Datensatz

Climate Action Indicators

Der Climate Action Navigator ist ein Dashboard, das Klimaschutzindikatoren für gewählte Städte bereit. Jedes Analysewerkzeug des Dashboards setzt sich in der Regel aus mehreren Indikatoren zusammen, die hochauflösende Informationen über einen klimaschutzbezogenen Aspekt für ein bestimmtes Gebiet liefern. Die angebotenen Tools reichen dabei von der Bewertung von CO2-Emmisionen durch Heizen bis hin zu einer Analyse der Infrastruktur für aktive Mobilität in Städten.

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CC BY 4.0

Dieser Datensatz liefert Einblicke in die räumliche Erreichbarkeit von Gesundheits- und Bildungsdienstleistungen und verwendet openrouteservice sowie offene Datenquellen, hauptsächlich OpenStreetMap (OSM). Zur Bewertung der Erreichbarkeit werden Reisezeitisochronen mit WorldPop-Bevölkerungsdaten in 100m-Auflösung überlagert. Dies ermöglicht die Berechnung der Bevölkerung innerhalb von Zeitintervallen von 10 bis 120 Minuten von Krankenhausdienstleistungen und Entfernungsintervallen von 5 bis 50 km von Schulen.

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CC BY 4.0

Dieser Datensatz liefert Risikobewertungsindikatoren, die auf Verwaltungsebene 2 aggregiert sind und insbesondere zur strukturierten Risikobewertung für Hochwasser- und Zyklongefahren dienen können. Er umfasst Daten zu Demografie, Umwelt, Infrastruktur, Erreichbarkeit und Gefahren, die zur Analyse von Katastrophenrisiken und Resilienz herangezogen werden können.

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CC BY 4.0

Dieser Datensatz enthält KI-basierte Angaben zur Straßendeckenart, Straßenbreite, Veränderungen der Straßendecke (von unbefestigt → befestigt) sowie einen Humanitarian Passability Index (HPI) auf Grundlage von PlanetScope-Satellitenbildern (2020 & 2024). Die Analyse konzentriert sich auf das globale Hauptstraßennetz, definiert als OSM-Straßen der Kategorien motorway, trunk, primary und secondary einschließlich der zugehörigen _link-Klassen.

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Publikation

https://arxiv.org/pdf/2512.04092

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CC BY 4.0

Dieser Datensatz liefert detaillierte Informationen über Straßenoberflächen, um zwischen gepflasterten und ungepflasterten Oberflächen in verschiedenen Regionen unterscheiden zu können. Er wurde aus OpenStreetMap-Daten (OSM) abgeleitet und mit Vorhersagen eines hybriden Deep-Learning-Ansatzes verbessert. Die Daten werden mit Kartenbildern von Mapillary, dem GHSU Global Human Settlement Urban Layer 2019 sowie dem AFRICAPOLIS2020 Urban Layer erweitert.

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Publikation

doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2025.02.020  

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Creative Commons Attribution for Intergovernmental Organisations

Dieser Datensatz bildet die Grundlage für die Analyse und Zahlen, die in der Studie zur globalen Vollständigkeitsbewertung von OSM-Gebäudedaten in urbanen Gebieten (Global Urban OSM Building Completness Analysis manuscript) benötigt werden. Er enthält Informationen zur OSM-Vollständigkeitsquote (OSM completeness values) sowie aktualisierte Kovariaten für 13.189 städtische Agglomerationen weltweit. Mithilfe eines Modells für maschinelles Lernen werden Rückschlüsse auf die Vollständigkeit der OSM-Gebäudedaten gezogen, wodurch räumliche Ungleichheiten der bestehenden Daten erkannt werden können.

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Publikation

doi.org/10.1038/s41467-023-39698-6

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CC BY 4.0

Referenzdatum

Letztes Update am 2024-08-23

Dieser Datensatz liefert ein genaues Modell zur Erkennung von Siedlungsabfällen (Muncipal Solid Waste, MSW) mittels Drohnen-Bildern. Das Modell wurde in einer Fallstudie im Msimbazi-Delta in Dar es Salaam, Tansania, angewandt und erzielte mit einem F1-Maß von 0,92 eine hohe Genauigkeit. Die daraus entstandenen Karte der Siedlungsabfälle zeigte eine deutlich stärkere Verschmutzung im Flussbett des Msimbazi im Vergleich zu den umliegenden Regionen.

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Publikation

doi.org/10.1145/3677525.3678649

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CC BY 4.0

Referenzdatum

Letztes Update am 2023-05

Der Datensatz dient der Erkennung von Wassertanks, um Maßnahmen zur Bekämpfung von Infektionskrankheiten zu unterstützen, die durch die Stechmückenart Aedes Aegypti übertragen werden. Mithilfe eines halbüberwachten Selbstlernansatzes (semi-supervised self-training) auf Basis von frei zugänglichen Satellitenbildern wurde die Wassertankdichte in Rio de Janeiro kartiert. Ein negativ-binomiales generalisiertes Regressionsmodell untersuchte den Einfluss der Wassertankdichte auf die Verbreitung der Aedes Aegypti von 2019 bis 2021. Dieses halbüberwachte Modell erzielte ein um 22% höheres F1-Maß als das vollständig überwachte (supervised) Modell.

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Publikation

https://www.sciencedirect.com/science/article/

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CC BY 4.0

Referenzdatum

Letztes Update am 2024-09

MapSwipe nutzt die Beiträge von Freiwilligen zur Verbesserung von räumlichen Daten, indem Infrastrukturen identifiziert, Umweltveränderungen beobachtet und bereits bestehende Kartendaten bewertet werden. Freiwillige beteiligen sich an Aufgaben wie beispielsweise dem Lokalisieren von besonderen Merkmalen, dem Ermitteln von Struktur- oder Umweltveränderungen und der Überprüfung der Datengenauigkeit. Die Art der gesammelten Daten variiert je nach Projekt, wobei jede Initiative einen anderen Schwerpunkt und eine andere Datenstruktur hat, die speziell auf ihre Ziele zugeschnitten ist.

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Die OSMlanduse ist ein wissenschaftlicher Datensatz, der im Rahmen des Horizon 2020 – LandSense-Projekts. Es handelt sich um eine Klassifikation von Sentinel-2-Satellitenbildern mithilfe eines Deep-Learning-Modells, das auf OSM-Landnutzungs- und Landbedeckungsmerkmale trainiert wurde. Die Daten können fehlerhafte Klassifizierungen enthalten. Die Klassifizierungswerte im Rasterdatensatz entsprechen der Teilmenge der bekannten CORINE Landbedeckungsklassifizierung.

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Publikation

https://doi.org/10.1038/s41597-025-04703-8

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CC BY 4.0

Referenzdatum

Basierend auf Sentinel-2 composites von 2020

Dieses Repository enthält Daten, Abbildungen und Tabellen, die für die Studie „Mapping physical access to healthcare for older adults in sub-Saharan Africa: A cross-sectional analysis with implications for the COVID-19 response”

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CC BY 4.0