Digitalisierte Luftbilder des RVR für das Jahr 1934 - WMS-Dienst für digitalisierte und georeferenzierte Luftbilder des Regionalverband Ruhr (Verbandsgebiet) auf Grundlage gescannter Luftbildpläne im Maßstab 1:25.000.
Digitalisierte Luftbilder des RVR für das Jahr 1952 - WMS-Dienst für digitalisierte und georeferenzierte Luftbilder des Regionalverband Ruhr (Verbandsgebiet)
Digitalisierte Luftbilder des RVR für das Jahr 1969 - WMS-Dienst für digitalisierte und georeferenzierte Luftbilder des Regionalverband Ruhr (Verbandsgebiet)
Digitalisierte Luftbilder des RVR für das Jahr 1926 - WMS-Dienst für digitalisierte und georeferenzierte Luftbilder des Regionalverband Ruhr (Verbandsgebiet)
Digitalisierte Luftbilder des RVR für das Jahr 1963 - WMS-Dienst für digitalisierte und georeferenzierte Luftbilder des Regionalverband Ruhr (Verbandsgebiet) auf Grundlage gescannter Luftbildpläne im Maßstab 1:25.000.
Digitalisierte Luftbilder des RVR für das Jahr 1998 - WMS-Dienst für farbige, digitalisierte und georeferenzierte Luftbilder des Regionalverband Ruhr (Verbandsgebiet)
Nutzungsbedingungen: Der Dienst wird unter der „Datenlizenz Deutschland – Zero - Version 2.0“ zur Verfügung gestellt.
(https://www.govdata.de/dl-de/zero-2-0)
Der WMS (Web Map Service) ist eine standardisierte Schnittstelle zur Bereitstellung von Kartenausschnitten im Rasterformat. An einen WMS können mit verschiedenen Operationen Anfragen versendet werden. Üblicherweise übernimmt dies ein Geoinformationssystem, in welches die URL des WMS eingebunden wird. Dieser Service beinhaltet hochaufgelöste Luftbildern, die aus kreiseigenen Befliegungsaufträgen stammen und als True Digitale Orthophotos (trueDOP) bereitgestellt werden. Diese Rasterdaten sind verzerrungsfreie, georeferenzierte, hochauflösende und maßstabsgetreue photographische Abbildungen der Erdoberfläche. Im Gegensatz zu den klassischen DOPs sind bei diesen trueDOPS die Umklapp- oder Verkippungseffekte durch spezielle Bildbearbeitungsprozesse entfernt, wodurch eine höhere Lagegenauigkeit von Objekten erreicht wird. Die Daten liegen flächendeckend für das ganze Kreisgebiet mit unterschiedlicher Aktualität vor. Seit 2016 wird jährlich 1/3 des Kreisgebietes beflogen.
Temporal reference of content:
30.03.2021 until 02.06.2021
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.
