Die Karte zeigt eine Auswertung von Satellitenbildern aus dem Jahr 2005 der CORINE-Landbedeckungseinheiten (Ebene 1 für alle Klassen und Ebene 2 für bebaute Flächen). Auswertung von Satellitenbildern aus dem Jahr 2005 hinsichtlich der CORINE-Landbedeckungseinheiten (Ebene 1 für alle Klassen und Ebene 2 für bebaute Flächen): - 11000 Städtisch geprägte Flächen - 12000 Industrie-, Gewerbe- und Verkehrsflächen - 13000 Abbauflächen, Deponien und Baustellen - 14000 Künstl. angelegte, nicht landwirtschaftl. genutzte Grünflächen - 20000 Landwirtschaftliche Flächen - 30000 Wälder und naturnahe Flächen - 40000 Feuchtflächen - 50000 Wasserflächen Die Validierung der Daten erfolgte mittels hochauflösender Orthofotos (punktbasierte Stichprobe: für jeden Punkt einer Stichprobe wird das Kartierungsergebnis mit der realen Landnutzung aus dem Orthofoto verglichen). Die Pixelauflösung beträgt 10 m. In der Klasse „Industrie-, Gewerbe- und Verkehrsflächen“ werden Straßen erst ab einer Breite von 40 m kartiert. Die Positionsgenauigkeit der Satellitendaten liegen entsprechend der Produktspezifikationen bei +/-1 Pixel (d.h. +/-10 m). Die Datengenauigkeit wird mit ca. 90% angegeben. Auswertung: GeoVille Group, Innsbruck; Infoterra GmbH, Friedrichshafen (erstellt im Rahmen des Projektes ESA GSE Stage 2 GSE Land, gefördert durch die Europäische Raumfahrtagentur ESA)
Bodenerosion durch Wind tritt vor allem auf sandigen, humusarmen und organischen Böden auf. Besonders gefährdet sind windexponierte Flächen ohne Vegetation. Die Karte zur potentiellen Winderosionsgefährdung in Deutschland zeigt regionale Schwerpunkte mit dem Risiko von Bodenabtrag durch Wind. Der Kennwert wird durch die Bodenart, den Humusgehalt der Böden und die mittlere jährliche Windgeschwindigkeit in 10 Metern Höhe bestimmt. Besondere Beachtung finden zudem ackerbauliche Moorböden sowie Tief- und Sandmischkulturen. Die Methode ist in der DIN 19706:2013 veröffentlicht und in die Methodendokumentation der Ad-hoc-AG Boden aufgenommen worden. Für die Anwendung auf Bodenkarten wurde das Verfahren von der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) angepasst. Die Karte zeigt die Erosionsgefährdung für Ackerböden in Deutschland auf Basis der nutzungsdifferenzierten Bodenübersichtskarte im Maßstab 1:1.000.000 sowie der mittleren jährlichen Windgeschwindigkeit in 10 Metern Höhe für die Klimaperiode 1980–2000 (DWD) auf. Grundsätzlich ist aber nur bei Ackernutzung und einer geringen Bodenbedeckung durch die Kultur von einer tatsächlichen Gefährdung auszugehen. Die Karte zeigt eine potentielle Gefährdungssituation ohne Berücksichtigung von Windhindernissen und der Anbaukultur.
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.
Die Datenserie beinhaltet Datensätze der im Rahmen der Bodenschutzkalkung seit 1986 gekalkten Waldflächen (Kalkungsvollzugsflächen) im Freistaat Sachsen. Je Kalkungsvollzugsfläche wird die Menge des aufgebrachten Naturkalks in Tonnen pro Hektar, das Datum der Durchführung der Kalkung sowie die Waldeigentumsart (Landeswald, Privatwald etc.) zum Zeitpunkt der Kalkung angegeben. Die Bodenschutzkalkung wird seit 1986 jährlich in Sachsen durchgeführt um die tiefgreifende Versauerung der Waldböden auszugleichen und Waldschäden vorzubeugen. Auf der Grundlage von Bodenanalysen und den forstlichen Standortverhältnissen wird die Kalkungsmenge pro Kalkungsvollzugsfläche bestimmt und der Naturkalk per Flugzeug oder Hubschrauber zwischen dem 1. Juli und 31. Oktober aufgetragen. Die Daten bilden die Grundlage für die digitale Kalkungsvollzugskarte für Sachsen. Weitere Informationen sind dem Faltblatt zur Bodenschutzkalkung zu entnehmen, welches vom Staatsbetrieb Sachsenforst herausgegeben wird.
