Verwaltungsgebiete Historisch beinhalten die zeitliche Entwicklung der Kreisebene (Kreise und kreisfreien Städte). Die Flächen sind geometrisch bzw. topologisch harmonisiert aufeinander abgestimmt und tragen direkt die attributiven Informationen, wie zeitgenössische Schlüsselzahlen, Namen, Bezeichnungen. Die Zuordnungen zu den höheren Verwaltungseinheiten liegen in attributiver Form vor. Der Datensatz umfasst zurzeit den Zeitraum 1945 bis 2025. Im aktuellen Bearbeitungszustand enthält er alle Kreise, die sich im Gebiet des heutigen Deutschlands befinden. Im Bereich von Oder (einschließlich Mündungsdelta) und Neiße sind die Geometrien zurzeit dort geschnitten. Neben dem Gesamtdatensatz gibt es für jedes Jahr eine Jahreszeitscheibe mit dem jeweiligen Stand 31.12. eines Jahres. Außerdem sind Zeitscheiben zu jedem Veränderungszeitpunkt der Gesamtdatensatz vorhanden. Die historischen Verwaltungsgebiete eignen sich unteranderem zur Visualisierung der Zeitreihen historischer Statistiken, insbesondere demografischer Kennzahlen oder sozioökonomischer Faktoren.
Die Daten sind urheberrechtlich geschützt. Die Daten werden geldleistungsfrei gemäß der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) zur Verfügung gestellt. Daten, die unter der Lizenz CC BY 4.0 stehen, dürfen unter einer Namensnennung geteilt, vervielfältigt und bearbeitet werden. Die Namensnennung ist im Quellenvermerk enthalten. Der Quellenvermerk ist zu beachten.
Dieser Datensatz stellt die NUTS-Gebiete 1:5 000 000 (NUTS5000) mit Stand 31.12. für das Gebiet der Bundesrepublik Deutschland bereit. Der Datenbestand umfasst für das Gebiet der Bundesrepublik Deutschland die Regionen der Systematik der Gebietseinheiten NUTS für Zwecke der europäischen Statistik. Die NUTS-Regionen sind hierarchisch strukturiert, gliedern sich in drei Ebenen und orientieren sich für Deutschland mit wenigen Ausnahmen an den Verwaltungseinheiten. Ebene NUTS1 in Deutschland: Länder; Ebene NUTS2 in Deutschland: überwiegend Regierungsbezirke; Ebene NUTS3 in Deutschland: kreisfreie Städte und Landkreise; Auf der NUTS-2-Ebene werden für Deutschland neben den aktuellen Regierungsbezirken auch die ehemaligen Regierungsbezirke der Länder Niedersachsen, Rheinland-Pfalz und Sachsen ausgewiesen. Im nationalen Sprachgebrauch wird diese NUTS-2-Einteilung auch als „Statistische Regionen“ bezeichnet. Die Geometrie ist aus dem jeweiligen Datenbestand Verwaltungsgebiete 1 : 5 000 000 (VG5000) abgeleitet. Die Daten sind ebenenweise (NUTS1, NUTS2 und NUTS3) gegliedert.
Dieser Datensatz stellt die NUTS-Gebiete 1:250 000 (NUTS250) mit Stand 31.12. für das Gebiet der Bundesrepublik Deutschland bereit. Der Datenbestand umfasst für das Gebiet der Bundesrepublik Deutschland die Regionen der Systematik der Gebietseinheiten NUTS für Zwecke der europäischen Statistik. Die NUTS-Regionen sind hierarchisch strukturiert, gliedern sich in drei Ebenen und orientieren sich für Deutschland mit wenigen Ausnahmen an den Verwaltungseinheiten. Ebene NUTS1 in Deutschland: Länder; Ebene NUTS2 in Deutschland: überwiegend Regierungsbezirke; Ebene NUTS3 in Deutschland: kreisfreie Städte und Landkreise; Auf der NUTS-2-Ebene werden für Deutschland neben den aktuellen Regierungsbezirken auch die ehemaligen Regierungsbezirke der Länder Niedersachsen, Rheinland-Pfalz und Sachsen ausgewiesen. Im nationalen Sprachgebrauch wird diese NUTS-2-Einteilung auch als „Statistische Regionen“ bezeichnet. Die Geometrie ist aus dem jeweiligen Datenbestand Verwaltungsgebiete 1 : 250 000 (VG250) abgeleitet. Somit ist die Geometrie hinsichtlich Genauigkeit und Auflösung analog der VG250 auf das DLM250 ausgerichtet. Die Daten sind ebenenweise (NUTS1, NUTS2 und NUTS3) gegliedert.
