Darstellung der über 120.500 registrierten Bäume (Einzelbäume) im Stadtgebiet der Landeshauptstadt Dresden. Dazu zählen Straßenbäume sowie Bäume in Park- und Grünanlagen, auf Spielplätzen, auf Freiflächen von Bildungseinrichtungen, an Gewässern zweiter Ordnung und auf sonstigen kommunalen Flächen. Neben den stark vertretenen typischen Baumarten wie Linde, Ahorn und Kastanie wachsen beispielsweise Ginkgo, Magnolie, Lederhülsenbaum und andere seltenere Baumarten in über 139 Arten und Sorten im Stadtgebiet.
Die Arbeitsschwerpunkte im Bereich Ausgleichsleistungen umfassen: Fördervollzug Auszahlungsverfahren Direktzahlungen (DIZ) (Basisprämie, Greening, Junglandwirteprämie, Umverteilungsprämie) Verwaltung der Zahlungsansprüche, Agrarumweltmaßnahmen RL AUK, TWN, ÖW, AuW und UL, Abrechnung der Investitionsförderung und sonstigen Beihilfen für Landwirte
Wichtige Hinweise zum Layer: Grundlage des spezifischen Grünvolumens pro Nettoteilblock bildet das spezifische Grünvolumen als Raster mit einer räumlichen Auflösung von 1m (beachte: Basisdatensatz in GK5 mit 0,5 m Auflösung). Dieses wurde im vorliegenden Layer für die einzelnen Nettoteilblöcke statistisch ausgewertet. Der ausgewiesene Wert entspricht hierbei dem Mittelwert aller im jeweiligen Block enthaltenen Rasterzellen. Ein Rückschluss auf deren Verteilung sowie der vegetativen Strukturelemente im Raum (zum Beispiel nur Wiese und am Flächenrand hohe Vegetation oder Wiese mit Baumbestand) lässt sich daraus nicht ableiten. Für konkretere Aussagen zur Verteilungsstruktur ist das Raster des spezifischen Grünvolumens heranzuziehen. Da Gewässerflächen (hier: Nettoteilblockflächen mit der Nutzungsart Gewässer) mit Ausnahme von Baumkronenüberhängen kein durch Fernerkundung erfassbares Grünvolumen enthalten, bleiben diese Flächen von der Darstellung des Grünvolumens unberücksichtigt. Allgemeine Hintergrundinformationen zum spezifischen Grünvolumen: Das spezifische Grünvolumen als Synonym für Grünvolumenzahl basiert auf dem durch das Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung e.V. (IÖR) erstellten Gutachten "Grünvolumenbestimmung der Stadt Dresden auf der Grundlage von Laserscandaten" vom August 2014 (Beachte: Datenbasis 2009-2011). Dieses ist unter dem zugeordneten Dokument einsehbar. Einleitung: Städtisches Grün ist aus stadtökologischer und sozialer Sicht unverzichtbar und erfüllt wichtige Funktionen wie Staubbindung, Temperaturminderung, Winddämpfung oder Grundwasserneubildung. Darüber hinaus bilden öffentliche Grünanlagen Oasen der Ruhe, die der Erholung, Freizeitgestaltung und Kommunikation dienen und wichtige soziale Funktionen erfüllen. Je nach Kontext wird die Vegetation durch unterschiedliche Bestandsmerkmale beschrieben: - Forstwirtschaft (Baumart, Bestandsdichte, Brusthöhendurchmesser und Überschirmungsgrad) - Botanik (Blattflächenindex - LAI = Leaf Area Index - als Grundlage zur Bestimmung der Belaubungsdichte sowie der fotosynthetischen Aktivität bzw. der Produktionsleistung) - Landwirtschaft (pflanzliche Biomasse, als Maß der Ertragsbilanzierung). Im städtischen Kontext ist aufgrund der Artenvielfalt der Vegetation eine Erfassung von Blattflächenindex oder Biomasse schwierig. Aus diesem Grund spielen einfache, planerisch sinnvolle und vor allem praktikable Indikatoren eine wichtige Rolle. Für die Anwendung in der großmaßstäbigen Bauleit- und Landschaftsplanung wurde deshalb eine rechnerische Bestimmung des Grünvolumens durch die Planungsgemeinschaft GROSSMANN, SCHULZE, POHL entwickelt. Dabei wird das Grünvolumen mittels der flächenbezogenen Grünvolumenzahl (GVZ) beschrieben. Sie wurde als Pendant zu den planungsrelevanten Richtgrößen der baulichen Nutzung, wie der Grundflächenzahl (GRZ) oder der Geschossflächenzahl (GFZ) eingeführt. Es soll neben den vegetationsbezogenen Indikatoren Biotopflächenfaktor (BFF), Bodenfunktionszahl (BFZ) und dem Durchgrünungsgrad die