meinGrün - Informationen und Navigation zu Grünflächen in Städten

Daten

 Im Rahmen des meinGrün-Projektes wurde eine Vielzahl an Geodaten für die Pilotstädte Heidelberg und Dresden aufbereitet und neu generiert.

Auf dieser Seite finden Sie einen Überblick über diese Daten und erhalten außerdem die entsprechend dazugehörigen Metainformationen. Die Daten sind auch auf der mCloud verfügbar und werden in dem Viewer visualisiert.

 

 

Datensätze zu „Aktivitäten auf den Grünflächen“ (Dresden, Heidelberg)

Die Datensätze enthalten alle öffentlich zugänglichen Grünflächen der Stadt Dresden und der Stadt Heidelberg einschließlich einer Bewertung für die Eignung für physische und passive Aktivitäten.

Die Attributtabelle enthält Scores, welche die Eignung der Grünflächen in Bezug auf die Durchführung von 20 verschiedenen Aktivitäten ausdrücken. Die Scores sind Ergebnis einer multikriteriellen Bewertung, welche in Cakir et al. (2021) beschrieben ist.

Bei der Berechnung wurden die folgenden Eingaben berücksichtigt:

Die Grünflächenpolygone wurden mittels eines automatischen Ansatzes generiert, der in Ludwig et al. (2021) näher beschrieben ist. Die Bildung erfolgt auf Grundlage von Annahmen über physische Barrieren, speziell dem Straßen-, Schienen-, und Wassernetz sowie Grenzen bestimmter benachbarter Landnutzungsklassenkombinationen.

Für Dresden erfolgte die Bildung der Grünflächenpolygone durch eine kombinierte Verarbeitung von OpenStreetmap, der „Erweiterte Blockkarte (Netto) mit differenzierten Nutzungsarten“ sowie Geometrien zu „Park- und Grünanlagen“ und „Spielplätzen“, welche seitens der Landeshauptstadt Dresden über das Open Data Portal (opendata.dresden.de) frei verfügbar sind.

Für Heidelberg erfolgte die Bildung der Grünflächenpolygone durch eine kombinierte Verarbeitung von OpenStreetmap und städtischen Daten, speziell einer Geometrie zu statistischen Blöcken, den Park- und Grünanlagen, Spielplätzen, Friedhöfen, Kleingärten und Wäldern.

 

 

Datensätze:

Städtische Grünflächen und Aktivitäten: Dresden
https://doi.org/10.26084/IOERFDZ-DATA-DE-2021-3

Städtische Grünflächen und Aktivitäten: Heidelberg
https://doi.org/10.26084/IOERFDZ-DATA-DE-2021-4

 


Zitieren als:
Cakir, S., Schorcht, M., Stanley, C., & Hecht, R. (2021). Städtische Grünflächen und Aktivitäten: Dresden (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-2021-3 (Dresden), https://doi.org/10.26084/IOERFDZ-DATA-DE-2021-4 (Heidelberg)



Datensätze zu „Flächenhafte Grünflächenkriterien“ (Dresden, Heidelberg)

Die Datensätze enthalten alle öffentlich zugänglichen Grünflächen der Stadt Dresden einschließlich einer Attributtabelle mit 38 verschiedenen Indikatoren.

Die Grünflächen und Indikatorenwerte sind zentrale Datengrundlage für die Bewertung der Grünflächen nach Kriterien oder der Eignung für bestimmte Aktivitäten mittels der meinGrün-App (app.meingruen.org).

Die Grünflächenpolygone wurden mittels eines automatischen Ansatzes generiert, der in Ludwig et al. (2021) näher beschrieben ist. Die Bildung erfolgt auf Grundlage von Annahmen über physische Barrieren, speziell dem Straßen-, Schienen-, und Wassernetz sowie Grenzen bestimmter benachbarter Landnutzungsklassenkombinationen.

Für Dresden erfolgte die Bildung der Grünflächenpolygone durch eine kombinierte Verarbeitung von OpenStreetmap, der „Erweiterte Blockkarte (Netto) mit differenzierten Nutzungsarten“ sowie Geometrien zu „Park- und Grünanlagen“ und „Spielplätzen“, welche seitens der Landeshauptstadt Dresden über das Open Data Portal (opendata.dresden.de) frei verfügbar sind.

Für Heidelberg erfolgte die Bildung der Grünflächenpolygone durch eine kombinierte Verarbeitung von OpenStreetmap und städtischen Daten, speziell einer Geometrie zu statistischen Blöcken, den Park- und Grünanlagen, Spielplätzen, Friedhöfen, Kleingärten und Wäldern.

Indikatoren wurden durch das Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung, dem Heidelberg Institute for Geoinformation Technology an der Universität Heidelberg und dem Institut für Kartographie der TU Dresden prozessiert.

Die für die Berechnung der Indikatoren verwendeten Datengrundlagen und Berechnungsvorschriften sind in der Metadatenbeschreibung dokumentiert.

Datensätze:

Städtische Grünflächen und Aktivitäten: Dresden - doi.org/10.26084/IOERFDZ-DATA-DE-2021-1

Städtische Grünflächen und Aktivitäten: Heidelberg - doi.org/10.26084/IOERFDZ-DATA-DE-2021-2

 


Zitieren als:
Cakir, S., Schorcht, M., Stanley, C., Rieche, T., Ludwig, C., Gugulica, M., Dunkel, A., Hecht, R. (2021). Städtische Grünflächen und Indikatoren: Dresden (Version 2021) [Data set]. Leibniz Institute of Ecological Urban and Regional Development, Weberplatz 1, 01217 Dresden, Germany. doi.org/10.26084/IOERFDZ-DATA-DE-2021-1 (Dresden), doi.org/10.26084/IOERFDZ-DATA-DE-2021-2 (Heidelberg)

Projektförderung: mFUND-Projekt: meinGrün (FKZ: 19F2073A) 

 

 

Referenzen

Cakir, S.; Hecht, R.; Krellenberg, K. (2021): Sensitivity analysis in multi-criteria evaluation of the suitability of urban green spaces for recreational activities. In: AGILE GIScience Series, 2, 22 (2021). https://doi.org/10.5194/agile-giss-2-22-2021

Cakir, S., Schorcht, M., Stanley, C., Rieche, T., Ludwig, C., Gugulica, M., Dunkel, A., Hecht, R. (2021). Städtische Grünflächen und Indikatoren: Dresden (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-2021-1

Hecht, R.; Artmann, M.; Brzoska, P. et al. (2021): A web app to generate and disseminate new knowledge on urban green space qualities and their accessibility. ISPRS Annals (accepted)

Krellenberg, K.; Artmann, M.; Stanley, C.; Hecht, R. (2021): What to do in, and what to expect from, urban green spaces – Indicator-based approach to assess cultural ecosystem services. In: Urban Forestry & Urban Greening (2021) 59: 126986. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2021.126986

Krellenberg, K.; Hecht, R. (2021): Mit einer mobilen App neues Wissen zum Stadtgrün generieren. In: GIS.business - das Magazin für Geoinformation (2021) 3/2021, S.41-43. https://doi.org/10.21241/ssoar.73701

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