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.
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.
Es handelt sich bei diesem Dienst um einen STAC (SpatioTemporal Asset Catalog). Dieser STAC stellt Daten der 3D-Gebäudemodelle (LoD1 und LoD2) über eine API (Application Programming Interface) bereit. Das 3D-Gebäudemodell ist ein Folgeprodukt aus den ALKIS®-Gebäudegrundrissen, dem Digitalen Geländemodell (DGM) und den 3D-Messdaten. Das 3D-Gebäudemodell steht in zwei Detaillierungsgraden zur Verfügung: Level of Detail 1 (LoD1) und Level of Detail 2 (LoD2). Für das 3D-Gebäudemodell LoD1 erfolgt die Modellierung der Gebäude als Blockmodelle (Flachdach). Die niedersachsenweite Herstellung der LoD1-Gebäudemodelle ist seit 2014 abgeschlossen und steht seitdem flächendeckend zur Verfügung. Für das 3D-Gebäudemodell LoD2 erfolgt die Modellierung der Gebäude mittels standardisierter Dachformen wie z.B. Sattel- oder Walmdach. Die niedersachsenweite Herstellung der LoD2-Gebäudemodelle ist seit 2019 abgeschlossen und steht seitdem flächendeckend zur Verfügung. Seit 2019 wird das LoD1 zudem automatisch aus den LoD2-Gebäudemodellen abgeleitet, wofür der Mittelwert aus First- und Traufhöhe als Gebäudehöhe verwendet wird. Gemäß verfügbarer Kapazitäten erfolgen seit 2019 automatische und manuelle Korrekturen des Gebäudebestandes. Für eine schnelle visuelle Darstellung des STAC kann der Radiant Earth STAC-Browser verwendet werden. Für eine Nutzung der STAC-API in QGIS können Sie das QGIS-Plugin "QGIS STAC API-Browser" verwenden. In ArcGIS Pro können Sie ab der Version 3.2 STAC API Verbindungen herstellen.
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.
Das 3D-Gebäudemodell ist ein Folgeprodukt aus den ALKIS®-Gebäudegrundrissen, dem Digitalen Geländemodell (DGM) und den 3D-Messdaten. Das 3D-Gebäudemodell steht in zwei Detaillierungsgraden zur Verfügung: Level of Detail 1 (LoD1) und Level of Detail 2 (LoD2). Für das 3D-Gebäudemodell LoD1 erfolgt die Modellierung der Gebäude als Blockmodelle (Flachdach). Die niedersachsenweite Herstellung der LoD1-Gebäudemodelle ist seit 2014 abgeschlossen und steht seitdem flächendeckend zur Verfügung. Für das 3D-Gebäudemodell LoD2 erfolgt die Modellierung der Gebäude mittels standardisierter Dachformen wie z.B. Sattel- oder Walmdach. Die niedersachsenweite Herstellung der LoD2-Gebäudemodelle ist seit 2019 abgeschlossen und steht seitdem flächendeckend zur Verfügung. Seit 2019 wird das LoD1 zudem automatisch aus den LoD2-Gebäudemodellen abgeleitet, wofür der Mittelwert aus First- und Traufhöhe als Gebäudehöhe verwendet wird. Gemäß verfügbarer Kapazitäten erfolgen seit 2019 automatische und manuelle Korrekturen des Gebäudebestandes. Die Erzeugung der 3D-Gebäudemodelle erfolgt auf Grundlage von ALKIS® (Gebäudegrundrisse), dem DGM mit 5m Rasterauflösung (Geländehöhe des Gebäudes) und den 3D-Messdaten (Höhenpunkte des Gebäudedaches aus der Laserscanning- bzw. Matching-Punktwolke). Die Lagegenauigkeit entspricht der Lagegenauigkeit des zugrundeliegenden Gebäudegrundrisses. Die Höhengenauigkeit beträgt größtenteils 5 m für das LoD1 und ca. 1 m für das LoD2. Grobe Abweichungen sind bei komplexen Dachformen möglich. Neben der Lage- und Körperdarstellung der Gebäude umfassen die LoD1- und LoD2-Daten eine umfassende Anzahl an Attributen. Diese werden durch den Produkt- und Qualitätsstandard (PQS) der Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Länder der Bundesrepublik Deutschland (AdV) vorgegeben. Weitere Informationen finden Sie unter dem Reiter Downloads und Links.
