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s/dlm/Alm/gi

Digitales Höhenmodell Hamburg DGM 10

Abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 10 Meter auf Basis des DGM1. Für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg (ohne das Gebiet des hamburgischen Wattenmeeres) wurde in 2020 eine Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) durchgeführt. Die Daten liegen im Lagestatus 310 (ETRS89/UTM) vor, mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 105 cm. In Bereichen von Abschattungen (Brücken), Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig werden vom LGV folgende Rasterweiten angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m), DGM 10 (Rasterweite 10m), DGM 25 (Rasterweite 25m). Eine jährliche Aktualisierung dieser Daten erfolgt über Luftbildbefliegungen. Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.

Digitales Höhenmodell Hamburg DGM 1

Aus Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) oder photogrammetrischen Produkten abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 1 Meter für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg. Die Daten stammen jeweils aus den landesweiten 3D-Laserscanbefliegungen aus 2010, 2020 und 2022 und liegen im Lagestatus ETRS89_UTM32 (Lagestatus 310) und mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH vor. Eine punktuelle Aktualisierung dieser Daten erfolgt über photogrammetrische Produkte und ist ggf. in den Metadaten der einzelnen Jahrgänge dokumentiert. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 15 cm. In Bereichen von Abschattungen (z. B.: Brücken), dichter Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig wird vom LGV ab dem Jahr 2022 folgende Rasterweite angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m). Ältere Jahrgänge haben zusätzlich noch folgende Rasterweiten: DGM 10 (Rasterweite 10m) DGM 25 (Rasterweite 25m) Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung für groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.

Sentinel-5P TROPOMI – Ozone (O3), Level 3 – Global

Ozone vertical column density in Dobson Units as derived from Sentinel-5P/TROPOMI observations. The stratospheric ozone layer protects the biosphere from harmful solar ultraviolet radiation. Ozone in troposphere can pose risks to the health of humans, animals, and vegetation. The TROPOMI instrument aboard the SENTINEL-5P space craft is a nadir-viewing, imaging spectrometer covering wavelength bands between the ultraviolet and the shortwave infra-red. TROPOMI's purpose is to measure atmospheric properties and constituents. It is contributing to monitoring air quality and providing critical information to services and decision makers. The instrument uses passive remote sensing techniques by measuring the Top Of Atmosphere (TOA) solar radiation reflected by and radiated from the earth and its atmosphere. The four spectrometers of TROPOMI cover the ultraviolet (UV), visible (VIS), Near Infra-Red (NIR) and Short Wavelength Infra-Red (SWIR) domains of the electromagnetic spectrum, allowing operational retrieval of the following trace gas constituents: Ozone (O3), Nitrogen Dioxide (NO2), Sulfur Dioxide (SO2), Formaldehyde (HCHO), Carbon Monoxide (CO) and Methane (CH4). Daily observations are binned onto a regular latitude-longitude grid. Within the INPULS project, innovative algorithms and processors for the generation of Level 3 and Level 4 products, improved data discovery and access technologies as well as server-side analytics for the users are developed.

Integrating GIS and Remote Sensing for Multi-Scale Analysis of Degradation in the African Sahel

Multi-level monitoring of destabilized Sahelian regions connects field work in situ with detailed to semi-detailed analysis of vegetation structure (aerial photography), vegetation functional types and units of rational landcover (satellite images). Human impact on Sahelian vegetation in its regional variations is a main reason for continous destruction of former grazing lands. Regional dynamics of impact patterns are analysed by means of multi-stage remote sensing techniques and multi-spectral image classification. Integration of remotely sensed as well as of socio-economic data with geo-information systems is an important tool for modelling regional dynamics of degradation and desertification due to multi-thematic and multi-temporal input parameters. Intersection of geo-informations creates change detection databasas of Sahelian regions. Planning sustainable development will urgently need the appropriate use of the presented facilities of IGIS technology.

WMS SL Digitale Geländemodelle - Shaded Relief (2025)

Digitale Geländemodelle (DGM) sind digitale, numerische, auf ein regelmäßiges Raster reduzierte Modelle der Geländehöhen und –formen der Erdoberfläche. Sie beinhalten keine Information über Bauwerke (z.B. Brücken) und Vegetation.:Das Shaded Relief DGM wurde aus den aktuellen Laser-Daten abgeleitet. Hierbei handelt es sich um eine maßstäbliche, dreidimensional-physikalische Nachbildung des Saarlandes mit Hervorhebung des Geländes. Es wurde keine Überhöhung vorgenommen, welche dazu genutzt werden kann um die charakteristischen Oberflächenformen des dargestellten Gebietes leichter wahrnehmen zu können.

