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198 Datensätze

Luft- und Raumfahrt

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Interoperabler INSPIRE Download-Service: Human Health And Safety / Strategische Lärmkarten für den Ballungsraum Potsdam 2017 (WFS-HH-LAERMKPDM2017)

Der interoperable INSPIRE-Downloaddienst (WFS) Gesundheit und Sicherheit gibt einen Überblick über die Isophonenkarten im Ballungsraum Potsdam gemäß der Richtlinie 2002/49/EG (Umgebungslärmrichtlinie). Diese fordert von den EU-Mitgliedstaaten die Bewertung und Bekämpfung von Umgebungslärm. Demzufolge waren bis zum 30. Juni 2007 im Rahmen der 1. Stufe strategische Lärmkarten auszuarbeiten. Diese sind in einem Fünf-Jahres-Turnus zu überarbeiten und zu aktualisieren. Die gegenständlichen Daten umfassen die 3. Stufe der EU-Lärmkartierung (2017). Die Isophonenkarten werden für 1. Straßenverkehrslärm, 2. Industrie- und Gewerbelärm und 3. Schienenverkehrslärm (nur Straßenbahn) bereitgestellt. Wie in der BImSchV gefordert, werden die beiden Lärmindizes LDEN und LNight dargestellt. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Human Health (D2.8.III.5_v3.0) liegen die Inhalte der Karte INSPIRE-konform vor. Der WFS beinhaltet den FeatureType ‚Messwerte für umweltbedingte Gesundheitsfaktor‘ (hh:EnvHealthDeterminantMeasure) mit Angaben zum Typ des Umweltgesundheitsfaktors (EnvHealthDeterminantTypeValue).

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The compliant INSPIRE download service (WFS) Human Health And Safety provides an overview of the strategic noise maps in the Potsdam area. According to the Directive 2002/49 /EC regarding the assessment and management of environmental noise, it requires the EU member states for the evaluation and abatement of noise. Therefore, strategic noise maps had to be elaborated until June 30th 2007 (1st stage). Every five years these maps have to be reevaluated and updated accordingly. The geodata refers to the third stage of the DIRECTIVE 2002/49/EC (2017). These maps include noise contours for agglomeration roads, industry and railways (tramways only). For each the two noise indices (LDEN and LNight) is shown. The content of the map is compliant to the INSPIRE data specification for the annex theme Human Health (D2.8.III.5_v3.0). The WFS consists of the FeatureType ‘Environmental Health Determinant Measure’ (hh:EnvHealthDeterminantMeasure) with details regarding the type of environmental health determinant (EnvHealthDeterminantTypeValue).

Straßen
Bahn
Luft- und Raumfahrt
Bereitgestellt durch

Landesamt für Umwelt Brandenburg (LfU)

Art des Datenzugangs

WFS / Unbekannt

Aktualität der Datensatzbeschreibung

12.05.2023

Raumbezug

Interoperabler INSPIRE View-Service: Human Health And Safety / Umgebungslärmkartierung für Großflughäfen 2017 (WMS-HH-FLUGLAERM 2017)

Der interoperable INSPIRE-Darstellungsdienst (WMS) Gesundheit und Sicherheit gibt einen Überblick über die Umgebungslärmkartierung für Großflughäfen in Brandenburg gemäß der Richtlinie 2002/49/EG (Umgebungslärmrichtlinie). Diese fordert von den EU-Mitgliedstaaten die Bewertung und Bekämpfung von Umgebungslärm. Demzufolge waren bis zum 30. Juni 2007 im Rahmen der 1. Stufe strategische Lärmkarten auszuarbeiten. Diese sind in einem Fünf-Jahres-Turnus zu überarbeiten und zu aktualisieren. Die gegenständlichen Daten um-fassen die 3. Stufe der EU-Lärmkartierung (2017). Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Human Health (D2.8.III.5_v3.0) liegen die Inhalte der Karte INSPIRE-konform vor. Der WMS beinhaltet folgende Layer:

- HH.HealthDeterminantMeasure: enthält Isophonen der Lärmbelastung im Bereich des Flughafens Berlin-Tegel und des Flughafens Berlin Brandenburg für den Tag (lden) und die Nacht (lnight)
- HH.HealthDeterminantMeasure.MAir.lden: enthält Isophonen der Lärmbelastung im Be-reich des Flughafens Berlin-Tegel und des Flughafens Berlin Brandenburg für den Tag (lden)
- HH.HealthDeterminantMeasure.MAir.lnight: enthält Isophonen der Lärmbelastung im Be-reich des Flughafens Berlin-Tegel und des Flughafens Berlin Brandenburg für die Nacht (lnight)

Der WebMapService (WMS) wird in den Versionen 1.1.1 und 1.3.0 bereitgestellt.

