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Found 512 results.

Einzelbaum Stammpositionen aus Luftbildern (2021) Wuppertal

Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, punktförmigen Stammpositionen 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. Die Stammposition eines Baumes wurde im geometrischen Schwerpunkt seines Baumkronenpolygons angenommen. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtige Hinweise: (1) 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 stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. (2) Die genauen Stammpositionen können aus optischen Fernerkundungsdaten nicht bestimmt werden. Die als Stammpositionen angegebenen Schwerpunkte der Baumkronenpolygone sind Näherungswerte.

Einzelbaum Kronenumringe aus Luftbildern (2021) Wuppertal

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. 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 stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet.

GDI-SBV: Straßenbäume SBV Bestand (WMS)

Dieser Darstellungsdienst wurde durch die Firma LISt GmbH im Auftrag des Sächsischen Staatsministeriums für Infrastruktur und Landesentwicklung (SMIL) und des Landesamtes für Straßenbau und Verkehr (LASuV) erstellt. Die Dienste sind Bestandteil der Geodateninfrastruktur der Straßenbauverwaltung Sachsen (GDI-SBV). Der WMS stellt den Baumbestand der Straßenbauverwaltung des Freistaates Sachsen (SBV), der sächsischen Landkreise (LK) aus dem Fachinformationssystem FIS-Baum dar. Die Daten werden laufend aktualisiert. Sichtbarkeiten: Datenlayer bis M 1:100.000, Beschriftungen je nach Layer 1:2.500

Baumstandorte / Baumbestand (Umweltbetrieb)

<p><span style="font-size:14px">Baumbestand / Baumstandorte in Bielefeld. <strong>Es handelt sich dabei ausschließlich um die Bäume, die vom Umweltbetrieb (UWB) der Stadt kontrolliert werden.</strong> Die Daten erheben keinen Anspruch auf 100% Korrektheit oder Standortgenauigkeit. Für amtliche Daten ist immer der UWB direkt anzufragen.</span></p> <p><span style="font-size:14px">Neben den Standorten sind auch die Arten und Angaben über Höhe und Kronendurchmesser enthalten. Es gibt 3 unterschiedliche Kategorien: </span></p> <ul> <li><span style="font-size:14px">Einzelbäume: Einzeln verortete Bäume</span></li> <li><span style="font-size:14px">Baumgruppen: Baumgruppen können mehrere Baumstandorte beinhalten und sind meistens von derselben Baumgattung</span></li> <li><span style="font-size:14px">Waldartiger Bestand: Größere zusammenhängende Fläche mit vielen Baumstandorten, ein Punkt steht für eine größere Anzahl an Bäumen</span></li> </ul> <p><span style="font-size:14px"><span style="font-family:helvetica,sans-serif">Ersterfassung der Daten war im Jahr 2011 und wurden im Außenbereich mit einem Maßstab von 1:2500 digitalisiert, dementsprechend ist die Standortgenauigkeit. Im Innenstadtbereich wurden die Standorte bei einem Maßstab von 1:1000 abgebildet, Grundlage waren Luftbilder. Die Genauigkeit einiger Baumstandorte kann im Laufe der Bearbeitung verbessert worden sein. Aufnahme der Daten durch den UWB der Stadt Bielefeld. </span>Die Daten werden alle 2 Wochen aktualisiert.</span></p>

Ein neuartiges Werkzeug zur Punktmuster-Rekonstruktion zur vereinfachten Bewertung der natürlichen Verjüngung in Waldbeständen auf der Grundlage kleiner Referenzdatensätze

