Mit der Initiierung des Europäischen Copernicus Programms zur Erdbeobachtung und dem damit verbundenen Start der Satelliten Sentinel-1A & B stehen erstmals zuverlässig und kostenfrei dichte C-Band Radardatenzeitserien zur Verfügung. Die Kombination beider Schwestersatelliten erlaubt die Datenakquisition mit einer zeitlichen Wiederholrate von sechs Tagen bei gleichbleibender Aufnahmegeometrie. Die nun zur Verfügung stehende zeitliche Dimension der SAR-Datensätze ermöglicht und erfordert innovative Datenauswertestrategien, die zum einen die Vorprozessierung der Daten und zum anderen die Extrahierung des Informationsgehaltes optimieren. Das übergeordnete Ziel dieses Vorhabens ist die Entwicklung und der Test eines geeigneten Verfahrens. Der vorgeschlagene Ansatz basiert auf der temporalen Dekomposition von SAR Zeitreihen. Die extrahierte raumzeitliche Information soll hinsichtlich ihrer Eignung als Datengrundlage für bestimmte Anwendungen untersucht werden. Parallel soll mittels temporaler Dekomposition ein neuartiger Speckle-Filter entwickelt werden. Der Speckle-Filter wird die Eigenschaft besitzen, ausschließlich über die Zeit zu filtern. Somit bleibt die geometrische Auflösung der Eingangsdaten vollständig erhalten. Eine Erweiterung des Filters zur raum-zeitlichen Filterung ist ebenso vorgesehen. Die Zerlegung des zeitlichen Signals erfolgt in einzelne Komponenten unterschiedlicher Frequenz. Komponenten hoher Frequenz bilden zufällige Rückstreuvariationen ab (Speckle, Niederschlagseinflüsse etc.), Komponenten mittlerer oder niedriger Frequenz werden durch biophysikalische Prozesse wie z.B. Bodenfeuchteänderungen oder Pflanzenwachstum dominiert. Welche Komponenten mit welchen biophysikalischen Prozessen zusammenhängen, und welche zeitliche Abtastungsdichte gegeben sein muss, um den Einfluss dieser Steuergrößen abbilden zu können, soll im Rahmen dieses Vorhabens analysiert werden. Bezüglich der Bodenfeuchteableitung soll zudem geprüft werden, inwieweit Sentinel-1 basierte Kohärenzen sowie Phasentriplets geeignete Proxys für die Ableitung von Bodenfeuchteindikatoren sein können. Entsprechend dieser Ergebnisse erfolgt die Erforschung der Nutzbarkeit der zeitlichen Komponenten hinsichtlich der Anwendungsentwicklung. Im Vordergrund stehende Anwendungsfälle sind hier die Kartierung der Landbedeckung und -nutzung inkl. REDD+ Fragestellungen, die Detektion von Landbedeckungsveränderungen, Analysen zur Dynamik von Feuchtgebieten sowie die Ableitung von Bodenfeuchteindikatoren.
Versiegelungskarte und Bodenbedeckung: Mit der Beschreibung des Ausmaßes der Bodenversiegelung kann sowohl ein quantitativer Überblick über die Ausdehnung städtischer Siedlungsräume gegeben als auch qualitative Einflüsse z.B. auf das Stadtklima und die Grundwasserneubildung abgebildet werden. Bodenversiegelung hat viele negative Auswirkungen auf Mensch und Umwelt. Versiegelte Flächen sind nicht in der Lage, Starkregenereignisse durch Versickerung abzumildern, sie tragen stark zur Entstehung von Hitzeinseln im städtischen Bereich bei und beeinträchtigen durch die gestörten Austauschvorgänge zwischen Erdreich und Atmosphäre die natürlichen Bodenfunktionen. Seit 1984 wird die Entwicklung der Bodenversiegelung in Hamburg verfolgt. Bisher wurde dafür die Biotopkartierung genutzt. Anhand der dort für ganz Hamburg erfassten Biotoptypen konnte der Versiegelungsgrad geschätzt werden und wurde im 5-Jahresrythmus fortgeschrieben (letzter Bearbeitungsstand 2021). Mit Beginn des Jahres 2020 wird für Hamburg die Bodenbedeckung anhand eines trainierten KI-Modells vorhergesagt. Die erfassten Bodenbedeckungsklassen sind "niedrige Vegetation", "hohe Vegetation", "Gewässer" und "offener Boden" als unversiegelte Flächen, sowie "versiegelte Oberflächen" und "Gebäude" als versiegelte Flächen. Für die Versiegelungskarte wurden Raster mit einer Auflösung von 10, 25 und 50 m über Hamburg gelegt und für jede Rasterzelle der Anteil der versiegelten Flächen in Prozent bestimmt. Um eine bessere Übersicht zu gewährleisten wurde die Darstellung auf 10 Klassen beschränkt. Flächen mit Versiegelungsanteilen von 0 bis 10 % sind in die Versiegelungsklasse "1" und entsprechend fortlaufend bis Klasse "10" eingeteilt. Gewässer sind gesondert dargestellt und als Versiegelungsklasse "0" mit dem Versiegelungsgrad "Gewässer" eingeordnet. Unter "versiegelt" ist in den Daten zusätzlich der prozentuale Anteil der Versiegelung für jede Fläche angegeben. Dieser Datensatz aus Versiegelungskarte in drei verschiedenen Auflösungen und der Bodenbedeckungskarte steht derzeit für das Jahr 2020 zur Verfügung und soll stetig aktualisiert werden, wenn die erforderlichen Eingangsdaten vorliegen.
