WMS Dieser Darstellungsdienst visualisiert wichtige Bodenparameter im Oberboden, die mittels Sentinel-2 Zeitreihen der Jahre 2018, 2019, 2020 und 2021 und eines Random Forest (RF) Ansatzes modelliert worden sind. Die Vorhersagen beziehen sich ausschließlich auf landwirtschaftlich genutzte Flächen Baden-Württembergs. Die RF-Modellierung wurde mit Hilfe der Statistiksoftware R durchgeführt. Zum Trainieren der Modelle standen Daten aus klassischen Bodenkartierungen (Landesamt für Geologie, Rohstoffe und Bergbau, LGRB), Informationen von Dauerbeobachtungsflächen (Landesamt für Umwelt Baden Württemberg, LUBW), von der europäischen LUCAS-Datenbank (ESDA) und aus projektbezogenen Feldkampagnen zur Verfügung, die in Zusammenarbeit des LGRB mit Kollegen der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) durchgeführt worden sind. Dieser Dienst wurde im Rahmen des DLR-finanzierten und vom Landesamt für Geologie, Rohstoffe und Bergbau (LGRB) geleiteten Projekts BopaBW (Förderkennzeichen: 50EW1703A) erstellt. Der Dienst beschreibt die Ergebnisse eines Projekts, welches die Anwendbarkeit von Sentinel-2 Satellitenbilddaten für die direkte Vorhersage von oberflächennahen Bodeneigenschaften auf Ackerflächen Baden-Württembergs untersucht hat. Zusätzliche Informationen, die für gewöhnlich als erklärende Variablen für die räumliche Modellierung genutzt werden, z.B. Reliefparameter und Klimakenngrößen, blieben unberücksichtigt. Es handelt sich bei den im Dienst dargestellten Datensätzen um Forschungsergebnisse und nicht um offizielle Produkte des LGRB. Bodeneigenschaftenkarten Fernerkundung Maschinelles Lernen Günter Sokol Regierungspräsidium Freiburg - Abteilung 9 Landesamt für Geologie, Rohstoffe und Bergbau Regierungspräsidium Freiburg - Abteilung 9 Landesamt für Geologie, Rohstoffe und Bergbau POSTAL

Regierungspräsidium Freiburg - Abteilung 9 Landesamt für Geologie, Rohstoffe und Bergbau, Albertstraße 5, D-79104 Freiburg i. Br.

Freiburg i. Br. Baden-Württemberg D-79104 Deutschland +49 761 208 3000 abteilung9@rpf.bwl.de keine Die WMS-Dienste des LGRB sind zum Teil kostenpflichtig. Beachten sie hierzu die Allgemeinen Geschaeftsbedingungen des LGRB (AGB) sowie die Zusaetzlichen oder Abweichenden Bestimmungen zu den AGBs fuer den Bezug von Geodaten-Diensten auf der LGRB-Homepage unter http://lgrb-bw.de. 4096 4096 text/xml image/png image/jpeg image/png; mode=8bit image/vnd.jpeg-png image/vnd.jpeg-png8 application/x-pdf image/svg+xml image/tiff application/vnd.google-earth.kml+xml application/vnd.google-earth.kmz application/x-protobuf application/json text/html application/vnd.ogc.gml text/plain text/xml image/png image/jpeg image/png; mode=8bit image/vnd.jpeg-png image/vnd.jpeg-png8 text/xml XML INIMAGE BLANK lgrb_bopa Dieser Darstellungsdienst visualisiert wichtige Bodenparameter im Oberboden, die mittels Sentinel-2 Zeitreihen der Jahre 2018, 2019, 2020 und 2021 und eines Random Forest (RF) Ansatzes modelliert worden sind. Die Vorhersagen beziehen sich ausschließlich auf landwirtschaftlich genutzte Flächen Baden-Württembergs. Die RF-Modellierung wurde mit Hilfe der Statistiksoftware R durchgeführt. Zum Trainieren der Modelle standen Daten aus klassischen Bodenkartierungen (Landesamt für Geologie, Rohstoffe und Bergbau, LGRB), Informationen von Dauerbeobachtungsflächen (Landesamt für Umwelt Baden Württemberg, LUBW), von der europäischen LUCAS-Datenbank (ESDA) und aus projektbezogenen Feldkampagnen zur Verfügung, die in Zusammenarbeit des LGRB mit Kollegen der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) durchgeführt worden sind. Dieser Dienst wurde im Rahmen des DLR-finanzierten und vom Landesamt für Geologie, Rohstoffe und Bergbau (LGRB) geleiteten Projekts BopaBW (Förderkennzeichen: 50EW1703A) erstellt. Der Dienst beschreibt die Ergebnisse eines Projekts, welches die Anwendbarkeit