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)
Der Datensatz der georeferenzierten Bestandsadressen mit Wohnlage Wuppertal entsteht durch eine wöchentliche automatisierte Verschneidung der georeferenzierten Bestandsadressen der Stadt Wuppertal mit der Wohnlagenkarte, die jährlich vom Gutachterausschuss für Grundstückswerte in der Stadt Wuppertal aktualisiert und beschlossen wird. Aktuell werden die Abgrenzungen der Wohnlagen verwendet, die am 10.03.2026 zum Stichtag 01.01.2026 beschlossen worden sind. Die Wohnlagenkarte klassifiziert die Wuppertaler Wohnlagen in vier Abstufungen (einfache, mittlere, gute und exklusive Wohnlage) nach dem überwiegenden Charakter eines zusammenhängenden Wohnbereichs. (Die Lagequalität einzelner Grundstücke kann abweichen.) Die jeweils aktuelle Wohnlagenkarte ist eine Grundlage des seit Dezember 2016 vorliegenden qualifizierten Mietspiegels für die Stadt Wuppertal. Die georeferenzierten Bestandsadressen entstehen durch die wöchentliche automatisierte Zusammenführung der Gebäudereferenzen aus dem Amtlichen Liegenschaftskataster-Informationssystem ALKIS für die eingemessenen Gebäude und der monatsaktuellen Gebäudereferenzen von vorhandenen, aber noch nicht eingemessenen Gebäuden aus dem kommunalen Informationssystem WuNDa/Adressen. Die Koordinaten der Gebäudereferenzen zu den bestehenden, aber noch nicht eingemessenen Gebäuden weichen in der Größenordnung einiger Meter von den erst später verfügbaren ALKIS-Koordinaten ab. Der Datensatz wird im CSV-Format unter einer Open-Data-Lizenz (Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0, dl-by-de/2.0) bereitgestellt.
Die Vermessungspunkte des Amtlichen Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS) gliedern sich nach Grenzpunkten, Gebäude- und Bauwerkspunkten, Sonstigen Vermessungspunkten, Anschlusspunkten und Topographischen Punkten. Die Punktdaten haben eine Vielzahl von Attributen.
Woher kommen die Daten im Unfallatlas? Der Unfallatlas enthält Angaben aus der Statistik der Straßenverkehrsunfälle, die auf Meldungen der Polizeidienststellen basieren. Der Unfallatlas enthält Angaben aus der Statistik der Straßenverkehrsunfälle ab 2016. Die Geokoordinaten der Unfallstellen werden von der Polizei bei der Unfallaufnahme erfasst. Der Zeitpunkt, ab wann die Geokoordinaten erhoben werden, unterscheidet sich zwischen den einzelnen Bundesländern. Seit Sommer 2021 sind erstmalig Unfalldaten aller Bundesländer im Atlas enthalten. Was genau ist ein Straßenverkehrsunfall? Straßenverkehrsunfälle sind Unfälle, bei denen infolge des Fahrverkehrs auf öffentlichen Wegen und Plätzen Personen getötet oder verletzt wurden oder Sachschaden entstanden ist.Auskunftspflichtig für die Statistik der Straßenverkehrsunfälle ist die Polizei. Demzufolge sind Unfälle, zu denen die Polizei nicht gerufen wurde, in der Statistik nicht enthalten. Es werden Angaben zu Unfällen, Beteiligten, Fahrzeugen, Verunglückten und Unfallursachen erfasst.Wie werden die Unfalldaten aufbereitet? Die Polizei erfasst bei der Unfallaufnahme in vielen Bundesländern auch die geographischen Koordinaten des Unfallortes. Diese Unfallkoordinaten werden aufbereitet und anschließend im Unfallatlas dargestellt.Um Unfallschwerpunkte in Karten sichtbar zu machen, werden einzelne Unfallereignisse über Straßenabschnitte zusammengefasst. Für jeden Straßenabschnitt wird ermittelt, wie viele Unfälle sich ereignet haben und der Abschnitt wird entsprechend eingefärbt. Durch Zoomen auf einen Straßenabschnitt werden die einzelnen Unfallstellen auf Straßenebene wieder als Punkte sichtbar.Um die Unfallkoordinaten den richtigen Straßenabschnitten zuzuordnen, müssen die Daten plausibilisiert werden. Dabei werden die Unfalldaten auch mit den Straßengeometrien der amtlichen Vermessungsverwaltungen abgeglichen. So wird nicht nur die Entfernung der Unfallkoordinate zu einem Straßenabschnitt beurteilt, sondern auch, ob die von den Polizeidienststellen erhobenen Angaben zum Straßenbezeichnung (Bsp. „B54“) und zur Straßenklasse (Autobahn, Bundesstraße, Landesstraße etc.) mit den Daten der Vermessungsverwaltungen übereinstimmen. Anschließend wird die Unfallkoordinate als ein Punkt auf dem zugehörigen Straßenabschnitt dargestellt. Daten, die den Anforderungen nicht entsprechen, werden aussortiert und nicht im Unfallatlas dargestellt. Die Quoten für eine erfolgreiche Zuordnung einer Unfallkoordinate zu einem Straßenabschnitt liegen in den einzelnen Bundesländern in der Regel bei deutlich über 90%.Wie werden die Unfalldaten im Unfallatlas abgebildet?Übersichtsdarstellungen bis zu einem Kartenmaßstab von 1:100.000 zeigen das Unfallgeschehen nur auf Autobahnen und Bundesstraßen. Die Länge der Straßenabschnitte, auf denen die einzelnen Unfallereignisse zusammengefasst werden, beträgt hier in der Regel fünf Kilometer.Ab einem Maßstab von 1: 100.000 wechselt die Ansicht in eine Detaildarstellung. Hier werden die Straßen aller Klassen abgebildet. Die Länge der Straßenabschnitte beträgt in der Regel 250 Meter. Kleinere Abschnitte können sich unter Umständen in der Nähe von Kreuzungen oder an endenden Straßen ergeben.Mit dem Wechsel von der Übersichtsdarstellung in die Detailansicht verändert sich zugleich die Einfärbung der einzelnen Straßenabschnitte. Durch die kleineren Abschnittslängen ist auch die Anzahl der Unfallereignisse pro Straßenabschnitt geringer. Die Farbgebung und die Kartenlegende werden entsprechend angepasst.Wird noch weiter in die Karte hineingezoomt, erscheinen ab einem Maßstab von 1:50.000 die einzelnen Unfallereignisse als Punkte über dem jeweiligen Straßenabschnitt, dem sie zugeordnet wurden.
