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Anlagen nach Bundesimmissionsschutzgesetz in Brandenburg - Download-Service (WFS-LFU-BIMSCHG)

Der Download Service ermöglicht das Herunterladen von Geodaten zu Anlagen nach Bundesimmissionsschutzgesetz (BImSchG) im Land Brandenburg. Datenquelle ist das Anlageninformationssystem LIS-A. Die Anlagen werden zum einen gruppiert nach Anlagenarten 1. Ordnung (ohne Anlagenteile), zum anderen nach Tierhaltungs- und Aufzuchtanlagen, nach Blockheizkraftwerken und nach großen Feuerungsanlagen. Die BImSchG-Anlagen 1. Ordnung werden unterschieden nach: - Wärmeerzeugung, Bergbau und Energie (Nr. 1) - Steine und Erden, Glas, Keramik, Baustoffe (Nr. 2) - Stahl, Eisen und sonstige Metalle einschließlich Verarbeitung (Nr. 3) - Chemische Erzeugnisse, Arzneimittel, Mineralölraffination und Weiterverarbeitung (Nr. 4) - Oberflächenbehandlung mit organischen Stoffen, Herstellung von bahnenförmigen Materialien aus - Kunststoffen, sonstige Verarbeitung von Harzen und Kunststoffen (Nr. 5) - Holz, Zellstoff (Nr. 6) - Nahrungs-, Genuss- und Futtermittel, landwirtschaftliche Erzeugnisse (Nr. 7) - Verwertung und Beseitigung von Abfällen und sonstigen Stoffen (Nr. 8) - Lagerung, Be- und Entladen von Stoffen und Gemischen (Nr. 9) - Sonstige Anlagen (Nr. 10) Die Tierhaltungs- und Aufzuchtanlagen werden gemäß 4. BImSchV unterteilt in: - Geflügel (Nr. 7.1.1 bis 7.1.4) - Rinder und Kälber (Nr. 7.1.5 und 7.1.6) - Schweine (Nr. 7.1.7 bis 7.1.9) - gemischte Bestände (Nr. 7.1.11) Die großen Feuerungsanlagen werden gemäß 4. BImSchV unterteilt in: - Wärmeerzeugung, Energie (Nr. 1.1, 1.4.1.1, 1.4.2.1) - Zementherstellung (Nr. 2.3.1) - Raffinerien (Nr. 4.1.12, 4.4.1) - Abfallverbrennung (Nr. 8.1.1.1, 8.1.1.3) Es werden nur Anlagen gemäß 13. und 17. BImSchV berücksichtigt. Die Blockheizkraftwerke werden hinsichtlich ihrer elektrischen Leistung unterschieden.

Anlagen nach Bundesimmissionsschutzgesetz in Brandenburg - View-Service (WMS-LFU-BIMSCHG)

Der View Service stellt Anlagen nach Bundesimmissionsschutzgesetz (BImSchG) im Land Brandenburg dar. Datenquelle ist das Anlageninformationssystem LIS-A. Die Anlagen werden zum einen gruppiert nach Anlagenarten 1. Ordnung (ohne Anlagenteile), zum anderen nach Tierhaltungs- und Aufzuchtanlagen, nach Blockheizkraftwerken und nach großen Feuerungsanlagen. Die BImSchG-Anlagen 1. Ordnung werden unterschieden nach: - Wärmeerzeugung, Bergbau und Energie (Nr. 1) - Steine und Erden, Glas, Keramik, Baustoffe (Nr. 2) - Stahl, Eisen und sonstige Metalle einschließlich Verarbeitung (Nr. 3) - Chemische Erzeugnisse, Arzneimittel, Mineralölraffination und Weiterverarbeitung (Nr. 4) - Oberflächenbehandlung mit organischen Stoffen, Herstellung von bahnenförmigen Materialien aus - Kunststoffen, sonstige Verarbeitung von Harzen und Kunststoffen (Nr. 5) - Holz, Zellstoff (Nr. 6) - Nahrungs-, Genuss- und Futtermittel, landwirtschaftliche Erzeugnisse (Nr. 7) - Verwertung und Beseitigung von Abfällen und sonstigen Stoffen (Nr. 8) - Lagerung, Be- und Entladen von Stoffen und Gemischen (Nr. 9) - Sonstige Anlagen (Nr. 10) Die Tierhaltungs- und Aufzuchtanlagen werden gemäß 4. BImSchV unterteilt in: - Geflügel (Nr. 7.1.1 bis 7.1.4) - Rinder und Kälber (Nr. 7.1.5 und 7.1.6) - Schweine (Nr. 7.1.7 bis 7.1.9) - gemischte Bestände (Nr. 7.1.11) Die großen Feuerungsanlagen werden gemäß 4. BImSchV unterteilt in: - Wärmeerzeugung, Energie (Nr. 1.1, 1.4.1.1, 1.4.2.1) - Zementherstellung (Nr. 2.3.1) - Raffinerien (Nr. 4.1.12, 4.4.1) - Abfallverbrennung (Nr. 8.1.1.1, 8.1.1.3). Es werden nur Anlagen gemäß 13. und 17. BImSchV berücksichtigt. Die Blockheizkraftwerke werden hinsichtlich ihrer elektrischen Leistung unterschieden. Windkraftanlagen werden nicht dargestellt! Maßstab: 1:500000

