) die Koordination und Vernetzung von nationalen und internationalen Aktivitäten im Bereich der hyperspektralen Fernerkundung, sowie (iv) die Entwicklung von Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse hyperspektraler Daten und deren Implementierung in das, im Rahmen des Projektes entwickelte, frei verfügbare Softwarepaket EnMAP-Box. Innerhalb des Projektes 'EnSAG Phase II' soll die erfolgreiche Arbeit der EnSAG durch die Bearbeitung neuer wissenschaftlicher Herausforderungen im Bereich der Hyperspektralfernerkundung fortgeführt werden. Am Department für Geographie der LMU München werden folgende Ziele bearbeitet: - Durchführung von Wissenschaftskampagnen zur verbesserten Ableitung phänologischer Informationen von Ackerfrüchten aus hyperspektralen Fernerkundungsdaten - Entwicklung von Algorithmen zur Ableitung landwirtschaftlich relevanter Parameter aus Hyperspektraldaten und Implementierung in die Software EnMAP-Box. - Bereitstellung von In-Situ-Messungen für die wissenschaftliche Auswertung sowie zu Schulungswecken - Kontinuierliche Fortschreibung der engen Vernetzung der hyperspektralen Nutzergemeinde durch Beiträge zu Workshops und Schulungen. Anwendungspotenzial: - Das Vorhaben untersucht den Mehrwert hyper-spektraler Satellitensysteme als Ergänzung zu bestehenden und zukünftigen Satellitenmissionen für eine effiziente und nachhaltige Nutzung des bioproduktiven Potenzials der Erdoberfläche. - Durch verbesserte satellitenbasierte Informationsprodukte kann z.B. das landwirtschaftliche Betriebsmanagement verbessert werden. - Für Landwirte, landwirtschaftliche Dienstleister und Behörden stellt ein verbessertes Monitoring landwirtschaftlicher Flächen eine wichtige Datengrundlage dar. Weitere Ergebnisse: Die Software 'EnMAP-Box' kann unter der Adresse http://www.enmap.org/?q=enmapbox kostenfrei heruntergeladen werden. Die innerhalb des Vorhabens erhobenen Daten (Fernerkundungsdaten inkl. zugehöriger In-Situ-Messungen) werden nach Klärung der nutzungsrechtlichen Rahmenbedingungen ebenfalls zur Verfügung gestellt.