The project DIGSTER - Map and Go (Digital Based Terrain Mapping) aims at the technical aspects of digital terrrain mapping. For many questions in administration, planning and expertise terrrain mappings are indispensable. The whole process starting with the data acquisition in the field and ending with map products will be digitally performed by the system. Therefore, a platform appropriate for the use in the field (PDA) is combined with technologies from the disciplines of satellite navigation, remote sensing, communication, and mobile geoinformation systems. For DIGSTER a lot of practical applications already exist in connection with policies and directives on the national and also European level.
Das Netz der Messstationen zur Erdbebenregistrierung in Baden-Württemberg umfasst permanente und temporäre Aufstellungen in verschiedenen technischen und funktionalen Ausrichtungen: 1. empfindliche Detektionsstationen, 2. Starkbebenmessstationen, 3. Hybridstationen, die Detektions- und Starkbeben-Eigenschaften verbinden. Dies gilt sowohl für die LED-eigenen Erdbebenmessstationen als auch für die anderer Betreiber. Sämtliche permanenten Messstationen übertragen heute ihre Daten echtzeitnah via Mobilfunk, DSL oder Internet in die Zentrale des LED in Freiburg. Die temporären Aufstellungen sind zum großen Teil offline. Bei den inzwischen geschlossenen Erdbebenmessstationen handelt es sich z.T. noch um analoge Aufzeichnungstechnik u.Ä.
Der Regelbetrieb des neuen Mobilfunkstandards LTE (Long Term Evolution) führt an gemeinsam mit GSM und/oder UMTS genutzten Standorten zu einem Anstieg der Mobilfunk-Gesamtimmissionen auf sehr niedrigem Niveau. Nach wie vor werden dabei aber die in Deutschland geltenden Grenzwerte deutlich unterschritten. Das ist das Ergebnis einer bundesweiten Messreihe, die das Institut für Mobil- und Satellitenfunktechnik (IMST GmbH) im Auftrag des Informationszentrums Mobilfunk (IZMF) durchgeführt hat. Im Rahmen der Messreihe Sicherheit durch Transparenz - LTE auf dem Prüfstand haben die Ingenieure des IMST vom 12.-21.09.2012 Immissionsmessungen an 16 LTE-Sendeanlagen im Regelbetrieb durchgeführt. Untersucht wurden insgesamt 91 Messpunkte, die sich jeweils hinsichtlich ihrer Ausrichtung, dem Abstand und den Sichtverhältnissen zur Sendeanlage unterschieden. Der Messbericht enthält eine ausführliche Beschreibung der Standorte und Messpunkte, Angaben zur Messdurchführung sowie alle Ergebnisse der Messungen inkl. Tabellen, Erläuterungen und Fotodokumentationen.
Das Energieökosystem ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem, in dem der Privatkunde mehr als nur ein Verbraucher ist. In den heutigen Stromnetzen wird eine zentralisierte Stromverteilungsarchitektur verwendet bei der die Energieunternehmen für die Stromerzeugung und -verteilung an die Endverbraucher verantwortlich sind. Allerdings entscheiden sich immer mehr Bürger für die Anschaffung von Energieerzeugungsanlagen auf Basis erneuerbarer Energien. Von der Bundesregierung auf Grund von ökologischen, sozialen und wirtschaftlichen Vorteilen gefördert, können Haushalte mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, die auch als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet werden, unabhängig von den Stromanbietern operieren und überschüssige Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen, was zu einer Transformation des Stromnetzes führt. Die Realisierung dieser Transformation ist nur durch eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur möglich, welche die Fernüberwachung, das Management und die Koordination des Stromnetzes ermöglicht. Die Einführung einer neuen Generation von Mobilfunknetzen gemäß dem Standard 5G erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen.
