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WMS True Orthophoto (NLP) Stand 2018

Das Geländemodell mit einer Bodenauflösung von 0.4 x 0.4 m wurde aus den Daten der Laserscan-Befliegung im Frühjahr 2015 abgeleitet. Genauer: das Geländemodell ist eine Interpolation der Laserstrahlen, die nicht von der Vegetation (Blätter, Äste, Stämme) reflektiert wurden, sondern vom Boden. Die hier gewählte Falschfarben-Kombination (nahes Infrarot an Position des grünen sichtbares Lichts) ermöglicht besser als eine Echtfarbendarstellung eine bessere visuelle Unterscheidung von Baumarten und eine frühe Erkennung von Wasserstress bei Bäumen. True Orthophoto haben den großen Vorteil, dass sie Baumkronen nicht - wie auf den üblichen Orthophotos - verkippt darstellen. Bei der vergleichenden Betrachtung von mehreren Zeitschnitten liegen die Baumkronenspitzen daher exakt an derselben Position. Das ermöglicht die automatische Analyse von Einzelbäumen, was für das detaillierte Monitoring der Walddynamik erforderlich ist. Stand 2018

Die Sanasilva-Inventur

*Der Gesundheitszustand der Bäume im Schweizer Wald wird seit 1985 mit der Sanasilva-Inventur repräsentativ erfasst. Die wichtigsten Merkmale sind die Kronenverlichtung und die Sterberate. Das systematische Probeflächen-Netz der Inventur ist im Laufe der Zeit ausgedünnt worden. In der Periode von 1985 bis 1992 wurden rund 8000 Bäume auf 700 Flächen im 4x4 km-Netz aufgenommen, 1993, 1994 und 1997 rund 4000 Bäume im 8x8 km-Netz und in den Jahren 1995, 1996 und 1998 bis 2002 rund 1100 Bäume im 16x16 km-Netz . Aufnahmemethode Alle drei Jahre (1997, 2000) wird die Sanasilva-Inventur auf dem 8x8-km Netz (ca. 170 Probeflächen ) durchgeführt. In den Jahren dazwischen findet die Inventur auf einem reduzierten 16x16-km Netz (49 Probeflächen) statt. Jede Fläche besteht aus zwei konzentrischen Kreisen. Der äussere Kreis hat ein Radius von 12.62 m (500 m2) und der innere ein Radius von 7.98 m (200 m2). Auf dem inneren Kreis werden alle Bäume mit einem Mindestdurchmesser in Brusthöhe von 12 cm und auf dem äusseren Kreis mit einem Mindestdurchmesser in Brusthöhe von 36 cm aufgenommen. In Nordrichtung wird zusätzlich in 30 m Entfernung eine identische Satellitenprobenfläche eingerichtet. Die Aufnahme findet in Juli und August statt. Eine Aufnahmegruppe besteht aus zwei Personen, von denen eine die Daten erhebt, und die andere die Daten eintippt. Die Daten werden mit dem Feldkomputer Paravant und der Software Tally erfasst. Die Aufgabenteilung wechselt zwischen Probeflächen. Auf dem 8x8-km Netz werden zusätzlich 10 Prozent der Flächen von einer unabhängigen zweiten Aufnahmegruppe zu Kontrollzwecken aufgenommen. Hauptmerkmale der Sanasilva-Inventur: Die Sanasilva-Inventur erfasst vor allem folgende Indikatoren des Baumzustandes: Die Kronenverlichtung wird beschrieben durch den Prozentanteil der Verlichtung einer Krone im Vergleich zu einem Baum gleichen Alters mit maximaler Belaubung/Benadelung an diesem Standort, den Anteil dieser Verlichtung, der nicht durch bekannte Ursachen erklärt werden kann, den Ort der Verlichtung, den Anteil und den Ort von unbelaubten/unbenadelten Ästen und Zweigen. Die Kronenverfärbung wird durch die Abweichung der mittleren Farbe (aufgenommen als Farbton, Reinheit und Helligkeit nach den Munsell Colour Charts) eines Baumes zu der für diese Baumart typischen Normalfarbe (Referenzfarbe) und durch das Vorhandensein, das Ausmass und den Ort der von der Referenzfarbe abweichenden Farben beschrieben. Der Zuwachs eines Baumes wird durch die zeitliche Veränderung der aufgenommen Baumgrössen beschrieben (Brusthöhendurchmesser, Höhe des Baumes, Kronenlänge und Kronenbreite). Weitere Merkmale sind die erkannten Ursachen der Kronenverlichtung, die Kronenkonkurrenz und das Vorkommen von Epiphyten, Mistel und Ranken in der Baumkrone.

