We present HeideBench, a very-high-resolution multispectral uncrewed aerial vehicle dataset for forest crown phenology collected over a forest patch in Dölauer Heide, Halle (Saale), Germany. Dölauer Heide is currently dominated by pine plantations (Kiefernforste), which cover the largest area but are increasingly affected by dieback, while its potential natural vegetation is sessile oak–hornbeam forest rich in small-leaved lime (Albrecht et al., 1993). In addition to these pine stands, the area contains near-natural mixed deciduous forests with oaks, birches, and beeches, making it a particularly relevant setting for observing seasonal canopy development under contrasting forest structures and ongoing ecological transition. Against this background, HeideBench provides repeated observations of the same forest patch through the growing season. The dataset contains 18 georeferenced multispectral GeoTIFF orthomosaics acquired between 6 March 2025 and 5 November 2025, spanning a 244-day seasonal period from early spring to late autumn. The acquisitions have a median revisit interval of 14 days, with intervals ranging from 4 to 27 days, and an average ground sampling distance of 5.53 cm per pixel. The valid imaging footprint covers approximately 32.1 ha and is bounded by 11.902653–11.911325°E and 51.499959–51.508576°N. Data were collected using a DJI Mavic 3M Enterprise uncrewed aerial vehicle equipped with four multispectral cameras measuring green (560 nm), red (650 nm), red-edge (730 nm), and near-infrared (860 nm) reflectance, in that order. Flights used a real-time kinematic (RTK) positioning module for centimeter-level geolocation, and all data are provided in coordinate reference system EPSG:25832. Imagery was processed with Agisoft Metashape 2.3.1 to generate calibrated multispectral orthomosaics. The dataset further includes 5,885 crop-safe individual tree crown instance segmentations over the same footprint, extracted with the DeepTrees software package (Khan et al., 2025). HeideBench is intended to support crown-centric analyses of seasonal canopy development, temporal representation learning, phenology-aware feature extraction, and the evaluation of tree crown delineation under seasonal change. HeideBench is a result of the Dynamic Platform Project titled "PhenoEmbed: Multispectral UAV AI Embeddings for phenology-aware tree crown delineation" of the Integration Platform 1: "Sustainable future land use" (IP1) at the Helmholz Centre for Environmental Research (UFZ) in Leipzig, Germany.
Die Karte zeigt den mittleren Bodenwasservorrat (in %nFK) in der Vegetationsperiode (April – September) für den 30-jährigen Zeitraum 1991-2020 berechnet mit dem Bodenwasserhaushaltsmodell BOWAB (für 0 – 60 cm). Für die Pflanzen ist die Wasserverfügbarkeit im Boden ein zentrales Element für das Wachstum. Diese Verfügbarkeit von Bodenwasser hängt von der Bodenart und der Menge des im Boden gespeicherten Wassers ab. Wobei letztere maßgeblich vom Niederschlag und der Temperatur (bzw. Verdunstung) beeinflusst wird. Das für Pflanzen nutzbare Bodenwasser wird als Prozent der nutzbaren Feldkapazität (%nFK) angegeben. Ein Wert von 100% nFK oder mehr bedeutet die Speicherfähigkeit des Bodens für pflanzenverfügbares Wasser erreicht ist. Ab etwa 40 % nFK wird eine Beregnung von Ackerkulturen empfohlen, um einen optimalen Ertrag erzielen zu können.
