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s/oohrleitung/Rohrleitung/gi

Wasserbuch Hamburg

Für die Gewässer sind Wasserbücher zu führen. In das jeweilige Wasserbuch sind nach § 87 des Wasserhaushaltsgesetzes (WHG) in Verbindung mit § 98 ff. des Hamburgischen Wassergesetzes (HWaG) insbesondere einzutragen: - Erlaubnisse und Bewilligungen - alte Rechte und Befugnisse - Wasserschutzgebiete - Überschwemmungsgebiete und Risikogebiete - Entscheidungen über die Unterhaltung, den Ausbau und den Hochwasserschutz In die Wasserbücher werden die über den Gemeingebrauch hinausgehenden, von den zuständigen Wasserbehörden durch Verwaltungsakte übertragenen Nutzungsrechte an oberirdischen Gewässern sowie am Grundwasser eingetragen. Die Eintragungen beinhalten die Art der Nutzung (z.B. Grundwasserförderung, Herstellen eines Steges) sowie Angaben zum Umfang der Nutzung (z.B. erlaubte Fördermengen, Größe des Steges). Der Datenbestand ist nicht tagesaktuell. Das Wasserbuch dient dazu, den auf die Gewässer einwirkenden oder für ihren Schutz zuständigen öffentlichen Stellen sowie den Bürgerinnen und Bürgern einen umfassenden Überblick über die wesentlichen Rechtsverhältnisse an Gewässern zu geben. Die Einsicht in das Wasserbuch, in seine Abschriften und diejenigen Urkunden auf die in der Eintragung Bezug genommen wird, ist deshalb jedem gestattet. Entsprechend der Anordnung über die Zuständigkeiten auf dem Gebiet des Wasserrechts und der Wasserwirtschaft gibt es in Hamburg zwei Dienststellen, die separat für ihren Zuständigkeitsbereich das Wasserbuch führen und dort Eintragungen ganz bestimmter Rechtsverhältnisse vornehmen. Die Wasserbücher dieser Dienststellen haben folgende Inhalte: * Wasserbuch der Behörde für Umwelt, Klima, Energie und Agrarwirtschaft (BUKEA/W2) Die Abteilung Abwasserwirtschaft (W2) der BUKEA, führt das Wasserbuch für Erlaubnisse nach § 10 WHG für die Einleitung von Abwasser in Gewässer bzw. für die Entnahme von Wasser aus Gewässern für folgende Gewässer: Außen- und Binnenalster samt elbseitiger Fleete, Elbe sowie alle Hafengewässer, Este, Dove-Elbe unterhalb der Tatenberger Schleuse, Untere Bille und ihre Kanäle, Harburger Binnenhafen, Kaufhauskanal, Östlicher Bahnhofskanal, Westlicher Bahnhofskanal sowie Schiffsgraben. Die Stammdaten aller Erlaubnisse sind vollständig in einer Datenbank erfasst; seit etwa Ende 1999 werden die kompletten Wasserbuchblatt-Inhalte von Neueintragungen und von Änderungen parallel in dieser Datenbank geführt. Das Wasserbuch enthält Daten über: - das Grundwasser (Ausnahme: Neuwerk), - Gewässer II. Ordnung (Ausnahme: Neuwerk) sowie - Gewässer I. Ordnung (Ausnahmen: Neuwerk/ Elbe/ Hafengewässer/ Erlaubnisse zum Einleiten oder Entnehmen nach § 8 WHG), - Regelungen über die Unterhaltung und den Ausbau oberirdischer Gewässer sowie - Regelungen und Entscheidungen über das Errichten und Verändern von staatlichen Hochwasserschutzanlagen und die Zulassung von Rohrleitungen in Deichen und Dämmen. * Wasserbuch der Hamburg Port Authority (HPA) Das Wasserbuch der HPA/213 - beinhaltet u.a. wasserrechtliche Genehmigungen über die Nutzung und den Ausbau der Gewässer Elbe, Hafengewässer, Este, Alten Süderelbe, Überschwemmungsgebiete der Elbe und Vorland der Alten Süderelbe sowie deichrechtliche Genehmigungen für die privaten Hochwasserschutzanlagen (Polder) und Nutzungen auf Neuwerk.

