Die Nationale Strategie zur biologischen Vielfalt sieht in Deutschland eine natürliche Entwicklung auf 5 % der Waldfläche vor. Um die Naturnähe von Wäldern besser definieren und bewerten zu können, wurden verschiedene Parameter aus den Bereichen Waldstruktur, Artenvielfalt und Waldfunktionen in 16 Waldgebieten unterschiedlichen Alters und unterschiedlicher Baumartenzusammensetzung im Norddeutschen Tiefland untersucht. Als Referenz für die Naturnähe der Waldstruktur reifer Waldentwicklungsstadien dienten Daten aus ostslowakischen Buchen-Urwäldern. Anhand dieser Daten wurde ein Old-Growth-Indikator (OGI) als ein Maß für die Ähnlichkeit der Waldstruktur mit reifen Waldentwicklungsphasen entwickelt. Die Urwälder zeigten eine deutlich größere Spanne der Waldstrukturdaten als die untersuchten heimischen Waldbestände. Einige alte Laubwälder wiesen jedoch ähnliche Werte auf. Die Untersuchungen zeigten außerdem, dass alte Laubwälder im Mittel etwa doppelt so viel Kohlenstoff in der oberirdischen Biomasse speicherten wie junge Kiefernforste. Letztere wiesen jedoch deutlich höhere Kohlenstoffvorräte im Mineralboden auf. Weiterhin nahm die Gesamtartenzahl der Krautschicht in alten Laubwäldern im Vergleich zu Kiefern(misch)wäldern ab. Die Zahl der auf geschlossene Wälder spezialisierten Arten sowie der an Totholz gebundenen Käfer- und Pilzarten stieg dagegen mit zunehmender Ähnlichkeit der Waldstruktur mit reifen Waldentwicklungsphasen an. Geeignete Referenzdaten sind essenziell für die Beurteilung der natürlichen Waldentwicklung ohne direkten menschlichen Einfluss. Für die erfassten Biodiversitätskenngrößen fehlten diese jedoch. Dennoch können Daten zur Biodiversität unterstützend zum OGI in die Naturnähebewertung von Wäldern eingehen.
Die "Forstlichen Strukturdaten" beinhalten für ausgewählte Projektgebiete in Baden-Württemberg folgende Rasterdatensätze: digitales Oberflächenmodell (DOM; 1 x 1 m), normalisiertes digitales Oberflächenmodel (nDOM; 1 x 1 m), Waldhöhenstrukturkarte (5 x 5 m), Überschirmung (25 x 25 m), Kronendachrauigkeit (als Perzentilabstand und Standardabweichung; jeweils 20 x 20 m, 50 x 50 m, 100 x 100 m), lockere Althölzer / Überhälterbestände (20 x 20 m), Waldtyp (offene und geschlossene Bestände sowie Bestandeslücken; 1 x 1 m), Holzvorrat (20 x 20 m) und oberirdische Biomasse (20 x 20 m). Diese Datensätze wurde im Rahmen des Verbundprojekts F³ - "Flächendeckende Fernerkundungsbasierte Forstliche Strukturdaten" erstellt. Verbundpartnerinnen dieses Projekts waren die Forstlichen Versuchs- und Forschungsanstalt Baden-Württemberg (FVA) und die Nordwestdeutsche Forstliche Versuchsanstalt (NW-FVA). Das F³-Projekt wurde durch das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) gefördert. Förderkennzeichen: 22025014 (FVA), 22024816 (NW-FVA).
The product shows forest structure information on canopy height, total canopy cover and Above-ground biomass density (AGBD) in Germany as annual products from 2017 to 2022 in 10 m spatial resolution. The products were generated using a machine learning modelling approach that combines complementary spaceborne remote sensing sensors, namely GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation; NASA; full-waveform LiDAR), Sentinel-1 (Synthetic-Aperture-Radar; ESA, C-band) and Sentinel-2 (Multispectral Instrument; ESA; VIS-NIR-SWIR). Sample estimates on forest structure from GEDI were modelled in 10 m spatial resolution as annual products based on spatio-temporal composites from Sentinel-1 and -2 for six years (2017 to 2022). The derived products are the first consistent data sets on canopy height, total canopy cover and AGBD for Germany which enable a quantitative assessment of recent forest structure dynamics, e.g. in the context of repeated drought events since 2018. The full description of the method and results can be found in the publication of Kacic et al. (2023).