Die Vorhersage der Kohlenstoff(C)bilanz von Wäldern bei geänderten Klimabedingungen ist eine komplexe Aufgabe. Es bedarf des Verständnisses des Abbaus der organischen Substanz (SOM) im Boden wie etwa der Temperatur- und Feuchtigkeitsempfindlichkeit und der Substratqualität für Bodenmikroorganismen. Für eine Abschätzung der künftigen C-Speicherung in Waldökosystemen ist die Kenntnis der langfristigen Entwicklung des organischen Boden-Kohlenstoffvorrats entscheidend. Erhöhte Bodentemperaturen ermöglichen den Bodenmikroorganismen die organische Substanz schneller abzubauen. Das führt zu einer erhöhten Freisetzung von Bodenkohlenstoff in Form von CO2 (Bodenatmung). Sobald der leicht abbaubare Bodenkohlenstoff verbraucht ist, kann sich der temperaturbedingte Anstieg der Bodenatmung längerfristig wieder abschwächen. Die Rolle der Bodenmikroorganismen in diesem Zusammenhang ist noch nicht geklärt. So würde eine Verschiebung von einer bakterien-dominierten Gemeinschaft zu einer pilz-dominierten Gemeinschaft den Umsatz schwer abbaubaren organischen Materials fördern und den Effekt einer Erwärmung auf die CO2-Emission verstärken. Andererseits kann die physiologische Anpassung von Mikroorganismen an geänderte Umweltbedingungen den Temperatureffekt abschwächen. Eine weitere Unsicherheit ist die mikrobielle Aktivität im Winter und die damit verbundene CO2-Ausgasung aus dem Boden. Gerade in wenig produktiven Bergwäldern stellt die winterliche CO2-Emission einen beträchtlichen Teil des C-Flusses des ganzen Jahres dar. Neben der Bodentemperatur wirken sich auch Veränderungen der Niederschlagsmenge bzw. der zeitlichen Verteilung des Niederschlags unmittelbar auf den Bodenkohlenstoff-Umsatz aus. Klimasimulationen sagen für das Untersuchungsgebiet trockenere Sommer, mehr Niederschlag im Winter und eine Verlängerung der Schneedeckendauer vorher. Diese Effekte könnten den stimulierenden Effekt des Temperaturanstieges auf die Bodenatmung abschwächen. In unserer Studie soll ein bereits bestehendes Bodenerwärmungsexperiment adaptiert werden um die CO2-Emissionen aus dem Boden unter verschiedenen Niederschlagsszenarien auf Kontrollflächen und Erwärmungsflächen zu messen. Während der Vegetationsperiode beträgt die Temperaturerhöhung auf den Erwärmungsflächen konstante 3 C. Mit einer Dachkonstruktion soll im Sommer temporär eine Dürreperiode erzeugt werden. Erhöhter Niederschlag im Spätwinter wird durch Schneezugabe auf die Versuchsflächen simuliert. Die bestehende Versuchsanordnung ermöglicht die Unterscheidung zwischen autotropher und heterotropher Bodenatmung. Die Organismen, die für die heterotrophe Atmung zuständig sind, werden mit molekularen Methoden der Mikrobiologie untersucht. Die Ergebnisse des Experiments werden zeigen, ob die Böden von Bergwäldern in einer wärmeren Umwelt eine potentielle Quelle oder doch eine Senke von C sind. usw.
Die Karte zeigt die mittlere Veränderung des potenziellen Zusatzwasserbedarfs (in mm) 2071-2100 gegenüber 1971-2000 unter dem „Kein-Klimaschutz“-Szenario (RCP8.5). Unter Zusatzwasserbedarf wird die mittlere Wassermenge innerhalb der Vegetationsperiode (April-September) verstanden, die zur Aufrechterhaltung von 40 % nutzbarer Feldkapazität (nFK) im effektiven Wurzelraum (nFKWe) erforderlich ist. Berechnet wird die mittlere Wassermenge für einen Mittelwert der Fruchtarten Winterweizen, Wintergerste, Wintergerste mit Zwischenfrucht, Sommergerste, Mais, Zuckerrüben und Kartoffeln. Die Klimamodelle sind mit dem „Kein-Klimaschutz“-Szenario (RCP8.5) angetrieben. Dabei handelt es sich um ein Szenario des IPCC (Weltklimarat), welches einen kontinuierlichen Anstieg der globalen Treibhausgasemissionen beschreibt, der bis zum Ende des 21. Jahrhunderts einen zusätzlichen Strahlungsantrieb von 8,5 Watt pro m² gegenüber dem vorindustriellen Niveau bewirkt. Die Ergebnisse aller Klimamodelle sind gleich wahrscheinlich. Daher kann neben dem Mittelwert, der eine Tendenz aufzeigt, auch der obere (Maximum) und untere (Minimum) Rand der Ergebnisbandbreite über den MapTip abgerufen werden.
