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160 Datensätze

Infrastruktur

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ATKIS Schifffahrtslinie, Fährverkehr (Linien) - [WFS]

Eine regelmäßige Schiffs- oder Fährverbindung

Infrastruktur
Wasserstraßen und Gewässer
Bereitgestellt durch

OpenData Berlin: Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Wohnen Berlin

Art des Datenzugangs

WFS / Unbekannt / HTML

Aktualität der Datensatzbeschreibung

27.09.2021

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

Parkscheinautomaten (PSA) Standorte öffentlich anzeigen

Es werden 2 maschinenlesbare Dateien mit den aktuellen Standorten der Parkscheinautomaten (PSA) im Bezirk Pankow bereitgestellt.

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

OpenData Berlin: Bezirksamt Pankow, Amt für öffentliche Ordnung

Art des Datenzugangs

XLSX / CSV

Aktualität der Datensatzbeschreibung

27.09.2021

Zeitbezug der Daten

23.08.2021 —

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Radverkehrsmaßnahmen in Berlin

Berliner Radverkehrsprojekte, die infraVelo von der Senatsverwaltung für Umwelt, Verkehr und Klimaschutz oder einem Bezirksamt übertragen wurden sowie Radverkehrsprojekte der Berliner Bezirke, die derzeit aktiv bearbeitet werden oder nach 2016 abgeschlossen wurden. Bei den bezirklichen Projekten handelt es sich um eine Auswahl, die laufend ergänzt wird.

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

OpenData Berlin: GB infraVelo GmbH

Art des Datenzugangs

JSON

Aktualität der Datensatzbeschreibung

23.09.2021

Zeitbezug der Daten

01.01.2017 —

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Existierende Bodennutzung 2015 im INSPIRE-Datenmodell - [Atom]

Dargestellt ist die tatsächliche Nutzung auf der Ebene der statistischen Blöcke des Regionalen Bezugssystems (RBS) sowie für Teilblöcke und Straßenflächen des Informationssystems Stadt und Umwelt (ISU). Sie sind durch Attribute des INSPIRE-Datenmodells "Bodennutzung" beschrieben.

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

OpenData Berlin: Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Wohnen Berlin

Art des Datenzugangs

HTML / ATOM

Aktualität der Datensatzbeschreibung

22.09.2021

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

Park + Ride Anlagen Hamburg

Der Datensatz enthält die Park + Ride Anlagen an Schnellbahnstationen im Hamburger Stadtgebiet mit Informationen u.a. über die Lage, die Anzahl der Stellplätze und die Anzahl von Behinderten- und Frauenstellplätzen. Weiterhin werden aktuelle Belegungsinformationen zu den Anlagen angegeben.

Straßen
Bahn
Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Transparenzportal Hamburg: Behörde für Verkehr und Mobilitätswende (BVM)

Art des Datenzugangs

WFS / GML / XSD / HTML / WMS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

21.09.2021

Zeitbezug der Daten

30.09.1990 —

Raumbezug

Subjektive Wahrnehmung und Kommunikation von Grünflächen in Social Media (Großer Garten, Dresden)

Der Datensatz enthält mehrere Shapefiles für die Darstellung einer Wahrnehmungs-Heat Map für grünbezogene Begriffe im Bereich des Großen Gartens in Dresden. Um die Eignung von Social-Media-Daten für die Stadt- und Landschaftsplanung aufzuzeigen, wurde als Anwendungsfall für das Webportal meinGrün eine neue Methodik entwickelt, um schnell einen groben Überblick der räumlichen Muster von in Social Media kommunizierten Begriffen abzubilden. Die Visualisierungsmethode ist insofern besonders geeignet, wahrgenommene und online kommunizierte Qualitäten in einem Gebiet zu beurteilen. Es kann eine Kombination von verschiedenen Begriffen genutzt werden, um besondere Themenzusammenhänge zu analysieren. Im Beispiel Shapefile für den Großen Garten wurde die Kombination der Begriffe "Gras, Natur, Park" genutzt, um das Eignungsgefälle für wahrgenommene und naturbezogene Qualitäten im Park zu beurteilen. So wird an der Karte ablesbar, dass der Botanische Garten einen wesentlichen Schwerpunkt für mit diesem Begriffskanon zusammenhängende Qualitäten darstellt. Auch im hinteren, eher offen gestalteten westlichen Teil des Großen Gartens liegen wesentliche Schwerpunkte, mit punktuellen Häufungen entlang des Carola-Sees und am Ufer d. Neuen Teichs.