Formulierung von Mindestanforderungen an die Grünausstattung bei der Planung ermöglichen, da sie eine hohe ökologische Aussagekraft besitzt. Was beschreibt die Grünvolumenzahl (GVZ)? Als Grünvolumen wird die Summe des oberirdischen Volumens aller Pflanzen verstanden. Es wird in m³ angegeben. Das Grünvolumen ist durch die äußere Hülle der Vegetation begrenzt, die in der praktischen Erfassung über idealisierte geometrisch primitive Formen beschrieben wird: - Quader: Rasen, Kräuter sowie Sträucher - Kugel: z. B. Eiche - Zylinder: z. B. Pappel - Kegel: z. B. Nadelbaum Aus der Grünvolumensumme aller Vegetationsobjekte in Bezug auf eine definierte Bezugsfläche (z. B. Baublock) ergibt sich die Grünvolumenzahl (GVZ), die alternativ auch als "spezifisches Grünvolumen" bezeichnet wird und die Einheit m³/m² besitzt. Das vorliegende generalisierte Raster (ursprüngliche Auflösung 0,5 m) weist für die einzelnen Zellen (Auflösung jetzt 1 m) bereits das spezifische Grünvolumen (m³/m²) auf, welches zugleich dem absoluten Grünvolumen entspricht. Datengrundlage/Methodik: Grundlage der Bestimmung des Grünvolumens sind Laserscandaten, RGBI-Bilddaten sowie Gebäudedaten. Eine detaillierte Beschreibung der Vorgehensweise ist dem zugeordneten Dokument zu entnehmen. Klassifizierung des spezifischen Grünvolumen: - 1. Klasse: vegetationslos (= 0 m³/m²) - 2. Klasse: bis einschließlich 0,1 m³/m² - 3. Klasse: bis einschließlich 0,5 m³/m² - 4. Klasse: bis einschließlich 0,75 m³/m² - 5. Klasse: bis einschließlich 1 m³/m² - 6. Klasse: bis einschließlich 3 m³/m² - 7. Klasse: bis einschließlich 8 m³/m² - 8. Klasse: bis einschließlich 14 m³/m² - 9. Klasse: bis einschließlich 20 m³/m² - 10. Klasse: bis einschließlich 25 m³/m² - 11. Klasse: größer als 25 m³/m² Die Klassifikation in der vorliegenden Abstufung erfolgt aufgrund der im Modell getroffenen Annahmen sowie zur besseren plastischen Darstellung der Vegetationsobjekte. Einschränkung: Entsprechend der vorgesehenen Nutzung für die Umwelt-, Landschafts- und Bauleitplanung ist trotz scheinbar detaillierter Darstellungsmöglichkeit der Anwendungsmaßstab auf 1:5.000 begrenzt.
Wichtige Hinweise zum Layer: Grundlage des spezifischen Grünvolumens pro Nettoteilblock bildet das spezifische Grünvolumen als Raster mit einer räumlichen Auflösung von 1m (beachte: Basisdatensatz in GK5 mit 0,5 m Auflösung). Dieses wurde im vorliegenden Layer für die einzelnen Nettoteilblöcke statistisch ausgewertet. Der ausgewiesene Wert entspricht hierbei dem Mittelwert aller im jeweiligen Block enthaltenen Rasterzellen. Ein Rückschluss auf deren Verteilung sowie der vegetativen Strukturelemente im Raum (zum Beispiel nur Wiese und am Flächenrand hohe Vegetation oder Wiese mit Baumbestand) lässt sich daraus nicht ableiten. Für konkretere Aussagen zur Verteilungsstruktur ist das Raster des spezifischen Grünvolumens heranzuziehen. Da Gewässerflächen (hier: Nettoteilblockflächen mit der Nutzungsart Gewässer) mit Ausnahme von Baumkronenüberhängen kein durch Fernerkundung erfassbares Grünvolumen enthalten, bleiben diese Flächen von der Darstellung des Grünvolumens unberücksichtigt. Allgemeine Hintergrundinformationen zum spezifischen Grünvolumen: Das spezifische Grünvolumen als Synonym für Grünvolumenzahl basiert auf dem durch das Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung e.V. (IÖR) erstellten Gutachten "Grünvolumenbestimmung der Stadt Dresden auf der Grundlage von Laserscandaten" vom August 2014 (Beachte: Datenbasis 2009-2011). Dieses ist unter dem zugeordneten Dokument einsehbar. Einleitung: Städtisches Grün ist aus stadtökologischer und sozialer Sicht unverzichtbar und erfüllt wichtige Funktionen wie Staubbindung, Temperaturminderung, Winddämpfung oder Grundwasserneubildung. Darüber hinaus bilden öffentliche Grünanlagen Oasen der Ruhe, die der Erholung, Freizeitgestaltung und Kommunikation dienen und wichtige soziale Funktionen