Straßen
Bahn
Luft- und Raumfahrt
Bereitgestellt durch

Landesamt für Umwelt Brandenburg (LfU)

Art des Datenzugangs

Unbekannt / WMS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

12.05.2023

Raumbezug

Interoperabler INSPIRE Download-Service: Human Health And Safety / Strategische Lärmkarten für Straßen in Brandenburg 2022 (WFS-HH-LAERMKBB2022)

Der interoperable INSPIRE-Downloaddienst (WFS) Gesundheit und Sicherheit gibt einen Überblick über die Isophonenkarten des Straßenverkehrslärms in Brandenburg gemäß der Richtlinie 2002/49/EG (Umgebungslärmrichtlinie). Diese fordert von den EU-Mitgliedstaaten die Bewertung und Bekämpfung von Umgebungslärm. Demzufolge waren bis zum 30. Juni 2007 im Rahmen der 1. Stufe strategische Lärmkarten auszuarbeiten. Diese sind in einem Fünf-Jahres-Turnus zu überarbeiten und zu aktualisieren. Die gegenständlichen Daten umfassen die 4. Runde der EU-Lärmkartierung (2022), in der neue, harmonisierte Berechnungsvorschriften zur Anwendung kommen. Untersucht wurden alle Gemeinden des Landes Brandenburg mit Straßen > 3 Mio. Kfz/Jahr. Wie in § 2 der 34. BImSchV gefordert, umfasst dies die beiden Lärmindizes LDEN und LNight.

Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Human Health And Safety (D2.8.III.5_v3.0) liegen die Inhalte der Karte INSPIRE-konform vor. Der WFS beinhaltet den FeatureType 'Messwerte für umweltbedingte Gesundheitsfaktoren' (hh:EnvHealthDeterminantMeasure) mit Angaben zum Typ des Umweltgesundheitsfaktors (EnvHealthDeterminantTypeValue).

Straßen
Bahn
Luft- und Raumfahrt
Bereitgestellt durch

Landesamt für Umwelt Brandenburg (LfU)

Art des Datenzugangs

ZIP / WFS / GML

Aktualität der Datensatzbeschreibung

12.05.2023

Raumbezug

Interoperabler INSPIRE View-Service: Human Health And Safety / Strategische Lärmkarten für den Ballungsraum Potsdam 2017 (WMS-HH-LAERMKPDM2017)

Der interoperable INSPIRE-Darstellungsdienst (WMS) Gesundheit und Sicherheit gibt einen Überblick über die Isophonenkarten im Ballungsraum Potsdam gemäß der Richtlinie 2002/49/EG (Umgebungslärmrichtlinie). Diese fordert von den EU-Mitgliedstaaten die Bewertung und Bekämpfung von Umgebungslärm. Demzufolge waren bis zum 30. Juni 2007 im Rahmen der 1. Stufe strategische Lärmkarten auszuarbeiten. Diese sind in einem Fünf-Jahres-Turnus zu überarbeiten und zu aktualisieren. Die gegenständlichen Daten umfassen die 3. Stufe der EU-Lärmkartierung (2017). Die Isophonenkarten werden für 1. Straßenverkehrslärm, 2. Industrie- und Gewerbelärm und 3. Schienenverkehrslärm (nur Straßenbahn) bereitgestellt. Wie in der BImSchV gefordert, werden die beiden Lärmindizes LDEN und LNight dargestellt. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Human Health (D2.8.III.5_v3.0) liegen die Inhalte der Karte INSPIRE-konform vor. Der WMS beinhaltet folgende Layer:

- HH.HealthDeterminantMeasure: enthält Isophonen der Lärmbelastung für Straßen, Industrie-/Gewerbeflächen und Schienen (Straßenbahn) am Tag (lden) und in der Nacht (lnight)

- HH.HealthDeterminantMeasure.Agg_Road.lden: enthält Isophonen der Straßenverkehrslärmbelastung für den Tag (lden)

- HH.HealthDeterminantMeasure.Agg_Road.lnight: enthält Isophonen der Straßenverkehrslärmbelastung für die Nacht (lnight)

- HH.HealthDeterminantMeasure.Agg_Ind.lden: enthält Isophonen der Industrie- und Gewerbelärmbelastung für den Tag (lden)

- HH.HealthDeterminantMeasure.Agg_Ind.lnight: enthält Isophonen der Industrie- und Gewerbelärmbelastung für die Nacht (lnight)

- HH.HealthDeterminantMeasure.Agg_Rail.lden: enthält Isophonen der Schienenverkehrslärmbelastung (Straßenbahn) für den Tag (lden)

- HH.HealthDeterminantMeasure.Agg_Rail.lnight: enthält Isophonen der Schienenverkehrslärmbelastung (Straßenbahn) für die Nacht (lnight)

Der WebMapService (WMS) wird in den Versionen 1.1.1 und 1.3.0 bereitgestellt.

Straßen
Bahn
Luft- und Raumfahrt
Bereitgestellt durch

Landesamt für Umwelt Brandenburg (LfU)

Art des Datenzugangs

Unbekannt / WMS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

12.05.2023

Raumbezug

Sentinel-2 - Vegetation Index (NDVI) - Germany, 2015

This dataset includes the normalized difference vegetation index (NDVI) derived from Sentinel-2 imagery. Using the Google Earth Engine, all granules with a cloud cover below 60% were used as input. Cloudy pixels (referring to quality layer QA60) were masked as well. Eventually, a median mosaic was composed over the whole observation period. It was also used as input for a land cover classification (see: Land Cover DE - Sentinel-2 - Germany, 2015).

Luft- und Raumfahrt
Straßen
Bereitgestellt durch

German Aerospace Center (DLR)

Art des Datenzugangs

WWW

Aktualität der Datensatzbeschreibung

27.03.2023

Zeitbezug der Daten

27.06.2015 — 29.09.2017

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Digitales Basis-Landschaftsmodell - Objektbereich Verkehr

Das Digitale Basis - Landschaftsmodell (Basis-DLM) ist das Landschaftsmodell mit den meisten Objekten und Attributen und somit der größten Informationsdichte sowie der höchsten Lagegenauigkeit. Hierbei handelt es sich um den Objektbereich Verkehr.

Straßen
Bahn
Wasserstraßen und Gewässer
Luft- und Raumfahrt
Bereitgestellt durch

GovData: Thüringer Landesamt für Bodenmanagement und Geoinformation

Art des Datenzugangs

Dateidownload / NAS, Shape

Aktualität der Datensatzbeschreibung

22.03.2023

Aktualisierungsfrequenz

Vierteljährlich

Raumbezug

World Settlement Footprint (WSF) 2019 - Sentinel-1/2 - Global

The World Settlement Footprint (WSF) 2019 is a 10m resolution binary mask outlining the extent of human settlements globally derived by means of 2019 multitemporal Sentinel-1 (S1) and Sentinel-2 (S2) imagery. Based on the hypothesis that settlements generally show a more stable behavior with respect to most land-cover classes, temporal statistics are calculated for both S1- and S2-based indices. In particular, a comprehensive analysis has been performed by exploiting a number of reference building outlines to identify the most suitable set of temporal features (ultimately including 6 from S1 and 25 from S2). Training points for the settlement and non-settlement class are then generated by thresholding specific features, which varies depending on the 30 climate types of the well-established Köppen Geiger scheme. Next, binary classification based on Random Forest is applied and, finally, a dedicated post-processing is performed where ancillary datasets are employed to further reduce omission and commission errors. Here, the whole classification process has been entirely carried out within the Google Earth Engine platform. To assess the high accuracy and reliability of the WSF2019, two independent crowd-sourcing-based validation exercises have been carried out with the support of Google and Mapswipe, respectively, where overall 1M reference labels have been collected based photointerpretation of very high-resolution optical imagery.

