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Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Konstanz, Germany from 1984 – 2023

The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.

GolfBiodivers: Aufwertung, Monitoring und Kommunikation der Biodiversität auf Golfplätzen, Teilvorhaben: Landschaftsanalyse aufzuwertender Golfanlagen

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Würzburg, Germany from 1984 – 2023

The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Merzig, Germany from 1984 – 2023

The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.

Entstehung, Umwandlung und Erhaltung historischer Kulturlandschaft in Deutschland und Japan

Ziele des Projekts sind es, die Ausformung und den Wandel der historischen Kulturlandschaft in verschiedenen Räumen vergleichend zu rekonstruieren, zu interpretieren und dabei noch erkennbaren Einflüsse menschlicher Landnutzungen zu dokumentieren und soziokulturelle Einflüsse auf Entwicklung der Kulturlandschaft zu erfassen. Ziele des Projekts sind es, im ersten Schritt die Ausformung und den Wandel der historischen Kulturlandschaft in verschiedenen Räumen des Schwarzwaldes sowie im Mittelgebirgsraum Japans vergleichend zu rekonstruieren, zu interpretieren und dabei (noch) erkennbare Einflüsse menschlicher Landnutzungen im Gelände als kulturelles Erbe zu dokumentieren. Durch dieses Projekt soll ein Beitrag zur Erhaltung der Kulturlandschaft und ihrer Elemente geleistet werden. Im zweiten Schritt wird eine Untersuchung der soziokulturellen Bedürfnisse der Bevölkerung und der interessierten Stakeholder in der Kulturlandschaft durchgeführt. Diese beiden Schritte sollen zusammengeführt werden, so dass ausgehend von der gewachsenen Kulturlandschaft Szenarien für die zukünftige Entwicklung der Kulturlandschaft in den Untersuchungsgebieten entwickelt werden können. Als Untersuchungsgebiete der Arbeit werden drei Orte ausgewählt; zwei im Schwarzwald und einer in Japan, zum einen im Schwarzwald das Terrain der Gemeinde Fröhnd im Wiesental (Südschwarzwald) und das Gebiet des Stadtteils Yach im Elztal (mittlerer Schwarzwald), zum anderen das Gebiet der Gemarkung Isarigami der Gemeinde Kami-cho in der Hyogo-Präfektur (Japan). Methodisch sollen diese Zielsetzungen durch eine historisch orientierte Landschaftsanalyse auf der Basis von Geländeaufnahmen mit Unterstützung von historischen Karten und schriftlichen Quellen und durch eine Untersuchung sozio-kultureller Aspekte mit Hilfe von Methoden der empirischen Sozialforschung erreicht werden. Für die Datenverarbeitung der Landschafts-, Literatur- sowie der sozio-kulturellen Analyse wird auf geographische Informationsinstrumente (GIS) zurückgegriffen. Darüber hinaus werden im Rahmen der Dokumentation graphische Darstellungen historisch bedeutsamer Kulturlandschaftselemente (z.B. Weidbuchen, Steinmauer, Terrassen usw.) angefertigt.

Dynamismen der Degradation in der Region des Binnendeltas des Niger, Mali (Afrika)

Das Binnendelta des Niger ist eine der wichtigsten Regionen der ökoklimatischen Zone der Sahel in sowohl sozio-ökologischer als auch sozio-ökonomischer Sicht. Interaktionen von unterschiedlichen Mustern der Landnutzung, Migration unterschiedliche Volksgruppen mit unterschiedlicher Tradition und regionalklimatische Variationen des semi-ariden Umfeld überlagern sich mit der jährlichen Flut des Niger, die weite Bereiche des Deltas zumindest für einige Wochen bis Monate betrifft. Fernerkundung und GIS dienen dem Monitoring und der Analyse der Auswirkungen der vielfältigen Nutzungsansprüche auf die Landschaft sowie der Entwicklung von Szenarien nachhaltiger Strategien des regionalen Managements der Ressourcen.