erfüllen. Je nach Kontext wird die Vegetation durch unterschiedliche Bestandsmerkmale beschrieben: - Forstwirtschaft (Baumart, Bestandsdichte, Brusthöhendurchmesser und Überschirmungsgrad) - Botanik (Blattflächenindex - LAI = Leaf Area Index - als Grundlage zur Bestimmung der Belaubungsdichte sowie der fotosynthetischen Aktivität bzw. der Produktionsleistung) - Landwirtschaft (pflanzliche Biomasse, als Maß der Ertragsbilanzierung). Im städtischen Kontext ist aufgrund der Artenvielfalt der Vegetation eine Erfassung von Blattflächenindex oder Biomasse schwierig. Aus diesem Grund spielen einfache, planerisch sinnvolle und vor allem praktikable Indikatoren eine wichtige Rolle. Für die Anwendung in der großmaßstäbigen Bauleit- und Landschaftsplanung wurde deshalb eine rechnerische Bestimmung des Grünvolumens durch die Planungsgemeinschaft GROSSMANN, SCHULZE, POHL entwickelt. Dabei wird das Grünvolumen mittels der flächenbezogenen Grünvolumenzahl (GVZ) beschrieben. Sie wurde als Pendant zu den planungsrelevanten Richtgrößen der baulichen Nutzung, wie der Grundflächenzahl (GRZ) oder der Geschossflächenzahl (GFZ) eingeführt. Es soll neben den vegetationsbezogenen Indikatoren Biotopflächenfaktor (BFF), Bodenfunktionszahl (BFZ) und dem Durchgrünungsgrad die Formulierung von Mindestanforderungen an die Grünausstattung bei der Planung ermöglichen, da sie eine hohe ökologische Aussagekraft besitzt. Was beschreibt die Grünvolumenzahl (GVZ)? Als Grünvolumen wird die Summe des oberirdischen Volumens aller Pflanzen verstanden. Es wird in m³ angegeben. Das Grünvolumen ist durch die äußere Hülle der Vegetation begrenzt, die in der praktischen Erfassung über idealisierte geometrisch primitive Formen beschrieben wird: - Quader: Rasen, Kräuter sowie Sträucher - Kugel: z. B. Eiche - Zylinder: z. B. Pappel - Kegel: z. B. Nadelbaum Aus der Grünvolumensumme aller Vegetationsobjekte in Bezug auf eine definierte Bezugsfläche (z. B. Baublock) ergibt sich die Grünvolumenzahl (GVZ), die alternativ auch als "spezifisches Grünvolumen" bezeichnet wird und die Einheit m³/m² besitzt. Das vorliegende generalisierte Raster (ursprüngliche Auflösung 0,5 m) weist für die einzelnen Zellen (Auflösung jetzt 1 m) bereits das spezifische Grünvolumen (m³/m²) auf, welches zugleich dem absoluten Grünvolumen entspricht. Datengrundlage/Methodik: Grundlage der Bestimmung des Grünvolumens sind Laserscandaten, RGBI-Bilddaten sowie Gebäudedaten. Eine detaillierte Beschreibung der Vorgehensweise ist dem zugeordneten Dokument zu entnehmen. Klassifizierung des spezifischen Grünvolumen: - 1. Klasse: vegetationslos (= 0 m³/m²) - 2. Klasse: bis einschließlich 0,1 m³/m² - 3. Klasse: bis einschließlich 0,5 m³/m² - 4. Klasse: bis einschließlich 0,75 m³/m² - 5. Klasse: bis einschließlich 1 m³/m² - 6. Klasse: bis einschließlich 3 m³/m² - 7. Klasse: bis einschließlich 8 m³/m² - 8. Klasse: bis einschließlich 14 m³/m² - 9. Klasse: bis einschließlich 20 m³/m² - 10. Klasse: bis einschließlich 25 m³/m² - 11. Klasse: größer als 25 m³/m² Die Klassifikation in der vorliegenden Abstufung erfolgt aufgrund der im Modell getroffenen Annahmen sowie zur besseren plastischen Darstellung der Vegetationsobjekte. Einschränkung: Entsprechend der vorgesehenen Nutzung für die Umwelt-, Landschafts- und Bauleitplanung ist trotz scheinbar detaillierter Darstellungsmöglichkeit der Anwendungsmaßstab auf 1:5.000 begrenzt. Die Karte soll Aufschluss über die Verteilung des Grünvolumens geben. Hieraus ergeben sich Rückschlüsse aus stadtökologischer und sozialer Sicht. Dieser Datensatz kann gemäß den Nutzungsbestimmungen Datenlizenz Deutschland - Namensnennung - Version 2.0 (http://www.govdata.de/dl-de/by-2-0) genutzt werden. Eine Haftung für die Richtigkeit der Daten wird nicht übernommen, insbesondere übernimmt die Landeshauptstadt Dresden keine Haftung für mittels dieser Daten erhobene oder berechnete Ergebnisse Dritter.