Sanierungsrahmenplan Tagebaubereich Delitzsch-Südwest/Breitenfeld

Titel: Braunkohlenplan als Sanierungsrahmenplan für den stillgelegten Tagebaubereich Delitzsch-Südwest/Breitenfeld Planungsstand: verbindlicher Braunkohlenplan als Sanierungsrahmenplan seit 02.12.1999 Inhalt: * Die bergbauliche Sanierung mit Tagebaugroßgeräten und mobiler Erdbautechnik zur Gestaltung standsicherer und für die Flutung vorbereiteter Restlochböschungen ist weitestgehend abgeschlossen. Sowohl im Tagebaubereich Delitzsch-Südwest (DSW) als auch im Tagebaubereich Breitenfeld (BRF) konzentrieren sich die laufenden Sanierungsarbeiten auf die Wiederherstellung eines weitgehend nachsorgefreien Gebietswasserhaushalts mit der Flutung der Restlöcher, die Grunderschließung (Wegebau), die Sanierung von Oberflächengewässern (Lober) und den Rückbau vorhandener bergbaulicher Anlagen (Tagesanlagen DSW). * Die Maßnahmen zur Landschaftsgestaltung sind zu großen Teilen beendet und werden mit der Grobgestaltung und Erschließung der im Plangebiet ausgewiesenen Vorrang- und Vorbehaltsgebiete Erholung in den Bereichen DSW und BRF abgeschlossen. Am Werbeliner See wurden und werden asphaltierte Rad- und Wanderwege zur Grunderschließung des zukünftigen Sees hergestellt. * Im Zuge der Restlochflutung entstehen der Werbeliner See, der Zwochauer See, der Grabschützer See (DSW) und der Schladitzer See (BRF), wobei mit dem Werbeliner See das größte Gewässer entsteht (4,4 km²). Die Flutung des Werbeliner Sees erfolgt seit Dezember 1998 (Einleitung von Luppewasser) und ist nahezu abgeschlossen. Die zur Verbesserung der Wasserqualität über eine bestehende Rohrleitung vorgesehene Fremdflutung des Zwochauer Sees mit Wasser aus dem Schladitzer See wurde aus naturschutzfachlichen Versagungsgründen nicht begonnen. Die Flutung der übrigen Restlöcher erfolgt durch den natürlichen Grundwasserwiederanstieg. Die Vorflutgestaltung beider Tagebaubereiche schließt die Anbindung des Werbeliner und des Schladitzer Sees ein. Die Maßnahmen zur Renaturierung von Fließgewässern konzentrieren sich auf die Rückverlegung des Lobers, die naturnahe Umgestaltung des Haynaer Ableiters und die Wiederherstellung von Ostergraben und Freirodaer Graben. * Die im nördlichen Bereich der Kippe DSW sowie auf den an die Bereiche DSW und BRF angrenzenden unverritzten Flächen etablierte Landwirtschaft wird fortgeführt. Durch den verstärkten Flurholzanbau sollen diese Flächen jedoch strukturiert und landeskulturell aufgewertet werden. Prioritäre Handlungsfelder der Forstwirtschaft bestehen in der Beseitigung von Pflanzausfällen (Nachpflanzungen) und in der Pflege (Verbissschutz, Bekämpfung von Kleinnagern) der in den letzten Jahren im Rahmen der bergbaulichen Wiedernutzbarmachung angepflanzten Bestände. * Die Entwicklung von Natur und Landschaft schließt das gezielte Belassen von Sukzessionsflächen (Beschränkungen für die öffentliche Nutzung) ein. Als besonders wertvoll für diese Vorgänge gilt das Umfeld des Grabschützer Sees. Große Teile des Plangebiets sind Bestandteil des SPA-Gebiets DE 4439-452 "Agrarraum und Bergbaufolgelandschaft bei Delitzsch". * Freizeit und Erholung sollen sich am Nordostufer des Werbeliner Sees (Bootshafen, Fischereistützpunkt) und am Südostufer des Schladitzer Sees (Schladitzer Bucht, Hayna) sowie für den örtlichen Bedarf südlich der Ortslage Wolteritz konzentrieren. Im Bereich der Schladitzer Bucht konnte nach erfolgter verkehrstechnischer Anbindung die Nachnutzung durch das Engagement eines privaten Investors (all-on-sea) bereits vorzeitig beginnen. Schwerpunkt der weiteren Arbeit sind die medientechnische Erschließung des Standorts und die Erweiterung der Parkplatzkapazitäten. Am Südufer des Zwochauer Sees ist ein Badestrand vorprofiliert worden. * Der bestehende und in das überregionale Projekt "Straße der Braunkohle" eingebundene Aussichts- und Informationspunkt (Schaufelradbagger SRs 6300) soll über das Rad- und Wanderwegenetz an das Sanierungsgebiet DSW angebunden werden. Im Rahmen von erforderlichen Ausgleichsmaßnahmen wird der ehemalige Montageplatz Breitenfeld umgestaltet. * Die infrastrukturellen Maßnahmen sind auf die Herstellung regional vernetzter Rad- und Wanderwege (Schwerpunkt Radweg Leipzig-A 14-Schladitzer See), die Anbindung der Erholungsbereiche DSW und BRF an das vorhandene lokale Verkehrsnetz sowie die Herstellung der erforderlichen Parkmöglichkeiten ausgerichtet. Mit der Fertigstellung eines Parkplatzes (nordöstlich der Ortslage Zwochau) wurden die Voraussetzungen für die Nachnutzung bereits geschaffen (Badestrand am Zwochauer See, Naturlehrpfad am Grabschützer See). * Die Gewerbefläche im Bereich BRF ist fast vollständig belegt. Im Bereich DSW wird die Entwicklung und Ansiedlung fortgeführt. Im Bereich der ehemaligen Tagesanlagen DSW wird eine vorhandene Kieshalde aufbereitet und vermarket. Der am Südufer des Restlochs DSW im Rahmen der Wiedernutzbarmachung begonnene Einbau bergbaufremder, nicht kontaminierter Erdstoffe wird fortgeführt.

