Other language confidence: 0.5053570254551389
Mit der Satellitenbildauswertung sollen aktuelle Landnutzungsdaten für Baden-Württemberg für Umweltzwecke bestimmt werden. Damit wird eine vergleichbare Erhebung des Instituts für Photogrammetrie und Fernerkundung der Universität Karlsruhe von 1993/1994 fortgeführt. Hierzu wird ein Datensatz bereitgestellt, der nach gebietsweit einheitlichen Kriterien und für einen gleichen Erhebungszeitpunkt erstellt wurde. Aus den techn. Gegebenheiten des Satellitensystems heraus ist dieser in einem Maßstabsbereich ab ca. 1:100.000 anwendbar. Die Daten liegen flächendeckend in einer Auflösung von 30 x 30 Meter vor. 16 Landnutzungsklassen werden unterschieden: Dichte Siedlung, Industrie, lockere Siedlung, Ackerbau, Wein/Obstplantage, Streuobst, Brachland, vegetationslos, Intensivgrünland, Extensivgrünland, Nadelwald, Laubwald, Mischwald, Windwurf, Wasserflächen, Feuchtflächen.
Neue Technologien und Betriebsführungssysteme gelten als entscheidend, um die Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz der Landwirtschaft zu steigern. Jedoch sind unsere Datenquellen, die Auskunft darüber geben, welche Technologien in den Betrieben tatsächlich eingesetzt werden sehr begrenzt. Das macht es schwierig zu beurteilen, ob die Technologien tatsächlich die versprochenen Umwelteffekte erzielen können und schränkt unsere Möglichkeiten ein Technologiediffusion zu untersuchen und zu verstehen. Wir argumentieren, dass Satellitendaten und neuartige Deep Learning-Ansätze derzeit ungenutzte Möglichkeiten bieten, um diese Limitationen zu überwinden. Die vorhandene Literatur hat bereits gezeigt, dass anhand von Satellitendaten Technologien auf Feldebene erkannt werden können. Bislang werden diese Datensätze jedoch nicht in vollem Umfang genutzt, um das Adoptionsverhalten oder Diffusionsprozesse zu untersuchen. Die vorhandenen Datenprodukte bieten zwar erhebliches Potential, sind aber in Bezug auf die von ihnen abgedeckten Regionen/Technologien begrenzt. Eine Ausweitung auf andere Regionen/Technologien ist nur begrenzt möglich, da für das Lernen neuer maschineller Lernmodelle oder die Erweiterung bestehender Modelle in der Regel große Mengen an gelabelten Referenzdaten (d. h. Beobachtungen mit bekannten Referenzinformationen) erforderlich sind, an denen es jedoch häufig mangelt. Die Ziele dieses Projekts sind daher zweifach. Erstens wollen wir vorhandene Datenprodukte aus Satellitendaten nutzen, um Diffusionsprozesse zu untersuchen, insbesondere die Dynamik der Adoption (“Disadoption”) und räumlich Peer-Effekte. Hier können wir einen bestehenden Datensatz für bodenschonender Bodenbearbeitung in den USA nutzen, der aus Satellitendaten abgeleitet wurde. Zweitens zielen wir darauf ab, die Anzahl der benötigten gelabelten Referenzdaten für Deep Learning-Ansätze deutlich zu reduzieren. Dazu wollen wir neuartige Lernverfahren entwickeln und insbesondere untersuchen, ob die Einbeziehung von agronomischen Domänenwissen dazu beitragen kann, die Anzahl der benötigten gelabelten Referenzdaten zu reduzieren. Wir vergleichen die entwickelten Ansätze mit den vorhandenen US-Daten und wenden sie an um neue Datenprodukte für andere Regionen (Deutschland) und Technologien (bodenschonender Bodenbearbeitung und Glyphosateinsatz) zu erstellen. Der Daten werden öffentlich zugänglich gemacht. Wir nutzen sie um die Diffusionsdynamiken von bodenschonender Bodenbearbeitung und Glyphosateinsatz in Deutschland abzuleiten, was einen wichtige Betrag für die aktuelle politische Debatte über diese Technologien liefern kann.