Im Rahmen von Kili-SES befasst sich SP6 mit Landnutzung, Management und Naturschutz als Triebkräfte der biologischen Vielfalt. In Kili-SES-1 erwiesen sich Landnutzungsveränderungen durch Bevölkerungswachstum als Schlüsselfaktoren an den unteren Hängen des Kilimandscharo. Es bleibt die Frage, ob die jüngsten Wald- und Buschbrände in den oberen Regionen auf veränderte klimatische Bedingungen hinweisen. Wir wollen den Ursprung und die Folgen dieser Brände als potenziell schädliche NCP auf Landschaftsebene untersuchen. Dabei konzentrieren wir uns auf die biologische Vielfalt und die Wasserbilanz im Nationalpark (zusammen mit SP1) und prüfen, ob solche Brände in den letzten Jahrzehnten zugenommen haben. Da die NCPs stark von der biologischen Vielfalt und dem Funktionieren der Ökosysteme abhängen, untersuchen wir, wie der Mensch die biologische Vielfalt, das Funktionieren der Ökosysteme und folglich das menschliche Wohlbefinden verbessern kann. Konkret wollen wir (zusammen mit SP1 und 2) das ökologische Potenzial für eine Transformierung durch Anpflanzung einheimischer Bäume prüfen, ergänzend zu den Studien von SP3-5. Der Fokus soll auf Auwäldern als wichtige Biodiversitätskorridore und traditionellen Agroforstsystemen als nachhaltige Landnutzungsformen liegen. Während in Kili-SES-1 der Kilimandscharo als isoliertes System betrachtet wurde, planen wir nun eine Erweiterung unserer Perspektive unter Einbeziehung des umliegenden Landschaftskontextes. Der Kilimandscharo war einst mit anderen Bergen durch Waldkorridore verbunden, die als Wanderwege dienten und die biologische Vielfalt beeinflussten, entscheidend für die Widerstandsfähigkeit gegenüber Umweltveränderungen. Ziel ist die Analyse der ökologischen Konnektivität und Telekopplung im Hinblick auf Naturschutzpolitik. Hierzu wollen wir mit umfangreichen Daten zu Pflanzen, Arthropoden und Kleinsäugern die frühere biologische Vielfalt ohne menschlichen Einfluss modellieren, um die ungleiche Verteilung endemischer Arten zu untersuchen, eine kontroverse biogeographische Frage in Ostafrika. Der Kilimandscharo und die umliegenden Berge sind unterschiedlich geschützt (Nationalparks, Natur- und Waldreservate), mit zunehmend fragmentierten Schutzgebieten. Durch Hochskalierung und Modellierung der Biodiversität unter Verwendung von Hyperspektralbildern (zusammen mit SP7) planen wir die sich daraus ergebenden Biodiversitätsniveaus und Bedrohungen zu vergleichen, einschließlich der Auswirkungen der Einbeziehung der Waldgürtel des Kilimandscharo und Meru in Nationalparks im Jahr 2006, die möglicherweise illegale Aktivitäten in die umliegenden Berge verlagert haben. Zusätzlich zu diesen Themen wollen wir weiterhin langfristige Klima- und Dendrometriedaten erheben und umfassendes Monitoring von Gefäßpflanzen, Flechten und Moosen durch (ergänzt durch Pilze) durchführen. So hoffen wir ein Niveau und eine Qualität ökologischer Daten zu erreichen, die für Kili-SES wichtig und für ein tropisches Gebirge einzigartig sind.
