wasserrechte

regi

fr: Régions et villes

title_for_slug: wasserrechte

de: konzession wasserrecht entnahme ruckgabe kanal wasserrechtskanal stauwehr stauwehrreglement wasserrechtskonzession eheliche-konzession wasserrechtsbezirk wasserrechtsnummer

fr: WFS für Open-Government-Data des Kantons Zürich (OGD ZH WFS)

fr: Öffentliche Oberflächengewässer, Gewässerraum und Wasserrechte

fr: Die konzessionierten Wasserrechte wurden ab 1997 mit den öffentlichen Oberflächengewässern im GIS erfasst und werden seit 1998 als eigener Datensatz in Abstimmung zu den öffentlichen Oberflächengewässern vom AWEL, Abt. Wasserbau nachgeführt. Seit Januar 2022 werden aktive und gelöschte Wasserrechte in getrennten Datensätzen zu Verfügung gestellt. Die Daten sind auf dem SDE Server vom GIS-ZH abgelegt unter: GISZHPUB.WASSERRECHTE_F für die Wasserrechtsweiher (Flächendaten) GISZHPUB.WASSERRECHTE_GELOESCHT_F für die gelöschten Wasserrechtsweiher (Flächendaten) GISZHPUB.WASSERRECHTE_L für die Wasserrechtskanäle und Leitungen (Liniendaten) GISZHPUB.WASSERRECHTE_GELOESCHT_L für die gelöschten Wasserrechtskanäle und Leitungen (Liniendaten) GISZHPUB.WASSERRECHTE_P für die Entnahme- und Rückgabeorte (Punktdaten) GISZHPUB.WASSERRECHTE_GELOESCHT_P für die gelöschten Entnahme- und Rückgabeorte (Punktdaten)

spatial: Kanton Zürich

geoinformation-kanton-zuerich

fr: Département de Géoinformation du Canton de Zurich

de: Geoinformation Kanton Zürich

en: Department of Geoinformation of the Canton of Zurich

it: Dipartimento della geoinformazione del Cantone di Zurigo

fr:
Le département de géomatique est le centre de compétence du system d'information géographique du canton de Zurich.
Nous coordinons l'aquisition des géodonnées d'intérêt commun sur le territoire cantonal et les mettons à disposition des
secteurs public et privé et des particuliers.

en:
The department of geoinformation is the geospatial competency center of the Canton of Zurich.
We coordinate the acquisition of geodata within the cantonal territory and provide public, private, and government sectors with data of outstanding quality.

de: Die Abteilung Geoinformation ist das Kompetenzzentrum für räumliche Informationen im Kanton Zürich. Wir versorgen Gesellschaft, Wirtschaft und öffentliche Verwaltung mit qualitativ hochstehenden Geodaten und Informationen über den Kanton Zürich.

it: La divisione della geoinformazione è il centro d'eccellenza del Cantone di Zurigo per dati georeferenziati. Mettiamo a disposizione dati geografici e informazioni di alta qualità per l'economia, la società e la pubblica amministrazione su tutto il cantone.

value: ZH - Geocat Harvester

fr: Wasserrechte

de: Wasserrechte

en: Wasserrechte

it: Wasserrechte


abfallanlagen-und-sammelstellen

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport

ener

fr: Énergie

de: Energie

en: Energy

it: Energia

regi

de: Regionen und Städte

en: Regions and cities

it: Regioni e città

envi

fr: Environnement

de: Umwelt

en: Environment

it: Ambiente

title_for_slug: abfallanlagen-und-sammelstellen

de: abfall-sammelstelle abfallanlage

label: geocat.ch permalink

state: active

type: dataset

fr: Map (Preview)

de: Map (Preview) Stadtplan

en: Map (Preview)

it: Map (Preview)

de: Link zum Thema im Internet-Stadtplan der Stadt Bern

format: SERVICE

de: WMS Abfallsammelstellen

de: Web Map Services WMS

format: WMS

de: WFS Abfallsammelstellen

de: Web Feature Services WFS

format: WFS

de: Standorte der Entsorgungshöfe und öffentlichen Sammelstellen in der Stadt Bern. Informationen, welche Abfallarten abgegeben werden können. Die Standorte von privaten Unterflursammelstellen für Kehricht und Papier/Karton werden nicht abgebildet.

spatial: Stadt Bern

geoinformation-der-stadt-bern

fr: L’Office du cadastre de la ville de Berne

de: Geoinformation Stadt Bern

en: The Land Surveying Office of the City of Bern

it: L'ufficio del catasto nella Città di Berna

fr: L’Office du cadastre (Geoinformation Stadt Bern) est l’organisme compétent pour la collecte, l’accès et la diffusion d’informations géographiques dans la ville de Berne.

de: Geoinformation Stadt Bern (ehemals Vermessungsamt) ist die Kompetenzstelle für die Beschaffung, den Zugang und die Verbreitung von Geoinformationen in der Stadt Bern.

en: The Surveying Office (Geoinformation Stadt Bern) is the centre of competence in the City of Bern for the procurement of, access to and dissemination of geographic information.

it: L'ufficio del catasto (Geoinformation Stadt Bern) è il centro di competenza per il reperimento, l'accesso e la diffusione di geoinformazioni nella Città di Berna.

political_level: commune

stadt-bern

capacity: public

type: organization

approval_status: approved

value: Geoinformation Stadt Bern - Geocat Harvester

de: Abfallanlagen und Sammelstellen


okoinfomobil

title_for_slug: okoinfomobil

de: oekomobil okomobil

de: WMS OekoInfoMobil

de: WFS OekoInfoMobil

de: Haltestellen, an welchen das ÖkoInfoMobil einmal die Woche für 20 Minuten hält und kleine Abfallmengen entgegennimmt. Der Fahrplan ist fix und die Haltezeiten für die jeweiligen Standorte sind angegeben. Die Mitarbeitenden im Mobil beraten kompetent zu Entsorgungsfragen.

de: ÖkoInfoMobil


educ

de: Bildung, Kultur und Sport

ener

de: Energie

regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

protocol: WWW:DOWNLOAD:TEXT, comma separated (CSV)

de: Csv

format: CSV

protocol: WWW:DOWNLOAD:OGC Geopackage (GPKG)

de: Geopackage

format: GPKG

protocol: WWW:DOWNLOAD:INTERLIS 2 (XTF)

de: Interlis

format: INTERLIS

fr: Service WMS-IFDG, couche "Grandes installations solaires"

de: WMS-BGDI Dienst, Layer "Photovoltaik-Grossanlagen"

en: WMS-FSDI service, layer "Large-scale photovoltaic systems"

it: Servizio WMS-IFDG, strato "Grandi impianti fotovoltaici"

fr: RESTful API de geo.admin.ch

de: RESTful API von geo.admin.ch

en: RESTful API from geo.admin.ch

it: RESTful API da geo.admin.ch

format: API

fr: Map (Preview) Aperçu map.geo.admin.ch

de: Map (Preview) Vorschau map.geo.admin.ch

en: Map (Preview)  map.geo.admin.ch

it: Map (Preview) Previsione map.geo.admin.ch

fr: Les installations photovoltaïques de haute altitude peuvent produire plus d'électricité par kilowatt de puissance installée et, selon l'emplacement et l'orientation, pendant le semestre d'hiver que des installations comparables en plaine. Ceci parce que les conditions de rayonnement sont meilleures (atmosphère plus fine, moins de brouillard) et parce que la lumière du soleil est réfléchie par la neige (ce qu'on appelle l'effet albédo). Ce jeu de données contient toutes les informations sur les grandes installations photovoltaïques prévues ou réalisées qui ont été notifiées à l'OFEN.

de: Hochalpine Photovoltaik-Anlagen können pro installierte Kilowatt Leistung und je nach Standort und Ausrichtung im Winterhalbjahr mehr Strom erzeugen als vergleichbare Anlagen im Flachland. Dies weil die Einstrahlungsverhältnisse besser sind (dünnere Atmosphäre, weniger Nebel) und weil das Sonnenlicht vom Schnee reflektiert wird (sogenannter Albedo-Effekt). Dieser Datensatz enthält alle Informationen zu den geplanten oder realisierten Photovoltaik-Grossanlagen, die dem BFE gemeldet wurden.

en: Depending on their location and orientation, high-alpine photovoltaic systems can generate more electricity per installed kilowatt of power in the winter months than comparable systems in the lowlands. This is because the radiation conditions are better (thinner atmosphere, less fog) and because the sunlight is reflected by the snow (known as the albedo effect). This dataset contains all information on planned or realised large-scale photovoltaic installations that have been reported to the SFOE.

it: A seconda della loro posizione e del loro orientamento, gli impianti fotovoltaici in alta montagna possono generare più elettricità per chilowatt di potenza installata nei mesi invernali rispetto a impianti analoghi in pianura. Questo perché le condizioni di irraggiamento sono migliori (atmosfera più sottile, meno nebbia) e perché la luce solare viene riflessa dalla neve (il cosiddetto effetto albedo). Questo set di dati contiene tutte le informazioni sugli impianti fotovoltaici di grandi dimensioni, pianificati o realizzati, che sono stati segnalati all'UFE.

spatial: Schweiz

bundesamt-fur-energie-bfe

fr: Office fédéral de l'énergie OFEN

de: Bundesamt für Energie BFE

en: Swiss Federal Office of Energy SFOE

it: Ufficio federale dell'energia UFE

fr: L'Office fédéral de l'énergie (OFEN) est le centre de compétences du Département fédéral de l'environnement, des transports, de l'énergie et de la communication (DETEC) pour les questions liées à l'approvisionnement en énergie et à son utilisation.

de: Das Bundesamt für Energie (BFE) ist das Kompetenzzentrum für Fragen der Energieversorgung und der Energienutzung im Eidgenössischen Departement für Umwelt, Verkehr, Energie und Kommunikation (UVEK).

en: The Swiss Federal Office of Energy (SFOE) is the country's competence centre for issues relating to energy supply and energy use at the Federal Department of the Environment, Transport, Energy and Communications (DETEC).

it: L'Ufficio federale dell'energia (UFE) è il centro di competenza in materia di approvvigionamento e di impiego dell'energia in seno al Dipartimento federale dell'ambiente, dei trasporti, dell'energia e delle comunicazioni (DATEC).

political_level: confederation

value: BFE - Geocat Harvester

fr: Grandes installations photovoltaïques en Suisse

de: Photovoltaik Grossanlagen in der Schweiz

en: Large-scale photovoltaic systems in Switzerland

it: Impianti fotovoltaici di grandi dimensioni in Svizzera


maintainer: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Data Shop

label: Team "Data" des Kantons Zürich

label: Vorbereiteter Code in R oder Python für jedes Dataset mit csv-Datei(en)

de: Anfragestatistik des Data Shop im Statistischen Amt des Kantons Zürich - kontrollierte Vokabulare

media_type: text/csv

mimetype: text/csv

de: Anfragestatistik des Data Shop im Statistischen Amt des Kantons Zürich ab 2015

de: Spaltenüberschriften: 'id' = Nummer der Anfrage; 'erfassung' = Datum- und Zeitstempel der Anfragenerfassung; 'nutzertyp' = Nutzertyp der Anfrage; 'anfragetyp' = Anfragetyp; 'thema' = Thema der Anfrage; 'kanal' = Eingangskanal der Anfrage; 'zeitaufwand' = Geschätzter Aufwand in Minuten, um die Anfrage zu beantworten (erhoben ab 29.11.2017)

de: Die Abteilung «Data» des Statistischen Amts ist die Anlaufstelle für alle Fragen zu statistischen Informationen. Das Team bewirtschaftet das statistische Grundangebot des Kanton Zürich und bietet Nutzenden kostenlose Auskunft und Beratung zu Anfragen per Telefon oder E-Mail. Seit 2015 werden Anfragen mit Metadaten erfasst und in einer Anfragenstatistik archiviert.