The Dynamic World Training Data is a dataset of over 5 billion pixels of human-labeled ESA Sentinel-2 satellite image, distributed over 24000 tiles collected from all over the world. The dataset is designed to train and validate automated land use and land cover mapping algorithms. The 10m resolution 5.1km-by-5.1km tiles are densely labeled using a ten category classification schema indicating general land use land cover categories. The dataset was created between 2019-08-01 and 2020-02-28, using satellite imagery observations from 2019, with approximately 10% of observations extending back to 2017 in very cloudy regions of the world. This dataset is a component of the National Geographic Society - Google - World Resources Institute Dynamic World project. The dataset consists of two file types: GeoTIFF files of 510x510 pixel 10m resolution satellite image tiles markup provided by human labelers, and Excel (.xlsx) tables of metadata and class statistics for the above GeoTIFF files. The data is organized into three main folders. One folder contains training data labeled by a team of 25 expert human labelers recruited by National Geographic Society specifically for this project. A second folder contains training data labeled by a larger group of commissioned labelers provided by a commercial crowd-labeler service. The data in these folders is organized by hemisphere and biome number from the RESOLVE Ecoregions2017 biomes categories (https://ecoregions2017.appspot.com/). A third folder contains a validation dataset. This is a holdout set of training data for assessing model accuracy. None of this data is intended to be used in the formulation of the model. Each validation tile was independently labeled by three experts. The validation set contains two versions: the individual markup from each expert labeler, and the image composites of the individual markups. Each GeoTIFF file encodes information on the location of landscape feature classes as determined by a given labeler. Classes were labeled by visual examination of true color (RGB) composites of Sentinel-2 MultiSpectral Level-2A scenes. The Tier 1 class values used in this phase of the project are as follows: 0 No data (left unmarked), 1 Water, 2 Trees, 3 Grass, 4 Flooded Vegetation, 5 Crops, 6 Scrub, 7 Built Area, 8 Bare Ground, 9 Snow/Ice, 10 Cloud. This dataset does not include the original Sentinel-2 imagery tiles, but metadata on the exact image ID and date is provided The original Sentinel-2 imagery was obtained via Google Earth Engine. This data is available under a Creative Commons BY-4.0 license and requires the following attribution: This dataset is produced for the Dynamic World Project by National Geographic Society in partnership with Google and the World Resources Institute. Development of the Dynamic World training data was funded in part by the Gordon and Betty Moore Foundation.
Digitale Karte der Biotop- und Nutzungstypen des Landkreises Lüchow-Dannenberg: Durch Auswertung von aktuellen Echtfarbbildern (LGLN 2012a, 2008) und Infrarotluftbildern (LGLN 2012b) im Maßstab 1:10.000 konnten Biotoptypen des Nds. Kartierschlüssels (DRACHENFELS 2011) bis zur Haupteinheit (2. Ebene, zweiteiliger Buchstabencode) ermittelt werden. Im Zuge dessen wurden weitere nachfolgende Daten ausgewertet:Amtliches Topographisch-Kartographisches Informationssystem (ATKIS), Stand 09/2013 (LANDKREIS LÜCHOW-DANNENBERG 2013a),Deutsche Grundkarte 1:5.000 (LGLN 1998),Preußische Landesaufnahme 1877-1919 (LGLN 2013),Bodenübersichtskarte 1:50.000 (LBEG 2004),Gesetzliche Überschwemmungsgebiete von Elbe, Jeetzel und Seege (NLWKN 2009),geschützte Biotope nach § 30 BNatSchG, Stand: 10/2013 (LANDKREIS LÜCHOW-DANNENBERG 2013b),Abgrenzung der Naturschutzgebiete (LANDKREIS LÜCHOW-DANNENBERG 2011),Abgrenzung von Natura 2000-Gebiete (LANDKREIS LÜCHOW-DANNENBERG 2009, 2008),Landesweite Biotopkartierung in Niedersachsen (NLWKN 2008a),Karte der Geogefahren in Niedersachsen 1:25 000 (LBEG 