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INSPIRE SL Geografische Bezeichnungen ATKIS Basis-DLM

Dieser INSPIRE Datensatz beinhaltet die geographischen Bezeichnungen des Saarlandes. Die Transformation erfolgte gemäß den INSPIRE Richtlinien GeographicalNames in der Version 4.0. Folgende Feature Typen werden derzeit zu diesem Thema bereitgestellt: * GN NamedPlace Das Feature NamedPlace Dieser Feature Typ visualisiert jede geographische Verortung, die eine oder mehrere Eigennamen tragen kann. Das soll heißen, dass jedem NamedPlace einem oder mehrere geografische Namen zugeordnet sind. Oder auch Eigenamen, welche sich auf das Räumliche Objekt beziehen und mit dem Datentyp GeographicalName modelliert wurden. Die unterschiedlichen geographischen Namen eines gegebenen räumlichen Objekts können zum Beispiel in verschiedenen Sprachen oder in verschiedenen Formen vorliegen(z. B. vollständige und kurze Formen von Namen von Land- und Verwaltungseinheiten).

Nationalpark Schleswig-Holsteinisches Wattenmeer - Außengrenze des Nationalparks (LKN.SH - NPV)

Mit diesem Datensatz wird das Gebiet des Nationalparks „Schleswig-Holsteinisches Wattenmeer“ mit seiner Außengrenze bereitgestellt, ohne dabei die Lage der Schutzzonen 1 und 2 wiederzugeben. Der Verlauf der Nationalparkgrenze wird durch § 3 des Nationalparkgesetzes geregelt (Gesetz zum Schutz des schleswig-holsteinischen Wattenmeeres (Nationalparkgesetz – NPG vom 17. Dezember 1999; Gesetz- und Verordnungsblatt für Schleswig-Holstein S. 518), zuletzt geändert durch Art. 19 LVO v. 16.01.2019, GVOBl. S. 30 . Der Nationalpark wurde 1985 gegründet und 1999 erweitert. Er dient dem Schutz und der natürlichen Entwicklung des schleswig-holsteinischen Wattenmeeres und der Bewahrung seiner besonderen Eigenart. Die Gesamtheit der Natur in ihrer natürlichen Entwicklung mit allen Pflanzen, Tieren und Ökosystemen besitzt einen zu schützenden Eigenwert (§ 2 Abs. 1 Nationalparkgesetz). Um einen möglichst ungestörten Ablauf der Naturvorgänge zu gewährleisten wurde der Nationalpark in zwei Schutzzonen eingeteilt (Schutzzone 1 und Schutzzone 2), die mit verschiedenen Schutzbestimmungen versehen sind (Details zu den Schutzzonen siehe Objekt-ID: ED41FE5D-B260-4DE7-839E-21803829F5EA). Alle hier erwähnten Daten zum Nationalpark sind Auszüge aus: Rechtliche Gliederung des Nationalparks mit den angrenzenden Gebieten, Stand 12/2017 Kr. 11/2019 (Objekt-ID:5f2aeb4f-a5ec-4a0d-8a11-9f90fe4c7bee)

EU27_2020 basemap for EEA internal use

This Discomap web map service provides an EU-27 (2020) basemap for internal EEA use as a background layer in viewers or any other web application. It is provided as REST and as OGC WMS services, dynamic and cached. The cached service has a custom cache at the following scales: 1/50.000.000 1/42.000.000 1/36.000.000 (Europe's size) 1/30.000.000 1/20.000.000 1/10.000.000 1/5.000.000 1/2.500.000 1/1.000.000.

basemap.de Web Raster Grau

Die basemap.de Web Raster Grau basiert auf der Vektor Webkarte basemap.de Web Vektor und ist ein von Bund und Ländern gemeinsam entwickelter und durch die Zentrale Stelle Geotopographie (ZSGT) im Auftrag der Länder bereitgestellter Internet-Kartendienst im Rasterformat. Auf der Grundlage amtlicher Geobasisdaten vermittelt er eine attraktive, deutschlandweit einheitliche Kartendarstellung in Zoomstufen vom Einzelgebäude bis zur Deutschlandübersicht. Seine leistungsfähige Realisierung auf Basis internationaler Standards und seine moderne kartographische Gestaltung unterstützen vielfältige Anwendungsbereiche. Datengrundlagen für die basemap.de Web Raster (Vektor) sind das Basis-Landschaftsmodell, Hauskoordinaten und 3D Gebäudemodelle aus den Bundesländern sowie die am BKG gepflegten Digitalen Landschaftsmodelle 1:250 000 und 1:1 000 000.