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.

political_level: canton

key: guid

key: uri

value: ZH-Kt Statistisches Amt - DCAT Harvester


regi

fr: Régions et villes

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

de: AGIS Direktdownload

de: Daten der amtlichen Vermessung im Datenmodell Aargau (DM.01-AV-AG). Fixpunkte: Die Datenebene enthält die Lagefixpunkte der Kategorie 1 (Punkte der Landesvermessung), der Kategorie 2 (Punkte des Kantons) und der Kategorie 3 (Punkte der amtlichen Vermessung) sowie die Höhenfixpunkte der Kategorie 1 (Punkte des Landesnivellement), der Kategorie 2 (Punkte des kantonalen Nivellement) und der Kategorie 3 (Punkte von kommunalen Nivellementen). Die Punkte stellen den Bezug zum Koordinatensystem her. Die Höhen bzw. Gebrauchshöhen stützen sich auf das offizielle Höhensystem des Landesnivellement von 1902 (LN02) ab. Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lage- und Höhengenauigkeit der Fixpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 28). Die äussere Zuverlässigkeit eines jeden Fixpunktes wird durch geeignete statistische Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). Bodenbedeckung: Die Datenebene enthält die Bodenbedeckungsflächen (Gebäude, Strassen, Gewässer, Wald, etc.), welche flächendeckend als Gebietsaufteilung definiert sind, die Gebäude- bzw. Assekuranznummern und die Objektnamen (z.B. Gebäudebezeichnungen, Gewässernamen, etc.). Die Genauigkeitsanforderungen der Bodenbedeckungsflächen sowie die aufzunehmenden Minimalflächen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit von Einzelpunkten wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 29). Einzelobjekte: Die Datenebene enthält Einzelobjekte (z.B. Mauern, Brunnen, Masten, Brücken, etc.), welche als Punkt-, Linien- oder Flächenelemente dargestellt werden. Die Genauigkeitsanforderungen der Einzelobjekte richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Einzelpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 29). Nomenklatur: Die Datenebene enthält die Flur-, Orts- und Geländenamen. Die Flurnamen beziehen sich auf Geländeteile und sind flächendeckend als Gebietsaufteilung abgebildet. Die Ortsnamen beziehen sich auf abgegrenzte Geländeteile und überlagern die Flurnamen. Die Geländenamen stehen für einzelne Geländepunkte, welche nicht Orts- und Flurnamen sind und weisen keine Abgrenzung auf. Liegenschaften: Die Datenebene enthält die Grenzpunkte, die Grundstücke bzw. Parzellen und die selbständigen und dauernden Rechte soweit diese flächenmässig ausgeschieden werden können. Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Grenzpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Die Äussere Zuverlässigkeit der Grenzpunkte wird durch geeignete Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). Rohrleitungen: Die Datenebene enthält die Hochdruckleitungen für Gas. Die Genauigkeitsanforderungen der Rohrleitungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Einzelpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Gebäudeadressen: Die Datenebene enthält die Gebäudeadressen bestehend aus Haus- bzw. Polizeinummern sowie Strassen- und Platznamen. Hoheitsgrenzen: Die Datenebene enthält die Hoheitsgrenzpunkte und Hoheitsgrenzen (Gemeinde-, Bezirks-, Kantons- und Landesgrenze). Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Hoheitsgrenzpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Die Äussere Zuverlässigkeit der Hoheitsgrenzpunkte wird durch geeignete Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). administrative Einteilungen: Die Datenebene enthält die administrativen Einteilungen einer Gemeinde bzw. eines Operates (Nummerierungsbereiche, Planeinteilungen und Toleranzstufeneinteilung). Datenformat INTERLIS (1 File pro Gemeinde) beinhaltet die folgenden Topics des Datenmodells der amtlichen Vermessung Aargau (DM.01-AV-AG), Version 25: FixpunkteKategorie1, FixpunkteKategorie2, FixpunkteKategorie3, Bodenbedeckung, Einzelobjekte, Hoehen, Nomenklatur, Liegenschaften, Rohrleitungen, Nummerierungsbereiche, Gemeindegrenzen, Bezirksgrenzen, Kantonsgrenzen, Landesgrenzen, Planeinteilungen, TSEinteilung, Rutschgebiete, Gebaeudeadressen, PLZOrtschaft, Planrahmen, Waldfeststellung (kantonale Option) und Mehrzweckkataster (kommunale Option). Datenformat Shape beinhaltet die obig aufgeführten Topics des Datenmodells der amtlichen Vermessung bzw. die folgenden Shapedateien (In Klammer ist der Geometrietyp angegeben): FP_Lagefixpunkte (Punkt), FP_Hoehenfixpunkte (Punkt), HGR_Hoheitsgrenzpunkte (Punkt), HGR_Gemeindegrenzen (Flaeche), HGR_Hoheitsgrenzabschnitte (Linie), GEB_Lokalisationsnamen (Punkt), GEB_Gebaeudeadressen (Punkt), AE_Mehrzweckkataster (Punkt), BB_ProjBoFlaechen (Flaeche), BB_ProjGebaeudenummern (Punkt), BB_ProjObjektnamen (Punkt), BB_BoFlaechen (Flaeche), BB_Gebaeudenummern (Punkt), BB_Objektnamen (Punkt), EO_Flaechenelemente (Flaeche), EO_Linienelemente (Linie), EO_Punktelemente (Punkt), EO_Objektnamen (Punkt), EO_Objektnummern (Punkt), RL_Rohrleitungen (Linie), LS_Grenzpunkte (Punkt), LS_ProjLiegenschaften (Flaeche), LS_ProjSelbstRechte (Flaeche), LS_Liegenschaften (Flaeche), LS_SelbstRechte (Flaeche), NK_Flurnamen (Flaeche) und NK_Nomenklatur (Punkt). Datenformat DXF Geobau beinhaltet die obig aufgeführten Topics des Datenmodells der amtlichen Vermessung in der Layerstruktur gemäss Datenreferenzmodell SN 612020.

de: AGIS Service Center Kanton Aargau

de: Das AGIS Service Center unterstützt als kantonale Koordinationsstelle die Bereitstellung von Geoinformationen und Metadaten der kantonalen Verwaltung. Die zuständigen kantonalen Fachstellen stellen die öffentlichen Geodaten des Kantons Aargau mittels der Infrastruktur des AGIS Service Center in der Informatik Aargau als Webservices und zum Download bereit.

value: Aargau-Kt - Geocat Harvester

de: AV: Daten der amtlichen Vermessung, Datenmodell Aargau


tran

fr: Transports

de: Verkehr

en: Transport

it: Trasporti

de: öV-Haltestellen

de: Dieser Datensatz behinhaltet die Haltestellen des öffentlichen Verkehrs im Kanton Aargau.


de: Daten der amtlichen Vermessung im Datenmodell Bund (DM.01-AV-CH). Fixpunkte: Die Datenebene enthält die Lagefixpunkte der Kategorie 1 (Punkte der Landesvermessung), der Kategorie 2 (Punkte des Kantons) und der Kategorie 3 (Punkte der amtlichen Vermessung) sowie die Höhenfixpunkte der Kategorie 1 (Punkte des Landesnivellement), der Kategorie 2 (Punkte des kantonalen Nivellement) und der Kategorie 3 (Punkte von kommunalen Nivellementen). Die Punkte stellen den Bezug zum Koordinatensystem her. Die Höhen bzw. Gebrauchshöhen stützen sich auf das offizielle Höhensystem des Landesnivellement von 1902 (LN02) ab. Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lage- und Höhengenauigkeit der Fixpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 28). Die äussere Zuverlässigkeit eines jeden Fixpunktes wird durch geeignete statistische Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). Bodenbedeckung: Die Datenebene enthält die Bodenbedeckungsflächen (Gebäude, Strassen, Gewässer, Wald, etc.), welche flächendeckend als Gebietsaufteilung definiert sind, die Gebäude- bzw. Assekuranznummern und die Objektnamen (z.B. Gebäudebezeichnungen, Gewässernamen, etc.). Die Genauigkeitsanforderungen der Bodenbedeckungsflächen sowie die aufzunehmenden Minimalflächen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit von Einzelpunkten wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 29). Einzelobjekte: Die Datenebene enthält Einzelobjekte (z.B. Mauern, Brunnen, Masten, Brücken, etc.), welche als Punkt-, Linien- oder Flächenelemente dargestellt werden. Die Genauigkeitsanforderungen der Einzelobjekte richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Einzelpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 29). Nomenklatur: Die Datenebene enthält die Flur-, Orts- und Geländenamen. Die Flurnamen beziehen sich auf Geländeteile und sind flächendeckend als Gebietsaufteilung abgebildet. Die Ortsnamen beziehen sich auf abgegrenzte Geländeteile und überlagern die Flurnamen. Die Geländenamen stehen für einzelne Geländepunkte, welche nicht Orts- und Flurnamen sind und weisen keine Abgrenzung auf. Liegenschaften: Die Datenebene enthält die Grenzpunkte, die Grundstücke bzw. Parzellen und die selbständigen und dauernden Rechte soweit diese flächenmässig ausgeschieden werden können. Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Grenzpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Die Äussere Zuverlässigkeit der Grenzpunkte wird durch geeignete Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). Rohrleitungen: Die Datenebene enthält die Hochdruckleitungen für Gas. Die Genauigkeitsanforderungen der Rohrleitungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Einzelpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Gebäudeadressen: Die Datenebene enthält die Gebäudeadressen bestehend aus Haus- bzw. Polizeinummern sowie Strassen- und Platznamen. Hoheitsgrenzen: Die Datenebene enthält die Hoheitsgrenzpunkte und Hoheitsgrenzen (Gemeinde-, Bezirks-, Kantons- und Landesgrenze). Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Hoheitsgrenzpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Die Äussere Zuverlässigkeit der Hoheitsgrenzpunkte wird durch geeignete Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). administrative Einteilungen: Die Datenebene enthält die administrativen Einteilungen einer Gemeinde bzw. eines Operates (Nummerierungsbereiche, Planeinteilungen und Toleranzstufeneinteilung). Datenformat INTERLIS (1 File pro Gemeinde) beinhaltet die folgenden Topics des Datenmodells der amtlichen Vermessung Bund (DM.01-AV-CH), Version 24: FixpunkteKategorie1, FixpunkteKategorie2, FixpunkteKategorie3, Bodenbedeckung, Einzelobjekte, Hoehen, Nomenklatur, Liegenschaften, Rohrleitungen, Nummerierungsbereiche, Gemeindegrenzen, Bezirksgrenzen, Kantonsgrenzen, Landesgrenzen, Planeinteilungen, TSEinteilung, Rutschgebiete, Gebaeudeadressen, PLZOrtschaft und Planrahmen. Datenformat Shape beinhaltet die obig aufgeführten Topics des Datenmodells der amtlichen Vermessung bzw. die folgenden Shapedateien (In Klammer ist der Geometrietyp angegeben): FP_Lagefixpunkte (Punkt), FP_Hoehenfixpunkte (Punkt), HGR_Hoheitsgrenzpunkte (Punkt), HGR_Gemeindegrenzen (Flaeche), HGR_Hoheitsgrenzabschnitte (Linie), GEB_Lokalisationsnamen (Punkt), GEB_Gebaeudeadressen (Punkt), AE_Mehrzweckkataster (Punkt), BB_ProjBoFlaechen (Flaeche), BB_ProjGebaeudenummern (Punkt), BB_ProjObjektnamen (Punkt), BB_BoFlaechen (Flaeche), BB_Gebaeudenummern (Punkt), BB_Objektnamen (Punkt), EO_Flaechenelemente (Flaeche), EO_Linienelemente (Linie), EO_Punktelemente (Punkt), EO_Objektnamen (Punkt), EO_Objektnummern (Punkt), RL_Rohrleitungen (Linie), LS_Grenzpunkte (Punkt), LS_ProjLiegenschaften (Flaeche), LS_ProjSelbstRechte (Flaeche), LS_Liegenschaften (Flaeche), LS_SelbstRechte (Flaeche), NK_Flurnamen (Flaeche) und NK_Nomenklatur (Punkt). Datenformat DXF Geobau beinhaltet die obig aufgeführten Topics des Datenmodells der amtlichen Vermessung in der Layerstruktur gemäss Datenreferenzmodell SN 612020.

