Der Gruppenlayer „Vegetationszeit im Wald“ umfasst drei Karten: die tatsächliche Vegetationszeitlänge (Anzahl Tage 10 °C), die Niederschlagssumme in der forstlichen Vegetationszeit (Mai bis Oktober) sowie die klimatische Wasserbilanz in der forstlichen Vegetationszeit (Mai bis Oktober) jeweils im Zeitraum 1981-2010 dargestellt. Die Datenbasis stammt vom Deutschen Wetterdienst. Basis der Auswertung der tatsächlichen Vegetationszeitlänge stellt der HYRAS-Datensatz des DWD der, der Tageswertdaten in einem Raster von 5 km × 5 km enthält. Grundlage zur Ermittlung der forstlich relevanten tatsächlichen Vegetationszeitlänge sind die mittleren Tageswerte der Lufttemperatur, die an den Stationen des Deutschen Wetterdienstes in Nordrhein-Westfalen gemessen werden. Die Grundlage für die Niederschlagssumme sowie die Klimatische Wasserbilanz in der forstlichen Vegetationszeit (Mai bis Oktober) liefern ebenfalls Messungen des Deutschen Wetterdienst, die unter Berücksichtigung der Geländetopographie aus ein Raster von 1 km × 1 km interpoliert wurden.
Der Gruppenlayer „Waldbrandgefahr“ enthält zwei weitere Gruppenlayer: "Anzahl der Tage mit Überschreitung der Waldbrandindexklasse 4“ mit einer Karte sowie „Änderung der Anzahl der Tage mit Überschreitung der Waldbrandindexklasse 4“ mit sechs Karten. Die Waldbrandgefahr wird anhand des kanadischen „Fire Weather Index“ erfasst. Die erste Karte gibt die Tage mit Überschreitung der Waldbrandindexklasse 4 im Zeitraum 1961-1990 an. Die weiteren sechs Karten geben die modellierte Änderung der Anzahl der Tage mit Überschreiten der Waldbrandindexklasse 4 im Zeitraum 2021-2050 sowie 2071-2100, jeweils bezogen auf den Referenzzeitraum 1961-1990 wieder. Die Datengrundlagen stammen vom Deutschen Wetterdienst und gehen auf Klimamodellsimulationen eines Ensembles aus 19 Klimamodellen für das Szenario SRES-A1B zurück. Sie werden jeweils für das 15., 50., und 85. Perzentil des Modellensembles angegeben.
Dienst bestehend aus Layern zu Wald und Forstwirtschaft. Die Daten des Gruppenlayers Waldbrandgefahr zeigt die Anzahl der Tage pro Jahr, an denen der Waldbrandindex über 4 liegt. Die tatsächliche forstliche Vegetationszeitlänge (berechnet angelehnt nach der Methode Hübener et al. 2017) innerhalb des Gruppenlayers Vegetationszeit im Wald, zeigt die Anzahl der Tage pro Jahr an, an denen die Temperatur über 10°C beträgt und die innerhalb des Beginns und Endes Vegetationszeit liegen. Zusätzlich zu den Rastern der Vegetationszeitlänge werden auch die Raster der klimaitsichen Wasserbilanz und der Niederschlagssumme innerhalb der tatsächlichen forstlichen Vegetationszeitl bereitgestellt. Diese Raster stehen nur die den Beobachtungszeitraum als absoluter Wert zur Verfügung. Für die tatsächliche forstliche Vegetationszeitlänge stehen sowohl Beobachtungsdaten nach den 30-jährigen Klimanormalperioden im Beobachtungszeitraum 1961-2020 als auch Zukunftsprojektionen für 2031-2060 und 2071-2100 zur Verfügung. Die Klimaprojektionen der Zukunft werden jeweils nach den Klimaszenarien RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert. Neben den absoluten Mittelwerten werden auch die sogenannten Delta Change Raster dargestellt. Für die Beobachtungsraster werden Veränderungen gegenüber der Klimanormalperiode 1991-2020 dargestellt, für die Projektionsraster der beiden Zukunftszeiträume die Veränderungen gegenüber der Referenzperiode 1971-2000. Die Stärke des möglichen Klimasignals wird je Szenario unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil.Ebenfalls zeigt ein weiterer Gruppenlayer die mittlere Niederschlagssumme in der tatsächlichen forstlichen Vegetationszeit an. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019)