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.
Der ATOM Feed Downloadservice für manuell erfasste Einzelbaum Stammpositionen in einigen Wuppertaler Parkanlagen umfasst die vom Ressort Grünflächen und Forsten der Stadt Wuppertal 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. Eine Fortführung des Datensatzes ist nicht geplant. Der Downloadservice wird gleichwohl täglich durch Abgleich mit seinen Metadaten und den Metadaten zum Datensatz der manuell erfassten Einzelbaum Stammpositionen in einigen Wuppertaler Parkanlagen im GEOkatalog.NRW aktualisiert.
Nutzungsbedingungen: Der bereitgestellte Datensatz kann gemäß der „Creative Commons Namensnennung (CC BY 4.0)“ (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) genutzt werden.
Klimatope sind räumliche Einheiten, die mikroklimatisch einheitliche Gegebenheiten aufweisen. Die Ableitung der Klimatope basiert in erster Linie auf der Flächennutzung. Es werden keine Daten der landesweiten FITNAH-Modellierung verwendet, um die Klimatope einzuteilen. Das Mikroklima wird vor allem durch die Faktoren Flächennutzung, Bebauungsdichte, Versiegelungsgrad, Oberflächenstruktur, Relief sowie Vegetationsart beeinflusst (VDI 2015). Die Ausweisung der Klimatope (nach VDI 2015) erfolgte anhand der im Arbeitspaket 1 des „Handbuch Stadtklima Teil II – Methoden“ entwickelten Methode zur automatisierten Ableitung von Klimatopen aus flächendeckend vorliegenden Geodaten (GEO-NET 2014, MKULNV 2014). Als Eingangsdaten für die Ausweisung der Klimatope dienten Flächennutzungs-, Bebauungs- sowie Versiegelungsdaten. Die VDI-Richtlinie 3787, Blatt 1 definiert folgende unterschiedliche Klimatoptypen: Gewässerklimatop, Freilandklimatop, Waldklimatop, Klimatop innerstädtischer Grünflächen, Vorstadtklimatop, Stadtrandklimatop, Stadtklimatop , (Innen)-Stadtklimatop und Gewerbe-/Industrieklimatop. Gewerbe-/Industrieklimatope können dabei weiter in offenere und dichtere Strukturen untergliedert werden. Zusätzlich werden Bahnverkehr und Straßenverkehr in der Karte dargestellt.
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.
Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, punktförmigen Stammpositionen 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. Die Stammposition eines Baumes wurde im geometrischen Schwerpunkt seines Baumkronenpolygons angenommen. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtige Hinweise: (1) 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. (2) Die genauen Stammpositionen können aus optischen Fernerkundungsdaten nicht bestimmt werden. Die als Stammpositionen angegebenen Schwerpunkte der Baumkronenpolygone sind Näherungswerte.