de: AV: Daten der amtlichen Vermessung, Datenmodell Bund


de: Daten der amtlichen Vermessung im vereinfachten Datenmodell (MOpublic). Fixpunkte: Die Datenebene enthält die Lagefixpunkte der Kategorie 1 (Punkte der Landesvermessung), der Kategorie 2 (Punkte des Kantons) und der Kategorie 3 (Punkte der amtlichen Vermessung) sowie die Höhenfixpunkte der Kategorie 1 (Punkte des Landesnivellement), der Kategorie 2 (Punkte des kantonalen Nivellement) und der Kategorie 3 (Punkte von kommunalen Nivellementen). Die Punkte stellen den Bezug zum Koordinatensystem her. Die Höhen bzw. Gebrauchshöhen stützen sich auf das offizielle Höhensystem des Landesnivellement von 1902 (LN02) ab. Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lage- und Höhengenauigkeit der Fixpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 28). Die äussere Zuverlässigkeit eines jeden Fixpunktes wird durch geeignete statistische Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). Bodenbedeckung: Die Datenebene enthält die Bodenbedeckungsflächen (Gebäude, Strassen, Gewässer, Wald, etc.), welche flächendeckend als Gebietsaufteilung definiert sind, die Gebäude- bzw. Assekuranznummern und die Objektnamen (z.B. Gebäudebezeichnungen, Gewässernamen, etc.). Die Genauigkeitsanforderungen der Bodenbedeckungsflächen sowie die aufzunehmenden Minimalflächen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit von Einzelpunkten wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 29). Einzelobjekte: Die Datenebene enthält Einzelobjekte (z.B. Mauern, Brunnen, Masten, Brücken, etc.), welche als Punkt-, Linien- oder Flächenelemente dargestellt werden. Die Genauigkeitsanforderungen der Einzelobjekte richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Einzelpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 29). Nomenklatur: Die Datenebene enthält die Flur-, Orts- und Geländenamen. Die Flurnamen beziehen sich auf Geländeteile und sind flächendeckend als Gebietsaufteilung abgebildet. Die Ortsnamen beziehen sich auf abgegrenzte Geländeteile und überlagern die Flurnamen. Die Geländenamen stehen für einzelne Geländepunkte, welche nicht Orts- und Flurnamen sind und weisen keine Abgrenzung auf. Liegenschaften: Die Datenebene enthält die Grenzpunkte, die Grundstücke bzw. Parzellen und die selbständigen und dauernden Rechte soweit diese flächenmässig ausgeschieden werden können. Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Grenzpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Die Äussere Zuverlässigkeit der Grenzpunkte wird durch geeignete Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). Rohrleitungen: Die Datenebene enthält die Hochdruckleitungen für Gas. Die Genauigkeitsanforderungen der Rohrleitungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Einzelpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Gebäudeadressen: Die Datenebene enthält die Gebäudeadressen bestehend aus Haus- bzw. Polizeinummern sowie Strassen- und Platznamen. Hoheitsgrenzen: Die Datenebene enthält die Hoheitsgrenzpunkte und Hoheitsgrenzen (Gemeinde-, Bezirks-, Kantons- und Landesgrenze). Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Hoheitsgrenzpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Die Äussere Zuverlässigkeit der Hoheitsgrenzpunkte wird durch geeignete Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). Datenformat INTERLIS (1 File pro Gemeinde) beinhaltet die folgenden Topics des Datenmodells MOpublic: Control_points (Fixpunkte), Land_cover (Bodenbedeckung), Single_objects (Einzelobjekte), Heights (Hoehen), Local_names (Nomenklatur), Ownership (Liegenschaften), Pipelines (Rohrleitungen), Territorial_boundaries (Gemeindegrenzen und übrige Hoheitsgrenzen) und Building_addresses (Gebaeudeadressen). Datenformat Shape beinhaltet die obig aufgeführten Topics des Datenmodells MOpublic bzw. die folgenden Shapedateien (In Klammer ist der Geometrietyp angegeben): FP_LFP (Punkt), BB_BoFlaeche (Flaeche), BB_BBText (Punkt), BB_ProjBoFlaeche (Flaeche), BB_ProjBBText (Punkt), EO_Flaechenelement (Flaeche), EO_FlaechenelementText (Punkt), EO_Linienelement (Linie), EO_LinienelementText (Punkt), EO_Punktelement (Punkt), EO_PunktelementText (Punkt), NK_Namen (Flaeche), NK_NamenPos (Punkt), LS_Grenzpunkt (Punkt), LS_Liegenschaft (Flaeche), LS_LiegenschaftPos (Punkt), LS_SelbstRecht-Bergwerk (Flaeche), LS_SelbstRecht-BergwerkPos (Punkt), LS_ProjLiegenschaft (Flaeche), LS_ProjLiegenschaftPos (Punkt), LS_ProjSelbstRecht-Bergwerk (Flaeche), LS_ProjSelbstRecht-BergwerkPos (Punkt), RL_Linienelement (Linie), RL_LinienelementText (Punkt), GEM_Hoheitsgrenzpunkt (Punkt), GEM_Gemeindegrenze (Flaeche), GEB_Gebaeudeeingang (Punkt), GEB_LokalisationsNamePos (Punkt) und GEB_HausnummerPos (Punkt). Datenformat DXF beinhaltet die obig aufgeführten Topics des Datenmodells MOpublic in der Layerstruktur gemäss der Weisung Datenmodell «MOpublic», Kapitel 9.6 DXF.

de: AV: Daten der amtlichen Vermessung, vereinfachtes Datenmodell MOpublic


ov-haltekanten

title_for_slug: ov-haltekanten

de: öV-Haltekanten

de: Dieser Datensatz behinhaltet die Haltekanten des öffentlichen Verkehrs im Kanton Aargau.


name: Elektrizitätswerke des Kantons Zürich EKZ, Netzwirtschaft

de: energie stromverbrauch

label: Versorgungsgebiet der EKZ

de: Detaillierter Bruttolastgang EKZ und EKZ Einsiedeln

de: Das Merkmal "Zeistempel" ist im ISO-8601 Standard ausgewiesen. Die Einheit des Bruttolastganges ist kWh.

de: Der Bruttolastgang entspricht der im Netzgebiet der EKZ (Elektrizitätswerke des Kantons Zürich) abgegebenen elektrischen Energie in einer Auflösung von 15 Minuten. Ausgewiesen wird nur die an (direkt angeschlossene) Endverbraucher:innen abgegebene Energie. EKZ beliefert den grössten Teil des Kantons Zürich mit Strom. Das Netzgebiet ist in die Regionen Limmattal, Oberland, Sihl, Weinland unterteilt und geht mit EKZ Einsiedeln über das Kantonsgebiet hinaus. Die genaue Ausdehnung des Versorungsgebiets ist unten verlinkt. Die Daten werden täglich aus den am Vortag gemessenen Energiewerten berechnet und aggregiert. Es können einzelne Messwerte fehlen oder falsch gemessen sein; sie werden nachträglich manuell angepasst. Mögliche Korrekturen werden bis zu sechs Monate nach der Messung vorgenommen. Bei der Interpretation der Werte ist eine gewisse Vorsicht geboten, da Faktoren wie die Witterung (z.B. Heizung oder Sonnenscheindauer), Home-Office oder Veränderung der Anzahl Kunden einen bedeutenden Einfluss haben auf den Stromverbrauch.

energie

display_name: energie

stromverbrauch

display_name: stromverbrauch

ekz

de: EKZ ist einer der grössten Energiedienstleister der Schweiz und versorgt rund eine Million Menschen mit Strom. Zu den Kunden von EKZ zählen Private, Unternehmen und andere Schweizer Energieversorger. EKZ versorgt von den 162 Gemeinden im Kanton Zürich 125 direkt, 35 über andere Endverteiler. Die Stadt Zürich und Winterthur versorgen sich komplett selbst.

political_level: other

value: DCAT Harvester EKZ Kt. ZH

de: Bruttolastgang elektrische Energie im Versorgungsgebiet der Elektrizitätswerke des Kantons Zürich


agri

fr: Agriculture, pêche, sylviculture et alimentation

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

en: Agriculture, fisheries, forestry and food

it: Agricoltura, pesca, silvicoltura e prodotti alimentari

regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

de: baum bauminventar baumkataster stadtbaum

de: Map (Preview) Stadtplan

de: Link zum Thema im Internet-Stadtplan der Stadt Bern

de: WMS Baumkataster

de: Web Map Services WMS

de: WFS Baumkataster

de: Web Feature Services WFS

de: Durch Stadtgrün bewirtschaftete Bäume, Symbole für Laubbaum, Nadelbaum und Obstbaum, mit den Informationen über Gattung, Art, deutscher Name, Pflanzjahr und Standort.

geoinformation-der-stadt-bern

de: Geoinformation Stadt Bern

de: Geoinformation Stadt Bern (ehemals Vermessungsamt) ist die Kompetenzstelle für die Beschaffung, den Zugang und die Verbreitung von Geoinformationen in der Stadt Bern.

de: Baumkataster


label: Link zum Fachportal

de: Map (Preview) Vorschau map.geo.admin.ch

fr: Aperçu map.geo.admin.ch

de: Vorschau map.geo.admin.ch

en: Preview map.geo.admin.ch

it: Previsione map.geo.admin.ch

fr: Service WMS-IFDG, couche "Carte hydrogéologique au 100"

de: WMS-BGDI Dienst, Layer "Hydrogeologische Karte 100"

en: WMS-FSDI service, layer "Hydrogeological map 100"

it: Servizio WMS-IFDG, strato "Carta idrogeologica 100"

fr: Service WMTS-IFDG, couche , Layer "Carte hydrogéologique au 100"

de: WMTS-BGDI Dienst, Layer "Hydrogeologische Karte 100"

en: WMTS-FSDI service, layer "Hydrogeological map 100"

it: Servizio WMTS-IFDG, strato "Carta idrogeologica 100"

format: WMTS

fr: Lien vers la distribution des données

de: Link zum Datenbezug

en: Link for download

it: Link per le fonti dei dati

format: HTML

de: RESTful API von geo.admin.ch

fr: Publiée par l’Office fédéral de l’environnement (OFEV), office compétent du Service géologique national pour l’hydrogéologie.La carte hydrogéologique 1:100 000 présente le sous-sol dans la perspective des trois domaines spécialisés : géologie, hydrologie et hydrogéologie. Le sous-sol est classé d’après des critères lithologiques-pétrographiques et de perméabilité. Les données ponctuelles et linéaires (sources, puits, liaisons hydrauliques, nappes phréatiques, etc.) montrent les voies de circulation des eaux souterraines ainsi que l'utilisation actuelle de ces eaux et des eaux de source. La représentation à l’échelle 1:100 000 donne une vue d’ensemble des caractéristiques hydrogéologiques régionales. Voici les cartes disponibles : 1. Bözberg/Beromünster, 1972; 2. Bodensee, 1980; 3. Panixerpass, 1985; 4. Biel, 1991/92; 5. Toggenburg, 1993/94; 6. Saane, 1999; 8. Vallorbe - Léman nord, 2006; 7. Basel, 2014. Un jeu de données vectorielles, indépendant du découpage en feuilles, a été créé à partir des feuilles 4, 6, 7 et 8 pour le Nord-ouest de la Suisse. Les données peuvent être commandées à l’OFEV (www.bafu.admin.ch  Données, indicateurs, cartes).

de: Herausgegeben vom Bundesamt für Umwelt BAFU, der zuständigen Fachstelle der Landesgeologie für die Hydrogeologie. Die Hydrogeologische Karte 1:100‘000 zeigt den Untergrund aus der Sicht von drei Fachbereichen: der Geologie, Hydrologie und Hydrogeologie. Der Untergrund ist nach lithologisch-petrografischen Kriterien und der Durchlässigkeit klassiert. Punkt- und Liniendaten (Quellen, Brunnen, hydraulische Verbindungen, Grundwasservorkommen etc.) zeigen die Zirkulationswege des Grundwassers und dessen Nutzung an Förderbrunnen und Quellfassungen. Die Darstellung im Massstab 100'000 gibt Einblick in die regionalen hydrogeologischen Gegebenheiten. Folgende Karten sind verfügbar: 1. Bözberg/Beromünster, 1972; 2. Bodensee, 1980; 3. Panixerpass, 1985; 4. Biel, 1991/92; 5. Toggenburg, 1993/94; 6. Saane, 1999; 8. Vallorbe - Léman nord, 2006; 7. Basel, 2014. Für die NW-Schweiz wurde ein blattschnittfreier Vektordatensatz der Kartenblätter 4, 6, 7, 8 erstellt. Die Daten können beim BAFU bezogen werden (www.bafu.admin.ch  Daten, Karten, Indikatoren).

