The Tree Species Germany product provides a map of dominant tree species across Germany for the year 2022 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, radar data from Sentinel-1, and a digital elevation model. The input features explicitly incorporate phenological information to capture seasonal vegetation dynamics relevant for species discrimination. A total of over 80,000 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 classification was generated using an XGBoost machine learning algorithm. The Tree Species Germany product achieves an overall F1-score of 0.89. For the dominant species pine, spruce, beech, and oak, class-wise F1-scores range from 0.76 to 0.98, while F1-scores for other widespread species such as birch, alder, larch, Douglas fir, and fir range from 0.88 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.
Übersichtskarte Schleswig-Holsteinisches und dänisches Wattenmeer Polygonshape | Prüfung: Wertekonsistenz | Prüfungsbeschreibung: Klassifikation und Kartenerstellung | Dateninhalt (Bild): Wertekonsistenz
Dieser Datenbestand stellt für Grünalgen die ungefilterten Daten aller Erfassungsflüge ab 1994 bereit (UIG). Es handelt sich um Flugzeugkartierungen von Seegraswiesen und Grünalgen im Rahmen des trilateralen Monitoring-Programmes (TMAP). Der Bedeckungsgrad wird in 2 Dichteklassen der geschlossenen Bestände angegeben. Die Identifizierung der Flächen vom Sportflugzeug aus ist erst ab ca. 20% Deckung möglich. Die Daten wurden auf Basis einzelner Shapes in einer Datenbank zusammengeführt. Aus den Jahren 1989 und 1990 liegen ähnliche, aber in der Klassifikation abweichende, Kartierungen im Rahmen der Ökosystemforschung Schleswig-Holsteinsches Wattenmeer vor. Aus den gesamten Daten ab 1994 wurde zusätzlich ein weiterer Dienst im Rahmen des Projektes MDI-DE Marine Daten-Infrastruktur Deutschland abgeleitet, der Seegras und Grünalgen als Eutrophierungsparameter, relevant für den MSRL Deskriptor 5, betrachtet und dabei nur einen Flug pro Jahres ausgibt, bei dem der Bedeckungsgrad am höchsten war: vgl. WMS MSRL: D5-Eutrophierung (sh-lkn). | Prüfung: Lageprüfung | Prüfungsbeschreibung: Lagevergleich mit anderen kartographischen Daten z. B. Seekarten des BSH | Dateninhalt (Bild): Lageprüfung
Spurenelemente in sedimentären Abfolgen können sowohl positive als auch negative Aspekte haben. Positive Aspekte haben Spurenelements, weil (1) ihre Konzentrationsmuster als Proxies für die Rekonstruktion der Umweltbedingungen zum Zeitpunkt der Ablagerung verwendet werden können, (2) sie Informationen über diagenetische Prozesse liefern können und (3) sie abgebaut werden können, um den strategischen Mineralbedarf zu decken. Andererseits können sie aufgrund der Wasser-Gestein-Wechselwirkung in das Grundwasser gelangen, wo sie sich nachteilig auf die betrieblichen und gesundheitlichen Aspekte dieser kritischen Ressource auswirken. Wir wissen erstaunlich wenig über die beiden Spurenelemente As und Mo in karbonatischen Sedimenten. Dies erscheint überraschend, da Karbonate zu den am häufigsten vorkommenden Sedimentgesteinstypen gehören und As und Mo Elemente von erheblichem ökologischen und wissenschaftlichen Interesse sind. Um unser Verständnis zu verbessern, wird das übergeordnete Ziel der vorgeschlagenen Studie sein, die diagenetische Geschichte und die damit einhergehende Umverteilung von As und Mo in der Karbonatmatrix eines Grundwasserleiters zu entschlüsseln. Die Kombination dieser Informationen mit detaillierten mineralogischen Beobachtungen wird gekoppelte chemische Transportmodelle verbessern und dabei helfen, Bereiche, Regionen und Zeitalter potenzieller Kontaminationen zu identifizieren, was die Suche nach sicherem Trinkwasser unterstützen wird. Ein Prozessverständnis der diagenetischen Umverteilung von Mo und seinen Isotopen wird es ermöglichen Mo isotope als Werkzeug für die Rekonstruktion von Paläobedingungen während der Ablagerung von Karbonaten zu nutzen. Somit wird es die Möglichkeit der Paläorekonstruktion, in anderen marinen Umgebungen als euxinischen Becken, geben.