Es gelten die Lizenzbedingungen „Creative Commons Namensnennung – 4.0 International (CC BY 4.0)“ bzw. „cc-by/4.0” (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) mit den dort geforderten Angaben zum Quellenvermerk. Als Rechteinhaber und Bereitsteller ist „LGLN“, sowie das Jahr des Datenbezugs in Klammern anzugeben. Beispiel für Quellenvermerk: LGLN (2024) Creative Commons Namensnennung – 4.0 International (CC BY 4.0)
Dieser INSPIRE Datensatz beinhaltet das Gewässernetz des Saarlandes. Die Transformation erfolgte gemäß den INSPIRE Richtlinien Hydrographie in der Version 5.0. Folgende Anwendnungsschemen werden derzeit zu diesem Thema bereitgestellt: * Hydrographie Physical Waters * Hydrographie Networks Das Schema Hydrographie Physical Waters Das Anwendungsschema von Physical Waters dient hauptsächlich zum Erstellen von Basiskarten für die Hydrographie. Die Auswahl von Feature-Klassen in diesem Paket basiert sowohl auf den Anforderungen zum Zuordnen bestimmter Objekte als auch auf der Notwendigkeit, bestimmte Objekte nach einem Modellierungsaspekt zu unterscheiden. Infolgedessen werden bestimmte Merkmale der "realen Welt" in einer einzigen Klasse zusammengefasst, wenn festgestellt wurde, dass sie weder aus Sicht der Kartierung noch aus Sicht der Modellierung unterschieden werden müssen. Folgende Gruppen von Objekten können unterschieden werden: * Natürliche Wasserobjekte, die Teil des hydrologischen Netzwerks sind, wie Wasserläufe, stehendes Wasser, Feuchtgebiete usw. * Objekte, die die physikalischen Wasserobjekte beschreiben (Ufer, Uferlinien) * Gebiete, in denen das Wasser aufgefangen wird (Flussbecken / Entwässerungsbecken) * Hydrographische Interessenspunkte. Punkte, die den Wasserfluss im Gewässernetz beeinflussen und auf Karten erscheinen, aber keine künstlichen Objekte sind (z. B. Stürze, Quellen und Sickerungen usw.). * Künstliche Objekte. Alle Objekte, die auf der Karte angegeben werden müssen und eine Beziehung zum Wassernetz haben (z.B. Böschungen, Kanäle, Schleusen, Dämme und Wehre). Das Schema Hydrographie Networks Für die Modellierung werden zusätzliche Informationen (z. B. geschlossenes Netzwerk, bestimmte Attribute) benötigt, die nicht unbedingt für eine Hintergrundkarte benötigt werden. Diese zusätzliche Information sowie das Netzwerkmodell selbst sind daher in einem separaten Anwendungsschema enthalten, das als Erweiterung der physikalischen Gewässer angesehen werden kann. Wenn nur ein Netzwerkmodell beim Datenbereitsteller verfügbar ist, ist es möglich, das Netzwerk zu beschreiben, ohne direkt auf physische Objekte zu verweisen. Aus diesem Grund enthalten räumliche Objekte sowohl im Netzwerkmodell als auch in den physikalischen Hydrographie-Schemen ihre eigenen Geometrien.