en: Published by the Federal Office for the Environment FOEN, the specialist office of the Swiss Geological Survey responsible for hydrogeology.The hydrogeological map 1:100,000 shows the subsurface from the perspective of three disciplines: geology, hydrology and hydrogeology. The subsurface is classified according to lithological-petrographical criteria and permeability. Point and line data (springs, wells, hydraulic connections, groundwater resources, etc.) indicate the flow paths of groundwater and its exploitation at wells and tapped springs. The representation at a scale of 100,000 provides insight into the regional hydrogeological conditions. The following maps are available: 1. Bözberg/Beromünster, 1972; 2. Lake Constance, 1980; 3. Panixerpass, 1985; 4. Biel-Bienne, 1991/92; 5. Toggenburg, 1993/94; 6. Saane, 1999; 8. Vallorbe - Léman nord, 2006; 7. Basel, 2014. For North West Switzerland, a seamless vector data set of maps 4, 6, 7 and 8 was created. The data can be obtained from the FOEN (www.bafu.admin.ch Data, indicators, maps).

it: Pubblicata dall’Ufficio federale dell’ambiente (UFAM), il servizio specializzato del Servizio geologico nazionale competente per l’idrogeologia.La carta idrogeologica 1:100 000 rappresenta il sottosuolo dalla prospettiva di tre discipline: la geologia, l’idrologia e l’idrogeologia. Il sottosuolo è classificato secondo criteri litologico-petrografici e in funzione della permeabilità. I dati lineari e puntiformi (sorgenti, pozzi, relazioni idrauliche, falde freatiche ecc.) mostrano le vie di circolazione delle acque sotterranee come pure la loro utilizzazione in pozzi di pompaggio e captazioni di sorgenti. La rappresentazione in scala 1:100 000 fornisce una panoramica delle caratteristiche idrogeologiche regionali. Sono disponibili le seguenti carte: 1. Bözberg/Beromünster, 1972; 2. Bodensee, 1980; 3. Panixerpass, 1985; 4. Biel, 1991/92; 5. Toggenburg, 1993/94; 6. Saane, 1999; 8. Vallorbe - Léman nord, 2006; 7. Basel, 2014. Per la Svizzera nord-occidentale è stato creato un set di dati vettoriali senza suddivisioni a partire dai fogli 4, 6, 7, 8. I dati possono essere richiesti all’UFAM (www.bafu.admin.ch  Dati, carte, indicatori).

spatial: Schweizerisches Mittelland

bundesamt-fur-umwelt-bafu

fr: Office fédéral de l'environnement OFEV

de: Bundesamt für Umwelt BAFU

en: Federal Office for the Environment FOEN

it: Ufficio federale dell'ambiente UFAM

fr: L’autorité compétente pour les questions environnementales. Il est à ce titre chargé de gérer les ressources naturelles selon les principes du développement durable et de protéger l’homme contre les dangers naturels et l’environnement contre les pollutions.

de: Die Fachbehörde für die Umwelt. Es ist zuständig für die nachhaltige Nutzung der natürlichen Ressourcen sowie für den Schutz des Menschen vor Naturgefahren und den Schutz der Umwelt vor übermässigen Belastungen.

en: The federal environmental authority. It is responsible for ensuring that natural resources are used sustainably, that the public is protected against natural hazards, and that the environment is protected from unacceptable adverse impacts.

it: Il servizio specializzato in materia ambientale, è competente per quanto riguarda l'utilizzazione sostenibile delle risorse naturali, la protezione delle persone dai pericoli naturali e dell'ambiente da un inquinamento eccessivo.

value: BAFU - Geocat Harvester

fr: Carte hydrogéologique de la Suisse 1:100000

de: Hydrogeologische Karte der Schweiz 1:100000

en: Hydrogeological map of Switzerland 1:100000

it: Carta idrogeologica della Svizzera 1:100000


regi

de: Regionen und Städte

en: Regions and cities

it: Regioni e città

envi

fr: Environnement

de: Umwelt

en: Environment

it: Ambiente

label: Web GIS Client des Kanton Uri. Die Daten können direkt via dem Portal in den unterschiedlichsten Datenformaten heruntergeladen werden.

fr: WMS-Dienst des Kanton Uri

de: WMS-Dienst des Kanton Uri

en: WMS-Dienst des Kanton Uri

it: WMS-Dienst des Kanton Uri

fr: WFS-Dienst des Kanton Uri

de: WFS-Dienst des Kanton Uri

en: WFS-Dienst des Kanton Uri

it: WFS-Dienst des Kanton Uri

fr: Übersicht der Massnahmen aus den Agglomerationsprogrammen. Es sind nur die Massnahmen mit Umsetzungshorizont A gemäss Bund publiziert.

spatial: Canton of Uri (UR)

geoinformation-kanton-uri

de: Lisag AG, Geoinformation Kanton Uri

de: Die Lisag AG bewirtschaftet das geografische Informationssystem des Kantons Uri (GIS Uri), ist die verantwortliche Stelle für den ÖREB-Kataster Uri und zudem zuständig für die Durchführung der amtlichen Vermessung auf Urner Kantonsgebiet.

value: Uri-Kt - Geocat Harvester

fr: Agglomerationsprogramm Massnahmen

de: Agglomerationsprogramm Massnahmen

en: Agglomerationsprogramm Massnahmen

it: Agglomerationsprogramm Massnahmen


jagdbanngebiete-kantonal-ur

title_for_slug: jagdbanngebiete-kantonal-ur

fr: district-franc geodonnees-de-base

de: jagdbanngebiet geobasisdaten

en: game-reserve official-geodata

it: bandita-di-caccia geodati-di-base

fr: Dieser Datensatz enthält die Jagdbanngebiete des Kanton Uris (CH168) Die Jagdbanngebiet des Bundes können bei Bedarf über den Geodatenkatalog als WMS eingebunden werden.

fr: Jagdbanngebiete kantonal (UR)

de: Jagdbanngebiete kantonal (UR)

en: Jagdbanngebiete kantonal (UR)

it: Jagdbanngebiete kantonal (UR)


larmempfindlichkeitsstufen-differenz-ur

regi

fr: Régions et villes

title_for_slug: larmempfindlichkeitsstufen-differenz-ur

fr: Gemäss Lärmschutz-Verordnung (LSV, SR 814.41) sind für alle Nutzungszonen Lärmempfindlichkeitsstufen zu erfassen. Es werden die Empfindlichkeitsstufen keine ES, ES I, ES II, ES III und ES IV unterschieden. Ausserdem können Teile von Nutzungszonen der ES I und der ES II der nächst höheren Stufe zugeordnet werden, wenn sie mit Lärm vorbelastet sind.


de: Gemäss Lärmschutz-Verordnung (LSV, SR 814.41) sind für alle Nutzungszonen Lärmempfindlichkeitsstufen zu erfassen. Es werden die Empfindlichkeitsstufen keine ES, ES I, ES II, ES III und ES IV unterschieden. Ausserdem können Teile von Nutzungszonen der ES I und der ES II der nächst höheren Stufe zugeordnet werden, wenn sie mit Lärm vorbelastet sind.


kataster-der-belasteten-standorte-ur

title_for_slug: kataster-der-belasteten-standorte-ur

url: https://geo.ur.ch/?layers=Kataster der belasteten Standorte

fr: Der Artikel 32c Abs. 2 USG verpflichtet die Kantone, einen öffentlich zugänglichen Kataster der belasteten Standorte zu erstellen. Die Verordnung vom 26. August 1998 über die Sanierung von belasteten Standorten (Altlasten-Verordnung; AltlV) definiert den Begriff "belasteter Standort" (Ablagerungsstandorte, Betriebsstandorte, Unfallstandorte) und legt die Art und Weise fest, wie diese Kataster erstellt und geführt werden soll und welchen Inhalt er aufzuweisen hat.

fr: Kataster der belasteten Standorte (UR)

de: Kataster der belasteten Standorte (UR)

en: Kataster der belasteten Standorte (UR)

it: Kataster der belasteten Standorte (UR)


statische-waldgrenzen-differenz-ur

title_for_slug: statische-waldgrenzen-differenz-ur

de: waldfeststellung geobasisdaten

en: declaration-as-forest official-geodata

fr: Ab der öffentlichen Auflage zeigt der Layer die Differenz zwischen den rechtskräftigen und den projektierten Daten der Statischen Waldgrenzen: Neue Objekte / Gelöschte Objekte

fr: Statische Waldgrenzen Differenz (UR)

de: Statische Waldgrenzen Differenz (UR)

en: Statische Waldgrenzen Differenz (UR)

it: Statische Waldgrenzen Differenz (UR)


larmbelastungskataster-strassen-tag-ur

title_for_slug: larmbelastungskataster-strassen-tag-ur

fr: Der Kanton (kantonale Vollzugsbehörde) ist nach Art. 37 (LSV) verpflichtet, für seine Strassen einen Lärmbelastungskataster zu führen und diesen periodisch zu aktualisieren. Der Lärmbelastungskataster für Haupt- und übrige Strassen ist ein wichtiges Informations- und Planungsinstrument für die Behörden in der Raumplanung und in der Beurteilung des Umweltzustand Lärmbelastung. Dargestellt werden die Belastungsgrenzwerte für die Beurteilung des Lr Tag.

fr: Lärmbelastungskataster Strassen (Tag) (UR)


de: nutzungsplanung zonenplan geobasisdaten

fr: Die Nutzungsplanung ordnet die räumlichen Sachverhalte in genereller Weise: die Nutzung des Bodens, die Erschliessung, den Schutz usw., indem er eigentümerverbindlich und parzellenscharf Art und Mass der Nutzung festlegt (Art. 14 RPG).

fr: Gemeindliche Nutzungsplanung Differenz (UR)


ausserorts-innerorts-kantonsstrassen

tran

fr: Transports

de: Verkehr

en: Transport

it: Trasporti

title_for_slug: ausserorts-innerorts-kantonsstrassen

fr: WMS-Dienst des Kanton Uri

fr: Ausserorts- und Innerortsabschnitte der Kantonsstrassen.

fr: Ausserorts Innerorts Kantonsstrassen

de: Ausserorts Innerorts Kantonsstrassen

en: Ausserorts Innerorts Kantonsstrassen

it: Ausserorts Innerorts Kantonsstrassen


geschwindigkeit-kantonsstrasse

title_for_slug: geschwindigkeit-kantonsstrasse

fr: WFS-Dienst des Kanton Uri

fr: Angaben der Geschwindigkeit auf der Kantonsstrasse.

fr: Geschwindigkeit Kantonsstrasse

de: Geschwindigkeit Kantonsstrasse

en: Geschwindigkeit Kantonsstrasse

it: Geschwindigkeit Kantonsstrasse


waldabstandslinien-differenz-ur

regi

fr: Régions et villes

de: Regionen und Städte

envi

fr: Environnement

title_for_slug: waldabstandslinien-differenz-ur

de: waldabstand baulinie geobasisdaten

fr: Mit Waldabstandslinien wird im Nutzungsplan der Waldabstand gegenüber der festgelegten Waldgrenze, in Abweichung zum generellen Waldabstand von 20 Metern gemäss Artikel 93 Absatz 1 des Planungs- und Baugesetzes (PBG; RB 40.1111), festgelegt. Sie entsprechen einer Baulinie Wald gemäss Artikel 48 Absatz 2 PBG.