Dienst bestehend aus Layern zu Wald und Forstwirtschaft. Die Daten des Gruppenlayers Waldbrandgefahr zeigt die Anzahl der Tage pro Jahr, an denen der Waldbrandindex über 4 liegt. Für die Waldbrandgefahr und die forstliche Vegetationszeitlänge stehen sowohl Beobachtungsdaten nach den 30-jährigen Klimanormalperioden im Beobachtungszeitraum 1961-2020 als auch Zukunftsprojektionen für 2031-2060 und 2071-2100 zur Verfügung. Die Klimaprojektionen der Zukunft werden jeweils nach den Klimaszenarien RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert. Neben den absoluten Mittelwerten werden auch die sogenannten Delta Change Raster dargestellt. Für die Beobachtungsraster werden Veränderungen gegenüber der Klimanormalperiode 1991-2020 dargestellt, für die Projektionsraster der beiden Zukunftszeiträume die Veränderungen gegenüber der Referenzperiode 1971-2000. Die Stärke des möglichen Klimasignals wird je Szenario unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil.Ebenfalls zeigt ein weiterer Gruppenlayer die mittlere Niederschlagssumme in der tatsächlichen forstlichen Vegetationszeit an. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019)
Die Landnutzung (LN) beschreibt die „Charakterisierung von Flächen anhand ihrer derzeitigen, respektive ihrer in der örtlichen Umsetzung befindlichen Funktion oder ihres sozioökonomischen Zwecks. Beispiele dafür sind Wohn-, Industrie- oder Gewerbegebiete, land- oder forstwirtschaftlich genutzte Flächen sowie Freizeitgebiete“ (vgl. INSPIRE-Richtlinie). Der Begriff Landnutzung wird synonym zum Begriff der Bodennutzung verwendet. Der Objektartenkatalog der LN beinhaltet die fünf Objektartengruppen Siedlung, Verkehr und Infrastruktur, Land-, Forst- und Fischereiwirtschaft, Gewässer sowie Keine primäre Nutzung, welche sich weiter untergliedern in Objekt-, Attribut- und Wertearten. Grundlage hierfür ist das AAA®-Basisschema.
Dieser Datensatz kann gemäß den Nutzungsbestimmungen von Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 (https://www.govdata.de/dl-de/by-2-0) unter Angabe der Quelle: GeoSN genutzt werden.
Der Datensatz umfasst die vom Ressort Grünflächen und Forsten der Stadt Wuppertal manuell erfassten 15.194 punktförmigen Einzelbaumpositionen in den Parkanlagen Nordpark, Mirker Hain (südlicher Teil zwischen Kohl- und Vogelsangstraße) und Nützenberg (Teilbereich Kaiserhöhe). Die Daten wurden am Bildschirm mit der Software QGIS auf Basis von digitalen Orthophotos des Landes Nordrhein-Westfalen digitalisiert (Befliegungsdatum 01.03.2023, Bodenauflösung 10 cm). In diesen Luftbildern sind die Bäume ohne Belaubung abgebildet, was eine zuverlässige Erfassung der Stammpositionen ohne Sichtbehinderung durch das Blattwerk erlaubt. Der Datensatz wurde im Zusammenhang mit der Entwicklung des Verfahrens "twin4tree" im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling erstellt (Leitung dieses Teilvorhabens: EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster). Er dient zur unabhängigen quantitativen Überprüfung der Ergebnisse von KI-Verfahren zur Detektion von Einzelbäumen aus Luftbildern ("Ground Truth"). In dichten Baumbeständen ist nämlich die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Daher unterschätzen solche Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Mit den hier bereitgestellten Ground-Truth-Daten wurde für wurde für Wuppertal ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Der Datensatz ist in den Formaten GeoPackage, GeoJSON und KML in verschiedenen Koordinatenreferenzsystemen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.