Die stetig wachsende Bevölkerung führt zu einem steigenden Bedarf an Frischwasser und die Entnahme von Grundwasser ist eine der wichtigsten Quellen diesen Bedarf zu decken. Engpässe in der Frischwasserversorgung haben die Suche Nachweis von frischem Grundwasser unter dem heutigen Meeresboden angetrieben. Die Rolle glazialer Strukturen, welche während der Vergletscherungen entstanden sind, ist jedoch im Hinblick auf das Vorkommen frischen Grundwassers noch wenig bekannt. Insbesondere sogenannte Tunneltäler (TT), welche sich unter den Eisschilden bildeten, könnten von besonderer Relevanz sein. Ihre Ausmaße (bis zu 5 km breit, 400 m tief, 100te km lang) spiegeln die gewaltigen Schmelzwassermengen wider, die den Untergrund unter den Eisschilden durchspülten. Ihre Entstehung und Füllung resultierte in stark durchlässigen Sanden und Kiesen im unteren Teil und feinkörnigen Ablagerungen im oberen Teil dieser Strukturen. Diese Konfiguration begünstigt eine Rolle als bevorzugte Fließwege für offshore Grundwasser. Zur Untersuchung des Potenzials von TT als bevorzugte Fließwege für offshore frisches Grundwasser (OFG), verfolgt dieses Projekt folgende Ziele: (O1) Durch die Kombination von elektromagnetischen und seismischen Daten wollen wir ein strukturgebundenes Widerstandsmodell für mehrere TT erstellen; (O2) Wir wollen die Salzgehaltswerte für verschiedene Architekturen und Tiefen von TT abschätzen; (O3) Aufbauend auf den ersten beiden Zielen wollen wir die Ergebnisse für das gesamte Arbeitsgebiet in ein detailliertes lithologisches 3D-Modell extrapolieren. Die sich daraus ergebende Salzgehaltsverteilung im Untergrund wird dazu beitragen, die Ober- und Untergrenzen des Volumens frischen Grundwassers abzugrenzen und die Grundlage für ein detailliertes Grundwassermodell schaffen. Folgende Schritte sind dazu nötig: (S1) Kartierung und Charakterisierung der räumlichen Heterogenität von TT anhand vorhandener seismischer Daten; (S2) Erstellung eines lithologischen Modells für den Untergrund zwischen Amrum und Helgoland von 0 bis 400 m Tiefe; (S3) Identifizierung vielversprechender Standorte und Durchführung von CSEM-Messungen (Controlled Source Electromagnetic) zur Untersuchung der Verteilung des elektrischen Widerstands im Untergrund (TT); (S4) Kombination von Widerstandsmessungen mit Mehrkanal-Seismikdaten (MCS) zur Ableitung des Salzgehalts der Porenflüssigkeit; (S5) Extrapolation der Ergebnisse für das gesamte lithologische Modell. Tunneltäler existieren in ehemals vergletscherten Regionen weltweit. Gelingt uns der Nachweis von OFG in Tunneltälern, hätte dies erhebliche Implikationen für bisher unbekannte Süßwasserverteilungen und hydrologische Systeme. Die uns zur Verfügung stehenden Daten bieten eine einzigartige Möglichkeit zur Integration von CSEM- und seismischen Messungen bei begrenztem Aufwand. Die Ergebnisse des Projekts werden einen neuen Blick auf offshore Gletscherlandschaften und ihre Rolle im pleistozänen Wasserkreislauf erlauben.
Mit der Satellitenbildauswertung sollen aktuelle Landnutzungsdaten für Baden-Württemberg für Umweltzwecke bestimmt werden. Damit wird eine vergleichbare Erhebung des Instituts für Photogrammetrie und Fernerkundung der Universität Karlsruhe von 1993/1994 fortgeführt. Hierzu wird ein Datensatz bereitgestellt, der nach gebietsweit einheitlichen Kriterien und für einen gleichen Erhebungszeitpunkt erstellt wurde. Aus den techn. Gegebenheiten des Satellitensystems heraus ist dieser in einem Maßstabsbereich ab ca. 1:100.000 anwendbar. Die Daten liegen flächendeckend in einer Auflösung von 30 x 30 Meter vor. 16 Landnutzungsklassen werden unterschieden: Dichte Siedlung, Industrie, lockere Siedlung, Ackerbau, Wein/Obstplantage, Streuobst, Brachland, vegetationslos, Intensivgrünland, Extensivgrünland, Nadelwald, Laubwald, Mischwald, Windwurf, Wasserflächen, Feuchtflächen. Auflösung: 50 Meter
