Landbedeckung Niedersachsen 2025 (FLAIR-HUB)

Dieser Datensatz enthält eine KI-gestützte Klassifikation der Landbedeckung in Niedersachsen. Grundlage sind die Digitalen Orthophotos (DOP) des LGLN aus dem Bildflugjahr 2025. Jedes Pixel ist einer von 15 Landbedeckungsklassen zugeordnet, z. B. Gebäude, versiegelte Flächen, Gewässer, landwirtschaftliche Flächen, Laub- oder Nadelwald. Die Daten liegen als Cloud Optimized GeoTIFF (COG) je Landkreis bzw. kreisfreier Stadt vor.

Enthaltene Gebiete (21): Braunschweig, Celle, Cloppenburg, Emsland, Gifhorn, Goslar, Göttingen, Grafschaft Bentheim, Hameln-Pyrmont, Helmstedt, Hildesheim, Holzminden, Northeim, Osnabrück (Stadt und Landkreis), Peine, Region Hannover, Salzgitter, Schaumburg, Vechta, Wolfenbüttel, Wolfsburg

Hinweis zur Datenqualität: Dies ist die erste Version des Datensatzes. Das verwendete Modell wurde mit Daten aus Frankreich trainiert. Die Klassifikation kann daher Fehlklassifikationen und Inkonsistenzen enthalten. Bitte prüfen Sie, ob die Daten für Ihren Anwendungsfall geeignet sind. Hinweise auf Fehler nehmen wir gerne entgegen: geoai@lgln.niedersachsen.de

Fortführung: Die Landbedeckung soll jährlich in einem eigenen Eintrag fortgeführt werden. Jeder Eintrag enthält nur die Landkreise, für die im jeweiligen Jahr neue DOP vorliegen, ganz oder teilweise. Für alle übrigen Gebiete gilt der jüngste Eintrag der Vorjahre. Welche Datei für welches Gebiet aktuell ist und aus welchem Bildflugjahr die Daten stammen, steht im beigefügten QGIS-Projekt. Es verlinkt die Daten aller Jahre und enthält die Darstellungsstile der Klassen.

Methode: Die Landbedeckung wurde mit dem vortrainierten Modell FLAIR-HUB_LC-A_IR_swinbase-upernet des französischen Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) berechnet (Swin-Base-Encoder, UPerNet-Decoder; Hugging Face, Revision b6bdc9d6522f438467e3a022a2abdc9ad16ce804; Garioud et al., 2026). Als Eingangsdaten dienen die DOP als Farbinfrarot-Kombination (NIR, Rot, Grün). Das Modell wurde mit Daten aus Frankreich trainiert; die dort angegebenen Genauigkeiten (mIoU 64,1 %, Gesamtgenauigkeit 77,5 %) gelten nicht automatisch für Niedersachsen.

Klassen (Pixelwert – Klasse (Bezeichnung des Modells)):

• 0 – Gebäude (building)
• 1 – Gewächshaus (greenhouse)
• 2 – Schwimmbecken (swimming pool)
• 3 – Versiegelte Fläche (impervious surface)
• 4 – Unversiegelte Fläche (pervious surface)
• 5 – Offener Boden (bare soil)
• 6 – Wasser (water)
• 7 – Schnee (snow)
• 8 – Krautige Vegetation (herbaceous vegetation)
• 9 – Landwirtschaftliche Fläche (agricultural land)
• 10 – Gepflügte Fläche (plowed land)
• 11 – Weinbau (vineyard)
• 12 – Laubgehölz (deciduous)
• 13 – Nadelgehölz (coniferous)
• 14 – Gebüsch (brushwood)
• 255 – keine Daten (NoData)

Die Werte 15–18 (clear cut, ligneous, mixed, undefined) sind im Modell definiert, kommen in den Daten aber nicht vor. Weinbau und Schnee treten in Niedersachsen allenfalls vereinzelt auf; Pixel dieser Klassen sind überwiegend Fehlklassifikationen. Auflösung 0,2 m, 8 bit. Jede Datei enthält in den GeoTIFF-Metadaten die Aufnahmedaten der DOP, die Modell-Revision und die Fläche je Klasse.

Quellen:
Garioud, A., Giordano, S., David, N., & Gonthier, N. (2026). FLAIR-HUB: Large-scale multimodal dataset for land cover and crop mapping. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 237, 271–300. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2026.04.017
IGNF: FLAIR-HUB_LC-A_IR_swinbase-upernet [Modell], Revision b6bdc9d. Hugging Face. Lizenz: Etalab 2.0. https://huggingface.co/IGNF/FLAIR-HUB_LC-A_IR_swinbase-upernet

Nutzungshinweis: Die Daten stehen unter CC0 1.0 und können ohne Einschränkungen genutzt werden. Über eine Quellenangabe freuen wir uns, z. B.: LGLN (2026): Landbedeckung Niedersachsen 2025 (FLAIR-HUB). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.23689677