fr: Waldabstandslinien Differenz (UR)

de: Waldabstandslinien Differenz (UR)

en: Waldabstandslinien Differenz (UR)

it: Waldabstandslinien Differenz (UR)


seilbahnen-mit-konzession

title_for_slug: seilbahnen-mit-konzession

de: WMS-Dienst des Kanton Uri

de: WFS-Dienst des Kanton Uri

fr: Der Datensatz umfasst die im Kanton Uri konzessionierten Personenseilbahnen, Sessellifte und Skilifte.

fr: Seilbahnen mit Konzession

de: Seilbahnen mit Konzession

en: Seilbahnen mit Konzession

it: Seilbahnen mit Konzession


schutzinventar-landschaft

envi

de: Umwelt

title_for_slug: schutzinventar-landschaft

fr: Der Datensatz zeigt die schutzwürdigen Landschaften. Das Kantonale Schutzinventar hat gemäss kNHG Art. 17 hinweisenden Charakter. Es ist nicht abschliessend und wird laufend nachgeführt. Für die vollständige Anzeige des Schutzinventars müssen noch die beiden Layer "Schutzinventar: Kultur" und "Schutzinventar: Natur" dazugeladen werden. Link zu den Inventarlisten des Kantons Uri

geoinformation-kanton-uri

de: Lisag AG, Geoinformation Kanton Uri

de: Die Lisag AG bewirtschaftet das geografische Informationssystem des Kantons Uri (GIS Uri), ist die verantwortliche Stelle für den ÖREB-Kataster Uri und zudem zuständig für die Durchführung der amtlichen Vermessung auf Urner Kantonsgebiet.

fr: Schutzinventar Landschaft

de: Schutzinventar Landschaft

en: Schutzinventar Landschaft

it: Schutzinventar Landschaft


strassenverkehrslarm-nacht

title_for_slug: strassenverkehrslarm-nacht

fr: Der Strassenlärmkataster wurde mit dem Berechnungsprogramm SLIP erstellt. Grundlagen für die Berechnungen bilden die Verkehrszahlen der Kantons- und Gemeindestrassen aus dem Jahr 2018. Bei den Berechnungen werden die Topographie wie auch Hindernisse (Lärmschutzwände, Gebäude, usw.) mitberücksichtigt.

fr: Strassenverkehrslärm Nacht

de: Strassenverkehrslärm Nacht

en: Strassenverkehrslärm Nacht

it: Strassenverkehrslärm Nacht


schutzinventar-natur

regi

en: Regions and cities

title_for_slug: schutzinventar-natur

fr: zone-alluviale bas-marais cours-deau geotope haut-marais nature geodonnees-de-base

de: auengebiet flachmoor fliessgewasser geotop hochmoor natur geobasisdaten

en: alluvial-site swamp watercourse geotope raised-bog nature official-geodata

it: zona-golenale palude corso-dacqua geotopo torbiera-alta natura geodati-di-base

fr: Der Datensatz zeigt die schutzwürdigen Objekte (Gebiete, Einzelobjekte) im Bereich Natur. Das Kantonale Schutzinventar hat gemäss kNHG Art. 17 hinweisenden Charakter. Es ist nicht abschliessend und wird laufend nachgeführt. Für die Anzeige des vollständigen Schutzinventars müssen noch die beiden Layer "Schutzinventar: Kultur" und "Schutzinventar: Landschaft" dazugeladen werden. Link zu den Inventarlisten des Kantons Uri

fr: Schutzinventar Natur

de: Schutzinventar Natur

en: Schutzinventar Natur

it: Schutzinventar Natur


strassenverkehrslarm-tag

regi

it: Regioni e città

envi

en: Environment

it: Ambiente

title_for_slug: strassenverkehrslarm-tag

fr: WMS-Dienst des Kanton Uri

en: WMS-Dienst des Kanton Uri

en: WFS-Dienst des Kanton Uri

de: Der Strassenlärmkataster wurde mit dem Berechnungsprogramm SLIP erstellt. Grundlagen für die Berechnungen bilden die Verkehrszahlen der Kantons- und Gemeindestrassen aus dem Jahr 2018. Bei den Berechnungen werden die Topographie wie auch Hindernisse (Lärmschutzwände, Gebäude, usw.) mitberücksichtigt.

fr: Strassenverkehrslärm Tag

de: Strassenverkehrslärm Tag

en: Strassenverkehrslärm Tag

it: Strassenverkehrslärm Tag


gerichtsbezirke

title_for_slug: gerichtsbezirke

it: WMS-Dienst des Kanton Uri

fr: WFS-Dienst des Kanton Uri

it: WFS-Dienst des Kanton Uri

fr: Zuständigkeitsgebiete der Gerichte im Kanton Uri

fr: Gerichtsbezirke

de: Gerichtsbezirke

en: Gerichtsbezirke

it: Gerichtsbezirke


regi

fr: Régions et villes

tran

fr: Transports

de: Verkehr

url: https://geo.ur.ch/?layers=Strassenverkehrszählung reg. und lok. Netz

fr: Die Datensätze der Strassenverkehrszählung enthalten Informationen über die Standorte der Verkehrszählung, d.h. die Messstellen. Dabei handelt es sich in der Regel um automatische Verkehrszählungen. Der Verkehr wird entweder permanent erhoben oder es findet eine temporäre Messung (z.B. von 2 Wochen Dauer) statt. Die bei der Verkehrszählung erhobenen Verkehrswerte sind nicht Gegenstand des minimalen Geodatenmodells. Das minimale Geodatenmodell enthält hingegen Kennzahlen (z.B. DTV, DWV) auf Jahresbasis, die aus den Verkehrswerten aggregiert bzw. hochgerechnet werden.

fr: Strassenverkehrszählung reg. und lok. Netz (UR)


waldflachen

agri

fr: Agriculture, pêche, sylviculture et alimentation

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

en: Agriculture, fisheries, forestry and food

it: Agricoltura, pesca, silvicoltura e prodotti alimentari

regi

de: Regionen und Städte

envi

fr: Environnement

title_for_slug: waldflachen

de: forstwirtschaft nutzungsplanung vegetation wald

protocol: https

de: Datenshop

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Wald nach Waldrecht, dieser umfasst unter anderem auch Waldstrassen, Gewässer und Gebäude innerhalb des Waldes.

spatial: Kanton Luzern

fr: Géoinformation du canton de Lucerne

de: Geoinformation Kanton Luzern

en: Geoinformation Canton of Lucerne

it: Geoinformazione del Cantone di Lucerna

fr: La géoinformation du canton de Lucerne est responsable de la collecte, du traitement et de la gestion des données à référence spatiale. Elle dirige, coordonne et surveille les travaux de la géoinformation et de la mensuration officielle.

en: Geoinformation of the Canton of Lucerne is responsible for the collection, processing and management of spatial data. It manages, coordinates and monitors the work of geoinformation and of the cadastral surveying.

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

it: La Geoinformation del Cantone di Lucerna è responsabile della raccolta, dell'elaborazione e della gestione dei dati territoriali. Gestisce, coordina e monitora il lavoro della geoinformazione e della misurazione ufficiale.

value: LU-Kt - Geocat Harvester

de: Waldflächen


envi

de: Umwelt

de: baulinie eigentumsbeschrankungoreb fliessgewasser nutzungsplanung oberflachengewasser raumplanung strasse

de: Kantonale und kommunale Baulinien, die in einem grundeigentümerverbindlichen, öffentlich-rechtlichen Planwerk festgelegt wurden.

de: Baulinien nach Strassen- und Baulinienplänen


maintainer: EnviDat Support

en: paleo-climate precipitation last-glacial-maximum orography air-temperature glaciers

en: Data Access via S3

en:
High resolution, downscaled climate model data are used in a wide variety of applications in environmental sciences. Here we present the CHELSA-TraCE21k downscaling algorithm to create global monthly climatologies for temperature and precipitation at 30 arcsec spatial resolution in 100 year time steps for the last 21,000 years. Paleo orography at high spatial resolution and at each timestep is created by combining high resolution information on glacial cover from current and Last Glacial Maximum (LGM) glacier databases with the interpolation of a dynamic ice sheet model (ICE6G) and a coupling to mean annual temperatures from CCSM3-TraCE21k. Based on the reconstructed paleo orography, mean annual temperature and precipitation was downscaled using the CHELSA V1.2 algorithm.

The data is published under a Creative Commons Attribution 2.0 Generic (CC BY 2.0) license.

format: GeoTIFF

en: Technical documentation

media_type: application/pdf

en: Technical documentation containing file metadata and variable descriptions.

format: PDF

mimetype: application/pdf

air-temperature

display_name: air-temperature

glaciers

display_name: glaciers

last-glacial-maximum

display_name: last-glacial-maximum

orography

display_name: orography

paleo-climate

display_name: paleo-climate

precipitation

display_name: precipitation

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport

envidat

fr: EnviDat: le portail de données environnementales

de: EnviDat: das Umwelt-Datenportal

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

it: EnviDat: il portale dei dati ambientali

fr: EnviDat est le portail de données du WSL; il offre un accès uniformisé et réglementé aux données de surveillance et de recherche en matière d’environnement. Ce portail est capable d’héberger et de publier des ensembles de données précieuses et uniques, qui sont partagées aux quatre coins de la planète. Ce faisant, EnviDat favorise la recherche et contribue à l’avancement des sciences environnementales.

en: EnviDat is the WSL data portal providing unified and managed access to environmental monitoring and research data. The portal has the capability to host and publish data sets. Through the sharing of unique and high-value data sets worldwide, EnviDat fosters research and contributes to advancing environmental science.

de: EnviDat ist das Datenportal der WSL für einen einheitlichen und verwalteten Zugang zu Umweltdaten aus Monitoring- und Forschungsprojekten. Auf dem Portal können Datensätze gehostet und veröffentlicht werden. Durch die weltweite Bereitstellung einzigartiger und wertvoller Datensätze leistet EnviDat einen Beitrag zur Forschung im Bereich der Umweltwissenschaften.

it: EnviDat è il portale dati del WSL che fornisce un accesso unificato e gestito ai dati di monitoraggio ambientale e di ricerca. Il portale ha la capacità di ospitare e pubblicare serie di dati preziosi e unici che vengono condivisi in tutto il mondo. Così facendo, EnviDat promuove la ricerca e contribuisce al progresso della scienza ambientale.

value: Envidat Harvester

en: CHELSA-TraCE21k: Downscaled transient temperature and precipitation data since the last glacial maximum


rorcc

maintainer: Tobias Wechsler

title_for_slug: rorcc

en: environmental-flow climate-change run-of-river-power-plants design-discharge hydropower

en: RoRCC

en:
The dataset “RoRCC” consists of simulation-based results on climate change impacts on Alpine RoR power production; it is based on 21 Swiss RoR power plants, with a total production of 5.9 TWh a-1. The dataset contains the following information:
-	metadata on the RoR power plants under consideration
-	annual and seasonal production scenarios differentiated into three emission scenarios (RCP2.6, RCP4.5, RCP8.5) and three future periods (T1: 2020–2049, T2: 2045–2074, T3: 2070–2099)
-	annual and seasonal production loss due to environmental flow requirements
-	annual and seasonal the technical increase potential (via design discharge optimisation)
-	annual and seasonal changes in the hydrological cycle for the three emission scenarios (RCP2.6, RCP4.5, RCP8.5) and three future periods (T1: 2020–2049, T2: 2045–2074, T3: 2070–2099)

format: XLS

en:
The dataset "RoRCC" consists of simulation-based results on climate change impacts on Alpine RoR power production; it is based on 21 Swiss RoR power plants, with a total production of 5.9 TWh a-1. The dataset contains the following information:
1) metadata on the RoR power plants under consideration, 2) annual and seasonal production potential scenarios under into three emission scenarios (RCP2.6, RCP4.5, RCP8.5) and three future periods (T1: 2020–2049, T2: 2045–2074, T3: 2070–2099), 3) annual and seasonal streamflow scenarios, 4) annual and seasonal production loss due to environmental flow requirements, 5) annual and seasonal the technical increase potential (via design discharge optimisation) and 6) annual and seasonal changes in the hydrological cycle.

climate-change

display_name: climate-change

design-discharge

display_name: design-discharge

environmental-flow

display_name: environmental-flow

hydropower

display_name: hydropower

run-of-river-power-plants

display_name: run-of-river-power-plants


maintainer: Michael Lehning

en: alpine-precipitation snow-cover snow-distribution alpine3d-simulations snow alpine3d snow-hydrology

en: ADS datasets and simulation inputs

media_type: application/zip

en: The file contains the ADS datasets of snow depth and input data used for simulations.

format: ZIP

mimetype: application/zip

en:
Dataset (Model input, snow distribution and validation) for the precipitation scaling paper, which should be cited along with the data set citation.

