This raster dataset shows the main type of crop grown on each field in Germany each year. Crop types and crop rotation are of great economic importance and have a strong influence on the functions of arable land and ecology. Information on the crops grown is therefore important for many environmental and agricultural policy issues. With the help of satellite remote sensing, the crops grown can be recorded uniformly for whole Germany. Based on Sentinel-1 and Sentinel-2 time series as well as LPIS data from some Federal States of Germany, 18 different crops or crop groups were mapped per pixel with 10 m resolution for Germany on an annual basis since 2017. These data sets enable a comparison of arable land use between years and the derivation of crop rotations on individual fields. More details and the underlying (in the meantime slightly updated) methodology can be found in Asam et al. 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.
SWIM Water Extent is a global surface water product at 10 m pixel spacing based on Sentinel-1/2 data. The collection contains binary layers indicating open surface water for each Sentinel-1/2 scene. Clouds and cloud shadows are removed using ukis-csmask (see: https://github.com/dlr-eoc/ukis-csmask ) and are represented as NoData. The water extent extraction is based on convolutional neural networks (CNN). For further information, please see the following publications: https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.05.022 and https://doi.org/10.3390/rs11192330
IceLines (Ice Shelf and Glacier Front Time Series) is an automated calving front monitoring service providing monthly ice shelf front time series of major Antarctic ice shelves. The provided time series allows to discover the dynamics of ice shelf front changes and calving events. The front positions are automatically derived from Sentinel-1 data based on a deep neuronal network called HED-U-Net. The time series covers the timespan 2014 to today (partly limited due to Sentinel-1 data availability). Incorrectly extracted fronts are truncated which might lead to gaps in the time series especially between December to March due to strong surface melt. Annual averages are calculated based on the extracted monthly fronts (excluding the summer months) and provide more robust results due to temporal aggregation
Im Projekt SOIL-DE werden Indikatoren zur Bewertung der Funktionalität, der Potenziale, der Nutzungsintensität und der Vulnerabilität von Böden entwickelt, um die Qualität und die Wertigkeit von Böden sowohl rückblickend, als auch unter aktueller Nutzung einschätzen zu können. Zusätzlich soll der Flächenverlust von Böden räumlich, zeitlich und qualitativ beurteilt werden. Datengrundlagen sind dabei verfügbare Basisdaten für Deutschland (z.B. Geländemodelle, Bodenkarten, Klima- und Wetterdaten), auszuwertende Daten der europäischen LUCAS-Erhebungen, historische Satellitendaten des LANDSAT-Archivs, sowie aktuelle Satellitendaten des europäischen Copernicus Programms. Die abgeleiteten Informationen sollen bestehende Bewertungssysteme erweitern und als Entscheidungshilfe in eine nachhaltige und langfristige Flächenentwicklung einfließen können. Die Auswertung von Zeitreihen hochaufgelöster Satellitenbilddaten (10 m bis 30 m Pixelauflösung) mit völlig neuen Methoden stellt außerdem einen neuartigen Weg für die Detaillierung bestehender Bodeninformationen dar. Die Gefährdung von Boden, dessen Fruchtbarkeit und Funktionen durch Änderung der Bodennutzung beeinträchtigt werden, soll durch die Auswertung von Zeitserien aus Satellitenbildern in Kombination mit offiziellen Bodeninformationen unterschiedlicher räumlicher und thematischer Auflösung bundes- und bundeslandweit erfasst werden. Ziel dieser Erhebung ist es, den Flächenverlust der vergangenen zehn Jahre flächenscharf zu detektieren, erstmals die Ertragsfähigkeit der Böden zu eruieren und Risikogebiete, d.h. Regionen mit besonders hohen Verlustraten und hohen Ertragsfähigkeiten zu identifizieren. Des Weiteren sollen neue Satellitentechnologien (Sentinel-1/-2) zur flächendeckenden Erfassung a) relevanter Bodenparameter (z.B. organischer Kohlenstoffgehalt) der Ackerböden in Deutschland, sowie der b) Bewirtschaftungspraktiken im Ackerbau eingesetzt werden. Hierzu zählt eine flächendeckende Differenzierung des Ackerlandes nach Fruchtarten und Fruchtfolgen, die Ausweisung von Bearbeitungsterminen, des Bodenbedeckungsgrades und eng daran gekoppelt, die Gefährdung von Boden durch Wassererosion. Der Zugang zu den aktuellen abgeleiteten Informationen wird öffentlich über Webservices und interaktive Zugänge (WebViewer, mobile App) gewährleistet, so dass Behörden, Planer und die Öffentlichkeit aktuell informiert sind und die Daten nachgenutzt werden können.
