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1383 Ergebnisse zu "2023"

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Stör (QP) FAP 2019

Vermessung von ca. Querprofilen an den Nebenflüssen der Tideelbe von Hamburg bis Cuxhaven bzw. Brunsbüttel im Rahmen der Beweissicherung zur Fahrrinnenanpassung 2019 (Stand 2023). Die Profile wurden epochenweise terrestrisch gemessen oder aus verfügbaren Digitalen Geländemodellen berechnet. Herausgeber: WSA Elbe-Nordsee - Beweissicherung - 24 Feature(s)

Wischhafener Süderelbe (QP) FAP 2019

Vermessung von ca. Querprofilen an den Nebenflüssen der Tideelbe von Hamburg bis Cuxhaven bzw. Brunsbüttel im Rahmen der Beweissicherung zur Fahrrinnenanpassung 2019 (Stand 2023). Die Profile wurden epochenweise terrestrisch gemessen oder aus verfügbaren Digitalen Geländemodellen berechnet. Herausgeber: WSA Elbe-Nordsee - Beweissicherung - 15 Feature(s)

Topographie Unterelbe 2022 - Isolinien

Isolinien zur Topographie des Weser-Ästuars aus dem Jahr 2022 abgeleitet aus dem Digitalen Geländemodell (DGM) mit 2m Rasterauflösung. Die Datengrundlage des DGM sind u.a.: -Peildaten der WSV und des BSH (2017-2023) -Laserscanningdaten (Befliegungen 04/2022). Bitte beachten Sie die Informationen und weitere Datenformate im Downloadbereich! Herausgeber: WSA Elbe-Nordsee - Beweissicherung - 83863 Feature(s)

Geodatendienst
Open Data

Historische Stadtkarten - Stadt Köln (WMS)