Die verwendeten Datengrundlagen und Berechnungsvorschriften sind in der Metadatenbeschreibung dokumentiert.

mFUND-Projekt: meinGrün, FKZ: 19F2073A

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Institut für Kartographie, TU Dresden

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

21.09.2021

Zeitbezug der Daten

01.01.2007 — 31.12.2019

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Barrierefreiheit an BW-Bahnhöfen

In Baden-Württemberg werden die Bahnhöfe und Haltepunkte (SPNV) sowie die Bushaltestellen (ÖPNV) hinsichtlich ihrer Eignung zur Nutzung durch mobilitätseingeschränkte Personen vor Ort geprüft. Dazu hat die NVBW Nahverkehrsgesellschaft Baden-Württemberg mbH für das Verkehrsministerium einen Kriterienkatalog definiert, der auf dem Handbuch "Barrierefreie Reiseketten in der Fahrgastinformation" des DELFI Versions basiert. Der Kriterienkatalog ist auf der Website des Verkehrsministeriums abrufbar.

Die Bahnhöfe und Haltepunkte - hier ist das Verkehrsministerium der Aufgabenträger - werden im Jahr 2021 im Auftrag der NVBW zentral erhoben.
Die erhobenen Daten, inkl. Bildmaterial, werden als offener Datensatz der Öffentlichkeit bereitgestellt. Eine detaillierte Beschreibung des Datensatzes ist unter Ressourcen beigefügt.

Der Datensatz wird sowohl im Zip-Format bereitgestellt als auch die darin befindlichen Dateien nochmal separat für Diejenigen, die nur einzelne Objekte vom Datensatz benötigen. Der Datenstand ist identisch.

Die Datensatz-Beschreibung befindet sich in einem frühen Entwurfsstadium und wird sich noch erheblich ändern. Bitte prüfen Sie immer nach, ob eine neue Version verfügbar ist.

Infrastruktur
Bahn
Straßen
Bereitgestellt durch

MobiData-BW: NVBW Dietmar Seifert

Art des Datenzugangs

ZIP / PDF / CSV

Aktualität der Datensatzbeschreibung

20.09.2021

Nutzung- und Wahrnehmung-Indikatoren der städtischen Grünflächen in Heidelberg

Der Datensatz enthält alle öffentlich zugänglichen Grünflächen in der Stadt Heidelberg einschließlich einer Attributtabelle mit drei Hauptindikatoren zur Nutzung und Wahrnehmung der städtischen Grünflächen (Beliebtheit_Indikator, Ästhetik_Indikator und Tiere_Indikator), die aus sozialen Medien abgeleitet wurden. Neben diesen drei Hauptwerten enthält die Attributtabelle weitere 18 statistische Werte, die durch die Verschneidung der Grünflächen mit klassifizierten Social-Media-Daten berechnet wurden und in der Metadatenbeschreibung dokumentiert sind. Die Grünflächenpolygone wurden mittels eines automatischen Ansatzes generiert, der in Ludwig et al. (2021) näher beschrieben ist. Die Grünflächen und Indikatorenwerte sind Teil der zentralen Datengrundlage (Cakir et al., 2021) für die Bewertung der Grünflächen in Heidelberg nach Kriterien bzw. Eignung für bestimmte Aktivitäten mittels der meinGrün-App (app.meingruen.org).

Die Beliebtheit der städtischen Grünflächen in Heidelberg wurde anhand der Dichte von standortbezogenen Social-Media-Posts gemessen. Die Verarbeitung der Daten für Grünflächen ist in einem Notebook dargelegt und beschrieben (pub.zih.tu-dresden.de/~s7398234/vis/zielgeometrien-intersect_v6.html)

Der Ästhetik-Indikator bezeichnet den ästhetischen Wert städtischer Grünflächen in Heidelberg und wurde anhand der Dichte von ästhetikbezogenen Social-Media-Posts konzeptualisiert und gemessen. Für die Identifizierung der Social-Media-Posts, die sich auf den ästhetischen Wert städtischer Grünflächen beziehen, wurde eine neuartige Methodik entwickelt, die auf unüberwachter Textklassifizierung und gezielter Filterung von Social-Media-Posts basiert und in Gugulica & Burghardt, 2021 - in Arbeit – ausführlicher beschrieben wird.

