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LRP 2020 Karte 3 - Hochwasserrisikogebiet - Küstenhochwasser (§§ 73, 74 WHG)

Gehört zur Hauptkarte 3 der Landschaftsrahmenpläne der Planungsräume I, II und III des Landes S.-H. (Stand: 1/2020) Die Hochwassergefahrenkarten (HWGK) stellen für alle in Schleswig-Holstein festgelegten Szenarien der Hochwasserrisikogebiete die Gefährdung durch ein Hochwasserereignis durch Küstenhochwasser als Zusammenwirken von Eintrittswahrscheinlichkeit und Intensität dar. Die Darstellung beinhaltet die räumliche Ausdehnung der Überflutung und die Wassertiefe durch eine Verschneidung mit dem digitalen Geländemodell Schleswig-Holsteins (DGM1). Ergänzend bitten wir Sie, folgende Angaben zur Erläuterung der Karteninhalte zu beachten: Die Hochwassergefahrenkarten gemäß Art. 6 Abs. 3 HWRL erfassen die geografischen Gebiete, die nachfolgenden Szenarien überflutet werden könnten. a) Hochwasser mit niedriger Wahrscheinlichkeit (HW200) oder Szenarien für Extremereignisse b) Hochwasser mit mittlerer Wahrscheinlichkeit (HW100) c) Hochwasser mit hoher Wahrscheinlichkeit (HW20). HW200: Sturmflut mit einem Wiederkehrintervall von 200 Jahren. HW100: Sturmflut mit einem Wiederkehrintervall von 100 Jahren. HW20: Sturmflut mit einem Wiederkehrintervall von 20 Jahren. In den Hochwassergefahrenkarten werden für die einzelnen Szenarien angegeben (Abs. 4): a) Ausmaß der Überflutung b) Wassertiefe bzw. gegebenenfalls Wasserstand. Für bereits ausreichend geschützte Küstengebiete (Abs. 6) wird die Erstellung von Hochwassergefahrenkarten auf ein Extremszenario beschränkt. Ergänzend bitten wir Sie, folgende Angaben zur Erläuterung der Karteninhalte zu beachten: Hochwasserrisikokarten werden auf der Grundlage der Hochwassergefahrenkarten für die gleichen Hochwasserszenarien und Hochwasserrisikogebiete des Küstenhochwassers erstellt. In ihnen werden die hochwasserbedingten nachteiligen Auswirkungen (Signifikanzkriterien) dargestellt. In Artikel 6 Abs. 5 der HWRL sind die erforderlichen Angaben aufgeführt: a) Anzahl der potenziell betroffenen Einwohner, b) Art der wirtschaftlichen Tätigkeiten in dem potenziell betroffenen Gebiet, c) Anlagen der Richtlinie 2010/75/EU über Industrieemissionen (IED) und potenziell betroffene Schutzgebiete gemäß Anhang IV Nummer 1 Ziffern i, iii und v der Richtlinie 2000/60/EG In Schleswig-Holstein werden folgende Ergebnisse dargestellt: a) Menschliche Gesundheit o Anzahl der potenziell betroffenen Einwohner o Gebäude für öffentliche Zwecke b) Art der wirtschaftlichen Tätigkeiten o Siedlungsflächen, o Gewerbe- und Industriegebiete, o Verkehrsflächen und o landwirtschaftlichen Flächen / Wald c) Umwelt o Anlagen gemäß IED-Richtlinie / Störfall-Verordnung o Vogelschutzgebiete o FFH-Gebiete o Badegewässer d) UNESCO-Weltkulturerbestätten e) weitere Kriterien o Hochwasserabwehrinfrastruktur

Landbedeckungskarte 2005 von Niedersachsen 1 : 25 000 (WMS Dienst)

