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Forstliche Standortskarte des Landes Brandenburg (INSPIRE)

Digitale Daten der forstlichen Standorts- und Bodenkartierung des Landes Brandenburg. Diese Geodaten enthalten Angaben zu Substrattypen, Bodentypen, Nährkraft, Wasserhaushalt, Grundwasserstufen.

Bodenkarte von Schleswig-Holstein 1:25 000

Die Bodenkarte von Schleswig-Holstein 1:25.000 stellt für ca. die Hälfte des Landes die Böden als Bodenformen dar. Jeder Fläche ist eine flächendominante Bodenform zugeordnet. Begleitböden werden nicht aufgeführt. Neben den Bodentypen enthält die Karte Angaben zur dominanten Substratgenese, zur Bodenartenschichtung, zum Bodenausgangsgestein und zur Grundwasserstufe sowie zu möglichen anthropogenen Veränderungen oder Besonderheiten. Die Böden werden bis 2m unter Geländeoberfläche beschrieben. Die Karte basiert auf analog erschienenen Einzelkartenblättern des Kartenwerks Bodenkarte 1:25.000 von Schleswig-Holstein. Dieses Kartenwerk ist im Laufe von über 50 Jahren Bodenkartierung in Schleswig-Holstein entstanden und in den letzten Jahren zu einer digitalen, blattschnittfreien Karte mit einer einheitlichen Legende entwickelt worden. Die Legende basiert auf der Bodenkundlichen Kartieranleitung (Ad-hoc-AG Boden 2005). Zu der Karte existiert eine umfangreiche Profildatenbank mit nutzungsdifferenzierten idealisierten Leitprofilen, die es dem Nutzer ermöglicht, viele eingeführte bodenkundliche Auswertungsmethoden (vgl. Methodendokumentation Bodenkunde 2000 mit Aktualisierungen 2012) anzuwenden.

Soil Map of the Federal Republic of Germany 1:1,000,000 (BUEK1000EN)

The first country wide soil map at a scale of 1:1,000,000 (BUEK1000) has been compiled on the basis of published soil maps of the former German Democratic Republic and the pre 1990 federal states of Germany. To do this, it was necessary to match the soil systems used in East and West Germany and to develop standardized descriptions of soil units. A relatively homogeneous map has resulted, which permits uniform assessment of the soils throughout Germany. The map shows 71 soil mapping units, described in the legend on the basis of the German and FAO soil systems. Each soil unit has been assigned a characteristic soil profile (Leitprofil) as an aid to map interpretation. For the first time the subdivision of the country into 12 soil regions has been represented on the map. This subdivision was coordinated with the state Geological Surveys. These soil regions will represent the highest hierarchic level of nation wide soil maps in future. The colours of soil units correspond to the standards of the 'Bodenkundliche Kartieranleitung' (KA 3; Guidelines for Soil Mapping). The various hues characterize differences in relief or soil humidity. The BUEK1000 was produced digitally. It is an important part of the spatial database integrated in the Soil Information System currently being established at the Federal Institute for Geosciences and Natural Resources (FISBo BGR). It can be used together with the characteristic soil profiles to derive thematic maps related to nation wide soil protection. The scale of the BUEK1000 makes it especially suitable for small scale evaluations at federal or EU level.

Bodenkundliche Spezialkartierungen

- projektbezogene Erstellung von bodenkundlichen Karten im Maßstab kleiner M 1:25000 - Kartierung zu speziellen bodenkundlichen Fragestellungen, z.B. Erosion, Versauerung, Nährstoffbelastung von Böden

Geowissenschaftliches Berichtsarchiv Bodenkunde, Mecklenburg-Vorpommern

Berichtsdokumente über bodenkundliche Sachverhalte 1. Dokumente zu bodenkundlichen Kartierungen von Landkreisen(der DDR) 2. Dokumente zu bodenkundlichen Kartierungen von landwirtschaftlichen Nutzflächen ausgewählter landwirtschaftlicher Betriebe (der DDR) 3. Dokumente zu Bodendauerbeobachtungsflächen 4. Dokumente zum Bodenschutz und zur Hintergrundbelastung der Böden 5. Stellungnahmen zur Wiederurbarmachung abgebauter Lagerstätten oberflächennaher Rohstoffe

Bodenkundliche Kartierungen - Übersicht

Übersicht über die im Land Berlin durchgeführten bodenkundlichen Gutachten oder Kartierungen bei denen Bodenprofile dokumentiert und/oder großmaßstäbliche Bodenkartierungen erarbeitet wurden.

