API src

Found 1996 results.

Related terms

Waterbase - Biology, 2024

Waterbase serves as the EEA’s central database for managing and disseminating data regarding the status and quality of Europe's rivers, lakes, groundwater bodies, transitional, coastal, and marine waters. It also includes information on the quantity of Europe’s water resources and the emissions from point and diffuse sources of pollution into surface waters. Specifically, Waterbase - Biology focuses on biology data from rivers, lakes, transitional and coastal waters collected annually through the Water Information System for Europe (WISE) – State of Environment (SoE) reporting framework. The data are expected to be collected within monitoring programs defined under the Water Framework Directive (WFD) and used in the classification of the ecological status or potential of rivers, lakes, transitional and coastal water bodies. These datasets provide harmonised, quality-assured biological monitoring data reported by EEA member and cooperating countries, as Ecological Quality Ratios (EQRs) from all surface water categories (rivers, lakes, transitional and coastal waters).

Bruttoinlandsprodukt in jeweiligen Preisen (UGRdL-Bezugszahlen) - Jahr - regionale Tiefe: Bundesländer

Teil der Statistik "Wirtschaft und Bevölkerung (UGRdL-Bezugszahlen)" Erläuterung Die Umweltökonomischen Gesamtrechnungen der Länder (UGRdL) beschreiben die Wechselwirkungen zwischen Umwelt, Wirtschaft und privaten Haushalten und liefern Daten zu einer Vielfalt an Themen – wie Abfall, Energie, Fläche und Raum, Gase, Rohstoffe und Materialflüsse, Umweltschutz, Verkehr und Umwelt oder Wasser. Grundlage dafür ist das international vereinbarte System of Environmental-Economic Accounting (SEEA), welches einheitliche Konzepte, Definitionen und Klassifikationen verwendet. Damit werden wichtige statistische Informationen zur Umwelt und Nachhaltigkeit für die Gesellschaft, die politische Diskussion und das Monitoring von Klima-, Umwelt- und Nachhaltigkeitszielen geliefert. Die UGRdL zählt aus folgenden Gründen zum Zusatzangebot der Regionaldatenbank (Ergänzung des Regio-Stat-Angebots) und wird daher durch ein „Z“ im Tabellencode gekennzeichnet: 1. Die Ergebnisse liegen meistens nur bis zur Ebene der Bundesländer vor. 2. Aus methodischen Gründen (Nichtadditivität einiger Aggregate) werden Ergebnisse nicht nur für die einzelnen Bundesländer und Deutschland, sondern auch für die Stadtstaaten und alle Bundesländer zusammen (Summe der Länder) ausgewiesen. Methodische Erläuterungen und das Glossar finden Sie hier: https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/glossar-und-methoden Mit dem Dashboard der UGRdL unter https://www.giscloud.nrw.de/ugrdl-dashboard.html können Sie ausgewählte Indikatoren und deren Entwicklung in den Bundesländern vergleichen. Mit der Status- und Trendanalyse unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/ergebnisse/status-und-trendanalyse bieten die UGRdL darüber hinaus eine Methode für objektive und statistisch fundierte Aussagen zur Entwicklung von Umweltindikatoren. Weitere Informationen zu den UGRdL finden Sie im Statistikportal des Bundes und der Länder unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl. Kontakt: ugrdl@it.nrw.de

Export von Gütern in das Ausland nach Art - Jahr - regionale Tiefe: Bundesländer

Teil der Statistik "Export und Abgabe" Erläuterung Die Umweltökonomischen Gesamtrechnungen der Länder (UGRdL) beschreiben die Wechselwirkungen zwischen Umwelt, Wirtschaft und privaten Haushalten und liefern Daten zu einer Vielfalt an Themen – wie Abfall, Energie, Fläche und Raum, Gase, Rohstoffe und Materialflüsse, Umweltschutz, Verkehr und Umwelt oder Wasser. Grundlage dafür ist das international vereinbarte System of Environmental-Economic Accounting (SEEA), welches einheitliche Konzepte, Definitionen und Klassifikationen verwendet. Damit werden wichtige statistische Informationen zur Umwelt und Nachhaltigkeit für die Gesellschaft, die politische Diskussion und das Monitoring von Klima-, Umwelt- und Nachhaltigkeitszielen geliefert. Die UGRdL zählt aus folgenden Gründen zum Zusatzangebot der Regionaldatenbank (Ergänzung des Regio-Stat-Angebots) und wird daher durch ein „Z“ im Tabellencode gekennzeichnet: 1. Die Ergebnisse liegen meistens nur bis zur Ebene der Bundesländer vor. 2. Aus methodischen Gründen (Nichtadditivität einiger Aggregate) werden Ergebnisse nicht nur für die einzelnen Bundesländer und Deutschland, sondern auch für die Stadtstaaten und alle Bundesländer zusammen (Summe der Länder) ausgewiesen. Methodische Erläuterungen und das Glossar finden Sie hier: https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/glossar-und-methoden Mit dem Dashboard der UGRdL unter https://www.giscloud.nrw.de/ugrdl-dashboard.html können Sie ausgewählte Indikatoren und deren Entwicklung in den Bundesländern vergleichen. Mit der Status- und Trendanalyse unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/ergebnisse/status-und-trendanalyse bieten die UGRdL darüber hinaus eine Methode für objektive und statistisch fundierte Aussagen zur Entwicklung von Umweltindikatoren. Weitere Informationen zu den UGRdL finden Sie im Statistikportal des Bundes und der Länder unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl. Kontakt: ugrdl@it.nrw.de

