API src

Found 3382 results.

Related terms

WMS Gas- und Wasserstoffnetz - kommunale Wärmeplanung Hamburg

Web Map Service (WMS) zum Thema Gas- und Wasserstoffnetz - kommunale Wärmeplanung Hamburg. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

Bebauungsplan St.Georg 45 Hamburg

An der Alster - Nord- und Ostgrenze des Flurstücks 943 - Koppel - Süd- und Westgrenze des Flurstücks 943 der Gemarkung St. Georg-Nord.

Bebauungsplan Billstedt 107 Hamburg

Schleemer Weg - Nordgrenze des Flurstücks 852, Ostgrenze des Flurstücks 852 der Gemarkung Schiffbek - Möllner Landstraße - Westgrenze des Flurstücks 852 der Gemarkung Schiffbek.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Zwickau, Germany from 1984 – 2023

The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Emden, Germany from 1985 – 2023

The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Schwerin, Germany from 1984 – 2023

The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.

Stadtklimaanalyse Hamburg 2023

Die Stadtklimaanalyse Hamburg 2023 basiert auf einer modellgestützten Analyse zu den klimaökologischen Funktionen für das Hamburger Stadtgebiet. Die Berechnung mit FITNAH 3D erfolgte in einer hohen räumlichen Auflösung (10 m x 10 m Raster) und liefert Daten und Aussagen zur Temperatur und Kaltluftentstehung in Hamburg. Die Untersuchung wurde auf der Annahme einer besonders belastenden Sommerwetterlage für Mensch und Umwelt mit geringer Luftbewegung und hoher Temperaturbelastung erstellt. Als Grundlage für die flächenbezogenen Bewertungen und deren räumliche Abgrenzungen diente der ALKIS-Datensatz „Bodennutzung“ der Freien und Hansestadt Hamburg, Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung (LGV) mit Stand Dezember 2022. Weitere Informationen zur Stadtklimaanalyse Hamburg 2023 sind unter folgendem Link abrufbar: https://www.hamburg.de/politik-und-verwaltung/behoerden/bukea/themen/hamburgs-gruen/landschaftsprogramm/stadtklimaanalyse-hamburg-896054 Dort stehen der Erläuterungsbericht, die Analyse- und Bewertungskarten sowie eine Erläuterungstabelle für den Datensatz, der als Grundlage für die Ebenen 11 bis 14 dient, zum Download zur Verfügung. Die Ebenen des Geodatensatzes „Stadtklimaanalyse Hamburg 2023“ werden wie folgt präzisiert: 01 Windvektoren um 4 Uhr (aggregierte 100 m Auflösung) Die bodennahe Temperaturverteilung bedingt horizontale Luftdruckunterschiede, die wiederum Auslöser für lokale thermische Windsysteme sind. Ausgangspunkt dieses Prozesses sind die nächtlichen Temperaturunterschiede, die sich zwischen Siedlungsräumen und vegetationsgeprägten Freiflächen einstellen. An den geneigten Flächen setzt sich abgekühlte und damit schwerere Luft in Richtung zur tiefsten Stelle des Geländes als Kaltluftabfluss in Bewegung. Das sich zum nächtlichen Analysezeitpunkt 4 Uhr ausgeprägte Kaltluftströmungsfeld wird über Vektoren abgebildet, die für eine übersichtlichere Darstellung auf 100 m x 100 m Kantenlänge aggregiert werden. 02 Flurwinde und Kaltluftabflüsse Bei den nächtlichen Windsystemen werden Flurwinde von Kaltluftabflüssen unterschieden. Flurwinde werden durch den horizontalen Temperaturunterschied zwischen kühlen Grünflächen und warmer Bebauung ausgelöst. Kaltluftabflüsse bilden sich über Oberflächen mit Hangneigungen von mehr als 1 ° aus. 03 Bereiche mit besonderer Funktion für den Luftaustausch Diese Durchlüftungszonen verbinden Kaltluftentstehungsgebiete (Ausgleichsräume) und Belastungsbereiche (Wirkungsräume) miteinander und sind aufgrund ihrer Klimafunktion elementarer Bestandteil des Luftaustausches. Es handelt sich i.d.R. um gering überbaute und grüngeprägte Strukturen, die linear auf die jeweiligen Wirkungsräume ausgerichtet sind und insbesondere am Stadtrand das Einwirken von Kaltluft aus den Kaltluftentstehungsgebieten des Umlandes begünstigen. 04 Kaltlufteinwirkbereich innerhalb von Bebauung und Verkehrsflächen Hierzu zählen Siedlungs- und Verkehrsflächen, die sich im „Einwirkbereich“ eines klimaökologisch wirksamen Kaltluftstroms mit einem Wert von mehr als 5 m³/(s*m) befinden. Hier ist sowohl im bodennahen Bereich als auch darüber hinaus eine entsprechende Durchlüftung vorhanden. Die Eindringtiefe der Kaltluft beträgt, abhängig von der Bebauungsstruktur, zwischen ca. 100 m und bis zu 700 m. Darüber hinaus spielt auch die Hinderniswirkung des angrenzenden Bebauungstyps eine wesentliche Rolle. 05 Gebäude (Bestand und Planung) Mithilfe der Gebäudegrenzen werden Effekte auf das Mikroklima sowie insbesondere das Strömungsfeld berücksichtigt. Als Grundlage dient der ALKIS-Datensatz „Gebäude“ der Freien und Hansestadt Hamburg, Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung (LGV) mit Stand Dezember 2022. Dieser Datensatz wurde anhand ausgewählter, zum Zeitpunkt der Bearbeitung im Verfahren sowie in Planung befindlicher Bebauungspläne und Großprojekte modifiziert. 