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2742 Datensätze

Straßen

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Ladestationen E-Autos Wuppertal

Der Datensatz umfasst die (Stand 12/2020) 38 öffentlichen oder halböffentlichen Ladestationen für Elektro-Autos unterschiedlicher Betreiber im Wuppertaler Stadtgebiet. Die Daten wurden im Rahmen des Verbundprojektes EmoTal (http://www.emotal.de) erstmalig im Dezember 2014 erhoben. Die Standorte der Stationen wurden dabei als frei digitalisierte Punktgeometrien mit einer Lagegenauigkeit von einigen Metern erfasst. Seit dem Ende des Projektes EmoTal (31.08.2017) werden die Daten von der zuständigen Leistungseinheit (Koordinierungsstelle Klimaschutz im Geschäftsbereichsbüro des GB3) geführt und bei Bedarf (Erstellung einer neuen Ladestation bzw. relevante Veränderung einer bestehenden Station) zeitnah aktualisiert. Seit 01/2020 wird hierfür ein Fachverfahren innerhalb des Wuppertaler Navigations- und Datenmanagementsystems WuNDa eingesetzt. Der Datensatz umfasst neben den Standortkoordinaten zu jeder Station einige beschreibende Attribute einschließlich eines Hyperlinks zu einem Foto der Anlage. Die als Open Data unter der Lizenz CC BY 4.0 bereitgestellten ESRI-Shapefiles, KML- und GeoJSON-Dateien werden in einem automatisierten Prozess wöchentlich aktualisiert.

Straßen
Bereitgestellt durch

Open NRW: Geoportal

Art des Datenzugangs

Shape / Dateidownload / WMS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

20.01.2020

Raumbezug

Park and Ride Anlagen Wuppertal

Der Datensatz umfasst die (Stand 01/2020) 13 Park and Ride Anlagen im Wuppertaler Stadtgebiet einschließlich des stadtnahen Außenbereiches, die im Zuge der Umsetzung des "Parkraumkonzeptes Wuppertal" an Bahnhöfen des Schienenpersonennahverkehrs und einigen Schwebebahnhöfen und Bushaltestellen angelegt worden sind. Die Daten werden von der zuständigen Fachabteilung "Straßen- und Verkehrsplanung" des Ressorts 104 "Straßen und Verkehr" mit einem Fachverfahren innerhalb des Wuppertaler Navigations- und Datenmanagementsystems WuNDa geführt und bei Bedarf zeitnah aktualisiert. (WuNDa ist ein themenübergreifendes, webbasiertes Geoinformationssystem im Intranet der Stadtverwaltung Wuppertal.) Die Park and Ride Anlagen unterliegen dabei nur seltenen Änderungen. Die geographische Lage dieser eigentlich flächenhaften Anlagen wird vereinfacht durch Punkte repräsentiert. Der Datensatz umfasst neben den Standortkoordinaten zu jeder Anlage einige beschreibende Attribute einschließlich eines Hyperlinks zu einem Foto der Anlage. Die als Open Data unter der Lizenz CC BY 4.0 bereitgestellten ESRI-Shapefiles, KML- und GeoJSON-Dateien werden in einem automatisierten Prozess wöchentlich aktualisiert.

Straßen
Bereitgestellt durch

Open NRW: Geoportal

Art des Datenzugangs

Shape / Dateidownload / WMS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

20.01.2020

Raumbezug

Bike and Ride Anlagen Wuppertal

Der Datensatz umfasst die (Stand 01/2020) 29 Bike and Ride Anlagen im Wuppertaler Stadtgebiet einschließlich des stadtnahen Außenbereichs, die im Zuge der Umsetzung des "Parkraumkonzeptes Wuppertal" an Bahnhöfen des Schienenpersonennahverkehrs und einigen Schwebebahnhöfen und Bushaltestellen angelegt worden sind. Die Daten werden von der zuständigen Fachabteilung "Straßen- und Verkehrsplanung" des Ressorts 104 "Straßen und Verkehr" mit einem Fachverfahren innerhalb des Wuppertaler Navigations- und Datenmanagementsystems WuNDa geführt und bei Bedarf zeitnah aktualisiert. (WuNDa ist ein themenübergreifendes, webbasiertes Geoinformationssystem im Intranet der Stadtverwaltung Wuppertal.) Die Bike and Ride Anlagen unterliegen dabei nur seltenen Änderungen. Die geographische Lage dieser eigentlich flächenhaften Anlagen wird vereinfacht durch Punkte repräsentiert. Der Datensatz umfasst neben den Standortkoordinaten zu jeder Anlage einige beschreibende Attribute einschließlich eines Hyperlinks zu einem Foto der Anlage. Die als Open Data unter der Lizenz CC BY 4.0 bereitgestellten ESRI-Shapefiles, KML- und GeoJSON-Dateien werden in einem automatisierten Prozess wöchentlich aktualisiert.

