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  • The Global Urban Footprint® (GUF®) dataset is based on the radar (SAR) satellite imagery of the German satellites TerraSAR-X and TanDEM-X. By creating the GUF database, scientists at the German Remote Sensing Data Center (DFD) of the German Aerospace Center (DLR) have succeeded in using a newly developed method to generate a global raster map of the world’s built-up pattern in a so far unprecedented spatial resolution of about 12m per raster cell. Using a fully automated processing system, a global coverage of more than 180,000 very high resolution SAR images (3m ground resolution) has been analyzed acquired between 2010 and 2013. Thereby, the backscatter amplitudes of the SAR data have been used in combination with derived textural information to delineate human settlements in a highly automated, complex decision-making process. The evaluation procedure based mainly on radar signals detects the characteristic vertical structures of human habitations – primarily built-up areas. In addition, auxiliary data such as digital elevation models have been included to improve the classification process. In total, over 20 million datasets were processed with a combined volume of about 320 terabytes. The final global maps show three coverage categories (e. g. in a B/W representation): Built-up areas (vertical structures only) in black, non-built-up surfaces in white, areas of no coverage by TSX/TDX satellites (NoData) as most parts of the oceans in grey. The final product has been optimized for fast online access through web services by merging the 5 x 5 degree GUF tiles into a single global mosaic. Furthermore reduced resolution overviews have been generated with an interpolation algorithm, that computes the average value of all contribution pixels. The global mosaic uses PackBits compression to reduce file size. (GUF® and Global Urban Footprint® are protected as trademarks.)

  • The file “GCOS_EHI_1960-2020_Continental_Heat_Content_data.nc” presents an updated estimate of the global continental heat storage for the period 1960-2020. For the first time, the continental heat storage is assessed as composed by: ground heat storage due to changes in subsurface temperatures, inland water heat storage due to the warming of inland water bodies, and permafrost heat storage due to thawing of ground ice in the Arctic. Furthermore, we argue that all three components of the continental heat storage should be monitored independently of their relative magnitude, as heat gain in the three components alters several important climate phenomena affecting society and ecosystems. This file contains the total continental heat storage relative to 1960. The ground heat storage has been estimated by inverting 1079 subsurface temperature profiles form the Xibalbá database (https://figshare.com/articles/dataset/Xibalb_Underground_Temperature_Database/13516487) and a bootstrap technique to aggregate the Singular Value Decomposition (SVD) inversions of each profile (Cuesta-Valero et al., 2022a). The data are used in Cuesta-Valero et al. (2022b) and von Schuckmann et al. (2022).

  • The file “GCOS_EHI_1960-2020_Continental_Heat_Content_data.nc” presents an updated estimate of the global continental heat storage for the period 1960-2020. For the first time, the continental heat storage is assessed as composed by: ground heat storage due to changes in subsurface temperatures, inland water heat storage due to the warming of inland water bodies, and permafrost heat storage due to thawing of ground ice in the Arctic. Furthermore, we argue that all three components of the continental heat storage should be monitored independently of their relative magnitude, as heat gain in the three components alters several important climate phenomena affecting society and ecosystems. This file contains the total continental heat storage relative to 1960. The ground heat storage has been estimated by inverting 1079 subsurface temperature profiles form the Xibalbá database (https://figshare.com/articles/dataset/Xibalb_Underground_Temperature_Database/13516487) and a bootstrap technique to aggregate the Singular Value Decomposition (SVD) inversions of each profile (Cuesta-Valero et al., 2022a). The data are used in Cuesta-Valero et al. (2022b) and von Schuckmann et al. (2022). This version includes an update of continental heat content uncertainty, where the standard deviation has been corrected from the precedent version to consider properly the value from permafrost heat storage uncertainty.

  • Dieser WMS (Web Map Service) stellt die digitalen Planungsdaten der Bebauungspläne der Freien und Hansestadt Hamburg im INSPIRE Zielmodell dar. Die Daten wurden aus dem XPlanung Objektmodell ins Planned Land Use (PLU) GML application Schema transformiert. Bebauungspläne (Verbindliche Bauleitpläne) sind rechtsverbindliche Pläne, zu denen Baustufenpläne, Teilbebauungspläne, Durchführungspläne und seit 1962 die heutigen Bebauungspläne nach dem Bundesbaugesetz (BBauG) bzw. ab 1986 nach dem Baugesetzbuch (BauGB) zu zählen sind. Die Bebauungspläne bestehen aus der Planzeichnung, dem Gesetzes- bzw. Verordnungstext mit den textlichen Festsetzungen sowie einer Begründung. Bebauungspläne treffen für kleinere Gebiete die verbindlichen Festsetzungen für die Bebauung und sonstige Nutzung der Grundstücke. Sie sind aus dem Flächennutzungsplan (Vorbereitender Bauleitplan) zu entwickeln. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

  • Dieser WFS (Web Feature Service) stellt die Bodennutzung der Freien und Hansestadt Hamburg aus dem Amtlichen Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS) im INSPIRE Zielmodell dar. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

  • Dieser WMS (Web Map Service) stellt die Bodennutzung der Freien und Hansestadt Hamburg aus dem Amtlichen Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS) im INSPIRE Zielmodell dar. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

  • Dieser WFS (Web Feature Service) stellt die digitalen Planungsdaten der Bebauungspläne der Freien und Hansestadt Hamburg im INSPIRE Zielmodell bereit. Die Daten wurden aus dem XPlanung Objektmodell ins Planned Land Use (PLU) GML application Schema transformiert. Bebauungspläne (Verbindliche Bauleitpläne) sind rechtsverbindliche Pläne, zu denen Baustufenpläne, Teilbebauungspläne, Durchführungspläne und seit 1962 die heutigen Bebauungspläne nach dem Bundesbaugesetz (BBauG) bzw. ab 1986 nach dem Baugesetzbuch (BauGB) zu zählen sind. Die Bebauungspläne bestehen aus der Planzeichnung, dem Gesetzes- bzw. Verordnungstext mit den textlichen Festsetzungen sowie einer Begründung. Bebauungspläne treffen für kleinere Gebiete die verbindlichen Festsetzungen für die Bebauung und sonstige Nutzung der Grundstücke. Sie sind aus dem Flächennutzungsplan (Vorbereitender Bauleitplan) zu entwickeln. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

  • Der Datensatz beinhaltet die Flurstücke, welche im Eigentum des Landes NRW stehen

  • Tageseinrichtungen, Pädagogisches Personal, Kinder,Genehmigte Plätze: Deutschland, Stichtag, Art des Trägers

  • Dieser Dienst stellt für das INSPIRE-Thema Landwirtschaftliche Anlagen und Aquakulturanlagen aus dem Geofachdaten (Klärschlammverfahren) umgesetzte Daten bereit.:Dieser Layer visualisiert die saarländischen Landwirtschafts- und Aquakulturstandorte abgeleitet aus den Daten des Klärschlammverfahren. Die Datengrundlage erfüllt die INSPIRE Datenspezifikation.

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