Der Tiere-Indikator zeigt das Vorhandensein von Wildtieren in städtischen Grünflächen in Heidelberg. Die Quantifizierung des Tiere-Indikators basiert auf der grundlegenden Annahme, dass Dichten von Social Media Posts, die sich auf Wildtiere und Wildtierfotografie beziehen, potenziell die Nachfrage nach Wildtierbeobachtung widerspiegeln und Hotspots für diese Aktivität anzeigen. Um die relevanten Social-Media-Posts für die Berechnung des Indikators zu identifizieren, wurde die oben genannte Methodik, die auf unüberwachter Textklassifizierung und gezielter Filterung von Social-Media-Posts basiert und in Gugulica & Burghardt, 2021 - in Arbeit - ausführlicher beschrieben wird, verwendet.

Für die Quantifizierung der Beliebtheit, Ästhetik und Tiere Indikatoren der städtischen Grünflächen in Heidelberg, wurden standortbezogene Social-Media-Daten von Instagram, Flickr und Twitter (einschließlich Fotos, die mit Text versehen sind und Textnachrichten) verwendet. Die Daten wurden anhand der eingebetteten Standortinformationen und eines benutzerdefinierten Bounding Box identifiziert und über die von jeder der Plattformen zur Verfügung gestellte API abgerufen und erfasst. Es wurden nur öffentlich verfügbare Social-Media-Posts, die zwischen den 1. Januar 2015 und den 31. Oktober 2020 veröffentlicht wurden, berücksichtigt und als CSV-Datei zusammen mit Metainformationen wie Benutzer-ID, Koordinaten, Beschriftungen, Aufnahme- und Upload-Datum gespeichert. Duplikate wurden entfernt und nach der Verschneidung des Datensatzes mit den Zielpolygonen umfassten die endgültigen Datensatz für Heidelberg 308.496 Posts (28.886 Tweets, 245.992 Instagram Posts und 33.618 Flickr Posts). Die Auswahl der Plattformen wurde hauptsächlich von der Beliebtheit der Social-Media-Kanälen und der Spezifität der jeweiligen Inhalte bestimmt. Um ein breiteres Anwender*innen-Spektrum abzudecken, wurden die drei Datenquellen kombiniert, was durch die erhöhte Datenbreite zu robusteren Ergebnissen führte.

Referenzen:

Cakir, S., Schorcht, M., Stanley, C., Theodor, R., Ludwig, C., Gugulica, M., Dunkel, A., & Hecht, R. (2021). Städtische Grünflächen und Indikatoren: Heidelberg (Version 2021) [Data set]. Leibniz Institute of Ecological Urban and Regional Development, Weberplatz 1, 01217 Dresden, Germany. https://doi.org/10.26084/IOERFDZ-DATA-DE-2021-2

Ludwig, C.; Hecht, R.; Lautenbach, S.; Schorcht, M.; Zipf, A. (2021): Mapping Public Urban Green Spaces Based on OpenStreetMap and Sentinel-2 Imagery Using Belief Functions. In: ISPRS International Journal of Geo-Information 10 (2021) 4, S.251 https://doi.org/10.3390/ijgi10040251

mFUND-Projekt: meinGrün, FKZ: 19F2073A

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Institut für Kartographie, TU Dresden

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

20.09.2021

Zeitbezug der Daten

01.01.2015 — 31.10.2020

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Nutzung- und Wahrnehmung-Indikatoren der städtischen Grünflächen in Dresden