von Sentinel-2 Satellitenbilddaten für die direkte Vorhersage von oberflächennahen Bodeneigenschaften auf Ackerflächen Baden-Württembergs untersucht hat. Zusätzliche Informationen, die für gewöhnlich als erklärende Variablen für die räumliche Modellierung genutzt werden, z.B. Reliefparameter und Klimakenngrößen, blieben unberücksichtigt. Es handelt sich bei den im Dienst dargestellten Datensätzen um Forschungsergebnisse und nicht um offizielle Produkte des LGRB. Bodeneigenschaftenkarten Fernerkundung Maschinelles Lernen EPSG:25832 EPSG:31467 EPSG:4326 EPSG:3857 EPSG:4258 7.32554 10.6745 47.3025 50.0123 bopa_corg Dieser Datensatz zeigt prozentuale Anteile des organischen Bodenkohlenstoffgehalts (Corg) an der Bodenoberfläche, die mittels Sentinel-2 Zeitreihen der Jahre 2018, 2019, 2020 und 2021 und eines Random Forest (RF) Ansatzes modelliert worden sind. Die Corg-Vorhersagen beziehen sich ausschließlich auf landwirtschaftlich genutzte Flächen Baden-Württembergs. Die RF Modellierung wurde mit Hilfe der Statistiksoftware R durchgeführt. Die für die Modellierung benötigten Referenzdaten setzen sich aus Informationen zusammen, die aus klassischen Bodenkartierungen (Landesamt für Geologie, Rohstoffe und Bergbau, LGRB), von Dauerbeobachtungsflächen (Landesamt für Umwelt Baden-Württemberg, LUBW), und aus aktuellen Feldkampagnen stammen, die sowohl vom LGRB als auch von der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) durchgeführt worden sind. Insgesamt standen für das Training 380 Labormesswerte von Corg zur Verfügung, die allesamt durch Verbrennungsanalyse generiert worden sind. Angewandt auf eine unabhängige Stichprobe von ca. 30% des Gesamtprobenumfangs führte zu einem Bestimmtheitsmaß (R²) von 0,18. Die räumliche Bodenauflösung der Rasterdaten beträgt 10 m pro Pixel. Dieser Datensatz wurde im Rahmen des DLR-finanzierten und vom Landesamt für Geologie, Rohstoffe und Bergbau (LGRB) geleiteten Projekts BopaBW (Förderkennzeichen: 50EW1703A) in Zusammenarbeit mit der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) und dem Geoforschungszentrum Potsdam (GfZ) erstellt. EPSG:25832 EPSG:31467 EPSG:4326 EPSG:3857 EPSG:4258 7.32554 10.6745 47.3025 50.0123 text/xml 7500 3.5e+06 bopa_ton Dieser Datensatz zeigt prozentuale Anteile des Tongehalts an der Bodenoberfläche, die mittels Sentinel-2 Zeitreihen der Jahre 2018, 2019, 2020 und 2021 und eines Random Forest (RF) Ansatzes modelliert worden sind. Die Tongehaltsprognosen beziehen sich ausschließlich auf landwirtschaftlich genutzte Flächen Baden-Württembergs. Die RF Modellierung wurde mit Hilfe der Statistiksoftware R durchgeführt. Die für die Modellierung benötigten Referenzdaten setzen sich aus Informationen zusammen, die aus klassischen Bodenkartierungen (Landesamt für Geologie, Rohstoffe und Bergbau, LGRB), von Dauerbeobachtungsflächen (Landesamt für Umwelt Baden Württemberg, LUBW), von der europäischen LUCAS-Datenbank (ESDA) und aus aktuellen Feldkampagnen stammen, die sowohl vom LGRB als auch von der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) durchgeführt worden sind. Insgesamt standen für das Training 455 Labormesswerte zum Tongehalt zur Verfügung, die allesamt aus Korngrößenanalysen mittels Pipette-Methode stammen. Angewandt auf eine unabhängige Stichprobe von ca. 30% des Gesamtprobenumfangs führte zu einem Bestimmtheitsmaß (R²) von 0,18. Die räumliche Bodenauflösung der Rasterdaten beträgt 10 m pro Pixel. Dieser Datensatz wurde im Rahmen des DLR-finanzierten und vom Landesamt für Geologie, Rohstoffe und Bergbau (LGRB) geleiteten Projekts BopaBW (Förderkennzeichen: 50EW1703A) in Zusammenarbeit mit der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) und dem Geoforschungszentrum Potsdam (GfZ) erstellt. EPSG:25832 EPSG:31467 EPSG:4326 EPSG:3857 EPSG:4258 7.32554 10.6745 47.3025 50.0123 text/xml 7500 3.5e+06