This data is useful for distributed hydrological modelling or other tasks that involve the study of snow distribution and precipitation in the high Alpine.

The format of the data is for Alpine3D (models.slf.ch) model runs but other models could be used, too.

Please cite:

_Vögeli, C., Lehning, M., Wever, N., Bavay M., 2016: Scaling Precipitation Input to Spatially Distributed Hydrological Models by Measured Snow Distribution., Front. Earth Sci. 4: 108. doi: 10.3389/feart.2016.00108._

Dataset is provided as a single zip file.
The archive contains two directories, the valuable distributed snow depth maps for the landscape Davos and the simulation input.
The archive also contains the file: "ReadMeMetadataDataSetPrecipitationScaling" which explains the data structure.

alpine-precipitation

display_name: alpine-precipitation

snow

display_name: snow

snow-cover

display_name: snow-cover

snow-distribution

display_name: snow-distribution

snow-hydrology

display_name: snow-hydrology

en: Precipitation Scaling Data Set (Vögeli et al., Frontiers)


maintainer: Giulia Francesca Azzurra Donati

en: ecological-corridors network-analysis urban-planning biodiversity ecosystem-services circuit-theory

en: Amphibian movement resistance layers and scripts for connectivity modelling - part 2

en: The zipped folder includes the script to create and analyse the networks from Circuitscape outputs. The subfolders “Boundaries”, “Layers”, and “Reference_net” contain files either called by the code or created in the process. The subfolder “Outputs_from_Circuitscape” contains the outputs from Circuitscape including node and branch cumulative currents in a network format.

en: Amphibian movement resistance layers and scripts for connectivity modeling - part 1

en: The zipped folder includes the script to aggregate the resistance layers into squared and hexagonal grids. The subfolders “Boundaries”, “Layers”, “Reference_grids”, and “Resistance_from_SDMs” contain files either called by the code or created in the process.The subfolder “Inputs_for_Circuitscape” contains the inputs to run Circuitscape, after doing some subsequent processing steps in QGIS (listed in the R script) with the files created with the script.

en: This data includes (1) Scripts to aggregate landscape resistance layers into squared and hexagonal grids (i.e., different representations and resolutions), (2) Input resistance layers and focal nodes in .txt format to run in Circuitscape (Python implementation v4.0.5). Circuitscape is a software tool for modeling and analyzing landscape connectivity, which simulates movement of organisms across landscapes by estimating resistance to movement across each point of the landscape. (3) Scripts for the ecological network analysis, and (4) environmental predictors for amphibian whole-life cycle habitats used to describe the local environment for BGI design (i.e. topographic, hydrologic, edaphic, vegetation, land-use derived, movement-ecology related).

biodiversity

display_name: biodiversity

circuit-theory

display_name: circuit-theory

ecological-corridors

display_name: ecological-corridors

ecosystem-services

display_name: ecosystem-services

network-analysis

display_name: network-analysis

urban-planning

display_name: urban-planning

en: Multi-Scale Prioritization framework for Urban Blue-Green Infrastructure Planning to Support Biodiversity: Data & Codes


maintainer: Matthias Haeni

en: climate-change meteo temperature meteorology relative-humidity precipitation wind-speed par swiss-forest-lab long-term

en: Site aerial photo (Isone)

en: Site aerial photo from both Isone stations. Source: Google. 2016. Site aerial photo from both Isone stations. Retrieved November 11, 2016, from https://www.google.ch/maps

mimetype: image/jpeg

en: Data plot of the forest station (ISB)

en: Data overview for air temperature, relative humidity, precipitation, PAR, wind speed.

en: Data plot of the field station (ISF)

en: Forest station data (ISB)

en: Data file.

en: Site photo of the field station (ISF)

en: Site photo of the field station from the side.

en: Site photo of the forest station (ISB)

en: Site photo of the forest station from below (viewing upwards the slope).

en: Field station data (ISF)

en: High quality meteorological data are needed for long-term forest ecosystem research, particularly in the light of global change. The long-term data series published here comprises almost 20 years of measurements for two meteorological stations in Isone in Switzerland where one station is located within a natural broad-leaved forest stand (ISB) with European beech (_Fagus sylvatica_; 70-100 yrs) as dominant tree species. A second station is situated in the very vicinity outside of the forest (field station, ISF). The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Isone is part of the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF) established and maintained by the Swiss Federal Research Institute WSL.

long-term

display_name: long-term

meteo

display_name: meteo

meteorology

display_name: meteorology

par

display_name: par

precipitation

display_name: precipitation

relative-humidity

display_name: relative-humidity

swiss-forest-lab

display_name: swiss-forest-lab

temperature

display_name: temperature

wind-speed

display_name: wind-speed

educ

en: Education, culture and sport

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: EnviDat is the WSL data portal providing unified and managed access to environmental monitoring and research data. The portal has the capability to host and publish data sets. Through the sharing of unique and high-value data sets worldwide, EnviDat fosters research and contributes to advancing environmental science.

en: Isone, Switzerland: Long-term forest meteorological data from the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF), from 1997 onwards


en: hazard-mapping natural-hazard snow avalanche satellite

en: SPOT6 Avalanche outlines 24 January 2018

en: Shapefile of the manually mapped avalanche outlines. Please only use this data together with the example key document provided with this dataset.

format: SHP

en:
Outlines of 18'737 avalanches mapped from SPOT6 satellite data over the Swiss Alps on 24 January 2018. The outlines have different attributes described in the data example key (ExampleKey_AvalMapping.pdf)

The generation of the data is described in:

Bühler, Y., E. D. Hafner, B. Zweifel, M. Zesiger, and H. Heisig (2019), Where are the avalanches? Rapid SPOT6 satellite data acquisition to map an extreme avalanche period over the Swiss Alps, The Cryosphere, 13(12), 3225-3238, doi:10.5194/tc-13-3225-2019.

Abstract.
Accurate and timely information on avalanche occurrence are key for avalanche warning, crisis management and avalanche documentation. Today such information is mainly available at isolated locations provided by observers in the field. The achieved reliability considering accuracy, completeness and reliability of the reported avalanche events is limited. In this study we present the spatial continuous mapping of a large avalanche period in January 2018 covering the majority of the Swiss Alps (12’500 km2).

We tested different satellite sensors available for rapid mapping during a first avalanche period. Based on these experiences, we tasked SPOT6/7 data for data acquisition to cover the second, much larger avalanche period. We manually mapped the outlines of 18’737 individual avalanche events, applying image enhancement techniques to analyze regions in cast shadow as well as brightly illuminated ones. The resulting dataset of mapped avalanche outlines, having a unique completeness and reliability, is evaluated to produce maps of avalanche occurrence and avalanche size. We validated the mapping of the avalanche outlines using photographs acquired from helicopters just after the avalanche period.

This study demonstrates the applicability of optical, very high spatial resolution satellite data to map an exceptional avalanche period with very high completeness, accuracy and reliability over a large region. The generated avalanche data is of great value to validate avalanche bulletins, complete existing avalanche databases and for research applications by enabling meaningful statistics on important avalanche parameters.

Koordinate System: CH1903+ LV95 LN02

avalanche

display_name: avalanche

hazard-mapping

display_name: hazard-mapping

natural-hazard

display_name: natural-hazard

satellite

display_name: satellite

snow

display_name: snow


maintainer: Nander Wever

en: precipitation-amount air-temperature humidity snow-depth longwave-radiation wind-direction wind-speed shortwave-radiation snow-ice-temperature

en: SNOWPACK ini file (new syntax)

en: This ini-file can be used to run SNOWPACK simulations with the WFJ data set, using the new MeteoIO Filter, Generator and Interpolation syntax.

en: Version 3

en:
Deprecated version. Release notes:

Bug fix: in version 2, the undercatch correction was not applied correctly

Bug fix: in version 2, snow lysimeter data was missing for extended periods of time

Update: dataset extended to 2016-01-02T00:30

Update: refreshing data originating from MeteoSwiss (particularly precipitation)

en: Undercatch correction

en: This document describes how the undercatch correction for the Weissfluhjoch measurement site was determined.

en: Version 6

en:
Deprecated version.

Release notes:

- Missing ISWR for 2009-09-30 and 2010-04-30 has been replaced by data from WFJ Gipfel

This dataset is the basis for the Weissfluhjoch dataset in ESM-SnowMIP (doi: http://dx.doi.org/10.16904/16).

en: Version 7 (current)

en:
Release notes:

Bug fix: in previous versions, snow lysimeter data from September 2010 onwards was erroneously reported for UTC+2, instead of UTC+1 (i.e., reported one hour later than should have been).

Update: dataset extended to 2017-07-11T00:30.

en: Version 2

en:
Deprecated version. Release notes:

Bug fix: in v1, incoming radiation components were taken from WFJ_Gipfel station, instead of WFJ Versuchsfeld.

en: Version 4

en:
Deprecated version. Release notes:

Update: dataset extended to 2016-09-02T00:30

Update: refreshing data originating from MeteoSwiss (particularly precipitation)

en: Version 1

en:
Deprecated version. Release notes:

First release of dataset.

en: SNOWPACK sno file

en: This sno-file can be used to run SNOWPACK simulations with the WFJ data set, using version 3.4.0 or higher.

en: Version 5

en:
Deprecated version. Release notes:

Update: using the incoming and outgoing short- and longwave radiation data from the new processing chain from 2010 onwards, filling also data gaps in pre-2010 data.

Update: dataset extended to 2016-10-04T00:30

Update: refreshing data originating from MeteoSwiss (particularly precipitation)

en: All versions

en: SNOWPACK ini file (old syntax)

en: This ini-file can be used to run SNOWPACK simulations with the WFJ data set, using version 3.4.0 or higher.

en:
Dataset of meteorological and snowpack measurements from the automatic weather station at Weissfluhjoch, Davos, Switzerland, suitable for driving snowpack models. The dataset contains standard meteorological measurements, and additionally snowpack runoff data from a snow lysimeter. Where possible, data is quality checked and missing data are replaced from backup sensors from the measurement site itself, or (in only a few cases) from the MeteoSwiss weather station at 470 m distance and 150 m above the measurement site.

