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.
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.
Der Statistikatlas NRW stellt kostenfrei eine Vielzahl von interaktiven Karten mit Daten der amtlichen Statistik (aus der Landesdatenbank NRW) zum Teil bis auf die Gemeindeebene bereit. Der Statistikatlas NRW bietet Informationen zu mehr als 220 Indikatoren an. Diese Indikatoren können sowohl als Karte, als auch in vorgefertigten MS Excel-Dateien abgerufen werden. Die Farbgebung und Klasseneinteilung können auf Basis der Werteverteilung frei gewählt oder programmseitig automatisch gesetzt werden.
Der Datensatz der Klimaorte Wuppertal umfasst die Beschreibungen von (Stand 08/2021) 118 punktförmig modellierten Best-Practice-Beispielen für den Klimaschutz in Wuppertal. Sie wurden von der Koordinierungsstelle Klimaschutz der Stadt Wuppertal im Zeitraum Q4/2020 bis Q2/2021 als Datengrundlage für die interaktive Kartenanwendung "Klimaortkarte Wuppertal" erhoben. Im August 2024 wurde die Klimaortkarte als Anwendungskomponente innerhalb des Urbanen Digitalen Zwillings der Stadt Wuppertal (DigiTal Zwilling) qualifiziert. Im Konzept des DigiTal Zwillings implementiert die Klimaortortkarte einen Teilzwilling, also eine Anwendung zur Befriedigung eines konkreten Informationsbedarfs. Die Klimaortkarte präsentiert darüber hinaus die linienförmigen Bahntrassenradwege aus dem Open-Data-Datensatz "Radrouten Wuppertal". Diese sind nicht im Datensatz der Klimaorte enthalten. Der Datensatz ordnet den Standorten von Organisationen, Einrichtungen und Anlagen ein oder mehrere thematisch kategorisierte Angebote zu. Die Kategorisierung benutzt ein zweistufiges Modell (Thema / Kategorie). Mehrere Standorte können sich an derselben geographischen Position befinden, z. B. bei einem Gebäude, in dem mehrere Klimaschutzorganisationen residieren. Die Fortführung des Datensatzes erfolgt unregelmäßig, jeweils zeitnah nach Identifikation eines neuen oder Änderung eines bestehenden Klimaortes. Der Datensatz ist im Shape-, KML- und GeoJSON-Format unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar.