Unsere Kenntnisse über Vorkommen und Verbreitung der makroskopischen Wattentiere sind aufgrund der zahlreich vorliegenden biologischen Kartierungen recht vollständig. Allein über das Gebiet der niedersächsischen Watten bestehen mehr als dreißig Bearbeitungen von einzelnen Teilabschnitten. Es war anscheinend das Bestreben nach einer möglichst umfassenden Bestandsaufnahme, welches die Fragen nach zeitlichen Veränderungen lange Zeit in den Hintergrund gedrängt hat. Bereits frühen Autoren, z.B. THAMDRUP (1935) und KÖNIG (1943), ist aber aufgefallen, dass Wattflächen bei wiederholter Untersuchung stets einen mehr oder weniger deutlichen Wechsel des Besiedlungsbildes erkennen lassen. [...] Im Ganzen ist aber das Wissen über jahreszeitliche Gänge und langfristige Veränderungen eulitoraler Bodengemeinschaften noch sehr spärlich. [...] Gegenwärtig dürfte im Hinblick auf die wachsende Verunreinigung der Küstengewässer die Erforschung solcher Bestandsveränderungen besonders wichtig sein. Denn wenn es darum geht, die Einflüsse von Abfallstoffen richtig zu beurteilen, müssen Vorstellungen über Ausmaß und zeitlichen Ablauf naturbedingter Schwankungen vorhandensein. Die vorliegende Untersuchung stellt zunächst eine orientierende Studie dar, in der an nur einer Station die Veränderungen über zwei Jahre verfolgt werden. Die „Terminstation“ liegt auf dem Norderneyer Watt südlich des Leuchtturmes, 450m von der Vorlandkante entfernt [..].
„Untersuchungen der Wattenfauna haben deutlich Zusammenhänge zwischen Biotopzonierung und abiotischen Standortmerkmalen wie Sedimenten erkennen lassen. Ebenso ist mittlerweile bekannt, dass abiotische Standortmerkmale von Wattgebieten wie Höhenlage und Oberflächensediment hydrodynamisch bestimmt sind. Darüber hinaus hat sich beim Langzeit-Monitoring von Benthos-Populationen an fixen Terminstationen gezeigt, dass singuläre hydrodynamische Einwirkungen – vorübergehend – im Sinne ökologischer Katastrophen wirken können. Von daher war nahe liegend, Zusammenhänge zwischen hydrodynamischen Einwirkungen, insbesondere den energiereichen Seegangs- und Strömungsvorgängen und der Dynamik in den Populationen des Makrozoobenthos zu untersuchen. […] Im Rahmen dieser Arbeit fanden im Freiland über den Zeitraum von über einen Jahr parallel zur Aufnahme des Makrozoobenthos Untersuchungen zur Hydrodynamik statt. Die biologischen sowie die hydrographischen Daten wurden an einem Ort erfasst, um den direkten Bezug der Hydrodynamik zum Makrozoobenthos zu gewährleisten. Mit Hilfe von Regressionsanalysen sollen mögliche Zusammenhänge von verschiedenen Makrozoobenthosarten mit Tidewasserstands- und Seegangsparametern untersucht und durch Korrelationskoeffizienten hinsichtlich der statistischen Qualität quantifiziert werden. Aufnahmen von verschiedenen boden- sowie gewässerkundlichen Begleitparametern dienen hierbei dazu, den Ursprung der analysierten signifikanten Korrelationen zwischen Hydrodynamik und Makrozoobenthos auf direkte oder aber indirekte Wirkungen zurückführen zu können. Hiermit sollen erste Einblicke in direkte Abhängigkeiten des „natürlichen Rauschens“ der Abundanzen des Makrozoobenthos von den örtlichen hydrodynamischen Randbedingungen gegeben werden, die für ökologische Modellierungen von erheblicher Bedeutung sind. […]“
