Mapping and monitoring the break-up events on Wilkins Ice Shelf and identification of mechanisms and processes leading to break-up. Within this activity we integrate various high and moderate-resolution satellite images with special emphasis on SAR data. The analysis covers currently a time period back to 1986 (Landsat TM) with increasing dense time series to present. In close collaboration with the European Space Agency (ESA) and the German Aerospace Center (DLR) acquisition plans for the ENVISAT ASAR and TerraSAR-X instruments are implemented and the respective data analysed. Since September 2009, this activity is supported by a DFG research grant. Main aim is to derive surface velocity fields of the ice shelf and its tributary glaciers by satellite remote sensing as input for icedynamic modelling and fracture mechanical analyses.
Für ein nachhaltiges und effizientes Landmanagement sind flächenverteilte, aktuelle Landoberflächeninformationen von zentraler Bedeutung. Ein kontinuierlicher Strom von Landmanagementinformationen ist die Grundlage für bessere Entscheidungen zu Nutzung, Nutzungsintensität und Ressourcenallokation sowie zum Umgang mit Kalamitäten. Mit der SENTINEL-Sensorenfamilie wird ab dem Jahr 2014 eine Flotte von Erdbeobachtungssatelliten zur Verfügung stehen, die die Landoberfläche auf verschiedenen räumlichen Skalen und mit verschiedenen Systemen kontinuierlich überwachen wird. Um diesen Datenstrom verschiedener Auflösungen und Wellenlängenbereiche optimal in Landmanagementinformationen zu übersetzen, bedarf es einer integrierten Auswertung aller zur Verfügung stehenden Bilddaten, die in eine kontinuierliche räumliche Modellierung der Landoberflächenprozesse zwischen den Aufnahmezeitpunkten eingebettet ist. Ziel der LMU München und der VISTA GmbH ist es, eine Methode zu entwickeln, die von der zukünftigen SENTINEL-Reihe zur Verfügung gestellten räumlichen Information mit einem Prozessmodell zusammenführt, um verbesserte Produkte abzuleiten, die für ein nachhaltiges Management der Landoberfläche benötigt werden. So wird durch einen kontinuierlichen Prozess des akkumulativen Lernens aus dem kontinuierlichen Strom der Fernerkundungsdaten die Aussagekraft der Modellergebnisse verbessert. Die zu entwickelnden Produkte bzw. Dienstleistungen umfassen folgende Zielsetzungen: (1) Kontinuierliche Information über die Landnutzung und ihre Veränderung mit der Zeit. Das schließt z.B. Fruchtfolgezyklen und deren Veränderung/Verschiebung unter dem Einfluss klimatischer Veränderungen mit ein. (2) Kontinuierliche Information über die Intensität der Nutzung. Die Intensität der Nutzung entscheidet über landwirtschaftliche Produktivität und Umweltbelastung. Nachprüfbare Managemententscheidungen bezüglich der ökologischen In- oder Extensivierung auf regionaler Ebene stehen deshalb im Zentrum zukünftig nachhaltigen Landmanagements. (3) Kontinuierliche Information über die Wasserverfügbarkeit an der Landoberfläche, die es erlaubt z.B. das Vorhandensein oder den Bedarf an Bewässerung in der Landwirtschaft zu ermitteln. (4) Kontinuierliche Information über das Auftreten von Kalamitäten (z.B. Ernteschäden durch Hagel oder Dürre), die eine verbesserte Abschätzung der realen landwirtschaftlichen Produktivität einer Region erlaubt sowie die Entscheidungsgrundlage für Maßnahmen, wie Umbruch und Neupflanzung darstellt. (5) Kontinuierliches Monitoring von Naturflächen (z. B. Feuchtgebiete, Waldgebiete) zur frühzeitigen Feststellung von Veränderungen (z.B. Austrocknung, Nutzungsänderung) Das modellgestützte, multi-temporale und multi-sensorale Landmanagement-informationssystem M3Land soll das kontinuierliche Monitoring ermöglichen und als Managementinstrument unterstützen. Die entwickelte Methodik soll in drei Untersuchungsgebieten in Süd-, Mittel- und Osteuropa getestet werden.