Publication
Wever, N., Schmid, L., Heilig, A., Eisen, O., Fierz, C., and Lehning, M. Verification of the multi-layer SNOWPACK model with different water transport schemes. 2015. The Cryosphere. Volume 9. 2271-2293. http://dx.doi.org/10.5194/tc-9-2271-2015.

air-temperature

display_name: air-temperature

humidity

display_name: humidity

longwave-radiation

display_name: longwave-radiation

precipitation-amount

display_name: precipitation-amount

shortwave-radiation

display_name: shortwave-radiation

snow-depth

display_name: snow-depth

snow-ice-temperature

display_name: snow-ice-temperature

wind-direction

display_name: wind-direction

en: WFJ_MOD: Meteorological and snowpack measurements from Weissfluhjoch, Davos, Switzerland


maintainer: Anita C. Risch

en: mineralization worldwide nutrient-network global soil-chemistry soil-biology grassland soil

en:
site.code: Site code

Continent: Continent

sampleID: Sample ID

nn.latitude: Lattitude

nn.longitude: Longitude

bioclim.T.ann: Mean annual temperature (°C)

bioclim.T.var: Temperature variability (°C)

bioclim.T.q.wet: Temperature of the wettest quarter (°C)

bioclim.T.q.dry: Temperature of the driest quarter (°C)

bioclim.T.q.warm: Temperature of the warmest quarter (°C)

bioclim.P.ann: Mean annual preciptiation (mm)

bioclim.P.q.wet: Precipitation of the wettest quarter (mm)

ch.pH: pH

ch.WSK.vol: Water holding capacity (vol%)

ch.bulkdensity.gcm3: Bulk density (g cm-3)

ch.porespace: Pore space (vol%)

ch.sand.perc: Soil texture: sand (%)

ch.silt.perc: Soil texture: silt (%)

ch.clay.perc: Soil texture: clay (%)

ch.NO3start.mgg: NO3 at the beginning of the incubation (mgkg)

ch.Ntot.perc: Total soil N (%)

ch.Ctot.perc: Total soil C (%)

ch.Corg.perc: Soil organic C (%)

ch.netNminfield.mgkgd: Realised soil net N mineralisation (mg kg-1 d-1)

ch.netNminlab.mgkgd: Potential soil ne N mineralisation (mg kg-1 d-1)

archaea.cpg.log: Ammonia oxidising archaea (archaeal amoA gene copies g-1 soil)

bacteria.cpg.log: Ammonia oxidising bacteria (bacterial amoA gene copies g-1 soil)

micr.biom: Microbial biomass (ug g-1 soil)

ch.CtoN: C to N ratio

ch.netNnitriffield.mgkgd.sqrt: Realised soil net nitrification, transformed (mg kg-1 d-1)

ch.netNammoniffield.mgkgd.sqrt: Realised soil net ammonification, transformed (mg kg-1 d-1)

ch.netNnitriflab.mgkgd.sqrt: Potential soil net nitrification, transformed (mg kg-1 d-1)

ch.netNammoniflab.mgkgd.sqrt: Potential soil net ammonifiation, transformed (mg kg-1 d-1)

en:
This dataset contains all data on which the following publication below is based.

Paper Citation:

Risch, A. C.; Zimmermann, S.; Ochoa-Hueso, R.; Schütz, M.; Frey, B.; Firn, J. L.; Fay, P. A.; Hagedorn, F.; Borer, E. T.; Seabloom, E. W.; et al. Soil net nitrogen mineralisation across global grasslands. Nat. Commun. 2019, 10 (1), 4981 (10 pp.). doi.org/10.1038/s41467-019-12948-2

Please cite this paper together with the citation for the datafile.

We conducted coordinated measurements of realised and potential soil net Nmin, and assessed water holding capacity, bulk density, C and N content, texture, pH, pore space, microbial biomass, and archaeal (AOA) and bacterial (AOB) ammonia oxidiser abundance using identical materials and methods across 30 grasslands on six continents. The sites covered a globally relevant range of climatic and edaphic conditions. Climate data was obtained from worldclim - Global climate data https://www.worldclim.org/

global

display_name: global

grassland

display_name: grassland

mineralization

display_name: mineralization

nutrient-network

display_name: nutrient-network

soil

display_name: soil

soil-biology

display_name: soil-biology

soil-chemistry

display_name: soil-chemistry

worldwide

display_name: worldwide

educ

en: Education, culture and sport

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: EnviDat is the WSL data portal providing unified and managed access to environmental monitoring and research data. The portal has the capability to host and publish data sets. Through the sharing of unique and high-value data sets worldwide, EnviDat fosters research and contributes to advancing environmental science.


en: snow-precipitation precipitation-variability cosmo-wrf orographic-precipitation complex-terrain

en: StationData

en: Snow depth maps over Dischma valley for 26 January 2016 and 9 March 2016 and snow depth differences between the two dates.

en:
The data presented here corresponds to the publication "Spatial variability in snow precipitation and accumulation in COSMO-WRF simulations and radar estimations over complex terrain" (Gerber et al., 2018a), which investigates the precipitation variability of snow precipitation in the central northern part of the Grisons (CH) and the publication "The importance of near-surface winter precipitation processes in complex alpine terrain" (Gerber et al., 2018b). The dataset contains:

* WRFsimulations: WRF simulation output for simulations with 4x (14x) terrain smoothing with an output timestep of 30 min/5 min and horizontal grid spacings of 1350 m, 450 m, 150 m and 50 m (currently: data available upon request).
* StationData: Meteorological station data of 18 meteorological stations in the central northern part of the Grisons with 30 minute resolution for the period 1 January 2016 till 1 May 2016.
* ADS80data: Photogrammetrically determined snow depth distribution data over the Dischma valley for the 26 January 2016 and 9 March 2016. Snow heights are corrected for buildings, vegetation (> 1m), outliers, and pixles, which are obivously snow-free on the pictures (Bühler et al., 2015). In addition the snow depth differences (snow depth on 9 March 2016 minus snow depth on 26 January 2016) are provided.

For more details about the simulation and observation data, see Gerber et al., 2018 and Gerber and Sharma (2018).

Publications:

Bühler, Y., Marty, M., Egli, L., Veitinger, J., Jonas, T., Thee, P., and Ginzler, C.: Snow depth mapping in high-alpine catchments using digital photogrammetry. Cryosphere, 9, 229–243, doi:10.5194/tc-9-229-2015, 2015.

Gerber, F., Besic, N., Sharma, V., Mott, R., Daniels, M., Gabella, M., Berne, A., Germann, U., and Lehning, M.: Spatial variability in snow precipitation and accumulation in COSMO-WRF simulations and radar estimations over complex terrain, The Cryosphere, 12, 3137–3160, doi:10.5194/tc-12-3137-2018, 2018.

Gerber, F., Mott, R. and Lehning, M.: The importance of near-surface winter precipitation processes in complex alpine terrain, Journal of Hydrometeorology, accepted, 2018.

Gerber, F., and Sharma, V.: Running COSMO-WRF on very-high resolution over complex terrain. Laboratory of Cryospheric Sciences CRYOS, École Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL, Lausanne, Switzerland. doi:10.16904/envidat.35, 2018.

complex-terrain

display_name: complex-terrain

cosmo-wrf

display_name: cosmo-wrf

orographic-precipitation

display_name: orographic-precipitation

precipitation-variability

display_name: precipitation-variability

snow-precipitation

display_name: snow-precipitation

en: DISCHMEX - High-resolution WRF simulations in complex alpine terrain and station measurements


maintainer: Jana von Freyberg

en: precipitation hydrology stream-water alptal catchment stable-water-isotope

media_type: text/plain

en: Single comma-separated txt-file with daily data of stable water isotopes measured in streamwater and precipitation in the Swiss Alptal catchment and two of its tributaries (Erlenbach and Vogelbach), as well as daily data of key hydrometeorological variables from the Alptal valley

format: TXT

en:
Version 2 of the dataset contains additional information on:
- line-conditioned (lc) excess
- precipitation sample volumes
- isotope data quality

en: Data Set Documentation: alptal_Isotopes_daily_2015-2019_v2

en: Documentations contains meta data of the data columns and information about the study catchments.

en: This dataset contains four years of daily measurements of the natural isotopic composition (2H, 18O) of precipitation and stream water at the Alp catchment (area 47 km2) in Central Switzerland and two of its tributaries (0.73 km2 and 1.55 km2). In addition, the dataset contains daily measurements of key hydrometeorological variables.

alptal

display_name: alptal

catchment

display_name: catchment

hydrology

display_name: hydrology

precipitation

display_name: precipitation

stable-water-isotope

display_name: stable-water-isotope

stream-water

display_name: stream-water

en: Four years of daily stable water isotope data in stream water and precipitation from three Swiss catchments


en: Data Source

en: Coordinates of Grid Points

en: Description

en: Full Data Description

en: Hourly Gridded Wind Power Time Series

en:
This dataset consist of simulated hourly power production from an Enercon E82 Turbine at 100 m hub-height. It describes the hourly power output a 1MW turbine would produce in each 0.01° grid cell for the years 2016 and 2017.

100 m wind speed data was taken from the COSMO-1 model (Consortium for Small-scale Modeling 2017), which has a 0.01° horizontal resolution. The domain covered is the whole of Switzerland, with the exclusion of lakes. As such, the number of 0.01◦ pixels within Switzerland amounts to 48657.
Conversion to power output was done based on the power curve of the Enercon E82 Turbine. As power output is lower at altitude due to lower air density, we corrected for this effect as described in (Kruyt et al. 2017).

Please cite the following paper in connection with the dataset:

Paper Citation:
 > _Bert Kruyt, Jérôme Dujardin, and Michael Lehning: Improvement of wind power assessment in complex terrain: The case of COSMO-1 in the Swiss Alps, Front. Energy Res., [doi:10.3389/fenrg.2018.00102] (https://doi.org/10.3389/fenrg.2018.00102)_

mountain-wind-potential

display_name: mountain-wind-potential

topography

display_name: topography

wind-energy

display_name: wind-energy

en: Dataset on Cosmo-1 based Energy Potential in Swiss Alps


en: model-calibration-data snow-depth snow-water-equivalent snow-density model-validation-data

en: swe2hs calibration and validation data

en:
 Contents of this archive

 README.md

 A readme file containing a description of the other files.

 automatic_stations_validation_data.csv

 Daily data from the automatic weather stations used for validation.

 Data sources and providers are listed in the SWE2HS paper, Table 1.

 Columns:

  * date: timestamp of the format YYYY-MM-DD
  * HS_[m]: snow depth in [m]
  * SWE_[m]: snow water equivalent in [m]
  * site_id: code for the measurement site
  - HS_interpolated: boolean flag for interpolated values
  - SWE_interpolated: : boolean flag for interpolated values

 coordinates_swe2hs_paper_stations.csv

 Coordinates of all measurement sites used in the SWE2HS paper.

 Columns:

  * site_id: code for the measurement site
  * location_name: location name of the measurement site
  * lon_[wgs84]: longitude in WGS84
  * lat_[wgs84]: latitude in WGS84
  * elevation_[m]: atitude of the measurement site in [m]
  * dataset: dataset in which the station is included

 manual_station_calibration_data.csv

 Calibration data from the Swiss manual observer stations. Long station records
 trmmed to 15 random water-years.

 Columns:

  * date: timestamp of the format YYYY-MM-DD
  * HS_[m]: snow depth in [m]
  * SWE_[m]: snow water equivalent in [m]
  * SWE_from_profile_[m]: biweekly measurement from the SWE in the measurement
   pit. Corrected with the bulk density in order to match the snow depth from
   the measurement stake. Please refer to the paper for further details.
  * site_id: code for the measurement site

 manual_stations_validation_data.csv

 Validation data from the Swiss manual observer stations. Remaining water-years
 from the long sttaion record not used for the calibration data.

 Columns:

  * date: timestamp of the format YYYY-MM-DD
  * HS_[m]: snow depth in [m]
  * SWE_[m]: snow water equivalent in [m]
  * SWE_from_profile_[m]: biweekly measurement from the SWE in the measurement
   pit. Corrected with the bulk density in order to match the snow depth from
   the measurement stake. Please refer to the paper for further details.
  * site_id: code for the measurement site

 manual_stations_used_deltasnow_parameters.csv

 Site specific DeltaSNOW model parameters used for the calculation of the daily
 SWE series in 'manual_stations_calibration_data.csv' and
 'manual_stations_validation_data.csv'.

 Parameters were optimized by reducing RMSE to the biweekly snow pit SWE measurements.
 Please refer to the paper for further details.

 A python implementation of the DeltaSNOW model was used for the calculation:
 pydeltasnow (https://pypi.org/project/pydeltasnow/)

 For a detailed description of the DeltaSNOW model parameters please see the
 respective publication:

 Winkler, M., Schellander, H., & Gruber, S. (2021). Snow water equivalents
 exclusively from snow depths and their temporal changes: the Δ snow model.
 Hydrology and Earth System Sciences, 25(3), 1165-1187.