Dieser Dienst liefert historische Stadtkarten, die das heutige Stadtgebiet Köln und teilweise das Umland abdecken. Es handelt sich dabei nicht um großmaßstäbige Kataster- und Flurkarten, sondern um Stadtpläne und Übersichtskarten. Die Stadt Köln hatte nicht immer die heutige Ausdehnung. Im Dienst sind daher einige Karten enthalten, die früher selbstständige, heute eingemeindete Orte abbilden. Der im Dienst zusammengestellte Bestand ist nicht vollständig und wird künftig erweitert werden. Basis für den Dienst sind gescannte analoge Stadtpläne ab ca. 1600. Damit sie geometrisch zur aktuellen Stadtkarte passen, wurden diese Karten georeferenziert und entzerrt zum Ausgleich von Ungenauigkeiten, Generalisierungseffekten, Materialverzug und Scannerfehlern. Der Dienst ist also für den inhaltlichen Abgleich vorgesehen. Um eine sinnvolle Chronologie bis heute zu erreichen sind im Dienst auch jüngere Stadtkarten enthalten, die bereits auf digitalem Weg entstanden sind. Falls Sie eine historische Stadtkarte drucken möchten, bietet es sich an, die nicht entzerrten Originaldaten mit Randgestaltung zu verwenden. Die Karten sind unter einer offenen Lizenz frei verwendbar. Nehmen Sie dazu bitte Kontakt zu uns auf (siehe Kontaktdaten), wir beraten Sie gerne. Folgende Stadtkarten sind derzeit im Dienst enthalten: 1600 Colonia Agrippina, Braun-Hogenberg, 1633 Eigentliche Abbildung des h: Römischen Reiches freyer Statt Cöllen, V. Hoilar, 1725 Grundriss aus dem Anfange des vorigen Jahrhunderts, Entworfen von F. Kreuter, Lith. v. P. Schieffer, 1740 Colonia Agrippina Urbs florentissima, Jacobus Proppen, 1752 Civitatis Coloniensis anno 1752 Rheinhardt, 1807 Topographische Aufnahme der Rheinlande, Jean Josef Tranchot, 1831 Grundriss von Köln und Deutz,1836 Die Stadt Cöln im Jahre 1836, 1876 Kataster-Karte, 1876 Übersichtskarte der Gemeinde Mülheim a/Rhein, Mülheim, Stadtbauamt, 1877 Ehrenfeld, 1877 Plan der Stadt Coeln und Umgebung, KatasterControlleur Willmeroth, 1877 Plan der Stadt Coeln und Umgebung, KatasterControlleur Willmeroth, 1877 Plan der Stadt Coeln und Umgebung, KatasterControlleur Willmeroth, 1877 Plan der Stadt Coeln und Umgebung, KatasterControlleur Willmeroth,1879 Plan der Stadt Cöln, Jansen Geometer, 1881 Plan der Stadt Cöln als Bebauungsplan für die Neustadt, Der königliche Steuerinspektor Wilmeroth, 1885 Plan von Köln und Umgebung zu Greven's Adressbuch gehörend, Lith. P. von Lennep Köln, 1891 Übersichtsplan der Alt- und Neustadt Köln, Selbstverlag der Stadt Köln, 1893 Karte der Stadt Mülheim am Rhein, Mülheim, Stadtbauamt, 1898 Plan von Köln und Umgebung, Greven's Kölner-Adressbuchverlag Ant. Carl Greven, 1901 Plan KÖLN und Umgebung, Greven's Kölner-Adressbuchverlag Ant. Carl Greven, 1901 Übersichtskarte der Gemeinde Mülheim a/Rhein, Mülheim, Stadtbauamt,1902 Plan von Köln und Umgebung, Grevens Kölner Adressbuchverlag, 1904 Plan KÖLN und UMGEBUNG, Greven's, 1903 Karte der Stadt Mülheim a. Rhein Bebauungsplan, Stadtbauamt Abteilung Tiefbau, 1911 Plan KÖLN und UMGEBUNG, Greven's, 1915 Stadtplan Köln, Grevens Verlag, 1915 Stadtkreis Cöln, Stadtvermessungsamt Cöln, 1918 Plan der Stadt Cöln, Herausgegeben von der Liegenschaftsverwaltung Planamt, 1921 Plan der Stadt Köln, Herausgegeben von der städtischen