Einwohnerdichte 2006

Die Einwohnerdichte gibt Auskunft darüber, wieviele Einwohner auf einem Hektar Fläche zusammenleben. Verglichen mit anderen deutschen und europäischen Großstädten liegt die Einwohnerdichte Berlins mit 37 Einwohnern pro Hektar (Ew/ha) bezogen auf das gesamte Stadtgebiet im mittleren Bereich. In Hamburg leben durchschnittlich 38 % weniger Einwohner auf einem Hektar Fläche. In Paris leben aber fast sechsmal so viele Menschen auf der entsprechenden Fläche, allerdings lassen sich diese Zahlen aufgrund der historisch bedingten Begrenzung des Pariser Stadtgebietes auf eine Fläche von rund 105 km 2 nur bedingt vergleichen (vgl. Abb. 1). In Paris überlagern sich Innenstadt und kommunale Grenzen des Stadtgebietes; die nächst größere Verwaltungseinheit ist die Ile-de-France mit 12.000 km² und rund 11.000.000 Einwohnern (9,1 Ew/ha). Bezogen auf das Innenstadtgebiet, d.h. den Bereich innerhalb des Inneren S-Bahn-Ringes, liegt die Einwohnerdichte mit 111,5 Ew/ha überdurchschnittlich hoch und überragt sogar den entsprechenden Londoner Wert. Die vorliegende Karte stellt die Einwohnerdichte auf der Ebene der statistischen Blöcke sowie von Teilblöcken dar (vgl. Methode). Der Darstellungsbezug ist damit direkt mit der vorangegangenen Ausgabe 2006 zu diesem Thema vergleichbar. Die hohe Siedlungsdichte der Innenstadt verursacht insbesondere in Straßennähe starke Umweltbelastungen, z.B. Lärmbelastungen durch den Verkehr oder Luftbelastungen durch verkehrsbedingte Abgase. Einen Ausgleich finden die Bewohner in den vorhandenen öffentliche n Grünflächen, die jedoch zumindest in großen Teilen sehr stark frequentiert, oft übernutzt und dementsprechend laut sind. Private Grünflächen sind nur in eingeschränktem Maß vorhanden. Trotzdem sind einige dicht besiedelte Gebiete Berlins attraktive Wohngegenden, z.B. die gründerzeitliche Blockbebauung, vor allem dann, wenn zu großzügig dimensionierten Wohnungen eine gute Infrastruktur mit Geschäften, Gaststätten, kulturellen Einrichtungen, Dienstleistungsbetrieben und einem gut ausgebauten öffentlichen Verkehrssystem hinzukommt. Hier findet lebhaftes städtisches Leben statt, das viele Menschen in den reinen Wohngebieten am Stadtrand mit relativ niedriger Einwohnerdichte, hohem Freiflächenanteil und geringerer Luft- und Lärmbelastung vermissen. In den Innenstadtbezirken Mitte, Tiergarten, Wedding, Prenzlauer Berg, Friedrichshain und Kreuzberg erreichte die Einwohnerdichte 1910 mit 312 Ew/ha ihren höchsten Wert. Heute hat sich die Zahl der Einwohner mit 100 pro Hektar auf ein Drittel reduziert (vgl. Abb. 2). Für die Jahre 1871 und 1900 lag die Einwohnerzahl der Innenstadtbezirke nur als Gesamtwert vor. Im Zeitraum zwischen 1949 und 1975 waren für die östlichen Stadtbezirke keine Einwohnerdaten vorhanden. Deshalb konnte für die Innenstadtbezirke für diese Jahre keine Einwohnerdichte berechnet werden. Dagegen stieg in den Außenbezirken die Einwohnerzahl abgesehen vom allgemeinen kriegsbedingten Rückgang 1945 kontinuierlich an. Während 1996 noch mit einem weiteren Anstieg der Bevölkerung um bis zu 300.000 Einwohner bis zum Jahr 2010 gerechnet wurde, geht man heute für Berlin von einer Stagnation bis 2010 und leichten Verlusten bis 2020 aus; für den gesamten Engeren Verflechtungsraum Brandenburg-Berlin wird für das Jahr 2020 mit einer Einwohnerzahl von rund 4,4 Millionen Menschen gerechnet, davon 3,36 Mill. in Berlin (vgl. SenStadt o.J.). Niedrige Einwohnerdichtewerte ergeben sich nicht nur durch einen hohen Grün- und Freiflächenanteil und geringen Bebauungsgrad, sondern können auch auf einem Anteil gewerblicher Nutzung, von Handels- und Dienstleistungsbetrieben oder Gemeinbedarfseinrichtungen etc. beruhen, da auch deren Grundstücksfläche in die Berechnung der Einwohnerdichte einfließt, solange sie nicht eine eigene Blockteilfläche ergeben. Die detaillierte und aktuelle Verteilung der Einwohnerdichte dient verschiedenen Fachplanungen als Planungsgrundlage, z.B. der Stadtplanung zur Ermittlung der Versorgung mit Infrastruktureinrichtungen (Schulen, Geschäfte, Spielplätze) oder der Landschaftsplanung für die Analyse der Versorgung mit wohnungsnahen Grünanlagen (vgl. Karte 06.05, SenStadtUmTech 1996a). Ihre Kenntnis erlaubt aber auch Rückschlüsse auf Umweltbelastungen, so z.B. bei der Berechnung von Emissionen von Lösungs- und Reinigungsmitteln der Privathaushalte oder zur Ermittlung des Kohlendioxidausstoßes (vgl. Karte 03.08, SenStadtUm 1994).

