Unter dem Titel "Essbare Stadt" verbirgt sich eine weltweite Bewegung, die in Europa ihren Anfang in Andernach nahm. Dabei geht es darum, dass im öffentlichen Raum und frei zugänglich für alle Bürgerinnen und Bürger Obst und Gemüse angebaut wird. Also Gemüse- statt Rosenbeete im Park bzw. Apfel- und Birnbäume entlang einer Straße statt Ahorn oder Buche. Doch bereits im Bestand gibt es viele Obstbäume und -sträucher auf öffentlichem Grund. Die meisten Menschen, die sich zumindest hin und wieder in der Natur bewegen, kennen in ihrem Umfeld die Brombeerhecken, Wacholdersträucher oder auch den einen oder anderen „wilden“ Kirschbaum, an dem man sich bedienen kann. Die Stadt Hamm möchte aber nun ihr Angebot rund um heimische Obst- und Fruchtgehölze ausbauen, verstärkt über vorhandene Standorte informieren und bei anstehenden Baumpflanzungen stets bemüht sein, auch fruchttragenden Baumarten zu pflanzen, sofern die die jeweiligen Standortbedingungen zulassen. Darüber hinaus sollen an verschiedenen Orten in der Stadt Hamm Streuobstwiesen neu angelegt bzw. einzelne Obstbäume neu gepflanzt werden – auch im Sinne des Waldentwicklungskonzeptes der Stadt.
Die 3D-Messdaten (3DM) aus dem Laserscanning beschreiben das Gelände und die Oberfläche durch unregelmäßig verteilte georeferenzierte Höhenpunkte. Die Punktdichte liegt in NRW bei durchschnittlich 4 bis 10 Punkten pro Quadratmeter. Insbesondere in Waldgebieten kann die Punktdichte deutlich ansteigen. Als Erfassungsmethode kommt in Nordrhein-Westfalen das flugzeuggestützte Laserscanning (Airborne Laserscanning, ALS) zum Einsatz. Die 3DM enthalten sämtliche Reflexionen des ALS in einer klassifizierten Messpunktwolke. Als Datenformat wird der OGC Standard LAS in der Version 1.2 im Point Data Record Format 1 (PDRF 1) verwendet. Über das Downloadportal werden die Daten im komprimierten LAS-Format (LAZ) bereitgestellt. 2017 wurde in der Datenerfassung auf das sogenannte Full Wave Laserscanning umgestellt. Hier werden neben sämtlichen Reflexionen für jeden Laserimpuls zusätzliche Informationen erfasst. Da noch keine flächendeckende Erfassung mittels Full Wave Laserscanning erfolgt ist, unterscheiden sich Dateninhalte und die Anzahl der Punktklassen in NRW noch. Informationen über die Verfügbarkeit und Aktualität der 3D-Messdaten gibt der WMS-Viewer „DHM-Übersicht". Aus diesen Rohdaten, den 3D-Messdaten, werden Digitale Geländemodelle mit regelmäßiger Gitterweite berechnet. Geobasis NRW stellt im Rahmen ihres gesetzlichen Auftrags u.a. DGM1 bereit (siehe DGM1), wobei die Zahl in der Bezeichnung die Gitterweite angibt (beim DGM1 also eine Gitterweite von 1 m).