Die Karte zeigt eine Auswertung von Satellitenbildern aus dem Jahr 2005 der CORINE-Landbedeckungseinheiten (Ebene 1 für alle Klassen und Ebene 2 für bebaute Flächen). Auswertung von Satellitenbildern aus dem Jahr 2005 hinsichtlich der CORINE-Landbedeckungseinheiten (Ebene 1 für alle Klassen und Ebene 2 für bebaute Flächen): - 11000 Städtisch geprägte Flächen - 12000 Industrie-, Gewerbe- und Verkehrsflächen - 13000 Abbauflächen, Deponien und Baustellen - 14000 Künstl. angelegte, nicht landwirtschaftl. genutzte Grünflächen - 20000 Landwirtschaftliche Flächen - 30000 Wälder und naturnahe Flächen - 40000 Feuchtflächen - 50000 Wasserflächen Die Validierung der Daten erfolgte mittels hochauflösender Orthofotos (punktbasierte Stichprobe: für jeden Punkt einer Stichprobe wird das Kartierungsergebnis mit der realen Landnutzung aus dem Orthofoto verglichen). Die Pixelauflösung beträgt 10 m. In der Klasse „Industrie-, Gewerbe- und Verkehrsflächen“ werden Straßen erst ab einer Breite von 40 m kartiert. Die Positionsgenauigkeit der Satellitendaten liegen entsprechend der Produktspezifikationen bei +/-1 Pixel (d.h. +/-10 m). Die Datengenauigkeit wird mit ca. 90% angegeben. Auswertung: GeoVille Group, Innsbruck; Infoterra GmbH, Friedrichshafen (erstellt im Rahmen des Projektes ESA GSE Stage 2 GSE Land, gefördert durch die Europäische Raumfahrtagentur ESA)

LRP 2020 Karte 3 - Hochwasserrisikogebiet - Flusshochwasser (HQ 200) (§§ 73, 74 WHG)

Gehört zur Hauptkarte 3 der Landschaftsrahmenpläne der Planungsräume I, II und III des Landes S.-H. (Stand: 1/2020) Die Hochwassergefahrenkarten (HWGK) stellen für alle in Schleswig-Holstein festgelegten Szenarien der Hochwasserrisikogebiete die Gefährdung durch ein Hochwasserereignis durch Küstenhochwasser als Zusammenwirken von Eintrittswahrscheinlichkeit und Intensität dar. Die Darstellung beinhaltet die räumliche Ausdehnung der Überflutung und die Wassertiefe durch eine Verschneidung mit dem digitalen Geländemodell Schleswig-Holsteins (DGM1). Ergänzend bitten wir Sie, folgende Angaben zur Erläuterung der Karteninhalte zu beachten: Die Hochwassergefahrenkarten gemäß Art. 6 Abs. 3 HWRL erfassen die geografischen Gebiete, die nachfolgenden Szenarien überflutet werden könnten. a) Hochwasser mit niedriger Wahrscheinlichkeit (HW200) oder Szenarien für Extremereignisse b) Hochwasser mit mittlerer Wahrscheinlichkeit (HW100) c) Hochwasser mit hoher Wahrscheinlichkeit (HW20). HW200: Sturmflut mit einem Wiederkehrintervall von 200 Jahren. HW100: Sturmflut mit einem Wiederkehrintervall von 100 Jahren. HW20: Sturmflut mit einem Wiederkehrintervall von 20 Jahren. In den Hochwassergefahrenkarten werden für die einzelnen Szenarien angegeben (Abs. 4): a) Ausmaß der Überflutung b) Wassertiefe bzw. gegebenenfalls Wasserstand. Für bereits ausreichend geschützte Küstengebiete (Abs. 6) wird die Erstellung von Hochwassergefahrenkarten auf ein Extremszenario beschränkt. Ergänzend bitten wir Sie, folgende Angaben zur Erläuterung der Karteninhalte zu beachten: Hochwasserrisikokarten werden auf der Grundlage der Hochwassergefahrenkarten für die gleichen Hochwasserszenarien und Hochwasserrisikogebiete des Flusshochwassers erstellt. In ihnen werden die hochwasserbedingten nachteiligen Auswirkungen (Signifikanzkriterien) dargestellt. In Artikel 6 Abs. 5 der HWRL sind die erforderlichen Angaben aufgeführt: a) Anzahl der potenziell betroffenen Einwohner, b) Art der wirtschaftlichen Tätigkeiten in dem potenziell betroffenen Gebiet, c) Anlagen der Richtlinie 2010/75/EU über Industrieemissionen (IED) und potenziell betroffene Schutzgebiete gemäß Anhang IV Nummer 1 Ziffern i, iii und v der Richtlinie 2000/60/EG In Schleswig-Holstein werden folgende Ergebnisse dargestellt: a) Menschliche Gesundheit o Anzahl der potenziell betroffenen Einwohner, o Gebäude für öffentliche Zwecke b) Art der wirtschaftlichen Tätigkeiten o Siedlungsflächen, o Gewerbe- und Industriegebiete, o Verkehrsflächen und Nutzungshinweise Hochwassergefahren- und -risikokarten: Stand 2021 - Seite 9 von 9 o landwirtschaftlichen Flächen / Wald c) Umwelt o Anlagen gemäß IED-Richtlinie / Störfall-Verordnung o Vogelschutzgebiete o FFH-Gebiete o Badegewässer d) UNESCO-Weltkulturerbestätten e) weitere Kriterien o Hochwasserabwehrinfrastruktur o Überschwemmungsgebiete.