The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.
Die Karte zeigt die mittlere Veränderung des potenziellen Zusatzwasserbedarfs (in mm) 2031-2060 gegenüber 1971-2000 unter dem „Klimaschutz“-Szenario (RCP2.6). Unter Zusatzwasserbedarf wird die mittlere Wassermenge innerhalb der Vegetationsperiode (April-September) verstanden, die zur Aufrechterhaltung von 40 % nutzbarer Feldkapazität (nFK) im effektiven Wurzelraum (nFKWe) erforderlich ist. Berechnet wird die mittlere Wassermenge für einen Mittelwert der Fruchtarten Winterweizen, Wintergerste, Wintergerste mit Zwischenfrucht, Sommergerste, Mais, Zuckerrüben und Kartoffeln. Die Klimamodelle sind mit dem „Klimaschutz“-Szenario (RCP2.6) angetrieben. Dabei handelt es sich um ein Szenario des IPCC (Weltklimarat), welches deutliche Anstrengungen beim Klimaschutz und niedrigen Emissionen bedeutet. Die Ergebnisse aller Klimamodelle sind gleich wahrscheinlich. Daher kann neben dem Mittelwert, der eine Tendenz aufzeigt, auch der obere (Maximum) und untere (Minimum) Rand der Ergebnisbandbreite über den MapTip abgerufen werden.
Seit Beginn der 80er Jahre wird in der Ursachenforschung der Waldschaeden bestimmten Luftschadstoffen eine entscheidende Rolle beigemessen. Aus diesem Grund wurde von der Forstlichen Versuchs- und Forschungsanstalt Baden-Wuerttemberg ein Pilotprojekt begonnen. Ziel dieses Vorprojektes war die Entwicklung und Erprobung einer Grosskammer zur Untersuchung von Filterwirkung, Wintertauglichkeit und Kammerklima. Solche 'oben offenen Experimentierkammern' bieten die Moeglichkeit, Luftschadstoffe der Umgebungsluft auszuschliessen. Aus den Kontrollen mit den jeweiligen Freiluftbaeumen lassen sich dann Rueckschluesse auf die Auswirkungen der verschiedenen Schadstoffe ziehen. Dieses Pilotprojekt wurde im Muenstertal im Suedschwarzwald in 850 m ue NN durchgefuehrt. Die praktische Erprobung waehrend zweier Betriebsjahre zeigte einen weitgehend stoerungsfreien Kammerbetrieb. Die hoelzerne Konstruktion und die Folienbespannung widerstanden allen Belastungen durch Wind und Schnee. Lueftungs- und Filterungssystem arbeiteten befriedigend. Im Gegensatz zum technischen Kammerbetrieb bleiben die qualitativen Kammerbedingungen hinter den Erfordernissen zurueck. Eine wesentliche Abweichung von den Freilandbedingungen stellten die fehlenden Nebel- und Tauereignisse dar. Aus immissionsoekologischer Sicht entfielen hierdurch Depositionen, die fuer das aktuelle Schadensphaenomen der montanen Nadelvergilbung von besonderer Bedeutung sein koennten. Die nahezu lueckenlosen Messreihen der Klimawerte belegten ferner, dass die grundlegende Forderung nach einem freilandaehnlichen Kammerklima in den getesteten Kammern nur bedingt erfuellt werden konnte. Dies traf insbesondere fuer Luft- und Bodentemperaturen, fuer die relative Luftfeuchtigkeit und die Strahlungsverhaeltnisse zu. Aufgrund der beobachteten Klimaeffekte sowie des Fehlens wesentlicher immissionsoekologischer Feuchtefaktoren lassen die Testpflanzen sowohl kurz- als auch langfristig Wuchs- und Symptomreaktionen erwarten, die nicht mit denen des Freilandes vergleichbar sind. Unter diesen Bedingungen ist nur der Vergleich von Kammer zu Kammer statthaft. Die Durchfuehrung spezieller Kurzzeitexperimente (zB waehrend einer Vegetationsperiode) mit den Behandlungsvarianten Rein- und Umgebungsluft scheiterte an der relativ geringen Luftschadstoffbelastung des Projektstandortes. Gegen Langzeit-Experimente sprachen die nicht vergleichbaren Wachstumgsbedingungen innerhalb und ausserhalb der Kammern. Um uebertragbare Kammerergebnisse zu erzielen, muessten kostenintensive Optimierungsmassnahmen vorgenommen werden. Vorrangige Verbesserungen waeren im Bereich der Lichtbedingungen und der Temperaturreduktion angezeigt. Die Steuerungsgruppe kam zu dem abschliessenden Ergebnis, dass das Projekt im Vorprojektstadium abgeschlossen und am Standort 'Muenstertal' nicht in ein langfristiges Abschlussprojekt uebergeleitet werden sollte.
