Download des NRW-Datenbestands SAPOS Geodätischer Postprocessing Positionierungs-Service (GPPS) als Atom-Feed. Der Satellitenpositionierungsdienst der deutschen Landesvermessung SAPOS bietet den flächendeckenden Zugang zum amtlichen Raumbezug durch zentimetergenaue Positionierung über GNSS (Globale Navigationssatelliten-Systeme) im Bezugssystem ETRS89. SAPOS basiert auf einem Netz von Referenzstationen, die permanent Satellitensignale des amerikanischen GPS, des russischen GLONASS, des europäischen Galileo und des chinesischen Navigationssystems Beidou auswerten. Der Geodätische Postprocessing Positionierungsservice GPPS stellt die Beobachtungsdaten der Referenzstationen für nachträgliche Auswertungen zur Verfügung. Die Daten liegen im herstellerunabhängigen Receiver Independent Exchange Format (RINEX) zum Abruf bereit. Durch die Nutzung von SAPOS-GPPS werden Lagegenauigkeiten von 1 cm und besser und Höhengenauigkeiten von 1 bis 2 cm erreicht. Anwendungsbereiche sind z.B. die Grundlagen- und Ingenieurvermessung.
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.
Das Landesamt für Geoinformation und Landentwicklung Baden-Württemberg (LGL) hat das NTv2-Transformationsgitter BWTA2017 über eine Ausgleichung nach vermittelnden Beobachtungen aus mehr als 448.000 qualitätsgesicherten Passpunkten zur Überführung der amtlichen Geobasisdaten des Liegenschaftskatasters (ALKIS®) nach ETRS89/UTM berechnet. Dieses Transformationsgitter BWTA2017 wird darüber hinaus zur Überführung von Geofachdaten von Gauß-Krüger-Koordinatensystem nach ETRS89/UTM kostenfrei bereitgestellt. Die Verwendung des Transformationsgitters BWTA2017 zur Überführung von Geofachdaten gewährleistet einen bestmöglichen Erhalt der Kantenidentität mit dem überführten Liegenschaftskataster (ALKIS®). BWTA2017 besteht aus ca. 24,5 Mio. Punkten mit einer Gitterweite von ca. 50 m. Es hat eine Ausdehnung von 7° 29‘ bis 10° 31‘ östlicher Länge und von 47° 30‘ bis 49° 50‘ 15'' nördlicher Breite. Es deckt damit das gesamte Gebiet von Baden-Württemberg ab. Das LGL weist ausdrücklich darauf hin, dass BWTA2017 nur zur Transformation von Punkten innerhalb der Landesgrenze von Baden-Württemberg verwendet werden darf. Außerhalb der Landesgrenze ist aufgrund von Extrapolationen mit erheblichen Abweichungen in den Koordinaten zu rechnen.
Die Sentinel-2 Satelliten liefern Aufnahmen im sichtbaren und infraroten Spektrum. Ihre 13 Kanäle sind für die Beobachtung der Landoberflächen optimiert. Die hohe Auflösung von bis zu 10m und die Abtastbreite von 290 km sind ideal, um Veränderungen der Vegetation zu erkennen und etwa Erntevorhersagen zu erstellen, Waldbestände zu kartieren oder das Wachstum von Wild- und Nutzpflanzen zu bestimmen. Das Instrument wird auch an Küsten und Binnengewässern eingesetzt, um etwa das Algenwachstum zu beobachten oder den Sedimenteintrag in Flussdeltas nachzuverfolgen. Alle Daten sind kostenfrei zugänglich. Das Amt für Geoinformation, Vermessungs- und Katasterwesen Mecklenburg Vorpommern erstellt auf der Datengrundlage der Sentinel-2 Satelliten Digitale OrthoPhoto (DOP) Mosaike von Mecklenburg Vorpommern. Je nach Datenlage wird ein Mosaik für jeden Monat angestrebt. Dazu werden wenn nötig auch teilweise Bilder des Vormonats benutzt. Diese Mosaike werden als RGB und CIR Bilder angeboten. Dieser Downloaddienst stellt diese Sentinel2 Satellitenbildmosaike mit einer Bodenauflösung von 10 m über einen Atom-Feed bereit.