Beschleunigte Kiefernzüchtung auf Wachstum und Trockentoleranz mit Hilfe genomischer Selektion

Steuerung der Kronenentwicklung, der Astreinigung und der Schaftentwicklung von Eichen (Quercus spec.), Buchen (Fagus sylvatica (L.)), Eschen (Fraxinus excelsior (L.)), Ahorn (Acer spec.) und Kirschen (Prunus avium (L.))

Die Laubbaumarten verdienen beim Aufbau ökologisch vielfältiger und standortsangepasster Wälder mit hoher Wertleistung und geringem wirtschaftlichen Risiko besondere Beachtung. In einem ersten Schritt wird die Dynamik der Kronenausdehnung und der Astreinigung in Abhängigkeit von der Konkurrenz untersucht. Dabei sollen alle Formen der Bestandesbegründung, insbesondere auch die Naturverjüngung und die Verjüngung in kleinen Lücken, berücksichtigt werden. Die Konkurrenzverhältnisse der Vergangenheit und Gegenwart werden ermittelt und ihre Auswirkung auf die Kronen- und Schaftentwicklung untersucht. Besondere Aufmerksamkeit wird der Astreinigung und der Schaftform gewidmet. Auf dieser Grundlage wird ein Wachstumsmodell entwickelt, das eine Einschätzung des astfreien Schaftholzvolumens in Abhängigkeit von den Konkurrenzverhältnissen erlaubt. Parallel dazu soll die im Allgemeinen bei der Modellierung von Jahrringbreite und -struktur auftretende natürliche Variabilität der Wachstumsparameter analysiert werden. Die Ergebnisse werden in computergestützten Entscheidungsmodellen zur Steuerung des Dickenwachstums und der Astreinigung zusammengefasst. Die Modelle sollen auch in Mischbeständen eingesetzt werden können, eine freie Wahl des Produktionszieles durch den Wirtschafter zulassen und die Ausgangslage und speziellen Rahmenbedingungen berücksichtigen können.

Steuerung und Bilanzierung von Kohlenstoffakquisition, Wasserumsatz und Wachstum im Mistel-Wirt-System in Abhängigkeit von Klima, Wasserversorgung und Nährstoffangebot

Im ersten Schritt des Vorhabens sollen die Reaktionsmuster des CO2- und H2O Blattgaswechsels von Mistel-Wirt-Paaren bezüglich Mikroklima und Lebensform des Wirts (immer- oder wechselgrün) im Jahreslauf möglichst kontinuierlich untersucht werden, um diese bis heute offen gebliebenen Informationslücke zu schliessen. Dabei soll die Hypothese überprüft werden, derzufolge Misteln vielfach mehr als ihre Wirte transpirieren, um über den Transpirationsstrom Nährstoffe des Wirtes, insbesondere Stickstoff, an sich zu binden. Es sollen hierzu auch Düngungsversuche an getopften Mistel-Wirt-Paaren durchgeführt und dabei besonderes Augenmerk auf die Nettophotosynthese und Wasserumsatz gelegt werden. Weiterhin wird die unterschiedliche Reaktion der beiden pflanzlichen Komponenten auf Wasserstress untersucht. Im fortgeschrittenen Stadium der Untersuchungen ist es das Ziel, über Kronenphotosynthese und deren Bilanzierung die C-Allokationsmuster des Parasiten zu bestimmen. Aufgrund des hohen Mistelbefalls von Forstbeständen und Obstbäumen, insbesondere im Raum Baden-Württemberg, ist diese Grundlagenforschung unmittelbar vor einem angewandten Hintergrund zu sehen.