Im Projekt SOIL-DE werden Indikatoren zur Bewertung der Funktionalität, der Potenziale, der Nutzungsintensität und der Vulnerabilität von Böden entwickelt, um die Qualität und die Wertigkeit von Böden sowohl rückblickend, als auch unter aktueller Nutzung einschätzen zu können. Zusätzlich soll der Flächenverlust von Böden räumlich, zeitlich und qualitativ beurteilt werden. Datengrundlagen sind dabei verfügbare Basisdaten für Deutschland (z.B. Geländemodelle, Bodenkarten, Klima- und Wetterdaten), auszuwertende Daten der europäischen LUCAS-Erhebungen, historische Satellitendaten des LANDSAT-Archivs, sowie aktuelle Satellitendaten des europäischen Copernicus Programms. Die abgeleiteten Informationen sollen bestehende Bewertungssysteme erweitern und als Entscheidungshilfe in eine nachhaltige und langfristige Flächenentwicklung einfließen können. Die Auswertung von Zeitreihen hochaufgelöster Satellitenbilddaten (10 m bis 30 m Pixelauflösung) mit völlig neuen Methoden stellt außerdem einen neuartigen Weg für die Detaillierung bestehender Bodeninformationen dar. Die Gefährdung von Boden, dessen Fruchtbarkeit und Funktionen durch Änderung der Bodennutzung beeinträchtigt werden, soll durch die Auswertung von Zeitserien aus Satellitenbildern in Kombination mit offiziellen Bodeninformationen unterschiedlicher räumlicher und thematischer Auflösung bundes- und bundeslandweit erfasst werden. Ziel dieser Erhebung ist es, den Flächenverlust der vergangenen zehn Jahre flächenscharf zu detektieren, erstmals die Ertragsfähigkeit der Böden zu eruieren und Risikogebiete, d.h. Regionen mit besonders hohen Verlustraten und hohen Ertragsfähigkeiten zu identifizieren. Des Weiteren sollen neue Satellitentechnologien (Sentinel-1/-2) zur flächendeckenden Erfassung a) relevanter Bodenparameter (z.B. organischer Kohlenstoffgehalt) der Ackerböden in Deutschland, sowie der b) Bewirtschaftungspraktiken im Ackerbau eingesetzt werden. Hierzu zählt eine flächendeckende Differenzierung des Ackerlandes nach Fruchtarten und Fruchtfolgen, die Ausweisung von Bearbeitungsterminen, des Bodenbedeckungsgrades und eng daran gekoppelt, die Gefährdung von Boden durch Wassererosion. Der Zugang zu den aktuellen abgeleiteten Informationen wird öffentlich über Webservices und interaktive Zugänge (WebViewer, mobile App) gewährleistet, so dass Behörden, Planer und die Öffentlichkeit aktuell informiert sind und die Daten nachgenutzt werden können.
The dataset is based on an analysis combining Sentinel-1 (SAR), -2 (Multispectral) and GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation, LiDAR) data to model vegetation structure information. The derived products show high-spatial resolution maps (10 m) of total canopy cover (cover density in %), Foliage height diversity (Fhd) index in meter, Plant area index (Pai) in meter and canopy height (rh95) in meter.
