Ziel des Projektes AgriFusion ist es, Ertragspotentialkarten durch die Fusion von Ertragskartierungen, Fernerkundungsdaten, digitaler Reliefauswertung und Bewirtschaftungsdaten zu erzeugen.

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Bodenmusteranalyse / Bestimmung der organischen Bodensubstanz

Durch multitemporale Analyse von multispektralen RapidEye-Datensätzen werden sichtbare spektral abgegrenzte Raumeinheiten innerhalb einer landwirtschaftlichen Nutzfläche in stabile Bodenmuster (durch Bodeneigenschaften geprägt) und temporäre (durch Bewirtschaftung, Vegetation und Witterung entstandene) Muster unterschieden. Identifizierte Muster werden hinsichtlich ihrer Bodeneigenschaften analysiert sowie ihrer räumlichen und zeitlichen Stabilität bewertet. Ziel ist, basierend auf räumlich und zeitlich stabilen Bodenmustern Bodenfunktionskarten für eine ökonomischere, ökologischere und nachhaltigere Feldbearbeitung und Landmanagement im teilflächenspezifischen Precision Farming zu entwickeln.

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Center for Disaster Management and Risk Reduction Technology

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EU-Projekt "Surveillance System for the Assessment and Monitoring of Desertification", ein Überwachungssystem für Desertifikation.

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Informationen, die von Nutzern sozialer Medien freiwillig bereitgestellt werden (volunteered geographic information – VGI), sind eine wertvolle Datenquelle für geowissenschaftliche Fragen. Wir entwickeln neue Methoden in den zwei Informatikbereichen Computer Vision und Visual Analytics, um geeignete Bilder schnell zu finden und ihren Nutzen im Zusammenhang mit anderen Datenquellen zu bewerten. 

Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Projektlaufzeit: 01.08.2016 - 31.10.2019

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Das Projekt EORAP (Earth Observation for the retrieval of agronomical parameters) beschäftigt sich seit 2014 mit der Analyse von Pflanzenmustern/Heterogenitäten in landwirtschaftlichen Beständen. Diese lassen sich auf temporäre (Nährstoffversorgung, Krankheit, Unwetter u.a.) und dauerhafte (Bodenart, Relief, Fehlbewirtschaftung) Ursachen zurückführen und führen zu einer direkten Beeinflussung des lokalen Ertragspotenzials. Die Erkennung und Klassifizierung von auftretenden Pflanzenmustern kann dabei helfen die Flächen-, Dünge- und Behandlungsstrategie der jeweiligen Kulturpflanze an die Strukturen anzupassen und so zu einer nachhaltigen ressourcenschonenden Bewirtschaftung beizutragen.

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EUFAR (www.eufar.net) wurde von der Europäischen Kommission als integratives Projekt (FP5/FP6/FP7) ins Leben gerufen, mit dem Ziel, europaweit geo- und umweltwissenschaftliche Institute und Unternehmen aus dem Bereich der Fernerkundung durch flugzeuggetragenen Sensoren zu vereinen. Dabei soll EUFAR die Koordination zwischen Flugzeugbetreibern, Anbietern von hyperspektralen Sensoren und Fernerkundungs-Experten übernehmen, um Wissenschaftlern die nötige Infrastruktur für ihre Forschungsarbeiten zu gewährleisten.

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Hauptziel des FLEX-Programmes ist die Aufzeichnung der globalen Photosynthese mit Hilfe der Chlorophyll-Fluoreszenz. Diese Strahlung wird von der Vegetation im sichtbaren und nahen Infrarot Bereich des elektromagnetischen Spektrums emittiert und beinhaltet einzigartige Informationen zur photosynthetischen Aktivität von Pflanzen.

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Der Beitrag der Sektion Fernerkundung und Geoinformatik des GFZ im Rahmen des Projekts GeoArchives besteht darin, Zustände und Wechselwirkungen von fluvialen, lakustrinen und äolischen Sedimentarchiven in Hinblick auf die Landschaftsdynamik und -entwicklung im Südlichen Afrika auf der Grundlage hyperspektraler und multispektraler Fernerkundungsdaten zu untersuchen.

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Ziel des Verbundprojekts GeoMultiSens ist, neue effektive Big-Data-Technologien für die fernerkundliche Multi-Sensor-Analyse zu erforschen und ihre Eignung an ausgewählten Anwendungsszenarien zu demonstrieren. Dazu wird eine integrierte Verarbeitungskette mit mehreren Komponentenentwickelt, mit der sich Datenmengen im Petabyte-Bereich verarbeiten lassen.

Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung(BMBF)

Projektlaufzeit: 01.09.2014 - 31.12.2017

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Das Projekt „Global Agricultural Monitoring. Das deutsche Experiment“ (GLAM.DE) widmet sich der Herausforderung der Entwicklung lokaler, wirtschaftsfähiger Services im Bereich der Landwirtschaft.

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Das GlobFluo Projekt (globale Bewertung der vegetationsbedingten Photosynthese durch die Fernerkundung von Chlorophyllfluoreszenz aus dem Weltraum) wird durch das Emmy Noether Programm der Deutschen Forschungsgemeinschaft gefördert. Das Ziel des Projekts ist es eine Nachwuchsforschergruppe aufzustellen, die den wissenschaftlichen Schwerpunkt auf die Fernerkundung der Chlorophyllfluoreszenz (von solarer Strahlung induziert und von der Vegetation emittiert) aus dem Weltraum legt. Unsere Arbeit beinhaltet dabei den technischen Aspekt, d.h. die Ableitung der Chlorophyllfluoreszenz aus satellitengestützten Messungen, sowie die Auswertung und Interpretation der gewonnenen Daten in Bezug auf photosynthetische Prozesse auf der globalen Skala.

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Im GTS² Projekt werden Sentinel-2 Level-1C Produkte zu Bodenreflektanzprodukten prozessiert und mittels einer webbasierten Programmierschnittstelle (API) für Nutzer bereitgestellt. Das GTS² Projekt wird in Kollaboration mit AgriCircle, einem Agrar-Start-Up aus der Schweiz, entwickelt. Mögliche weitere Anwendungsgebiete sind z.B. landwirtschaftliche Überwachungsdienste oder die Überwachung von Naturgefahren wie Überflutungen und Erdrutsche.

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Modellbasierte Entwicklung von Technologien für selbstorganisierende dezentrale Informationssysteme im Katastrophenmanagement

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Helmholtz- CAS Joint Research Group: Space-borne Microwave Remote Sensing for Prevention and Forensic Analysis of Natural Hazards and Extreme Events

 

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Die HGF Allianz “Remote Sensing and Earth System Dynamics” zielt auf die Entwicklung und Evaluierung von neuen Bio/Geo-physikalischen Informationsprodukten, welche auf Basis der Daten einer neuen Generation von Erdbeobachtungssatelliten abgeleitet werden. Diese Daten sollen Eingang in Erdsystemmodelle finden und das Verständnis und die Modellierung globaler Umweltprozesse und vielfältiger komplexer ökosystemarer Prozesse verbessern. Das Arbeitspaket H7 untersucht die „Synergetische Nutzung von hyperspektralen optischen Daten, Thermaldaten und L-Band Radardaten zu Ableitung oberflächlicher Bodenfeuchte auf Feldskala“.

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Im Rahmen des Forschungsnetzwerks HGF-EOS sollen Prozesse räumlich und zeitlich in hoher Auflösung abgebildet und modelliert sowie der Zustand und die Entwicklungstrends im System Erde beobachtet werden. Auch sollen physikalisch/chemische Toleranzgrenzen von für die menschliche Gesellschaft kritischen Prozessen definiert sowie die globalen, regionalen und lokalen Änderungen über längere Zeiträume beobachtet werden.

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Das Projekt HYRESSA soll eine Datengrundlage schaffen, um die Anforderungen der europäischen Fernerkundungs-Community an die hyperspektralen Sensoren der nächsten Generation, wie z. B. APEX oder ARES zu erfassen. Hierbei geht es insbesondere um den Zugang zu den hyperspektralen Daten und ihre Genauigkeit, Qualität und Konformität.

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LUCA - Land Use, Ecosystem Services and Human Welfare in Central Asia - ist ein Postgraduierten-Programm für junge Wissenschaftler aus Zentralasien. Seit seinem Start im Jahr 2010 verfolgt das Programm das Ziel, eine gemeinsame Plattform für die Analyse von Landnutzungsbedingungen in Zentralasien in ihren Wechselwirkungen mit sie hervorrufenden Faktoren aufzubauen.

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Durch eine Kombination von Feld-, Labor- und Fernerkundungsmethoden sollen die Einsatzmöglichkeiten von Fernerkundungsdaten und -sensoren zum Monitoring der Belastung der Gewässer mit Kunststoffmüll untersucht werden. Teilziele: 1) Eintrag von Kunststoffmüll in ausgesuchten Fließgewässer, 2) Verbreitungsmuster in Ästuaren und angrenzenden Küstengebieten, 3) die Verbreitungsmuster in den Ozeanwirbeln.