AGU Arbeitsgemeinschaft Umweltplanung 1988: Fortschreibung und Übernahme der Versiegelungskarte des Umweltatlasses in das räumliche Bezugssystem des ökologischen Planungsinstruments Berlin (öPB), im Auftrag der Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umweltschutz Berlin, unveröffentlicht. Amt für Statistik Berlin-Brandenburg 2021: Indikatorenbericht 2021. Nachhaltige Entwicklung Berlin. BauGB, Baugesetzbuch 2022: vom 03. November 2017 (BGBl I S. 3634), zuletzt geändert durch Artikel 2 des Gesetzes vom 20. Juli 2022 (BGBl. I S. 1353), 2022. BNatSchG, Bundesnaturschutzgesetz 2022: vom 29. Juli 2009 (BGBl I S. 2542), zuletzt geändert durch Artikel 1 des Gesetzes vom 20. Juli 2022 (BGBl. I S. 1362), 2022. BWB (Berliner Wasserbetriebe) 1998: Getrenntes Entgelt für Schmutz- und Niederschlagswasser ab dem Jahr 2000. Anschreiben an die Eigentümer im September 1998. Berlin. Coenradie, B. (2003): Waldzustandserfassung und -monitoring mit hochauflösenden Satellitenbilddaten. 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Download: /umweltatlas/_assets/literatur/ab_versiegelung_2016.pdf (Zugriff am 08.08.2022) Coenradie, B.; Pauligk, A; Fienitz, M. 2021: Versiegelungskartierung Berlin – Anwendung und Weiterentwicklung des hybriden Auswertungsverfahrens für das Jahr 2021 sowie Kartierung von Veränderungen. Abschlussbericht. Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen (Hrsg.). Download: /umweltatlas/_assets/literatur/ab_versiegelung_2021.pdf (Zugriff am 17.10.2022) Copernicus (o. J.): Europe’s eyes on Earth. Internet: www.copernicus.eu/en (Zugriff am 08.08.2022) Deutscher Bundestag 2017: Entwurf eines Gesetzes zur Umsetzung der Richtlinie 2014/52/EU im Städtebaurecht und zur Stärkung des neuen Zusammenlebens in der Stadt. Drucksache 18/11439. Download: dserver.bundestag.de/btd/18/114/1811439.pdf (Zugriff am 08.08.2022) Die Bundesregierung 2015: Flächenverbrauch und das 30-Hektar-Ziel der Bundesregierung. 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In diesem Projekt werden wir atmosphärische und hydrologische Massenbudgets aus Beobachtungsdatensätzen und Modellierungsergebnissen für größere Einzugsgebiete analysieren. Korrekturen an Massenflüssen werden in einer gemeinsamen Inversion parametrisiert, wobei wir Massenerhaltung und interne Konsistenz als Zwangsbedingungen einführen und weitere Daten, wie Speicheränderungen aus der GRACE/-FO Mission oder den Abfluss großer Flüsse, nutzen. Das Projekt wird auch den Beitrag der Modellierungsregion zum Meeresspiegelanstieg quantifizieren.
Um die Auswirkungen von Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen auf den Wasser- und Kohlenstoffkreislauf zu simulieren, muß die Modellierung von Bodenatmung und Photosynthese verbessert werden. Wir nehmen an, dass der kontinentalskalige Netto-Ökosystem-Austausch (NEE) aus einer Reanalyse mit verbesserten Ökosystem-Parametern und Darstellung der Bodenatmung (SR) besser mit der beobachteten Variabilität der Gesamtwasserspeicherung (TWS) korreliert. Um diese Hypothese zu testen, werden wir Ökosystemparameter aus langen Zeitreihen an hoch instrumentierten Standorten in Kombination mit Messungen der Temperatur- und Feuchtesensitivität der heterotrophen Bodenatmung schätzen. Modellergebnisse werden dann mit GRACE-Messungen verglichen.
