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196 Datensätze

Luft- und Raumfahrt

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Sentinel-2 - Vegetation Index (NDVI) - Germany, 2015

This dataset includes the normalized difference vegetation index (NDVI) derived from Sentinel-2 imagery. Using the Google Earth Engine, all granules with a cloud cover below 60% were used as input. Cloudy pixels (referring to quality layer QA60) were masked as well. Eventually, a median mosaic was composed over the whole observation period. It was also used as input for a land cover classification (see: Land Cover DE - Sentinel-2 - Germany, 2015).

Luft- und Raumfahrt
Straßen
Bereitgestellt durch

German Aerospace Center (DLR)

Art des Datenzugangs

WWW

Aktualität der Datensatzbeschreibung

27.03.2023

Zeitbezug der Daten

27.06.2015 — 29.09.2017

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Digitales Basis-Landschaftsmodell - Objektbereich Verkehr

Das Digitale Basis - Landschaftsmodell (Basis-DLM) ist das Landschaftsmodell mit den meisten Objekten und Attributen und somit der größten Informationsdichte sowie der höchsten Lagegenauigkeit. Hierbei handelt es sich um den Objektbereich Verkehr.

Straßen
Bahn
Wasserstraßen und Gewässer
Luft- und Raumfahrt
Bereitgestellt durch

GovData: Thüringer Landesamt für Bodenmanagement und Geoinformation

Art des Datenzugangs

Dateidownload / NAS, Shape

Aktualität der Datensatzbeschreibung

22.03.2023

Aktualisierungsfrequenz

Vierteljährlich

Raumbezug

WFS Digitales Landschaftsmodell 1:1 000 000

Dies ist ein Downloaddienst des Digitalen Landschaftsmodell 1:1 000 000 für das Gebiet der Bundesrepublik Deutschland. Das Digitale Landschaftsmodell 1:1 000 000 (DLM1000) beschreibt die topographischen Objekte der Landschaft und das Relief der Erdoberfläche im Vektorformat. Die Objekte werden einer bestimmten Objektart zugeordnet und durch ihre räumliche Lage, ihren geometrischen Typ, beschreibende Attribute und Beziehungen zu anderen Objekten (Relationen) definiert. Der Datenbestand umfasst Objektarten, wie z.B. Straßen, Eisenbahnen, Gewässer, Siedlungen, Vegetation und Verwaltungsgrenzen (bis zur Kreisebene) Ebenso wird das Relief durch Höhenlinien und weiteren Oberflächenformen dargestellt. Welche Objektarten das DLM1000 im Detail beinhaltet und wie die Objekte gebildet werden, ist im ATKIS®-Objektartenkatalog (ATKIS®-OK1000) festgelegt. Die Daten sind urheberrechtlich geschützt, werden aber entgeltfrei mit der Datenlizenz Deutschland Namensnennung 2.0 zur Verfügung gestellt. Maßstab: 1:1000000

Straßen
Wasserstraßen und Gewässer
Bahn
Infrastruktur
Luft- und Raumfahrt
Bereitgestellt durch

Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG)

Art des Datenzugangs

WFS / XML / GML

Aktualität der Datensatzbeschreibung

21.03.2023

Aktualisierungsfrequenz

Jährlich

Raumbezug

WFS Digitales Landschaftsmodell 1:250 000

Dieser Downloaddienst stellt das Digitale Landschaftsmodell 1:250 000 (DLM250) für das Gebiet der Bundesrepublik Deutschland zu Verfügung. Das DLM250 beschreibt die topographischen Objekte der Landschaft und das Relief der Erdoberfläche im Vektorformat. Die Objekte werden einer bestimmten Objektart zugeordnet und durch ihre räumliche Lage, ihren geometrischen Typ, beschreibende Attribute und Beziehungen zu anderen Objekten (Relationen) definiert. Der Datenbestand umfasst Objektarten, wie z.B. Straßen, Eisenbahnen, Gewässer, Siedlungen, Vegetation und Verwaltungsgrenzen (bis zur Kreisebene) Ebenso wird das Relief durch Höhenlinien und weiteren Oberflächenformen dargestellt. Welche Objektarten das DLM250 im Detail beinhaltet und wie die Objekte gebildet werden, ist im ATKIS®-Objektartenkatalog (ATKIS®-OK250) festgelegt. Die Daten sind urheberrechtlich geschützt, werden aber entgeltfrei mit der Datenlizenz Deutschland Namensnennung 2.0 zur Verfügung gestellt. Maßstab: 1:250000

Straßen
Wasserstraßen und Gewässer
Bahn
Infrastruktur
Luft- und Raumfahrt
Bereitgestellt durch

Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG)

Art des Datenzugangs

WFS / GML

Aktualität der Datensatzbeschreibung

21.03.2023

Aktualisierungsfrequenz

Jährlich

Raumbezug

World Settlement Footprint (WSF) 2019 - Sentinel-1/2 - Global

The World Settlement Footprint (WSF) 2019 is a 10m resolution binary mask outlining the extent of human settlements globally derived by means of 2019 multitemporal Sentinel-1 (S1) and Sentinel-2 (S2) imagery. Based on the hypothesis that settlements generally show a more stable behavior with respect to most land-cover classes, temporal statistics are calculated for both S1- and S2-based indices. In particular, a comprehensive analysis has been performed by exploiting a number of reference building outlines to identify the most suitable set of temporal features (ultimately including 6 from S1 and 25 from S2). Training points for the settlement and non-settlement class are then generated by thresholding specific features, which varies depending on the 30 climate types of the well-established Köppen Geiger scheme. Next, binary classification based on Random Forest is applied and, finally, a dedicated post-processing is performed where ancillary datasets are employed to further reduce omission and commission errors. Here, the whole classification process has been entirely carried out within the Google Earth Engine platform. To assess the high accuracy and reliability of the WSF2019, two independent crowd-sourcing-based validation exercises have been carried out with the support of Google and Mapswipe, respectively, where overall 1M reference labels have been collected based photointerpretation of very high-resolution optical imagery.