Das Ziel des Projekts ist es, automatische Methoden zu entwickeln, die zum einen eine hochgenaue und detaillierte Kartierung und Klassifikation des Wattenmeeres ermöglichen, und die es zum anderen erlauben, zeitliche Veränderungen festzustellen und zu analysieren. Diese Methoden sollen insbesondere für die neuartigen hoch auflösenden Fernerkundungssensoren entwickelt werden, wobei als Grundvoraussetzung die Integration und Fusion von multisensoralen Fernerkundungsdaten und abgeleiteten Daten angesetzt wird. Die Entwicklung neuartiger automatisierter Verfahren wird dabei auf Methoden aufbauen, die am Institut für Geoinformatik und Fernerkundung (IGF) der Universität Osnabrück entwickelt worden sind. Insbesondere werden hierarchische, objektorientierte Algorithmen, texturbasierte Auswerteverfahren sowie spektralwerterhaltende Fusionstechniken eingesetzt. Dabei ist das Kernziel des Projekts die Entwicklung von Methoden zur automatischen Erkennung von Veränderungen in Wattgebieten der Nordsee. Es zeigt sich, das die Flora/Fauna über spektrale Eigenschaften klassifiziert werden können. Jedoch sind Sedimenttypen allein durch spektrale Eigenschaften schwer zu trennen. Hier sind zusätzliche Informationen zu verwenden.
Die Detektion des anthropogenen Anteils am beobachteten bzw. erwarteten mittleren Meeresspiegelanstieg kann nur durch die Kenntnis eines absoluten Wertes dieser Änderung geschehen. Der an Pegelstationen gemessene Wert des mittleren Meeresspiegels (Mean Sea Level = MSL) wird relativ zu Vertikalbewegungen des Hinterlandes erfasst, so dass zur Bestimmung und Prognose des MSL absolut eine verlässliche Quantifizierung dieser Bewegungen erforderlich ist. Weiterhin sollen im Rahmen des Projekts die flächenhaften vertikalen Landbewegungen (VFL) erfasst werden, um ein großräumiges Modell für die gleichmäßige Absenkungsgeschwindigkeiten abzuleiten und regionale Unregelmäßigkeiten/Nichtlinearitäten aufzuzeigen. Als Datengrundlagen dienen sowohl GNSS und Nivellement-Datensätze als auch Daten der Radarinterferometrie. Zur Interpretation und Validierung der Ergebnisse werden weitere terrestrische Daten bezüglich postglazialer und tektonischer Bewegungen sowie regionaler anthropogener Einflüsse z. B. durch Bergbau und GW-Entnahme aufgenommen. Hauptkomponenten des geplanten Ansatzes werden die räumliche und methodische Weiterentwicklung des IKÜS Auswertemodelles zur Erfassung von Vertikalbewegungen im Bereich der norddeutschen Küste sowie die differentiell-interferometrische Auswertungen multitemporaler SAR-Daten. Die Analyse und Kopplung der Ergebnisse beider Methoden werden zu einem ganzheitlichen Bewegungsmodell des Küstenhinterlandes integriert, welches aufgrund der zeitlichen und inhaltlichen Dichte an Eingangsdaten einen hohen Grad an Verwertbarkeit aufweisen wird.
Die Küstengewässer der Deutschen Nordsee werden regelmäßig zur Erstellung der Topographien für vielfältige Anwendungen vermessen. Zur großräumigen, hoch auflösenden und genauen Erfassung der trocken fallenden Wattbereiche und der Vorländer wird aktuell vor allem die flugzeuggestützte ALS-Technik (Airborne Laserscanning) eingesetzt, auch, da 3D-Daten aus der Satellitenfernerkundung die hohen Anforderungen der Nutzer hinsichtlich der Auflösung, Lage- und Höhengenauigkeit bis auf Weiteres nicht erfüllen. Insbesondere aufgrund der Wetterunabhängigkeit sowie der größeren Flächenleistung bietet die flugzeuggestützte InSAR-Technik (Synthetic Aperture Radar - Interferometrie) vom Grundsatz bedeutende Vorteile gegenüber der ALS-Technik. Die entsprechenden Einsätze erfolgten aber bisher ausschließlich zu wissenschaftlichen Zwecken außerhalb des Küstenbereiches. Der grundsätzliche Eignungsnachweis für operationelle Einsätze wurde noch nicht erbracht. Dies soll im Rahmen dieses BfG-Vorhabens erfolgen. In diesem Kontext soll das Leistungsvermögen der flugzeuggestützten InSAR-Technik unter Vergleichsbedingungen der ALS-Technik gegenübergestellt und bewertet werden. Dazu bedarf es, entsprechend dem Stand der Wissenschaft, mehrfrequenter Single- und Repeat-Pass-SAR-Aufnahmen von repräsentativen Nordseeküstenbereichen.
