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s/kv/KI/gi

WMS SN DOP-RGB

AdV WMS zur Darstellung der digitalen Orthophotos in Farbe (RGB). DOP sind in die Ebene entzerrte, georeferenzierte Luftbilder. Dabei erfolgt die Projektion der Luftbilder über ein Digitales Geländemodell (DGM) der Erdoberfläche. Seit 2005 werden im Landesamt für Geobasisinformation Orthophotos auf Grundlage von Luftbildern aus Bildflügen mit digitalen Kameras erzeugt. Sie besitzen eine Bodenauflösung von 0,20 m.

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 stichprobenhaften 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.

BEK 2030 – Umsetzung 2022 bis 2026

Berlin hat sich das Ziel gesetzt bis spätestens 2045 klimaneutral zu werden und bis 2030 die CO 2 Emissionen um 70 % zu reduzieren. Zentrales Instrument zur Erreichung der Berliner Klimaziele ist das Berliner Energie- und Klimaschutzprogramm (BEK 2030). Am 20.12.2022 hat der Berliner Senat die Fortschreibung des Berliner Energie- und Klimaschutzprogramms für die Umsetzungsphase 2022-2026 beschlossen und zur Beschlussfassung an das Abgeordnetenhaus überwiesen. Pressemitteilung zum Senatsbeschluss vom 20.12.2022 BEK 2030 Umsetzungsphase 2022-2026 ( Austauschseiten 66, 162 und 163 ) Die Fortschreibung des Klimaschutzteils des BEK 2030 erfolgte seit Herbst 2021 im Rahmen eines partizipativen Prozesses unter Beteiligung unterschiedlichster Stakeholder und der Stadtgesellschaft sowie unter Einbindung eines koordinierenden Fachkonsortiums, das im Juni 2022 seine Ergebnisse vorgestellt hatte. Weitere Informationen zum Beteiligungsprozess inklusive des Abschlussberichts finden sich auf der Seite Erarbeitungs- und Beteiligungsprozess . Auf Grundlage des Endberichts des Fachkonsortiums hat die für das BEK fachzuständige Senatsverwaltung für Umwelt, Mobilität, Verbraucher- und Klimaschutz eine Vorlage erarbeitet, in der auch die Empfehlungen des Berliner Klimabürger*innenrates berücksichtigt wurden. Im Berliner Klimabürger:innenrat hatten parallel im Zeitraum von April bis Juni 2022 einhundert zufällig ausgeloste Berlinerinnen und Berliner in acht wissenschaftlich begleiteten Sitzungen stellvertretend für die Stadtgesellschaft Herausforderungen beim Klimaschutz diskutiert und 47 konkrete Handlungsempfehlungen an den Senat erarbeitet. Auch die Fortschreibung des Berliner Energie- und Klimaschutzprogramms vereint die Themen Klimaschutz und Klimaanpassung, wobei der Klimaanpassungsteil parallel in einem verwaltungsinternen Prozess von der Senatsverwaltung für Mobilität, Verkehr, Klimaschutz und Umwelt unter Einbeziehung zahlreicher Senatsverwaltungen sowie nachgelagerten Behörden entwickelt wurde. Mit der Fortschreibung des BEK 2030 für den Umsetzungszeitraum 2022 bis 2026 wurden erstmals Sektorziele zur Emissionsminderung für die Handlungsfelder Energie, Gebäude, Verkehr und Wirtschaft festgelegt. Als weitere Neuerung wurden zur besseren Bewertung und zeitnahen Nachsteuerung für die Maßnahmen weitestgehend konkrete, quantitative Ziele und Indikatoren bzw. Umsetzungszeitpunkte definiert. Im Bereich Klimaschutz wurden 71 Maßnahmen im Bereich Klimaschutz und identifiziert, die der Senat in den nächsten Jahren umsetzen soll, um die CO 2 -Emissionen zu verringern. Im Klimaschutzbereich kommt im Handlungsfeld Energie der Umstellung auf fossilfreie Energieträger in der Strom- und Wärmeversorgung eine zentrale Rolle zu. Es gilt, alle verfügbaren Potentiale an erneuerbaren Energien in den Bereichen Solar, Wind, Abwärme, Geothermie und Bioenergie bestmöglich zu erschließen und entsprechende Infrastrukturen für Speicherlösungen aufzubauen. Wichtige Maßnahmen sind die Weiterentwicklung und Umsetzung des Masterplans Solarcity und die kommunale Wärmeplanung. Im