Das Projekt "Teilprojekt F" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Thüringer Landesamt für Landwirtschaft und Ländlichen Raum durchgeführt. Als Teil des Verbundprojekts SIGNAL werden im Teilprojekt 6 die Ein- und Austräge von oberirdischer Biomasse sowie die Mikronährstoffe im Boden, in den SIGNAL Kernparzellen, untersucht. Es sollen Kenntnisse zum Kreislauf organischer Biomasse auf der Agroforstfläche Dornburg im Vergleich zur Referenzfläche erarbeitet werden. In der 2.Projektphase wird, in Zusammenarbeit mit der Universität in Göttingen (TP1.1.), ein Versuch mit reduzierter N-Düngung auf der Ackerfläche des Agroforstsystemes und Referenzfläche in Dornburg durchgeführt. Untersuchungen zur Verteilung der Mikronährstoffe im Boden werden auf den Agroforstschlägen Dornburg, Forst, Mariensee und Wendhausen durchgeführt. Ziel von SIGNAL ist es, bereits existierende Agroforstsysteme zu evaluieren und mit den angrenzenden Referenzflächen zu vergleichen. Der Ertrag der Feldfrüchte wird jährlich mit dem Parzellenmähdrescher, in den festgelegten Abständen zum Baumstreifen, erfasst. Außerdem findet eine jährliche Ertragsschätzung des Holzertrags statt. Zentrale Aufgabe von TP 6 ist der Austausch der agroforstlichen Forschung mit der landwirtschaftlichen Praxis, die enger verknüpft sein sollte, um die neuesten Forschungsergebnisse und praktischen Erfordernisse zu teilen.
Das Projekt "Waldbiomasse aus TanDEM-X & BIOMASS" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung GmbH - UFZ, Department Ökologische Systemanalyse durchgeführt. BIOMASS ist die siebte Earth-Explorer-Mission der ESA und soll voraussichtlich im Sommer 2024 starten. Ziel der Mission ist es, die räumliche Verteilung und die zeitlichen Veränderungen der Waldbiomasse konsistent und global zu erfassen. Aufgrund der ITU-Vorschriften (International Telecommunication Union) kann BIOMASS jedoch nur mit einer Bandbreite von 6 MHz betrieben werden. Dies schränkt die räumliche Auflösung drastisch ein (200 m x 200 m). In diesem Sinne bildet die TanDEM-X Mission eine wichtige komplementäre Ergänzung, insbesondere durch die verwendete andere Wellenlänge und wesentlich feinere räumliche Auflösung der interferometrischen TanDEM-X Datenprodukte (1 m-20 m). Die Kombination der Daten beider Missionen kann eine wesentlich genauere Schätzung der oberirdischen Biomasse im Wald ermöglichen. Dementsprechend werden im Rahmen dieses Vorhabens folgende Ziele verfolgt: 1. Entwicklung, Implementierung und Validierung eines Prototypen-Algorithmus zur Bestimmung der Waldbiomasse im Hektar-Bereich (100 m x 100 m) aus der Kombination von TanDEM-X und BIOMASS Daten. Der Algorithmus soll prinzipiell global einsetzbar sein. 2. Großflächige Schätzung der Waldbiomasse mit den entwickelten Prototypen. 3. Projektion des Prototypen-Algorithmus auf die operationelle Funktionalität im Rahmen von ESA‘s Algorithm and Analysis Plattform (MAAP). Zur Erreichung der Ziele sollen Waldsimulationsmodelle (hier FORMIND) mit Fernerkundungsmessungen (hier Radar) in neuartiger Weise kombiniert werden. Die Aktivitäten des Vorhabens sind auf wichtige Anwendungsbereiche der beiden Missionen TanDEM-X (DLR) und BIOMASS (ESA) ausgerichtet und leisten damit einen wichtigen Beitrag zur wissenschaftlichen Nutzung und zum Erfolg beider Missionen. Die angestrebten Ziele und Produkte sind ein wichtiger und einzigartiger Beitrag zur Generierung von Geoinformationen für die Beobachtung und Überwachung der Auswirkungen des Klimawandels auf Waldökosysteme.