Auf Grund ihrer Bedeutung für die Anpassung der Wälder an Umweltänderungen und ihrer Widerstandsfähigkeit gegenüber Störungen ist die Naturverjüngung zu einem Schwerpunkt der ökologischen Waldforschung geworden. Trotz der jüngsten technologischen Entwicklungen bleibt dies eine große Herausforderung. Insbesondere sehr kleine Pflanzen mit einer Höhe von weniger als 1,30 m und entsprechend kleinen Durchmessern sind mit photogrammetrischen Methoden schwer zu identifizieren. Manuelle Inventurmethoden, wie z. B. die klassische Vollinventur sind aber arbeitsintensiv und zu teuer, um sie auf großen Flächen anzuwenden. Das Projekt möchte dazu beitragen, dieses Problem zu lösen, in dem es ein Simulationswerkzeug zur Rekonstruktion von Punktmustern vorstellt und seine Qualität systematisch untersucht. Es basiert auf einem Forschungsansatz der drei Arbeitsschritte umfasst (1) die Erfassung der räumlichen Daten aller Bäume einschließlich der Verjüngung auf einer kleinen Teilfläche (= Referenzfläche), (2) die Erfassung des Oberstandes im gesamten Bestand (=Untersuchungsfläche) und (3) die Rekonstruktion der Verjüngung im gesamten Untersuchungsgebiet, wobei davon ausgegangen wird, dass überall die gleichen Beziehungen zwischen den Bäumen des Oberstandes und der Verjüngung wie in der Referenzfläche bestehen. Dieser Ansatz erlaubt es, die heutigen logistischen Möglichkeiten zu kombinieren: (a) die manuelle Erfassung der Verjüngung auf kleiner Fläche ist machbar, und (b) die Inventur des Oberstandes mit modernen Fernerkundungs- oder photogrammetrischen Methoden ist relativ einfach und weniger arbeitsintensiv. Indem das Projekt einen vorhanden und in den Forstwissenschaften bekannten Datensatz nutzt (Trainingsgrundlage wird der Datensatz des saisonalen tropischen Regenwaldes der Insel Barro Colorado (BCI) in Panama sein), kann es sich auf Schritt (3) beschränken. Ziel ist es systematisch zu untersuchen, welchen Einfluss eine höhere Strukturvielfalt und das Größenverhältnis von Referenz- und Prädiktionsflächen (= die gesamte Untersuchungsfläche) auf die Ergebnisse der Punktmuster-Rekonstruktion von Verjüngungspflanzen (=Unterstand) hat und welche räumlichen Statistiken besonders geeignet sind, diesen Einfluss quantitativ oder qualitativ zu bewerten. Die numerischen Methoden werden in einem dokumentierten R-Skript (bzw. R-Package) als zuverlässiges und effizientes Werkzeug für die Waldökologie und die forstliche Praxis zur Verfügung gestellt.

Detektion und Identifikation von phytopathogenen Viren in forstwirtschaftlich relevanten Baumarten und Erfassung der Abundanz der Viren als Grundlage der Resistenzforschung, Teilvorhaben 1: Anlage einer Klonsammlung und phylogenetische Analysen der Viren

Fagus orientalis als Alternativbaumart im Klimawandel - Identifizierung hochwertiger Saatgutquellen basierend auf genetischer und phänotypischer Charakterisierung, Teilvorhaben 1: Erfassung adaptiver genetischer Variation

Tierische Schaderreger: Ungleicher Holzbohrer

Zunehmende Schäden an Laub- und Obstgehölzen durch den Ungleichen Holzbohrer wurden besonders in bzw. nach Jahren mit extremen Witterungsverläufen (Hitze, Trockenheit, Spätfröste etc.) festgestellt. Der Ungleiche Holzbohrer gehört zu den sekundär schädlichen Borkenkäfern, d.h. zunächst befällt er nur kranke und geschwächte Gehölze oder solche, die sich im Umpflanzschock befinden. Anhaltende Trockenperioden führen zum Stress und zu einer Schwächung der Bäume, die somit zu idealen Brutbäumen werden. Monitoring Flugverlauf Lebensweise Der Ungleiche Holzbohrer wird seit 2004 regelmäßig mit Lockstofffallen (Alkohol) an unterschiedlichen Standorten im Stadtgebiet überwacht. Der Beginn des Fluges und die Stärke des Auftretens werden durch den Witterungsverlauf des jeweiligen Jahres stark beeinflusst. Im Jahr 2025 lag das Fangergebnis mit 125 Ungleichen Holzbohrern (jährliche Mittelwerte pro Falle) deutlich über dem Mittel der vergangenen Jahre. Sehr häufig folgt auf ein Jahr mit einer hohen Anzahl von Käfern eines mit einer äußerst niedrigen Anzahl. So folgt auf das starke Flugjahr 2007 eines mit sehr wenigen Käfern. Gleiches gilt auch nach 2010, 2014 und 2019. Für die Schwankungen der Fänge pro Jahr sind neben den unterschiedlichen Witterungsverläufen der Jahre auch der Zustand der Bäume und die Beschaffenheit des jeweiligen Standortes verantwortlich. Gärten mit einem alten Baumbestand, oftmals Obstbäume, weisen einen höheren Anteil an Ungleichen Holzbohrern auf. Auch der Pflanzstress von Jungbäumen kann zu einer erhöhten Kalamität führen. Mit ansteigenden Tagestemperaturen erfolgte im Jahr 2025 gegen Ende März vereinzelt der Flug erster Borkenkäfer. Ungleiche Holzbohrer können bereits Anfang März bei Tagestemperaturen ab 18 °C/20 °C fliegen. Von Anfang bis Ende April kam es aufgrund der Witterung zu einem starken Auftreten des Ungleichen Holzbohrers. In diesem Zeitraum wurden oftmals Tageshöchstwerte über 20 °C erreicht. Mit dem Flughöhepunkt gegen Ende April nahmen die Fangzahlen ab. Bereits gegen Mitte Mai stellte sich der Flug ein und wenige Holzbohrer konnten bis Ende August noch in den Fallen gefangen werden. Oftmals treten immer wieder „Nachzügler“ im Juli/August auf.