Bodenpunktdatenbank

Bodenpunktdatenbestand des Landes Berlin bestehend aus punktuellen Untersuchungsergebnissen bodenkundlicher Aufnahmen ab 1971 durch Universitäten sowie Planungs- und Ingenieurbüros in Form von Bodenprofilaufnahmen und -darstellungen auf Grundlage der Bodenkundlichen Kartieranleitung KA5 sowie der Anleitung für die bodenkundliche Kartierung im Land Berlin.

Übertragbarkeit von Modellen des Maschinellen Lernens in der digitalen Bodenkartierung

Maschinelle Lernmodelle haben große Erfolge beim Lernen komplexer Muster wie zum Beispiel die räumliche Verbreitung von Bodeneigenschaften gezeigt, die es erlauben Vorhersagen über nicht erfasste Bereiche zu treffen. Die Fähigkeit, das Gelernte auf andere Gebiete anzuwenden ist dagegen wenig entwickelt und bislang können die Modelle nur sehr eingeschränkt auf Bereiche außerhalb der unmittelbaren Lernumgebung übertragen werden. Ähnlich empirischen Regressionen gelten die Regelwerke, z.B. bei Entscheidungsbaumverfahren wie Random Forest, nur für den von Trainingsdaten abgedeckten Wertebereich. Für jedes weitere Gebiet werden erneut möglichst hochwertige und umfangreiche Trainingsdaten benötigt. Fortschritte im Bereich des Deep Learning (DL), z.B. Convolutional Neural Networks, des Transfer Learnings und kombinierte Ansätze im Bereich Feature Selection (FS) bieten hier erweiterte Möglichkeiten, um die Dimensionalität gerade bei kleineren Datensätzen einzuschränken, die Überanpassung an die Trainingsdaten zu minimieren und die Übertragung auf angrenzende Gebiete zu verbessern. Im vorliegenden Antrag nehmen wir diese Entwicklungen auf und versuchen Bodeneigenschaften auch für Bereiche außerhalb der Lernumgebung vorherzusagen. Dazu erstellen wir zunächst mit Umweltfaktoren eine gebietsspezifische Parametrisierung maschineller Lernmodelle anhand von geomorphometrischen, geologischen, landschaftsökologischen und klimatischen Parametern. Welche Parameter dies im Einzelnen sind und wie sie untereinander im Verhältnis stehen, wird exemplarisch für verschiedene Testdatensätze in Deutschland (humides Klima) und im Iran (semi-arid bis arides Klima) durch die Kombination von Methoden des DL und der FS berechnet. Im Folgeschritt werden die mit den ausgewählten Parametern der Umweltfaktoren und den Bodenprofildaten trainierten Modelle auf nicht trainierte Gebiete übertragen und an unabhängigen Bodendaten validiert. Die nicht trainierten Gebiete werden anhand von Distanz- und Ähnlichkeitsmaßen hinsichtlich ihrer Vergleichbarkeit mit den ursprünglichen Trainingsgebieten charakterisiert, um die Transferleistung der maschinellen Lernmodelle zu beurteilen. Abschließend ist vorgesehen, für die unbekannten Gebiete schrittweise Trainingsdaten zuzufügen, um die Entwicklung der Vorhersagegenauigkeit zu quantifizieren und die Transfereigenschaften verschiedener ML-Verfahren zu beurteilen. Als Trainingsdaten dienen LUCAS-Daten für Deutschland und Bodenprofildaten aus der nationalen SPDB Datenbank für den Iran. Die Umweltparameter werden aus Satellitendaten, digitalen Höhenmodellen, Weltklimadaten sowie Landnutzungskarten und geologischen Kartenwerken abgeleitet. Bodeneigenschaften sind Bodenkohlenstoffgehalt, Bodentextur, Carbonatgehalt und Kationenaustauschkapazität. Es werden 12 maschinelle Lernverfahren vergleichend angewendet.