Im Jahr 2022 trugen organische Böden etwa 7,1 % zu den gesamten nationalen Emissionen in Deutschland bei. Paludikultur, die land- oder forstwirtschaftliche Nutzung wiedervernässter Moorflächen, gilt als eine der vielversprechendsten Maßnahmen zur Minderung der Treibhausgasemissionen (THG) aus organischen Böden. Jüngste Studien deuten auf hohe CO2-C-Sequestrierungsraten hin, mit einer durchschnittlichen Aufnahme von etwa 13,0 t CO2-Äq ha-1 a-1 in richtig bewirtschafteten Paludikulturen. Die Umwandlung entwässerter Ackerflächen in Niedermoor-Paludikulturen könnte somit ein Minderungspotenzial von bis zu 53,4 t CO2-Äq ha-1 a-1 erreichen und Paludikulturen damit zu einer der effektivsten naturbasierten Lösungen im Klimaschutz machen. Allerdings bleibt die langfristige Stabilität der gemessenen hohen CO2-Aufnahmekapazität unklar, da alle bisherigen THG-Studien an Standorten durchgeführt wurden, an denen die Pflanzen erst vor Beginn der Messungen etabliert wurden. Das begrenzte Wissen über die Langzeiteffekte von Wiedervernässung und Paludikultur auf die THG-Reduktion erschwert derzeit deren Einbeziehung in nationale Inventare und behindert so Minderungsmaßnahmen und politische Entscheidungen. Neben der Emissionsminderung muss zudem die Resilienz von Paludikulturen gegenüber den Folgen des Klimawandels, insbesondere Trockenperioden, gewährleistet sein. Daher besteht ein dringender Bedarf an Langzeituntersuchungen und an einem vertieften Verständnis des C-Kreislaufs und der Mechanismen der C-Sequestrierung für ein breites Spektrum an Paludikulturen. Das Ziel des beantragten Projekts ist es, den Verbleib von neu assimiliertem atmosphärischem CO2-C in verschiedenen C-pools zu bestimmen. Zudem soll die Stabilität und das potenzielle Risiko der Remobilisierung von kürzlich gespeichertem C unter kontinuierlich nassen Bedingungen im Vergleich zu Klimawandel bedingten Dürreperiode für drei Paludikulturarten (Carex acutiformis, Phalaris arundinacea, Typha latifolia) bewertet werden. Unter Feldbedingungen sollen die CO2-Aufnahme der Pflanzen, der C-Transfer und der C-Metabolismus im Pflanzen-Boden-Atmosphären-Kontinuum über unterschiedliche Zeiträume quantifiziert werden. In der Vegetationsperiode 2026 sollen dabei die drei Paludikulturarten ein- bis neunmal für kurze Zeiträume mit 13C-angereichertem CO2 markiert werden. Zudem wird das langfristige THG-Minderungspotenzial der drei Paludikulturarten quantifiziert und die Auswirkungen einer Klimawandel bedingten Trockenperiode untersucht. Alle Feldexperimente werden an einer vollständig eingerichteten Versuchsfläche der HSWT-PSC durchgeführt. Für hochfrequente und präzise THG- und delta13C-Messungen in CO2 und CH4 wird ein neuartiges, vollautomatisiertes, haubenbasiertes THG-Messsystem eingesetzt. Neben den THG- und Isotopenmessungen werden Proben von Pflanzen, DOC, gelöstes CO2 und CH4, SOC, Cmic sowie biochemische Fraktionen der Biomasse und des Bodens am Thünen-Institut auf delta13C-Isotopensignaturen analysiert.
