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Geo-Dataset
Open Data

Verkehr Krefeld

Der Points-of-Interest-Datensatz Verkehr Krefeld enthält folgende Kategorien: - Bahnhöfe: Deutsche Bahn und historische Eisenbahn "Schluff" - Haltestellen: Stadtbahn-, Straßenbahn- und Bushaltestellen - Parken: Parkhäuser und eine Auswahl wichtiger Parkplätze - Autobahnanschlüsse - Autobahnraststätten - sonstiger Verkehr: Radstation Attribute sind unter anderen Name, POI-Kategorien, Postleitzahl, Gemeindename und -nummer, Straße/Hausnummer, Internet-URL (bei den Haltestellen eine Verknüpfung zur Fahrplanauskunft des Verkehrsverbunds Rhein-Ruhr) und Bemerkung (Zusatzinformation, Linien- oder Straßennummer).

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WMS
Geo-Dataset
Open Data

Masterplan Stadtgrün - Stadt Köln

Der Masterplan Stadtgrün (Fachplanung) wurde durch Ratsbeschluss als gesamtstädtische strategische Vorgabe zur Sicherung des Stadtgrüns und zur nachhaltigen Entwicklung der grünen Infrastruktur beschlossen. Der Masterplan Stadtgrün bildet eine wichtige Vorgabe für künftige räumliche Planungen, Entwicklungen und Abwägung mit anderen Belangen, zum Beispiel für Bauleitpläne. Er wird in drei Kategorien unterteilt. Flächen des „Immergrün“ sind für immer als multifunktionale Grün- und Freiräume gesichert. “Zukunftsgrün“ bildet aufgrund seiner großen Bedeutung und seiner multicodierten Grünflächenfunktionen zusammen mit den „Immergrün-Flächen“ die grüne Infrastruktur. Die Grünfunktionen von „Potentialgrün-Flächen“ sollten hingegen erhalten und konsequent als potenzielle Vernetzungselemente der grünen Infrastruktur weiterentwickelt werden.

WMS
Geo-Service

LoRaWAN Stadt Hamm WMS

LoRaWAN ist ein drahtloses Kommunikationsprotokoll für das Internet der Dinge (IoT), das große Reichweiten bei geringem Energieverbrauch ermöglicht. LoRaWAN-Gateways sind zentrale Funkstationen, die Daten von IoTSensoren empfangen und an zentrale Server weiterleiten. Der Datensatz „LoRaWAN Gateways in Hamm“ wird von der LoRaWAN Allianz Hamm gepflegt, einem ehrenamtlichen Zusammenschluss aus Mitgliedern z.B. des Freifunk Hamm, FabLab Hamm und c3hamm (Chaos Computer Club) und vielen Weiteren. Er enthält Informationen zu den Standorten, Betreibern und Netzwerken von LoRaWAN-Gateways in Hamm. Der Datensatz umfasst sowohl offene als auch geschlossene LoRaWAN-Netzwerke und unterstützt die Dokumentation sowie der Förderung der lokalen IoT-Infrastruktur.

Geo-Dataset
Open Data

Klimafolgenanpassungskonzept (2019) - Zone 5: stadtklimarelevante Belüftungsbahnen
Temporal reference of content:

Mit dem Klimafolgenanpassungskonzept wird das Ziel verfolgt, sich vor Ort auf die unvermeidbaren Folgen des Klimawandels einzustellen. Im Ergebnis soll eine Verbesserung der Anpassungsfähigkeit und der Erhalt der Funktionsfähigkeit städtischer Infrastrukturen sowie der urbanen Lebensqualität erreicht werden. Mit der Ausweisung der stadtklimarelevanten Belüftungsbahnen als Restriktionsflächen sind folgende Zielsetzungen zur Abwägung verbunden: - Berücksichtigung der Luftleitbahnen bei künftigen Planungen/Bautätigkeiten - Zusätzliche Emittenten vermeiden, Minimierung und Optimierung durch neue Technologien - Randliche Bebauung sollte keine Riegelwirkung erzeugen - Dichte Vegetation als Strömungshindernis vermeiden - Im Bereich von Luftleitbahnen und Frischluftschneisen Aufforstung vermeiden - Übergangsbereiche zwischen Frischluftschneise und Bebauung offen gestalten

