API src

Found 231 results.

Other language confidence: 0.6099245994425915

Tree Species - Sentinel-2 - Germany, 2016

The Tree Species Germany product provides a map of dominant tree species across Germany for the year 2016 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. The input features explicitly incorporate phenological information to capture seasonal vegetation dynamics relevant for species discrimination. A total of over 100,000 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 product was created by majority-voting on annual XGBoost Sentinel-2 tree species classifications (2016–2024) and filtering with forest structure data. If no clear majority vote was achieved, the class uncertain was assigned. The Tree Species Germany 2016 product achieves an overall F1-score of 0.95. For the dominant species pine, spruce, beech, and oak, class-wise F1-scores range from 0.92 to 0.99, while F1-scores for other widespread species such as birch, alder, larch, Douglas fir, fir, and other deciduous species range from 0.85 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.

Forest Canopy Cover Loss (FCCL) - Germany - Monthly, Administrative Level

This vector dataset is based on a 10 m resolution raster dataset that shows forest canopy cover loss (FCCL) in Germany at a monthly resolution from September 2017 to October 2025. Results at pixel level were aggregated at municipality, district, and federal state level. For the results at administrative level we differentiate between deciduous and coniferous forests. We use the stocked area map 2018 (Langner et al. 2022, https://doi.org/10.3220/DATA20221205151218 ) as a reference forest mask. We differentiate between deciduous and coniferous forests by intersecting the stocked area map with a tree species map (Blickensdoerfer et al. 2024). Pixels of the classes birch, beech, oak, alder, deciduous trees with long lifespan and deciduous trees with short lifespan were classified as deciduous forest and pixels of the classes Douglas fir, spruce, pine, larch and fir as coniferous forest. The coverage of the two datasets is not identical, which is why a few areas of the forest reference map remained unclassified. These were filled with the dominant leaf type map of the Copernicus Land Monitoring Service (CLMS 2025). Therefore, the vector data at administrative level contains information about unclassified forest areas and the total forest area as the sum of deciduous, coniferous, and unclassified forests. The FCCL confidence at pixel level is lowest at the end of the time series because the number of repeated threshold exceedance is used as a criterion to record forest canopy cover losses. Therefore, we excluded August 2024 through October 2025 from the annual and overall statistics and summarized the respective FCCL as additional attribute. The dataset provides an update of the assessment in Thonfeld et al. (2026).

Sen2Europe (2018)

Das Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) hat ein Verfahren zur bedarfsbezogenen Bereitstellung von Fernerkundungsdaten entwickelt. Für die fernerkundliche Produktion werden derzeit optische Satellitenbilddaten in der Bundesverwaltung bevorzugt eingesetzt. Hierfür ist das sogenannte Mosaik-Verfahren eine wichtige Methode. Das Verfahren wurde mit den von der EU finanzierten Sentinel-2- Daten der europäischen Erdbeobachtungsinitiative Copernicus aufgebaut und kann für jeden optischen Datensatz (inkl. Luftbilder) angewendet werden. Wir stellen mit dieser Methode einen Service zur Verfügung, über den sich optische Fernerkundungsdaten für jedes Gebiet auf der Erde fachlich und bedarfsorientiert aufbereiten lassen. Über den Dienst Web Map Service (WMS) Sen2Europe wird den Bedarfsträgern ermöglicht, vorprozessierte und aufbereitete Fernerkundungsinformationen aus dem Erdbeobachtungsprogramm Copernicus (Sentinel-2, L1C-L2A), für Europa, in bestehende eigene Fachverfahren mit einzubinden. Die Bilddaten des Jahres 2018 wurden jeweils zu einem Mosaik zusammengefügt, welches eine Bodenauflösung von 10m hat. Ein Komposit aus drei Bändern (Sentinel-2 Bänder: 2, 3, 4 (R, G, B)) sowie eine Information zu den Eingangsbilddaten werden angeboten. Die Bilddaten wurden einem radiometrischen Farbausgleichsverfahren unterzogen um ein einheitliches Erscheinungsbild zu erlangen. Für jedes Mosaik beträgt die Wolkenbedeckung über das gesamte Gebiet weniger als 3%. Über den Request-Parameter TIME kann hier gezielt ein spezifischer Jahresstand angezeigt werden (z.B. Time=2018) (ohne TIME-Parameter wird der neueste Stand angezeigt). Die nachfolgende URL des freien Webdienstes können Sie direkt, z.B. in Ihrem Geo-Informationssystem (GIS), verwenden:https://sgx.geodatenzentrum.de/wms_sen2europe

SWIM Water Extent - Sentinel-1/2 - Daily

SWIM Water Extent is a global surface water product at 10 m pixel spacing based on Sentinel-1/2 data. The collection contains binary layers indicating open surface water for each Sentinel-1/2 scene. Clouds and cloud shadows are removed using ukis-csmask (see: https://github.com/dlr-eoc/ukis-csmask ) and are represented as NoData. The water extent extraction is based on convolutional neural networks (CNN). For further information, please see the following publications: https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.05.022 and https://doi.org/10.3390/rs11192330

Sen2Europe (2021)