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Die Bodenfeuchte ist einer der wichtigsten Parameter in Bezug auf das Monitoring des Landschaftswasserhaushaltes. Derzeitige terrestrische Methoden liefern hierfür nur punkthafte Informationen. Fernerkundung bietet im Gegensatz dazu die Möglichkeit, detaillierte und flächenhafte Informationen über den Parameter Bodenfeuchte in den oberflächennahen Bodenschichten zu erhalten. Zur Bewertung der direkten und indirekten Einflüsse der Bodenfeuchte auf das Pflanzenwachstum, die Bestandszusammensetzung und der daraus resultierenden Reflexions- und Rückstreuungseigenschaften werden die am Sensor aufgenommenen Signale mit Hilfe 3-dimensionaler Pflanzenbestände simuliert.

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Der MOMS-02 (Modular Optoelectronic Multispectral/Stereo Scanner), ein CCD-Sensor, arbeitet nach dem "pushbroom"-Abtastprinzip und ermöglicht die simultane Aufzeichnung multispektraler und stereoskopischer Daten von der Erdoberfläche. Der Sensor wurde im Auftrag der DARA (Deutsche Argentur für Raumfahrtangelegenheiten) und des DLR (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt) von MBB, jetzt DASA (DaimlerChrysler Aerospace AG), entwickelt. Für das Design der Spektralkanäle und der stereoskopischen Module waren Universitätsinstitute in München, Karlsruhe und Stuttgart sowie Mitarbeiter des GFZ verantwortlich. Finanziert wurde das MOMS-02 Projekt vom Bundesministerium für Forschung und Technologie (BMFT).

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Vernetzungsplattform zu Naturkatastrophen im Rahmen des Helmholtz-Forschungsnetzwerks "Integriertes Erdbeobachtungssystem" (Helmholtz EOS)

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Das Projekt OPAQUE hat sich zur Aufgabe gestellt, die operationelle Hochwasservorhersage für kleine Kopfeinzugsgebiete zu verbessern. Während für große Flussgebiete die Vorhersage von Hochwassern auf der Basis von Modellen gut funktioniert, ist eine Warnung in den Quellgebieten wegen der unmittelbaren Reaktion der Landschaft auf die Wassermengen oft unzureichend.

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Das ZIM-Kooperationsnetzwerk PlaMoWa wird gebildet aus ca. 20 deutschen mittelständischen Unternehmen und Forschungseinrichtungen, die sich mit Methoden und Verfahren zur Erhebung der Plastikverschmutzung von Gewässern beschäftigen.

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Potsdamer Forschungs- und Technologieverbund zu Naturgefahren, Klimawandel und Nachhaltigkeit

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Im Rahmen des REEMAP Projektes soll eine modulare Multi-Sensor-Prozesskette für moderne, abbildende Spektrometer geschaffen werden, die es ermöglicht, direkt (über Absorptionsmerkmale) oder indirekt (über Mineralvergesellschaftungen) seltene Erden auch durch technisches Personal großflächig, zeitnah und zuverlässig zu detektieren und zu semiquantifizieren, um den aktuellen Forderungen zur kostengünstigen, schnellen und verlässlichen Exploration und Potentialeinschätzung gerecht zu werden.

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Wir bieten Ihnen eine wegweisende Explorationsmethode, welche es Ihnen erlaubt das Rohstoffpotential auf zielgerichtete, präzise und zeiteffiziente Weise zu bestimmen. Vorhandene Daten verschiedener Satelliten erlauben uns eine leistungsstarke, großflächige Oberflächenanalyse durch Anwendung unserer patentierten, automatisierten Prozessketten. Dies gibt Ihnen eine Prospektion mit geringeren Riskien.

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SEDMEDHY widmet sich der Charakterisierung von Bodenerosionsprozessen mittels Anwendung luftgestützter, hyperspektral und LIDAR Fernerkundungsdaten in mediterranen Agrargebieten Zentralspaniens.

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Der Fernerkundungssatellit Sentinel-2 wird im Rahmen einer ESA Mission für Erdbeobachtungen entwickelt. Die Mission dient der operationellen Bereitstellung von Oberflächeninformationen für das Projekt 'Global Monitoring of Environment and Security' (GMES) als Fortsetzung der bisherigen Spot/Landsat-Missionen.

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Ziel des Projektes ist die Beobachtung und Modellierung von Wasser- und Sedimentflüssen und Konnektivitätsphänomenen in zwei meso-skaligen Trockenland-Einzugsgebieten in NO-Spanien und NO-Brasilien, um ein höheres Prozessverständnis als Grundlage für das Ergreifen geeigneter Wasser- und Landmanagementmaßnahmen zu erreichen.

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VisMaster - Mastering the Information Age, European-Coordination-Action-Projekt im Bereich Visual Analytics

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