Als Ergebnis der jährlich in Auftrag gegebenen Befliegungen des Landes Baden-Württemberg erhält das Landesamt für Geoinformation und Landentwicklung Luftbilder, die Grundlage für die Herstellung von bildbasierten digitalen Oberflächenmodelle. Bildbasierte Digitale Oberflächenmodelle (bDOM) bilden die Erdoberfläche und die darauf befindlichen Objekte zum Zeitpunkt der Aufnahme der Luftbilder wie z.B. Vegetation, Bebauung, ruhender und fließender Verkehr ab. Aus der Korrelation orientierter Luftbilder und der Modellierung der daraus resultierenden Punktwolken wird ein regelmäßiges Raster erzeugt. Verfahrensbedingt kann das bDOM Lücken und Ausreißer enthalten. Die Farbcodierung der einzelnen Punkte des bDOM erfolgt aus den zugrundeliegenden Luftbildern. Es bildet die Höhengrundlage für die Berechnung der TrueDOP. Das bDOM verbindet die realitätstreue Darstellung des TrueDOP und Höheninformationen in einem Datensatz. Koordinatenumfang : 3D Einheiten der horizontalen und vertikalen Koordinaten in Metern. Bodenauflösung 20 cm, jährliche Befliegung ca. 50 % der Landesfläche, Gebietseinteilung entspricht der Gebietseinteilung der TrueDOP. Unklassifizierte Punktinformationen. Kanalanzahl : 4, RGBI
Es handelt sich bei diesem Dienst um einen STAC (SpatioTemporal Asset Catalog). Dieser STAC stellt das Bildbasierte Digitale Oberflächenmodell (bDOM20) im amtlichen Projektionssystem EPSG:25832 (ETRS 89, UTM Zone 32) zur Nutzung und zum Download über eine API bereit. Bildbasierte Digitale Oberflächenmodelle (bDOM) bilden die Erdoberfläche und die darauf befindlichen Objekte, wie z.B. Vegetation und Gebäude, zum Zeitpunkt der Aufnahme der Luftbilder ab. Aus der Korrelation (i. d. R. Dense-Image-Matching) orientierter Luftbilder (OLB) und der Modellierung der daraus resultierenden Punktwolken wird ein regelmäßiges Raster erzeugt. Verfahrensbedingt kann das bDOM Lücken und Ausreißer enthalten, die gegebenenfalls durch Interpolation aufgefüllt oder durch geeignete Methoden beseitigt werden. Jedes Rasterelement kann zudem Attribute (z.B. Farbinformationen wie RGBI) besitzen. In einem weiteren Attribut wird beschrieben, ob der Höhenwert eines Rasterelementes aus der Bildkorrelation berechnet wurde. Alle Punkte, die nicht über Bildkorrelation berechnet wurden, werden als synthetisch erzeugte Punkte gekennzeichnet. Das bDOM20 hat eine einheitliche Gitterweite von 0,2 m und wird gemäß des AdV Produkt- und Qualitätsstandards für bildbasierte Digitale Oberflächenmodelle (bDOM) erzeugt. Für eine schnelle visuelle Darstellung des STAC kann der Radiant Earth STAC-Browser verwendet werden. Für eine Nutzung der STAC-API in QGIS können Sie das QGIS-Plugin "QGIS STAC API-Browser" verwenden. In ArcGIS Pro können Sie ab der Version 3.2 STAC API Verbindungen herstellen.
Es gelten die Lizenzbedingungen „Creative Commons Namensnennung – 4.0 International (CC BY 4.0)“ bzw. „cc-by/4.0” (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) mit den dort geforderten Angaben zum Quellenvermerk. Als Rechteinhaber und Bereitsteller ist „LGLN“, sowie das Jahr des Datenbezugs in Klammern anzugeben. Beispiel für Quellenvermerk: LGLN (2024) Creative Commons Namensnennung – 4.0 International (CC BY 4.0)
Der Windatlas 2025 vom Landesamt für Natur, Umwelt und Klima NRW stellt der Öffentlichkeit Daten zur Windsituation in Nordrhein-Westfalen zur Verfügung. Im Rahmen einer landesweiten Windmodellierung sind verschiedene Parameter berechnet und validiert worden. Die Daten liegen im 30 m x 30 m Rasterformat vor und sind teilweise ergänzend als Vektordatensatz aufbereitet. Der Windatlas 2025 beinhaltet: 1) Mittlere Windgeschwindigkeit in m/s für sieben unterschiedliche Höhen von 75 m bis 225 m Die mittlere Windgeschwindigkeit bezeichnet die im langjährigen Mittel durchschnittlich auftretende Geschwindigkeit der Luft gegenüber dem Boden. Hierbei wird ausschließlich die für die Windenergieerzeugung maßgebliche, horizontale Komponente betrachtet. 