Tree Species - Sentinel-1/2 - Germany, 2022

The Tree Species Germany product provides a map of dominant tree species across Germany for the year 2022 at a spatial resolution of 10 meters. The map depicts the distribution of ten tree species groups derived from multi-temporal optical Sentinel-2 data, radar data from Sentinel-1, and a digital elevation model. The input features explicitly incorporate phenological information to capture seasonal vegetation dynamics relevant for species discrimination. A total of over 80,000 training and test samples were compiled from publicly accessible sources, including urban tree inventories, Google Earth Pro, Google Street View, and field observations. The final classification was generated using an XGBoost machine learning algorithm. The Tree Species Germany product achieves an overall F1-score of 0.89. For the dominant species pine, spruce, beech, and oak, class-wise F1-scores range from 0.76 to 0.98, while F1-scores for other widespread species such as birch, alder, larch, Douglas fir, and fir range from 0.88 to 0.96. The product provides a consistent, high-resolution, and up-to-date representation of tree species distribution across Germany. Its transferable, cost-efficient, and repeatable methodology enables reliable large-scale forest monitoring and offers a valuable basis for assessing spatial patterns and temporal changes in forest composition in the context of ongoing climatic and environmental dynamics.

11 "Pferdeweide" mit örtlicher Bauvorschrift (ÖBV), Ortschaft Neubokel

Der Bebauungsplan setzt die bauliche Nutzung für einen Teilbereich des Gemeindegebietes fest.

ATKIS - DGM1 (2025)

Digitale Geländemodelle (DGM) sind digitale, numerische, auf ein regelmäßiges Raster reduzierte Modelle der Geländehöhen und –formen der Erdoberfläche. Sie beinhalten keine Information über Bauwerke (z.B. Brücken) und Vegetation."

INSPIRE Download Service (predefined ATOM) für Datensatz ATKIS - DGM1 (2025)

Beschreibung des INSPIRE Download Service (predefined Atom): Digitale Geländemodelle (DGM) sind digitale, numerische, auf ein regelmäßiges Raster reduzierte Modelle der Geländehöhen und –formen der Erdoberfläche. Sie beinhalten keine Information über Bauwerke (z.B. Brücken) und Vegetation." - Der/die Link(s) für das Herunterladen der Datensätze wird/werden dynamisch aus Download Link aus einem Metadatensatz generiert

Abschätzung der Bedeutung des Einspeisemanagements nach EEG 2009 - Auswirkungen auf die Windenergieerzeugung in den Jahren 2009 und 2010

Die Abschaltung von Windenergieanlagen aufgrund von Netzengpässen ist im Vergleich zum Vorjahr um bis zu 69 Prozent gestiegen. Zu diesem Ergebnis kommt die Ecofys Studie 'Abschätzungen der Bedeutung des Einspeisemanagements nach EEG 2009', die im Auftrag des Bundesverbandes WindEnergie e.V. (BWE) erstellt wurde. Im Jahr 2010 sind bis zu 150 Gigawattstunden Windstrom verloren gegangen, weil die Netzbetreiber Anlagen abgeschaltet haben. Auch zahlenmäßig nahmen diese als Einspeisemanagement (EinsMan) im Erneuerbaren Energien Gesetz geregelten Abschaltungen massiv zu. Gab es 2009 noch 285 sogenannte EinsMan-Maßnahmen, waren es 2010 bereits 1085. Der durch Abschaltungen verlorengegangen Strom entspricht dabei einem Anteil von bis zu 0,4 Prozent an der in Deutschland im Jahr 2010 insgesamt eingespeisten Windenergie. Ursachen für EinsMan waren im Jahr 2010 überwiegend Überlastungen im 110 kVHochspannungsnetz und an Hochspannungs-/ Mittelspannungs-Umspannwerken, selten auch im Mittelspannungsnetz. In den nächsten Jahren ist von einem weiteren Anstieg der Ausfallarbeit bei Windenergieanlagen auszugehen, insbesondere weil sowohl 2009 mit 86Prozent als auch 2010 mit nur 74Prozent vergleichsweise sehr schlechte Windjahre gewesen sind. Mit dem Ziel, die Transparenz der EinsMan-Maßnahmen und deren Auswirkungen auf die Einspeisung aus Windenergieanlagen und anderer Anlagen zur Erzeugung von Strom aus Erneuerbaren Energien zu verbessern, sollte für jeden Einsatz von EinsMan ex-post im Internet in einem einheitlichen Datenformat aufgeschlüsselt nach Energieträgern - der Zeitpunkt und die Dauer, - die betroffene Netzregion inklusive der installierten und zum Zeitpunkt tatsächlich eingespeisten Leistung, die maximale Reduzierung je -Std. Zeitraum sowie - die Netzregion übergreifenden Korrekturfaktor, Ausfallarbeit und Entschädigungszahlungen und - der Grund für die Maßnahme veröffentlicht werden.

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