In den letzten Jahren wurde Deutschland von mehreren Hitze- und Trockenheitsphasen erfasst, die die Waldbrandgefahr gegenüber früheren Jahren deutlich erhöht haben. Auch in Zukunft ist mit vermehrten Hitzewellen zu rechnen, so dass die Bedeutung der Erforschung und Prävention von Waldbränden zunehmen wird. Vom Deutschen Wetterdienst wird der Waldbrandgefahrenindex zur Verfügung gestellt, der die Waldbrandgefährdung räumlich grob aufgelöst aber täglich aktualisiert für ganz Deutschland darstellt. Dieser soll im Partnervorhaben WBI-Praxis weiterentwickelt werden. Ziel des beantragten Vorhabens ist eine Kartierung vergangener Waldbrände sowie der Waldbrandgefahr mit Hilfe von Erdbeobachtungsdaten. Dabei stehen eine Kartierung des potentiell verfügbaren brennbaren Materials (fire fuel) und eine Kartierung des Risikos eines Waldbrandausbruchs im Vordergrund. Dieses hängt vor allem mit den aktuellen meteorologischen Bedingungen, insbesondere der Trockenheit, zusammen und soll zusätzlich über Satellitenfernerkundung erhoben werden. Multispektrale Erdbeobachtungsdaten des Satellitensystems Sentinel-2 sollen zur Kartierung von brennbarem Material und der Trockenheit der Vegetation genutzt werden. Ob die zusätzliche Berücksichtigung von Sentinel-1-Radardaten zu einer Verbesserung der Kartierung beitragen kann, soll im Projekt evaluiert werden. Das Vorhaben soll als Verbundprojekt zwischen der Universität Trier und der Humboldt-Universität zu Berlin durchgeführt werden. Die Projektkoordination liegt bei der Universität Trier. Als Untersuchungsgebiete vorgesehen sind die Bundesländer Rheinland-Pfalz, das aufgrund der zunehmenden Sommertrockenheit mit einer steigenden Waldbrandgefahr zu rechnen hat, und Brandenburg, das innerhalb Deutschlands bereits die meisten Waldbrände verzeichnet. Die Bundesländer sind klimatisch und in ihrer Forststruktur stark gegensätzlich und daher gut geeignet als repräsentative Testgebiete für ein eventuelles bundesweites Folgeprojekt.
In den letzten Jahren wurde Deutschland von mehreren Hitze- und Trockenheitsphasen erfasst, die die Waldbrandgefahr gegenüber früheren Jahren deutlich erhöht haben. Auch in Zukunft ist mit vermehrten Hitzewellen zu rechnen, so dass die Bedeutung der Erforschung und Prävention von Waldbränden zunehmen wird. Vom Deutschen Wetterdienst wird der Waldbrandgefahrenindex (WBI) zur Verfügung gestellt, der die Waldbrandgefährdung räumlich grob aufgelöst aber täglich aktualisiert für ganz Deutschland darstellt. Das Ziel unseres Projektes und des Partnervorhabens 'WBI-Praxis' ist die Verbesserung des WBI. In unserem Projekt 'BrandSat' liegt der Hauptschwerpunkt für die verbesserte Prognose in der Ableitung und Integration von Waldbrand-relevanten und aktuellen Waldzustandsgrößen mit Hilfe von räumlich hoch-aufgelösten Erdbeobachtungsdaten der Landsat- und Sentinel-2 Satelliten. Im Projekt werden Karten und Methoden zur historischen und aktuellen Waldbrandsituation sowie zum Zustand der Waldvegetation entwickelt. Dabei stehen eine Kartierung der Waldstruktur inklusive des potentiell verfügbaren brennbaren Materials (fire fuel) und eine Kartierung des Risikos eines Waldbrandausbruchs im Vordergrund. Dieses hängt vor allem mit den aktuellen meteorologischen Bedingungen, insbesondere der Trockenheit, zusammen und soll zusätzlich über Satellitenfernerkundung erhoben werden. Multispektrale Erdbeobachtungsdaten des Satellitensystems Sentinel-2 sollen zur Kartierung von brennbarem Material und der Trockenheit der Vegetation genutzt werden. Ob die zusätzliche Berücksichtigung von Sentinel-1-Radardaten zu einer Verbesserung der Kartierung beitragen kann, soll im Projekt evaluiert werden. Das Vorhaben soll als Verbundprojekt zwischen der Universität Trier und der Humboldt-Universität zu Berlin durchgeführt werden. Die Projektkoordination liegt bei der Universität Trier. Als Untersuchungsgebiete vorgesehen sind die Bundesländer Rheinland-Pfalz, das aufgrund der zunehmenden Sommertrockenheit mit einer steigenden Waldbrandgefahr zu rechnen hat, und Brandenburg, das innerhalb Deutschlands bereits die meisten Waldbrände verzeichnet. Die Bundesländer sind klimatisch und in ihrer Forststruktur stark gegensätzlich und daher gut geeignet als repräsentative Testgebiete für ein eventuelles bundesweites Folgeprojekt.
