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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).

Charakterisierung von Duftstoffsignalen zur Frühbekämpfung von Borkenkäferpopulationen und Erstellung von genetischen Markern der Borkenkäferresistenz für eine nachhaltige Bewirtschaftung von standortheimischen Fichtenwäldern, Teilvorhaben 1: Identifikation der Duftstoffe

Kausalanalyse chronischer SO2-Belastung an Pflanzen

Im Mittelpunkt unserer Untersuchungen steht die Kausalanalyse der Giftwirkung geringer SO2-Konzentrationen auf die Pflanze, insbesondere auf die Fichte. Dabei stellte sich heraus, dass dem Sulfhydrilsystem in der Pflanze eine Schluesselstellung zukommt. Die Pflanzen antworten auf SO2-Einfluss mit einem signifikanten Anstieg von Glutathion (GSH) in ihren Blaettern. Es erscheint unwahrscheinlich, dass ein derartiger Anstieg von GSH aus einer Sulfitolyse von GSSG oder GSSProt stammt. Unsere Ergebnisse deuten vielmehr darauf hin, dass eine unmittelbare Beziehung zwischen Sulfatgehalt und GSH-Konzentration besteht, indem ein Gleichgewicht im Stoffwechsel zwischen Sulfatangebot und dem S-haltigen Tripeptid-Glutathion vorliegt. Aspekte einer de novo-Synthese von GSH und die Rolle der Glutathion-Reduktase werden diskutiert. Wir nehmen an, dass der staendige Anstieg der Glutathionmenge zu einer dauernden Stresssituation in der Pflanze fuehrt, wobei es zu fuer diese unguenstigen Kurzzeiteffekten und verschiedenartigen schaedlichen Langzeiteffekten, wie z.B. vorzeitige Alterung, kommen kann.

Schadensfrueherkennung bei Fichten durch chemische und mikromorphologische Untersuchungen

Im Rahmen systematischer Untersuchungen an Fichtennadeln unterschiedlichen Jahrgangs und Schaedigungsausmasses wurde den vermuteten Aenderungen der Stoffumsaetze vor allem der ungesaettigten Fettsaeuren von Lipiden durch Einwirkung von Photooxydantien nachgegangen. Dabei steht als gesichertes Ergebnis aus mehreren Gebieten im Nahbereich verschiedener Schadstoffemmitenten fest, dass geschaedigte sowie aeltere Nadeln einen wesentlich geringeren Gehalt an Gesamtfettsaeuren aufweisen. Vor allem die Menge an laengerkettigen ungesaettigten Fettsaeuren nimmt ab, hingegen ist ein vermehrtes Auftreten kuerzerkettiger gesaettigter Fettsaeuren beobachtbar. Die saeulen- und gaschromatographische Auftrennung der Nadelextrakte nach steigender Schadstufe und zunehmender Seneszenz in Lipidklassen laesst eine Abnahme der Phospho- und Glykolipide, im besonderen aber der Cholesterylester erkennen, waehrend der Gehalt an freien Fettsaeuren, Mono-, Di- und Triglyceriden steigt. Das verminderte Vorkommen ungesaettigter Fettsaeuren in geschaedigten Bestaenden geht primaer auf einen Rueckgang der Cholesterylester zurueck. Wie es scheint, kommt den Sterolen eine bedeutende Rolle im Verlauf der Schadprozesse zu. Parallel dazu erfolgen lichtmikroskopische Untersuchungen an aus unfixiertem Material hergestellten Gefrierschnitten, wobei geschaedigte Nadeln einen roten Farbstoff in den Schliesszellen der Stomata sowie im Zentralzylinder einlagern. Dabei duerfte es sich um Gerbstoffe handeln, die aus Phenolen durch Einfluss von Photooxydantien entstehen.