Geo-Dataset
Open Data

Klimafolgenanpassungskonzept (2019) - Zone 2: Gebiete mit einer Hitzebelastung und einer durchschnittlichen Betroffenheit
Temporal reference of content:

Mit dem Klimafolgenanpassungskonzept wird das Ziel verfolgt, sich vor Ort auf die unvermeidbaren Folgen des Klimawandels einzustellen. Im Ergebnis soll eine Verbesserung der Anpassungsfähigkeit und der Erhalt der Funktionsfähigkeit städtischer Infrastrukturen sowie der urbanen Lebensqualität erreicht werden. Mit der Ausweisung der Gebiete mit einer Hitzebelastung und einer durchschnittlichen Betroffenheit als Flächen mit Handlungsbedarf sind folgende Zielsetzungen zur Abwägung verbunden: - auch hier gelten die Zielsetzungen aus Zone 1 mit einer etwas geringeren Priorität - Helle Farben für Oberflächen und Hausfassaden verwenden - Entsiegelung von Flächen (z. B. Straßenbankette, Mittelstreifen, Innenhöfe, Stellplätze) - Stärkere Durchgrünung von Industrie- und Gewerbegebieten (Dachbegrünung, Gebäudeumfeld) - Rückhalt und Verdunstung von Regenwasser

Geo-Service

WFS AP Übersicht Kreis Kleve

Der WFS (Web Feature Service) ist eine standardisierte Schnittstelle zum Download für Vektordaten. An einen WFS können mit verschiedenen Operationen (siehe Abschnitt Fachinformationen) Anfragen versendet werden. Üblicherweise übernimmt dies ein Geoinformationssystem, in welches die URL des WFS eingebunden wird. Dieser Dienst liefert alle historischen Aufnahmepunkte (AP) mit ihren Koordinaten, Genauigkeiten und einigen weiteren Attributen und das Koordinatenraster 1km x 1km UTM (Kilometerquadrat). Aufnahmepunkte (AP) sind Lagefestpunkte für einen koordinatenmäßigen Anschluss von örtlichen Vermessungen an das übergeordnete Bezugssystem der Landesvermessung. Die Aufnahmepunkte sind Bestandteil der Vermessungspunkte des Amtlichen Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS). Das Netz der Aufnahmepunkte wird seit der produktiven Einführung von SAPOS nicht mehr erneuert, steht aber für eine Nutzung noch zur Verfügung.

WMS WFS
Geo-Dataset
INSPIRE
Open Data / HVD

Hochwassergefährdung HQ100

Der Datensatz stellt die Gefährdung der Schieneninfrastruktur durch Hochwasser räumlich differenziert dar. Dieses Produkt der Hochwassergefährdung ist Ergebnis von Arbeiten im Rahmen des BMDV-Expertennetzwerks im Themenfeld Klimawandelfolgen und Anpassung (bmdv-expertennetzwerk.de). Die Sachinformationen und Gefährdungsklassen werden ausschließlich für den Bereich der Schieneninfrastruktur bereitgestellt. Datengrundlage hierfür ist der Datensatz ‚geo-strecke‘ (Stand 01/2017), welcher von der Deutschen Bahn (DB) unter der Lizenz Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) bereitgestellt wird (http://data.deutschebahn.com/dataset/geo-strecke). Dargestellt ist der Verschnitt des Streckennetzes mit den Hochwassergefährdungskarten (HWGK) HQ100 der Bundesländer (s. Schlussbericht des Schwerpunktthemas Hochwassergefahren (SP-103) im Themenfeld 1 des BMVI-Expertennetzwerks; bmdv-expertennetzwerk.de). Unterschieden wird zwischen entsprechend der HWGK potenziell überfluteten Streckenabschnitten "betroffen" und nicht überfluteten Strecken abschnitten "nicht betroffen".