Straßen
Bereitgestellt durch

Open NRW: Geoportal

Art des Datenzugangs

Shape / Dateidownload / WMS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

20.01.2020

Raumbezug

Ladestationen E-Fahrräder Wuppertal

Der Datensatz umfasst die (Stand 06/2020) 9 kostenfreien, öffentlichen Akku-Ladestationen für Elektro-Fahrräder im Wuppertaler Stadtgebiet. Die Daten wurden im Rahmen des Verbundprojektes EmoTal (http://www.emotal.de) erstmalig im Dezember 2014 erhoben. Die Standorte der Stationen wurden dabei als frei digitalisierte Punktgeometrien mit einer Lagegenauigkeit von einigen Metern erfasst. Seit dem Ende des Projektes EmoTal (31.08.2017) werden die Daten von der zuständigen Leistungseinheit (Koordinierungsstelle Klimaschutz im Geschäftsbereichsbüro des GB3) geführt und bei Bedarf (Erstellung einer neuen Ladestation bzw. relevante Veränderung einer bestehenden Station) zeitnah aktualisiert. Seit 05/2020 wird hierfür ein Fachverfahren innerhalb des Wuppertaler Navigations- und Datenmanagementsystems WuNDa eingesetzt. Der Datensatz umfasst neben den Standortkoordinaten zu jeder Station einige beschreibende Attribute einschließlich eines Hyperlinks zu einem Foto der Anlage. Die als Open Data unter der Lizenz CC BY 4.0 bereitgestellten ESRI-Shapefiles, KML- und GeoJSON-Dateien werden in einem automatisierten Prozess wöchentlich aktualisiert.

Straßen
Bereitgestellt durch

Open NRW: Geoportal

Art des Datenzugangs

Shape / Dateidownload / WMS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

20.01.2020

Raumbezug

Hochsauerlandkreis Windkraftanlagen

Geplante und gebaute Windkraftanlagen im Hochsauerlandkreis

Straßen
Bereitgestellt durch

Open NRW: Geoportal

Art des Datenzugangs

Shape / Dateidownload / WMS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

20.01.2020

Raumbezug

Hochsauerlandkreis Gebäudereferenzdatei

Die Gebäudereferenzdatei enthält alle Strassen und Hausnummern im Hochsauerlandkreis. Sie ist als punktförmiger Layer gespeichert.

Straßen
Bereitgestellt durch

Open NRW: Geoportal

Art des Datenzugangs

Shape / Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

20.01.2020

Raumbezug

LIMBO - cambio Stationen Koeln

Limbo-Daten für cambio Stationen Koeln Original: Georeferenzierte Auflistung der Cambio Carsharing Stationen in Köln. Weitere Informationen finden Sie hier

mFUND-Projekt: LIMBO, FKZ: 19F2029

Straßen
Bereitgestellt durch

LimboConsortium

Art des Datenzugangs

Turtle-File

Aktualität der Datensatzbeschreibung

17.01.2020

LIMBO - Ampelanlagen in Köln (GK)

Limbo-Daten für Ampelanlagen in Köln (GK) Original: Ampelanlagen (Lichtzeichenanlagen) in Köln. Die Verortung erfolgt über Gauss Krüger Koordinaten. Stand 2016

mFUND-Projekt: LIMBO, FKZ: 19F2029

Straßen
Bereitgestellt durch

LimboConsortium

Art des Datenzugangs

Turtle-File

Aktualität der Datensatzbeschreibung

17.01.2020

Ladestationen für Elektroautomobile in Wesel

Dieser Datensatz listet die Ladestationen für Elektroautomobile auf dem Stadtgebiet Wesel auf. Die Daten werden für die Homepage der Stadt Wesel gepflegt.

Straßen
Bereitgestellt durch

Stadt Wesel

Art des Datenzugangs

XML

Aktualität der Datensatzbeschreibung

16.12.2019

FeGiS

Im Rahmen des Projekts FeGiS wurden Meldungen zu potentiellen Gefahrenstellen durch Nutzer über die Webseite www.gefahrenstellen.de gesammelt mit dem Ziel, Gefahren im Straßenverkehr frühzeitig zu erkennen und Unfallrisiken zukünftig zu reduzieren. Die Testphase/Machbarkeitsstudie wurde in den Regionen Aachen und Bonn durchgeführt.

Die Schnittstelle/API wird im JSON-Format zur Verfügung gestellt und enthält die Meldungen potentieller Gefahrenstellen mit:
- Latitude: Geographische Breite des Gefahrenpunktes
- Longitude: Geographische Länge des Gefahrenpunktes
- URL: Link zu Detailinformationen auf der Projektwebseite

https://www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/frueherkennung-von-gefahrenstellen-im-strassenverkehr-fegis.html

mFUND-Projekt: FeGiS

Straßen
Bereitgestellt durch

Initiative für sicherere Straßen UG haftungsbeschränkt

Art des Datenzugangs

API

Aktualität der Datensatzbeschreibung

12.12.2019

Zeitbezug der Daten

01.05.2018 — 30.11.2018

Raumbezug

2581 - 2590 von 2742 Datensätzen

Ergebnisse als CSV oder RDF/XML