The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.
Mit den Daten zur Umwelt stellt das UBA ein großes Angebot an aktuellen Daten zum Zustand der Umwelt bereit. Ein neues System – der UBA Data Cube – verbessert die Nutzbarkeit dieser Daten. Die Schnittstelle (API) dient zum programmatischen Abruf der Daten aus dem Data Cube des Umweltbundesamtes.
Für die Treibhausgas-Projektionen sind die Treibhausgas-Emissionen der wesentliche Indikator, um die Erreichung der Klimaschutzziele zu kontrollieren. Allerdings umfassen klima- und energiepolitische Strategien der Bundesregierung weitere Ziele und Indikatoren. Deshalb haben das beauftragte Forschungskonsortium, das Thünen-Institut und das Umweltbundesamt neben Treibhausgas-Emissionen und Rahmendaten weitere Projektionsdaten im Sinne eines Nachschlagewerks zusammengestellt, um Steuerungsmöglichkeiten aufzuzeigen. Thematisch beziehen sich die Projektionsdaten auf die Bereiche Energiebezogene Indikatoren, neue Brennstoffe, Energiewirtschaft, Industrie, Gebäude, Verkehr, Landwirtschaft, Abfallwirtschaft sowie Landnutzung, Landnutzungsänderung und Forstwirtschaft (LULUCF). Sie bieten unter anderem Informationen zu möglichen Entwicklungen von Angebot und Nachfrage sowie der installierten Leistung wichtiger Energieträger, Kosten und Produktionsmengen von Industriegütern, der Verkehrsleistung sowie zu Emissionen, Flächennutzung und Düngereinsatz in der Land-, Forst- und Abfallwirtschaft. Das Datenportal Data Cube des Umweltbundesamtes bietet erweiterte Filter- und Darstellungsmöglichkeiten der Projektionsdaten im Vergleich zur Veröffentlichung als Datentabelle.
Die Rahmendaten umfassen Informationen zur möglichen demografischen und gesamtwirtschaftlichen Entwicklung in Deutschland. Weiterhin beinhalten sie Daten zu (Großhandels-)Preisen sowie Angebot und Nachfrage wichtiger Energieträger und der Treibhausgas-Emissionszertifikate. Das beauftragte Forschungskonsortium hat die Rahmendaten in Zusammenarbeit mit dem Umweltbundesamt zusammengestellt. Die Rahmendaten sind zentrale Eingangsdaten, um die Treibhausgas-Projektionen zu modellieren. Das Datenportal Data Cube des Umweltbundesamtes bietet erweiterte Filter- und Darstellungsmöglichkeiten der Rahmendaten im Vergleich zur Veröffentlichung als Datentabelle. Über das Feld \
Für die Treibhausgas-Projektionen sind die Treibhausgas-Emissionen der wesentliche Indikator, um die Erreichung der Klimaschutzziele zu kontrollieren. Allerdings umfassen klima- und energiepolitische Strategien der Bundesregierung weitere Ziele und Indikatoren. Deshalb haben das Umweltbundesamt und das beauftragte Forschungskonsortium neben Treibhausgas-Emissionen und Rahmendaten sogenannte Kernindikatoren zusammengestellt, um Steuerungsmöglichkeiten aufzuzeigen. Thematisch beziehen sich die Kernindikatoren auf die Bereiche Energiebezogene Indikatoren, neue Brennstoffe, Energiewirtschaft, Industrie, Gebäude, Verkehr, Landwirtschaft, Abfallwirtschaft sowie Landnutzung, Landnutzungsänderung und Forstwirtschaft (LULUCF). Sie bieten unter anderem Informationen zu möglichen Entwicklungen von Angebot und Nachfrage sowie der installierten Leistung wichtiger Energieträger, Kosten und Produktionsmengen von Industriegütern, der Verkehrsleistung sowie zu Emissionen, Flächennutzung und Düngereinsatz in der Land-, Forst- und Abfallwirtschaft. Das Datenportal Data Cube des Umweltbundesamtes bietet erweiterte Filter- und Darstellungsmöglichkeiten der Kernindikatoren im Vergleich zur Veröffentlichung als Datentabelle. Über das Feld \
Für die Treibhausgas-Projektionen sind die Treibhausgas-Emissionen der wesentliche Indikator, um die Erreichung der Klimaschutzziele zu kontrollieren. Allerdings umfassen klima- und energiepolitische Strategien der Bundesregierung weitere Ziele und Indikatoren. Deshalb haben das beauftragte Forschungskonsortium, das Thünen-Institut und das Umweltbundesamt neben Treibhausgas-Emissionen und Rahmendaten weitere Projektionsdaten im Sinne eines Nachschlagewerks zusammengestellt, um Steuerungsmöglichkeiten aufzuzeigen. Thematisch beziehen sich die Projektionsdaten auf die Bereiche Energiebezogene Indikatoren, neue Brennstoffe, Energiewirtschaft, Industrie, Gebäude, Verkehr, Landwirtschaft, Abfallwirtschaft sowie Landnutzung, Landnutzungsänderung und Forstwirtschaft (LULUCF). Sie bieten unter anderem Informationen zu möglichen Entwicklungen von Angebot und Nachfrage sowie der installierten Leistung wichtiger Energieträger, Kosten und Produktionsmengen von Industriegütern, der Verkehrsleistung sowie zu Emissionen, Flächennutzung und Düngereinsatz in der Land-, Forst- und Abfallwirtschaft. Das Datenportal Data Cube des Umweltbundesamtes bietet erweiterte Filter- und Darstellungsmöglichkeiten der Projektionsdaten im Vergleich zur Veröffentlichung als Datentabelle. Über das Feld \
Der Data Cube des Umweltbundesamtes stellt ein System zur Bereitstellung statistischer Zeitreihen im Bezug auf Umweltdaten dar. Die Web-Anwendung ist öffentlich verfügbar und alle Daten sind in offenen Dateiformaten veröffentlicht. Über das System können die Daten in einem maschinenlesbaren Format publiziert werden. Nutzer können die Daten über die Weboberfläche individuell filtern, zusammenstellen und visualisieren. Das standardisierte SDMX Format (ISO 17369) gewährleistet die Vereinheitlichung der Daten. Zusätzlich können die enthaltenen Daten über eine API in diverse Prozesse integriert werden. Der Data Cube wird 2025 vom Pilot- in den Produktivbetrieb übergehen. Die Entwicklung ist auf dauerhaften Betrieb angelegt und zielt daher auf flexible Lösungen ab, die kontinuierlich an sich wandelnde Anforderungen und Rahmenbedingungen angepasst werden können. Alle im Projekt entwickelten Softwarekomponenten sollen Open Source zur Verfügung gestellt werden.
The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.
The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.
The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 26 |
| Europa | 1 |
| Land | 3 |
| Weitere | 2 |
| Wissenschaft | 210 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 209 |
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 10 |
| Text | 8 |
| unbekannt | 8 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 12 |
| Offen | 224 |
| Unbekannt | 1 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 24 |
| Englisch | 221 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3 |
| Datei | 207 |
| Dokument | 7 |
| Keine | 11 |
| Webseite | 17 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 17 |
| Lebewesen und Lebensräume | 231 |
| Luft | 223 |
| Mensch und Umwelt | 237 |
| Wasser | 14 |
| Weitere | 235 |