Dieser Antrag skizziert ein Projekt, das den Zielen des SPP 'EarthShape' folgt, indem es die Rolle von Biota für die Formungsprozesse der Erde untersucht. Diese Studie zielt darauf ab, (i) die ursprüngliche Annahme von EarthShape zu testen, dass alle primären Arbeitsgebiete eine ähnliche langfristige tektonische (Gesteinshebungs-) Geschichte aufweisen und (ii) den Einfluss von Biota auf Landschaften entlang eines ausgeprägten klimatischen und ökologischen Gradienten in der chilenischen Küstenregion über Jahrtausende zu quantifizieren. Die Annahme einer identischen tektonischen (Gesteinshebungs-) Geschichte aller vier primären Arbeitsgebiete impliziert, dass laterale Variationen der Topographie und der stattfindenden Erdoberflächenprozesse ausschließlich durch Klima und Biota gesteuert werden/wurden. Tektonische Studien und thermochronologische Pilotdaten, legen nahe, dass dies möglicherweise nicht der Fall ist, und somit jedwede Schlussfolgerung über Biota- Topographie-Erosionsbeziehungen unvollkommen ist. Wir werden Festgesteins- Niedrigtemperatur-Thermochronologie (Apatit (U-Th)/He- und Fission-Track-Methode) und thermisch-kinematische Modellierung (PECUBE) anwenden, um die tektonische (Gesteinshebungs-) Geschichte aller vier primären Arbeitsgebiete in EarthShape über Millionen Jahre zu rekonstruieren. Die Ergebnisse sind sowohl für Beobachtungs- als auch für Modellierungsstudien, die großskalige Tektonik-Klima-Biota-Interaktionen und Landschaftsentwicklungen untersuchen (vgl. Phase-II-EarthShape-Anträge: PIs Ehlers und Hickler, Schaller und van der Kruk, Mutz und Niedermeyer), von großer Bedeutung. Detritische (Tracer) Thermochronologie wird in allen primären Arbeitsgebiete von EarthShape angewendet, um die antreibenden Kräfte von Erdoberflächenprozessen über Jahrtausende zu identifizieren. Von besonderem Interesse ist hierbei die Untersuchung der Beziehungen zwischen Vegetationsbedeckung, Geomorphologie, Erosion und Sedimenttransport. Dies geschieht durch statistische Zuordnung der detritischen Altersverteilungen zu den Herkunftsgebieten in den untersuchten Einzugsgebieten. Geomorphologische und biotische Einflussfaktoren werden aus verschiedenen Fernerkundungsdaten abgeleitet. Geomorphologische Erosionsfaktoren werden aus digitalen Höhenmodellen (ASTER, LiDAR) berechnet, während Vegetations-Erosionsfaktoren aus der Analyse multispektraler Satellitendaten (Sentinel, Landsat) in Verbindung mit Feldarbeit abgeleitet werden. Hieraus resultierende relative Erosionskarten können mit kosmogenen Nuklid-Erosionsraten kombiniert werden (z. B. EarthShape Phase I + II, PIs Schereler et al., Schaller und van der Kruk), um hochaufgelöste Erosionsraten-Karten für alle primären Arbeitsgebiet von EarthShape abzuleiten. Wir erwarten, dass dieser innovative multidisziplinäre Ansatz (Kombination von Thermochronologie und Fernerkundungsdaten) unser Verständnis der tektonischen, klimatischen und biologischen Landschaftsdynamik verbessern wird.
Das Projekt "Quantifying the Influence of SnowmelT on RIVEr Hydrology in High Mountain Asia (STRIVE)" fokussiert sich auf alpine Flüsse und dem Zeitpunkt und Menge der Schneeschmelze im Himalaya . In vielen alpinen Einzugsgebieten stammt ein signifikanter Teil des jährlichen Wasserhaushalts aus der Schneeschmelze, insbesondere während der Monate vor dem Beginn des Monsuns. Da die Gletscher in vielen hochgelegenen Bergregionen weiter schmelzen werden, wird der saisonale Wasserpuffer durch die Schneeschmelze in Zukunft noch wichtiger werden. Auch die Gefahr von Überschwemmungen wird zunehmen, da die steigenden Temperaturen die Schneeschmelze im Frühjahr beschleunigen. Trotz der Bedeutung des Schneewasserhaushalts für viele besiedelte Gebiete sind Zeitpunkt und Volumen der Schneeschmelze nach wie vor nur unzureichend bekannt - insbesondere in Einzugsgebieten in großer Höhe. Um besser quantifizieren zu können, wann und wo das Wasser der Schneeschmelze die alpinen Flüsse erreicht, wird das STRIVE-Projekt einen kombinierten in-situ- und satellitenbasierten Ansatz verwenden, um (1) den Zeitpunkt und die räumliche Verteilung der Schneeschmelze zu überwachen, (2) den Einfluss der Schneeschmelze auf die Flusshöhen und (3) Flusstemperaturen zu bewerten. Die im Rahmen des STRIVE-Projekts gesammelten neuen Daten mit hoher zeitlicher Auflösung werden mit lokalen und regionalen hydrologischen Daten kombiniert, um (4) ein umfassenderes Verständnis der aktuellen Schneeschmelze und deren Wassermenge für alpine Flüsse zu entwickeln. Hier spielen insbesondere die sich verändernden Klimabedingungen eine große Rolle. Die Ergebnisse des STRIVE-Projekts werden für Forscher verschiedener Fachbereiche in der physischen Geographie, Hydrologie und Geomorphologie, zum Einschätzen von Naturgefahren und für Manager sowie Entwickler von Wasserkraftwerken im gesamten Himalaya und in ähnlichen, von der Schneeschmelze angetriebenen alpinen Ökosystemen, von großem Nutzen sein. Um die Forschungszusammenarbeit und den Austausch mit den nepalesischen Partnern zu erleichtern und nachhaltiger zu machen, wird das STRIVE-Projekt zwei Workshops für Nachwuchswissenschaftlerinnen durchführen, die sich mit der Sammlung und Verarbeitung von in-situ- und Fernerkundungsdaten beschäftigen. Diese Workshops werden dazu beitragen, die Ergebnisse und Erkenntnisse des STRIVE-Projekts zu verbreiten und sicherzustellen, dass die entwickelten Methoden und Daten auch nach dem Ende des Projekts in die Forschung und in wasserpolitische Entscheidungen im Himalaya einfließen.
