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123 Datensätze

Infrastruktur

Alles zurücksetzen

Datenübersicht über Zähldaten

Dieses Notebook gibt einen Überblick über alle recherchierten und in den Unterordnern archivierte Datensätze. Die Datensätze sind thematisch geordnet nach Fahrgastzähldaten und Verkehrszähldaten. Zu jedem Datensatz gibt es einen Abschnitt, in dem die wichtigsten Eigenschaften dargestellt sind und Auszüge aus den Daten präsentiert

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

MotionTag GmbH

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Raumbezug

Die Autobahn App

Die Autobahn App spricht Nutzerinnen und Nutzer der deutschen Autobahnen an, die zusätzlich zu den Möglichkeiten ihrer verwendeten Navigations-App weitere Informationen zu den Autobahnen des Bundes suchen.

Inhalte sind Informationen zur aktuellen Verkehrslage, zu aktuellen und geplanten Baustellen, Umleitungen, Straßensperrungen, Standorte von E-Ladesäulen, Parkplätzen, Tank- und Rastanlagen sowie Live-Cams im Autobahnnetz. Die Daten stammen von der Bundesnetzagentur sowie aus dem Mobilitätsdaten-Marktplatz MDM und können überwiegend frei verwendet werden.

Die App kann mit der persönlichen Navigations-App (wie Google Maps und Apple Karten) verknüpft werden und wird kosten- und werbefrei zur Verfügung gestellt.

Weitere Informationen unter https://www.autobahn.de/app

Infrastruktur
Straßen
Bereitgestellt durch

Die Autobahn GmbH des Bundes

Art des Datenzugangs

Dateidownload / Portal / API

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Mon Jul 19 22:00:00 GMT 2021 —

Aktualisierungsfrequenz

Kontinuierlich

Raumbezug

DMT Flur

3D-Punktwolken vom Prototype MKIII des mobilen 3D-Scanners, aufgenommen in den Fluren eines DMT-Gebäudes.

mFUND-Projekt: DeepSpaceBIM, FKZ: 19F2057C

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

DMT GmbH & Co. KG

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Thu Dec 31 23:00:00 GMT 2020 — Thu Apr 29 22:00:00 GMT 2021

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

Liste der von der DB RegioNetz Infrastruktur GmbH zu betreibenden Stationen

Stationen RNI

Liste der von der DB RegioNetz Infrastruktur GmbH zu betreibenden Stationen

Bahn
Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Eisenbahn-Bundesamt

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Liste der von der DB Station&Service AG zu betreibenden Stationen

Stationen DB S+S

Liste der von der DB Station&Service AG zu betreibenden Stationen

Bahn
Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Eisenbahn-Bundesamt

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

mCLOUD Metadatenkatalog

Das BMDV Open-Data-Portal mCLOUD bietet unter https://mcloud.de/export/ eine Exportschnittstelle (REST-API) an, über die Daten als RDF nach der DCAT-AP.de Spezifikation oder als CSV exportiert werden können.
Export als DCAT-AP.de in RDF/XML:
Basispfad: https://mcloud.de/export/datasets
Export als CSV:
Basispfad: https://mcloud.de/export/csv/datasets
Parameter:
Die Parameter in den Requests sind angelehnt an die Parameter im Portal bei einer abgesetzten Suche (URL). Am Ende einer Trefferseite im Portal wird auch immer der Export angeboten. Eine Möglichkeit ist also, ganz normal über das Portal zu suchen und dann am Ende einer Seite die Export URL zu kopieren.
Einzelner Datensatz
Ein einzelner Datensatz kann durch anhängen der UUID abgerufen werden.
Z.B. https://mcloud.de/export/datasets/922e436b-2f0d-42d7-b3f4-528debab8b87
Dieser Export steht in der mCLOUD im Datensatz als "Link zu den Metadaten" direkt zur Verfügung.
Vordefinierte Filter:
Alle Datensätze, die in den letzten 24 Stunden hinzugekommen sind: filter=newdatasets https://mcloud.de/export/datasets?filter=newdatasets Alle Datensätze, die in den letzten 24 Stunden geändert wurden (beinhaltet auch neu hinzugekommene Sätze): filter=modifieddatasets https://mcloud.de/export/datasets?filter=modifieddatasets
Paging (default):
pageSize=10 (Anzahl Sätze auf einer Seite) page=1 (erste Seite anzeigen) https://mcloud.de/export/datasets?page=1&pageSize=10 Im DCAT-AP.de Export werden am Anfang immer Navigationsinformationen mit ausgegeben: itemsPerPage (= pageSize Parameter) totalItems (Gesamtanzahl) firstPage (= erste Seite für page Parameter) lastPage (= letzte Seite für page Parameter)
Suchbegriff:
query=Fahrzeug
https://mcloud.de/export/datasets?query=Fahrzeug
Suchfacette:
aggs=...
Dahinter wird die Facette genau wie auch im Portal Request angegeben. Die Kodierung ist zu beachten:
format%3ACSV = Art des Zugangs "CSV"
categories%3Aroads = Kategorie "Straße"
format%3ACSV%40%40categories%3Aroads = Art des Zugangs "CSV" UND Kategorie "Straße"

Zusammen:
aggs=format%3ACSV%40%40categories%3Aroads
https://mcloud.de/export/datasets?aggs=format%3ACSV%40%40categories%3Aroads