Das Basis-DLM beschreibt die topographischen Objekte der Landschaft und das Relief der Erdoberfläche im Vektorformat. Die Objekte werden durch ihre räumliche Lage, ihren geometrischen Typ, beschreibende Attribute und Beziehungen zu anderen Objekten (Relationen) definiert. Die räumliche Lage wird für das Basis-DLM maßstabs- und abbildungsunabhängig im Koordinatensystem der Landesvermessung (ETRS89/UTM) angegeben. Das Basis-DLM ist Bestandteil des ATKIS (Amtlichen Topographischen-Kartographischen Informationssystems). Im Basis-DLM werden die realen Objekte der Landschaft sowie ergänzende Informationen zu Namen und Gebieten mit punkt-, linien- und flächenförmigen Objekten vektoriell modelliert. Dabei wird die Landschaft gemäß dem ATKIS Objektartenkatalog (ATKIS®-OK Basis-DLM) in Objekte strukturiert und durch Attribute differenziert. Das Basis-DLM ist zweidimensional und deckt die gesamte Landesfläche von Baden-Württemberg lückenlos ab. Ausgesuchte Objektarten (z.B. Verkehr, Infrastruktur usw.) werden mit höchster Priorität fortgeführt (Spitzenaktualität). Eine flächendeckende Grundaktualisierung erfolgt in einem dreijährigen Zyklus. Grundlage für die geometrische Erfassung der Vektordaten sind vor allem Digitale Orthophotos (DOP20 und DOP10), die Daten des Liegenschaftskatasters (ALKIS) sowie georeferenzierte Unterlagen der jeweiligen Veränderungsverursacher (z.B. Bebauungspläne oder Straßenbaupläne). Die vorgegebene Genauigkeit von wesentlichen linearen Objekten (z.B. Straßen) liegt bei +/- 3 m. Die Lagegenauigkeit aller anderen Objekte soll mindesten +/- 15 m betragen. Mit seiner großen Informationsdichte und hohen geometrischen Genauigkeit lässt sich das Basis-DLM hervorragend für raumbezogene Fachaufgaben einsetzen. Die Definition der Inhalte (Objekt-, Attribut- und Wertearten), die Bildungsregeln und Konsistenzbedingungen sind im ATKIS®-OK Basis-DLM der AdV ( siehe www.adv-online.de). Baden-Württemberg führt die Daten im Anwendungsschema AAA AS7.1 entsprechend eines modifizierter OK Basis-DLM – BW (siehe www.lgl-bw.de)
Die 3D-Messdaten bilden als primäre Höhendaten die topographische Situation durch unregelmäßig verteilte Messpunkte sowie Linien und flächenhafte Strukturen ab. Dies schließt sowohl die mit der Erdoberfläche dauerhaft verbundenen Objekte als auch temporäre, zum Erfassungszeitpunkt vorhandene Gegenstände ein. Bestandteile der 3D-Messdaten sind die Laserscan-Punktwolke aus Airborne Laserscanning (ALS), die Matching-Punktwolke aus Dense Image Matching (DIM) und die 3D-Strukturinformationen. Letztere befinden sich derzeit noch im Aufbau und beinhalten Geländebruchkanten und markante Geländepunkte. Die 3D-Messdaten sind lagemäßig im ETRS89/UTM-Koordinatensystem bestimmt, die Höhe bezieht sich auf das DHHN2016 mit Normalhöhen-Null (NHN). Die Laserscan-Punktwolke hat eine Punktdichte von ≥ 4 Punkten/m² (Last- / Only-Return), eine Lagegenauigkeit von ≤ 0,30 m und eine Höhengenauigkeit von ≤ 0,15 m. Sie liegt als klassifizierte Punktwolke mit den Klassen Bodenpunkte, Gewässerpunkte, Unterbodenpunkte (z. B. Ein-/Auffahrten, Kellerschüsse und Schwimmbecken), Nicht-Bodenpunkte (z. B. Gebäude, Vegetation und temporäre Aufschüttungen) und sonstige Punkte (DGM- noch DOM-irrelevante Punkte wie z. B. Stromleitungen, Verkehrsmittel, Container und Vögel) gemäß Produkt- und Qualitätsstandard 3D-Messdaten der Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Länder der Bundesrepublik Deutschland (AdV) vor. Die Gesamtpunktdichte der Matching-Punktwolke variiert mit der Pixelauflösung der originären, orientierten Luftbilder. Die Lagegenauigkeit liegt bei der DIM-Punktwolke bei ≤ 0,40 m und die Höhengenauigkeit bei ≤ 0,60 m, wobei die realen Unsicherheiten meist geringer ausfallen. Die DIM-Punktwolke enthält keinerlei Klasseninformationen. Die 3D-Messdaten, insbesondere ALS-Punktwolken, bilden die Grundlage für die Ableitung des Digitalen Geländemodells (DGM) und des Digitalen Oberflächenmodells (DOM), die sich in ihrer Datenmodellierung durch ein gleichförmiges Raster an Höhenpunkten auszeichnen. Zudem dienen die 3D-Messdaten als Datengrundlage für die Ableitung der 3D-Gebäudemodelle.
