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.
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.
This pre-study pilot project will be carried out in Kenya and Tanzania and is part of a more extensive remote sensing project (initiated by the European Space Agency, ESA) aiming to develop a monitoring system for the assessment of land cover change of farmlands, rangelands and forest standings (logging, fires, uncontrolled deforestation, new settlements, etc.) at a national regional level. An integrated approach of remote sensing techniques (both through the use of satellite and ground data), physical vegetation models and ground measurements will be adopted. Operatively, the execution will consist of a 6-month period (pre-study) consisting in a ground campaign along a north-south transect, which is almost unknown to the current vegetation cartography. Based on the field results of the pre-study and within an on-going 30 month period (extended study, see Annexed 3), new classification methods and algorithms will be developed for assessment of land use and cover change using ENVISAT-data. An outcoming of this research will be a system capable to monitor and plan the available agricultural food resources for those developing regions.
Ziel des Vorhabens ist, auf Grundlage von akustischen Erhebungen das Potential einer (bio-)akustischen Quantifizierung der biologischen Vielfalt für ein bundesweites Waldmonitoring auszuloten. Dazu sollen sowohl existierende (bio-)akustische Datensätze ausgewertet, als auch auf acht Level II- und zwei unbewirtschafteten Flächen in einem dichten Zeitraster automatisch akustische Aufzeichnungen erstellt werden. Auf der Grundlage der Tonaufzeichnungen soll im Interesse einer Schnellindikation kritischer Veränderungen des Waldzustandes, insbesondere der Artenvielfalt, eine Bewertung der biotischen und abiotischen Geräuschkulisse durch Berechnung akustischer Diversitätsindizes erfolgen. Zudem soll eine möglichst vollständige Erfassung des Artenspektrums lautgebender Arten (inklusive Instrumentalgeräusche wie Spechttrommeln) automatisiert unter Nutzung von Algorithmen der (bio-)akustischen Mustererkennung erfolgen. Die Ergebnisse der (bio-)akustischen Analysen sollen stichprobenartig durch Erfassungen vor Ort verifiziert werden. Es soll eine IT-Infrastruktur aufgebaut werden, die es erlaubt, die akustischen Daten effizient zugänglich zu machen, schnell zu analysieren und im Interesse der Schnellindikation zu visualisieren. Die Akustikergebnisse sollen mit routinemäßig erhobenen Daten zum Waldzustand verschnitten werden. Auf der Grundlage einer kritischen Bewertung der Kosten(Aufwand)/Nutzen-Balance und einer eingehenden Analyse der erforderlichen Workflows sollen Handlungsempfehlungen für die Einbindung eines (bio-)akustischen Monitorings in die bundesweite Bewertung des Zustandes der Wälder erarbeitet werden. Im Teilprojekt des MfN wird gemeinsam mit dem Thünen-Institut die erforderliche IT-Infrastruktur aufgebaut. Der Schwerpunkt des Teilprojektes liegt auf der automatisierten Erfassung des Artenspektrums lautgebender Tiere mit Fokus auf Vögeln und Fledermäusen durch Entwicklung geeigneter Mustererkennungsalgorithmen.