Liegenschaftsverwaltung Planamt , 1924 Plan der Stadt Köln, Herausgegeben von der Vermessungs- und Planabteilung des Liegenschaftsamtes der Stadt Köln, 1925 Greven's Plan von Köln, Greven's Kölner Adressbuchverlag, 1926 Plan der Stadt Köln, Vermessungs-und Planabteilung Liegenschaftsamt, 1927 Plan der Stadt Köln, herausgegeben von der Vermessungs- u. Planabteilung des Liegenschaftsamtes der Stadt Köln, 1929 Stadtkreis Köln Baugebietsplan, 1935 Karte der Stadt Köln, Angefertigt und herausgegeben im März 1935 von der Vermessungs- und Schätzungsabteilung der Stadt Köln, 1939 Stadt Köln und Umgebung Straßenbahnen Vorortbahnen, Angefertigt und herausgegeben von der Vermessungs- und Schätzungsabteilung der Hansestadt Köln, 1942 Karte der Hansestadt Köln, Angefertigt und herausgegeben im Februar 1935 von der Vermessungs- und Schätzungsabteilung der Stadt Köln, 4. Auflage, 1944 Karte der Hansestadt Köln, Vermessungs- und Schätzungsabteilung der Hansestadt Köln, 1945 Karte der Stadt Köln, Angefertigt und herausgegeben im März 1935 von der Vermessungs- und Schätzungsabteilung der Stadt Köln, 7. Auflage ,1946 Karte der Stadt Köln, Angefertigt und herausgegeben im Februar 1935 von der Vermessungs- und Schätzungsabteilung der Stadt Köln. Letzte Berichtigung im September 1946, 1951 Köln, Liegenschaftsamt, Vermessungsabteilung, 1952 Karte der Stadt Köln, Vermessungs- und Schätzungsabteilung der Hansestadt Köln, 1955 Köln Amtlicher Plan, Liegenschaftsamt Vermessungsabteilung, 1956 Köln Amtlicher Plan, Liegenschaftsamt Vermessungsabteilung , 1958 Köln Amtlicher Plan, Liegenschaftsamt Vermessungsabteilung, 1959 Köln Amtlicher Plan, Greven's Adressbuch-Verlag KG, Köln, 1962 Köln Amtlicher Plan, Greven's Adressbuch-Verlag KG, Köln, 1964 Köln Amtlicher Plan, Greven's Adressbuch-Verlag KG, Köln, 1966 Köln Amtlicher Plan, Greven's Adressbuch-Verlag KG, Köln, 1968 Köln Amtlicher Plan, Greven's Adressbuch-Verlag KG, Köln, Stadt Köln, 1972 Köln 1972, 1973 Köln Amtlicher Plan, Greven's Adressbuch-Verlag KG, Köln, 1975 Köln 1.25.000, Grevens Adressbuch Verlag Köln, 1975 Stadtplan, Liegenschaftsamt der Stadt Köln, Vermessungsabteilung, 1980 Köln, Grevens Adressbuch Verlag Köln, 1982 Stadtkarte, Stadt Köln, 1987 Stadt Köln Stadtplan, Grevens Adressbuch Verlag Köln, 1993 Stadtkarte, Vermessungs- und Katasteramt, 1994 Stadtplan Köln, Vermessungs- und Katasteramt, 1998 Stadt Köln, Amt für Liegenschaften, Vermessung und Kataster, 2000 Stadt Köln, Amt für Liegenschaften, Vermessung und Kataster, 2004 Stadtkarte, Amt für Liegenschaften, Vermessung und Kataster, 2006 Stadtkarte, Amt für Liegenschaften, Vermessung und Kataster, 2007 Stadtkarte, Amt für Liegenschaften, Vermessung und Kataster, 2008 Stadtkarte, Amt für Liegenschaften, Vermessung und Kataster, 2010 Stadtkarte, Amt für Liegenschaften, Vermessung und Kataster, 2012 Stadtkarte, Amt für Liegenschaften, Vermessung und Kataster, 2014 Stadtkarte, Amt für Liegenschaften, Vermessung und Kataster, 2016 Stadtkarte, Amt für Liegenschaften, Vermessung und Kataster, 2018 Stadtkarte, Amt für Liegenschaften, Vermessung und Kataster, 2020 Stadtkarte, Amt für Liegenschaften, Vermessung und Kataster, 2023 Stadtplan Köln 1:20000, Amt für Liegenschaften, Vermessung und Kataster,

