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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. 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.

Digitales Höhenmodell Hamburg DGM 25

Abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 25 Meter auf Basis des DGM1. Für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg (ohne das Gebiet des hamburgischen Wattenmeeres) wurde in 2020 eine Laserscanvermessung (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. ± 255 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.

ATKIS Digitales Basis Landschaftsmodell Hamburg

Hinweis: Seit dem 9. Dezember erfasst der LGV die AFIS/ALKIS/ATKIS Daten bundeseinheitlich in der AdV-Referenzversion 7.1 im AFIS-ALKIS-ATKIS-Anwendungsschemas (AAA-AS) Version 7.1.2. Bei Fragen zu inhaltlichen Veränderungen wenden Sie sich an das Funktionspostfach: geobasisdaten@gv.hamburg.de Das Digitale Basis-Landschaftsmodell (Basis-DLM) orientiert sich am Basismaßstab 1: 25 000. Es wird für alle Objekte eine Lagegenauigkeit von ± 3 m angestrebt. Es hat eine Informationstiefe, die über die Darstellung der Digitalen Stadtkarte von Hamburg (1: 20 000) hinausgeht. Der Inhalt und die Modellierung der Landschaft des Basis-DLM sind im ATKIS®-Objektartenkatalog (ATKIS®-OK Basis-DLM) beschrieben. Die Erfassung der Objektarten, Namen, Attribute und Referenzen erfolgte in drei aufeinander folgenden Realisierungsstufen, die im ATKIS®-OK Basis-DLM ausgewiesen sind. In Hamburg stehen die Realisierungsstufen für die gesamte Landesfläche seit 2007 aktuell zur Verfügung. Seit Oktober 2009 wird das Basis-DLM im bundeseinheitlichen AAA-Modell geführt. Die Objektarten sind ATKIS-OK enthalten (siehe Verweis). Besonders geeignet als geometrische und semantische Bezugsgrundlage für den Aufbau von Geoinformationssystemen und zur Verknüpfung mit raumbezogenen fachspezifischen Daten für Fachinformationssysteme, zur rechnergestützten Verschneidung und Analyse mit thematischen Informationen, für Raumplanungen aller Art und zur Ableitung von topographischen und thematischen Karten. Anwendungsgebiete sind alle Aufgabenbereiche, für deren Fragestellungen ein Raumbezug erforderlich ist, unter anderem Energie-, Forst- und Landwirtschaft, Verwaltung, Demographie, Wohnungswesen, Landnutzungs-, Regional- und Streckenplanung, Straßenbau und Bewirtschaftung, Facility Management, Verkehrsnavigation und Flottenmanagement, Transport, Bergbau, Gewässerkunde und Wasserwirtschaft, Ökologie, Umweltschutz, Militär, Geologie und Geodäsie, aber auch Kultur, Erholung und Freizeit sowie Kommunikation.

Stakeholders, Interests and Power as Drivers of Community Forestry: Comparative Analysis of Albania, Germany, Cameroon, Indonesia, Namibia, Nepal and Thailand

Community forestry has not met the great public expectations on a significant contribution to sustainable forestry yet. Recent research in the management and policy of community forestry describes a complex process of multi level social choice which determines the outcomes. Our hypothesis is that the key factors determining the outcomes of community forestry are the interests and power of the external stake holders. This hypothesis will be tested in a comparative quantitative and qualitative analysis. In seven countries comprising developed and developing countries 84 cases will be used for comparison. The comparative analysis will be carried out by one PhD student financed by the project. He will do the field work in close cooperation with PhD students who are already conducting their PhD analysis the different countries. The comparative analysis is aimed to explore key drivers of community forestry which are not yet identified in literature.

Interoperabler INSPIRE View-Service: Agricultural And Aquaculture Facilities / Tierhaltungsanlagen nach BImSchG in Brandenburg - Interoperabler INSPIRE View-Service (WMS-AF-TIERE)

Der interoprable INSPIRE-Viewdienst (WMS) Agricultural and Aquaculture Facilities gibt einen Überblick über die Tierhaltungs- und Aufzuchtanlagen im Land Brandenburg. Der Datensatz umfasst Geflügel, Rinder, Kälber, Schweine und gemischte Bestände. Die Datenquelle ist das Anlageninformationssystem LIS-A. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Agricultural and Aquaculture Facilities (D2.8.III.9_v3.0) liegen die Inhalte INSPIRE-konform vor. Der WMS beinhaltet 2 Layer: AgriculturalHolding und Sites. Der Holding-Layer wird gem. INSPIRE-Vorgaben nach Wirstschaftszweigen (NACE-Kategorie "A") untergliedert in: - AF.GrowingOfPerennialCrops: Anbau mehrjähriger Pflanzen (NACE-Kategorie "A.01.2") - AF.AnimalProduction: Tierhaltung (NACE-Kategorie "A.01.4") - AF.MixedFarming: Gemischte Landwirtschaft (NACE-Kategorie "A.01.5")