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Die Umweltindikatoren des LANUK sind Mess- und Kennzahlen, mit denen sowohl die aktuelle Umweltsituation als auch Entwicklungstrends übersichtlich dargestellt und bewertet werden können. Durch Umweltindikatoren werden komplexe Aspekte, wie z. B. die Luftqualität, die Gewässergüte , der Energie- und Rohstoffverbrauch oder die Inanspruchnahme von Freiflächen messbar. Eine Beschreibung des Umweltzustandes durch Umweltindikatoren erhebt nicht den Anspruch, ein vollständiges Bild zu zeichnen. Vielmehr sollen relevante Teilaspekte hervorgehoben werden, deren Zustand und Entwicklung von besonderem Interesse ist. Entsprechend dem Erhebungsturnus wird auf Basis der jeweils verfügbaren Daten der Indikatorensatz im Internet einmal im Jahr aktualisiert. Im Datensatz sind Zeitreihendaten zu den folgenden NRWUmweltindikatoren enthalten: -Treibhausgasemissionen -Erneuerbare Energien bei Primärenergie- und Bruttostromverbrauch -Kraft-Wärme-Kopplung bei Nettostromerzeugung -Primär- und Endenergieverbrauch -Energieproduktivität -Rohstoffverbrauch und Rohstoffproduktivität -Stickstoffoxidemissionen -Stickstoffdioxidkonzentration im städtischen Hintergrund -Ozonkonzentration im städtischen Hintergrund -Feinstaubkonzentration im städtischen Hintergrund -Lärmbelastung -Haushaltsabfälle und Verwertung -Flächenverbrauch -Schwermetalleintrag an ländlichen Stationen -Ökologischer Zustand der oberirdischen Fließgewässer -Nitratkonzentration im Grundwasser -Gefährdete Arten -Naturschutzflächen -Laub-/Nadelbaumanteil -Waldzustand -Stickstoff- und Säureeintrag -Ökologische Landwirtschaft -Landwirtschaftsflächen mit hohem Naturwert -Stickstoff-Flächenbilanz (Stickstoff-Überschuss der landwirtschaftlich genutzten Fläche)
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 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.
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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 ältesten Blätter der Historischen Topographischen Karte 1 : 25 000 (HTK25) entstehen für den heute niedersächsischen Raum im Jahr 1878 und werden von der Preußischen Landesaufnahme, Berlin, erstellt und herausgegeben. Für den Bearbeitungsraum flächendeckend liegen die Karten 1912 vor. 1921 wird das Reichsamt für Landesaufnahme, Berlin, Nachfolger der Preußischen Landesaufnahme. 1938 kommen die HTK25 in die Zuständigkeit der Hauptvermessungsabteilung VII. Herstellung und Herausgabe übernimmt 1948 das Niedersächsische Landesvermessungsamt, 1958 das Niedersächsische Landesverwaltungsamt - Landesvermessung und 1997 die Landesvermessung und Geobasisinformation Niedersachsen (seit 01.01. 2011 Geschäftsbereich 4 des LGLN). Auf den Kartenblättern werden die Objektarten Siedlungen, Ver- und Entsorgung, Verkehr, Vegetation, Gewässer, Relief und Grenzen dargestellt. Die Objekte und ihre Symbole werden in den Musterblättern der Topographischen Karte 1 : 25 000 vorgegeben. Die in der Regel einfarbigen Blätter werden Ende der 1960er Jahre dreifarbig (Grundriss schwarz, Gewässer blau, Höhenlinien braun). Ab 1979 gibt es eine 4. Farbe (Walddecker grün). Die ursprünglich manuell erstellte Kartengrafik wird, mit dem Jahr 2000 beginnend, von einer neuen digital abgeleiteten Kartengrafik abgelöst. Diese ist im ATKIS®-Signaturenkatalog der Digitalen Topographischen Karte 1 : 25 000 (DTK25) festgelegt. Die Objektarten finden sich im Objektartenkatalog der DTK25. Der Karteninhalt wird aus dem ATKIS®-Basis-DLM, dem ATKIS®-DGM und den Liegenschaftsdaten des ALKIS® abgeleitet. Neben den geographischen Koordinaten wird in den Ausgaben der HTK25 im Jahr 1923 das Gauß-Krüger-Koordinatensystem eingeführt. Mit den ATKIS®-Ausgaben (ab 2000) kommt das UTM-Koordinatengitter hinzu. Zwischen 1945 und 1990 umfasst die HTK25 einschließlich der östlichen Grenzblätter eine Anzahl von 425 Blättern. Mit Entstehen der ATKIS®-Ausgaben sind es noch 408. Eine durchgängige Nummern-Bezeichnung der Kartenblätter, bestehend aus vier Ziffern sowie ein gleicher Blattschnitt aller Ausgaben erleichtern das vergleichende Arbeiten innerhalb der HTK25. Die jüngsten Ausgaben der HTK25 stammen von 2008. Die Blätter der HTK25 werden als Datensatz oder als Plot aus dem Datenbestand in bis zu 15 Ausgaben angeboten. Datensätze mit alter Kartengrafik sind durch Scannen der analogen Blätter (300 dpi) entstanden. Solche mit neuer Kartengrafik sind überwiegend aus den Druckdateien abgeleitet worden (500 dpi)