Derzeitige radar-basierte Nowcastingverfahren basieren auf der Annahme, dass die zeitliche Entwicklung von Hagelereignissen in erster Linie durch Advektionsvorgänge gesteuert ist; die relevanten physikalischen Prozesse, die für die Entstehung und das Größenwachstum von Hagel entscheidend sind, bleiben dabei unberücksichtigt. In Verbindung mit der komplexen internen Struktur und Dynamik von Hagelstürmen ergeben sich daraus große Unsicherheiten bei der Vorhersage der Hagelgrößenverteilung und der von Hagel betroffenen Fläche am Boden. Das Ziel des Projekts LIFT (Large Hail Formation and Trajectories) ist es, die Hagelentstehung und Hageltrajektorien besser zu verstehen, um daraus als wichtige Komponenten eines physikalisch-basierten Nowcastings erstmals ein radar-basiertes Verfahren für das Hagelwachstums zu entwickeln. Zu diesem Zweck wird im Rahmen von LIFT eine Messkampagne Süddeutschland durchgeführt, wo die größte Hagelwahrscheinlichkeit in Deutschland auf vielfältige Beobachtungssysteme trifft, die im Rahmen der Messkampagne Swabian MOSES mit einem dichten Netzwerk betrieben werden. Zum ersten Mal werden im Rahmen von LIFT moderne Radargeräte, In-situ Messgeräte, Fotogrammetrie und numerische Modellierung synergistisch kombiniert und ein umfassender Datensatz zur Rekonstruktion der zeitlichen Entwicklung des Hagelwachstums erstellt. Betroffene Bürger werden aktiv in die Messaktivitäten mit einbezogen und aufgerufen, Hagelkörnern einschließlich ihrer Haupteigenschaften in die WarnWetter App des DWD zu melden. Die Messkampagne mit ihrem mobilen und flexiblen Konzept beinhaltet die Anwendung neuer, innovativer Messtechniken, darunter Lagrangesche Trajektorien mittels kleiner Messsysteme, die in die Wolken eingebracht werden, und dronengesteuerte Luftbildaufnahmen zur Bestimmung der Hagelspektren. Aus Fernerkundungsdaten gewonnene Signaturen von Hagelereignissen liefern Informationen über die Charakteristika der Hagelereignisse und werden mittels numerischer Simulationen sorgfältig auf Messungenauigkeiten und Sensitivitäten bzgl. atmosphärischer Umgebungsvariablen evaluiert. Indikatoren für die Hagelentstehung und das Hagelwachstum werden aus Beobachtungsdaten und Simulationen identifiziert, und liefern die Grundlage für ein beobachtungs-basiertes Hagelwachstumsmodell. Schließlich wird dieses Multi-Parameter Hagelwachstumsmodell mit den bestimmten Hageltrajektorien und Schmelzprozessen kombiniert, um zu bestimmen, welche Prozesse am wichtigsten sind für das Nowcasting von Hagel. Das Projekt LIFT liefert damit einen wichtigen Betrag für zukünftige radar-basierte Hagelwarnsysteme mit einer verbesserten Vorhersagezeit und Vorhersagequalität.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 243 |
| Europa | 4 |
| Global | 1 |
| Kommune | 16 |
| Land | 32 |
| Wissenschaft | 148 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 2 |
| Förderprogramm | 231 |
| Hochwertiger Datensatz | 3 |
| Text | 9 |
| unbekannt | 23 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 5 |
| Offen | 258 |
| Unbekannt | 5 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 238 |
| Englisch | 92 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 4 |
| Datei | 10 |
| Dokument | 16 |
| Keine | 153 |
| Webseite | 107 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 223 |
| Lebewesen und Lebensräume | 232 |
| Luft | 156 |
| Mensch und Umwelt | 268 |
| Wasser | 134 |
| Weitere | 262 |