Luft- und Raumfahrt
Straßen
Bereitgestellt durch

German Aerospace Center (DLR)

Art des Datenzugangs

WWW / WMS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

14.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2019 — 31.12.2019

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

World Settlement Footprint (WSF) 2015 v2 - Landsat-8/Sentinel-1 - Global

The World Settlement Footprint WSF 2015 version 2 (WSF2015 v2) is a 10m resolution binary mask outlining the extent of human settlements globally for the year 2015. Specifically, the WSF2015 v2 is a pilot product generated by combining multiple datasets, namely:
• The WSF2015 v1 derived at 10m spatial resolution by means of 2014-2015 multitemporal Landsat-8 and Sentinel-1 imagery (of which ~217K and ~107K scenes have been processed, respectively); https://doi.org/10.1038/s41597-020-00580-5
• The High Resolution Settlement Layer (HRSL) generated by the Connectivity Lab team at Facebook through the employment of 2016 DigitalGlobe VHR satellite imagery and publicly released at 30m spatial resolution for 214 countries; https://arxiv.org/pdf/1712.05839.pdf
• The novel WSF2019 v1 derived at 10m spatial resolution by means of 2019 multitemporal Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery (of which ~ 1.2M and ~1.8M scenes have been processed, respectively); https://doi.org/10.1553/giscience2021_01_s33
The WSF2015 v1 demonstrated to be highly accurate, outperforming all similar existing global layers; however, the use of Landsat imagery prevented a proper detection of very small structures, mostly due to their reduced scale. Based on an extensive qualitative assessment, wherever available the HRSL layer shows instead a systematic underestimation of larger settlements, whereas it proves particularly effective in identifying smaller clusters of buildings down to single houses, thanks to the employment of 2016 VHR imagery. The WSF2015v v2 has been then generated by: i) merging the WSF2015 v1 and HRSL (after resampling to 10m resolution and disregarding the population density information attached); and ii) masking the outcome by means of the WSF2019 product, which exhibits even higher detail and accuracy, also thanks to the use of Sentinel-2 data and the proper employment of state-of-the-art ancillary datasets (which allowed, for instance, to effectively mask out all roads globally from motorways to residential).

Luft- und Raumfahrt
Straßen
Bereitgestellt durch

DLR/EOC Land Surface Dynamics

Art des Datenzugangs

WWW / WMS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

14.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2019 — 31.12.2019

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Tree Canopy Cover Loss Monthly - Landsat-8/Sentinel-2 - Germany, 2018-2021

The product shows tree canopy cover loss in Germany between January 2018 and April 2021 at monthly temporal and 10 m spatial resolution. The basic principle behind this map is to compute monthly composites of the disturbance index (DI, Healey et al. 2005), a spectral index sensitive to forest disturbance, from all available Sentinel-2 and Landsat-8 data with less than 80 % cloud cover. These monthly composites are then compared to a median composite of the DI for 2017, which serves as a reference. After applying a threshold to the difference image, the time series of detected losses is checked for consistency. Only losses recorded continuously in all observations of a pixel until the end of the time series are considered. The dataset does not differentiate between the drivers of the losses. It depicts areas of natural disturbances (windthrow, fire, droughts, insect infestation) as well as sanitation and salvage logging, and regular forest harvest. The full description of the method and results can be found in Thonfeld et al. (2022).

Luft- und Raumfahrt
Straßen
Bereitgestellt durch

German Aerospace Center (DLR)

Art des Datenzugangs

WWW / WMS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

14.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2018 — 30.04.2021

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

An das LBA gemeldete Gefahrgutzwischenfälle

An das Luftfahrt-Bundesamt gemeldete Gefahrgutzwischenfälle.

Luft- und Raumfahrt
Bereitgestellt durch

Luftfahrt-Bundesamt (LBA)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2000 — 31.12.2020

Aktualisierungsfrequenz

Jährlich

Raumbezug

31 - 40 von 198 Datensätzen

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