2) Mittlere Windleistungsdichte in W/qm für sieben unterschiedliche Höhen von 75 m bis 225 m Die Windgeschwindigkeit gibt das Produktionsverhalten einer Windenergieanlage nur bedingt wieder. Neben dem mittleren Windangebot spielen hierbei insbesondere die Luftdichte, die Häufigkeitsverteilung der Windgeschwindigkeit und die Abregelung der Leistung von Windenergieanlagen bei Nennwindgeschwindigkeit eine Rolle. Diese Aspekte werden von der mittleren gekappten Windleistungsdichte berücksichtigt. 3) & 4) Standortgüte und Jahresertrag für drei typische Windenergieanlagen in den Höhen von 150 m, 175 m, 200 m Für drei in NRW gängige, unterschiedlich große Windenergieanlagen-Typen wurden durchschnittliche Jahreserträge sowie die Standortgüte nach EEG berechnet: • Enercon E-115 EP3 E3 in 150 m über Grund • Nordex N 149 5.X in 175 m über Grund • Vestas V-172 in 200 m über Grund 5) A und k Parameter für sieben unterschiedliche Höhen von 75 m bis 225 m (nur Raster) Die Windgeschwindigkeit folgt in Mitteleuropa und in vergleichbaren Windklimaten einer Weibull-Verteilung, die durch zwei Parameter beschrieben wird: den A-Parameter (Skalierungsparameter) und den k-Parameter (Formparameter). Diese sind entscheidend für die Bewertung des Windpotenzials und die Ertragsprognosen für Windenergieanlagen. 6) Umgebungsturbulenz für sieben unterschiedliche Höhen von 75 m bis 225 m (nur Raster) Für den Windatlas NRW wurde die mittlere meteorologische Turbulenzintensität bestimmt. Unter Turbulenz versteht man bei der Windenergienutzung die kurzzeitigen Schwankungen der Windgeschwindigkeit um einen Mittelwert – typischerweise einen 10-Minuten Mittelwert. Sie werden durch Störeinflüsse der Geländebeschaffenheit auf die Windströmung ausgelöst, z. B. durch Waldgebiete, bewegtes Gelände oder städtische Bebauung. 7) Unsicherheit bezogen auf die mittlere Windgeschwindigkeit (nur Raster) Ausgehend von der in einer Vielzahl von Projekten gewonnenen Kenntnis der Ergebnisqualität des eingesetzten Modellsystems, vor allem aber aufgrund der Validierungsergebnisse, erfolgte im Rahmen der Modellierungen des Windatlas auch eine Kartierung der mit den Ergebnissen verbundenen Unsicherheiten.
Die 3D-Messdaten bilden als primäre Höhendaten die topographische Situation durch unregelmäßig verteilte Messpunkte sowie Linien und flächenhafte Strukturen ab. Dies schließt sowohl die mit der Erdoberfläche dauerhaft verbundenen Objekte als auch temporäre, zum Erfassungszeitpunkt vorhandene Gegenstände ein. Bestandteile der 3D-Messdaten sind die Laserscan-Punktwolke aus Airborne Laserscanning (ALS), die Matching-Punktwolke aus Dense Image Matching (DIM) und die 3D-Strukturinformationen. Letztere befinden sich derzeit noch im Aufbau und beinhalten Geländebruchkanten und markante Geländepunkte. Die 3D-Messdaten sind lagemäßig im ETRS89/UTM-Koordinatensystem bestimmt, die Höhe bezieht sich auf das DHHN2016 mit Normalhöhen-Null (NHN). Die Laserscan-Punktwolke hat eine Punktdichte von ≥ 4 Punkten/m² (Last- / Only-Return), eine Lagegenauigkeit von ≤ 0,30 m und eine Höhengenauigkeit von ≤ 0,15 m. Sie liegt als klassifizierte Punktwolke mit den Klassen Bodenpunkte, Gewässerpunkte, Unterbodenpunkte (z. B. Ein-/Auffahrten, Kellerschüsse und Schwimmbecken), Nicht-Bodenpunkte (z. B. Gebäude, Vegetation und temporäre Aufschüttungen) und sonstige Punkte (DGM- noch DOM-irrelevante Punkte wie z. B. Stromleitungen, Verkehrsmittel, Container und Vögel) gemäß Produkt- und Qualitätsstandard 3D-Messdaten der Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Länder der Bundesrepublik Deutschland (AdV) vor. Die Gesamtpunktdichte der Matching-Punktwolke variiert mit der Pixelauflösung der originären, orientierten Luftbilder. Die Lagegenauigkeit liegt bei der DIM-Punktwolke bei ≤ 0,40 m und die Höhengenauigkeit bei ≤ 0,60 m, wobei die realen Unsicherheiten meist geringer ausfallen. Die DIM-Punktwolke enthält keinerlei Klasseninformationen. Die 3D-Messdaten, insbesondere ALS-Punktwolken, bilden die Grundlage für die Ableitung des Digitalen Geländemodells (DGM) und des Digitalen Oberflächenmodells (DOM), die sich in ihrer Datenmodellierung durch ein gleichförmiges Raster an Höhenpunkten auszeichnen. Zudem dienen die 3D-Messdaten als Datengrundlage für die Ableitung der 3D-Gebäudemodelle.