Dieser Rasterdatensatz enthält monatlich aktualisierte, nahezu wolkenfreie RGB-Mosaike mit einer Pixelgröße von 10 m für das Bundesland Brandenburg und das Land Berlin. Die Zeitreihe beginnt im Mai 2023. Die einzelnen 8 km x 8 km Kacheln werden automatisiert aus den von der ESA über das Copernicus-Programm bereitgestellten und für visuelle Zwecke generierten, georeferenzierten „True Colour Images“ (TCI, 8-Bit-Echtfarbenbilder, basierend auf Sentinel-2-Daten (Level 2A)) erstellt. Im Anschluss werden sie mittels mitgelieferter Sen2Cor-Wolkenmaske auf geringe Wolkenbedeckung gefiltert. Die Monatskomposite werden aus den jeweils aktuellsten Kacheln zusammengeführt und als Cloud-optimiertes GeoTIFF (COG) inklusive dem jeweiligen Aufnahmedatum der Einzelkacheln bereitgestellt. Die Datensätze eignen sich zur visuellen Analyse und zur langfristigen Beobachtung von Landschaftsveränderungen. Als geodätische Grundlage dient das Koordinatenreferenzsystemen EPSG: 32633.
Die Daten können unter der Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 (https://www.govdata.de/dl-de/by-2-0) genutzt werden. Dabei ist folgender Quellenvermerk anzugeben: "Enthält modifizierte Copernicus Sentinel-2 Daten [Jahr], verarbeitet durch LGB (Landesvermessung und Geobasisinformation Brandenburg); dl-de/by-2-0".
Dienst bestehend aus Layern zur tatsächlichen allgemeinen Vegetationszeit (Anzahl Tage >5°C im Jahr), definiert nach Hübener et al. 2017. Zusätzlich stehen die absoluten Werte der klimatischen Wasserbilanz sowie der Niederschlagssumme innerhalb der tatsächlichen allgemeinen Vegetationszeit für den Beobachtungszeitraum als 30-jährige Mittelwerte (Klimanormalperioden) zur Verfügung. Die Daten zur tatsächlichen allgemeinen Vegetationszeit stehen sowohl als 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. Dargestellt werden absolute Werte und relative Werte mit einem Delta-Change-Wert gegenüber ausgewählten Referenz-Klimanormalperioden. Relative Änderungen in der Vergangenheit werden mit der Klimanormalperiode 1991-2020 verglichen. Projizierte relative Änderungen mit der Referenzperiode 1971-2000. Die Stärke des möglichen Klimasignals wird je Szenario unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019).
Dienst bestehend aus Rasterdaten zu spezifischen Lufttemperaturkenntagen wie Sommertage, Heiße Tage, Hitzewellen, Tropennächte, Frosttage und Eistage. Die Daten liegen für fünf Klimanormalperioden (30-jährige Mittelwerte) vor, die einen Beobachtungsbereich von 1951-2020 abdecken, jeweils als mittlere Anzahl Tage/Jahr. Hinzu kommt jeweils ein Layer, bei dem die Änderung der Anzahl der Kenntage von 1991-2020 bezogen auf 1961-1990 dargestellt wird. Außerdem werden auch die Raster der zwei Zukunftszeiträume (2031-2060 und 2071-2100) dargestellt, die jeweils nach den Klimaprojektionen RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert sind. Die Stärke des möglichen Klimasignals wird je RCP-Szenario unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil. Es werden absolute Mittelwerte (außer Tropennächte) und das Änderungssignal (Delta-Change) von 2031-2060 und 2071-2100 bezogen auf 1971-2000 dargestellt. Absolute Werte liegen bei den Tropennächten nicht vor. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD). Weitere Hinweise des Deutschen Wetterdienstes sind zu beachten: https://www.dwd.de/DE/service/rechtliche_hinweise/rechtliche_hinweise_node.html
Dienst bestehend aus den Rasterlayern zu der Wasserhaushaltsgröße Tatsächliche Evapotranspiration 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 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 Layern zu Wald und Forstwirtschaft. Die Daten des Gruppenlayers Waldbrandgefahr zeigt die Anzahl der Tage pro Jahr, an denen der Waldbrandindex über 4 liegt. Für die Waldbrandgefahr und die 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)
Dienst bestehend aus Layern der mittleren Azahl an Spätfösten pro Jahr. Als Spätfröste weden Tage bezeichnet, die innerhalb der tatsächlichen allgemeinen Vegetationszeit eine Temperatur < 0 °C aufweisen und vor dem 01.06. auftreten. Dies entspricht dem Vorkommen von Frosttagen innerhalb der tatsächlichen allgemeinen Vegetationszeit. Die Daten stehen sowohl als 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. Dargestellt werden absolute Werte und relative Werte mit einem Delta-Change-Wert gegenüber ausgewählten Referenz-Klimanormalperioden. Relative Änderungen in der Vergangenheit werden mit der Klimanormalperiode 1991-2020 verglichen. Projizierte relative Änderungen mit der Referenzperiode 1971-2000. Die Stärke des möglichen Klimasignals wird je Szenario unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019).