Großräumige Analyse von Verbuschungsflächen mit NOAA-AVHRR-Daten in Namibia

Seit 1979 erfassen Satelliten der NOAA-Serie die Erde und liefern damit eine der längsten kontinuierlichen Bild-Datenreihen von Satelliten überhaupt. Durch ihre großflächige Abdeckung, ihre hohe zeitliche Auflösung und ihren kostengünstigen Empfang eignen sich diese Daten hervorragend zum Monitoring. Bislang werden diese langen Zeitreihen noch kaum herangezogen, um langfristige Veränderungen von Oberflächenphänomenen zu beschreiben, denn der Großteil der Fernerkundungsarbeiten beschäftigt sich mit neueren Sensoren und deren Anwendungen. Gerade vor dem Hintergrund der Landdegradierung durch unangepaßte Landnutzung in den Trockenräumen der Erde sollten die vorhandenen archivierten Datenreihen zur Langzeitanalyse aber genutzt werden und die Ergebnisse in Konzepte des Landmanagements einfließen. In Namibia vollzieht sich in den Nationalparks und dem Weideland die Landdegradierung durch eine massive Verbuschung, v.a. mit Acacia mellifera. Die Verbuschungsdynamik der letzten 20 Jahre soll in Etosha mit NOA-AVHRR-Daten erfasst werden. Die Ergebnisse aus dem Etosha-Nationalpark können dann zum Monitoring der Verbuschung in Namibia von örtlichen Institutionen eingesetzt werden. So ist die Inwertsetzung der Daten gewährleistet und durch die Weiterentwicklung der NOAA-Serie durch das MODIS-System auch für die Zukunft gewährleistet.

Wiederherstellung von Ökosystemen und Landschaften über verschiedene räumliche und zeitliche Skalen zur Förderung der Biodiversität und Klimaresilienz in Agrarlandschaften

Der globale Wandel beeinträchtigt die Biodiversität und Ökosystemfunktionen in Agrarlandschaften durch den Klimawandel und die Nutzungsintensivierung sowie die Degradation von Lebensräumen. Um diesen negativen Effekten entgegenzuwirken, wurden verschiedene Maßnahmen zur Wiederherstellung von Ökosystemen und Landschaften (ELR) entwickelt. Allerdings fehlt es in der Renaturierungsökologie noch an einem tieferen Verständnis für die Schlüsselindikatoren beim Übergang in wiederhergestellte, resiliente Ökosysteme und Landschaften, an gut konzipierten Experimenten, welche Faktoren für den Erfolg oder Misserfolg von ELR-Maßnahmen zeigen, als auch an komplexen Analysen vorhandener Daten. Ziel von AgriRestore ist es die Auswirkungen von temporären und permanenten ELR-Maßnahmen in Agrarlandschaften umfassend zu bewerten. In der extrem trockenen und teilweise sehr strukturarmen Agrarlandschaft Sachsen-Anhalts werden wir entlang eines Landschaftsgradienten in einem innovativen Ansatz Feld- mit Mesokosmos-Experimenten kombinieren und die Fernerkundung für eine räumliche Skalierung der Muster nutzen. Durch Meta-Analysen und Wissensgraphen werden außerdem vorhandene Studien synthetisiert sowie Nutzen, Risiken und Unsicherheiten von ELR-Maßnahmen bewertet. Durch den Vergleich von wiederhergestellten und degradierten Agrarökosystemen werden die Auswirkungen von ELR-Maßnahmen auf die ober- und unterirdische Biodiversität und die damit verbundenen Ökosystemfunktionen (einschließlich Ökosystemleistungen und -fehlleistungen) analysiert. Positive Langzeitwirkungen temporärer ELR-Maßnahmen werden durch die Kombination von Zeitreihen mit multiskaligen Fernerkundungsdaten erforscht. Durch neuartige analytische Ansätze werden die feldbasierten Ergebnisse synthetisiert und die Übertragbarkeit auf größere räumliche Skalen getestet. Mit Fokus auf Synergien wird unsere Forschung einzigartige und umfangreiche Daten zu den Effekten von ELR-Maßnahmen liefern. Darauf aufbauend werden verschiedene Szenarien entwickelt und Schlüsselindikatoren für die erfolgreiche Wiederherstellung von resilienten Agrarökosystemen und Landschaften über räumliche und zeitliche Skalen hinweg abgeleitet. Zur Verstetigung unseres RI wird an der Hochschule Anhalt in Zusammenarbeit mit nationalen und internationalen Forschern ein Exzellenzzentrum für Landschafts- und Habitat-Wiederherstellung (ÉCLAIR) etabliert, welches zukünftig weitere degradierte Ökosysteme in den Fokus nehmen wird. Zur integrativen Ausbildung von Nachwuchswissenschaftlern werden wir ein Graduiertenkolleg einrichten: Young#ÉCLAIR. Durch die Kombination von Fachwissen aus den Bereichen ökologische Wiederherstellung und Biodiversitätsforschung, Fernerkundung und Datenwissenschaft innerhalb von AgriRestore sind wir in der Lage, das theoretische Verständnis für die Wiederherstellung von Ökosystem und Landschaften maßgeblich zu verbessern sowie neue Methoden und Techniken für die Renaturierungsökologie zu entwickeln.