Dieser Darstellungsdienst stellt für das gesamte Makrophyten-Monitoring die ungefilterten Daten aller Erfassungsflüge ab 1994 bereit (UIG). Es handelt sich um Flugzeugkartierungen von Seegraswiesen und Grünalgen im Rahmen des trilateralen Monitoring-Programmes (TMAP). Der Bedeckungsgrad wird in 2 Dichteklassen der geschlossenen Bestände angegeben. Die Identifizierung der Flächen vom Sportflugzeug aus ist erst ab ca. 20% Deckung möglich. Die Daten wurden auf Basis einzelner Shapes in einer Datenbank zusammengeführt. Aus den Jahren 1989 und 1990 liegen ähnliche, aber in der Klassifikation abweichende, Kartierungen im Rahmen der Ökosystemforschung Schleswig-Holsteinsches Wattenmeer vor. Dieser Dienst beinhaltet folgende Layer: Seegras: ZOS_ALL_FLIHTS_ab1994 und Grünalgen: GRALG_ALL_FLIGHTS_ab1994. Aus diesen gesamten Daten ab 1994 wurde zusätzlich ein weiterer Dienst im Rahmen des Projektes MDI-DE (Marine Daten-Infrastruktur Deutschland) abgeleitet, der Seegras und Grünalgen als Eutrophierungsparameter, relevant für den MSRL Deskriptor 5, betrachtet. In dem genannten Eutrophierungs-Dienst wird nur ein Flug pro Jahres ausgegeben, nämlich der, bei dem der Bedeckungsgrad am höchsten war: vgl. WMS MSRL: D5-Eutrophierung (sh-lkn). Prüfung: Lageprüfung | Prüfungsbeschreibung: Lagevergleich mit anderen kartographischen Daten z. B. Seekarten des BSH | Dateninhalt (Bild): Lageprüfung
Die Biotoptypenkarten 2020 für die Pilotstrecken (P) und Referenzstrecken (R) Masterplan Ems 2050 basieren auf hochauflösenden RGBI-Luftbildern (räumliche Auflösung 2 cm) für die Uferbereiche Nendorp (linkes Ufer, Unterems-km 30,1-31,6), Nüttermoor (rechtes Ufer, UE-km 18,100 - 19,150 u. 22,000 - 22,500) sowie Brahe (linkes Ufer DEK 218,050 - 219,125 und 220,900 - 221, 400), Aschendorf (linkes Ufer, DEK 214,000 - 215,050 und 215,10 - 215,60). Auf Basis der Spektralkanälen der Luftbilder sowie auf den Berechnungen von Vegetationsindex, Oberflächenrauhigkeit und Oberflächenhöhe wurde zunächst eine überwachte Klassifikation durchgeführt. Die hierdurch vordefinierten Vegetationsklassen dienten im Feld, um nach dem Niedersächsischen Kartierschlüssel Drachenfels 2020 die Biotoptypen inkl. Untereinheiten zu kartieren. Die Biotoptypenklassen sind in den BfG-Kartierschlüssel übersetzt worden. Ebenso enthält die Attributtabelle die zwei dominantesten Pflanzenarten pro Biotopfläche. Herausgeber: BfG Auftragnehmer: IBL Umweltplanung GmbH Zitiervorschlag: BfG (2022): Biotoptypenkarten 2020 der Pilotstrecken und Referenzstrecken Ufer Masterplan Ems 2050 im Auftrag des WSA Ems-Nordsee. DOI: 10.5675/Btty2020_MPEms_Ufer Weitere Informationen zu Dominanzbeständen oder Biotoptypen siehe Metadatensatz unter „Biotoptypenkarten 2020 Pilotstrecken und Referenzstrecken Ufer Masterplan Ems 2050“ Weitere Informationen zum Projekt siehe unter https://www. masterplan-ems.info/massnahmen/uferentwicklung Folgende Dateien sind im Download enthalten: - 2020_Btty_Asd_P_V4m.shp -2020_Btty_Asd_R_V4m.shp -2020_Btty_Bra_P_V4m.shp -2020_Btty_Bra_R_V4m.shp -2020_Btty_Nen_P_V4m.shp -2020_Btty_Nen_R_V4m.shp -2020_Btty_Nue_P_V4m.shp -2020_Btty_Nue_R_V4m.shp -2020_BTTY_Drachenfels_gesamt.lyr -2020_BTTY_Bericht_V2.pdf The biotope type maps 2020 for the pilot stretches (P) and reference stretches (R) are based on high-resolution RGBI aerial photographs (spatial resolution 2 cm) for the riparian areas Nendorp (left bank, Unterems-km 30.1-31.6), Nüttermoor (right bank, UE-km 18.100 - 19.150 u. 22.000 - 22.500) as well as Brahe (left bank DEK 218.050 - 219.125 and 220.900 - 221.400), Aschendorf (left bank, DEK 214.000 - 215.050 and 215.10 - 215.60). Based on the spectral channels of the aerial photographs and on the calculations of vegetation index, surface roughness and surface height, a supervised classification was first carried out. The vegetation classes predefined by this were used in the field to map the biotope types according to the Lower Saxony mapping key Drachenfels 2020. The biotope type classes have been translated into the BfG mapping key. Likewise, the attribute table contains the two most dominant plant species per biotope area. For further information on dominant stands or biotope types, see metadata record under "Biotope type maps 2020 pilot and reference stretches banks Masterplan Ems 2050". For more information on the project, see https://www.masterplanems. info/massnahmen/uferentwicklung