Rohrleitung / Durchlass / Düker - Kulisse

Ausgewiesen werden die linienhaften Bauwerkstypen Rohrleitung, Durchlass und Düker, welche sich in öffentlicher Unterhaltung durch die WSA, StÄLU, oder WBV befinden. Auf ca. 40% der Landesfläche sind die Daten tagesaktuell, da die Wasser- und Bodenverbände ihre Daten im FIS Gewässer pflegen. Auf den weiteren ca. 60% nutzen die dortigen Verbände andere Verfahren zur Pflege der Gewässerkataster - die Daten aus diesen Katastern werden 1x jährlich (3.Quartal) ins FIS Gewässer übernommen und über Kartenportale und Geo-Dienste veröffentlicht.

Repository der KI-Ideenwerkstatt: robbenblick

# robbenblick A Computer Vision project for object detection and annotation management using YOLOv8, SAHI, and FiftyOne, with the primary aim of counting objects (Robben) in large aerial images. ## Overview This repository provides a complete MLOps pipeline for: * **Data Preparation:** Converting raw CVAT annotations (XML) and large images into a tiled, YOLO-compatible dataset. * **Automated Experiments:** Systematically training and tuning YOLOv8 models. * **Tiled Inference:** Running optimized inference (SAHI) on large, high-resolution images for object counting. * **Evaluation:** Assessing model performance for both detection (mAP) and counting (MAE, RMSE, R²). * **Visualization:** Analyzing datasets and model predictions interactively with FiftyOne. ## Pretrained Model Weights Pretrained model weights are available on Hugging Face: https://huggingface.co/ki-ideenwerkstatt-23/robbenblick/ ## Project Workflow The project is designed to follow a clear, sequential workflow: 1. **Prepare Data (`create_dataset.py`):** Organize your raw images and CVAT `annotations.xml` in `data/raw/` as shown below. ```text data/raw/ ├── dataset_01/ │ ├── annotations.xml │ └── images/ └── dataset_02/ ... ``` Run the script to generate a tiled, YOLO-formatted dataset in `data/processed/` and ground truth count CSVs. 2. **Tune Model (`run_experiments.py`):** Define a set of hyperparameters (e.g., models, freeze layers, augmentation) in `configs/base_iter_config.yaml`. Run the script to train a model for every combination and find the best performer. 3. **Validate Model (`yolo.py`):** Take the `run_id` of your best experiment and run validation on the hold-out `test` set to get **detection metrics (mAP)**. 4. **Infer & Count (`predict_tiled.py`):** Use the best `run_id` to run sliced inference on new, large images. This script generates final counts and visual outputs. 5. **Evaluate Counts (`evaluate_counts.py`):** Compare the `detection_counts.csv` from inference against the `ground_truth_counts.csv` to get **counting metrics (MAE, RMSE)**. 6. **Visualize (`run_fiftyone.py`):** Visually inspect your ground truth dataset or your model's predictions at any stage. ## Configuration This project uses two separate configuration files, managed by `robbenblick.utils.load_config`. * **`configs/base_config.yaml`** * **Purpose:** The single source of truth for **single runs**. * **Used By:** `create_dataset.py`, `predict_tiled.py`, `run_fiftyone.py`, and `yolo.py` (for validation/single-predict). * **Content:** Defines static parameters like data paths (`dataset_output_dir`), model (`model`), and inference settings (`confidence_thresh`). * **`configs/base_iter_config.yaml`** * **Purpose:** The configuration file for **experiments and tuning**. * **Used By:** `run_experiments.py`. * **Content:** Any parameter defined as a **YAML list** (e.g., `model: [yolov8n.pt, yolov8s.pt]`) will be iterated over. `run_experiments.py` will