Der Einfluss von Habitatfragmentierung und Landschaftsstruktur auf die Diversität, Abundanz und Populationsdynamik von Bienen, Wespen und ihren Gegenspielern auf Streuobstwiesen

Die Diversität, Abundanz und Populationsdynamik von Bienen, Wespen und ihren Gegenspielern sollen auf 45 Streuobstwiesen unterschiedlicher Größe, Bewirtschaftung und Landschaftseinbindung über einen Zeitraum von 3 Jahren untersucht werden. Die Aufstellung von insgesamt 540 Nisthilfen für Bienen und Wespen und die jährliche Auswertung der angelegten Nester erlauben Aussagen zur Artenvielfalt und Häufigkeit sowie zur Populationsentwicklung der einzelnen Arten, zu stadienspezifischen Mortalitätsraten, zu Parasitierungsraten und zum Artenspektrum von Gegenspielern sowie dem resultierenden Reproduktionserfolg. Die Landschaftsstruktur wird in acht Radien von 250m bis 3000m um die Streuobstwiesen mit einem Geographischen Informationssystem (GIS) erfasst. Die Bedeutung der Habitatgröße und der Landschaftsstruktur auf unterschiedlichen räumlichen Skalen für die Populationsdynamik kann so getestet werden. Zur Bewertung der Habitatqualität wird der Baumbestand, der Totholzanteil, die Vegetationsstruktur und das Blütenangebot erfasst, um Aussagen zur relativen Bedeutung von Ressourcenverfügbarkeit (Nistmöglichkeiten und Pollenquellen) und Regulation durch Gegenspieler für die Populationsentwicklung auf den Streuobstwiesen zu erhalten. Die Analyse von Pollenproben ermöglicht Aussagen zur Ressourcennutzung und zur relativen Bedeutung der Streuobstwiesen und der umgebenden Landschaft als Nahrungsquelle. Detaillierte Auswertungen und Experimente mit Osmia rufa beinhalten die Entfernung der Gegenspieler an 15 Standorten, die Bestimmung von Kokongewichten und Geschlechterverhältnissen und die individuelle Markierung und Beobachtung schlüpfender Weibchen zur Ermittlung von Sammelzeiten und Ansiedlungsraten.

Kulturlandschaftsforschung in Südwestdeutschland

Das Typische und die Eigenart einer Landschaft setzen sich aus zwei großen Komponenten zusammen: Auf der einen Seite aus den durch die Landschaftsgenese entstandenen natürlichen Standortfaktoren und zum anderen aus anthropogenen Einflüssen - wie beispielsweise Nutzung, Kultivierung, Pflege. Die Jahrhunderte lange Einwirkung des Menschen auf die Landschaft ist gleichsam ein Spiegelbild gesellschaftlicher, demographischer, politisch-ökonomischer und kultureller Entwicklungen. Das auf einen großen Zeitrahmen festgelegte Forschungsvorhaben soll, neben dem monographisch ausgerichteten Aspekt historischer Landschaftsanalysen, zu folgenden übergeordneten Fragestellungen Ergebnisse liefern: - Determinanten der landschaftlichen Entwicklung, Faktoren bei der Herausbildung regionaler Eigenarten von Kulturlandschaften, - Inventarisierung von Kulturlandschaften, Herausarbeitung historischer Erscheinungen einzelner Kulturlandschaftsepochen, - Erarbeitung regionaler Kulturlandschaftstypen Baden-Württembergs. Bisherige Schwerpunkte im Projekt: Wasserbaugeschichte, Wiesenwässerung, Kulturtechnik, historische Waldwirtschaft, historische Feldwirtschaft. Bisherige räumliche Schwerpunkte: Oberschwaben, Schwäbische Alb, Hotzenwald, Mittlerer Schwarzwald, Südlicher Schwarzwald, Kaiserstuhl. Weiterhin werden Möglichkeiten der Vermittlung von Kenntnissen über Kulturlandschaften erarbeitet. Kooperationspartner hierfür sind die Freilichtmuseen Baden-Württemberg, im Zusammenhang mit historischen Lehrpfaden, bestehen Kooperationen mit der Forstverwaltung und der Denkmalpflege.

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