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123 Datensätze

Die ZIP-Datei enthält die Ordnerstruktur für die Bereitstellung eines 3D-Visualisierungsdienstes mittels OGC API - 3D GeoVolumes für den Kreis Lippe. Die Daten beruhen dabei auf den beiden Datenbeständen DGM1 und LoD2 von Geobasis NRW. Die Daten unterliegen der Lizenz dl-de/zero-2-0.

Für die Inbetriebnahme des Dienstes ist die Software "3D GeoVolumes API Server" des Steinbeis Transfer Zentrums der HFT Stuttgart notwendig. Die Software ist unter https://transfer.hft-stuttgart.de/gitlab/ogc/3dgeovolumesapi erhältlich und beschrieben.

Verwendete Datensätze: https://www.opengeodata.nrw.de/produkte/geobasis/hm/dgm1_xyz/dgm1_xyz/ und https://www.opengeodata.nrw.de/produkte/geobasis/3dg/lod2_gml/lod2_gml/

mFUND-Projekt: envVisio GI - GeodatenIntelligenz für interoperables Datenmanagement mit der envVisio-Methode, FKZ: 19FZ126D

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

GeodatenIntelligenz für interoperables Datenmanagement mit der envVisio-Methode - envVisio-GI

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

11.02.2022

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

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: 19F2073C

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Institut für Kartographie, TU Dresden

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2015 — 31.10.2020

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Im Fokus des SenAD-Projekts steht die Entwicklung eines hybriden Gewebes, welches mittels integrierter Sensorik Zustandsänderungen der Umgebungskomponenten detektieren kann. Das Ziel ist der Einbau der funktionalisierten Gewebe in die Asphalttragschicht von Straßenbefestigungen, um strukturelle Schädigungen der Schicht erkennen zu können. Kernstück des Gewebes ist ein Sensormaterial, welches durch Belastungen gedehnt und der elektrische Widerstand geändert wird.

Im SenAD-Projekt wurden in verschiedenen Testreihen mit Asphaltprobekörpern mit integriertem Sensorgewebe Ermüdungsversuche in einer servohydraulischen Prüfmaschine durchgeführt. Die durch die Belastungen resultierenden Dehnungen im Probekörper sowie die dabei festgestellten Widerstandsänderungen im Sensorgewerbe wurden erfasst. Für verschiedene Drahtstärken 02, 03, 04 und 06 wurden jeweils sieben bis neun Probekörper P1, P2, P3, P4 etc. hergestellt und mit entsprechenden Ermüdungsversuchen belastet. Dieser Datensatz stellt die Messdaten von 32 Testreihen bereit.

mFUND-Projekt: SenAD, FKZ: 19F1070

Straßen
Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Hochschule Hannover

Art des Datenzugangs

Dateidownload / Portal

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

Dieser Datensatz enthält Ergebnisse des mFund-Projekts "allyMAP".

Enthalten sind Eingabeparameter und Simulationsergebnisse von On-Demand-Ridepooling-Szenarien mit verschiedenen Parametern (Fahrzeuganzahl, Betriebsgebiet, Betriebszeitraum, etc.) in Berlin. Datengrundlage für die Simulationen waren die im Frühjahr im Rahmen des Pilotbetriebs "allygator shuttle" erhobenen Nachfragedaten (diese werden hier in einem separaten Datensatz zur Verfügung gestellt).

Analysiert wurden zwei unterschiedliche potenzielle Pilotgebiete (unabhängig der tatsächlichen Bezirksgrenzen): "Friedrichshain-Kreuzberg" und "Tempelhof-Neukölln". Die Ausdehnung dieser Gebiete geht aus den zusätzlich bereitgestellten Polygonen im GeoJSON-Format hervor.

In der deutschsprachigen Spaltenbeschreibung (ODS oder PDF) findet sich eine genauere Erklärung der einzelnen Parameter und Kennzahlen.

Aus dem Ergebnis lassen sich die Auswirkungen unterschiedlicher Betriebsparameter auf die Leistungsfähigkeit von On-Demand-Mobilitätsdiensten hinsichtlich unterschiedlicher Indikatoren (Pooling-Rate, Verfügbarkeit, Anzahl der beförderten Fahrgäste, etc.) erkennen.

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

Infrastruktur
Bahn
Straßen
Bereitgestellt durch

door2door GmbH

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2018 — 31.08.2018

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Der Datensatz liefert Informationen zur Mobilfunk-Konnektivität einer autonomen Drohne in Abhängigkeit der geographischen Position in einem 5G-Versuchsmobilfunknetz bei Greding, Bayern.

Die Daten wurden im Projekt FreeRail in Kooperation im 5G-Testfelds des 5G Connected Mobility Projekts erfasst. Mit den Daten ist es möglich, die Konnektivität der Drohne für verschiedene Flughöhen, Konfigurationen des Mobilfunknetzes mit Network Slices sowie Kurz- und Langstreckenflüge abzuschätzen.