test every possible combination of all lists. ## Environment Setup 1. Clone the repository: ```sh git clone git@github.com:ki-iw/robbenblick.git cd robbenblick ``` 2. Create the Conda environment: ```sh conda env create --file environment.yml conda activate RobbenBlick ``` 3. (Optional) Install pre-commit hooks: ```sh pre-commit install ``` ## Core Scripts & Usage ### `create_dataset.py` * **Purpose:** Converts raw CVAT-annotated images and XML files into a YOLO-compatible dataset, including tiling and label conversion. * **How it works:** * Loads configuration from a config file. * Scans `data/raw/` for dataset subfolders. * Parses CVAT XML annotations and extracts polygons. * Tiles large images into smaller crops based on `imgsz` and `tile_overlap` from the config. * Converts polygon annotations to YOLO bounding box format for each tile. * Splits data into `train`, `val`, and `test` sets and writes them to `data/processed/dataset_yolo`. * Saves a `ground_truth_counts.csv` file in each raw dataset subfolder, providing a baseline for counting evaluation. * **Run:** ```sh # Do a 'dry run' to see statistics without writing files python -m robbenblick.create_dataset --dry-run --config configs/base_config.yaml # Create the dataset, holding out dataset #4 as the test set python -m robbenblick.create_dataset --config configs/base_config.yaml --test-dir-index 4 ``` * **Key Arguments:** * `--config`: Path to the `base_config.yaml` file. * `--dry-run`: Run in statistics-only mode. * `--test-dir-index`: 1-based index of the dataset subfolder to use as a hold-out test set. * `--val-ratio`: Ratio of the remaining data to use for validation. ### `run_experiments.py` * **Purpose:** **This is the main training script.** It automates hyperparameter tuning by iterating over parameters defined in `base_iter_config.yaml`. * **How it works:** * Finds all parameters in the config file that are lists (e.g., `freeze: [None, 10]`). * Generates a "variant" for every possible combination of these parameters. * For each variant, it calls `yolo.py --mode train` as a subprocess with a unique `run_id`. * After all runs are complete, it reads the `results.csv` from each run directory, sorts them by `mAP50`, and prints a final ranking table. * **Run:** ```sh # Start the experiment run defined in the iteration config python -m robbenblick.run_experiments --config configs/base_iter_config.yaml # Run experiments and only show the top 5 results python -m robbenblick.run_experiments --config configs/base_iter_config.yaml --top-n 5 ``` ### `predict_tiled.py` * **Purpose:** **This is the main inference script.** It runs a trained YOLOv8 model on new, full-sized images using Sliced Aided Hyper Inference (SAHI). * **How it works:** * Loads a trained `best.pt` model specified by the `--run_id` argument. * Loads inference parameters (like `confidence_thresh`, `tile_overlap`) from the `base_config.yaml`. * Uses `get_sliced_prediction` from SAHI to perform tiled inference on each image. * Saves outputs, including visualized images (if `--save-visuals`), YOLO `.txt` labels (if `--save-yolo`), and a `detection_counts.csv` file. * **Run:** ```sh # Run inference on a folder of new images and save the visual results python -m robbenblick.predict_tiled \ --config configs/base_config.yaml \ --run_id "best_run_from_experiments" \ --source "data/new_images_to_count/" \ --output-dir "data/inference_results/" \ --save-visuals ``` ### `evaluate_counts.py` * **Purpose:** Evaluates the *counting* performance of a model by comparing its predicted counts against the ground