Waldzustand: Kronenverlichtung

<p>Wälder sind Lebensraum für Pflanzen und Tiere, filtern Schadstoffe aus der Luft, schützen vor Erosion und Lawinen, wirken regulierend im Wasserhaushalt, dienen dem Menschen als Ort für Erholung und liefern den Rohstoff Holz. Diese vielfältigen Funktionen im Naturhaushalt und für den Menschen können nur gesunde Wälder erfüllen. Die Kronenverlichtung zeigt den Gesundheitszustand von Waldbäumen an.</p><p>Ergebnisse der Waldzustandserhebung</p><p>Die Abbildung „Entwicklung der mittleren Kronenverlichtung“ zeigt die ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/m?tag=mittlere_Kronenverlichtung#alphabar">mittlere Kronenverlichtung</a>⁠ für die vier Hauptbaumarten (Fichte, Kiefer, Buche, Eiche) in deutschen Wäldern sowie für die Kategorie „Gesamt/alle Baumarten“. Diese erfasst neben den Hauptbaumarten auch andere Laub- und Nadelbaumarten. Je kleiner die Werte für die Kronenverlichtung ausfallen – also je belaubter oder benadelter die Baumkronen – desto besser ist der Kronenzustand. Während bei den meisten Baumarten in den Jahren von 1990 bis 2017 überwiegend kein klarer Trend der Verbesserung oder Verschlechterung des Kronenzustands zu erkennen war, erhöhte sich die Kronenverlichtung in den Folgenjahren bis 2020 deutlich und ist auch aktuell auf einem vergleichbar hohen Niveau. Im Jahr 2024 lag die mittlere Kronenverlichtung der Buche bei 29&nbsp;%; bei der Eiche bei 29&nbsp;%. Die Fichte wies eine mittlere Kronenverlichtung von 27&nbsp;% auf. Die Kiefer ist seit Beginn der 1990er Jahre die Hauptbaumart mit der geringsten Kronenverlichtung. Die mittlere Kronenverlichtung der Kiefer betrug im Jahr 2024 rund 23&nbsp;%. Weitere Informationen zur Kronenverlichtung und zum Waldzustand finden Sie in den vom Bundesministerium für Landwirtschaft, Ernährung und Heimat (⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/b?tag=BMLEH#alphabar">BMLEH</a>⁠) veröffentlichten Themenseite zur<a href="https://www.bmleh.de/DE/themen/wald/wald-in-deutschland/waldzustandserhebung.html">Waldzustandserhebung</a>(WZE).</p><p>Im Jahr 2020 erreichte die Kategorie „Gesamt/alle Baumarten“ den bislang höchsten Wert für die mittlere Kronenverlichtung seit Beginn der Erhebung im Jahr 1984. Durch die feuchtere ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/w?tag=Witterung#alphabar">Witterung</a>⁠ des Jahres 2021 hat sich der Zustand der Kategorie „Gesamt/alle Baumarten“ leicht verbessert. Es ist jedoch nicht von einer generellen Erholung auszugehen, da die Waldökosysteme vielerorts langfristig geschädigt sind. Die mittlere Kronenverlichtung der Laubbäume liegt aktuell innerhalb der Schwankungsbreite der letzten 20 Jahre. Bei den Arten Kiefer und Fichte hat die mittlere Kronenverlichtung seit 2017 stark zugenommen.