Critical Loads, ein wichtiges wissenschaftliches Instrument zur Risikobewertung für Ökosysteme, werden aktuell vom CCE für Europa berechnet. Die korrekte Identifizierung der Ökosysteme, basierend auf einer harmonisierten Landbedeckungskarte, bildet das Fundament für die Berechnung. Allerdings sind die Eingangsdaten der Karte teils bis zu 20 Jahre alt und sollten dringend aktualisiert werden, um eine korrekte Berechnung der Critical Loads zu gewährleisten. Dafür müssen in einem ersten Schritt die für Deutschlandverfügbaren Datenquellen (z.B. Vegetation, Ökosystem/Habitat, Boden, Wasserhaushalt, Klimakarten)zusammengestellt werden. Um in der Lage zu sein, die Critical Loads nicht nur für Deutschland, sondern für den gesamten Raum der europäischen Luftreinhaltekonvention zu berechnen (zentrale Aufgabe des seit 2018 am UBA angesiedelten CCE), sollen in einem zweiten Schritt die für Europa zur Verfügung stehenden Daten und Karten zusammengestellt werden. Die unterschiedlichen Datengrundlagen sollen auf zwei Ebenen harmonisiert werden (Deutschland, Europa). Eine Analyse soll aufzeigen, wie stark der unterschiedliche Detailgrad die Critical Load Ergebnisse beeinflusst.
GEMAS (Geochemical Mapping of Agricultural and Grazing Land Soil in Europe) ist ein Kooperationsprojekt zwischen der Expertengruppe „Geochemie“ der europäischen geologischen Dienste (EuroGeoSurveys) und Eurometeaux (Verbund der europäischen Metallindustrie). Insgesamt waren an der Durchführung des Projektes weltweit über 60 internationale Organisationen und Institutionen beteiligt. In den Jahren 2008 und 2009 wurden in 33 europäischen Ländern auf einer Fläche von 5 600 000 km² insgesamt 2219 Ackerproben (Ackerlandböden, 0 – 20 cm, Ap-Proben) und 2127 Grünlandproben (Weidelandböden, 0 – 10 cm, Gr-Proben) entnommen. In den Proben wurden 52 Elemente im Königswasseraufschluss, von 41 Elementen die Gesamtgehalte sowie TC und TOC bestimmt. In den Ap-Proben wurden zusätzlich 57 Elemente in der mobilen Metallionenfraktion (MMI®) sowie die Bleiisotopenverhältnisse untersucht. Neben den chemischen Elementgehalten wurden in den Proben auch Bodeneigenschaften und -parameter wie der pH-Wert, die Korngrößenverteilung, die effektive Kationenaustauschkapazität (CEC), MIR-Spektren und die magnetische Suszeptibilität untersucht sowie einige Koeffizienten berechnet. Alle analytischen Untersuchungen unterlagen einer strengen externen Qualitätssicherung. Damit liegt erstmals ein qualitätsgesicherter und harmonisierter geochemischer Datensatz für die europäischen Landwirtschaftsböden mit einer Belegungsdichte von einer Probe pro 2 500 km² vor, der eine Darstellung der Elementgehalte und deren Bioverfügbarkeit im kontinentalen (europäischen) Maßstab ermöglicht. Die in den Datenserien „GEMAS – Einzelelementkarten“ und „GEMAS – Parameter und Indizes“ bereitgestellten geochemischen Karten zeigen eine neutrale und wertungsfreie Darstellung der Verteilungsmuster der untersuchten Elemente und Parameter. Mit der Datenserie „GEMAS – Zusatzinformationen“ werden zusätzliche Informationen bereitgestellt, die die Interpretation dieser geochemischen Karten unterstützen sollen. Der zu dieser Datenserie gehörende Datensatz „Bodenbedeckung“ stellt Karten zur Bodenbedeckung im Untersuchungsgebiet bereit (Datenquelle: CLC, 2020; EEA, 2012).