Analyse der geoökologischen Steuerungsfaktoren für die Verbreitung von Waldstandorten und diskontinuierlichem Permafrost unter den Einflüssen von Waldbränden, Waldnutzung und Klimaentwicklung in den Waldsteppen der zentralen Mongolei

Trockenphasen, Waldbrände und nicht-nachhaltige Nutzung haben in den letzten Jahrzehnten zu einem erheblichen Verlust an Waldfläche in der Mongolei geführt. Dieser weiterhin fortschreitende Verlust verläuft nicht gleichförmig. Es ist eine deutliche Differenzierung durch verschiedene Faktoren erkennbar, insbesondere durch Topographie, Hydrologie, Permafrost, Bodeneigenschaften und anthropogene Einflüsse. Dieses Projekt zielt auf die Identifikation der Kausalzusammenhänge zwischen der Konstellation der an einem Standort wirksamen geoökologischen und anthropogenen Faktoren einerseits und den Mustern des diskontinuierlichen Permafrosts, der Waldverbreitung, des Auftretens von Waldbränden und der Sukzession der Vegetation nach einem Brand (zurück zu Wald oder aber zu Steppe) andererseits ab. Dabei werden auch gegenseitige Wechselwirkungen (z. B. Permafrost - Wald / Wald - Permafrost) berücksichtigt. Anhand von sechs Hypothesen werden die zugrundeliegenden Kausalketten mittels einer Kombination verschiedener methodischer Ansätze analysiert. Die aktuelle Faktorenkonstellation wird über geomorphologische und bodenkundliche Kartierungen, Vermessung der Verbreitung und Tiefenlage des Permafrosts mittels Georadar, Vegetationsaufnahmen, Analyse von Fernerkundungsdaten, Reliefparametrisierung und Biomassebestimmung erfasst. Im gewählten Untersuchungsgebiet im nördlichen Khangai-Gebirge, zwischen der Ortschaft Tosontsengel im Norden und dem Khangai-Hauptkamm im Süden, treten regelmäßig Waldbrände auf. Seit Mitte des letzten Jahrhunderts erfolgt intensiver Holzeinschlag. In natürlichen und anthropogen genutzten Wäldern sowie auf Waldbrandflächen werden die Nutzungs- und Waldbrandgeschichte, Bodeneigenschaften, Tiefenlage des Permafrostes, Hydrologie und Vegetation analysiert. Holzkohle, fossile Böden und äolische Decksedimente dienen in Kombination mit Lumineszenz- und Radiokarbondatierungen zur Rekonstruktion der Wald- und Landschaftsgeschichte in der Zeit vor den intensiven anthropogenen Eingriffen. Diese Rekonstruktion wird zur Ermittlung des Ausmaßes des menschlichen Einflusses innerhalb des Wirkungsgefüges der verschiedenen wirksamen Faktoren auf die Vegetationsmuster herangezogen. Im nächsten Schritt werden die erfassten geoökologischen Parameter geostatistisch ausgewertet. Dabei werden Klima-, Gesteins-, Boden- und Reliefeinflüsse (Exposition, Hangposition, Reliefform etc.) auf Vegetationsmuster herausgearbeitet und auf der Basis von Digitalen Geländemodellen und multispektralen Satellitenszenen flächenhaft modelliert. Anschließend wird geprüft, wie sich diese Ergebnisse mit Satellitendaten mittlerer Auflösung in einen größeren räumlichen Kontext übertragen lassen. Auf Basis der identifizierten Kausalzusammenhänge werden Gebiete mit entsprechenden Gefährdungspotentialen in Bezug auf Trockenstress, Brandgefahr und Sukzessionsbarrieren für fragmentierte Waldstandorte ausgewiesen und Prognosen für die weitere Vegetations- und Permafrostentwicklung erstellt.

Untersuchungen zur Sicherung und Renaturierung des Salzach-Auen-Oekosystems

1) Erhebung der Grunddaten (bereits abgeschlossen): Kartierung reale Vegetation und Flora (1:500), faunistische und limnologische Erfassung der Salzach, ausgewaehlter Zufluesse und salzachbegleitender Altwasserarme, Erfassung Amphibien- und Reptilienfauna, flaechendeckende Brutvogelkartierung, Kartierung ausgewaehlter Insektengruppen (Libellen, Grossschmetterlinge), Kartierung und Gliederung des UG nach Lebensraumtypen, Erstellung eines Typen- und Realnutzungsrasters, Kartierung, Ausgliederung und Beschreibung repraesentativer Strukturtypen, flaechendeckende Bodenkartierung, landschaftsoekologische Untersuchung von Altwasserarmen, rechnergestuetzte Auswertung der Daten (Geo-Info-System, begonnen). 2) Bewertung des Ist-Zustandes (1991 begonnen) aus der Sicht von Naturschutz und Landschaftspflege und aus oekologischer Sicht. 3) Zieldefinitionen zur Optimierung des Systems (= dritte Phase, Beginn?), verschiedene Varianten: Optimierung des Ist-Zustandes, Renaturierung von Teilsystemen, Renaturierung des Gesamtsystems.

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