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Baumartenklassifikation NRW

Klassifikation von Baumartengruppen auf Bestandesebene, basierend auf Sentinel2 - Satellitenaufnahmen Die Klassifikation in die 9 in NRW am häufigsten bzw. bestandesbildend auftretenden Baumartengruppen berücksichtigt folgende Klassen: Eichen (Ei), Buchen (Bu), Buntlaubhölzer (hALH), Weichlaubhölzer (wALN), Pappeln, Kiefern, Lärchen, Fichten und Douglasien (siehe Legende). Die Klassifikation erfolgte durch ein Verfahren künstlicher Intelligenz (rekurrentes neuronales Netzwerk), das anhand von Forsteinrichtungsdaten aus den Waldflächen des landeseigenen Forstbetriebes in NRW trainiert wurde. Das Verfahren wurde im Auftrag des Ministeriums für Landwirtschaft und Verbraucherschutz des Landes NRW (MLV NRW) entwickelt. Zur Erkennung der Baumarten anhand ihrer Phänologie und zur Gewährleistung möglichst wolkenfreier Verhältnisse wurden Zeitreihen von Satellitenaufnahmen aus den Vegetationsperioden zweier Jahre zwischen dem 03.03.2022 und dem 11.07.2023 ausgewertet. Es wurden dafür insgesamt 516 einzelne Szenen ausgewählt und landesweit zu einem wolkenfreien multitemporalen Mosaik zusammengesetzt (https://www.d-copernicus.de/daten/satelliten/satelliten-details/news/sentinel-2/ ). Bedingt durch die räumliche Auflösung der Sentinel2 - Satellitenaufnahmen von ca. 10 m eignet sich diese Kartenebene für eine Betrachtung auf einer Maßstabsebene von bis zu ca. 1:10.000, nicht größer! Die Darstellung berücksichtigt ausschließlich Baumarten in der Hauptschicht und ist nicht vergleichbar mit einer Forsteinrichtungs- oder Forstbetriebskarte. Mischungen von Baumarten sind durch wechselnde Farben auch innerhalb eines Bestandes gekennzeichnet. Die Angaben zu den Blößen basieren insbesondere auf der Aggregierten Kalamitätskarte im Nadelwald (Stand: Sep 2023). Validierung Die Nutzergenauigkeit ist das entscheidende Merkmal für die Zuverlässigkeit der Karteninformation in der fernerkundungsbasierten Baumartenkarte. Die Nutzergenauigkeit beschreibt eine repräsentative Schätzung für die Wahrscheinlichkeit, dass die in der Baumartenkarte dargestellte Karteninformation (Baumartengruppe) an einem Ort mit der Hauptschicht eines dortigen Bestandes übereinstimmt. Die Nutzergenauigkeit ist für jede ausgewiesene thematische Klasse (Baumartengruppe) unterschiedlich und bestimmt sich aus dem Anteil der oben beschriebenen Referenzdaten aus der Forsteinrichtung mit der entsprechenden Baumartengruppe in der Hauptschicht, im Verhältnis zu allen Referenzpunkten in der Validierungsstichprobe, die durch das neuronale Netz in die entsprechende Baumartengruppe klassifiziert wurden. Die Genauigkeiten unterscheiden sich also zwischen den einzelnen Baumarten in Abhängigkeit von der Häufigkeit, mit der die Baumarten in der Forsteinrichtung vertreten sind. Häufig auftretende Baumarten sind für eine künstliche Intelligenz leichter, seltener auftretende Baumarten (z.B. Pappeln, Douglasien) vergleichsweise schwerer zu erkennen. Die Herstellergenauigkeit dient zur Beurteilung der Klassifikationsgüte ausgehend vom Anteil der Referenzdaten in der Validierungsstichprobe mit der entsprechenden Baumartengruppe, die durch das neuronale Netz korrekt dieser Baumartengruppe zugeordnet wurden. Das F-Maß als allgemeines klassenspezifisches Gütemaß wird durch das harmonische Mittel (Durchschnitt) aus Nutzer- und Herstellergenauigkeit gebildet. Die Gesamtgenauigkeit gibt unabhängig von der Klassenzugehörigkeit den Anteil der Referenzpunkte in der Validierungsstichprobe an, der durch das neuronale Netz korrekt klassifiziert wurde. Ein gängiges und weithin anerkanntes Gütemaß ist Cohen’s κ-Koeffizient, der die Übereinstimmung zwischen den Klassenangaben in den Referenzdaten und den Klassifikationen des neuronalen Netzes auf Basis der Validierungsstichprobe beschreibt. In der praktischen Anwendung liegt der Wertebereich des Koeffizienten zwischen 0 und 1, wobei ein Wert von 1 eine völlige Übereinstimmung der Ergebnisse bedeutet, ein Wert von 0 hingegen eine rein zufällige Übereinstimmung ohne erkennbaren Mehrwert einer Entscheidung des neuronalen Netzes. Nutzergenauigkeit (%) Eiche Buche hALH wALN Pappel Kiefer Lärche Fichte Douglasie 93,8 94,7 91,2 89,2 88,8 97,7 95,9 97,1 88,4 Herstellergenauigkeit (%) 91,0 96,0 91,4 92,7 79,0 97,5 90,7 98,0 76,4 F-Maß (%) 92,3 95,4 91,3 90,9 83,6 97,6 93,2 97,6 82,0 Gesamtgenauigkeit: 95,0 % Cohen’s κ-Koeffizient: 0,938 Tabelle 1: Genauigkeitsangaben aus der statistisch unabhängigen Validierung. Die angegebenen Genauigkeiten wurden aus einer statistisch unabhängigen Validierung anhand der Forsteinrichtungsdaten aus den Staatswäldern bestimmt. Dazu wurde das Klassifikationsergebnis in über 15.000 landesweit zufällig ausgewählten Waldbeständen mit der dort ausgewiesenen einheitlichen Baumart in der Hauptschicht verglichen. Dieser Prozess wurde dreimal an jeweils unterschiedlichen Bildelementen wiederholt. Die angegebenen Prozentwerte geben die relative Häufigkeit (statistische Wahrscheinlichkeit) an, mit der das Klassifikationsergebnis und die in der Hauptschicht ausgewiesene Baumart übereinstimmen. Als Voraussetzung für eine unabhängige Validierung gibt es keine Überschneidung zwischen Trainings- und Validierungsdaten (statistische Unabhängigkeit).