Das Projekt FreeRail entwickelt ein vollautomatisiertes drohnenbasiertes System zur digitalisierten Vegetationskontrolle und Registrierung von Schäden nach Unwetterereignissen entlang des Streckennetzes der Deutschen Bahn.

mFUND-Projekt: FreeRail, FKZ: 19F2088A

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Technische Hochschule Ingolstadt - CARISSMA

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.07.2020 — 30.08.2020

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

Dieser Datensatz beinhaltet die Lichtsignalanlagen der Städte Hamm und Krefeld, die mit Hilfe der Qualitätsanalyse-Diensten (QAD) im Forschungsprojekt CITRAM untersucht werden. Weitere Informationen zu den Untersuchungen im Projekt und den QAD sind im Schlussbereicht des Projektes zu finden.

Im Datensatz enthalten sind die Geometrien der Lichtsignalanlagen inkl. der LSA-Nummern.
Darüber hinaus sind die Signallagepläne in separaten Archiven zusammengefasst. Für die Stadt Hamm werden darüber hinaus auch die Signalzeitenpläne der jeweiligen LSA bereitgestellt.

mFUND-Projekt: CITRAM, FKZ: 19F2068F

Straßen
Infrastruktur
Bereitgestellt durch

TSC Beratende Ingenieure für Verkehrswesen GmbH & Co. KG

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.07.2020

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

Daten des Zielfahrplans Deutschlandtakt im Format railML TT

Der Datensatz beinhaltet die Zugfahrten des Schienenpersonenfernverkehr (SPFV), Schienenpersonennahverkehr (SPNV) und Schienengüterverkehrs (SGV) aus dem dritten und abschließenden Gutachterentwurf im Zielfahrplan Deutschlandtakt (weitere Informationen unter https://www.deutschlandtakt.de/). Diese Fahrplandaten werden im offenen Format railML TT 2.2 (Beschreibung des Formats siehe https://www.railml.org/) bereitgestellt.

Der Deutschlandtakt ist die Planungsgrundlage für einen bedarfsgerechten Ausbau und eine optimale Nutzung der Schieneninfrastruktur auf Basis eines Integralen Taktfahrplans mit systematisierten Trassen für alle Verkehrsarten. Ziel ist ein Ausbau der Bundesschienenwege für ein deutschlandweit vernetztes, schnelles, zuverlässiges, häufig verkehrendes Angebot mit optimalen Anschlüssen für den Schienenpersonenverkehr und mit bedarfsgerechten Kapazitäten für einen ausgeweiteten Schienengüterverkehr mit kürzeren Transportzeiten. Der Deutschlandtakt ist somit Kompass und durchgehende Planungsgrundlage für die infrastrukturelle Weiterentwicklung des deutschen Bahnnetzes.

Der Zielfahrplan Deutschlandtakt basiert auf einem integralen Taktfahrplan für den Personenverkehr mit optimalen Anschlüssen für das gesamte Angebot vom Hochgeschwindigkeitsverkehr bis zur Regionalbahn im längsten europäischen Schienennetz. Der Zielfahrplan ist angebotsorientiert und schafft damit die Basis für die angestrebte Verdopplung der Fahrgastzahlen. Gleichzeitig berücksichtigt der Deutschlandtakt gleichberechtigt die für einen wachsenden Güterverkehr erforderlichen Streckenkapazitäten.

Infrastruktur
Bahn
Bereitgestellt durch

Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

30.06.2020

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

3D-Punktwolken und Screen-Videos vom Prototype MKII des mobilen 3D-Scanners, aufgenommen in den Lagerhallen, Foyer-Räumen und Kellergängen des DMT-Geländes.

mFUND-Projekt: DeepSpaceBIM, FKZ: 19F2057C

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

DMT GmbH & Co. KG

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.03.2020 — 30.04.2021

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

BaumCloud ermöglicht eine zentrale Sammlung und Vereinheitlichung der digitalen Daten von Bäumen. Diese Daten stehen der Öffentlichkeit zur Verfügung und können z.B für wissenschaftliche Auswertungen, Studien oder Webapplikationen verwendet werden.

mFUND-Projekt: meinGrün, FKZ: 19F2073G

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Terra Concordia gGmbH

Art des Datenzugangs

WFS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

30.01.2020 —

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Identifizierte Bremsvorgänge und Erschütterungen (basierend auf den Sensordaten des Projekts ECOSense).

Der Datensatz gibt keine Aussage über die stärke von Bremsvorgängen und Erschütterungen, zeigt aber Stellen auf, an denen im Oldenburger Raum gebremst wurde bzw. an denen Erschütterungen wahrgenommen wurden.

Daten jeweils:
- Longitude
- Latitude

mFUND-Projekt: ECOSense, FKZ: VB18F1030A

Infrastruktur
Straßen
Bereitgestellt durch

Universität Oldenburg, Abteilung für Wirtschaftsinformatik VLBA

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.11.2019 — 30.04.2020

Raumbezug