2008),FFH-Gebietskartierungen innerhalb des Biosphärenreservats Niedersächsische Elbtalaue (BIOSPHÄRENRESERVATSVERWALTUNG NIEDERSÄCHSISCHE ELBTALAUE2011).Die aus dem Luftbild abgeleiteten potenziell geschützten Biotope und FFH-Lebensraumtypen wurden bis zur Untereinheit (3. Ebene, dreiteiliger Buchstabencode) im Maßstab 1:5.000 im Gelände in 2014 und 2015 kartiert. Im FFH-Gebiet Landgraben- und Dummeniederung(NLWKN 2008b) lagen bereits Biotoptypenkartierungen vor,diese Daten wurden nachrichtlich übernommen.Eine nachrichtliche Übernahme erfolgte ebenso in Bereichen, die durch das NFP (2008) im Zuge der Waldbiotopkartierung bereits kartiert wurden.Des Weiterenhat das NLWKN Geländekartierungen in den FFH-Gebieten Nr. 42 Nemitzer Heide, Nr. 73 Maujahn, Nr. 247 Gewässersystem der Jeezel mit Quellwälldern und Nr. 278 Konau bei Braudel in 2014durchführen lassen. Die Einarbeitung diesernachrichtlichen Daten steht z.T. noch aus.Deichflächen werden als technische Anlagen angesehen und infolge dessen nicht als geschützte Biotope im Sinne des§30 BNatSchG eingestuft. Aus diesem Grunde erfolgte keine Geländekartierung der Deichbereiche.
Das Projekt ILACPR leistet einen Beitrag zum Ziel eines SPP durch die Nutzung der Radar-Polarimetrie zur quantitativen Prozess- und Modellbewertung, und wird neue Erkenntnisse zum Einfluss anthropogener Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen auf mikrophysikalische und makrophysikalische (dynamische) Wolkenmechanismen liefern. Erste numerische Modellierungsstudien zu einem sommerlichen Konvektionsereignis bei denen Aerosole und Landbedeckung großräumig gestört wurden deuten darauf hin, dass die Reaktion des Systems auf diese Antriebe bezüglich Oberflächenniederschläge gering ist. Jedoch unterscheiden sich die mikrophysikalischen/makrophysikalischen Wege, die als ein gepuffertes System auf Änderungen des Antriebs wirken. Polarimetrische Radarmessungen in Kombination mit solchen numerischen Modellrechnungen erlauben die Untersuchung von Puffermechanismen, die durch Wechselwirkungen zwischen Land, Aerosolen, Wolken und Niederschlagsprozessen entstehen. Die Polarimetrie ermöglicht es uns, die Entwicklung der mikrophysikalischen und makrophysikalischen Prozesse für simulierte und beobachtete Niederschlagswolken zu untersuchen. So sollten sich modifizierte Niederschlagserzeugungsprozesse durch sogenannte polarimetrische Fingerabdrücke identifizieren und quantifizieren lassen und uns somit die Validierung der modellierten Rückkopplungsprozesse zwischen der Oberflächenfluss-Partitionierung und der Aerosol-Wolken-Wechselwirkung ermöglichen. Die Terrestrial Systems Modeling Platform (TerrSysMP) wird genutzt werden, um den Einfluss von Landnutzungsänderungen auf die Aerosolverteilung und Land-Aerosol-Wolken-Niederschlag-Wechselwirkungen zu untersuchen. Weil TerrSysMP derzeit die Rückkopplung zwischen Landbedeckung, Atmosphärenchemie und Aerosolen ignoriert, wird das Atmosphärenmodell um ein chemisches Transportmodell (CTM) erweitert. Multiple Ensemble-Simulationen des Tagesgang werden mit unterschiedlichen meteorologischen Einstellungen werden mit TerrSysMP und TerrSyMP-CTM über dem nordwestlichen Teil Deutschlands, angrenzend an die Niederlande, Belgien, Luxemburg und Frankreich durchgeführt. Die gemeinsame Analyse von beobachteten und synthetischen polarimetrischen Fingerabdrücken für mikrophysikalische und makrophysikalische Prozesse, wie Verdunstung, Riming/Aggregationen, Aufwind-Abwind-Intensitäten wird auf Modellszenarien mit und ohne CTM basieren und es ermöglichen die gekoppelten Auswirkungen der anthropogenen Landnutzung und der Aerosole auf die Entwicklung von Niederschlag-erzeugenden Systemen besser zu verstehen.
The IOER Monitor is a research data infrastructure of the Leibniz Institute of Ecological Urban and Regional Development (IOER). It provides various information on land use structure and its development as well as on landscape quality for the Federal Republic of Germany.
Versiegelungskarte und Bodenbedeckung: Mit der Beschreibung des Ausmaßes der Bodenversiegelung kann sowohl ein quantitativer Überblick über die Ausdehnung städtischer Siedlungsräume gegeben als auch qualitative Einflüsse z.B. auf das Stadtklima und die Grundwasserneubildung abgebildet werden. Bodenversiegelung hat viele negative Auswirkungen auf Mensch und Umwelt. Versiegelte Flächen sind nicht in der Lage, Starkregenereignisse durch Versickerung abzumildern, sie tragen stark zur Entstehung von Hitzeinseln im städtischen Bereich bei und beeinträchtigen durch die gestörten Austauschvorgänge zwischen Erdreich und Atmosphäre die natürlichen Bodenfunktionen. Seit 1984 wird die Entwicklung der Bodenversiegelung in Hamburg verfolgt. Bisher wurde dafür die Biotopkartierung genutzt. Anhand der dort für ganz Hamburg erfassten Biotoptypen konnte der Versiegelungsgrad geschätzt werden und wurde im 5-Jahresrythmus fortgeschrieben (letzter Bearbeitungsstand 2021). Mit Beginn des Jahres 2020 wird für Hamburg die Bodenbedeckung anhand eines trainierten KI-Modells vorhergesagt. Die erfassten Bodenbedeckungsklassen sind "niedrige Vegetation", "hohe Vegetation", "Gewässer" und "offener Boden" als unversiegelte Flächen, sowie "versiegelte Oberflächen" und "Gebäude" als versiegelte Flächen. Für die Versiegelungskarte wurden Raster mit einer Auflösung von 10, 25 und 50 m über Hamburg gelegt und für jede Rasterzelle der Anteil der versiegelten Flächen in Prozent bestimmt. Um eine bessere Übersicht zu gewährleisten wurde die Darstellung auf 10 Klassen beschränkt. Flächen mit Versiegelungsanteilen von 0 bis 10 % sind in die Versiegelungsklasse "1" und entsprechend fortlaufend bis Klasse "10" eingeteilt. Gewässer als unversiegelte Flächen sind gesondert dargestellt. Dieser Datensatz aus Versiegelungskarte in drei verschiedenen Auflösungen und der Bodenbedeckungskarte steht derzeit für die Jahre 2020 und 2022 zur Verfügung und soll stetig aktualisiert werden, wenn die erforderlichen Eingangsdaten vorliegen. Von 2020 auf 2022 stieg die Versiegelung in Hamburg von 31,0 % auf 31,2 %.
Der Datensatz beinhaltet die einzeln erfassten Generhaltungsbestände der Gemeinen Esche. Generhaltungsbestände sind ausgewählte Waldgebiete oder Einzelbäume, die für die Erhaltung forstlicher Genressourcen von Bedeutung sind. Zu jedem flächenhaften Bestand oder Einzelobjekt wird die Baumart, die Anzahl der Einzelbäume, das Datum der Datenerhebung und das Jahr der Zulassung für die Generhaltung angegeben. Die Grundlage der digitalen Datenerfassung bilden die Erhebungsunterlagen des Fachreferates zur Dokumentation der Generhaltungsobjekte. Die Grundlage der digitalen Datenerfassung bilden die Erhebungsunterlagen des Fachreferates zur Dokumentation der Generhaltungsobjekte.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 463 |
| Europa | 94 |
| Kommune | 49 |
| Land | 564 |
| Weitere | 12 |
| Wirtschaft | 5 |
| Wissenschaft | 362 |
| Zivilgesellschaft | 6 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 1 |
| Daten und Messstellen | 42 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 253 |
| Hochwertiger Datensatz | 64 |
| Kartendienst | 1 |
| Mitmachportal | 1 |
| Repositorium | 1 |
| Taxon | 2 |
| Text | 71 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 564 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 136 |
| Offen | 560 |
| Unbekannt | 304 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 710 |
| Englisch | 338 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 40 |
| Bild | 9 |
| Datei | 129 |
| Dokument | 70 |
| Keine | 291 |
| Unbekannt | 5 |
| Webdienst | 5 |
| Webseite | 608 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1000 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1000 |
| Luft | 376 |
| Mensch und Umwelt | 971 |
| Wasser | 512 |
| Weitere | 994 |