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Deutschland 2020 – Landbedeckung auf Basis von Sentinel-2 Daten


23. April 2021 | Category General, Sentinel

Deutschlandkarte der Landbedeckungsklassifizierung für 2020

Deutschland Landnutzungsklassifikation 2020

– Landbedeckungsklassifizierungskarte von Deutschland für 2020 verfügbar –

Mittels des von mundialis entwickelten automatischen Verfahrens zur Erstellung jährlicher Landbedeckungsklassifikationen für ganz Deutschland wurde nun eine aktuelle Landbedeckungskarte für das Jahr 2020 erstellt (hier gibt es die Klassifikationen für 2016 und 2019). Die Karte bildet die Klassen Bebaute Fläche, Grasland, Wald, Landwirtschaft, Vegetationsloser Boden und Wasser ab. Ihre räumliche Auflösung liegt bei 10m x 10m (Pixelgröße). Datengrundlage für die Klassifikation sind mit dem MAJA-Algorithmus atmosphärenkorrigierte Sentinel-2 Satellitendaten (von EOC Geoservice des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) bereitgestellt) sowie Trainingsdaten aus Referenzdaten (z.B. OpenStreetMap) und den Sentinel-2 Szenen selbst.

Dank der flexiblen und vollautomatischen Prozessierung können Landbedeckungsklassifikationen für verschiedene Jahre erstellt werden. Dies ermöglicht zukünftig auch die schnelle und unkomplizierte Erzeugung aktueller Karten nahezu in Echtzeit. So können sowohl langjährige als auch aktuelle Trends der Landbedeckung Deutschlands beobachtet werden, um Entscheidungsträger aus Politik und Wirtschaft zu unterstützen.

Das Ergebnis der Klassifikation für 2020 haben wir hier veröffentlicht:

Landbedeckungsklassifizierungskarte von Deutschland 2020 basierend auf Sentinel-2-Daten, 10m Auflösung

  • Download: https://data.mundialis.de/geodata/lulc-germany/classification_2020/classification_map_germany_2020_v02.tif
  • Metadaten: https://data.mundialis.de/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/9246503f-6adf-460b-a31e-73a649182d07

 

Datenlizenz (offene Daten):

  • Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 (DL-DE->BY-2.0), oder neuer
    https://data.mundialis.de/geodata/lulc-germany/classification_2020/LICENSE.html

 

Methodenbeschreibung:

  • Riembauer, G., Weinmann, A., Xu, S., Eichfuss, S., Eberz, C., Neteler, M. (2021): Germany-wide Sentinel-2 based Land Cover Classification and Change Detection for Settlement and Infrastructure Monitoring. Submitted to 2021 conference on Big Data from Space (BiDS’2021). https://www.bigdatafromspace2021.org/
  • Riembauer, G., Weinmann, A., Tawalika, C., Andreo, V., Delucchi, L., Fagandini, R., Neteler, M. (2021): Sentinel processing in GRASS GIS: A growing toolset for downloading, preprocessing and multitemporal analysis of Copernicus Sentinel data. Submitted to FOSS4G 2021, Buenos Aires, Argentina. https://2021.foss4g.org/, Abstract: https://callforpapers.2021.foss4g.org/foss4g2021/talk/review/8WPFUSU8VDLZ3HXSXBXVSQSMMU9MAEE3

 

Ihr Ansprechpartner

Wir stehen Ihnen gerne zur Verfügung:
Guido Riembauer <info@mundialis.de> | Telefon: +49 (0)228 / 387 580 80

Über incora

Im Rahmen der Nachhaltigkeitsziele ist der sparsame Umgang mit der Ressource Fläche seit vielen Jahren Gegenstand planerischer Interventionen und politischer Maßnahmen der Bundesregierung. Die konfliktreichen Nutzungsansprüche sind benötigen Datengrundlagen für das Monitoring der Siedlungs- und Verkehrsflächenentwicklung. Das incora Projekt nutzt die Datengrundlagen der Copernicus Sentinel-Satelliten, um existierende Indikatoren der Siedlungs- und Verkehrsflächenentwicklung für ein bundesweites Flächenmonitoring zu ergänzen sowie die Qualität und Aussagekraft der bestehenden Kennziffern zu erhöhen. Die Ergebnisse werden in Portalen der Raumbeobachtung öffentlich bereitgestellt.

Das Projekt (Laufzeit: 12/2018 – 11/2021) wird durch das Institut für Landes- und Stadtentwicklungsforschung (ILS) koordiniert, und gemeinsam mit dem Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR) und der mundialis GmbH & Co. KG durchgeführt.

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Kontakt

mundialis GmbH & Co. KG
Kölnstrasse 99
53111 Bonn

Telefon: +49 (0)228 / 387 580 80
Fax: +49 (0)228 / 962 899 57

E-Mail: info [at] mundialis [dot] de

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