</p><p>Die in einigen Regionen Deutschlands eingetretenen schweren Waldschäden durch ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/d?tag=Drre#alphabar">Dürre</a>⁠ und Schädlingsbefall werden durch den ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/i?tag=Indikator#alphabar">Indikator</a>⁠ „mittlere Kronenverlichtung“ nicht abgebildet. Die noch nie so hohen Absterberaten der Fichte im Jahr 2020, wie in den<a href="https://www.bmleh.de/SharedDocs/Downloads/DE/_Wald/ergebnisse-waldzustandserhebung-2020.html">Ergebnissen der Waldzustandserhebung 2020</a>dokumentiert, gaben jedoch einen Hinweis darauf.</p><p>Ursachen der Kronenverlichtung als Wirkungskomplex</p><p>Generell lassen sich die Kronenverlichtung und andere Schadsymptome an Waldbäumen nicht eindeutig auf einzelne Einflussfaktoren zurückführen. Es ist davon auszugehen, dass immer verschiedene abiotische und biotische, also vom Menschen verursachte und natürliche Faktoren als Schadursachen zusammenwirken. Wichtige Einflussgrößen sind:</p><p>Die einzelnen Faktoren wirken nicht unabhängig voneinander: So können zu hohe Stickstoffeinträge das Wachstum von Bäumen fördern, aber auch die Anfälligkeit gegenüber Witterungsextremen sowie Insekten- und Krankheitsbefall erhöhen. Auch der ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/k?tag=Klimawandel#alphabar">Klimawandel</a>⁠ dürfte die Wirkung der einzelnen Faktoren beeinflussen.</p><p>Methodik der Waldzustandsbewertung</p><p>Die Bundesländer erheben jährlich den Waldzustand auf einem systematischen Stichprobennetz im Raster von 16 × 16 Quadratkilometer. Das Thünen-Institut für Waldökosysteme berechnet daraus das Ergebnis für Deutschland insgesamt. Um den Gesundheitszustand der einbezogenen Probebäume zu bewerten, schätzen Forstexperten vom Boden aus die Nadel- oder Blattverluste als Abweichungen von voll belaubten Baumkronen ein. Die ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/m?tag=mittlere_Kronenverlichtung#alphabar">mittlere Kronenverlichtung</a>⁠ ist der gewichtete Mittelwert der in 5-Prozent-Stufen geschätzten Kronenverlichtung aller Probebäume. Daneben werden weitere Schadsymptome erfasst. Die Erhebung erfolgt nach dem bundesweit abgestimmten<a href="https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn059504.pdf">Leitfaden</a>zur Waldzustandserhebung.</p><p>Ein Teil der Daten wird an das Internationale Kooperativprogramm zur Bewertung und Überwachung der Wirkung von Luftschadstoffen auf Wälder (ICP Forests) der Wirtschaftskommission für Europa der Vereinten Nationen (⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/u?tag=UNECE#alphabar">UNECE</a>⁠) übermittelt. Das dafür europaweit abgestimmte Erhebungsverfahren wird in Teil IV des<a href="https://www.icp-forests.net/monitoring-and-research/icp-forests-manual">Methodenhandbuchs</a>des ICP Forests näher beschrieben.</p>