Ortsdosisleistung (ODL): 96106 Ebern (in Betrieb)

Dieser Inhalt von ODL-INFO zeigt und beschreibt Stundenmesswerte und Tagesmittelwerte der Gamma-Ortsdosisleistung an der Messstelle Ebern.

HeideBench: A Multispectral UAV Time-Series Benchmark for Forest Crown Phenology in Dölauer Heide

We present HeideBench, a very-high-resolution multispectral uncrewed aerial vehicle dataset for forest crown phenology collected over a forest patch in Dölauer Heide, Halle (Saale), Germany. Dölauer Heide is currently dominated by pine plantations (Kiefernforste), which cover the largest area but are increasingly affected by dieback, while its potential natural vegetation is sessile oak–hornbeam forest rich in small-leaved lime (Albrecht et al., 1993). In addition to these pine stands, the area contains near-natural mixed deciduous forests with oaks, birches, and beeches, making it a particularly relevant setting for observing seasonal canopy development under contrasting forest structures and ongoing ecological transition. Against this background, HeideBench provides repeated observations of the same forest patch through the growing season. The dataset contains 18 georeferenced multispectral GeoTIFF orthomosaics acquired between 6 March 2025 and 5 November 2025, spanning a 244-day seasonal period from early spring to late autumn. The acquisitions have a median revisit interval of 14 days, with intervals ranging from 4 to 27 days, and an average ground sampling distance of 5.53 cm per pixel. The valid imaging footprint covers approximately 32.1 ha and is bounded by 11.902653–11.911325°E and 51.499959–51.508576°N. Data were collected using a DJI Mavic 3M Enterprise uncrewed aerial vehicle equipped with four multispectral cameras measuring green (560 nm), red (650 nm), red-edge (730 nm), and near-infrared (860 nm) reflectance, in that order. Flights used a real-time kinematic (RTK) positioning module for centimeter-level geolocation, and all data are provided in coordinate reference system EPSG:25832. Imagery was processed with Agisoft Metashape 2.3.1 to generate calibrated multispectral orthomosaics. The dataset further includes 5,885 crop-safe individual tree crown instance segmentations over the same footprint, extracted with the DeepTrees software package (Khan et al., 2025). HeideBench is intended to support crown-centric analyses of seasonal canopy development, temporal representation learning, phenology-aware feature extraction, and the evaluation of tree crown delineation under seasonal change. HeideBench is a result of the Dynamic Platform Project titled "PhenoEmbed: Multispectral UAV AI Embeddings for phenology-aware tree crown delineation" of the Integration Platform 1: "Sustainable future land use" (IP1) at the Helmholz Centre for Environmental Research (UFZ) in Leipzig, Germany.