Pollutant Release and Transfer Register (PRTR) Stammdaten 2015 (Datensatz)

Das PRTR ist ein Schadstoffregister, das darüber informiert, wie viele Schadstoffe Industriebetriebe in die Umwelt entlassen und wie viele Abfälle sie außerhalb ihres Betriebes entsorgen. Die Daten werden jährlich aktualisiert und auf Thru.de veröffentlicht.

Hangneigungswerte an der Gewässerbemessungsgrenze (DüV)

In der Düngeverordnung §§ 5, 13a sowie dem WHG § 38a werden Bewirtschaftungsauflagen für den Schutz von Oberflächengewässern unter Berücksichtigung einer durchschnittlichen Hangneigung, landeinwärts ab Böschungsoberkante definiert. Die Böschungsoberkante (BöK) ist als topographisches Element im Land BB nicht verfügbar. In Abstimmung der Fachbereiche Wasser und Landwirtschaft kommt ersatzweise die Gewässerbemessungsgrenze zum Einsatz. Diese wird aus den ATKIS-Gewässerobjekten, unter Berücksichtigung des Digitalen Feldblockkatasters gebildet und repräsentiert geometrisch das zu schützende Oberflächengewässer.

Zuechtung resistenter Sorten des Rotklees und der Raigraeser

Durch die Zuechtung werden resistente und ertragreiche Futterpflanzen (Klee und Raigraeser) geschaffen. Die Lebensdauer der Pflanzen und die Qualitaet des Futters kann dadurch verbessert werden. Behandlungen mit chemischen Mitteln sind bei resistenten Sorten nicht mehr notwendig. Der Anbau ausdauernder Sorten gestattet eine Einschraenkung der Stickstoffduengung und wirkt dadurch energiesparend und umweltfreundlich.