Die Planungshinweiskarte für Nordrhein-Westfalen stellt eine Neuerung im Rahmen der Klimaanalyse 2026 dar. Gemäß der VDI Richtlinie 3787, Blatt 1 handelt es sich bei der Planungshinweiskarte um eine „informelle Hinweiskarte, die eine integrierende Bewertung der in der Klimaanalysekarte dargestellten Sachverhalte im Hinblick auf planungsrelevante Belange enthält“ (VDI 2015). Kerngegenstand der Planungshinweiskarte ist also die klimaökologische Bewertung von Flächen im Hinblick auf die menschliche Gesundheit bzw. auf gesunde Wohn- und Arbeitsverhältnisse. Grundlage für die Planungshinweiskarte sind die Ergebnisse der landesweiten Klimamodellierung bzw. der Klimaanalysekarten für die Nachtsituation. Analog zur Klimaanalysekarte Nacht wird in der Planungshinweiskarte eine Unterscheidung in Wirk- und Ausgleichsraum vorgenommen. In der vorliegenden Planungshinweiskarte wird der Wirkraum in sechs Kategorien, sogenannte „Handlungsprioritäten“, unterteilt. Hinsichtlich der Anzahl der Bewertungsklassen wird dabei leicht von der VDI-Richtlinie abgewichen. Die Kategorisierung basiert auf der kombinierten Bewertung der nächtlichen Überwärmung für die beiden Szenarien „typischer Sommertag“ und „extremer Sommertag“. Dazu wird zunächst auf die Gesamtdaten des Wirkraums für beide Szenarien eine z-Transformation zur statistischen Normalisierung angewandt. Anschließend werden die normalisierten Werte in fünf Bewertungsklassen von sehr günstig bis sehr ungünstig eingeteilt. Die Bewertung wird getrennt für die Szenarien „typischer Sommertag“ und „extremer Sommertag“ angewandt. Mithilfe einer Matrix werden die so gebildeten Klassen in die kombinierte Bewertung der Szenarien und Ableitung der Handlungsprioritäten im Wirkraum überführt. Zusätzlich zur Kategorisierung werden auch textliche Planungshinweise gegeben. Diese sind als Empfehlungen für die entsprechenden Gebiete zu verstehen. Sie stammen im Wesentlichen aus der VDI-Richtlinie 3787, Blatt 1 (VDI 2015), wurden jedoch leicht durch Kürzungen und Umformulierungen angepasst. Sie erscheinen bei Klick in die Karte in einem Pop-Up-Fenster. Während in den Klimaanalysekarten Nacht die dem Ausgleichsraum zugehörigen Grün- und Freiflächen vornehmlich auf Grundlage ihres siedlungsunabhängigen, auf das Prozessgeschehen fokussierten Kaltluftliefervermögens gekennzeichnet werden, steht in der Planungshinweiskarte deren stadtklimatische Bedeutung und Bewertung sowie die Ableitung der Empfindlichkeit gegenüber Nutzungsänderungen im Mittelpunkt. In der Planungshinweiskarte wird der Ausgleichsraum in vier Bewertungsklassen unterteilt, die sich in erster Linie auf die Nähe zu Kaltluftleitbahnen und -systemen bezieht. Auch für die Flächen des Ausgleichsraums werden textliche Planungshinweise aufgeführt, die ebenfalls bei Klick in die Karte in einem Pop-Up-Fenster erscheinen. Die Planungshinweise zu den Bewertungskategorien des Ausgleichsraumes stammen ebenso wie beim Wirkraum aus der VDI-Richtlinie 3787, Blatt 1 (VDI 2015). Auch hier wurden die in der VDI hinterlegten Planungshinweise durch Kürzungen und Umformulierungen leicht verändert.
Der ATOM Feed Downloadservice für Einzelbaum Kronenumringe aus Luftbildern (2021) in Wuppertal stellt einen Datensatz zum Download bereit, der die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, flächenförmigen, zweidimensionalen Baumkronenpolygone von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal umfasst. Die Berechnung wurde 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 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. Eine Fortführung des Datensatzes ist nicht geplant. Neuberechnungen werden als separate Datensätze mit eigenen Downloaddiensten publiziert. Der Downloadservice wird gleichwohl täglich durch Abgleich mit seinen Metadaten und den Metadaten zum Datensatz der Einzelbaum Kronenumringe aus Luftbildern (2021) Wuppertal im GEOkatalog.NRW aktualisiert.
Nutzungsbedingungen: Der bereitgestellte Datensatz kann gemäß der „Creative Commons Namensnennung (CC BY 4.0)“ (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) genutzt werden.
