Dienst bestehend aus den Rasterlayern zurn Wasserhaushaltsgröße Netto-Gesamtabfluss in mm, jeweils für das ganze Jahr. Die hier dargestellten Rasterlayer zum Wasserhaushalt wurden vom Forschungszentrum Jülich mit Hilfe des Modells "mGROWA" im Rahmen einer Kooperation mit dem LANUV NRW berechnet und für den Klimaatlas NRW aufbereitet. Die jeweiligen Raster-Layer wurden jeweils für die 30-jährigen Mittelwerte der Klimanormalperioden 1961-1990, 1971-2000, 1981-2010 und 1991-2020 für die beobachtete Vergangenheit berechnet. Ergänzend werden die Änderungen der Klimanormalperiode 1991-2020 bezogen auf 1961-1990 dargestellt. Zusätzlich liegen Klimaprojektionen für die Zukunftszeiträume 2031-2060 und 2071-2100 vor, die jeweils nach den Klimaprojektionen RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert sind. Die Stärke des möglichen Klimasignals je Szenario wird unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil. Es werden sowohl absolute Mittelwerte als auch sogenannte Delta-Change Raster dargestellt, die die Änderung des Klimasignals gegenüber der Referenzperiode 1971-2000 zeigen. Datenquelle: Forschungszentrum Jülich (Frank Herrmann); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019).
Dienst bestehend aus den Rasterlayern zur folgenden Wasserhaushaltsgröße Grundwasserneubildung in mm, jeweils für das ganze Jahr. Die hier dargestellten Rasterlayer zum Wasserhaushalt wurden vom Forschungszentrum Jülich mit Hilfe des Modells "mGROWA" im Rahmen einer Kooperation mit dem LANUV NRW berechnet und für den Klimaatlas NRW aufbereitet. Die jeweiligen Raster-Layer wurden jeweils für die 30-jährigen Mittelwerte der Klimanormalperioden 1961-1990, 1971-2000, 1981-2010 und 1991-2020 für die beobachtete Vergangenheit berechnet. Ergänzend werden die Änderungen der Klimanormalperiode 1991-2020 bezogen auf 1961-1990 dargestellt. Zusätzlich liegen Klimaprojektionen für die Zukunftszeiträume 2031-2060 und 2071-2100 vor, die jeweils nach den Klimaprojektionen RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert sind. Die Stärke des möglichen Klimasignals je Szenario wird unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil. Es werden sowohl absolute Mittelwerte als auch sogenannte Delta-Change Raster dargestellt, die die Änderung des Klimasignals gegenüber der Referenzperiode 1971-2000 zeigen. Datenquelle: Forschungszentrum Jülich (Frank Herrmann); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019).
Nutzungsbedingungen: Es gelten die durch den IT-Planungsrat im Datenportal für Deutschland (GovData) veröffentlichten einheitlichen Lizenzbedingungen „Datenlizenz Deutschland - Zero“ (https://www.govdata.de/dl-de/zero-2-0). Jede Nutzung ist ohne Einschränkungen oder Bedingungen zulässig. Eine Haftung für die zur Verfügung gestellten Daten und Dienste wird ausgeschlossen. Dies gilt insbesondere für deren Aktualität, Richtigkeit, Verfügbarkeit, Qualität und Vollständigkeit sowie die Kompatibilität und Interoperabilität mit den Systemen des Nutzers. Vom Haftungsausschluss ausgenommen sind gesetzliche Schadensersatzansprüche für eine Verletzung des Lebens, des Körpers und der Gesundheit sowie die gesetzliche Haftung für sonstige Schäden, soweit diese auf einer vorsätzlichen oder grob fahrlässigen Pflichtverletzung beruhen.
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)
Bildbasierte Oberflächenmodelle (BDOM) entstehen automatisiert als 3D-Punktwolken aus Pixelpaaren orientierter Luftbildpaare. Sie vereinen eine hohe geometrische Auflösung der Erdoberfläche in Verbindung mit Texturinformationen aus den originären Luftbildern. Die Punktdichte BDOM ist von der Bodenauflösung der originären Luftbilder abhängig. Für jedes Luftbildpixel kann theoretisch ein 3D-Wert berechnet werden. Im Vergleich zu den ALS-Datensätzen besitzen 3D-Punktwolken eine höhere Punktdichte, jedoch ist ein „Blick“ unter die Vegetation nicht möglich. Das BDOM entspricht einem DOM auf der Basis von ALS-Daten. Die Aktualität BDOM ist von den turnusmäßigen Bildflügen abhängig. BDOM liegen flächendeckend mit einer Auflösung von 0,10 m vor. In diesem Dienst werden aus Gründen des Datenschutzes die RGB Bildinformationen nicht mitgeführt. So entsteht eine Schummerungsdarstellung der Höhenwerte. Der Dienst wird durch das Land Mecklenburg-Vorpommern, Landesamt für innere Verwaltung betrieben.
Bildbasierte Oberflächenmodelle (bDOM) entstehen automatisiert als 3D-Punktwolken aus Pixelpaaren orientierter Luftbildpaare. Sie vereinen eine hohe geometrische Auflösung der Erdoberfläche in Verbindung mit Texturinformationen aus den originären Luftbildern. Die Punktdichte bDOM ist von der Bodenauflösung der originären Luftbilder abhängig. Für jedes Luftbildpixel kann theoretisch ein 3D-Wert berechnet werden. Im Vergleich zu den ALS-Datensätzen besitzen 3D-Punktwolken eine höhere Punktdichte, jedoch ist ein „Blick“ unter die Vegetation nicht möglich. Das bDOM entspricht einem DOM auf der Basis von ALS-Daten. Die Aktualität bDOM ist von den turnusmäßigen Bildflügen abhängig. bDOM liegen flächendeckend mit einer Auflösung von 0,10 m vor. In diesem Datensatz wurde aus Gründen des Datenschutzes die Auflösung auf 0,20 m heruntergerechnet. Der Dienst wird durch das Land Mecklenburg-Vorpommern, Landesamt für innere Verwaltung betrieben.
Das bildbasierte digitale Oberflächenmodell (bDOM) bildet die Erdoberfläche und die darauf befindlichen Objekte ab. Es wurde als abgeleitetes Produkt aus den digitalen Orthophotos mithilfe eines Image-Matching-Verfahrens erstellt. Das bDOM liegt als gleichmäßiges Raster von Höhenpunkten vor, die die Topographie der Oberfläche zum Zeitpunkt der Datenerfassung repräsentieren. Dieses bDOM ist flächendeckend für das Stadtgebiet von Köln verfügbar und wurde aus Luftbildern generiert. Die Bodenauflösung beträgt 7,5 cm und das Modell ist in Kacheln von ca.300 m x 300 m unterteilt. Der Datensatz liegt im GeoTIFF-Format vor; die Rasterwerte sind im 32-Bit Gleitkomma-Format (Float32) gespeichert. Befliegungsdatum 28.06.2024/09.07.2024.
Dieser Web Map Service ist ein gekachelter Kartendienst zur schnellen Anzeige, welcher als Datengrundlage das Digitale Geländemodell (Laserscan) mit der Bodenauflösung von 1m vom Gebiet Brandenburg vom 2015-2021 hat.