truth counts. * **How it works:** * Loads the `ground_truth_counts.csv` generated by `create_dataset.py`. * Loads the `detection_counts.csv` generated by `predict_tiled.py`. * Merges them by `image_name`. * Calculates and prints key regression metrics (MAE, RMSE, R²) to assess the accuracy of the object counting. * **Run:** ```sh # Evaluate the counts from a specific run python -m robbenblick.evaluate_counts \ --gt-csv "data/raw/dataset_02/ground_truth_counts.csv" \ --pred-csv "data/inference_results/detection_counts.csv" ``` ### `yolo.py` * **Purpose:** The core engine for training, validation, and standard prediction. This script is called by `run_experiments.py` for training. You can use it directly for validation. * **How it works:** * `--mode train`: Loads a base model (`yolov8s.pt`) and trains it on the dataset specified in the config. * `--mode validate`: Loads a *trained* model (`best.pt` from a run directory) and validates it against the `test` split defined in `dataset.yaml`. This provides **detection metrics (mAP)**. * `--mode predict`: Runs standard (non-tiled) YOLO prediction on a folder. * **Run:** ```sh # Validate the 'test' set performance of a completed run python -m robbenblick.yolo \ --config configs/base_config.yaml \ --mode validate \ --run_id "best_run_from_experiments" ``` ### `run_fiftyone.py` * **Purpose:** Visualizes datasets and predictions using FiftyOne. * **How it works:** * `--dataset groundtruth`: Loads the processed YOLO dataset (images and ground truth labels) from `data/processed/`. * `--dataset predictions`: Loads images, runs a specified model (`--run_id`) on them, and displays the model's predictions. * **Run:** ```sh # View the ground truth annotations for the 'val' split python -m robbenblick.run_fiftyone \ --config configs/base_config.yaml \ --dataset groundtruth \ --split val \ --recreate # View the predictions from 'my_best_run' on the 'test' split python -m robbenblick.run_fiftyone \ --config configs/base_config.yaml \ --dataset predictions \ --split test \ --run_id "my_best_run" \ --recreate ``` ### `streamlit_app.py` * **Purpose:** Quick test runs with the trained model of your choice for counting the seals in the image(s) and visualization. * **How it works:** * Loads the selected YOLO model from `runs/detect/`. * Upload images, run model, then displays the counts and model's predictions as image visualization. * **Run:** ```sh # View the ground truth annotations for the 'val' split export PYTHONPATH=$PWD && streamlit run robbenblick/streamlit_app.py ``` ## Recommended Full Workflow 1. **Add Raw Data:** * Place your first set of images and annotations in `data/raw/dataset_01/images/` and `data/raw/dataset_01/annotations.xml`. * Place your second set (e.g., from a different location) in `data/raw/dataset_02/images/` and `data/raw/dataset_02/annotations.xml`. 2. **Create Dataset:** * Run `python -m robbenblick.create_dataset --dry-run` to see your dataset statistics. Note the indices of your datasets. * Let's say `dataset_02` is a good hold-out set. Run: `python -m robbenblick.create_dataset --config configs/base_config.yaml --test-dir-index 2` * This creates `data/raw/dataset_02/ground_truth_counts.csv` for later. 3. **Find Best Model:** * Edit `configs/base_iter_config.yaml`. Define your experiments. ```yaml # Example: Test two models and two freeze strategies model: ['yolov8s.pt', 'yolov8m.pt'] freeze: [None, 10] yolo_hyperparams: scale: [0.3, 0.5] ``` * Run the experiments: `python -m robbenblick.run_experiments`. * Note the `run_id` of the top-ranked model, e.g., `iter_run_model_yolov8m.pt_freeze_10_scale_0.3`. 