Time series of climate variables (description see HD_variable description.xlsx) at the TERENO flux tower /climate station close to Hordorf (DE-Hod, Latitude/Longitude 52.00128, 11.17769, elevation 80 m) of the entire year 2020, resolution 10 min, quality assured. All variables contain flags in a separate column named 'variable_f', in case this flag column contains '-9999', no quality control is performed at this stage, otherwise the flags are strings initiated by a '9' and then followed by numbers either '0', '1' or '2' on different positions of the string. The positions indicate either the automated test performed or a flag set manually due to maintenance activities (0=good, 1=suspect, 2=bad). The field was cultivated with sugar beet during the vegetation period of 2020.The time base is CET.
Der zip-Ordner enthält 30-jährige Rastermittel für Beobachtungs- (1961-1990 bis 1991-2020) und die Ergebnisbandbreite mit Mittelwert der Absolutwerte und Änderungssignale zu 1971-2000 für Projektionszeiträume der Klimaszenarien RCP8.5 und RCP2.6 (2031-2060 und 2071-2100) im Koordinatensystem epsg:4647 (UTM32) für die Zeiteinheiten: - yr: Kalenderjahr (Jan. - Dez.) - sp: Frühling (Mär. - Mai) - su: Sommer (Jun. - Aug.) - au: Herbst (Sep. - Nov.) - wi: Winter (Dez. - Feb.) - hyr: Hydrologisches Jahr (Nov. - Okt.) - hsu: Hydrologisches Sommerhalbjahr (Mai - Okt.) - hwi: Hydrologisches Winterhalbjahr (Nov. - Apr.) - gs: Vegetationsperiode (Apr. - Sep.) - vd: Vegetationsruhe (Okt. - Mär.) - m01.. Monate Januar bis Dezember Neben den Rasterdaten ist eine Information zu den Dateinamen und für eine Darstellung im GIS eine Klassifizierung der Rasterdaten mit Klassenname und hexcolor-code gegeben.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 2061 |
| Europa | 7 |
| Kommune | 7 |
| Land | 269 |
| Weitere | 29 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 461 |
| Zivilgesellschaft | 13 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 2 |
| Daten und Messstellen | 1737 |
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 494 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Kartendienst | 1 |
| Mitmachportal | 1 |
| Text | 120 |
| Umweltprüfung | 5 |
| unbekannt | 145 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 1629 |
| Offen | 862 |
| Unbekannt | 17 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 2219 |
| Englisch | 1478 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 40 |
| Bild | 19 |
| Datei | 1438 |
| Dokument | 454 |
| Keine | 451 |
| Multimedia | 1 |
| Webseite | 1387 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1381 |
| Lebewesen und Lebensräume | 2508 |
| Luft | 1455 |
| Mensch und Umwelt | 2170 |
| Wasser | 1187 |
| Weitere | 2495 |