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Geodatensatz
Open Data

ATKIS Basis-DLM Shape REL01 Flächenhaft

Dieser Datensatz beinhaltet die flächenhafte Objekte der Ebene REL01 des AdV Produkt ATKIS-Basis-DLM-Shape

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Geodatensatz
INSPIRE
Open Data / HVD

INSPIRE SL Bodenbedeckung Landschaftselemente

Der Datensatz enthält ins INSPIRE-Datenmodell Bodenbedeckung transformierte INVEKOS Daten (Referenzparzellen der Landschaftselemente) aus dem Saarland. Die Transformation erfolgte gemäß den INSPIRE Richtlinien Land cover in der Version 4.0.

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Nutzungsgeschichte des Modellstandortes Neuaschbach

Nutzungsgeschichte der Deponie Neuaschbach. Attributfelder: "NUTZUNG" = Nutzungsgeschichte verbalisiert, "NUTZ" = Codierung der Nutzungsgeschichte als Zahl.

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Open Data

ATKIS Basis-DLM Shape VER03 Flächenhaft

Dieser Datensatz beinhaltet die flächenhafte Objekte der Ebene VER03 des AdV Produkt ATKIS-Basis-DLM-Shape

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Geodatensatz
Open Data

ATKIS Basis-DLM Shape VEG01 Flächenhaft

Dieser Datensatz beinhaltet die flächenhafte Objekte der Ebene VEG01 des AdV Produkt ATKIS-Basis-DLM-Shape

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Geodatensatz
INSPIRE
Open Data / HVD

INSPIRE SL Produktions- und Industrieanlagen Anlagen nach Industrieemission-Richtlinie (IED)

Dieser Datensatz enthält ins INSPIRE-Datenmodell "Production and industrial facilities" transformierte Daten der Anlagen nach Industrieemissions-Richtlinie aus dem Saarland. Die Industrieemissionsrichtlinie ( IED ) der Europäischen Union regelt die Genehmigung besonders umweltrelevanter Industrieanlagen. Die Transformation erfolgte gemäß den INSPIRE Richtlinien Production and industrial facilities der Version 4.0.

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Geodatensatz

On-Demand-Potenziale im Saarland, Raster 1000 m (21 bis 24 Uhr)

Der saarländische Verkehrsentwicklungsplan (VEP) ÖPNV sieht eine Weiterentwicklung des ÖPNV-Angebotes durch die Etablierung von nachfrageorientierten Bedienformen im ÖPNV vor, insbesondere im ländlichen Raum. Anhand einer datengestützten Analyse sollte ermittelt werden, in welchen Gebieten des Saarländischen Verkehrsverbunds (SaarVV) Versorgungslücken bestehen. Daraus wurde abgeleitet, wo potenziell nachfragebasierte öffentliche Verkehre als Linienbedarfsverkehre (sog. On-Demand-Verkehre) als Zu- und Abbringerverkehre zum bestehenden ÖPNV eingerichtet werden könnten. Für die Untersuchung dieser On-Demand-Potenziale im Saarland wurde das Mobility Analytics Team der ioki GmbH beauftragt. Es gibt dazu folgende Datensätze: • Feederstops • Raster: o Raster_500_m o Raster_1000_m • Raster 1000_m Zeit Intervalle: o Raster_1000_m_0_3 (0 bis 3 Uhr) o Raster_1000_m_3_6 (3 bis 6 Uhr) o Raster_1000_m_6_9 (6 bis 9 Uhr) o Raster_1000_m_9_12 (9 bis 12 Uhr) o Raster_1000_m_12_15 (12 bis 15 Uhr) o Raster_1000_m_15_18 (15 bis 18 Uhr) o Raster_1000_m_18_21 (18 bis 21 Uhr) o Raster_1000_m_21_24 (21 bis 24 Uhr)

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Open Data

ATKIS Basis-DLM Shape SIE03 Punkthaft

Dieser Datensatz beinhaltet die punkthafte Objekte der Ebene SIE03 des AdV Produkt ATKIS-Basis-DLM-Shape

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INSPIRE
Open Data / HVD

INSPIRE SL Boden Standortskarte Wald

Dieser Datensatz enthält ins INSPIRE-Datenmodell "Boden" transformierte Forstdaten aus dem Saarland (hier Standortskarte). Die Transformation erfolgte gemäß den INSPIRE Richtlinien Soil in der Version 4.0.

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On-Demand-Potenziale im Saarland, Raster 1000 m (18 bis 21 Uhr)

Der saarländische Verkehrsentwicklungsplan (VEP) ÖPNV sieht eine Weiterentwicklung des ÖPNV-Angebotes durch die Etablierung von nachfrageorientierten Bedienformen im ÖPNV vor, insbesondere im ländlichen Raum. Anhand einer datengestützten Analyse sollte ermittelt werden, in welchen Gebieten des Saarländischen Verkehrsverbunds (SaarVV) Versorgungslücken bestehen. Daraus wurde abgeleitet, wo potenziell nachfragebasierte öffentliche Verkehre als Linienbedarfsverkehre (sog. On-Demand-Verkehre) als Zu- und Abbringerverkehre zum bestehenden ÖPNV eingerichtet werden könnten. Für die Untersuchung dieser On-Demand-Potenziale im Saarland wurde das Mobility Analytics Team der ioki GmbH beauftragt. Es gibt dazu folgende Datensätze: • Feederstops • Raster: o Raster_500_m o Raster_1000_m • Raster 1000_m Zeit Intervalle: o Raster_1000_m_0_3 (0 bis 3 Uhr) o Raster_1000_m_3_6 (3 bis 6 Uhr) o Raster_1000_m_6_9 (6 bis 9 Uhr) o Raster_1000_m_9_12 (9 bis 12 Uhr) o Raster_1000_m_12_15 (12 bis 15 Uhr) o Raster_1000_m_15_18 (15 bis 18 Uhr) o Raster_1000_m_18_21 (18 bis 21 Uhr) o Raster_1000_m_21_24 (21 bis 24 Uhr)

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