Ertragspotenzial Saarland

Die Karte stellt das natürliche Ertragspotenzial landwirtschaftlich genutzter Böden dar. Die Ableitung erfolgte indirekt auf Grundlage der Karte des tolerierbaren Bodenabtrags (T-Wert) im Maßstab 1:100.000, die wiederum auf einer indirekten Ableitung des T-Wertes aus Übersichtskarten mit aggregierten Daten der Bodenschätzung (Acker-/Grünlandzahl) im Maßstab 1:25.000 basiert. Einstufung des Ertragspotenzials nach folgender Klassifizierung: Acker-/Grünlandzahl 30 = sehr gering, 30 - 39 = gering, 40 - 49 = mittel, 50 - 59 = hoch, 59 = sehr hoch. Die Bewertungsklassen sind an das Spektrum der saarländischen Böden angepasst. Nutzungseinschränkende Faktoren (z. B. Lage in Überschwemmungsgebieten) wurden nicht berücksichtigt. Die Geometrie der Siedlungsgrenzen und landwirtschaftlichen Nutzfläche ist veraltet. Attributfelder: WERT = NUTZUNGSFU" = Klassifizierung des Ertragspotenzials auf Basis der T-Wert-Karte (Siedlungsbereiche aus Geometrie BÜK 100 erhielten den Eintrag 999), WERTADD1 = Klassifizierung des Ertragspotenzials bzw. Wald und Siedlungsflächen in Kartendarstellung. Daten wurden ins GDZ importiert und dort als Werte einer Multifeatureklasse modelliert, die sich zusammen setzt aus der flaechenhaften Featureklasse GDZ2010.A_gybzst und der Businesstabelle mit den Werten (GDZ2010.gybzst); anschließend wurde die Werte für den Paarmeter ertragspotenzial exportiert in die Filegeodatabase GDZ_GDB. Attributbeschreibung s. Zugriff URL

Landnutzungsszenarien bis 2045 für die Klimawirkungs- und Vulnerabilitätsanalyse (Applikation)

Grundlage für die hier dargestellten Karten sind die drei sozioökonomische Szenarien der Gesellschaft für wirtschaftliche Strukturforschung (GWS). Mittels des ökonomischen Modells PANTA RHEI Regio wurde auf Kreisebene die Siedlungs- und Verkehrsflächenentwicklung bis 2045 berechnet. Die hier dargestellten Karten sind mit Hilfe des Land Use Scanner (LUS) durch das Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung, Bonn (BBSR) berechnet worden. Der Land Use Scanner basiert auf einem Optimierungsmodell, das die mit PANTA RHEI Regio berechneten Landnutzungsveränderungen auf Kreisebene auf einem 100×100 m Raster nach bestmöglicher Eignung verteilt. Die Ergebnisse des LUS liefern für alle drei sozioökonomischen Szenarien nach qualitativer Experteneinschätzung plausible Veränderungen der Landnutzung.