Die Arbeitsschwerpunkte im Bereich Ausgleichsleistungen umfassen: Fördervollzug Auszahlungsverfahren Direktzahlungen (DIZ) (Basisprämie, Greening, Junglandwirteprämie, Umverteilungsprämie) Verwaltung der Zahlungsansprüche, Agrarumweltmaßnahmen RL AUK, TWN, ÖW, AuW und UL, Abrechnung der Investitionsförderung und sonstigen Beihilfen für Landwirte
The Tree Species Germany product provides a map of dominant tree species across Germany for the year 2022 at a spatial resolution of 10 meters. The map depicts the distribution of ten tree species groups derived from multi-temporal optical Sentinel-2 data, radar data from Sentinel-1, and a digital elevation model. The input features explicitly incorporate phenological information to capture seasonal vegetation dynamics relevant for species discrimination. A total of over 80,000 training and test samples were compiled from publicly accessible sources, including urban tree inventories, Google Earth Pro, Google Street View, and field observations. The final classification was generated using an XGBoost machine learning algorithm. The Tree Species Germany product achieves an overall F1-score of 0.89. For the dominant species pine, spruce, beech, and oak, class-wise F1-scores range from 0.76 to 0.98, while F1-scores for other widespread species such as birch, alder, larch, Douglas fir, and fir range from 0.88 to 0.96. The product provides a consistent, high-resolution, and up-to-date representation of tree species distribution across Germany. Its transferable, cost-efficient, and repeatable methodology enables reliable large-scale forest monitoring and offers a valuable basis for assessing spatial patterns and temporal changes in forest composition in the context of ongoing climatic and environmental dynamics.
Abgefragt werden Baumobstflächen von zusammen mindestens 30 Ar, auf denen Obst für Verkaufszwecke angebaut wird. Im einzelnen sind das die Gesamtfläche des Baumobstanbaus sowie die Obstarten, die Obstsorten, die Anbausysteme, die Pflanz- und Umveredelungszeitpunkte und die Verwendungszwecke des Obstes jeweils nach der Fläche und der Zahl der Bäume.
Forscher testen entrindende Harvesterfällköpfe unter hiesigen Waldbedingungen. Die Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (HSWT) und das Kuratorium für Waldarbeit und Forsttechnik (KWF) e.V. wollen kombinierte Fäll- und Entrindungsköpfe, die für die Plantagenwirtschaft mit Eucalyptus entwickelt wurden, unter mitteleuropäischen Waldverhältnissen testen und gegebenenfalls modifizieren. Würde die nährstoffreiche Rinde direkt am Ernteort im Wald verbleiben, hätte dies große Vorteile für den Wald. Das Vorhaben wird vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft über seinen Projektträger, die Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e.V. (FNR), gefördert. Auf geringer nährstoffversorgten Standorten kann die Stammholznutzung mit Rinde langfristig die Bodenfruchtbarkeit beeinträchtigen, dies limitiert die nachhaltig erntebaren Mengen. Eine Lösung wäre es, die Stämme gleich nach dem Fällen auf oder neben der Rückegasse zu entrinden. Auf diese Art würde man die Nährstoffe in natürlicher Form im Wald belassen. Daneben birgt diese Vorgehensweise weitere mögliche Vorteile: - Das Transportvolumen ließe sich verringern - Der Entrindungsprozess im Werk könnte entfallen - Aus Energieholzsortimenten könnten rindenfreie Premium-Holzbrennstoffe erzeugt werden, die bei der Verbrennung einen deutlich geringeren Aschenanteil haben und weniger Feinstaub freisetzen. - Forstschutzaspekte. Auf südafrikanischen und brasilianischen Plantagen haben sich Harvesterköpfe, die sowohl entasten als auch entrinden können, bereits bewährt. Im Vorhaben wollen die Forscher diese Technik unter mitteleuropäischen Verhältnissen erproben und gegebenenfalls anpassen. Die Versuche finden in Bayern und Niedersachsen mit verschiedenen Baumarten und Sortimenten statt. Dabei analysieren die Forscher neben den technischen auch die ökologischen und betriebswirtschaftlichen Aspekte. Unter anderem wird die HSWT Nährstoffbilanzen auf den Untersuchungsflächen erstellen. Über die Beteiligung von Partnern aus der Wirtschaft, darunter Sägewerke, Industrieholzabnehmer und Scheitholzproduzenten, soll der Ansatz mit einer größtmöglichen Praxisnähe entwickelt werden. Momentan verwerten Sägewerke die anfallende Rinde - allerdings mit relativ geringer Wertschöpfung - als Rindenmulch oder Brennstoff. Diese Nutzung könnte künftig zu Gunsten eines besseren Nährstoffkreislaufes geringer ausfallen. Ein Problem bei der Nutzung von entrindetem Holz gibt es bei längerer Lagerung im Wald, weil es dann zu Verfärbungen kommt. Dies könnte Einfluss auf die Vermarkt- und Verarbeitbarkeit haben. Bis zum Projektabschluss im August 2017 wird sich herausstellen, ob und zu welchem Grad diese Nachteile tatsächlich zutreffen und in welcher Relation sie zu den Vorteilen stehen. Informationen zum Projekt stehen auf http://www.fnr.de im Menü Projekte & Förderung unter den Förderkennzeichen 22013213 und 22012214 bereit.