Hier die Suche im Portal, daran kann man sich orientieren:
https://mcloud.de/web/guest/suche/-/results/filter/auto/format%3ACSV%40%40categories%3Aroads/0
Am Ende der Seite befindet sich auch der Link (als RDF):
https://mcloud.de/export/datasets?page=1&pageSize=1147&sortOrder=desc&sortField=latest&aggs=format%3ACSV%40%40categories%3Aroads
Sortierfeld:
Keine Angabe sortiert nach ID der Datensätze
sortField=relevance (Relevanz)
sortField=latest (Aktualität)
Sortierreihenfolge:
sortOrder=asc (aufsteigend, Default)
sortOrder=desc (absteigend)

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

Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV)

Art des Datenzugangs

API

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Aktualisierungsfrequenz

Täglich

Mikro-Doppler Radardaten von Verkehrsteilnehmern

Mikro-Doppler Radardaten von Verkehrsteilnehmern zum Trainieren von Neuronalen Netzen.
Eine Datendatei enthält zeitsynchrone Radar- und Videodaten.
Zu einem Datensatz gehören Radardaten (Entfernung, Richtung und Geschwindigkeit) von Verkehrsteilnehmern aufgenommen in einem Kreuzungsbereich bei unterschiedlichen Verkehrssituationen. Darüber hinaus sind zu jedem bewegten Radarziel die Mikro-Doppler-Daten und das Videobild der Verkehrsszene zusammen mit einem Zeitstempel abgespeichert. Die Mikro-Doppler-Daten können zum Trainieren von Neuronalen Netzen verwendet werden, nachdem der Anwender diesen Daten ein Label aus bestimmten Klassen zugeordnet hat. Dies kann händisch oder automatisiert mit Hilfe von Bilderkennungstools durchgeführt werden. Sinnvolle Klassen können für diese Daten sein: Person geht, Person läuft, Radfahrer, Fahrzeug usw.
Die gelabelten Daten können dann zum Trainieren oder Verifizieren von Neuronalen Netzen angewendet werden.
Ziel dieser Klassifizierung ist, frühzeitig Verkehrssituationen zu erkennen, die zu einer Gefahr insbesondere für vulnerable Verkehrsteilnehmer führen kann, um entsprechend rechtzeitig Informationen oder Warnungen an die Verkehrsteilnehmer übermitteln oder Einfluss auf die Verkehrssteuerung nehmen zu können. Dies soll zukünftig auch das autonome Fahren in städtischen Kreuzungsbereichen unterstützten.

mFUND-Projekt: VIDETEC, FKZ: 19F1074B

Straßen
Infrastruktur
Infrastruktur
Straßen
Bereitgestellt durch

IMST GmbH

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Mon Apr 12 22:00:00 GMT 2021 — Tue Apr 13 22:00:00 GMT 2021

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

DLR Oberpfaffenhofen, 82234 Weßling

Offene Metadaten

Metadaten aus OpenData Portalen.

Dieser Datensatz umfasst Metadaten aus den Portalen European Data Portal (EDP), GovData, mCLOUD und MDM. Darin werden offene Datensätze beschrieben. Dies umfasst u.a. Titel, Beschreibungstexte, Lizenzen, Download-URLs und Geodaten. Die Metadaten wurden im mFUND Projekt OPAL aufbereitet und erweitert. Dazu wurde OPAL Batch 1.0.4 verwendet.

Das verwendete Datenformat ist RDF/Turtle. Die einzelnen Dateien sind im tar.gz Format (einer ZIP Alternative) komprimiert.
Die verwendeten Vokabularien sind DCAT und DVQ.

Daten:

EDP
Datensätze: 191.374
Tripel: 22.336.605
GovData
Datensätze: 37.931
Tripel: 3.906.021
mCLOUD
Datensätze: 2.853
Tripel: 297.163
MDM
Datensätze: 203
Tripel: 11.532

Links:

https://www.europeandataportal.eu/
https://www.govdata.de/
https://www.mcloud.de/
https://www.mdm-portal.de/

https://dice-research.org/OPAL
https://github.com/projekt-opal/batch/releases/tag/1.0.4

https://www.w3.org/TR/turtle/
https://de.wikipedia.org/wiki/Tar_(Packprogramm)

https://www.w3.org/TR/vocab-dcat-2/
https://www.w3.org/TR/vocab-dqv/

mFUND-Projekt: OPAL, FKZ: 19F2028A

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Universität Paderborn, Fachgruppe Data Science

Art des Datenzugangs

FTP / Dateidownload / Portal

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

— Sun Nov 29 23:00:00 GMT 2020

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

OPENER App Source-Code

Die OPENER-App ist eine Android-Applikation, die der Erfassung von Barrieren an Haltestellen des ÖPNV dient. Die erfassten Daten sind geo-referenziert, werden Haltestellensteig (bzw. -mast) scharf aufgelöst und sind mit der Deutschlandweit eindeutigen Haltestellen-ID (DHID) versehen. Die Barriere-Daten werden nach dem Datenstandard des DELFI-Vereins erfasst und sind somit deutschlandweit nutzbar (vgl. https://www.delfi.de/de/leistungen-produkte/handbuch-barrierefreiheit/).

Der Source-Code der App wird fortlaufend weiterentwickelt, ein regelmäßiges Überprüfen des verlinkten GitLab-Repositories ist daher empfehlenswert. Weiterhin wird derzeit eine Beta-Version im Google Play Store zum Test angeboten.

mFUND-Projekt: OPENER, FKZ: VB18F1016A

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Technische Universität Chemnitz

Art des Datenzugangs

Portal

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

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

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Wed Dec 31 23:00:00 GMT 2014 — Wed Dec 30 23:00:00 GMT 2020

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

51 - 60 von 123 Datensätzen

Ergebnisse als CSV oder RDF/XML