Wald- und Moorgebiet südwestlich Schierke

Besonderes Schutzgebiet-Nr. FFH0311 Code: DE 4229-302 Schutzstatus: LSG0032WR  - Harz und nördliches Harzvorland, NSG0159 - Kramershai Neumeldung Fläche: 508,36 ha Erläuterungen: Die Neuausweisung des FFH-Gebiets wird von der Fachbehörde für Naturschutz des Landes Sachsen-Anhalt zur Meldung an die Europäische Kommission vorgeschlagen. Aufgrund der Flächengröße und gebietsspezifischen Besonderheiten wird die Meldung eines neuen Natura 2000-Gebietes gegenüber der Erweiterung bestehender Gebiete (FFH-Gebiete Hochharz, Harzer Bachtäler) bevorzugt. Dies erscheint auch aus verwaltungstechnischer Sicht die geeignete Variante, da für die angrenzenden Gebiete bereits ein Verordnungsstatus besteht. Das Vorschlagsgebiet befindet sich auf dem Territorium der Gemeinden Wernigerode und der Stadt Oberharz am Brocken im Landkreis Harz. Es grenzt südlich an die Ortslage Schierke an und erstreckt sich von da bis zur Landesgrenze nach Niedersachsen. Die Nordwestgrenze ist deckungsgleich mit der Grenze des FFH-Gebietes 160 „Hochharz“. Die westliche Begrenzung verläuft wiederum deckungsgleich mit der Grenze des FFH-Gebietes 089 „Harzer Bachtäler“. Die Südgrenze bildet die Bundesstraße 27. Im Osten wird das Gebiet durch den Verbindungsweg von der Ortslage Schierke zu den Scherstorklippen begrenzt. Die Gesamtfläche beträgt ca. 508 Hektar . Das Vorschlagsgebiet umfasst einen bisher außerhalb der Natura 2000-Gebietskulisse liegenden Bereich an Nord-, Ost und Südhang des Kleinen Winterberges. Im nördlichen Abschnitt umfasst es einen Teil des großflächigen und gebietsübergreifenden Moorkörpers mit den Schwerpunktvorkommen der prioritären LRT 91D0* „Moorwälder“, der LRT 7120 und 7140 „Hoch- und Übergangsmoore“ sowie Quellzonen. Höhenlage und spezifische Standortsverhältnisse bedingen im nördlichen Teil auch das Auftreten des LRT 9410 „Montane bis alpine bodensaure Fichtenwälder“. Im Süden schließt das Vorschlagsgebiet das bestehende NSG Kramershai ein, in dem sich die höchstgelegenen Vorkommen des LRT 9110 „Hainsimsen-Buchenwald“ in Sachsen-Anhalt sowie weitere FFH-Lebensraumtypen befinden. In der hier vorgestellten Lage und Ausdehnung stellt das Vorschlagsgebiet geographisch und ökologisch die Kohärenz zwischen dem FFH-Gebiet „Hochharz“ im Nordwesten und dem FFH-Gebiet „Harzer Bachtäler“ im Süden her. Anlässlich der EU-Berichtspflichten wurden 2019 für den Anteil an der Kontinentalen Biogeographischen Region in Sachsen-Anhalt 229 Hektar des LRT 91D0* innerhalb und 3 Hektar außerhalb von Natura 2000-Gebieten gemeldet. Mit einer Gesamtfläche von 43,8 Hektar befinden sich damit gegenwärtig noch weitere 20% dieses prioritären LRT außerhalb des Natura 2000-Schutzgebietssystems. Die neue Gebietsmeldung würde diese landesweit signifikanten Vorkommen des LRT 91D0* in das Schutzgebietssystem gemäß den Forderungen aus der FFH-Richtlinie integrieren. Das Vorschlagsgebiet ist zu über 95% waldbestockt. Es herrscht ein Mosaik vielfältiger Standortsformen vor, die von Mooren bis hin zu terrestrischen Standorten reichen. Es ist zum überwiegenden Teil forstlich überprägt, enthält jedoch immer noch einen hohen Anteil naturnaher Wälder. Insgesamt wurden 10 FFH-Lebensraumtypen festgestellt, darunter 3 prioritäre. Lebensraumtypen nach Anhang I der FFH-Richtlinie: FFH-LRT Flächengröße in ha 91D0* 43,8 9410 51,5 9110 18,6 91E0* 2,0 7120 0,1 7140 0,4 6520 1,5 6230* 0,1 4030 0,1 3260 0,7 Tab. 1: Flächengrößen von FFH-LRT im Vorschlagsgebiet „Wald- und Moorgebiet südwestlich Schierke Schutzziele: Allgemeine Schutzziele: Der Schutzzweck des Gebietes umfasst die Gewährleistung der Kohärenz des Schutzgebietssystems NATURA 2000 und die Wahrung oder die Wiederherstellung eines günstigen Erhaltungszustandes der LRT gemäß Anhang I FFH-RL einschließlich ihrer charakteristischen Tier- und Pflanzenarten als maßgebliche Bestandteile des besonderen Schutzgebietes einschließlich der mit ihm räumlich und