Klima

Lufttemperatur, Feuchtigkeit, die Lage, Bebauung, Grünflächen und noch ein paar Dinge mehr sind entscheidend für das Stadtklima. Wie sich das Klima und seine entscheidenden Faktoren in Berlin verhalten und wie ihre Wirkung auf den Menschen positiv beeinflusst werden kann, erfahren Sie hier. Bild: Umweltatlas Berlin Klimaanalyse Immer mehr Menschen leben in Berlin und dadurch wird mehr gebaut – das hat Auswirkungen auf unser Stadtklima. Wie frisch ist unsere Luft? Wie stark heizt sich die Stadt im Sommer auf? Hier finden Sie analytische Karten zum Zustand des Stadtklimas. Weitere Informationen Bild: Umweltatlas Berlin Klimabewertung Wie sollte sich Berlin zukünftig entwickeln, um ein für den Menschen gesundes Klima in der Stadt zu sichern? Ein Baustein dafür ist die sogenannte Planungshinweiskarte Stadtklima, die als Grundlage für bauliche und planerische Entscheidungen dient. Weitere Informationen Bild: Umweltatlas Berlin Entwicklung von Klimaparametern Die langfristige Entwicklung von Klimaparametern wie etwa der Lufttemperatur zeigt, wie sich das Klima zurzeit darstellt und wie es sich zukünftig verändern könnte. Hier finden Sie Analysen zu Klimaparametern der vergangenen Jahrzehnte sowie einen Ausblick zum Klima in Berlin bis 2100. Weitere Informationen Bild: Umweltatlas Berlin Bioklima Vor allem heiße Sommernächte können unseren Kreislauf belasten und Schlaflosigkeit nach sich ziehen. Zur Wärmebelastung in Berlin finden Sie hier ausführliche Informationen, Karten und Daten. Weitere Informationen Bild: Umweltatlas Berlin Klimawandel Im Jahr 2100 haben wir in Berlin südfranzösische Verhältnisse – zumindest was das Klima betrifft. Warum wird die Hauptstadt immer wärmer? Und wieso können wir so weit in die Zukunft blicken? Hier finden Sie die Ergebnisse umfangreicher Modellberechnungen und Karten. Weitere Informationen Bild: Umweltatlas Berlin Oberflächentemperatur Wie warm und kalt ist es eigentlich in Berlin? Eine Möglichkeit, das herauszufinden, ist die Infrarot-Temperaturmessung von einzelnen Oberflächen wie Dächern, Straßen und Baumkronen. Wie das funktioniert und welche Erkenntnisse sich daraus gewinnen lassen, lesen Sie hier. Weitere Informationen Bild: Umweltatlas Berlin Niederschlagsverteilung Wie oft regnet es in Berlin? Und wie viele Tropfen kommen dann herunter? Hier finden Sie umfangreiche Messergebnisse und Karten zur langjährigen Niederschlagsverteilung und erhalten Informationen darüber, wie gut das Regenwasser in Berlin abfließen kann. Weitere Informationen Bild: Umweltatlas Berlin Stadtklimatische Zonen Was macht der asiatische Götterbaum in Berlin? Und was verrät er uns über das Klima in der Stadt? Hier finden Sie Antworten – und dazu einen detaillierten Überblick über die verschiedenen stadtklimatischen Zonen in Berlin. Weitere Informationen