Luft- und Raumfahrt
Straßen
Bereitgestellt durch

German Aerospace Center (DLR)

Art des Datenzugangs

WWW / WMS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

14.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2019 — 31.12.2019

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

World Settlement Footprint (WSF) 2015 v2 - Landsat-8/Sentinel-1 - Global

The World Settlement Footprint WSF 2015 version 2 (WSF2015 v2) is a 10m resolution binary mask outlining the extent of human settlements globally for the year 2015. Specifically, the WSF2015 v2 is a pilot product generated by combining multiple datasets, namely:
• The WSF2015 v1 derived at 10m spatial resolution by means of 2014-2015 multitemporal Landsat-8 and Sentinel-1 imagery (of which ~217K and ~107K scenes have been processed, respectively); https://doi.org/10.1038/s41597-020-00580-5
• The High Resolution Settlement Layer (HRSL) generated by the Connectivity Lab team at Facebook through the employment of 2016 DigitalGlobe VHR satellite imagery and publicly released at 30m spatial resolution for 214 countries; https://arxiv.org/pdf/1712.05839.pdf
• The novel WSF2019 v1 derived at 10m spatial resolution by means of 2019 multitemporal Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery (of which ~ 1.2M and ~1.8M scenes have been processed, respectively); https://doi.org/10.1553/giscience2021_01_s33
The WSF2015 v1 demonstrated to be highly accurate, outperforming all similar existing global layers; however, the use of Landsat imagery prevented a proper detection of very small structures, mostly due to their reduced scale. Based on an extensive qualitative assessment, wherever available the HRSL layer shows instead a systematic underestimation of larger settlements, whereas it proves particularly effective in identifying smaller clusters of buildings down to single houses, thanks to the employment of 2016 VHR imagery. The WSF2015v v2 has been then generated by: i) merging the WSF2015 v1 and HRSL (after resampling to 10m resolution and disregarding the population density information attached); and ii) masking the outcome by means of the WSF2019 product, which exhibits even higher detail and accuracy, also thanks to the use of Sentinel-2 data and the proper employment of state-of-the-art ancillary datasets (which allowed, for instance, to effectively mask out all roads globally from motorways to residential).

Luft- und Raumfahrt
Straßen
Bereitgestellt durch

DLR/EOC Land Surface Dynamics

Art des Datenzugangs

WWW / WMS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

14.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2019 — 31.12.2019

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Tree Canopy Cover Loss Monthly - Landsat-8/Sentinel-2 - Germany, 2018-2021

The product shows tree canopy cover loss in Germany between January 2018 and April 2021 at monthly temporal and 10 m spatial resolution. The basic principle behind this map is to compute monthly composites of the disturbance index (DI, Healey et al. 2005), a spectral index sensitive to forest disturbance, from all available Sentinel-2 and Landsat-8 data with less than 80 % cloud cover. These monthly composites are then compared to a median composite of the DI for 2017, which serves as a reference. After applying a threshold to the difference image, the time series of detected losses is checked for consistency. Only losses recorded continuously in all observations of a pixel until the end of the time series are considered. The dataset does not differentiate between the drivers of the losses. It depicts areas of natural disturbances (windthrow, fire, droughts, insect infestation) as well as sanitation and salvage logging, and regular forest harvest. The full description of the method and results can be found in Thonfeld et al. (2022).

Luft- und Raumfahrt
Straßen
Bereitgestellt durch

German Aerospace Center (DLR)

Art des Datenzugangs

WWW / WMS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

14.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2018 — 30.04.2021

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

An das LBA gemeldete Gefahrgutzwischenfälle

An das Luftfahrt-Bundesamt gemeldete Gefahrgutzwischenfälle.

Luft- und Raumfahrt
Bereitgestellt durch

Luftfahrt-Bundesamt (LBA)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2000 — 31.12.2020

Aktualisierungsfrequenz

Jährlich

Raumbezug

Anzahl der beim Luftfahrt-Bundesamt zum Verkehr zugelassenen Luftfahrzeuge

Anzahl der in Deutschland zum Verkehr zugelassenen Luftfahrzeuge - Gesamtzahl und nach einzelnen Kennzeichenklassen. Allerdings ohne Luftsportgeräte. Für die Verkehrszulassung von Luftsportgeräten wie Ultraleichtflugzeugen. Gleitschirmen etc. sind die Luftsportverbände zuständig.

Luft- und Raumfahrt
Bereitgestellt durch

Luftfahrt-Bundesamt (LBA)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.1986 — 31.12.2020

Aktualisierungsfrequenz

Jährlich

Raumbezug

Anzahl der Berechtigungen für technisches Personal Teil-66

Anzahl der Berechtigungen für technisches Personal Teil-66.

Luft- und Raumfahrt
Bereitgestellt durch

Luftfahrt-Bundesamt (LBA)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.1999 — 31.12.2020

Aktualisierungsfrequenz

Jährlich

Raumbezug

1 - 10 von 196 Datensätzen

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