Die Hydrogeologische Übersichtskarte von Deutschland (HÜK250) beschreibt hydrogeologische Eigenschaften der oberen, großräumig zusammenhängenden Grundwasserleiter in Deutschland im Maßstab 1:250.000. Erfasst sind neben Lithologie, Stratigraphie und Leitercharakter fünf hydrogeologische Attribute, die in den Themenkarten Verfestigung, Gesteinsart, Art des Hohlraums, Durchlässigkeit und Geochemischer Gesteinstyp dargestellt werden. Die jeweiligen Systematiken und Klassifizierungen basieren unter anderem auf der Hydrogeologischen Kartieranleitung der Staatlichen Geologischen Dienste (SGD) aus dem Jahr 1997. Bei der HÜK250 handelt es sich um ein digitales Kartenwerk. Die HÜK250 ist ein Gemeinschaftsprojekt der SGD unter Federführung der BGR, das im Jahr 2000 als HÜK200 anlässlich der Umsetzung der EU-Wasserrahmenrichtlinie (EU-WRRL) ins Leben gerufen wurde. Grundlage bildeten die Informationen der Geologischen Übersichtskarte 1:200.000 (GÜK 200) zur Lithologie, Stratigraphie und Genese sowie regionale Karten und Fachkenntnisse der SGD. Im Projektverlauf wurden länderübergreifend abgestimmte hydrogeologische Informationen bundesweit erarbeitet und schließlich mit einer einheitlichen Generallegende blattschnittfrei digital zur Verfügung gestellt. Im Jahr 2019 erfolgte die Maßstabsmigration von 1:200.000 auf 1:250.000.
Veranlassung Anders als beim Fischaufstieg (DWA-Merkblatt 509) gibt es für den Fischabstieg noch keinen allgemein anerkannten Stand der Technik. Vor allem Abstieg über Wehre, Verhalten bei Abflussaufteilung und Abstieg potamodromer Arten sind nur wenig untersucht. Grundlegende Fragen, die bei der Planung von Fischabstiegshilfen durch die WSV (z.B. bei Wehrersatzbauten) gestellt werden, müssen daher im Rahmen entsprechender Untersuchungen geklärt werden. Im Fokus steht vor allem zwei Aspekte des Verhaltens der Fische: 1. Welche Abflussarme wählen die Fische, um ein Querbauwerk abwärts zu überwinden? 2. Wie muss eine Abstiegshilfe gestaltet werden, damit sie von den Fischen genutzt wird? Ziele - Identifikation der wichtigsten Abwanderkorridore eines Standorts (Parameter anhand der Modellierung von Abfluss-Szenarien ermitteln und durch telemetrische Studien mit Fischen verifizieren) - Weiterentwicklung eines methodischen Ansatzes zur Klassifikation von Abstiegskorridoren an Stauanlagen in Bundeswasserstraßen unter Berücksichtigung biologischer Untersuchungen - Vorgaben zur Positionierung und Gestaltung der Abstiegshilfen aus Beobachtungen von Fischen direkt beim Abstieg (Anwendung unterschiedlicher Erfassungsmethoden) ableiten Die ökologische Durchgängigkeit muss sowohl für aufwandernde als auch für abwandernde Fische hergestellt werden, um die Ziele des Wasserhaushaltsgesetzes zu erreichen. An Standorten mit mehreren Querbauwerken teilt sich der Fluss in der Regel in mehrere Abflussarme auf, die theoretisch zur Abwanderung genutzt werden können. Hier müssen Korridore geschaffen werden, über die Fische schadlos abwärts gelangen. Um diese effizient planen und umsetzen zu können, sind Kenntnisse darüber notwendig, welche Abwanderwege die Fische wählen und wie sie sich beim Abstieg verhalten. Fische, die im Fluss abwärts wandern, müssen Querbauwerke überwinden. Wir finden heraus, welche Wege sie an diesen Wehr- und Kraftwerksstandorten nutzen, um sie dort effektiv schützen und stromab leiten zu können.