Der Datensatz enthält alle öffentlich zugänglichen Grünflächen in der Stadt Dresden einschließlich einer Attributtabelle mit drei Hauptindikatoren zur Nutzung und Wahrnehmung der städtischen Grünflächen (Beliebtheit_Indikator, Ästhetik_Indikator und Tiere_Indikator), die aus sozialen Medien abgeleitet wurden. Neben diesen drei Hauptwerten enthält die Attributtabelle weitere 18 statistische Werte, die durch die Verschneidung der Grünflächen mit klassifizierten Social-Media-Daten berechnet wurden und in der Metadatenbeschreibung dokumentiert sind. Die Grünflächenpolygone wurden mittels eines automatischen Ansatzes generiert, der in Ludwig et al. (2021) näher beschrieben ist. Die Grünflächen und Indikatorenwerte sind Teil der zentralen Datengrundlage (Cakir et al., 2021) für die Bewertung der Grünflächen in Dresden nach Kriterien bzw. Eignung für bestimmte Aktivitäten mittels der meinGrün-App (app.meingruen.org).

Die Beliebtheit der städtischen Grünflächen in Dresden wurde anhand der Dichte von standortbezogenen Social-Media-Posts gemessen. Die Verarbeitung der Daten für Grünflächen ist in einem Notebook dargelegt und beschrieben (pub.zih.tu-dresden.de/~s7398234/vis/zielgeometrien-intersect_v6.html).

Der Ästhetik-Indikator bezeichnet den ästhetischen Wert städtischer Grünflächen in Dresden und wurde anhand der Dichte ästhetikbezogener Social-Media-Posts konzeptualisiert und gemessen. Für die Identifizierung der Social-Media-Posts, die sich auf den ästhetischen Wert städtischer Grünflächen beziehen, wurde eine neuartige Methodik entwickelt, die auf unüberwachter Textklassifizierung und gezielter Filterung von Social-Media-Posts basiert und in Gugulica & Burghardt, 2021 - in Arbeit – ausführlicher beschrieben wird.

Der Tiere-Indikator zeigt das Vorhandensein von Wildtieren in städtischen Grünflächen in Dresden. Die Quantifizierung des Tiere-Indikators basiert auf der grundlegenden Annahme, dass Dichten von Social Media Posts, die sich auf Wildtiere und Wildtierfotografie beziehen, potenziell die Nachfrage nach Wildtierbeobachtung widerspiegeln und Hotspots für diese Aktivität anzeigen. Um die relevanten Social-Media-Posts für die Berechnung des Indikators zu identifizieren, wurde die oben genannte Methodik, die auf unüberwachter Textklassifizierung und gezielter Filterung von Social-Media-Posts basiert und in Gugulica & Burghardt, 2021 - in Arbeit - ausführlicher beschrieben wird, verwendet.

Für die Quantifizierung der Beliebtheit, Ästhetik und Tiere Indikatoren der städtischen Grünflächen in Dresden, wurden standortbezogene Social-Media-Daten von Instagram, Flickr und Twitter (einschließlich Fotos, die mit Text versehen sind und Textnachrichten) verwendet. Die Daten wurden anhand der eingebetteten Standortinformationen und eines benutzerdefinierten Bounding Box identifiziert und über die von jeder der Plattformen zur Verfügung gestellte API abgerufen und erfasst. Es wurden nur öffentlich verfügbare Social-Media-Posts, die zwischen den 1. Januar 2015 und den 31. Oktober 2020 veröffentlicht wurden, berücksichtigt und als CSV-Datei zusammen mit Metainformationen wie Benutzer-ID, Koordinaten, Beschriftungen, Aufnahme- und Upload-Datum gespeichert. Duplikate wurden entfernt und nach der Verschneidung des Datensatzes mit den Zielpolygonen umfassten die endgültigen Datensatz für Dresden 782.310 Social-Media-Posts (59.101 Tweets, 664.925 Instagram Posts und 58.284 Flickr Posts). Die Auswahl der Plattformen wurde hauptsächlich von der Beliebtheit der Social-Media-Kanälen und der Spezifität der jeweiligen Inhalte bestimmt. Um ein breiteres Anwender*innen-Spektrum abzudecken, wurden die drei Datenquellen kombiniert, was durch die erhöhte Datenbreite zu robusteren Ergebnissen führte.