funktional verknüpften und für die Erhaltung der ökologischen Funktionalität bedeutsamen Lebensräume. Des Weiteren umfasst der Schutzzweck die Gewährleistung des günstigen Erhaltungszustandes der Populationen wildlebender Tier- und Pflanzenarten gemäß Anhang II FFH-RL als maßgebliche Bestandteile des Gebietes, einschließlich der mit ihren Habitatflächen räumlich und funktional verknüpften und für die Erhaltung der ökologischen Funktionalität bedeutsamen Lebensräume. Gebietsspezifische Schutzziele: Die Erhaltung der gebietstypischen Biotopkomplexe in den oberen Lagen des Harzes mit ihren sehr vielgestaltigen Lebensräumen, insbesondere der Moorwälder, der Montanen und bodensauren Fichtenwälder, der Erlen-Eschenwälder, der am höchsten gelegenen Buchenwälder Sachsen-Anhalts sowie kleinflächig der naturnahen Fließgewässer mit begleitender Vegetation, Bergmähwiesen, Borstgrasrasen, Mooren und Heideflächen. Erhaltung des zusammenhängenden und gebietsübergreifenden Komplexes aus überwiegend soligenen Mooren sowie den räumlich und funktional mit ihnen verknüpften Quellen sowie Fließgewässern. Die Erhaltung oder die Wiederherstellung eines günstigen Erhaltungszustandes insbesondere folgender Schutzgüter als maßgebliche Gebietsbestandteile: 1. LRT gemäß Anhang I FFH-RL: Prioritäre LRT: 6230* Artenreiche montane Borstgrasrasen (und submontan auf dem europäischen Festland) auf Silikatböden, 91D0* Moorwälder, 91E0* Auenwälder mit Alnus glutinosa und Fraxinus excelsior (Alno-Padion, Alnion incanae, Salicion albae) Weitere LRT. 3260 Flüsse der planaren bis montanen Stufe mit Vegetation des Ranunculion fluitantis und des Callitrichio-Batrachion, 4030 Trockene europäische Heiden, 6520 Berg-Mähwiesen, 7140 Übergangs- und Schwingrasenmoore, 7120 noch renaturierungsfähige degradierte Hochmoore, 9110 Hainsimsen-Buchenwald (Luzulo-Fagetum) und LRT 9410 Montane bis alpine bodensaure Fichtenwälder (Vaccinio-Piceetea) 2. Arten gemäß Anhang II FFH-RL: Luchs (Lynx lynx) Anmerkung: Flächendeckende Untersuchungen zum Vorkommen von Arten des Anhangs II FFH-RL liegen noch nicht vor. Die Angabe zum Luchs entstammt den Unterlagen für das ROV Natürlich Schierke. Aufgrund der Habitatausstattung ist mit dem Vorkommen weiterer Arten zu rechnen, so beispielsweise Großes Mausohr (Myotis myotis), Bechsteinfledermaus (Myotis bechsteinii) und Mopsfledermaus (Barbastellus barbastellus) (M. Trost, mdl. Mtt.) Ökologische Erfordernisse und erforderliche Lebensraumbestandteile für einengünstigen Erhaltungszustand der LRT gemäß Anhang I FFH-RL sind insbesondere: Für die LRT der Wälder im Gebiet (LRT 9110, 91D0*, 91E0*, 9410): natürliche oder naturnahe, lebensraumtypische Standortbedingungen in Bezug auf den Wasserhaushalt (insbesondere für die hydromorph geprägten LRT 91D0* und, 91E0* hinreichend hohe Wasserstände bzw. ggf. regelmäßig stattfindende Überflutungsereignisse), Erhaltung und Entwicklung eines stabilen und vernetzten Bestands von Moorwäldern aller standortbedingten Ausprägungen, der einen repräsentativen Anteil ungenutzter Naturwälder aufweist. Erhaltungsziele sind naturnahe, strukturreiche, möglichst großflächige und unzerschnittene Moorwälder auf nassen bis morastigen, nährstoffarmen bis mäßig nährstoffreichen Standorten mit intaktem Wasserhaushalt sowie natürlichem Relief und intakter Bodenstruktur. Erhaltung und Entwicklung eines landesweit stabilen und vernetzten Bestands aus Erlen-Eschenwäldern aller standortbedingten Ausprägungen, der einen repräsentativen Anteil ungenutzter Naturwälder aufweist. Erhaltungsziele für die einzelnen Vorkommen sind naturnahe, feuchte bis nasse Erlen- und Eschenwälder verschiedenster Ausprägung aller Altersstufen in Quellbereichen, an Bächen und in Flusstälern. Diese umfassen alle natürlichen oder naturnahen Entwicklungsphasen in mosaikartiger Struktur und mit ausreichendem Flächenanteil natürliche oder naturnahe, lebensraumtypische Standortbedingungen in Bezug auf das Bestandsinnenklima, auf