„Untersuchungsgebiet: Gröninger Plate zwischen Spiekeroog und Festland. Die Probenahme des Makrozoobenthos und der Begleitparameter erstreckten sich über den Zeitraum von 12. Mai bis 19. Juni 1992. Zur Bestimmung der Driftfauna wurden die Reusen parallel zur Beprobung des Makrozoobenthos des Wattbodens im Hauptmessfeld über die Überflutungsphase während der Intensivwochen eingesetzt. Da die Reusennetze jeweils morgens und abends um den Eintritt des Tideniedrigwassers ausgewechselt wurden, konnten endogene diurnale Rhythmen der Driftfaunaarten miterfasst werden. Mit Reusenfängen wurde in den drei Intensivbeprobungswochen die Driftfauna der Überflutungsphase für jede Tide erfasst, wobei die Zielsetzung war, zunächst qualitative Aufschlüsse über deren Zusammensetzung zu erhalten. […] Bei den Untersuchungen zur räumlichen Streuung der Abundanzen von Makrozoobenthos wurde ein unterschiedlich zeitlich aufgelöstes Beprobungsmuster des Makrozoobenthos (einmal pro Woche, jede 2. Tide (nur abends, nur morgens), jede Tide) für die Daten der drei Intensivphasen über die Variationskoeffizienten als dimensionslose Streuungsmaße die räumliche Streuung der Abundanzen ausgesuchter dominanter Makrozoobenthosarten (Nepthys hombergii, Pygospio elegans, Urothoe poseidonis, Scolopos armiger) und die Varianz dieser Streuung über die Zeit ermittelt. […] Bei Untersuchungen zur zeitlichen Dynamik der Abundanzen: wurden unterschiedliche zeitlich aufgelöste Beprobungsmuster von Makrozoobenthos durchgeführt: einmal pro Woche, jede 4. Tide, jede 2 Tide und jede Tide. Die Daten der drei Intensivphasen die Variationskoeffizienten der Abundanzen von ausgesuchten Makrozoobenthosarten (Nepthys hombergii, Pygospio elegans, Urothoe poseidonis, Scolopos armiger) wurden über die Zeit ermittelt. Über den Vergleich dieses statistischen Qualitätsmaßstabs kann festgestellt werden, ob die Variation der Abundanzen der untersuchten Arten signifikant von der Beprobungsintensität beeinflusst wird. Bisherige und zukünftige Ergebnisse derartiger Untersuchungen sind nicht nur von grundsätzlichem Interesse, sondern haben erhebliche Bedeutung für die Gestaltung von Monitoring-Programmen, im Ökosystem Wattenmeer und der Bewertung und Einordnung von deren Ergebnissen. Zum einen wird ein vertiefter und differenzierter Einblick in die Bandbreiten des natürlichen Rauschens der Makrozoobenthospopulationen möglich und zum anderen lassen sich hieraus Rückschlüsse auf die naturgegebene Flexibilität des Ökosystems Wattenmeer ableiten.“
„Untersuchungsgebiet: Gröninger Plate zwischen Spiekeroog und Festland. Die Probenahme des Makrozoobenthos und der Begleitparameter erstreckten sich über den Zeitraum von 12. Mai bis 19. Juni 1992. Zur Bestimmung der Driftfauna wurden die Reusen parallel zur Beprobung des Makrozoobenthos des Wattbodens im Hauptmessfeld über die Überflutungsphase während der Intensivwochen eingesetzt. Da die Reusennetze jeweils morgens und abends um den Eintritt des Tideniedrigwassers ausgewechselt wurden, konnten endogene diurnale Rhythmen der Driftfaunaarten miterfasst werden. Mit Reusenfängen wurde in den drei Intensivbeprobungswochen die Driftfauna der Überflutungsphase für jede Tide erfasst, wobei die Zielsetzung war, zunächst qualitative Aufschlüsse über deren Zusammensetzung zu erhalten. […] Bei den Untersuchungen zur räumlichen Streuung der Abundanzen von Makrozoobenthos wurde ein unterschiedlich zeitlich aufgelöstes Beprobungsmuster des Makrozoobenthos (einmal pro Woche, jede 