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PROaktive Steuerung von WAsserVErteilungssystemen

Zielsetzung: Klimatische Veränderungen beeinflussen die verfügbare Wassermenge und -qualität in Talsperren, was deutliche Auswirkungen auf die Sicherheit der Trinkwasserversorgung und auf die Ökosysteme der Stauseen und den Landschaftswasserhaushalt hat. Klimaprognosen deuten für Gebiete wie den Harz auf einen Anstieg von Niederschlägen im Winter und häufigere Trockenperioden im Sommer hin, was stärker schwankende Wasserstände bedeutet. Zur Anpassung im Management der Talsperren und deren Ökosystemen mangelt es jedoch oft an präzisen Vorhersagen und den nötigen Instrumenten, um risikobasierte Entscheidungen über notwendige dynamische Betriebsstrategien zu treffen. Vor diesem Hintergrund soll im Rahmen des Projekts ein vorhersagebasiertes, mengen- und gütegewichtetes Entscheidungsunterstützungssystem für Talsperren entwickelt werden, welches auf datengetriebenen Modellen basiert und am Beispiel des Systems der Harzwasserwerke implementiert wird. Das Projekt konzentriert sich darauf, durch die Nutzung moderner Technologien und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), wie LSTM-Netzwerke (Long Short-Term Memory) und Ensemble-Methoden, zuverlässige Vorhersagen des Wasserbedarfs und -dargebots zu erstellen. Diese Vorhersagen werden in ein hydrodynamisches Optimierungsmodell integriert, um eine flexible und belastbare Entscheidungsunterstützung im Ereignisfall zu ermöglichen. Hierdurch sollen die verschiedenen Bewirtschaftungsziele wie Hochwasserschutz, Versorgungssicherheit, Ökosystemleistungen, Landschaftswasserhaushalt und Energieerzeugung bestmöglich erfüllt werden. Die Kombination von Echtzeit-Sensoren, Open-Source-Datensätzen und fortschrittlichen Datenanalyse-Tools ermöglicht es, komplexe und dynamische Prozesse zu simulieren und in Echtzeit Informationen bereitzustellen. Im Sinne der nachhaltigen Klimawandelanpassung werden so proaktive Maßnahmen zur Unterstützung der Versorgungssicherheit, des Hochwasserschutzes sowie des Landschaftswasserhaushaltes ermöglicht. Die Implementierung des Demonstrators im System der Harzwasserwerke soll die Vorteile einer proaktiven Steuerung demonstrieren und eine multikriterielle Bewertung im Vergleich zu herkömmlichen Methoden ermöglichen. Der Fokus liegt nicht nur auf einem hohen Technology Readiness Level, sondern auch auf der Handhabung von Unsicherheiten und der Berücksichtigung verschiedener Vorhersagehorizonte. Diese sind für die verschiedensten wasserwirtschaftlichen Zielsetzungen von entscheidender Bedeutung.

Quantitative optische Fernerkundungsmethoden für das Monitoring von Vegetationsstress Indikatoren zur Bewertung von Ökosystemleistungen und 'Wetland Health' im Hinblick auf die globalen Nachhaltigkeitsziele, Teilvorhaben Universität Bonn

Kindertagesstätten Stadt Oldenburg

Standorte der Kindertagesstätten im Stadtgebiet Oldenburg

Staatliche_Dienste - KIGA_Saarl - OGC WFS Interface

Der Kartendienst (WFS-Gruppe) stellt die Standorte der öffentlichen Landesverwaltung und der Kommunen dar.:Kindergärten und Kindertageseinrichtungen im Saarland

Einzelbaum Kronenumringe aus Luftbildern (2021) Wuppertal

Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, zweidimensionalen Baumkronenumringe ("Baumkronenpolygone") von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal, ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format als Original und zur Reduzierung der Dateigröße als Variante mit generalisierten Baumkronenpolygonen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtiger Hinweis: In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhafte Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet.

Landbedeckung Deutschland (LB-DE)

Das Produkt Landbedeckung (LB) der AdV (Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Länder der Bundesrepublik Deutschland) wurde nach dem Cop4ALL-DE Verfahren erzeugt und stellt eine flächendeckende und überschneidungsfreie Erfassung der Landbedeckung in Deutschland bereit. Die Daten werden durch eine kombinierte Analyse von Sentinel-2-Satellitenbildern, Orthophotos, ALKIS / ATKIS und einem normalisierten digitalen Oberflächenmodell (nDOM) erzeugt. Mithilfe künstlicher Intelligenz wird die Landbedeckung klassifiziert. Beginnend mit 2023 wird eine jährliche Ableitung zur Verfügung gestellt werden. Das Produkt Landbedeckung Deutschland steht momentan als WMS-Dienst und die einzelnen Bundesländer als Download zur Verfügung. Unterliegt der CC-BY-4.0

Digitales Baumkataster Münster

<p>Das Amt für Grünflächen, Umwelt und Nachhaltigkeit pflegt alle Bäume auf städtischen Flächen. Sie stehen vorwiegend in Park- und Grünanlagen, entlang von Straßen und Wegen, auf Spielplätzen und Schulhöfen, in Kindertageseinrichtungen und natürlich im Wald. Insgesamt werden rund 100.000 Einzelbäume baumpflegerisch betreut. Knapp die Hälfte der Baum-Standorte davon ist digital erfasst und in diesem Datensatz enthalten.</p> <p>Dieser Datensatz enthält für einen Teil der städtischen Bäume die Information über: Geokoordinaten des Baumes und Art des Baumes (im Datensatz steht jeweils der lateinische Name der Baumgruppe).</p> <p>Bitte beachten Sie, dass es im Stadtgebiet auch viele Bäume auf privaten Flächen gibt, oder Bäume, die vermeintlich auf öffentlichen Flächen stehen, aber in anderen Zuständigkeitsbereichen liegen (z.B. Straßen.NRW, Land NRW, Deutsche Bahn). Informationen zu solchen nicht-städtischen Baumstandorten sind in diesem Datensatz nicht enthalten.<br /> <br /> Weiterhin ist die digitale Erfassung der städtischen Bäume außerhalb des Promenadenringes noch nicht abgeschlossen, weswegen dieser Datensatz im Bereich außerhalb des Promenadenringes noch nicht alle Bäume enthält.<br /> <br /> Die Daten spiegeln den folgenden Stand wieder:<br /> - Innerhalb des Promenadenrings: Stand im Jahr 2020<br /> - Außerhalb des Promenadenrings: Stand im Jahr 2017, unvollständig</p>

Einzelbaum Stammpositionen aus Luftbildern (2021) Wuppertal

Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, punktförmigen Stammpositionen von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal, ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Die Stammposition eines Baumes wurde im geometrischen Schwerpunkt seines Baumkronenpolygons angenommen. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtige Hinweise: (1) In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhafte Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. (2) Die genauen Stammpositionen können aus optischen Fernerkundungsdaten nicht bestimmt werden. Die als Stammpositionen angegebenen Schwerpunkte der Baumkronenpolygone sind Näherungswerte.

Kindertageseinrichtungen Landkreis Lüneburg

Standorte verschiedener Kindertageseinrichtungen im Landkreis Lüneburg

Horte

Der Hort ist eine sozialpädagogische Einrichtung für Kinder von der ersten bis zur vierten Klasse. Er wird in Kindertageseinrichtungen oder direkt in den Grundschulen angeboten. Auf Wunsch der Eltern werden sie hier vor und nach dem Unterricht und während der Ferien betreut.

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