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Geo-Dataset
INSPIRE
Open Data

Murganggefaehrdung

Der Datensatz stellt die Gefährdung der Schieneninfrastruktur durch Murgänge räumlich differenziert dar. Dieses Produkt der Murganggefährdung 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. 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.

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Geo-Dataset
INSPIRE
Open Data

Hangmurengefährdung

Der Datensatz stellt die Gefährdung der Schieneninfrastruktur durch Hangmuren räumlich differenziert dar. Dieses Produkt der 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. 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.

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INSPIRE
Open Data / HVD

Isophonen EDB gesamt (bundesweit)

Isophonen für den gesamten Umfang inkl. den Strecken im Rahmen der erweiterten Lärmkartierung der Runde 4 der Umgebungslärmkartierung, aber ohne Xbf

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INSPIRE
Open Data / HVD

INSPIRE HH Adressen Hauskoordinaten

Dieser Datensatz enthält die Daten der Hamburger Adressen abgeleitet aus den ALKIS-Hauskoordinaten, transformiert ins INSPIRE Zielmodell

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INSPIRE
Open Data

Hauskoordinaten

Die amtlichen Hauskoordinaten definieren die genaue Position eines Hauses. Datenquelle ist das Liegenschaftskataster der Länder und somit das amtliche Verzeichnis aller Flurstücke und Gebäude in Deutschland. Anders als durch Interpolation berechnete Daten beruhen die amtlichen Hauskoordinaten auf einer individuellen Vermessung vor Ort. Sie werden durch die Katasterbehörden kontinuierlich aktualisiert, was den Kunden eine langfristige Investitionssicherheit garantiert.Die Hauskoordinaten enthalten: Statistische Landes-, Landkreis- und Gemeindeschlüssel, Straßenschlüssel und -name, Haus-Nr., ETRS89/UTM Koordinaten mit Zonenpräfix 32, Postleitzahl (bisher noch ohne), Postalischer Ortsname, Zusatz zum postalischen Ortsnamen.Nutzungsmöglichkeiten: Hauskoordinaten dokumentieren ihren individuellen Mehrwert z.B. in folgenden Bereichen: Hausgenaue Geocodierung von Adressbestanden, z.B. Kunden-, Filial- oder Wettbewerbsadressen, Verbesserung der Tragerbezirksverwaltung, Reklamationsbearbeitung und Auftragsplanung bei Verlagen, Einbindung in die Netzdokumentation, Netzverwaltung und im Kundenservice bei Energieversorgern und in der Telekommunikations- und Kabel-TV Branche, Entwicklung von Handy-Kommunikationsdiensten (location-based-services) in einer neuen Dimension, Einbindung in WebMapSevices - Navigationstools; Gazetteer Services im Internet

WMS
Geo-Dataset
Open Data

Satellitenbilder Sentinel-2 Hamburg
Temporal reference of content: 01.07.2018 until 29.11.2024

**Hinweis** Dieser Datensatz wird bis zur Fertigstellung der neuen Version (2026) nicht mehr aktualisiert. Die Europäische Weltraumorganisation (ESA) stellt innerhalb des Copernicus-Programms kostenfrei Satellitendaten der Missionen Sentinel (dt. Wächter) zur Verfügung. Der LGV bereitet die Daten zur einfacheren Nutzung quartalsweise auf. Originär können die Satellitendaten über die nationale Plattform CODE-DE (Copernicus Data and Exploitation Platform – Deutschland) bezogen werden. Datengrundlage: - Sentinel-2 L2A: Multispektrale, atmosphärisch korrigierte Daten - Georeferenziertes Mosaik - Kachel-Anzahl: 25 - Kachel-Größe: 8 km x 8 km - Kachel-Auswahl: Aktualität und Grad der Wolkenbedeckung - Farbdarstellung: RGB, CIR, NDVI - Bodenauflösung: 10m - Farbtiefe: 8 bit RGB (Red Green Blue): Die Bandkombination aus Rot (B4), Grün (B3) und Blau (B2) bildet die menschliche Farbwahrnehmung nach. Gesunde Vegetation wird grün, urbane Flächen werden weiß / grau und Wasserflächen werden, abhängig der Trübung, blau dargestellt. CIR (Color Infrared): Die Bandkombination aus nahem Infrarot (B8), Rot (B4) und Grün (B3) hebt die Vegetation hervor. Diese reflektiert aufgrund des Chlorophyllgehalts der Pflanzen im nahen Infrarotbereich besonders stark und wird rötlich dargestellt. Urbane Flächen erscheinen cyan-blau / grau und Wasserflächen dunkelblau. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): Der NDVI ist ein häufig angewendeter Index, welcher zur Einschätzung der Vegetation herangezogen wird. Er berechnet sich aus den Bändern Nahes Infrarot (B8) und Rot (B4): NDVI = (NIR-Rot)/(NIR+Rot) Hinweis "Keine Daten verfügbar": Wenn innerhalb eines Quartals ausschließlich Daten mit hoher Wolkenbedeckung vorliegen, wird kein Mosaik erzeugt. Dies ist insbesondere in Wintermonaten möglich. [© Contains modified Copernicus Sentinel data [2018-2024], processed on CODE-DE]

Geo-Dataset
Open Data

Wahlbezirke Kommunalwahl 2020 des Ennepe-Ruhr-Kreises
Temporal reference of content:

Kreis- und Gemeindewahlbezirke des Ennepe-Ruhr-Kreises der Kommunalwahl 2020.

Geo-Dataset
Open Data

Breitbandausbau des Ennepe-Ruhr-Kreises
Temporal reference of content: 29.06.2022 until 05.05.2025

Dieser Datensatz zeigt den Breitbandausbau der im Rahmen geförderter oder eigenwirtschaftlicher/privatwirtschaftlicher Vorhaben innerhalb des Ennepe-Ruhr-Kreises geplant bzw. umgesetzt wird.

Geo-Dataset
Open Data

Wahlbezirke Kommunalwahl 2025 des Ennepe-Ruhr-Kreises
Temporal reference of content:

Kreis- und Gemeindewahlbezirke des Ennepe-Ruhr-Kreises der Kommunalwahl 2025.

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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.

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