2. Tide (nur abends, nur morgens), jede Tide) für die Daten der drei Intensivphasen über die Variationskoeffizienten als dimensionslose Streuungsmaße die räumliche Streuung der Abundanzen ausgesuchter dominanter Makrozoobenthosarten (Nepthys hombergii, Pygospio elegans, Urothoe poseidonis, Scolopos armiger) und die Varianz dieser Streuung über die Zeit ermittelt. […] Bei Untersuchungen zur zeitlichen Dynamik der Abundanzen: wurden unterschiedliche zeitlich aufgelöste Beprobungsmuster von Makrozoobenthos durchgeführt: einmal pro Woche, jede 4. Tide, jede 2 Tide und jede Tide. Die Daten der drei Intensivphasen die Variationskoeffizienten der Abundanzen von ausgesuchten Makrozoobenthosarten (Nepthys hombergii, Pygospio elegans, Urothoe poseidonis, Scolopos armiger) wurden über die Zeit ermittelt. Über den Vergleich dieses statistischen Qualitätsmaßstabs kann festgestellt werden, ob die Variation der Abundanzen der untersuchten Arten signifikant von der Beprobungsintensität beeinflusst wird. Bisherige und zukünftige Ergebnisse derartiger Untersuchungen sind nicht nur von grundsätzlichem Interesse, sondern haben erhebliche Bedeutung für die Gestaltung von Monitoring-Programmen, im Ökosystem Wattenmeer und der Bewertung und Einordnung von deren Ergebnissen. Zum einen wird ein vertiefter und differenzierter Einblick in die Bandbreiten des natürlichen Rauschens der Makrozoobenthospopulationen möglich und zum anderen lassen sich hieraus Rückschlüsse auf die naturgegebene Flexibilität des Ökosystems Wattenmeer ableiten.“
Es handelt sich bei diesem Dienst um einen STAC (SpatioTemporal Asset Catalog). Dieser STAC stellt das Digitale Oberflächenmodell (DOM1) im amtlichen Projektionssystem EPSG:25832 (ETRS 89, UTM Zone 32) zur Nutzung und zum Download über eine API bereit. Das Digitale Oberflächenmodell (DOM) ist ein Folgeprodukt aus den 3D-Messdaten. Es beschreibt die Erdoberfläche samt allen darauf befindlichen, nicht temporären Objekten durch die räumlichen Koordinaten einer repräsentativen Menge von Höhenpunkten zum Erfassungszeitraum. Höheninformationen werden maßstabsunabhängig und datenverarbeitungsgerecht vorgehalten. Auf Grundlage der seit 2019 niedersachsenweit verfügbaren Laserscan-Punktwolken aus Airborne Laserscaning (ALS), die eine geometrische Auflösung von mindestens 4 Punkten/m² aufweisen, wird ein hochgenaues DOM in 1 x 1 km Kacheln bereitgestellt. Die Rasterweite beträgt 1m (DOM1) und die Rasterelementposition liegt im Zentrum auf 0,5 m Positionen (= Pixelmitte). Die Höhengenauigkeit des DOM1 beträgt für feste Oberflächen ohne Bewuchs ≤ 30 cm. Diese wurden über eine Delaunay-Triangulation aus der klassifizierten ALS-Punktwolke bestimmt. Das so entstandene Cloud-Optimized GeoTIFF (COG) ist in 32 Bit mit Float-Werten codiert und wurde über das Verfahren LZW komprimiert. Leere Pixel (NoData) enthalten den Wert -9999. Die DOM-Daten sind lagemäßig im ETRS89/UTM-Koordinatensystem bestimmt, die Höhe bezieht sich auf das DHHN2016 mit Normalhöhen-Null (NHN). Weitere Informationen zum Datenformat des DOM finden Sie auf den jeweiligen Produkt- und Qualitätsstandards der Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Länder der Bundesrepublik Deutschland (AdV). Für eine schnelle visuelle Darstellung des STAC kann der Radiant Earth STAC-Browser verwendet werden. Für eine Nutzung der STAC-API in QGIS können Sie das QGIS-Plugin "QGIS STAC API-Browser" verwenden. In ArcGIS Pro können Sie ab der Version 3.2 STAC API Verbindungen herstellen.