das Lichtregime und auf den Humuszustand, Des Weiteren gilt das oben genannte Schutzziel für: ein lebensraumtypisches Arteninventar, ein hinreichend hohen Anteil an Alt- und Biotopbäumen, ein hinreichend hohen Anteil an jeweils lebensraumtypischen Strukturen (z. B. stehendes und liegendes Totholz, Horst- und Höhlenbäume, Waldinnen- und außenränder, Stockwerkaufbau, Geländestrukturen), Gewährleistung eines Mosaiks unterschiedlicher Waldentwicklungsphasen mit einem hinreichend hohen Anteil von Reife- und Zerfallsphase sowie Naturverjüngung, ein hinreichend hohen Anteil weitgehend störungsfreier oder störungsarmer Bestände, Für den LRT der Gewässer (LRT 3260): Natürliche oder naturnahe, lebensraumtypische Gewässerstrukturen und Standortbedingungen, einschließlich der Ufer-, Verlandungs- und Quellbereiche, in Bezug auf das Wasserregime (insbesondere hinreichend hoher Wasserspiegel sowie günstige Strömungsverhältnisse), Natürliche oder naturnahe, lebensraumtypische Bedingungen für den Nährstoffhaushalt Natürliche oder naturnahe Zustände des ökologischen und chemischen Zustand des Wasserkörpers (insbesondere grundsätzliche Schadstofffreiheit), Natürliche oder naturnahe Zustände im Bezug auf das Lichtregime, auf die ökologische Durchgängigkeit der Fließgewässer sowie auf die Beschaffenheit der Ufer und des Gewässergrundes, Ein lebensraumtypisches Arteninventar in Bezug auf Ufer-, submerse und emerse Vegetation, Für den LRT Borstgrasrasen (LRT 6230*): Ein lebensraumtypisches Arteninventar mit hohem Anteil krautiger Blütenpflanzen bzw. konkurrenzschwacher Arten, insbesondere auch Kryptogamen, Erhaltungsziele für die einzelnen Vorkommen sind arten- und strukturreiche, überwiegend gehölzfreie Borstgras-Rasen auf nährstoffarmen, trocken bis feuchten Standorten, die extensiv beweidet oder gemäht werden. LRT-angepasste Bewirtschaftungsformen Für den LRT der trockenen Heiden (LRT 4030): Natürliche oder naturnahe, lebensraumtypische Strukturen und Standortbedingungen Ein lebensraumtypisches Arteninventar mit einem hohen Anteil konkurrenzschwacher Arten, insbesondere auch Kryptogamen, Die Präsenz der verschiedenen charakteristischen Altersstadien der LRT in Kombination mit vegetationsfreien Rohböden und weiteren charakteristischen Biotopen sowie eingestreuten Sonderstrukturen, LRT-angepasste Bewirtschaftungsformen, Für den LRT der Frisch- und Feuchtwiesen (LRT 6520): Natürliche oder naturnahe, lebensraumtypische Strukturen und Standortbedingungen in Bezug auf den Wasserhaushalt sowie auf den Nährstoffhaushalt (nährstoffarme Standortbedingungen) Einem lebensraumtypischen Arteninventar und einem hohen Anteil krautiger Blütenpflanzen bzw. konkurrenzschwacher Arten, LRT-angepasste Bewirtschaftungsformen, Für die LRT der Moore und feuchten Heiden (LRT 7120, 7140): Natürliche oder naturnahe, lebensraumtypische Strukturen und Standortbedingungen, insbesondere in Bezug auf den Wasserhaushalt (hinreichende Wasserversorgung bzw. dauerhaft oberflächennahe Grundwasserstände, auf den Nährstoffhaushalt (nährstoffarme Standortbedingungen), naturnahe, waldfreie Moore u. a. mit torfmoosreichen Seggen- und Wollgras-Rieden, auf sehr nassen, nährstoffarmen Standorten, meist im Komplex mit nährstoffarmen Stillgewässern und anderen Moortypen, auf die Bodenstruktur, das Lichtregime, die Oberflächenmorphologie sowie auf den Torfkörper und moorbildende Prozesse, Ein lebensraumtypisches Arteninventar, charakterisiert insbesondere durch Kryptogamen und weitere konkurrenzschwache Arten. Ökologische Erfordernisse und erforderliche Lebensraumbestandteile für einen günstigen Erhaltungszustand der Tierarten gemäß Anhang II FFH-RL sind insbesondere: Für den Luchs wenig zersiedelte oder zerschnittene Landschaften mit natürlichen oder naturnahen, größeren zusammenhängenden, strukturreichen Waldkomplexen, geeignete Wanderkorridore. Meldekarte (pdf-Datei 2,2 MB) LRT-Karte (pdf-Datei 2,5 MB) Letzte Aktualisierung: 14.04.2021

