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Geo-Dataset
Open Data

Nichtwohngebäude-Baujahre Wuppertal

Der Datensatz entsteht durch eine 1x pro Jahr durchgeführte Verschneidung der Nichtwohngebäude aus der Gebäudedatei der Wuppertaler Statistikstelle mit den Adressen des Liegenschaftskatasters. Hierbei erfolgt auch eine Klassifizierung des Gebäudebaujahres in 11 Altersstufen, überwiegend sind dies 10-Jahres-Intervalle. Der resultierende Datensatz modelliert die Gebäude mit den Hausnummernkoordinaten des Liegenschaftskatasters als punktförmige Objekte. Die Attribute umfassen u. a. die Adresse (Straßenname und Hausnummer), das Gebäudebaujahr und die Altersstufe aus der o. g. Klassifizierung. Die Gebäudedatei basiert auf den Ergebnissen der Volkszählung von 1987, sie wird fortlaufend aktualisiert über die statistischen Erhebungsbögen aus den Bauantragsunterlagen und Statusmeldungen aus dem Baugenehmigungsprozess zu Genehmigung, Baubeginn und Fertigstellung des Gebäudes. Im Jahr 2015 wurde die Gebäudedatei durch Abgleiche mit weiteren Datenquellen (Zensus 2011, Daten der GWG etc.) systematisch verbessert. Die jährliche Verschneidung mit den Adressen des Liegenschaftskatasters findet ab 2017 jeweils im ersten Halbjahr statt. Die Verschneidungsergebnisse werden in den Formaten ESRI-Shapefile, KML, GeoJSON und CSV als Open Data unter der Lizenz CC BY 4.0 bereitgestellt.

Geo-Dataset
Open Data

Georeferenzierte Bestandsadressen Wuppertal

Der Datensatz der georeferenzierten Bestandsadressen Wuppertal enthält die amtlichen Adressbestandteile (Straßenschlüssel, Straßenname, Hausnummer, Adresszusatz, ETRS89-UTM32-Kilometerquadrat, Stadtbezirk) und die Lagekoordinaten aller hausnummerntragenden Gebäude in Wuppertal. Für Datensätze dieser Art hat das Land NRW den Terminus "Gebäudereferenzen" eingeführt. Der Datensatz umfasst keine Postleitzahlen, ist also insoweit nicht für die Herstellung von anonymen Massen-Postsendungen geeignet. Er entsteht durch die wöchentliche automatisierte Zusammenführung der Gebäudereferenzen aus dem Amtlichen Liegenschaftskataster-Informationssystem ALKIS für die eingemessenen Gebäude und der Gebäudereferenzen von vorhandenen, aber noch nicht eingemessenen Gebäuden aus dem kommunalen Informationssystem WuNDa/Adressen, eines Teilsystems innerhalb des Wuppertaler Navigations- und Datenmanagementsystems WuNDa. Die Ermittlung der vorhandenen, aber noch nicht eingemessenen Gebäude erfolgt jedoch nur einmal pro Monat durch einen Abgleich mit dem Baugenehmigungsverfahren ProBAUG. Die Koordinaten der ALKIS-Gebäudereferenzen entsprechen der Einfügeposition der Hausnummer in der Liegenschaftskarte. Die Koordinaten der Gebäudereferenzen zu den vorhandenen, aber noch nicht eingemessenen Gebäuden weichen in der Größenordnung einiger Meter von den erst später verfügbaren ALKIS-Koordinaten ab. Die Daten werden in den Formaten ESRI-Shapefile, KML, GeoJSON und CSV bereitgestellt. Die Stadt Wuppertal betrachtet den kombinierten Datensatz als kommunales Produkt. Er steht daher unter der von der Stadt bevorzugten Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 und nicht unter der vom Land NRW für die ALKIS-Gebäudereferenzen vorgeschriebenen "Datenlizenz Deutschland - Zero - Version 2.0 (dl-zero-de/2.0)".

Geo-Dataset
Open Data

Bike and Ride Anlagen Wuppertal

Der Datensatz umfasst die (Stand 01/2020) 29 Bike and Ride Anlagen im Wuppertaler Stadtgebiet einschließlich des stadtnahen Außenbereichs, die im Zuge der Umsetzung des "Parkraumkonzeptes Wuppertal" an Bahnhöfen des Schienenpersonennahverkehrs und einigen Schwebebahnhöfen und Bushaltestellen angelegt worden sind. Die Daten werden von der zuständigen Fachabteilung "Straßen- und Verkehrsplanung" des Ressorts 104 "Straßen und Verkehr" mit einem Fachverfahren innerhalb des Wuppertaler Navigations- und Datenmanagementsystems WuNDa geführt und bei Bedarf zeitnah aktualisiert. (WuNDa ist ein themenübergreifendes, webbasiertes Geoinformationssystem im Intranet der Stadtverwaltung Wuppertal.) Die Bike and Ride Anlagen unterliegen dabei nur seltenen Änderungen. Die geographische Lage dieser eigentlich flächenhaften Anlagen wird vereinfacht durch Punkte repräsentiert. Der Datensatz umfasst neben den Standortkoordinaten zu jeder Anlage einige beschreibende Attribute einschließlich eines Hyperlinks zu einem Foto der Anlage. Die als Open Data unter der Lizenz CC BY 4.0 bereitgestellten ESRI-Shapefiles, KML- und GeoJSON-Dateien werden in einem automatisierten Prozess wöchentlich aktualisiert.