Geodatensatz
Open Data

Baumartenklassifikation NRW

Klassifikation von Baumartengruppen auf Bestandesebene, basierend auf Sentinel2 - Satellitenaufnahmen Die Klassifikation in die 9 in NRW am häufigsten bzw. bestandesbildend auftretenden Baumartengruppen berücksichtigt folgende Klassen: Eichen (Ei), Buchen (Bu), Buntlaubhölzer (hALH), Weichlaubhölzer (wALN), Pappeln, Kiefern, Lärchen, Fichten und Douglasien (siehe Legende). Die Klassifikation erfolgte durch ein Verfahren künstlicher Intelligenz (rekurrentes neuronales Netzwerk), das anhand von Forsteinrichtungsdaten aus den Waldflächen des landeseigenen Forstbetriebes in NRW trainiert wurde. Das Verfahren wurde im Auftrag des Ministeriums für Landwirtschaft und Verbraucherschutz des Landes NRW (MLV NRW) entwickelt. Zur Erkennung der Baumarten anhand ihrer Phänologie und zur Gewährleistung möglichst wolkenfreier Verhältnisse wurden Zeitreihen von Satellitenaufnahmen aus den Vegetationsperioden zweier Jahre zwischen dem 03.03.2022 und dem 11.07.2023 ausgewertet. Es wurden dafür insgesamt 516 einzelne Szenen ausgewählt und landesweit zu einem wolkenfreien multitemporalen Mosaik zusammengesetzt (https://www.d-copernicus.de/daten/satelliten/satelliten-details/news/sentinel-2/ ). Bedingt durch die räumliche Auflösung der Sentinel2 - Satellitenaufnahmen von ca. 10 m eignet sich diese Kartenebene für eine Betrachtung auf einer Maßstabsebene von bis zu ca. 1:10.000, nicht größer! Die Darstellung berücksichtigt ausschließlich Baumarten in der Hauptschicht und ist nicht vergleichbar mit einer Forsteinrichtungs- oder Forstbetriebskarte. Mischungen von Baumarten sind durch wechselnde Farben auch innerhalb eines Bestandes gekennzeichnet. Die Angaben zu den Blößen basieren insbesondere auf der Aggregierten Kalamitätskarte im Nadelwald (Stand: Sep 2023). Validierung Die Nutzergenauigkeit ist das entscheidende Merkmal für die Zuverlässigkeit der Karteninformation in der fernerkundungsbasierten Baumartenkarte. Die Nutzergenauigkeit beschreibt eine repräsentative Schätzung für die Wahrscheinlichkeit, dass die in der Baumartenkarte dargestellte Karteninformation (Baumartengruppe) an einem Ort mit der Hauptschicht eines dortigen Bestandes übereinstimmt. Die Nutzergenauigkeit ist für jede ausgewiesene thematische Klasse (Baumartengruppe) unterschiedlich und bestimmt sich aus dem Anteil der oben beschriebenen Referenzdaten aus der Forsteinrichtung mit der entsprechenden Baumartengruppe in der Hauptschicht, im Verhältnis zu allen Referenzpunkten in der Validierungsstichprobe, die durch das neuronale Netz in die entsprechende Baumartengruppe klassifiziert wurden. Die Genauigkeiten unterscheiden sich also zwischen den einzelnen Baumarten in Abhängigkeit von der Häufigkeit, mit der die Baumarten in der Forsteinrichtung vertreten sind. Häufig auftretende Baumarten sind für eine künstliche Intelligenz leichter, seltener auftretende Baumarten (z.B. Pappeln, Douglasien) vergleichsweise schwerer zu erkennen. Die Herstellergenauigkeit dient zur Beurteilung der Klassifikationsgüte ausgehend vom Anteil der Referenzdaten in der Validierungsstichprobe mit der entsprechenden Baumartengruppe, die durch das neuronale Netz korrekt dieser Baumartengruppe zugeordnet wurden. Das F-Maß als allgemeines klassenspezifisches Gütemaß wird durch das harmonische Mittel (Durchschnitt) aus Nutzer- und Herstellergenauigkeit gebildet. Die Gesamtgenauigkeit gibt unabhängig von der Klassenzugehörigkeit den Anteil der Referenzpunkte in der Validierungsstichprobe an, der durch das neuronale Netz korrekt klassifiziert wurde. Ein gängiges und weithin anerkanntes Gütemaß ist Cohen’s κ-Koeffizient, der die Übereinstimmung zwischen den Klassenangaben in den Referenzdaten und den Klassifikationen des neuronalen Netzes auf Basis der Validierungsstichprobe beschreibt. In der praktischen Anwendung liegt der Wertebereich des Koeffizienten zwischen 0 und 1, wobei ein Wert von 1 eine völlige Übereinstimmung der Ergebnisse bedeutet, ein Wert von 0 hingegen eine rein zufällige Übereinstimmung ohne erkennbaren Mehrwert einer Entscheidung des neuronalen Netzes. Nutzergenauigkeit (%) Eiche Buche hALH wALN Pappel Kiefer Lärche Fichte Douglasie 93,8 94,7 91,2 89,2 88,8 97,7 95,9 97,1 88,4 Herstellergenauigkeit (%) 91,0 96,0 91,4 92,7 79,0 97,5 90,7 98,0 76,4 F-Maß (%) 92,3 95,4 91,3 90,9 83,6 97,6 93,2 97,6 82,0 Gesamtgenauigkeit: 95,0 % Cohen’s κ-Koeffizient: 0,938 Tabelle 1: Genauigkeitsangaben aus der statistisch unabhängigen Validierung. Die angegebenen Genauigkeiten wurden aus einer statistisch unabhängigen Validierung anhand der Forsteinrichtungsdaten aus den Staatswäldern bestimmt. Dazu wurde das Klassifikationsergebnis in über 15.000 landesweit zufällig ausgewählten Waldbeständen mit der dort ausgewiesenen einheitlichen Baumart in der Hauptschicht verglichen. Dieser Prozess wurde dreimal an jeweils unterschiedlichen Bildelementen wiederholt. Die angegebenen Prozentwerte geben die relative Häufigkeit (statistische Wahrscheinlichkeit) an, mit der das Klassifikationsergebnis und die in der Hauptschicht ausgewiesene Baumart übereinstimmen. Als Voraussetzung für eine unabhängige Validierung gibt es keine Überschneidung zwischen Trainings- und Validierungsdaten (statistische Unabhängigkeit).

