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INSPIRE Land Cover / InVeKoS Landschaftselemente BB

Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten der EU-Zahlstelle BB über die Landschaftselemente in Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Bodenbedeckung. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the landscape features in the State of Brandenburg from the paying agency, transformed into the INSPIRE annex schema Land Cover. The data set is provided via compliant view and download services. Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten der EU-Zahlstelle BB über die Landschaftselemente in Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Bodenbedeckung. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the landscape features in the State of Brandenburg from the paying agency, transformed into the INSPIRE annex schema Land Cover. The data set is provided via compliant view and download services. Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten der EU-Zahlstelle BB über die Landschaftselemente in Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Bodenbedeckung. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the landscape features in the State of Brandenburg from the paying agency, transformed into the INSPIRE annex schema Land Cover. The data set is provided via compliant view and download services.

INSPIRE-WMS SL Bodenbedeckung ALKIS - Bodenbedeckungsflächen

Dieser Dienst stellt für das INSPIRE-Thema Bodenbedeckung aus ALKIS umgesetzte Daten bereit.:Dieser Layer visualisiert die saarländischen Bodenbedeckungsflächen ALKIS. Die Datengrundlage erfüllt die INSPIRE Datenspezifikation.

INSPIRE-WMS SL Bodenbedeckung ALKIS - INSPIRE SL Bodenbedeckung ALKIS

Dieser Dienst stellt für das INSPIRE-Thema Bodenbedeckung aus ALKIS umgesetzte Daten bereit.:Dieser Dienst stellt für das INSPIRE-Thema Bodenbedeckung aus ALKIS umgesetzte Daten bereit.

Forschergruppe (FOR) 5501: Ein sozial-ökologischer Systemansatz zur Wiederherstellung von Ökosystemen in ländlichen Regionen Afrikas, Teilprojekt Landschaftskontext - Dynamiken der Wiederherstellung von Ökosystemen in Landschaften im westlichen Ruanda

Im Rahmen der Bonn Challenge werden in Ruanda landesweit degradierte Ökosysteme wiederhergestellt. Das so entstehende Mosaik aus wiederhergestellten Standorten wird die räumliche Zusammensetzung der Gehölzvegetation in Ruanda verändern und dadurch Landschaftskontext und Konnektivität beeinflussen, sowie zukünftige ökologische Entwicklungen prägen. Veränderungen an einzelnen wiederhergestellten Standorten beeinflussen wiederum die ökologischen Funktionen ihrer Umgebung. Bisher ist das Wissen über die relative Bedeutung verschiedener Mechanismen, die diesen Veränderungen zugrunde liegen, begrenzt. Deshalb wird dieses Teilprojekt im gesamten Studiengebiet räumliche und zeitliche Dynamiken von Landschaftsveränderungen, die durch die Wiederherstellung von Ökosystemen geprägt werden, untersuchen. Um zu verstehen, wie sich die Baumbedeckung im westlichen Ruanda im Laufe der Zeit verändert hat und wie dies heutige Ökosystemprozesse und Biodiversitätsmuster bedingt, werden wir mithilfe von Satellitendaten Landschaftsveränderungen während der letzten 35 Jahre quantifizieren. Das Sub-Projekt beinhaltet vier wesentliche Schritte: zunächst werden wir Veränderungen im Baumbestand während der letzten 35 Jahre kartieren, und dabei insbesondere auch Eukalyptusbäume von anderen Baumarten unterscheiden. Basierend auf diesen Daten werden wir dann die Konnektivität einzelner Flächen, sowie der Studienregion als Ganzes errechnen. Dies wird Rückschlüsse über den Landschaftskontext einzelner Standorte ermöglichen: wir erwarten, dass Standorte mit hoher Konnektivität eine relativ höhere Artenzahl haben als isolierte Standorte, die möglicherweise ein Defizit in ihrer momentanen Artenvielfalt aufweisen. Im dritten Schritt werden wir diese Hypothese anhand der empirischen Daten testen, die für das Sub-Projekt 1 unserer Forschungsgruppe gesammelt wurden. Dazu werden wir auf die Baumbestandskartierungen zurückkommen, um für die ganze Studienregion fernerkundungsbasierte Indizes für grundlegende Ökosystemfunktionen zu generieren. Hierbei werden wir insbesondere Ökosystemfunktionen in wiederhergestellten und nicht wiederhergestellten Teilen des Studiengebiets vergleichen. Angesichts vieler weltweiter Initiativen zur Wiederherstellung von Ökosystemen ist es wichtig, besser zu verstehen, wie Baumpflanzungen Landschaftskontext, Konnektivität, Biodiversität und ökologische Funktionen auf Landschaftsebene beeinflussen. Aufgrund der großflächigen Wiederherstellungsbemühungen in Ruanda bietet das Land einen idealen Rahmen, um das Wissen darüber zu erweitern, wie Ökosysteme von sich verändernder Landbedeckung und Konnektivität geprägt werden. Dieses Teilprojekt leistet somit wichtige Beiträge zur Landschaftsökologie und Renaturierungsökologie. Darüber hinaus wird es der Forschungsgruppe als Ganzes zugutekommen, indem ein raumzeitliches Verständnis des Studiengebietes generiert wird, das für alle anderen Teilprojekte nützlich ist.