Handlungsfeld Gebäude sind die Steigerung der energetischen Sanierungsrate im Bestand, der klimaneutrale Neubau sowie der Ausstieg aus fossilen Brennstoffen für die Versorgung der Gebäude als zentrale Schlüsselfaktoren benannt. Wichtige Maßnahmen sind hier die Entwicklung einer räumlichen Wärmeplanung sowie der Ausbau von Beratungsangeboten und Landesförderprogrammen für Gebäudeeigentümer*innen. Das Land Berlin wird zudem die sozialverträgliche Umsetzung von Sanierungspflichten im Gebäudebestand auf der Bundesebene befürworten. Im Handlungsfeld Verkehr gilt es, Maßnahmen für eine Mobilitätswende zu implementieren und umzusetzen. Dies ist im Personenverkehr der Ausbau von Rad- und Fußverkehrsinfrastrukturen oder die qualitative Verbesserung und quantitative Ausweitung des Angebotes öffentlicher Verkehrsmittel. Die Umstellung der kommunalen Fahrzeugflotte auf klimaschonende Antriebe soll dabei beispielgebend sein. Als neue Maßnahmen werden u.a. die Einrichtung einer Null-Emissionszone innerhalb des S-Bahn-Rings und eine Neuaufteilung des öffentlichen Straßenraums, die dem Umweltverbund, aber auch Stadtgrün und Aufenthaltsmöglichkeiten, Vorrang vor dem motorisierten Individualverkehr einräumt, angegangen. Die Klimaanpassung wurde im Zuge der Fortschreibung des BEK 2030 inhaltlich gestärkt und umfasst nun 53 Maßnahmen. Hier wurden die bisherigen acht Handlungsfelder Gesundheit, Stadtentwicklung und Stadtgrün, Wasser, Boden, Forstwirtschaft, Mobilität, Industrie und Gewerbe und Bevölkerungsschutz um die zwei neuen Handlungsfelder Biologische Vielfalt sowie Tourismus, Sport und Kultur erweitert. Im Handlungsfeld (HF) Gesundheit liegt der Fokus auf der Entwicklung und Etablierung eines Hitzeaktionsplanes (HAP) für das Land Berlin, verbunden mit Maßnahmen zur Sensibilisierung der Bevölkerung und einer Stärkung der Eigenvorsorge sowie die Schaffung zielgruppenspezifischer Informationen zu Hitze und UV-Strahlung. Im HF Stadtentwicklung sollen neben der Klimaanpassung in der Planung und bei der Errichtung neuer Stadtquartiere auch die Klimaanpassung im Gebäudebestand entsprechend berücksichtigt werden. Eine klimatische Qualifizierung der Stadtoberfläche soll zudem im HF Boden durch massive Entsieglung vorangetrieben werden. Als strategisches Ziel wird dabei eine Netto-Null-Versiegelung bis 2030 angestrebt. Dem gleichermaßen massiv vom Klimawandel betroffenen Stadtgrün kommt ebenfalls eine Schlüsselrolle zu, da es essentielle Ökosystemleistungen (Verschattung und Verdunstungskühlung, Luft- und Wasserfilterung, Bodenneubildung und Erhöhung der Biodiversität) erbringt. Deshalb muss das Stadtgrün klimaresilient gestaltet, entsprechend gepflegt und geschützt werden. Dafür sollen neben einer nachhaltigen Grünanlagenentwicklung u.a. das Berliner Mischwald-Programm (HF Forstwirtschaft) und die Stadtbaumkampagne konsequent fortgeführt werden. In Ergänzung dazu wird im HF Wasser eine Neuausrichtung der Regenwasserbewirtschaftung im öffentliche Raum angestrebt. Neben den spezifischen Klimaschutz- und Klimaanpassungsmaßnahmen gibt es ein neues Handlungsfeld, in dem übergreifende Themen und Herausforderungen wie Fachkräftemangel, bezirklicher Klimaschutz, Klimabildung oder bürgerschaftliches Engagement adressiert werden. Bild: SenMVKU Klimabürger:innenrat Hintergrundinformationen zum Verfahren des „Berliner Klimabürger:innenrats“. Weitere Informationen Bild: Thomas Imo (photothek) Erarbeitungs- und Beteiligungsprozess Hintergrundinformationen zum Erarbeitungsprozess des Berliner Energie- und Klimaschutzprogramms (BEK 2030) (Umsetzungszeitraum 2022-2026) Weitere Informationen Bild: SenUMVK Berichte Berichte zu Monitoring und Umsetzung des BEK 2030 sowie zur Sektorzielerreichung Weitere Informationen

