Dienst bestehend aus Layern zu Wald und Forstwirtschaft. Die Daten des Gruppenlayers Waldbrandgefahr zeigt die Anzahl der Tage pro Jahr, an denen der Waldbrandindex über 4 liegt. Für die Waldbrandgefahr und die forstliche Vegetationszeitlänge stehen sowohl Beobachtungsdaten nach den 30-jährigen Klimanormalperioden im Beobachtungszeitraum 1961-2020 als auch Zukunftsprojektionen für 2031-2060 und 2071-2100 zur Verfügung. Die Klimaprojektionen der Zukunft werden jeweils nach den Klimaszenarien RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert. Neben den absoluten Mittelwerten werden auch die sogenannten Delta Change Raster dargestellt. Für die Beobachtungsraster werden Veränderungen gegenüber der Klimanormalperiode 1991-2020 dargestellt, für die Projektionsraster der beiden Zukunftszeiträume die Veränderungen gegenüber der Referenzperiode 1971-2000. Die Stärke des möglichen Klimasignals wird je Szenario unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil.Ebenfalls zeigt ein weiterer Gruppenlayer die mittlere Niederschlagssumme in der tatsächlichen forstlichen Vegetationszeit an. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019)
Dienst bestehend aus Layern zu Wald und Forstwirtschaft. Die Daten des Gruppenlayers Waldbrandgefahr zeigt die Anzahl der Tage pro Jahr, an denen der Waldbrandindex über 4 liegt. Die tatsächliche forstliche Vegetationszeitlänge (berechnet angelehnt nach der Methode Hübener et al. 2017) innerhalb des Gruppenlayers Vegetationszeit im Wald, zeigt die Anzahl der Tage pro Jahr an, an denen die Temperatur über 10°C beträgt und die innerhalb des Beginns und Endes Vegetationszeit liegen. Zusätzlich zu den Rastern der Vegetationszeitlänge werden auch die Raster der klimaitsichen Wasserbilanz und der Niederschlagssumme innerhalb der tatsächlichen forstlichen Vegetationszeitl bereitgestellt. Diese Raster stehen nur die den Beobachtungszeitraum als absoluter Wert zur Verfügung. Für die tatsächliche forstliche Vegetationszeitlänge stehen sowohl Beobachtungsdaten nach den 30-jährigen Klimanormalperioden im Beobachtungszeitraum 1961-2020 als auch Zukunftsprojektionen für 2031-2060 und 2071-2100 zur Verfügung. Die Klimaprojektionen der Zukunft werden jeweils nach den Klimaszenarien RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert. Neben den absoluten Mittelwerten werden auch die sogenannten Delta Change Raster dargestellt. Für die Beobachtungsraster werden Veränderungen gegenüber der Klimanormalperiode 1991-2020 dargestellt, für die Projektionsraster der beiden Zukunftszeiträume die Veränderungen gegenüber der Referenzperiode 1971-2000. Die Stärke des möglichen Klimasignals wird je Szenario unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil.Ebenfalls zeigt ein weiterer Gruppenlayer die mittlere Niederschlagssumme in der tatsächlichen forstlichen Vegetationszeit an. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019)
Der Datensatz zeigt eine Karte (sachsenweite Rasterdaten, 1km Auflösung) zur mittleren Summe des korrigierten Niederschlages in der Vegetationsperiode 1 (April-Juni) in Sachsen für den Zeitraum 1991-2020. Die mittlere Summe des korrigierten Niederschlages in der Vegetationsperiode 1 zeigt, wie hoch die durchschnittliche Summe des korrigierten Niederschlages in einer Region über die Vegetationsperiode 1 hinweg ist.
Der Datensatz zeigt eine Karte (sachsenweite Rasterdaten, 1km Auflösung) zur mittleren Summe des korrigierten Niederschlages in der Vegetationsperiode 1 (April-Juni) in Sachsen für den Zeitraum 1961-1990. Die mittlere Summe des korrigierten Niederschlages in der Vegetationsperiode 1 zeigt, wie hoch die durchschnittliche Summe des korrigierten Niederschlages in einer Region über die Vegetationsperiode 1 hinweg ist. Der Datensatz zeigt eine Karte (sachsenweite Rasterdaten, 1km Auflösung) zur mittleren Summe des korrigierten Niederschlages in der Vegetationsperiode 1 (April-Juni) in Sachsen für den Zeitraum 1961-1990. Die mittlere Summe des korrigierten Niederschlages in der Vegetationsperiode 1 zeigt, wie hoch die durchschnittliche Summe des korrigierten Niederschlages in einer Region über die Vegetationsperiode 1 hinweg ist.
