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Geo-Dataset
Open Data

Kreis Recklinghausen: GeoSmartChange – Inventarisierung Masten – Stand: Herbst 2020

Die Inventarisierung der Masten von Verkehrszeichen, Lichtsignalanlagen und Beleuchtungen beinhalten neben dem Standort (Fußpunktkoordinaten) die Erfassungsgenauigkeit. Jeder Mast hat eine eindeutige MastID, über die er mit den anderen erfassten Objekten (Lichtzeichengeber, Verkehrszeichen und Beleuchtungen) verknüpft werden kann.

Geo-Dataset
Open Data

Kreis Recklinghausen: GeoSmartChange – Inventarisierung Straßenbeleuchtung – Stand: Herbst 2020

Die Inventarisierung der Straßenbeleuchtung beinhaltet neben der Position des Leuchtpunktes den Typ, die Höhe sowie die Erfassungsgenauigkeit. Alle Beleuchtungsobjekte sind -soweit vorhanden- über IDs mit ihren Masten verknüpft.

Geo-Dataset
Open Data

Kreis Recklinghausen: GeoSmartChange – Inventarisierung Lichtzeichenanlagen – Stand: Herbst 2020

Die Inventarisierung der Lichtzeichenanlagen beinhaltet neben dem Standort die Art (Befestigung), die Höhe sowie die Erfassungsgenauigkeit. Alle Lichtzeichenanlagen sind -soweit vorhanden- über IDs mit ihren Masten verknüpft.

WFS
Geo-Dataset
Open Data

Rund ums Tier Krefeld

Der Geodatensatz "Rund ums Tier" enthält die Hundekotstationen in Krefeld. Dabei handelt es sich um die vom Kommunalbetrieb Krefeld aufgestellten Hundekotstationen (kombinierte Beutelspender und Abfalleimer) oder um Hundekotbeutelspender. Attribute sind unter anderen Name (Straßenbezeichnung), POI-Kategorien, Postleitzahl, Gemeindename und -nummer, Straße, Internet-URL des KBK und Bemerkung (Art der Anlage und Betreiber).

WFS
WMS WFS
Geo-Dataset
INSPIRE
Open Data

(Beta) - Böschungsbrandgefährdung aggregiert

Der Datensatz stellt die Gefährdung von Flächen entlang der Schieneninfrastruktur gegenüber dem Entzünden und Ausbreiten von Böschungsbränden dar. Dieses Produkt der Böschungsbrandgefährdung (aggregiert) ist das Ergebnis des Forschungsprojektes „Sensitivitätsanalyse Vegetation entlang der Bundesverkehrswege bezüglich Sturmwurfgefahren und Böschungsbränden“ des Deutschen Zentrums für Schienenverkehrsforschung beim 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 Bereich der Schieneninfrastruktur bereitgestellt. Datengrundlage hierfür ist der Datensatz ‚geo-strecke‘, 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 sind Gefährdungsabschätzungen für das Entzünden und Ausbreiten von Böschungsbränden im Bereich der Schieneninfrasturktur zu jeweils 50 m beidseitig des Gleises. Die initiale Gefährdungsabschätzung erfolgte mithilfe eines MaxEnt Modells basierend auf vergangenen Ereignisse sowie Datensätzen zu Topographie, Vegetation, Meteorologie und Bahnspezifischen Parametern. Das Gefährdungspotenzial wird dabei zwischen 0-1 angegeben, wobei ein höherer Wert lediglich eine höhere Anfälligkeit eines Bereiches zu Entzündung und Brandausbreitung auf Basis der Modellparameter abbildet. In diesem Datensatz werden die Gefahrenpotenziale aggegriert auf Streckenabschnitte mit einer Länge von je etwa 500 m Länge dargestellt. Zur Aggregation wurde der Mittelwert aller Pixel innerhalb des Streckenabschnittes gebildet. Ein höherer Wert des Attributes ""MaxEnt"" beschreibt somit, dass innerhalb dieses Streckenabschnittes Rasterzellen mit einer hohen Gefährdungsabschätzung vorhanden sind. Aufgrund der geringen Datenbasis vergangener Ereignisse sind die Gefährdungsabschätzungen als eine erste Einschätzung zu interpretieren. Eine umfangreiche Validierung und Kontrolle der Daten wird angestrebt.