Dezernat 400 Wasseranalytik, Luftschadstoffe, spezielle organische Analytik

Das Dezernat 400 ist eine Organisationseinheit der Abteilung Gemeinschaftslabor für Umweltanalytik im LUNG. Hier werden chemische Untersuchungen von Wasserproben in Fließgewässer, Seen, Grundwasser und Abwasser auf bis zu 33 verschiedene Inhaltsstoffe folgender Kriteriengruppen: - Sauerstoffhaushalt und organisatorische Belastung - Pflanznährstoffe - Versalzung - Schwermetalle - Halogenorganika (Summe) vorgenommen.

MV Region Pomerania WMS

Informationen der staatlichen Umweltverwaltung Mecklenburg-Vorpommern: Karten zur Geologie, zu geologischen und kulturhistorischen Sehenswuerdigkeiten, zu Geotopen und Naturdenkmaelern sowie Touren im Geopark Pomerania

Ringversuche

Ringversuche dienen der Qualitätssicherung und deren Dokumentation. Sie erbringen zusätzlich zu den im Labor des LUNG M-V erhobenen Primärdaten (Meß-Rohdaten, kombinierte Daten, Meßreihen, sowie makroskopische Beobachtungen von Bodenverhalten, auch in Kombination mit Messungen, statistische Aussagen über Daten) die Bewertung der gefundenen Konzentrationen bestimmter Analytikschritte durch eine externe Stelle. Die Daten sind verteilt abgelegt in Laborbüchern, Rohdatenfiles der Meßgeräte, Spreadsheet-Daten. Die Strukturen der Sachdaten der (übergeordneten) Datensätze sind aus den hier vorausgehenden Anforderungen und der Meßpraxis bestimmt. Die Bewertungen von Daten wird durch statistische Aussagen und Vergleiche mit anderen Laboratorien nachvollziehbar dokumentiert.

Grundwasserflurabstand

Der Grundwasserflurabstand in Mecklenburg-Vorpommern ist bei unbedeckten Grundwasserleitern der Abstand Grundwasserspiegel - Gelände und bei bedeckten Grundwasserleitern der Abstand Unterkante der hangenden Deckschicht - Gelände. Kartenportal-Thema Flurabstand (t7_flurabstand) im Dienst a7_hydrogeologie und a7_geothermie_erdwaerme

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 stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet.

Hintergrundwerte von anorganischen Stoffen in Böden in Deutschland 1:1.000.000 (WMS)

Web Map Service (WMS) zur Karte der Hintergrundwerte von anorganischen Stoffen in Böden in Deutschland. Durch die LABO wurden 2017 für 16 Elemente neue, bundesweite Hintergrundwerte veröffentlicht. Sie beruhen auf Profilinformationen und Messdaten von Königswasserauszügen, die durch die BGR zusammengeführt und homogenisiert wurden. Daten mit hohen Bestimmungsgrenzen wurden nach bestimmten Kriterien von der weiteren Auswertung ausgeschlossen, damit die Bestimmungsgrenzen nicht die Hintergrundwerte beeinflussen. Um die Hintergrundwerte nicht durch Regionen mit hoher Stichprobendichte überproportional beeinflussen zu lassen, wurde in Teilen eine räumliche Ausdünnung durchgeführt. Die Werte mehrerer Horizonte eines Standortes wurden durch tiefengewichtete Mittelwerte zu einem Wert zusammengezogen. Zur Auswertung wurden die vorhandenen Messwerte verschiedenen Gruppen von Bodenausgangsgesteinen zugeordnet. Zudem wurde unterschieden, ob die Proben im Oberboden, im Unterboden oder im Untergrund genommen wurden. Bei den Oberböden wurde bei der Auswertung auch die unterschiedliche Nutzung (Acker, Grünland, Forst) berücksichtigt. Lockergesteine wurden aufgrund ihrer unterschiedlichen Zusammensetzung getrennt nach Nord- und Süddeutschland ausgewertet. Durch die Aufteilung der Daten in Teilkollektive wurden nicht in allen Fällen verlässliche Fallzahlen erreicht, sodass nur Hintergrundwerte mit Fallzahlen ?20 dargestellt werden. Das genaue Vorgehen bei der Ableitung ist dem Bericht der LABO-Bund/Länder-Arbeitsgemeinschaft Bodenschutz (2017): 'Hintergrundwerte für anorganische und organische Stoffe in Böden', 4. überarbeitete und ergänzte Auflage, zu entnehmen.

Wertebasierte Optimierung von Asset Management Strategien für Mittelspannungsnetze mittels Künstlicher Intelligenz, Teilvorhaben: Entwicklung eines KI-basierten Predictive Maintenance Asset Management Systems für Mittelspannungsnetze

Dieses Projekt wird u.a. durch den steigenden Kostendruck infolge der Anreizregulierung und die Verknappung materieller sowie personeller Ressourcen, insbesondere im Kontext des Fachkräftemangels, motiviert. Der Einsatz vorhandener Ressourcen für die Netzerneuerung, den -ausbau und die -instandhaltung muss effizient gestaltet werden. Gleichzeitig gewinnt die Digitalisierung im Transformationsprozess der Energielandschaft an Bedeutung. Hier besteht Potenzial, die verbesserten Fähigkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) zu nutzen. Der Einsatz von KI-Methoden zur Optimierung von Instandhaltungs- und Erneuerungsstrategien im Asset Management ist bisher jedoch unzureichend erforscht. In diesem Teilvorhaben wird ein KI-basiertes System zur Optimierung von Strategien im Mittelspannungsnetz für Asset Manager entwickelt. Methoden des Reinforcement Learning werden auf ein zu entwickelndes Simulationsmodell angewandt, welches das Ausfallrisiko der Mittelspannungs-Komponenten sowie deren wirtschaftliche Kosten und Erlöse über den gesamten Lebenszyklus abbildet. Dadurch können Asset Manager verschiedene Szenarien in ihrem Mittelspannungsnetz simulieren und für ihre Unternehmensziele optimieren.

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