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s/dlm/Ulm/gi

Geländemodelle Hamburg - DGM

Aus Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) 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, 2022 und 2026. 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. ------ Hinweise - Dienst (WMS): Der aktuelle Dienst stellt den Jahrgang 2022 dar. - Daten 2022: Für den Stadtteil Neuwerk ist das DGM aus einem bildbasierten Oberflächenmodell abgeleitet (kein ALS). Weitere Metadaten sind in der entsprechenden Downloaddatei enthalten. ------

WMS SL GDI Oberflächenmodelle - DOM1 (2025)

Oberflächenmodelle Saarland:Ein DOM ist ein Digitales Höhenmodell, das im freien Gelände dem DGM entspricht, also die natürliche Geländeoberfläche abbildet, ansonsten aber über die Oberflächen der Gebäude und der beständigen Vegetation verläuft. Datengrundlage sind die durch Laserscanning gewonnen dreidimensionalen Messpunkte. DOM bilden die Situation zum Zeitpunkt der Erfassung ab. Bedingt durch unterschiedliche Erfassungszeitpunkte können z.B. bei Vegetations- und Wasserflächen Höhensprünge auftreten. Hohe schmale Objekte wie bspw. Windräder und Strommasten können nur bedingt abgebildet werden.

3D-Gebäudemodell LoD2-DE Hamburg

3D-Gebäudemodell LoD2-DE Für den Datensatz Gebäudemodell LoD2-DE werden aus Punktwolken (Airborne Laserscanning oder Photogrammetrie ) vollautomatisiert standardisierte Dachformen gebildet, den Gebäuden zugeordnet und entsprechend des tatsächlichen Firstverlaufes ausgerichtet. Der Gebäudegrundriss wird grundsätzlich der amtlichen digitalen Liegenschaftskarte entnommen, das Modell ist damit grundrisskonform. Die Lagegenauigkeit entspricht der des zugrunde liegenden Gebäudegrundrisses. Die Höhengenauigkeit beträgt ca. ± 1 m. Grobe Abweichungen sind in Einzelfällen bei komplexen Dachformen möglich. Gemeinsam genutzte Geometrie wird redundant geführt. Die Gebäude werden zusätzlich mit Geländeinformationen des beim Landesbetrieb vorgehaltenen Digitalen Geländemodells (DGM) verschnitten. Es erfolgt keine manuelle Nachbearbeitung der einzelnen Modelle. Die Modellierung entspricht dem AdV-Produkt- und Qualitätsstandard für 3D-Gebäudemodelle. Die Aktualität der Datengrundlage ist i.d.R. aus dem vorangegangenen Jahr, bei ALS- Punktwolken teilweise auch älter. (Beispiel: Der Download LoD2-DE 2023 basiert auf ALKIS- Grundrissen und Punktwolken aus dem Jahr 2022). Die genutzten Grundrisse sind vom Anfang des im Datensatz genannten Jahres. Der Datensatz 2026 basiert auf der ALS-Punktwolke 2022 mit Ergänzungen aus dem Bildmatching von 2024 und 2025. Das Gebäudemodell LoD2-DE wird für das gesamte Stadtgebiet Hamburgs (ca. 750 km²), einschließlich der Insel Neuwerk, vorgehalten. Die Daten können als Komplettdatensatz im Format CityGML V.1.0 heruntergeladen werden. Weitere Datenformate und Ausschnitte sind unter 3d-info@gv.hamburg.de kostenpflichtig zu beziehen.

WMS SL GDI Oberflächenmodelle - DOM1 (2016)

Oberflächenmodelle Saarland:Ein DOM ist ein Digitales Höhenmodell, das im freien Gelände dem DGM entspricht, also die natürliche Geländeoberfläche abbildet, ansonsten aber über die Oberflächen der Gebäude und der beständigen Vegetation verläuft. Datengrundlage sind die durch Laserscanning gewonnen dreidimensionalen Messpunkte. DOM bilden die Situation zum Zeitpunkt der Erfassung ab. Bedingt durch unterschiedliche Erfassungszeitpunkte können z.B. bei Vegetations- und Wasserflächen Höhensprünge auftreten. Hohe schmale Objekte wie bspw. Windräder und Strommasten können nur bedingt abgebildet werden.

WMS SL Digitale Geländemodelle - DGM1 (2025)

Digitale Geländemodelle (DGM) sind digitale, numerische, auf ein regelmäßiges Raster reduzierte Modelle der Geländehöhen und –formen der Erdoberfläche. Sie beinhalten keine Information über Bauwerke (z.B. Brücken) und Vegetation.:Digitale Geländemodelle (DGM) sind digitale, numerische, auf ein regelmäßiges Raster reduzierte Modelle der Geländehöhen und –formen der Erdoberfläche. Sie beinhalten keine Information über Bauwerke (z.B. Brücken) und Vegetation. Das DGM1 unterscheidet sich von den anderen DGM durch seine Höhengenauigkeit und Rasterweite

Umweltprobenbank des Bundes (German Environmental Specimen Bank)

Die Umweltprobenbank des Bundes (UPB) mit ihren Bereichen Bank für Umweltproben und Bank für Humanproben ist eine Daueraufgabe des Bundes unter der Gesamtverantwortung des Bundesumweltministeriums sowie der administrativen und fachlichen Koordinierung des Umweltbundesamtes. Es werden für die Bank für Umweltproben regelmäßig Tier- und Pflanzenproben aus repräsentativen Ökosystemen (marin, limnisch und terrestrisch) Deutschlands und darüber hinaus für die Bank für Humanproben im Rahmen einer Echtzeitanalyse Blut-, Urin-, Speichel- und Haarproben studentischer Kollektive gewonnen. Vor ihrer Einlagerung werden die Proben auf eine Vielzahl an umweltrelevanten Stoffen und Verbindungen (z.B. Schwermetalle, CKW und PAH) analysiert. Der eigentliche Wert der Umweltprobenbank besteht jedoch in der Archivierung der Proben. Sie werden chemisch veränderungsfrei (über Flüssigstickstoff) gelagert und somit können auch rückblickend Stoffe untersucht werden, die zum Zeitpunkt ihrer Einwirkung noch nicht bekannt oder analysierbar waren oder für nicht bedeutsam gehalten wurden. Alle im Betrieb der Umweltprobenbank anfallenden Daten und Informationen werden mit einem Datenbankmanagementsystem verwaltet und aufbereitet. Hierbei handelt es sich insbesondere um die biometrischen und analytischen Daten, das Schlüsselsystem der UPB, die Probenahmepläne, die Standardarbeitsanweisungen (SOP) zu Probenahme, Transport, Aufbereitung, Lagerung und Analytik und die Lagerbestandsdaten. Mit einem Geo-Informationssystem werden die Karten der Probenahmegebiete erstellt, mit denen perspektivisch eine Verknüpfung der analytischen Ergebnisse mit den biometrischen Daten sowie weiteren geoökologischen Daten (z.B. Daten der Flächennutzung, der Bodenökologie, der Klimatologie) erfolgen soll. Ausführliche Informationen und eine umfassende Datenrecherche sind unter www.umweltprobenbank.de abrufbar.

WMS SL Digitale Geländemodelle - Shaded Relief (2025)

Digitale Geländemodelle (DGM) sind digitale, numerische, auf ein regelmäßiges Raster reduzierte Modelle der Geländehöhen und –formen der Erdoberfläche. Sie beinhalten keine Information über Bauwerke (z.B. Brücken) und Vegetation.:Das Shaded Relief DGM wurde aus den aktuellen Laser-Daten abgeleitet. Hierbei handelt es sich um eine maßstäbliche, dreidimensional-physikalische Nachbildung des Saarlandes mit Hervorhebung des Geländes. Es wurde keine Überhöhung vorgenommen, welche dazu genutzt werden kann um die charakteristischen Oberflächenformen des dargestellten Gebietes leichter wahrnehmen zu können.

WMS SL GDI Oberflächenmodelle - DOM Shaded Relief (2025)

Oberflächenmodelle Saarland:Ein DOM ist ein Digitales Höhenmodell, das im freien Gelände dem DGM entspricht, also die natürliche Geländeoberfläche abbildet, ansonsten aber über die Oberflächen der Gebäude und der beständigen Vegetation verläuft. Datengrundlage sind die durch Laserscanning gewonnen dreidimensionalen Messpunkte. DOM bilden die Situation zum Zeitpunkt der Erfassung ab. Bedingt durch unterschiedliche Erfassungszeitpunkte können z.B. bei Vegetations- und Wasserflächen Höhensprünge auftreten. Hohe schmale Objekte wie bspw. Windräder und Strommasten können nur bedingt abgebildet werden.

Sentinel-5P TROPOMI – Cloud Optical Thickness (COT), Level 3 – Global

This product displays the Cloud Optical Thickness (COT) around the globe. Clouds play a crucial role in the Earth's climate system and have significant effects on trace gas retrievals. The cloud optical thickness is retrieved from the O2-A band using the ROCINN algorithm. The TROPOMI instrument aboard the SENTINEL-5P space craft is a nadir-viewing, imaging spectrometer covering wavelength bands between the ultraviolet and the shortwave infra-red. TROPOMI's purpose is to measure atmospheric properties and constituents. It is contributing to monitoring air quality and providing critical information to services and decision makers. The instrument uses passive remote sensing techniques by measuring the Top Of Atmosphere (TOA) solar radiation reflected by and radiated from the earth and its atmosphere. The four spectrometers of TROPOMI cover the ultraviolet (UV), visible (VIS), Near Infra-Red (NIR) and Short Wavelength Infra-Red (SWIR) domains of the electromagnetic spectrum, allowing operational retrieval of the following trace gas constituents: Ozone (O3), Nitrogen Dioxide (NO2), Sulfur Dioxide (SO2), Formaldehyde (HCHO), Carbon Monoxide (CO) and Methane (CH4). Within the INPULS project, innovative algorithms and processors for the generation of Level 3 and Level 4 products, improved data discovery and access technologies as well as server-side analytics for the users are developed.

Digital elevation model (DEM 1) of the River Rhine floodplain between Iffezheim and Kleve, Germany

This digital elevation model (DEM) describes the topography of the active floodplain of the freeflowing parts of River Rhine between the weir Iffezheim and the German-Dutch border near Kleve with 1 m spatial resolution in coordinate reference system "ETRS 1989 UTM Zone 32 N" and 0.01 m resolution in the German height reference system "Deutsches Haupthöhennetz 1992 (DHHN92)". The dataset was generated in four parts through aerial laser scanning (ALS) for terrestrial parts of the floodplain and echo sounding for aquatic parts of the central water course by the local waterway and navigation authorities (WSV) between 2003 and 2010. Parts not covered by any of the two data collection methods were filled through linear interpolation. A comparison between DEM and reference points confirmed a high accuracy with a mean deviation of elevations of ± 5 cm. Depending on the data source 95% of all checked points show a vertical deviation of less than 15 cm to 50 cm. Since the dataset has a large volume it was split into 40 tiles.

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