Seitenhistorie

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Tutorials

• Berechnung der Landoberflächentemperatur mit Landsat 8-Satellitenbildern: https://giscrack.com/how-to-calculate-land-surface-temperature-with-landsat-8-images/
• LCZ Generator: A Web Application to Create Local Climate Zone Maps: https://lcz-generator.rub.de/
• Demuzere, M., Kittner, J., Bechtel, B. (2021). LCZ Generator: a web application to create Local Climate Zone maps. Frontiers in Environmental Science 9:637455: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fenvs.2021.637455/full
• Routing mit QGIS: https://wheregroup.com/blog/details/erreichbarkeitsanalysen-mit-qgis-und-osm-daten/ ; QNEAT3 (Routing Erweiterung von QGIS) Tutorial: https://www.youtube.com/watch?v=4dG_jTKcrEo&pp=ygULUU5FQVQzIFFnaXM%3D

  
  

• UHI/LST Analyse

• LST schätzen

• QGIS2Web (Online Mapping Tutorial, HS Mainz: Übung Modul Geodateninfrastrukturen)
• Einbinden von Daten/Diensten in QGIS

Daten und Datenquellen

• GIS (Hitze-Resilienz) - nachfolgend eine Auswahl themenrelevanter Datenquellen:
  
  • kühle Orte (z.B. Museen, Kirchen): Open Data BKG, Digitales Landschaftsmodell 250, Gebäude (Objektart 31001), https://sgx.geodatenzentrum.de/wfs_dlm250?REQUEST=GetCapabilities&SERVICE=WFS 
  • Stadtmobiliar (z.B. Trinkwasserbrunnen, Sitzbänke; Freibäder, Biergärten): OpenStreetMap (OSM): https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Map_features
  • kühlende Vegetation (z.B. Grünanlagen, Straßenbäume):
    • Open Data BKG, Digitales Landschaftsmodell 250, https://www.bkg.bund.de/SharedDocs/Produktinformationen/BKG/DE/P-2022/220309_ATKISDLM.html, siehe Objektartenkatalog
    • Urban Atlas: https://land.copernicus.eu/en/products/urban-atlas
      
  • Verwaltungsgrenzen (z.B. Stadt x, Landkreis y): https://gdz.bkg.bund.de; Ortsteile: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Map_features
  • Hintergrund, z.B. Open Data BKG, https://sgx.geodatenzentrum.de/wmts_topplus_open/1.0.0/WMTSCapabilities.xml, Sentinel_WMS: https://sgx.geodatenzentrum.de/wms_sen2europe?request=GetCapabilities&service=wms
  • 3D-Gebäude, Luftbilder, ... Open Data Portale der Länder, z.B. https://geoshop.rlp.de/opendata-geb3dlo.html
  • Semantische Anreicherung (z.B. Fotos der Kirchen, Grünanlagen): Wiki Data SPARQL Endpoint, https://query.wikidata.org/
  • Vulnerable Bevölkerungsgruppen: Zensus2022, z.B. https://www.zensus2022.de/DE/Ergebnisse-des-Zensus/_inhalt.html#_nzjolabfw
  • Meteorologie (z.B. Oberflächen-Temperatur), Deutscher Wetter Dienst, z.B. für Rheinland Pfalz https://www.geoportal.rlp.de/spatial-objects/560
  • https://geoportal.wiesbaden.de/kartenwerk/application/kuehlekarte

• • nicht beachtet wurden Geodaten der Kommunen oder ergänzenden Fachportalen. Auch hier können sich interessante Datenschätze heben lassen.

• Fernerkundung
  • Satellitenbilder, Landsat oder Sentinel, können an den jeweiligen Stellen im Internet bezogen werden.
  • LiDAR Daten: Für genauere, optional-weiterführende Analysen lassen sich LiDAR-Daten in die Hitzeinsel-Detektion integrieren. Solche Daten stehen testweise für die Stadt Hamburg zur Verfügung:

• Orientierungsbeispiele für gemeinsame Darstellung von Hitzekarten (auf Basis Fernerkundung) und von kühlen Orten und Stadtmobiliar : (GIS-Arbeiten) sind u.a. https://erfrischungskarte.odis-berlin.de; https://www.karlsruhe.de/umwelt-klima/klimaschutz-klimaanpassung/hitze-in-karlsruhe/stadtplan-fuer-heisse-tage ; https://geoportal.wiesbaden.de/kartenwerk/application/kuehlekarte. In technisch vergleichbarer Hinsicht könnten auch auf dem Hackathon die Resultate präsentiert werden. Bei der Wahl des Ortes sind die Gruppen frei. Idealerweise wählt man eine Stadt, ohne entsprechendes Angebot. Aber auch bei der Schwerpunktsetzung sind die Gruppen frei: Man könnte als Gruppe Fernerkundung und GIS-Teile zusammenführen, wie es z.B. die Hitzeinsel Berlin tut. Man kann aber auch einen thematischen Schwerpunkt legen: So ließe sich mit LiDAR-Daten bei der Hitzeinsel-Detektion "in die Tiefe gehen".