Das Projekt "Bestimmung der Waldhöhe und oberirdischen Biomasse in tropischen Wäldern mit multipass X- und C-band Pol-InSAR Daten" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Remote Sensing Solutions GmbH durchgeführt. Ziel dieses Vorhabens ist die Entwicklung von Algorithmen und Prozessketten für die integrative Nutzung multi-sensoraler X- und C-Band SAR Daten unter Verwendung von Pol-InSAR Techniken für die Bestimmung der Waldhöhe und oberirdischen Biomasse in tropischen Wäldern. Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit dem kanadischen Unternehmen A.U.G. Signals Ltd. Durchgeführt. Der Schwerpunkt liegt auf der synergetischen Verwendung von TerraSAR-X, TanDEM-X, Radarsat-2 und Sentinel-1 Pol-InSAR Daten. Dabei wird die Auswirkung verschiedener Beam Modi, Baselines und Polarisationen auf die Genauigkeit der geschätzten Waldhöhe mittels Pol-InSAR Verfahren evaluiert. Basierend auf der Waldhöhe soll in einem nächsten Schritt die oberirdische Biomasse abgeleitet werden. Als Referenzdaten für Waldhöhe und Biomasse dienen sowohl eine umfassende Datenbank der RSS GmbH als auch neu erhobenen Waldinventur- und Befliegungsdaten. Des Weiteren soll ein Verfahren entwickelt werden, das die Veränderungen der Waldhöhe sowie der oberirdischen Biomasse zwischen zwei Zeitschnitten detektiert. Weiterhin sollen die entwickelten Verfahren auf Übertragbarkeit in ein anderes tropisches Ökosystem getestet werden, um die Robustheit des entwickelten Verfahrens innerhalb der Tropen zu testen. Das Projekt ist innerhalb von 3 Jahren geplant, wobei sich die Zusammenarbeit mit AUG auf 2 Jahre beschränkt. Zunächst wird eine geeignete Methode zur Waldhöhenbestimmung und Abschätzung der oberirdischen Biomasse entwickelt. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der synergetischen Verwendung von X- und C-band Pol-InSAR Daten und es werden verschiedene Beam Modi, Baselines und Polarisationen und deren Auswirkung auf die Genauigkeit getestet. Außerdem werden Algorithmen zur Veränderungsdetektion zwischen den zwei Zeitschnitten entwickelt. Die Übertragbarkeit der entwickelten Algorithmen und Prozessketten in ein anderes Ökosystem werden von RSS eigenverantwortlich im dritten Jahr durchgeführt.
Das Projekt "Teilprojekt 1" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Leibniz-Institut für Agrartechnik Potsdam-Bornim e.V., Abteilung Technik im Pflanzenbau durchgeführt. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines sensorbasierten Verfahrens zur zielflächenorientierten bedarfsgerechten Applikation von Fungiziden in Getreide. Unterschiedliche Bodenbedingungen innerhalb eines Feldes bedingen ein unterschiedliches Pflanzenwachstum. Bei der zielflächenorientierten Fungizidapplikation wird die Applikationsmenge entsprechend der Pflanzenoberfläche (Zielfläche für die Spritzbrühe) bzw. Biomasse bei konstanter Konzentration der Flüssigkeit im Spritzbehälter entsprechend den Vorgaben eines Kamerasensors während der Überfahrt variiert. Pflanzenoberfläche (Leaf Area Index, LAI) und oberirdische Biomasse sind für den zielflächenorientierten Pflanzenschutz wichtige Parameter, die positionsbezogen (GPS) mit Hilfe von Sensoren erfasst werden müssen. In den ersten beiden Vegetationsjahren 2013 und 2014 wurden Exaktversuche in Winterweizen zur Untersuchung der Korrelation des Merkmals Deckungsgrad der grünen Biomasse , der von einer 3-Chip-CCD-Multispektralkamera gemessen wurde, zum LAI und zur Biomasse durchgeführt. Mit Hilfe einer kameragesteuerten Feldspritze erfolgte auf Grund dieser Korrelation eine lineare Anpassung der Spritzmenge an den Sensorwert. Die durch den Kamerasensor gesteuerte Pflanzenschutzspritze wurde zur Fungizidapplikation in Winterweizen in der Saison 2014 und 2015 in Praxisversuchen getestet. Gegenüber einer praxisüblichen flächeneinheitlichen Fungizidapplikation beliefen sich die Fungizideinsparungen auf 8 % (2014) und 44 %, 45 % sowie 1 % in den drei durchgeführten Versuchen 2015. Es konnte kein erhöhtes Krankheitsauftreten in den mit dem Sensor gespritzten Varianten beobachtet werden. Die Praxisversuche werden im Jahr 2016 fortgesetzt. Bei dieser kleinräumigen Optimierung des Fungizideinsatzes in Getreide werden im Vergleich zu einer betriebsüblichen einheitlichen Applikation Pflanzenschutzmittel eingespart. Mit einer Tankfüllung der Feldspritze kann außerdem mehr Fläche behandelt werden. Damit wird eine Minderung der Maschinenkosten erreicht. Der Verbrauch von Kraftstoff wird gesenkt, da weniger Befüllfahrten notwendig sind. Die CO2-Bilanz des landwirtschaftlichen Produktionsprozesses wird verbessert.