Baumkataster Köln 2020

<p>Baumkataster  Stand 2020. Inklusive Georeferenzierung und Angaben nach Art, Gattung und Alter der erfassten Bäume.</p> <p><strong>Was bedeuten die Felder?</strong></p> <p><strong>Objekttyp</strong>: Es gibt 14 Objekttypen die wie folgt unterteilt sind:</p> <p>1 NN; 2 Kleingarten; 3 Sportplatz; 4 Kinderspielplatz; 5 Gebäude/Schule/Heim; 6 Straße/Platz; 7 Grünanlage; 8 Friedhof; 9 Biotopflächen; 10 Fluss/Bach; 11 Sonderanlage; 12 Forst; 13 Ausgleichsfläche; 14 Unbekannt</p> <p><strong>Baumbest_1</strong> : Z.B Baumbest:1 : 22P =&gt; 22 P ist die Baumnummer<br /> Gängig sind folgende Buchstabenkürzel:<br /> G = Bäume auf der Seite mit geraden Hausnummern<br /> U = Bäume auf der Seite mit ungeraden Hausnummern<br /> P = Bäume auf einen Platz<br /> M = Bäume auf einem Mittelstreifen<br /> MU = Bäume auf einem Mittelstreifen zur Seite mit den ungeraden Hausnummern<br /> MG = Bäume auf einem Mittelstreifen zur Seite mit den geraden Hausnummern<br /> MM = Bäume auf einem Mittelstreifen in der mittleren Reihe<br /> Ein Teil der Bäume hat auch nur eine Nummer, das ist z.B. auf Spielplätzen der Fall oder wenn in einer Straße nur wenige Bäume stehen.<br /> Die Nummerierung ist teilweise so eingerichtet, dass bei einem Kontrollgang der kürzeste Weg genommen werden kann – dafür sind die Buchstaben teilweise auch hinter die Baumnummern gesetzt.<br />  </p> <p><strong>STAMMVON: </strong>z.B.<strong> </strong>"STAMMVON": 0.0<br /> Bei 2- oder mehrstämmigen Bäumen wird einmal der kleinste und einmal der größte Stammdurchmesser in cm angegeben.<br /> Der kleinste Stammdurchmesser wird bei „Stamm von“ und der größte bei „Stamm bis“<br />  </p> <p><strong>STAMMBIS: </strong>z.B. "STAMMBIS": 50.0<br /> Die ist die Angabe des Stammdurchmessers in cm.<br /> Bei 2- oder mehrstämmigen Bäume erfolgt hierunter der Eintrag des größten Stammdurchmessers</p> <p><strong>KRONE:  </strong>z.B. "KRONE": 8.0<br /> Die ist die Angabe zum Durchmesser der Krone in Meter.</p> <p><strong>H_HE: </strong>z.B. "H_HE": 10.0,<br /> Dies ist die Angabe zur Höhe des Baumes in Meter.</p> <p><strong>Sorte:</strong> z.B.<br /> "Sorte": null,<br /> In der botanischen Nomenklatur unterteilt man Pflanzen in Gattung, Art und Sorte<br /> Bei Pflanzungen in früheren Zeiten wurden hierzu leider keine Angaben gemacht. Bei Neupflanzungen sollen diese Einträge nun standardmäßig durchgeführt werden.<br /> Der Eintrag „null“ gibt an, dass hier keine Sorte eingetragen wurde.<br />  </p> <p>Information</p> <p>Es sind noch nicht alle Bäume erfasst, die Erfassung des gesamten städtischen Baumbestandes wird angestrebt. Der Datensatz wird aus diesem Grunde unregelmäßig aktualisiert. Der Einsatz einer neuen Software ist in Planung und soll mittelfristig auch den Abruf von Daten des Baumkatatsers erleichtern.</p>

Baumbestand in den Liegenschaften der Grün Berlin GmbH (Anlagenbäume)

Darstellung der Bäume in den Liegenschaften der Grün Berlin GmbH und eines Teils der Bäume im Straßenraum im direkten Umfeld dieser Liegenschaften. Datenquelle für den Anlagenbaumbestand der landeseigenen Grün Berlin GmbH im Geoportal ist das Baumkataster des Grünflächeninformations- und -managementsystems (GRIS) der Grün Berlin ? außerhalb des Bestandes des GRIS Berlin, in dem die Bäume und Grünflächen verwaltet werden, die sich in der Zuständigkeit der Grün Berlin GmbH befinden. Im Baumkataster der Grün Berlin sind etwa 25.000 aktive Bäume mit ihren Daten erfasst.

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