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.
Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, zweidimensionalen Baumkronenumringe ("Baumkronenpolygone") von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal, ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format als Original und zur Reduzierung der Dateigröße als Variante mit generalisierten Baumkronenpolygonen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtiger Hinweis: In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhafte Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet.
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.
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.
Anzahl der Proben: 33 Gemessener Parameter: Relativ häufiges Element, das in der Natur fast ausschließlich in Erzen vorkommt Probenart: einjährige Triebe Einjährige Triebe von Nadelbäumen spiegeln aufgrund ihrer hohen physiologischen Aktivität die Schadstoffbelastung eines Jahres am besten wider. Dabei ist die Festlegung auf einen Jahrgang notwendig, da in Abhängigkeit der Stoff- und Altersklasse unterschiedliche Akkumulationsraten auftreten. Auch die Einbeziehung der Triebachsen ist wichtig, da sich an der Rinde der jungen Triebe die an Partikel gebundenen schwerflüchtigen Substanzen bevorzugt niederschlagen. Probenahmegebiet: Dübener Heide Mitte Bedeutendstes Wald- und Erholungsgebiet für den Ballungsraum Halle/Leipzig
Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, punktförmigen Stammpositionen von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal, ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Die Stammposition eines Baumes wurde im geometrischen Schwerpunkt seines Baumkronenpolygons angenommen. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtige Hinweise: (1) In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhafte Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. (2) Die genauen Stammpositionen können aus optischen Fernerkundungsdaten nicht bestimmt werden. Die als Stammpositionen angegebenen Schwerpunkte der Baumkronenpolygone sind Näherungswerte.
Im Feldversuch soll ueber viele Jahre die Aufnahme von Metallen aus dem Boden bei Klaerschlammduengung untersucht werden.
Im Museum sollen die hergebrachten Formen der Waldbewirtschaftung aufgezeigt werden. Im Niederwald werden die Bäume zur Brennholzgewinnung in 15- bis 25-jährigem Turnus auf den Stock gesetzt. Vor allem Hainbuche, Ahorn und Linde treiben rasch wieder aus, während Nadelbäume durch häufigen Hieb verdrängt werden. Im Mittelwald bleiben zur Bauholzgewinnung einige Bäume als Überhälter stehen, während der Rest niederwaldartig genutzt wird. Im heute üblichen Hochwald kann die Umtriebszeit mehr als hundert Jahre betragen. Außer zur Holznutzung diente der Wald früher als Viehweide, zur Streuentnahme, zur Harz-, Pottaschen- (Glasherstellung) und Rindengewinnung (Gerberei) sowie als Bienenweide (Zeidlerei).
Der boreale Nadelwald, die Taiga, ist eines der groessten Oekosysteme der Erde. Doch seine verschiedenen Teilgebiete sind auch innerhalb des Postglazials recht unterschiedlich alt. Ebenso verschiedenartig sind die oekologischen Gegebenheiten. Es stellt sich die Frage, ob die Taiga als ein einziges Oekosystem betrachtet werden darf. Die laufenden oekologischen Untersuchungen sollen die Ursachen fuer den lichten Stand der Baeume in einzelnen Teilen der Taiga klaeren. Von Bedeutung sind dabei Fragen nach Art, Ort und Intensitaet der Wurzelkonkurrenz sowie nach den oekologischen Folgen der Nadelstreu und des Moos- und Flechtenteppichs im Hinblick auf den Wasser und Waermehaushalt und auf die Bestandesverjuengung. Die Untersuchungen werden in Kanada, Nordeuropa und Ostjakutien durchgefuehrt.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1798 |
| Europa | 42 |
| Kommune | 20 |
| Land | 156 |
| Weitere | 23 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 197 |
| Zivilgesellschaft | 7 |
| Type | Count |
|---|---|
| Bildmaterial | 1 |
| Daten und Messstellen | 1295 |
| Ereignis | 4 |
| Förderprogramm | 466 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Text | 47 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 39 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 1349 |
| Offen | 492 |
| Unbekannt | 13 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1820 |
| Englisch | 1363 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 10 |
| Bild | 6 |
| Datei | 1300 |
| Dokument | 26 |
| Keine | 462 |
| Unbekannt | 2 |
| Webdienst | 9 |
| Webseite | 1374 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1754 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1854 |
| Luft | 1683 |
| Mensch und Umwelt | 1447 |
| Wasser | 1668 |
| Weitere | 1835 |