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.

Seegras im Schleswig-Holsteinischen Wattenmeer 2008-09-04 (GK)

Flugzeugkartierungen von Seegraswiesen seit 1991 im Rahmen des trilateralen Monitoring-Programmes (TMAP).Polygon- und Liniencover. 2 Dichteklassen der geschlossnenen Bestände werden erfasst. Die Identifizierung der Flächen vom Sportflugzeug aus ist erst ab ca. 25% Deckung möglich, Zostera nana und Z. marina werden nicht unterschieden. Die Ergebnisse werden entsprechend den Beobachtungen in Karten eingetragen, bei landfernen Beständen sind die Lageungenauigkeiten größer. Aus den Jahren 1989 und 1990 liegen ähnliche, aber in der Klassifikation abweichende, Kartierungen im Rahmen der Ökosystemforschung Schleswig-Holsteinsches Wattenmeer vor.

(WFS) - Makrophyten-Monitoring - Vorkommen von Seegras und Grünalgen im Schleswig-Holsteinisches Wattenmeer ab 1994 (LKN.SH - NPV)

Dieser Downloaddienst stellt für das gesamte Makrophyten-Monitoring die ungefilterten Daten aller Erfassungsflüge ab 1994 bereit (UIG). Es handelt sich um Flugzeugkartierungen von Seegraswiesen und Grünalgen im Rahmen des trilateralen Monitoring-Programmes (TMAP). Der Bedeckungsgrad wird in 2 Dichteklassen der geschlossenen Bestände angegeben. Die Identifizierung der Flächen vom Sportflugzeug aus ist erst ab ca. 20% Deckung möglich. Die Daten wurden auf Basis einzelner Shapes in einer Datenbank zusammengeführt. Aus den Jahren 1989 und 1990 liegen ähnliche, aber in der Klassifikation abweichende, Kartierungen im Rahmen der Ökosystemforschung Schleswig-Holsteinsches Wattenmeer vor. Dieser Dienst beinhaltet folgende Layer: Seegras: ZOS_ALL_FLIHTS_ab1994 und Grünalgen: GRALG_ALL_FLIGHTS_ab1994. Aus diesen gesamten Daten ab 1994 wurde zusätzlich ein weiterer Dienst im Rahmen des Projektes MDI-DE (Marine Daten-Infrastruktur Deutschland) abgeleitet, der Seegras und Grünalgen als Eutrophierungsparameter, relevant für den MSRL Deskriptor 5, betrachtet. In dem genannten Eutrophierungs-Dienst wird nur ein Flug pro Jahres ausgegeben, nämlich der, bei dem der Bedeckungsgrad am höchsten war: vgl. WMS MSRL: D5-Eutrophierung (sh-lkn). Prüfung: Lageprüfung | Prüfungsbeschreibung: Lagevergleich mit anderen kartographischen Daten z. B. Seekarten des BSH | Dateninhalt (Bild): Lageprüfung

Bodenbewertung - Nitratauswaschungsgefährdung/Bodenwasseraustausch (NAG), landesweit bewertet