Das ICP-Forests-Programm agiert im Rahmen des UNECE-Übereinkommens über weiträumige grenzüberschreitende Luftverunreinigungen (Genfer Luftreinhaltekonvention, CLRTAP). Das Level-II-Monitoring ergänzt seit 1995 das Level-I-Monitoring. Hier werden Daten über Baumwachstum, Bodenvegetation, Bodenlösung, Bodenfestphase, nasse Deposition, Luftqualität, meteorologische Parameter, Phänologie, Streufall, Nadel- / Blattanalysen und sichtbare Ozonschäden erhoben, die umfänglich und hinsichtlich ihrer zeitlichen Auflösung weit über den Erhebungsrahmen des extensiven Waldmonitorings (Level I) hinausgehen. Die Daten werden in Deutschland auf ca. 50 - 90 Plots (Anzahl variiert je nach Parameter) erhoben. Verteilung Probenahmestandorte: Verteilung systematisch, so dass die Hauptwaldtypen Europas repräsentiert sind (kein Raster) Probenahmemethode: Die Probenahme für chemische Analysen erfolgt grundsätzlich nach Tiefenstufen. Satellitenbeprobung im Radius von 25 m mit einem inneren intensiver zu beprobenden Radius von 3 m. Für alle anderen Erhebungen ausführliche Angaben im ICP-Forests-Manual: https://www.icp-forests.net/monitoring-and-research/icp-forests-manual Entnahmetiefen: 0 bis 10 cm 20 bis 40 cm 40 bis 80 cm Untersuchungsmethode: Analysemethoden sind einheitlich festgelegt im ICP-Forests-Manual (s.o.). Untersuchungshäufigkeit: - bodenchemische Parameter alle 10 Jahre - Boden-Lösung fortlaufend - Blattnährstoffgehalte alle 2 Jahre - Baumdurchmesser und -höhen alle 5 Jahre - Boden-Vegetation mindestens alle 5 Jahre - atmosphärische Deposition fortlaufend - Bedingungen der Umgebungsluft fortlaufend - meteorologische Parameter fortlaufend - Phänologie mehrmals pro Jahr - Streufall fortlaufend - sichtbare Ozonschäden einmal pro Jahr - Kronenzustand jährlich Arbeitsgruppen / Gremien: - Expert Panel on soil and soils solution - Forest Soil Coordination Centre - Expert Panel on foliage and litterfall - Forest Foliar Coordinating Centre - Expert Panel on forest growth - Expert Panel on deposition - Working Group on ambient air quality - Expert Panel on crown condition - Ad hoc group on assessment of biotic damage causes - Expert panel on meteorology and phenology - Expert panel on biodiversity and ground vegetation - Quality Assurance Committee - Project Coordinating Group (PCG) - Scientific Advisory Group (SAG)
Das SG Forstliche Umweltkontrolle/Bodenkunde erbringt auf Ebene der hoheitlichen Zuständigkeit für den Wald Informationen für Politik und Forstwirtschaft zur nachhaltigen, ökonomisch erfolgreichen und ökologisch verträglichen Bewirtschaftung der Wälder. Voraussetzung einer qualifizierten und zeitnahen Politikberatung sind die zielgerichtete Analyse und Bewertung der Risiken und Potentiale für den Wald und die nachhaltige Forstwirtschaft. Herausforderungen des Klimawandels, die Luftverschmutzung und der sich ändernden Bewirtschaftungsansprüche an Wälder erfordern ein forstliches Umweltmonitoring im Sinne eines integrativen Waldmonitoring. Im Forstlichen Monitoring sind zugleich Landes-, Bundes- als auch Europäische Monitoringaufgaben beispielhaft integriert. Der Bundesrepublik Deutschland erwachsen aus internationalen Vereinbarungen zur nachhaltigen Waldbewirtschaftung (MCPFE), zum Klimaschutz (Klimarahmenkonvention, Kyoto-Protokoll), zum Schutz der biologischen Vielfalt (CBD) und zur Luftrein¬haltung (CLRTAP) vielfältige Berichtspflichten, die nur auf Grundlage eines forstlichen Umweltmonitoring erfüllt werden können. Die EU-weit etablierten Monitoringprogramme (EU Level I bzw. BZE/WZE und Level II) bieten eine wissenschaftlich fundierte Grundlage und die Infrastruktur für das Waldmonitoring. Sie werden im Rahmen eines aufzubauenden europäischen Waldmonitoring (European Forest Monitoring System EFMS) weiterentwickelt und mit anderen Erhebungen (z. B. BWI) abgestimmt und verknüpft. Die aus dem Waldmonitoring abgeleiteten Risikobewertungen und Anpassungsmaßnahmen für die Waldbewirtschaftung sind ein wichtiges Element moderner Dienstleistung für die forstliche Praxis und bilden unverzichtbare Entscheidungshilfen für die Forst- und Umweltpolitik. Das forstliche Monitoring zum Waldzustand liefert wichtige Grundlagen zu strategischen Entscheidungen zur Waldentwicklung. Schwerpunkte: - Erfassung der Dynamik der stofflichen (Wasser, Immission CO2, O3; Deposition N, Säure) und energetischen (Strahlung, Temperatur, Wind) Umwelteinwirkungen auf den Wald (Level II) - Erfassung ihrer Wirkungen auf den Zustand der Waldökosysteme (Pflanzenvitalität, Bodenzustand, Wasser-, Kohlenstoff- und Nährstoffhaushalt, Biodiversität) Level I, LWI, BZE und Level II - Abschätzung der Folgen für die nachhaltige Erfüllung der Waldfunktionen für die Gegenwart, Aufklärung ihrer kausalen Zusammenhänge und Entwurf von Szenarien zur Prognose. - Bodenzustanderfassung und Ableitung von Handlungsempfehlungen für den Waldbodenschutz - Erstellung periodischer Waldzustandsbericht - Kennzeichnung von Risikogebieten für die Forstwirtschaft (Wachstumsbedingungen, Waldbrand, Insekten, Stürme unter Einbeziehung verschiedener Klimaszenarien) zum zielgerichteten Einsatz von Haushaltsmitteln und Fördergeldern (Regionalisierung), - Ermittlung von Daten zur Abschätzung der Kohlendioxid-Speicherfähigkeit der Wälder sowie Veränderungen dieses Speichers bei bestimmten Nutzungsoptionen. - Bearbeitung bodenkundlicher Sonderstandorte und Ableitung von Handlungsempfehlungen für Waldentwicklung Gutachten für die Forstverwaltungen als TÖB bei Emittenten in Waldnähe (Biogasanlagen, Tierhaltungsstätten)
Ziel des hier beantragten Vorhabens ist die Entwicklung und Anwendungserprobung eines modernen und effektiven Sensorikverfahrens unter Verwendung der Ionenmobilitätsspektrometrie zur frühzeitigen Erkennung forstschädlicher Insekten der Arten Nonne (Lymantria monacha L.), Eichenprozessionsspinner (Thaumetopoea processionea L.) und Buchdrucker (Ips typographus L.) auf Basis der in den verschiedenen Entwicklungsstadien emittierten Substanzen. Um eine valide Messtechnik hierfür bereitzustellen, werden zunächst anhand umfangreicher Labor- und Feldmessungen die von den Insekten und befallenen Bäumen abgegebenen Volatile untersucht und identifiziert. Die Ionenmobilitätsspektrometrie als Sensortechnik wird auf Basis dieser Ergebnisse weiterentwickelt und entsprechend konfiguriert. Ziel ist die Entwicklung eines anwenderfreundlichen Handgerätes, das einfach zu bedienen ist und im forstlichen Monitoring angewendet wird.
Das Forstliche Umweltmonitoring ist ein bundes- und europaweit abgestimmtes System zur fortlaufenden Überwachung der Waldökosysteme und ihrer Belastung durch natürliche und anthropogene Stressfaktoren. Zum einen werden an einem landesweiten Gitternetz für das Land repräsentative Informationen zum Waldzustand und dessen Entwicklung erhoben (Waldzustandserhebung, Waldbodenzustandserhebung, Waldernährungserhebung). Zum anderen erfolgen an ausgewählten Dauerbeobachtungsflächen eingehende Untersuchungen zur Analyse der Ursache-Wirkungszusammenhänge und der in den Waldökosystemen ablaufenden Prozesse. Erfasst werden Belastungsfaktoren wie Luftschadstoffe, Witterungsverläufe, Insekten- oder Pilzbefall, der Wasser- und Bioelementhaushalt sowie eine Vielzahl von Vitalitätsindikatoren.
Informationen zu Bodenschutz und Bodenzustand im Wald, forstlichem Umweltmonitoring, Standortskunde, Waldschäden und Waldschutz.
Die Feldaufnahme für das Projekt findet im Mathislewald statt, der seit diesem Jahr als Lehrrevier der Uni Freiburg genutzt wird. Der Einfluss des Wildes auf die Verjüngungsentwicklung soll künftig über dauerhafte Untersuchungsflächen dokumentiert werden. Hierfür wurden im Sommer 2011 Flächen angelegt und die erste Datenaufnahme durchgeführt. Das Projekt führt die Aufnahmen fort und fürt erste Auswertungen durch.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 213 |
| Europa | 2 |
| Kommune | 1 |
| Land | 81 |
| Weitere | 10 |
| Wirtschaft | 2 |
| Wissenschaft | 50 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 4 |
| Förderprogramm | 197 |
| Repositorium | 1 |
| Taxon | 1 |
| Text | 23 |
| unbekannt | 23 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 37 |
| Offen | 207 |
| Unbekannt | 4 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 200 |
| Englisch | 69 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3 |
| Bild | 2 |
| Datei | 5 |
| Dokument | 18 |
| Keine | 162 |
| Webseite | 74 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 181 |
| Lebewesen und Lebensräume | 238 |
| Luft | 150 |
| Mensch und Umwelt | 248 |
| Wasser | 127 |
| Weitere | 241 |