06 Windgeschwindigkeit um 4 Uhr Siehe Hinweise zur Ebene 01 Windvektoren um 4 Uhr (aggregierte 100 m Auflösung). Die Rasterzellen stellen ergänzend zu den Windvektoren die Windgeschwindigkeit flächenhaft in 10 m x 10 m Auflösung dar. 07 Kaltluftvolumenstromdichte um 4 Uhr Der Kaltluftvolumenstrom beschreibt diejenige Menge an Kaltluft in der Einheit m³, die in jeder Sekunde durch den Querschnitt beispielsweise eines Hanges oder einer Kaltluftleitbahn fließt. Der Volumenstrom ist ein Maß für den Zustrom von Kaltluft und bestimmt neben der Strömungsgeschwindigkeit die Größenordnung des Durchlüftungspotenzials. Zum Zeitpunkt 4 Uhr morgens ist die Intensität der Kaltluftströme voll ausgeprägt. 07a Kaltluftvolumenstromdichte um 4 Uhr in den Grün- und Freiflächen Reduzierung der Ebene 07 Kaltluftvolumenstromdichte um 4 Uhr auf die Grün- und Freiflächen. 08 Lufttemperatur um 4 Uhr Der Tagesgang der Lufttemperatur ist direkt an die Strahlungsbilanz eines Standortes gekoppelt und zeigt daher i.d.R. einen ausgeprägten Abfall während der Abend- und Nachtstunden. Dieser erreicht kurz vor Sonnenaufgang des nächsten Tages ein Maximum. Das Ausmaß der Abkühlung kann je nach meteorologischen Verhältnissen, Lage des Standorts und landnutzungsabhängigen physikalischen Boden- bzw. Oberflächeneigenschaften große Unterschiede aufweisen. Besonders auffällig ist das thermische Sonderklima der Siedlungsräume mit seinen gegenüber dem Umland modifizierten klimatischen Verhältnissen. 08a Lufttemperatur um 4 Uhr im Siedlungsraum Reduzierung der Ebene 08 Lufttemperatur um 4 Uhr auf die Siedlungsflächen. 08b Lufttemperatur um 4 Uhr in den Verkehrsflächen Reduzierung der Ebene 08 Lufttemperatur um 4 Uhr auf die Verkehrsflächen. 09 Lufttemperatur um 14 Uhr Die Lufttemperatur am Tage ist im Wesentlichen durch die großräumige Temperatur der Luftmasse in einer Region geprägt und wird weniger stark durch Verschattung beeinflusst, wie es bei der PET der Fall ist (Erläuterung „PET“ siehe Ebene 10 und 13). Daher weist die für die Tagsituation modellierte Lufttemperatur eine homogenere Ausprägung auf. 10 Physiologisch Äquivalente Temperatur (PET) um 14 Uhr Meteorologische Parameter wirken nicht unabhängig voneinander, sondern in biometeorologischen Wirkungskomplexen auf das Wohlbefinden des Menschen ein. Zur Bewertung werden Indizes verwendet (Kenngrößen), die Aussagen zur Lufttemperatur und Luftfeuchte, zur Windgeschwindigkeit sowie zu kurz- und langwelligen Strahlungsflüssen kombinieren. Wärmehaushaltsmodelle berechnen den Wärmeaustausch einer „Norm-Person“ mit seiner Umgebung und können so die Wärmebelastung eines Menschen abschätzen. Die hier genutzte Kenngröße PET (Physiologisch Äquivalente Temperatur, VDI 3787, Blatt 9) bezieht sich auf außenklimatische Bedingungen und zeigt eine starke Abhängigkeit von der Strahlungstemperatur. Mit Blick auf die Wärmebelastung ist sie damit vor allem für die Bewertung des Aufenthalts im Freien am Tage sinnvoll einsetzbar. 11 Bewertung nachts Siedlungs- und Verkehrsflächen: mittlere Lufttemperatur um 4 Uhr Zur Bewertung der bioklimatischen Situation wird die nächtliche Überwärmung in den Nachtstunden (4 Uhr morgens) herangezogen und räumlich differenziert betrachtet. Der nächtliche Wärmeinseleffekt wird anhand der Differenz zwischen der durchschnittlichen Lufttemperatur einer Siedlungs- oder Verkehrsfläche und der gesamtstädtischen Durchschnittstemperatur von etwa 17,1 °C bewertet. Die mittlere Überwärmung pro Blockfläche wird in fünf Bewertungsstufen untergliedert und reicht von sehr günstig (≥ 15,8 °C) bis sehr ungünstig (>= 20 °C). 12 Bewertung nachts Grün- und Freiflächen: bioklimatische Bedeutung Bei der Bewertung der bioklimatischen Bedeutung von grünbestimmten Flächen ist insbesondere die Lage der Grün- und Freiflächen zu Leitbahnen sowie zu bioklimatisch ungünstig oder weniger günstig bewerteten Siedlungsflächen entscheidend. Es handelt sich um eine anthropozentrisch ausgerichtete Wertung, die die Ausgleichsfunktionen der Flächen für den derzeitigen Siedlungsraum berücksichtigt. Die klimaökologischen Charakteristika der Grün- und Freiflächen werden anhand einer vierstufigen Skala (sehr hohe bioklimatische Bedeutung bis geringe bioklimatische Bedeutung) bewertet. 13 Bewertung tags Siedlungs- und Verkehrsflächen: bioklimatische Bedeutung (PET 14 Uhr) Zur Bewertung der Tagsituation wird der humanbioklimatische Index PET um 14:00 Uhr herangezogen. Für die PET existiert in der VDI-Richtlinie 3787, Blatt 9 eine absolute Bewertungsskala, die das thermische Empfinden und die physiologischen Belastungsstufen quantifiziert. Die Bewertung der thermischen Belastung im Stadtgebiet Hamburg orientiert sich daran und reicht auf einer fünfstufigen Skala von extrem belastet (> 41 °C) bis schwach belastet ( 41 °C) zu einer sehr geringen Aufenthaltsqualität führt. 14 Bewertung tags Grün- und Freiflächen: Aufenthaltsqualität (PET 14 Uhr) Die Zuweisung der Aufenthaltsqualität von Grün- und Freiflächen in der Bewertungskarte beruht auf der jeweiligen physiologischen Belastungsstufe. Es werden vier Bewertungsstufen unterschieden. Eine hohe Aufenthaltsqualität ergibt sich aus einer schwachen oder nicht vorhandenen Wärmebelastung (PET 41 °C) zu einer sehr geringen Aufenthaltsqualität führt.