Geodatensatz
Open Data

Daten Kommunale Wärmeplanung NRW

Mit diesen Datenpaketen stellt das LANUK aktuelle und kleinräumige Fachdaten zur Unterstützung der kommunalen Wärmeplanung zur Verfügung. Diese werden im Rahmen der 2023/2024 in Bearbeitung befindlichen LANUK Potenzialstudie zur zukünftigen Wärmeversorgung in NRW erarbeitet und anschließend für das OpenData-Angebot aufbereitet. Die Datenpakete werden entsprechend kontinuierlich um fertiggestellte Daten ergänzt. Die Daten stehe als Shapefile für jede Gemeinde einzeln zur Verfügung. Zudem gibt es jeweils eine NRW-weite Geodatabase mit Feature Classes (ESRI). Ergänzt werden die Daten durch eine Kurzdokumentation (pdf) zu genutzten Quellen und zum methodischen Vorgehen sowie durch eine Excel-Tabelle zur Erklärung der Spalteninhalte der Attributtabellen der Geodaten. Der Raumwärme- und Warmwasserbedarf der Wohn- und Nichtwohngebäude wurde für das Modell 2024 neu berechnet und beinhaltet nun auch Fortschreibungen in drei unterschiedlichen Sanierungsszenarien für die Jahre 2025, 2030, 2035, 2040, 2045. Die Daten stehen auf Gebäudeebene und pro Straßenzug (Wärmelinien) zur Verfügung. Zusätzlich zum Raumwärme- und Warmwasserbedarf beinhalten die Wärmelinien die Prozesswärmebedarfe von Gewerbe, Handel und Dienstleistung, die aufgrund ihres Temperaturniveaus ebenfalls durch Wärmenetze gedeckt werden könnten. Allen Gebäuden wurde ein Gebäudetyp samt Baualtersklasse zugewiesen. Trotz des hohen Detaillierungsgrads kann es insbesondere auf Ebene der Einzelgebäude zu großen Abweichungen zur Realität kommen, insbesondere bei der Fortschreibung der Wärmebedarfe, da hier statistisch abgeleitete Sanierungswahrscheinlichkeiten eine große Rolle spielen. Bei der Wärmeplanung sollte dementsprechend eine größere Anzahl von Einzelgebäuden aggregiert betrachtet werden. Berücksichtigter Gebäudebestand: Sommer 2022 (LoD1/LoD2 3DGebäudemodell). Der Datensatz zu Modernisierungspotenzialen, Realisierungschancen und den vor Ort genutzten Heizenergieträgern wird auf Ebene der Baublöcke und Flure zur Verfügung gestellt. Die Daten basieren auf Immobilienscout24-Inseraten und Modellen des InWIS. Sie bieten einen guten Überblick über die Ausgangssituation in den Kommunen für die Status quo Analyse. Zusätzlich enthält der Datensatz Potenziale, welche sich aus der „Potenzialstudie zur zukünftigen Wärmeversorgung in NRW“ des LANUK ergeben haben. Das Potenzial der Freiflächensolarthermie wird auf Flurebene bereitgestellt. Dieses wurde auf Grundlage der Strahlungsdaten des DWD, für die Kollektortypen: Flachkollektor, Vakuumröhrenkollektor und Parabolrinnenkollektoren berechnet. Die theoretischen Potenziale sind zunächst sehr groß und übertreffen den (Raum‑)Wärmebedarf um ein Vielfaches, da in einem ersten Schritt alle potenziell geeigneten Flächen berechnet wurden. Durch Abstufung des Potenzials auf Basis regionaler Kenntnisse vor Ort, wie z.B. Nutzungskonkurrenz, Wirtschaftlichkeit der Erschließung der Fläche oder auch potenzieller Wärmesenken, kann eine realistische Einschätzung vorgenommen werden. Das Potenzial der oberflächennahen Geothermie und sondenbasierter mitteltiefer Geothermie wird auf Baublockebene bereitgestellt. Diese wurden im Rahmen der Potenzialstudie zur zukünftigen Wärmeversorgung in NRW neu bewertet. Im Vergleich zur alten Studie (s. auch Potenzialstudie Geothermie 2015) wurden einige Änderungen bei der Methodik vorgenommen. Zum einen wurden neue Bohrtiefenbegrenzungen von 40 m, 150 m und 250 m bei der oberflächennahen Geothermie und zusätzlich 1.000 m bei Betrachtung der mitteltiefen Geothermie vorgenommen sowie die Besitzstücke und der Gebäudebedarf auf Basis des Wärmebedarfsmodells aktualisiert. Das Potenzial aus tiefer- und mitteltiefer hydrothermaler Geothermie wird als Rasterdatensatz (3 x 3 km) bereitgestellt und bewertet, wo es sich lohnt, die Nutzung dieser Technologie genauer zu betrachten. Bei der Potenzialermittlung, handelt es sich um eine grobe Abschätzung, da die Fündigkeit und die tatsächliche Schüttung, also die 19.12.2024 2 /8 Menge an warmem Wasser, die nach einer Bohrung auch tatsächlich genutzt werden kann, unbekannt ist. Um das tatsächliche Potenzial genauer bewerten zu können und Pilotprojekte zu initiieren, ist es notwendig, die geologische Landesaufnahme weiter voranzutreiben sowie regional Seismiken und Probebohrungen durchzuführen. Bitte beachten Sie bei der Arbeit mit den Daten unbedingt die beiliegenden Dokumentationen! Die Excel-Tabelle zu den Ergebnissen der Wärmestudie bündelt alle Ergebnisse der Potenzialanalyse pro Verwaltungseinheit. Ausgewiesen wird der Wärmebedarf (Gebäude/Prozesswärme) und die Potenziale der Freiflächensolarthermie, Gewässer, Rechenzentren, Elektrolyseure, direkteinleitender Betriebe, Abwasser, industrielle Abwärme, Klärgas/-schlamm, Müllverbrennung, Biomasse, Grubenwasserhaltung, Geothermie und Luftwärmepumpe. Außerdem werden die Ergebnisse der Szenarienanalyse für drei verschiedene Szenarien mit jeweils drei verschiedenen Wärmebedarfsfortschreibungen hinsichtlich der möglichen künftigen Wärmeerzeugung ausgegeben. Bitte hierzu die Dokumentationen beachten, die unter https://www.energieatlas.nrw.de/site/waermestudienrw_ergebnisse verfügbar sind.