WMS WFS
Geo-Dataset
Open Data

Klimafolgenanpassungskonzept (2019) - Zone 1: Gebiete mit einer sehr hohen Hitzebelastung und -betroffenheit
Temporal reference of content:

Mit dem Klimafolgenanpassungskonzept wird das Ziel verfolgt, sich vor Ort auf die unvermeidbaren Folgen des Klimawandels einzustellen. Im Ergebnis soll eine Verbesserung der Anpassungsfähigkeit und der Erhalt der Funktionsfähigkeit städtischer Infrastrukturen sowie der urbanen Lebensqualität erreicht werden. Mit der Ausweisung der Gebiete mit einer sehr hohen Hitzebelastung und -betroffenheit als Flächen mit Handlungsbedarf sind folgende Zielsetzungen zur Abwägung verbunden: Aufenthaltsqualität steigern durch Verringerung der Hitzeentwicklung am Tag: - Beschattung durch Vegetation und Bauelemente - Kühleffekte der Verdunstung nutzen (offene Wasserflächen, Begrünung) - Ausgleichsräume schaffen/erhalten (Parks im Nahbereich, Begrünung von Innenhöfen) Nächtliche Überwärmung verringern durch: - Verringerung der Hitzeentwicklung am Tag - Zufuhr kühlerer Luft aus der Umgebung - Versiegelung reduzieren, Freiflächen möglichst nicht zur Innenverdichtung heranziehen - Gebäude und Gebäudeumfeld begrünen

WFS WMS
Geo-Dataset
INSPIRE
Open Data

potentielle Hangmuren

Der Datensatz stellt die potentiellen Fließwege und Reichweiten simulierter Hangmuren entlang des deutschen Schienennetzes dar. Dieses Produkt der potentiellen Hangmuren ist das Ergebnis des Forschungsprojektes „Analysen zu schnellen wasserhaltigen Massenbewegungen: Bundesweite Untersuchungen zur Exposition des deutschen Schienennetzes und Modellierungen der räumlichen Ausbreitung“ des Eisenbahn-Bundesamtes im Rahmen der Arbeiten des BMDV-Expertennetzwerks im Themenfeld Klimawandelfolgen und Anpassung (bmdv-expertennetzwerk.de). Die Sachinformationen und Gefährdungsklassen werden ausschließlich für den anliegenden Bereich der Schieneninfrastruktur bereitgestellt. Dargestellt sind die potenziellen simulierten Hangmuren in Abstufung der Größe nach kleinen, mittleren und großen Ereignissen (s. Abschlussbericht des Projektes auf der Website des dzsf (www.dzsf.bund.de)). Wert 1 = kleines Ereignis, 2 = mittleres Ereignis, 3 = großes Ereignis. Dabei gilt für die Größenordnung der simulierten Kubaturen: <100 m3: kleines Ereignis 100–1'000 m3: mittleres Ereignis ≥ 1'000 m3: großes Ereignis Der Datensatz bildet keine Eintrittswahrscheinlichkeit der Ereignisse ab. Bestehende Schutzmaßnahmen und dadurch gesicherte Bereiche wurden in den Modellierungen nicht berücksichtigt.

WFS WMS
WFS WMS
Geo-Dataset
INSPIRE
Open Data

potentielle Murgänge

Der Datensatz stellt die potentiellen Fließwege und Reichweiten simulierter Murgänge entlang des deutschen Schienennetzes dar. Dieses Produkt der potentiellen Murgänge ist das Ergebnis des Forschungsprojektes „Analysen zu schnellen wasserhaltigen Massenbewegungen: Bundesweite Untersuchungen zur Exposition des deutschen Schienennetzes und Modellierungen der räumlichen Ausbreitung“ des Eisenbahn-Bundesamtes im Rahmen der Arbeiten des BMDV-Expertennetzwerks im Themenfeld Klimawandelfolgen und Anpassung (bmdv-expertennetzwerk.de). Die Sachinformationen und Gefährdungsklassen werden ausschließlich für den anliegenden Bereich der Schieneninfrastruktur bereitgestellt. Dargestellt sind die potenziellen simulierten Murgänge in Abstufung der Größe nach kleinen, mittleren und großen Ereignissen (s. Abschlussbericht des Projektes auf der Website des dzsf (www.dzsf.bund.de)). Wert 1 = kleines Ereignis, 2 = mittleres Ereignis, 3 = großes Ereignis. Dabei gilt für die Größenordnung der simulierten Kubaturen: <100 m3: kleines Ereignis 100–1'000 m3: mittleres Ereignis ≥ 1'000 m3: großes Ereignis Der Datensatz bildet keine Eintrittswahrscheinlichkeit der Ereignisse ab. Bestehende Schutzmaßnahmen und dadurch gesicherte Bereiche wurden in den Modellierungen nicht berücksichtigt.

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