Naturparke in Schleswig-Holstein LfU

Digitale Karte der Naturparke gemäß § 16 LNatSchG (2010). Stand: Oktober 2008

Bebauungsplan Hamburg-Altstadt 42 Hamburg

Grimm - Willy-Brandt-Straße - Neue Gröningerstraße - Katharinenkirchhof (Flurstück 1280) der Gemarkung Altstadt-Süd (Bezirk Hamburg-Mitte, Ortsteil 102)

Trockenfallende stehende Gewässer

Das Gewässernetz der trockenfallenden stehenden Gewässer dient der Erfassung und Führung des Verzeichnisses der Gewässer in Niedersachsen gem. § 58 Abs. 1 des Niedersächsischen Wassergesetzes (NWG) vom 11.11.2020 (Nds. GVBl Nr. 43/2020), die regelmäßig weniger als sechs Monate im Jahr wasserführend sind. Über dieses Verzeichnis sollen die Ausnahmeregelungen zum Gewässerrandstreifen im Rahmen des Aktionsprogramms "Niedersächsischer Weg" vollzogen werden.Das Gewässernetz basiert auf dem Digitalen Geländemodell (Basis-DLM) des Landesamtes für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) mit dem jeweils an den Gewässerabschnitten angegeben Aktualitätsdatum. Für die Modellierung des Gewässernetzes wurde das Datenabgabeprodukt "GEW01" verwendet. Es wurden zusätzliche Felder ergänzt, um Fortschreibungshinweise zufügen zu können.GEW01 - Die Objektartengruppe mit der Bezeichnung "Gewässer" und der Kennung "44000" umfasst die mit Wasser bedeckten Flächen. Für die Modellierung wird nur die Objektart AX_StehendesGewaesser (44006) genutzt. Als zusätzliche Kriterien werden für die Feststellung eines trockenfallenden Gewässers Datenauszüge zu Karstgebieten, bodenkundlicher Feuchtestufe und Grundwasserstufe des Landesamtes für Bergbau, Energie und Geologie (LBEG), die Angaben des Grünlandzentrums Niedersachsen/Bremen e.V. zu Gemeinden mit hoher Gewässerdichte, sowie Angaben darüber ob ein Gewässerabschnitt Teil des WRRL Gewässernetzes (Anlage 1 Nr. 2 der OGewV) ist, verwendet. Diese Angaben sind attributiv in den Datenbestand eingearbeitet worden.

1 2 3 4 5 … 337 338 339