 Columns:

  * site_id: code for the measurement site
  * rho_max: Maximum density of an individual snow layer produced by the DeltaSNOW model in [kg/m3]
  * rho_null: Fresh snow density for a newly created layer [kg/m3
  * c_ov: Overburden factor due to fresh snow [-]
  * k_ov: Defines the impact of the individual layer density on the compaction due to overburden [-]
  * k: Exponent of the exponential-law compaction [m3/kg]
  * tau: Uncertainty bound [m]
  * eta_null: Effective compactive viscosity of snow for “zero-density” [Pa s]

en:
The data in this repository was used for the calibration and validation of the
SWE2HS model in the following publication:
Aschauer, J., Michel, A., Jonas, T., & Marty, C. (2023). An empirical model to calculate snow depth from daily snow water equivalent: SWE2HS 1.0. Geoscientific Model Development Discussions, 1-19. https://doi.org/10.5194/gmd-2022-258
Contains daily snow water equivalent and snow depth timeseries from stations in the European Alps.

model-calibration-data

display_name: model-calibration-data

model-validation-data

display_name: model-validation-data

snow-density

display_name: snow-density

snow-depth

display_name: snow-depth

snow-water-equivalent

display_name: snow-water-equivalent

educ

en: Education, culture and sport

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: EnviDat is the WSL data portal providing unified and managed access to environmental monitoring and research data. The portal has the capability to host and publish data sets. Through the sharing of unique and high-value data sets worldwide, EnviDat fosters research and contributes to advancing environmental science.

en: SWE2HS model calibration and validation data


en: time-series gridded-data geodata core research-data-management video-encoding sentinel-2 raster

en: View publication in the Digital Object Repository at WSL (DORA)

media_type: text/html

en:
Shell script to reproduce the CORE format. You can 1) download and unzip the file, 2) make the script executable and 3) run it.
Disclaimer: only provided for peer review. Proper software for working with CORE will become available in time on https://github.com/EnviDat/?q=core (both Web/JS for Frontend and Python for Backend).

en:
Shell script to extract data from the CORE format. You can 1) download and unzip the file, 2) make the script executable and 3) run it.
Disclaimer: only provided for peer review. Proper software will become available in time on https://github.com/EnviDat/?q=core (both Web/JS for Frontend and Python for Backend).

en: CORE Dataset (80 GB)

en:
DISCLAIMER: CORE is still in development. Interested parties are warmly invited to join common development, to comment, discuss, find bugs, etc.

Acknowledgement: The CORE format was proudly inspired by the Cloud Optimized GeoTIFF ([COG](https://www.cogeo.org/)) format, by considering how to leverage the ability of clients issuing HTTP GET range requests for a time-series of remote sensing and aerial imagery (instead of just one image).

License: The Cloud Optimized Raster Encoding (CORE) specifications are released to the public domain under a Creative Commons 1.0 CC0 "No Rights Reserved" international license. You can reuse the information contained herein in any way you want, for any purposes and without restrictions.

-----------------------

Summary:
The Cloud Optimized Raster Encoding (CORE) format is being developed for the efficient storage and management of gridded data by applying video encoding algorithms. It is mainly designed for the exchange and preservation of large time series data in environmental data repositories, while in the same time enabling more efficient workflows on the cloud. It can be applied to any large number of similar (in pixel size and image dimensions) raster data layers. CORE is not designed to replace COG but to work together with COG for a collection of many layers (e.g. by offering a fast preview of layers when switching between layers of a time series).

WARNING: Currently only applicable to RGB/Byte imagery. The final CORE specifications may probably be very different from what is written herein or CORE may not ever become productive due to a myriad of reasons (see also 'Major issues to be solved').

With this early public sharing of the format we explicitly support the Open Science agenda, which implies "shifting from the standard practices of publishing research results in scientific publications towards sharing and using all available knowledge at an earlier stage in the research process" (quote from: European Commission, Directorate General for Research and Innovation, 2016. Open innovation, open science, open to the world).

CORE Specifications:

1) a MP4 or WebM video digital multimedia container format (or any future video container playable as HTML video in major browsers)

2) a free to use or open video compression codec such as H.264, VP9, or AV1 (or any future video codec that is open sourced or free to use for end users)

Note: H.264 is currently recommended because of the wide usage with support in all major browsers, fast encoding due to acceleration in hardware (which is currently not the case for AV1 or VP9) and the fact that MPEG LA has allowed the free use for streaming video that is free to the end users. However, please note that H.264 is restricted by patents and its use in proprietary or commercial software requires the payment of royalties to [MPEG LA](https://www.mpegla.com/programs/avc-h-264/). However, when AV1 matures and accelerated hardware encoding becomes available, AV1 is expected to offer 30% to 50% smaller file size in comparison with H.264, while retaining the [same quality](https://trac.ffmpeg.org/wiki/Encode/AV1).

3) the encoding frame rate should be of one frame per second (fps) with each layer segmented in internal tiles, similar to COG, ordered by the main use case when accessing the data: either layer contiguous or tile contiguous;

Note: The internal tile arrangement should support an easy navigation inside the CORE video format, depending on the use case.

4) a CORE file is optimised for streaming with the moov atom at the beginning of the file (e.g. with -movflags faststart) and optional additional optimisations depending on the codec used (e.g. -tune fastdecode -tune zerolatency for H.264)

5) metadata tags inside the moov atom for describing and using geographic image data (that are preferably compatible with the [OGC GeoTIFF standard](https://www.ogc.org/standards/geotiff) or any future standard accepted by the geospatial community) as well as list of original file names corresponding to each CORE layer

6) it needs to encode similar source rasters (such as time series of rasters with the same extent and resolution, or different tiles of the same product; each input raster should be having the same image and pixel size)

7) it provides a mechanism for addressing and requesting overviews (lower resolution data) for a fast display in web browser depending on the map scale (currently external overviews)

Major issues to be solved:

- Internal overviews (similar to COG), by chaining lower resolution videos in the same MP4 container for fast access to overviews first); Currently, overviews are kept as separate files, as external overviews.

- Metadata encoding (how to best encode spatial extent, layer names, and so on, for each of the layer inside the series, which may have a different geographical extent, etc...; Known issues: adding too many tags with FFmpeg which are not part of the standard MP4 moov atom; metadata tags have a limited string length.

- Applicability beyond RGB/Byte datasets; defining a standard way of converting cell values from Int16/UInt16/UInt32/Int32/Float32/Float64/ data types into multi-band Byte values (and reconstructing them back to the original data type within acceptable thresholds)

Example

Notice: The provided CORE (.mp4) examples contain modified Copernicus Sentinel data [2018-2021].

For generating the CORE examples provided, 50 original Sentinel 2 (S-2) TCI data images from an area located inside Switzerland were downloaded from www.copernicus.eu, and then transformed into CORE format using ffmpeg with H.264 encoding using the [x264 library](https://www.videolan.org/developers/x264.html).

For full reproducibility, we provide the original data set and results, as well scripts for data encoding and extraction (see resources).

core

display_name: core

geodata

display_name: geodata

gridded-data

display_name: gridded-data

raster

display_name: raster

research-data-management

display_name: research-data-management

time-series

display_name: time-series

video-encoding

display_name: video-encoding


maintainer: Yohann Chauvier

en: independent-dataset survey-effort plant-species point-process-model covariate-correction background-data environmental-stratification cluster random-stratified-sampling target-group

en: Non-copyright data, scripts, diversity outputs

en:
Aim: While species distribution models (SDMs) are standard tools to predict species distributions, they can suffer from observation and sampling biases, particularly presence-only SDMs that often rely on species observations from non-standardized sampling efforts. To address this issue, sampling background points with a target-group strategy is commonly used, although more robust strategies and refinements could be implemented. Here, we exploited a dataset of plant species from the European Alps to propose and demonstrate efficient ways to correct for observer and sampling bias in presence-only models.

Innovation: Recent methods correct for observer bias by using covariates related to accessibility in model calibrations (classic bias covariate correction, Classic-BCC). However, depending on how species are sampled, accessibility covariates may not sufficiently capture observer bias. Here, we introduced BCCs more directly related to sampling effort, as well as a novel corrective method based on stratified resampling of the observational dataset before model calibration (environmental bias correction, EBC). We compared, individually and jointly, the effect of EBC and different BCC strategies, when modelling the distributions of 1’900 plant species. We evaluated model performance with spatial block split-sampling and independent test data, and assessed the accuracy of plant diversity predictions across the European Alps.

Main conclusions: Implementing EBC with BCC showed best results for every evaluation method. Particularly, adding the observation density of a target group as bias covariate (Target-BCC) displayed most realistic modelled species distributions, with a clear positive correlation (r≃0.5) found between predicted and expert-based species richness. Although EBC must be carefully implemented in a species-specific manner, such limitations may be addressed via automated diagnostics included in a provided R function. Implementing EBC and bias covariate correction together may allow future studies to address efficiently observer bias in presence-only models, and overcome the standard need of an independent test dataset for model evaluation.

background-data

display_name: background-data

cluster

display_name: cluster

covariate-correction

display_name: covariate-correction

environmental-stratification

display_name: environmental-stratification

independent-dataset

display_name: independent-dataset

plant-species

display_name: plant-species

point-process-model

display_name: point-process-model

random-stratified-sampling

display_name: random-stratified-sampling

survey-effort

display_name: survey-effort

target-group

display_name: target-group

en: Novel methods to correct for observer and sampling bias in presence-only species distribution models


en: phytochemistry herbivory climate-change fagus-sylvatica drought-legacy

en:
What are the research data files about:
Raw data on various beech (Fagus sylvatica) leaf traits. Beech leaf chemistry (primary and specialized metabolites), leaf damage measurements from various herbivore feeding guilds and crown health assessment

Which methods were used:
Field surveys on trees that showed either prematured defoliation due to drought-stress or showed not pre-mature defoliation. .

When and where was the data collected/analyzed:
Field data was collected in 2019, 2020
Data was analyzed in 2021-2023

climate-change

display_name: climate-change

drought-legacy

display_name: drought-legacy

fagus-sylvatica

display_name: fagus-sylvatica

herbivory

display_name: herbivory

phytochemistry

display_name: phytochemistry

en: Legacy effects of premature defoliation in response to an extreme drought event modulate phytochemical profiles with subtle consequences for leaf herbivory in European beech


maintainer: Chunhong Zhao

en: land-dynamics urban-morphology land-use austin landscape

en: Land use dynamics in Austin since 1992

en: The present dataset is part of the published scientific paper Zhao C, Weng Q, Hersperger A M. Characterizing the 3-D urban morphology transformation to understand urban-form dynamics: a case study of Austin, Texas, USA. Landscape and urban planning, 2020, 203:103881. The overall objective of this paper is to understand urban form dynamics in the Austin metropolitan area for the periods 2006–2011 and 2011–2016. The study also aims to understand to what extent the changes in the built environment (in terms of ‘efficient growth’ versus ‘inefficient growth’) from the 1990s to 2016 in the Austin metropolitan area corresponded with ‘compact and efficient growth’ planning policy documents. The UMT distribution can be found in the paper. The area of transitioning UMT was provided in Table 2 and Table 3 can be found in the Appendix of the paper. A protocol was developed to perform the content analysis of the strategic plans and gather the data. The detailed list of protocol items can be found in Appendix B of the paper. This study demonstrates the advantage of applying Lidar data to characterize 3-D urban morphology type (UMT) transition and understand its dynamics, which helps develop a comprehensive understanding of the urbanization process and provides a tool for planning intentions and policies evaluation on urban development over time. The UMT maps can be found in Appendix A of the paper. The Lidar point datasets and the 30 × 30 m National Land Cover Database (NLCD) are the two main data sources of UMT mapping. Lidar datasets were gathered from different projects that had been conducted and collected by state agencies and other organizations between 2007 and 2017. Table A1 in the appendix in the paper shows the accuracies and acquisition parameters of the Lidar projects from 2007 to 2017. Land use/cover dynamics in Austin metropolitan area dataset provides Land use/cover patterns in the years 1992, 2001, 2004, 2006, 2008, 2011, 2013, 2016 with a spatial resolution of 30 meters. Since NLCD 1992 used a different classification system for the urban land classes, we first reclassified the NLCD 1992 using a customized Arcpy package.

austin

display_name: austin

land-dynamics

display_name: land-dynamics

land-use

display_name: land-use

landscape

display_name: landscape

urban-morphology

display_name: urban-morphology

educ

en: Education, culture and sport

en: Land use/cover dynamics in Austin metropolitan area since 1992