Agricultural And Aquaculture Facilities / Tierhaltungs- und Aufzuchtanlagen in Brandenburg

Der Datensatz Agricultural And Aquaculture Facilities / Tierhaltungs- und Aufzuchtanlagen in Brandenburg ist die Datengrundlage der interoperablen INSPIRE-Darstellungs- (WMS) und Downloaddienste (WFS): Tierhaltungsanlagen nach BImSchG in Brandenburg - Interoperabler INSPIRE View-Service (WMS-AF-TIERE) Tierhaltungsanlagen nach BImSchG in Brandenburg - Interoperabler INSPIRE Download-Service (WFS-AF-TIERE) Der Datenbestand beinhaltet die Punktdaten zu den betriebenen Tierhaltungsanlagen aus dem Anlageninformationssystem LIS-A. Die Angaben zu den Anlagen enthalten jeweils den Standort und die genehmigte Leistung. Dabei erfolgte eine sog. Schematransformation und Belegung der INSPIRE-relevanten Attribute. Der Datensatz Agricultural And Aquaculture Facilities / Tierhaltungs- und Aufzuchtanlagen in Brandenburg ist die Datengrundlage der interoperablen INSPIRE-Darstellungs- (WMS) und Downloaddienste (WFS): Tierhaltungsanlagen nach BImSchG in Brandenburg - Interoperabler INSPIRE View-Service (WMS-AF-TIERE) Tierhaltungsanlagen nach BImSchG in Brandenburg - Interoperabler INSPIRE Download-Service (WFS-AF-TIERE) Der Datenbestand beinhaltet die Punktdaten zu den betriebenen Tierhaltungsanlagen aus dem Anlageninformationssystem LIS-A. Die Angaben zu den Anlagen enthalten jeweils den Standort und die genehmigte Leistung. Dabei erfolgte eine sog. Schematransformation und Belegung der INSPIRE-relevanten Attribute.

Spatial distribution of aerosol and meteorological parameters measured during flight SourceFFR_ALADINA_20241018_21 with the UAS ALADINA near Frankfurt airport in October 2024

Exposure to ultrafine aerosol particles (UFPs) can cause adverse effects on human health, local environment and climate. Air traffic is associated with the emission of high numbers of UFPs, which results in increased UFP number concentrations close to airports. So far, the spatial distribution and variability of UFPs is poorly understood in the atmospheric boundary layer. The uncrewed aerial system (UAS) ALADINA (Application of Lightweight Aircraft for Detecting In-situ Aerosols, e.g. Altstädter et al., 2015) was operated close to the largest airport in Germany at Frankfurt airport (FRA) between 11 and 19 October 2024. The dataset provides airborne in-situ observations of the spatial distribution of aerosol particle number concentration with different sizes and meteorological parameters of temperature, humidity, wind, surface temperature and short-wave irradiance, as well as accurate position and orientation of ALADINA. Data are available from 26 measurement flights, comprising a number of 122 vertical profiles between ground and a maximum altitude of 750 m above mean sea level (ASL) and about 70 horizontal legs at different but constant altitude, e.g. in 100 m altitude intervals. Details about the ALADINA measurements will be provided in a publication (Harm-Altstädter et al., in prep.) soon.

Spatial distribution of aerosol and meteorological parameters measured during flight SourceFFR_ALADINA_20241018_20 with the UAS ALADINA near Frankfurt airport in October 2024

Exposure to ultrafine aerosol particles (UFPs) can cause adverse effects on human health, local environment and climate. Air traffic is associated with the emission of high numbers of UFPs, which results in increased UFP number concentrations close to airports. So far, the spatial distribution and variability of UFPs is poorly understood in the atmospheric boundary layer. The uncrewed aerial system (UAS) ALADINA (Application of Lightweight Aircraft for Detecting In-situ Aerosols, e.g. Altstädter et al., 2015) was operated close to the largest airport in Germany at Frankfurt airport (FRA) between 11 and 19 October 2024. The dataset provides airborne in-situ observations of the spatial distribution of aerosol particle number concentration with different sizes and meteorological parameters of temperature, humidity, wind, surface temperature and short-wave irradiance, as well as accurate position and orientation of ALADINA. Data are available from 26 measurement flights, comprising a number of 122 vertical profiles between ground and a maximum altitude of 750 m above mean sea level (ASL) and about 70 horizontal legs at different but constant altitude, e.g. in 100 m altitude intervals. Details about the ALADINA measurements will be provided in a publication (Harm-Altstädter et al., in prep.) soon.