Referenzen:

Cakir, S., Schorcht, M., Stanley, C., Rieche, T., Ludwig, C., Gugulica, M., Dunkel, A., Hecht, R. (2021). Städtische Grünflächen und Indikatoren: Dresden (Version 2021) [Data set]. Leibniz Institute of Ecological Urban and Regional Development, Weberplatz 1, 01217 Dresden, Germany. https://doi.org/10.26084/IOERFDZ-DATA-DE-2021-1

Ludwig, C.; Hecht, R.; Lautenbach, S.; Schorcht, M.; Zipf, A. (2021): Mapping Public Urban Green Spaces Based on OpenStreetMap and Sentinel-2 Imagery Using Belief Functions. In: ISPRS International Journal of Geo-Information 10 (2021) 4, S.251 https://doi.org/10.3390/ijgi10040251

mFUND-Projekt: meinGrün, FKZ: 19F2073A

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Institut für Kartographie, TU Dresden

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

20.09.2021

Zeitbezug der Daten

01.01.2015 — 31.10.2020

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Städtische Grünflächen und Indikatoren: Dresden

Beschreibung: Der Datensatz enthält alle öffentlich zugänglichen Grünflächen der Stadt Dresden einschließlich einer Attributtabelle mit 38 verschiedenen Indikatoren. Die Grünflächen und Indikatorenwerte sind zentrale Datengrundlage für die Bewertung der Grünflächen nach Kriterien oder der Eignung für bestimmte Aktivitäten mittels der meinGrün-App (app.meingruen.org).

Die Grünflächenpolygone wurden mittels eines automatischen Ansatzes generiert, der in Ludwig et al. (2021) näher beschrieben ist. Die Bildung erfolgt auf Grundlage von Annahmen über physische Barrieren, speziell dem Straßen-, Schienen-, und Wassernetz sowie Grenzen bestimmter benachbarter Landnutzungsklassenkombinationen. Für Dresden erfolgte die Bildung der Grünflächenpolygone durch eine kombinierte Verarbeitung von OpenStreetmap und städtischen Daten, speziell einer Geometrie zu statistischen Blöcken, den Park- und Grünanlagen, Spielplätzen, Friedhöfen, Kleingärten und Wäldern. Indikatoren wurden durch das Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung, dem Heidelberg Institute for Geoinformation Technology an der Universität Heidelberg und dem Institut für Kartographie der TU Dresden prozessiert. Die für die Berechnung der Indikatoren verwendeten Datengrundlagen und Berechnungsvorschriften sind in der Metadatenbeschreibung dokumentiert.

# Referenzen:
Cakir, S.; Hecht, R.; Krellenberg, K. (2021): Sensitivity analysis in multi-criteria evaluation of the suitability of urban green spaces for recreational activities. In: AGILE GIScience Series, 2, 22 (2021)
https://doi.org/10.5194/agile-giss-2-22-2021

Hecht, R.; Artmann, M.; Brzoska, P. et al. (2021): A web app to generate and disseminate new knowledge on urban green space qualities and their accessibility. ISPRS Annals (accepted)

Krellenberg, K.; Artmann, M.; Stanley, C.; Hecht, R. (2021): What to do in, and what to expect from, urban green spaces – Indicator-based approach to assess cultural ecosystem services. In: Urban Forestry & Urban Greening (2021) 59: 126986
https://doi.org/10.1016/j.ufug.2021.126986

Krellenberg, K.; Hecht, R. (2021): Mit einer mobilen App neues Wissen zum Stadtgrün generieren. In: GIS.business - das Magazin für Geoinformation (2021) 3/2021, S.41-43
https://doi.org/10.21241/ssoar.73701

Ludwig, C.; Hecht, R.; Lautenbach, S.; Schorcht, M.; Zipf, A. (2021): Mapping Public Urban Green Spaces Based on OpenStreetMap and Sentinel-2 Imagery Using Belief Functions. In: ISPRS International Journal of Geo-Information 10 (2021) 4, S.251
https://doi.org/10.3390/ijgi10040251

mFUND-Projekt: meinGrün, FKZ: 19F2073A

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung e. V. (IÖR)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

20.09.2021

Zeitbezug der Daten

01.01.2015 — 31.12.2020

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

31 - 40 von 160 Datensätzen

Ergebnisse als CSV oder RDF/XML