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.
Der Datensatz umfasst die in 2 Steigungsstufen (bemerkbar: 3% - 7%, schwer: größer als 7%) kategorisierten steilen Abschnitte des Wuppertaler Radverkehrsnetzes mit einer Länge von mindestens 500 m. Das Wuppertaler Radverkehrsnetz umfasst die gemäß Straßenverkehrsordnung ausgeschilderten Radwege im Stadtgebiet von Wuppertal, die örtlich ausgeschilderten kommunalen Radwanderwege der Stadt Wuppertal einschließlich damit zusammenhängender Teilstrecken von Radwanderwegen außerhalb des Wuppertaler Stadtgebietes sowie den für Wuppertal relevanten Auszug aus dem Radverkehrsnetz Nordrhein-Westfalen. Der Datensatz wurde aus Anlass der Publikation der Radverkehrsdaten im Wuppertaler GeoPortal im zweiten Quartal 2015 in einem teilautomatisierten Prozess durch Verschneidung der Daten des Radverkehrsnetzes mit einem Digitalen Geländemodell erstellt. Nach der automatischen Bestimmung der steilen Strecken wurden auf der Basis sachkundiger Ortskenntnis einige weitere Abschnitte hinzugefügt, die vom Radfahrer als relevante Steigungen empfunden werden. Der Datensatz wird nur nach expliziter Feststellung eines Aktualisierungsbedarfs fortgeführt. Die im Datensatz enthaltenen Linienelemente sind Auszüge aus den beiden Datensätzen „Radwege Wuppertal“ und „Radrouten Wuppertal“, die das vollständige Radverkehrsnetz der Stadt, repräsentiert durch die Mittelachsen der zugehörigen Straßen und Wege, enthalten. Der Datensatz der steilen Strecken ist daher als Ergänzung dieser beiden Datensätze zu verstehen. Er ist in Form von ESRI-Shapefiles, KML- und GeoJSON-Dateien als Open Data unter der Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.
Der Datensatz umfasst die beleuchteten Abschnitte des Wuppertaler Radverkehrsnetzes, bestehend aus den gemäß Straßenverkehrsordnung ausgeschilderten Radwegen im Stadtgebiet von Wuppertal, den örtlich ausgeschilderten kommunalen Radwanderwegen der Stadt Wuppertal einschließlich damit zusammenhängender Teilstrecken von Radwanderwegen außerhalb des Wuppertaler Stadtgebietes sowie dem für Wuppertal relevanten Auszug aus dem Radverkehrsnetz Nordrhein-Westfalen. Der Datensatz wurde aus Anlass der Publikation der Radverkehrsdaten im Wuppertaler GeoPortal im zweiten Quartal 2015 in einem arbeitsaufwändigen teilautomatisierten Prozess durch Abgleich mit den Daten des Beleuchtungsinformationssystems BELIS erstellt. Er wird nur nach expliziter Feststellung eines Aktualisierungsbedarfs fortgeführt. Die im Datensatz enthaltenen Linienelemente sind Auszüge aus den beiden Datensätzen „Radwege Wuppertal“ und „Radrouten Wuppertal“, die das vollständige Radverkehrsnetz der Stadt, repräsentiert durch die Mittelachsen der zugehörigen Straßen und Wege, enthalten. Der Datensatz der beleuchteten Strecken ist daher als Ergänzung dieser beiden Datensätze zu verstehen. Er ist in Form von ESRI-Shapefiles, KML- und GeoJSON-Dateien als Open Data unter der Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.
Der Datensatz umfasst die 19 Haltestellen der Wuppertaler Schwebebahn, die alle im Wuppertaler Stadtgebiet liegen. Bei den Haltestellen handelt es sich zum größten Teil um Überbauungen des Flusses "Wupper" der das Wuppertaler Stadtgebiet von Ost nach West durchquert. Nur die letzten 4 Haltestellen am westlichen Ende der Schwebebahntrasse (Vohwinkel) befinden sich nicht über der Wupper. Die geographische Lage der eigentlich flächenhaften Haltestellen wird vereinfacht durch Punkte repräsentiert, deren Lage nicht durch kartographische Generalisierung verändert wurde. Als Kartenhintergrund für die Visualisierung des Datensatzes kommen daher grundrisstreue Karten wie die Liegenschaftskarte und die Amtliche Basiskarte ABK sowie Orthofotomosaike mit hoher Auflösung in Betracht.Trasse und Haltestellen der Wuppertaler Schwebebahn unterliegen auch langfristig keinen Änderungen mehr, der Datensatz muss daher nicht fortgeschrieben werden. Er ist als ESRI-Shapefile, als KML- und als GeoJSON-Datei unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar.