Das Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) hat ein Verfahren zur bedarfsbezogenen Bereitstellung von Fernerkundungsdaten entwickelt. Für die fernerkundliche Produktion werden derzeit optische Satellitenbilddaten in der Bundesverwaltung bevorzugt eingesetzt. Hierfür ist das sogenannte Mosaik-Verfahren eine wichtige Methode. Das Verfahren wurde mit den von der EU finanzierten Sentinel-2- Daten der europäischen Erdbeobachtungsinitiative Copernicus aufgebaut und kann für jeden optischen Datensatz (inkl. Luftbilder) angewendet werden. Wir stellen mit dieser Methode einen Service zur Verfügung, über den sich optische Fernerkundungsdaten für jedes Gebiet auf der Erde fachlich und bedarfsorientiert aufbereiten lassen. Über den Dienst Web Map Service (WMS) Sen2Europe wird den Bedarfsträgern ermöglicht, vorprozessierte und aufbereitete Fernerkundungsinformationen aus dem Erdbeobachtungsprogramm Copernicus (Sentinel-2, L1C-L2A), für Europa, in bestehende eigene Fachverfahren mit einzubinden. Die Bilddaten des Jahres 2021 wurden jeweils zu einem Mosaik zusammengefügt, welches eine Bodenauflösung von 10m hat. Ein Komposit aus drei Bändern (Sentinel-2 Bänder: 2, 3, 4 (R, G, B)) sowie eine Information zu den Eingangsbilddaten werden angeboten. Die Bilddaten wurden einem radiometrischen Farbausgleichsverfahren unterzogen um ein einheitliches Erscheinungsbild zu erlangen. Für jedes Mosaik beträgt die Wolkenbedeckung über das gesamte Gebiet weniger als 3%. Über den Request-Parameter TIME kann hier gezielt ein spezifischer Jahresstand angezeigt werden (z.B. Time=2018) (ohne TIME-Parameter wird der neueste Stand angezeigt). Die nachfolgende URL des freien Webdienstes können Sie direkt, z.B. in Ihrem Geo-Informationssystem (GIS), verwenden:https://sgx.geodatenzentrum.de/wms_sen2europe

GrassLands - First Cut - Yearly, 10m

The timing of the first mowing event per year strongly impacts grassland functions and ecology, such as the provision of habitats and species composition. As grasslands in Germany are managed on small-scale units and grass grows back quickly, satellite information with high spatial and temporal resolution is necessary to capture grassland mowing dynamics. Based on Sentinel-2 data time series, mowing events are detected throughout Germany and the date of the first mowing event per year is extracted. The grassland mowing detection approach operates per pixel, including preprocessing of the Enhanced Vegetation Index (EVI) time series and a calibrated rule-based grassland mowing detection which is specified in more detail in Reinermann et al. 2022, 2023.

Tree Species - Sentinel-1/2 - Germany, 2022

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.

GrassLands - Mowing Frequency - Yearly, 10m

Grassland mowing dynamics (i.e. the timing and frequency of mowing events) have a strong impact on grassland functions and yields. As grasslands in Germany are managed on small-scale units and grass grows back quickly, satellite information with high spatial and temporal resolution is necessary to capture grassland mowing dynamics. Based on Sentinel-2 data time series, mowing events are detected throughout Germany and annual maps of the grassland mowing frequency generated. The grassland mowing detection approach operates per pixel, including preprocessing of the Enhanced Vegetation Index (EVI) time series and a calibrated rule-based grassland mowing detection which is specified in more detail in Reinermann et al. 2022, 2023.

Sachsen-Anhalt-Viewer

Der Sachsen-Anhalt-Viewer ist die zentrale Präsentationskomponente des Geodatenportals Sachsen-Anhalt. Die Anwendung enthält zahlreiche als Open Data veröffentlichte Geobasisdaten und ermöglicht die Visualisierung und Verknüpfung von Geodaten und Karten aus verschiedenen Bereichen der öffentlichen Verwaltung. Neben Grundfunktionalitäten zur Navigation und Abfrage hält die Anwendung verschiedene Standardwerkzeuge und Funktionen bereit: Adress- und Flurstückssuche, Werkzeuge zur Strecken-, Flächen- und Höhenmessung, Zeichenfunktionen, Koordinatenerfassung, Druckfunktion u.a. Über den erweiterten Funktionsumfang können zusätzliche Kartendienste oder eigene Geodaten über Webservice-Schnittstellen oder per Importtool hinzugefügt werden.

Sentinel-2 Sachsen-Anhalt

Bei dem Datensatz handelt es sich um Fernerkundungsdaten aus dem Copernicus-Programm der Europäischen Kommission und der Europäischen Weltraumorganisation, die für das Gebiet von Sachsen-Anhalt aufbereitet wurden. Die Sentinel-2 Satelliten des Copernicus-Programm liefern multispektrale Aufnahmen im Wellenlängenbereich des sichtbaren Licht (VIS) und nahen Infrarotbereich (NIR) aus denen nahezu wolkenfreie Mosaikbilder erstellt werden. Diese Daten finden insbesondere in der Forst-, Wasser-, und Agrarwirtschaft Anwendung um z.B. zeitliche Veränderungen zu beobachten.

1 2 3 4 5 … 22 23 24