Im Zuge des Klimawandels steigt der Informationsbedarf zur Vitalitätsentwicklung von Wäldern und Baumarten sowie deren Reaktionen auf Störungsereignisse wie Sturm oder Kalamitäten. Da detaillierte Informationen häufig fehlen, sind die verbreiteten Abschätzungen hierzu teils widersprüchlich und spekulativ. Parallel zur terrestrischen Waldzustandserfassung ist die forstliche Fernerkundung bemüht, diese Informationslücke zu schließen. Allerdings ist die Unterscheidung von Baumarten und deren Vitalitätszustand noch immer problematisch. Zur Erhebung dieser Messwerte fehlen belastbare baumphysiologisch belegte Zusammenhänge. Dafür bieten sich Verfahren der Fernerkundung an, wenn über eine rein empirische Erhebung hinaus die Ableitung baumphysiologischer Parameter gelingt. Mit dem aktuellen Forschungsvorhaben soll eine Brücke zwischen den modernen Möglichkeiten der forstlichen Fernerkundung und Gehölzphysiologie geschlagen werden. Ein im Wald installierter 40 m hoher Drehkran am GFZ TERENO-Forschungsstandort im Raum Demmin (MV) bietet dabei für FeMoPhys einzigartige Möglichkeiten. Das Vorhaben verfolgt folgende Ziele: 1. Untersuchung von Zusammenhängen zwischen stressbedingten, physiologischen Veränderungen in Baumkronen, Stamm und Wurzeln und deren Quantifizierbarkeit durch 'Messung von außen' 2. Verknüpfung des methodischen Knowhow der baumphysiologischen Diagnostik und den Verfahren der hyper-/multispektralen und thermalen Diagnostik von Baumkronen 3. Identifikation klimasensitiver Areale auf der Basis von Flächendaten und baumphysiologischen Untersuchungen speziell für Hauptbaumarten 4. Entwicklung eines einfach zugänglichen Informationsproduktes zum baumartenspezifischen Waldzustand Das Projekt will einen Forest Vulnerability Index anvisieren, der Zielgrößen wie Anfälligkeit für Insektenbefall und Dürreschäden ausgibt. Dieser und weitere Indizes können kombiniert werden und so helfen, Risiken für Kaskadeneffekte und die Überschreitung von Kipppunkten abzuschätzen.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 3486 |
| Europa | 256 |
| Global | 1 |
| Kommune | 149 |
| Land | 1794 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Weitere | 786 |
| Wirtschaft | 19 |
| Wissenschaft | 1531 |
| Zivilgesellschaft | 88 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 190 |
| Bildmaterial | 3 |
| Daten und Messstellen | 158 |
| Ereignis | 42 |
| Förderprogramm | 2922 |
| Hochwertiger Datensatz | 28 |
| Lehrmaterial | 4 |
| Repositorium | 1 |
| Taxon | 29 |
| Text | 1191 |
| Umweltprüfung | 97 |
| unbekannt | 727 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 1668 |
| Offen | 3504 |
| Unbekannt | 217 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 4821 |
| Englisch | 1242 |
| Leichte Sprache | 4 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 75 |
| Bild | 145 |
| Datei | 267 |
| Dokument | 699 |
| Keine | 3134 |
| Multimedia | 7 |
| Unbekannt | 44 |
| Webdienst | 112 |
| Webseite | 1533 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 3870 |
| Lebewesen und Lebensräume | 5356 |
| Luft | 3011 |
| Mensch und Umwelt | 5199 |
| Wasser | 2828 |
| Weitere | 5101 |