Der Datensatz präsentiert die Gesamtheit der Herkunftsgebiete im Land Brandenburg. Ein Herkunftsgebiet ist ein Gebiet mit annähernd einheitlichen ökologischen Bedingungen, in denen sich Erntebestände oder Saatgutquellen einer bestimmten Art oder Unterart mit ähnlichen phänotypischen oder genetischen Merkmale befinden. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Grauerle, Große Küstentanne, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Roterle, Sandbirke, Schwarzkiefer 847-849, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde Der Datensatz präsentiert die Gesamtheit der Herkunftsgebiete im Land Brandenburg. Ein Herkunftsgebiet ist ein Gebiet mit annähernd einheitlichen ökologischen Bedingungen, in denen sich Erntebestände oder Saatgutquellen einer bestimmten Art oder Unterart mit ähnlichen phänotypischen oder genetischen Merkmale befinden. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Grauerle, Große Küstentanne, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Roterle, Sandbirke, Schwarzkiefer 847-849, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde
Im Erntezulassungsregister (EZR) werden alle Bestände von zugelassenem Ausgangsmaterial und des davon erzeugten Vermehrungsgutes verwaltet. Der Layer stellt die Flächen des EZR räumlich dar. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Große Küstentanne, Grauerle, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Sandbirke, Schwarzerle, Schwarzkiefer, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde Im Erntezulassungsregister (EZR) werden alle Bestände von zugelassenem Ausgangsmaterial und des davon erzeugten Vermehrungsgutes verwaltet. Der Layer stellt die Flächen des EZR räumlich dar. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Große Küstentanne, Grauerle, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Sandbirke, Schwarzerle, Schwarzkiefer, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde
The Neualbenreuth Maar (49°58' N, 12°28' E, 601 m asl) is a filled up former maar lake, located within a presently swampy depression 2.5 km ESE of the village Neualbenreuth (NE-Bavaria, Germany). It represents one of four hitherto known volcanic structures of Pleistocene age along the NNW-SSE trending Tachov fault zone. The maar structure was detected by gravity surveys and was subsequently confirmed by the recovery of lake sediments by an exploratory drilling campaign in 2015. Within the scope of a pilot study, a set of 141 pollen samples collected from sediment depths between 17.7 to 96.0 m below the recent surface. The samples were analyzed in order to evaluate the potential of the sequence for detailed palaeoenvironmental investigations, and to estimate the age of the sedimentary record. The pollen analyses from the Neualbenreuth Maar sediments reveal a continuous record of vegetation and climate changes encompassing four interglacial stages and five cold periods. The dominance of cold and dry tolerant herbs and the sparse representation trees and shrubs during most parts of the sequence indicates open landscapes of steppe to woody-steppe character typically of late Middle and Late Pleistocene glacial periods in Central Europe. The pollen assemblages of the warm stage in the upper part of the core clearly support its correlation with the Eemian interglacial (MIS 5e). The three pre-Eemian warm stages represent terrestrial analogues of the marine isotope stages (MIS) 7e, 7c, and 7a within the Saalian glacial period. In Central Europe, which was strongly affected by glacial and periglacial processes during the major Middle and Late Pleistocene cold periods, palaeoecological evidence of the Saalian complex of alternating warm and cold stages is ambiguous so far. The Neualbenreuth record provides the first biostratigraphical sequence from this region covering MIS 8 to 5 without notable depositional gaps
Klassifikation der Baumart Stand 2015 für sämtliche Baumindividuen mit Wuchshöhe >15m. Die Klassen sind Fichte, Tanne, Kiefer, Lärche, Douglasie, Laubbaum (unspezifiziert) und stehendes Totholz. Die flächendeckende Kenntnis der Baumart eines jeden Baumindividuums mit einer Wuchshöhe von >15m ist eine im Vergleich zur in der Forstwirtschaft üblichen über statistische Verfahren geschätzten Baumartenverteilung für größere Flächeneinheiten erheblich genauere Information. Diese höhere Genauigkeit ermöglicht die Ableitung einer Vielzahl von räumlichen Analysen in einer bislang ungewohnten räumlichen Exaktheit, wie z.B. Habitatseignungskarten für bestimmten Tierarten. In Kombination mit der Waldstruktur und Vegetationshöhendaten aus den Folgejahren ermöglicht diese Baumartenklassifikation ein auf Einzelbäumen basiertes Monitoring der natürlichen Waldentwicklung.