Untersuchung zur in vivo-Wirkung von Zearalenon auf funktionelle Parameter ovarieller, Eileiter- und endometrialer Zellen beim Schwein

Mykotoxine sind Metaboliten des Sekundärstoffwechsels mikroskopisch kleiner Pilze, vor allem der Gattung Aspergillus, Penicillium und Fusarium. In bestimmten Konzentrationen wirken sie toxisch für Mensch, Tier und Pflanze. Die als Feldpilze bekannten Fusarien bilden Mykotoxine (Trichothezen und Zearalenon) zum Teil schon während der Wachstums- und Reifungsphase des heimischen Futtergetreides und beim Mais. Trichothezen (Deoxynivalenol, DNO) übt eine zytotoxische Wirkung aus, indem es die Protein- und DNA-Synthese hemmt. Aufgrund seiner hohen Zytotxizität greift die Substanz an verschiedenen Systemen des Körpers ein, so dass infolge einer Abwehrschwäche Fruchtbarkeitsstörungen (Unfruchtbarkeit, Umrauschen), Aborte, Totgeburten und mimifizierte Früchtte sowie Uterusatrophie bei Sauen insbesondere bei Jungsauen aufgetreten sind. Im Gegensatz dazu sind die Zearalenone nicht toxisch. Ihre Aktivität im Tier besteht in einer östrogenen Wirkung, die zu Veränderungen an den Fortpflanzungsorganen und zu Fruchtbarkeitsstörungen beim Schwein führen. Ein Einfluss von Mykotoxin auf die Fruchtbarkeit wurde bisher weitgehend nach Fütterung von mykotoxin-haltigen Futtermitteln beobachtet. Grundlagenerkenntnisse über direkte negative Einflüsse von Mykotoxinen auf die Fruchtbarkeit können mit Hilfe von Untersuchungen mittels In-vitro-Kultivierung von Eizellen und Embryonen, ovariellen und uterinen Zellen gewonnen werden. Die physiologische Aktivität der genannten Zelltypen des weiblichen Reproduktionstraktes kann über funktionelle Tests gemessen werden, die ihrerseits darüber Auskunft geben, in welchem Maße die Leistungen dieser Zellen bzw. Embryonen störanfällig gegenüber Zearalenon und Trichothezen sind.

Tierhaltungsanlagen nach BImSchG im Land Brandenburg

Der Datenbestand beinhaltet die Punktdaten zu den betriebenen Tierhaltungsanlagen aus dem Anlageninformationssystem LIS-A. Die Angaben zu den Anlagen enthalten jeweils den Standort und die genehmigte Leistung.

Spatial distribution of aerosol and meteorological parameters measured during flight SourceFFR_ALADINA_20241017_17 with the UAS ALADINA near Frankfurt airport in October 2024

Exposure to ultrafine aerosol particles (UFPs) can cause adverse effects on human health, local environment and climate. Air traffic is associated with the emission of high numbers of UFPs, which results in increased UFP number concentrations close to airports. So far, the spatial distribution and variability of UFPs is poorly understood in the atmospheric boundary layer. The uncrewed aerial system (UAS) ALADINA (Application of Lightweight Aircraft for Detecting In-situ Aerosols, e.g. Altstädter et al., 2015) was operated close to the largest airport in Germany at Frankfurt airport (FRA) between 11 and 19 October 2024. The dataset provides airborne in-situ observations of the spatial distribution of aerosol particle number concentration with different sizes and meteorological parameters of temperature, humidity, wind, surface temperature and short-wave irradiance, as well as accurate position and orientation of ALADINA. Data are available from 26 measurement flights, comprising a number of 122 vertical profiles between ground and a maximum altitude of 750 m above mean sea level (ASL) and about 70 horizontal legs at different but constant altitude, e.g. in 100 m altitude intervals. Details about the ALADINA measurements will be provided in a publication (Harm-Altstädter et al., in prep.) soon.

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