Dieser INSPIRE Datensatz beschreibt Gebieten anhand ihrer derzeitigen Funktion oder ihres sozioökonomischen Zwecks (z. B. Wohn-, Industrie- oder Gewerbegebiete, land- oder forstwirtschaftliche Flächen, Freizeitgebiete).
Die Gutachterausschüsse für Grundstückswerte ermitteln jedes Jahr aus gezahlten Kaufpreisen Bodenrichtwerte für Bauland und land- und forstwirtschaftliche Nutzflächen. Als Bodenrichtwert bezeichnet man den durchschnittlichen Lagewert (Preis) des Bodens für eine Mehrheit von Grundstücken, für die im Wesentlichen gleiche Nutzungs- und Wertverhältnisse vorliegen.
Für die Nutzung der Daten ist die Datenlizenz Deutschland - Namensnennung - Version 2.0 anzuwenden. Die Lizenz ist über https://www.govdata.de/dl-de/by-2-0 abrufbar. Der Quellenvermerk gemäß (2) der Lizenz lautet "LGLN"
In Waldflächen, die in besonderem Maße für Erholungszwecke genutzt werden, können die Kreise und kreisfreien Städte durch Allgemeinverfügung im Einvernehmen mit der Forstbehörde und nach Anhörung der betroffenen Gemeinden und Waldbesitzer- und Reiterverbände das Reiten im Wald auf die nach den Vorschriften der Straßenverkehrsordnung gekennzeichneten Reitwege beschränken. Innerhalb dieser Waldgebiete darf nur auf gekennzeichneten Reitwegen geritten werden.
Aktualität der Daten:
seit 01.01.1997 , gegenwärtige Aktualität unklar
Hinweis: Seit Dezember 2o24 erfasst der LGV die AFIS/ALKIS/ATKIS Daten bundeseinheitlich in der AdV-Referenzversion 7.1 im AFIS-ALKIS-ATKIS-Anwendungsschemas (AAA-AS) Version 7.1.2. Bei Fragen zu inhaltlichen Veränderungen wenden Sie sich an das Funktionspostfach: geobasisdaten@gv.hamburg.de Das Digitale Basis-Landschaftsmodell (Basis-DLM) orientiert sich am Basismaßstab 1: 25 000. Es wird für alle Objekte eine Lagegenauigkeit von ± 3 m angestrebt. Es hat eine Informationstiefe, die über die Darstellung der Digitalen Stadtkarte von Hamburg (1: 20 000) hinausgeht. Der Inhalt und die Modellierung der Landschaft des Basis-DLM sind im ATKIS®-Objektartenkatalog (ATKIS®-OK Basis-DLM) beschrieben. Die Erfassung der Objektarten, Namen, Attribute und Referenzen erfolgte in drei aufeinander folgenden Realisierungsstufen, die im ATKIS®-OK Basis-DLM ausgewiesen sind. In Hamburg stehen die Realisierungsstufen für die gesamte Landesfläche seit 2007 aktuell zur Verfügung. Seit Oktober 2009 wird das Basis-DLM im bundeseinheitlichen AAA-Modell geführt. Die Objektarten sind ATKIS-OK enthalten (siehe Verweis). Besonders geeignet als geometrische und semantische Bezugsgrundlage für den Aufbau von Geoinformationssystemen und zur Verknüpfung mit raumbezogenen fachspezifischen Daten für Fachinformationssysteme, zur rechnergestützten Verschneidung und Analyse mit thematischen Informationen, für Raumplanungen aller Art und zur Ableitung von topographischen und thematischen Karten. Anwendungsgebiete sind alle Aufgabenbereiche, für deren Fragestellungen ein Raumbezug erforderlich ist, unter anderem Energie-, Forst- und Landwirtschaft, Verwaltung, Demographie, Wohnungswesen, Landnutzungs-, Regional- und Streckenplanung, Straßenbau und Bewirtschaftung, Facility Management, Verkehrsnavigation und Flottenmanagement, Transport, Bergbau, Gewässerkunde und Wasserwirtschaft, Ökologie, Umweltschutz, Militär, Geologie und Geodäsie, aber auch Kultur, Erholung und Freizeit sowie Kommunikation.