Waldbestände des SaarForst Landesbetriebes (Staatswald) Die Aussengrenzen (Besitzgrenzen) des Staatswaldes wurden an die ALK angeglichen und sind damit katasterscharf. Die Innengrenzen (Abgrenzungen der Waldbestände eines Eigentümers untereinander) sind anhand der DGK5 und der digitalen Orthofotos mit 40 cm Bodenauflösung digitalisiert. Neben zahlreichen datenbankinternen Attributen ist folgendes Attribut entscheidend: Bestandsname ; landesweit besitzerübergreifend eindeutiger Schlüssel. Felder und ihre Bedeutung: BESTAND: Bestand; ALTSTR: Altersstruktur BALTER: Alter mittel; BALTERMI: Bestandsalter bis; BALTERMA: Bestandsalter von; BEFE: Befundeinheit; BESTLAGE: Lage der Teilfläche; BESTSTR: Bestandesstruktur; ENTWST: Entwicklungsstufe; BESTNAM: Bestandesname; UFLAECHE: Unterfläche; BEFAHRB: Befahrbarkeit in %; DAT: Datum; FLAECHE: Fläche in ha; SEEH: Seehöhe; ARTV_BA: Artenvielfalt der Baumarten; ARTV_BV: Artenvielfalt der Bodenvegetation; BEHVEG1: Behindernde Vegetation 1; BEHVEG2: Behindernde Vegetation 2; BETR_KL: Betriebsklasse; BEST_TYP: Bestandestyp; C: Sonderfeld; D: Driglichkeit; EINZELB: Schützenswerte Einzelbäume; EXPMA: Exposition bis; EXPMI: Exposition von; EXPOS: Exposition; FEINER: Erschließung in %; FORM: Baumform; GATTER: Gatter in %; GELFOMA: Geländeform bis; GELFOMI: Geländeform von; H_PFLZ: Pflegezustand; HOEHLE: Höhlenreichtum; HORIZ: Horizontale Strukturvielfalt; KALK: Kalkung; KONTRNUA: Kontrollnutzungsart; NEIG: Neigung; TOTHOLZ: Totholz stehend; ENTSTEH: Tothol liegend; VERTI: Vertikale Strukturvielfalt; WUCHSB: Wuchsbezirk; WUCHSG: Wuchsgebiet; BESCHRIFT: ; HBA: Dominierende Baumartengruppen; BU: Ateil Buche in %; BL: Anteil Fläche temp. ohne Baumbewuchs in %; DOU: Anteil Douglasie in %; ELB: Anteil Edellaubbäume in %; KI: Anteil Kiefer in %; EI: Anteil Eiche in %; FI: Anteil Fichte in %; LAE: Anteil Lärche in %; SALH: Summe der Laubhölzer in %; SLB: Anteil sonstiger Laubbäume in %; SANH: Summe der Nadelbäume in %; SNB:Anteil sonstiger Nadelbäume in %; UFL: Bestand; SHAPE_Area: Flächengröße ha;
The Tree Species Germany product provides a map of dominant tree species across Germany for the year 2016 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. The input features explicitly incorporate phenological information to capture seasonal vegetation dynamics relevant for species discrimination. A total of over 100,000 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 product was created by majority-voting on annual XGBoost Sentinel-2 tree species classifications (2016–2024) and filtering with forest structure data. If no clear majority vote was achieved, the class uncertain was assigned. The Tree Species Germany 2016 product achieves an overall F1-score of 0.95. For the dominant species pine, spruce, beech, and oak, class-wise F1-scores range from 0.92 to 0.99, while F1-scores for other widespread species such as birch, alder, larch, Douglas fir, fir, and other deciduous species range from 0.85 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.
Der Kartendienst (WMS-Gruppe) stellt die digitalen Geodaten aus dem Bereich Forstwirtschaft des Saarlandes dar.:Waldbestände des SaarForst Landesbetriebes (Staatswald) Die Aussengrenzen (Besitzgrenzen) des Staatswaldes wurden an die ALK angeglichen und sind damit katasterscharf. Die Innengrenzen (Abgrenzungen der Waldbestände eines Eigentümers untereinander) sind anhand der DGK5 und der digitalen Orthofotos mit 40 cm räumlicher Auflösung digitalisiert. Felder und ihre Bedeutung: Hierarchie Char (14) ; landesweit besitzerübergreifend eindeutiger Schlüssel Besitz Char (20) ; Waldeigentümer Revier Char (2) ; SaarForst Reviernummer Reviername Char (25) ; SaarForst Revierbezeichnung Abt Char (4) ; Nummer der Waldabteilung, eindeutig innerhalb eines Waldeigentümers Abteilung Char (8) ; Nummer der Waldabteilung mit vorangestellter Eigentümernummer Uabt Char (1) ; Unterabteilung Bestand Char (1) ; Bestand Teilfl Char (1) ; Teilfläche Beschrift Char (4) ; zusammengesetztes Feld aus Unterabteilung, Bestand und Teilfläche Betr_kl Char (20) ; Betriebsklasse Keine_bew Char (20) ; Erläuterung zu den Waldflächen außer Bewirtschaftung (10%) *) Bewirtsch Char (30) ; Bewirtschaftungsintensitäteinschl. „außer Bewirtschaftung“ Entw_stufe Char (30) ; Entwicklungsstufe Best_typ Char (35) ; Bestandestyp Schlussgra Char (20) ; Schlussgrad Best_stru Char (20) ; Bestandesstruktur Nutz_art Char (20) ; Nutzungsart Atb Char (20) ; Alt- und Totholz Biozönosen-Projektfläche Bl Decimal (3, 0) ; Blösse Anteil der Fläche temporär ohne Baumbewuchs in % Bu Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Buche in % Ei Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Eiche in % Elb Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Edellaubbäume in % Slb Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe sonstige Laubbäume in % Fi Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Fichte in % Ki Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Kiefer in % Lae Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Lärche in % Dou Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Douglasie in % Snb Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe sonst. Nadelbäume in % Sa_lh Decimal (3, 0) ; Summe der Laubhölzer in % Sa_nh Decimal (3, 0) ; Summe der Nadelhölzer in % Hba Char (3) ; Dominierende Baumartengruppe Farbe Char (10) ; Darstellungsfarbe auf der Wirtschaftskarte Stand der Flächenausweisung „Außer Bewirtschaftung -10% der Staatswaldfläche“ zum 1.9.2011 Bisherige_irB; Bisher in regelmässiger Bewirtschaftung Bisherige_arB; Bisher ausser regelmässiger Bewirtschaftung NWZ_ausgewiesen; durch Rechtsverordnung ausgewiesene Naturwaldzelle Grossschutzgebiet; durch Rechtsverordnung ausgewiesenes Großschutzgebiet ("Urwald") Grossschutzgebiet_ab; Abgang vom Großschutzgebiet, rechtlich nicht umgesetzt Grossschutzgebiet_zu; Zugang zum Großschutzgebiet, rechtlich nicht umgesetzt Referenzfläche; Referenzfläche Prozessschutz Quierschied NWZ_erw: Zugang bzw. Neuausweisung Naturwaldzelle, rechtlich nicht umgesetzt Kernzone_Biosphaere; Kernzonen der Biosphäre Bliesgau.
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.
Die Digitalen Topographischen Karten (DTK) werden aus Digitalen Landschafts- und Geländemodellen sowie dem Amtlichen Liegenschaftskatasterinformationssystem ALKIS erzeugt und nach dem bundeseinheitlichen Signaturenkatalog der Präsentationsausgaben „basemap.de P10“ Raster visualisiert. Die DTK liegen flächendeckend und im einheitlichen geodätischen Bezugssystem und Kartenprojektion für das Land Brandenburg vor. Sie sind als Rasterdaten (farbig/grau) und als Webdienste, verfügbar. Bei Nutzung der Daten sind die Lizenzbedingungen zu beachten.
Klassifikation der Baumart Stand 2015 für sämtliche Baumindividuen mit Wuchshöhe >15m. Die Klassen sind Fichte, Tanne, Kiefer, Lärche, Douglasie, Laubbaum (unspezifiziert) und stehendes Totholz. Die flächendeckende Kenntnis der Baumart eines jeden Baumindividuums mit einer Wuchshöhe von >15m ist eine im Vergleich zur in der Forstwirtschaft üblichen über statistische Verfahren geschätzten Baumartenverteilung für größere Flächeneinheiten erheblich genauere Information. Diese höhere Genauigkeit ermöglicht die Ableitung einer Vielzahl von räumlichen Analysen in einer bislang ungewohnten räumlichen Exaktheit, wie z.B. Habitatseignungskarten für bestimmten Tierarten. In Kombination mit der Waldstruktur und Vegetationshöhendaten aus den Folgejahren ermöglicht diese Baumartenklassifikation ein auf Einzelbäumen basiertes Monitoring der natürlichen Waldentwicklung.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 2329 |
| Europa | 120 |
| Kommune | 12 |
| Land | 499 |
| Weitere | 131 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 856 |
| Zivilgesellschaft | 20 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 1 |
| Chemische Verbindung | 23 |
| Daten und Messstellen | 728 |
| Ereignis | 4 |
| Förderprogramm | 1521 |
| Gesetzestext | 21 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
| Infrastruktur | 1 |
| Taxon | 31 |
| Text | 168 |
| Umweltprüfung | 17 |
| unbekannt | 131 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 917 |
| Offen | 1650 |
| Unbekannt | 59 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 2396 |
| Englisch | 1036 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 50 |
| Bild | 16 |
| Datei | 746 |
| Dokument | 189 |
| Keine | 1469 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 6 |
| Webdienst | 26 |
| Webseite | 900 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 2259 |
| Lebewesen und Lebensräume | 2620 |
| Luft | 1885 |
| Mensch und Umwelt | 2397 |
| Wasser | 1886 |
| Weitere | 2504 |