Küstenlinie deutsche Ostsee für WRRL/MSRL von 2017/2018

Die Küstenlinie der deutschen Ostseeküste, erstellt vom Landesamt für Umwelt (LfU) von Schleswig Holstein. Grundlage dafür waren MSRL- und WRRL-Shapefiles der Küsten- Übergangsgewässer. Der Dienst stellt Shapefiles der Küstenlinien für die Nordsee (ANS-DE) und die Ostsee (BAL-DE) aus den abgestimmten und an die EU gemeldeten Berichtsgeometrien für die gesamte deutsche Küste bereit. Hierfür wurden Shapes der MSRL und der WRRL (Küsten- und Übergangsgewässer) genutzt. Die Daten wurden im Dezember 2017 (Ostsee) / bzw. im Januar 2018 (Nordsee) erstellt.

Küstenlinie deutsche Nordsee für WRRL/MSRL von 2017/2018

Die Küstenlinie der deutschen Nordseeküste, erstellt vom Landesamt für Umwelt (LfU) von Schleswig Holstein. Grundlage dafür waren MSRL- und WRRL-Shapefiles der Küsten- Übergangsgewässer. Der Dienst stellt Shapefiles der Küstenlinien für die Nordsee (ANS-DE) und die Ostsee (BAL-DE) aus den abgestimmten und an die EU gemeldeten Berichtsgeometrien für die gesamte deutsche Küste bereit. Hierfür wurden Shapes der MSRL und der WRRL (Küsten- und Übergangsgewässer) genutzt. Die Daten wurden im Dezember 2017 (Ostsee) / bzw. im Januar 2018 (Nordsee) erstellt.

WFS Adressen und Verwaltungsgrenzen (Stadt Osnabrück)

Über diesen Dienst werden die Hausnummern, Straßennamen, Statistischen Bezirke, Stadtteile und die Stadtgrenze der Stadt Osnabrück bereitgestellt

Gebietsgrenzen (Gemarkung, Gemeinde, Gemeindeverband u. Kreis) im Landkreis Rotenburg (Wümme)

In dem Datenbestand Gebietsgrenzen des Landkreises Rotenburg (Wümme) sind die Grenzen der Gemarkungen, Gemeinden, Gemeindeverbände und des Kreises enthalten. Die Grenzen wurden auf Grundlage der Liegenschaftskarte (ALKIS) erstellt. Neben der grafischen Darstellung sind auch Information über die Schlüsselnummer, amtliche Namen und Links für Homepages enthalten.

ATKIS Basis-DLM (Präsentationsdienst)

Das ATKIS Basis-DLM bildet die topographischen Objekte einer Landschaft in Form von Vektordaten und unterschiedlichen Attributwerten ab. Die vorliegende Präsentation dient der Veranschaulichung der Strukturen dieses komplexen Datenmodells.

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