Der Bodenwasseraustausch ist ein Kennwert zur Bewertung des Bodens als Filter für nicht sorbierbare Stoffe und kennzeichnet das Verlagerungsrisiko für nicht oder kaum sorbierbare Stoffe wie Nitrat (Nitratauswaschungsgefährdung). Die Nährstoffe verbleiben fast vollständig in gelöster Form im Bodenwasser und werden bei Versickerung mit diesem verlagert (Bodenwasseraustausch). Das Verlagerungsrisiko ist hoch bei Böden mit geringem Wasserrückhaltevermögen, bei hohen Niederschlägen und bei geringer Evapotranspiration. Das Verlagerungsrisiko ist umso höher, je höher der Bodenwasseraustausch ist, weil das ausgetauschte Bodenwasser mit den darin gelösten Nitraten versickert. Mit dem Bodenwasseraustausch wird eine natürliche Bodenfunktionen nach § 2 Abs. 2 BBodSchG bewertet und zwar nach Punkt 1.c) als Abbau-, Ausgleichs- und Aufbaumedium für stoffliche Einwirkungen auf Grund der Filter-, Puffer- und Stoffumwandlungseigenschaften, insbesondere auch zum Schutz des Grundwassers. Das hierfür gewählte Kriterium ist das Rückhaltevermögen des Bodens für nicht sorbierbare Stoffe mit dem Kennwert Bodenwasseraustausch. Die Karten liegen für die folgenden Maßstabsebenen vor: - 1 : 1.000 - 10.000 für hochaufgelöste oder parzellenscharfe Planung, - 1 : 10.001 - 35.000 für Planungen auf Gemeindeebene, - 1 : 35.001 - 100.000 für Planungen in größeren Regionen, - 1 : 100.001 - 350.000 für landesweit differenzierte Planung, - 1 : 350.001 - 1000.000 für landesweite bis bundesweite Planung. In dieser Darstellung wird der Bodenwasseraustausch landesweit einheitlich klassifiziert. Unter dem Titel "Bodenbewertung - Nitratauswaschungsgefährdung/Bodenwasseraustausch (NAG), regionalspezifisch bewertet" gibt es noch eine naturraumbezogene Klassifikation des Bodenwasseraustausches, die den Bodenwasseraustausch regional differenzierter darstellt.

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.

Treibhausgasemissionen nach Sektoren des Bundes-Klimaschutzgesetzes (KSG) - Jahr - regionale Tiefe: Bundesländer

Teil der Statistik "Treibhausgasemissionen" Erläuterung Die Umweltökonomischen Gesamtrechnungen der Länder (UGRdL) beschreiben die Wechselwirkungen zwischen Umwelt, Wirtschaft und privaten Haushalten und liefern Daten zu einer Vielfalt an Themen – wie Abfall, Energie, Fläche und Raum, Gase, Rohstoffe und Materialflüsse, Umweltschutz, Verkehr und Umwelt oder Wasser. Grundlage dafür ist das international vereinbarte System of Environmental-Economic Accounting (SEEA), welches einheitliche Konzepte, Definitionen und Klassifikationen verwendet. Damit werden wichtige statistische Informationen zur Umwelt und Nachhaltigkeit für die Gesellschaft, die politische Diskussion und das Monitoring von Klima-, Umwelt- und Nachhaltigkeitszielen geliefert. Die UGRdL zählt aus folgenden Gründen zum Zusatzangebot der Regionaldatenbank (Ergänzung des Regio-Stat-Angebots) und wird daher durch ein „Z“ im Tabellencode gekennzeichnet: 1. Die Ergebnisse liegen meistens nur bis zur Ebene der Bundesländer vor. 2. Aus methodischen Gründen (Nichtadditivität einiger Aggregate) werden Ergebnisse nicht nur für die einzelnen Bundesländer und Deutschland, sondern auch für die Stadtstaaten und alle Bundesländer zusammen (Summe der Länder) ausgewiesen. Methodische Erläuterungen und das Glossar finden Sie hier: https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/glossar-und-methoden Mit dem Dashboard der UGRdL unter https://www.giscloud.nrw.de/ugrdl-dashboard.html können Sie ausgewählte Indikatoren und deren Entwicklung in den Bundesländern vergleichen. Mit der Status- und Trendanalyse unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/ergebnisse/status-und-trendanalyse bieten die UGRdL darüber hinaus eine Methode für objektive und statistisch fundierte Aussagen zur Entwicklung von Umweltindikatoren. Weitere Informationen zu den UGRdL finden Sie im Statistikportal des Bundes und der Länder unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl. Kontakt: ugrdl@it.nrw.de

Seegras im Schleswig-Holsteinischen Wattenmeer 2000-08-15 (GK)

Flugzeugkartierungen von Seegraswiesen seit 1991 im Rahmen des trilateralen Monitoring-Programmes (TMAP).Polygon- und Liniencover. 2 Dichteklassen der geschlossnenen Bestände werden erfasst. Die Identifizierung der Flächen vom Sportflugzeug aus ist erst ab ca. 25% Deckung möglich, Zostera nana und Z. marina werden nicht unterschieden. Die Ergebnisse werden entsprechend den Beobachtungen in Karten eingetragen, bei landfernen Beständen sind die Lageungenauigkeiten größer. Aus den Jahren 1989 und 1990 liegen ähnliche, aber in der Klassifikation abweichende, Kartierungen im Rahmen der Ökosystemforschung Schleswig-Holsteinsches Wattenmeer vor.

1 2 3 4 5 … 198 199 200