Der Datensatz zeigt eine Karte (sachsenweite Rasterdaten, 1km Auflösung) zur mittleren Summe des korrigierten Niederschlages in der Vegetationsperiode 1 (April-Juni) in Sachsen für den Zeitraum 2014-2023. Die mittlere Summe des korrigierten Niederschlages in der Vegetationsperiode 1 zeigt, wie hoch die durchschnittliche Summe des korrigierten Niederschlages in einer Region über die Vegetationsperiode 1 hinweg ist.
Der Datensatz zeigt eine Karte (sachsenweite Rasterdaten, 1km Auflösung) zur mittleren Summe des korrigierten Niederschlages in der Vegetationsperiode 2 (Juli-September) in Sachsen für den Zeitraum 1991-2020. Die mittlere Summe des korrigierten Niederschlages in der Vegetationsperiode 2 zeigt, wie hoch die durchschnittliche Summe des korrigierten Niederschlages in einer Region über die Vegetationsperiode 2 hinweg ist.
Der Datensatz zeigt eine Karte (sachsenweite Rasterdaten, 1km Auflösung) zur mittleren Summe des korrigierten Niederschlages in der Vegetationsperiode 2 (Juli-September) in Sachsen für den Zeitraum 2014-2023. Die mittlere Summe des korrigierten Niederschlages in der Vegetationsperiode 2 zeigt, wie hoch die durchschnittliche Summe des korrigierten Niederschlages in einer Region über die Vegetationsperiode 2 hinweg ist.
Der Datensatz zeigt eine Karte (sachsenweite Rasterdaten, 1km Auflösung) zur mittleren Summe des korrigierten Niederschlages in der Vegetationsperiode 2 (Juli-September) in Sachsen für den Zeitraum 1961-1990. Die mittlere Summe des korrigierten Niederschlages in der Vegetationsperiode 2 zeigt, wie hoch die durchschnittliche Summe des korrigierten Niederschlages in einer Region über die Vegetationsperiode 2 hinweg ist.
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.
Das Eintrittsdatum bestimmter Phasen in der Pflanzenentwicklung (Phänologie) verschiebt sich über die Jahre unter anderem in Abhängigkeit von Temperaturveränderungen. Aus langjährigen Beobachtungen kann damit der Einfluss veränderter klimatischer Bedingungen auf die Entwicklung von Pflanzen und Ökosystemen ermittelt werden. Anders als direkte Temperaturmessungen spiegelt die Phänologie also eine Reaktion der Natur auf ihre Umwelt wider. Daher ist sie ein wichtiger und besonders sensitiver Bioindikator für den Klimawandel. Als Indikator wird der Blattaustrieb sowie die Länge der Vegetationsphase der Buche und der Eiche verwendet. Als Vegetationsphase ist dabei die Zeitspanne zwischen dem Blattaustrieb und der Blattverfärbung definiert. Sie wird wie folgt berechnet: Kalendertag Blattverfärbung minus Kalendertag Blattaustrieb. Dargestellt werden Blattaustrieb als Tag im Jahr und die Vegetationsphase als Anzahl Tage pro Jahr. Die Daten werden auf sechs (Buche) bzw. acht (Eiche) Flächen des intensiven forstlichen Umweltmonitorings in Nordrhein-Westfalen (ForUm NRW) jährlich seit 2001 visuell im Gelände erhoben. Pro Untersuchungsbestand werden Daten an 20 bis 50 Waldbäumen erhoben. Die Buche wird am Niederrhein, im Ruhrgebiet, im Eggegebirge, im Sauerland und in der Nordeifel beobachtet. Die Eiche wird am Niederrhein, im Münsterland, im Sauerland und in der Nordeifel beobachtet. Die Daten der Flächen werden gemittelt.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 2019 |
| Europa | 26 |
| Kommune | 7 |
| Land | 256 |
| Weitere | 34 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 546 |
| Zivilgesellschaft | 13 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 2 |
| Daten und Messstellen | 1683 |
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 498 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Kartendienst | 1 |
| Text | 116 |
| Umweltprüfung | 5 |
| unbekannt | 135 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 1576 |
| Offen | 850 |
| Unbekannt | 17 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 2154 |
| Englisch | 1423 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 42 |
| Bild | 15 |
| Datei | 1725 |
| Dokument | 91 |
| Keine | 453 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 2 |
| Webdienst | 12 |
| Webseite | 1319 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1369 |
| Lebewesen und Lebensräume | 2443 |
| Luft | 1451 |
| Mensch und Umwelt | 2142 |
| Wasser | 1183 |
| Weitere | 2430 |