Es gelten die Lizenzbedingungen „Creative Commons Namensnennung – 4.0 International (CC BY 4.0)“ bzw. „cc-by/4.0” (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) mit den dort geforderten Angaben zum Quellenvermerk. Als Rechteinhaber und Bereitsteller ist „LGLN“, sowie das Jahr des Datenbezugs in Klammern anzugeben. Beispiel für Quellenvermerk: LGLN (2024) Creative Commons Namensnennung – 4.0 International (CC BY 4.0)
Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, zweidimensionalen Baumkronenumringe ("Baumkronenpolygone") von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal, ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format als Original und zur Reduzierung der Dateigröße als Variante mit generalisierten Baumkronenpolygonen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtiger Hinweis: In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet.
Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, punktförmigen Stammpositionen von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal, ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Die Stammposition eines Baumes wurde im geometrischen Schwerpunkt seines Baumkronenpolygons angenommen. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtige Hinweise: (1) In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. (2) Die genauen Stammpositionen können aus optischen Fernerkundungsdaten nicht bestimmt werden. Die als Stammpositionen angegebenen Schwerpunkte der Baumkronenpolygone sind Näherungswerte.
Das Solarkataster NRW wurde auf der Grundlage von landesweit verfügbaren, hochaufgelösten Laserscandaten (Datenquelle: Land NRW) erstellt. Jedes Jahr wird ein Teil NRWs neu beflogen, in der Regel in einem 5-jährigem Turnus. Aus den Laserscandaten wurde ein flächendeckendes Digitales Oberflächenmodell (DOM) in einer Auflösung von 0,5 Meter mal 0,5 Meter für die Dachflächenanalyse erstellt. Der Datensatz enthält zu jeder Dachfläche das Jahr der Befliegung. Für die Potenzialanalyse der Dachflächen konnten durch Verschneidung dieser Daten mit einer Karte aller Gebäudeumrisse sämtliche Dachflächen in Nordrhein-Westfalen ermittelt werden. Die Dachflächen wurden wiederum in homogene Teilflächen zerlegt, die jeweils über eine einheitliche Neigung und Ausrichtung verfügen und damit gleichermaßen für Solarmodule belegbar sind. Durch die hohe Auflösung des digitalen Oberflächenmodells und die Zerlegung in homogene Teilflächen konnten auch kleinteilige Dachelemente, wie beispielsweise Schornsteine, Gauben, Gehölze und andere unterbrechende Strukturen, ausfindig gemacht werden. Über Strahlungsdaten des Deutschen Wetterdienstes wurde für ganz NRW die solare Einstrahlung sowie deren prozentuale Verschattung errechnet – und zwar unter Berücksichtigung der tages- und jahreszeitlich wechselnden Einstrahlung. Verschattungen können durch Bäume, angrenzende Gebäude, Dachaufbauten oder Geländeerhöhungen verursacht werden. Stark abgeschattete Bereiche sowie zu kleine Flächen wurden als ungeeignet aus der weiteren Berechnung herausgenommen. Anschließend konnte eine Vielzahl von Parametern für jede mit Modulen belegbare Dachfläche berechnet werden, wie beispielsweise die nutzbare Modulfläche, die installierbare Leistung und der potenzielle Wärmeertrag . Bautechnische Faktoren wie z.B. der Zustand und die Statik des Daches oder Gebäudes oder die Eigenschaften des Untergrundes können auf dieser Datengrundlage nicht erfasst werden. Hierfür ist im Einzelnen eine gesonderte fachmännische Prüfung erforderlich. Der vorliegende Datensatz enthält die Ergebnisse dieser Analyse.
Die Kriterien für die Eignung der Flächen sowie die Attribute werden in der dem Datensatz beigefügten beigefügten Meta-Datei erklärt. Der Datensatz wird mit neuen Grundlagendaten laufend aktualisiert.