Ziel der technischen Zusammenarbeit in Bangladesh ist die Stärkung des GSBs in der Nutzung geowissenschaftlicher Daten und Informationen für die Integration geologischer Kenntnisse und Prozesse in Stadtplanungsmaßnahmen. Aufgrund seiner Topographie, der geographischen Lage, der Bevölkerungsdichte und von menschlichen Eingriffen ist Bangladesch geologischen und klimabedingten Risiken in besonderem Maße ausgesetzt. Infolge einer massiven Binnenmigration in die Städte sowie hohen Geburtenraten schreitet die Urbanisierung in Bangladesch rapide voran. Dort führt der hohe Bevölkerungsdruck zu einer ungeordneten und vielfach auch ungeplanten Stadtentwicklung. Die Untergrundverhältnisse (Geologische Informationen) finden bei der Planung und Entwicklung urbaner Gebiete in Bangladesch nur in sehr geringem Maß Berücksichtigung. So werden Industrieansiedlungen und Bauland mangels Informationen auch in solchen Gebieten ausgewiesen, die aufgrund ungünstiger Eigenschaften des Untergrundes für eine solche Landnutzung ungeeignet sind. Gebäudeabsenkungen bis hin zu Einstürzen und Schäden an öffentlicher Infrastruktur sind die Folgen. Die Stärkung urbaner Gebiete im Hinblick auf Auswirkungen des Klimawandels ist ein zentrales Anliegen des Projektes. Neben der Gewinnung von geomorphologischen und seismologischen Information sollen im Rahmen dieses Projektes RADAR Fernerkundungsdaten eingesetzt werden, um durch Ermittlung von Bodenbewegungen Informationen über den Untergrund zu gewinnen und Stadtplanungsmaßnahmen zu unterstützen. Hierfür werden Methoden der RADAR Interferometrie basierend auf langzeitstabilen Punktstreuern, Persistent Scatterer Interferometrie (PSI) und Small-Baseline Subset (SBAS), verwendet (Ferretti et al., 2000; Bernardino et al., 2002). Mit solchen Methoden werden sowohl großräumige Langzeittrends, wie Landabsenkung aufgrund der Gebäudelast auf sandigen Geländeauffüllungen, als auch kurzzeitige Trends, wie z.B. jahreszeitliche Erhebung von quellfähigen tonhaltigen Böden während der Regenzeit, geschätzt. Zudem können lokale Bewegungen detektiert werden, die als Indikator für Gebäudemonitoring genutzt werden können. Die ermittelten Bodenbewegungen werden auch in Kombination mit Klimadaten und Meeresspiegelanstiegsraten genutzt, um Szenarien für eine angepasste Stadtplanung zu entwickeln. Für die Ermittlung der Bodenbewegungen werden Daten der Satellitenmissionen TerraSAR-X (SM) und Sentinel 1 (IW) genutzt. Anwendungspotenzial: - Synergetische Nutzung von RADAR Fernerkundungsdaten, seismologischen Daten, geomorphologischen und klimatologischen Daten, um geeigneter Baugrund zu bestimmen (angepasste Stadtplanung). - Nutzung von RADAR Fernerkundungsdaten um bestehende Bauwerke zu überwachen (Stadtmonitoring). Weitere Ergebnisse: Einen weiteren wichtigen Aspekt stellt die Schulung der Partnerinstitutionen und Stadtplanungsbehörden in diesen Methoden und Anwendungen dar, um so ihre nachhaltige Nutzung für die Stadtplanung zu gewährleisten.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 38 |
| Land | 6 |
| Wissenschaft | 7 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 32 |
| unbekannt | 7 |
| License | Count |
|---|---|
| offen | 39 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 28 |
| Englisch | 12 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 17 |
| Webdienst | 2 |
| Webseite | 22 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 31 |
| Lebewesen und Lebensräume | 39 |
| Luft | 26 |
| Mensch und Umwelt | 39 |
| Wasser | 18 |
| Weitere | 39 |