Herkunftsgebiete im Land Brandenburg

Der Datensatz präsentiert die Gesamtheit der Herkunftsgebiete im Land Brandenburg. Ein Herkunftsgebiet ist ein Gebiet mit annähernd einheitlichen ökologischen Bedingungen, in denen sich Erntebestände oder Saatgutquellen einer bestimmten Art oder Unterart mit ähnlichen phänotypischen oder genetischen Merkmale befinden. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Grauerle, Große Küstentanne, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Roterle, Sandbirke, Schwarzkiefer 847-849, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde Der Datensatz präsentiert die Gesamtheit der Herkunftsgebiete im Land Brandenburg. Ein Herkunftsgebiet ist ein Gebiet mit annähernd einheitlichen ökologischen Bedingungen, in denen sich Erntebestände oder Saatgutquellen einer bestimmten Art oder Unterart mit ähnlichen phänotypischen oder genetischen Merkmale befinden. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Grauerle, Große Küstentanne, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Roterle, Sandbirke, Schwarzkiefer 847-849, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde

Erntezulassungsflächen im Land Brandenburg

Im Erntezulassungsregister (EZR) werden alle Bestände von zugelassenem Ausgangsmaterial und des davon erzeugten Vermehrungsgutes verwaltet. Der Layer stellt die Flächen des EZR räumlich dar. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Große Küstentanne, Grauerle, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Sandbirke, Schwarzerle, Schwarzkiefer, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde Im Erntezulassungsregister (EZR) werden alle Bestände von zugelassenem Ausgangsmaterial und des davon erzeugten Vermehrungsgutes verwaltet. Der Layer stellt die Flächen des EZR räumlich dar. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Große Küstentanne, Grauerle, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Sandbirke, Schwarzerle, Schwarzkiefer, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde

Forstwirtschaft - Bestände Staatswald

Der Kartendienst (WMS-Gruppe) stellt die digitalen Geodaten aus dem Bereich Forstwirtschaft des Saarlandes dar.:Waldbestände des SaarForst Landesbetriebes (Staatswald) Die Aussengrenzen (Besitzgrenzen) des Staatswaldes wurden an die ALK angeglichen und sind damit katasterscharf. Die Innengrenzen (Abgrenzungen der Waldbestände eines Eigentümers untereinander) sind anhand der DGK5 und der digitalen Orthofotos mit 40 cm räumlicher Auflösung digitalisiert. Felder und ihre Bedeutung: Hierarchie Char (14) ; landesweit besitzerübergreifend eindeutiger Schlüssel Besitz Char (20) ; Waldeigentümer Revier Char (2) ; SaarForst Reviernummer Reviername Char (25) ; SaarForst Revierbezeichnung Abt Char (4) ; Nummer der Waldabteilung, eindeutig innerhalb eines Waldeigentümers Abteilung Char (8) ; Nummer der Waldabteilung mit vorangestellter Eigentümernummer Uabt Char (1) ; Unterabteilung Bestand Char (1) ; Bestand Teilfl Char (1) ; Teilfläche Beschrift Char (4) ; zusammengesetztes Feld aus Unterabteilung, Bestand und Teilfläche Betr_kl Char (20) ; Betriebsklasse Keine_bew Char (20) ; Erläuterung zu den Waldflächen außer Bewirtschaftung (10%) *) Bewirtsch Char (30) ; Bewirtschaftungsintensitäteinschl. „außer Bewirtschaftung“ Entw_stufe Char (30) ; Entwicklungsstufe Best_typ Char (35) ; Bestandestyp Schlussgra Char (20) ; Schlussgrad Best_stru Char (20) ; Bestandesstruktur Nutz_art Char (20) ; Nutzungsart Atb Char (20) ; Alt- und Totholz Biozönosen-Projektfläche Bl Decimal (3, 0) ; Blösse Anteil der Fläche temporär ohne Baumbewuchs in % Bu Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Buche in % Ei Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Eiche in % Elb Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Edellaubbäume in % Slb Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe sonstige Laubbäume in % Fi Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Fichte in % Ki Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Kiefer in % Lae Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Lärche in % Dou Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Douglasie in % Snb Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe sonst. Nadelbäume in % Sa_lh Decimal (3, 0) ; Summe der Laubhölzer in % Sa_nh Decimal (3, 0) ; Summe der Nadelhölzer in % Hba Char (3) ; Dominierende Baumartengruppe Farbe Char (10) ; Darstellungsfarbe auf der Wirtschaftskarte Stand der Flächenausweisung „Außer Bewirtschaftung -10% der Staatswaldfläche“ zum 1.9.2011 Bisherige_irB; Bisher in regelmässiger Bewirtschaftung Bisherige_arB; Bisher ausser regelmässiger Bewirtschaftung NWZ_ausgewiesen; durch Rechtsverordnung ausgewiesene Naturwaldzelle Grossschutzgebiet; durch Rechtsverordnung ausgewiesenes Großschutzgebiet ("Urwald") Grossschutzgebiet_ab; Abgang vom Großschutzgebiet, rechtlich nicht umgesetzt Grossschutzgebiet_zu; Zugang zum Großschutzgebiet, rechtlich nicht umgesetzt Referenzfläche; Referenzfläche Prozessschutz Quierschied NWZ_erw: Zugang bzw. Neuausweisung Naturwaldzelle, rechtlich nicht umgesetzt Kernzone_Biosphaere; Kernzonen der Biosphäre Bliesgau.

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.

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