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124 Datensätze

Dieser Datensatz enthält vektorisierte Indoor-Kartendaten für barriere-freie Indoor-Navigation. Es handelt sich um hochgenaue georeferenzierte Indoor-Daten von einer stetig wachsenden Anzahl an Gebäuden. Konkret sind in den allermeisten Fällen mindestens folgende Informationen enthalten

- Wände
- Türen
- Treppen, Fahrstühle, Rolltreppen
- Räume mit Name und Raumtyp, und ggf. Schlagworten sowie Informationen zur Barrierefreiheit

Die Daten können nach Freigabe des Accounts direkt über eine graphql-Schnittstelle abgefragt werden (siehe Nutzungshinweise). Zusätzlich stehen direkt nutzbare SDKs für Android- und iOS-Anwendungen nach Lizensierung zur Verfügung. So können die Daten besonders einfach in mobilen Anwendungen nutzbar gemacht werden und direkt in Verbindung mit dem Fraunhofer System everGuide z.B. für eine barrierefreie Turn-by-Turn Navigation verwendet werden.

mFUND-Projekt: indoorRobot, FKZ: 19F2070A

Infrastruktur
Straßen
Bereitgestellt durch

Fraunhofer Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS

Art des Datenzugangs

API

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Aktualisierungsfrequenz

Kontinuierlich

Raumbezug

Dieser Raster-basierte Datensatz enthält die Geometrien der 15-Minuten-Erreichbarkeits-Isochrone, ausgehend vom Mittelpunkt jeder Zelle des beigefügten Rasters. Das Ergebnis bezieht sich auf eine Abfahrtszeit an einem durchschnittlichen Montag um 9:00 Uhr.

Die Geometrien wurden auf Basis des GTFS-Feeds für Berlin und Brandenburg 2019 generiert, der von der VBB Verkehrsverbund Berlin-Brandenburg GmbH unter Creative Commons Namensnennung-Lizenz unterdaten.berlin.de veröffentlicht wurde.

Erläuterung der enthaltenen Spalten
  • cell_id – Bezug zum Raster, siehe GeoJSON oder Shapefile
  • geometry – Multypolygon-Geometrie des innerhalb von 15 Minuten zu Fuß und mit dem ÖPNV zu erreichenden Gebiets im Well-Known-Text-Format (WKT)


mFUND-Projekt: ally Mobility Analytics Platform (allyMAP), FKZ: 19F2022A

Bahn
Infrastruktur
Straßen
Bereitgestellt durch

door2door GmbH

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2019 — 31.12.2019

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Der Datensatz liefert mittels verschiedener Parameter Signalstärke und Signalqualität für Mobilfunkverbindungen der am weitesten verbreiteten Mobilfunknetzbetreiber in Deutschland. Bereitgestellt werden Daten für die Mobilfunktechnologien GSM, UMTS und LTE. Die Daten liegen getrennt nach Mobilfunktechnologie jeweils als strukturierter, trennzeichenseparierter ASCII-Datensatz vor.

Die Parameter umfassen im
GSM-Netz: RSSI | Telekom, Vodafone, Telefonica, Deutsche Bahn (GSM-R)
UMTS-Netz: RSSI, EC/IO, RSCP | Telekom, Vodafone, Telefonica
LTE-Netz: RSSI, SINR, RSRP, RSRQ | Telekom, Vodafone, Telefonica

Die Messung wurde mithilfe eines professionellen Mobilfunk-Scanners im Inneren eines Messfahrzeugs und unter Verwendung einer Außenantenne in der Nähe des Fahrzeugdachs durchgeführt. Es wurde nur der jeweils beste Messwert für jeden Parameter und jeden Mobilfunknetzbetreiber zu einem konkreten Zeitpunkt extrahiert. Vorrangig wurden die Daten im Großraum Dresden sowie in Brandenburg erfasst.

mFUND-Projekt: CarToX², FKZ: 19F2033B

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

TU Dresden

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

02.04.2020 — 19.04.2020

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

Park-API Link. Parkplatz Echtzeit-Belegungsinformationen der Stadt Herrenberg, mit LoRaWan Bodensensoren oder über Parkhaus-Schranken erhoben.

mFUND-Projekt: Modellstadt für saubere Luft, FKZ: 45MS0007

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Stadt Herrenberg

Art des Datenzugangs

API

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Raumbezug

Die hier vorliegenden Daten dienen zur Kennzeichnung der ASB-Sektoren, die dem Lang-Lkw-Netz nach LKWÜberlStVAusnV, Anlage zu §2 Absatz 1 auf Bundesfernstraßen zugeordnet sind. Dieser Datensatz ist damit eine Untermenge des auch "Positivnetz Lang-LKW" genannten Netzes. Teilweise sind auch einige Informationen zum nachgeordneten Straßennetz vorhanden (soweit sie eingepflegt wurden). Zur besseren Visualisierung diese Datensatzes ist er um die entsprechenden Geometrien erweitert worden. Dieser Datensatz enthält keine weiteren Informationen zum Lang-LKW-Netz, z.B. aus LKWÜberlStVAusnV, §2 Absatz 2.

Die hier vorliegenden Daten erheben keinen Anspruch auf Vollständigkeit oder Richtigkeit. Sie sind auch von keiner rechtlichen oder amtlichen Bedeutung. Die Daten sind weder für Navigation noch für ähnliche Zwecke geeignet. Sie unterliegen der GeoNutzV. Jegliche Haftung wird ausgeschlossen. Die Aktualisierung erfolgt nur bei Bedarf.