INSPIRE Download Service (predefined ATOM) für Datensatz INSPIRE SL Bodennutzung GSAA-Antragsschläge

Beschreibung des INSPIRE Download Service (predefined Atom): Dieser Datensatz enthält ins INSPIRE-Datenmodell "Land Use" transformierte Daten der Beantragten Flächen InVeKoS im Rahmen der Agrarflächenförderung (GIS-Antrag) aus dem Saarland. Die Transformation erfolgte gemäß den INSPIRE Richtlinien Landuse der Version 4.0. - Der/die Link(s) für das Herunterladen der Datensätze wird/werden dynamisch aus GetFeature Anfragen an einen WFS 1.1.0+ generiert

INSPIRE Land Cover / InVeKoS Landschaftselemente BB

Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten der EU-Zahlstelle BB über die Landschaftselemente in Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Bodenbedeckung. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the landscape features in the State of Brandenburg from the paying agency, transformed into the INSPIRE annex schema Land Cover. The data set is provided via compliant view and download services. Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten der EU-Zahlstelle BB über die Landschaftselemente in Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Bodenbedeckung. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the landscape features in the State of Brandenburg from the paying agency, transformed into the INSPIRE annex schema Land Cover. The data set is provided via compliant view and download services. Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten der EU-Zahlstelle BB über die Landschaftselemente in Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Bodenbedeckung. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the landscape features in the State of Brandenburg from the paying agency, transformed into the INSPIRE annex schema Land Cover. The data set is provided via compliant view and download services.

INSPIRE-WFS Land Cover / InVeKoS Landschaftselemente BB

Der interoperable INSPIRE-WFS ist ein Downloaddienst, der Daten im Annex-Schema Bodenbedeckungsvektor (abgeleitet aus dem originären Datensatz: Digitales Feldblock Kataster) bereitstellt. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Land Cover (D2.8.II.2_v3.1.0) liegen die Inhalte INSPIRE-konform vor. Der WFS beinhaltet die folgenden FeatureTypes: • Bodenbedeckungsdatensatz (lcv:LandCoverDataset): Eine Vektordarstellung für Bodenbedeckungsdaten. • Bodenbedeckungseinheit (lcv:LandCoverUnit): Ein einzelnes, durch einen Punkt oder eine Fläche dargestelltes Element des Bodenbedeckungsdatensatzes. --- The compliant INSPIRE-WFS is a download service that delivers data in the Annex-Schema Land Cover Vector (derived from the original data set: Land Parcel Information System LPIS). The content is compliant to the INSPIRE data specification for the annex theme Land Cover (D2.8.II.2_v3.1.0). The WFS includes the following feature types: • Land cover dataset (lcv:LandCoverDataset): A vector representation for Land Cover data. • Land cover unit (lcv:LandCoverUnit): An individual element of the LC dataset represented by a point or polygon. Maßstab: 1:2400; Bodenauflösung: nullm; Scanauflösung (DPI): null

Forest-Climate Projects KWAMP and PAPSTA (Rwanda)

Aim of the assignment was to undertake a feasibility study within the Kirehe 'Community Based Watershed Management Project' (KWAMP) and the 'Project for the Strategic Plan for the Transformation of Agriculture' (PAPSTA) do qualify as CDM projects according to the regulations of the Kyoto protocol. Services provided: Clarification of the additionality for both projects; Determination whether the projects can be implemented as Programme of Activities (PoA); Revision and improvement of technical mechanisms for monitoring, for continued support to the establishment of agroforestry systems, and for sharing monetary incentives with participating farmers; Assessment of the carbon finance opportunities for the planned small-scale biogas fermenters; Development of the Carbon Finance Documents for both projects based on the standard of the BioCarbon Fund of the World Bank.

Ausgleichsleistungen (Zwönitz)

Die Arbeitsschwerpunkte im Bereich Ausgleichsleistungen umfassen: Fördervollzug (Auszahlungsverfahren Betriebsprämie, gekoppelte Zahlungen für Energie- und Eiweißpflanzen, Verwaltung der Zahlungsansprüche, Agrarumweltmaßnahmen "Umweltgerechte Landwirtschaft", Abrechnung der Investitionsförderung und sonstigen Beihilfen für Landwirte, Förderung der Erstaufforstung)

Stadtentwicklungsplan (StEP) Klima 2.0

Der StEP Klima 2.0 widmet sich den räumlichen und stadtplanerischen Ansätzen zum Umgang mit dem Klimawandel. Er beschreibt über ein räumliches Leitbild und vier Handlungsansätze die räumlichen Prioritäten zur Klimaanpassung: für Bestand und Neubau, für Grün- und Freiflächen, für Synergien zwischen Stadtentwicklung und Wasser sowie mit Blick auf Starkregen und Hochwasserschutz. Und er stellt dar, wo und wie die Stadt durch blau-grüne Maßnahmen zu kühlen ist, wo Entlastungs- und Potenzialräume liegen, in denen sich durch Stadtentwicklungsprojekte Synergien für den Wasserhaushalt erschließen lassen.

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