The Dynamic World Training Data is a dataset of over 5 billion pixels of human-labeled ESA Sentinel-2 satellite image, distributed over 24000 tiles collected from all over the world. The dataset is designed to train and validate automated land use and land cover mapping algorithms. The 10m resolution 5.1km-by-5.1km tiles are densely labeled using a ten category classification schema indicating general land use land cover categories. The dataset was created between 2019-08-01 and 2020-02-28, using satellite imagery observations from 2019, with approximately 10% of observations extending back to 2017 in very cloudy regions of the world. This dataset is a component of the National Geographic Society - Google - World Resources Institute Dynamic World project. The dataset consists of two file types: GeoTIFF files of 510x510 pixel 10m resolution satellite image tiles markup provided by human labelers, and Excel (.xlsx) tables of metadata and class statistics for the above GeoTIFF files. The data is organized into three main folders. One folder contains training data labeled by a team of 25 expert human labelers recruited by National Geographic Society specifically for this project. A second folder contains training data labeled by a larger group of commissioned labelers provided by a commercial crowd-labeler service. The data in these folders is organized by hemisphere and biome number from the RESOLVE Ecoregions2017 biomes categories (https://ecoregions2017.appspot.com/). A third folder contains a validation dataset. This is a holdout set of training data for assessing model accuracy. None of this data is intended to be used in the formulation of the model. Each validation tile was independently labeled by three experts. The validation set contains two versions: the individual markup from each expert labeler, and the image composites of the individual markups. Each GeoTIFF file encodes information on the location of landscape feature classes as determined by a given labeler. Classes were labeled by visual examination of true color (RGB) composites of Sentinel-2 MultiSpectral Level-2A scenes. The Tier 1 class values used in this phase of the project are as follows: 0 No data (left unmarked), 1 Water, 2 Trees, 3 Grass, 4 Flooded Vegetation, 5 Crops, 6 Scrub, 7 Built Area, 8 Bare Ground, 9 Snow/Ice, 10 Cloud. This dataset does not include the original Sentinel-2 imagery tiles, but metadata on the exact image ID and date is provided The original Sentinel-2 imagery was obtained via Google Earth Engine. This data is available under a Creative Commons BY-4.0 license and requires the following attribution: This dataset is produced for the Dynamic World Project by National Geographic Society in partnership with Google and the World Resources Institute. Development of the Dynamic World training data was funded in part by the Gordon and Betty Moore Foundation.
Corine Land Cover Change 1990-2000 (CHA9000) is one of the Corine Land Cover (CLC) datasets produced within the frame the Copernicus Land Monitoring Service referring to changes in land cover / land use status between the years 1990 and 2000. CHA is derived from satellite imagery by direct mapping of changes taken place between two consecutive inventories, based on image-to-image comparison. CLC service has a long-time heritage (formerly known as "CORINE Land Cover Programme"), coordinated by the European Environment Agency (EEA). It provides consistent and thematically detailed information on land cover and land cover changes across Europe. CLC datasets are based on the classification of satellite images produced by the national teams of the participating countries - the EEA members and cooperating countries (EEA39). National CLC inventories are then further integrated into a seamless land cover map of Europe. The resulting European database relies on standard methodology and nomenclature with following base parameters: 44 classes in the hierarchical 3-level CLC nomenclature; minimum mapping unit (MMU) for status layers is 25 hectares; minimum width of linear elements is 100 metres. Change layers have higher resolution, i.e. minimum mapping unit (MMU) is 5 hectares for Land Cover Changes (CHA), and the minimum width of linear elements is 100 metres. The CLC service delivers important data sets supporting the implementation of key priority areas of the Environment Action Programmes of the European Union as e.g. protecting ecosystems, halting the loss of biological diversity, tracking the impacts of climate change, monitoring urban land take, assessing developments in agriculture or dealing with water resources directives. part of the European Copernicus Programme coordinated by the European Environment Agency, providing environmental information from a combination of air- and space-based observation systems and in-situ monitoring.