Das Projekt "Teilprojekt C" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Julius Kühn-Institut, Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen, Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde durchgeführt. Agroforstwirtschaft stellt eine Landnutzungsinnovation für die Landwirtschaft in Deutschland dar. Die Umsetzung wird jedoch nach wie vor durch einen Mangel an belastbaren wissenschaftlichen Daten, kombiniert mit einem unzureichenden rechtlichen Rahmen sowie mangelnder Erfahrung und Informationsdefiziten bei Landwirten erschwert. In der SIGNAL-Phase III ist es unser Ziel, diese Hindernisse zu beseitigen, indem wir unsere umfassende Bewertung der Alley-Cropping-Agroforstwirtschaft abschließen und Wissenschaft und Praxis miteinander verknüpfen. Wir werden die Wissensbasis für den Alley-Cropping-Anbau bereitstellen, um zu einer nachhaltigeren Landwirtschaft in Deutschland beizutragen. Dies gelingt indem wir die langfristige Nachhaltigkeit bewerten, geeignete Umweltbedingungen und beste Managementpraktiken ermitteln sowie Kosten und Nutzen evaluieren. Wir werden dieses Wissen an landwirtschaftliche Akteure und Entscheidungsträger weitergeben. Wir haben unser Forschungsprogramm entsprechend in zwei Segmente gegliedert: A) Abschluss der wissenschaftlichen Bewertung und B) Upscaling, Implementierung & Outreach. Mit SIGNAL III werden die bestehenden Datensätze zu Biomasseertrag und -qualität der oberirdischen angebauten Komponenten um wertvolle, bisher in Deutschland kaum vorhandene Daten ergänzt. Die vollständigen Datensätze werden durch TP3 über das BonaRes-Datenzentrum in Form von Metadaten veröffentlicht und so der wissenschaftlichen Community, dem landwirtschaftlichen Beratungswesen, politischen Entscheidungsträgern sowie weiteren Steakholdern zur Verfügung gestellt. Im Agroforstsystem in Wendhausen werden Fasernesselbestände auf einem Teil der Ackerstreifen etabliert. Die oberirdische Biomasse der Fasernessel hat das Potential stofflich verwertet zu werden. TP 3 führt Untersuchungen zum Kohlenstoffspeicherungspotential des Agroforstsystems in Wendhausen durch und kann damit wichtige Daten zu Agrarumweltleistungen der Landwirtschaft liefern.