WMS WFS
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
Geo-Dataset
INSPIRE
Open Data

(Beta) - Böschungsbrandgefährdung

Der Datensatz stellt die Gefährdung von Flächen entlang der Schieneninfrastruktur gegenüber dem Entzünden und Ausbreiten von Böschungsbränden dar. Dieses Produkt der Böschungsbrandgefährdung (aggregiert) ist das Ergebnis des Forschungsprojektes „Sensitivitätsanalyse Vegetation entlang der Bundesverkehrswege bezüglich Sturmwurfgefahren und Böschungsbränden“ des Deutschen Zentrums für Schienenverkehrsforschung beim 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 Bereich der Schieneninfrastruktur bereitgestellt. Datengrundlage hierfür ist der Datensatz ‚geo-strecke‘, 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 sind Gefährdungsabschätzungen für das Entzünden und Ausbreiten von Böschungsbränden im Bereich der Schieneninfrasturktur zu jeweils 50 m beidseitig des Gleises. Die initiale Gefährdungsabschätzung erfolgte mithilfe eines MaxEnt Modells basierend auf vergangenen Ereignisse sowie Datensätzen zu Topographie, Vegetation, Meteorologie und Bahnspezifischen Parametern. Das Gefährdungspotenzial wird dabei zwischen 0-1 angegeben, wobei ein höherer Wert lediglich eine höhere Anfälligkeit eines Bereiches zu Entzündung und Brandausbreitung auf Basis der Modellparameter abbildet. In diesem Datensatz werden die Gefahrenpotenziale aggegriert auf Streckenabschnitte mit einer Länge von je etwa 500 m Länge dargestellt. Zur Aggregation wurde der Mittelwert aller Pixel innerhalb des Streckenabschnittes gebildet. Ein höherer Wert des Attributes ""MaxEnt"" beschreibt somit, dass innerhalb dieses Streckenabschnittes Rasterzellen mit einer hohen Gefährdungsabschätzung vorhanden sind. Aufgrund der geringen Datenbasis vergangener Ereignisse sind die Gefährdungsabschätzungen als eine erste Einschätzung zu interpretieren. Eine umfangreiche Validierung und Kontrolle der Daten wird angestrebt.

WFS WMS
Geo-Dataset
INSPIRE
Open Data

potentielle Murgänge Hangmuren

Der Datensatz stellt die potentiellen Fließwege und Reichweiten simulierter Murgänge (mg) und Hangmuren (hm) entlang des deutschen Schienennetzes dar. Dieses Produkt der potentiellen Murgänge und 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 Murgänge und 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. In diesem Datensatz sind die potenziellen simulierten Ereignisse der Murgänge und Hangmuren kombiniert abgebildet. Eine Prozessunterscheidung ist über die Ansicht der Datensätze Murganggefährdung und Hangmurengefährdung möglich. 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

Murgang- und Hangmurengefährdung kombiniert

Der Datensatz stellt die Gefährdung der Schieneninfrastruktur durch Murgänge (mg) und Hangmuren (hm) räumlich differenziert dar. Dieses Produkt der Murgang- und Hangmurengefährdung 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 Bereich der Schieneninfrastruktur bereitgestellt. Datengrundlage hierfür ist der Datensatz geo-strecke (Stand 10/2019), 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 sind die potenziellen Gefährdungsbereiche der Schieneninfrastruktur kleiner, mittlerer und großer potenzieller simulierter Ereignisse (s. Abschlussbericht des Projektes auf der Website des dzsf (www.dzsf.bund.de)). Das Attribut Gefährdung unterscheidet diese drei Gefahrenklasse (1 = kleines Ereignis, 2 = mittleres Ereignis, 3 = großes Ereignis) sowie 0 = keine Gefährdung und 99 = Tunnel. In diesem Datensatz sind die potenziellen simulierten Ereignisse der Murgänge und Hangmuren kombiniert abgebildet. Eine Prozessunterscheidung ist über die Ansicht der Datensätze Murganggefährdung und Hangmurengefährdung möglich. Dabei gilt für die Größenordnung der simulierten Kubaturen: <100 m3: kleines Ereignis 100–1000 m3: mittleres Ereignis ≥ 1000 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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