Im tropischen Afrika kommen ca. 180 Arten Myomorpha (mausartige Nagetiere i.w.S.) vor, deren Oekologie bis vor ca. 30 Jahren nahezu unerforscht war. Im Rahmen mehrerer Forschungsvorhaben seit 1963 wurden und werden schwerpunktmaessig die Gebiete Zaire und Rwanda bearbeitet; ferner Uganda, Kenia, Tanzania, Nord- und Suedsudan, Aethiopien. Dabei werden die Biome Feuchtsavanne, montane Gebiete und tropischer Regenwald und die darin enthaltenen Biotope auf die charakteristischen Myomorpha-Arten und deren habitatmaessige Zusammensetzung untersucht. Spezielle Fragen gelten der Ernaehrung, der Fortpflanzung und der Populationsdynamik. Ausserdem werden die Beziehungen zum Menschen, besonders in landwirtschaftlicher und medizinisch-hygienischer Hinsicht untersucht.
Teil der Statistik "Wirtschaft und Bevölkerung (UGRdL-Bezugszahlen)" Erläuterung Die Umweltökonomischen Gesamtrechnungen der Länder (UGRdL) beschreiben die Wechselwirkungen zwischen Umwelt, Wirtschaft und privaten Haushalten und liefern Daten zu einer Vielfalt an Themen – wie Abfall, Energie, Fläche und Raum, Gase, Rohstoffe und Materialflüsse, Umweltschutz, Verkehr und Umwelt oder Wasser. Grundlage dafür ist das international vereinbarte System of Environmental-Economic Accounting (SEEA), welches einheitliche Konzepte, Definitionen und Klassifikationen verwendet. Damit werden wichtige statistische Informationen zur Umwelt und Nachhaltigkeit für die Gesellschaft, die politische Diskussion und das Monitoring von Klima-, Umwelt- und Nachhaltigkeitszielen geliefert. Die UGRdL zählt aus folgenden Gründen zum Zusatzangebot der Regionaldatenbank (Ergänzung des Regio-Stat-Angebots) und wird daher durch ein „Z“ im Tabellencode gekennzeichnet: 1. Die Ergebnisse liegen meistens nur bis zur Ebene der Bundesländer vor. 2. Aus methodischen Gründen (Nichtadditivität einiger Aggregate) werden Ergebnisse nicht nur für die einzelnen Bundesländer und Deutschland, sondern auch für die Stadtstaaten und alle Bundesländer zusammen (Summe der Länder) ausgewiesen. Methodische Erläuterungen und das Glossar finden Sie hier: https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/glossar-und-methoden Mit dem Dashboard der UGRdL unter https://www.giscloud.nrw.de/ugrdl-dashboard.html können Sie ausgewählte Indikatoren und deren Entwicklung in den Bundesländern vergleichen. Mit der Status- und Trendanalyse unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/ergebnisse/status-und-trendanalyse bieten die UGRdL darüber hinaus eine Methode für objektive und statistisch fundierte Aussagen zur Entwicklung von Umweltindikatoren. Weitere Informationen zu den UGRdL finden Sie im Statistikportal des Bundes und der Länder unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl. Kontakt: ugrdl@it.nrw.de
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 1521 |
| Europa | 6 |
| Kommune | 10 |
| Land | 683 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 94 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 329 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 944 |
| Gesetzestext | 3 |
| Kartendienst | 1 |
| Taxon | 7 |
| Text | 172 |
| Umweltprüfung | 2 |
| unbekannt | 474 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 247 |
| offen | 1652 |
| unbekannt | 31 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1684 |
| Englisch | 448 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 217 |
| Bild | 13 |
| Datei | 345 |
| Dokument | 170 |
| Keine | 749 |
| Unbekannt | 9 |
| Webdienst | 304 |
| Webseite | 810 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1417 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1381 |
| Luft | 936 |
| Mensch und Umwelt | 1930 |
| Wasser | 976 |
| Weitere | 1694 |