Kampar Peninsula is an excellent example of tropical peatland ecosystems, which is highly degraded, drained and converted into other land uses. This region represents 30 Prozent of peatland ecosystems in Indonesia, and the potential of carbon released from the forest region is huge. Thus, the Kampar Peninsula peatlands play important roles, both for Indonesia and South East Asia carbon cycle. This study aims: (1) to assess successional patterns and to forecast dominant trees species over tropical peatlands using individual based modeling. (2) to establish a standard method for peat domevolume predictions as the basis for below ground biomass estimation, applying remote sensing and spatial data analysis, and (3) to study the connections between biomass, peat characteristics and vegetation patterns for better understanding of the peatlands behavior. To achieve these objectives, we will apply multidisciplinary approach, namely individual based modeling (IBM) simulation, combining field data and remote sensing data for model parameterization. Additionally, remote sensing methods (i.e. polarimetry SAR and PolinSAR techniques) will be used to map the biomass and carbon stocks over the study area. The connections between biomass and carbon stocks, forest stand structure and parameters, peatland hydrology and land cover/land use map over the area may provide clear descriptions about the behaviorof tropical peatlands, which is relatively unknown. The study will also provide usefulinformation regarding carbon stocks and biomass abundance level that is required as a basis for carbon mechanism development of this particularly unique ecosystems.
Das Gesamtvorhaben GeoCare beabsichtigt eine Optimierung von geodatengestützten agrartechnischen Lösungen für den ressourceneffizienten und nachhaltigen Einsatz in der Agrarwirtschaft. Das Ziel ist die flächendeckende Erfassung sowie der Schutz und die Erhaltung der landwirtschaftlichen Produktion, und damit die Absicherung des Produktionsrisikos des Erzeugers, durch Integration von Geotechnologien. Der Beitrag der Bayerischen Landesanstalt für Landwirtschaft im Teilprojekt 3 im Vorhaben GeoCare ist die Schaffung einer erstmalig flächendeckenden Ertrags- und Qualitätsabschätzung im Grünland. Dies ist nötig, da Grünland einen Großteil der landwirtschaftlichen Nutzfläche Deutschlands darstellt und entscheidend zur Milch- und Fleischindustrie beiträgt. Trotz dieser Bedeutung kann die Erntemenge von Grünland momentan nur auf Grundlage von Stichproben und Expertenwissen abgeschätzt werden. Ebenfalls gibt es zurzeit keine flächendeckenden und personaleffizienten Erfassungsmethoden für Schnitte im Grünland. Im Projekt wird ein Verfahren auf Grundlage eines phänologischen Grünlandmodells unter Einbezug von Radardaten für die Bestimmung der Schnittzeitpunkte entwickelt. Dazu wird gemeinsam mit der GAF AG ein derzeit in der Entwicklung befindliches technisches Verfahren der Grünschnittdetektion auf Basis von Sentinel-1 Daten erarbeitet, die ergebnisorientierte Eignung ermittelt und das Verfahren entsprechend angepasst werden. Weiterhin wird in Zusammenarbeit mit dem Deutschen Wetterdienst (DWD) und der Universität Kiel (Abt. Grünland und Futterbau/Ökologischer Landbau) ein schlagbezogenes, phänologische Ertrags- und Qualitätsmodells an mittelgebirgs- und alpennahe, vom Höhenprofil stark gegliederte Verhältnisse mit unterschiedlichen Grünlandtypen angepasst und erstmalig in eine flächendeckende Grünlandertragsmodellierung überführt. Am Ende des Vorhabens soll ein operationeller, dauerhaft zur Verfügung stehender Service zur besseren, regionalspezifischen Grünlandertragsmodellierung auf der Basis von Schnittzeitpunkten (Sentinel-Satellitendaten) und DWD-Daten (RADOLAN, Bodenmessnetze) zur Verfügung stehen. Dieses dient der Beratung der Landwirte zur ressourcenschonenderen, ökonomisch und ökologisch sinnvollen Bewirtschaftung von Grünland. Außerdem liefert der Service bessere Grundlagen für die Politikberatung und trägt zur Entwicklung eines Regionalertragsindizes für indexbasierte Versicherungslösungen und eines in GeoCare entwickelten Risikomonitoringsystems bei.