Corine Land Cover 1990 (CLC1990) is one of the Corine Land Cover (CLC) datasets produced within the frame the Copernicus Land Monitoring Service referring to land cover / land use status of year 1990. CLC service has a long-time heritage (formerly known as "CORINE Land Cover Programme"), coordinated by the European Environment Agency (EEA). It provides consistent and thematically detailed information on land cover and land cover changes across Europe. CLC datasets are based on the classification of satellite images produced by the national teams of the participating countries - the EEA members and cooperating countries (EEA39). National CLC inventories are then further integrated into a seamless land cover map of Europe. The resulting European database relies on standard methodology and nomenclature with following base parameters: 44 classes in the hierarchical 3-level CLC nomenclature; minimum mapping unit (MMU) for status layers is 25 hectares; minimum width of linear elements is 100 metres. Change layers have higher resolution, i.e. minimum mapping unit (MMU) is 5 hectares for Land Cover Changes (LCC), and the minimum width of linear elements is 100 metres. The CLC service delivers important data sets supporting the implementation of key priority areas of the Environment Action Programmes of the European Union as e.g. protecting ecosystems, halting the loss of biological diversity, tracking the impacts of climate change, monitoring urban land take, assessing developments in agriculture or dealing with water resources directives. part of the European Copernicus Programme coordinated by the European Environment Agency, providing environmental information from a combination of air- and space-based observation systems and in-situ monitoring.
Corine Land Cover Change 1990-2000 (CHA9000) is one of the Corine Land Cover (CLC) datasets produced within the frame the Copernicus Land Monitoring Service referring to changes in land cover / land use status between the years 1990 and 2000. CHA is derived from satellite imagery by direct mapping of changes taken place between two consecutive inventories, based on image-to-image comparison. CLC service has a long-time heritage (formerly known as "CORINE Land Cover Programme"), coordinated by the European Environment Agency (EEA). It provides consistent and thematically detailed information on land cover and land cover changes across Europe. CLC datasets are based on the classification of satellite images produced by the national teams of the participating countries - the EEA members and cooperating countries (EEA39). National CLC inventories are then further integrated into a seamless land cover map of Europe. The resulting European database relies on standard methodology and nomenclature with following base parameters: 44 classes in the hierarchical 3-level CLC nomenclature; minimum mapping unit (MMU) for status layers is 25 hectares; minimum width of linear elements is 100 metres. Change layers have higher resolution, i.e. minimum mapping unit (MMU) is 5 hectares for Land Cover Changes (CHA), and the minimum width of linear elements is 100 metres. The CLC service delivers important data sets supporting the implementation of key priority areas of the Environment Action Programmes of the European Union as e.g. protecting ecosystems, halting the loss of biological diversity, tracking the impacts of climate change, monitoring urban land take, assessing developments in agriculture or dealing with water resources directives. part of the European Copernicus Programme coordinated by the European Environment Agency, providing environmental information from a combination of air- and space-based observation systems and in-situ monitoring.
Corine Land Cover 1990 (CLC1990) is one of the Corine Land Cover (CLC) datasets produced within the frame the Copernicus Land Monitoring Service referring to land cover / land use status of year 1990. CLC service has a long-time heritage (formerly known as "CORINE Land Cover Programme"), coordinated by the European Environment Agency (EEA). It provides consistent and thematically detailed information on land cover and land cover changes across Europe. CLC datasets are based on the classification of satellite images produced by the national teams of the participating countries - the EEA members and cooperating countries (EEA39). National CLC inventories are then further integrated into a seamless land cover map of Europe. The resulting European database relies on standard methodology and nomenclature with following base parameters: 44 classes in the hierarchical 3-level CLC nomenclature; minimum mapping unit (MMU) for status layers is 25 hectares; minimum width of linear elements is 100 metres. Change layers have higher resolution, i.e. minimum mapping unit (MMU) is 5 hectares for Land Cover Changes (LCC), and the minimum width of linear elements is 100 metres. The CLC service delivers important data sets supporting the implementation of key priority areas of the Environment Action Programmes of the European Union as e.g. protecting ecosystems, halting the loss of biological diversity, tracking the impacts of climate change, monitoring urban land take, assessing developments in agriculture or dealing with water resources directives. part of the European Copernicus Programme coordinated by the European Environment Agency, providing environmental information from a combination of air- and space-based observation systems and in-situ monitoring.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 16 |
| Europa | 2 |
| Kommune | 1 |
| Land | 3 |
| Weitere | 10 |
| Wissenschaft | 9 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 9 |
| Förderprogramm | 11 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Text | 1 |
| unbekannt | 12 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 4 |
| Offen | 21 |
| Unbekannt | 9 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 15 |
| Englisch | 23 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 4 |
| Bild | 3 |
| Datei | 5 |
| Dokument | 2 |
| Keine | 10 |
| Webdienst | 7 |
| Webseite | 14 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 32 |
| Lebewesen und Lebensräume | 33 |
| Luft | 21 |
| Mensch und Umwelt | 33 |
| Wasser | 19 |
| Weitere | 34 |