Manuell erfasste Einzelbaum Stammpositionen in einigen Wuppertaler Parkanlagen

<p>Der Datensatz umfasst die vom Ressort Grünflächen und Forsten der Stadt Wuppertal manuell erfassten 15.194 punktförmigen Einzelbaumpositionen in den Parkanlagen Nordpark, Mirker Hain (südlicher Teil zwischen Kohl- und Vogelsangstraße) und Nützenberg (Teilbereich Kaiserhöhe). Die Daten wurden am Bildschirm mit der Software QGIS auf Basis von digitalen Orthophotos des Landes Nordrhein-Westfalen digitalisiert (Befliegungsdatum 01.03.2023, Bodenauflösung 10 cm). In diesen Luftbildern sind die Bäume ohne Belaubung abgebildet, was eine zuverlässige Erfassung der Stammpositionen ohne Sichtbehinderung durch das Blattwerk erlaubt. Der Datensatz wurde im Zusammenhang mit der Entwicklung des Verfahrens "twin4tree" im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling erstellt (Leitung dieses Teilvorhabens: EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster). Er dient zur unabhängigen quantitativen Überprüfung der Ergebnisse von KI-Verfahren zur Detektion von Einzelbäumen aus Luftbildern ("Ground Truth"). In dichten Baumbeständen ist nämlich die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Daher unterschätzen solche Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Mit den hier bereitgestellten Ground-Truth-Daten wurde für Wuppertal ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Der Datensatz ist in den Formaten GeoPackage, GeoJSON und KML in verschiedenen Koordinatenreferenzsystemen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.</p> <p> </p>

Manuell erfasste Einzelbaum Stammpositionen in einigen Wuppertaler Parkanlagen

<p>Der Datensatz umfasst die vom Ressort Grünflächen und Forsten der Stadt Wuppertal manuell erfassten 15.194 punktförmigen Einzelbaumpositionen in den Parkanlagen Nordpark, Mirker Hain (südlicher Teil zwischen Kohl- und Vogelsangstraße) und Nützenberg (Teilbereich Kaiserhöhe). Die Daten wurden am Bildschirm mit der Software QGIS auf Basis von digitalen Orthophotos des Landes Nordrhein-Westfalen digitalisiert (Befliegungsdatum 01.03.2023, Bodenauflösung 10 cm). In diesen Luftbildern sind die Bäume ohne Belaubung abgebildet, was eine zuverlässige Erfassung der Stammpositionen ohne Sichtbehinderung durch das Blattwerk erlaubt. Der Datensatz wurde im Zusammenhang mit der Entwicklung des Verfahrens "twin4tree" im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling erstellt (Leitung dieses Teilvorhabens: EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster). Er dient zur unabhängigen quantitativen Überprüfung der Ergebnisse von KI-Verfahren zur Detektion von Einzelbäumen aus Luftbildern ("Ground Truth"). In dichten Baumbeständen ist nämlich die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Daher unterschätzen solche Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Mit den hier bereitgestellten Ground-Truth-Daten wurde für Wuppertal ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Der Datensatz ist in den Formaten GeoPackage, GeoJSON und KML in verschiedenen Koordinatenreferenzsystemen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.</p> <p> </p>

Manuell erfasste Einzelbaum Stammpositionen in einigen Wuppertaler Parkanlagen

Der Datensatz umfasst die vom Ressort Grünflächen und Forsten der Stadt Wuppertal manuell erfassten 15.194 punktförmigen Einzelbaumpositionen in den Parkanlagen Nordpark, Mirker Hain (südlicher Teil zwischen Kohl- und Vogelsangstraße) und Nützenberg (Teilbereich Kaiserhöhe). Die Daten wurden am Bildschirm mit der Software QGIS auf Basis von digitalen Orthophotos des Landes Nordrhein-Westfalen digitalisiert (Befliegungsdatum 01.03.2023, Bodenauflösung 10 cm). In diesen Luftbildern sind die Bäume ohne Belaubung abgebildet, was eine zuverlässige Erfassung der Stammpositionen ohne Sichtbehinderung durch das Blattwerk erlaubt. Der Datensatz wurde im Zusammenhang mit der Entwicklung des Verfahrens "twin4tree" im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling erstellt (Leitung dieses Teilvorhabens: EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster). Er dient zur unabhängigen quantitativen Überprüfung der Ergebnisse von KI-Verfahren zur Detektion von Einzelbäumen aus Luftbildern ("Ground Truth"). In dichten Baumbeständen ist nämlich die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Daher unterschätzen solche Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Mit den hier bereitgestellten Ground-Truth-Daten wurde für wurde für Wuppertal ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Der Datensatz ist in den Formaten GeoPackage, GeoJSON und KML in verschiedenen Koordinatenreferenzsystemen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.

Einzelbaum Kronenumringe aus Luftbildern (2021) Wuppertal

<p>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.</p> <p><strong>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.</strong></p> <p> </p>

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