Stand des Basisnetzes: 2021q2 (Die Daten sind vorläufig, da sie sich in Überarbeitung befinden), basierend auf der "Zehnte Verordnung zur Änderung der Verordnung über Ausnahmen von straßenverkehrsrechtlichen Vorschriften für Fahrzeuge und Fahrzeugkombinationen mit Überlänge".

Die Geometrien liegen in ETRS89/UTM32 (EPSG:25832) vor. Die Geodatendatei wird im GeoJSON-Format ausgeliefert.

Straßen
Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt)

Art des Datenzugangs

Dateidownload / Portal

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Aus dem PermanentNet® abgeleitetes linearreferenziertes Hauptverkehrsstraßennetz

Straßen
Infrastruktur
Bereitgestellt durch

IPM Group s.r.o

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Aktualisierungsfrequenz

Jährlich

Raumbezug

Der Datensatz enthält alle öffentlich zugänglichen Grünflächen der Stadt Heidelberg einschließlich einer Bewertung für die Eignung für physische und passive Aktivitäten. Die Attributtabelle enthält Scores, welche die Eignung der Grünflächen in Bezug auf die Durchführung von 20 verschiedenen Aktivitäten ausdrücken. Die Scores sind Ergebnis einer multikriteriellen Bewertung, welche in Cakir et al. (2021) beschrieben ist. Bei der Berechnung wurden die folgenden Eingaben berücksichtigt:
- normierte Indikatorwerte der Kriterien (siehe https://doi.org/10.26084/IOERFDZ-DATA-DE-2021-2)
- die von den Nutzern definierte Gewichtung (siehe Standardgewichte von 0 bis 10 in Tabelle 1) der Kriterien.
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 Heidelberg 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.

# 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

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

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

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2015 — 31.12.2020

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Sowohl im urbanen Straßen- als auch Schienenverkehr nutzen vernetzte, intelligente Verkehrssysteme („C-ITS") Funksysteme im 5.9 GHz ITS Frequenzband.

Dies erscheint zunächst unproblematisch, wenn U- und S-Bahnen in Großstädten unterirdisch verlaufen und die inkompatiblen C-ITS Funksysteme räumlich getrennt sind. Bei genauer Betrachtung gibt es jedoch viele Bereiche, in denen der urbane Schienen- und Straßenverkehr nebeneinander verläuft. Funksysteme können sich daher gegenseitig stören und eine zuverlässige Funktionsfähigkeit von C-ITS ist nicht zwingend gewährleitstet.

Das Projekt V2X-DuRail hatte zum Ziel, diese Störungen und Interferenzen zu messen und zu analysieren.

Im Projekt wurden folgende Aktivitäten durchgeführt:

* eine 4-tägige Interferenz-Messkampagne mit dem „DB advanced TrainLab“ (Zug), einer Basisstation sowie zwei DLR Messfahrzeugen am S-Bahn „Süd-Ring“ in Berlin.
* 51 Messungen in verschiedenen Umgebungen mit unterschiedlichen Fahrmanövern und Einstellungen der Funksysteme.
* Vermessung der Funkausbreitung zwischen Störern und Zug (inklusive generischen Funksystem für 5G Funksysteme).
* Aufzeichnung der Position aller Fahrzeuge mit GNSS Empfängern und für die Straßenfahrzeuge LIDAR Daten.

mFUND-Projekt: V2X-DuRail, FKZ: VB18F1048A

Straßen
Bahn
Infrastruktur
Bereitgestellt durch

DLR - Institut für Kommunikation und Navigation

Art des Datenzugangs

Dateidownload / Portal

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

04.03.2021 — 07.03.2021

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

Bei den Daten handelt es sich um einen Auszug eines Algorithmusses zur Berechnung von Verladerpreisen. Dieser Datensatz bildet die Strecke Krefeld nach Wolfsburg im Zeitraum 01.11.2019 bis zum 31.10.2021 ab. Für eine Strecke wurde die Entfernung von 373 km mit einer Fahrzeit von 03:46 h angenommen.

- Der Name der CSV-Dateien enthält die Informationen zur Strecke und dem Zeitraum der Berechnung.
- In der ersten Spalte ist das jeweilige Beladedatum abgebildet.
- In den weiteren Spalten sind die jeweiligen Verladerpreise dargestellt, welche sich für das jeweilige Datum der Zeile und die in der Kopfzeile angegebene Anzahl von Stellplätzen ergibt.

Weitere Parameter in der Begleitinformation.

mFUND-Projekt: Carrypicker Yield Management in der Speditionsbranche, FKZ: 19F2084

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Carrypicker Yield Management in der Speditionsbranche

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.11.2019 — 31.10.2021

Raumbezug

Auf Basis dieser Daten werden mittels Methoden der künstlichen Intelligenz die Kennzahlen, wie der Zufluss von LKW und die Abfertigungsdauer, am Leercontainerdepot vom HCS Hamburger Container Service GmbH berechnet. Durch ein API-Zugriff könnnen aktuelle Vorhersagen für die nächsten Tage abgerufen werden.

Für weitere Infos über das Leercontainerdepot besuchen Sie die Website des Depots.

mFUND-Projekt: KIK-Lee, FKZ: 19F2148

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Fraunhofer-Center für Maritime Logistik und Dienstleistungen CML

Art des Datenzugangs

API

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Aktualisierungsfrequenz

Kontinuierlich