4. **Validate on Test Set (Detection mAP):** * Check your best model's performance on the unseen test data: `python -m robbenblick.yolo --mode validate --run_id "iter_run_model_yolov8m.pt_freeze_10_scale_0.3" --config configs/base_config.yaml` * This tells you how well it *detects* objects (mAP). 5. **Apply Model for Counting:** * Get a new folder of large, un-annotated images (e.g., `data/to_be_counted/`). * Run `predict_tiled.py`: `python -m robbenblick.predict_tiled --run_id "iter_run_model_yolov8m.pt_freeze_10_scale_0.3" --source "data/to_be_counted/" --output-dir "data/final_counts/" --save-visuals` * This creates `data/final_counts/detection_counts.csv`. 6. **Evaluate Counting Performance (MAE, RMSE):** * Now, compare the predicted counts (Step 5) with the ground truth counts (Step 2). Let's assume your "to_be_counted" folder *was* your `dataset_02`. `python -m robbenblick.evaluate_counts --gt-csv "data/raw/dataset_02/ground_truth_counts.csv" --pred-csv "data/final_counts/detection_counts.csv"` * This gives you the final MAE, RMSE, and R² metrics for your **counting task**. ## Additional Notes This repository contains only the source code of the project. The training data and the fine-tuned model weights are not included or published. The repository is currently not being actively maintained. Future updates are not planned at this time. For transparency, please note that the underlying model used throughout this project is based on **YOLOv8 by Ultralytics**. ## License Copyright (c) 2025 **Birds on Mars**. This project is licensed under the **GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0)**. This aligns with the license of the underlying **YOLOv8** model architecture used in this project. Please note: **Training data and fine-tuned model weights are not part of the licensed materials** and are not included in this repository. For full details, see the LICENSE file. ## Troubleshooting ### FiftyOne: images (partially) not visible Try using `--recreate` flag to force FiftyOne to reload the dataset: ```sh python robbenblick/run_fiftyone.py --dataset groundtruth --split val --recreate ``` ### FiftyOne: failed to bind port If you get: ``` fiftyone.core.service.ServiceListenTimeout: fiftyone.core.service.DatabaseService failed to bind to port ``` Try killing any lingering `fiftyone` or `mongod` processes: ```sh pkill -f fiftyone pkill -f mongod Then rerun your script. ``` # Collaborators The code for this project has been developed through a collaborative effort between [WWF Büro Ostsee](https://www.wwf.de/themen-projekte/projektregionen/ostsee) and [KI-Ideenwerkstatt](https://www.ki-ideenwerkstatt.de), technical implementation by [Birds on Mars](https://birdsonmars.com). <p></p> <a href="https://ki-ideenwerkstatt.de" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <img src="assets/kiiw.jpg" alt="KI Ideenwerkstatt" height="100"> </a> <p></p> Technical realization <br> <a href="https://birdsonmars.com" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <img src="assets/bom.jpg" alt="Birds On Mars" height="100"> </a> <p></p> An AI initiative by <br> <a href="https://www.bundesumweltministerium.de/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <img src="assets/bmukn.svg" alt="Bundesministerium für Umwelt, Klimaschutz, Naturschutz und nukleare Sicherheit" height="100"> </a> <p></p> In the context of <br> <a href="https://civic-coding.de" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <img src="assets/civic.svg" alt="Civic Coding" height="100"> </a>