Urbane Waldgärten - Mehrjährig, mehrschichtig, multifunktional, Teilprojekt: Waldgärtnern in Kassel

Forest Canopy Cover Loss (FCCL) - Germany - Monthly, Administrative Level

This vector dataset is based on a 10 m resolution raster dataset that shows forest canopy cover loss (FCCL) in Germany at a monthly resolution from September 2017 to September 2024. Results at pixel level were aggregated at municipality, district, and federal state level. For the results at administrative level we differentiate between deciduous and coniferous forests. We use the stocked area map 2018 (Langner et al. 2022, https://doi.org/10.3220/DATA20221205151218 ) as a reference forest mask. We differentiate between deciduous and coniferous forests by intersecting the stocked area map with a tree species map (Blickensdoerfer et al. 2024). Pixels of the classes birch, beech, oak, alder, deciduous trees with long lifespan and deciduous trees with short lifespan were classified as deciduous forest and pixels of the classes Douglas fir, spruce, pine, larch and fir as coniferous forest. The coverage of the two datasets is not identical, which is why a few areas of the forest reference map remained unclassified. These were filled with the dominant leaf type map of the Copernicus Land Monitoring Service (CLMS 2025). Therefore, the vector data at administrative level contains information about unclassified forest areas and the total forest area as the sum of deciduous, coniferous, and unclassified forests. The FCCL confidence at pixel level is lowest at the end of the time series because the number of repeated threshold exceedance is used as a criterion to record forest canopy cover losses. Therefore, we excluded July 2024 through September 2024 from the annual and overall statistics and summarized the respective FCCL as additional attribute. The dataset is a fully reprocessed continuation of the assessment in Thonfeld et al. (2022).

European Investment Bank - Water Management

BACKGROUND: The Kingdom of Jordan belongs to the ten water scarcest countries in the world, and climate change is likely to increase the frequency of future droughts. Jordan is considered among the 10 most water impoverished countries in the world, with per capita water availability estimated at 170 m per annum, compared to an average of 1,000 m per annum in other countries. Jordan Government has taken the strategic decision to develop a conveyor system including a 325 km pipe to pump 100 million cubic meters per year of potable water from Disi-Mudawwara close to the Saudi Border in the south, to the Greater Amman area in the north. The construction of the water pipeline has started end of 2009 and shall be finished in 2013. Later on, the pipeline could serve as a major part of a national water carrier in order to convey desalinated water from the Red Sea to the economically most important central region of the country. The conveyor project will not only significantly increase water supplies to the capital, but also provide for the re-allocation of current supplies to other governorates, and for the conservation of aquifers. In the context of the Disi project that is co-funded by EIB two Environmental and Social Management Plans have been prepared: one for the private project partners and one for the Jordan Government. The latter includes the Governments obligation to re-balance water allocations to irrigation and to gradually restore the protected wetlands of Azraq (Ramsar site) east of Amman that has been depleted due to over-abstraction by re-directing discharge of highland aquifers after the Disi pipeline becomes operational. The Water Strategy recognizes that groundwater extraction for irrigation is beyond acceptable limits. Since the source is finite and priority should be given to human consumption it proposes to tackle the demand for irrigation through tariff adjustments, improved irrigation technology and disincentive to water intensive crops. The Disi aquifer is currently used for irrigation by farms producing all kinds of fruits and vegetables on a large scale and exporting most of their products to the Saudi and European markets and it is almost a third of Jordan's total consumption. The licenses for that commercial irrigation were finished by 2011/12. Whilst the licenses will be not renewed the difficulty will be the enforcement and satellite based information become an important supporting tool for monitoring. OUTLOOK: The ESA funded project Water management had the objective to support the South-North conveyor project and the activities of EIB together with the MWI in Jordan to ensure the supply of water for the increasing demand. EO Information provides a baseline for land cover and elevation and support the monitoring of further stages. usw.

INSPIRE ST Bodenbedeckung InVeKoS

INSPIRE-Datensatz zum Annex2-Thema Bodenbedeckung für das Bundesland Sachsen-Anhalt. Der Datensatz wurde aus den InVeKoS-Daten (LPIS-Referenzparzellen und Landschaftselemente) abgeleitet und INSPIRE-konform transformiert.

INSPIRE TH Bodenbedeckungsvektor ALKIS

Anhang II der INSPIRE-Richtlinie definiert dieses Thema wie folgt: "Physische und biologische Bedeckung der Erdoberfläche, einschließlich künstlicher Flächen, landwirtschaftlicher Flächen, Wäldern, natürlicher (naturnaher) Gebiete, Feuchtgebieten und Wasserkörpern." Die Daten werden halbjährlich aus ALKIS abgeleitet.

Tree Species - Sentinel-1/2 - Germany, 2022

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.

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