Mit der Steigerung der Rechenleistung, mathematischer Modellierung und satellitengestützter Fernerkundung der Erdoberfläche sind Niederschlagsbeobachtungen nach wie vor eines der schwächsten Glieder in der Beschreibung und im Verständnis des Wasserkreislaufs der Erde. Niederschlagsbeobachtungen sind jedoch eine wesentliche Voraussetzung für das Wassermanagement und insbesondere für die Hochwasserprognose. Dies ist besonders kritisch im Angesicht des Klimawandels und der durch den Menschen verursachten hydrologischen Veränderungen, z.B. aufgrund der raschen Urbanisierung . Opportunistische Sensoren können die räumliche und zeitliche Auflösung von Standard-Niederschlagsmessnetzen erheblich verbessern, indem sie mit Messungen von Geräten ergänzt wird, die ursprünglich nicht für die Niederschlagsmessung vorgesehen waren. Ein Beispiel dafür ist die Verwendung von Dämpfungsdaten kommerzieller Richtfunkstrecken (engl. CMLs) aus Mobilfunknetzen. Im Rahmen dieses trilateralen Projekts zwischen UniA, TUM und CTU werden wir verbesserte Methoden entwickeln, um Niederschlagsraten aus CML-Daten abzuschätzen und mit Radardaten, unter Berücksichtigung spezifischer Beobachtungsunsicherheiten zu kombinieren. Die CML-Niederschlagsschätzung wird durch die Entwicklung eines neuen Kompensationsalgorithmus zur Bestimmung der Dämpfung durch den 'wet-antenna attenuation' (WAA) Effekt verbessert. Dies wird erreicht, indem Erkenntnisse aus einem speziellen Mikrowellentransmissions-Feldexperiment und Labormessungen (durchgeführt durch TUM) mit Daten aus kurzen CMLs (von CTU bereitgestellt) kombiniert werden. Darüber hinaus wird das Potenzial zur Nutzung der von benachbarten CMLs in dichten Netzwerken gebotenen Diversität untersucht (durch CTU). Darüber hinaus werden das Potenzial und die Herausforderungen der CML-Niederschlagsschätzung im aufkommenden E-Band mit CML-Daten (von CTU bereitgestellt) und mittels Labormessungen (an der TUM) untersucht. Verbesserte räumliche Niederschlagsfelder werden durch das Zusammenführen von CML- und Wetterradardaten unter Verwendung des statistischen Ansatzes Random-Mixing (RM) bereitgestellt, für den eine Erweiterung (von UniA) entwickelt wird, um Beobachtungsunsicherheiten zu berücksichtigen. Es werden Methoden entwickelt, um diese Unsicherheiten sowohl für CML- als auch für Radardaten abzuschätzen. Das erweiterte RM wird dann angewendet, um einen einzigartigen grenzüberschreitenden CML- und Radardatensatz (von UniA und CTU bereitgestellt) sowie einen Datensatz von Wetterradar und dichtem städtisches CML-Netzwerk in der Stadt Prag zusammenzuführen.
Von Feinstaub können erhebliche Gesundheitsrisiken ausgehen: Er kann beim Menschen in die Atemwege und sogar bis in die Lungenbläschen oder den Blutkreislauf eindringen. Dort kann er Zellen schädigen oder auch andere toxische Stoffe tief in den Körper bringen. Die Feinstaubbelastung in Städten wird heute durch teure, statische Messstationen mit schlechter räumlicher und zeitlicher Auflösung überwacht. Um feingranulare dynamische Belastungskarten und reaktive Systeme in Szenarien zukünftiger Smart Cities zu ermöglichen, müssten dichte, verteilte Messungen vorgenommen werden. Eine Möglichkeit dafür sind partizipatorische Messungen auf Basis von Sensorik in Smartphones. Beim sogenannten 'Participatory Sensing' werden Privatpersonen mit kostengünstigen mobilen Sensoren ausgestattet, etwa integriert in bereits vorhandene Smartphones oder als eigenständige Geräte. Durch die Mobilität der einzelnen Teilnehmer kann eine höhere räumliche Auflösung erreicht werden. Beispiele für die erfolgreiche Umsetzung solcher Ansätze sind etwa Systeme zur Erstellung von Geräuschbelastungskarten oder zur Erfassung von Schlaglöchern, kaputten Ampeln und Verschmutzungen in Städten. Während solche Projekte meist auf regulären Smartphones und der darin verbauten Sensorik basieren, existieren integrierte Sensoren zur Messung von Feinstäuben in Smartphones noch nicht. Vergangene Arbeiten haben jedoch gezeigt, dass die Hintergrund-Feinstaubbelastung selbst mit äußerst einfachen, bereits relativ kleinen Staubsensoren erfasst werden kann. Prinzipiell ist es auch möglich das Messprinzip dieser Sensoren (Lichtstreuung) an Smartphones mit integrierter Kamera zu adaptieren. Das Projekt FeinPhone hat das Ziel, eine solche neuartige Sensorkomponente für Smartphones zur Messung von Feinstaub zu entwickeln und zu evaluieren und im Zuge der Evaluation ggf. einen Referenzdatensatz für die zukünftige Algorithmenentwicklung zu schaffen. Dies schließt das Design der externen Sensorhardware sowie geeigneter Algorithmen zur Verarbeitung der aufgenommenen Daten ein.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 509 |
| Kommune | 4 |
| Land | 56 |
| Zivilgesellschaft | 6 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 324 |
| Gesetzestext | 2 |
| Text | 84 |
| Umweltprüfung | 10 |
| unbekannt | 142 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 195 |
| offen | 357 |
| unbekannt | 10 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 537 |
| Englisch | 189 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Bild | 3 |
| Datei | 2 |
| Dokument | 72 |
| Keine | 207 |
| Multimedia | 14 |
| Unbekannt | 2 |
| Webdienst | 4 |
| Webseite | 276 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 242 |
| Lebewesen und Lebensräume | 399 |
| Luft | 220 |
| Mensch und Umwelt | 557 |
| Wasser | 147 |
| Weitere | 562 |