Wasserleitungen (überregional) im Landkreis Osnabrück

Rohrleitung von größerem Durchmesser zum Fördern von Flüssigkeiten. In diesem Fall Trinkwasser.

FH-Kooperativ 1-2020: Schalltechnische Planungsgrundlagen für Rohrleitungen und Befestigungselemente, FH-Kooperativ 1-2020: Schalltechnische Planungsgrundlagen für Rohrleitungen und Befestigungselemente (SPlanRoB)

Wasserversorgungsnetz der Stadtwerke Einbeck GmbH

Die Stadtwerke Einbeck GmbH versorgen neben der Kernstadt 46 Ortsteile mit Wasser. Für die Altgemeinde Kreiensen ist die Netzbetriebs­führungs­gesellschaft mbH WVEK verantwortlich. Die Abrechnung sowie der Kunden­service übernehmen wir für Sie. Die Ortsteile Dassensen und Holtensen werden aus den Wassergewinnungsanlagen des WAZ Sollings versorgt. Der Ortsteil Sievershausen hat eine eigene Wasserversorgung. Das Leitungsnetz ist zum Teil mit Maßangaben versehen. Es gibt aber auch Bereiche in der die Lage und Dimension von Leitungen nicht bekannt ist. Die Daten sind nicht einsehbar, sie werden bei berechtigtem Interesse im PDF-Format abgegeben.

Trinkwasserverteilernetz Osnabrück

Der Datensatz umfasst das Trinkwasserleitungsnetz der SWO Netz GmbH für das Versorgungsgebiet der Stadt Osnabrück.

Trinkwasserleitung Samtgemeinde Gartow Landkreis Lüchow-Dannenberg

Trinkwasserleitung in der Samtgemeinde Gartow vom Landkreis Lüchow-Dannenberg. Dargestellt sind die Trinkwasserleitung der Samtgemeinde Gartow wie sie in den 80er und 90er Jahren kartiert wurden.

Wasserbuch (allgemein)

