Die Landnutzung ist die Klassifizierung des Territoriums in homogene Kategorien nach menschlichen Aktivitäten und Vegetationsbedeckung. Sie liefert Informationen über die Verteilung verschiedener Landtypen, das Vorhandensein natürlicher und anthropogener Lebensräume und den Grad der Landschaftstransformation. Das CLC-System (Corine Land Cover) ist der europäische Referenzstandard.
Die Sub-Indikatoren umfassen: nicht-künstliche Flächen (NAA), natürliche Bedeckung, landwirtschaftliche und künstliche Bedeckung sowie Wasserflächenanteil.
Die Landnutzung wird durch Integration mehrerer Satellitenquellen berechnet: ESA World Cover, Impact Observatory LULC, Sentinel-2 SCL, Google Dynamic World, OpenStreetMap Roads, CLC Backbone, Corine Land Cover, Dominant Leaf Type und European Crop Map. Das ML-Modell klassifiziert Sentinel-2-Bilder (10 m) mit Cloud-Maskierung und erzeugt CLC-Klassen mit Hektar- und Prozentstatistiken.
| Indikator | Einheit | Bereich | Invertiert |
|---|---|---|---|
clc | — | — | Nein |
naa | % | [0, 20, 40, 60, 80, 100] | Nein |
naa_natural | % | [0, 20, 40, 60, 80, 100] | Nein |
naa_artificial | % | [0, 20, 40, 60, 80, 100] | Ja |
naa_water | % | [0, 10, 20, 40, 60, 100] | Nein |
natural_coverage | % | [0, 20, 40, 60, 80, 100] | Nein |
agriculture_coverage | % | [0, 20, 40, 60, 80, 100] | Ja |
artificial_coverage | % | [0, 20, 40, 60, 80, 100] | Ja |
Hinweis: naa_artificial, agriculture_coverage und artificial_coverage sind invertiert — niedrigere Werte bedeuten bessere Bedingungen.
KPI-Verantwortlich: Claudio Barbieri — Land-Cover-Generierung: Axel Dolcemascolo
clc
naa
(%)naa_natural
(%)naa_artificial
(%)naa_water
(%)natural_coverage
(%)agriculture_coverage
(%)artificial_coverage
(%)Die Landnutzung wird durch Integration mehrerer Quellen berechnet: ESA World Cover, Impact Observatory LULC, Sentinel-2 SCL, Google Dynamic World, OpenStreetMap, CLC Backbone, Corine Land Cover, Dominant Leaf Type und European Crop Map. Das ML-Modell klassifiziert Sentinel-2-Bilder (10 m) mit Cloud-Maskierung.