In diesem Paper stellen wir eine neue Datensammlung für die Tiefenschätzung im Außenbereich aus einzelnen und stereo RGB-Bildern vor. Die Datensammlung wurde aus der Perspektive eines Fußgängers erfasst. Derzeit nutzen die modernsten Ansätze tiefenlernenbasierte Techniken, die sich gegenüber herkömmlichen State-of-the-Art-Methoden der Computer Vision als überlegen erwiesen haben. Dennoch erfordern diese Methoden große Mengen zuverlässiger Ground-Truth-Daten. Obwohl bereits mehrere Datensammlungen für die Tiefenschätzung existieren, sind fast alle nicht auf den Außenbereich aus einer egozentrischen Perspektive ausgerichtet. Unsere Datensammlung bietet eine große Anzahl hochaufgelöster Bildpaare aus Farbbildern und entsprechenden Tiefenkarten aus menschlicher Sicht. Zudem zeichnet sich die vorgeschlagene Datensammlung durch menschliche Interaktion und eine hohe Datenvariabilität aus, wie in dieser Arbeit dargestellt wird.