Für die Gewässer sind Wasserbücher zu führen. In das jeweilige Wasserbuch sind nach § 87 des Wasserhaushaltsgesetzes (WHG) in Verbindung mit § 98 ff. des Hamburgischen Wassergesetzes (HWaG) insbesondere einzutragen: - Erlaubnisse und Bewilligungen - alte Rechte und Befugnisse - Wasserschutzgebiete - Überschwemmungsgebiete und Risikogebiete - Entscheidungen über die Unterhaltung, den Ausbau und den Hochwasserschutz In die Wasserbücher werden die über den Gemeingebrauch hinausgehenden, von den zuständigen Wasserbehörden durch Verwaltungsakte übertragenen Nutzungsrechte an oberirdischen Gewässern sowie am Grundwasser eingetragen. Die Eintragungen beinhalten die Art der Nutzung (z.B. Grundwasserförderung, Herstellen eines Steges) sowie Angaben zum Umfang der Nutzung (z.B. erlaubte Fördermengen, Größe des Steges). Das Wasserbuch dient dazu, den auf die Gewässer einwirkenden oder für ihren Schutz zuständigen öffentlichen Stellen sowie den Bürgerinnen und Bürgern einen umfassenden Überblick über die wesentlichen Rechtsverhältnisse an Gewässern zu geben. Die Einsicht in das Wasserbuch, in seine Abschriften und diejenigen Urkunden auf die in der Eintragung Bezug genommen wird, ist deshalb jedem gestattet. Entsprechend der Anordnung über die Zuständigkeiten auf dem Gebiet des Wasserrechts und der Wasserwirtschaft gibt es in Hamburg drei Dienststellen, die separat für ihren Zuständigkeitsbereich das Wasserbuch führen und dort Eintragungen ganz bestimmter Rechtsverhältnisse vornehmen. Die Wasserbücher dieser Dienststellen haben folgende Inhalte: * Wasserbuch der Behörde für Umwelt und Energie (BUE/IB) Die Behörde für Umwelt und Energie, Amt IB, führt das Wasserbuch für Erlaubnisse nach § 10 WHG für die Einleitung von Abwasser in Gewässer bzw. für die Entnahme von Wasser aus Gewässern für folgende Gewässer: Außen- und Binnenalster samt elbseitiger Fleete, Elbe sowie alle Hafengewässer, Este, Dove-Elbe unterhalb der Tatenberger Schleuse, Untere Bille und ihre Kanäle, Harburger Binnenhafen, Kaufhauskanal, Östlicher Bahnhofskanal, Westlicher Bahnhofskanal sowie Schiffsgraben. Für alle übrigen Gewässer siehe Wasserbuch der Behörde für Umwelt und Energie (BUE/U). * Wasserbuch der Behörde für Umwelt und Energie (BUE/U) Die Behörde für Umwelt und Energie, Amt U, führt zwei Teilwasserbücher, die zur Zeit noch technisch und organisatorisch getrennt sind. Es handelt sich zum einen um das Wasserbuch für - das Grundwasser (Ausnahme: Neuwerk), - Gewässer II. Ordnung (Ausnahme: Neuwerk) sowie - Gewässer I. Ordnung (Ausnahmen: Neuwerk/ Elbe/ Hafengewässer/ Erlaubnisse zum Einleiten oder Entnehmen nach § 8 WHG), zum anderen um das Wasserbuch für - Regelungen über die Unterhaltung und den Ausbau oberirdischer Gewässer sowie - Regelungen und Entscheidungen über das Errichten und Verändern von staatlichen Hochwasserschutzanlagen und die Zulassung von Rohrleitungen in Deichen und Dämmen. * Wasserbuch der Hamburg Port Authority (HPA) Das Wasserbuch der HPA/213 - beinhaltet u.a. wasserrechtliche Genehmigungen über die Nutzung und den Ausbau der Gewässer Elbe, Hafengewässer, Este, Alten Süderelbe, Überschwemmungsgebiete der Elbe und Vorland der Alten Süderelbe sowie deichrechtliche Genehmigungen für die privaten Hochwasserschutzanlagen (Polder) und Nutzungen auf Neuwerk. Detaillierte Informationen zu den beiden Wasserbüchern der Behörde für Umwelt und Energie sind den nachgeordneten Objekten des HMDK der jeweiligen Dienststelle zu entnehmen. Für das Wasserbuch der HPA sind keine detaillierten Daten im HMDK vorhanden.

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