Geodatensatz

Bestandsflächen Industrienatur

Im Rahmen der regionalen Biodiversitätsstrategie identifizierte Industrienaturflächen mit Bedeutung für die Biodiversität, den Biotopverbund und die Umweltbildung. Stand: 21.12.2023

Geodatensatz

Verbundflächen Industrienatur

Im Rahmen der regionalen Biodiversitätsstrategie identifizierte Industrienaturflächen mit Bedeutung für die Biodiversität, den Biotopverbund und die Umweltbildung. Stand: 21.12.2023

Geodatensatz

Potentialflächen Industrienatur

Im Rahmen der regionalen Biodiversitätsstrategie identifizierte Industrienaturflächen mit Bedeutung für die Biodiversität, den Biotopverbund und die Umweltbildung. Stand: 21.12.2023

Geodatendienst
Open Data

WMS NW Amtliche Basiskarte 1:5 000

Die Amtliche Basiskarte (ABK) deckt den Kartenmaßstab 1 : 5 000 als topographisches Basiskartenwerk ab. Die ABK stellt die Schnittstelle zwischen der eigentumsorientierten Liegenschaftskarte und den topographischen Landeskartenwerken dar und wird ausschließlich aus den Informationen des Liegenschaftskatasters (ALKIS) abgeleitet. Stand der verwendeten Daten: 01.01.2023.

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