WMS
Geo-Dataset
Open Data / HVD

ATKIS-DGM1 Sachsen-Anhalt
Temporal reference of content: 27.04.2021 until 30.06.2025

Digitale Geländemodelle (DGM) sind digitale, numerische, auf ein regelmäßiges Raster reduzierte Modelle der Geländehöhen und –formen der Erdoberfläche. Die Grundlage für das DGM bilden unregelmäßig verteilte 3D-Punktwolken (3D-Messdaten), die mittels Airborne Laserscanning (ALS) erfasst werden. In Sachsen-Anhalt wird ein hochauflösendes DGM1 mit einer Rasterweite von 1 m vorgehalten. Es besitzt eine Höhengenauigkeit von 0,15 m (flaches bis wenig geneigtes Gelände) bis 0,30 m (bewegtes Gelände bzw. bei Bewuchs/Bebauung).

WMS
Geo-Dataset
Open Data / HVD

Digitales Basis-Landschaftsmodell (ATKIS®)

Das ATKIS® Basis-DLM beschreibt die topographischen Objekte der Landschaft im Vektorformat. Die Objekte werden durch ihre räumliche Lage, ihren geometrischen Typ, beschreibende Attribute und Beziehungen zu anderen Objekten (Relationen) definiert. Jedes Objekt besitzt deutschlandweit eine eindeutige Identifikationsnummer (Identifikator). Welche Objektarten das ATKIS® Basis-DLM beinhaltet und wie die Objekte zu bilden sind, ist im ATKIS-Objektartenkatalog (ATKIS®-OK nach AAA Anwendungsschema 7.1.2) festgelegt. Die einzelnen Objektarten werden zu verschiedenen Objektartengruppen (z. B. Siedlung, Verkehr) zusammengefasst, die wiederum zu Objektbereichen (z. B. Tatsächliche Nutzung) zusammengefasst werden.

Geo-Dataset
Open Data

Einzelbaum Kronenumringe aus Luftbildern (2021) Wuppertal
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.

1.3.0, 1.1.1
Geo-Dataset
Open Data

Seegras: max. Bedeckungsgrad bzw. Bewuchsdichte, 2008 (MSRL:COV_ZS_MAX08)
Temporal reference of content: 01.01.2005 until 31.12.2010

Dieser Layer bildet die maximale Bewuchsdichte von Seegras für das Jahr 2008 an der niedersächsischen Küste ab. Hierbei handelt es sich um aggregierte und harmonisierte Werte, die im Rahmen des Projektes MDI-DE für die Bewertung der Meeresstrategierahmenrichtlinie (MSRL) erstellt und entwickelt wurden.

1.3.0, 1.1.1
1.3.0, 1.1.1
Geo-Dataset
Open Data

Grünalgen: max. Bedeckungsgrad, 2008 (MSRL:COV_OP_MAX08)
Temporal reference of content: 01.01.2005 until 31.12.2010

Dieser Layer bildet maximal kartierte Grünalgenausdehnung im Jahr 2008 an der niedersächsischen Küste ab. Hierbei handelt es sich um aggregierte und harmonisierte Werte, die im Rahmen des Projektes MDI-DE für die Bewertung der Meeresstrategierahmenrichtlinie (MSRL) erstellt und entwickelt wurden.

1.3.0, 1.1.1
1.3.0, 1.1.1
Geo-Dataset
Open Data

Grünalgen: max. Bedeckungsgrad, 2010 (MSRL:COV_OP_MAX10)
Temporal reference of content: 01.01.2005 until 31.12.2010

Dieser Layer bildet maximal kartierte Grünalgenausdehnung im Jahr 2010 an der niedersächsischen Küste ab. Hierbei handelt es sich um aggregierte und harmonisierte Werte, die im Rahmen des Projektes MDI-DE für die Bewertung der Meeresstrategierahmenrichtlinie (MSRL) erstellt und entwickelt wurden.

1.3.0, 1.1.1
Geo-Dataset
Open Data

Hochwasserrisikogebiete HQ100 2. Zyklus

Überflutungsgebiete gemäß Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) 2. Zyklus 2016 - 2021 mit zu erwartenden signifikanten Schäden für ein Hochwasser mit mittlerer Wahrscheinlichkeit (HQ100).Im Zuge der Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) wurden Risikogebiete ermittelt, für die ein potentiell signifikantes Hochwasserrisiko besteht oder für wahrscheinlich gehalten werden kann. Hierbei waren insbesondere die relevanten Risiken für die Schutzgüter menschliche Gesundheit, Umwelt, Kulturerbe und wirtschaftliche Tätigkeiten zu erfassen und zu beurteilen.Diese Daten sind auch im INSPIRE Datenmodell „Annex 3: Gebiete mit naturbedingten Risiken“ erhältlich. Die Bereitstellung erfolgt über die Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) per Darstellungs- und Downloaddienst, deren URLs in den Transferoptionen angegeben sind.

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