Das Projekt "Teilprojekt F" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Thüringer Landesanstalt für Landwirtschaft, Thüringer Zentrum Nachwachsende Rohstoffe durchgeführt. SIGNAL setzt sich die Evaluierung existierender Langzeit-Agroforstsysteme und angrenzender konventioneller landwirtschaftlicher Systeme in Deutschland zum Ziel. Das TP 6 will Kenntnisse zum Kreislauf organischer Biomasse auf der Agroforstfläche Dornburg im Vergleich zur Referenzfläche erarbeiten. Weiterhin sollen agroforstliche Forschung und landwirtschaftliche Praxis durch den Austausch von neuesten Forschungsergebnissen und praktischen Erfordernissen enger verbunden werden. TP 6 wird sich schwerpunktmäßig mit den Ein- und Austrägen oberirdischer Biomasse innerhalb der Versuchs-Plots beschäftigen. Die Forschungsaktivitäten finden im silvoarablen alley-cropping-System Dornburg statt und sind methodisch eng abgestimmt mit den Arbeiten der TP 2-2, 5 und 7. Zusätzlich leistet das TP6 logistische Unterstützung für die Forschungsaktivitäten anderer SIGNAL TP auf der Dornburger Agroforst-Fläche. Zur Verbreitung von Informationen über das Konzept moderner Agroforstsysteme und neuester Forschungsergebnisse an die Zielgruppen Landwirte, Entscheidungsträger und Verwaltung, wird das TP 6 an Feldtagen teilnehmen, Flächenbesichtigungen organisieren, aber auch allgemeinverständliche praktische Informationen veröffentlichen. Zur Absicherung eines Informationsflusses in beide Richtungen werden Hinweise, Probleme und Hemmnisse aus Sicht der Landwirtschaft gesammelt, evaluiert und den Forschern in SIGNAL verfügbar gemacht sowie zur Erreichung relevanter Entscheidungsträger veröffentlicht.
Das Projekt "Entwicklung und Bewertung neuer Verfahren und Ansaetze zur Feststellung von Bakterien unter dem Meeresboden der Tiefsee und deren Wechselwirkung mit Prozessen in der Geosphaere DEEP BUG" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Max-Planck-Institut für marine Mikrobiologie durchgeführt. Objective: Development and assessment of new techniques and approaches for detecting deep sub-seafloor bacteria and their interaction with geosphere processes (DEEPBUG). Problems to be solved: Marine sediments cover 70 per cent of the Earth's surface and contain the largest global reservoir of organic carbon. Surprisingly, high bacterial populations are present to at least hundreds of metres depth (deepest current sample 842 m, oldest 14 mya) in these sediments. These bacteria are not just surviving, they are thriving in the extreme conditions at these depths; they have high diversity and are well adapted to life in the subsurface. Bacterial biomass in these sediments represent ca.10 per cent of the total surface biomass and the sub-seafloor biosphere is a substantial new habitat on Earth. Bacteria probably exist even deeper where they are fuelled by geosphere processes. However, existing microbiological techniques are inadequate for deeper investigation. This project will develop new techniques and approaches for deep biosphere research and these will be tested and refined in deep sediment simulation experiments and by application to future Ocean Drilling Program (ODP) Legs. These procedures will then be used to explore this biosphere's coupling to the geosphere and explore even deeper the frontiers of life in the sub-seafloor. Scientific objectives and approach: This project involves an interdisciplinary group of microbiologists and organic geochemists to develop methods and approaches to explore the deep biosphere in sub-seafloor sediments. New core handling techniques will be developed for deeper more consolidated sediments. Existing methods used to quantify total bacterial populations (direct microscopy), their rates of activity (using 35S and 14C labelled compounds) and to identify active bacterial populations (incorporation of 13C labelled substrates into bacterial PLFA biomarkers and/or 16S-rRNA) will be optimised for the study of the deep sub-surface. Modified or new methods will be applied to deep sediment samples taken on future ODP legs. Temperature limits for bacterial activities will be determined in thermal gradient experiments. This will enable a greater understanding of how this ecosystem functions at the biosphere:geosphere interface. In addition novel deep bacteria of potential biotechnological application will be isolated. The latest molecular genetic techniques (DGGE) will be applied to these unique samples to obtain a detailed description of their diversity. Molecular probes will also be developed to rapidly identify and isolate novel organisms in mixed cultures and deep sediments. Prime Contractor: University of Bistrol, Department of Earth Sciences, Research Centre for Environmental and Geophysical Flows; Bistrol, Clifton.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 42 |
| Land | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 38 |
| Text | 2 |
| unbekannt | 5 |
| License | Count |
|---|---|
| closed | 4 |
| open | 39 |
| unknown | 2 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 43 |
| Englisch | 13 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Bild | 2 |
| Dokument | 2 |
| Keine | 26 |
| Multimedia | 1 |
| Webdienst | 1 |
| Webseite | 16 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 36 |
| Lebewesen & Lebensräume | 45 |
| Luft | 28 |
| Mensch & Umwelt | 45 |
| Wasser | 27 |
| Weitere | 45 |