Evaluating current European agri-environment schemes to quantify and improve nature conservation efforts in agricultural landscapes (EASY)

Research question: Agri-environment schemes play an increasingly important role in European CAP (Common Agricultural Policy) to support biodiversity and environment in agricultural landscapes. They have been implemented since 1992 and now cost a yearly 1.7 billion Euro. Still, there is no conclusive evidence that these schemes actually do contribute to the conservation of particularly biodiversity. The primary objective of this project is to evaluate the (cost-) effectiveness of European agri-environment schemes in protecting biodiversity and to determine the primary processes that determine their effectiveness. This project furthermore aims to determine how CAP may be introduced in candidate EU-members without unacceptable loss of biodiversity. It will provide simple guidelines how researchers, governmental authorities may efficiently evaluate agri-environmental measures. Aim: Agri-environment schemes have been used to protect biodiversity and environment in agricultural areas since 1992. Their effectiveness has never been reliably evaluated. This project aims to evaluate the (cost-)effectiveness of agri-environment schemes with respect to biodiversity conservation in five European countries. It will determine the proper scales that have to be addressed for conservation efforts for a range of species groups. It will determine the most important environmental factors that influence the effectiveness of the schemes. Based on this, recommendations will be made how the effectiveness of schemes may be improved and simple guidelines will be produced how ecological effects of agri-environment schemes can be evaluated efficiently by governmental authorities or other institutions. The ecological effects of the introduction of CAP in a candidate EU-member will be investigated to reduce negative side effects of anticipated land-use changes Scientific methods: We will examine the effectiveness of agri-environment schemes by surveying pairs of fields: a field with an agri-environment scheme and a nearby field that is conventionally managed. In five countries, in each country in three areas, and in each area on seven pairs of fields the species richness of birds, plants and three insect groups (pollinators, herbivores, predators) will be determined. Effects of schemes on pollination efficiency and pest control will be examined using indicator communities. Correlative studies will examine the effects of landscape structure, land-use intensity and species pool on the effectiveness of agri-environmental measures. The spatial scale that is relevant to nature conservation efforts will be investigated via the spatial distribution of species groups. The results will be used to formulate recommendations how to improve the effectiveness of agri-environment schemes and to construct a set of simple guidelines how schemes can be evaluated efficiently yet reliably.

HeideBench: A Multispectral UAV Time-Series Benchmark for Forest Crown Phenology in Dölauer Heide

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.

Waldschadflächen

Layer enthält Waldflächen, die in Folge der Extremwetterereignisse und nachfolgender Schädlingsbefall im Zeitraum 01.07.2019 bis 31.03.2025 abgestorben oder bereits geräumt sind. Diese Flächen müssen wieder bewaldet und von Wildverbis geschützt werden. Enthalten sind Schadflächen unabhängig von Baumart und Schadensursache (Borkenkäfer bei Fichte und Lärche, Trockenschäden bei Buche, Eschentriebsterben, Diplodia-Pilzbefall bei Kiefer, Eichen-Frassschäden u.v.a.m) Die Daten sind aus der Auswertung der Satellitenbilder der Senthinel-Mission entstanden.

Tree Species - Sentinel-2 - Germany, 2016

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.

Kalkungsvollzugsflächen in Sachsen

Die Datenserie beinhaltet Datensätze der im Rahmen der Bodenschutzkalkung seit 1986 gekalkten Waldflächen (Kalkungsvollzugsflächen) im Freistaat Sachsen. Je Kalkungsvollzugsfläche wird die Menge des aufgebrachten Naturkalks in Tonnen pro Hektar, das Datum der Durchführung der Kalkung sowie die Waldeigentumsart (Landeswald, Privatwald etc.) zum Zeitpunkt der Kalkung angegeben. Die Bodenschutzkalkung wird seit 1986 jährlich in Sachsen durchgeführt um die tiefgreifende Versauerung der Waldböden auszugleichen und Waldschäden vorzubeugen. Auf der Grundlage von Bodenanalysen und den forstlichen Standortverhältnissen wird die Kalkungsmenge pro Kalkungsvollzugsfläche bestimmt und der Naturkalk per Flugzeug oder Hubschrauber zwischen dem 1. Juli und 31. Oktober aufgetragen. Die Daten bilden die Grundlage für die digitale Kalkungsvollzugskarte für Sachsen. Weitere Informationen sind dem Faltblatt zur Bodenschutzkalkung zu entnehmen, welches vom Staatsbetrieb Sachsenforst herausgegeben wird.

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