Seitenhistorie

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• LST schätzen

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

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• 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 uns testweise für die Stadt Hamburg zur Verfügung:

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• 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 So in ; 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 auch einen Schwerpunkt Fernerkundung und GIS-Teile zusammenführen, wie es z.B. bei der Hitzeinsel-Detektionwählen und die Hitzeinsel Berlin tut. Man kann aber auch einen thematischen Schwerpunkt legen: So ließe sich mit LiDAR-Daten bei der Hitzeinsel-Detektion "in die Teife Tiefe gehen" (LiDAR Testdaten liegen für Hamburg vor).