Landschaftselemente in Niedersachsen, Bremen und Hamburg

Der Datensatz enthält förderfähige Landschaftselemente aus Niedersachsen, Bremen und Hamburg, die in das INSPIRE-Datenmodell "Bodenbedeckung" transformiert wurden. Bei Landschaftselementen handelt es sich um besondere Landschaftsbestandteile, die aus Sicht der Artenvielfalt in der Agrarlandschaft eine herausragende Bedeutung haben, ökologisch wertvolle Lebensräume bieten und eine Bereicherung des Landschaftsbildes darstellen. Dreimal im Jahr wird für das Antragsverfahren ein neuer Stand der Referenzparzellen veröffentlicht. Der Datensatz enthält förderfähige Landschaftselemente aus Niedersachsen, Bremen und Hamburg, die in das INSPIRE-Datenmodell "Land Parcel Identification System" transformiert wurden. Landschaftselemente sind Elemente einer landwirtschaftlichen Fläche, die traditionell Teil einer guten landwirtschaftlichen Anbau- oder Nutzungspraxis gemäß der Verordnung (EU) 640/2014 Art. 9 (1) oder Elemente der landwirtschaftlichen Fläche zum Schutz der biologischen Vielfalt, zur Erhaltung oder Wiederherstellung von Lebensräumen oder Arten gemäß Art. 4 (b) (i) der Verordnung (EU) 2021/2015 sind. Die Daten werden dreimal pro Jahr aktualisiert.

Landwirtschaftliche Flächen (Feldblöcke) in Niedersachsen, Bremen und Hamburg

Der Datensatz enthält landwirtschaftliche Flächen im Sinne von förderfähigen Feldblöcken aus Niedersachsen, Bremen und Hamburg, die in das INSPIRE-Datenmodell "Land Parcel Identification System" transformiert wurden. Bei Feldblöcken handelt es sich um zusammenhängende, landwirtschaftlich genutzte Flächen mit relativ dauerhaften in der Natur erkennbaren Außengrenzen und einer Mindestgröße von 1.000 m², die von einem oder mehreren Erzeugern bewirtschaftet werden, mit Fruchtarten bestellt sind oder stillgelegt sind. Feldblöcke entsprechen landwirtschaftlichen Flächen. Eine landwirtschaftliche Fläche ist definiert als jede Fläche, die von Ackerland, Dauergrünland, Dauerweiden oder Dauerkulturen eingenommen wird, einschließlich agroforstwirtschaftlicher Systeme auf dieser Fläche, wie in Art. 4 (1) (e) der Verordnung 1307/2013 oder Art. 4 (3) der Verordnung 2021/2115 definiert. Dreimal im Jahr wird für das Antragsverfahren ein neuer Stand der Referenzparzellen veröffentlicht.

Digitales Schrägluftbild Hamburg

Schrägluftbilder: 2018 wurde erstmals für ganz Hamburg ein Bildflug durchgeführt, bei dem hochaufgelöste Oblique-Luftbilder entstanden. Die eingesetzte Kamera nimmt zeitgleich sowohl Senkrechtbilder als auch Schrägbilder nach allen 4 Seiten auf. Der aktuelle Datensatz ist aus dem Frühjahr 2022 (März). Die Schrägbilder dienen als Quelle für die Analyse von städtebaulichen Situationen innerhalb des gesamten Stadtgebietes. Sie werden als Dienst in den Geoportalen im LGV bereitgestellt.

SoilSuite – Sentinel-2 – Europe, 5 year composite (2018-2022)

The SoilSuite contains a collection of different image data products that provide information about the spectral and statistical properties of European soils and other bare surfaces such as rocks. It is created using DLR's Soil Composite Mapping Processor (ScMAP), which utilises the Sentinel-2 data archive. SCMaP is a specialised processing chain for detecting and analysing bare soils/surfaces on a large (continental) scale. Bare surface and soil pixels are selected using a combined NDVI and NBR index (PVIR2) that optimises the exclusion of photosynthetically active and non-active vegetation. The index is calculated and applied for each individual pixel. All SoilSuite products are calculated based on the available Sentinel-2 scenes recorded between January 2018 and December 2022 in Europe. The data package excludes all scenes with a cloud cover of > 80 % and a sun elevation of < 20°. The spectral composite products are calculated from the mean value after extensive removal of clouds, haze and snow effects at both scene and pixel level. The spectral data products are available at a pixel size of 20 m and contain 10 Sentinel-2 bands (B02, B03, B04, B05, B06, B07, B08, B08a, B11, B12). The SoilSuite comprises: (a) “Bare Surface Reflectance Composite – Mean” that provides the spectral properties of soils that vary due to different soil organic carbon (SOC) content, soil moisture and soil minerology. This product is often used for spectral and digital soil mapping approaches, (b) “Bare Surface Reflectance Composite - Standard deviation” informing about the spectral dynamic of bare surfaces and soils, (c) “Bare Surface Reflectance Composite – 95% Confidence” contains information about the reliability of the spectral information due to the number of valid observations per pixel, (d) “Bare Surface Statistics Product” provides the number of bare soil occurrences over the total number of valid observations (Band 1), the number of bare soil occurrences (Band 2) and the total number of valid observations (Band 3), (e) “Mask” is a product that aggregates simple landcover classes that occur during the time period between 2018 - 2022 (Sentinel-2). The three-class Mask contains bare surface occurrences (1), permanent vegetation (2) and other surfaces such as water bodies, urban areas, roads (3). Additionally, the SoilSuite provides (f) “Reflectance Composite – Mean” that represents the mean reflectance of all valid Sentinel-2 observations between 2018 – 2022 including vegetation, bare and other surfaces, and (g) “Reflectance Composite – Standard deviation”, which contains the standard deviation per band for all valid Sentinel-2 observations between 2018 – 2022.

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.

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