Auf einem Viertel der nördlichen Hemisphäre befinden sich Permafrostböden. Das Auftauen der Böden in den Sommermonaten führt zu einer Verringerung des Bodenvolumens, wodurch sich die Landoberfläche in vielen Gebieten senkt. Zwar findet während der Gefrierperiode oftmals wieder eine Hebung statt, jedoch konnte in den vergangenen Jahren in einigen Gebieten eine Nettosenkung beobachtet werden. Diese ist auf die ansteigenden Temperaturen und die damit verbundenen höheren Auftauraten zurückzuführen. Die genannten Prozesse bringen schwerwiegende Folgen für die ansässige Bevölkerung und das Ökosystem mit sich. Bisher ist es der Wissenschaft allerdings nicht gelungen, eine Methode zu entwickeln, diese Information in hoher räumlicher Auflösung und quantitativer Genauigkeit für größere Gebiete und flächendeckend bereitzustellen: Die Probleme entstehen dabei in erster Linie durch die Einflüsse der sehr stark variierende Mikrotopographie (cm-dm-Skala), niedrige Vegetationsbedeckung (z.B. Moose) und wechselhaften Oberflächeneigenschaften (wie Wassergehalt) zwischen den einzelnen Radaraufnahmen. PermaSAR versucht dieses Problem mit Hilfe von Referenzmessungen im Testgebiet Trail Valley Creek (Northwest-Territorien, Kanada) zu reduzieren. Dafür sollen während drei Messkampagnen (Frühjahr 2015, Herbst 2015 und Frühjahr 2016) 3D-Modelle der Mikrotopographie mit Hilfe eines terrestrischen LiDAR Systems erstellt werden und genaue Höhendifferenzen durch Messungen mit einem differentiellen GPS und Subsidence-Stationen bestimmt werden. Die Referenzdaten sollen dann dazu dienen eine Methode zu entwickeln, die die Berechnung von Senkungsprozesse in Permafrostgebieten mit differentieller Interferometrie verbessert.
Current synthetic aperture radar (SAR) satellite missions, such as the Sentinel-1 satellite constellation of the European Copernicus Programme, are a key element of the global satellite Earth Observation system. Repeat-pass SAR interferometry (InSAR) is a main application tool of SAR missions, used for mapping and monitoring surface motion and deformation with high precision and spatial detail. However, repeat-pass InSAR suffers from temporal decorrelation of the interferometric phase, causing a critical gap in observation capabilities for geohazard events, volcanic outbreaks and downwasting of ice bodies. This deficit can be overcome by single-pass interferometric SAR (SP-InSAR) formations as these are not subject to temporal decorrelation. The German TanDEM-X mission has demonstrated the great value of SP-InSAR, strongly motivating the development and implementation of an SP-InSAR formation linked to an operational SAR mission to provide extended capabilities in terms of temporal and spatial coverage. To this end the Sentinel-1 SAR companion Multistatic Explorer (SESAME) mission was proposed in response to the ESA Call for Proposals for Earth Explorer Mission EE-9. SESAME features two receive-only C-band radar (passive SAR) satellites flying in close formation to build a single-pass SAR interferometer which uses the active signal of Sentinel-1. Members of the GECOS project team have been actively involved in elaboration of the science plan for SESAME. The proposed GECOS project aims at further advancing and testing tools and applications of C-band SP-InSAR for geosphere monitoring and research. The project will focus on the following applications: (i) in cryosphere and climate research: monitoring the temporal change of volume and mass of glaciers and ice caps; (ii) in geohazard monitoring: the detection and mapping of displaced volumes of active landslides, debris flows, lava flows and volcanic eruptions; (iii) in geodynamics and geotechnics: mapping of surface deformation and its temporal evolution. During the first project phase the goals for geosphere monitoring applications of a C-band SAR companion satellite flying in formation with an operational SAR mission will be defined and observational requirements for geophysical products will be specified. Taking into account these requirements, methods and software for generating products on surface topography, topographic change, and surface deformation will be elaborated, with focus on use of interferometric C-band single-pass and repeat-pass SAR systems. The software will be applied for generating InSAR products from data of current and past SAR missions for application studies. InSAR-based products on surface elevation and elevation change will be produced for demonstrating and validating applications in glacier mass balance monitoring and for detecting and quantifying displaced volumes of landslides and volcanic deposits. Products on surface deformation and its temporal evolution will be g
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 95 |
| Europa | 1 |
| Land | 6 |
| Schutzgebiete | 2 |
| Wissenschaft | 65 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 95 |
| License | Count |
|---|---|
| Offen | 95 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 70 |
| Englisch | 37 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Dokument | 2 |
| Keine | 39 |
| Webseite | 55 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 79 |
| Lebewesen und Lebensräume | 82 |
| Luft | 54 |
| Mensch und Umwelt | 95 |
| Wasser | 61 |
| Weitere | 95 |